Место и роль прогнозирования в системе государственного регулирования экономики

Разработка экономико-математической модели прогнозирования и повышения эффективности денеж-но-кредитной политики

Место и роль прогнозирования в системе государственного регулирования экономики

ДЕНЕЖНО-КРЕДИТНОЙ ПОЛИТИКИ

Развертывание рыночных отношений в нашей стране требует принципиального уточнения места и роли прогнозов в системе государственного регулирования экономики. Существует тесная взаимосвязь между господствующими в стране отношениями собственности на факторы производства и ролью прогнозирования в ее хозяйственном механизме. Кардинальные сдвиги в структуре этих социально-экономических отношений неотвратимо влекут за собой качественные изменения в способах разработки и механизме реализации прогнозов.

Усиление общественного характера производства, расширение границ планомерности в индустриально развитых странах мира на определенном этапе привели к последовательному развертыванию здесь футурологических исследований.

К числу важнейших обстоятельств, приведших к развитию экономической футурологии именно в ХХ веке, следует отнести:

1. то, что именно в этот период резко усилилась конкуренция, не осталось свободных, не разделенных рынков и источников сырья;

2. достигнут прогресс в развитии экономико-математических методов и электронно-вычислительной техники, без которых качество прогнозов оставляло желать лучшего;

3. возрос уровень монополизации экономики, что заметно облегчает прогнозные расчеты.

В довоенный период основным занятием западных футурологов являлось предсказание движения конъюнктуры. В центре внимания находились вопросы экономического цикла, что влекло за собой пренебрежительное отношение к анализу долгосрочных тенденций воспроизводства. Этому в некоторой степени способствовало высказывание Дж. М. Кейнса о том, что "в далекой перспективе мы все умрем".

После войны произошли резкие изменения. Почти во всех странах стали разрабатываться долговременные прогнозы. На рубеже 50-60-х гг. обозначился бум прогнозирования. Примером может служить исследование "Ресурсы в будущем Америки. Потребности и возможности их удовлетворения в 1960-2000гг.", проведенное в рамках исследовательской организации "Ресурсы для будущего" на средства "Фонда ХХ века". Цель прогноза - выявление возможных в будущем "узких мест" в обеспечении экономического роста естественными ресурсами и разработка общенациональных мер для заблаговременного развития соответствующих ресурсов и областей техники. Аналогичное исследование было проведено в Европе в 1961г. по 18 западноевропейским странам.

Выделяют следующие модели и обусловленные ими формы прогнозных заключений:

1. крупномасштабные эконометрические модели (производственная функция, модели Леонтьева, Тинбергена и др.), которые на основании анализа поведения экономики в прошлом используются для прогнозирования величин экономических переменных (уровня безработицы, темпов роста цен и т.д.) в определенный период времени, а также для выявления тенденций развития народного хозяйства. В структуру данных чрезвычайно сложных моделей, содержащих до 10 тыс. переменных, традиционно включаются, например, представленные в алгебраической форме функция потребления, функция спроса на деньги. Оценки совокупного предложения обычно опираются на уравнение кривой Филлипса, которая связывает изменение безработицы с динамикой уровня заработной платы и цен. Уравнения модели позволяют предсказывать уровень не только реального, но и номинального ВНП, а значит, и величину дефлятора ВНП и темпов инфляции. Прогнозы на основе эконометрических моделей опираются на гипотезы о вероятных переменах в экономической политике (с учетом, в том числе, закономерностей экономико-политического цикла), а также в ценах на такой стратегический важный ресурс, как нефть;

2. экспертные прогнозы, которые строятся следующим образом. Формулируются и обобщаются мнения независимых экспертов по поводу вероятности того или иного события, а затем достигается более или менее точная оценка будущей траектории экономического роста, определение не только количественных (ускорение или замедление), но даже качественных характеристик прогнозируемых процессов. Наиболее развитый метод - метод Дельфи (разработанный сотрудниками американской корпорации РЭНД в середине 60-х гг.);

3. сценарные долгосрочные прогнозы (до 50 лет) разрабатываются с 70-х гг. В них возможные состояния рынка (спрос, предложение, цены и т.п.) ставятся в зависимость не только от чисто экономических, но и социально-политических факторов;

4. долгосрочное глобальное прогнозирование, которое берет исток в 1971г. с работ американского исследователя Дж. Форрестера. Данное направление футурологии разрабатывается под эгидой Римского клуба - неправительственной организации, выступающей спонсором таких исследований. Следует отметить приоритет русского экономиста Н.Д. Кондратьева в формировании методологии глобального прогнозирования. Здесь доминируют экспертная и сценарная составляющие прогноза, а эконометрия играет скромную роль, будучи используемой главным образом для статистической иллюстрации выявленных тенденций. По некоторым оценкам, создатели глобальных моделей располагают сейчас примерно 0,1% статистической информации, необходимой для признания точности вычислений удовлетворительной.

