Анализ и прогноз взаимосвязи параметров развития российской экономики и внешней торговли в годы реформ (стр. 11 )

Использовавшаяся в плановом хозяйстве методология экстраполяционного прогнозирования внешнеэкономических потоков явно не подходит в условиях значительных колебаний рыночной конъюнктуры. Необходима новая, более высокого научного уровня методология прогнозирования, учитывающая взаимодействие разнообразных факторов динамики национальной и мировой экономики.

3.3.1. Общая постановка задачи прогнозирования

Прогнозы внешней торговли нельзя рассматривать вне контекста системы долгосрочных, среднесрочных и краткосрочных прогнозов социально-экономического развития. Динамика объема и структуры экспорта и импорта, а также уровень внешнеторговых цен и их соотношение с мировыми и внутренними ценами оказывают непосредственное влияние на отраслевые и территориальные пропорции, объемы ВВП, доходы федерального и регионального бюджетов, поступление таможенных платежей, рентабельность предприятий, уровень розничных цен и реальные доходы населения, при этом, внешняя торговля испытывает на себе влияние всех перечисленных экономических показателей.

Достоверность и надежность прогнозов внешней торговли зависит от используемой методологии прогнозирования, учета всего многообразия факторов, определяющих структуру экспорта и импорта, уровни и соотношения внешнеторговых цен, меняющуюся конъюнктуру мировых и внутренних рынков. Широкое использование при обосновании прогнозов метода простой линейной экстраполяции, переноса в будущее сложившихся в прошлом тенденций приводит к ошибочным оценкам и рекомендациям, особенно в экономике переходного периода.

Прогнозирование внешней торговли предполагает разработку прогнозов стоимостного и - для некоторых товаров - физического объемов экспорта и импорта разной степени агрегации (на федеральном уровне и по РТУ, в целом и в разрезе основных товаров в экспорте и импорте) и с различными горизонтами прогнозирования (долгосрочных, среднесрочных и краткосрочных).

Краткосрочные детализированные прогнозы представляют наибольший интерес для ГТК, осуществляющего оперативное регулирование внешнеторговых потоков.

В основе краткосрочного прогнозирования объемов внешней торговли, как уже отмечалось, должны лежать прогнозные оценки агрегированных показателей, полученные на основе эконометрических моделей, отражающих широкий спектр связей между макроэкономическими показателями
, отраслями и секторами экономики, уровнем социального развития, соотношения мировых и внутренних цен.

Основная сложность такого подхода к прогнозированию состоит во взаимной увязке прогнозов агрегированных показателей, полученных по эконометрической модели и на основе частных моделей, а также для различных горизонтов прогнозирования. Решение этой проблемы может быть достигнуто посредством получения обобщенных оценок с учетом точности полученных по ним ретроспективных прогнозов и принципа дополнительности содержащейся в них информации.

3.3.2. Общие принципы построения модели экспорта и импорта в разрезе РТУ ГТК РФ.

В основе краткосрочного прогнозирования объемов внешней торговли, по-видимому, должны лежать прогнозные оценки агрегированных показателей, полученные на основе эконометрических моделей, отражающих широкий спектр связей между макроэкономическими показателями, отраслями и секторами экономики, уровнем социального развития, соотношения мировых и внутренних цен.

Создание сложной макроэкономической модели подразумевает предварительную проработку основной идеологии построения, основных требований к ее функциональным блокам. При этом, учитывая потребности текущего и краткосрочного анализа и прогнозирования, необходимо сформировать систему моделей, осуществляющую и согласующую расчеты, проводимые одновременно по годовой (макроэкономической) и квартальной (месячной) модели внешнеторгового оборота.

В данном случае следует говорить о системе взаимоувязанных моделей прогнозирования экспорта и импорта в разрезе Региональных таможенных управлений (РТУ). Эта система должна включать в себя расчеты как на уровне макроэкономических показателей в масштабе страны, так и расчеты на уровне региональных таможенных управлений.

