Modeļi

Inflācijas īstermiņa prognozēšanas (short-term inflation projections; STIP) modelis Latvijas Bankā tiek izmantots, lai prognozētu nākotnes inflāciju Latvijā un novērtētu dažādu inflācijas komponentu dinamiku.

STIP modelī tiek ņemtas vērā statistiskās sakarības starp saskaņoto patēriņa cenu indeksu un tā galvenajiem noteicošiem faktoriem, kā darba algu, globālajām pārtikas cenām un naftas cenām. STIP modelis ir svarīgs instruments Latvijas Bankas prognožu veidošanas procesā.

Vairāk par STIP modeli:

• A. Bessonovs, O. Krasnopjorovs (2021). Short-Term Inflation Projections Model and Its Assessment in Latvia, Baltic Journal of Economics, vol. 21(2), pp.184-204
• A. Bessonovs, O. Krasnopjorovs (2020). Inflācijas īstermiņa prognozēšanas modelis un tās novērtējums Latvijai, Working Papers, 2020/01, Latvijas Banka 

STIP modeļa lietojuma piemēri:

• A. Bessonovs (2022). Pašreizējā inflācija atšķiras no tās, ko piedzīvojām pirms finanšu krīzes, makroekonomika.lv
• A. Bessonovs (2022). Cik maksāsim par elektrību?, makroekonomika.lv
• A. Bessonovs (2022). Cik maksāsim par dabasgāzi?, makroekonomika.lv 
• A. Bessonovs, O. Krasnopjorovs (2019). Kā globālo pārtikas cenu kāpumi un kritumi atspoguļojas cenrāžos Latvijā, makroekonomika.lv 
• A. Bessonovs, O. Krasnopjorovs (2019). Algu kāpums nozīmē arī inflācijas palielināšanos: ekonometriskās analīzes rezultāti, makroekonomika.lv
• A. Bessonovs, O. Krasnopjorovs (2019). Naftas cenu ietekme uz Latvijas patēriņa cenām, makroekonomika.lv
• Regulāras operatīvās modeļu aplēses 

Vispārējā līdzsvara aprēķina (computable general equilibrium; CGE) modelī ietverta detalizēta nozaru un preču struktūra, ņemot vērā savstarpējo mijiedarbību starp dažādām tautsaimniecības nozarēm.

Latvijas Banka regulāri izmanto CGE modeli, lai analizētu dažādu makroekonomisko norišu, kā arī fiskālās politikas pārmaiņu tiešo un netiešo ietekmi uz tautsaimniecību kopumā, kā arī uz atsevišķām tautsaimniecības nozarēm.

Modeļa pašreizējā versijā iekļautas 63 nozares un 63 preces un izmantoti dati no 2015. gada ielaides un izlaides, kā arī piedāvājuma un izlietojuma tabulām. Modeļa vienādojumu skaits ir tuvu 30 tūkstošiem.

Veidojot Latvijas CGE modeli, īpaša uzmanība tika pievērsta fiskālajam blokam, modelī iekļaujot svarīgākos valdības izdevumu veidus un piecus ieņēmumu avotus, t.sk. četrus nozīmīgākos nodokļus – iedzīvotāju ienākuma nodokli, valsts sociālās apdrošināšanas obligātās iemaksas, pievienotās vērtības nodokli un akcīzes nodokli.

Latvijas Banka ir apvienojusi EUROMOD modeli un CGE modeli, izveidojot CGE-EUROMOD modeli, kas tiek izmantots, lai analizētu makroekonomisko pārmaiņu ietekmi uz dažādu sabiedrības grupu ienākumiem, kā arī novērtētu nodokļu un pabalstu pārmaiņu netiešo ietekmi.

Vairāk par vispārēja līdzsvara aprēķina (CGE) modeli:

• K. Beņkovskis, O. Matvejevs (2023). The New Version of Latvian CGE Model, Working Papers, 2/2023, Latvijas Banka 
• E. Goluzins, K. Beņkovskis, O. Tkačevs (2016). CGE model with fiscal sector for Latvia, Working Papers 1/2016, Latvijas Banka 

CGE modeļa lietojuma piemēri:

• K. Beņkovskis, L. Fadejeva, A. Pluta, A. Zasova (2023). Keeping the best of two worlds: Linking CGE and microsimulation models for policy analysis, Working Papers, 1/2023, Latvijas Banka
• Makroekonomisko norišu pārskats (2019). Tālāka koksnes cenu krituma ietekme uz Latvijas tautsaimniecību (2019). 7.2. nodaļa.
• K. Zutis, K. Vilerts, L. Fadejeva (2019). Trīs receptes nodokļu ieņēmumu palielināšanai, makroekonomika.lv.
• Latvijas Banka (2017). Nodokļu reformas priekšlikumu izvērtējums, makroekonomika.lv
• Latvijas Banka (2017). Nodokļu stratēģija 20/20, makroekonomika.lv
• Makroekonomisko norišu pārskats (2016). Krievijas kravu novirzīšana no Latvijas ostām, 8.2. nodaļa.

