ECONOMETRIC ANALYSIS OF MACRO-INDICATORS OF THE RUSSIAN ECONOMY IN THE PERIOD FROM 2003 TO 2016

Cover Page

Abstract


The primary purpose of this work is the analysis and modelling of the dynamics of the main macroeconomic indicators. Standard tools for parameter identification of trends for macro-indicators and determination of structural changes are applied.The global financial crisis inflicted severe damage to the Russian economy. Despite the efforts to stabilise the situation, the consequences of the crisis could not be overcome. The growth model, which provided economic growth before the crisis, has exhausted itself. The dependence of the Russian economy from minerals export has not diminished, but the return of favourable market conditions declined. In the period after the crisis, the dynamics of the main macroeconomic indicators is characterised as a -shaped curve.And the economic downturn started long before the escalation of the geopolitical situation around Russia, sanctions and contr-sanctions. However, coupled with the drastic reduction the price of raw materials, these external factors have led to regression. In the case of further reducing of investment, the economic growth can not be obtained. But it is necessary not only to overcome the consequences of the current crisis but also to change the economic model.

ВведениеВ настоящем исследовании проводится анализ динамики основных макро- экономических показателей на основе выявления и идентификации сформиро- вавшихся трендов. Рассмотрена динамика ВВП, инвестиций в основной капитал,Статья подготовлена при финансовой поддержке РГНФ, проект 16-02-00375.120Балашова С.А. Эконометрический анализ динамики макроиндикаторов экономики России...объемов промышленного производства, объема экспорта и импорта, показателей потребительского рынка, таких как реальные доходы населения и заработная плата.Исследование вызвано стремлением автора найти решение следующих вопро- сов. Можно ли считать, что модель экономического развития, обусловившая рост экономики России в нулевые годы текущего столетия, смогла преодолеть по- следствия глобального финансово-экономического кризиса и позволила вернуть- ся к экономическому росту в России, прерванному «идеальным штормом»? В ка- кой степени на динамике макроэкономических показателей отразились новые глобальные условия? Можно ли считать, что произошли структурные изменения, вызванные «новой реальностью», есть ли признаки слома сформировавшихся негативных трендов?Эти вопросы неоднократно обсуждались в научной литературе, на научных конференциях, в средствах массовой информации.Новизна изложенных в данной статье результатов связана с получением ко- личественных оценок для характеристики динамики макроиндикаторов с при- менением эконометрического инструментария, который позволяет на основе эмпирических данных и выявленных закономерностей подтвердить сформули- рованные теоретические положения.Исходные данные и методология исследованияРассматриваемый временной интервал делится на три периода: «тучные ну- левые», в дальнейшем называется период 1, - с начала 2003 г. до середины 2008 г.; период восстановления экономики после глобального финансово-экономиче- ского кризиса, в дальнейшем называется период 2, - с начала 2009 г. до середины 2014 г.; текущий период, в дальнейшем период 3, - период с середины 2014 г. до III квартала 2016 г. Последний отрезок времени имеет несколько отличительных черт: обострение геополитической обстановки в мире и вокруг России (конфликт с Украиной, присоединение Крыма, война в Сирии, политические и экономи- ческие санкции, введенные против России, контрсанкции, введенные Россией), падение цен на сырье, отток капитала с развивающихся рынков и замедление темпов роста экономики Китая и других ранее быстрорастущих экономик [8]. На XVI Aпрельской международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества 2015 г. говорилось о том, что экономика России попала в«идеальный шторм»: сочетание структурного кризиса экономики, ограничения внутреннего и внешнего спроса и геополитического кризиса [9].