авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 |

Многоуровневые модели зависимости экономического роста от инвестиций: эконометрический подход

-- [ Страница 1 ] --

На правах рукописи

Гафарова Елена Аркадьевна

МНОГОУРОВНЕВЫЕ МОДЕЛИ ЗАВИСИМОСТИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА ОТ ИНВЕСТИЦИЙ: ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ ПОДХОД

Специальность 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики» (математические методы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата экономических наук

Уфа 2007

Работа выполнена на кафедре математических методов в экономике ГОУ ВПО «Башкирский государственный университет»

Научный руководитель:

доктор физико-математических наук, профессор Ахтямов Азамат Мухтарович

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор

Зайнашев Надим Карамович

кандидат экономических наук, доцент

Хуснутдинов Асхат Ахметжанович

Ведущая организация:

Центральный экономико-математический институт РАН

Защита состоится " 19 " октября 2007 г. в 1430 часов на заседании регионального диссертационного совета ДМ 002.198.01 в Уфимском научном центре Российской академии наук по адресу: 450054, г. Уфа, Проспект Октября, 71.

С диссертацией можно ознакомиться в Научной библиотеке Уфимского научного центра РАН.

Автореферат разослан « 17 » сентября 2007 г.

Ученый секретарь регионального

диссертационного совета, Климова Н.И.

д.э.н., проф.

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. На протяжении кризисного и посткризисного периодов проблема экономического роста занимает центральное место в экономических дискуссиях и публикациях. При этом большой интерес вызывает вопрос об основных факторах, способствующих экономическому росту. Большинство аналитиков считают, что наблюдаемый в России рост является малоинвестиционным или неинвестиционным и вызван, прежде всего, увеличением экспорта, ростом мировых цен на нефть, а также полной загрузкой действующих производственных мощностей. Только анализ результатов 2006 года позволил некоторым исследователям назвать рост инвестиционным.

Вместе с тем, все экономисты и политики сходятся во мнении о необходимости крупных инвестиций в экономику России, без которых невозможен качественный рост. Не оценив роль инвестиционного ресурса, невозможно определить стратегии социально-экономического развития страны, разработать и реализовать общегосударственные, отраслевые и региональные программы.

Один из подходов, позволяющих получить количественные оценки степени влияния инвестиций на экономический рост, основан на эконометрических моделях. Существующие эконометрические спецификации зависимости показателей экономического роста от инвестиций имеют следующие недостатки: 1) не учитывают инвестиционные запаздывания (лаги); 2) не учитывают лаги зависимой переменной. Кроме того, оценивание уравнений зачастую производится методом наименьших квадратов (МНК). Включение же в уравнение лаговых переменных требует усложнения методов оценивания вследствие появления мультиколлинеарности.

Таким образом, все вышесказанное предопределяет актуальность научного исследования и его практическую значимость.

Степень научной разработанности проблемы.

При работе над диссертацией автор опирался на работы известных российских ученых как, Абалкин Л.И., Гранберг А.Г., Зайцева Ю.С., Егорова Н.Е., Ивантер В.В., Клоцвог Ф.Н., Котляр Э.А., Пчелинцев О.С., Узяков М.Н., Хачатрян С.Р., Френкель А.А., Яременко Ю.А. и др. Основу теоретических предпосылок динамических моделей экономического роста в зависимости от инвестиций составляют модель акселератора Дж. Б. Кларка и модель мультипликатора Дж. М. Кейнса.

Новые методы и модели в области эконометрики нашли свое отражение в работах зарубежных ученых, в том числе R. Engle, C. Granger, D. Dickey, W. Fuller, C. Hsiao, M. Arellano, S. Bond, J. Sargan и др. В русскоязычной литературе систематическое изложение основ методов и моделей временных моделей содержится в работах Канторовича Г.Г., Катышева П.К., Магнуса Я.Р., Пересецкого А.А. и др. Методы оценивания моделей панельных данных описаны в работах Носко В.П., Ратниковой Т.А. и др.

Цель диссертационного исследования состоит в разработке эконометрических моделей, предназначенных для оценки долгосрочного и краткосрочного откликов показателей экономического роста на изменение инвестиций.

