ПРОГНОЗУВАННЯ ІНФЛЯЦІЙНИХ ПРОЦЕСІВ В УМОВАХ ВОЄННОГО СТАНУ: ВИКЛИКИ ТА МОЖЛИВОСТІ ДЛЯ УКРАЇНСЬКОГО БІЗНЕСУ

Анотація

Прогнозування інфляції є фундаментальною складовою макроекономічної стабільності і перетворюється на критичний чинник виживання бізнесу, але в умовах воєнного стану докорінно змінюється структура та підходи до ціноутворення, що передбачає перехід від ринкової моделі до адаптивної. Важливо усвідомити, що складання прогнозів є особливо важким завданням за умови впливів воєнних ризиків. Через такі фактори як збої у міжнародних ланцюгах поставок, руйнування енергетичної інфраструктури та великої невизначеності для бізнесу як в Україні, так і у світі, інфляціє є доволі непередбачуваною, саме тому ця тема є надзвичайно важливою та актуальною для дослідження.
Прогнозування інфляції глибоко вивчені в працях Мілтона Фрідмана та Джона Тейлора. У своїх роботах М. Фрідман наголошував, що «інфляція завжди та всюди є монетарним феноменом» [1], підкреслюючи ризики, які можуть виникнути через вливання грошей в економіку, з метою покриття великого фінансового дефіциту, який зазвичай можна спостерігати у воєнні часи. У свою чергу, Дж. Тейлор розробив одне з найвідоміших правил монетарної політики. Правило встановлює залежність між короткостроковою номінальною процентною ставкою та змінами у обсязі виробництва та інфляції. Стратегічне моделювання інфляції сформоване переважно монетарною політикою та довгостроковими планами на ставку інфляції від центрального банку, про що й зазначає Тейлор у своїх працях. Він сформулював не просто правило, а й практичні вказівки для центральних банків, з метою коригування політики відсоткових ставок, базуючись на відхиленні інфляції від цільових значень [2].
Серед сучасних методів прогнозування інфляції використовують велику кількість різних моделей: SETAR, GARCH та інші. Особливо популярною є адаптивна модель ARIMA, яка дає змогу проаналізувати та передбачити часові ряди при сильній нестабільності. Її широко застосовують у фінансовому та економічному аналізі для того, щоб робити прогнози попиту на товари та послуги. Ця модель ефективна для короткострокового прогнозування та числових рядів, де виявлено автокореляцію між послідовними значеннями. Відповідно, це означає, що вона може відображати глибинні патерни та тренди. У своїй суті модель ARIMA поєднує три ключові компоненти: авторегресію (AR), інтеграцію (I) та ковзаючу середню (MA). Разом ці три елементи дозволяють моделі спіймати різні патерни у даних та генерувати надійні прогнози. Недоліком є те, що ці моделі базуються на передбачуваних шоках та надійних історичних даних, які не можна застосовувати, та вже є нерелевантними для теперішньої ситуації [3].
Найбільш актуальними методами бізнес-прогнозування в умовах війни є адаптивні, наприклад, метод Тейла-Вейджа, який є одним із перших адаптивних методів прогнозування в бізнесі. Він дозволяє автоматично коригувати прогноз залежно від помилки попереднього прогнозу та нових даних. Його головна ідея полягає в тому, що прогноз формується на основі попереднього прогнозу та фактичного значення показника з урахуванням тренду розвитку процесу. Відповідно, він постійно коригує бізнес-прогноз при надходженні нових даних і таким чином підлаштовується під зміни у часовому ряді. Основними недоліками є те, що він орієнтований на короткострокове бізнес-прогнозування та потребує максимально точного визначення згладжувального коефіцієнту і статистичних даних за попередні періоди. Також він більш орієнтований на прогнози, в яких передбачена плавна зміна показників, тому при різких змінах в бізнес-процесах він може давати неточні результати. Також одним з базових методів прогнозування є адаптивний метод А. Харрісона, який дозволяє адаптувати модель до зменшення помилок та дає більш довгострокові результати. Він передбачає коригування бізнес-прогнозів на основі похибки попередніх періодів, використовуючи прості математичні обчислення для покращення точності прогнозів. Його основним недоліком є те, що він також потребує точного підбору коефіцієнта згладжування [4].
