П Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАРОДНОГО ХОЗЯЙСТВА и
ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ
при Президенте Российской Федерации»
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ
НАПРАВЛЕНИЕ 38.04.01 ЭКОНОМИКА
МАГИСТЕРСКАЯ ПРОГРАММА «ЭКОНОМИКА И ФИНАНСЫ»
Группа ЭиФ-2014
Кафедра «Макроэкономики»
Допустить к защите
заведующий кафедрой «Макроэкономики»
__________________________ Н.Л. Шагас
«____» _______________201
г.
МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ
МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНФЛЯЦИИ НА ОСНОВЕ СЕМАНТИЧЕСКОГО
АНАЛИЗА ИНФЛЯЦИОННЫХ ОЖИДАНИЙ
студент-магистрант
Береснева Дарья Дмитриевна
/
/
(подпись)
научный руководитель диссертации
к.ф-м.н., доцент Александров Михаил Аронович
/
/
(подпись)
консультант
к.э.н., доцент Шагас Наталия Леонидовна
/
/
/
/
(дата)
/
(подпись)
МОСКВА 2016 г.
/
(дата)
(подпись)
консультант
к.т.н., с.н.с. Кошулько Алексей Анатольевич
/
(дата)
/
(дата)
2
Оглавление
Введение.................................................................................................................................. 4
1 Инфляция и инфляционные ожидания (обзор) ................................................................ 9
1.1. Определение и методики расчёта инфляции ............................................................... 9
1.1.1 Определение инфляции .............................................................................................. 9
1.1.2 Виды инфляции ......................................................................................................... 10
1.1.3 Методы расчёта инфляции ....................................................................................... 11
1.1.4 Последствия инфляции ............................................................................................. 12
1.1.5 Антиинфляционная политика государства ............................................................. 13
1.2 Таргетирование инфляции ........................................................................................... 13
1.3 Теория инфляционных ожиданий: основные современные концепции .................. 17
1.3.1 Основные концепции формирования ожиданий экономическими агентами ..... 18
Выводы ................................................................................................................................. 22
2 Предобработка экспериментальных данных .................................................................. 24
2.1 Методика сбора данных инфляционных ожиданий. Экспертный опрос ................ 24
2.2.1 Исследования банка России ..................................................................................... 24
2.2.2 Исследования ВЦИОМ ............................................................................................. 25
2.2 Мнения экспертов, материалы Интернет изданий..................................................... 26
2.3 Семантический анализ экспертных оценок ................................................................ 27
Выводы ................................................................................................................................. 31
3 Построение динамических моделей ................................................................................ 33
3.1 Метод Группового Учета Аргументов ........................................................................ 33
3.1.1 Применение МГУА ................................................................................................... 33
3.2 Программная оболочка GMDH Shell .......................................................................... 37
3.3 Воздействие инфляционных ожиданий на инфляцию .............................................. 38
3.3.1 Базовая модель .......................................................................................................... 38
3.3.2 Гибридная модель ..................................................................................................... 39
3.4 Влияние экспертных прогнозов на уровень инфляции ............................................. 40
3.4.1 Базовая модель .......................................................................................................... 40
3.4.2. Гибридная модель .................................................................................................... 42
3.5 Влияние экспертных прогнозов на уровень инфляционных ожиданий .................. 43
3.5.1 Базовая модель .......................................................................................................... 43
3
3.5.2 Гибридная модель ..................................................................................................... 44
Выводы ................................................................................................................................. 45
Заключение ........................................................................................................................... 47
Список литературы .............................................................................................................. 49
4
Введение
Актуальность исследования
Последнее время сокращение инфляции в России является одной из главных задач
Центрального Банка, о чём можно судить из отчётов банка по основным направлениям
единой государственной кредитно-денежной политики начиная с 2006 года.
Для того, чтобы оценить эффективность любой антиинфляционной стратегии
кредитно-денежной политики центрального банка, важно знать, на что полагаются
экономические агенты при формировании инфляционных ожиданий. Это необходимо, так
как при проведении кредитно-денежной политики инфляционные ожидания выступают в
роли индикатора качества действий органов регулирования. Кроме того, в рыночных
условиях современной экономики инфляционные ожидания населения являются одним из
основных факторов будущей динамики цен, тем самым выступая в роли инструмента
центрального банка для анализа экономической ситуации и прогнозирования инфляции.
Впервые информация об инфляционных ожиданиях в России была опубликована в
начале 2008 года Центром макроэкономических исследований Сбербанка России. Отчёты
представляли собой информацию о вкладе, который вносили ожидания инфляции в процесс
её формирования вкупе с иными факторами. В последние несколько лет, а именно начиная
с 2013 года, Центральный Банк России напрямую занялся изучением и анализом
инфляционных ожиданий посредством опросов населения, результаты которых доступны в
открытом доступе.
Широко известно, что успех поддержания стабильного уровня цен в большой степени
зависит от возможности политического режима контролирования инфляционных ожиданий
(Blinder A. S. et al. How Do Central Banks Talk? Geneva Reports on the World Economy No. 3
//International Center for Monetary and Banking Studies. – 2001.). Важность формирования и
отслеживания инфляционных ожиданий на постоянной основе подчеркивается в
исследовании Европейского центрального банка (Cunningham R. et al. Inflation expectations
and the conduct of monetary policy: A review of recent evidence and experience //Bank of Canada
Review. – 2010. – Т. 2010. – №. Spring. – С. 13-25.). По словам исследователей это
необходимо, так как ожидаемые изменения экономических показателей могут оказывать
существенное влияние на поведение экономических агентов. Кроме того, ориентированной
на стабилизацию цен кредитно-денежной политике нужны рычаги давления на ожидания
5
экономических агентов для предупреждения возникновения возможных экономических
рисков.
На сегодняшний день предложено несколько способов регулировки инфляционных
ожиданий. Так, в своей работе А. Лолейт (Лолейт А. Инфляционные ожидания
экономических агентов в России //Policy. – 2009. – №. 5. – С. 75-90.) отмечает влияние
публикуемых официальных прогнозов инфляции Центральным Банком на ожидания
инфляции населения. С помощью таких публикаций автор рекомендует государственным
органам увеличивать давление на инфляционные ожидания экономических агентов. В
работе Д. Тычинского (Тычинский Д.В. Влияние социальных ожиданий на процесс
инфляции в России: дис. … канд.соц.наук, 22.00.08:27.05.10/Тычинский Дмитрий
Валериевич.-М.,2010) так же отмечается влияние на инфляционные ожидания населения
официальных прогнозов по инфляции на год, с выделением квартальных (месячных)
планов, и предлагается освещать эти прогнозы не только на официальных источниках
информации, но и с помощью общедоступных СМИ. Автор утверждает, что «для
современной России инфляционные ожидания - это тот фактор, который присутствует
всегда при формировании инфляции (в отличие от остальных факторов). Так, в 2006-2008
гг. доля инфляционных ожиданий в процессе формирования инфляции колебалась в районе
40% (в 2006-2007 годах оставался в районе 40%, но в 2008 г. они резко возросли, оттеснив
на второй план монетарные факторы. По итогам 2008 г. достигнув уровня в 67%), в 2009 г.
(в 1кв. 2009г. фактор инфляционных ожиданий внес вклад порядка 50%). Ожидания
оказывают реальное влияние на инфляции и экономику в целом, на принятие решений
населением,
органами
государственной
власти.
Поэтому
важной
составляющей
антиинфляционной кампании должна быть политика, направленная на снижение
инфляционных ожиданий.
В данном исследовании предлагается дополнить существующие рычаги влияния
непосредственно на инфляционные ожидания населения ещё одним механизмом,
показавшим положительные результаты в рамках настоящей работы, и опирающимся на
семантический анализ высказываний экспертов и аналитиков в СМИ. В свете
вышесказанного представленная тематика, несомненно, актуальна.
Работа направлена на привлечение внимания к инфляционным ожиданиям, а помимо
прочего, на то, что не следует концентрироваться на одних лишь только экономических
аспектах этого явления, а также нужно обращать внимание на социальные аспекты
ожиданий. Таким образом, предлагается учитывать косвенную информацию, которая
может также оказывать влияние на уровень инфляционных ожиданий и инфляции.
6
Цели и задачи
Целью работы является выявление влияния аналитической экспертной информации на
инфляционные ожидания населения.
Для достижения поставленной цели в настоящей работе были решены следующие
задачи:
1) создание аналитической базы наблюдений, а именно текстовой информации,
содержащей прогнозные экспертные оценки уровня инфляции в России;
2) предобработка данных: перевод качественной информации опросов Центрального
Банка в количественную, параметризация текстовой информации и предоставление
её в виде, дающем возможность применять необходимые инструменты;
3) проведено моделирование по данным наблюдений для выявления связей реальной
инфляции, инфляционных ожиданий и оценок экспертов.
Объект и предмет исследования
Объектом исследования выступают инфляционные ожидания населения России как
фактор формирования процесса инфляции, рассматриваемые на временном промежутке
начиная с 2013 года и заканчивая февралём 2016.
Предметом исследования является являются инфляционные ожидания, отраженные в
опросах населения и аналитических статьях экономических экспертов, опубликованных в
электронных информационных ресурсах.
Результаты исследования
Основной научный результат исследования состоит в обнаружении искомой
зависимости
между
мнениями
экспертов,
отраженных
в
материалах
СМИ
и
инфляционными ожиданиями населения. Тем самым достигается основная цель
исследования.
Дополнительные теоретические результаты исследования состоят в следующем:
1. Показано, что население в своих прогнозах не обращает или слабо обращает внимание
на процентную ставку и цены на нефть, о чем можно судить из результатов
моделирования с учётом и без учёта этих показателей.
2. Показано, что эксперты лучше предсказывают уровень инфляции, чем обычное
население. Вывод является ожидаемым, но в данном случае он следовал из анализа
7
не структурированной текстовой информации и, кроме того, это вывод имеет
количественное обоснование.
3. Гибридные модели, сочетающие монетарный и кейнсианский подход к объяснению
инфляции, имеют право на существование. А именно, показана зависимость инфляции
как от шоков предложения (цены на нефть), так и от ключевой ставки ЦБ.
К числу практических результатов относятся:
1. Формирование базы данных, которая включает публикации из электронных ресурсов
(«Известия.ру»,
«Ведомости.ру»),
содержащие
аналитическую
информацию
относительно динамики инфляции. Все материалы прошли предварительную
предобработку.
2. Программное обеспечение для обработки текстовой информации, позволяющее
формировать образы текстов с учетом синонимии и флексий.