Для первых двух периодов строятся трендовые модели для основных макро- экономических показателей. Идентификация параметров тренда проводится стандартными методами анализа временных рядов [1]. Проводится сравнение параметров трендов для двух предкризисных периодов. Определяется прогноз на текущий период основных макроэкономических показателей согласно сформи- ровавшемся во втором периоде трендам. Проводится сравнение фактических и прогнозных значений, определяется, в какой мере текущая кризисная ситуация предопределена сформировавшимся трендами.121Вестник РУДН, серия Экономика, 2016, № 4Для построения трендов использованы квартальные данные. Для анализа та- ких показателей, как ВВП, инвестиции в основной капитал, индекс промышлен- ного производства и индекс обрабатывающих производств, реальные денежные доходы населения, заработная плата применены индексы роста по отношению к базовому периоду, очищенные от инфляции и сезонности. За базисный период принят первый квартал 2003 г.Показатели внешней торговли (объемы экспорта и импорта) взяты в долларо- вом выражении, отнесены к первому кварталу 2003 г. и прологарифмированы (данные по импорту предварительно сглажены с учетом сезонности).Источник данных: Федеральная служба государственной статистики*, расче- ты ЦАД ГУ-ВШЭ по данным Федеральной службы государственной статистики**, расчеты автора.Период до глобального финансово экономического кризиса хорошо описы- вается для всех макроэкономических показателей возрастающим трендом. Наи- лучшим образом показала себя трендовая модель видаln(Indext) = α + β · t + εt. (1) Здесь Index - один из макроэкономических показателей (индекс реальногоВВП, индекс реальных инвестиций и т.д.), α и β - параметры модели. Параметр β определяет средний темп прироста рассматриваемого индекса за один квартал. t - номер квартала (t = 1 для первого квартала 2003 г.), ε - случайная составля- ющая, подверженная процессу автокорреляции. Выражение (1) получается путем линеаризации экспоненциального тренда, который применяется для описания динамики временного ряда в случае постоянных темпов роста и прироста моде- лируемой величины.Однако в период с 2009 по 2014 гг. большинство макроэкономических пока- зателей описывалось ∩-образной кривойIndext = α + β1 · t + β2 · t2 + εt, (2)где коэффициент β1 положителен, а коэффициент β2 отрицателен.Такой тренд характеризует постепенно снижающийся прирост рассматривае-мого показателя, и, в дальнейшем, смену роста падением, так как прирост ин- декса является в этом случае линейной функцией от времениΔIndext = Indext - Indext-1 = (β1 - β2) + 2β2 · t. (3) Для проверки гипотезы о том, что ухудшение внешних условий существенноповлияло на динамику макроиндикаторов, использовано два подхода. Первый заключается в оценке трендовых моделей для временного периода с 2009 г. по настоящее время (объединение периодов 2 и 3) и сравнении оценок, полученных только за второй период с оценками, полученными за объединенный период. Если доверительные интервалы коэффициентов регрессионной модели пере-http://www. gks.ru** http://sophist.hse.ru/122Балашова С.А. Эконометрический анализ динамики макроиндикаторов экономики России...крываются, можно говорить о сохранении ранее сформировавшейся тенденции в текущем периоде.Другой подход заключается в определении прогнозных значений макроэко- номических показателей в соответствии с трендами, определенными для второго периода, и в сравнении прогнозных и фактических значений. Если фактические значения находятся внутри доверительных интервалов для прогнозных значений, то говорить о смене тенденции и произошедших структурных изменениях пре- ждевременно.Оценка параметров трендов (1)-(2) проведена методом наименьших квадратов при учете автокорреляции в остатках при расчете стандартных ошибок. Заметим, что все приведенные в работе трендовые модели имеют значимые на 1% уровне оценки параметров.