Статьи

Модели векторной авторегрессии в прогнозировании инфляционных процессов на региональном уровне (на примере Еврейской автономной области)

Дата поступления: 29.07.2024 Дата принятия: 22.08.2024 Дата публикации: 15.05.2024

DOI: 10.22394/1818-4049-2024-108-3-55-67

Полный текст:

Аннотация

В статье представлены этапы построения модели векторной авторегрессии (VAR-модели) для прогнозирования инфляции на региональном уровне и построен краткосрочный прогноз инфляции в Еврейской автономной области. Для этой цели осуществлен выбор возможных показателей для VAR-модели, экономически обоснована необходимость их использования. Доказана необходимость использования фиктивных переменных для устранения влияния выявленных шоков в динамике инфляции. Получившаяся VAR-модель была признана состоятельной после проведения необходимых эконометрических тестов. Была проведена верификация модели. Разработанная VAR-модель подходит только для исследования выбранного субъекта Российской Федерации, т. к. каждый регион России имеет свою уникальность. Подбор показателей необходимо проводить для каждой территории индивидуально. При этом сам алгоритм построения модели прогнозирования универсален и может быть применен для различных территорий. Сделан вывод о важности построения прогноза инфляции, т. к. ее влияние необходимо учитывать при финансовом планировании абсолютно всеми экономическими агентами на всех иерархических уровнях: правительству, бизнесу, населению.

Ключевые слова

Поступила в редакцию: 29.07.2024 · Поступила после доработки: 20.08.2024 · Принята к публикации: 22.08.2024

Как цитировать

Для цитирования:

Лагулова Е.С., Кулагина О.В. Модели векторной авторегрессии в прогнозировании инфляционных процессов на региональном уровне (на примере Еврейской автономной области) // Власть и управление на Востоке России. 2024. Т. 17, № 3. С. 55–67. https://doi.org/10.22394/1818-4049-2024-108-3-55-67

For citation:

Lagulova E.S., Kulagina O.V. Models of vector autoregression in forecasting infl processes at the regional level (using the example of the Jewish Autonomous Region) // Power and Administration in the East of Russia. 2024. Vol. 17, no. 3. P. 55–67. https://doi.org/10.22394/1818-4049-2024-108-3-55-67

Как цитировать

Лагулова Е.С., Кулагина О.В. Модели векторной авторегрессии в прогнозировании инфляционных процессов на региональном уровне (на примере Еврейской автономной области) // Власть и управление на Востоке России. 2024. Т. 17, № 3. С. 55–67. https://doi.org/10.22394/1818-4049-2024-108-3-55-67

