1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИНДЕКСА ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЦЕН В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ 6
1.1 Концепция и значимость прогнозирования индекса потребительских цен. Основные модели прогнозирования индекса потребительских цен. Оценка
качества прогнозных моделей 6
1.2 Прогнозирование на основе моделей временных рядов 12
1.3 Прогнозирование на основе искусственных нейронных сетей 16
1.4 Прогнозирование на основе деревьев решений 19
2 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИНДЕКСА ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЦЕН
МИНИСТЕРСТВОМ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ АЛТАЙСКОГО КРАЯ 22
2.1 Характеристика Министерства экономического развития
Алтайского края 22
2.2 Анализ индекса потребительских цен Алтайского края 26
2.3 Методический подход и процесс прогнозирования индекса
потребительских цен 30
3 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИНДЕКСА ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЦЕН
АЛТАЙСКОГО КРАЯ 38
3.1 Построение прогноза ИПЦ Алтайского края на основе анализа временных
рядов 38
3.2 Построение прогноза ИПЦ Алтайского края на основе нейросетей 47
3.3 Построение прогноза ИПЦ Алтайского края на основе
деревьев решений 56
3.4 Построение прогноза ИПЦ Алтайского края на 2021 год 62
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 63
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 65
ПРИЛОЖЕНИЕ 73
РЕФЕРАТ
выпускной квалификационной работы Краюшкина Максима Геннадьевича
по направлению 09.04.03 «Прикладная информатика» магистерская программа:
«Прикладная информатика в управлении финансами»
на тему «Сравнительный анализ методов прогнозирования индекса
потребительских цен (на примере Алтайского края)».
Актуальность работы: в зависимости от того насколько точными и обоснованными будут прогнозы индекса потребительских цен Алтайского края настолько правильно будет составлен бюджет региона и точно спрогнозированы параметры прогноза социально-экономического развития, в расчете которых используется данный показатель.
Объект работы: деятельность отдела мониторинга и прогнозирования в Министерстве экономического развития Алтайского края.
Предмет работы: методы прогнозирования индекса потребительских цен.
Цель работы: построение максимально точных эконометрических моделей индекса потребительских цен Алтайского края и его прогноза.
Результат работы представлен в виде построенных эконометрических моделей, а также прогноза индекса потребительских цен на 2021 год, построенного на основе моделей искусственных нейронных сетей.
Практическая значимость выпускной квалификационной работы проявляется в возможности использования и модификации построенных эконометрических моделей для прогнозирования индекса потребительских цен Алтайского края в Министерстве экономического развития Алтайского края.
Исследование на данную тему привело к следующему выводу: некоторые из построенных эконометрических моделей дают прогноз индекса потребительских цен Алтайского края достаточно точный с точки зрения абсолютной верификации с реальными данными по этому показателю.
Индекс потребительских цен (далее также ИПЦ) - это значимый показатель социально-экономического развития.
Прогнозы социально-экономического развития региона, включающие в себя прогноз индекса потребительских цен, направляются в Министерство финансов региона и в Министерство экономического развития Российской Федерации. Используя эти данные, Министерство финансов региона разрабатывает основные параметры регионального бюджета, а Министерство экономического развития Российской Федерации уточняет прогноз социально - экономического развития Российской Федерации и осуществляет мониторинг социально-экономического развития региона. На текущий момент не существует единых универсальных методик прогнозирования региональных показателей развития экономики в целом и индекса потребительских цен в частности. Но, использование различного рода профессиональных статистических программ позволяет строить обоснованные и точные прогнозы.
Исходя из этого, актуальность данной работы заключается в том, что в зависимости от того насколько точными и обоснованными будут прогнозы индекса потребительских цен Алтайского края настолько правильно будет составлен бюджет региона и точно спрогнозированы параметры прогноза социально-экономического развития, в расчете которых используется данный показатель.
Объектом исследования является деятельность отдела мониторинга и прогнозирования в Министерстве экономического развития Алтайского края (далее также Минэкономразвития Алтайского края).
