Содержание к диссертации
Введение
1 Генезис и эволюция теории экономических циклов: региональный аспект 24
1.1 Теоретические основы экономических циклов: эволюция взглядов и подходов к сущности и содержанию 24
1.2 Инструменты и методы идентификации экономических циклов: теоретико-методологические аспекты 35
1.3 Методологические подходы к структурно-логическому анализу взаимодействия экономических циклов 50
1.4 Особенности оценки региональных экономических циклов: методические подходы и парадигма исследования 65
2 Методология оценки региональных экономических циклов на основе оценки ожиданий экономических агентов (теория опережающих циклов) 77
2.1 Концепция диагностики циклических колебаний экономических систем на основе индикаторов опережающего развития (теория опережающих циклов) 77
2.2 Концепция прогнозирования макроэкономических генераций на основе оценки циклов опережающего развития 93
2.3 Особенности оценки региональных экономических циклов во взаимосвязи с макроциклами: методология анализа 101
3 Построение циклов опережающего развития национальной экономики 116
3.1 Ключевые этапы построения циклов опережающего развития. Выбор компонент. Структурно-логическая модель 118
3.2 Построение краткосрочных циклов опережающего развития рыночной экономики РФ в период с 1991по 2015гг 138
3.3 Построение среднесрочных циклов опережающего развития плановой экономики СССР в период с 1947 по 1990 годы 171
3.4 Построение долгосрочных циклов опережающего развития национальной экономики 185
4 Построение циклов опережающего развития региональной экономики 197
4.1 Механизмы идентификации циклов деловой активности региональной экономики на базе кросс-корреляционного анализа 197
4.2 Оценка экономических циклов опережающего развития региональных экономических систем (на примере Республики Татарстан) 226
4.3 Методология сравнительного анализа циклических колебаний региональных социально-экономических систем 243
5 Оценка и сценарное прогнозирование развития региональных экономических систем с использованием теории и методов опережающих циклов (на примере регионов ПФО) 268
5.1 Методические подходы к прогностической оценке влияния циклов опережающего развития на тренды социально-экономического развития при различных типах структурного неравновесия 268
5.2 Циклы деловой активности как инструмент сценарного моделирования и прогнозирования развития промышленных секторов экономики региона в условиях внешнеполитических и конъюнктурных изменений 284
5.3 Сценарное прогнозирование развития регионов ПФО с учетом особенностей циклического развития национальной экономики: методологический подход и его апробация 304
Заключение 317
Список литературы 339
Приложение 1 352
Приложение 2 355
Приложение 3 357
Приложение 4 359
Приложение 5 387
Приложение 6 392
Приложение 7 396
Приложение 8 397
Приложение 9 399
- Инструменты и методы идентификации экономических циклов: теоретико-методологические аспекты
- Концепция прогнозирования макроэкономических генераций на основе оценки циклов опережающего развития
- Построение краткосрочных циклов опережающего развития рыночной экономики РФ в период с 1991по 2015гг
- Методические подходы к прогностической оценке влияния циклов опережающего развития на тренды социально-экономического развития при различных типах структурного неравновесия
Инструменты и методы идентификации экономических циклов: теоретико-методологические аспекты
К настоящему моменту времени в экономической теории сформировалось несколько основных направлений моделирования и «распознавания» циклического развития экономики. К одному из них, в первую очередь, необходимо отнести традиционные теории, раскрывающие суть циклического развития через механизмы моделирования приспособления экономических агентов к ценовым корректировкам на рынках. К основным школам здесь необходимо отнести кейнсианскую и неоклассическую. Так, если представители кейнсианского направления экономической мысли во главу угла циклических колебаний ставили негибкость цен, то представители неоклассицизма изучали данный процесс через призму закона Вальраса [41], выражающегося в ценовом приспособлении к формирующемуся равновесию на рынках.
Модель циклического развития экономики Самуэльсона – Хикса [85] представляет собой типично кейнсианскую модель, основанную на статистических ожиданиях экономических агентов (домашних хозяйств и фирм) относительно цен и процентных ставок. При этом важной ее особенностью является то, что модель рассматривает исключительно рынок благ.
