Preview

Вопросы статистики

Расширенный поиск

Применение модели векторной авторегрессии для оценки запасов материальных оборотных средств

https://doi.org/10.34023/2313-6383-2016-0-8-39-45

Аннотация

Нехватка и противоречивость информации о наличии и движении запасов материальных оборотных средств (МОС) вынуждают специалистов в области национальных счетов искать новые подходы для их достоверного расчета, помимо часто используемого метода товарного потока (балансового метода), в связи с неточностями, обусловленныти множеством входящих расчетов. Для уточнения результатов расчетов предлагается использовать макроэконометрические модели векторных авторегрессионных временных рядов, приведенную форму системы одновременных эконометрических уравнений с опорой на несколько временных рядов с замедлениями, лагами. Разностная форма данных моделей пригодна для достижения стационарности изначально нестационарных временных рядов и оценки приростов переменных, в частности изменения запасов материальных оборотных средств. Данный показатель как компонент валового внутреннего продукта отражается в счете операций с капиталом и имеет, как правило, весьма нестабильную динамику, обусловленную ожиданиями экономических субъектов, конъюнктурой рынков и, возможно, сезонным влиянием. При изначальной стационарности рядов запасов МОС возможен, при наличии достаточно продолжительных наблюдений, расчет их уровней, в частности для баланса активов и пассивов системы национальных счетов. Одним из ключевых моментов в оценке запасов МОС является их пересчет в сопоставимые цены для выделения «мнимой» части их стоимости - за счет изменения цен за время нахождения этих средств в запасах. В статье предлагается вменять продолжительность хранения (оборачиваемость) МОС как длину лага векторной авторегрессии, подразумевая вменение таким образом продолжительности цикла использования материальных оборотных средств. Изменение стоимости запасов МОС за счет изменения цен по мнению автора, можно оценивать при помощи переписанной в вид скользящего среднего модели, выраженной через функции «импульсного отклика».

Об авторе

Виктор Михайлович Янков
Федеральной службы государственной статистики
Россия


Список литературы

1. Бессонов В.А., Петроневич A.B. Сезонная корректировка как источник ложных сигналов // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2013. Т. 17. № 4. С. 554-584.

2. Малаховская О.А., Пекарский С.Э. Исследования причинно-следственных взаимосвязей в макроэкономике: Нобелевская премия по экономике 2011 г. // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2012. Т. 16. № 1. С. 3-30.

3. Clausen J.R., Hoffmaister A.W. Cyclical behavior of inventories and growth projections: Recent evidence from Europe and the United States // IMF Working Paper WP/10/212, 2010. URL: http://www.imf.org/external/pubs/ ft/wp/2010/wp10212.pdf (дата обращения 23.02.2016).

4. Deutsche Bundesbank. Macro-econometric multi-country model: MEMMOD. 2000. URL: https://www. bundesbank.de/Redaktion/EN/Downloads/Tasks/ Monetary_policy/economics_macro_econometric_ multi_country_model.pdf?_blob=publicationFile (дата обращения 23.02.2016).

5. Dufour A., Engle R.F. Time and the price impact of a trade // The Journal of Finance. 2000. Vol. 55. Iss. 6. P. 2467-2498. doi:10.1111/0022-1082.00297.

6. Hillier F.S., Lieberman G.J. Introduction to operations research, 8th ed. New. York: McGraw-Hill, 2005.

7. Sims C. Macroeconomics and Reality // Econometrica. 1980. Vol. 48. No. 1. P. 1-48.

8. Wu O.Q., Chen H. Optimal control and equilibrium behavior of production inventory systems // Management Science. 2010. Vol. 56. Iss. 8. P. 1362-1379.


Рецензия

Для цитирования:


Янков В.М. Применение модели векторной авторегрессии для оценки запасов материальных оборотных средств. Вопросы статистики. 2016;(8):39-45. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2016-0-8-39-45

For citation:


Yankov V.M. Inventories estimation by vector autoregression model. Voprosy statistiki. 2016;(8):39-45. (In Russ.) https://doi.org/10.34023/2313-6383-2016-0-8-39-45

Просмотров: 510


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2313-6383 (Print)
ISSN 2658-5499 (Online)