VI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2014
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБЪЕМА ВВП РОССИИ И ЕГО ПРОГНОЗ НА 2014-2015 ГГ.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
На сегодняшний день темпы роста российской экономики замедлились до такого уровня, который не позволит стабильно развиваться ей в ближайшие годы. По прогнозу Министерства экономического развития России рост ВВП в 2013 году в нашей стране составит порядка 1,8%, в то время как критический минимальный уровень, необходимый для стабильной ситуации в стране составляет по оценкам разных экспертов 6-7%.
За 10 лет (с 1998 по 2008 год) ВВП России удвоился (см. график 1 ниже).
График 1. ВВП России в ценах 2008 г. в период 1995-2012 гг.Многие экономисты связывали рост российской экономики исключительно с ростом цен на нефть на мировом рынке. После кризиса 2008 года цена на нефть значительно упала, однако ВВП России в сравнении с ценой на нефть упал не так сильно.
В начале 2013 года прогноз Минэкономразвития РФ по росту ВВП России в этом году составлял 3,4%, затем этот прогноз неоднократно пересматривался в сторону уменьшения и в настоящее время составляет 1,8%. Однако нельзя сказать, что замедление роста российской экономики было неожиданным, и его нельзя было предусмотреть. Российский экономист Михаил Хазин еще в ноябре 2012 года говорил о том, что в российской экономике начался спад, и что в 2013 году нас ждут отрицательные темпы роста ВВП.
В настоящей работе сделана попытка выявить влияние основных макроэкономических и социально-демографических показателей на рост экономики России, а также на основании полученных данных сделан прогноз по росту ВВП РФ на 2014 год.
Построение системы показателей (факторов). Анализ матрицы коэффициентов парной корреляцииВыбор факторов, вероятно определяющих количественное изменение объема продаж, производится, прежде всего, исходя из содержательного экономического анализа. По мнению автора, необходимо исследовать влияние следующих переменных на ВВП России:
-
уровень безработицы (x1),
-
среднедушевые денежные доходы населения (x2),
-
индекс потребительских цен (x3),
-
сальдо торгового баланса (x4),
-
расходы федерального бюджета (x5),
-
индекс промышленного производства (x6),
-
цена нефти марки Brent (x7).
Для анализа взят период с 1994 по 2013(по июнь) год с разбивкой по кварталам, т.е. в анализе используются 78 наблюдений.
Внутренний валовый продукт – это результирующая переменная (y).
Исходные данные представлены в таблице 1 в Приложении.
Затем проведем срав нительную оценка и отсев части факторов. Это достигается анали зом парных коэффициентов корреляции и оценкой их значимости. Для этого составим матрицу парных коэффициентов корреляции, измеряющих тесноту связи каждого из факторов-признаков с результативным фактором и между собой.
Таблица 1. Результат корреляционного анализа.
|
Y |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
x6 |
x7 |
|
|
y |
1,00 |
|||||||
|
x1 |
-0,73 |
1,00 |
||||||
|
x2 |
0,99 |
-0,71 |
1,00 |
|||||
|
x3 |
-0,43 |
0,17 |
-0,42 |
1,00 |
||||
|
x4 |
0,92 |
-0,71 |
0,90 |
-0,43 |
1,00 |
|||
|
x5 |
0,96 |
-0,67 |
0,98 |
-0,39 |
0,85 |
1,00 |
||
|
x6 |
0,08 |
0,04 |
0,09 |
-0,06 |
0,11 |
0,03 |
1,00 |
|
|
x7 |
0,95 |
-0,75 |
0,93 |
-0,41 |
0,97 |
0,88 |
0,10 |
1,00 |
Для оценки значимости коэффициента корреляции применяет ся t - критерий Стьюдента. При этом фактическое значение этого критерия определяется по формуле:
Вычисленное по этой формуле значение tнабл сравнивается с критическим значением t-критерия, которое берется из таблицы значений t Стьюдента с учетом заданного уровня значимости ( = 0,05) и числа степеней свободы ( n-2). В нашем случае факторы Х3 и Х4 имеют слабую, незначимую связь с зависимой переменнной Y (см. табл.3) и их можно не включать в модель.