Использование той или иной формы прогнозирования во многом зависит от временного интервала, на который делается прогноз. Чем длиннее интервал прогнозирования, тем ниже точность эконометрических расчетов. Причина в том, что модель всегда имеет дело со строго определенным количеством переменных, тогда как в действительности объект прогнозирования (объем национального дохода, уровень цен и т.д.) находится под воздействием куда более сложного комплекса факторов. Некоторые из них срабатывают незамедлительно, влияние других обнаруживается в отдаленном будущем, и предвидеть его характер порой просто невозможно. По оценкам Л. Клейна, эконометрическому прогнозу можно доверять, если он разработан на период не более 1 года.

Недостатком аппарата эконометрии выступает то обстоятельство, что он не рассчитан на оценку влияния социально-политических обстоятельств, неожиданных изменений в сфере науки и техники, а потому не дает объемных представлений о будущем. Кроме того, результативность его использования зависит от качества статистической информации, которая часто недостаточна и труднодоступна. Не исключено поэтому, что в итоге долгосрочного эконометрического прогнозирования результат получится "точным" (выраженным определенным числом), но неправильным.

Но так или иначе на базе качественных сдвигов в информатике и вычислительной технике в мире после второй мировой войны стремительно расширяется сеть конкурирующих между собой независимых фирм, выполняющих заказы на разработку альтернативных прогнозов по интересующим потребителя проблемам как на микро-, так и на макроуровне - вплоть до предвидения взаимосвязей различных стран. В Великобритании - это Лондонская школа бизнеса, Кембриджская группа экономической политики; в ФРГ - Мюнхенский институт конъюнктуры, Институт прогнозов; в Японии - Японский центр экономических исследований, НИИ концерна" Мицубиси" и т.п.

В США с 20-х гг. до последних десятилетий акцент делался на прогнозные разработки частных организаций. Однако сегодня анализом конъюнктуры занимаются не только многие университеты и фирмы, но и Совет экономических консультантов президента США, Министерство финансов, Министерство сельского хозяйства, Бюджетное управление конгресса и др. Свою политику доходов и налогообложения правительство и конгресс строят на прогнозах доходов, цен и занятости. По результатам опроса руководителей крупнейших корпораций регулярно публикуются прогнозы инвестиций в промышленность США. Фирма "Дейта Рисорсиз" предоставляет своим клиентам за несколько десятков тысяч долларов в год информацию о более чем 100 тыс. показателях и о результатах прогнозирования по эконометрическим моделям, в том числе по отдельным странам и регионам мира. Потребители, заплатившие деньги, как правило, получают доступ к базам данных, на которые опираются данные модели. Тем самым фирма фактически может вырабатывать прогнозы, основанные на собственных предположениях заказчиков о том, как будут в дальнейшем разворачиваться события. Данная крупная фирма разрабатывает экономико-математические модели развития ЕЭС, Японии, Канады, отдельных товарных рынков. Исследованиями рынка занимаются аналитические отделы IBM, "Дженерал электрик", "Мэллон Бэнк". Среди макромоделей прогнозирования наиболее авторитетны те, которые построены специалистами Уортонской школы бизнеса (лауреат Нобелевской премии Л. Клейн), корпораций "Дейта Рисорсиз" (О. Экстайн), "Чейз эконометрикс" (М. Эванс).

К настоящему времени в США, а тем более в Западной Европе и Японии сложились и государственные системы макроэкономического прогнозирования. Более мощными, технически оснащенными они являются в странах, где шире масштабы государственного регулирования экономики. Это прежде всего относится к Франции, в которой частные конкуренты Министерства экономики и финансов, традиционно занимающегося определением перспектив, стали появляться лишь в конце 70-х гг. (но и они занимаются лишь кратко- и среднесрочным прогнозированием).

