Сборник научных трудов по материалам VII научной конференции «Богомоловские чтения-2006» (стр. 7 )

Что касается консолидированного бюджета, то доля субъектов Российской Федерации в нем в 2006 году вырастет до 70%. Сейчас доля субъектов РФ равна половине, остальное получает федеральный бюджет.

Консолидированный бюджет – это свод бюджетов всех уровней бюджетной системы Российской Федерации на соответствующей территории.

Бюджетная система имеет 3 уровня:

-  федеральный бюджет и бюджет государственных внебюджетных фондов;

-  бюджет субъектов Российской Федерации и бюджеты территориальных внебюджетных фондов;

-  местные бюджеты.

Консолидированный бюджет используется для анализа состояния и прочности развития бюджетной системы Российской Федерации, т. е. является источником информации. Он публикуется ежегодно в издаваемых сборниках Госкомстата Российской Федерации «Российский статистический ежегодник» и «Регионы России».

Главное в Утвержденных документах (экономическом прогнозе на годы и проекте бюджета - 2006) – существенный рост государственных расходов, и, прежде всего, на силовые структуры. При этом правительство уже смирилось со смягчением бюджетной политики и с падением темпов роста ВВП.

Новую мягкую бюджетную политику можно объяснить так же, как и скачок государственных расходов в 2002 году: пора готовиться к выборам. Поэтому проект бюджета - 2006 не мог обойти социальные проблемы, приобретающие в предвыборном контексте особое значение.

«Мы последовательно шли к формированию бюджета развития и будем двигаться далее в том же направлении», - заявил в ходе обсуждения премьер-министр Российской . В то же время он подчеркнул, что впереди предстоит еще много работы, в первую очередь – с Государственной думой.

Особенностью федерального бюджета на 2006 год является формирование его расходов с учетом 4-х приоритетных национальных проектов – «Агропромышленный комплекс», «Здравоохранение», «Образование» и «Жилье».

На финансирование четырех национальных проектов в проекте бюджета Российской Федерации 2006 года предусмотрено 134,5 млрд. руб. Из этой суммы около 22 млрд. рублей будет направленно на реализацию проекта «Доступное жилье», в том числе три млрд. рублей в виде субсидий планируется выделить на финансирование подпрограммы «Государственные жилищные сертификаты», два млрд. рублей – на развитие села, 1,7 млрд. рублей – на субсидирование процентных ставок по кредитам на обеспечение земельных участков коммунальной инфраструктурой, 1,5 млрд. рублей – на жилье для молодых семей.

Самая большая сумма средств запланирована на реализацию национального проекта «Здоровье» - 62,6 млрд. рублей. Из них более 12,5 будут направлены на строительство объектов, осуществляющих высокотехнологичную медицинскую помощь населению, около 14,5 – на приобретение диагностического оборудования для организации первичной медико-санитарной помощи в целях обеспечения муниципальных учреждений, 4,7 млрд. рублей предусмотрено на покупку машин скорой медицинской помощи, более 17,5 млрд. рублей – на увеличение оплаты труда медицинским работникам.

На реализацию проекта «Развитие агропромышленного комплекса» в проекте бюджета 2006 года заложена сумма в 19,2 млрд. рублей. Большая часть этих средств будет направлена на взносы Российской Федерации в уставные капиталы и . На субсидирование процентных ставок по кредитам на развитие животноводства
запланировано 3,5 млрд. рублей, на развитие малых форм хозяйствования в агропромышленном комплексе – около трех млрд. рублей. Глава Министерства сельского хозяйства Российской указал всем регионам на необходимость скорейшего представления в Минсельхоз плана мероприятий по реализации проекта «Развитие АПК», обозначив крайний срок – 1 мая 2006 года. Кроме того, министр считает целесообразным рекомендовать руководителям субъектов Федерации провести с региональным банковским сообществом разъяснительные совещания по кредитованию производителей сельхозпродукции. Говоря об ущербе, вызванном сильными холодами января - февраля текущего года, Алексей Гордеев сказал, что «на сегодняшний день он оценивается примерно в 7 млрд. рублей». Потери сельскому хозяйству будут восполняться после составления соответствующих актов «как за счет федерального, так и за счет региональных бюджетов, причем нагрузка на них будет распределяться поровну», - отметил министр.