Таблица 2. Оценка значимости коэффициента корреляции
|
Объем ВВП в текущих ценах, млрд.руб. |
t критерий Стьюдента фактический |
t критерий Стьюдента табличный |
Вывод |
|
|
Уровень безработицы, % |
-0,73 |
9,34 |
1,66 |
Связь значимая |
|
Среднедушевые денежные доходы населения, рублей в месяц |
0,99 |
76,05 |
1,66 |
Связь значимая |
|
Индекс потребительских цен, в % к предыдущему периоду |
-0,43 |
4,10 |
1,66 |
Связь значимая |
|
Сальдо торгового баланса, млрд. долл. |
0,92 |
20,29 |
1,66 |
Связь значимая |
|
Расходы федерального бюджета, млрд. (трлн.) руб. |
0,96 |
31,25 |
1,66 |
Связь значимая |
|
Индекс промышленного производства, 1994 - 100% |
0,08 |
0,74 |
1,66 |
Связь незначительная |
|
Цена нефти марки Brent, $ США |
0,95 |
27,39 |
1,66 |
Связь значимая |
Таким образом, сравнивая фактическое и табличное значение критерия Стьюдента, мы приходим к выводу о незначительности связи между индексом промышленного производства и объемом ВВП страны, поэтому мы исключаем этот фактор из нашего анализа.
Выявление мультиколлинеарностиОдним из условий регрессионной модели является предположение о линейной независимости объясняющих переменных, т. е., решение задачи возможно лишь тогда, когда столбцы матрицы ис ходных данных линейно независимы.
С помощью теста Фарарра-Глоубера проверим оставшийся массив данных на мультиколлинеарность.
Формула для расчета значения статистики Фаррара-Глоубера:
Определитель матрицы парных корреляций равен 0,000101401.
Расчетное значение FGнабл = 691,265
Табличное значение, при 0,5К(К-1), К=6 FGнабл.таб = 24,996
Расчетное значение больше чем табличное, следовательно, в массиве объясняющих переменных существует мультиколлинераность.
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции (см. таблицу 3) показывает, что факторы x2 (среднедушевые доходы), x4 (сальдо торгового баланса), x5 (расходы федерального бюджета) и x7 (цена нефти) сильно коррелируют друг с другом, значит, из перечисленных 4 факторов необходимо исключить 3.
Таблица 3. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции для вывления мультиколлинеарности факторов.
|
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
x7 |
|
|
x1 |
1,00 |
|||||
|
x2 |
-0,71 |
1,00 |
||||
|
x3 |
0,17 |
-0,42 |
1,00 |
|||
|
x4 |
-0,71 |
0,90 |
-0,43 |
1,00 |
||
|
x5 |
-0,67 |
0,98 |
-0,39 |
0,85 |
1,00 |
|
|
x7 |
-0,75 |
0,93 |
-0,41 |
0,97 |
0,88 |
1,00 |
Если опираться исключительно на эконометрические способы, то нам необходимо исключить все вышеперечисленные факторы за исключением среднедушевых доходов населения, т.к. они сильнее всего коррелируют с ВВП (коэффициент корреляции равен 0,99). Однако если разобраться в причинно следственной связи, то мы получим следующее (см. рисунок 1 ниже).
Рисунок . Взаимосвязь факторов.
От цены на нефть напрямую зависит сальдо торгового баланса России, т.к. доля нефти к экспорте составляет около 35% (в 2013 г.).1 В бюджет России в виде различных налогов поступает около 80% всей проданной за рубеж нефти.2 В результате, цены на нефть посредством бюджета РФ влияют на среднедушевые доходы граждан: в России около 100 млн. человек получают выплаты из бюджета.3
Таким образом, из модели необходимо исключить сальдо торгового баланса, расходы федерального бюджета и среднедушевые доходы граждан РФ.
В итоге мы получаем трехфакторную модель зависимости ВВП России от уровня безработицы в стране, индекса потребительских цен и цены на нефть.
Отбор факторов в модельВыведем протокол с помощью функции Excel – Регрессия.