В последние годы активизируется прогнозная деятельность на уровне Секретариата ООН, департамент по международным экономическим и социальным вопросам которого, например, в 1990г. разработал на базе глобальной эконометрической модели прогноз основных макроэкономических переменных мировой экономики (темпов экономического роста, валового внутреннего продукта на душу населения, соотношений потребления и накопления и др.) на период до 2000г. по более чем 75 странам и регионам мира. Преодолевая несходство национальных систем сбора, обработки и публикации статистической информации, налаживая обмен ею между научными центрами, прогнозирование на межнациональном уровне как порождение интернационализации экономики содействует разрешению противоречий мирового хозяйства.

В ходе обоснования перспектив, естественно, возникали трудности и неудачи. В период бума прогнозов 50-60-х гг. были не единичны экономические предсказания интуитивного, а нередко и спекулятивного характера, ошибочность макроэкономических оценок которых, впрочем, вскоре была доказана практикой. Причинами ошибочности прогнозов могут стать:

1. неожиданные изменения в экономической политике, а также в ценах на нефть;

2. неточность самих моделей, связанная с недостаточным знанием их разработчиками тех взаимосвязанных объективных законов, в соответствии с которыми развивается та или иная разновидность экономической системы;

3. несовершенство статистической и модельной базы прогнозирования.

Экономические катаклизмы 70-х - начала 80-х гг. породили волну справедливой критики в адрес экономической науки, не справившейся с задачей опережающего отображения кризисных потрясений, - и это стало причиной очередного кризиса футурологии. Так, наибольшая ошибка прогнозов развития американской экономики за последние десятилетия была допущена в 1982г., когда не был предсказан экономический спад и, как следствие, произошла переоценка предстоящего объема выпуска и уровня инфляции. С преодолением этого, по-видимому, неизбежного кризиса уже к концу 80-х гг. укрепляется профессионализм деятельности по определению перспектив, усиливается конкуренция в сфере реализации прогнозов, что в конечном счете не могло не отразиться на повышении степени достоверности предвидения. Так, современные ошибки в прогнозах предстоящей динамики ВНП не выходят за пределы 1%.

2. Разработка экономико-математической модели прогнозирования и повышения эффективности денежно-кредитной политики

Как отмечается в Концепции развития финансового сектора РК на 2007-2011гг., дальнейшее развитие финансового сектора РК, повышение эффективности его составляющих являются одним из важнейших инструментов в реализации задачи по обеспечению вхождения республики в число 50 наиболее конкурентоспособных государств мира, обозначенной Президентом в Послании народу Казахстана от 1 марта 2006г.

В этой связи в контексте стратегических целей экономического развития Казахстана большое внимание должно уделяться совершенствованию ДКП, повышению ее роли в обеспечении устойчивого развития экономики государства. Обеспечение стабильности цен, являясь основой финансовой устойчивости, будет содействовать экономическому развитию страны, повышению ее конкурентоспособности, тем самым, подготавливая почву для вступления страны в ВТО. В свою очередь, углубление анализа финансового сектора, необходимость получения адекватной картины финансовой деятельности в стране требуют расширения институционального охвата денежно-кредитной статистики. В этой связи проводится работа по охвату счетов других финансовых организаций для составления более полного обзора финансового сектора.

Совершенствование политики НБК должно быть обеспечено качественными и количественными оценками изменений экономической конъюнктуры, а также повышением качества экономического анализа и краткосрочного прогнозирования основных тенденций, как на макроэкономическом уровне, так и на уровне регионов и отдельных отраслей.

Исходя из опыта ЕЦБ, когда центральному банку постоянно приходится действовать в условиях практически полной непредсказуемости, причем как в отношении потенциальных источников шоковых явлений в экономике, так и в отношении существования причинно-следственных связей, прямых и косвенных, между различными макроэкономическими переменными, можно попробовать выделить несколько главных особенностей успешной ДКП. Во-первых, ДКП будет намного эффективнее, если она будет жестко фиксировать инфляционные ожидания. Для этого НБК нужно определить свою цель, разработать и последовательно применять на практике порядок проведения ДКП, а также четко и ясно информировать об этом общественное мнение. Только таким путем можно завоевать высокий уровень доверия, без которого невозможно воздействовать на ожидания экономических субъектов.