Предметом - методы прогнозирования индекса потребительских цен.
Целью исследования является построение максимально точных эконометрических моделей индекса потребительских цен Алтайского края и его прогноза.
В соответствии с поставленной целью в данной работе необходимо решить следующие задачи:
-Выявить основные методы прогнозирования индекса потребительских цен.
-Провести анализ индекса потребительских цен Алтайского края.
-Проанализировать процесс прогнозирования индекса
потребительских цен Алтайского края в Министерстве экономического развития Алтайского края.
-Построить эконометрические модели индекса потребительских цен Алтайского края и его прогноз на 2021 год.
Методологическую и информационную базу исследования составили научные работы и книги отечественных и зарубежных авторов, электронные ресурсы, статистические данные, специализированные издания.
Структура выпускной квалификационной работы состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и литературы и приложения. Работа объемом в 97 страниц, содержит 35 рисунков, 8 таблиц, 18 приложений и написана, основываясь на 69 источниках.
В первой главе обобщены теоретические основы прогнозирования ИПЦ в Российской Федерации. Проведён анализ научных подходов к его прогнозированию.
Во второй главе дана характеристика Министерства экономического развития Алтайского края и процесса прогнозирования ИПЦ, а также изложены результаты анализа ИПЦ Алтайского края, выполненного автором ВКР.
В третьей главе построены эконометрические модели ИПЦ Алтайского края, проведена верификация ретропрогнозов по данным моделям и построен прогноз данного показателя на 2021 год на основе моделей искусственных нейронных сетей.
В заключении сделаны выводы по результатам исследования и разработки эконометрических моделей.
Прогнозирование индекса потребительских цен имеет большое значение для регионального развития. От того, насколько точным и обоснованным является прогноз данного показателя и будет зависеть правильность формирования бюджета Алтайского края в Министерстве финансов Алтайского края.
При исследовании процесса прогнозирования ИПЦ Алтайского края в Министерстве экономического развития Алтайского края было выявлено отсутствие применения математических моделей в процессе прогнозирования данного показателя. С этой целью были разработаны эконометрические модели ИПЦ Алтайского края, которые в плане верификации ретропрогнозов дали более точный результат. Самыми точными из них оказались модели искусственных нейронных сетей и именно на их основе был построен прогноз ИПЦ Алтайского края на 2021 год.
В целом в ходе проделанной работы были выполнены следующие задачи:
В ходе анализа научных работ, посвящённых прогнозированию ИПЦ было выявлено, что наиболее распространёнными методами прогнозирования данного показателя являются: подход, основанный на анализе временных рядов, прогнозирование на основе построения искусственных нейронных сетей и деревьев решений.
Проведен анализ динамики индекса потребительских цен в Алтайском крае по данным с 2006 по 2020 годы (как на все товары и услуги, так и в разрезе видов товаров и услуг). Было выявлено, что динамика ИПЦ по Алтайскому краю очень близка к динамике по стране в целом. В общем же за рассматриваемый временной период цены на все товары и услуги выросли на 301,9 % (301,3 % по РФ), на продовольственные товары на 330,1 % (334,2 % по РФ), на непродовольственные товары на 279,4 % (248,2 % по РФ), на услуги на 298,8 % (335,3 % по РФ). То есть за исключением непродовольственных товаров цены в крае за период с 2006 по 2020 выросли немного меньше чем по стране в целом. Также было выявлено, что цены за период по видам товаров и услуг наиболее сильно выросли на крупу и бобовые (почти в 5 раз), на табачные изделия (более, чем в 11 раз), на услуги железнодорожного транспорта (почти в 5 раз). Выше всего (по сравнению со средним по стране) выросли цены на табачные изделия (на 132 п. п. больше), на бытовые услуги (на 125,9 п. п. больше) и на печатные издания (на 122,8 п. п. больше).
