Моделювання і прогнозування процесу інфляції в Грузії
The processes of Transition Economic are developing in the conditions of diverse disturbances which lead to deterioration of indicators on micro and macro levels. To improve the quality of management and forecasting of macroeconomic processes it is necessary to apply modern methods of modeling and c...
Gespeichert in:
| Datum: | 2015 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2015
|
| Online Zugang: | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/51992 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
| Завантажити файл: |  |
Institution
System research and information technologies| _version_ | 1867334247082098688 |
|---|---|
| author | Gogoladze, N. G. |
| author_facet | Gogoladze, N. G. |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "N. G. Gogoladze",
"institution": null
}
] |
| author_sort | Gogoladze, N. G. |
| baseUrl_str | http://journal.iasa.kpi.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2016-07-21T13:51:17Z |
| description | The processes of Transition Economic are developing in the conditions of diverse disturbances which lead to deterioration of indicators on micro and macro levels. To improve the quality of management and forecasting of macroeconomic processes it is necessary to apply modern methods of modeling and control. In this paper, to solve the problem of modeling and forecasting inflation process is selected, which is one of the most important processes in many countries of the world. The analysis of the inflation process in Georgia, on the basis of which its positive and negative sides are defined, as well as the causes and consequences of the process is carried out. On the basis of the functional approach the stochastic autoregression model of the second order is constructed. This model has simple structure and high degree of adequacy of experimental data. By the method of parameters variation the differential equation is solved. On the basis of the solution of the differential equation which is used for short-term inflation process forecasting, the forecasting function is received. The resulting model will be used for the optimal control of inflation process. |
| first_indexed | 2025-07-17T10:19:23Z |
| format | Article |
| fulltext |
Н.Г. Гоголадзе, 2015
Системні дослідження та інформаційні технології, 2015, № 2 83
УДК 519.86
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
ПРОЦЕССА ИНФЛЯЦИИ В ГРУЗИИ
Н.Г. ГОГОЛАДЗЕ
Процессы экономики переходного периода развиваются в условиях влияния
разнородных возмущений, которые приводят к ухудшению показателей на
микро- и макроуровне. Для повышения качества управления и прогнозирования
макроэкономическими процессами необходимо применять современные
методы моделирования и управления. В работе для решения задачи моделиро-
вания и прогнозирования выбран процесс инфляции, который является одним
из значимых процессов для многих стран мира. Проведен анализ процесса
инфляции в Грузии, на основе которого определены его положительные
и отрицательные стороны, а также причины и последствия современного
протекания процесса. На основе функционального подхода построена стохас-
тическая авторегрессионная модель второго порядка, которая отличается про-
стотой структуры и высокой степенью адекватности экспериментальным дан-
ным. Разностное уравнение решено методом вариации параметров. Получена
функция прогнозирования на основе решения разностного уравнения, которая
используется для краткосрочного прогнозирования процесса инфляции.
Полученная модель будет использована для оптимального управления процес-
сом инфляции.
На сегодняшний день инфляция является одним из основных дестабилизи-
рующих факторов рыночной экономики и является серьезной проблемой
для многих стран. Отметим, что инфляция имеет серьезные социально-
экономические последствия. В частности, происходит социальное расслое-
ние населения на бедных и богатых; падает жизненный уровень населения;
разрушается экономика; падает производство и растет безработица; растут
ссудные проценты; сокращаются сроки кредитов; производство становится
невыгодным и экономически угнетается; перераспределяется народное бо-
гатство, но не в пользу производства и населения; развивается теневая эко-
номика; ощущается дефицит средств для расчетов и растут задолженности;
угасает инвестиционная активность; нарушается управление предприятием;
заторможено внедрение научно-технического прогресса, особенно новых
технологий. Возможным положительным последствием инфляции, вызван-
ной увеличением денежной массы в обороте, является оперативное исполь-
зование дополнительных средств для инвестиций в производстве. При бла-
гоприятных условиях для инвестиций, вложенные средства быстро
окупаются и позволяют увеличить объемы производства, усовершенство-
вать технологии и качество продукции.
