Эконометрическое моделирование динамики ВВП России (Анализ временных рядов, Ростовский Государственный Экономический Университет)
|
Есть приложения.
ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………..3
1 ВВП: ПОНЯТИЕ, МЕТОДЫ РАСЧЕТА, МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ДИНАМИКИ
1.1 ВВП как главный индикатор экономического развития: определение, структура, особенности ВВП России….....7
1.2 Методы расчета ВВП…….………..10
1.3 Методология исследования динамики ВВП14
2 АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ВВП РОССИИ
2.1 Анализ динамики ВВП России за период 2000-2023 гг.………...22
2.2 Эконометрическое моделирование динамики ВВП……….….…25
2.3 Прогноз динамики ВВП России на период 2024-2025 гг………..34
ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………….38
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК…………………………40
ПРИЛОЖЕНИЯ………………………………………………………………….42
ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………..3
1 ВВП: ПОНЯТИЕ, МЕТОДЫ РАСЧЕТА, МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ДИНАМИКИ
1.1 ВВП как главный индикатор экономического развития: определение, структура, особенности ВВП России….....7
1.2 Методы расчета ВВП…….………..10
1.3 Методология исследования динамики ВВП14
2 АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ВВП РОССИИ
2.1 Анализ динамики ВВП России за период 2000-2023 гг.………...22
2.2 Эконометрическое моделирование динамики ВВП……….….…25
2.3 Прогноз динамики ВВП России на период 2024-2025 гг………..34
ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………….38
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК…………………………40
ПРИЛОЖЕНИЯ………………………………………………………………….42
В современных условиях, характеризующихся глобальными экономическими и политическими изменениями, оценка состояния экономики и ее перспектив развития является крайне важной задачей. Одним из ключевых показателей, отражающих динамику экономической системы, является ВВП (валовой внутренний продукт). Изучение динамики ВВП России, ее факторов и прогнозирование будущих тенденций имеет огромное значение для принятия обоснованных экономических решений и разработки эффективных стратегий развития страны.
В последние годы эконометрический анализ все чаще фокусируется на исследовании динамики макроэкономических показателей. Изучение временных рядов позволяет решать различные задачи экономического анализа, используя данные, характеризующие экономические процессы в динамике. Особую актуальность сегодня приобретает тема динамики ВВП России и ее связи с уровнем жизни населения.
Актуальность темы исследования усиливается также возрастающим вниманием к уровню жизни населения. Уровень жизни, определяемый степенью удовлетворения потребностей в материальных благах и услугах, является важным социально-экономическим показателем.
Переход России к рыночной экономике в течение последних пятнадцати лет привел к росту понимания экономических последствий политических решений, а также к накоплению статистических данных о динамике макроэкономических показателей.
По мере накопления таких данных появляется возможность выявления и изучения долговременных связей между различными макроэкономическими показателями внутри российской экономики, возможность проведения сравнительного анализа динамики аналогичных макроэкономических переменных в Российской Федерации и других развитых и развивающихся странах, возможность выявления долговременных связей между такими переменными и построения эконометрических моделей таких связей. Построенные модели обычно используется для экстраполяции или прогнозирования временного ряда, и тогда качество прогноза может служить полезным критерием при выборе среди нескольких альтернативных моделей. Построение хороших моделей ряда необходимо и для других приложений, таких, как корректировка сезонных эффектов и сглаживание.
Имеющиеся в научной литературе публикации в исследуемой области
по тематической направленности можно условно сгруппировать следующим образом.
Статья «Эконометрический анализ валового внутреннего продукта России» авторов А. В. Храмова, А. А. Миннуллина, Н. Н. Нуруллина и Е. И. Кадочниковой посвящена изучению влияния мировых цен на нефть на валовой внутренний продукт (ВВП) России. Авторы считают, что повышение мировых цен на нефть положительно влияет на динамику российской экономики за счёт роста спроса на результаты её текущего функционирования и повышения инвестиционной активности. Напротив, снижение мировых цен на нефть влечёт за собой падение реального ВВП и объёма инвестиций [11].
Статья Е. В. Семенычева и А. А. Коробецкой «Опыт и инструментарий моделирования и прогнозирования эволюции валового внутреннего продукта Российской Федерации аддитивно-мультипликативными моделями» посвящена моделированию валового внутреннего продукта (ВВП) Российской Федерации с 1996 по 2009 год. Авторы рассмотрели эволюцию модели в этом периоде, выделили этапы эволюции и построили поквартальный прогноз на 2010 год [10].