Для достижения этой цели ставятся следующие задачи исследования:

  1. Модифицировать существующую эконометрическую спецификацию зависимости показателей экономического роста от инвестиций за счет включения в качестве регрессоров лагов как зависимой, так и независимой переменных.
  2. Верифицировать выбранную спецификацию на фактических статистических данных типа временных рядов, характеризующих динамику промышленного производства и инвестиций в основной капитал экономики России, и использовать ее для получения оценки эластичности экономической динамики относительно инвестиций.
  3. Оценить применимость предложенной спецификации на статистических данных, представленных в виде сбалансированных панелей о среднедушевых показателях ВРП и инвестициях в основной капитал экономики субъектов РФ.
  4. Разработать адекватные модели, базирующиеся на предложенной спецификации, на основе панельных данных, характеризующих динамику валового выпуска отраслей экономики и инвестиций в основной капитал отраслей экономики Республики Башкортостан.

Объект исследования: многоуровневая экономическая система, включающая экономику РФ, субъектов федерации, в том числе Республики Башкортостан, и отдельных отраслей экономики РБ.

Предмет исследования: эконометрические модели зависимости показателей экономического роста от инвестиций.

Методы исследования: методы математической статистики, эконометрические методы анализа временных рядов, эконометрические методы анализа панельных данных.

Информационную базу исследования составили официальные статистические данные об индексе промышленного производства, инвестициях в основной капитал в РФ; среднедушевых показателях ВРП и инвестиций в основной капитал, публикуемые Росстатом; а также валовом выпуске и инвестициях в основной капитал по отраслям экономики РБ, публикуемых в изданиях Башкортостанстата.

Обработка статистической информации и оценивание моделей производились с использованием пакета эконометрического анализа Eviews.

Научная новизна результатов исследования, их отличие от результатов, полученных другими авторами:

  1. Предложена эконометрическая спецификация зависимости показателей экономического роста от инвестиций, базирующаяся на авторегрессионной модели с распределенными лагами и отличающаяся от существующих моделей включением в качестве объясняющих факторов лаговых значений как зависимой, так и независимой переменных.
  2. Разработана адекватная модель зависимости индекса промышленного производства от инвестиций в основной капитал, основанная на предложенной спецификации. Модель, оцененная в виде модели коррекции ошибками, позволяет определить краткосрочную и долгосрочную эластичность индекса промышленного производства относительно инвестиций в основной капитал.
  3. Разработаны новые адекватные авторегрессионные модели с распределенными лагами на основе сбалансированных панелей о среднедушевых показателях ВРП и инвестициях в основной капитал для децильных групп субъектов РФ за 1995-2004 г.г. Для каждой децильной группы на основе полученных моделей рассчитаны краткосрочные и долгосрочные отклики ВРП на изменение инвестиций в основной капитал.
  4. Разработаны и проанализированы новые модели на основе панельных данных о валовом выпуске и инвестициях в основной капитал по отраслям экономики РБ. Полученные модели подтверждают спецификацию на основе авторегрессионной модели с распределенными лагами.

Практическая значимость результатов работы. Разработанные модели позволяют количественно оценить степень влияния инвестиций на базовые макро- и микроэкономические показатели как в краткосрочном, так и долгосрочных планах, и, следовательно, более обоснованно принимать управленческие решения по стимулированию и поддержке развития отдельных регионов, городов, отраслей экономики.

Полученные в ходе диссертационного исследования результаты внедрены в учебный процесс специальности 061800 «Математические методы в экономике» в виде раздела курса «Математические методы прогнозирования экономических показателей».

Апробация результатов работы. Результаты работы и отдельные ее разделы докладывались и обсуждались на 12 конференциях, в том числе международного и всероссийского статуса: седьмой всероссийский симпозиум по прикладной и промышленной математике (Кисловодск, 2006); международная уфимская зимняя школа-конференция по математике (Уфа, БашГУ, 2005); международная научно-практическая конференция «Воспроизводственный потенциал региона» (Уфа, БашГУ, 2007); международная научно-практическая конференция «Проблемы современной экономической теории» (Уфа, БашГУ, 2007).

Публикации по теме диссертации. Основные результаты исследований опубликованы в 15 работах общим объемом 11 п.л., в том числе в журнале «Обозрение прикладной и промышленной математики», входящем в перечень изданий ВАК Министерства образования и науки РФ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Содержание работы изложено на 165 страницах машинописного текста, содержит 53 рисунка, 45 таблиц. В приложении приводятся результаты оценивания моделей в программе EViews. Список литературы включает более 150 наименований.

2. НАУЧНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

2.1. Модификация существующих эконометрических спецификаций зависимости показателей экономического роста от инвестиций

Теоретическую экономическую основу для спецификации зависимости показателей экономического роста от инвестиции составили модели акселератора и мультипликатора. Модель акселератора (Дж. Б. Кларк) постулирует зависимость между валовыми капиталовложениями () в момент времени t и национальным доходом ():

,

где ; - коэффициент акселерации.

