Группа ученых — аналитиков Белорусского института стратегических исследований разработала методику создания межотраслевой прогнозной модели, с помощью которой можно отслеживать результаты деятельности отраслей по большому перечню макропоказателей и составлять краткосрочные прогнозы. Один из авторов — доктор экономических наук, профессор заведующий кафедрой экономики и управления Белорусского государственного экономического университета, аналитик БИСИ Алексей Быков поделился принципами создания новой модели прогнозирования.
— Алексей Александрович, в чем суть вашей работы с научной точки зрения?
— Мы развиваем подход к построению модульной межотраслевой модели белорусской экономики. Модель применяется для сценарного прогнозирования макроэкономических параметров на месяц, квартал, год. Входные параметры сценариев задаются экспертами и могут включать, например, прогнозные курсы валют, индексы спроса на определенные виды товаров и услуг на внутреннем и внешних рынках. Предложенная архитектура подразумевает использование в качестве ядра агрегированную 16-отраслевую модель «затраты — выпуск». Мы сделали прогноз на 2023 год, сформировали и на 2024-й.
— Звучит впечатляюще, но хотелось бы узнать, как появилась сама идея?
— Макроэкономические прогнозы составляют во всех странах, этим занимаются все международные финансовые институты — МВФ, Всемирный банк, ЕАБР.
В Беларуси НИИ Минэкономики занимается прогнозом социально-экономического развития, Нацбанк — целевых показателей денежно-кредитной политики. Для комплексного прогноза научно-технического прогресса пятнадцати отраслей Беларуси по методу форсайта на 2026 — 2030 годы и на период до 2045-го была создана межведомственная рабочая группа под руководством председателя Государственного комитета по науке и технологиям, в которую вошло около 200 человек.
С развитием искусственного интеллекта появилось много методов обработки информации. Некоторые специализированные сайты предоставляют в режиме онлайн результаты макроэкономического анализа и прогнозов по всем экономикам мира. Казалось бы, точность выводов должна повышаться, но, как показала практика, это не всегда так.
Санкции, военные конфликты повлияли на первоначальные прогнозы международных финансовых организаций, таких как МВФ и Всемирный банк. Например, для России и Беларуси пророчили падение ВВП на 6 — 10%. Но по факту за 2022 год ВВП Беларуси сократился на 4,7%, зато по итогам 2023-го ожидается рост на 3,8%, в России — на 3,5%. Это говорит о том, что модели не совсем совершенны. Большинство прогнозов подтверждается лишь при стабильной макроэкономической ситуации, когда нет кардинального отклонения параметров.
— Почему так происходит?
— Прежде всего потому, что во всех прогнозах используются преимущественно динамические модели, базирующиеся на трендах. Самый простой — линейный. Однако в современных моделях применяются нелинейные взаимосвязи показателей — это сложные тренды с сезонными и прочими циклическими колебаниями. То есть модели все равно остаются трендовыми, поскольку экстраполируют прошлые тенденции на будущее и не могут предусмотреть кардинально глубокие изменения.
Вот и сегодня в экономиках стран происходит структурная перестройка. И вряд ли кто-то может предвидеть всю сложность картины, все адаптационные механизмы. Искусственный интеллект в этой сфере пока не может заменить эксперта, которому необходимо интуитивно представлять многие процессы.
— Насколько оригинальна эта методика?
— Кроме меня над ее разработкой и составлением прогнозов трудится заведующий кафедрой экономики БГУИР кандидат экономических наук, доцент Владимир Пархименко. За основу взяты его идеи. Он занимается таблицами «затраты — выпуск», т.е. межотраслевым балансом. Пару лет назад мы опубликовали статью о том, как взаимосвязаны курс доллара, инфляция, экспорт, импорт и ВВП.
В принципе, балансовые модели используются в прогнозировании и в нашей стране, и во всем мире. Этот инструмент разработал нобелевский лауреат Василий Леонтьев (американский экономист российского происхождения, создатель теории межотраслевого анализа, лауреат премии по экономике памяти Альфреда Нобеля 1973 года «за развитие метода «затраты — выпуск» и его применение к важным экономическим проблемам» — ред.). Такой метод широко применялся в СССР, США, Японии. Сейчас существуют и межрегиональные, и межстрановые, и даже межотраслевая модели мировой экономики.
