В Президентской академии разработали новую модель мониторинга цен на социально-значимые товары. Ключевое новшество – новый алгоритм сезонной корректировки, который позволяет уточнить картину базовой ценовой динамики как по России в целом, так и в отдельных регионах. Это позволит регулятору использовать методику для прогнозов дальнейшего развития ситуации как на федеральном, так и на региональном уровнях.
Центр агропродовольственной политики Президентской академии занимается мониторингом цен на социально-значимые товары с 2021 года. Базой для мониторинга служит еженедельные ценовые данные Росстата.
«Цены на социально значимые товары имеют большое психологическое значение для населения. Поэтому наша задача – предоставление информации, ценовое предупреждение. Мы предлагаем пять показателей, позволяющих оценивать динамику. И в целом наш мониторинг полезен для отслеживания ситуации и понимания, в каком направлении идет процесс, а не в качестве основания для жесткого административного регулирования цен», – говорит главный научный сотрудник Центра агропродовольственной политики Президентской академии Наталья Шагайда.
«Сегодня у нас есть модели сезонной корректировки цен, модели сезонности производства. Эти модели позволили бы, к примеру, основываясь на низком сезонно скорректированном объеме производства предсказать рост цен на яйцо и курятину в августе 2024 года еще в феврале», – отмечает ведущий научный сотрудник Центра Денис Терновский.
Ключевое новшество новой методики – алгоритм сезонной корректировки, который позволяет уточнить картину базовой ценовой динамики как по России в целом, так и в отдельных регионах. Второй принципиальный момент – фиксация цен с исключением сезонного фактора.
Стандартом при проведении оценки влияния сезонного фактора на динамику цен на социально значимые продовольственные товары является программное обеспечение JDemetra+. Однако оно умеет работать только с месячными данными, которые Росстат публикует еще с определенным лагом. Это искажает текущую картину. Поэтому Центр запустил мониторинг, основанный на еженедельных данных Росстата, используя для этого «классическую» модель сезонности, а с 2026 года перешел на новую модель сезонной корректировки, основанную на использовании локальных регрессий STL (Seasonal-Trend decomposition using Loess).
Основные различия этих методов в том, что STL-метод может работать с изменяющейся во времени сезонностью, корректно обрабатывать выбросы и давать достоверные значения на границах моделируемых временных рядов. Так, если STL видит, что сезонность усиливается, то классика дает «застывший» паттерн; STL улавливает эволюцию сезонности, а классика – усредняет, уточнил спикер.
Как это работает на практике, Денис Терновский пояснил на примере недавнего резкого подорожания огурцов. По России в целом за два последних месяца огурцы подорожали на 84%, но с учетом сезонности – на 8%, а за год – на 10%, что в целом сопоставимо с уровнем инфляции. При этом мониторинг показал не только прирост текущей цены за 2 месяца, но и прирост за тот же период с учетом сезонности, а также прирост текущей и реальной цены за год и еще отклонение реальной цены от средней за последние 5 лет. На основе каждого из этих значений дается предупреждение о приближении к пороговой цене регулирования. По этим же пяти показателям оценивается динамика цен в регионах.
Дополнительная ценность методики в том, что она позволяет судить, является ли всплеск цен долгосрочным или краткосрочным, и в зависимости от этого помогает выбрать оптимальные пути решения проблемы, отметили участники дискуссии.