3. Практические рекомендации, по настройке программной оболочки GMDH Shell,
использующей алгоритмы индуктивного моделирования.
4. Предложен новый способ оценки инфляционных ожиданий и инфляции, не требующий
дорогостоящих опросов и иных затрат.
Структура работы
Работа выполнена в соответствии с поставленной целью и задачами исследования. В
первой главе рассматриваются понятия инфляции, её сущность, виды, причины
возникновения и экономические последствия. Также рассматриваются основные виды
инфляционных ожиданий, среди которых основной акцент делается на теориях адаптивных
и рациональных ожиданий. Кроме того, выделяется процесс возникновения понятия
ожиданий в экономической науке, за время которого ожидания стали не только
упоминаться при анализе многих экономических и социальных явлений, а заняли важное
место в структуре рассматриваемых процессов, в том числе и инфляционных. Вторая глава
посвящена экспериментальным данным – здесь идёт речь о сборе и обработке необходимой
для исследования информации – данных опросов об инфляционных ожиданиях населения,
прогнозные оценки экспертов. В третьей главе представлены три модели связи инфляции и
инфляционных ожиданий. В заключении делается обзор проведённой работы и
обобщаются результаты исследования с соответствующими выводами и указываются
направления дальнейших исследований.
8
Благодарность
Автор выражает благодарность к.т.н. А.А. Кошулько (ИК НАН Украины, Киев) за
постоянный интерес к работе и консультации по применению программной оболочки
GMDH Shell.
9
1 Инфляция и инфляционные ожидания (обзор)
1.1 Определение и методики расчета инфляции
1.1.1 Определения инфляции
Инфляция – это устойчивое повышение общего уровня цен. (Шагас Н.Л., Туманова Е.А.
Макроэкономика-2.) Иными словами, под инфляцией понимают чрезмерное количество
денежной массы в каналах денежного обращения, характеризующееся ростом товарных
цен. Поддержание уровня полной занятости без инфляции является целью регулирования
государством рыночной экономики.
Согласно монетаристской точке зрения, лежащей в основе количественной теории
денег, возникновение инфляции обусловлено превышением темпов роста количества денег
над темпами роста экономики. Предполагается, что изначально экономические агенты не
ожидают постоянного роста цен и считают, что очередное повышение цен является
временным. Население продолжает сберегать и поддерживать свой уровень жизни на
привычном уровне. Но при продолжении роста цен экономические субъекты и далее
ожидают увеличение цен. Поскольку покупательная способность денег снижается, хранить
в них активы становится дорого, и население сократит свои сбережения, вложив их в
имущество. Это вызовет рост цен, номинальных доходов и заработной платы. Как итог,
продолжается снижение реальных денежных остатков. Теперь темп роста цен выше темпа
роста количества денег. В случае, когда скорость увеличения денежной массы перестанет
меняться, скорость увеличения цен тоже стабилизируется. Если инфляция умеренная,
денежное обращение и скорость роста цен равны. Когда инфляция высока, темп роста цен
в несколько раз выше темпа роста денежной массы, что приводит к сокращению реальных
доходов. На рисунке 1.1 продемонстрированы вышеуказанные процессы.
По словам приверженцев немонетарной теории инфляции, её возникновение могут
быть вызвано не только посредством
денежного обращения, но и действием
производственной сферы. В итоге, роста затрат производства, изменения структуры спроса
и инфляционные ожидания вызывают рост цен. Из-за роста заработной платы, налогов,
прибыли, и так далее возникает шок предложения.
10
Рисунок 1.1 ─ Монетаристский взгляд на инфляцию. Автор: Rino ap Codkelden собственная работа, CC BY-SA 3.0
К причинам инфляции чаще всего относят:
─ дисбаланс товарной и денежной масс;
─ товарный и бюджетный дефицит;
─ монополизация экономики;
─
неэффективность налоговой политики;
─ милитаризация экономики;
─ инфляционные ожидания.
1.2.2 Виды инфляции
Можно выделить несколько видов инфляции, классифицируемых в зависимости от
характера антиинфляционной политики и социально-экономических мер (Фролова Т.А.
Макроэкономика: конспект лекций Таганрог: ТРТУ, 2006):
1) гиперинфляция (более 50% в год) – практически неуправляема, означает крах
денежной системы;
2) галопирующая инфляция (10 – 50% в год) – трудно управляема, характерна для
стран с переходной экономикой;
11
3) ползучая инфляция (8-10% в год) – не сопровождается кризисом и имеет место во
многих западных странах;
4) умеренная инфляция (3-4% в год).
Так же инфляцию можно разделить на следующие типы:
1) открытая (государство не регулирует ценообразование) и скрытая (жесткий
контроль цен государством);
2) инфляция
спроса
(покупателей),
издержек
(продавцов),
структурная
и
институциональная;
Кроме того, выделяют иные виды инфляции:
1) импортируемая — вызывается повышением цен на импортные товары;
2) сбалансированная — цены различных товарных групп относительно друг друга не
меняются;
3) несбалансированная — цены различных товаров постоянно изменяются по
отношению друг к другу, причем в различных пропорциях;
4) ожидаемая — уровень инфляции, соответствующий ожидаемой инфляции к
расчетному периоду;
5) неожидаемая - характеризуется внезапным скачком цен.
1.1.3 Методы расчета инфляции
Инфляция измеряется с помощью индекса цен. Существуют различные методы расчета
данного индекса: индекс потребительских цен, индекс цен производителей, индексдефлятор ВВП. Эти индексы различаются составом благ, входящих в оцениваемый набор,
или корзину.
Общий вид формулы индекса цен:
Индекс цен =
Стоимость рыночной корзины в текущем году
Стоимость рыночной корзины в базовом году
∙ 100%
(1.1)
Индекс потребительских цен отражает изменение во времени общего уровня цен на
товары и услуги, приобретаемые населением для непроизводственного потребления.
Индекс потребительских цен показывает изменение цен с точки зрения покупателей. Рост
ИПЦ говорит об инфляции, падение – о дефляции (снижении цен). Данный индекс
рассчитывается Федеральной службой государственной статистики.
12
Темп роста цен, то есть темп инфляции – это процентное соотношение разности между
ИПЦ данного периода и ИПЦ базового периода к ИПЦ базового периода, и обозначает
скорость возрастания цен (в процентном соотношении).
ИПЦ =
ИПЦ данного периода−ИПЦ базового периода
ИПЦ базового периода
∙ 100%
(1.2)
Индексы цен производителей – отображают среднее изменение уровня цен продажи
товаров и услуг от производителей внутри страны, то есть ИЦП показывает изменение цен
с точки зрения производителей/продавцов.
1.1.4 Последствия инфляции
К основным последствиям инфляции относят:
1) падение валютного курса национальной денежной системы;
2) искажение основных экономических показателей (внутренний валовый продукт,
проценты и прочее);
3) снижение занятости, расстройство всей системы регулирования экономики и
неконтролируемое перераспределение доходов;
4) обесценивание кредитов, и фонда накопления.
Существует две точки зрения на влияние инфляции на объём национального
производства. Согласно первой из них, инфляция является стимулом для производителя в
увеличении объемов производства. Вторая точка зрения прямо противоположна. Она
гласит, что объемы производства падают, если в стране наблюдается инфляция издержек.
Гиперинфляция ведёт к остановке производства, росту безработицы, банкротству и
закрытию предприятий.
Также инфляция оказывает воздействие на перераспределение национальных доходов.
Помимо снижения покупательной способности денежной единицы и обесценивания
доходов населения, результатом роста цен является перераспределение доходов между
кредиторами и заемщиками и сокращение сбережений.
13
1.1.5 Антиинфляционная политика государства
В качестве основных мер борьбы с инфляцией в России выступают изъятие денег из
экономики, а так же ограничение расходов бюджета. В данный момент главная цель
кредитно-денежной политики - это поддержание стабильно низкого уровня инфляции.
Здесь под ценовой стабильностью подразумевается малый прирост цен, не учитываемый
экономическими агентами при принятии решений.
1.2 Таргетирование инфляции
Инфляционное таргетирование - это комплекс мер, проводимых государством для
предотвращения сильной инфляции и контроля общего уровня цен в стране.
Опыт предыдущих лет показал, что в развитых странах обеспечение занятости
населения и постоянного развития производства недостаточно для избегания процессов
инфляции. Когда инфляция отсутствует, стимулов для развития и повышения качества
продукции со стороны производителей нет, население начинает больше сберегать, и
развитие экономики затормаживается. Как результат цены растут, а население этого не
ожидает. Для предотвращения этого государство и использует политику инфляционного
таргетирования.
Последние
годы
все
большее
количество
центральных
банков
использует
таргетирование инфляции в качестве режима своей кредитно-денежной политики. При
разработке данной политики специалистами задаётся некоторый уровень инфляции,
необходимый для достижения за последующий год. Кроме того, разрабатывается план
достижения установленных показателей. Эффективность проводимой политики становится
наглядной только по истечении отчетного периода при появлении возможность сравнения
прогнозируемых и наблюдаемых показателей.
Политика
инфляционного
таргетирования
обусловливается
следующими
двумя
положениями (Улюкаев А., Замулин О., Куликов М. Предпосылки и последствия внедрения
таргетирования инфляции в России //Экономическая политика. – 2006. – Т. 3.):
1. Инфляция является единственным переменным показателем, поддающимся влиянию
центрального банка в долгосрочном периоде.
14
2. Для предотвращения слишком сильных изменений экономической активности
центральному банку необходимо проводить прозрачную и предсказуемую монетарную
политику, в которой чётко определена цель, при этом пользуясь доверием населения.
Доверие экономических агентов к центральному банку нужно для возможности влияния
на инфляционные ожидания экономических агентов.
Для доверия населения к целевым показателям инфляции кроме прочего необходим и
порядок в сфере государственных финансов для предотвращения рисков финансирования
государственных расходов за счет переизбытка денежной массы. Для этого требуется
независимость денежных властей, то есть отсутствие возможности прямого заимствования
правительством средств у центрального банка. Кроме того, необходимо разумное
составление государственного бюджета.
Конкретные механизмы проведения политики таргетирования инфляции в различных
странах отличаются друг от друга. Однако существуют многочисленные общие черты,
которые могут быть выделены как особенности инфляционного таргетирования:
1. Центральный банк прогнозирует инфляцию, предполагает её вид и причины
возникновения. Эти данные необходимы для последующего анализа эффективности
инфляционного таргетирования.
2. Установление количественного целевого показателя инфляции.
