Байесовский подход к построению таблиц «затраты-выпуск»

С задачами обновления, балансировки, дезагрегации таблиц «затраты-выпуск» сталкиваются как исследователи в сфере экономики и статистики (например, для калибровки вычислимых моделей общего равновесия), так и статистические службы (при построении таблиц). В отличие от известных популярных методов (RAS, минимизации перекрестной энтропии и их аналогов) в предлагаемом подходе вместо точечных оценок коэффициентов прямых затрат оценивается их совместное вероятностное распределение. Для этого строится вероятностная модель совместного распределения ячеек, являющаяся функцией правдоподобия новой наблюдаемой информации (например, выпуск, добавленная стоимость, промежуточный спрос), которая с помощью формулы Байеса объединяется с априорной информацией о ячейках (например, известных таблиц предыдущих лет). Получаемая в итоге апостериорная совместная плотность вероятности оценивается методами сэмплирования Монте-Карло по схеме цепи Маркова. Характеристики апостериорного распределения определяются набором (выборкой) искомых таблиц из этого распределения. При этом каждая из полученных таблиц не противоречит имеющимся данным, ограничениям и не слишком далека от априорно заданной таблицы или любой другой информации о ячейках. В отличие от точечных оценок стохастические таблицы напрямую инкорпорируют информацию о неопределенности каждого оцененного коэффициента прямых затрат таблиц «затраты-выпуск», учитывая существующие между ними взаимосвязи. Предлагаемая методика может использоваться для экстраполяции, интерполяции, дезагрегации и балансировки таблиц «затраты-выпуск» и более широко - матриц социальных счетов. С целью апробации метода проводится экспериментальная оценка таблиц «затраты-выпуск» российской экономики за 2003 г. на основе таблиц 1998–2002 гг. Экспериментальное применение метода Байеса на реальных данных продемонстрировало адекватность и вычислительную доступность предлагаемой методики.