Статья А. С. Поршакова, А. А. Пономаренко и А. А. Синякова «Оценка и прогнозирование ВВП России с помощью динамической факторной модели» посвящена разработке модельного инструментария для оценки и краткосрочного прогнозирования темпов роста ВВП. Авторы предлагают использовать широкий спектр краткосрочных статистических данных о состоянии экономической активности, но их полноценное применение осложняется несбалансированностью и различной частотой наблюдений, систематическими пересмотрами, а также проблемой проклятия размерности. [9].
В статье авторы апробируют на российских статистических данных динамические факторные модели как инструментарий для решения этих проблем. Модель демонстрирует лучшие прогностические характеристики по сравнению с другими часто используемыми моделями.
Объектом исследования выступает динамика ВВП России.
Предметом исследования является эконометрическое моделирование динамики ВВП России.
Цель данного работы состоит в исследовании динамики ВВП России с помощью эконометрического моделирования и на основе полученных результатов прогнозировании динамики ВВП на период 2024-2025 гг.
Для достижения поставленной цели в курсовой работе требуется решить следующие задачи:
рассмотреть основные определения и методологические подходы к исследованию ВВП;
определить особенности ВВП России, проанализировать его структуру;
изучить методы расчета ВВП и выбрать оптимальную методологию для исследования его динамики;
построить эконометрические модели динамики ВВП России и выбрать наилучшую из них;
провести прогнозирование динамики ВВП России на период 2024-2025 гг.;
сформулировать выводы по полученным результатам.
Теоретической и методологической основой исследования послужили фундаментальные труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные исследованию динамики ВВП России.
В качестве инструментария использовались методы прикладной статистики, эконометрики.
Для первичной обработки данных, построения и анализа моделей применялись табличный процессор MS Excel, эконометрический пакет анализа Gretl.
К методам исследования относятся статистическое и эконометрическое моделирование, включающее построение моделей тренда, моделей тренда и сезонности, а также построение моделей ARMA (ARIMA).
Конкретная практическая значимость заключается в том, что результаты исследования могут быть использованы для разработки и реализации мер экономической политики, направленных на повышение устойчивости и динамичного развития российской экономики.
Работа состоит из введения, двух глав, заключения и библиографического списка, общим объемом 53 страницы. Основной текст включает в себя 12 таблиц и 5 рисунков. Библиографический список литературы состоит из 12 источников.
В последние годы эконометрический анализ все чаще фокусируется на исследовании динамики макроэкономических показателей. Изучение временных рядов позволяет решать различные задачи экономического анализа, используя данные, характеризующие экономические процессы в динамике. Особую актуальность сегодня приобретает тема динамики ВВП России и ее связи с уровнем жизни населения.
Актуальность темы исследования усиливается также возрастающим вниманием к уровню жизни населения. Уровень жизни, определяемый степенью удовлетворения потребностей в материальных благах и услугах, является важным социально-экономическим показателем.
Переход России к рыночной экономике в течение последних пятнадцати лет привел к росту понимания экономических последствий политических решений, а также к накоплению статистических данных о динамике макроэкономических показателей.
По мере накопления таких данных появляется возможность выявления и изучения долговременных связей между различными макроэкономическими показателями внутри российской экономики, возможность проведения сравнительного анализа динамики аналогичных макроэкономических переменных в Российской Федерации и других развитых и развивающихся странах, возможность выявления долговременных связей между такими переменными и построения эконометрических моделей таких связей. Построенные модели обычно используется для экстраполяции или прогнозирования временного ряда, и тогда качество прогноза может служить полезным критерием при выборе среди нескольких альтернативных моделей. Построение хороших моделей ряда необходимо и для других приложений, таких, как корректировка сезонных эффектов и сглаживание.
Имеющиеся в научной литературе публикации в исследуемой области
по тематической направленности можно условно сгруппировать следующим образом.