Результаты эмпирического анализаПоказатели выпуска и инвестицийВаловой внутренний продукт и объем производства демонстрировали в изуча- емый период схожую динамику: рост в «тучные нулевые», спад в результате гло- бального кризиса и рост в начале восстановительного периода, постепенно за- медляющийся к 2012-2013 гг. (рис. 1). Инвестиции в основной капитал бурно росли в нулевые годы, резко снизились во второй половине 2008 г., а затем не- равномерно росли до 2013 г.2402202001801601401201008003 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 Индекс реального ВВП Индекс реального объема промышленного произв одств а Индекс обрабатыв ающего произв одств а Индекс реальных инв естиций в основ ной капиталРис. 1. Индексы реального ВВП, реального объема производства, обрабатывающего производства, реальных инвестиций в основной капитал Источник: расчеты ЦАД ГУ-ВШЭ по данным Федеральной службы государственной статистики*, расчеты автораhttp://sophist.hse.ru/123Вестник РУДН, серия Экономика, 2016, № 4Тенденция, сформировавшаяся для рассматриваемых показателей в период с 2003 по 2008 гг., достаточно качественно аппроксимируется трендовой моделью (1). Результаты оценки представлены в табл. 1. Приведены оценки темпов при- роста (оценка коэффициента β в уравнении (1), умноженная на 100%) и характе- ристики качества аппроксимации. Заметим, что чем выше коэффициент детер- минации, тем лучше качество подгонки, хотя этот показатель не является основ- ным для характеристики точности прогноза временного ряда. В большей степени следует ориентироваться на среднеквадратическую ошибку предсказания RMSE. Для целей прогнозирования из конкурирующих моделей выбирают ту, у которой RMSE меньше. Относительная ошибка аппроксимации MAPE является еще од- ним показателям точности полученных оценок. Она рассчитывается как среднее отношение отклонения прогнозных значений от фактических (числитель) к фак- тическому значению уровня ряда (знаменатель) и обычно выражается в процен- тах.Таблица 1Результаты оценки трендовых моделей динамики ВВП, объема производства и инвестиций в период с 2003:1 по 2008:2 гг.ПоказательСр кварталь- ный темп прироста, %Характеристики качества аппроксимации экспоненциальным трендомКоэффициент детерминации R2Ср.квадратическая ошибка предсказа- ния RMSEОтносительная ошибка аппрокси- мации MAPE, %Индекс реального ВВП1.80.991.020.71Индекс реального объ- ема производства1.50.990.850.60Индекс обрабатываю- щего производства2.10.991.40.83Индекс реальных инве- стиций в основной ка- питал3.80.995.863.17Квартальный темп прироста ВВП составлял в среднем 1,8%. За период с 2003 г. до середины 2008 г. реальный ВВП вырос более чем в 1,5 раза. Кризис 2008 г. вы- звал резкое падение объема выпуска и к I кварталу 2009 г. индекс реального ВВП упал до уровня первого квартала 2007 г. (см. рис. 1).Инвестиции в основной капитал росли более высокими темпами (3,8% в квар- тал в среднем) и выросли за рассматриваемый период более чем в 2 раза. Однако снижение объема инвестиции было более существенный (индекс снизился на 50 пунктов, и также опустился до уровня первого квартала 2007 г.).Индекс реального объема промышленного производства вырос менее чем на 40%, снизившись в результате кризиса почти на 20 пунктов (до уровня IV квар- тала 2005 г.).Индекс обрабатывающего производства вырос в докризисный период более чем на 50% (средний темп прироста составил 2,1% в квартал), однако в результа- те кризиса снизился до уровня II-III кварталов 2005 г.Во втором периоде (с I квартала 2009 г. до II квартала 2014 г.) динамика рас- сматриваемых показателей наиболее точно аппроксимируется параболой (трен- довая модель (2)), на большем отрезке этого периода наблюдается возрастающая124Балашова С.А. Эконометрический анализ динамики макроиндикаторов экономики России...ветвь, однако точка перегиба очень близка, и последующий период может быть охарактеризован снижающейся веткой параболы. Подчеркнем, что параметры тренда оцениваются для временного интервала, когда сильные внешние шоки еще отсутствовали (цена на нефть держалась на уровне 100-110 долларов за бар- рель вплоть до середины 2014 г., решения о введении санкции против России стали приниматься с середины марта 2014 г., контсанкции со стороны России еще не введены в действие).