Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Vyhodnocení úspěšnosti fiskálních predikcí Lukáš Lang – oddělení Fiskální projekce a ekonomické modelování, MF ČR.

Podobné prezentace


Prezentace na téma: "Vyhodnocení úspěšnosti fiskálních predikcí Lukáš Lang – oddělení Fiskální projekce a ekonomické modelování, MF ČR."— Transkript prezentace:

1 Vyhodnocení úspěšnosti fiskálních predikcí Lukáš Lang – oddělení Fiskální projekce a ekonomické modelování, MF ČR

2 Osnova Použitá data Použité metody Vyhodnocení Závěr

3 Data Časové řady příjmů a výdajů vládního sektoru ČR, salda vládního sektoru, příjmy rozděleny na daňové + sociální a ostatní Zdroj: Předvstupní program (7/2002;6/2003), Konvergenční program (10/04;9/05;10/06;10/07), připravovaný Fiskální výhled

4 Data Roční periodicita Časové řady příjmů i výdajů z let 2002 – 2004 dodatečně očištěny o metodickou změnu ovlivňující jejich úroveň bez vlivu na saldo Časové řady výdajů z let 2004 a 2005 dodatečně očištěny o jednorázové výdaje roku 2003 (garance za IPB)

5 Rozsah dat Minulost – od roku 1995 První odhad skutečnosti – výsledek minulého roku Predikce běžného roku Výhled budoucnosti – jednoleté, dvouleté, tříleté

6 Typ dat Hodnoty Tempa růstu (s výjimkou salda sektoru vládních institucí)

7 Metody vyhodnocení úspěšnosti Aparát doporučený OECD a používaný v oddělení Makroekonomické predikce pro vyhodnocování přesnosti predikcí MF Data agregována podle délky výhledu, nikoliv podle doby vydání Alternativní kritéria

8 Kritéria přesnosti - vychýlenost Rozdíl predikovaných hodnot a prvního odhadu skutečnosti – průměrem rozdílů je střední odchylka od skutečnosti (AFE – Average Forecasting Error) regresní přístup k odhadu vychýlenosti vzhledem k malému počtu pozorování nevhodný

9 Kritéria přesnosti – velikost chyby Absolutní hodnota rozdílu – průměrem je střední absolutní odchylka (MAE – Mean Absolute Error) – vyjadřuje velikost chyby odhadu Druhá mocnina odchylek od skutečnosti – průměrem je střední kvadratická chyba (MSE – Mean Square Error)

10 Hodnocení úspěšnosti Jsou naše predikce a výhledy úspěšnější než naivní prognóza? Naivní prognóza = převzetí prognózy stejné délky z loňských dat (Př: výhled z roku 2002 na rok 2005 použitý jako naivní prognóza z roku 2003 na rok 2006) Při zkoumání hodnot předpoklad zachování tempa růstu, nikoliv výchozích hodnot

11 Kritérium úspěšnosti Theilův koeficient škodlivosti – podíl MSE našich predikcí (výhledů) a MSE naivní prognózy TKS<1 – naše predikce a výhledy jsou přesnější, než naivní prognóza

12 Vyhodnocení

13 Příjmy vládního sektoru AFE vždy záporné – ve výhledech převážně podceňujeme Největší nepřesnost – výhled z r na rok 2007 TKS 0 =0,65;TKS 1 =0,51;TKS 2 =0,76; TKS 3 =1,07 (Naivní prognóza lepší!)

14 Výdaje sektoru vládních institucí AFE 0 kladná – v predikcích běžného roku přeceňujeme objem výdajů AFE odhadů budoucnosti záporné – ve výhledech výši výdajů podceňujeme Nejvyšší přecenění – 74 mld. Kč v běžném roce 2004 (první odhady ovšem později revidovány) Největší podcenění – 70 mld. Kč ve výhledu z roku 2003 na rok 2006 TKS 0 =0,16;TKS 1 =0,46;TKS 2 =0,51; TKS 3 =0,72 – s délkou výhledu klesá úspěšnost oproti naivním prognózám

15 Saldo sektoru vládních institucí AFE vždy záporné – vzhledem k záporným saldům příznivé – výhledy jsou pesimističtější, než skutečnost Horší výsledky než predikované nastaly jen v letech 2002 a 2003 TKS 0 =0,85;TKS 1 =0,28;TKS 2 =1,13; TKS 3 =1,42. (Naše rozpočtová disciplína překonala i naivní očekávání!)

16 Střední odchylka od skutečnosti (AFE)

17 Střední absolutní odchylka (MAE)

18 Theilův koeficient škodlivosti (TKS)

19 Tempo růstu příjmů vládního sektoru AFE opět vždy záporné – převažuje podceňování tempa růstu Největší nepřesnosti u tříletých odhadů TKS 1 =0,2;TKS 2 =0,29; TKS 3 =0,72. TKS 0 =0,8 – nízký odhad běžného roku 2003

20 Tempo růstu příjmů – AFE

21 Tempo růstu příjmů – MAE

22 Tempo růstu příjmů – TKS

23 Tempo růstu výdajů vládního sektoru Podobně jako hodnoty výdajů, i tempo růstu výdajů v predikci běžného roku přeceňujeme a ve výhledech podceňujeme Predikce běžného roku jsou přesnější než jednoleté odhady, ty jsou mírně přesnější, než dvouleté odhady Odhady na tři roky dopředu jsou kupodivu nejpřesnější (Výši výdajů netrefujeme, ale tempo růstu ano?!) TKS 0 =0,57;TKS 1 =0,79;TKS 2 =0,94; TKS 3 =0,41.

24 Tempo růstu výdajů – AFE

25 Tempo růstu výdajů – MAE

26 Tempo růstu výdajů – TKS

27 Daňové + sociální a ostatní příjmy Daňové a sociální příjmy předpovídáme lépe než ostatní příjmy (menší TKS), kromě jednoročního výhledu. U dvouletých a tříletých výhledů ostatních příjmů je TKS>1

28 Příjmy – AFE

29 Příjmy – MAE

30 Příjmy – TKS

31 Shrnutí Výdaje jsme schopni předpovědět lépe, než činí naivní prognóza; příjmy s výjimkou tříletých odhadů také (byli jsme příliš skromní) Schodek jsme předpovídali příliš velký, skutečnost je lepší. Omezení: nízký počet dat, proměnlivost odhadů v závislosti na politických rozhodnutích, neustálenost položek v rozpočtu sektoru vládních institucí

32 Alternativní metody Zkoumali jsme odchylky ve smyslu rozdílu velikosti (tj. chyba 20 mld. má stejný význam při odhadu veličiny 100 mld. i 200 mld.) Alternativou je analýza podílů předpovídaných hodnot a odhadů skutečnosti – (Př: při zkoumání tempa růstu je pak stejně závažná chyba přecenění z 6% tempa na 3%, jako z 4% tempa na 2%) Riziko vážných chyb při malém tempu růstu Problém porovnání s naivní prognózou …

33 Děkuji za pozornost


Stáhnout ppt "Vyhodnocení úspěšnosti fiskálních predikcí Lukáš Lang – oddělení Fiskální projekce a ekonomické modelování, MF ČR."

Podobné prezentace


Reklamy Google