Авторы

Применение структурной векторной авторегрессии для оценки взаимовлияния показателей потребления и средней заработной платы

Актуальной задачей в настоящее время является описание макроэкономических явлений построением качественных математических моделей. В современной действительности взаимное влияние экономических факторов представляет огромный интерес. Поэтому возникает необходимость описания взаимосвязи между ключевыми показателями, играющими немаловажную роль в развитии экономики. В частности, изучение взаимного влияния между экономическими показателями хорошо описывают модели векторной авторегрессии, в которых эти факторы рассматриваются в качестве эндогенных переменных. При этом силу их взаимосвязи можно узнать, найдя функции импульсных откликов, которые формируют экономически точную оценку только в случае перехода от модели векторной авторегрессии к структурной векторной авторегрессии. В настоящей работе в качестве объектов исследования выбраны следующие показатели: объем пищевых товаров розничной торговли, объем непродовольственных товаров розничной торговли, а также средний уровень заработной платы. Данные для этих факторов взяты для Приволжского федерального округа Российской Федерации. Авторами построена эконометрическая модель взаимосвязи указанных показателей с использованием векторной авторегрессии. Также проведены верификация и проверка прогностических свойств полученной модели, что подтвердило ее достаточно высокое качество. Кроме того, для оценки взаимовлияния этих показателей найдены функции импульсных откликов. Эти функции получены переходом от построенной векторной авторегрессионной модели к структурной векторной авторегрессии. Авторами настоящего исследования проведен анализ математически полученных результатов и дана их экономическая интерпретация. В результате был предложен подход, который может быть использован органами регионального управления для исследования рассматриваемых показателей с целью прогнозирования социально-экономического развития региона. Читать дальше...

Обобщенный подход к оценке взаимосвязей между социально-экономическими факторами на основе моделей векторной авторегрессии

Для проведения экономического моделирования зачастую возникает необходимость в оценке взаимовлияния между несколькими социально-экономическими показателями. При этом рассматриваемые факторы имеют многокритериальную структуру, то есть к их изучению можно подходить с различных сторон. Целью настоящего исследования является разработка метода, основанного на применении математического моделирования, благодаря которому можно получить комплексную оценку макроэкономических процессов для выявления значимых характеристик социоэкономических объектов и использования их при прогнозировании. Предложенный авторами подход базируется на нахождении функций импульсного отклика и декомпозиций дисперсий прогноза ошибок с помощью построения векторных авторегрессионных моделей. Обобщенный анализ этих характеристик межфакторного взаимодействия дает комплексное представление об изучаемых вопросах. При прогнозировании же учитываются силы влияния многокритериального фактора, рассматриваемого с различных аспектов. Это позволяет выбрать наиболее приоритетные меры, способствующие повышению уровня социально-экономического развития региона. Предложенный метод был протестирован на примере изучения взаимосвязи между социальными факторами миграционных потоков и уровнем занятости в Российской Федерации. В качестве эконометрического аппарата выбрана модель панельной векторной авторегрессии. Выбор указанной модели обусловлен как поставленной целью, так и структурой, имеющейся в распоряжении авторов базы данных. Исследование проводилось в разрезе трех социальных аспектов, характеризующих миграционные потоки, а именно взяты данные динамики количества прибывшего и убывшего трудоспособного населения, а также смоделированы процессы, учитывающие уровень образования респондентов и их гражданскую принадлежность. Благодаря использованию построенных в работе моделей авторами найдены обобщенные функции импульсных откликов и декомпозиция дисперсий прогноза ошибок. На основе полученных результатов сформирован ансамбль моделей, получен прогноз, учитывающий значимость каждого признака, и проведен сравнительный анализ. Научную строгость анализа и прикладное значение проведенной работы обеспечивают методы эконометрического моделирования. Практическая реализация осуществлялась с использованием интерпретируемого языка программирования R. Читать дальше...