Исследователи процесса инфляции отмечают, что с ней можно и надо
бороться, чтобы она не приняла опасный, неуправляемый характер. Чтобы
избежать экономического краха, необходимо разработать антиинфляцион-
ную политику, главными элементами которой являются долгосрочная де-
нежная политика, совершенствование налоговой системы, жесткое государ-
Н.Г. Гоголадзе
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2015, № 2 84
ственное регулирование и хорошо проведенная, честная приватизация госу-
дарственной собственности. Кроме того, антиинфляционная политика
должна смягчить налоговый процесс; усилить контроль за деятельностью
коммерческих банков; снять все таможенные преграды; умеренно сдержи-
вать денежную массу [1].
Эксперты считают, что инфляция в Грузии во многом связана
с текущими процессами на международных рынках. Причинами инфляции
являются: рост денежной массы; дефицит бюджета; плохой платежный ба-
ланс; торговый дефицит; зависимость от импорта, экспорта; отсутствие
производственной базы; монополистическая политика, а также финансиро-
вание разных инфраструктурных проектов, к чему дополняются гранты
и кредитные ресурсы международных финансовых и донорских организа-
ций, что, несомненно, способствует росту денежной массы. Инфляция ока-
зывает негативное влияние на международные отношения, способствует
развитию валютного кризиса, усугубляет социально-экономическую ситуа-
цию, уничтожает всю экономику, приводит также к прекращению продаж.
Во время инфляции исчезает твердая денежная единица, усложняется рас-
чет, оплата, население пытается отказаться от обесцененных денег и сохра-
нить иностранную валюту.
В Грузии рост инфляции начался во втором квартале 2010 г. и в мае
2011 г. достиг рекордного уровня — 14,3 %. Тем не менее, в результате го-
сударственной политики, инфляция начала снижаться во второй половине
2011 г. и уже в июне 2014 г. составила 2 %. Отметим, что процесс инфляции
имеет достаточно сложный характер, поэтому для управления этим процес-
сом необходимы современные методы оптимального управления.
Для моделирования процесса инфляции в Грузии использованы макро-
экономические показатели: индекс потребительских цен (CPI) и объем де-
нежной массы (M2). Статистические данные этих макроэкономических по-
казателей Грузии за 01.2010–06.2014 гг. показаны на рисунке в виде темпов
прироста к соответствующему месяцу предыдущего года [2].
-4
0
4
8
12
16
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II
2010 2011 2012 2013 2 014
1
2
Рисунок. Темпы прироста индекса потребительских цен и денежной массы в Гру-
зии (01.2010–06.2014 гг.), где 1 — CPI, 2 — M2
Моделирование и прогнозирование процесса инфляции в Грузии
Системні дослідження та інформаційні технології, 2015, № 2 85
Задача оценивания и анализа регрессионных моделей решена с помо-
щью пакета прикладных программ Е-views [3]. В результате проведения
анализа регрессионных моделей выбрана модель, статистические параметры
которой приведены в таблице.
Т а б л и ц а . Результаты оценивания модели
Dependent Variable: CPI
Sample (adjusted): 2010M03 2014M06
Included observations: 52 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
CPI(–1) 1,100730 0,308449 3,568597 0,0008
CPI(–2) –0,177311 0,292913 –0,605338 0,5479
M2(–1) –0,165174 0,296152 –0,557735 0,5797
C 0,796101 1,229410 0,647547 0,5204
MA(1) 0,208879 0,318361 0,656108 0,5150
R-squared 0,938665 Mean dependent var 3,488462
Adjusted R-squared 0,933445 S.D. dependent var 5,060987
S.E. of regression 1,305647 Akaike info criterion 3,462486
Sum squared resid 80,12153 Schwarz criterion 3,650105
Log likelihood –85,02463 Hannan-Quinn criter. 3,534415
F-statistic 179,8208 Durbin-Watson stat 2,004128
Prob(F-statistic) 0,000000
Выбранная модель представляет собой стохастическую авторегресси-
онную модель 2-го порядка:
)1()1()2()1()( 11210 kkmkpbkpbbkp , (1)
где )(kp — индекс потребительских цен в момент k ; )(km — объем де-
нежной массы в момент ;k )(k — случайная компонента с нулевым сред-
ним, обусловленная неучтенными регрессорами и возмущениями. Возму-
щениями в данном случае являются случайные воздействия на цены в виде
нерегулярных потоков импорта, утечки капитала, нестабильности законода-
тельства; 1,1210 ,,, bbb — коэффициенты, которые определены на основа-
нии статистических данных для индекса потребительских цен )(kp .