EUROMOD ir Eiropas nodokļu un pabalstu mikrosimulāciju modelis, ar kura palīdzību tiek analizēta nodokļu un pabalstu pārmaiņu ietekme uz dažādu sabiedrības grupu rīcībā esošajiem ienākumiem. Tādējādi, EUROMOD ir piemērots instruments, lai novērtētu, kā nodokļu un pabalstu pārmaiņas ietekmē ienākumu nevienlīdzības un nabadzības rādītājus.

Modelis ir veidots un tiek uzturēts Sociālo un ekonomikas pētījumu institūtā (ISER, University of Essex) sadarbībā ar nacionālām ekspertu grupām. Latvijas nacionālā ekspertu grupa ir Baltijas Starptautiskais Ekonomikas Politikas Studiju Centrs (BICEPS). EUROMOD ir statisks modelis, kas ir balstīts uz datiem no aptaujas par ienākumiem un dzīves apstākļiem (EU-SILC).

Latvijas Banka ir apvienojusi EUROMOD modeli un CGE modeli, izveidojot CGE-EUROMOD modeli, ko izmanto, lai analizētu makroekonomisko pārmaiņu ietekmi uz dažādu sabiedrības grupu ienākumiem, kā arī lai novērtētu nodokļu un pabalstu pārmaiņu netiešo ietekmi.

Vairāk par EUROMOD mikrosimulāciju modeli skatīt:

• K. Beņkovskis, L. Fadejeva, A. Pluta, A. Zasova (2023). Keeping the best of two worlds: Linking CGE and microsimulation models for policy analysis, Working Papers, 1/2023, Latvijas Banka
• Sutherland, H. and F. Figari (2013). EUROMOD: the European Union tax-benefit microsimulation model, International Journal of Microsimulation 6(1), pp. 4–26.
• A. Pluta, A. Zasova (2020). EUROMOD country report Latvia 2017 – 2020, European Comission.

Pielietojuma piemēri:

• L. Fadejeva, K. Kalnbērziņa (2021). Kur slēpjas neizmantotais cilvēkkapitāls jeb nevienlīdzība Latvijā, makroekonomika.lv.
• K. Vilerts, L. Fadejeva (2021). 500 eiro par bērnu un citi varianti, makroekonomika.lv.
• K. Zutis, K. Vilerts, L. Fadejeva (2019). Trīs receptes nodokļu ieņēmumu palielināšanai, makroekonomika.lv.
• Ministru kabineta rīkojums Nr. 657 (2021). Plāns minimālo ienākumu atbalsta sistēmas pilnveidošanai 2022.-2024. gadam, likumi.lv.

Latvijas Banka IKP pieauguma prognozēm izmantie modeļi

• Barometrs apkopo informāciju par aptuveni 60 mēneša ekonomiskajiem rādītājiem, kuriem ir visaugstākā korelācija ar mērķa (IKP) laikrindu. Latvijas ekonomiskās aktivitātes izsekošanai izstrādātais barometrs veidots, balstoties uz KOF Šveices Ekonomikas institūta (KOF Swiss Economic Institute) piemēru.
• Dinamiskā faktoru modeļa (DFM) pamatā ir Kalmana filtrs. DFM ļauj vienlaikus modelēt ekonomiskās laikrindas ar dažādām frekvencēm (ceturkšņiem un mēnešiem). Latvijas modelis izveidots, balstoties uz Šveices modeļa piemēru (Siliverstovs, 2012; 2016).
• Operatīvās informācijas modeļu kopums sastāv no vairākiem īstermiņa prognozēšanas (tilta, faktoru, VAR tipa) modeļiem. To izmanto īstermiņa ekonomiskās aktivitātes prognozēšanā.
• LATIN ekonomiskās aktivitātes rādītājam izmanto 220 operatīvo rādītāju laikrindas par Latvijas un mazākā mērā – par Lietuvas, Igaunijas un eiro zonas tautsaimniecību un regularizēto daudzdimensiju tiešo filtru (Bušs, 2016).

