У статті оцінено основні показники сучасного стану рівня інфляції і фактори, що на неї впливають, також запропоновано заходи для подальшого стримання інфляції.
Ключові слова: інфляція, дефляція, індекс цін споживачів, ARIMA, тест Діккі-Фуллера.
В статье оценены основные показатели современного состояния уровня инфляции и факторы, что на нее влияют, также предложены меры для дальнейшего сдерживания инфляции.
Ключевые слова: инфляция, индекс потребительских цен, ARIMA, тест Дикки-Фуллера.
In the article estimated the main indicators of the current state of inflation and the factors that affect it and proposed measures for further to rein in inflation.
Key words: inflation, consumer price index, ARIMA, ADF-test.
Постановка проблеми. Інфляція (лат. Inflatio – роздмухування) означає знецінювання грошей у результаті перевищення кількості грошових знаків, що перебувають в обігу, порівняно з сумою товарних цін. Незважаючи на очевидність зв’язку інфляції зі знеціненням грошей, сутність цього явища не знайшла однозначного трактування в економічній літературі. Найчастіше її трактують як знецінення грошей через зростання цін або просто як процес зростання цін [1].
Проблема інфляції посідає важливе місце в економіці України, адже має значні соціально-економічні наслідки.
Оскільки інфляція є складним багатофакторним явищем, доцільно досліджувати не тільки рівень та динаміку споживчих цін безпосередньо, а й інфляційні процеси загалом, ураховуючи також час, вплив інших економічних факторів, інфляційні очікування тощо. Інфляційні процеси потребують принципово нових підходів щодо управління ними. А у зв’язку з ростом інфляції доцільно досліджувати чинники, що впливають на інфляційні процеси.
Аналіз останніх досліджень та публікацій. Дехто з науковців найбільш значними чинниками формування інфляційних коливань в Україні називає монетарні показники [9], валютний курс, дефіцит бюджету [2], ціни, що встановлюються адміністративно [9], та рівень заробітної плати [1]. Немонетарні фактори інфляції визначають вирішальними представники Національного банку України. У 2007 р. А. Шаповалов зазначив, що локомотивом зростання цін є збільшення внутрішнього попиту, спричинене активною соціальною політикою уряду. До основних немонетарних факторів В. Литвицький додає ще неврожаї, цінові флуктуації на ринку нафтопродуктів, передвиборчі інфляційні та девальваційні очікування [5]. Безперечно, Україна як активний споживач імпортованих енергоносіїв наражається на ризик зовнішньої інфляції, принесеної в економіку через ціни на нафту, нафтопродукти, газ, сировину, що імпортується з-за кордону [6].
Заслуговує на увагу погляд А. Щербака, який вбачає причини інфляції в несприятливих умовах господарювання, бюрократизмі, монополізації економіки [11]. Слід вказати також на явище інертності рівня цін в Україні, яке дослідили О. Білан та М. Россі [3].
Цікавим також є дослідження того, як деякі випереджальні чинники фінансової нестабільності можуть передбачувати інфляційні флуктуації в Україні. До таких факторів належать виділені Інститутом економіки і прогнозування НАН України індекс фондового ринку, сальдо поточного рахунку платіжного балансу, рахунку операцій з капіталом та фінансових операцій, експорт, ставка міжбанківського ринку [10] і визначені науковцями Інституту економічної політики імені Е. Т. Гайдара чинники: сила тиску на валютний ринок, надлишкова пропозиція грошей в реальному вираженні [3].
У своїх працях науковці прогнозування рівня інфляції робили на основі рівняння регресії [5], кривої Філіпса [10], використовуючи екзогенні чинники [3], декомпозиції дисперсії прогнозних похибок за допомогою VAR моделей без накладання теоретичних специфікацій тощо.
