Малкина Марина Юрьевна – д-р экон. наук, профессор, кафедра экономической теории и методологии, руководитель центра макро и микроэкономики.
603140, Нижний Новгород, просп. Ленина, д. 27
Marina Yu. Malkina – Dr.Sci. (Econ.), Professor, Department of Economic Theory and Methodology, Head of the Center for Macro and Microeconomics, National Research Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod.
27 Lenina Ave., Nizhny Novgorod 603140
Капитанова Ольга Владимировна – канд. физ.-мат. наук, доцент, кафедра математического моделирования экономических процессов.
603140, Нижний Новгород, просп. Ленина, д. 27
Olga V. Kapitanova – PhD (Phys.-Math.), Associate Professor, Department of Mathematical Modeling of Economic Processes, National Research Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod.
27 Lenina Ave., Nizhny Novgorod 603140
Семенов Алексей Валерьевич – канд. физ.-мат. наук, доцент, зав. кафедрой математического моделирования экономических процессов.
603140, Нижний Новгород, просп. Ленина, д. 27
Alexsey V. Semenov – PhD (Phys.-Math.), Associate Professor, Head of the Department of Mathematical Modeling of Economic Processes, National Research Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod.
27 Lenina Ave., Nizhny Novgorod 603140
В условиях влияния глобальных шоков и макроэкономической нестабильности необходима разработка более совершенных подходов к прогнозированию валового регионального продукта (ВРП) и его составляющих как на страновом, так и на региональном уровне. Прогнозирование ВРП предполагает отбор и обоснование ключевых факторов, определяющих его динамику. В рамках исследования формирование валовой добавленной стоимости (ВДС) промышленности анализировалось на примере достаточно развитого российского промышленного региона – Нижегородской области. С этой целью была построена двухуровневая эконометрическая модель ВДС промышленности Нижегородской области, которая показала, что на стоимость оказывают статистически значимое влияние такие факторы, как среднедушевые денежные доходы населения и среднегодовой официальный курс доллара. Установлено, что динамика среднедушевых доходов населения в свою очередь зависит от средней цены нефти марки Urals, безвозмездных поступлений в консолидированный бюджет области и среднегодовой численности занятых. Выбор факторов обусловлен статистической процедурой, которая позволяет выявить взаимосвязи на основе коинтеграции временных рядов. На основе построенной двухуровневой модели для ВДС промышленности области и моделей для экзогенных факторов сформированы прогнозы всех задействованных показателей на период до 2026 г. Результаты исследования могут быть полезны региональным органам власти при формировании сценариев развития промышленности, определении эффективности управляющих факторов, что позволит принимать обоснованные управленческие решения в области промышленной политики и стратегического планирования.
Under the influence of global shocks and macroeconomic instability it is essential to develop more advanced approaches to forecasting the gross regional product (GRP) and its components both at the country and region levels. Forecasting of GRP involves selection and justification of the key factors determining its dynamics. In the study, the formation of gross value added (GVA) of the industry was analyzed on the example of a fairly developed Russian industrial region – the Nizhny Novgorod region. To this end, the authors built a two-level GVA econometric model of industry of the Nizhny Novgorod region, which showed that the value is statistically significantly affected by such factors as the average per capita monetary income of the population and the average annual official dollar exchange rate. It has been stated that the dynamics of the average per capita monetary income of the population, in its turn, depend on the average price of Urals crude oil, gratuitous receipts to the consolidated budget of the region and the average annual number of employed people. The choice of factors is determined by the statistical procedure that allows revealing the relationships using time series cointegration. On the basis of the created two-level model for the GVA of the industry of the region and the models for exogenous factors, the authors make forecasts for all the involved indicators for the period up to 2026. The results of the study can be useful for the regional authorities in creating scenarios of development of the industry and determining the effectiveness of the control factors, which will make it possible to make sound management decisions in industrial policy and strategic planning.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.