В данной модели обосновывается, что динамика национального дохода формируется исключительно поведением экономических агентов в результате сложившегося (формирующегося) уровня предельной склонности к потреблению домашних хозяйств и деловой активностью фирм, посредством изменения значений акселератора (приростной капиталоемкости). По мере изменения объемов автономных инвестиций со стороны предпринимательского сообщества или объемов потребления домашними хозяйствами происходят изменение величины совокупного спроса, а, следовательно, и национального дохода. При этом механизмы изменения спроса со стороны экономических агентов формируются в результате макроэкономических эффектов мультипликатора и акселератора, имеющих как положительный, так и отрицательные эффекты.
В рамках кейнсианского направления теории экономических циклов необходимо также выделить модель Калдора, модель Товесса, модель несовершенной конкуренции С. Фишера и др. [84].
В модели Калдора, также, как и в модели Самуэльсона – Хикса, в основе объекта исследования выступает рынок благ на который оказывают воздействие экзогенные факторы – процессы формирования сбережений и инвестиций. При этом основополагающим в модели является предположение о том, что данные факторы являются функциями от дохода, выраженные нелинейной (логистической) зависимостью. Синусоидальные колебания рассматриваемых факторов генерируют соответствующие отклонения от равновесного состояния на рынке благ, а, соответственно, и нарушение общего равновесия экономической системы, что формирует цикличность развития (Рисунок 1.2.1). Важным при этом является то, что, по мнению Калдора, сбережения и инвестиции подвергаются циклическим колебаниям в результате изменения экономической конъюнктуры (в условиях подъема спрос на инвестиции принимает высокие значения эластичности к изменению уровня дохода (в результате формирующегося дефицита производственных мощностей в период подъема) и наоборот, в условиях спада происходит значительное высвобождение производственных мощностей, в результате чего инвестиции являются малоэлластичными по отношению к изменению величины доходов).
В модели Т. Тевеса [84], в отличие от моделей Самуэльсона – Хикса и Калдора, объект исследования не ограничивается рынком благ и дополняется денежным рынком, в связи с чем в модель дополнительно включен фактор, характеризующий инвестиционную активность в экономической системе и определяющий ее устойчивость. Его изменение, в результате реализуемой конъюнктурной политики Центрального банка в сфере регулирования количества денег, в купе с трансформацией значений предельной склонности к потреблению, способствует изменению объема инвестиций в экономике. В результате чего, по мнению Т. Тевеса, и происходят корректировки в трендах национального дохода. Более того ЦБ используя механизмы регулирования количества денег в экономике, тем самым определяя процессы инвестиционной активности, способен регулировать динамику формирования экономических циклов – сглаживать их или, наоборот, ускорять.
В модели несовершенной конкуренции С. Фишера, относимой к условно новым кейнсианским моделям экономического цикла, в основе исследования циклических колебаний лежит подход, основанный на ожиданиях экономических агентов по поводу изменения цен в будущем, а также величины заработной платы, определяющей спрос в экономике. Важным при этом является то, что ожидания, по мнению С. Фишера, являются рациональными, то есть формируются на основе объективной и всеобъемлющей информации, располагаемой экономическими агентами. Колебания в развитии национальной экономики вызываются реализацией внутренней денежно-кредитной политики государства или неожиданными внутренними конъюнктурными сдвигами, что, в свою очередь, приводит к корректировке платежеспособного спроса.
Таким образом экспресс-анализ основных положений и концептуальных подходов к исследованию циклического развития экономики в рамках кейсианского подхода, демонстрирует их относительную общность, заключающуюся в определении объекта исследования и основных подходов.
Цикличность развития экономики определяется, в большей степени, экзогенными факторами, характеризующими совокупный спрос в результате происходящих корректировок в объемах потребления и сбережения (включая инвестиционное). При этом в основе регулирования колебаний экономического развития лежит подход, основанный на государственном участии. Несмотря на всю значимость рассмотренных подходов и моделей в определенной степени они являются ограниченными в использовании в современной экономике. Связано это, в первую очередь, с ограниченным набором рынков, выступающих в качестве объекта исследования, корректировки экзогенных факторов которых и приводят к интерпретации трендовых моделей циклического развития экономики. Кроме того, данные модели выглядят весьма усеченными с точки зрения включения в них факторов (склонность к потреблению, инвестиционная активность, сбережения), генерирующих конъюнктурные трансформации, порождающие цикличность.
Альтернативное решение данных вопросов частично было найдено в неоклассических подходах, ряд из которых оперировал не только факторами экономического порядка, но и параметрами институционального развития социально-экономических систем.