Таблица 3. Регрессионная статистика.
|
Регрессионная статистика |
|
|
Множественный R |
0,954 |
|
R-квадрат |
0,911 |
|
Нормированный R-квадрат |
0,907 |
|
Стандартная ошибка |
1563,79 |
|
Наблюдения |
78 |
Таблица 4. Дисперсионный анализ.
|
df |
MS |
F |
Значимость F |
||
|
Регрессия |
3 |
1847138185 |
615712728,4 |
251,780379 |
9,76398E-39 |
|
Остаток |
74 |
180962242,1 |
2445435,704 |
||
|
Итого |
77 |
2028100427 |
Таблица 5. Вывод коэффициентов и t-статистики.
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
|
|
Y-пересечение |
2912,21 |
2864,64 |
1,02 |
0,31 |
-2795,71 |
8620,14 |
|
Уровень безработицы, % |
-138,26 |
66,63 |
-2,08 |
0,31 |
-208,51 |
-68,02 |
|
Индекс потребительских цен, в % к предыдущему периоду |
-25,43 |
23,24 |
-1,09 |
0,19 |
-63,76 |
12,90 |
|
Цена нефти марки Brent, $ США |
131,80 |
8,59 |
15,34 |
0,00 |
114,69 |
148,92 |
Для начала проанализируем факторы на значимость при помощи t-статистики. Для этого необходимо рассчитать критическое значение t-статистики в Excel при помощи функции СТЬЮДРАСПОБР, которое в нашем случае равно 1,9908. С этим значением необходимо сравнить фактические значения t-статистики по модулю. В нашем случае расчетное значение t-статистики меньше табличного (критического), поэтому индекс потребительских цен необходимо исключить из дальнейшего анализа из-за его незначительности.
Выведем протокол с помощью функции Excel – Регрессия еще раз, однако уже без индекса потребительских цен.
Таблица 6. Регрессионная статистика.
|
Регрессионная статистика |
|
|
Множественный R |
0,953 |
|
R-квадрат |
0,909 |
|
Нормированный R-квадрат |
0,906 |
|
Стандартная ошибка |
1571,56 |
|
Наблюдения |
78 |
Таблица 7. Дисперсионный анализ.
|
df |
MS |
F |
Значимость F |
||
|
Регрессия |
2 |
1842865774 |
9,21E+08 |
373,0807 |
1,06E-39 |
|
Остаток |
75 |
185234652,9 |
2469795 |
||
|
Итого |
77 |
2028100427 |
Таблица 8. Вывод коэффициентов и t-статистики.
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
|
|
Y-пересечение |
-371,287 |
1433,678 |
-0,259 |
0,796 |
-3227,321 |
2484,746 |
|
Уровень безработицы, % |
-98,425 |
47,893 |
-2,055 |
0,461 |
-173,162 |
-23,688 |
|
Цена нефти марки Brent, $ США |
136,678 |
7,797 |
17,529 |
0,000 |
121,145 |
152,211 |
В таком случае табличное значение t-статистики равно 1,992102124: теперь в данной модели и уровень безработицы и цена нефти марки Brent являются значимыми факторами. Уравнение регрессии имеет следующий вид:
y=-371,287-98,425x1+136,678x7
Уравнение регрессии показывает, каково будет в среднем значение переменной y, если переменные примут конкретные значения.
коэффициент регрессии jпоказывает, на какую величину в среднем изменится результативный признак Y, если переменную xjувеличить на единицу измерения, т. е. j является нормативным коэффициентом.
В нашей задаче = -138,26 (коэффициент при х1 ) показывает, что при увеличении уровня безработицы на 1 процентный пункт объём ВВП уменьшится на 98,425 млрд. руб. Цена на нефть имеет пропорциональную связь с ВВП России: при увеличении цены нети марки Brent на мировом рынке на 1 $/барр. ВВП России увеличится в среднем на 136,678 млрд. руб.
Оценка качества моделиДля оценки качества модели множественной регрессии вычисляют коэффициент множественной корреляции (индекс корреляции) R икоэффициент детерминацииR2. Чем ближе к 1 значение этих характеристик, тем выше качество модели.
