Сценарии развития польской экономики в 2017-2022 гг. на базе модели типа Рамсея

Статья содержит методологию определения параметров динамической модели типа Рамсея для польской экономики. Приводятся два различных сценария развития польской экономики на пять лет (2017-2022 гг.) и сопоставляются между собой прогнозы, сделанные на их основе. Первый сценарий строится с использованием параметров модели, рассчитанных на основе статистических данных за период 1991-2016 гг. Второй сценарий основывается на использовании данных за более поздний период (2010-2016 гг.), который выбран согласно гипотезе о том, что статистические данные этого периода, описывающие динамику роста рабочей силы, более репрезентативны с точки зрения текущей тенденции развития экономики. Метод идентификации модели базируется на оценке близости между расчетным и статистическим временным рядом макроэкономических показателей (выпуск, потребление, инвестиции, экспорт, импорт). Для объема ВВП и инвестиций составлен прогноз на пятилетний период, а также построена визуализация динамики прогнозируемых показателей.

Scenarios of the Polish economy dynamics in 2017-2022 on the Ramsey type model basis

The article contains a methodology of identification of the dynamic Ramsey model for the Polish economy. It includes two different scenarios of the development of the Polish economy for five years (2017-2022) and the comparison of the forecasts made on their basis. The first scenario is built using the model parameters estimated basing on the data for the period 1991-2016. The second scenario considers a more recent period (2010-2016), which is picked according to a hypothesis that the statistical data of this period describing the labor force dynamics shows its trend more representatively. The method of model identification is based on evaluating the proximity between the calculated and statistical time series of macroeconomic indicators (output, consumption, investment, export, import). The GDP and investments volumes are predicted for the five years’ period and the visualization of the forecasted trend is made for the both identified models.