Vyhodnocení úspěšnosti fiskálních predikcí

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STAVEBNÍ ÚSTAV GEODÉZIE
Advertisements

Konec recese v ČR? David Marek listopad Přehled témat •Krátké ohlédnutí za dvěma recesemi v rychlém sledu •Jak je na tom česká ekonomika dnes •Pohled.
Reforma Paktu o stabilitě a růstu a dohled nad makroekonomickými nerovnováhami v EU: hlavní otázky pro ČR Jakub Mazur Vedoucí oddělení 532 Hospodářská.
MAKROEKONOMICKÁ SITUACE V ČESKÉ REPUBLICE
Použité statistické metody
Etiketa fiskální politiky Smilovice, 4.května 2010 Zuzana Šmídová.
František Cvengroš Situace a výhled ekonomiky ČR (podklad pro kulatý stůl k přípravě Národního programu reforem 2013) Ministerstvo financí ČESKÉ REPUBLIKY.
© Copyright Siemens Business Services Global network of innovation Siemens Business Services: Vedoucí poskytovatel eGovernment řešení v Evropě Pasová agenda.
Determinanty zahraničních investic na firemní úrovni v ČR Peter Tóth ČNB a CERGE-EI.
EDA pro časové řady.
Rozbory přesnosti v jednotlivých fázích vytyčení
Statistika Vypracoval: Mgr. Lukáš Bičík
Analýza vlivu cen elektřiny na ekonomiku průmyslových podniků Prezentace EGÚ Brno, a. s. Sekce provozu a rozvoje elektrizační soustavy Květen 2007.
P ř íprava nového zákona o RUD Mgr. Petr Gazdík -starosta obce Suchá Loz -člen komise MF pro přípravu nového zákona o RUD.
Základy ekonometrie Cvičení září 2010.
Demografická prognóza
Generační Účetnictví K.D.. Úvod Současná FP dopadá na jedince generací: a)Současných b)Budoucích ad a) Jedinci odlišně platí daně a spotřebovávají veřejné.
8. listopadu 2004Statistika (D360P03Z) 6. předn.1 chování výběrového průměru nechť X 1, X 2,…,X n jsou nezávislé náhodné veličiny s libovolným rozdělením.
Zadluženost domácností v ČR Smilovice 5. června 2007 Zdeněk Veselý MF ČR Názory a závěry prezentované dále jsou autorovy a nemusí tak být v souladu s postojem.
Materiály pro sněm RVŠ František Ježek 20. května 2004.
Hodnocení možností penzijních fondů v rámci penzijní reformy Autor práce: Ing. Petr Kupčík Vedoucí práce: doc. Ing. Eva Vávrová, Ph.D. Oponent práce: Ing.
Fiskální cyklus – dekompozice salda Lukáš Lang – oddělení Fiskálních predikcí a makroekonomického modelování, MF ČR.
Makroekonomie I ( Cvičení 6 – Hospodářské cykly a ekonomický růst)
Fiskální ústupové strategie v EU Daniel Sachs Prezentace pro seminář MF – Smilovice, prosinec 2009.
Výukový program: Ekonomické lyceum Název programu: Hospodářská politika státu Vypracoval : Ing. Lenka Gabrielová Projekt Anglicky v odborných předmětech,
1/6 Makroekonomické dopady fiskální politiky Aleš Krejdl.
ZÁKLADNÍ MAKROEKONOMICKÉ AGREGÁTY
Faktory ovlivňující výsledky zadávacích řízení - komparace veřejných zakázek zadaných obcemi a centrální státní správou Jan Pavel Listopad 2012 Názory.
Korupce a veřejné zakázky
Projekt Anglicky v odborných předmětech, CZ.1.07/1.3.09/
Statutárního města Liberec
Vnější ekonomické vztahy - hlavní faktory a rizika na běžném účtu Ing. Miroslav Kalous, CSc. Česká národní banka, sekce měnová a statistiky
Vlastní hodnocení školy a školní vzdělávací program
Investice 2011 – Tsunami na finančních trzích? David Navrátil.
ROZPOČTY REŽIJNÍCH NÁKLADŮ
1 Kriteria hodnocení simulace – Balanced Scorecard (BSC) Toto metoda může být s úspěchem využita i pro stanovování cílů konkrétních projektů. Detailně.
Plnění Národního programu reforem Ing. Tomáš Zídek Ministerstvo financí ČR Odstraňování bariér konkurenceschopnosti EU a ČR.
Citlivostní analýza k některým parametrům důchodového systému a migraci.
Lineární regrese.
Lineární regresní analýza
Ing. Karel Tyll ředitel odboru státního rozpočtu 2. prosince 2010
Pohled z ptačí perspektivy
1 VŠFS – KS MEI Plnění maastrichtských konvergenčních kritérií a ekonomická sladěnost ČR s Eurozónou.
Správa hospodářských záležitostí v EU a dlouhodobá vize „skutečné hospodářské a měnové unie“ Jakub Mazur Ministerstvo financí Odbor Mezinárodně právní.
Evropský semestr a posílená koordinace hospodářských politik v EU Jakub Mazur Oddělení 532 Hospodářská a finanční politika EU Prezentace pro seminář MF.
„Konvergenční“ proces (několik postřehů) František Cvengroš Smilovice, listopad 2005.
Česká fiskální politika jako přizpůsobovací mechanismus
Míra růstu dividend, popř. zisku
1 VŠFS – KS – LS 2005/06 mezinárodní ekonomická integrace Plnění maastrichtských konvergenčních kritérií a ekonomická sladěnost ČR s Eurozónou
1 VŠFS – KS – LS 2006/07 Mezinárodní ekonomická integrace Plnění maastrichtských konvergenčních kritérií a ekonomická sladěnost ČR s Eurozónou
5. FISKÁLNÍ POLITIKA. Historie vývoje podílu vládních výdajů na HDP (%) Zdroj: Tanzi-Schuknecht (2000) Francie 17,027,629,034,646,149,855,0.
Financování kapitol státního rozpočtu II
VYSOKÁ ŠKOLA FINANČNÍ A SPRÁVNÍ o.p.s. CONTROLLING Ing. Jan Cedl AŘ KONTAKT s.r.o.
METODY STŘEDNĚDOBÉHO PROGNÓZOVÁNÍ SURO jaro 2010.
Soustava veřejných rozpočtů. Osnova kurzu 1.Veřejné rozpočty v ČR 2.Státní rozpočet a rozpočtový proces 3.Střednědobé rozpočtování 4.Územní rozpočty 5.Podmíněné.
Statistické metody pro prognostiku Luboš Marek Fakulta informatiky a statistiky Vysoká škola ekonomická v Praze.
Ministerstvo financí České republiky Jednání pracovní komise k RUD 31. března 2016 Ministerstvo financí Březen 2016.
Téma 13: Finanční plánování
Ing. Luděk Tesař ekonom Ekonomika ČR v souvislostech rozpočtů.
Ověření modelů a modelování Kateřina Růžičková. Posouzení kvality modelu Ověření (verifikace) ● kvalitativní hodnocení správnosti modelu ● zda model přijatelně.
Hospodaření obcí v roce 2016
Tisková konference ČMKOS
Analýza časových řad Klasický přístup k analýze ČŘ
Fiskální dopady zavedení KH - předběžné
Regresní analýza výsledkem regresní analýzy je matematický model vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými snažíme se z jedné proměnné nebo lineární kombinace.
Porada ekonomů PO dne Informace oddělení rozpočtu a financování OE
Tisková konference ČMKOS
Dlouhodobá udržitelnost veřejných financí
Zpráva o dlouhodobé udržitelnosti veřejných financí
Projekce veřejných příjmů a výdajů v oblasti zdravotnictví
Transkript prezentace:

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

Osnova Použitá data Použité metody Vyhodnocení Závěr

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

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)

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

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

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

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

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)

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

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

Vyhodnocení

Příjmy vládního sektoru AFE vždy záporné – ve výhledech převážně podceňujeme Největší nepřesnost – výhled z r. 2005 na rok 2007 TKS0=0,65;TKS1=0,51;TKS2=0,76; TKS3=1,07 (Naivní prognóza lepší!)

Výdaje sektoru vládních institucí AFE0 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 TKS0=0,16;TKS1=0,46;TKS2=0,51; TKS3=0,72 – s délkou výhledu klesá úspěšnost oproti naivním prognózám

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 TKS0=0,85;TKS1=0,28;TKS2=1,13; TKS3=1,42. (Naše rozpočtová disciplína překonala i naivní očekávání!)

Střední odchylka od skutečnosti (AFE)

Střední absolutní odchylka (MAE)

Theilův koeficient škodlivosti (TKS)

Tempo růstu příjmů vládního sektoru AFE opět vždy záporné – převažuje podceňování tempa růstu Největší nepřesnosti u tříletých odhadů TKS1=0,2;TKS2=0,29; TKS3=0,72. TKS0=0,8 – nízký odhad běžného roku 2003

Tempo růstu příjmů – AFE

Tempo růstu příjmů – MAE

Tempo růstu příjmů – TKS

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?!) TKS0=0,57;TKS1=0,79;TKS2=0,94; TKS3=0,41.

Tempo růstu výdajů – AFE

Tempo růstu výdajů – MAE

Tempo růstu výdajů – TKS

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

Příjmy – AFE

Příjmy – MAE

Příjmy – TKS

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

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 …

Děkuji za pozornost