Значение коэффициентов детерминации и множественной корреляции можно найти в таблице Регрессионная статистика (табл. 6).
Коэффициент детерминации:
= 0.909
Он показывает долю вариации результативного признака под воздействием изучаемых факторов. Следовательно, около 91% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов.
Коэффициент множественной корреляции R:
= 0.953.
Он показывает высокую тесноту связи зависимой переменной Y с двумя включенными в модель объясняющими факторами.
Проверку значимости уравнения регрессии произведем на основе вычисления F-критерия Фишера:
F=R2k(1-R2)/(n-k-1)=0,9092(1-0,909)/(78-2-1)=373,08Значение F-критерия Фишера можно найти в таблице 4 протокола EXCEL.
Табличное значение F-критерия при доверительной вероятности 0,95 при = k =2 и =n – k -1= 78 – 2 - 1=75 составляет 3.81.
Табличное значение F-критерия можно найти с помощью функции FРАСПОБР.
Поскольку F>F, уравнение регрессии следует признать значимым, т.е. его можно использовать для анализа и прогнозирования.
Также для оценки модели рассчитаем среднюю относительную ошибку аппроксимации по следующей формуле:
Eотн = 1/n∑|Yi-Yiprog|/Yi * 100%=15,95%
Средняя ошибка аппроксимации превышает пороговое значение, которое равно 8-10%. Это говорит о большом рассеянии эмпирических точек вокруг теоретической линии регрессии и свидетельствует о не очень хорошем качестве модели, однако по остальным показателям модель дала хорошие результаты.
Оценка влияния отдельных факторов на зависимую переменную на основе моделиУчитывая, что коэффициент регрессии невозможно использовать для непосредственной оценки влияния факторов на зависимую переменную из-за различия единиц измерения, используем коэффициент эластичности (Э) и бета-коэффициент, которые соответственно рассчитываются по формулам:
-0.150
1.218
-0.039
0.924
Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменяется зависимая переменная при изменении фактора на один процент.
Бета-коэффициент с математической точки зрения показывает, на какую часть величины среднего квадратического отклонения меняется среднее значение зависимой переменной с изменением независимой переменной на одно среднеквадратическое отклонение при фиксированном на постоянном уровне значении остальных независимых переменных.
Долю влияния фактора в суммарном влиянии всех факторов мож но оценить по величине дельта - коэффициентов (j):
Прогнозирование с применением уравнения регрессииПрогнозируемое значение переменной получается при подстановке в уравнение регрессии ожидаемой величины фактора .
Прогнозные значеня независимых переменнх Х могут быть заданы извне, могут быть получены по определенной методике расчета, определены с помощью методов экспертных оценок или вычислены на основе экстраполяционных методов (если исходные данные – временные ряды). Данный прогноз называется точечным.
Вероятность реализации точечного прогноза теоретически равна нулю. Поэтому рассчитывается средняя ошибка прогноза или доверительный интервал прогноза с достаточно большой надежностью.
доверительные интервалы, зависят от следующих параметров:
-
стандартной ошибки,
-
удаления от своего среднего значения ,
-
количества наблюдений n
-
и уровня значимости прогноза α.
В нашей задаче необходимо построить прогноз Объёма ВВП на 2014 и 2015 гг.
Сначала найдем прогнозные значения факторов Х. Так как исходные данные представлены временными рядами, то для получения прогнозных значений факторов построим корреляционно-регрессионные уравнения и по ним найдем прогнозные значения х (см. таблицу 9 ниже).
Вероятность того, что на практике ВВП будет таким, как указано в таблице 9 близка к нулю, поэтому необходимо рассчитать доверительный интервал по формуле:
Он будет приближенно равен 3130,7, т.е. интервальный прогноз на 2014-2015 гг. будет таким, как представлено в таблице 10 ниже.