Учитывая последнее соотношение модель акселератора можно переписать в виде:

Помимо акселератора в теории экономического роста используется модель мультипликатора (Дж. М. Кейнс), которая показывает, что увеличение инвестиций приводит к увеличению национального дохода общества:

,

где m –мультипликатор.

Расписывая разности обоих переменных в модели мультипликатора и выражая из нее , получим: .

Таким образом, модели акселератора и мультипликатора показывают, что национальный доход выступает как функция предыдущих собственных значений, а также текущего и предыдущего значений инвестиций. Однако приведенные уравнения не учитывают запаздывание инвестиций. Поэтому, при практическом моделировании на основе временных рядов будем учитывать запаздывающие значения обоих показателей, т.е. рассматривать зависимость более общего вида:

, (1)

где параметр q будет характеризовать период инвестиционных запаздываний (лаг).

Как известно, модели, содержащие переменные, относящиеся как к текущему, так и предыдущему моменту времени, называются в эконометрике динамическими. Динамические модели, содержащие лаги зависимых и независимых переменных, называются авторегрессионными уравнениями с распределенными лагами и обозначаются ADL(p,q). Важным моментом построения ADL-моделей является определение числа лагов p и q, входящих в модель. Для этого производится оценивание множества моделей и дальнейший отбор из них наилучшей. Построение начинается с наиболее общей модели, которая включает максимальное количество переменных и число лагов. Затем отобранная модель тестируется на наличие автокорреляции, гетероскедастичности остатков, соответствие их нормальному закону распределения и др.

В общем случае оценивание моделей с лаговыми переменными производится на основе метода максимального правдоподобия, который предполагает, что известен вид распределения ошибок. Однако в случае стационарных регрессоров МНК-оценки коэффициентов модели являются состоятельными. Таким образом, для построения моделей ADL очень важен предварительный этап эконометрического моделирования, который включает изучение структуры временного ряда, а также тестирование стационарности.

Для ADL-моделей принято различать долгосрочное и краткосрочное представления. Модель коррекции ошибками (ECM) показывает краткосрочное изменение динамики, а также отклонение от долгосрочного соотношения. Поскольку ECM-модель является перепараметризацией модели ADL, то лучше строить модель коррекции ошибками, коэффициенты которой имеют экономическую интерпретацию.

Поскольку модель (1) содержит текущее и предшествовавшие значения , то значение представляется в виде суммы откликов на изменение величины . Различают краткосрочный и долгосрочный отклики. Коэффициент показывает краткосрочный отклик в момент времени t, а величина характеризует долгосрочный отклик. При этом для моделей, содержащих уровни величин, соответствующие отклики называются мультипликаторами. Для моделей, содержащих логарифмы величин, полученные отклики называются эластичностями. Эластичность показывает приближенный процентный прирост функции, приходящийся на 1%-ный прирост фактора.

В условиях российской экономики зачастую приходится иметь дело с короткими временными рядами, к которым не применима теория моделей коррекции ошибками. Однако, если имеется совокупность сведений об одних и тех же субъектах, число которых равно N, наблюдавшихся на протяжении T периодов времени, то ее можно рассматривать как панельные данные. Причины интереса к панельным данным заключаются в возможности моделирования развития нескольких субъектов во времени. Панель называется сбалансированной, если она содержит информацию о каждом субъекте за каждый момент времени. Далее будем рассматривать только сбалансированные панельные данные вида , где i=1, …, N – индекс объектов; t=1, …, T – индекс моментов времени.

Авторегрессионная модель с распределенными лагами для панельных данных запишется в следующем виде:

(1а)

где - ненаблюдаемый индивидуальный эффект; - ошибки, которые одинаково и независимо распределены по i и t, т.е. ; i=1,…,N; t=max(p,q)+1,…,T.

Оценивание последней модели производится в разностях обобщенным методом моментов, при этом исключается влияние эффекта . В рамках обобщенного метода моментов для нахождения неизвестных параметров рассматриваются моментные условия. Причем число этих условий превышает количество искомых параметров. Избыточные условия можно было бы и не использовать, однако в этом случае снижается эффективность получаемых оценок. Кроме того, наличие этих условий позволяет проверять адекватность модели. О качестве построенного уравнения судят на основе теста Саргана, который проверяет нулевую гипотезу о выполнении всех избыточных моментных условий для параметров модели.



Pages:   || 2 | 3 | 4 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.