Одной из основополагающих моделей циклического развития экономики в рамках неоклассической школы выступает модель Фридмана [84]. В ее основу заложен подход, обосновывающий циклические колебания корректировками денежной массы (ее рост формировал основы для экономического развития в будущем и наоборот, снижение – к сокращению динамики экономического развития). При этом корректировки денежного предложения вызываются сменой политического уклада в результате смены правительств, характеризующихся как либеральным, так и неоконсервативным отношением к реализации денежно-кредитной политики. В дальнейшем данную теорию Фридмана стали называть теорией политических шоков.
В этом же русле характеризуются и монетарная концепция экономических циклов Р. Хаутри. Согласно данного подхода, фазовые сдвиги циклов формируются на рынках финансового капитала в результате периодически возникающих корректировок уровня процентных ставок на фоне роста/снижения объемов кредитования реального сектора экономики банковской системой.
Концепция прогнозирования макроэкономических генераций на основе оценки циклов опережающего развития
Необходимо признать, что сегодня любая теория в области изучения механизмов экономического роста является не полной без разработки в них прогностических функций и моделей. Данный тезис является справедливым и для применяемых в современных условиях хозяйствования методов и подходов государственного управления различными сферами жизнедеятельности. Любой процесс, включающий в себя элементы госуправления, должен сопровождаться программированием и прогнозированием целевых показателей запланированных к реализации мероприятий. Более того последнее закреплено в Федеральном законе «О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития Российской Федерации». Таким образом, процесс разработки прогностических моделей занимает крайне важное значение как в области теоретического обоснования теорий экономического роста, так и в области реализации системы государственного управления.
Неустойчивость развития внешних экономических интеграционных процессов, наблюдаемых в последние годы, определяет необходимость разработки новых концепций и взглядов к моделированию прогностических моделей, адаптированных к новым условиям хозяйствования. Традиционные модели, учитывающие преимущественно балансовые методы, не всегда способны учесть волатильный характер развития внешней среды, генерирующей ряд ограничений экономического развития.
Традиционные подходы прогнозирования циклических колебаний, основанные на сценарном моделировании фазовых переходов на основе данных за прошлые периоды времени, сопряжены с целым рядом сложностей. Наиболее яркая из них выражается в дискуссионности принципов автоматического развития циклических траекторий развития. Дополнительный спор вызывает и включение в разрабатываемые модели системы факторов, оказывающих воздействие на макроэкономические параметры цикла. Определение их значимости является, пожалуй, наиболее дискуссионной и сложной методологической проблемой в теории циклического развития экономики.
На первый план в этом вопросе встает концепция обоснования включения тех или иных факторов в модель. При этом использование в процессе моделирования большого числа факторов может породить ряд известных в экономико-математическом моделировании проблем, начиная от появления ситуации эндогенности факторов и заканчивая возможным смещением оценок модели. С другой стороны, игнорирование ряда значимых факторов может привести к не высокому качеству разрабатываемых моделей с точки зрения достоверности получаемых с ее помощью результатов.
Важное место в теории и практике прогнозирования сегодня занимают разработки ученых в области циклических колебаний. Важность и значимость роли рассматриваемого методологического подхода была отмечена задолго до появления современных концепций. К примеру, следует заметить, что еще в начале XIX века семья Ротшильдов обнаружила закономерности в динамике (колебаниях) уровня процентной ставки, что позволило им, на основе разработанных прогностических параметров данных колебаний, достичь высоких результатов в инвестиционной деятельности.
Большинство прогностических концепций, построенных на базе теории циклических колебаний экономической системы, ориентированы на сценарное прогнозирование, основанное на тенденциях циклического развития в прошлом. Основной постулат, обосновывающий значимость данного подхода, заключается в том, что циклы – это регулярно повторяющийся процесс, не имеющий хаотичных признаков формирования траектории. Тем самым по мнению многих экономистов экстраполирование прошлых данных в будущие периоды является вполне закономерным и надежным процессом прогнозирования. Кроме того, считается, что регулярность траектории циклического развития позволяет прогнозировать и точки перелома тенденций, поскольку они также обладают признаками регулярности.
Вместе с тем практика последних лет демонстрирует уязвимость такого подхода. Экономическое развитие национальных и региональных систем может проявлять себя в высшей степени непредсказуемо. Динамика экономического роста может резко смениться отрицательными значениями и наоборот экономический спад может резко перейти в фазу поступательного роста минуя процессы плавного (фазового) перехода из одного состояния в другое в соответствии с теорией циклического развития. Непредсказуемость, отсутствие классических закономерностей в развитии экономических систем подрывает эффективность традиционных моделей прогнозирования, рассмотренных выше. Популярные механизмы, основывающиеся на автоматическом пересчете прошлых данных, оказываются не действенными.