Серед структурних моделей можна виділити роботу Болгаріна, Махадеви і Стерна [1], що розробили структурну модель монетарного трансмісійного механізму в Україні (модель складається з окремих відкаліброваних рівнянь: попиту на гроші, кривої Філліпса, IS-кривої, грошового мультиплікатора, умови непокритого паритету процентних ставок з адаптивними очікуваннями, рівняння реального ВВП). Петрик і Половньов [2] розробили економетричну модель для прогнозування інфляції на основі дезагрегації ІСЦ на окремі компоненти на основі різноманітних факторів, зокрема зростання грошової маси, обмінного курсу, випуску агропромислової продукції.
Найперші емпіричні роботи використання моделей у приведеній формі були сконцентровані на вивченні причин гіперінфляції в Україні в першій половині 90-х років. Майже всі дослідники визначають грошову експансію для фінансування дефіциту державного бюджету як головну причину гіперінфляції. Відповідно, Банаян, Болгарін, де Меніл, в одній з найперших робіт, що базувались на VECM методології [8], знаходять інфляцію 1999-2002 років грошовим феноменом. В іншій роботі, Шевчук [9], також використовуючи VECM, підтвердив довгостроковий зв’язок між приростом грошей та інфляцією. Функції відповіді на імпульс показують суттєвий вплив грошової маси на інфляцію, в той же час декомпозиція дисперсії похибок прогнозу пояснює варіацію інфляції в Україні монетарними причинами в довгостроковому періоді (від 70%), хоча також були знайдені і короткострокові немонетарні компоненти.
Більш пізні дослідження показали, що вплив зміни грошей на інфляцію значно зменшується і стає незначущим у довгостроковому періоді, залишаючись важливим фактором у короткостроковому. Висновки, що роль грошових агрегатів в інфляційному процесі стала незначущою, були одержані Ліссоволіком [1] на основі моделей націнки і моделей грошового ринку. Ним було показано, що коінтеграція між широкими грошима (грошовий агрегат М3) і індексом споживчих цін (ІСЦ) була статистично значущою в період з 1999 по 2008 роки і для ранніх під-періодів, але не в під-період з 2002 по 2008 роки, який автор характеризує як період сильної ремонетизації. Не зважаючи на це, широкі гроші залишаються одним з короткострокових визначальних факторів інфляції. Білан і Сіліверстовс [3] за допомогою аналізу функцій відповіді на імпульси та декомпозиції дисперсії прогнозних похибок на основі VAR моделей без накладання теоретичних специфікацій дійшли висновку, що ефект зростання монетарної пропозиції на цінову динаміку є найслабшим серед всіх досліджуваних факторів.
Думка вчених щодо впливу обмінного курсу на інфляцію є не такою однозначною. Більшість дослідників погоджуються з тим, що обмінний курс впливає на рівень інфляції принаймні у короткостроковому періоді. Ліссоволік [1] дійшов до висновку про важливість впливу обмінного курсу (долару США) на ціни як в довгостроковому, так і в короткостроковому періоді. Так само, Ліхейда [2] вважає, що обмінний курс (номінальний ефективний обмінний курс) є важливим довго- і короткостроковим джерелом інфляційних процесів у всіх моделях. Імпульс від короткострокових рухів обмінного курсу до інфляції є дуже швидким. Таким чином, помірна інфляція в останні роки може бути пов’язана із стабільністю обмінного курсу і низькою іноземною інфляцією.
Модель націнки Ліссоволіка [1] при аналізі даних 2002-2008 років показала велику роль адміністративних цін на ІСЦ. У довгостроковому періоді важливим фактором інфляції виступає зростання заробітної плати, що також підтверджує робота Білан і Сіліверстовс [3].
Мета і завдання дослідження. Мета дослідження полягає в побудові та оцінці моделей інфляції, розробці пропозицій і визначенні напрямків стримування інфляційних процесів в Україні.
Виклад основного матеріалу. Аналізуючи основні галузі економіки України за 2000 – 2014 роки ми дійшли висновку, що в дослідженні найефективніше буде використати індекс споживчих цін на товари і послуги як характеристику інфляції. Вибір ґрунтується на тому, що цей індекс найбільш узагальнено описує цінові зміни в основних сферах суспільного виробництва.
