Применение моделей MIDAS для прогнозирования доходов и расходов региональных бюджетов

Борисова О.В.,

кандидат экономических наук, доцент, ведущий научный сотрудник Института исследований социально-экономических трансформаций и финансовой политики, доцент кафедры корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия,

Комиссарова А.В.,

студентка 4 курса факультета «Экономика и бизнес», стажер-исследователь Института исследований социально-экономических трансформаций и финансовой политики, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия

Аннотация. Существенная перестройка экономики после пандемии, активно вводящиеся санкции, сложная геополитическая ситуация в стране приводят к необходимости оперативного принятия решений с учетом постоянно обновляющихся тенденций в каждом регионе РФ. Цель исследования — построение моделей MIDAS, прогнозирующих доходы и расходы бюджета субъекта РФ.

Для проведения исследования были использованы общенаучные методы, позволяющие от прогнозных моделей федерального уровня перейти на уровень региона, для сравнения и сопоставления моделей и основных влияющих на их размер факторов.

В статье проанализированы работы российских и иностранных авторов, позволившие разработать модели прогнозирования доходов и расходов бюджета субъектов РФ, с учетом их специфики. Выявлены модели, которые наиболее точно позволяют спрогнозировать доходы и расходы региональных бюджетов.

Ключевые слова: модель MIDAS, прогнозирование доходов бюджета субъекта, прогнозирование расходов бюджета субъекта, прогноз бюджета.

Borisova O.V.,

PhD in Economics, Docent, Leading Research Fellow, Institute for Research on Socio-Economic Transformations and Financial Policy, Associate Professor of the Department of Corporate Finance and Corporate Governance, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia,

Komissarova A.V.,

4-year Student of the Faculty Economy & Business, Research Assistant, Institute for Research on Socio-Economic Transformations and Financial Policy, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia

Abstract. The significant restructuring of the economy after the pandemic, the actively imposed sanctions, and the difficult geopolitical situation in the country lead to the need for prompt decision-making, taking into account constantly updated trends in each region of the Russian Federation. The purpose of the study is to build MIDAS models that predict revenues and expenditures of the budget of a constituent entity of the Russian Federation. The following methods were used to conduct the study: general scientific methods, which allow moving from predictive models at the federal level to the regional level, for comparing and comparing models and the main influencing factors. As a result, the work of Russian and foreign authors has been analyzed, which made it possible to develop models for forecasting revenues and expenditures of the budget of the subjects of the Russian Federation, taking into account their specifics. The models that most accurately predict the revenues and expenditures of regional budgets have been identified.

Keywords: MIDAS model, forecasting of the subject's budget revenues, forecasting of the subject's budget expenditures, budget forecast.

DOI: 10.33983/2075-1826-2024-3-56-65

Библиографический список

1. Гагаева М.В. Прогнозирование расходов бюджетов субъектов РФ в условиях турбулентности // Глобальный научный потенциал. — 2022. — № 7 (136). — С. 193–196.
2. Гуляев П.В., Попова Т.Н. Использование модели с передаточными отношениями в прогнозировании расходов бюджета республики Саха (Якутия) // Экономический анализ: теория и практика. — 2014. — № 39 (391). — С. 86–91.
3. Граница Ю.В. Применение моделей с распределенными лагами для прогнозирования доходов региональных бюджетов // Экономический анализ: теория и практика. — 2020. — Т. 19. — № 6 (501). — С. 1154–1172.
4. Дранко О.И., Логиновский О.В., Приказчиков С.А. Модель влияния кризиса на доходы регионального бюджета: анализ Челябинской области // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. — 2021. — Т. 21. — № 1. — С. 90–101.
5. Малюгин В. Краткосрочное прогнозирование и наукастинг темпов роста инфляции на основе моделей по смешанным данным // Банкaўскi веснiк. — 2024. — № 1/726. — С. 23–36.
6. Кравцов М.К., Лазовский В.Г., Федченко Л.В. Прогнозирование макропоказателей белорусской экономики на основе динамической балансово-эконометрической межотраслевой модели // Экономика, моделирование, прогнозирование. — 2018. — № 12. — С. 202–219.
7. Пипия Ю.С., Сангинова Л.Д. Построение модели прогнозирования налоговых и неналоговых доходов бюджетов субъектов Российской Федерации // Управленческие науки в современном мире: сборник докладов студенческих секций Восьмой Международной научно-практической конференции, Москва, 10–11 ноября 2020 г. — СПб.: Реальная экономика, 2021. — С. 37–41.
8. Яковлев Р. Краткосрочное прогнозирование ВВП с помощью MIDAS-модели. — Центральный банк республики Узбекистан. Ташкент, 2024. — 9 с.
9. Ghysels E., Ozkan N. Real-time forecasting of the US federal government budget: A simple mixed frequency data regression approach // International Journal of Forecasting. — 2015. — № 31. — Pp. 1009–1020.
10. Paredes J., Pedregal D., Perez J. A quarterly fiscal database for the euro area based on intra-annual fiscal information. ECB working paper series // European Central Bank (ECB). — 2009. — № 1132.
11. Pedregal D., Perez J. Should quarterly government finance statistics be used for fiscal surveillance in Europe? // International Journal of Forecasting. — 2010. — № 26. — Pp. 794–807.
12. Storm Cordon of Conformity: Why DSGE Models Are Not the Future of Macroeconomics //International Journal of Political Economy. — 2021. — № 50 (2). — Pp. 77–98.