Інфляція в Україні підкріплена в основному шоками з боку ланцюгів постачання, руйнування об’єктів енергетичної інфраструктури та відключенням електроенергії, що негативно впливає на
110
забезпечення стійкості розвитку бізнесу. Також спостерігається кадровий голод, спричинений мобілізацією та еміграцією. Суттєвий вплив на підвищений рівень інфляції має постійний випуск грошей для покриття державних витрат в оборонній сфері тощо.
У зв’язку з переходом на інфляційне таргетування у 2016 році, Україні знадобилась модель , яка могла б симулювати сценарії шоків та враховувати раціональні очікування. Національний Банк України як основна інституція регулювання інфляційних процесів в Україні, у 2019 році перейшов на більш покращену базову модель, а саме QPM (Квартальна прогнозна модель) [5]. Дана модель використовується для середньострокового прогнозування і розробки рішень політики, моделює трансмісійний механізм і інтегрує аналізи можливих сценаріїв та часто повторювані дані. Такий перехід посприяв більш точному прогнозуванню як в передвоєнний час так і є незамінним помічником під час повномасштабного вторгнення. Задля стримування інфляції - НБУ має проводити низку комплексних заходів. В умовах воєнного стану, основним інструментом НБУ є регулювання облікової ставки. Банк має стримувати інфляцію та зберігати стійку монетарну політику з відсотковою ставкою близько 15% для підтримки гривні та сприяння інвестицій. В рамках впровадження заходів зі стабілізації гривні - має проводитись регулювання курсу іноземних валют через валютну інтервенцію. Важливою є здатність банків вчасно виконувати свої зобов’язання, а це потребує контроль за ліквідністю банківської системи, адже саме динаміка банківської системи забезпечує економіку достатньою кількістю коштів для подальшого розвитку [6]. Важливо також враховувати результати досліджень інфляційних очікувань населення, оскільки вони істотно впливають на споживчу поведінку, рівень попиту та загальну економічну активність, що своєю чергою, може посилювати інфляційні процеси та сприяти знеціненню національної валюти. Ефективність усіх заходів значною мірою залежить від якості інфляційних прогнозів. Для підвищення ефективності прогнозування інфляційних процесів в умовах війни необхідне поєднання кількісних методів з експертними оцінками. Застосування сценарного підходу в прогнозуванні інфляції допоможе створити альтеративні варіанти розвитку подій та прийняти ефективні стратегічні рішення на основі порівняння сценаріїв. Врахування поведінкових та психологічних факторів є не менш важливим, так, як інфляційні очікування є одним з найважливіших факторів впливу на рівень реальних цін [7].
Для ефективної роботи в умовах інфляційної нестабільності українському бізнесу рекомендується:
-
впроваджувати ковзаюче прогнозування замість річного бюджетування;
-
формувати «інфляційний буфер» у структурі оборотного капіталу;
-
диверсифікувати постачальників для мінімізації цінового контролю монополістів;
-
активно використовувати фінансові інструменти хеджування ризиків.
Таким чином, особливості бізнес-прогнозування в умовах військових дій є унікальним і потребує нового теоретичного осмислення. Для українського бізнесу здатність адекватно оцінювати інфляційні тренди стає ключовою необхідністю. Найбільш ефективним прогнозуванням інфляції в умовах невизначеності є прогнозування за адаптивними методами, адже вони допомагають мінімізувати похибку та давати більш точні прогнози на довгострокові періоди. Точність та якість прогнозування інфляційних процесів залежить від багатьох факторів та має неабияке значення для підтримки економіки як під час воєнного стану, так і для післявоєнного економічного відновлення.