Наблюдаемые процессы, характеризующиеся отсутствием закономерностей развития событий на основе данных прошлых периодов, во многом обусловлены деформацией классических рыночных механизмов в экономике. Формирование квазирыночных инструментов значительно искажает институционально оформленную действительность, что, в конечном итоге, и приводит к непредсказуемости развития исследуемых процессов.
Таким образом, понимание тенденций и перспектив институционального развития и предопределяет точность предсказаний. Именно институциональный подход позволяет выявить возможные «перекосы» в системе институционального развития. Понимание этого приводит к осознанию возможных закономерностей развития всей системы в целом, что и обуславливает достоверность моделируемых процессов.
Выдвинутая гипотеза институциональной обусловленности экономических циклов в наибольшей мере согласуется с концепцией современного эволюционно-институционального подхода, ярчайшими представителями которого являются Й. Шумпетер, С. Глазьев, Ю. Яковец и др.
Ее основные постулаты базируются на том, что цикличность макроэкономической динамики формируется внутренними институциональными свойствами системы. Например, в соответствии с взглядами С. Ю. Глазьева, Ю. В. Яковца циклическая макроэкономическая динамика формируется в результате воздействия институциональных трансформаций в сфере технико-технологического развития, а также вследствие институциональных преобразований, вызванных неравномерностью экономического развития и периодически возникающих хозяйственных реформ [22, 120].
Касательно институтов, генерирующих развитие экономики, необходимо заметить, что качество их состояния определяется уровнем интеграции так называемых «неявных» институциональных подсистем (административных институтов, ментальных моделей общества и т.п.) в систему экономических отношений и взаимообусловленностей. Другими словами, помимо объективных факторов, влияющих на процесс макроэкономических генераций и циклического развития экономики, имеется набор субъективных параметров, изучение развития логики которых и приводит к наиболее полному представлению о перспективах развития изучаемых систем (в том числе и экономических).
Национальную экономическую систему, также как и региональную, можно рассматривать как систему вертикально и горизонтально интегрированных подсистем, связанных между собой определенными процессами ресурсного обмена. Часть данных подсистем имеет вполне явное проявление в виде конкретных групповых и общественных институтов, тогда как другая их часть представлена в форме слабо структурированных или неявных образований. Выявление, исследование и оценка таких «неявных» образований является необходимой, поскольку они оказывают значительное воздействие на развитие системы макроэкономических генераций. Как показывает практика, их роль в функционировании хозяйственной систем как регионального, так и национального уровней экономики оказывается заметно более значимой, чем это предполагается в хорошо известных теоретических моделях.
Каждая из вертикально и горизонтально - интегрированных подсистем, как уже было отмечено ранее, может оказывать значительное влияние на процессы формирования и регулирования циклического развития экономики. При этом доминирование той или иной подсистемы в рассматриваемых процессах во многом определяется как изменчивыми условиями внешней среды, так и институциональными особенностями основных игроков, субьектов -существенно влияющих на важнейшие макроэкономические тренды. В зависимости от того, какие общественные институты были задействованы в формировании макроэкономических генераций, определяется степень их воздействия на различные экономические процессы, в том числе связанные с циклическим колебаниями.
Построение краткосрочных циклов опережающего развития рыночной экономики РФ в период с 1991по 2015гг
В основе теории циклов опережающего развития лежит подход, основанный на наличии зависимости эволюционного развития экономики от ожиданий экономических агентов. Справедливости ради необходимо заметить, что данный подход является не новым в теории экономических циклов. Он применялся в моделях таких именитых ученых, как Р. Лукас, А. Пигу, С. Фишер, Ч. Нельсон и др. Однако во всех данных моделях прослеживается недостаточная проработанность практической части, большая часть внимания уделяется вопросам теоретического обоснования роли ожиданий в циклическом развитии экономических систем. Вместе с тем эмпирическое обоснование данных теоретико-методологических концепций позволяет взглянуть на них с новой практической стороны. Кроме того, это позволяет выявить степень влияния тех или иных параметров, определяющих ожидания экономических агентов, на характер фазовых перемен циклического развития.
