Ścieżka rozwoju polskiej gospodarki w latach gospodarki w latach W tym celu wykorzystana zostanie metoda diagramowa,

Podobne dokumenty
Ekonometryczna analiza popytu na wodę

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO ANALIZA ZBIEŻNOŚCI STRUKTUR ZATRUDNIENIA W WYBRANYCH KRAJACH WYSOKOROZWINIĘTYCH

Barometr Finansów Banków (BaFiB) propozycja badania koniunktury w sektorze bankowym

ANALIZA PORÓWNAWCZA KONIUNKTURY GOSPODARKI WOJEWÓDZTWA ŚLĄSKIEGO I GOSPODARKI POLSKI

Badanie zróżnicowania krajów członkowskich i stowarzyszonych Unii Europejskiej w oparciu o wybrane zmienne społeczno-gospodarcze

FORECASTING THE DISTRIBUTION OF AMOUNT OF UNEMPLOYED BY THE REGIONS

Robert Kubicki, Magdalena Kulbaczewska Modelowanie i prognozowanie wielkości ruchu turystycznego w Polsce

ANALIZA PORÓWNAWCZA KONIUNKTURY WOJEWÓDZTW POLSKI W LATACH

ANALIZA DYNAMIKI DOCHODU KRAJOWEGO BRUTTO

STATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS. wersja 9.2 i 9.3. Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

Analiza wpływu deficytu budżetowego na poziom cen w gospodarce

Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie

Ćwiczenie 5 PROGNOZOWANIE

Analiza i prognoza wydatków majątkowych JST województw Polski Zachodniej w latach

Wprowadzenie do teorii prognozowania

Mirosław Gronicki MAKROEKONOMICZNE SKUTKI BUDOWY I EKSPLOATACJI ELEKTROWNI JĄDROWEJ W POLSCE W LATACH

Zagadnienie 1: Prognozowanie za pomocą modeli liniowych i kwadratowych przy wykorzystaniu Analizy regresji wielorakiej w programie STATISTICA

BADANIE KOINTEGRACJI POWIATOWYCH STÓP BEZROBOCIA W WOJEWÓDZTWIE ZACHODNIOPOMORSKIM

Analiza porównawcza koniunktury gospodarczej w województwie zachodniopomorskim i w Polsce w ujęciu sektorowym

Dobór wartości początkowych w modelu wyrównywania wykładniczego Browna a wyniki prognozowania

A.Światkowski. Wroclaw University of Economics. Working paper

Dopasowywanie modelu do danych

Analiza wydajności pracy w rolnictwie zachodniopomorskim

Ocena wpływu realizacji PROW na gospodarkę Polski

EKONOMETRYCZNA PROGNOZA ODPŁYWÓW Z BEZROBOCIA

O LICZBIE ABONENTÓW TELEFONII KOMÓRKOWEJ W POLSCE ZDANIEM TRZECH STATYSTYKÓW

FLESZ. Wszystkie dotychczas wypracowane przez Obserwatorium treści znaleźć można na stronie internetowej:

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO STATYSTYCZNA ANALIZA ZMIAN LICZBY HOTELI W POLSCE W LATACH

Logistyka - nauka. Sytuacja na rynku pracy w transporcie. dr Paweł Antoszak Wyższa Szkoła Gospodarki w Bydgoszczy

Prognozowanie wartości wskaźników poziomu motoryzacji dla wybranych miast w Polsce

Prognoza terminu sadzenia rozsady sałaty w uprawach szklarniowych. Janusz Górczyński, Jolanta Kobryń, Wojciech Zieliński

KOSZTY UŻYTKOWANIA MASZYN W STRUKTURZE KOSZTÓW PRODUKCJI ROŚLINNEJ W WYBRANYM PRZEDSIĘBIORSTWIE ROLNICZYM

Ruch jednostajnie przyspieszony wyznaczenie przyspieszenia

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

Ekonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006

OCENA KONDYCJI EKONOMICZNO-FINANSOWEJ WYBRANYCH SEKTORÓW WOJEWÓDZTWA ZACHODNIOPOMORSKIEGO W 2005 ROKU

Metoda najmniejszych kwadratów

DANE STATYSTYKI PUBLICZNEJ I OBLICZENIA WSKAŹNIKÓW CHARAKTERYZUJĄCYCH RYNEK PRACY ORAZ GOSPODARKĘ AGLOMERACJI POZNAŃSKIEJ