Средства, направленные на реализацию национального проекта «Образование», запланированы в сумме 30,8 млрд. рублей. Среди мероприятий, на которые они будут выделяться – внедрение инновационных образовательных программ – пять млрд. рублей, на поощрение лучших учителей – один млрд. рублей, строительство физкультурных оздоровительных комплексов – два млрд. рублей, надбавки за ученые степени преподавателям высшей школы – более 3,5 млрд. рублей.

В проекте главного финансового документа страны часть средств уже распределена. Из них около 350 млн. рублей выделено на финансирование части национальных проектов, которые будут реализованы на территории Иркутской области. Они будут направлены на поощрение лучших учителей – 20 млн. рублей, вознаграждение за классное руководство – 161 млн. рублей, внедрение инновационных образовательных программ – 60 млн. рублей, повышение зарплаты медперсоналу «Скорой медицинской помощи» и фельдшерско-акушерских пунктов – около 86 млн. рублей.

Министр информационных технологий и связи Российской на заседании президиума совета при Президенте Российской Федерации по реализации приоритетных национальных проектов заявил: «Мининформсвязи России предлагает создать в 2006 году информационную систему поддержки реализации национальных проектов. Проектирование этой информационной системы предлагается завершить в феврале 2006 года, в марте будет запущена первая очередь системы, в мае – вторая, а в сентябре эта система будет сдана в промышленную эксплуатацию».

Согласно предложению Мининформсвязи России информационная система поддержки реализации национальных проектов включает четыре основных элемента. В частности, эта система сбора и обработки отчетности от профильных ведомств, позволяющая оперативно контролировать ход реализации национальных проектов, телефонный информационно-справочный центр, обеспечивающий населению возможность получения информации о целях и ходе реализации национальных проектов по телефону, а также интернет-портал и система мониторинга освещения национальных проектов в СМИ, передает ПРАЙМ-ТАСС.

Для координации работ по созданию информационной системы поддержки реализации национальных проектов предлагается образовать межведомственную рабочую группу, состоящую из представителей администрации президента, аппарата правительства, профильных министерств и ведомств.

Первый вице-премьер Российской считает, что работа по реализации национальных проектов в стране идет нарастающими темпами в соответствии с графиком.

В плановом режиме, по его словам, осуществляется выплаты медработникам первичного звена и классным руководителям в школе. После обобщения опыта первых месяцев будут подготовлены дополнительные предложения, в том числе по определению дополнительных категорий получателей выплат».

Выступая на заседании совета по реализации национальных проектов, первый вице–премьер Российской Федерации назвал еще одним положительным результатом использование родовых сертификатов. «Жизнь показала, что такая форма помощи оказалась не просто востребована, а подтвердила эффективность подхода, при котором деньги идут за пациента, - отметил Дмитрий Медведев. – Всего сертификатов оплачено на сумму свыше 1,5 млрд. рублей. Задача здесь – гарантировать для пациентов возможность реального выбора, в какие из медучреждений им удобно обратиться».

Д. Медведев подчеркнул, что среди победителей конкурса по поставке диагностического оборудования для амбулаторий и поликлиник «широко представлены отечественные производители». «Благодаря открытым формам конкурсов удалось добиться существенной экономии бюджетных средств, - заметил первый заместитель председателя Правительства Российской Федерации. – На сэкономленный объем будет закуплено большее количество медицинского оборудования».

Что касается реализации национального проекта по развитию сельского хозяйства, то за сравнительно короткие сроки Россельхозбанк выделил около 4 тыс. кредитов на сумму примерно в 1,5 млрд. рублей. Расширять кредитование села планирует не только Россельхозбанк, но и другие финансовые учреждения.

Отдельно стоит рассмотреть роль внебюджетных фондов в Российской Федерации. Создание внебюджетных фондов необходимо государству для более эффективного использования своих ресурсов.

Внебюджетные фонды представляют собой одно из звеньев финансовой системы, и с их помощью осуществляется перераспределение национального дохода по инициативе и в интересах органов государственной власти. Специфика внебюджетных социальных фондов – четкое закрепление за ними доходных источников и, как правило, строго целевое использование их средств.