Таблица 9. Прогноз ВВП России на 2014-2015 гг.
|
2010 I |
9 995,80 |
8,60 |
76,54 |
9242,954 |
|
II |
10 977,00 |
7,60 |
78,13 |
9559,17 |
|
III |
12 086,50 |
6,70 |
77,03 |
9497,733 |
|
IV |
13 249,30 |
6,70 |
86,65 |
10812,46 |
|
2011 I |
11 925,40 |
7,40 |
105,61 |
13334,28 |
|
II |
13 348,20 |
6,60 |
117,20 |
14997,94 |
|
III |
14 645,60 |
6,10 |
113,41 |
14528,55 |
|
IV |
15 880,40 |
6,10 |
109,32 |
13969,88 |
|
2012 I |
13 801,80 |
6,30 |
118,55 |
15211,29 |
|
II |
15 013,40 |
5,50 |
108,48 |
13913,65 |
|
III |
16 349,50 |
5,10 |
109,53 |
14097,19 |
|
IV |
17 434,30 |
5,10 |
110,29 |
14201,28 |
|
2013 I |
14 987,70 |
5,70 |
112,41 |
14431,91 |
|
II |
16 110,80 |
5,40 |
102,56 |
13114,43 |
|
III |
6,05 |
103,32 |
13154,17 |
|
|
IV |
5,99 |
104,69 |
13348,06 |
|
|
2014 I |
5,93 |
106,07 |
13541,95 |
|
|
II |
5,87 |
107,44 |
13735,84 |
|
|
III |
5,81 |
108,82 |
13929,73 |
|
|
IV |
5,75 |
110,20 |
14123,62 |
|
|
2015 I |
5,70 |
111,57 |
14317,5 |
|
|
II |
5,64 |
112,95 |
14511,39 |
|
|
III |
5,58 |
114,32 |
14705,28 |
|
|
IV |
5,52 |
115,70 |
14899,17 |
Таблица 10. Прогноз ВВП России на 2014-2015 гг.
|
Год |
ВВП факт |
ВВП модель |
Нижняя граница (95%) |
Верхняя граница (95%) |
|
2006 |
26917,1 |
31298,06 |
||
|
2007 |
33247,4 |
35744,62 |
||
|
2008 |
41276,9 |
48730,43 |
||
|
2009 |
38807,1 |
29020,67 |
||
|
2010 |
46308,6 |
39112,32 |
||
|
2011 |
55799,6 |
56830,65 |
||
|
2012 |
62599 |
57423,40 |
||
|
2013 |
31098,5 (полгода) |
54048,56 |
41525,75 |
66571,38 |
|
2014 |
55331,13 |
42808,31 |
67853,95 |
|
|
2015 |
58433,35 |
45910,53 |
70956,17 |
-
Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учеб. пособие – М.: Вузовский учебник, 2007, 2010.- 365 с.
-
Орлова И.В. Экономико-математическое моделирование. Практическое пособие по решению задач / И. В. Орлова; ВЗФЭИ. - М.: Вузовский учебник, 2004. - 144с
-
Эконометрика. Методические указания по выполнению контрольной работы для самост. работы студентов III курса (второе высш. образование) М. : ИНФРА-М; Вузовский учебник, 2007. – 72 с.
Таким образом, согласно полученной модели, объем ВВП России почти на 97% определяется ценой на нефть на мировом рынке энергоносителей. Это неудивительно, т.к. большая доля доходов Федерального бюджета приходится на поступления от продажи нефти за границу (НДПИ, экспортные пошлины и т.д.). Влияние же на ВВП таких факторов как сальдо торгового баланса, среднедушевые денежные доходы населения и расходы Федерального бюджета – это не что иное, как опосредованное влияние цен на нефть (как показано в работе, перечисленные выше показатели имеют чуть ли не функциональную взаимосвязь с мировой ценой на нефть).
Также полученная модель говорит о небольшом влиянии на ВВП России уровня безработицы в стране. Причем взаимосвязь между этими факторами обратная: при росте безработицы на 1% ВВП России падает почти на 100 млрд. руб. Эти данный согласуются с так называемым законом Оукена, согласно которому существует обратная взаимосвязь между уровнем безработицы и ВВП. Однако по данным Оукена (он исследовал ВНП США начала 60-х годов) при росте безработицы на 1%, ВВП США падал на 2,5%. В нашем случае 100 млрд. руб. составляют 0,15%. Такое слабое влияние безработицы на экономику связано все с той же зависимостью от цен на нефть: т.е. при росте безработицы и стабильных ценах на нефть, экономика тоже более склонна оставаться стабильной, чем замедляться или падать.