3. Разрабатывается методика осуществления контроля роста уровня цен.
4. Публичное объявление уровня планируемой инфляции и завоевание доверия участников
рынка для убеждения их, что цели проводимой политики являются наиболее
эффективными путем прозрачной инфляционной политики. Прозрачность необходима,
поскольку благодаря ей монетарная политика становится предсказуемой. Инфляционное
таргетирование подразумевает чёткие и понятные основания для принятия решений при
осуществлении монетарной политики. Существуют различные способы обеспечения
прозрачности денежной политики центральными банками. Один из наиболее
популярных способов это публикация отчетов о принятых мерах и результатах этих мер,
которые характеризуют монетарную политику и результат её воздействия на инфляцию,
а кроме того прогнозы и среднесрочный план работ на будущее.
5. Применение в течение всего периода необходимых инструментов, к примеру,
независимое установление центральным банком значения процентной ставки.
6. Оценка эффективности проводимой политики посредством сравнения наблюдаемого и
планового уровней инфляции.
15
К предпосылкам проведения политики инфляционного таргетирования также можно
отнести несколько моментов.
Во-первых, как уже было сказано ранее, необходимо, чтобы у центрального банка была
возможность проведения независимой политики. В данном случае важна непосредственная
возможность использования банком инструментов монетарной политики для достижения
заранее определённой поставленной цели. Таким образом, необходимо, чтобы в экономике
отсутствовали симптомы так называемого фискального доминирования. Иными словами,
необходимо отсутствие подчинения и ограничения монетарной политики задачам
бюджетной политики. Кроме прочего, изменения объемов государственного долга тоже не
должны ограничивать монетарную политику.
Во-вторых, требуется воздержание монетарных властей от таргетирования пути или
уровня остальных номинальных переменных, к примеру, безработицы, обменного курса
или заработной платы. При поддержании фиксированного номинального валютного курса
денежные власти нацеливают на это всю денежную политику, и возможность эффективного
таргетирования инфляции или иных номинальных показателей падает. При плавающем
валютном курсе возможно осуществление совместного таргетирования нескольких
номинальных показателей, в том числе и инфляции. Это возможно до возникновения
конфликта целей политики центрального банка.
Вышеуказанные условия являются достаточными для проведения страной денежной
политики, соответствующей принципу инфляционного таргетирования. При этом
необходимо присутствие следующих элементов в монетарной политике:
1) чёткое определение цели инфляционной политики на рассматриваемый период;
2) расставление приоритетов денежной политики, в которой основной целью является
достижение заданного уровня инфляции;
3) разработка разумной макроэкономической модели экономики;
4) применение явных и понятных принципов реакции на фактическую инфляцию или
инфляционные ожидания.
Таким образом, денежные власти должны обладать институциональными и
техническими возможностями предсказания и моделирования будущего уровня цен, а,
кроме того, уметь оценивать влияние проводимой политики на будущую инфляцию и иные
базовые макроэкономические показатели.
В развитых странах инфляционное таргетирование имеет некоторые общие черты. Как
правило, оно всегда осуществляется при плавающем валютном курсе. Высокая
независимость центрального банка при проведении монетарной политики обусловлена
16
минимальным давлением со стороны государства. Роль главного операционного
инструмента играет краткосрочная процентная ставка, влияющая на долгосрочную ставку
через развитие финансового рынка. Благодаря этому центральный банк может оказывать
влияние на инфляцию и совокупный спрос. Монетарная политика ориентируется на
прогнозы развития экономики в следующие периоды.
История монетарной политики и уровень развития финансовых рынков имеют
существенные различия, в то время как развитые страны более однородны в этой области.
Типичной проблемой развивающихся стран с высокой инфляцией является доминирование
бюджетной политики
над
денежной.
Основные причины этого доминирования
заключаются в неразвитости и слишком сильном регулировании финансовых рынков, а так
же неустойчивости системы банков и использовании сеньоража в качестве источника
доходов.
Несмотря на то, что не все развивающиеся страны сталкиваются с такой проблемой,
возможность для них проводить монетарную политику так или иначе зависит от режима
обменного курса. При переходе от фиксированного валютного курса к плавающему
внимание властей к валютному курсу не ослабевает. Рост нестабильности спроса на деньги,
вызванный стабилизационными программами в сочетании с финансовой реформой,
приводит к снижению эффективности традиционной монетарной политики.
Кроме того, одной из особенностей таргетирования инфляции в странах с
развивающейся
экономикой
является
отсутствие
согласованности
в
отношении
оптимального уровня инфляции, что является основой формирования её целевых значений.
Но решение этой проблемы обусловлено расширением допустимой разницы в отклонении
фактической \ инфляции от её заданного уровня.
Можно
выделить
еще
две
проблемы
инфляционного
таргетирования
для
развивающихся стран. Во-первых, всестороннее обоснование выбора индекса цен является
необходимым, поскольку большая часть индексов цен в странах с развивающейся
экономикой подвержены шокам со стороны предложения.
Кроме того, при переходе к режиму таргетирования инфляции правительству
необходимо обращать внимание на широкий спектр поддающихся регулировки цен,
меняющихся согласно некоторым закономерностям. Это необходимо для сглаживания
влияния изменения относительных цен в экономике на уровень инфляции.
1.3 Теория инфляционных ожиданий: основные современные концепции
17
«Инфляционные ожидания – это предполагаемые, прогнозируемые уровни инфляции,
основываясь на которых производители и потребители, продавцы и покупатели строят свою
будущую кредитно-финансовую и ценовую политику, оценивают уровень доходов,
расходов, предполагаемый объем прибыли.» (Кураков Л.П., Кураков В.Л., Кураков А.Л.
Экономика и право: словарь-справочник, 2004). Основываясь на предположениях о темпах
инфляции на определенную перспективу, формируется деятельность экономических
агентов на
фондовом, потребительском, валютном товарном и иных рынках. При
завышенных инфляционных ожиданиях экономические агенты размещают свои денежные
средства и иные ценности в недвижимость, товарные запасы, стабильную конвертируемую
валюту
и иные рыночные ценности, на
рыночную стоимость которых не влияет
обесценение национальной валюты. Если же инфляционные ожидания занижены,
экономические агенты стремятся вкладывать свои денежные средств в инвестиционные
проекты, производство, и так далее.
В последние годы инфляционные ожидания стали играть довольно большую роль в
формировании кредитно-денежной политики. Концепция ожиданий была предложена Дж.
Хиксом (Хикс Дж.Р. Стоимость и капитал, 1988). Здесь под эластичностью ожиданий
подразумевалось соотношение между ожидаемым и реальным изменением стоимости
товара.
Практика
монетарной
политики
сосредотачивается на использовании
последних
пятнадцати
–
пятидесяти
лет
институциональных инструментов, которые
обеспечивают явную информационную платформу для формирования инфляционных
ожиданий. Основными задачами таких институциональных инструментов являются:
1) завоевание доверия среди населения, в основном за счет достижения ценовой
стабильности;
2) четкие политические рамки, явно определённые промежуточные политические цели
и действия;
3) прозрачность проводимой политики, осуществляемая за счёт публикаций и
распространения информационного набора, используемого в процессе принятия
решений (прогнозы инфляции, стратегии моделирования), а также четкая
демонстрация подотчетности (регулярные пресс-конференции, публикации и так
далее).
Практически каждая денежная политика в настоящее время определяет свою тактику в
соответствии с этими критериями, подчеркивая тот или иной аспект в зависимости от
18
предпочтений.
Практики
таргетирования
инфляции
утверждают,
что
основное
преимущество явного численного целевого показателя инфляции является его способность
обеспечить ориентир для ожиданий частного сектора.
В своём исследовании Динсер и Эйхенгрин (Dincer N., Eichengreen B. Central Bank
Transparency: Where, Why, and With What Effects? //NBER Working Paper. 2007. No 13 003;
Dincer N., Eichengreen B. Central Bank Transparency: Causes, Consequences And Updates //
NBER Working Paper. 2009. No 14 791; Geraats P. Trends in Monetary Policy Transparency)
доказали, что увеличение прозрачности кредитно-денежной политики государства влечёт
за собой ослабление инфляционных ожиданий индивидов, базирующихся на изменениях
значений инфляции в предыдущих периодах. Иными словами, прозрачность кредитноденежной политики приводит к сокращению адаптивных ожиданий, уменьшая нервозность
индивидов и ограничивая изменения инфляции и совокупный выпуск. Таким образом,
предсказуемость
кредитно-денежной
политики
растёт,
а,
следовательно,
и
её
эффективность.
Для определения инфляционных ожиданий используются следующие подходы:
─ проведение опросов;
─ расчет согласно данным прошлых периодов.
1.3.1 Основные концепции формирования ожиданий экономическими агентами
Концепция адаптивных инфляционных ожиданий (50-ые и 60-ые годы предыдущего
столетия) подразумевает неуверенностью покупателей в отношении нормального
функционирования механизма образования цен.
Данная
концепция предполагает,
что
индивиды
в период
времени
t
при
прогнозировании цены на следующий период учитывают свою ошибку при предыдущем
прогнозе цены:
t
где  t
еа д
е ад
  te1   ( t 1   te1 ) ,
(1.3)
− адаптивные инфляционные ожидания в момент времени t,  te1 − инфляционные
ожидания в момент времени t-1,  t 1 − величина фактической инфляции в момент (t–1), 
коэффициент адаптации, то есть показатель, обозначающий скорость пересмотра
инфляционных ожиданий индивидами. Иными словами, под  подразумевается уровень
нервозности экономических агентов. Рост цен заставляет индивидов думать о возможном
19
обесценивании имеющихся у него денег (Иохин В. Я. и др. Экономическая теория
//Литература. – 2005. – Т. 13. – С. 1.).
В связи с этим люди увеличивают расход
денежных средств на приобретение
различных потребительских благ и сокращают денежные сбережения. В этом случае
возможно как использование сбережений, так и их резкое сокращение. Дефицит
сбережений приостановит рост инвестиций, производство и предложению товаров и услуг.
Таким образом, при имеющемся фиксированном предложении спрос будет расти, а за ним
и цены. То есть, рост цен вызывает их рост и в дальнейшем.
Концепция адаптивных инфляционных ожиданий относится не только к потребителям,
но и к производителям и продавцам. Последние, наблюдая рост цен, начинают тормозить
продажи в надежде продать товары за более высокую цену в будущем.