Статья «Эконометрический анализ валового внутреннего продукта России» авторов А. В. Храмова, А. А. Миннуллина, Н. Н. Нуруллина и Е. И. Кадочниковой посвящена изучению влияния мировых цен на нефть на валовой внутренний продукт (ВВП) России. Авторы считают, что повышение мировых цен на нефть положительно влияет на динамику российской экономики за счёт роста спроса на результаты её текущего функционирования и повышения инвестиционной активности. Напротив, снижение мировых цен на нефть влечёт за собой падение реального ВВП и объёма инвестиций [11].
Статья Е. В. Семенычева и А. А. Коробецкой «Опыт и инструментарий моделирования и прогнозирования эволюции валового внутреннего продукта Российской Федерации аддитивно-мультипликативными моделями» посвящена моделированию валового внутреннего продукта (ВВП) Российской Федерации с 1996 по 2009 год. Авторы рассмотрели эволюцию модели в этом периоде, выделили этапы эволюции и построили поквартальный прогноз на 2010 год [10].
Статья А. С. Поршакова, А. А. Пономаренко и А. А. Синякова «Оценка и прогнозирование ВВП России с помощью динамической факторной модели» посвящена разработке модельного инструментария для оценки и краткосрочного прогнозирования темпов роста ВВП. Авторы предлагают использовать широкий спектр краткосрочных статистических данных о состоянии экономической активности, но их полноценное применение осложняется несбалансированностью и различной частотой наблюдений, систематическими пересмотрами, а также проблемой проклятия размерности. [9].
В статье авторы апробируют на российских статистических данных динамические факторные модели как инструментарий для решения этих проблем. Модель демонстрирует лучшие прогностические характеристики по сравнению с другими часто используемыми моделями.
Объектом исследования выступает динамика ВВП России.
Предметом исследования является эконометрическое моделирование динамики ВВП России.
Цель данного работы состоит в исследовании динамики ВВП России с помощью эконометрического моделирования и на основе полученных результатов прогнозировании динамики ВВП на период 2024-2025 гг.
Для достижения поставленной цели в курсовой работе требуется решить следующие задачи:
рассмотреть основные определения и методологические подходы к исследованию ВВП;
определить особенности ВВП России, проанализировать его структуру;
изучить методы расчета ВВП и выбрать оптимальную методологию для исследования его динамики;
построить эконометрические модели динамики ВВП России и выбрать наилучшую из них;
провести прогнозирование динамики ВВП России на период 2024-2025 гг.;
сформулировать выводы по полученным результатам.
Теоретической и методологической основой исследования послужили фундаментальные труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные исследованию динамики ВВП России.
В качестве инструментария использовались методы прикладной статистики, эконометрики.
Для первичной обработки данных, построения и анализа моделей применялись табличный процессор MS Excel, эконометрический пакет анализа Gretl.
К методам исследования относятся статистическое и эконометрическое моделирование, включающее построение моделей тренда, моделей тренда и сезонности, а также построение моделей ARMA (ARIMA).
Конкретная практическая значимость заключается в том, что результаты исследования могут быть использованы для разработки и реализации мер экономической политики, направленных на повышение устойчивости и динамичного развития российской экономики.
Работа состоит из введения, двух глав, заключения и библиографического списка, общим объемом 53 страницы. Основной текст включает в себя 12 таблиц и 5 рисунков. Библиографический список литературы состоит из 12 источников.
Данная курсовая работа была посвящена исследованию динамики валового внутреннего продукта (ВВП) России с применением методов эконометрического моделирования. Целью исследования являлся анализ прошлых тенденций, а также прогнозирование будущих значений ВВП на период 2024-2025 годов. В ходе работы были решены поставленные задачи, что позволило достичь всестороннего понимания предмета исследования.
В первой главе работы были рассмотрены основные теоретические определения, методология исследования ВВП. Было дано определение ВВП как ключевого показателя экономического развития, раскрыта его структура, а также определены особенности ВВП России. Подробно проанализированы различные методы расчета ВВП: производственный, метод конечного пользования и распределительный. Установлено, что несмотря на различные подходы к расчету ВВП, они отражают один и тот же экономический процесс с разных сторон, и их комбинирование позволяет получить более полную картину экономической активности. Была также рассмотрена методология исследования ВВП, включающая различные теоретические подходы к изучению временных рядов, методы моделирования тренда и сезонности, а также модели ARIMA. Подчеркнута важность правильного выбора модели в зависимости от характеристик данных и целей анализа. Таким образом, первая глава заложила своего рода фундамент для дальнейшего эмпирического исследования.
