Эконометрическое моделирование формирования Фонда национального благосостояния - Студенческий научный форум

XIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2021

Эконометрическое моделирование формирования Фонда национального благосостояния

Карлинская М.С. 1
1Финансовый университет при Правительстве РФ
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

В связи с экономическим кризисом, вызванным пандемией коронавирусной инфекции, национальные экономики государств столкнулись с обширным рядом экономических проблем. Одна из таких проблем – острый дефицит федерального бюджета. В нашей стране данная проблема является наиболее актуальной в связи с тем, что достаточно большую долю доходов бюджета (в среднем около 40%) составляют нефтегазовые доходы, которые резко упали ввиду снижения цены барреля нефти и роста курса доллара. Кроме финансирования основных направлений расходов федерального бюджета, нефтегазовые доходы также являются источником финансирования Фонда национального благосостояния (ФНБ).

Фонд национального благосостояния – это созданный в 2008 году российский государственный резервный фонд. ФНБ предназначен для обеспечения софинансирования добровольных пенсионных накоплений граждан России, а также для обеспечения сбалансированности (покрытия дефицита) бюджета Пенсионного фонда Российской Федерации [4].

Цель данного исследования – провести эконометрический анализ факторов, влияющих на объём ФНБ. Для достижения поставленной цели необходимо выполнение следующих задач:

построить спецификацию эконометрической модели;

собрать числовую статистику по всем основным переменным модели;

поэтапно провести эконометрический анализ построенной модели;

сделать соответствующие выводы по результатам исследования.

Материалом для проведения исследования являются учебное пособие «Эконометрика» В.А. Бывшева, официальный сайт Министерства финансов Российской Федерации и иные. Основной метод исследования – эконометрическое моделирование.

Актуальность темы данной работы обусловлена необходимостью привлечения средств для финансирования резко упавшего объёма финансовых ресурсов ФНБ ввиду падения нефтегазовых доходов России и использования средств фонда на покрытие острого бюджетного дефицита. Следовательно, для этого необходимо провести анализ факторов, оказывающих наибольшее влияние на объём данного фонда.

Так как Фонд национального благосостояния формируется в основном за счёт дополнительных нефтегазовых доходов федерального бюджета, требуется выяснить, какие факторы оказывают влияние на величину этих доходов. Согласно статье 96.6 Бюджетного кодекса Российской Федерации «при прогнозировании нефтегазовых доходов федерального бюджета используются среднегодовая цена на нефть сырую марки «Юралс», среднегодовая экспортная цена на газ природный и среднегодовой обменный курс доллара США к рублю» [2]. Первоначально данные факторы были включены в спецификацию модели. Однако, в процессе проверки спецификации на возможные ошибки, выяснено, что данные объясняющие переменные не являются значимыми для рассматриваемой модели. Это обусловлено тем, что вышеперечисленные факторы сами являются объясняемыми переменными и зависят от курса доллара к рублю.

Таким образом, в процессе анализа и в соответствии с этапами построения эконометрических моделей построена следующая спецификация модели, в которой объясняющие переменные значимы:

где

– объём ФНБ;

– курс доллара (USD/RUB);

– курсовая разница от переоценки активов в иностранной валюте.

Для модели собрана статистическая информация об ежемесячных объёмах ФНБ и величинах курсовых разниц от переоценки активов в иностранной валюте на официальном сайте Министерства финансов России [5], а также данные о курсах доллара [3] с января 2011 года по октябрь 2020, в результате чего сформирована выборка объёмом n = 118 наборов данных. Однако были обнаружены выбросы, после устранения которых объём выборки стал равным 89. В качестве контролирующей выбрана выборка в размере около 5% от общего объёма. Таким образом, обучающая выборка равна 85, а контролирующая 4 наборам данных.