Поскольку адаптивные инфляционные ожидания имеют длительный характер и, таким
образом, выходят за рамки антиинфляционной политики, актуальной для краткосрочного
периода, можно сделать вывод о том, что такие ожидания довольно трудно поддаются
регулированию. Это связано с тем, что результаты такого регулирования проявляют себя с
некоторой задержкой. Кроме того, адаптивные инфляционные ожидания приводят к
сокращению сбережений и инвестиций, ограничивая производство и увеличивая разрыв
между спросом и предложением. Это, в свою очередь, приводит к дальнейшему росту цен.
Если коэффициент адаптации
 =0, то инфляционные ожидания полностью
основываются на предыдущих инфляционных ожиданиях
е
 t   te1
(1.4)
и носят название статические.
Теория рациональных ожиданий создавалась как противопоставление теории
адаптивных ожиданий. Согласно концепции рациональных инфляционных ожиданий, при
использовании большего объема информации ожидания людей могут меняться быстрее.
Это означает, что помимо опыта предыдущих периодов экономические агенты используют
всю доступную на данный момент информацию, с помощью которой они могут делать
собственные прогнозы относительно экономических и политических объявлений. Данная
концепция была предложена Джоном Мутом в 1961 году и затем расширена Р. Лукасом в
середине 1970-х годов.
Основное уравнение теории рациональных
следующим образом:
инфляционных ожиданий выглядит
20
t
где  t
е рац
е рац
 E[( t | I t 1 ] ,
(1.5)
− величина рациональных ожиданий инфляции в момент времени t,
 t − величина инфляции в момент времени t, I t 1 − объем информации, доступный в
момент (t–1), E − объем информации об инфляции на момент времени t, доступный
индивидам на момент (t–1).
При
определении
рациональных
инфляционных
ожиданий
используется
социологический подход, как отдельно, так и в комплексе с математическим аппаратом.
Анкетирование является инструментом для воплощения данного социологического
подхода в мировой практике. К примеру, оценивание инфляционных ожиданий в Новой
Зеландии базируется на пяти различных опросах: это опрос председателя и влиятельных
людей Резервного банка, опрос главных экономистов финансовых институтов и компаний,
опрос работников Национального банка Новой Зеландии, а так же опрос отдельных
экономических агентов и домашних хозяйств. Все опросы проводятся ежеквартально и
основаны на выявление инфляционных ожиданий на будущий год.
Несмотря на трудности при количественном оценивании рациональных ожиданий,
теория получила довольно широкое признание. Основные трудности в оценивании связаны
с учётом большого количества информации и обладанием индивидом совершенным
аналитическим аппаратом, поэтому для количественной оценки необходимо введение
дополнительных допущений (Виноградов Д.В., Дорошенко М.Е. Финансово-Денежная
Экономика. Издательский дом ГУ-ВШЭ. Москва. 2009). Помимо прочего, точная
количественная оценка нуждается в подробных значениях и характеристиках показателей
макроэкономической статистики, а так же в знании об их формировании. Кроме того, из-за
высокой взаимозависимости большей части экономических показателей возникает
проблема мультиколлинеарности данных.
Из-за возникших недостатков концепции рациональных ожиданий, появились
предпосылки к появлению иных теорий. От данной проблемы можно избавиться с
помощью концепции квазирациональных ожиданий. В своем исследовании Хинок и Кэмпф
формально доказывают, что квазирациональные ожидания являются хорошей оценкой
рациональных ожиданий. (Hinock Ch., Kempf H. Quasi-Rational Expectations. Economic
letters. 1989. Vol.30. p.93-96). Данная теория предлагает метод количественной оценки
рациональных ожиданий без участия больших объемов информации, а её применение
значительно упрощает исследование с точки зрения математического аппарата, в то время
21
как полученные результаты схожи с результатам, полученными при использовании
концепции рациональных ожиданий. (Nerlove M., Fornri I. Quasi-Rational Expectations, an
Alternative to Fully Rational Expectations. An application to the US Beef Cuttle Supply. Journal
of Econometrics. 1998. Vol.83. p.129-161).
Кроме того, сторонниками новой институциональной экономической теории была
разработана концепция ограниченной рациональности в соответствии с которой
предполагается, что индивиды не могут достигнуть совершенства в сборе и анализе данных
одновременно. (Simon H.A. Theories of Bounded Rationality. Decisions and Organizations. C.B.
McGuire, R. Radner (eds.) Amsterdam: North-Holland. 1972. p.161-176).
Поэтому
экономические агенты выбирают тот объем данных для анализа, при котором разница
между полезностью от этих данных и издержками от их сбора максимальна. Позднее данная
теория была развита Т. Саржентом в своём сборнике исследований (Sargent T. J. Bounded
Rationality In Macroeconomics. The Arne Ryde Memorial Lectures. Oxford; N. Y.: Oxford
University Press, 2001).
Помимо прочего, была рассмотрена проблема моделирования
ограниченной рациональности, где утверждается, что информация, используемая
индивидами при формировании инфляционных ожиданий, является экономическим
благом. (Chenault A., Flueckiger G.E. An Information Theoretic Model of Bounded Rationality
// Mathematical Social Sciences. 1987. Vol. 6. P. 227—243). Исследование прозрачности и
независимости
денежно-кредитной политики
в рамках
концепции
ограниченной
рациональности индивидов в условиях ассиметричной информацией о деятельности
центрального банка были проведены А. Хэллетом и М. Демерцисом (Demertzis M., Hallett
A. H. Asymmetric Information and Rational Expectations: When Is It Right To Be «Wrong»? //
Journal of International Money and Finance 2008. No 27. P. 14 07—141 9), и в настоящее время
является одним из наиболее актуальных. Если инфляционные ожидания населения
совпадают с заявленными значениями инфляции центральным банком, то исчезает
потребность расходования ресурсов на формирование собственных прогнозов.
До некоторых пор
взаимоисключающими,
разные теории инфляционных ожиданий предполагались
однако
в
дальнейшем
они
стали
рассматриваться
как
согласованные и взаимодополняющие.
Наличие как рациональных, так и статических инфляционных ожиданий у индивидов
было представлено динамической модели Ф. Вестерхоффа и М.Лайнса. (Lines M.,
Westerhoff F. Inflation Expectations and Macroeconomic Dynamics: The Case of Rational Versus
Extrapolative Expectations // Journal of Economic Dynamics & Control. 2009. September.
22
doi:10.1016/j.jedc.2009.09.004). Авторы основываются на предположении о том, что
совокупные ожидания экономических агентов всегда воплощаются.
М. Демерцис и Н. Виги выдвинули предположение о необходимости создания более
сложного механизма формирования (Demertzis M., Viegi N. Inflation Targets as Focal Points
// International Journal of Central Banking, 2008. Vol. 4. No 1.) инфляционных ожиданий, так
как индивиды при формировании ожиданий учитывают не только своё собственное мнение,
но и мнение иных экономических агентов. Таким образом, авторы утверждают, что
инфляционные ожидания основываются на сигналах частного и публичного типа. Сигналы
публичного типа, то есть публичная информация не является абсолютно точной, она
обусловлена уровнем развитости коммуникационного канала органов кредитногоденежного управления. К. Кроу и Э. Мид (Crowe Ch., Meade E. Central Bank Independence
and Transparency: Evolution and Effectiveness // IMF Working Paper. 2008. WP/08/11 9) при
проведении аналогичного исследования пришли к заключению, что с ростом точности
сигнала неопределенность ожиданий убывает.
Выводы
Инфляция была и остаётся одной из важнейших социально-экономических проблем,
требующих поиска скорейшего решения со стороны государства, поскольку рост цен
негативно сказывается на процессах, протекающих в экономике страны и обществе. Для
развитых и развивающихся стран характерны разные процессы протекания инфляции.
Политика управления инфляцией, направленная на достижение заранее определённого
уровня
инфляции,
называется
инфляционным
таргетированием.
Она
требует
независимости центрального банка от государственных органов власти при проведении
денежной политики. Одним из немонетарных факторов, оказывающих влияние на уровень
инфляции в стране, являются инфляционные ожидания, то есть прогнозы экономических
агентов касательно развития инфляционных процессов в будущем. Ожидания инфляции
состоят из ожидаемого населением темпа роста уровня цен на конечную продукцию,
факторы производства, ресурсы и так далее. В экономике существуют три основных теории
возникновения ожиданий инфляции. Представители кейнсианского направления полагают,
что инфляционные ожидания населения адаптивны, то есть ориентируются на опыт
предыдущих периодов. Альтернативная теория утверждает, что экономические субъекты
обладают рациональными ожиданиями, то есть ориентируются в своих прогнозах не только
23
на предыдущие периоды, но и на иные факторы. Наконец, сторонники третьей теории
рассматривают ожидания экономических агентов как иррациональные, то есть не
поддающиеся какой-либо гипотезе формирования ожиданий.
Одной из важных составляющих антиинфляционной политики должно быть
построение механизма управления инфляционными ожиданиями в обществе. Для этого
необходимо обеспечение прозрачности денежной политики, открытость экономической
информации, обеспечение доверия населения к политике правительства и центрального
банка.
2 Предобработка экспериментальных данных
24
Методика сбора данных инфляционных ожиданий. Экспертный
2.1
опрос
2.2.1 Исследования Банка России
Проведение опросов – основной источник информации об ожиданиях инфляции и
потребительских настроениях населения. Впервые подобные опросы были проведены в
Соединённых Штатах Америки университетом Мичигана около пятидесяти лет назад. В
настоящее время данные этих опросов нашли применение в центральных банках многих
странах мира при выборе стратегий кредитно-денежной политики.
Для сбора данных по инфляционным ожиданиям
начиная с 2009 года Фондом
«Общественное Мнение» по заказу Банка России проводятся регулярные опросы
населения. Опросы проводятся согласно международным стандартам. Они учитывают
правила и инструкции проведения опроса, инструменты опроса, методику сбора данных,
выборку для проведения опроса, технологию обработки и анализа полученных данных. По
разработанной технологии, в опросах принимают участие лица от 18 лет в 100 населенных
пунктах 44 субъектов Российской Федерации. Всего опрашивается 2000 респондентов.
Статистическая погрешность исследования не превышает 3,3%.
Оцениваются ожидания населения касательно динамики общего уровня цен в целом,
динамики стоимости «потребительской корзины», кредитно-сберегательное поведение
населения, отношение к крупным покупкам, вопросы об особенностях финансового
поведения и использовании финансовых инструментов.
