Комплексный подход к прогнозированию уровня инфляции

УДК 336.748.12

КОМПЛЕКСНЫЙ ПОДХОД К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ УРОВНЯ ИНФЛЯЦИИ

В.А. Быков, Р.В. Колесов, А.Ю. Тарасова

Аннотация. Статья имеет прикладной характер, в ней обосновывается методика прогнозирования уровня инфляции в целях финансового планирования в организации. Цель работы состояла в получении относительно простого и понятного алгоритма прогнозирования уровня инфляции, не требующего специального математического аппарата и специального программного обеспечения. В работе использованы общенаучные методы: анализа, обобщения, абстрактно-логический, статистический. В результате предложена модель прогнозирования уровня инфляции в целях финансового планирования в организации.

Ключевые слова: индекс потребительских цен, уровень инфляции; финансовое планирование, методика прогнозирования инфляции.

A COMPREHENSIVE APPROACH TO FORECASTING INFLATION

V.A. Bykov, R.V. Kolesov, A.Y. Tarasova

Abstract. The article has an applied nature, it substantiates the method of forecasting the level of inflation for financial planning in the organization. The aim of the work was to obtain a relatively simple and understandable algorithm for predicting the level of inflation that does not require a special mathematical apparatus and special software. The paper uses General scientific methods: analysis, generalization, abstract-logical, statistical. As a result, the model of inflation forecasting for the purposes of financial planning in the organization is offered.

Keywords: consumer price index, inflation rate; financial planning, inflation forecasting technique.

Актуальность разработки методического инструментария прогнозирования уровня инфляции применительно к условиям современной российской экономики обусловлена тем, что, несмотря на значительное число существующих подходов к решению этой задачи, ожидаемые значения зачастую существенно расходятся с фактическими показателями.

Более того, анализ политики, проводимой в последние годы монетарными властями, показывает, что управление инфляционными

рисками приобретает в их деятельности приоритетный характер. Все это происходит на фоне того, что сохраняется высокая неопределенность при оценке динамики влияния на макроэкономические процессы внешних факторов, а также таких внутренних, как изменение налогообложения, в частности, повышение НДС.

В свою очередь, прогнозирование инфляции лежит в основе принятия монетарными властями решений об изменении ключевой ставки, оказывающих непосредственное влияние на настроения инвесторов, ожидания в бизнес-сообществе и обществе в целом, и, как следствие, оказывает самое серьезное влияние на формирование устойчивых темпов экономического роста в национальной экономике.

Как известно, процесс инфляции приводит к тому, что происходит рост цен на сырье и материалы, возникает необходимость повышать заработную плату, чтобы компенсировать снижение реальных доходов сотрудников, и в итоге объем капитала, который необходим для продолжения деятельности организации даже в прежних объемах, растет. Основным источником прироста капитала при условии сохранения устойчивости финансового положения является прибыль, и в процессе планирования распределения прибыли также необходимо учитывать прогнозируемый уровень инфляции, так как необходимо планировать, какая доля прибыли будет использована на необходимый прирост капитала, вызванный его обесценением, например, на пополнение оборотного капитала, и уже потом планировать долю прибыли на потребление. Кроме того, нельзя забывать и про известное правило, которое говорит о том, что вложение денежных средств в условиях инфляции имеет смысл только в том случае, когда доходность вложений будет выше уровня инфляции.

Таким образом, в организации при составлении финансовых планов на год или более длительный период необходимы данные о прогнозных значениях ежемесячного и годового уровня инфляции, однако оперативных данных, публикуемых на постоянной основе, у нас в стране не существует, а оплачивать услуги экспертов для получения таких прогнозов может себе позволить далеко не каждая организация. В связи с этим, в работе предлагается относительно

простой и в тоже время эффективный подход к определению прогнозных значений уровня инфляции.

Предлагаемая в работе методика прогнозирования уровня инфляции основывается на принципах комплексности, оперативности, экономичности и эффективности [1].

Принцип комплексности предполагает, что в процессе реализации методики в единстве и взаимосвязи учитываются исторически сложившиеся тенденции в динамике показателей инфляции, в том числе носящие сезонный характер, а также, наряду с объективно существующими тенденциями, учитывается мнение признанных экспертов в вопросах денежно-кредитной политики.

Принцип оперативности означает, что предложенная методика позволяет быстро, без привлечения дополнительных специалистов, используя общедоступные источники информации, провести необходимы расчеты и учесть их при составлении финансового плана. По результатам прогнозирования уровня инфляции могут быть внесены коррективы как по объему и цене источников финансирования, так и по пропорциям распределения прибыли.