Уравнение (1) можно также представить в виде
)1()1()()1()2( 11021 kkmbkpbkpbkp . (2)
Однородное решение уравнения 0)()1()2( 21 kpbkpbkp имеет
вид
kk
H rCrCkp 2211)( ,
где 1C , 2C — константы,
2
4 2
2
11
1
bbb
r
,
2
4 2
2
11
2
bbb
r
.
Чтобы найти частное решение уравнения (2), воспользуемся методом
вариации параметров [1]. Частное решение ищем в виде
Н.Г. Гоголадзе
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2015, № 2 86
kk
p rkrkkp 2211 )()()( . (3)
Подставляя уравнение (3) в (2) и учитывая условие )(1
1
1 krk
0)(2
1
2 krk , где )()1()( kkk iii , получаем
k
n
nr
nnmb
rr
k
1 1
110
12
1
)()(1
)(
,
k
n
nr
nnmb
rr
k
1 2
110
12
2
)()(1
)(
.
Таким образом, общее решение уравнения (2) имеет вид:
21
0
2211 1
)(
bb
b
rCrCkp kk
1
1
12
12
1
1
1
12
12
1 )(][)(][
k
n
nn
k
n
nn nkrr
rr
nkmrr
rr
.
Используя начальные условия )1(),0( pp получаем значения неизвест-
ных констант 1C , 2C и следовательно, общее решение уравнения (2) при-
нимает вид:
1
1
12
12
1
1
1
12
12
1
21
0 )(][)(][
1
)(
k
n
nn
k
n
nn nkrr
rr
nkmrr
rrbb
b
kp
21
0
12
12
21
0
12
2112
1
1
1
0
bb
b
p
rr
rr
bb
b
p
rr
rrrr kkkk
.
Отметим, что полученное в таком виде решение удобно использовать
для прогнозирования процесса инфляции.
Прогнозируемое значение на *s периодов дискретизации изменений
можно записать как
)(][
1
)(
1
12
12
1
21
0 nskurr
rrbb
b
skp
s
n
nn
)(][
1
12
12
1 nskrr
rr
s
n
nn
,
1
)(
1
)1(
21
0
12
*
1
*
2
21
0
12
*
21
*
12
bb
b
kp
rr
rr
bb
b
kp
rr
rrrr ssss
где )1( kp , )(kp — начальные условия относительно k -го момента вре-
мени.
Функция прогнозирования на s шагов имеет вид:
)(][
1
)(ˆ
1
12
12
1
21
0 nskurr
rrbb
b
skp
s
n
nn
Моделирование и прогнозирование процесса инфляции в Грузии
Системні дослідження та інформаційні технології, 2015, № 2 87
21
0
12
*
1
*
2
21
0
12
*
21
*
12
1
)(
1
)1(
bb
b
kp
rr
rr
bb
b
kp
rr
rrrr ssss
.
Отметим, что фактическое значение инфляции в июле 2014 г. было
2,8 %, а прогнозируемое значение 2,19 %, что показывает точность прогноза
на 78 %. Таким образом, модель процесса инфляции в Грузии, которая по-
строена на основе реальных данных, показала высокую степень адекватно-
сти и будет использована для оптимального управления этим процессом.
ЛИТЕРАТУРА
1. Бутук А.И. Экономическая теория: Учебное пособие. — К.: Вікар, 2000. —
644 с.
2. www.geostat.ge
3. Молчанов И.Н., Герасимова И.А. Компьютерный практикум по начальному
курсу эконометрики (реализация на Eviews): практикум. — Ростов н/Д., 2001.