ПриложениеТаблица 1. Исходные данные.4
|
Квартал |
Объем ВВП в текущих ценах, млрд.руб. |
Уровень безработицы, % |
Среднедушевые денежные доходы населения, рублей в месяц |
Индекс потребительских цен, в % к предыдущему периоду |
Сальдо торгового баланса, млрд. долл. |
Расходы федерального бюджета, млрд. руб. |
Индекс промышленного производства, 1994 - 100% |
Цена нефти марки Brent, $ США |
|
1994 I |
88,00 |
6,80 |
116,90 |
140,10 |
1,90 |
17,00 |
100,00 |
13,97 |
|
II |
130,00 |
7,40 |
168,90 |
122,50 |
5,20 |
28,00 |
97,50 |
16,10 |
|
III |
168,00 |
7,70 |
223,20 |
119,10 |
6,10 |
41,20 |
97,84 |
16,76 |
|
IV |
225,00 |
7,80 |
316,40 |
153,40 |
3,70 |
60,20 |
96,02 |
16,55 |
|
1995 I |
235,00 |
8,00 |
351,60 |
142,80 |
5,50 |
37,00 |
95,98 |
16,88 |
|
II |
324,30 |
8,30 |
485,40 |
124,90 |
6,00 |
52,90 |
94,78 |
18,08 |
|
III |
421,10 |
8,70 |
575,60 |
115,20 |
4,60 |
66,70 |
102,03 |
16,21 |
|
IV |
448,10 |
9,10 |
646,90 |
113,00 |
3,70 |
119,00 |
99,29 |
16,98 |
|
1996 I |
425,30 |
9,20 |
674,90 |
110,00 |
4,00 |
67,20 |
99,25 |
18,57 |
|
II |
468,40 |
9,60 |
743,00 |
105,10 |
4,60 |
90,60 |
90,67 |
19,56 |
|
III |
548,90 |
9,70 |
761,50 |
100,80 |
4,80 |
80,60 |
102,62 |
21,01 |
|
IV |
565,20 |
9,90 |
880,70 |
104,60 |
8,10 |
117,80 |
101,52 |
23,62 |
|
1997 I |
512,40 |
10,30 |
829,40 |
105,30 |
5,10 |
79,10 |
100,38 |
20,93 |
|
II |
555,10 |
10,80 |
929,90 |
103,00 |
3,10 |
97,30 |
93,27 |
18,11 |
|
III |
634,20 |
10,90 |
929,50 |
100,50 |
3,10 |
98,80 |
105,00 |
18,58 |
|
IV |
640,80 |
11,20 |
1 042,20 |
101,80 |
3,60 |
134,10 |
103,00 |
18,56 |
|
1998 I |
550,90 |
11,60 |
835,10 |
103,00 |
0,10 |
80,80 |
97,07 |
12,94 |
|
II |
602,50 |
11,50 |
881,00 |
101,00 |
1,20 |
93,40 |
87,39 |
12,49 |
|
III |
675,50 |
11,60 |
932,70 |
143,80 |
5,80 |
74,90 |
91,48 |
12,40 |
|
IV |
800,70 |
12,80 |
1 341,40 |
123,30 |
9,30 |
139,80 |
116,41 |
10,82 |
|
1999 I |
901,30 |
13,90 |
1 259,10 |
116,00 |
6,20 |
108,30 |
104,06 |
11,37 |
|
II |
1 101,50 |
13,10 |
1 514,70 |
107,30 |
7,00 |
163,80 |
90,60 |
15,53 |
|
III |
1 373,10 |
12,10 |
1 632,50 |
105,60 |
9,40 |
162,10 |
104,87 |
20,75 |
|
IV |
1 447,30 |
12,40 |
2 015,60 |
104,00 |
13,50 |
230,50 |
104,90 |
24,08 |
|
2000 I |
1 527,40 |
12,10 |
1 688,10 |
103,90 |
13,90 |
191,50 |
102,54 |
26,91 |
|
II |
1 696,60 |
10,60 |
