XI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2019

Сегодня инфляция - это проблема, которой подвержены все экономики мира: от развивающихся до развитых. В России инфляция - неизменный спутник экономического развития с самого начала её новой истории (с начала 90-х годов). Инфляция оказывает влияние на большинство экономических показателей, без снижения уровня инфляции невозможно достичь социально -экономического процветания.

Широко применяемым методом оценки влияния инфляции на социально-экономические показатели является корреляционно-регрессионный анализ, который предполагает построение эконометрических уравнения различного вида и расчет их статистических характеристик.

В качестве показателя характеризующего инфляцию во многих странах используют индекс потребительских цен. В качестве основных социально-экономических показателей мы рассматривали валовой региональный продукт, безработицу, объем промышленного производства, индекс валового регионального продукта, индекс безработицы, индекс объема промышленного производства. Объектом исследования являются показатели регионов России за 2010-2016гг.

Расчеты показали, что модели характеризующие влияние инфляции на индексы основных социально-экономических показателей оказались не очень высокого качества. Среди остальных зависимостей наиболее статистически значимыми показали модели характеризующие связь между индексом потребительских цен (Х), уровнем безработицы (Y1) и объемом промышленного производства (Y2). Согласно полученным статистическим характеристикам (коэффициент детерминации, критерий Фишера, критерии Стьюдента, стандартная ошибка) для анализа связей и зависимостей между инфляцией и экономическими показателями РФ, РД и Ставропольского края отобрали эконометрические модели линейного и степенного вида. Во-первых, для этих двух типов статистические характеристики моделей оказались наилучшими; во-вторых, параметрам линейной и степенной модели легко давать экономическую интерпретацию.

В табл.1 представлены результаты расчетов для зависимостей между темпами инфляции (Х) и основными показателями РФ, РД, Ставропольского края (Y1,Y2) по данным за 2010-2016гг.

Анализ представленных в таб. 1 статистических характеристик показывает, что все модели линейного типа оказались статистически незначимыми. Коэффициенты детерминации близки к нулю, а статистика Фишера и Стьюдента ниже критических значений.

Таблица 1.

Параметры и статистические характеристики линейных регрессионных зависимостей социально-экономических показателей регионов РФ от индекса потребительских цен.

Статистические характеристики	Зависимости
	РФ		РД		Ставропольский край
	Y1 от Х	Y2 от Х	Y1 от Х	Y2 от Х	Y1 от Х	Y2 от Х
Свободный член a	7415,0	-1877890,8	79,9	39786,6	46,9	2673,4
Коэффициент регрессии b	-27,4	103244,3	0,7	-184,0	0,3	50,9
t-статистика для постоянной a	0,003	0,003	0,003	0,006	0,003	0,003
t-статистика для коэффициента b	0,31	0,36	0,34	0,64	0,35	0,37
Коэффициент детерминации r^2	0,02	0,03	0,02	0,08	0,02	0,03
F-статистика	0,10	0,13	0,12	0,40	0,12	0,14

Низкое качество полученных моделей связано с наличием в исходных данных аномальных значений. Если рассмотреть период с 2006–2008гг., то можно заметить резкий рост инфляции, безусловно, данный рост был связан с мировым экономическим кризисом 2008г. Кроме того в 2014-2015гг. инфляции также увеличилась почти в 2 раза, причиной этому послужила динамика курса валюты, которая в свою очередь была связана с изменением цены на нефть. Анаомальные значения временных рядов принято исключать из исходной выборки. В соответствии с этим, были рассчитаны модели без критических точек (РФ и РД 2007, 2014-2015гг., Ставропольский край 2010г., 2015г.). Результаты расчетов представлены в таб. 2.

Таблица 2.

Параметры и статистические характеристики линейных регрессионных зависимостей социально-экономических показателей регионов РФ от индекса потребительских цен.