Развитие любой экономической системы предполагает динамизм в ожиданиях экономических агентов, предопределяющий соответствующие модели поведения, близкие по своим параметрам к характеристикам, эволюционного развития классических циклов (кризис, депрессия, оживление, подъем). Поскольку ожидания не являются макроэкономическим индикатором и характеризуются тем, что их текущие изменения предопределяют будущие изменения состояния экономики, определение и оценка их состояния формирует прогностические основы фазовых сдвигов внутри цикла. Таким образом, разнообразные механизмы структурных сдвигов и макроэкономических генераций являются результатом генерирующихся ожиданий. При этом, как было доказано в предыдущем разделе, ожидания экономических агентов есть результат изменения группы показателей, характеризующих реальные, денежные и культурно-институциональные параметры развития системы.
В целях демонстрации возможностей разработанной методологии диагностирования (построения) циклов опережающего развития была первоначально определена задача выявления и изучения краткосрочных циклов экономики Российской Федерации за период с 1991 по 2015 гг.
Базовый состав факторов, соответствующий идеологии трехмерной оценки ожиданий (3D - ожиданий) экономических агентов (реальные, денежные и институционально-культурные), включал в себя:
Факторы, относящиеся к категории «реальные»:
Подгруппа факторов, характеризующая демографические тренды:
- численность населения;
- возрастной состав населения;
- коэффициенты демографической нагрузки;
- общие коэффициенты рождаемости;
- коэффициенты миграционного прироста;
- численность городского населения;
- численность сельского населения.
Подгруппа факторов, характеризующая занятость и безработицу:
- численность рабочей силы;
- среднегодовая численность занятых;
- уровень безработицы.
Подгруппа факторов, характеризующая тренды развития производственной сферы и экономической активности хозяйствующих субъектов:
- число предприятий и организаций;
- оборот организаций;
- объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами по видам экономической деятельности;
- товарные запасы;
- автотранспорт, грузооборот, млрд. т.;
- перевозки грузов железнодорожным транспортом;
- оборот розничной и оптовой торговли.
Факторы, относящиеся к категории «денежные»:
- инвестиции в основной капитал;
- денежные доходы населения;
- вклады (депозиты) юридических и физических лиц в рублях, привлеченные кредитными организациями
- процентная ставка, %;
- объем денежной массы (агрегат М2);
- цена на нефть;
- цена золота;
- индекс потребительских цен;
- динамика цен в производственном секторе
Факторы, относящиеся к категории «институционально культурные»:
- Общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя;
- организации, выполнявшие научные исследования и разработки;
- внутренние затраты на научные исследования и разработки;
- инновационная активность организаций;
- объем инновационных товаров, работ, услуг;
- затраты на изобретательство и рационализацию;
- научные работники;
- научно-исследовательские институты и их филиалы;
- число общеобразовательных школ;
- число высших учебных заведений;
- число средних учебных заведений;
- число выпущенных из сред. заведений;
- число выпущенных из высш. заведений;
- ввод в действие мощностей по охране от загрязнения водных ресурсов и атмосферного воздуха;
- число больничных учреждений;
- число больничных коек на 10000 человек населения;
- число фельдшерско-акушерских пунктов;
- заболеваемость населения по основным классам болезней;
- рождаемость, смертность, и естественный прирост населения;
- число библиотек;
- число театров;
- число музеев;
- число клубов;
- число киноустановок;
- число спортивных сооружений;
- число зарегистрированных преступлений на 100 000 человек населения.
Несомненно, указанный перечень факторов далеко не полный и не может отразить все особенности институциональных и конъюнктурных нюансов развития системы, формирующих представления экономических агентов относительно будущих изменений в экономическом и институциональном развитии. Однако, учитывая ограниченность статистической ресурсной базы, а также тот факт, что представленные факторы по своей сути являются отражением социокультурных и экономических параметров развития будем условно считать, в целях апробации основных положений модели, рассматриваемый перечень достаточным для проведения оценок и верификации на их основе модели циклов опережающего развития. Важным также является и то, что состав факторов подбирался в соответствии с принципом сопоставимости статистических информационных баз различных периодов, учитывая, в том числе, смену методологических подходов в системе государственного статистического учета за последние 60 лет.
