АНАЛИЗ И ОЦЕНКА ИНФЛЯЦИОННЫХ ОЖИДАНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Развитие цифровых технологий, интернет вещей оказывают колоссальное влияние на социально-экономическую сферу государства, в том числе динамичным образом меняя пока-затели экономики. Одним из таких  индикаторов является инфляция, которая представляет эффект «домино», то есть воздействует на множество социально-экономических пока-зателей.  Актуальность темы исследования заключается в том, что на сегодняшний день экономи-ческая сфера, а также органы государственного управления нуждаются в цифровой модернизации, то есть во внедрении в эксплуатацию автоматизированных программ, которые способствуют оптимизации системы управления, планирования, прогнозирования, а также принятия оптимальных организационно-управленческих решений. В частности, назрела необходимость внедрения автоматизированных программ для своевременного анализа и оценки инфляционных ожиданий, анализа динамики инфляции, прогнозирования последствий   инфляционных  колебаний.   Автоматизация ручного труда, а также внедрение цифровых технологий в бизнес-среду, безусловно, имеют необратимый характер и приводят к росту уровня производительности труда, а также положительно влияют на уровень конкурентоспособности экономического субъекта. Многие ученые, в частности такие, как Дж. Мут, акцентировали внимание на необходимости анализа цифровых механизмов, формирования ожиданий как важных факторов будущей макроэкономической динамики. В научной литературе выделяют два ключевых вида ожиданий: адаптивные и рациональные. Адаптивные ожидания рассматриваются в работах Л. Койка, П. Кагана, М. Фридмана, М. Нерлов и др. и находят эмпирическое подтверждение у Г. Чоу, С. Фиглевски, П. Уочтела, К. Кэрролла. Гипотезу рациональных ожиданий рассматривали Т. Саржент, Н. Уоллес, Р. Лукас и др., эмпирические подтверждения гипотезы представили Дж. Мюэльбауэр, Т. Гудвин, С. Шеффрин, М. Форселлз, Г. Кенни и др. Среди отечественных ученых, занимающихся проблемами инфляционных ожиданий, можно отметить д.э.н. С. Семенова [8], который, исследуя инфляцию, ввел понятие ожиданий (оценок вероятности): денежной реформы, девальвации, экономических кризисов. Интерес вызывают публикации М. Т. Койчуевой, М. М. Богатырева [4], М. А. Юревич [10]. Впервые термин «инфляция» (в переводе с латинского inflatio - «вздутие»)  был исполь-зован в XV - XVI вв., на европейском континенте. Инфляция, характерные её черты, а также факторы, на неё влияющие, рассматриваются в трудах многих зарубежных и отечественных ученых. Большинство авторов считают, что инфляция - это повышение общих цен на товары и услуги (население, страны и предприятий) на длительный период времени. Но есть и более подробные толкования. Так, например, по мнению С. Семенова, «инфляция - это многофакторное явление, отражающее денежный, производственный и воспроизводственный процессы; нарушение баланса спроса-предложения денег и других пропорций экономики, выражающееся в увеличении уровня цен и избытке денег в обращении» [8]. В. Д. Андрианов к характерным признакам инфляции относит повышение общих цен на товары, работы и услуги, обесценение денежной массы [1]. Таким образом, инфляция прежде всего обесценивает денежный эквивалент. С инфляцией тесно связано такое понятие, как инфляционное ожидание. Экономисты М. Т. Койчуева, М. М. Богатырев под термином «инфляционные ожидания» понимают экономическую категорию, отражающую устойчивые ожидания потребителей о дальнейшем повышении общего уровня цен в экономике [4]. Для оценки и измерения инфляции используются различные индексы цен, определяе-мые, как правило, в процентах, в соответствии с принятыми методиками расчета, которые традиционно и органично были связаны с экономической теорией и логикой. Для оценива-ния инфляционных ожиданий используются социологические исследования, анализ бирже-вых индикаторов, экономическое конструирование и др. В связи с цифровизацией экономики специалисты предлагают новый методический инструментарий по измерению и оценке эффектов, происходящих в экономике, это касается и инфляционных ожиданий. В последние годы в процесс измерения и оценивания инфляционных ожиданий, наряду