МЕТОДИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ КРАТКОСРОЧНОЙ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗА МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

Текущий экономический анализ, планирование бюджетных доходов, обоснование среднесрочных прогнозов и мер экономической политики предполагают использование макроэкономической статистики не только в квартальном формате, широко представленном в настоящее время, но и с более коротким шагом ретроспективного и текущего представления. В статье обобщается методический и практический опыт специалистов Минэкономразвития России по реконструкции для этих целей месячных рядов макроэкономических показателей на основе данных официальной статистики с использованием квартальных счетов и более высокочастотных индикаторов, а также методов их краткосрочной оценки и прогнозирования. Для реконструкции месячных рядов компонентов валового внутреннего продукта (ВВП) по счету производства в ценах 2011 г. использованы методы дезагрегации рядов по высокочастотным индикаторам, предложенные специалистами в этой области. Обсуждаются возникающие в процессе дезагрегации методические проблемы. Предложен метод восстановления месячных рядов компонентов ВВП в текущих ценах, рассчитываемого посредством построения счета производства и счета использования доходов. Исследуются фактические тенденции помесячного изменения основных показателей с исключением сезонного фактора с позиций их чувствительности к кризисным явлениям 2014-2017 гг. Приводятся основные методы краткосрочного прогнозирования макроэкономических показателей с учетом схемы их взаимосвязей как со стороны конечного спроса, так и со стороны роста потенциального ВВП. Показывается, что оба подхода увязываются представлением «разрыва» через циклическую компоненту и прочие факторы.

1. Куранов Г.О., Лукьяненко Р.Ф. Исследование экономической динамики и обоснование факторов роста // Вопросы статистики. 2017. № 11. С. 3-20.

2. Куранов Г.О. Об исследованиях экономической динамики для целей прогнозирования // Вопросы статистики. 2014. № 6. С. 8-19.

3. Dagum E.B., Cholette P.A. Benchmarking, Temporal Distribution, and Reconciliation Methodsfor Time Series / Lecture Notes in Statistics # 186. NewYork: Springer Science+Business Media, 2006. 409 p.

4. Моторин В.И. Аналитические и вычислительные свойства пропорционального метода Дентона // Вопросы статистики. 2012. № 7. С. 66-72.

5. Motorin V. A Generalization of Initial Conditions in Benchmarking of Economic Time-Series by Additive and Proportional Denton Methods // Iranian Economic Review. 2015. Vol.19. No. 3. P . 251264.

6. Моторин В.И. Метод темпорального дезагрегирования интервального динамического ряда на основе высокочастотных индикаторов и принципа сохранения движения // Вопросы статистики. 2016. № 8. С. 27-38.