PROGNOZOWANIE CENY OGÓRKA SZKLARNIOWEGO ZA POMOCĄ SIECI NEURONOWYCH

Analiza sezonowości. Sezonowość może mieć charakter addytywny lub multiplikatywny

czerwiec 2013 Uwaga: Przy rozwiązywaniu zadań, jeśli to konieczne, należy przyjąć poziom istotności 0,1 i współczynnik ufności 0,90

BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI

5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Analiza współzależności zjawisk

ROZDZIAŁ 8 SYTUACJA GOSPODARSTW DOMOWYCH W POLSCE W OKRESIE TRANSFORMACJI

Ocena realizacji celów RPO WP w roku 2008 za pomocą modelu HERMIN

Wiadomości ogólne o ekonometrii

Logistyka - nauka. Polski sektor TSL w latach Diagnoza stanu

DANE STATYSTYKI PUBLICZNEJ I OBLICZENIA WSKAŹNIKÓW CHARAKTERYZUJĄCYCH RYNEK PRACY ORAZ GOSPODARKĘ AGLOMERACJI POZNAŃSKIEJ

FLESZ. Wszystkie dotychczas wypracowane przez Obserwatorium treści znaleźć można na stronie internetowej:

Stan i prognoza koniunktury gospodarczej

Analiza popytu na wodę miejskich gospodarstw domowych w Polsce w latach

ZAKRES TEMATYCZNY EGZAMINU LICENCJACKIEGO

Uzasadnienie do projektu Wieloletniej Prognozy Finansowej na lata

Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka

Przyczynowa analiza rentowności na przykładzie przedsiębiorstwa z branży. półproduktów spożywczych

Akademia Morska w Szczecinie. Wydział Mechaniczny

OCENA PRZYDATNOŚCI MODELU WINTERSA DO PROGNOZOWANIA CEN SKUPU MLEKA

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2010, Oeconomica 280 (59), 77 86

Zastosowanie modeli dyfuzji innowacji do analizy rynków finansowych: przykład rynku funduszy inwestycyjnych w Meksyku

Przemysł chemiczny wychodzi z kryzysu

Instrukcja użytkownika programu

Ocena działalności przedsiębiorstwa z zastosowaniem wybranych metod ilościowych

APROKSYMACJA ZJAWISK RYNKOWYCH NARZĘDZIEM WSPOMAGAJĄCYM PODEJMOWANIE DECYZJI

OCENA PRZYDATNOŚCI MODELU EKONOMETRYCZNEGO DO BADANIA ZMIAN DYNAMIKI GOSPODARKI WOJEWÓDZTWA ŚLĄSKIEGO

Produkt krajowy brutto - analiza i diagnoza proporcji strukturalnych

Inwestycje. światowego. gospodarczego. Świat Nieruchomości

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

EKONOMETRIA STOSOWANA PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Dynamics of changes in the production of natural aggregates in Poland in years with a forecast up to 2020

ROZDZIAŁ 15 PRZEMIANY STRUKTURY KONSUMPCJI GOSPODARSTW DOMOWYCH W POLSCE ANALIZA EKONOMETRYCZNA

UZASADNIENIE. Objaśnienia przyjętych wartości do Wieloletniej Prognozy Finansowej Gminy Rewal. na lata

DANE STATYSTYKI PUBLICZNEJ I OBLICZENIA WSKAŹNIKÓW CHARAKTERYZUJĄCYCH RYNEK PRACY ORAZ GOSPODARKĘ AGLOMERACJI POZNAŃSKIEJ

FLESZ PAŹDZIERNIK 2018

Urząd Marszałkowski Województwa Śląskiego Katowice, 20 grudnia 2013 r.

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

MINISTER FINANSÓW Warszawa,

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 1. Model AD/AS - powtórzenie. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

Wykład 1. Statystyka międzynarodowa - wprowadzenie Rynek pracy w Unii Europejskiej

FLESZ WRZESIEŃ Wszystkie dotychczas wypracowane przez Obserwatorium treści znaleźć można na stronie internetowej:

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK

Rozdział 1. Zmiany makroekonomiczne w Polsce w latach Wzrost gospodarczy. Inflacja. Finanse publiczne. Sytuacja finansowa przedsiębiorstw

Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia. związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy

Modele nieliniowe sprowadzalne do liniowych

... prognozowanie nie jest celem samym w sobie a jedynie narzędziem do celu...

