аспирант с 01.01.2021 по 01.01.2025
Отделение по Еврейской автономной области Дальневосточного главного управления Центрального банка Российской Федерации
сотрудник
Россия
сотрудник
Россия
В статье на примере Еврейской автономной области (ЕАО) предложен практический механизм интеграции современных эконометрических моделей прогнозирования — модели векторной авторегрессии (VAR) для инфляции и оценки разрыва выпуска на основе фильтра Ходрика-Прескотта — в систему индикативного планирования региона. Проведен сравнительный анализ точности прогнозов, полученных с помощью эконометрических моделей, и официальных плановых показателей. Показано, что использование VAR-модели позволяет снизить ошибку прогноза индекса потребительских цен в 4 раза по сравнению с традиционными методами. На основе оценки отклонения фактического объёма производства от его потенциального уровня (+2.3% в 2023 г.) сформулированы рекомендации по корректировке инвестиционной и бюджетной политики региона в сторону сдерживания инфляционных рисков и сокращения текущих расходов. Разработанная методика позволяет повысить адаптивность и эффективность индикативного планирования, обеспечивая переход от реактивного к проактивному управлению региональной экономикой на основе данных. Рекомендации, сформулированные в статье, носят исключительно исследовательский характер и не предполагают какого-либо вмешательства в процесс принятия решений региональными органами власти со стороны авторов. Настоящая статья отражает личную позицию авторов. Содержание и результаты данного исследования не следует рассматривать, в том числе цитировать в каких-либо изданиях, как официальную позицию Банка России или указание на официальную политику или решения регулятора. Любые ошибки в данном материале являются исключительно авторскими. Все права защищены. Воспроизведение представленных материалов допускается только с разрешения автора.
индикативное планирование, эконометрическое прогнозирование, модель векторной авторегрессии (VAR), разрыв выпуска, фильтр Ходрика-Прескотта, Еврейская автономная область, региональная экономическая политика, точность прогнозов
1. Балацкий Е. В., Екимова Н. А. Методы оценки потенциального ВВП в условиях структурных сдвигов // Экономика и математические методы. 2023. Т. 59. № 2. С. 45–60.
2. Гранберг А. Г. Моделирование народнохозяйственных процессов. — М.: Экономика, 2004.
3. Долгих Е.А., Кудряшова Т.В. Прогнозирование инфляции на уровне региона в краткосрочном периоде на основе использования модели векторной авторегрессии // BENEFICIUM. 2023. № 2(47). С. 41-56.
4. Капелюшников Р. И. Инфляция и рынок труда: региональные аспекты // Вопросы экономики. 2023. № 8. С. 12–30.
5. Лагулова Е. С., Кулагина О. В. Модели векторной авторегрессии в прогнозировании инфляционных процессов на региональном уровне (на примере Еврейской автономной области) // Власть и управление на Востоке России. 2024. № 3. С. 55-67.
6. Лагулова Е. С., Кулагина О. В. Оценка разрыва в выпуске продукции в Еврейской автономной области // Власть и управление на Востоке России. 2025. № 3. С. 88–102.
7. Правительство Еврейской автономной области. Постановление от 24.10.2022 №445-пп «О прогнозе социально-экономического развития Еврейской автономной области на 2023 год и на плановый период 2024 и 2025 годов». URL: http://publication.pravo.gov.ru/document/7900202210310002
8. Правительство Еврейской автономной области. «Прогноз социально-экономического развития Еврейской автономной области на 2024–2026 годы». URL: https://www.eao.ru/o-eao/sotsialno-ekonomicheskoe-razvitie-eao-/prognoz-sotsialno-ekonomicheskogo-razvitiya/
9. Правительство Еврейской автономной области. «Стратегия пространственного развития Еврейской автономной области до 2035 года». 2020.
10. Ульянова Н. Н., Чернышева А. В. Применение HP-фильтра для оценки циклических колебаний в малых регионах России // Региональная экономика: теория и практика. 2023. № 12. С. 88–102.