Для Беларуси идея применения курсов валют как входного параметра для составления макропрогнозов с помощью межотраслевой модели нова. Особенность ее в том, что курсы валют меняют относительные цены. Например, если доллар укрепляется к белорусском рублю, значит, импорт на нашем рынке становится дороже для нас, а белорусский экспорт оказывается дешевле для зарубежных покупателей.
У каждого товара на рынках существует своя эластичность спроса по цене. Например, для калийных удобрений эта эластичность низкая, поскольку существуют мировая цена и долгосрочные контракты. То есть спрос на калийные удобрения почти не реагирует на изменения курса белорусского рубля к доллару. Из-за того, что, допустим, себестоимость добычи калия станет дешевле, не факт, что мы сможем продать его больше. То же самое касается нефтепродуктов.
А вот экспорт продовольствия при падающем белорусском рубле теоретически должен вырасти. Ведь чем дешевле за границей станут наши продукты питания, тем больше мы их сможем продать. Такую ситуацию называют девальвационным эффектом.
Аналогично оцениваются изменения спроса на внутреннем рынке при изменении относительных цен. Если белорусский рубль обесценивается к доллару, импорт становится дороже — и меньше покупают импортных товаров у нас в стране. Однако во многих белорусских продуктах содержится промежуточный импорт — сырье, детали, полуфабрикаты. Все отрасли характеризуются различным уровнем импортоемкости, т.е. содержат различную долю импорта. Так, в Беларуси наибольшую долю импорта имеют нефтепродукты, потому что их производят из российского сырья, а наименьшую — IT-услуги — в структуре их себестоимости почти нет импорта.
— Теоретически все понятно. А как это выглядит на практике?
— На практике в модель вводят прогнозные данные не только по курсу белорусского рубля к доллару, но и к российскому рублю. Также все товары и услуги дифференцируются по рынкам импорта и экспорта — одни, например, поставляются из России, где расчеты ведутся за российские рубли, другие из прочих регионов мира, где цены могут быть привязаны к курсу доллара. В экономике есть сложные производственные цепочки, в которых сырье поставляется из одного региона мира и оплачивается одной валютой, а готовая продукция экспортируется в другой регион с оплатой иной валютой. С учетом динамики курсов модель усложняется.
Допустим, мы покупаем в КНР комплектующие. Продаем в РФ оборудование, сделанное на их основе. При росте курса доллара стоимость белорусских изделий с китайскими комплектующими на российском рынке приведет к удорожанию нашей продукции, следовательно, к падению конкуренции и спроса. Но может быть и другая ситуация, когда мы покупаем в России товар и продаем его в другую страну за доллары.
Наш подход к прогнозированию учитывает структуру производственных цепочек, а также привязку определенной продукции к определенным рынкам сбыта. Мы моделируем два основных показателя — ВВП, который зависит от выпуска, а он, в свою очередь, от спроса, и торговый баланс (внешнеторговое сальдо). Как правило, девальвация белорусского рубля по отношению к иностранным валютам ведет к некоторому снижению выпуска и ВВП, но и к улучшению торгового баланса. Это объясняется тем, что импортная продукция при девальвации дорожает, ее приобретают в меньшем количестве, поэтому наш торговый баланс улучшается, ведь расход валюты сокращается.
По логике экономических процессов курс валют является следствием всей экономической деятельности, а не определяет ее. В реальности курс белорусского рубля формируется по результатам торгового баланса и прочих факторов. А мы в нашей модели делаем наоборот: берем курс и от него разворачиваем все прогнозные цены. В одном из вариантов используем в качестве определяющего фактора прогнозный курс российского рубля к доллару. Отталкиваясь от него, рассчитываем, какая ситуация может сложиться на нашем рынке, и дальше составляем прогноз. Нам важно правильно описать, как работает экономика.