Ar modeļiem saistītās publikācijas

• Abberger, K., Graff, M., Siliverstovs, B., Sturm, J.E. Using Rule-Based Updating Procedures to Improve the Performance of Composite Indicators. Economic Modelling, vol. 68, issue C, 2017. Elsevier, 2017, pp. 127–144.
• Abberger, K., Graff, M., Siliverstovs, B., Sturm, J.E. The KOF Economic Barometer, Version 2014. KOF Working Papers, No. 353, 2014. KOF Swiss Economic Institute, ETH Zurich, 2014, 51 p.
• Siliverstovs, B. The Franc Shock and Swiss GDP: How Long Does It Take to Start Feeling the Pain? Applied Economics, vol. 48, issue 36, March 2016. Taylor & Francis Journals, 2016, pp. 3432–3441.
• Siliverstovs, B.. Are GDP Revisions Predictable? Evidence for Switzerland. Applied Economics Quarterly, vol. 58, No. 4, 2012. Duncker & Humblot GmbH, 2012, pp. 299–326.
• Bušs, G.. Real‐Time Signal Extraction with Regularized Multivariate Direct Filter Approach. Journal of Forecasting, vol. 35, issue 3, 2016, John Wiley & Sons, Ltd., 2016, pp. 206–216.

Latvijas DSGE (dynamic stochastic general equilibrium) modelis ir dinamisks, stohastisks vispārējā līdzsvara modelis Latvijai kā mazai un atvērtai eiro zonas tautsaimniecībai.

DSGE modeļi tiek lietoti monetārajās, fiskālajās un makroprudenciālās uzraudzības iestādēs politikas scenāriju analīzei, vēsturisko norišu skaidrošanai, kā arī prognozēšanai.

DSGE modeļu pamatā ir vispārējā līdzsvara teorija un mikroekonomikas principi. Atšķirībā no reālo biznesa ciklu modeļiem DSGE modeļi iekļauj dažādas (t.sk. cenu) frikcijas un tirgus nepilnības. Savukārt atšķirībā no CGE (computable general equilibrium) modeļiem DSGE modeļi ir dinamiski, un to darbībā būtiska loma ir tirgus dalībnieku gaidām. Pēc globālās finanšu krīzes DSGE modeļi tika papildināti ar finanšu tirgus nepilnībām. Pašlaik DSGE modeļi ir dominējošais strukturālo modeļu veids ekonomikas teorētiskajā literatūrā un ekonomiskās politikas iestādēs.

Latvijas fiskālais DSGE modelis:

• G. Bušs, P. Grüning (2020). Fiscal DSGE Model for Latvia, Working Papers, 5/2020, Latvijas Banka; latviešu valodā Latvijas fiskālais DSGE modelis.
• G. Bušs, P. Grüning, O. Tkačevs (2021). Choosing the European Fiscal Rule, Working Papers, 3/2021, Latvijas Banka

Latvijas DSGE modelis (piemērots prognozēšanas nolūkiem):

• G. Bušs (2017). Wage Formation, Unemployment and Business Cycle in Latvia, Working Papers, 1/2017, Latvijas Banka; latviešu valodā Algu veidošana, bezdarbs un ekonomiskās attīstības cikls Latvijā.
• G. Bušs (2016). Financial frictions in Latvia, Empirical Economics, Springer, vol. 51(2), pages 547-575, September; latviešu valodā pieejams Finanšu frikcijas Latvijas DSGE modelī.
• G. Bušs (2015). Search-and-matching frictions and labor market dynamics in Latvia, Dynare Working Papers 45, CEPREMAP; latviešu valodā Darbvietu meklēšanas un atbilstības frikcijas un darba tirgus dinamika Latvijā.

DSGE lietojuma piemēri:

• B. Brusbārde, A. Zlobins (2022). Valsts atbalsts energoresursu krīzē. Ietekme uz ekonomiku, makroekonomika.lv
• Makroekonomisko norišu pārskats (2022, septembris). Energoresursu cenu krīzes valsts atbalsts ietekmes izvērtēšana, Latvijas Banka.
• Makroekonomisko norišu pārskats (2022, marts). Latvijas tautsaimniecības ekspozīcija pret Krieviju, Baltkrieviju un Ukrainu, Latvijas Banka.
• G. Bušs, P. Grüning. O. Tkačevs (2022). Choosing the European fiscal rule, SUERF Policy Brief, No 262.
• G. Bušs, O. Tkačevs (2021). Latvijas Bankas recepte, kā uzlabot ES fiskālos noteikumus, makroekonomika.lv.
• Makroekonomisko Norišu Pārskats (2021, marts). Valsts finansiālais atbalsts Covid-19 pandēmijas otrā viļņa laikā un tā ietekme uz tautsaimniecību, Latvijas Banka.
• Makroekonomisko Norišu Pārskats (2020, septembris). Darbaspēka nodokļu sloga samazināšana, Latvijas Banka.
• K. Vilerts, U. Rutkaste, G. Bušs (2020). Īstais brīdis samazināt darbaspēka nodokļus, makroekonomika.lv.
• Makroekonomisko Norišu Pārskats (2019, jūnijs). Sabalansēta budžeta veidošana, Latvijas Banka.
• Vājās kreditēšanas makroekonomiskās sekas, Makroekonomisko Norišu Pārskats, 2021 Septembris, Latvijas Banka.
• Makroekonomisko Norišu Pārskats (2019, decembris). Gausākas kreditēšanas ietekme uz tautsaimniecību, Latvijas Banka.
• E. Kaužēns, G. Bušs (2018). Manam draugam eiroskeptiķim – 4 gadi ar €, makroekonomika.lv.
• Makroekonomisko Norišu Pārskats (2018, decembris). Nevienlīdzības mazināšanas pasākumu fiskālā ietekme, Latvijas Banka.
• Makroekonomisko Norišu Pārskats (2017, decembris). Darba samaksa turpina augt straujāk par darba ražīgumu, Latvijas Banka.
• Makroekonomisko Norišu Pārskats (2017, decembris). Mājokļu cenu kritums Ziemeļvalstīs, Latvijas Banka.
• Makroekonomisko Norišu Pārskats (2017, jūnijs). Nodokļu reformas priekšlikumu izvērtējums, Latvijas Banka.
• Makroekonomisko Norišu Pārskats (2016, decembris). Brexit riska scenārijs, Latvijas Banka.