Во-вторых, поскольку передаточный механизм срабатывает с определенной задержкой, изменения, которые вносятся в ДКП сегодня, проявятся в уровне цен лишь по прошествии нескольких кварталов или даже лет. Это означает, что НБК должен ясно понимать, какую политику ему нужно проводить сегодня, чтобы обеспечить ценовую стабильность в будущем, когда передаточный механизм сработает. В этом смысле ДКП должна быть рассчитана на перспективу. Поскольку из-за задержек в работе передаточного механизма ДКП не в состоянии амортизировать непредвиденные краткосрочные последствия шоковых явлений для ценовой стабильности (вызванные, например, изменением цен на сырьевые товары на мировом рынке). Определенная волатильность краткосрочных показателей инфляции становится неизбежной. Кроме того, с учетом сложной механики передаточного процесса при прогнозировании последствий ДКП всегда присутствует большая доля неопределенности. По этим причинам ДКП должна быть нацелена на среднесрочную перспективу, чтобы не допускать излишнего вмешательства в развитие реальной экономики и не привносить в нее ненужную волатильность.

И, наконец, успешная ДКП должна строиться на широкой основе, с использованием всей необходимой информации, позволяющей составить правильное представление о том, под влиянием каких факторов происходят те или иные изменения в экономике. Успешная ДКП не может опираться на какую-то одну экономическую модель.

Для проведения эффективной ДКП любому ЦБ приходится анализировать большие объемы информации, как по реальному, так и по финансовому сектору экономики. Данные собираются из различных источников: в некоторых случаях ЦБ использует статистику, скомпонованную другими агентствами, например, НБК прибегает к помощи Агентства РК по статистике; в других случаях – он сам выступает первичным источником информации, в частности по денежным показателям. Экономисты НБК анализируют полученную информацию и стремятся определить, что в настоящее время происходит в экономике. В связи с тем, что ДКП оказывает влияние на экономику только через какой-то временной лаг, НБК необходимо немного заглядывать в будущее и составлять прогнозы развития ситуации. Регулирующему органу также может понадобиться просчитать несколько альтернативных вариантов ДКП с тем, чтобы определить, какой из них является наиболее эффективным. Для того чтобы проделать всю эту аналитическую работу, НБК нуждается в экономических моделях и эконометрических технологиях, позволяющих найти структуру и параметры используемых моделей. Разработка моделей в первую очередь необходима для изучения текущей ситуации, прогнозирования и выработки решений. Эту необходимость можно обозначить как «внутреннюю». «Внешняя» же причина использования моделей связана с транспарентностью. Обнародование моделей позволяет точно донести до рынка причины принятия тех или иных решений денежными властями.

ЦБ ведущих западных стран начали применять макроэкономические модели с конца 1960-х гг. В то время суперкомпьютеры стали достаточно мощными, чтобы обработать модели, состоящие из нескольких сот уравнений. С тех пор информационные технологии, а с ними и эконометрические методы значительно улучшились, что позволяет сейчас моделировать экономические процессы на персональном компьютере. Однако многие ЦБ преуменьшают роль макроэкономических моделей. Они полагают, что польза от масштабного моделирования слишком мала, и следует использовать либо меньшие модели различных типов, либо проводить анализ без количественных методов. Для того чтобы акцентировать внимание на ключевых проблемах экономики и избежать чрезмерной детализации, большинство ЦБ предпочитает эксплуатировать небольшие эконометрические модели, которые служат главным рабочим инструментом среднесрочного прогнозирования. Вместе с тем ЦБ все чаще опираются не на одну, как раньше, а на несколько типов моделей. Например, модель с большой детализацией может дать высокоточный прогноз инфляции, а более простая модель полезнее в анализе долгосрочной связи между инструментами и целями ДКП, такими как экономический рост и инфляция. Частично это отражает наличие множества задач, для решения которых используются модели. Например, помимо анализа альтернативных вариантов ДКП модели могут служить также для анализа процесса формирования инфляционных ожиданий.

Эконометрика базируется на стохастической теории (теории вероятностей) и может использоваться в двух направлениях. Во-первых, ее применяют для тестирования достоверности экономических теорий. Во-вторых, для обнаружения экономических взаимосвязей, не предсказанных теорией и не имеющих (пока) разумного обоснования. Последнее направление носит название «атеоретическое моделирование», из-за того, что экономика в отличие от естественных наук не предполагает проведения экспериментальной проверки, ЦБ часто прибегают к атеоретическому подходу, т.е. разрабатывают модели без необходимой теоретической основы. Многие эксперты полагают, что моделировать процесс следует даже тогда, когда отсутствует удовлетворительная экономическая теория. При условии, что используемые данные поступили из надежного источника, аналитики ЦБ нередко считают лучшим использовать эконометрическую технику для обнаружения и подтверждения связи между экономическими переменными, нежели просто полагаться на «визуальный контроль» диаграмм и убеждаться в существовании предсказанной теорией связи.