Методические подходы к прогностической оценке влияния циклов опережающего развития на тренды социально-экономического развития при различных типах структурного неравновесия
Для оценки пригодности полученного путем линейной свертки субиндексов сводного индекса опережающего развития для прогнозирования динамики экономического роста национальной экономики был проведен регрессионный анализ. Результаты регрессионного анализа зависимости реальных значений ИПП от расчетных - ипп = -0,06 +1,12 I приведены в таблице 5.1.1.
Для улучшения качества модели был применен метод фиктивных переменных, позволяющий определить влияние качественных признаков и событий на объясняемую переменную – индекс промышленного производства.
Термин “фиктивные переменные” используется как противоположность “значащим” переменным, показывающим уровень количественного показателя, принимающего значения из непрерывного интервала. Как правило, фиктивная переменная — это индикаторная переменная, отражающая качественную характеристику. При этом фиктивная переменная является дихотомической, принимающей, соответственно, два значения: f =1, в случае если остатки значений предсказанного ряда принимают положительное значение и f =0 - если отрицательное [30].
Сначала в исходную модель была добавлена одна фиктивная переменная. Таким образом, y – это наблюдаемое значение ИПП (результирующий фактор), а в роли зависимых переменных были выбраны сводный индекс и фиктивная переменная fx. Если у - у 0 , то fx принимает значение 1, если у-у 0, то /=0. Полученная модель с учетом одной фиктивной переменной представлена в таблицах 5.1.3, 5.1.4.
Сравнение с результатами оценивания исходной модели показывает, что модель стала несколько лучше – увеличилось значение коэффициента детерминации R2. Поскольку R2 0,8, то необходимо добавить ещё одну фиктивную переменную f2 . Расчеты выполняются аналогичным образом, но зависимых переменных будет уже три: сводный индекс (I), f1, f2 .
Окончательная модель, оценивающая влияние индекса опережающего развития на динамику ИПП представлена в таблицах 5.1.5, 5.1.6.
Представленные результаты расчетов демонстрируют состоятельность построенной модели (R2 = 0,88; критерии p – значения меньше заданного уровня значимости 0,05).
Точность и достоверность полученных результатов наглядно подтверждается практически полным совпадением предсказанных с помощью модели нормированных значений ИПП и их фактическим уровнем
Предложенную модель построения сводного опережающего индекса в дальнейшем необходимо было модифицировать с учетом соответствующей корректировки информационной базы и добавления в систему субиндекса, отражающего динамику индикаторов с нулевым лагом. К числу таких индикаторов относятся цена на нефть, инвестиции в основной капитал.
Следует отметить, что в эконометрике фиктивные переменные используются для моделирования взаимосвязей, как в пространстве, так и во времени, при этом они могут находиться как в правой, так и в левой части уравнения. Учитывая особенности имеющихся данных, нужно остановиться на рассмотрении класса моделей, основанных на пространственных данных с фиктивной переменной в левой части уравнения. Таковыми являются: пробит -, логит - модели и модели множественного выбора.
Пробит (probit) - это статистическая модель бинарного выбора, используемая для предсказания вероятности возникновения интересующего события на основе функции стандартного нормального распределения.
В модели пробит-регрессии расчетное значение зависимой переменной выражается как значение функции распределения стандартного нормального закона. Пробит - это значение, для которого вычисляется функции распределения стандартного нормального закона распределения.
Логит (logit) -модель основывается на логистическом законе распределения вероятностей. Функция распределения вероятностей логистического закона
Во многих экономических задачах количество альтернатив может быть больше двух. В этих случаях уместно использование класса моделей множественного выбора. Данные модели позволяют описать вероятность каждой из альтернатив как функцию наблюдаемых характеристик объекта. При этом вероятности должны лежать в интервале от 0 до 1, а сумма вероятностей по всем альтернативам должна быть равна единице.
Множественный логит является логическим продолжением бинарного. Он возникает, когда рассматривается выбор между более чем двумя альтернативами. Существует два основных типа множественных моделей: упорядоченный логит и собственно множественный логит. Упорядоченный логит развивает пороговую модель, а собственно множественный логит — модель выбора по полезности [13, 30]. Модель множественного выбора с неупорядоченными альтернативами имеет следующую формулу
В качестве факторов, оказывающих влияние на результирующую переменную (ИПП), выберем следующие показатели: цена на нефть (хД инвестиции в основной капитал (х2). Включение таких индикаторов позволит существенно расширить практическую значимость модели с точки зрения прогнозирования деловой активности.
Параметры уравнения множественного выбора логит модели были найдены в пакете STATISTICA (результаты приведены в таблице 5.1.7).