Статистические характеристики	Зависимости
	РФ		РД			Ставропольский край
	Y1 от Х	Y2 от Х		Y1 от Х	Y2 от Х		Y1 от Х	Y2 от Х
Свободный член a	-34620,2	154047423,1		-262,4	85794,0		271,5	-38742,8
Коэффициент регрессии b	367,6	-1361276,0		4,0	-622,5		-1,8	443,8
t-статистика для постоянной a	0,020	0,030		0,030	0,020		0,030	0,020
t-статистика для коэффициента b	1,97	3,01		3,38	2,44		2,95	2,00
Коэффициент детерминации r^2	0,57	0,75		0,79	0,67		0,74	0,57
F-статистика	3,90	9,06		11,45	5,96		8,72	4,01

Анализ статистических характеристик из таб. 2 показывает, что все модели линейного типа оказались статистически значимыми, об этом свидетельствуют коэффициенты детерминации r^2 и F-статистика.

Первая модель характеризует зависимость уровня безработицы от инфляции, вторая уровень промышленного производства от инфляции. Степень статистической зависимости между показателями характеризует коэффициент детерминации r2 , чем ближе этот показатель к 1 тем теснее связь между признаками. Коэффициенты детерминации варьируются в пределах 0,57-0,79.

Так, в зависимостях для РФ в целом коэффициенты детерминации довольно высокие и равняются 57% и 75% соответственно. Это говорит о том, что с помощью полученных моделей можно описывать зависимость уровня безработицы и объема промышленного производства от инфляции. Коэффициенты регрессии в модели Y2 от Х получились отрицательными, что свидетельствует об обратной зависимости между признаками. Эти закономерности согласуются с выводами о том, что высокая инфляция оказывает негативное влияние на экономический рост и промышленное производство. В модели Y1 от Х коэффициент регрессии положительный – это значит чем выше инфляция тем выше и уровень безработицы в регионах России.

Рассмотрим и проанализируем модели.

Коэффициент детерминации в модели для РД Y1 от Х довольно высокий и равняется 79% по сравнению с РФ (57% ) и Ставропольским краем (74%). Это говорит о том, что в данном регионе зависимость безработицы от инфляции значительно выше. Также как и в РФ коэффициенты регрессии во второй модели отрицательный, т.е. высокая инфляция также оказала негативное влияние на экономический рост.

Рассмотрим и проанализируем модели

Также как и в РД коэффициент детерминации в модели Y от Х для Ставропольского края довольно высокий и равняется 74%. Коэффициент регрессии в модели Y2 от Х получился отрицательным, т.е. высокая инфляция оказала негативное влияние на безработицу.

На представленном ниже графике прослеживается высокая зависимость анализируемого показателя во времени.

Рисунок 1. Динамика индекса потребительских цен регионов России за 2005-2016гг.

Мы можем наблюдать, что в последнее время инфляция в целом по России существенно замедлилась, однако, несмотря на это, проблема роста уровня цен не потеряла своей актуальности. В таблице 3 приведены модели временных рядов, характеризующие динамику индекса потребительских цен в РФ, РД и Ставропольском крае.

Коэффициент регрессии m показывает среднее изменение результативного показателя (в единицах измерения y) с повышением или понижением величины фактора x на единицу его измерения.

Таблица 3.

Модели временных рядов индекса потребительских цен регионов России.

РФ	РД	Ставропольский край
y = -0,4739x + 1060,3 R² = 0,8705=87%	y = -0,6011x + 1316,1 R² = 0,6545 =65%	y = -0,431x + 973,66 R² = 0,5664=57%
m=-0,4739	m=-0,6011	m=-0,431
b=1060,3	b=1316,1	b=973,66

Коэффициент b формально показывает прогнозируемый уровень y, но только в том случае, если x=0 находится близко с выборочными значениями.

Связь между y и x определяет знак коэффициента регрессии m (если >0 - прямая связь, иначе - обратная). В нашем примере связь обратная. Коэффициент корреляции R² получился высоким, это свидетельствует о статистической значимости тенденции сокращения уровня инфляции.

Список использованной литературы:

Адамадзиев К.Р., Адамадзиева А.К. Связи, зависимости и динамические тенденции в экономике регионов: оценка методами математического и компьютерного моделирования // Открытое образование. № 2-2, 2011. С. 297-301.

Магомедгаджиев Ш.М., Гаджиев Н.К. Анализ научно-технического и инновационного развития субъектов СКФО //Открытое образование. № 2-2, 2011 С. 301 3.

Регионы России. Социально-экономические показатели. 2016: Стат. сб. / Росстат. − М., 2016.

Код для цитирования: Скопировать