По ходу проекта инструментарий опроса совершенствуется, добавляются новые
вопросы и адаптируются старые, поскольку «прямая адаптация западных методик и
формулировок в данном случае невозможна» (Методика исследования инфляционных
ожиданий и потребительских настроений населения, Банк России). Начиная с 2015 года к
опросным данным добавилась информация о восприятии динамики курса рубля по
отношению к валютам.
В настоящий момент опрос проводится на месячном, квартальном и годовом горизонте
и в среднесрочной перспективе. Результаты опроса доступны как в качественном, так и в
количественном виде.
25
Для квантификации результатов используется вероятностный метод, который
предполагает, что «ответ респондентов получается в результате «округления» их
действительных ожиданий до вариантов ответа, представленных в опроснике, в рамках
интервалов чувствительности» (Методика квантификации инфляционных ожиданий
населения Банка России Банк России), и что оценка будущей инфляции имеет специфичный
закон распределения x ~F(Θ). Сама квантификация проводится по ответам респондентов на
вопрос об изменении цен на следующий год. Участникам опроса доступны следующие
варианты ответов: темп роста цен увеличится, не изменится, сократится, будет равен нулю
или будет отрицательным.
Область определения инфляционных ожиданий разделяется на несколько участков.
Пусть  0 - уровень текущей инфляции, а l, s > 0 – параметры чувствительности.
Предполагается, что на участках (-l, l) и (  0  s;  0  s ) участники опроса не видят разницы
между нулевой и текущей инфляцией. На иных интервалах участники опроса считают, что
цены снизятся, увеличатся больше либо меньше, чем сейчас. Далее строится система
уравнений, для которой оцениваются параметры s, l и Θ:
a1  1  F ( 0  s, )
a 2  1  F ( 0  s, )  F ( 0  s, )
a 3  F ( 0  s, )  F (l , )
,
(2.1)
b  F (l , )  F (l , )
c  F (l , ).
где a1 - доля участников опроса, считающих, что темп роста цен увеличится, a 2 - темп роста
цен не изменится, a 3 - темп роста цен сократится. и – цены не изменятся, с – уменьшатся.
Ответ «затрудняюсь ответить» не учитывается. Данная задача нелинейна и требует
численных методов для её решения.
Таким образом, Банк России получает количественные результаты инфляционных
ожиданий.
2.1.2 Исследования ВЦИОМ
Схожие опросы проводятся также и Всероссийским центром изучения общественного
мнения (ВЦИОМ).
По словам авторов исследования, «Показатель ожидаемого индекса цен вычислялся как
разница положительных и отрицательных ответов на вопрос «Как бы вы оценили рост цен
26
на следующие товары и услуги в течение последнего месяца-двух?». Ответу "цены
значительно снизились" присваивается коэффициент (-1), ответу "цены снизились, но
незначительно" коэффициент (-0,5), ответу "цены выросли, но незначительно" 0,5, ответу
"цены значительно выросли" 1, ответу "цены не изменились" 0. Индекс измеряется в
пунктах и может колебаться в диапазоне от -100 до 100. Чем выше значение индекса, тем
выше инфляция, по мнению россиян.»
На Рисунке 2.1 представлены результаты опроса (данные с сайта http://wciom.ru/).
81 80 80
78
II.16
I.16
42
41
46
34
10 11
6 6
III.16
84
XII.15
XI.15
IX.15
VIII.15
VII.15
V.15
VI.15
65
IV.15
III.15
I.15
II.15
IV кв. 2014
III кв. 2014
46 44
58 47 46
II кв. 2014
48
I кв. 2014
3
50
IV кв. 2013
5
45 42
III кв. 2013
3
6
49
II кв. 2013
4
8
XII.12
4
8
70
79 77 80
54
48
47
42 44
44
43
42
39
40
39
37
32
41
29 39
38 40 36 3839 42
37
35 34 31 23 27 25
36 37
35
14 1718 23 23 17
12 11
12 12 9
12
8 9
9 8
8 10 10 10 6 10
6
7
6 5 53
5
6
5
5
6
5
5
4
5 6
4
6
5
3
3
3
5
1
2
0
1
2 1
1 2 2
1
49
I кв. 2013
8
XI.12
VI.12
8
X.12
8
4
3
36
34
34 34 35
IX.12
42
VII.12
37
53 54 55 52 55
VIII.12
44
74
71 72
IV.16
82 82 83 84 83 84 82 83 81 79 82 82 82 83 84 79 79
Серьезно вырастут
Незначительно вырастут
Останутся на нынешнем уровне
Незначительно снизятся
Рисунок 2.1 ─ Динамика инфляционных ожиданий.
Данные, полученные ВЦИОМ, практически совпадают с данными, полученными ЦБР.
В настоящем исследовании использовались результаты ЦБР.
2.2 Мнения экспертов, материалы Интернет изданий
Для получения данных из Интернет-ресурсов была написана специальная программа,
позволяющая автоматически извлекать из Интернета статьи по заданной тематике. В
конечной выборке за период с сентября 2013 по февраль 2016 было отобрано порядка 500
статей, содержащих высказывания и исследования экспертов, направленные на
прогнозирование уровня инфляции на будущие периоды.
27
Для исследования были выбраны два самых цитируемых издания 2015 по версии
аналитиков
информационно-аналитической
системы
«Медиалогия»,
а
именно:
Известия.ру, Ведомости.ру.
Однако к текстовой информации нельзя применять количественные методы, в
частности, МГУА, поэтому предварительно нужно привести тексты к количественному
виду. Об этом рассказывается в следующем пункте.
2.3 Семантический анализ экспертных оценок
При анализе текстовой информации возникает необходимость сопоставлять документы
с
некоторыми
признаками.
Основной
принцип
этого
подхода
заключается
в
отождествлении множества слов, которые в него в него входят, с разными частотами.
Признаками здесь являются слова из корпуса текстов, а значения этих признаков частоты этих слов в документе.
Иными словами, для каждого документа t в корпусе T существует вектор вхождений
слов в документ. Визуализация идеи представлена на рисунке 2.2.
Рисунок 2.2 ─ Пример обработки текста.
К вектору частот можно применять нормировку, центрирование и взвешивание. К
примеру, такие функции, как f1 (n)  n и f 2 (n)  ln( 1  n) дают возможность значительно
увеличить качество модели в отдельных текстовых задачах.
28
Один из самых распространённых методов нормализации частот слов был назван term
frequency:
tf (t , d ) 
ntd
,
nt
(2.2)
где ntd - это частота слова d в документе t, а nt - длина документа (в словах, т.е. количество
слов без выкидывания повторов).
Однако существует вероятность встретить в документе признаки, не несущие в себе
важной информации, то есть неинформативные признаки, такие, как частицы, союзы,
предлоги и другие.
Для устранения данной проблемы создается список тех слов, которые не принимают
участия в описании текста с помощью признаков. Эти слова иначе называют стоп-словами.
Как правило, списки стоп-слов уже созданы лингвистами для наиболее используемых
языков, и представлены в свободном доступе в интернете.
Кроме того, в каждой конкретной задаче (скажем, в задаче классификации по темам)
могут присутствовать слова, не являющиеся информативными в рамках этой конкретной
задачи. К примеру, термин "алгоритм" является информативным признаком в случае
решения задачи классификации статей по компьютерным наукам и статей о животных.
Однако этот термин не будет являться информативным в задаче классификации текстов
различных статьях про алгоритмы.
В данном случае целесообразно использовать частоты слов в корпусе документов. Для
понижения значимости слов, не являющихся информативными, частоту употребления
слова в тексте умножают на некий коэффициент, обратно пропорциональный росту числа
текстов в корпусе.
Как уже было сказано, в качестве признаков в вышеуказанных задачах выступают
частоты вхождения слов в документ. Однако существует проблема придания одним и тем
же словам, представленным в разных формах, разной степени значимости. К примеру,
"мировоззрение", "мировоззрению", "мировоззрения" и так далее.
Для устранения этой проблемы используется нормализация слов, иначе говоря,
стеммирование. Его суть состоит в отсечении окончаний слов для того, чтобы осталась
только их основа.
Но существуют задачи,
в которых данной предобработки слов при построении
пространства признаков мало. К примеру, слова "ребёнок" и "дети" по логике модели
являются разными словами. Для решения этой проблемы разработан метод, называемый
29
лемматизацией - приведение слова к начальной форме. То есть для существительных это
единственное число именительного падежа, а для глагола – инфинитив.
Лемматизация применяется в более сложных языковых моделях и занимает больше
времени. Это является её недостатком в предобработке текстов.
Помимо отбрасывания стоп-слов для последующей обработки важно выбрать слова,
несущие в себе непосредственно ключевую информацию. Эти слова иначе носят название
Лингвистические Индикаторы. Иными словами, в данном случае это специфичные слова,
частота появления которых в рассматриваемом документе превышает частоту их появления
в генеральной лексике языка (отобраны по критерию специфичности).
Существуют различные типы критериев отбора лингвистических индикаторов, к
примеру:
1. Критерий изменчивости. Критерий отбирает те слова, коэффициент вариации которых
выше порога θi = σi /mi. В данном случае σi mi это математическое ожидание и дисперсия
частоты появления i-го слова.
2. Информационный критерий. Критерий отбирает слова, обеспечивающие суммарную
энтропию слов корпуса не ниже указанной ∑Hi > kH. Здесь Hi частная энтропия i-го
слова, H – это суммарная энтропия, 1>k>0. Слова располагаются в порядке убывания
энтропии, а её значения суммируются до тех пор, пока не наберется, например, 90%
энтропии всех слов. (Manning C. D. et al. Introduction to information retrieval. – Cambridge
: Cambridge university press, 2008. – Т. 1. – №. 1. – С. 496).
3. Критерий специфичности. По данному критерию в конечную выборку попадают те
слова из корпуса текстов, чья частота в корпусе документов в К раз выше их же частоты
в генеральной лексике языка. К может быть любым положительным целым числом.
Лингвистические индикаторы отбирались с помощью программы LexisTerm. Данная
программа производит выбор ключевых слов из выборки документов по заданному
критерию. Скриншот программы представлен на рис. 2.3
30
Рис. 2.3 ─ Программа LexisTerm.
После того, как слова автоматически отобраны, они просматриваются экспертом и те
из них, которые, по его мнению, не могут оказывать влияние на поведение объекта
исследования (в данном случае инфляции и инфляционных ожиданий) или не связаны с
тематикой текста, удаляются. В настоящем эксперименте было автоматически отобрано 125
индикаторов, из них в конечную выборку после ручного отбора попало 74 индикатора. Эти
индикаторы представлены в Таблице 2.1.