В аналізі нестаціонарних часових рядів часто використовують більш загальну не казуальну модель ARIMA(p,d,q), яку можна трансформувати до авторегресивної моделі AR(p), моделі ковзного середнього MA(q) або моделі ARMA(p,q).
Основна перевага не казуальних моделей полягає в їх відносній простоті. Крім того, вони не вимагають великої кількості даних для розрахунку прогнозу, а можуть використовувати тільки часові ряди самих досліджуваних показників. Якщо основною метою моделювання є отримання якісного та точного прогнозу з найменшими витратами, краще використовувати неказуальні моделі та методи.
Як вхідні дані в дослідженні було використано щомісячну інформацію про динаміку індексу споживчих цін (ІСЦ) в Україні за 2000 – 2014 роки [3]. Вибір ІСЦ ґрунтується на тому, що цей індекс найбільш узагальнено описує цінові зміни в основних сферах суспільного виробництва.
Відповідні навчальні дані були зведені в окрему таблицю, підготовлену для програмного пакету «Stata».
Введемо позначення: індекс споживчих цін – Costumer Price Index (cpi).
Для дослідження інфляційних процесів було перевірено гіпотезу, згідно з якою динаміка інфляції в значній мірі визначається її поведінкою в минулому, або пояснюється наявністю тенденції на всьому часовому інтервалі, що розглядається. Для цього було проаналізовано автокореляційну (AC) та часткову автокореляційну (PAC) функцію для часового ряду ІСЦ, потрібно перевірити ряд на стаціонарність.
Рис. 1. Коррелограма ІСЦ за 2000 – 2014 рр.
Аналіз рис. 1 свідчить про те, що спостерігається інерційність інфляційних процесів. Важливість інерційності інфляційних процесів у своїх роботах підтверджують М. Россі, Білан і Сіліверстовс [3]. Інфляція у абсолютній більшості випадків має інерцію, оскільки тривалість ділових контрактів, як правило, виходить за рамки календарного місяця, тобто протягом одного місяця майже не можливо врахувати 100% ефект зростання цін на той чи інший продукт, оскільки вагома частина контрактів буде укладена за старими цінами.
Таким чином для моделювання можна застосовувати методи, що враховують минулу поведінку.
За допомогою тесту Діккі-Фуллера було заздалегідь визначено, що дані є стаціонарними і може бути включеним до моделі без додаткових перетворень.
ADF test здійснюють через перевірку t-статистики для гіпотез:
H0: , або часовий ряд є нестаціонарним.
H1 : , або часовий ряд є стаціонарним.
На основі розрахунків було отримано такі результати:
Таблиця 1.
Результати розрахунків ADF-тесту
| Test Statistic | 1% CV | 5% CV | 10% CV | |
| Z(t) | -6.744 | -3.484 | -2.885 | -2.575 |
де CV – це критичне значення.
З рівнем значимості 1% ми можемо відхилити гіпотезу про те, що ряд не стаціонарний, і прийняти гіпотезу про стаціонарність ряду, оскільки Z-статистика при змінній дорівнює 6,74, що більше за t-крит = 3,48, і ряд може бути включений до моделі без додаткових перетворень. Часовий ряд стає стаціонарним після взяття перших різниць.
Було проведено АС та РАС. Після взяття перших різниць ми чітко простежували автокореляцію та відсутність сезонної компоненти. За виглядом автокореляційної функції і часткової автокореляційної функції було припущено, що ряд описується моделлю авторегресії 1-го порядку.
Для побудови моделі ми використовували функцію автокореляції та окремої автокореляції для моделі AR першого порядку (AR(1)) й функцію автокореляції та окремої автокореляції для моделі з ковзним середнім першого порядку (МА(1)). Для автокореляційної моделі AR(1) прогнозні значення змінних залежать від спостережень у попередній проміжок часу. Використання ковзного середнього в даних моделях означає той факт, що відхилення значення змінної від середнього значення ряду Yt – μ, є лінійною комбінацією поточних і попередніх помилок, які також, як і значення змінної, зсуваються вперед. Модель матиме вигляд ARIMA (1,0,1) – комбінована модель авторегресії і ковзної середньої.