Решение поставленной задачи может быть достигнуто различными способами. Наиболее очевидный из них это вариант расчетов, который условно можно назвать «сверху-вниз». Данный вариант основывается на проведении расчетов от суммарных внешнеторговых агрегатов из межотраслевого баланса, через показатели импорта и экспорта по платежному балансу к суммарным данным по статистике ГТК, далее к отраслевым агрегатам в принятой номенклатуре согласованным с отраслевыми расчетами в модели RIM, на следующем этапе переход к агрегатам по РТУ и, параллельно с этим, к суммарным расчетам согласованных товарных групп по стране в целом. Второй вариант предполагает систему расчетов противоположную первому.

Прежде всего логика данного расчета в большей степени чем какая либо другая отвечает принципу функционирования экономики, когда именно общая макроэкономическая ситуация оказывает определяющее влияние на состояние основных агрегатов платежного баланса страны а через них и на динамику экспорта и импорта отдельных товарных групп и отдельных товаров в частности. Преимущество данного подхода заключается и в том, что сценарный прогноз развития экономической ситуации в стране становиться своеобразным каркасом, скрепляющим более низкие уровни расчетов.

3.3.3. Факторы, определяющие методологию и логику расчетов

Методология, логика расчетов и конструкция модельного инструментария определяются:

-  во-первых, целями и задачами создания прогнозно-аналитической системы, сформулированными заказчиком (ГТК);

-  во-вторых, структурой исходной информационной базы, в первую очередь, - базы данных ГТК;

-  в третьих, составом и возможностью прогнозирования эгзогенных переменных.

Целью создания системы прогнозирования внешней торговли является формирование прогнозно-аналитического инструментария удовлетворяющего следующим требованиям:

1.  Возможность прогнозирования экспорта и импорта по товарам и товарным группам в разрезе РТУ и в целом по РФ с квартальным шагом на период от одного квартала до трех лет;

2.  Разработка вариантных прогнозов, учитывающих различные сценарии развития народного хозяйства РФ и мировой экономической конъюнктуры на кратко - и среднесрочную перспективу;

3.  Возможность прогнозирования в режиме реального времени (то есть разработка всех видов прогнозов по всем РТУ и ГТК в целом за ограниченный период времени – не более одной недели);

4.  Использование единой программной среды и объединенной базы данных;

5.  Возможность оперативного обмена базами данных и моделями;

6.  Возможность оперативной корректировки используемых баз данных, уравнений и моделей;

7.  Возможность оперативного согласования прогнозов, разрабатываемых в РТУ и в центральном офисе ГТК.

Исходная информация по экспорту импорту в ТН ВЭД ГТК характеризуется высокой степенью дробности, большим количеством товарных групп, а также представлением в разрезе региональных таможенных управлений.

3.3.4. Многоуровневая система моделей ВЭД

Общие принципы формирования прогнозно-аналитического инструментария, а также анализ факторов, определяющих методологию и логику расчетов, предопределили разработку многоуровневой системы моделей прогнозирования внешней торговли. Данная система моделей включает в себя четыре основных уровня:

1)  Уровень выработки макроэкономических сценариев развития экономики Российской Федерации и осуществления прогнозных расчетов на среднесрочную перспективу с годовым шагом. На этом уровне (в том числе с использованием прогнозных разработок МЭРТ) формируются основные показатели экономической политики, определяется макроэкономическая и отраслевая динамика развития российской экономики на 3-5 лет. Прогнозирование осуществляется с помощью межотраслевой макроэкономической модели RIM.

2)  Уровень интерполяционной модели. На этом уровне происходит преобразование результатов расчетов по макроэкономической модели RIM из годовой в квартальную статистику. Преобразование годовых показателей в квартальные осуществляется с помощью интерполяционной модели, основанной на использовании полиномов, а также рядов сезонности, разработанных, в том числе, с помощью статистики ГТК.

3)  Уровень расчетов по укрупненным товарным группам. Прогнозируются показатели по экспорту и импорту в номенклатуре ГТК по России в целом. При этом в качестве объясняющих переменных может быть использован весь набор показателей, сформированный по результатам прогнозных расчетов и соответствующих преобразований на первом и втором уровнях.

4)  Уровень расчетов по РТУ. Рассчитываются показатели экспорта и импорта по укрупненным товарным группам и конкретным товарам в разрезе РТУ. При этом важнейшими объясняющими переменными выступают агрегаты по товарам и товарным группам, рассчитанные на предыдущем уровне.

Структура многоуровневой системы прогнозных расчетов в разрезе РТУ ГТК РФ представлена в схеме 3.1.