Statystyka opisowa Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar, prof. WSBiF

METODA WARTOŚCIOWANIA PARAMETRÓW PROCESU PLANOWEGO OBSŁUGIWANIA TECHNICZNEGO MASZYN ROLNICZYCH

W 2018 roku zarobki w Polsce pójdą w górę

Joanna Muszyńska, Ewa Zdunek Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Ekonometryczna analiza upadłości przedsiębiorstw w Polsce w latach

BADANIE PODOBIEŃSTWA POWIATÓW WOJEWÓDZTWA ZACHODNIOPOMORSKIEGO WZGLĘDEM CENTRÓW ROZWOJU UJĘCIE DYNAMICZNE

Propozycja modelu prognostycznego dla wartości jednostek rozrachunkowych OFE. 1. Wstęp

Uchwała Nr III/20/14/07 Rady Powiatu Opolskiego z dnia 29 grudnia 2014 r.topad007 r.

URZĄD MARSZAŁKOWSKI WOJEWÓDZTWA OPOLSKIEGO DEPARTAMENT POLITYKI REGIONALNEJ I PRZESTRZENNEJ Referat Ewaluacji

Źródło:

Stan i prognoza koniunktury gospodarczej

FLESZ listopad Wszystkie dotychczas wypracowane przez Obserwatorium treści znaleźć można na stronie internetowej:

Szczegółowy Opis Przedmiotu Zamówienia

Transkrypt:

Barbara Batóg, Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Ścieżka rozwoju polskiej gospodarki w latach - W artykule podjęta zostanie próba analizy, diagnozy i prognozy rozwoju polskiej gospodarki w latach -. W tym celu wykorzystana zostanie metoda diagramowa, która pozwala na skonstruowanie specyficznej miary syntetycznej umożliwiającej ocenę sytuacji makroekonomicznej gospodarki. W porównaniu z analizą wskaźnikową opartą o stosunkowo liczny zbiór indywidualnych wskaźników posiada istotną przewagę, ponieważ szeroki zestaw wyspecjalizowanych miar umożliwia jednoznaczną ocenę jedynie wtedy, gdy wszystkie są zgodne lub niezgodne z przyjętymi normami. Metodologia konstrukcji diagramu oraz szczegółowy opis interpretacji otrzymywanych przy jej pomocy wyników zostały zamieszczone w pracy [1]. W przeprowadzonej analizie wykorzystane zostały następujące podstawowe wskaźniki makroekonomiczne: - stosunek deficytu budżetowego do produktu krajowego brutto - W1 (%), - stopa bezrobocia - W2 (%), - wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych - W3 (%), - dynamika produktu krajowego brutto - W4 (%). Zaproponowane połączenie wykorzystanych wskaźników w pary, umieszczone na przeciwległych bokach diagramu, wynika z przesłanek teoretycznych i zostało wykorzystane w podobnym ujęciu w konstrukcji pięciokąta stabilizacji makroekonomicznej przedstawionego przez G.W.Kołodkę [3].

Rzeczywiste wartości poszczególnych wskaźników makroekonomicznych charakteryzujących gospodarkę Polski w analizowanym okresie przedstawione zostały w tabeli 1. Tabela 1 Empiryczne wartości makroparametrów dla gospodarki Polski w latach -97 Rok W 1 [%] W 2 [%] W 3 [%] (rok poprzedni = 100) W 4 [%] (rok poprzedni = 100) -3,8 12,2 171,1 93,0-6,0 14,3 142,4 102,6-2,8 16,4 134,6 103,8 1994-2,7 16,0 130,7 105,2 1995-2,6 14,9 128,0 107,0 1996-2,5 13,2 119,4 106,1 1997-1,3 10,5 114,9 106,9 Źródło: [6, tabela 1(659), s.473; tabela 20(213), s.141; tabela 14(444), s.302; tabela 7(697), s.504], [2, tabela 2, s.34] Kształtowanie się poszczególnych parametrów makroekonomicznych w latach - 1997 wraz z obliczonymi wartościami prognoz w latach 1998- przedstawione zostały na rysunkach 1-4. 0,5 Stosunek deficytu budżetowego do pkb [%] -0,5-1,5-2,5-3,5-4,5-5,5 199419951996 1999 1997 1998-6,5 Rys.1. Stosunek deficytu budżetowego do produktu krajowego brutto dla polskiej gospodarki w latach -

18 Stopa bezrobocia [%] 16 14 12 10 1994 1995 1996 1997 1998 8 1999 6 Rys.2. Stopa bezrobocia dla polskiej gospodarki w latach - Wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych 180 170 160 150 140 130 120 110 100 1994 1995 1996 1997 1998 1999 90 Rys.3. Wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych dla polskiej gospodarki w latach -