1 970,00 |
105,40 |
15,10 |
213,90 |
102,90 |
26,90 |
|
III |
2 037,80 |
9,90 |
2 152,20 |
104,20 |
15,50 |
226,80 |
101,99 |
30,66 |
|
IV |
2 043,80 |
9,80 |
2 582,90 |
105,30 |
15,70 |
321,90 |
98,95 |
29,69 |
|
2001 I |
1 900,90 |
10,00 |
2 267,50 |
107,20 |
14,30 |
268,80 |
101,38 |
25,80 |
|
II |
2 105,00 |
9,00 |
2 950,40 |
105,30 |
12,60 |
310,00 |
95,90 |
27,31 |
|
III |
2 487,90 |
8,60 |
3 193,20 |
101,10 |
12,36 |
350,80 |
104,54 |
25,30 |
|
IV |
2 449,80 |
8,80 |
3 649,60 |
104,10 |
8,98 |
396,10 |
97,33 |
19,45 |
|
2002 I |
2 269,00 |
8,50 |
3 219,70 |
105,40 |
9,55 |
364,40 |
100,06 |
21,14 |
|
II |
2 528,40 |
7,80 |
3 735,20 |
103,40 |
11,53 |
463,90 |
90,22 |
25,07 |
|
III |
3 021,10 |
7,40 |
4 012,30 |
101,20 |
13,18 |
503,30 |
105,19 |
27,00 |
|
IV |
3 015,70 |
8,30 |
4 785,10 |
104,30 |
12,08 |
714,40 |
94,77 |
26,93 |
|
2003 I |
2 892,00 |
9,30 |
4 353,90 |
105,20 |
15,12 |
491,60 |
106,90 |
31,22 |
|
II |
3 112,50 |
8,70 |
4 916,80 |
102,60 |
13,50 |
568,10 |
92,00 |
26,27 |
|
III |
3 603,80 |
8,30 |
5 147,80 |
100,60 |
15,33 |
597,70 |
105,79 |
28,45 |
|
IV |
3 676,80 |
8,30 |
6 204,80 |
103,10 |
15,89 |
701,20 |
95,52 |
29,43 |
|
2004 I |
3 527,70 |
9,10 |
5 526,20 |
103,50 |
17,38 |
412,80 |
105,87 |
32,03 |
|
II |
3 938,20 |
8,00 |
5 964,20 |
102,50 |
20,23 |
630,70 |
94,44 |
35,52 |
|
III |
4 589,60 |
7,40 |
6 345,30 |
101,80 |
23,54 |
652,40 |
101,61 |
41,65 |
|
IV |
4 723,30 |
8,10 |
7 711,20 |
103,30 |
24,77 |
861,90 |
113,21 |
43,97 |
|
2005 I |
4 458,60 |
8,30 |
6 567,80 |
105,30 |
23,80 |
671,10 |
68,77 |
47,97 |
|
II |
5 077,90 |
7,50 |
7 748,60 |
102,50 |
29,82 |
773,10 |
96,36 |
51,66 |
|
III |
5 845,20 |
7,20 |
8 129,50 |
100,60 |
31,92 |
1 075,50 |
109,01 |
61,65 |
|
IV |
6 228,10 |
7,40 |
9 841,20 |
102,10 |
30,73 |
992,50 |
96,78 |
56,86 |
|
2006 I |
5 792,90 |
7,80 |
8 171,50 |
105,00 |
35,66 |
823,20 |
99,73 |
61,79 |
|
II |
6 368,10 |
7,50 |
9 899,40 |
101,10 |
36,84 |
1 031,50 |
111,42 |
69,53 |
|
III |
7 275,80 |
6,80 |
10 217,70 |
101,00 |
36,64 |
1 011,80 |
100,51 |
69,73 |
|
IV |
7 480,30 |
6,70 |
12 274,30 |
101,70 |
25,17 |
1 414,80 |
93,48 |
59,55 |
|
2007 I |
6 780,20 |
7,00 |
9 930,90 |
103,40 |
27,59 |
945,60 |
101,42 |
57,71 |
|
II |
7 767,50 |
6,20 |
11 932,50 |
102,20 |
29,21 |
1 224,10 |
108,28 |
68,59 |
|
III |