Схема 3.1

3.3.5. Информационное обеспечение модели

Комплексный подход к разработке модели подразумевает наличие обширной статистической базы показателей, позволяющей производить расчеты различного уровня сложности. При этом размер базы не должен быть чрезмерным, а, следовательно, необходима осознанная селекция показателей.

Важным моментом формирования базы данных стал отбор товарной номенклатуры экспорта и импорта. Сложность состояла в том, что выбранные группы с одной стороны должны были описывать значимо большую часть внешнеторговых операций, а с другой не перегружать модель. В результате чего, на данный момент, в базу модели включены показагруппы товаров по экспорту и 58 групп по импорту.

В расчетах по модели задействованы ряды свыше 2500 показателей за период с первого квартала 1996 года по второй квартал 2002 года. Динамические ряды включают в себя как статистику ГТК, так и основные макроэкономические индикаторы, показатели платежного баланса, а также динамику цен на основные сырьевые товары. Кроме того, в базу данных включены показатели экономического развития США и стран зоны Евро. База данных реализована в пакете регрессионного анализа эконометрического моделирования G-7.

Таким образом, столь обширная единая статистическая база должна позволить проводить расчеты на всех уровнях построения модели, и кроме того может быть использована и в аналитических целях.

3.3.6. Интерполяционная модель[10]

Серьезной проблемой вставшей перед разработчиками модели стал переход от расчетов по межотраслевой модели к расчетам по квартальной статистике. Дело в том, что модель RIM основана на рядах межотраслевых балансов с годовым шагом. Таким образом, требовался инструмент, позволяющий в короткие сроки адекватно пересчитывать годовые динамические ряды в квартальные.

В качестве такого инструмента была разработана интерполяционная модель. В общем виде можно сказать, что в основу модели положен двухуровневый принцип расчета квартальных значений. На первом этапе от последней отчетной точки строиться сглаженная кривая квартальных значений, а затем на нее накладывается ряд сезонности конкретного показателя. Таким образом, зная значение последнего отчетного квартала и имея ряды сезонности, возможно преобразовывать любые динамические ряды из годовой статистики в квартальную.

В случае прогнозирования внешней торговли в разрезе РТУ это позволяет осуществить переход от прогнозных значений с годовым шагом к квартальным прогнозным рядам макро и отраслевой статистики, которые, в свою очередь будут непосредственно использоваться для прогнозирования экспорта и импорта.

3.3.7 Принципиальная схема расчетов – экспорт

Разработанная принципиальная схема расчетов была апробирована на группах-представителях. В качестве такой группы для экспорта была выбрана группа 27 – топливные продукты.

Отработка методологии расчетов проводилась в соответствии с общей идеологией построения модели. При этом на каждом уровне строились уравнения регрессии до отдельных товаров в разрезе РТУ. Таким образом, был полностью пройден весь механизм расчетов в логике «сверху-вниз».

Как уже отмечалось выше, в качестве группы-представителя для экспорта была выбрана группа топливных продуктов, включающая в себя основные продукты сырьевого экспорта России (нефть, газ, нефтепродукты, уголь, электроэнергию). Выбор данной группы с одной стороны обуславливался ее значимостью для экспорта, а, во-вторых, ее очевидной зависимостью от конъюнктуры мировых рынков и развития экономик основных стран потребителей. В следствии этого появлялась возможность использовать в расчетах широкий спектр показателей, отражающих как внутриэкономическую ситуацию, так и положение на внешних рынках.

На предварительном этапе при помощи интерполяционной модели ряды экспорта и импорта в сопоставимых ценах из модели RIM были преобразованы в квартальные. В качестве рядов сезонности использовались расчеты на основе агрегирования показателей в статистике ГТК. Несмотря на то, что данная процедура является некоторым упрощением полученные результаты можно признать вполне приемлемыми для дальнейших расчетов.

Затем, в соответствии с изложенной выше методикой, производилась оценка уравнений по экспорту товаров 27 группы в целом по России и в разрезе РТУ. На данном этапе в расчеты включались показатели отраслевой статистики (выпуски топливных отраслей, потоки экспорта из модели RIM), показатели мировых цен на основные сырьевые показатели, лаговые переменные.