Кроме вышеописанной предобработки, все числовые данные, используемые в работе,
за исключением частот стеммированных слов, были переведены в ранговую шкалу с
помощью специально написанной на VBA программы. На вход поступает ряд значений,
которые замещаются целочисленным показателем в зависимости от предыдущего значения
ряда: -2 – «сильно снизился», -1 – снизился несильно», 0 – «не изменился», 1 – «возрос
несильно», 2 – «сильно возрос».
31
Таблица 2.1─ Лингвистические индикаторы.
актив
американц
ермаков
дорожа
опрошен
организ
апеллир
завис
ослабевш
банкнот
займ
основыв
баррел
заморозк
перейдет
бережлив
зампред
подвергл
беспроцентн
импортозамещен
подготовл
бивалютн
инфляц
подешевел
внешэкономбанк
квартал
подорожа
возрас
коллекторск
посткризисн
волатильн
констатир
потреб
выгода
кошельк
производител
вынужд
кредит
раскупа
вышл
криз
рефинансирован
газпром
кризис
росси
госуслуг
маловероят
росстат
двадцатк
медлен
рубл
демпинг
микрофинансов
рынк
денег
минэкономразвит
сберегательн
деноминац
минэнерг
сельхозпродукц
дефицит
мультипликацион
сниж
дефляц
нацбанк
счетн
дешевл
необеспечен
трехкратн
докризисн
нефтяник
обменник
достиг
объем
Выводы
Отобранная для экспериментов информация, полученная в текстовом виде, нуждается
в предварительной обработке перед её применением, а именно, приведение к одному виду.
Для этого, результаты опросов населения касательно изменения будущего уровня цен были
приведены к количественному виду
посредством специальной методики. Прогнозы
32
экспертов относительно будущего уровня инфляции, также представленные в текстовом
виде, не столь явно отражают их мнение о будущей динамики инфляции, как опросы
населения: А именно, в экспертных прогнозах эта динамика скрыта в неструктурированном
тексте. Поэтому аналитические статьи, используемые в данной работе, проходили
отдельную предобработку, заключающуюся в извлечении из текстов ключевых слов и
расчета их относительной частоты появления в документе. Таким образом, каждому
документу ставится в соответствие вектор частот ключевых слов, появившихся в нём.
Элементы этого векторы и используются в качестве независимых переменных в моделях.
3 Построение динамических моделей
33
3.1 Метод группового учёта аргументов
В работе были построены модели с использованием Метода Группового Учёта
Аргументов (МГУА). Метод был разработан в 1968 году академиком А.Г. Ивахненко в
Институте Кибернетики АН Украины и
в данный момент метод совершенствуется
профессором В. С. Степашко (МНУЦ ИТС Национальной Академии Наук Украины).
По словам автора метода,
«Осуществляется целенаправленный перебор многих
моделей-претендентов различной сложности по ряду критериев. В результате находится
модель оптимальной структуры в виде одного уравнения или системы уравнений.
Минимум критерия селекции определяет модель оптимальной структуры».
С помощью Метода Группового Учёта Аргументов в недавнем прошлом строился
прогноз номинального ВВП и ИПЦ Украины (Зайченко Ю. П. Нечеткий метод
индуктивного
моделирования
в
задачах
прогнозирования
макроэкономических
показателей).
3.1.1 Применение МГУА
МГУА позволяет выбрать модель оптимальной сложности из заданного класса моделей
для описания имеющегося набора экспериментальных данных. Под сложностью модели в
МГУА подразумевается число параметров. Построенная на таких данных модель им не
противоречит, и поэтому может быть названа правдоподобной.
МГУА рекомендуется к использованию при отсутствии априорной информации о
структуре модели и распределении ее параметров. Помимо этого, МГУА целесообразно
использовать в ситуации, когда данных наблюдений мало. В этом случае при построении
регрессионных моделей нельзя применять статистические гипотезы о плотности
распределения. Поэтому применяется индуктивный подход, при котором модели
возрастающей сложности последовательно порождаются до нахождения минимума
некоторого критерия, отвечающего за
качество модели. Данный критерий качества
называют внешним критерием, поскольку при настройке моделей и при оценке качества
моделей используются разные данные.
Глобальный минимум внешнего критерия
достигается при порождении моделей, что означает, что модель, доставляющая такой
минимум, является искомой.
34
МГУА может быть использован для:
1) обучения с учителем (распознавание образов и классификация);
2) обучение без учителя (таксономия и кластеризация);
3) прогноза и описания временных рядов;
4) аппроксимация функций;
5) определение схемы вычисления при решении дифференциальных уравнений;
6) идентификация структуры объектов;
7) структурирование нейронных сетей и др.
В качестве примера работы алгоритма рассмотрим МГУА для линейной функции
многих переменных.
Пусть имеется N переменных. Следовательно, мы имеем N+1 всевозможных уровней
сложности модели:
Нулевой уровень:
𝑌0 = 𝐴0
Первый уровень:
𝑌1 = 𝐴0 + 𝐴1 𝑋1 ,…, 𝑌1 = 𝐴0 + 𝐴𝑁 𝑋𝑁
Второй уровень:
𝑌2 = 𝐴0 + 𝐴1 𝑋1 + 𝐴2 𝑋2, 𝑌2 = 𝐴0 + 𝐴1 𝑋1 + 𝐴3 𝑋3 ,…, 𝑌2 = 𝐴0 +
𝐴𝑁−1 𝑋𝑁−1 + 𝐴𝑁 𝑋𝑁
……………………………………………………………………………………
Последний уровень: 𝑌𝑁 = 𝐴0 + 𝐴1 𝑋1 + ⋯ + 𝐴𝑁 𝑋𝑁
Обычные рекомендации по разделению выборки на составляющие сводятся к следующему:
1) на итоговый экзамен идет 20% данных;
2) оставшиеся 80% данных делятся в соотношении 3:2 на обучение и контроль.
В тех случаях,
когда данных мало – экзаменационная выборка не используется.
Схематично разбиение выборки представлено на рисунке 3.1.
35
Рисунок 3.1─ Разбиение выборки.
Для каждого уровня сложности индуктивный алгоритм поиска модели оптимальной
структуры состоит из следующих основных этапов.
1. По обучающей выборке подбираются параметры для нахождения оптимальных моделей
всех возможных перестановок переменных на заданном уровне сложности, начиная с
нулевого уровня сложности, затем первый и так далее. Для этого применяется обычный
метод наименьших квадратов (МНК).
2. По контрольной выборке происходит сравнение
лучших моделей данного уровня
сложности. Существует два различных критерия сравнения:
а) критерий несмещённости: построение модели происходит дважды: на обучающей и
тестовой выборках. Та модель, разница значений зависимой переменной которой
при этих двух построениях – наименьшая, признаётся лучшей.
б) критерий регулярности включает сумму квадратов остатков на контрольной
выборке,
полученную при параметрах модели, настроенных на обучающей
выборке.
Также можно использовать комбинированный критерий, совмещающий взвешенные
критерий регулярности и несмещённости.
3. Процесс продолжается до достижения минимума критерия. МГУА реализуется разными
алгоритмами. Ниже приводятся 4 базовых алгоритма. Описание алгоритмов представлено
с использованием работы Т. Гареева «Построение оптимальной модели прогноза валютных
индексов
по
лингвистическим
индуктивного моделирования».
индикаторам
аналитических
обзоров
в
технике
36
1. Комбинаторный алгоритм. Это простейший из базовых алгоритмов МГУА,
использующий только один ряд выбора. На каждом уровне сложности рассматриваются все
модели. Если число переменных N, то число всех возможных моделей M=2N. Это
ограничивает число переменных. При количестве переменных более двадцати обработка
данных занимает слишком много времени. Параметры каждой модели настраиваются
методом наименьших квадратов по обучающей выборке.
2. Комбинаторно-селекционный алгоритм. Переходя на следующий уровень сложности,
используются не все переменные, а лишь те, с помощью комбинаций которых можно
получить наилучший результат на предыдущем уровне сложности. Пусть лучшая модель
на втором уровне сложности - это 𝑌2 = 𝐴0 + 𝐴1 𝑋11 + 𝐴2 𝑋22 . В этом случае на третьем
уровне применяются те комбинации, которые возникают с помощью прибавления к модели
второго уровня новой переменной, такие как
𝑌1 = 𝐴0 + 𝐴1 𝑋11 + 𝐴2 𝑋22 + 𝐴3 𝑋1,
𝑌2 = 𝐴0 + 𝐴1 𝑋11 + 𝐴2 𝑋22 + 𝐴4 𝑋2 ,
𝑌3 = 𝐴0 + 𝐴1 𝑋11 + 𝐴2 𝑋22 + 𝐴5 𝑋3 и так далее.
Такой подход значительно уменьшает число рассматриваемых моделей. M=PN2, где P –
число лучших моделей на заданном уровне.
3. Нейроподобный алгоритм. Это многослойный итеративный алгоритм, основная идея
которого состоит в сокращении числа моделей, рассматриваемых на каждом уровне, а
также в сокращении числа уровней для ускорения выхода на оптимальный уровень
сложности. Для этого неизменяющееся количество лучших моделей отбирается на каждом
уровне сложности в отдельности. Каждая модель рассматривается, как переменная. Пара
лучших переменных порождает новую переменную при переходе на следующий уровень
сложности.
4. Релаксационный итеративный алгоритм. Суть алгоритма заключается в сокращении
рассматриваемых на каждом уровне моделей, при этом сохраняя все удачные сочетания
переменных. Отбирается фиксированное число лучших моделей. Каждая модель
рассматривается как переменная. Каждая лучшая модель комбинируется с одной
переменной из исходного набора, и эта пара порождает новую переменную.
37
3.2 Программная оболочка GMDSH Shell
Построение моделей в работе производилось с помощью программной оболочки
GMDH Shell. Это программный инструмент для интеллектуального анализа данных и
прогнозирования, основанный на методе группового учёта аргументов.
Функционирование программы происходит в трех режимах:
1) аппроксимация функций, то есть построение приближенной функции зависимости
по имеющимся данным;
2) экстраполяция функций, дающая возможность прогнозирования значений;
3) классификация объектов: программа выделяет классы согласно параметрическим
свойствам объектов, после этого она определяет каждый объект к конкретному
классу.
Процесс моделирования состоит из импорта данных, предобработки, нахождения
решения, постобработки, сохранения и визуализации. Каждый этап реализован в качестве
подключаемого модуля, позволяющего пользователю выбирать необходимые модули в
зависимости от типа решаемой задачи.
