Статья: Прогнозирование уровня инфляции при формировании региональных и муниципальных бюджетов

n - общее число лет, используемое для целей прогнозирования / total number of years used for forecasting; x - текущий год / current year; y - прогнозируемый год / forecast year.

Источник/Source: составлено авторами / compiled by the authors.

Значение т.к(г изменяется от 1 до 12; к варьируется от 1 до п) показывает, на сколько процентов выросли цены в соответствующем месяце, а значение gik характеризует уровень инфляции за год в соответствующем месяце по отношению к аналогичному месяцу предыдущего года.

В целях эффективной организации финансового планирования и прогнозирования интерес представляет определение прогнозных значений тпр.ки ^рЛ или прогнозных интервалов значений.

Для прогнозирования уровня инфляции за месяц будем использовать следующие данные:

* показатели уровня инфляции в соответствующем месяце за предыдущие п лет, что позволит учесть влияние на динамику цен фактора сезонности исходя из допущения, что в прогнозируемом году в г-м месяце уровень инфляции будет тождествен среднему значению уровня инфляции в аналогичных месяцах за предыдущие периоды (обозначим прогнозное значение, полученное таким образом, как т1прк);

* показатели уровня инфляции за предыдущие месяцы, которые позволяют предположить, что в соответствующем месяце прогнозируемого года уровень инфляции будет соответствовать среднему значению, характерному для предыдущих 12 месяцев, т.е. влияние сезонных факторов будет усредняться. Можно также предположить, что динамика этого числового ряда будет учитывать результаты таргетирования инфляции со стороны мегарегулятора (обозначим прогнозное значение, полученное таким образом, как т2прк).

Для получения итогового прогноза по уровню инфляции в соответствующем месяце в прогнозируемом году, учитывающего в комплексе влияние как совокупности сезонных факторов, так и мер, предпринимаемых монетарными властями, найдем средневзвешенное значение спрогнозированных показателей т1пр.к и т2пр.к с весовыми коэффициентами 0,3 и 0,7 соответственно. Формируя значения весовых коэффициентов, мы основываемся на опыте 2015-2018 гг., согласно

Таблица 2 / Table 2

Данные об уровне месячной инфляции и прогнозные значения на 2017 г., % / Data on the level of monthly inflation and forecast values for 2017

Источник/Source: составлено по данным Росстата / compiled according to Rosstat.

Которому последствия проведения Банком России политики таргетирования инфляции оказывают более существенное влияние на динамику цен. Полученное агрегированное прогнозное значение обозначим как 1к.

На основе вышеприведенного может быть получен следующий набор прогнозных значений уровня инфляции за месяц (см. формулы 1-3):

В этом случае для получения прогнозного значения годового уровня инфляции gk формула будет выглядеть следующим образом (4):

(4)

Если в экономике страны ожидаются в ближайшие 2-3 месяца существенные изменения, которые окажут непосредственное влияние на уровень цен, то в ситуации отсутствия статистических данных об уровне инфляции, накопленных за ряд предшествующих месяцев и лет, целесообразно использовать данные экспертных оценок, учитывающие возможное влияние различных факторов. Обозначим прогнозное значение, полученное по данным экспертных оценок, как т3пр.п.

Таблица 3 / Table 3

Данные об уровне месячной инфляции и прогнозные значения на 2018 г., % / Data on the level of monthly inflation and forecast values for 2018

Однако получить экспертным путем ряд прогнозных значений месячного уровня инфляции на определенный момент времени весьма затруднительно, так как такие прогнозы составляются, как правило, не более чем на один -- три месяца. Представляется, что для целей получения экспертных оценок целесообразно воспользоваться методикой, предложенной в работе Р. В. Колесова [15].

С учетом мнений экспертов, в периоды прогнозирования, когда ожидается существенное влияние макроэкономических факторов, формула для прогнозирования годового уровня инфляции gk будет выглядеть следующим образом (5):

(5)

Апробируя предложенный алгоритм прогнозирования ежемесячного и годового уровня инфляции для 2017 г. по фактическим данным за 2011-2016 гг., сравним прогнозные значения с фактическими данными с целью выявления погрешности (табл. 2).