Список литературы

  1. Долгих, Е. А., Кудряшова, Т. В. Прогнозирование инфляции на уровне региона в краткосрочном периоде на основе использования модели векторной авторегрессии // BENEFICIUM. 2023. № 2(47). С. 41–56. DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2023.2(47).41-56
  2. Дятлов, С. А. Таргетирование инфляции и эффект Гудхарта. WORLD SCIENCE: PROBLEMS AND INNOVATIONS: сборник статей VIII международной научно-практической конференции: в двух частях. Пенза, 2017. С. 163–167. EDN: YILIWB
  3. Жемков, М. И. Региональные эффекты таргетирования инфляции в России: факторы неоднородности и структурные уровни инфляции // Вопросы экономики. 2019. № 9. С. 70–89. DOI: 10.32609/0042-8736-2019-9-70-89
  4. Мотевич, Д. В., Машевская, О. В. Монетарное таргетирование в национальной экономике // Банковский бизнес и финансовая экономика: глобальные тренды и перспективы развития, Минск, 24 мая, 2019. Минск: Белорусский государственный университет, 2019. С. 116–121. EDN: KIKOKJ
  5. Поляков, Е. Н. О влиянии монетарной политики ЦБ РФ на инфляцию и курс рубля // Современные исследования социальных проблем. 2015. № 1 (45). С. 335–369. DOI: 10.12731/2218-7405-2015-1-10
  6. Родионова, Т. Н. Феномен инфляции в истории экономических исследований. Экономико-правовые перспективы развития общества, государства и потребительской кооперации: сборник научных статей II международной научно-практической интернет-конференции. Гомель: 2019. С. 155–160. EDN: RGJVMO
  7. Родионова, Т. Н. Явление инфляции в исследованиях ученых-экономистов // Учёные записки Санкт-Петербургского имени В.Б. Бобкова филиала Российской таможенной академии. 2021. № 1 (77). С. 68–73. EDN: AKXTXB
  8. Рустамова, Л. А., Керимова, У. Я., Эфендиева, Х. Д. Анализ долгосрочных связей между денежной массой и индексом потребительских цен Азербайджанской Республики // Статистика и экономика. 2022. № 19 (4). С. 4–13. DOI: 10.21686/2500-3925-2022-4-4-13
  9. Сапова, А. К. Прогнозирование инфляции на основе индекса потребительских цен с учетом влияния сезонного фактора // Статистика и экономика. 2017. № 6. С. 46–58. DOI: 10.21686/2500-3925-2017-6-46-58
  10. Соломатова, В. В. Инфляционное таргетирование: преимущества и недостатки // Интерактивная наука. 2020. Том 2. № 48. С. 31–33. DOI: 10.21661/r-530186
  11. Эконометрика: учебник для вузов / И. И. Елисеева [и др.]; под редакцией И. И. Елисеевой. Москва: Издательство Юрайт, 2024. 449 с. ISBN978-5-534-00313-0.
  12. Klein, L. R., Ball, R. J., Hazlewood, A., and Vandome, P. Econometric Model of
  13. the United Kingdom with Applications to Fiscal Policy and Trade Policy. Oxford: Basil
  14. Blackwell. 1961. Pp. xii, 312. 60 s. DOI: 10.2307/139687
  15. Dolgikh, E. A., Kudryashova, T. V. (2023) Forecasting inflation at the regional level
  16. in the short term based on the use of the vector autoregressive model // BENEFICIUM,
  17. no. 2 (47), pp. 41–56. DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2023.2(47).41-56 (in Russ.).
  18. Dyatlov, S. A. (2017) Inflation targeting and the Goodhart effect. WORLD SCIENCE:
  19. PROBLEMS AND INNOVATIONS: collection of articles from the VIII international scientific
  20. and practical conference: in two parts. Penza, pp. 163–167. EDN: YILIWB (in Russ.).
  21. Zhemkov, M. I. (2019) Regional effects of inflation targeting in Russia: heterogeneity
  22. factors and structural levels of inflation Voprosy ekonomiki [Economic issues], no. 9, pp.
  23. 70–89. DOI: 10.32609/0042-8736-2019-9-70-89 (in Russ.).
  24. Motevich, D. V., Mashevskaya, O. V. (2019) Monetary Targeting in the National
  25. Economy Bankovskiy biznes i finansovaya ekonomika: global’nyye trendy i perspektivy
  26. razvitiya [Banking Business and Financial Economy: Global Trends and Development Prospects], Minsk, May 24, 2019. Minsk: Belarusian State University, pp. 116–121. EDN:
  27. KIKOKJ (in Russ.).
  28. Polyakov, E. N. (2015) On the Impact of the Monetary Policy of the Central Bank of the
  29. Russian Federation on Inflation and the Ruble Exchange Rate Sovremennyye issledovaniya
  30. sotsial’nykh problem [Modern Studies of Social Problems], no. 1 (45), pp. 335–369. DOI:
  31. 10.12731/2218-7405-2015-1-10 (in Russ.).
  32. Rodionova, T. N. (2019) The Phenomenon of Inflation in the History of Economic
  33. Research. Economic and Legal Prospects for the Development of Society, State and
  34. Consumer Cooperation: Collection of Scientific Articles of the II International Scientific
  35. and Practical Internet Conference. Gomel, pp. 155–160. EDN: RGJVMO (in Russ.).
  36. Rodionova, T. N. (2021) The Phenomenon of Inflation in the Research of Economists
  37. Uchonyye zapiski Sankt-Peterburgskogo imeni V.B. Bobkova filiala Rossiyskoy tamozhennoy
  38. akademii [Scientific Notes of the V.B. Bobkov St. Petersburg Branch of the Russian
  39. Customs Academy], no. 1 (77), pp. 68–73. EDN: AKXTXB (in Russ.).
  40. Rustamova, L. A., Kerimova, U. Ya., Efendiyeva, Kh. D. (2022) Analysis of Long-Term
  41. Relationships between the Money Supply and the Consumer Price Index of the Republic
  42. of Azerbaijan Statistika i ekonomika [Statistics and Economics], no. 19 (4), pp. 4–13. DOI:
  43. 10.21686/2500-3925-2022-4-4-13 (in Russ.).
  44. Sapova, A. K. (2017) Forecasting Inflation Based on the Consumer Price Index Taking
  45. into Account the Influence of the Seasonal Factor Statistika i ekonomika [Statistics and
  46. Economics], no. 6, pp. 46–58. DOI: 10.21686/2500-3925-2017-6-46-58 (in Russ.).
  47. Solomatova, V. V. (2020) Inflation Targeting: Advantages and Disadvantages
  48. Interaktivnaya nauka [Interactive Science], vol. 2, no. 48, pp. 31–33. DOI: 10.21661/r-
  49. 530186 (in Russ.).
  50. Econometrics: textbook for universities / I. I. Eliseeva [et al.]; edited by I. I. Eliseeva.
  51. Moscow: Yurait Publishing House, 2024. 449 p. ISBN978-5-534-00313-0 (in Russ.).
  52. Klein, L. R., Ball, R. J., Hazlewood, A., and Vandome, P. Econometric Model of the United Kingdom with Applications to Fiscal Policy and Trade Policy. Oxford: Basil Blackwell. 1961. Pp. xii, 312. 60 s. DOI: 10.2307/139687