Принципиальная схема расчетов по товарным группам соответствует общей логике расчетов «сверху-вниз». В частности, в уравнения низ лежащего уровня в обязательном порядке включаются переменные из более высокого уровня. Проиллюстрируем это на примере уравнений для экспорта топливных товаров по России в целом и для Центрального таможенного управления.

e27T t = - + 6707*X02t + *oilprt +0,6607*se27T, (12)

R2=0,96 DW=1,96

где:

e27T t – суммарный по России (статистика ГТК) экспорт топливных продуктов в млн. долл., в квартале t;

X02t – выпуск топливной промышленности постоянных ценах в квартале t (порождается из модели RIM через интерполяционную модель);

oilprt - мировые цены на нефть марки Urals в квартале t;

se27T – сезонность ряда суммарного по России экспорта топливных продуктов;

e27сt= +0,19136*e27Tt–0,16139*e27wt–0,25993*e27st +0,04868*se27c, (13)

R2=0,92 DW=1,78

где:

e27сt- экспорт топливных продуктов в млн. долл. Центрального таможенного управления в квартале t;

e27T t – суммарный по России (статистика ГТК) экспорт топливных продуктов в млн. долл., в квартале t;

e27wt- экспорт топливных продуктов в млн. долл. Северо-западного таможенного управления в квартале t;

e27st- экспорт топливных продуктов в млн. долл. Южного таможенного управления в квартале t;

se27с – сезонность ряда экспорта топливных продуктов Центрального таможенного управления;

В данном случае, экспорт Северо-западного и Южного таможенного управлений использовался в качестве конкурирующего фактора. Увеличение поставок через эти таможенные управления, при прочих равных условиях, приводит к уменьшению потоков через Центральное таможенное управление

3.3.8 Прогнозные расчеты экспорта и импорта на базе системы моделей ГТК РТУ

Полученная система моделей позволяет получать прогнозы стоимостных потоков товарных групп экспорта и импорта как по России в целом, так и в разрезе РТУ ГТК РФ. Таким образом, появилась возможность с использованием сценарных расчетов по межотраслевой макроэкономической модели анализировать стоимостную структуру экспорта и импорта на более низком, чем отдельные отрасли промышленности, уровне.

Частным примером использования описанной системы моделей стал разработанный прогноз динамики экспорта и импорта по товарным группам в разрезе РТУ на период до 2005 года.

В основу общего макроэкономического сценария был положен расчет по сценарию 2 (Высоких темпов экономического роста на основе разработок МЭРТ), описанный в разделе 3.1.2.2. данной главы.

При помощи интерполяционной модели статистика с годовым шагом из модели RIM была преобразована в квартальные ряды данных и включена в базу расчетов модели ГТК-РТУ.

В процессе отладки модели были произведены расчеты на краткосрочную перспективу с постпрогнозом на два первых квартала 2002 года. В качестве иллюстрации приведем некоторые графики:

Рис. 3.8 Суммарный экспорт топливных продуктов (группа 27) a. e27T – прогноз, b. e27T – отчетная статистика ГТК

Рис. 3.9 Суммарный экспорт химического сырья (группа 28) a. e28T – прогноз, b. e28T – отчетная статистика ГТК

Рис. 3.9 Суммарный экспорт химического сырья (группа 72) a. e72T – прогноз, b. e72T – отчетная статистика ГТК

Работа, проведенная группой специалистов ИНП РАН и ГТК, в частности, разработка моделей экспорта, показала, что при построении сложной системы моделей экспорта и импорта существует значительное количество проблем, прежде всего, статистического характера:

1)  Не существует, в достаточной степени согласованной, статистики внешней торговли. В частности имеются расхождения между данными ГТК и Госкомстата.

2)  Частая смена методик учета движения товаров приводит к разрывам динамических рядов и затрудняет описание товарных потоков.

3)  Применение в качестве основы прогнозных расчетов межотраслевой макроэкономической модели с годовым шагом требует как повышения качества макроэкономического прогноза, так и более совершенного аппарата перехода к квартальным рядам данных.

Вместе с тем, проведенные исследования доказывают возможность использования в качестве инструмента прогнозирования внешнеторговых потоков инструментального комплекса, основанного на межотраслевой макроэкономической модели экономики России. Применение такого комплекса как в центральном аппарате ГТК, так и в региональных подразделениях позволяет повысить качество аналитических расчетов, придать более обоснованный характер прогнозам таможенных сборов.