На основании данных, представленных в табл. 2, и формулы (4) получим прогнозное значение годового уровня инфляции Я122о17 = 103,78. Оно превышает фактический уровень инфляции в 2017 г., который согласно официальным данным был равен 102,51.

Повторим подобные вычисления для получения прогнозных значений для 2018 г. по данным за период 2012-2017 гг. (табл. 3).

На основании данных, представленных в табл. 3, и формулы (4) получим прогнозное значение годового уровня инфляции &Шо18 = 105,01. Оно превышает фактический уровень инфляции в 2018 г., который, по официальным данным, равен 104,26.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результаты работы могут быть использованы при формировании бюджетной политики Российской Федерации, в деятельности органов исполнительной и представительной власти регионального и муниципального уровня.

Предлагаемая модель прогнозирования годового уровня инфляции, основанная на данных о фактических и прогнозных значениях индекса потребительских цен, не позволяет получить абсолютно точное значение. Оба примера реализации предлагаемого алгоритма (без учета экспертных оценок) дают более высокий уровень инфляции в сравнении с фактическим значением (примерно на 1,1--1,3 п.п.). Однако в целях бюджетного планирования, когда учитывают, как правило, несколько сценариев развития событий, можно предложить использовать расчетные значения уровня инфляции, полученные по формулам (4) и (5), как максимально возможной уровень инфляции, а в качестве минимального годового уровня принимать целевой ориентир Банка России в 4%. Кроме того, данная модель прогнозирования уровня инфляции применима в процессе бюджетного планирования и при проведении экономического анализа на уровне отдельных бюджетных учреждений, а также при разработке и в ходе реализации отдельных проектов, финансирование которых предполагается осуществлять за счет средств региональных и муниципальных бюджетов. Это представляется весьма важным для повышения аналитических возможностей формируемой информации в интересах внешних и внутренних пользователей. При этом следует учитывать, что на фоне роста курсовой волатильности инфляционные ожидания населения и предприятий повысились, увеличилась неопределенность их изменений в будущем. Поэтому устойчивое повышение инфляционных ожиданий может создать риски продолжительного отклонения инфляции вверх от ее запланированного показателя, а инфляционные риски обусловят необходимость ужесточения денежно-кредитной политики государства для ограничения роста инфляционных ожиданий и стабилизации финансового рынка.

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1. Силуанов А. Г. Пути совершенствования межбюджетных отношений в Российской Федерации. Российское предпринимательство. 2012;(2):43-50.

2. Волков А. Ю. Некоторые направления совершенствования межбюджетных отношений. Проблемы современной науки и образования. 2015;9(39):78-80.

3. Тюрин С. Б. Совершенствование методики формирования резервного фонда и фонда национального благосостояния Российской Федерации. Труд и социальные отношения. 2014;(1):72-80.

4. Васюнина М. Л. Бюджетное планирование: развитие методологических подходов. Финансы. 2014;(11):17-20.

5. Гамукин В. В. Комбинаторика рисков бюджетной системы. Бухгалтерский учет в бюджетных и некоммерческих организациях. 2015;(19):18-26.

6. Бурыкин А. Д. Принципы эффективного использования стабилизационных финансов. Труд и социальные отношения. 2014;(1):96-104.

7. Коробко С. А. Система управления рисками бюджетного процесса субъекта РФ. Terra economicus. 2012;(3):54-58.

8. Горохова Д. В. Управление бюджетными рисками субъектов РФ: современный взгляд и перспективы развития. Финансовый журнал. 2013;(3):55-62.

9. Янов В. В. Бюджетные риски муниципального образования в стратегии регионального развития. Экономика и управление: проблемы решения. 2014;(8):138-141.?

10. Кудрин А. Л., Горюнов Е. Л., Трунин П. В. Стимулирующая денежно-кредитная политика: мифы и реальность. Вопросы экономики. 2017;(5):5-28.

11. Неклюдов В. А., Бурыкина Н. М., Вахт Е. А., Грехов Д. В., Долматович И. А., Карасев А. П., Катаниди К. Г., Киселев Н. В., Козлова Е. А., Колесов Р. В., Лазурин Е. А., Лазурина О. М., Лежников В. П., Логинова Т. В., Лыкова В. А., Мельниченко Н. Ф., Мимясов М. Н., Пятунин С. В., Родина Г. А. и др. Устойчивость социально-экономического развития региональной экономики и др. Ярославль: ООО ЦМИК; 2017. 172 с.