Согласно Бюджетному кодексу Российской Федерации: государственный внебюджетный фонд – это фонд денежных средств, образуемый вне федерального бюджета и бюджетов субъектов Российской Федерации и предназначенный для реализации конституционных прав граждан на пенсионное обеспечение, социальное страхование, социальное обеспечение в случае безработицы, охрану здоровья и медицинскую помощь и имеют строгое целевое значение.

Решение об их образовании принимает Федеральное собрание Российской Федерации, а также государственные представительные органы субъектов Федерации и местного самоуправления.

Ранее (до принятия Бюджетного кодекса Российской Федерации) внебюджетные фонды не включались в бюджетную систему Российской Федерации, являясь самостоятельным элементом российской финансовой системы (общегосударственные финансы). Исполнение бюджетов государственных внебюджетных фондов осуществляется Федеральным казначейством Российской Федерации.

Согласно Бюджетному Кодексу Российской Федерации в число государственных внебюджетных фондов в Российской Федерации входят:

-  Пенсионный фонд Российской Федерации (ПФР);

-  Фонд социального страхования Российской Федерации (ФСС);

-  Федеральный фонд обязательного медицинского страхования (ФОМС);

-  Государственный фонд занятости населения Российской Федерации (ГФЗ).

Внебюджетные фонды создаются двумя путями. Один путь – это выделение из бюджета определенных расходов, имеющих особо важное значение, другой – формирование внебюджетного фонда с собственными источниками доходов для определенных целей.

Материальным источником внебюджетных фондов является национальный доход. Преобладающая часть фондов создается в процессе перераспределения национального дохода. Основные методы мобилизации национального дохода в процессе его распределения при формировании фондов – специальные налоги и сборы, средства из бюджета и займы, устанавливаемые законодательной властью.

Эконометрика на фондовом рынке

Эконометрика (наряду с микроэкономикой и макроэкономикой) входит в число базовых дисциплин современного экономического образования. Эконометрика позволяет проводить количественный анализ реальных экономических явлений, основываясь на современном развитии теории и наблюдениях, связанных с методами получения выводов. Основная задача эконометрики – наполнить эмпирическим содержанием экономические рассуждения. Целью эконометрики можно считать эмпирический вывод экономических законов. Проще говоря, мы используем данные или “наблюдения” для того, чтобы получить количественные зависимости для экономических соотношений. Данные, как правило, не являются экспериментальными, так как в эконометрике мы не можем проводить многократные эксперименты.

Но это – только малая часть работы эконометриста. Он также формулирует экономические модели, основываясь на экономической теории или на эмпирических данных, оценивает неизвестные величины (параметры) в этих моделях, делает прогнозы (и оценивает их точность) и дает рекомендации по экономической политике.

Во всей этой деятельности существенным является использование моделей. Модели должны быть настолько простыми, насколько возможно, но не проще. В большинстве случаев экономические законы выражаются в относительно простой математической форме.

В настоящей работе две известные эконометрические модели (линейные модели парной и множественной регрессии) применены к анализу некоторых данных фондового рынка. Речь идет о таких экономических индексах, как индекс РТС, Насдак, Никкей и Доу-Джонс. Так же в данной работе использовались статистические данные о ценах на нефть на Нью-Йоркской сырьевой бирже электронных торгов “Нимекс", и цены на акции компании Лукойл. Для удобства, в следующем разделе даны исходные общие предположения используемых моделей, основные формулы для оценок параметров и их статистических характеристик, а также соотношения, используемые при прогнозировании на основе этих моделей. В третьем разделе приведены исходные данные и результаты их анализа.

I. Классические линейные модели

Линейная модель парной регрессии

Формулировка модели

Пусть у нас есть набор значений двух переменных, , t = 1,…, n; можно отобразить пары (, ) точками на плоскости X-Y (рис 1).

Рис 1. Регрессионная прямая

Предположим, что нашей задачей является подобрать (“подогнать”) функцию Y = f(X) из параметрического семейства функций f(X, B), “наилучшим” способом описывающую зависимость Y от X. Подобрать функцию в данном случае означает выбрать “наилучшее” значение параметра B.