Заключение

Основные выводы и результаты, полученные в результате диссертационного исследования, состоят в следующем:

1.  Исследование развития внешней торговли в гг. с необходимостью предполагает реализацию не только отраслевого подхода к анализу экспорта и импорта, но так же дезагрегацию отраслевых потоков на потоки в дальнее и ближнее зарубежье, в силу существенно различающейся динамики и механизмов ее формирования. Для адекватного описания динамики внешней торговли в годы реформ необходим также учет факторов внешнего спроса и мер тарифного регулирования импорта.

2.  Проведенный анализ факторов, влиявших на отраслевую динамику экспорта и импорта в годы реформ, позволил выявить основные из них, сформировать представление о механизмах формирования отраслевой внешнеторговой динамики.

3.  Обеспечение комплексного анализа и прогноза характера взаимодействия внешней торговли и экономики России, необходимость учета разнообразных прямых и обратных связей в народном хозяйстве требуют разработки межотраслевой макроэкономической модели, оснащенной развитым внешнеторговым блоком.

4.  Экспериментальные расчеты показали, что разработанный внешнеторговый блок модели RIM позволяет достаточно хорошо описывать не только стационарную динамику внешней торговли, но и последствия кризисных явлений. В частности, воспроизведение ситуации гг. показало сокращение импорта и некоторое увеличение производства, соответствующее наблюдавшемуся в действительности посткризисному росту, основанному на импортозамещении.

5.  При помощи межотраслевой макроэкономической модели экономики России RIM получены количественные оценки значимости внешней торговли в годы реформ для основных макроэкономических показателей. Исследована степень эластичности отечественной экономики к таким показателям как динамика физического объема экспорта основных энергоносителей, курса доллара, изменения цен на мировых рынках, динамики развития мировой экономики. Расчеты, в частности, показывают: увеличение экспорта нефти на 4,1% в 2003 году ( в соответствии с сценарием МЭРТ) приводит к возрастанию темпов прироста экспорта на 0,2 процентных пункта, суммарного выпуска на 0,15 процентных пункта, ВВП на 0,1 процентных пункта. Темпы прироста мировой экономики в 2,5 процентных пункта, при прочих равных условиях, приводят к росту темпов прироста экспорта на 4,7 процентных пункта, суммарного выпуска на 2,45 процентных пункта, ВВП на 2,2 процентных пункта.

6.  Исследования, с применением межотраслевой макроэкономической модели RIM, по вопросу возможных последствий изменения таможенного тарифа при вступлении России в ВТО, показали, что при условии проведения экономической политики, стимулирующей устойчивый экономический рост, последствия колебания импортных пошлин в существенной степени компенсируются положительными тенденциями в промышленности, сфере доходов населения и т. д. Исходный импульс к росту импорта и сокращению производства, в результате предполагаемого снижения импортных пошлин, крайне незначителен и не превышает негативного воздействия на экономику текущего роста реального курса рубля.

7.  Разработанная система моделей прогнозирования экспорта и импорта по России в целом и в разрезе РТУ позволила получить прогнозы экспорта и импорта по товарным группам в разрезе РТУ ГТК РФ на период до 2005 г., увязанный со среднесрочными макроэкономическими сценариями развития российской экономики, оцененными с использованием межотраслевой макроэкономической модели RIM .

Литература

1.  Абрамова внешнеэкономического оборота России: становление, развитие, трансформация. // Проблемы прогнозирования, 2001, №3.

2.  , Гранберг -математический анализ межотраслевого баланса СССР. М.: Мысль, 1968.

3.  Анисимов экономика как особый тип разбалансированного рыночного хозяйства. // Экономическая наука современной России, 1999, №2.

4.  Антикризисная экономическая стратегия: задачи, сценарий, механизм реализации. М., 1995.

5.  10 лет СНГ: накопленный опыт. // Проблемы прогнозирования, 2002, №1.

6.  Белоусов становления российской модели воспроизводства. // Проблемы прогнозирования, 2001, №2.

7.  Белоусов в системе воспроизводственных процессов. // Проблемы прогнозирования, 1999, №3.

8.  Белоусов системы государственных финансов. // Проблемы прогнозирования, 2001, №2.