Краткое описание модулей:
1. Импорт. В качестве входных файлов могут выступать файлы формата “.csv”, “.xls” и
“.xlsx”. Колонки данных в файле рассматриваются в качестве параметров.
2. Предобработка. «Модуль предобработки включает в себя такие полезные функции, как,
например, замена пропущенных значений на: ноль, среднее, центральное, наиболее
встречаемое или интерполяция соседних значений; задание экзаменационной выборки;
длина обучающего окна, интервал прогноза и др.» (Иващенко А. Б. Рынок программного
обеспечения для анализа временных рядов //Системний аналіз та інформаційні
технології у науках про природу та суспільство. – 2012. – №. 1-2. – С. 165-169). В
программе используются две модели: прогноз временных рядов и иные задачи. В случае,
когда в задачу входит классификация объектов или построение регрессионной модели, в
модель добавляется дополнительный настраиваемый параметр, позволяющий указать
число строк в файле, для которых необходимо построить прогноз.
3. Решатель. «Модуль «решателя» содержит, кроме всего прочего, такие полезные
функции, как опция «дополнительные переменные» – формирование расширенного
пространства переменных в полиномиальном базисе (формируются все возможные
слагаемые полинома Колмогорова-Габора с учетом задаваемых ограничений). Кроме
38
того, имеется возможность опционного перемешивания наблюдений для множественной
перекрёстной проверки; выбор алгоритма обучения: комбинаторный алгоритм с
возможностью ограничения максимальной сложности моделей (Комбинированный) и
многорядный итерационный алгоритм (улучшенный Нейросетный МГУА).»
4. Постобработка. «Модуль пост-обработки включает функции усреднения прогнозов N
лучших моделей, визуализации результатов, оценки качества прогнозирующих моделей
(60 различных видов ошибки)».
5. Визуализация. Данный модуль содержит построение различных графиков, гистограмм,
информационных панелей, таблиц. Кроме того,
имеется возможность построения
трехмерных графиков, изменения их масштаба и их поворота.
6. Сохранение. Сохранение действует как на результаты расчетов, хранящиеся в
отдельном файле базы данных, так и на настройки программы, которые сохраняются в
каталоге данных.
3.3 Воздействие инфляционных ожиданий на инфляцию
3.3.1 Базовая модель
Для построения модели были взяты количественные данные динамики инфляционных
ожиданий, выраженные в процентах, и динамика темпа инфляции. Горизонт прогноза был
выбран в три месяца, с максимальным лагом шесть месяцев. Здесь в качестве входной
переменной выступают изменения инфляционные ожидания, а в качестве выходной –
изменение наблюдаемой инфляции. Лучшие параметры выбирались по коэффициенту
детерминации (максимально возможная величина).
В конечном итоге полученная с помощью алгоритма нейронная сеть МГУА с двумя
слоями модель выглядит следующим образом:
Yt = - 14.25 + 0.7  X t -3
(3.1)
Здесь Yt – наблюдаемый уровень инфляции, Xt – ожидаемый уровень инфляции.
Коэффициент детерминации в данном случае равен 0.58, а нормированное
среднеквадратическое отклонение – 0.27.
Схематично качество модели представлено на Рисунке 3.1. По оси Х отложено время
по месяцам начиная с сентября 2013 года, по оси Y – динамика темпа инфляции,
39
представленная в ранговой шкале. Здесь и далее − светлая линия – реальные данные, тёмная
линия - прогнозные.
Рисунок 3.1 ─ Динамика темпа инфляции (базовая модель).
На основании полученных результатов можно ещё раз убедиться в том, что темп
инфляции действительно зависит от изменений инфляционных ожиданий населения.
3.3.2 Гибридная модель
Помимо ожидаемого уровня инфляции в модель отдельно включались реальная
процентная ставка и цены на нефть.
Тогда модель выглядит следующим образом:
Yt = - 1.34e - 15 + N 2
N 2 (t) = 0.002 - N 3  0.65 + N 4  1.61  Цена на нефть t -3
N 3 (t) = 0.02 + Ставка t -3  0.01 + Ожид.инфляция t -3  0.32  N 4  0.99
N 4 (t) = - 0.09 - Инфляция t -1  0.12 + Ставка t -1  1.02
Здесь – Y – зависимая переменная, а изменение темпа инфляции, ожидаемая инфляция,
процентная ставка и цена на нефть – независимые. N2, N3, N4 - нейроподобные элементы.
Схема нейроподобного алгоритма для данной модели представлена на рисунке 3.2.
40
Рисунок 3.2 ─ Гибридная модель инфляции.
Схематично качество модели представлено на Рисунке 3.3.
Рисунок 3.3 ─ Гибридная модель.
Коэффициент детерминации в данном случае равен 0.78, а нормированное
среднеквадратическое отклонение – 0.19.
Согласно полученным результатам, гибридная модель демонстрирует зависимость
инфляции как от шоков предложения (цены на нефть), так и от ключевой ставки
центрального банка. При этом население в своих прогнозах не обращает, или слабо
обращает внимание на процентную ставку и цену на нефть.
41
3.4 Влияние экспертных прогнозов на уровень инфляции
3.4.1 Базовая модель
В данной модели независимой переменной так же выступает динамика уровня инфляции, а
независимыми переменными являются частоты слов, входящих в документ в конкретный
период времени, а именно в рассматриваемый интервал времени помесячно. Гипотеза
состоит в следующем: рост употреблений того или иного термина говорит об увеличении
беспокойства по поводу инфляции и, следовательно, может трактоваться как косвенный
признак динамики инфляционных ожиданий и, как следствие, инфляции
Для построения данной модели использовался нейроподобный алгоритм.
Уравнение модели в конечном итоге можно представить в следующем виде:
Y (t )  F ( N k , S (t )) , k=(2,..,33),
(3.2)
где Y(t) – изменение темпов инфляции, Nk - совокупность нейронов разных слоев, а
S={«рубл», «рынк», «инфляц», «цб», «потреб», «росси», «волатиль», «необеспечен»,
«внешэкономбанк», «вышл», «эксперт», «кредит»} - совокупность лингвистических
индикаторов.
Коэффициент детерминации в данном случае равен 0.55, а нормированное
среднеквадратическое отклонение – 0.26.
Схематично результаты представлены на Рисунке 3.4. По оси Х отложено время по
месяцам начиная с сентября 2013 года, по оси Y – динамика темпа инфляции,
представленная в ранговой шкале.
Рисунок 3.4 ─ Динамика темпа инфляции (базовая модель).
42
Легко видеть, что эксперты лучше предсказывают будущий уровень инфляции, чем
обычное население.
3.4.2 Гибридная модель
В модель влияния экспертных прогнозов на уровень инфляции также были добавлены
цены на нефть и процентная ставка для сравнения результатов. Для построения данной
модели был использован нейроподобный алгоритм.
Полученная модель выглядит следующим образом:
Y (t )  F ( N k , S (t ), r , P) , k=(1,..,7),
(3.3)
где Y(t) – изменение темпов инфляции, Nk - совокупность нейронов разных слоев, а
S={«инфляц», «потреб», «росси», «кредит»} - совокупность лингвистических индикаторов,
r – процентная ставка ЦБ, P – цены на нефть.
Результаты работы модели: коэффициент детерминации равен 0.78, нормированное
среднеквадратическое отклонение 0.19.
Схематично результаты представлены на Рисунке 3.5.
Рисунок 3.5 ─ Динамика темпа инфляции (гибридная модель).
Таким образом, при добавлении в модель таких переменных как процентная ставка и
цена на нефть, её качество возрастает, что говорит о том, что эксперты не делают акцентов
на этих параметрах в своих отчётах.
43
3.5 Модель влияния экспертных прогнозов на уровень инфляционных
ожиданий
3.5.1 Базовая модель
В данной модели в качестве зависимой переменной выступают инфляционные ожидания
населения, а независимые остаются те же, что и в модели влияния экспертных прогнозов на
уровень инфляции, а именно – лингвистические индикаторы.
Так же, как и в предыдущих двух моделях, сначала было проанализировано лишь
влияние частот слов, не учитывая процентную ставку и цены на нефть. Для построения
модели использовался нейроподобный алгоритм.
Модель выглядит следующим образом:
Y (t )  F ( N k , S (t )) , k=(2,..,32),
(3.4)
где Y(t) – изменение темпов инфляции, Nk - совокупность нейронов разных слоев, а
S={«рубл», «рынк», «инфляц», «цб», «потреб», «росси», «волатиль», «необеспечен»,
«займ»,
«квартал»,
«вышл»,
«эксперт»,
«кредит»,
«кризис»}
-
совокупность
лингвистических индикаторов.
В
результате
коэффициент
детерминации
равен
0.68
и
нормированное
среднеквадратическое отклонение равно 0.16.
Схематически качество модели представлено на Рисунке 3.5. По оси Х отложено время
по месяцам начиная с сентября 2013 года, по оси Y – динамика темпа инфляции,
представленная в ранговой шкале.
Рисунок 3.5 ─ Динамика ожидаемой инфляции (базовая модель).
44
Как видно из результатов модели, на изменение инфляционных ожиданий населения
экспертные оказывают большее влияние, чем непосредственно на динамику инфляции.
3.5.2 Гибридная модель
После включения в модель процентной ставки и цен на нефть, она выглядит следующим
образом:
Y (t )  F ( N k , S (t ), r , P) , k=(1,..,5),
(3.5)
где Y(t) – изменение темпов инфляции, Nk - совокупность нейронов разных слоев, а
S={«инфляц», «эксперт», «волатиль», «росси», «кредит»} - совокупность лингвистических
индикаторов, r – процентная ставка ЦБ, P – цены на нефть.
Схематично качество модели отображено на Рисунке 3.6.
Коэффициент детерминации равен 0.78 и нормированное среднеквадратическое
отклонение равно 0.16.
Рисунок 3.6 ─ Гибридная модель влияния экспертных прогнозов на уровень инфляционных
ожиданий.
Заметное улучшение качества гибридной модели по отношению к базовой говорит о
том, что эксперты, как и население, не учитывают процентную ставку и цены на нефть при
формировании своих ожиданий относительно будущего уровня инфляции.
45
Выводы
В настоящей
главе дано общее описание Метода Группового Учета Аргументов
(МГУА) и основных алгоритмов, которые реализуют этот метод. Представлены основные
процедуры программной оболочки GMDH Shell, включающей указанные алгоритмы.