Таблиця 2
Модель ARIMA(1,0,1) для ІСЦ 2000 – 2014 років
| CPI | Coeficient | Standart Error | Z | P>|z| | |
| cpi | _constanta | 100.89 | 0.1533 | 658.09 | 0.000 |
| ARMA | AR(1) | 0.4178 | 0.0935 | 4.47 | 0.000 |
| MA(1) | 0.3833 | 0.1046 | 3.66 | 0.000 | |
де, сpi – це індекс споживчих цін.
Отже, автокореляційна та часткова автокореляційна функції скінченні, і зменшуються до 0 після перших лагованих різниць. Аналізуючи параметри моделі можемо стверджувати, що коефіцієнти є високими та статистично Модель прийнятна, якщо залишки є білим шумом. Перевірку залишків на білий шум було проведено за допомогою Q-статистики Бокса-Пірсона-Люнга.
Перевірено гіпотези:
: , залишки є білим шумом (приймаємо модель).
: , залишки не є білим шумом.
Отже, було визначено, що , з рівнем значимості 5% ми приймаємо , і можемо стверджувати, що залишки є білим шумом.
Можемо зробити висновки про те, що динаміка інфляції в значній мірі визначається її поведінкою в минулому, й пояснюється наявністю тенденції на всьому часовому інтервалі, що розглядається.
Висновки. Було доведено, що динаміка інфляції в значній мірі визначається її поведінкою в минулому і пояснюється наявністю тенденції на всьому часовому інтервалі, що розглядається. Темп інфляції в попередньому періоді впливає на темп інфляції в теперішньому періоді.
Головна увага уряду має бути зосереджена на тому, щоб утримувати інфляцію на достатньому рівні, при якому мав би місце сталий розвиток вітчизняного підприємництва, збільшувався добробут громадян. Важливо проводити монетарну політику. Її невід’ємна риса – введення жорстких фіксованих лімітів на щорічні прирости грошової маси.
Література:
1. Bilan O. Inflation Dynamics in the Transition Economy of Ukraine / O. Bilan, B. Siliverstovs// IERPC Working Paper. – 2005. – №28.
2. Piontkivsky R. The Impact of the Budget Deficit in Ukraine / R. Piontkivsky, A. Bakun, M. Kryshko, T. Sytnyk // Research Report Commissioned by INTAS / International Center for Policy Studies (ICPS). – 2001.
3. Rossi M. Inflation Persistence: Is there a Role for Relative Prices? / M. Rossi // IMF.Ukraine: selected issues. – 2005.
4. Державний комітет статистики України /[Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.ukrstat.gov.ua/
5. Литвицький В. Реінфляція-2007 / В. Литвицький // Вісник НБУ. – 2008. – №2. – С. 2 – 9.
6. Макаренко М. Модифікація інфляційних ризиків в умовах глобалізації / М. Макаренко, В. Осецький // Банківська справа. – 2006. – №3. – С.39-46. – С.42.
7. Петрик О. Прогнозування інфляції / О.Петрик, Ю. Половньов // Вісник НБУ. – 2010. – №12. – С. 7-10.
8. Сакс Д. Макроекономіка. Глобальний підхід: пер. з англ / Д.Д. Сакс, Ф. Б. Ларрен. – К.: Діло, 1996. – 848 с. – С. 509.
9. Шевчук В. Вплив монетарної політики на промислове виробництво, інфляцію та реальний обмінний курс в Україні у 1994-2000 роках/В. Шевчук// Вісник НБУ.-2001. – №1-С.12-15.
10. Шумська С.С Інструментарій моніторингу та оцінки загроз стабільності економічного розвитку України / С.С. Шумська, М. І. Скрипниченко // Економіка і прогнозування. – 2010. – № 2. –С.26-43.
11.Щербак А. Як приборкати інфляцію в Україні / А. Щербак // Економіст. – 2008. – №9. – С. 43 – 45.