9.  Блохин факторы оживления и подъёма российской экономики в гг. // Материалы учёного совета Института народнохозяйственного прогнозирования РАН. Заседание от 01.01.01 года. М.: 2001.

10.  , , экономические результаты реформирования электроэнергетики. // Проблемы прогнозирования, 1999, №6.

11.  Варкей Жюльен Вступление России в ВТО: выбор стратегии. // Проблемы прогнозирования, 2002, №5.

12.  Новая религия времён финансовой стабилизации. // Научный парк, 1996, №1.

13.  Внешнеэкономический комплекс России: современное состояние и перспективы М.: ВНИКИ, №1 1997.

14.  , Кузовкин и финансовые проблемы топливно-энергетического комплекса. // Проблемы прогнозирования, 2000, №1.

15.  Горностаев военно-экономические связи России: основные формы, направления и проблемы развития // Проблемы прогнозирования, 2000, №4.

16.  Гранберг модели народного хозяйства. М.: Экономика, 1985.

17.  Гэлбрейт Дж. К. Экономические теории и цели общества. М.: Прогресс, 1979. Гл. XII.

18.  Емельянов факторы динамики покупательной способности российского рубля // Проблемы прогнозирования, 2001, №3.

19.  Ершов ённость информации и устойчивость решения статической модели планового межотраслевого баланса. // Проблемы народнохозяйственного оптимума. М.: Экономика, 1969.

20.  Журавлёв сдвиги в экономике: факторы, влияние на эффективность и рост. // Экономика и мат. методы, 1986, вып. 3.

21.  , Суворов задачи государственной политики доходов. // Экономическая наука современной России, 1999, №2.

22.  , , Андронова анализ экономических последствий вступления России в ВТО (методика и результаты расчетов) // Проблемы прогнозирования, 2002, №5.

23.  Использование народнохозяйственных моделей в планировании. Ред. , М.: Экономика, 1975.

24.  Казанцев расширенного воспроизводства. Новосибирск: Наука, 1980.

25.  Кейнс Дж. М. Общая теория занятости, процента и денег. М.: Прогресс, 1978.

26.  Коллектив авторов. Экономика роста (Концепция развития России в среднесрочной перспективе). // Проблемы прогнозирования, 2000, №2.

27.  Коллектив авторов Экономика переходного периода (очерки экономической политики посткоммунистической России ). М. ИЭППП, 1998.

28.  Коллектив авторов Закономерности, особенности и перспективы участия России в международной торговле услугами // Проблемы прогнозирования, 2000, №2.

29.  Коссов модели (теория и практика использования). М.: Экономика, 1973.

30.  Ю Теоретические и прикладные аспекты социально-экономического прогнозирования. М.: Издательство ИСЭПН, 2002.

31.  Межотраслевая экономика. М.: Экономика, 1997.

32.  Лотов в экономико-математическое моделирование. М: Наука. 1984.

33.  , Рубинов теория экономической динамики и равновесия. М: Наука, 1973.

34.  Материалы учёного совета Института народнохозяйственного прогнозирования РАН. Заседание от 01.01.01 года. М.: 2001.

35.  Моделирование народнохозяйственных процессов. Ред. М.: Экономика, 1973.

36.  Моделирование межотраслевых взаимодействий. М.: Наука, 1984.

37.  Модель “доход-товары” и баланс народного хозяйства. М.: Наука, 1978

38.  , Проблемы и перспективы российской энергетики на рубеже XXI века // Проблемы прогнозирования, 2001, №1.

39.  Оболенский в условиях глобализации мировой экономики: вопросы стратегии и безопасности. // Проблемы прогнозирования, 2000, №4.

40.  Поляков российской модели благосостояния в условиях социально-экономического кризиса. // Проблемы прогнозирования, 2001, №2.

41.  Серебряков построения межотраслевой модели равновесия российской экономики. // Проблемы прогнозирования, 2000, №2.

42.  Система моделей народнохозяйственного планирования. Ред. , М.: Наука, 1982. Разд. 2, 3.

43.  Статистика народного богатства, народного дохода и национальные счета. М.: Наука, 1967.

44.  Статистические методы анализа экономической динамики. Ред. , М.: Наука, 1983.

45.  Равновесие и экономический рост. М.: Статистика, 1974.