На прикладном уровне модели могут помочь ЦБ проделать в макроэкономической области следующий анализ:

1. определение процесса, происходящего в экономике, его количественных параметров, а также механизма влияния на него денежно-кредитной политики;

2. мониторинг текущей экономической ситуации и создание краткосрочных прогнозов;

3. составление прогнозов на длительный срок при альтернативных вариантах денежно-кредитной политики.

В первую очередь эксперты должны провести тестирование гипотез, касающихся того или иного поведения экономики. Например, НБК может захотеть изучить и измерить эффекты, которые оказывают изменения процентной ставки на сбережения и инвестиции или влияние колебаний валютного курса на экспорт и импорт. Исследования взаимосвязей выделяются в отдельные научно-исследовательские проекты, которые затем объединяются. Результаты отдельных исследований ложатся в основу модели, с помощью которой определяется процесс, происходящий в экономике, и его количественные параметры.

Модели, имеющие полное теоретическое обоснование, носят название структурных моделей. Они представляют собой систему уравнений, в которой причинные связи между эндогенными переменными и их дефинициями выражены в явно виде. В практике различают три типа структурных моделей:

1. все неизвестные выражаются в виде явных функций от внешних условий и внутренних параметров объекта;

2. неизвестные определяются совместно из системы известных соотношений (уравнений, неравенств);

3. неизвестные находятся из системы соотношений, известных лишь в общей форме (т.е. параметризация не завершена).

Таким образом, структурные модели состоят из уравнений, характеризующих основные взаимосвязи, определяющие экономическое поведение агентов. Структурные модели обычно используются ЦБ для прогнозирования совокупного макроэкономического спроса.

Классическая структурная модель, используемая ЦБ, ограничивается небольшим количеством уравнений. Например, она может включать три уравнения, определяющих эндогенные переменные – реального ВВП, уровня цен и процентной ставки, - которые зависят от одной экзогенной переменной – денежного предложения. Однако сложность моделирования современной экономики приводит к неимоверному разрастанию моделей.

Противоположное атеоретическое моделирование не пытается объяснить все исходя из экономического поведения агентов. В атеоретическом подходе используется приведенная форма модели. В ней каждое уравнение представляет собой решение системы уравнений модели, заданной в структурной форме, относительно каждой текущей эндогенной переменной. Число уравнений модели равно числу текущих эндогенных переменных. Структурная форма модели преобразуется в приведенную путем последовательных подстановок, и все параметры последней представляют собой некоторые функции первоначальных коэффициентов. Структура модели неизвестна, но зато известно поведение объекта, т.е. реакция на воздействие известных факторов.

Эксперты ФРС США предлагают использовать пять критериев, с помощью которых определяется практическая применимость любой модели. Модель должна соответствовать следующим требованиям:

1. обладать транспарентностью, достоверно воспроизводить экономический процесс и предусматривать свое дальнейшее усовершенствование;

2. легко учитывать новую информацию для обновления прогноза без перестройки модели;

3. адекватно отражать сложные динамические взаимодействия ключевых макроэкономических переменных, анализируемых при принятии решений;

4. основываться на экономической теории и выдавать обоснованные рекомендации для денежных властей;

5. предлагать несколько альтернативных и экономически последовательных сценариев ДКП.

Специалисты Банка Англии, признанного лидера в области аналитики ЦБ, в соответствии с описанными критериями разделяют все множество моделей на пять групп:

1. модели «ядра»;

2. модели поведения, ориентированного на будущие ожидания;

3. модели векторной авторегрессии;

4. регрессионные модели одного уравнения;

5. модели динамической оптимизации.

Рассмотрим кратко, что они собой представляют.

Модель «ядра» экономической системы. Абсолютное большинство ЦБ создает так называемые модели ядра. Под «ядром» подразумевают такую часть системы, без которой любая выделившаяся подсистема или группа подсистем не может существовать более эффективно или полностью самостоятельно. Модели ядра характеризуют ключевые макроэкономические взаимосвязи «ядра» национальной экономики. Они используются для среднесрочного прогнозирования. В ходе моделирования на долгосрочную перспективу ряд переменных принимается за константу. При принятии решений эффективность использования модели ядра зависит, главным образом, от характеристик анализируемых сценариев ДКП. Для исследования каких-то специфических вопросов модели ядра следует специально преобразовывать.