Исследован процесс прогнозирования ИПЦ Алтайского края в отделе мониторинга и прогнозирования в Минэкономразвития Алтайского края. Было выявлено, что в данном отделе в качестве метода прогнозирования ИПЦ Алтайского края используется экспертный и не используются математические модели для прогнозирования данного показателя. Вследствие чего была поставлена гипотеза о необходимости внедрения эконометрических методов прогнозирования, для повышения точности прогнозов.
Построены эконометрические модели индекса потребительских цен Алтайского края и прогноз на 2021 год на основе нейросетей. Были построены модели временных рядов, нейросетей, деревьев решений ИПЦ на продовольственные, непродовольственные товары и услуги соответственно. Следует отметить, что в качестве лучших были выбраны модели нейросетей, на основе которых и был построен прогноз ИПЦ Алтайского края на 2021 год. При построении эконометрических моделей использовались программы, такие как R-Studio, Deductor Studio, Statistica. Результаты работы апробированы на 8 региональной молодежной конференции «Мой выбор — НАУКА!». Разработанные модели нейросетей внедрены в деятельность Министерства экономического развития Алтайского края. За счет их применения уменьшилось количество времени, необходимое для составления прогноза индекса потребительских цен Алтайского края и увеличилась его точность.
1. Федеральный закон N 172-ФЗ от 28.06.2014 «О стратегическом планировании в Российской Федерации»
2. Постановление Правительства Российской Федерации от 14.11.2015 г. № 1234 «О порядке разработки, корректировки, осуществления мониторинга и контроля реализации прогноза социально-экономического развития Российской Федерации на среднесрочный период.
3. Постановление Правительства Алтайского края №224 от 25.06.2018 «Об утверждении порядка разработки, корректировки, осуществления мониторинга и контроля реализации прогноза социально¬экономического развития Алтайского края на среднесрочный период».
4. Постановление Администрации Алтайского края №179 от 14.05.2015 «Об утверждении Порядка разработки и утверждения бюджетного прогноза Алтайского края на долгосрочный период».
5. Алрефьев, Д.А. Модель прогнозирования темпов индекса потребительских цен на примере РФ/ Д.А. Алрефьев // Социальное пространство. - 2016. - №1. - с. 20 - 28.
6. Антамошкина, Е.Н. Экономико-математическое моделирование индекса потребительских цен / Е.Н. Антамошкина, А.Ф. Рогачев // Теоретическая экономика. - 2019. - №5. - с. 50 - 58.
7. Ануфриева, Е.В. Коинтеграция цен в экономике / Е.В.
Ануфриева // Теоретическая экономика. - 2019. - №5. - с. 50 - 58.
8. Астраханцева, И.А. Рекурентные нейронные сети для прогнозирования региональной инфляции / И.А. Астраханцева, А.С. Кутузова, Астраханцев Р.Г. //Научные труды вольного экономического общества России. - 2020. - №3. - с. 420 - 431.
9. Баков, В.А. Комплексный подход к прогнозированию уровня
инфляции / В.А. Быков, А.Ю. Тарасова // Вестник Московского финансово-юридического университета. - 2019. - №7. - с. 49 - 57.
10. Балацкий, Е.В. Краткосрочное прогнозирование инфляции на основе маркерных моделей / Е.В. Балацкий, Н.А. Екимова, М.А. Юревич //Проблемы прогнозирования. - 2019. - №5. - с. 28 - 40.
11. Балацкий, Е.В. Немонетарные факторы в трансмиссионном механизме денежно-кредитной политики: пересмотр стратегии регулирования инфляции / Е.В. Балацкий, Н.А. Екимова, М.А. Юревич // Управленец. - 2018. - №5. - с. 26 - 39.
12. Баранчиков, А.А. Прогнозирование инфляции в России с
использованием нейро нечетких сетей / А.А. Баранчиков // Проблемы науки. - 2020. - №7. - с. 50 - 57.
13. Божечкова, В.А. Анализ жесткости цен в розничной онлайн-
торговле Москвы/ В.А. Божечкова, А.С. Евсеев // Экономическая политика. - 2020. - №5. - с. 32 - 59.