с применением традиционных методов, стали внедряться совершенно новые аналитические подходы по обработке больших данных («Big Data»). В числе новейших методов измерения инфляционных ожиданий применяются BD-технологии, которые используют оперативные данные интернет-среды и социальных сетей, идентифицирующиеся высокой частотой наблюдений, оперативностью получения и возможностями верификации, что в совокупности приводит к росту точности и вариативности моделей. Вместе с тем, по мнению М. А. Юревича, «слабая проработанность алгоритмов обработки данных и отсутствие опыта практического использования полученных результатов пока оказывают сдерживающий эффект на востребованность этих методов у органов власти» [10]. Внедрение цифровых технологий в области анализа и оценки инфляционных ожиданий играет ключевую роль в формировании автоматизированной системы управления, оценива-нии и анализе макроэкономической ситуации в национальной экономике в целях принятия обоснованных управленческих решений.  Для того чтобы оценить инфляционные ожидания в стране, специалисты проводят кон-трольные мероприятия по всей стране или по региону, осуществляют сбор информации по некоторым группам товаров, фиксируют цены в различных торговых точках, проводят срав-нительный анализ по предыдущим периодам и только тогда определяют скорость и уровень инфляции. Безусловно, этот процесс достаточно трудоемкий и сопряжен с большим количе-ством времени. Поэтому внедрение искусственного интеллекта (специальных программ) будет способствовать быстрому получению необходимой информации в отношении инфляционных ожиданий. В качестве автоматизированной программы может выступать специально созданное приложение по генерации в единую базу данных сведений о продаже товаров, работ и услуг, что позволит оценить уровень цен на разных временных отрезках, динамику и причины роста потребительских цен с целью принятия правильных организационно-управленческих решений.  Следовательно, данную автоматизированную систему в дальнейшем можно совершен-ствовать, чтобы на основании полученных данных она автоматически предлагала макси-мально верное решение для стабилизации инфляционных ожиданий. Одной из таких про-грамм, успешно совмещаемой с другим программным обеспечением, является разработка специалистов фирмы 1С. Посредством данного программного продукта можно анализиро-вать данные по ценам реализации товаров, работ и услуг с дальнейшей автоматической передачей  сведений в соответствующие государственные органы, например, органы статистики, Министерство финансов, Центральный Банк РФ и др.       Как было сказано ранее, для оценки уровня инфляционных ожиданий применяются не только автоматизированные программы, но и традиционные методы. Наиболее распространенным методом измерения инфляции является индекс потреби-тельских цен (Consumer Price Index, CPI), который рассчитывается по отношению к базовому периоду. Индекс потребительских цен (ИПЦ) характеризует изменение во времени общего уровня цен на товары и услуги, приобретаемые населением для непроизводственного потребления. Он измеряет отношение стоимости фиксированного набора товаров и услуг в ценах текущего периода к его стоимости в ценах предыдущего (базисного) периода. Расчет ИПЦ осуществляется в соответствии с модифицированной формулой Ласпейреса:  ,                                                         (1) где   - сводный индекс потребительских цен и тарифов по группе товаров (услуг);        - доля расходов домашних хозяйств на приобретение товара (услуги) -представителя (вес базисного периода);         - индекс цен (тарифов) по товару (услуге) - представителю отчетного месяца к де-кабрю предыдущего года;        - индекс цен (тарифов) по товару (услуге) - представителю предыдущего месяца к декабрю предыдущего года;       - текущий период;        - предыдущий период;      N - количество товаров (услуг). Помимо индекса потребительских цен существуют другие методы, которые позволяют рассчитать инфляцию: Индекс цен производителей (Producer Price Index, PPI) - отражает себестоимость произ-водства без учета добавочной цены дистрибуции и косвенных налогов. Значение PPI опере-жает по времени данные