Результаты оценки параметров параболического тренда (2) для показателей выпуска и инвестиций приведены в табл. 2. Заметим, что если для ВВП и объема производства параболический тренд достаточно хорошо сформирован, то дина- мика инвестиций может быть охарактеризована скорее как «случайное блуждание»* (см. рис. 1). Однако тест Дики-Фуллера отклоняет гипотезу о нестационарности данного ряда в пользу гипотезы о наличии тренда.Характеристики качества аппроксимации для параболического тренда лучше, чем для линейного тренда, оцененного на том же интервале. Так, для индекса реального ВВП RMSE = 0,68 для параболического тренда, в то время как RMSE = 1,7 для линейного тренда. В пользу параболического тренда по сравне- нию с линейным говорит также поведение остатков: для линейного тренда авто- корреляция существенно выше.Результаты оценки параметров параболического тренда для ВВП, объема производства и инвестиций в период с 2009:1 по 2014:2 гг.Таблица 2ПоказательСр. квартальный прирост, пункты T = 1 для 2009:1Точка перегибаХарактеристики качества аппроксимации параболическим трендомКоэффици- ент детер- минации R2Ср. квадра- тическая ошибка предсказа- ния RMSEОтноситель- ная ошибка аппроксима- ции MAPE, %Индекс реального ВВП2.04-0.08·ТI квартал 2015 г.0.990.680.38Индекс реального объе- ма производства2.6-0.12·ТI квартал 2014 г.0.990.690.44Индекс обрабатывающе- го производства4.25-0.19·ТI-II квартал 2014 г.0.991.370.80Индекс реальных инве- стиций в основной капи- тал4.72-0.18·ТII квартал 2015 г.0.924.982.2Если оценить параметры параболического тренда на временном интервале с I квартала 2003 г. по III квартал 2016 г., то параметры трендов близки друг к другу. На доступном отрезке данных статистические методы не позволяют сделать вы- бор в пользу той или иной трендовой модели, хотя более точную аппроксимацию дает модель, оцененная только на втором периоде.Рассмотрим результаты прогнозирования индикаторов на период 2014:3-2016:3 на основе оцененных параболических трендов. На рис. 2 показан точечный про-Нестационарный временной ряд, поведение которого определяется только воздействи- ем текущих шоков.125Вестник РУДН, серия Экономика, 2016, № 4гноз (белая линия) и так называемая «веерная диаграмма» («fan chart»*), которая наглядно демонстрирует доверительный интервал возможных будущих значений моделируемой переменной при сохранении условий, при которых параметры модели были оценены.156154152150148146I II III IV I II III IV I II III IV I II III 201 3 201 4 2015 201 6240230220210200190I II III IV I II III IV I II III IV I II III 2013 201 4 201 5 201 6144И ндекс реального ВВП прогноз И ндекс реального ВВП факт164И ндекс реаль ны х инв ес тиций прогноз И ндекс реаль ны х инв ес тиций факт142140162160158138156136154152134150I II III IV I II III IV I II III IV I II III 201 3 201 4 2015 201 6I II III IV I II III IV I II III IV I II III 2013 201 4 201 5 201 6И ндекс реаль ного объема п роизводс тв а прогноз И ндекс реального объема п роизв одс тва фактИ ндекс обрабаты вающих производс тв прогноз Индекс обрабаты вающих производств фактРис. 2. Прогноз ВВП, инвестиций, объемов промышленного производства и обрабатывающих производств по трендовой моделиКак видно из диаграммы, все индикаторы имели тенденцию к снижению, но не столь резкому, как случилось фактически, т.е. мы можем сказать, что внешние шоки резко изменили динамику ВВП и инвестиций, однако прогноз динамики реального объема производства и без того был отрицательным. В определенной степени можно говорить об инвестиционном кризисе, начавшемся до 2014 г. Низ- кая инвестиционная активность, связанная не только с сжимающейся прибылью отечественных предприятий, но и с ухудшением инвестиционного климата в стра- не и ухудшением оценок перспектив будущего спроса на продукцию, сказалась на показателях промышленного производства. Отсутствие стратегии экономи- ческого развития и соответствующей ей экономической политике снижает уровень определенности в экономики и препятствует развития национального бизнеса [3].