Принцип экономичности предполагает, что процедура прогнозирования должна быть относительно проста, наряду с обеспечением высокой достоверности получаемых результатов.

Принцип эффективности означает, что затраты на проведение прогнозирования должны принести многократный эффект, который бы существенно превышал понесенные затраты [1].

Рассмотрим суть предлагаемой комплексной методики подробно.

Предположим, что на потенциальный момент прогнозирования уровня инфляции на предстоящий год и последующие периоды, то есть в ноябре - декабре года, который условно назовем «текущий», имеется информация о фактических значениях уровня инфляции в январе - октябре текущего года, а также за каждый месяц предшествующих лет (общее число лет, используемое для целей прогнозирования, обозначим значением п). Сами фактические ежемесячные значения уровня инфляции в текущем году и предшествующие ему годы обозначим значением т.

Аналитическая матрица, содержащая исходные материалы для прогнозирования уровня инфляции представлена в таблице 1.

15 0 -

¡X ¡X) ¡X ¡X ¡X 1)

Я £ ГЧ а

а

С

¡X ¡X) ¡X) ¡х ¡х 1)

с -н о

о а-

У 3 1

£ ¡X) ¡х ¡X) ¡X ¡х 1)

8

С ¡х ¡X) ¡х ¡X 1)

с & " 8

Год и (и ¡5 1 О [2 О О & ^ 5 и | а я ^ 1& 1 0 £ 1 и & и о и з, « х)( д, 2 ,д о 1-е ! а

и (и £ £ ^ & а Э э .О Й [-ч И Год, пред му (х-2) $ 1 е & « & 53 н о ¡5 о &

Значение т.к (1 изменяется от 1 до 12; к изменяется от 1 до п) показывает, на сколько процентов выросли цены в соответствующем месяце, а значение gk 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 тпрки gпр 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 1 -м месяце уровень инфляции будет тождественен среднему значению уровня инфляции в аналогичных месяцах за предыдущие периоды (обозначим прогнозное значение, полученное таким образом, как т1пр к;

- 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, то есть влияние сезонных факторов будет усредняться, также можно предположить, что динамика этого числового ряда будет учитывать результаты таргетирования инфляции со стороны мегарегулятора (обозначим прогнозное значение, полученное таким образом, как т2пр.к.

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., который свидетельствует, что последствия проведения Банком России политики таргетирования инфляции оказывают более существенное влияние на динамику цен. Полученное таким образом агрегированное прогнозное значение обозначим как I

Учитывая вышесказанное может быть получен следующий набор прогнозных значений уровня инфляции за месяц:

т1прт =

т2пр т =

I = 0,3 х тЫр. + 0,7 х т2пр.

гп ' гп ' гп 47

Тогда для получения прогнозного значения годового уровня инфляции я формула будет выглядеть следующим образом:

я = Пг , I X П12-1 тп

°гп ./=1 /п ./=1 /0 у '

Если в экономике страны ожидаются в ближайшие 2-3 месяца существенные изменения, которые окажут непосредственное влияние на уровень цен, то в этой ситуации необходимо кроме статистических данных об уровне инфляции, накопленных за ряд предшествующих месяцев и лет, целесообразно использовать данные экспертных оценок, которые будут учитывать возможное влияние различных факторов; обозначим прогнозное значение, полученное по данным экспертных оценок, т3пр.п. Однако получить экспертным путем ряд прогнозных значений месячного уровня инфляции на определенный момент времени весьма затруднительно, такие прогнозы составляются, как правило, не более чем на 1-3 месяца. Представляется, что для целей получения экспертных оценок целесообразно воспользоваться методикой, предложенной в работе Р.В. Колесова [2].

Тогда, с учетом мнений экспертов в те периоды прогнозирования, когда ожидается существенное влияние макроэкономических факторов формула для прогнозирования годового уровня инфляции Як будет выглядеть следующим образом:

я = Щ I X П12-1 т п X П , тЪпр.