46.  , , Митяева структуры потребительских расходов населения России. // Проблемы прогнозирования, 1999, №3.

47.  , Ульянова доходы населения России: гг. // Проблемы прогнозирования, 1997, №6.

48.  , Балашова анализ взаимосвязи структурных изменений, эффективности внешнеэкономических связей и масштабов инвестиционной деятельности в отечественной экономике. // Проблемы прогнозирования, 2002, №5.

49.  , Балашова структуры межотраслевых связей российской экономики в первой половине 90-х годов. // Проблемы прогнозирования, 1998, №1.

50.  Метод «затраты-выпуск» и национальные счета. М.: Статистика, 1964.

51.  Прикладное экономическое прогнозирование. М.: Прогресс, 1970.

52.  Экономика внешних связей России: Учебник для предпренимателя (под. Ред. ). М: БЕК, 1995.

53.  Узяков экономического роста В РФ в среднесрочной перспективе. // Проблемы прогнозирования, 1999, №1.

54.  Узяков построения межотраслевой модели равновесия российской экономики. // Проблемы прогнозирования, 2000, №2.

55.  Узяков качественных и массовых ресурсов и эффективность экономики. // Проблемы прогнозирования, 2001, №1.

56.  Узяков российской экономики и возможности экономического роста. М.: 2000.

57.  Н Внешнеэкономические связи России. Статистическо-аналитический справочник. М.: Междунар. Отношения, 2001.

58.  Ярёменко и методология исследования многоуровневой экономики. М.: Наука, 1997.

59.  Ярёменко развития народного хозяйства и варианты экономической политики. М.: Наука, 1997.

60.  Ярёменко структурной политики и опыт реформ. М.: Наука, 1999.

61.  Ярёменко беседы. М.: 1999.

62.  Ярёменко рост. Структурная политика. // Проблемы прогнозирования, 2001, №1.

63.  Almon C. MuDan: a model for multisectoral development analysis of China. College Park, 1992.

64.  Almon Clopper. The craft of economic modeling. University of Maryland, College Park, 1994.

65.  Almon C. Thinking through a forecast. // Papers from the II INFORUM World Conference. College Park, 1994.

66.  Almon C. Regression with just the facts. // Proceedings of the IV INFORUM World Conference. Shounan, 1996.

67.  Almon C. Identity-centered modeling in the accountant of SNA based models. // Proceedings of the III INFORUM World Conference. Lodz, 1997.

68.  Serebryakov *****ssian Economy: Structural Change and Econometric Prospective. // ‘Restructuring, Stabilizing and Modernizing the New Russia’, P. Welfens, E. Gavrilenkov (Eds), Berlin: Springer, 2000

69.  Werling J. F. MIDE: A Macroeconomic Multisectoral Model of Spanish Economy. College Park, 1992, p. 164.

Приложения

Приложение 1

Основные характеристики уравнений внешнеторгового блока межотраслевой макроэкономической модели RIM

В верхней части выдачи приведены:

SEE	стандартная ошибка оценки или квадратный корень из среднего значения квадратов ошибок, или “остатков” для уравнения. (Не скорректировано на число степеней свободы.)
RSQ	(R2) = коэффициент детерминации
RHO	(греческая r) = коэффициент автокорреляции остатков
Obser	Число наблюдений
SEE+1	SEE для прогноза на один год вперед с учётом поправки на коэффициент автокорреляции
RBSQ	коэффициент детерминации с поправкой на число степеней свободы
DW	статистика Дарбина-Уотсона; несет ту же информацию, что и RHO
DoFree	число степеней свободы = число наблюдений минус число независимых переменных
from	начальная дата периода оценивания
to	конечная дата периода оценивания
MAPE	средняя абсолютная ошибка в процентах

В нижней части выдачи для каждой переменной указаны:

Reg-Coef	коэффициенты регрессии
Mexval	предельное объясняющее значение - процент прироста SEE в случае исключения данной переменной из уравнения
t-value	t-статистика Стьюдента
Elas	среднее значение эластичности
NorRes	нормализованная сумма квадратов отклонений (SSR) для данной и всех предыдущих переменных, то есть SSR для данной и всех предшествующих ей в выдаче переменных, деленная на SSR для всех переменных
Mean	Среднее значение переменной

1. Экспорт в дальнее зарубежье