14. Боровиков. В.П. Популярное введение в современный анализ данных и машинное обучение на Statistica: учебное пособие / В.П. Боровиков. - М.: Издательство «Русайнс», 2019. - 354 с.
15. Брыскина, Е.О. Анализ и оценка инфляционных процессов в России / Е.О. Брыскина // Международный научно-исследовательский журнал. - 2020. - №4. - с. 6 - 11.
16. Бундин, М.А. Параметры эмиссии ОФЗ-ИН с учетом ожидаемой инфляции / М.А. Бундин // Дайджест-Финансы. - 2019. - №24. - с. 162 - 179.
17. Бутакова. М.М. Методы экономического прогнозирования: учебное пособие / М.М. Бутакова. - М.: Издательство «Русайнс», 2016. - 212 с.
18. Вахрушев, И.А. Прогнозирование трендовой динамики фондового рынка на основании макроэкономических факторов с помощью диффузного индекса / И.А. Вахрушев // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и экологический менеджмент». - 2020. - №5. - с. 42- 48.
19. Вехи истории развития Министерства экономического развития Алтайского края, 2017 [Электронный ресурс] - Барнаул: - Режим доступа: http://www.econom22.ru/about/history/090414p1.php.
20. Витрина статистических данных ИПЦ, 2020 [Электронный ресурс] - Москва: - Режим доступа: https://showdata.gks.ru/-report/281096/.
21. Воскобойников, Ю.Е. Эконометрика: учебное пособие / Ю. Е. Воскобойников. - Новосибирск: Издательство Новосибирского архитектурно-строительного университета, 2016. - 152 с.
22. Горина, Е.А. Трансформация социальной поддержки населения в регионах России: направления и приоритеты/ Е.А. Горина // Журнал исследований социальной политики. - 2019. - №2. - с. 163 - 176.
23. Груздев, А.В. Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics и R. Метод деревьев решений: учебно-методическое пособие / А.В. Груздев. - М: Издательство ДМК-Пресс, 2016. - 278 с.
24. Гусейнова, Ф.Э. Анализ среднесрочных тенденций в динамике инфляционных процессов экономики России / Ф.Э. Гусейнова // Скиф. Вопросы студенческой науки. - 2019. - №7. - с. 12 - 20.
25. Дементьева, И.Н. Применение индексного метода в
исследованиях потребительских настроений населения / И.Н. Дементьева // Экономические и социальные перемены. - 2019. - №1. - с. 153 - 173.
26. Дмитриев, А.С. Социальные программы в структуре расходов консолидированного бюджета субъекта Федерации / А.С. Дмитриев // Статистика и экономика. - 2020. - №7. - с. 63 - 72.
27. Домбровский, В.В. Эконометрика: учебно-методическое пособие / В.В. Домбровский. - Томск: Издательство Томского государственного университета, 2016. - 208 с.
28. Дубина, И.Н. Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях: учебное пособие / И.Н. Дубина. - М.: Финансы и статистика, 2010. - 415 с.
29. Дудихин, В.А. Информационные технологии в управлении Аналитическая платформа Deductor.: учебное пособие / В.А. Дудихин. - М.: Финансы и статистика, 2017. - 415 с.
30. Елисеева, И.И. Эконометрика: учебник для бакалавриата и магистратуры / И.И. Елисеева. - М. : Издательство Юрайт, 2018. - 449 с.
31. Зубец, А.Н. Оценка перспектив роста российской экономики /
А.Н. Зубец // Инновации и инвестиции. - 2019. - №11. - с. 40 - 47.
32. Зюзина, О.Ю. Анализ влияния индекса потребительских цен на
уровень инфляции как способ прогнозирования реального сектора экономики / О.Ю. Зюзина // Актуальные проблемы науки. - 2018. - №24. - с. 363 - 365.
33. Иконникова, И.А. Эконометрика: учебно-методическое пособие / И.А. Иконникова, Н.А. Вихорь. - Томск: Издательство Томского государственного архитектурно-строительного университета, 2017. - 88 с.