С помощью оболочки GMDH Shell было построены 3 базовые модели, которые
связывают попарно инфляцию, инфляционные ожидания и прогнозы экспертов. Кроме
того, были построены гибридные модели, когда к независимым переменным базовых
моделей добавляются еще две дополнительные переменные, отражающие динамику цены
на нефть и динамику процентной ставки ЦБ.
В процессе моделирования подбирались такие режимы настройки оболочки GMDH
Shell, которые обеспечивали построение устойчивых моделей. Данные режимы можно
корректировать в зависимости от задач, стоящих перед исследователем.
Результаты исследования представлены в таблице 1. Здесь – Модель 1 это модель
зависимости динамики инфляции от изменений инфляционных ожиданий, модель 2 –
зависимость динамики инфляции от экспертных прогнозов, модель 3 – зависимость
инфляционных ожиданий от экспертных прогнозов, а модели 1(а), 2(а) и 3(а) – те же
модели, но с добавлением процентной ставки и цен на нефть соответственно.
Таблица 1. – Качественные показатели полученных моделей.
Коэфф. детерминации Нормированное среднеквадратическое отклонение
Модель 1(а)
0.58
0.27
Модель 1(б)
0.78
0.19
Модель 2(а)
0.55
0.23
Модель 2(б)
0.78
0.19
Модель 3(а)
0.68
0.16
Модель 3(б)
0.78
0.16
Полученные результаты свидетельствуют о наличии зависимости динамики инфляции
от изменений инфляционных ожиданий. Как видно из результатов, эксперты лучше
предсказывают будущий уровень инфляции, чем обычное население. Кроме того, влияние
экспертных отчётов оказывает более сильное влияние на инфляционные ожидания
населения, чем на динамику инфляции непосредственно.
46
Добавление в каждую из моделей процентной ставки и цены на нефть помогло
существенно улучшить качество моделей.
Согласно полученным результатам, изменение темпов инфляции зависит как от шоков
предложения (цены на нефть), так и от ключевой ставки центрального банка.
Заметное улучшение качества гибридных моделей по отношению к базовым говорит о
том, что население не учитывает процентную ставку и цены на нефть при формировании
своих ожиданий относительно будущего уровня инфляции.
Стоит отметить, что положительных результатов экспериментов удалось добиться
только при переходе от абсолютных величин к тенденциям: это касается как инфляции и
инфляционных ожиданий, так и ценам на нефть и процентной ставки.
47
Заключение
.
В работе исследуется сущность инфляционных ожиданий, проведен обзор предыдущих
исследований инфляционных ожиданий. Выявление этих связей и их количественная
оценка могут быть использованы ЦБ для управления инфляционными ожиданиями.
Одним из важных инструментов такого управления является взаимодействие ЦБ РФ с
общественностью, то есть публичное разъяснение планов и целей в отношении политики,
объяснение неудач и оснований для пересмотра целей, если они есть. В долгосрочной
перспективе это позволяет добиться доверия со стороны общества к действиям и
намерениям ЦБ и всего правительства в целом, а также активно воздействовать на
инфляционные
ожидания.
Ведь
политическая
поддержка
перехода
к
режиму
таргетирования инфляции является ключевым элементом успеха такой меры денежнокредитной политики. Таким образом, единственный способ остановить инфляцию - это
реализовать пользующуюся общим доверием антиинфляционную политику. Для успешной
борьбы с инфляцией очень важен авторитет и последовательность действий ЦБ РФ,
согласованность его действий с другими органами власти.
В работе были рассмотрены три модели.
Первая модель оценивает влияние инфляционных ожиданий населения на процесс
формирования инфляции.
Вторая модель выявляет влияние аналитических прогнозов экспертов, опубликованных
в СМИ, на процесс формирования инфляции.
Третья модель призвана выявить зависимость формирования инфляционных ожиданий
населения от мнений экспертов.
Цель исследования достигается с помощью третьей модели. При этом первая и вторая
модели расширяют спектр исследований, позволяя раздельно оценить связь динамики
инфляции с инфляционными ожиданиями населения и мнением экспертов.
Каждая из трёх моделей представлена в двух вариантах: базовом и гибридном.
Гибридные модели объединяют в себе кейнсианские и монетаристские взгляды на процесс
формирования инфляции и инфляционных ожиданий, а именно: к независимым
переменным в базовых моделях были добавлены ключевая ставка ЦБ и цена на нефть.
Согласно полученным результатам, гибридные модели имеют право на существование,
доказана зависимость инфляции как от шоков предложения (цены на нефть), так и от
ключевой ставки центрального банка. Помимо прочего можно сделать вывод, что эксперты
48
лучше предсказывают будущий уровень инфляции, чем обычное население. Кроме того,
как население, так и эксперты в своих прогнозах не обращают, или слабо обращают
внимание на процентную ставку и цены на нефть, о чем можно судить из улучшений
результатов модели при добавлении последних в неё. Как можно видеть из результатов,
прогнозы экспертов оказывают влияние на инфляционные ожидания населения сильнее,
чем на инфляцию непосредственно. Таким образом, подтверждается гипотеза о том, что
при увеличении частоты употребления того или иного термина возрастает беспокойство
населения относительно будущего уровня инфляции в стране. В свою очередь, рост
инфляционных ожиданий, как было изучено ранее и проверено ещё раз в настоящем
исследовании, ведёт к увеличению инфляции. Из вышесказанного можно сделать вывод,
что опросы населения и экспертные прогнозы косвенным образом корректируют политику
центрального банка.
На основании проведённого исследования можно сделать вывод о предпочтительности
использования экспертных оценок для анализа инфляционных ожиданий, что позволит
сэкономить средства на дорогостоящие опросы. При этом необходимость опрашивать
экспертов отпадает, поскольку их высказывания доступны в материалах СМИ в открытом
доступе.
В дальнейшем предполагается продолжить исследования, начатые в диссертации в 2-х
направлениях:
1) построение моделей, связывающих инфляцию и инфляционные ожидания разных
категорий населения (бедные, средний класс, богатые);
2) построение моделей, связывающих инфляцию и прогнозы экспертов, связанных с
разными печатными изданиями, частными компаниями, государственными компаниями.
Список литературы
49
1. Виноградов Д.В., Дорошенко М.Е. Финансово-Денежная Экономика. Издательский дом
ГУ-ВШЭ. Москва.2009.
2. Иохин В. Я. и др. Экономическая теория //Литература. – 2005. – Т. 13. – С. 1.
3. Кураков Л.П., Кураков В.Л., Кураков А.Л. Экономика и право: словарь-справочник. —
М.: Вуз и школа. 2004.
4. Лолейт А. Инфляционные ожидания экономических агентов в России //Policy. – 2009. –
№. 5. – С. 75-90.
5. Методика исследования инфляционных ожиданий и потребительских настроений
населения, Банк России.
6. Тычинский Д.В.Влияние социальных ожиданий на процесс инфляции в России: дис. …
канд.соц.наук, 22.00.08:27.05.10/Тычинский Дмитрий Валериевич.-М.,2010.
7. Улюкаев А., Замулин О., Куликов М. Предпосылки и последствия внедрения
таргетирования инфляции в России //Экономическая политика. – 2006. – Т. 3.
8. Фролова Т.А. Макроэкономика: конспект лекций Таганрог: ТРТУ, 2006.
9. Центральный Банк России: Методика исследования инфляционных ожиданий и
потребительских настроений населения [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http://www.cbr.ru/dkp/standart_system/FOM_meth.pdf.
10. Хикс Дж.Р. Стоимость и капитал. М., 1988.
11. Шагас Н.Л., Туманова Е.А. Макроэкономика-2. (Долгосрочный аспект). М.: МГУ, 1998
12. Blinder A. S. et al. How Do Central Banks Talk? Geneva Reports on the World Economy No.
3 //International Center for Monetary and Banking Studies. – 2001.
13. Crowe Ch., Meade E. Central Bank Independence and Transparency: Evolution and
Effectiveness // IMF Working Paper. 2008. WP/08/11 9.
14. Chenault A., Flueckiger G.E. An Information Theoretic Model of Bounded Rationality //
Mathematical Social Sciences. 1987. Vol. 6. P. 227—243.
15. Cunningham R. et al. Inflation expectations and the conduct of monetary policy: A review of
recent evidence and experience //Bank of Canada Review. – 2010. – Т. 2010. – №. Spring. –
С. 13-25.
16. Demertzis M., Hallett A. H. Asymmetric Information and Rational Expectations: When Is It
Right To Be «Wrong»? // Journal of International Money and Finance 2008. No 27. P. 14 07—
141 9.
17. Demertzis M., Viegi N. Inflation Targets as Focal Points // International Journal of Central
Banking, 2008. Vol. 4. No 1.
50
18. Dincer N., Eichengreen B. Central Bank Transparency: Where, Why, and With What Effects?
//NBER Working Paper. 2007. No 13 003; Dincer N., Eichengreen B. Central Bank
Transparency: Causes, Consequences And Updates // NBER Working Paper. 2009. No 14 791;
Geraats P. Trends in Monetary Policy Transparency.
19. Иващенко А. Б. Рынок программного обеспечения для анализа временных рядов
//Системний аналіз та інформаційні технології у науках про природу та суспільство. –
2012. – №. 1-2. – С. 165-169.
20. Hinock Ch., Kempf H. Quasi-Rational Expectations. Economic letters. 1989. Vol.30. p.93-96.
21. Lines M., Westerhoff F. Inflation Expectations and Macroeconomic Dynamics: The Case of
Rational Versus Extrapolative Expectations // Journal of Economic Dynamics & Control.
2009. September. doi:10.1016/j.jedc.2009.09.004.
22. Manning C. D. et al. Introduction to information retrieval. – Cambridge : Cambridge university
press, 2008. – Т. 1. – №. 1. – С. 496.
23. Nerlove M., Fornri I. Quasi-Rational Expectations, an Alternative to Fully Rational
Expecttions. An application to the US Beef Cuttle Supply. Journal of Econometrics. 1998.
Vol.83. p.129-161.
24. Sargent T. J. Bounded Rationality In Macroeconomics. The Arne Ryde Memorial Lectures.
Oxford; N. Y.: Oxford University Press, 2001.
25. Simon H.A. Theories of Bounded Rationality. Decisions and Organizations. C.B. McGuire,
R. Radner (eds.) Amsterdam: North-Holland. 1972. p.161-176.
26. Зайченко
Ю.
П.
прогнозирования
Нечеткий
метод
макроэкономических
інформаційні технології. – 2003.
индуктивного
показателей
моделирования
//Системні
в
задачах
дослідження
та