На следующем этапе исследования с помощью R- и F-тестов проверено качество спецификации, рассчитан скорректированный коэффициент детерминации, который равен 0,9841. Это позволяет сделать вывод о том, что качество спецификации очень высокое, и эндогенная переменная «объём Фонда национального благосостояния» на 98,41% объясняется курсом доллара и курсовой разницей от переоценки активов в иностранной валюте. С помощью теста Голдфелда-Квандта выяснено, что случайные остатки являются гетероскедастичными, то есть дисперсия случайных возмущений не является постоянной во всех наблюдениях. Тест Дарбина-Уотсона показал, что случайные остатки имеют положительную автокорреляцию, то есть прямую зависимость между собой. При нарушении гомоскедастичности и наличии автокорреляции случайных остатков для оценки параметров модели необходимо применить не обычный МНК, а ОМНК – обобщённый метод наименьших квадратов.

Для реализации вышеуказанного метода первоначально был посчитан коэффициент корреляции различными способами (алгоритмом Хилдрета-Лу, алгоритмом Дарбина в Excel). Наиболее точно значение получено с использованием инструмента «Поиск решения»: коэффициент корреляции равен 0,95. Затем проведена оценка параметров модели с помощью ОМНК и получена оценённая модель в следующем виде:

Таким образом, давая экономическую интерпретацию полученным оценкам параметров, можно сделать следующие выводы:

1. показывает, что при увеличении курса доллара на 1 руб. и неизменном значении курсовой разницы от переоценки активов в иностранной валюте объём ФНБ увеличится на 132,9 млрд руб.;

2. показывает, что при росте величины курсовой разницы от переоценки активов в иностранной валюте на 1 млрд руб. и неизменном курсе доллара объём ФНБ увеличится на 0,56 млрд руб.

Важно отметить, что среднеквадратические ошибки полученных оценок достаточно большие в сравнении с числовыми значениями самих оценок коэффициентов, поэтому весьма вероятно, что они не являются оптимальными.

3. степень влияния случайных факторов на объём ФНБ в среднем относительно невысокая, так как значение , равное 526,03, за исключением нескольких случаев не превышает значений .

Заключительным этапом анализа стала проверка адекватности модели методом интервального прогнозирования, который показал, что все значения эндогенных переменных из контролирующей выборки попадают в доверительные интервалы, что позволяет сделать вывод об адекватности анализируемой эконометрической модели.

Таким образом, в процессе данного исследования отобраны факторы, влияющие на формирование Фонда национального благосостояния, на основании чего построена эконометрическая модель и поэтапно проведён её анализ. Результатом работы является адекватная эконометрическая модель, которая может применяться для прогнозирования объёма финансовых ресурсов, аккумулируемых в таком стратегически важном государственном фонде, как Фонд национального благосостояния, в зависимости от курса доллара и курсовой разницы от переоценки активов в иностранной валюте.

Список литературы:

Бывшев В.А. Эконометрика: учеб. пособие / В.А. Бывшев. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 480 с.

«Бюджетный кодекс Российской Федерации» от 31.07.1998 N 145-ФЗ (ред. от 22.12.2020) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2021). Статья 96.6. Нефтегазовые доходы федерального бюджета [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_19702/6e2487a3dc9a01fd4c4697ab318177cebf6a7e8c/ (дата обращения: 08.02.2021)

Курс доллара по годам. Таблица [Электронный ресурс]. URL: http://fincan.ru/articles/106_kurs-dollara-po-godam-tablica/ (дата обращения: 07.02.2021)

Фонд национального благосостояния. Предназначение [Электронный ресурс]. URL: https://minfin.gov.ru/ru/perfomance/nationalwealthfund/mission/ (дата обращения: 08.02.2021)

Фонд национального благосостояния. Статистика [Электронный ресурс]. URL: https://minfin.gov.ru/ru/perfomance/nationalwealthfund/statistics/?id_65=27068-obem_fonda_natsionalnogo_blagosostoyaniya (дата обращения: 10.02.2021)

Просмотров работы: 7