Опережающий индикатор ВВП РенКап-РЭШ

В настоящем отчете мы представляем четвертую версию прогноза реального роста ВВП в первом квартале 2010 г. и первую версию прогноза для второго квартала 2010 г.

Согласно нашей модели, изменение реального ВВП к предыдущему кварталу с корректировкой на сезонность прогнозируется на уровне +3.5% в первом квартале 2010 г. и +0.3% во втором квартале (14.8% и 1.2% в годовом исчислении соответственно). По сравнению с аналогичным периодом предыдущего года мы прогнозируем рост реального ВВП на 7.4% в первом квартале и на 8.1% во втором квартале.

Наша оценка изменения реального ВВП в первом квартале 2010 г. повысилась с 2.8% (третья оценка) до 3.5% в результате пересмотра. Улучшение прогноза произошло главным образом за счет нескольких резко выросших индексов «Российского экономического барометра» и увеличения объема платных услуг населению в декабре на 6% (или на 7.3% с корректировкой на сезонность).

Эволюция оценок ВВП

Четвертая версия прогноза динамики ВВП в первом квартале 2010 г. базируется на данных, доступных по состоянию на первое февраля, которые включают индексы «Российского экономического барометра» по ноябрь 2009 г. включительно и все остальные переменные по декабрь 2009 г.

Включение в модель недавно опубликованных значений индикаторов, а также – хотя в гораздо меньшей степени – корректировка исторических данных Федеральной службой государственной статистики привели к изменению нашей оценки роста ВВП в первом квартале 2010 г. с 2.8% до 3.5% в квартальном сопоставлении с корректировкой на сезонность. Без этой корректировки мы прогнозируем снижение реального ВВП на 18.9% к предыдущему кварталу и рост на 7.4% к первому кварталу 2009 г.

Первая версия прогноза динамики ВВП является наиболее ранней и предположительно наименее точной оценкой ВВП во втором квартале 2010 г., так как базируется на наименьшем объеме информации по сравнению с другими версиями прогноза. Единственными переменными, доступными в первом квартале, являются рыночные индикаторы, такие как индекс РТС, валютные курсы, цены на товарно-сырьевых рынках, процентные ставки и т. п. Остальные индикаторы еще не опубликованы, поэтому проблема оценки значений факторов для первого квартала решается при помощи фильтра Калмана. Однако с каждой следующей версией оценки ВВП точность прогноза должна возрастать, поскольку по мере публикации новых данных модель использует все больший и больший объем информации.

Согласно нашей модели, изменение реального ВВП к предыдущему кварталу с корректировкой на сезонность прогнозируется на уровне +0.3% во втором квартале 2010 г. (1.2% в годовом исчислении). По сравнению с аналогичным периодом прошлого года мы прогнозируем рост реального ВВП на 8.1% во втором квартале 2010 г.

Предикторы, сильнее всего повлиявшие на пересмотр прогноза ВВП

В результате последнего пересмотра наш прогноз ВВП на первый квартал 2010 г. вырос с 2.8% (третья оценка) до 3.5% (в годовом исчислении – с 11.7% до 14.8%). Основными факторами повышения стали некоторые резко выросшие индексы «Российского экономического барометра», а также увеличение объема платных услуг населению в декабре.

В частности, платные услуги населению в декабре выросли на 7.3% с корректировкой на сезонность (+6% без корректировки), в то время как в октябре и ноябре месячное изменение данного предиктора в среднем составляло всего -0.7%. Некоторые индексы «Российского экономического барометра» повысились на 3.4-8.9 п. п. в ноябре (последние доступные данные), при том что в октябре наблюдалось снижение на 0.5-7.7 п. п. (табл. 2). Значительный рост этих предикторов обусловил повышение нашего прогноза динамики ВВП на первый квартал 2010 г. Краткое описание метода оценки вклада предикторов в прогноз ВВП представлено в Приложении 1.

Комментарии А. Моисеева, макроэкономиста Ренессанс Капитала

Принято считать, что до недавнего времени восстановление российской экономики было крайне неустойчивым, в особенности в обрабатывающих производствах. Например, значение индекса менеджеров по снабжению в производственном секторе с начала кризиса лишь два раза превысило рубеж в 50 пунктов (52.0 в сентябре 2009 г. и 50.8 – в январе 2020 г.).