Внешняя торговляОбъем экспорта характеризовался быстрорастущим трендом в период с 2003 по 2008 гг. Это в первую очередь объяснялось благоприятной конъюнктурой миро- вого рынка углеводородов. После резкого падения в первом квартале 2009 г. (до* Термин введен в обращение в докладе об инфляции Банка Англии (Bank of England) в 1997 г.126Балашова С.А. Эконометрический анализ динамики макроиндикаторов экономики России...уровня II квартала 2005 г.) объем экспорта возобновил свой рост в 2009 г. Однако замедление роста объемов экспорта (в стоимостном выражении) стало наблю- даться с 2013 г. вслед за прекращением роста цен на нефть (рис. 3). Аналогичную динамику имеет объем импорта, хотя он не так резко сократился в результате кризиса 2008 г. (падение до уровня III квартала 2006 г.).Рис. 3. Динамика объемой экспорта и импорта (индекс, логарифмическая шкала, левая ось) и динамика цены на нефть (правая ось)Источник: Федеральная служба государственной статистики, Reuters, расчеты автораОбъем экспорта по отношению к первому кварталу 2003 г. увеличивался в сред- нем на 6,2% в квартал за первый период (табл. 3).Результаты оценки трендовых моделей динамики объемов экспорта и импорта в период с 2003:1 по 2008:2 гг.Таблица 3ПоказательСр кварталь- ный темп прироста, %Характеристики качества аппроксимации экспоненциаль- ным трендомКоэффициент детерминации R2Ср.квадратич. ошибка предсказа- ния RMSEОтносительная ошибка аппрокси- мации MAPE, %Индекс объема экспор- та6.20.960.071.14Индекс объема импор- та6.80.990.040.60Колебания цены на нефть во втором периоде отразились в колебаниях объемов экспорта, которые достаточно точно аппроксимируются ∩-образной кривой (табл. 4). Точка перегиба приходится на I квартал 2013 г., в дальнейшем сформи- ровавшийся тренд предсказывает снижение объемов экспорта, увеличивающее- ся каждый квартал.127Вестник РУДН, серия Экономика, 2016, № 4Параметры растущего и параболического трендов для объемов импорта (в срав- нении с базовым периодом) несущественно отличаются от соответствующих па- раметров для экспорта, хотя имеют меньшие ошибки предсказаний (см. табл. 3 и 4).Таблица 4Результаты оценки параметров параболического тренда для объема экспорта и импорта в период с 2009:1 по 2014:2 гг.ПоказательСр. кварталь- ный прирост, пунктыT = 1 для 2009:1Точка перегибаХарактеристики качества аппроксимации параболическим трендомКоэффициент детерминации R2Ср.квадратическая ошибка предсказа- ния RMSEОтносительная ошибка аппрокси- мации MAPE, %Индекс объема экспорта34.5-2.02·ТI квартал 2013 г.0.9222.045.05Индекс объема импорта40.2-2.22·ТI -II квартал 2013 г.0.9619.43.6Прогноз по сложившемуся тренду для объемов импорта на текущий период достаточно точно предсказывает его резкое снижение. Даже падение в I квартале 2016 г. (наименьшее значение за текущий период) укладывается в доверительный интервал прогноза, как и последовавший затем незначительный рост (рис. 3).Резкое снижение объемов экспорта в 2015 г. не укладывается в предсказание трендовой модели и вызвано обвалом цен на нефть. Однако колебания фактиче- ских значений экспорта в диапазоне 58-62 млрд долларов во II-III кварталах 2016 г. соответствуют сформированному во втором периоде тренду.Доходы населенияНоминальные среднедушевые денежные доходы населения имеют восходящий тренд на всем рассматриваемом отрезке времени, однако амплитуда сезонных колебаний заметно выросла после кризиса 2008 г., а реальные денежные доходы снизили темп прироста (рис. 4).Реальные доходы населения практически не снизились в период кризиса. И ре- альные зарплаты тоже (рис. 5). Зарплата выросла более чем в 2 раза за первый рассматриваемый период, рост продолжился вплоть до III квартала 2008 г. Ми- нимальное значение индекса реальной заработной платы было во II квартале 2009 г., но снижение было только на 7 пунктов до уровня I квартала 2008 г., т.е. мы можем сказать, что реальные доходы и, как следствие, показатели потреби- тельского рынка не претерпели таких существенных изменений, как производ- ственные показатели в результате кризиса 2008 г. и рост потребительских расходов поддерживал рост экономики в 2010-2013 гг. Однако последствия глобального кризиса все же сказались и привели к снижению темпов прироста реальных до- ходов на 2 п.