Модель экономического поведения, ориентированного на будущие ожидания. Такие модели часто называют «модели ЦБ». В анализе ключевое место занимает некая переменная, характеризующая ожидания экономических агентов относительно дальнейшего изменения ситуации. Чаще всего центральной переменной выступает ожидаемая будущая инфляция (или ВВП). Исходя из ожидаемого значения будущей инфляции, ЦБ в данный момент времени стремится минимизировать ожидаемые потери общества. Таким образом, поведение, как денежных властей, так и частного сектора определяется прогнозом ключевой переменной.

Модель с ориентацией на будущее предусматривает определенный механизм, подсказывающий решения для ДКП. Описываемая модель отличается от модели ядра степенью агрегации. В модели с ориентацией на будущее она гораздо выше, модель часто перегружают уравнениями. На практическом уровне модели с перспективными ожиданиями больше подходят для имитации действий денежных властей, а не для прогнозирования. Их удобно применять для анализа альтернативных вариантов ДКП, поэтому они обычно дополняют модели ядра и обеспечивают их перекрестный контроль. В то же время из-за высокой степени агрегации и упрощенной динамической структуры они могут участвовать в краткосрочном прогнозировании или объяснении колебаний делового цикла.

Модель векторной авторегрессии (VAR). VAR-модели широко используются приверженцами атеоретического подхода. Она представляет собой систему уравнений, в которой значение каждой последующей переменной определяется предыдущими значениями не только той, но и других переменных. Фактическая модель описывает математическое ожидание будущего значения переменной как линейную функцию от текущих и прошлых значений ряда переменных.

В отличие от структурных моделей, VAR-модель не навязывает никаких ограничений, обычно накладываемых экономической теорией в части жесткой зависимости одних переменных от других. В связи с тем, что VAR-модели опираются исключительно на наблюдения прошлого и не учитывают будущие ожидания, их применяют в краткосрочном прогнозировании. Их также можно использовать для обнаружения статистически значимых макроэкономических индикаторов. Но в отличие от структурных моделей, VAR-модели не объясняют, почему тот или иной показатель является важным с экономической точки зрения.

Регрессионная модель одного уравнения и модель динамической оптимизации. Типичным примером такой модели для открытой экономики является модель Филипса, учитывающая связи между валютным курсом и условиями внешней торговли. По сравнению с другими моделями, регрессионная модель одного уравнения обладает прикладными преимуществами. Во-первых, она имеет простую и понятную структуру. Во-вторых, ее легко использовать в прогнозных расчетах. Нередко регрессионные модели применяют для перекрестного контроля модели ядра.

Динамические модели – это модели, которые в противоположность статическим моделям описывают экономику в развитии. Модель является динамической, если как минимум одна ее переменная относится к периоду времени, отличному от времени, к которому отнесены другие переменные. Существует два принципиальных подхода к построению таких моделей. Первый подход заключается в исследовании равновесия экономической системы, второй поход – оптимизационный. Он состоит в выборе из числа возможных траекторий экономического развития оптимальной. ЦБ часто бывает необходимо выяснить экономические последствия структурных изменений или нетипичного шока.

Главная проблема с регрессионными моделями кроется в коэффициентах при переменных. Коэффициенты выражены через функции, определяемые предпочтениями, технологиями и государственной политикой. На практике далеко не просто предсказывать эффекты, оказываемые этими детерминантами на коэффициенты модели. По сравнению с моделью регрессии модель динамической оптимизации имеет более прочную структурную основу, по этой причине ее широко используют в академических исследованиях. Динамические модели редко применяются в прогнозировании, однако они могут участвовать в составлении прогноза как его компонент.

Следовательно, можно выделить четыре группы инструментов, используемых в аналитике ЦБ:

1. модели или методы краткосрочного прогнозирования;

2. относительно небольшие модели ядра, служащие для наблюдения за ключевыми макроэкономическими показателями;

3. методы дезагрегации сводных прогнозов модели ядра и преобразования их в специализированные прогнозы;

4. группа вспомогательных моделей, обеспечивающих интерпретацию результатов основных моделей или предназначенных для изучения специфических проблем, таких как нетипичные шоки.

В академической литературе представлено небольшое количество работ, относящихся к теоретическому осмыслению и анализу ДКП в переходных экономиках. Большинство теоретических моделей переходных стран служат для эмпирических исследований. При этом теоретическая модель зачастую выводится из классических предпосылок, а эмпирическое оценивание сопровождается общими соображениями, согласующимися с предыдущим опытом.

Отсутствие хороших данных в переходных экономиках – это одна из наибольших трудностей при моделировании механизма денежной трансмиссии.

Дата добавления: 2014-11-25