Теперь добавим к постановке задачи некоторые статистические свойства данных, так как для одного X мы можем наблюдать разные значения Y. (Пример: X – возраст индивидуума, Y – его зарплата).

Запишем уравнение зависимости от в виде

= a + b +, t = 1,…,n,

где – неслучайная (детерминированная) величина, а - зависимая величина, – случайные величины; называется объясняемой (зависимой) переменной, а – объясняющей (независимой) переменной или регрессором, а само уравнение называется регрессионным уравнением.

В эконометрике любая модель предполагает определенные гипотезы (предположения). Эти предположения описывают модель. Они также отличают одну модель от другой.

Основные гипотезы

= a + b +, t = 1,…,n, - спецификация модели.

– детерминированная величина;

M() = 0; D() = σ2 - дисперсия не зависит от t (такое условие называется гомоскедастичностью). M() = 0 при t ≠ s, некоррелированность ошибок для разных наблюдений.

~ N(0, σ2), т. е. – имеет нормальное распределение с математическим ожиданием 0 и дисперсией σ2 . Если выполнено это условие, то модель называется нормальной линейной регрессионной (Classic Normal Linear Regression Model).

Метод наименьших квадратов

Оценка параметров a и b модели (= a + b +, t = 1,…,n) по методу наименьших квадратов осуществляется по следующим формулам:

Оценка этих параметров является, пожалуй, самым главным, что нужно для дальнейшей работы с моделью парной регрессии. Однако это не единственные показатели, которые следует рассмотреть. Еще одним важнейшим показателем, на который следует обратить внимание это - оценка дисперсии ошибок:

,

где

.

По своей сути, дисперсия – это математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от его математического ожидания (), и чем меньше дисперсия (в данном случае ), тем меньше среднеквадратичное отклонение оценки (в данном случае ) от истинного значения (в данном случае).

Статистика R2 - коэффициент детерминации

Коэффициентом детерминации, или долей объясненной дисперсии, называется величина

где причем

Коэффициент детерминации служит для оценки качества регрессии и находится в интервале от 0 до 1. Если R2 = 0, то это означает, что регрессия ничего не дает, т. е. не улучшает качество предсказания по сравнению с тривиальным предсказанием . Другой крайний случай, когда R2 = 1, означает точную подгонку: все точки наблюдений лежат на регрессионной прямой (все ). То есть, чем ближе к 1 значение R2 , тем лучше качество “подгонки” прямой.

Коэффициент корреляции:

Коэффициент корреляции служит для определения взаимосвязи между двумя или несколькими переменными. Этот показатель варьируется от -1 до 1. Высчитывается он по следующей формуле:

,

где

,

.

Чем r по модулю ближе к 1, тем больше взаимосвязь переменных. Однако знак коэффициента играет существенную роль. Если он положителен, тогда с ростом одной переменной растет и другая, а при отрицательном r все происходит наоборот.

Прогнозирование

Одна из важнейших целей моделирования заключается в прогнозировании поведения исследуемого объекта. Обычно термин “прогнозирование” используется в тех ситуациях, когда требуется предсказать состояние системы в будущем. Для регрессионных моделей он имеет более широкое значение. Данные могут не иметь временной структуры, но и в этих случаях вполне может возникнуть задача оценить значение зависимой переменной для некоторого набора независимых, объясняющих переменных, которых нет в исходных наблюдениях. Именно в этом смысле – как построение оценки зависимой переменной – и следует понимать прогнозирование в эконометрике. Прогнозирование имеет много различных аспектов. Можно различать точечное и интервальное прогнозирование. В первом случае оценка – это конкретное число, которое может быть вычислено так:

Зная коэффициенты и значение независимой переменной , можно узнать значение .

Во втором случае – интервал, в котором истинное значение переменной находится с заданным уровнем доверия .

Интервал значения находиться так:

,

где (находится по таблице двусторонних квантили распределений Стьюдента), а

.

Линейная модель множественной регрессии

Естественным обобщением линейной регрессионной модели с двумя переменными является многомерная регрессионная модель (multiple regression model) или линейная модель множественной регрессии. Главное отличие данной модели от модели парной регрессии состоит в том, что здесь в качестве независимых переменных выступает не две, а несколько независимых переменных. По сути дела здесь, как и в модели с двумя переменными, нужно “подогнать” прямую, наилучшим образом описывающую зависимость y от x. По этому я напишу лишь основные гипотезы и формулы для расчета всех нужных нам показателей.