Поступила 09.10.2014
Статья напечатана под редакцией автора
|
| id | journaliasakpiua-article-51992 |
| institution | System research and information technologies |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-07-17T10:19:23Z |
| publishDate | 2015 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | journaliasakpiua/6c/67885126288e0f58cc36f3154bc76d6c.pdf |
| spelling | journaliasakpiua-article-519922016-07-21T13:51:17Z Modeling and forecasting of the inflation process in Georgia Моделирование и прогнозирование процесса инфляции в Грузии Моделювання і прогнозування процесу інфляції в Грузії Gogoladze, N. G. The processes of Transition Economic are developing in the conditions of diverse disturbances which lead to deterioration of indicators on micro and macro levels. To improve the quality of management and forecasting of macroeconomic processes it is necessary to apply modern methods of modeling and control. In this paper, to solve the problem of modeling and forecasting inflation process is selected, which is one of the most important processes in many countries of the world. The analysis of the inflation process in Georgia, on the basis of which its positive and negative sides are defined, as well as the causes and consequences of the process is carried out. On the basis of the functional approach the stochastic autoregression model of the second order is constructed. This model has simple structure and high degree of adequacy of experimental data. By the method of parameters variation the differential equation is solved. On the basis of the solution of the differential equation which is used for short-term inflation process forecasting, the forecasting function is received. The resulting model will be used for the optimal control of inflation process. Процессы экономики переходного периода развиваются в условиях влияния разнородных возмущений, которые приводят к ухудшению показателей на микро- и макро-уровне. Для повышения качества управления и прогнозирования макроэкономическими процессами необходимо применять современные методы моделирования и управления. В работе для решения задачи моделирования и прогнозирования выбран процесс инфляции, который является одним из значимых процессов для многих стран мира. Проведен анализ процесса инфляции в Грузии, на основе которого определены его положительные и отрицательные стороны, а также причины и последствия современного протекания процесса. На основе функционального подхода построена стохастическая авторегрессионная модель второго порядка, которая отличается простотой структуры и высокой степенью адекватности экспериментальным данным. Разностное уравнение решено методом вариации параметров. Получена функция прогнозирования на основе решения разностного уравнения, которая используется для краткосрочного прогнозирования процесса инфляции. Полученная модель будет использована для оптимального управления процессом инфляции. Процеси економіки перехідного періоду розвиваються в умовах впливу різнорідних збурень, які призводять до погіршення показників на мікро- і макрорівні. Для підвищення якості управління та прогнозування макроекономічними процесами необхідно застосовувати сучасні методи моделювання та управління. У роботі для вирішення завдання моделювання і прогнозування обрано процес інфляції, який є одним з значущих процесів для багатьох країн світу. Проведено аналіз процесу інфляції в Грузії, на основі якого визначено його позитивні й негативні сторони, а також причини і наслідки сучасного протікання процесу. На основі функціонального підходу побудовано стохастичну авторегресійну модель другого порядку, яка відрізняється простотою структури і високим ступенем адекватності експериментальними даними. Різницеве рівняння вирішено методом варіації параметрів. Отримано функцію прогнозування на основі рішення різницевого рівняння, яка використовується для короткострокового прогнозування процесу інфляції. Отриману модель буде використано для оптимального управління процесом інфляції. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2015-06-22 Article Article application/pdf https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/51992 System research and information technologies; No. 2 (2015); 83-87 Системные исследования и информационные технологии; № 2 (2015); 83-87 Системні дослідження та інформаційні технології; № 2 (2015); 83-87 2308-8893 1681-6048 uk https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/51992/47870 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| spellingShingle | Gogoladze, N. G. Моделювання і прогнозування процесу інфляції в Грузії |
| title | Моделювання і прогнозування процесу інфляції в Грузії |
| title_alt | Modeling and forecasting of the inflation process in Georgia Моделирование и прогнозирование процесса инфляции в Грузии |
| title_full | Моделювання і прогнозування процесу інфляції в Грузії |
| title_fullStr | Моделювання і прогнозування процесу інфляції в Грузії |
| title_full_unstemmed | Моделювання і прогнозування процесу інфляції в Грузії |
| title_short | Моделювання і прогнозування процесу інфляції в Грузії |
| title_sort | моделювання і прогнозування процесу інфляції в грузії |
| url | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/51992 |
| work_keys_str_mv | AT gogoladzeng modelingandforecastingoftheinflationprocessingeorgia AT gogoladzeng modelirovanieiprognozirovanieprocessainflâciivgruzii AT gogoladzeng modelûvannâíprognozuvannâprocesuínflâcíívgruzíí |