Прогнозування динаміки макроекономічних показників

Abstract

Стійкий розвиток економіки країни можливий у разі визначення чіткої цілі та побудови макроекономічної моделі розвитку. Розробка прогнозів щодо розвитку досліджуваного процесу на майбутній проміжок часу – основна мета побудови моделей економічної динаміки. Поки не з’явилися моделі векторної авторегресії прогнозування будувалося на основі часового ряду економічних показників, які були зв’язані з одновимірними методами прогнозування, що базувалися на екстраполяції, тобто на продовженні на майбутнє тенденції, що спостерігалася в минулому. При такому підході передбачалося, що прогнозований показник формується під впливом великої кількості факторів, виділити які або неможливо або відсутня інформація. У цьому випадку хід зміни даного показника пов'язували не з факторами, а з плином часу, що призводило до утворення одновимірних часових рядів. Автори демонструють, що в динаміці макроекономічних змінних економіки України спостерігаються як інтервали зі стабільною динамікою так і шоки. Тому для прогнозування поведінки макроекономічних змінних прості регресійні моделі недостатні.VAR - моделі дозволяють не тільки будувати прогнози значень макроекономічних показників, а також є корисними при побудові моделей стрес-тестування економіки та банків у разі зовнішніх та внутрішніх шоків. Запобігання негативним явищам є ефективним з використанням моделі управління макроекономічними ризиками, яка обґрунтовано дозволяє управляти екзогенними макроекономічними змінними з метою досягнення чітко встановлених цілей. У роботі автори представляють аналіз динаміки річної зміни валового внутрішнього продукту, індексу споживчих цін та курсу гривні до долара США, динаміку річного зростання агрегату грошової маси М2 окремих країн, динаміку активів та кредитів банків України, динаміку вкладів у банки України, динаміку капіталу банків тощо.

Steady economy growth is possible only after allocating a clear objective and building macroeconomic development model. Acquiring of accurate prognoses of future development is the primary objective of applying macroeconomic models. Before VAR methods emerged prognosis were made based on timeline of economic indicators that were acquired through singular spectrum prognosis methods and extrapolation. Applying SSA methods implied that an indicator under research was formed under the influence of a multitude of factors that were impossible to separate. In this case, indicator changes were connected with the time flow rather than with the influencing factors, which led to the creation of singular time series. Authors prove that Ukrainian economy faced steady developing as well shocks. That is why using simple regressions for prognosis of macroeconomic indicators is not sufficient. VAR models not only enable the accurate forecasting of macroeconomic indicators but also are very useful when building models of stress-testing of the economy and banks in case of external and internal shocks. Preventing the negative effects can be effective using a model of macroeconomic risk management that enables managing exogenous macroeconomic factors in order to attain the well-defined objectives. In this paper, authors present the dynamics analysis of yearly changes of the gross domestic product, consumer price level, USD/UAH exchange rate, M2 money supply indicator, assets and liabilities of the Ukrainian banks dynamics, Ukrainian deposits, banks capital dynamics.