Lai novērtētu ekonomikas zaļās transformācijas ietekmi Latvijā, Latvijas Bankā ir izstrādāti divu veidu modeļi: Vispārēja līdzsvara aprēķina (Computable General Equilibrium, CGE) modelis un Ekoloģiskais dinamiskā stohastiskā vispārējā līdzsvara (Environmental Dynamic Stochastic General Equilibrium, E-DSGE) modelis. CGE modeļa priekšrocība ir iespēja analizēt cenas, izlaidi un citus ekonomiskos rādītājus individuālu nozaru līmenī, savukārt DSGE modelis ir piemērots dinamisko aspektu izpētei ekonomikas pārkārtošanās laikā, ņemot vērā ar zaļo transformāciju saistīto nenoteiktību.

CGE modelis balstās uz Latvijas ielaides-izlaides tabulu un satur vairāk par 60 tūkstošiem vienādojumu, kas ļauj simulēt, kā dažādas nodokļu izmaiņas, iekšējais un ārējais pieprasījums un piedāvājums, produktivitāte un dažādi ekonomiskie šoki ietekmē ekonomiku kopumā, valsts budžetu un individuālu nozaru izdevumus, cenas, importu, eksportu un algas. Modelis nesen tika pilnveidots, lai precīzāk un detalizētāk modelētu enerģētisko sektoru un dažādu enerģijas preču patēriņu katrā nozarē. Tāpat pašreizējā versijā tiek uzskaitītas siltumnīcas efekta gāzu emisijas un simulētas to izmaiņas atkarībā no ekonomiskās aktivitātes un oglekļa nodokļa (Dabas resursu nodokļa sastāvdaļa) likmes Latvijā un Eiropas Emisiju tirgus (EU ETS) emisiju kvotu cenas. Tas ļauj novērtēt, kā oglekļa cenas pieaugums, t.i., oglekļa nodokļa celšana un EU ETS kvotu sadārdzināšana, kā arī 2026. gadā plānotā otrā emisiju kvotu tirgus ieviešana Eiropas Savienībā priekš transporta un mājokļu apkures, ietekmēs Latvijas ekonomiku un tās dekarbonizāciju.

Latvijas Bankā izstrādātais zaļās ekonomikas DSGE modelis ir uz Latvijas ekonomiku kalibrēts vidējā mēroga atvērtas ekonomikas modelis. Tā galvenā atšķirība no klasiskā Latvijas DSGE modeļa ir nodalīts brūnais ekonomikas sektors, kas ražošanā izmanto ārvalstīs nopirktus fosilos kurināmos resursus, un zaļais sektors, kas izmanto Latvijā saražoto enerģiju no atjaunojamiem resursiem. Papildus šai struktūrai tika iestrādāta arī uz zaļo ekonomiku orientēta fiskālā politika (piemēram, emisiju kvotas, oglekļa nodokļi, zaļās subsīdijas) un dažādi banku regulēšanas noteikumi kreditēšanas jomā atkarībā no tā, vai tiek kreditēts brūnais vai zaļais ekonomikas sektors.

Saistītās publikācijas

• P. Grüning (2022). Fiscal, Environmental, and Bank Regulation Policies in a Small Open Economy for the Green Transition: Working Papers, 2022/06, Latvijas Banka.
• K. Beņkovskis, O. Matvejevs (2023). Latvijas vispārējā līdzsvara aprēķina (CGE) modeļis ar SEG emisijām un detalizēto enerģijas sektoru. Latvijas Banka, pētījums tiks publicēts 2023. gadā.