Байесовский подход к построению таблиц «затраты-выпуск»

С задачами обновления, балансировки, дезагрегации таблиц «затраты-выпуск» сталкиваются как исследователи в сфере экономики и статистики (например, для калибровки вычислимых моделей общего равновесия), так и статистические службы (при построении таблиц). В отличие от известных популярных методов (RAS, минимизации перекрестной энтропии и их аналогов) в предлагаемом подходе вместо точечных оценок коэффициентов прямых затрат оценивается их совместное вероятностное распределение. Для этого строится вероятностная модель совместного распределения ячеек, являющаяся функцией правдоподобия новой наблюдаемой информации (например, выпуск, добавленная стоимость, промежуточный спрос), которая с помощью формулы Байеса объединяется с априорной информацией о ячейках (например, известных таблиц предыдущих лет). Получаемая в итоге апостериорная совместная плотность вероятности оценивается методами сэмплирования Монте-Карло по схеме цепи Маркова. Характеристики апостериорного распределения определяются набором (выборкой) искомых таблиц из этого распределения. При этом каждая из полученных таблиц не противоречит имеющимся данным, ограничениям и не слишком далека от априорно заданной таблицы или любой другой информации о ячейках. В отличие от точечных оценок стохастические таблицы напрямую инкорпорируют информацию о неопределенности каждого оцененного коэффициента прямых затрат таблиц «затраты-выпуск», учитывая существующие между ними взаимосвязи. Предлагаемая методика может использоваться для экстраполяции, интерполяции, дезагрегации и балансировки таблиц «затраты-выпуск» и более широко - матриц социальных счетов. С целью апробации метода проводится экспериментальная оценка таблиц «затраты-выпуск» российской экономики за 2003 г. на основе таблиц 1998-2002 гг. Экспериментальное применение метода Байеса на реальных данных продемонстрировало адекватность и вычислительную доступность предлагаемой методики.

балансировка, таблицы «затраты-выпуск», метод Байеса, balancing, Input-Output Tables, Bayesian method

1. Система таблиц «затраты-выпуск» России за 1998-1999 годы. Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2002. - 224 с.

2. Система таблиц «затраты-выпуск» России за2000 год. Стат сб. / Госкомстат России. М., 2003. - 116 с.

3. Система таблиц «затраты-выпуск» России за 2001 год. Стат. сб. / Федеральная служба государственной статистики. М., 2004. - 116 с.

4. Система таблиц «затраты-выпуск» России за 2002 год. Стат. сб. / Росстат. М., 2005. - 116 с.

5. Система таблиц «затраты-выпуск» России за 2003 год. Стат. сб./ Росстат. М., 2006. - 116 с.

6. Баранов Э.Ф., Ким И.А., Пионтковский Д.И., Старицына Е.А. Вопросы построения таблиц «затраты- выпуск» России в международных классификаторах / / Экономический журнал Высшей школы экономики. 2014. Т. 18. № 1. С. 7-42.

7. Баранов Э.Ф., Ким И.А., Старицына Е.А. Методологические вопросы реконструкции системы таблиц «затраты-выпуск» России за 2003 и последующие годы в структуре ОКВЭД - ОКПД // Вопросы статистики. 2011. №. 12. С. 3-8.

8. Ершов Э.Б. Неопределенность информации и устойчивость решения статической модели планового межотраслевого баланса / Проблемы народнохозяйственного оптимума. М.: Экономика, 1969.

9. Almon C. Recent methodological advances in input-output in the United States and Canada // Fourth International Conference on Input-Output Techniques, Geneva, 1968.

10. Byron R.p. The estimation of large social account matrices // Journal of the Royal statistical Society. Series A (General). 1978. Vol. 141. No. 3. P. 359-367.

11. Diaz B., Morillas A. Incorporating uncertainty in the coefficients and multipliers of an IO table: A case study // Papers in Regional Science. 2011. Vol. 90. No. 4. P. 845-861.

12. Goicoechea A., Hansen D.R. An input-output model with stochastic parameters for economic analysis // AIIE Transactions. 1978. Vol. 10. No. 3. P. 285-291.

13. Golan A., Judge G., Robinson S. Recovering information from incomplete or partial multisectoral economic data // The Review of Economics and Statistics. 1994. Vol. 76. No. 3. P 541-549.

14. Hastings W.K. Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications // Biometrika. 1970. Vol. 57. No. 1. P. 97-109.

15. Heckelei T., Mittelhammer R., Jansson T. A Bayesian alternative to generalized cross entropy solutions for underdetermined econometric models // Food and Resource Economics Discussion Paper. 2008. Vol. 2.

16. Lenzen M. et al. A cycling method for constructing input-output table time series from incomplete data // Economic Systems Research. 2012. Vol. 24. No. 4. P 413-432.

17. Metropolis N. et al. Equation of state calculations by fast computing machines // The journal of chemical physics. 1953. Vol. 21. No. 6. P. 1087-1092.

18. Quandt R.E. Probabilistic errors in the Leontief system // Naval Research Logistics Quarterly. 1958. Vol. 5. No. 2. P. 155-170.

19. Rampa G. Using weighted least squares to deflate input-output tables // Economic Systems Research. 2008. Vol. 20. No. 3. P. 259-276.

20. Rodrigues J.F.D. A Bayesian approach to the balancing of statistical economic data // Entropy. 2014. Vol. 16. No. 3. P 1243-1271.

21. Stone R. Input-output and national accounts. Paris, Organisation for European Economic Co-operation, 1961.

22. Temurshoev U., Webb C., Yamano N. Projection of supply and use tables: methods and their empirical assessment // Economic Systems Research. 2011. Vol. 23. No. 1. P 91-123.

23. Van der ploeg F. Reliability and the adjustment of sequences of large economic accounting matrices // Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General). 1982. Vol. 145. No. 2. P 169-194.

24. Weale M. The reconciliation of values, volumes and prices in the national accounts // Journal of the Royal Statistical Society. Series A (Statistics in Society). 1988. Vol. 151. No. 1. P. 211-221.