п., реальной зарплаты - на 1.9 пп. в квартал в период с 2009 по 2014 гг. (табл. 5).В то же время кризис 2014-2015 гг. кардинально изменил динамику доходов населения. Как неоднократно отмечалось в средствах массовой информации и аналитических докладах, доходы населения впервые после кризиса 1998 г. стали128Балашова С.А. Эконометрический анализ динамики макроиндикаторов экономики России...снижаться (см., например, [6]). Основной причиной является резкое ускорение инфляции в 2014 г., связанное как с девальвацией рубля, так и введением запре- та на ввоз продовольственных товаров в виде ответной меры на введенные против России санкции. Вклад в инфляцию контрсанкций, затронувших до 30% рынка соответствующих товаров, оценивается Институтом «Центр развития» НИУ ВШЭ 1,5 п.п. в течение 12 месяцев [4]. Однако наибольший вклад в увеличение инфля- ции и рост инфляционных ожиданий в дальнейшем оказала девальвация рубля. Прогноз по трендовым моделям для показателей реальных доходов населения полностью расходится с фактическими значениями (рис. 5), что подтверждает смену тенденции.250400002001501003500030000250002000015000100005050002003 IIV III II2006 IIV III II2009 IIV III II2012 IIV III II2015 IIV III0 0Среднедушевые денежные доходы населения , рублей в месяцИндекс реальных денежных доходов населения , с поправкой на сезонностьРис. 4. Динамика среднедушевых доходов населенияИсточник: Федеральная служба государственной статистики, расчеты ЦАД ГУ-ВШЭ по данным Федеральной службы государственной статистикиТаблица 5Результаты оценки трендовых моделей динамики реальных доходов населения и заработной платы в период с 2003:1 по 2008:2 и в период с 2009:1 по 2016:3ПоказательСр кварталь- ный темп прироста, %Характеристики качества аппроксимации экспоненциаль- ным трендомКоэффициент детерминации R2Ср.квадратическая ошибка предсказа- ния RMSEОтносительная ошибка аппрокси- мации MAPE, %Индекс реальных де- нежных доходов насе- ленияПериод с 2003:1 по 2008:22.80.992.741.19Период с 2009:1 по 20014:20.80.942.271.9Индекс реальной зар- платыПериод с 2003:1 по 2008:23.20.993.582.03Период с 2009:1 по 20014:21.30.973.061.0512935030025020015010050Вестник РУДН, серия Экономика, 2016, № 403 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 Индекс реальных доходов факт Индекс реальных доходов трендов ый прогноз Индекс реальной заработной платы факт Индекс реальной заработной платы трендов ый прогноз Индекс потребительских центРис. 5. Динамика реальных денежных доходов и заработной платы: фактические и прогнозные значенияИсточник: Расчеты ЦАД ГУ-ВШЭ по данным Федеральной службы государственной статистики, расчеты автораСнижение потребительского спроса, обусловленное снижением реальных до- ходов населения, может привести к серьезной проблеме российской экономики [5], решение которой связано не столько с отменой санкций и антисанкций, но с изменением экспортно-ориентированной модели экономики.ЗаключениеВ данной работе применен - по терминологии финансовых рынков - «тех- нический анализ». Он не дает ответа на вопросы о причинах сформировавшихся трендов, но позволяет, опираясь на известное свойство временных рядов, под- держивать сформировавшийся тренд, анализировать динамику развития.Если определять кризис как изменение ранее сформировавшегося тренда, то ухудшение экономической ситуации в 2014-2015 гг. можно рассматривать имен- но как кризис. Однако трендовые модели показывают, что в сегодняшней ситу- ации недостаточно преодолеть шоковое воздействие внешних факторов и вер- нуться на прежнюю траекторию развития, так как прежняя траектория вела к застою и даже стагнации. Выход из текущего кризиса будет длительным [2], так как требуется изменение модели экономического роста, переход к модели, осно- ванной на сочетании экзогенных и эндогенных факторов развития, но с опорой на эндогенные факторы роста [7].

Balashova Alekseevna Svetlana

Peoples’ Friendship University of Russia

Miklukho-Maklaya str., 6, Moscow, Russia, 117198

Views

Abstract - 116

PDF (Russian) - 98


Copyright (c) 2016 Балашова С.А.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.