8 902,70 |
5,70 |
12 667,10 |
101,80 |
29,08 |
1 294,60 |
88,42 |
74,76 |
|
IV |
9 797,00 |
5,70 |
15 605,90 |
104,10 |
37,64 |
2 518,70 |
107,74 |
89,05 |
|
2008 I |
8 877,70 |
6,70 |
12 213,00 |
104,80 |
48,63 |
1 332,70 |
101,15 |
97,02 |
|
II |
10 238,30 |
5,80 |
14 749,70 |
103,80 |
51,19 |
1 662,90 |
106,63 |
123,86 |
|
III |
11 542,00 |
5,80 |
15 579,30 |
101,70 |
51,45 |
1 598,60 |
93,96 |
112,12 |
|
IV |
10 618,90 |
6,90 |
16 904,50 |
102,40 |
26,36 |
2 976,70 |
47,81 |
52,55 |
|
2009 I |
8 334,60 |
8,90 |
14 065,10 |
105,40 |
20,08 |
1 762,40 |
169,52 |
44,66 |
|
II |
9 244,80 |
8,70 |
16 967,90 |
101,90 |
21,67 |
2 131,40 |
105,96 |
59,66 |
|
III |
10 411,30 |
8,00 |
16 730,60 |
100,60 |
34,76 |
2 547,90 |
106,50 |
68,14 |
|
IV |
10 816,40 |
7,90 |
19 833,30 |
100,70 |
36,77 |
3 195,10 |
97,20 |
74,86 |
|
2010 I |
9 995,80 |
8,60 |
16 146,40 |
103,20 |
45,28 |
2 199,50 |
99,80 |
76,54 |
|
II |
10 977,00 |
7,60 |
18 690,00 |
101,20 |
38,12 |
2 186,70 |
114,74 |
78,13 |
|
III |
12 086,50 |
6,70 |
18 549,40 |
101,80 |
28,10 |
2 315,00 |
99,69 |
77,03 |
|
IV |
13 249,30 |
6,70 |
22 456,00 |
102,40 |
35,60 |
3 414,40 |
92,45 |
86,65 |
|
2011 I |
11 925,40 |
7,40 |
17 710,60 |
103,80 |
47,00 |
2 214,70 |
104,69 |
105,61 |
|
II |
13 348,20 |
6,60 |
20 417,60 |
101,10 |
51,20 |
2 388,20 |
112,58 |
117,20 |
|
III |
14 645,60 |
6,10 |
20 512,30 |
99,70 |
45,20 |
2 479,20 |
97,97 |
113,41 |
|
IV |
15 880,40 |
6,10 |
24 535,00 |
101,30 |
53,50 |
3 853,10 |
92,63 |
109,32 |
|
2012 I |
13 801,80 |
6,30 |
18 863,30 |
101,50 |
59,00 |
3 036,50 |
100,01 |
118,55 |
|
II |
15 013,40 |
5,50 |
22 262,00 |
101,70 |
49,30 |
2 893,20 |
122,98 |
108,48 |
|
III |
16 349,50 |
5,10 |
23 013,60 |
101,90 |
38,50 |
2 784,50 |
100,70 |
109,53 |
|
IV |
17 434,30 |
5,10 |
27 475,90 |
101,40 |
45,50 |
4 176,50 |
94,88 |
110,29 |
|
2013 I |
14 987,70 |
5,70 |
21 583,60 |
101,90 |
48,30 |
3 167,80 |
103,14 |
112,41 |
|
II |
16 110,80 |
5,40 |
24 586,30 |
101,60 |
42,40 |
2 722,00 |
102,48 |
102,56 |
1 http://lenta.ru/news/2013/05/22/below/
2 http://www.vedomosti.ru/companies/news/9797111/ceraweek_rossijskie_neftyaniki_pozhalovalis_na_nalogi
3 http://www.faito.ru/news/1261920593/
4 Сайт "Федеральная служба государственной статистики" (URL: http://www.gks.ru/) и сайт http://inflationdata.com.