Вероятно-статистические эконометрические модели экономики страны и региона

1.

Вероятно-статистические
эконометрические модели
экономики страны и региона
Выполнила:
Зубкова Дарья
ЭБ-22-1

2.

ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКАЯ
МОДЕЛЬ
Вероятностно-статистическая модель – это вероятностная модель,
значения отдельных параметров которой оцениваются по
результатам наблюдений (исходным статистическим данным),
характеризующим функционирование моделируемого конкретного
явления (системы). В рамках данной группы широкое
распространение получили различные эконометрические модели и
методы, основанные на построении различных производственных
функций.

3.

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ
МОДЕЛИ
Эконометрические модели
позволяют оценивать структуру
модели, т.е. вид зависимости
между значениями известных
координат вектора в прежние
моменты времени и их
значениями в прогнозируемый
момент, так и коэффициенты,
входящие в эту зависимость.

4.

ДОСТОИНСТВА
И НЕДОСТАТКИ
Вероятностно-статистические модели хорошо
применимы для анализа и прогноза в условиях
действия законов больших чисел, выявлении
статистических закономерностей. В качестве
преимущества использования
эконометрического подхода при
моделировании территориального развития
можно отнести простоту интерпретации
полученных результатов и возможность оценки
последствий от принятых мер. Однако
необходимым условием для применения таких
моделей является получение статистической
базы, полностью характеризующей
исследуемые процессы.

5.

МОДЕЛЬ RIM (RUSSIAN INTERINDUSTRIAL
MODEL)
• Модель RIM (Russian Interindustrial Model) была разработана в
Институте народнохозяйственного прогнозирования РАН.
• Изначально модель RIM рассматривалась как инструмент для
оценки и обоснования практических решений в области
экономической политики.
• В данном комплексе модель RIM позиционируется как модель
верхнего уровня, обеспечивающая согласование динамических и
структурных характеристик развития экономики в долгосрочной
перспективе

6.

МОДЕЛЬ RIM
• Модель RIM может
классифицироваться как динамическая
рекурсивная модель, в рамках которой
инвестиции в любом из секторов
зависят от прироста выпуска этой
отрасли в текущем году и в двух
предшествующих годах.
• Концепция модели отражает логику
реального бизнес-цикла. В модели
представлена как динамика
производства в реальных величинах,
так и формирование доходов в
номинальных (рис. 1).

7.

8.

RIM
Таким образом, текущая версия модели
RIM в основном готова к практическому
использованию и рассматривается нами как
один из важных элементов системы
макроструктурного долгосрочного
прогнозирования, разрабатываемой в ИНП
РАН.

9.

КВАРТАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ Р
Квартальная прогнозная модель (КПМ) разрабатывается в Банке России в качестве
аналитического инструмента для анализа и прогнозирования российской экономики
с 2007 года. В настоящее время КПМ, вместе с рядом DSGE-моделей, используется
для среднесрочного прогнозирования, анализа и выработки рекомендаций по
денежно-кредитной политики, а также сценарного анализа и разработки стресстестов.
Каркасом модели являются четыре поведенческих уравнения:
1) кривая агрегированного спроса (уравнение Эйлера)
2) кривая агрегированного предложения (кривая Филлипса)
3) правило денежно-кредитной политики (правило Тейлора)
4) уравнение непокрытого паритета

10.

КПМ
• Отдельный акцент делается на моделировании
бюджетного импульса, ценовой динамики компонент
потребительской корзины, относительных цен и
временной структуры процентных ставок, элементов
нерациональности ожиданий.
• КПМ не может быть использована для ретроспективного
анализа периодов с разной денежно-кредитной и
валютной политикой.

11.

ДОСТОИНСТВА КПМ
Преимущество квартальной модели перед годовой состоит в том,
что она более информативна (внутригодовые изменения,
сезонности), что особенно важно, когда речь идёт о
макроэкономическом моделировании. Большое количество
взаимоувязанных переменных описывающих различные сферы
экономики в квартальном разрезе, позволяет более подробно
исследовать влияние одних экономических показателей на другие,
что не всегда возможно в рамках годовой статистики.

12.

СПАСИБО ЗА
ВНИМАНИЕ!