CPI; Индекс расходов на проживание (Cost-of-living Index, COLI)  учитывает баланс повыше-ния доходов и роста расходов; Индекс цены активов: акций, недвижимости, цены заемного капитала и пр. Обычно цены на активы, растут быстрее цен потребительских товаров и стоимости денег. Поэтому владельцы активов вследствие инфляции только богатеют. Дефлятор ВВП (GDP Deflator) рассчитывается как изменение в цене на группы одинако-вых товаров. Паритет покупательной способности национальной валюты и изменение курса валют. Индекс Пааше показывает отношение текущих потребительских расходов к расходам на приобретение такого же ассортиментного набора в ценах базисного периода. Для того чтобы оперативно принимать эффективные решения по сдерживанию инфля-ции, необходимо знать причины её возникновения (рисунок 1), а также важно разрабатывать новый механизм сбора и обработки информации.  С. М. Меньшиков [6], Н. Г. Варакса [2] констатируют, что в настоящее время сбор и об-работка информации о росте цен происходит вручную, то есть ежемесячно или ежекварталь-но сотрудники проводят ревизию по продовольственным точкам сбыта, регистрируя цены по определенным группам товаров, что в дальнейшем становится источником анализа для определения уровня инфляции.   В период цифровизации национальной экономики такие государственные казенные учреждения, как ФНС, Таможенная служба, Росстат, Министерство финансов, модернизи-руют традиционные системы организации управления деятельностью, а именно внедряют новые цифровые технологии для оперативного сбора информации и эффективного принятия решения.   Рисунок 1 - Причины возникновения инфляции [Составлено автором] Таким образом, для проведения оперативного учета, сбора и обработки информации по инфляционному ожиданию предлагаем разработать мобильное приложение или модернизи-ровать контрольно-кассовые аппараты торговых точек по генерированию и передаче данных в органы статистики региональной и федеральной службы. Данный метод поможет оперативно анализировать информацию роста цен, дефицит то-варов, оценит уровень доходов и расходов как предприятий, так и населения страны и другие экономические показатели, с помощью чего можно определить уровень и динамику развития социально-экономической сферы государства. Следует также отметить, что такой метод учета и анализа информации будет способ-ствовать не только выявлению уровня инфляции в стране, но также поможет оперативно реагировать на необоснованное повышение цен на товары.  В период пандемии и экономической неустойчивости многие поставщики и  производи-тели, воспользовавшись моментом, пытаются искусственного повышать цены, что подтвер-ждает актуальность внедрения предложенного механизма, а также в дальнейшем - его разви-тия и совершенствования. Модернизировать и внедрять цифровые технологии в процесс анализа и оценки социально-экономической сферы государства предлагает и Федеральная служба государственной статистики, а именно использовать искусственный интеллект для расчета инфляционных ожиданий. Данный проект будет реализован  по программе «Цифровизация национальной экономики», на выполнение которой будет выделено из федерального бюджета около  470 млн. руб.  В настоящее время для определения уровня инфляции Росстат еженедельно по методу очного посещения в торговые центры отслеживает и регистрирует цены по 100 позициям как продовольственных, так и непродовольственных товаров. Как считают Р.М. Шахнович [9], Е.С. Рождественская [7], после внедрения цифровых методов учета, сбора и передачи информации процесс определения уровня и динамики инфляции будет отслеживаться моментально, а следовательно, те ограничительные меры по сдерживанию инфляции, которым и владеет государство, будут приниматься своевременно.    Таким образом, цифровизация сбора и обработки данных об инфляционных ожиданиях окажет положительное влияние на качество принимаемых решений, а также повысит уро-вень достоверности представленной информации. Для мегарегулятора применение новейших информационных технологий в сборе информации является более экономичным и приводит к получению более репрезентативных сведений об ожиданиях населения в отношении инфляционных явлений.  Список литературы