Во второй главе был проведен анализ динамики ВВП России за период с 2000 по 2023 год. Преобразование временного ряда показало общий восходящий тренд с периодическими колебаниями и снижениями во время экономических кризисов. Расчет темпов роста и прироста позволил количественно оценить динамику показателя.
В ходе эконометрического моделирования были построены различные модели тренда, среди которых параболическая модель оказалась наилучшей.
Для учета сезонности были построены тренд-сезонные модели аддитивного и мультипликативного характера, с лучшим результатом для мультипликативной модели. С целью учета автокорреляционных зависимостей в данных, была применена модель ARIMA (4,2,4), которая показала более высокое качество по критерию MAPE, чем тренд-сезонные модели.
Для прогнозирования ВВП на 2024-2025 годы использовались тренд-сезонная мультипликативная модель и модель ARIMA (4,2,4). Обе модели показали прогнозируемый рост ВВП, однако модель ARIMA демонстрировала более сглаженный рост, в то время как тренд-сезонная модель показывала явную сезонность. Модель ARIMA с более низким значением MAPE (3,20%) показала более точный прогноз по сравнению с тренд-сезонной моделью.
В заключение, полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что экономика России, согласно обоим прогнозам, будет демонстрировать рост ВВП в 2024-2025 годах. Для повышения точности прогнозов в будущем рекомендуется проводить комплексный анализ, учитывая влияние внешних факторов.
Результаты данной работы могут быть использованы для разработки и реализации мер экономической политики, направленных на обеспечение устойчивого и сбалансированного развития экономики России. Дальнейшие исследования в этой области могут быть направлены на уточнение построенных моделей, а также на анализ влияния более широкого спектра факторов на динамику ВВП.
В первой главе работы были рассмотрены основные теоретические определения, методология исследования ВВП. Было дано определение ВВП как ключевого показателя экономического развития, раскрыта его структура, а также определены особенности ВВП России. Подробно проанализированы различные методы расчета ВВП: производственный, метод конечного пользования и распределительный. Установлено, что несмотря на различные подходы к расчету ВВП, они отражают один и тот же экономический процесс с разных сторон, и их комбинирование позволяет получить более полную картину экономической активности. Была также рассмотрена методология исследования ВВП, включающая различные теоретические подходы к изучению временных рядов, методы моделирования тренда и сезонности, а также модели ARIMA. Подчеркнута важность правильного выбора модели в зависимости от характеристик данных и целей анализа. Таким образом, первая глава заложила своего рода фундамент для дальнейшего эмпирического исследования.
Во второй главе был проведен анализ динамики ВВП России за период с 2000 по 2023 год. Преобразование временного ряда показало общий восходящий тренд с периодическими колебаниями и снижениями во время экономических кризисов. Расчет темпов роста и прироста позволил количественно оценить динамику показателя.
В ходе эконометрического моделирования были построены различные модели тренда, среди которых параболическая модель оказалась наилучшей.
Для учета сезонности были построены тренд-сезонные модели аддитивного и мультипликативного характера, с лучшим результатом для мультипликативной модели. С целью учета автокорреляционных зависимостей в данных, была применена модель ARIMA (4,2,4), которая показала более высокое качество по критерию MAPE, чем тренд-сезонные модели.
Для прогнозирования ВВП на 2024-2025 годы использовались тренд-сезонная мультипликативная модель и модель ARIMA (4,2,4). Обе модели показали прогнозируемый рост ВВП, однако модель ARIMA демонстрировала более сглаженный рост, в то время как тренд-сезонная модель показывала явную сезонность. Модель ARIMA с более низким значением MAPE (3,20%) показала более точный прогноз по сравнению с тренд-сезонной моделью.
В заключение, полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что экономика России, согласно обоим прогнозам, будет демонстрировать рост ВВП в 2024-2025 годах. Для повышения точности прогнозов в будущем рекомендуется проводить комплексный анализ, учитывая влияние внешних факторов.
Результаты данной работы могут быть использованы для разработки и реализации мер экономической политики, направленных на обеспечение устойчивого и сбалансированного развития экономики России. Дальнейшие исследования в этой области могут быть направлены на уточнение построенных моделей, а также на анализ влияния более широкого спектра факторов на динамику ВВП.