Работа представляет собой вторую часть исследования по проблеме обнаружения структурных сдвигов в моделях СОУ (система одновременных уравнений). В ней рассмотрено обоснование метода ретроспективного обнаружения множественных структурных сдвигов, имитационное моделирование предложенного метода, а также эконометрические приложения к задачам макроэконометрического моделирования экономик США и России. В частности, рассмотрена модель экономики США Клейна (обнаружен структурный сдвиг 1929 г.), а также дезагрегированная модель российской экономики (обнаружены структурные сдвиги в 2002 г. и 2010 г.). Представленные в работе результаты имитaционных экспериментов показывают, что предложенный метод по своим статистическим характеристикам не уступает известным методам и позволяет эффективно обнаруживать моменты структурных сдвигов в системах одновременных уравнений.
Цель данной статьи — описать перспективы развития российской экономики в среднесрочном сценарии, когда возможны изменения движущих сил экономического роста. Как и за счет каких факторов экономика России будет выходить из мирового экономического кризиса 2018—2019 гг., какими могут быть ориентиры экономической политики в этих условиях? В работе построена макроэкономическая модель, основанная на идеях структурного моделирования и позволяющая описывать неравновесные режимы функционирования российской экономики при различных сценариях развития. По сути модель дезагрегирует сферу материального производства в России на сектора: экспорт-ориентированный сектор (ЭОС), внутренне-ориентированный сектор (ВОС), сектор естественных монополий (СЕМ). Взаимосвязи между этими секторами отражены в финальной форме модели: система из двух разностных уравнений моделирует динамику выпуска в ЭОС и ВОС. С учетом макроэкономических факторов, выделенных на стадии теоретического анализа, строится макроэконометрическая модель, позволяющая получить оценки ценовых показателей и индексов производства в важнейших отраслях реального сектора. Новизна предложенного подхода к прикладному макроэкономическому моделированию российской экономики состоит в: 1) учете структурных особенностей российской экономики; 2) методологии моделирования, позволяющей учесть нестационарные переходные процессы в экономике России. Теперь можно будет перейти к эконометрическому моделированию нестационарной динамики ключевых макропеременных российской экономики. При эконометрическом моделировании использована процедура коинтеграционного анализа Энгла—Грейнжера.
Работа посвящена ретроспективному анализу структурных сдвигов в моделях систем одновременных уравнений (СОУ) с переменной структурой. Приведен обзор литературы в данной области и постановка задачи ретроспективного обнаружения структурных сдвигов, рассмотрены основные предположения о зависимости наблюдений: модели сильного перемешивания и Y-слабой зависимости, а также главные критерии эффективности метода ретроспективного анализа. Предложен новый метод ретроспективного обнаружения структурных сдвигов и исследованы его свойства. Сформулированы теоремы о сходимости к нулю вероятности ошибки 1 и 2-го рода для предложенного метода с ростом объема выборки наблюдений. Представлены результаты имитационного моделирования предложенного метода. В отличие от ранее опубликованных работ в статье основное внимание уделено специфике построения макроэконометрических моделей с учетом множественных структурных сдвигов. Рассмотрено обоснование метода ретроспективного обнаружения множественных структурных сдвигов, имитационное моделирование предложенного метода, а также эконометрические приложения к задачам макроэконометрического моделирования экономик США и России. В частности, исследована модель экономики США Клейна (обнаружен структурный сдвиг 1929 г.), а также дезагрегированная модель российской экономики (обнаружены структурные сдвиги в 2002 и 2010 г.). Полученные результаты имитaционных экспериментов показывают, что предложенный метод по своим статистическим характеристикам не уступает известным методам и позволяет эффективно обнаруживать моменты структурных сдвигов в системах одновременных уравнений.
На основе авторской методологии построены статические и динамические модели производственного потенциала регионов РФ. Обоснован вывод, что для рассматриваемого периода времени разделение совокупности регионов на кластеры при построении модели производственного потенциала проводить нецелесообразно. Идентифицированы характеристики готовности регионов к инновациям, допускающие трактовку как факторы эффективности производства. Показано, что учет фактора эффективности в модели производственного потенциала позволяет значительно повысить дифференциацию оценок технической эффективности производства. В результате сопоставления региональных рейтингов реального ВРП и граничного ВРП выявлены локально эффективные регионы, имеющие относительно высокие оценки эффективности среди регионов с близкими объемами ВРП, и локально неэффективные регионы. Использование понятия «локальная эффективность» представляется конструктивным в контексте определения перспектив развития региона, основанных на содержательной трактовке набора показателей, характеризующих факторы эффективности. Рассчитаны предельные эффекты влияния факторов эффективности на результат производственной деятельности региона и соответствующие коэффициенты эластичности.
Предложен подход к оценке стоимости замещения человеческого капитала (ЧК) сотрудника компании, основанный на учете двух составляющих его потенциального дохода: основного дохода, который он может получать при эффективном использовании его ЧК и нулевой экономической прибыли компании, и дополнительного дохода, который обусловлен экономической прибылью компании (положительной или отрицательной) как мерой эффективности применения ЧК данного работника в совокупности с ЧК других сотрудников компании. При этом задействуются методы оценки ЧК сотрудника компании, ранее предложенные в (Айвазян, Афанасьев, 2012).
В развитие методологии оценки производственного потенциала компании предложен подход к оценке ее человеческого капитала, основанный на концепции стохастической границы. Представлены результаты эмпирического анализа человеческого капитала научной организации, подтверждающие возможность применения предложенного подхода для оценки объема и эффективности человеческого капитала как компании, так и ее сотрудников.
Scopus
Crossref
Высшая аттестационная комиссия
При Министерстве образования и науки Российской Федерации
Научная электронная библиотека