Основные гипотезы

1. - спецификация модели.

2. – детерминированная величина;

3.M() = 0; D() = σ2 - дисперсия не зависит от t (гомоскедастичность). M() = 0 при t ≠ s, некоррелированность ошибок для разных наблюдений.

4. = N(0, σ2), т. е. – имеет нормальное распределение с математическим ожиданием 0 и дисперсией σ2 .

В этом случае модель называется нормальной линейной регрессионной (Classic Normal Linear Regression Model).

Основные формулы

- коэффициенты при x.

, где n – число степеней свободы, k – количество переменных.

Интервал значения находиться так:

,

где (k – количество независимых переменных), а

,

- матрица объясняющих переменных,

- матрица зависимых переменных,

II. Применение простых линейных моделей для анализа и прогнозирования экономических показателей и индексов

Теперь, имея некоторые теоретические познания о таких моделях, как модели парной и множественной регрессии, можно попробовать применить эти знания на практике. Для этого потребуются некоторые эмпирические данные. Поскольку дальнейшая речь пойдет о фондовом рынке, в следующей таблице, представлены такие показатели, как индекс РТС, Насдак, Доу-Джонс, Никкей, цены на нефть на Нью-Йоркской сырьевой бирже электронных торгов “Нимекс", и цены на акции компании Лукойл. Все показатели реальны и взяты с сайта компании РБК.

Таблица 1. Экономические индексы и коэффициенты корреляции

A	B	C	D	E	F	G
Дата	Нефть (Нимекс)	РТС	Насдак	Доу-Джонс	Никкей	Лукойл
31.03.2006	66.63	1434.99	2339.79	11109.32	17059.66	2306.0
30.03.2006	67.15	1431.22	2340.82	11150.7	17045.34	2304.11
29.03.2006	66.45	1391.31	2337.78	11215.7	16938.41	2230.9
28.03.2006	66.07	1414.7	2304.46	11154.54	16690.24	2250.0
27.03.2006	64.16	1428.69	2315.58	11250.11	16650.1	2282.23
24.03.2006	64.26	1420.25	2312.82	11279.97	16560.87	2288.0
23.03.2006	63.91	1430.18	2300.15	11270.29	16489.37	2270.64
22.03.2006	61.77	1408.81	2303.35	11317.43	16495.48	2245.0
20.03.2006	61.96	1408.52	2314.11	11274.53	16624.8	2193.0
17.03.2006	62.77	1414.92	2306.48	11279.65	16339.73	2215.0
16.03.2006	63.58	1381.7	2299.56	11253.24	16096.21	2161.0
15.03.2006	62.17	1377.33	2311.84	11209.77	16319.04	2180.0
14.03.2006	63.1	1360.33	2295.9	11151.34	16238.36	2112.06
13.03.2006	61.77	1384.58	2267.03	11076.02	16361.51	2175.0
10.03.2006	59.96	1351.26	2262.04	11076.34	16115.63	2081.98
09.03.2006	60.47	1361.28	2249.72	10972.28	16036.91	2110.0
07.03.2006	61.58	1396.48	2268.38	10980.69	15726.02	2146.0
06.03.2006	62.41	1480.9	2286.03	10958.59	15901.16	2273.0
03.04.2006	66.74	1450.88	2336.74	11144.94	17333.31	2334.0
Коэффициенты корреляции
r(B;C)	0.458	r(G;F)	0.661
r(B;D)	0.835	r(G;C)	0.865
r(B;E)	0.277
r(B;F)	0.797
r(B;G)	0.726

Для начала стоить взглянуть на коэффициент корреляции (Таблица 1) r для разных пар переменных (индексов). Стоит обратить внимание на коэффициенты r(B, D) и r(B, F). Их показатели достаточно велики, что свидетельствует о довольно большой корреляции (статистической) взаимозависимости как между ценами на нефть (Нимекс) и индексом Насдак (B и D), так и между индексом Никкей и ценами на нефть (B и F).