Сегодня очевидно, что изменилась ситуация на рынке белорусского импорта. То, что мы раньше покупали в Европе, сейчас приобретаем в КНР. А вот с экспортом мы теперь больше привязаны к российскому рынку. Если прежде его доля в нашем экспорте составляла около 40%, то на данный момент значительно выросла. Получается, что курс российского рубля к доллару сильно влияет на наше благосостояние, а также на макроэкономические показатели в Беларуси.
— Опишите, пожалуйста, вкратце алгоритм работы вашей модели.
— В ее основе лежит система таблиц «затраты — выпуск», в которых описано текущее состояние экономики. Эта система показывает отраслевую структуру, распределение доходов и т.п. Проблема в том, что межотраслевой баланс составляется с опозданием на два года. В прошлом году были известны данные таблиц «затраты — выпуск» за 2021 год. А нам необходимы были за 2023-й, чтобы сделать прогноз на 2024-й.
В нашей модели для разработки таблиц «затраты — выпуск» на 2023 год мы составляли ретропрогноз с учетом уже известных статистических данных. Брали данные за 2021 год и строили из них баланс на 2022-й. Дальше из 2022-го — на 2023-й. По имеющейся информации отслеживали определенные показатели. Вводили индексы объемов спроса и цен.
Межотраслевой баланс Беларуси состоит из 83 отраслей. Получается огромная матрица. Мы ее уменьшили — агрегировали до 16 видов деятельности. На матрице 16 на 16 мы делаем ретропрогнозы. Затем по известным данным получили структуру экономики на 2023 год.
Для составления сценарного прогноза на будущие месяцы, кварталы или год мы формируем наборы входных данных, описывающих возможные сценарии. Например, в качестве таких данных можно использовать ожидаемый курс российского рубля к доллару, от которого уже рассчитываются курсы белорусского рубля к доллару и российскому рублю. Также при формировании сценариев мы используем данные чужих прогнозов по спросу на российском и других зарубежных рынках, мировым ценам на сырье. Разумеется, только по курсу валют прогноз не сделать, ведь самое главное в нем — это экспертная оценка экономиста. Он должен, в частности, понимать, в каких отраслях спрос увеличится, в каких — уменьшится.
— Назовите основные отрасли, использованные в модели. Как вы их определяли?
— Мы укрупняли отрасли по принципу агрегирования цепочек стоимости — от сырья до готовой продукции. Например, объединили сельское хозяйство и пищевую промышленность; лесное хозяйство — с деревообработкой, производством бумаги, мебели. Машиностроение включило приборостроение, производство электроники, машин, оборудования, автотранспорта. В итоге получаем 16 отраслей, по которым задаем индексы спроса на внутреннем и экспортных рынках. Индексы дополнительно меняются под воздействием цен. В результате мы делаем первый шаг прогноза — матрицу, представляющую собой разверстку индексов спроса и цен по всем отечественным товарам на внутреннем и внешних рынках. Второй шаг — вносим измененные объемы и цены и выстраиваем прогнозную матрицу «затраты — выпуск» в компьютерной программе, а затем создаем помесячный прогноз.
— Как давно вы занимаетесь развитием такой модели прогноза? Что говорят результаты по поводу макроэкономической ситуации в 2024 году?
— Мы занимаемся моделью с января 2023-го и сейчас ее дорабатываем, чтобы сделать понятной для широкого круга экономистов.
Относительно прогноза на 2024 год могу сказать, что ситуация будет не хуже, чем в 2023-м. Эта программа не может моделировать распределение доходов по секторам. Но в целом ожидается экономический рост при двух вариантах расчета. Мы не получили высокой инфляции, как в 2022 году.
— Методика уже полностью готова к «работе»?
— Модель помогает эксперту, составляющему сценарий, предусмотреть различные варианты, разложить по полочкам всю информацию. При этом специалист должен сам владеть экономической обстановкой, понимать, что ожидается в будущем.
Нам хотелось бы превратить нашу модульную межотраслевую модель в полноценный цифровой продукт, выполненный в виде удобной для пользователя компьютерной программы с ее полным описанием. Тогда подготовленный экономист сможет в ней легко разобраться, ввести собственные входные параметры и получить индивидуальные прогнозы.
ФОТО БИСИ, Елизавета Лукашун