Однако последние официальные данные уже начали показывать признаки улучшения ситуации: так, официальная предварительная оценка экономического роста в четвертом квартале 2009 г. Предполагает исключительно высокий показатель (+4.7% в квартальном сопоставлении с корректировкой на сезонные факторы). После столь неожиданного роста потребуется подтверждение устойчивости этой тенденции. Наш расчет аннуализированного роста ВВП с корректировкой на сезонность в первом квартале 2010 г. (+14.8%) позволяет предполагать, что восстановление может иметь прочную основу, а оценка роста во втором квартале (+1.2%) дает основания считать, что наш прогноз экономического развития по итогам нынешнего года (+4.2%) может быть достигнут.

Приложение 1. Методология модели

Опережающий индикатор ВВП РенКап-РЭШ

Базовая процедура прогнозирования может быть описана следующим образом. В качестве исходных переменных используются 108 месячных временных рядов (включая результаты опросов, цены на сырьевые товары, валютные курсы, показатели реального сектора экономики, индикаторы рынка труда и денежного рынка и др.). Данные охватывают период с января 1996 г. по январь 2010 г., хотя значения большинства переменных доступны лишь до декабря 2009 г.

Во-первых, все исходные временные ряды преобразуются к стационарному виду с учетом сезонности и трендов. Кроме того, происходит сглаживание выбросов. Выборка разделяется на сбалансированную и несбалансированную части. Сбалансированная часть представляет собой подвыборку максимальной длины, в которой имеются все помесячные значения предикторов за полное число кварталов. Сбалансированная часть выборки стандартизуется.

Во-вторых, мы применяем метод статических факторов. В сбалансированной части выборки мы оцениваем факторы как обычные главные компоненты исходных данных. В результате множество исходных переменных суммируется в виде всего нескольких факторов.

В-третьих, применяя фильтр Калмана, мы решаем так называемую проблему неровного края, которая возникает, когда значения некоторых переменных отсутствуют из-за лага в публикации, и оцениваем значения факторов для остальной части выборки.

Наконец, на основании этих факторов и лагов ВВП (в случае необходимости) мы прогнозируем динамику реального ВВП в следующем квартале. Модель прогнозирования построена как проекция роста реального ВВП на пространство факторов и собственных лагов, получаемая с помощью метода наименьших квадратов.

Прогноз квартального роста ВВП дается сразу после публикации ежемесячных данных Федеральной службы государственной статистики и результатов опросов «Российского экономического барометра» (РЭБ). Индикаторы сырьевых и финансовых рынков становятся доступны без задержки. Прогноз на данный квартал, сделанный в последующие месяцы, может рассматриваться как корректировка прогноза на этот же квартал, сделанного ранее в предыдущие месяцы, поскольку поступление новой порции данных за очередной истекший месяц служит естественным поводом для пересмотра прогноза динамики ВВП.

Таким образом, мы получаем пять последовательных оценок (версий) квартального роста ВВП. Первая оценка дается в первый месяц предыдущего квартала (за шесть месяцев до того, как Федеральная служба государственной статистики публикует фактический показатель) и основана только на нескольких рядах рыночных данных (РТС, однодневная ставка MOSIBOR и некоторые другие) за этот квартал, а также исторических наблюдениях за предшествующий период. Окончательный пересмотр осуществляется во втором месяце соответствующего квартала, когда все данные за предыдущий квартал опубликованы, т. е. почти за три месяца до публикации официальных данных о ВВП за этот квартал.

Вклад переменных в пересмотр прогноза ВВП

В рамках этого метода мы анализируем влияние публикации последнего значения предиктора на пересмотр прогноза ВВП, при этом мы игнорируем воздействие на прогноз корректировки экономических индикаторов Федеральной службы государственной статистики за предыдущие периоды. Для анализа влияния каждого предиктора при пересмотре прогноза ВВП мы применяем следующий алгоритм.

Во-первых, для каждого предиктора мы рассчитываем дополнительный прогноз ВВП, исходя из допущения, что последняя доступная величина предиктора не оказывала воздействия на оценку показателя квартального изменения ВВП. Для этого при применении фильтра Калмана мы исключаем последнюю величину данной переменной из усреднения изменений предикторов за анализируемый квартал. В результате мы получаем вектор, состоящий из 108 версий прогноза ВВП на первый квартал 2010 г., и каждый из этих дополнительных прогнозов ВВП может использоваться для оценки вклада соответствующего предиктора в пересмотр прогноза.

Во-вторых, путем вычитания дополнительных прогнозов ВВП из нашего базового прогноза (рассчитанного на основании изменений всех имеющихся предикторов) мы получаем вектор вклада предикторов в пересмотр прогноза ВВП.