110 Dynamika produktu krajowego brutto 106 102 98 94 1995 1996 19971998 1999 1994 90 Rys.4. Dynamika produktu krajowego brutto dla polskiej gospodarki w latach - Wybór metod prognozowania został poprzedzony analizą kształtowania się wybranych parametrów makroekonomicznych w latach -1997. Z rysunku 1 wynika, że parametr W1 przyjął w roku wartość dużo niższą niż w pozostałych badanych latach. W związku z tym, do oszacowania modelu predyktywnego zostały wzięte pod uwagę lata -1997. Ze względu na małą liczbę obserwacji oszacowano jedynie trend liniowy i otrzymano następujące wyniki (w nawiasach znajdują się wartości ocen błędów estymatorów parametrów strukturalnych): 2 Ŵ 3,98 0,32 t, R 67,9%. (1) 1 (0,66) (0,13) Z rysunku 2 wynika, że wskaźnik W2 wykazywał w badanym okresie dwie prawidłowości: w latach - rósł, a w latach -1997 malał. Stąd do oszacowania modelu predyktywnego zostały wzięte pod uwagę lata -1997. Podobnie jak dla W1, ze względu na małą liczbę obserwacji oszacowano jedynie trend liniowy i otrzymano następujące wyniki (w nawiasach znajdują się wartości ocen błędów estymatorów parametrów strukturalnych):

Ŵ 2 21,5 1,46 t, R 91,6%. (2) 2 (1,32) (0,25) Prognozy wskaźników W1 i W2 na trzy kolejne lata otrzymano wstawiając do powyższego równania kolejne wartości zmiennej czasowej t. Wartości prognoz zamieszczono w tabeli 2. Do prognozowania pozostałych dwóch wskaźników wykorzystano metodę wyrównywania wykładniczego [5], gdyż modele trendów liniowych charakteryzowały się niskim dopasowaniem a ze względu na małą liczbę obserwacji tylko takie były brane pod uwagę. Dla obydwu parametrów W3 oraz W4 prognozy zbudowano za pomocą czterech metod: 1) wyrównywanie wykładnicze proste (bez trendu), 2) wyrównywanie wykładnicze z trendem liniowym, 3) wyrównywanie wykładnicze z trendem wykładniczym, 4) wyrównywanie wykładnicze z trendem gasnącym. Parametry, oraz powyższych modeli zostały wybrane tak, aby w okresie - 1997 modele te dawały najmniejszy średni błąd względny 1. Następnie do wyboru jednej z czterech metod zastosowano to samo kryterium, czyli najmniejszy średni błąd względny. Okazało się, że dla parametru W3 najlepsze wyniki dał model wyrównywania wykładniczego z trendem wykładniczym przy =0,8 i =0,9, a dla parametru W4 model wyrównywania wykładniczego z trendem gasnącym przy =0,5, =0,9 oraz =0,9. Wartości prognoz parametrów W3 i W4 dla lat 1998- zostały zamieszczone w tabeli 2. ŷ 1 t t Średni błąd względny d obliczany był na podstawie wzoru [4]: d 100%, gdzie: n - liczba obserwacji, y t - rzeczywista wartość zmiennej prognozowanej w okresie t, ŷ - wyrównana wartość zmiennej prognozowanej w okresie t. t 1 n n t 1 y y t

Tabela 2 Wartości prognoz wskaźników makroekonomicznych polskiej gospodarki w latach 1998- Rok W 1 [%] W 2 [%] W 3 [%] (rok poprzedni = 100) W 4 [%] (rok poprzedni = 100) 1998-1,4 9,8 109,7 106,9 1999-1,1 8,4 105,3 107,1-0,8 6,9 101,2 107,3 Źródło: obliczenia własne na podstawie tabeli 1 Graniczne wartości wskaźników (rzeczywiste i przyjęte) stanowiące podstawę do normalizacji wartości empirycznych poszczególnych wskaźników przedstawia tabela 3. Tabela 3 Wartości rzeczywistych i przyjętych granic wskaźników Nazwa wskaźnika Granice rzeczywiste Granice przyjęte (a i,b i ) W 1 [%] (-6,0; -0,8) (- 3,05; - 1,17) W 2 [%] (6,9; 16,4) (9,16;15,36) W 3 [rok poprzedni = 100] (101,2; 171,1) (107,39;133,99) W 4 [rok poprzedni = 100, ceny stałe] (93,0; 107,3) (104,30;107,46) Źródło: obliczenia własne na podstawie tabeli 1 i tabeli 2 Graficzną prezentację zmian sytuacji makroekonomicznej polskiej gospodarki przedstawiono na rysunkach 5 i 6. Dynamika PKB 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 1994 Stosunek deficytu budżetowego do PKB 1995 1998 1997 1996 1999 Stopa bezrobocia 0,2 0,1 0 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych Rys.5. Diagram dla polskiej gospodarki w latach -