12. Савкин С. П. Комплексный подход к формированию внутренней региональной политики в сфере государственно-частного партнерства. Регионология. 2016;1(94):41-55.

13. Pulay G., Mate J., Nemeth I., Zelei A. budgetary risks of monetary policy with special regard to the debt rule. Public Finance Quarterly. 2013;(1):11-34.

14. Schilperoort W., Wierts P. Illuminating budgetary risks: the role of stress testing. OECD Journal on Budgeting. 2012;(3):1-18.

15. Колесов Р. В. Методические подходы к совершенствованию финансово-экономического обеспечения культурообразующей среды Ярославской области.Ярославский педагогический вестник. 2013;(1):94-99.

REFERENCES

1. Siluanov A. G. Ways to improve inter-budgetary relations in the Russian Federation. Russian business = The Russian Journal of Entrepreneurship. 2012;(2):43-50. (In Russ.).

2. Volkov A. Yu. Some directions of improvement of inter-budgetary relations. Problems of modern science and education = Problems of modern science and education. 2015;9(39):78-80. (In Russ.).

3. Tyurin S. B. Improving the methods of formation of the reserve Fund and the national welfare Fund of the Russian Federation. Labor and social relations = The “Labour and social relations” Journal. 2014;(1):72-80. (In Russ.).

4. Vasyunina M. L. Budget planning: development of methodological approaches. Finansy = Finance. 2014;(11):17-20. (In Russ.).

5. Gamukin V. V. Combinatorics of budget system risks. Accounting in budget and non-profit organizations = Accounting in budget and non-profit organizations. 2015;(19):18-26. (In Russ.).

6. Burykin A. D. Principles of effective use of the stabilisation of Finance. Labor and social relations = The “Labour and social relations” Journal. 2014;(1):96-104. (In Russ.).

7. Korobko S. A. Risk management system of the budget process of the RF subject. Terra economicus. 2012;(3):54- 58. (In Russ.).

8. Gorokhova D. V. Management of budget risks of subjects of the Russian Federation: modern view and prospects of development. Financial magazine = Financial journal. 2013;(3):55-62. (In Russ.).

9. Yanov V. V. Budgetary risks of the municipality in the strategy of regional development. Economics and management: problems of solution = Economics and management: problems of solution. 2014;(8):138-141. (In Russ.).

10. Kudrin A. L., Goryunov E. L., Trunin P. V. Stimulating monetary policy: myths and reality. Economic issue = Voprosy Ekonomiki. 2017;(5):5-28. (In Russ.).

11. Neklyudov V. A., Burykina M. N., Watches E. A., Sin D. V., Dolmatovich I. A., Karasev A. P., Kalanidhi K. G., Kiselev N. In., Kozlova E. A., Kolesov R. V., Lazurin E. A., Mazurina O. M., Letnikov V. P., Loginova T. V., Lykov V. A., Melnichenko N. F., Minasov M. N., Petunin S. V., Rodina G. A. and al. The Sustainability of socio-economic development of the regional economy etc. Yaroslavl: TSMIK; 2017. 172 p. (In Russ.).

12. Savkin S. P. Integrated approach to the formation of domestic regional policy in the field of public-private partnership. Regionology = Russian Journal of Regional Studies. 2016;1(94):41-55. (In Russ.).

13. Pulay G., Mate J., Nemeth I., Zelei A. Budgetary risks of monetary policy with special regard to the debt rule. Public Finance Quarterly. 2013;(1):11-34.

14. Schilperoort W., Wierts P. Illuminating budgetary risks: the role of stress testing. OECD Journal on Budgeting. 2012;(3):1-18.

15. Kolesov R. V. Methodological approaches to the improvement of financial and economic support of the culture-forming environment of the Yaroslavl region. Yaroslavl pedagogical Bulletin = Yaroslavl pedagogical Bulletin. 2013;(1):94-99. (In Russ.).