°гп /=1 /п /=1 / г=1 гп 47

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

ю 00 т 3 ,3 7 ,2 8 ,2 4 ,2 7 ,2 0 2 ,2 ,31 2 ,3 9 ,3

3 >»Г о о о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0

в

к ^ 5» « - г^ 7 7 7 6 4 0 11 6 9 9 8

о о о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0

*

о

с? - 00 оо ,71 ,4 ,6 0 ,3 8 3 ,6 8 ,8

о о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0

42 ю сл 3 ю ,41 6 ,3 4 ,01 7 3 ,4 4 ,4 0 ,4

<N1 о о о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0

15

оо 2 <ч ,21 6 ,3 с^ 0 ,8 ,3 7 4 ,7 ,7 7 ,7

ГО о 0 01 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0

0 2 ,0 0 0 2 ,6 ,4 4 ,2 ,6 2 ,8 8 ,2 2 ,6

о к о о о 0 01 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 01 0

1 к V о

сл ю ,3 6 ,6 2 ,4 2 ,8 4 ,21 7 6

о о о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0

3

о 7 т 8 ,31 2 ,8 3 ,2 0 6 ,4 4 ,3 4

о о о 0 о 0 о 0 о 0 о 0 01 о 0 о 0 о 0 о 0 о 0

§ 2011 102,37 100,78 100,62 100,43 100,48 100,23 99,99 99,76 99,96 100,48 100,42 100,44

'в £ & 3 <4 т 00 о <ч

Таблица 3

Данные об уровне месячной инфляции и прогнозные значения на 2018 г.

Год/ месяц Фактические данные об индексах потребительских цен [3] Прогнозные значения

2012 2013 2014 2015 2016 2017 а/ /2018 /2018 ^/2018

1 100,50 100,97 100,59 103,85 100,96 100,62 101,25 100,32 100,60

2 100,37 100,56 100,70 102,22 100,63 100,22 100,78 100,32 100,46

3 100,58 100,34 101,02 101,21 100,46 100,13 100,62 100,32 100,41

4 100,31 100,51 100,90 100,46 100,44 100,33 100,49 100,33 100,38

5 100,52 100,66 100,90 100,35 100,41 100,37 100,54 100,32 100,39

6 100,89 100,42 100,62 100,19 100,36 100,61 100,52 100,32 100,38

7 101,23 100,82 100,49 100,80 100,54 100,07 100,66 100,30 100,41

8 100,10 100,14 100,24 100,35 100,01 99,46 100,05 100,31 100,23

9 100,55 100,21 100,65 100,57 100,17 99,85 100,33 100,33 100,33

10 100,46 100,57 100,82 100,74 100,43 100,20 100,54 100,35 100,40

11 100,34 100,56 101,28 100,75 100,44 100,22 100,60 100,34 100,42

12 100,54 100,51 102,62 100,77 100,40 100,42 100,88 100,33 100,50

На основании данных, представленных в таблице 2, и формулы (4) получим прогнозное значение годового уровня инфляции g122017 = 103,78. Оно превышает фактический уровень инфляции в 2017 г., который по официальным данным был равен 102,51 [3].

Повторим подобные вычисления для получения прогнозных значений для 2018 г. по данным за период с 2012 г. по 2017 г. (таблица 3).

На основании данных, представленных в таблице 3, и формулы (4) получим прогнозное значение годового уровня инфляции g122018 = 105,01, оно превышает фактический уровень инфляции в 2018 г., который по официальным данным равен 103,85 [3].

Таким образом, 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 финансового 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 % [4]. Кроме того, данная модель прогнозирования уровня инфляции применима в рамках бухгалтерского управленческого учета организаций в целях внутренней корректировки данных для более точного представления статей бухгалтерской финансовой отчетности, что является важным с точки зрения повышения аналитических возможностей расчетов реального финансового положения в интересах внешних и внутренних пользователей учета и отчетности.

Библиографический список

1. Бариленко В.И., Ермакова М.Н., Ефимова О.В., Керимова Ч.В. Экономический анализ: учебник. М., 2017.

2. Колесов Р. В. Методические подходы к совершенствованию финансово-экономического обеспечения культурообразующей среды Ярославской области // Ярославский педагогический вестник. 2013. Т. 1. № 1.

3. Федеральная служба государственной статистики. Данные по индексу потребительских цен. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/ rosstat_main/rosstat/ru/statistics/tariifs/# (дата обращения: 23.02.2019).

4. Центральный банк Российской Федерации. URL: http://cbr.ru (дата обращения: 23.02.2019).

В.А. Быков

кандидат экономических наук

доцент кафедры экономических дисциплин

Московский финансово-юридический университет МФЮА,

Ярославский филиал

E-mail: vab_fin@mail.ru

Р.В. Колесов

кандидат экономических наук, доцент заместитель директора по учебно-методической работе Финансовый университет при Правительстве РФ, Ярославский филиал E-mail: kolesov.rv@mail.ru

А.Ю. Тарасова

кандидат экономических наук, доцент доцент кафедры экономики и финансов Финансовый университет при Правительстве РФ, Ярославский филиал E-mail: Alltar09@yandex.ru