34. Индексы потребительских цен на товары и услуги, 2020
[Электронный ресурс] - Москва: - Режим доступа:
https: //www.fedstat.ru/indicator/31074.
35. Кабаков, Р.И. R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R: учебное пособие / Р.И. Кабаков. - М.:ДМК Пресс, 2014. - 588 с.
36. Карабутов, Н.Н. Взаимосвязь индексов определяющих уровень инфляции / Н.Н. Карабутов // Экономика. Налоги. Право. - 2020. - №10. - с. 40 - 47.
37. Кириченко, И.А. Проблемы подготовки временных рядов для
моделирования индексов цен / И.А. Кириченко, Т.Н. Марташова // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. - 2019. - №5. - с. 30 - 36.
38. Козлов, Г.Е. Использования ARIMA-моделей для
прогнозирования индекса потребительских цен / Г.Е. Козлов // Сборник материалов международной научно-практической конференции Академии МУБиНТ.. - 2019. - №1. - с. 272 - 274.
39. Колесов, Р.В. Прогнозирование уровня инфляции при формировании региональных и муниципальных бюджетов / Р.В. Колесов // Экономика. Налоги. Право. - 2019. - №12. - с. 102 - 110.
40. Кузьмин П.И. Имитационное моделирование экономических процессов [Текст]: учебное пособие / сост. П.И. Кузьмин. - Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2013. - 168 с.
41. Методологические рекомендации по расчету ИПЦ, 2020
[Электронный ресурс] - Москва: - Режим доступа:
https://rosstat. gov.ru/free doc/new site/prices/potr/meta1 .htm.
42. Михалев, О.В. Индекс потребительских цен и индекс цен производителей / О.В. Михалев //Двадцать шестые апрельские экономические чтения. - 2020. - №26. - с. 65 - 68.
43. Мицек, Е.Б. Анализ факторов динамики основных
макроэкономических переменных российской Федерации / Е.Б. Мицек, С.А. Мицек // Вопросы управления. - 2020. - №1. - с. 47 - 61.
44. Нейросети, 2019 [Электронный ресурс] - Москва: - Режим доступа: https: //habr.com/ru/company/neurodatalab/blog/335238/.
45. О Минэкономразвития Алтайского края, 2019 [Электронный ресурс] - Барнаул: - Режим доступа: http: //www.econom22.ru/about/ob-upravlenii/.
46. Петрова, Л.А. Сценарии развития экономик развитых стран и России в условиях постпандемии / Л.А. Петрова, Т.Е. Кузнецова, В.М. Володин // Теоретическая экономика. - 2020. - №2. - с. 47 - 59.
47. Подведомственные организации Минэкономразвития Алтайского
края, 2019 [Электронный ресурс] - Барнаул: - Режим доступа:
http: //www.econom22 .ru/about/PodvedOrg/.
48. Положение о Минэкономразвития Алтайского края, 2019
[Электронный ресурс] - Барнаул: - Режим доступа:
http://econom22.ru/about/obupravlenii/%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0 %B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%9E%D0%9C%D0%B8%D0 %BD%D0%B8%D 1 %81 %D 1 %82%D0%B5%D 1 %80%D 1 %81 %D 1 %82%D0%B2 %D0%B5%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%B4.%D0%BE%D1%82 08.10.201 9.pdf.
49. Поспелова, Л.Я. Прогнозирования индекса потребительских
цен с помощью нейросетевых методов / Л.Я. Поспелова //Международный научно исследовательский журнал. - 2019. - №2. - с. 23 - 28.
50. Предоставление ИПЦ 2020 [Электронный ресурс] - Москва: - Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/bgd/free/-b00 24/isswww.exe/stg/d000/i000110r.htm.
51. Прогноз долгосрочного социально-экономического развития РФ,
2019 [Электронный ресурс] - Москва: - Режим доступа:
http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/prognoz/doc20130325 06.
52. Прогнозирование социально-экономических процессов: Учебно
методическое пособие. // Автор-составитель: Капитанова О.В. - Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2016. - 74 с.
