Прогнозирование развития российской экономики: методы и результаты

Прогнозированием динамики российской экономики занимаются несколько организаций, начиная от государственных органов (Минэкономразвития, Банк России), заканчивая зарубежными центрами (Всемирный Банк, Международный валютный фонд и др.). В настоящей работе представлен обзор методов, используемых организациями для разработки сценариев развития экономики РФ, а также проведен сравнительный анализ результатов среднесрочного прогнозирования для ключевых макропоказателей. 
Для построения краткосрочных и среднесрочных прогнозов наиболее предпочтительными подходами являются DSGE-модели, балансово-эконометрические модели и модели временных рядов. Для долгосрочного прогнозирования используются межотраслевой подход и инструменты, основанные на модели Солоу - Сванна. Кроме того, в некоторых организациях применяются консенсус-прогнозы, которые формируются на основе экспертных мнений ведущих специалистов в области макроэкономического прогнозирования. 
Результаты работы свидетельствуют о том, что оценки макроэкономических организаций достаточно схожи в прогнозной динамике реального ВВП (среднегодовой темп прироста ожидается невысоким - примерно 2 %). Кроме того, каждая из организаций предсказывает увеличение капиталоемкости экономики РФ к 2026 г. 
Итоги работы могут служить информационной базой для построения отраслевого и пространственного разрезов макропрогнозов на базе оптимизационной межрегиональной межотраслевой модели (ОМММ), разрабатываемой в ИЭОПП СО РАН, что позволит снизить трудоемкость и улучшить качество отбора сценариев модели.

1. Baranov А. О., Kvaktun М. I. Forecasting Accelerated Renovation of Fixed Capital Assets in Russia Using a Dynamic Input-Output Model // Studies on Russian Economic Development. 2020. Vol. 31 (2). P. 162-170.

2. Баранов А. О., Павлов В. H. Точечная динамическая межотраслевая модель системы КОМПАС - ДАР // Модели и методы прогнозирования: Азиатская Россия в экономике страны / Под ред. А. О. Баранова, В. И. Суслова; Ин-т экономики и организации промышленного пр-ва СО РАН. Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2023. Гл.3.1.С. 110-116.

3. Ershov Iu. S., Ibragimov N. M., Dushenin A. I. Input-output table regionalization and multiregional input-output model development algorithm // Journal of Siberian Federal University. Humanities & Social Sciences. 2021. Vol. 14(7). P. 1018-1027.

4. Суслов H. И., Бузулуцков В. Ф. Об одном подходе при учете динамики в моделях класса ОМММ (на примере ОМММ-ТЭК) // Мир экономики иуправления. 2018. Т. 18 (4). С. 112-125.

5. Блам Ю. Ш., Машкина Л. В. Проблемы и перспективы развития лесного хозяйства и лесозаготовительной промышленности // ЭКО. 2019. № 11. С. 45-62.

6. Малов В. Ю., Мелентьев Б. В. Задачи и модель прогнозирования формирования опорной транспортной сети России // Ситуационная комната как элемент организации экспертного сообщества: задачи планирования и прогнозирования / Под ред. Г. А. Унтуры. Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2018. Гл. 2.1. С. 34-48.

7. Коротких О. А. Межстрановая BVAR-модель внешнего сектора // Деньги и Кредит. 2020. № 4. С. 98-112.

8. Банк России. Доклад о денежно-кредитной политике. 2014. № 2(6).

9. Банк России. Доклад о немонетарных факторах инфляции в 2017-2019 годах. 2019.

10. Жемков М. И. Краткосрочная оценка ВВП методом комбинирования прогнозов // Банк России. Серия докладов об экономических исследованиях. 2021.

11. Орлов А. Д. Квартальная прогнозная модель России // Банк России. Серия докладов о модельном аппарате Банка России. 2021.

12. Крепцев Д. А., Селезнев С. М. DSGE-модель российской экономики с малым количеством уравнений // Банк России. Серия докладов об экономических исследованиях. 2016. № 12.

13. Крепцев Д. А., Селезнев С. М. DSGE-модель российской экономики с банковским сектором // Банк России. Серия докладов об экономических исследованиях. 2017. № 27.

14. Andreev М. Adding a fiscal rule into a DSGE model: How much does it change the forecasts? // Bank of Russia. Working paper series. 2020. Vol. 20.

15. Могилат А., Наумов В., Перевышин Ю. Модель финансового программирования: содержательное описание и ключевые взаимосвязи // Банк России. Серия докладов об экономических исследованиях. 2021.

16. Узяков М. Н. Проблемы построения межотраслевой модели равновесия российской экономики // Проблемы прогнозирования. 2000. № 2. С. 20-33.

17. Широв А. А., Янтовский А. А. Межотраслевая макроэкономическая модель RIM - развитие инструментария в современных экономических условиях // Проблемы прогнозирования. 2017. № 3. С. 3-18.

18. Широв А. А., Янтовский А. А. Межотраслевая макроэкономическая модель как ядро комплексных прогнозных расчетов // Проблемы прогнозирования. 2014. №3. С. 18-31.

19. Узякова Е. С. Долгосрочное развитие экономики Азиатской России и влияние на формирование транспортных потоков // LXIV сессия Российско-французского семинара по денежно-финансовым проблемам современной российской экономики 21-23 ноября 2022 г.

20. Широв А. А. Межрегиональная прогнозно-аналитическая модель NORM // Конференция ИНП РАН и ИЭОПП СО РАН по межотраслевому и региональному анализу и прогнозированию, март 2019, Моек, область.

21. ИНП РАН. Потенциальные возможности роста российской экономики: анализ и прогноз. Научный доклад / Под ред. чл.-кор. РАН А. А. Широва. М.: Артик Принт, 2022. 296 с.

22. Михайленко К. В. Экономико-математическое обеспечение сценарных прогнозов социально-экономического развития России на среднесрочную перспективу: Автореф. дне. ... канд. экон. наук. М., 2005. 25 с. URL: http://www.forecast.ru/_ARCHIVE/Dissert/Kmikhailenko/AR10.pdf

23. IMF. IMF forecasts: process, quality, and country perspectives. Washington, D.C.: International Monetary Fund, 2014.

24. Blagrave P., Elliott P., Garcia-Saltos R., Hostland D., Laxton D, Zhang F. Adding China to the Global Projection Model II IMF Working Paper. 2013. Vol. 13 (256).

25. Carabenciov I., Freedman C., Garcia-Saltos R., Laxton D., Kamenik O., Manchev P. GPM6 - The Global Projection Model with 6 Regions II IMF Working Paper. 2013. Vol. 13 (87).

26. Hurst I., Liadze I., Lisenkova K. Overview of the NiGEM-S Model: Scottish version of the National Institute Global Econometric Model IINIERS Discussion Paper. 2014. Vol. 422.

27. Burns A., Campagne B., Jooste C., Stephan D., Bui T. The World Bank Macro-Fiscal Model Technical Description II World Bank Policy Research Working Papers. 2019. Vol. 8965.

28. Devadas Sh., Guzman J., Kim Y., Loayza N., Pennings S. Malaysia’s Economic Growth and Transition to High Income II World Bank Policy Research Working Papers. 2020. Vol. 9278.