Архив статей журнала
В статье представлен анализ взаимосвязи между уровнем инфляции, обменным курсом рубля к доллару США и расходами домашних хозяйств в экономике России. В исследовании применялся эконометрический инструментарий и метод многомерного вейвлет-анализа (MWA), включающий в себя множественную и частичную когерентность вейвлетов с целью анализа взаимосвязи между анализируемыми переменными в различных частотных и временных диапазонах, частичную разность фаз и коэффициент частичного вейвлет-усиления для оценки величины взаимосвязи. Фактически метод MWA представляет собой регрессию в частотно временном диапазоне. Полученные посредством многомерного вейвлет-анализа результаты, с одной стороны, совпадают с результатами эконометрического метода, а с другой - показывают преимущества многомерного вейвлет-анализа перед эконометрическим за счет частотно-временной локализации особенностей временных рядов. Показано, что расходы домашних хозяйств как в краткосрочном, так и в долгосрочном временном периоде, являются более важным детерминантом по сравнению с обменным курсом в зависимости уровня инфляции от этих переменных. Особый интерес представляют результаты, полученные методом MWA для текущего временного периода, характеризуемого наличием санкций, наложенных на экономику РФ со стороны недружественных стран. В частности, в текущий период с 2022 по второй квартал 2024 г. между уровнем инфляции и расходами домашних хозяйств существует краткосрочная и среднесрочная двухсторонняя причинно-следственная связь. При этом коэффициент частичного вейвлет-усиления в этот период постоянно увеличивается и достигает максимума во втором квартале 2024 г. Таким образом, обоюдные эластичности уровня инфляции по расходам и расходов домашних хозяйств по инфляции постоянно возрастают. Результаты анализа циклов высокой частоты интересны для лиц, принимающих краткосрочные решения. Результаты, полученные для циклов средней и низкой частоты, интересны лицам, разрабатывающим планы на среднесрочную и долгосрочную перспективу.
Целью исследования является выявление причинно-следственных долгосрочных и краткосрочных взаимосвязей между промышленным электропотреблением и экономическим ростом путем сравнительного анализа двух соседних регионов с примерно одинаковым промышленным потенциалом - Свердловской и Челябинской областей. Для решения данной задачи используется эконометрический подход, основанный на методе тестирования границ моделей авторегрессии и распределенного лага (ARDL), определяющий наличие коинтеграции между рядами. Применение этого метода является незаменимым при исследовании региональных проблем ввиду недостаточной длины временных рядов экономических показателей региона. В качестве показателей при сравнительном анализе использовались временные ряды промышленного электропотребления, темпа экономического роста, объема промышленного производства, среднедушевого дохода и среднегодовой численности занятых. При анализе данных было выявлено, что существенными коинтегрированными переменными для Свердловской области являются темп экономического роста и электропотребление. Для Челябинской области этими переменными являются объем промышленного производства, электропотребление и среднегодовая численность занятых. Таким образом электропотребление Свердловской области в долгосрочном периоде не зависит от объема промышленного производства и численности занятых, а зависит лишь от темпов экономического роста. В Челябинской области, соответственно, в долгосрочном периоде электропотребление зависит от объема промышленного производства, численности занятых и не зависит от темпов роста. Схожие, на первый взгляд, по промышленному потенциалу регионы отличаются причинно-следственными связями между экономическим ростом и промышленным электропотреблением. Применение тестов на причинность позволило выявить долгосрочные и краткосрочные причинно-следственные взаимосвязи между переменными. Полученные результаты иллюстрируют объясняющие и прогностические возможности эконометрического подхода в контексте анализа причинно-следственных отношений в экономике двух соседних областей и ее энергетической системы. Эти результаты могут иметь важное значение при анализе электропотребления и энергосбережения в промышленном секторе экономики этих областей.