53. Репин, В.В. Бизнес-процессы. Моделирование, внедрение, управление: учебное пособие / В.В. Репин. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017.-512 с.
54. Савицкая, Г.В. Эконометрический анализ: учебное пособие / Г.В. Савицкая. - М.: Издательство «Экономическое образование», 2016. - 651 с.
55. Сажин, Ю.В. Эконометрика: учебник / Ю. В. Сажин, И.А. Иванова. - Саранск: Издательство Мордовского государственного университета имени Н.П. Огарева, 2016. - 316 с.
56. Семененко, М.Г. Компьютерная реализация модели Брауна/ М.Г. Семененко // Современные научные исследования и инновации. - 2017. - № 2. - с. 20 - 35.
57. Скроботов, А.А. Прогнозирование макроэкономических
показателей Российской экономики / А.А. Скроботов, А.В. Царев // Экономическое развитие России. - 2020. - №18. - с. 45 - 55.
58. Структура Министерства экономического развития Алтайского края,
2017 [Электронный ресурс] - Барнаул: - Режим доступа:
http: //www.econom22 .ru/about/struktura/.
59. Сценарные условия, основные параметры прогноза социально-экономического развития Российской Федерации и прогнозируемые изменения
цен (тарифов) на товары, услуги хозяйствующих субъектов, осуществляющих регулируемые виды деятельности в инфраструктурном секторе, на 2022 год и на плановый период 2023 и 2024 годов, 2021 [Электронный ресурс] - Москва: - Режим доступа: https: //www.economy.gov.ru/material/directions/makroec/-
prognozy socialno ekonomicheskogo razvitiya/scenarnye usloviya osnovnye para metry prognoza socialno ekonomicheskogo razvitiya rf na 2022 god i na plano vyy period 2023 i 2024 godov.html.
60. Терехов, С.А. Нейросети: учебное пособие / С.А. Терехов. - М: Инфра М, 2016. - 105 с.
61. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютеры: учебное пособие / Ф. Уоссермен. - М: Инфра М, 2017. - 184 с.
62. Хафалян, А.А. Промышленная статистика. Контроль качества, анализ процессов, планирование экспериментов в пакете STATISTICA: учебное пособие / А.А. Хафалян. - М.: Издательство Русайнс, 2019.-384 с.
63. Цыбатов, В.А. Макроэкономическое моделирование, прогнозирование и планирование регионального развития: учебное пособие / В.А. Цыбатов. - Самара.: Издательство Самарского государственного университета, 2016.-316 с.
64. Чернов, В.А. Реализация цифровых технологий в финансовом управлении хозяйственной деятельностью / В.А. Чернов // Экономика региона. - 2020. - №2. - с. 283 - 297.
65. Что такое дерево решений и где его используют?, 2019 [Электронный
ресурс] - Москва: - Режим доступа: https: //habr.com/ru/-
company/productstar/blog/523044/.
66. Шамаева, Д. Р. Деревья решения для задач построения рейтинга
коммерческих банков / Д. Р. Шамаева. — Текст : непосредственный // Технические науки: проблемы и перспективы : материалы V Междунар. науч. конф. (г. Санкт-Петербург, июль 2017 г.). — Санкт-Петербург : Свое
издательство, 2017. — С. 18-22.
67. Шульгин, С.Г. Отбор переменных для анализа и прогнозирования нестабильности с помощью моделей градиентного бустинга / С.Г. Шульгин // Системный мониторинг глобальных и региональных рисков. - 2018. - №8. - с. 115 - 153.
68. Эльберг, М.С. Имитационное моделирование: учебное пособие / М.С. Эльберг, Н.С. Цыганков: // Министерство образования и науки Российской Федерации, Сибирский Федеральный университет. - Красноярск: СФУ, 2017. - 128 с.
69. Якимчук, А.Ю. Влияние ключевой ставки на темпы инфляции в современной России / А.Ю. Якимчук, А.И. Тепленко, М.Н. Конянгина // Вестник Академии знаний. - 2020. - №37. - с. 490 - 497.