1 0,9 0,8 Stosunek deficytu budżetowego do PKB 1997 1998 1999 Dynamika PKB 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 1995 1996 Stopa bezrobocia 0,2 0,1 0 1994 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych Rys.6. Ścieżka rozwoju polskiej gospodarki w latach - W tabeli 4 zostały zamieszczone unormowane wartości wskaźników Wi, odległości od punktu optymalnego OMG oraz miary zróżnicowania MZG. Tabela 4 Unormowane wartości wskaźników (xi), odległości od punktu M (OMG) i miary zróżnicowania (MZG) dla gospodarki Polski w latach - Nazwa miary OMG MZG X1 X2 X3 X4 1,247 0,260 0,000 0,510 0,000 0,000 1,355 0,029 0,000 0,171 0,000 0,000 1,368 0,018 0,133 0,000 0,000 0,000 1994 1,204 0,085 0,186 0,000 0,124 0,285 1995 0,936 0,609 0,239 0,074 0,225 0,854 1996 0,793 0,114 0,293 0,348 0,548 0,570 1997 0,264 0,047 0,931 0,784 0,718 0,823 1998 0,175 0,007 0,878 0,897 0,913 0,823 1999 0,057 0,013 1,000 1,000 1,000 0,886 0,025 0,003 1,000 1,000 1,000 0,949 Źródło: obliczenia własne na podstawie tabel 1, 2 i 3 W oparciu o przeprowadzoną analizę sformułować można następujące wnioski:

1) sytuacja polskiej gospodarki w okresie od do 1997 roku ulegała stałej poprawie (odległość od punktu optymalnego OMG zmalała z 1,368 w roku do 0,264 w 1997 roku), 2) w latach 1995-1997 zmniejszeniu uległo również zróżnicowanie analizowanych wskaźników (miara zróżnicowania MZG zmniejszyła się z 0,609 w roku 1995 do 0,047 w roku 1997) co oznacza bardziej stabilną sytuację makroekonomiczną, 3) w latach 1998- powinna następować dalsza poprawa sytuacji gospodarczej Polski, świadczą o tym zarówno zmniejszające się wartości odległości od punktu optymalnego (odległość OMG osiąga w roku wartość 0,025, podczas gdy miara zróżnicowania kształtuje się w tym samym roku na poziomie 0,003). Realizacja przedstawionego rozwoju polskiej gospodarki wydaje się całkiem realna. Wydaje się, że podstawowe zagrożenie dla tak pozytywnego scenariusza stanowi osłabienie tempa wzrostu produktu krajowego brutto spowodowane procesami recesyjnymi w krajach Europy Zachodniej oraz niekorzystnym wpływem kryzysu w krajach byłego Związku Radzieckiego.

Literatura Batóg J.: Propozycja pewnej metody oceny sytuacji ekonomiczno-finansowej firmy. //W: Przegląd Statystyczny 1/97, tom 44, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1997, s.141-151. Biuletyn Statystyczny GUS 7/98, tabela 2, s.34; GUS Warszawa lipiec 1998. Kołodko G.W.: Kwadratura pieciokąta. Od załamania gospodarczego do trwałego wzrostu, Poltext, Warszawa. Makridiakis S., Hibon M.: Exponential smoothing: the effect of initial values and loss functions on post-sample forecasting accuracy, International Journal of Forecasting, 7/91. Montgomery D.C., Johnson L.: Forecasting and time series analysis, McGraw-Hill, New York 1976. Rocznik Statystyczny 1997, GUS, Warszawa 1997. Summary In the paper the authors tried to make an analysis, diagnosis and forecasts of growth of Polish economy in period 1997-. They used the diagram method which allow to get the specific aggregate measure. Values of forecasts were calculated using linear regression and exponential smoothing. According to the results the authors drew the following basic conclusion: during the whole analysed period was observed dynamic growth and continous stabilization of macroeconomic situation. It could be expected that formulated growth path of Polish economy can be realised in the future.