Опубликованы первые результаты расчета инфляции в Казахстане альтернативным методом. Они содержат информацию о транзакциях, на основании которых рассчитывается индекс цен за определенный период и регион.
В чём суть?
О том, что Бюро национальной статистики пилотирует новую методику, стало известно в феврале текущего года. Руководитель Бюро Максат Турлубаев рассказал, что в виде альтернативных источников ценовых данных на товары и услуги будут использованы данные фискальных чеков. Отметим, что бюро для расчета инфляции проводит мониторинг цен по 508 позициям товаров и услуг на ежемесячной основе. Путем обхода торговых центров, рынков, магазинов у дома, социальных магазинов (более 12 тысяч отслеживаемых объектов) специалист-регистратор фиксирует цены в специально созданном мобильном приложении. Использование же данных фискальных операторов позволит расширить обследуемые объекты и иметь более детализированную информацию по ценам.
Погрешность большая
И вот в текущем месяце представлены первые экспериментальные результаты по расчету инфляции в РК с использованием фискальных данных контрольно-кассовых машин. Первые расчеты охватывают 20 категорий товаров, включая 13 продовольственных и семь непродовольственных позиций.
Индексы цен были рассчитаны для Астаны, Алматы и Карагандинской области за период с февраля 2023 года по июнь 2024 года. В результате анализа, по сравнению с традиционным способом, за январь-июнь 2024 года 70-85% товаров показали схожую динамику цен, а за год – 55-80%. Для таких товаров, как капуста, морковь, лук, огурцы и помидоры, наблюдалась аналогичная тенденция изменения цен во всех регионах.
– Вместе с тем отмечены расхождения в изменении цен на отдельные товары. Например, в Астане за январь-июнь 2024 года по экспериментальным данным зафиксировано повышение цен на соль на 3,6%, тогда как традиционный метод показал снижение на 10,8%, – говорится в сообщении Бюро.
Проблемы есть
По словам Максата Турлыбаева, несмотря на высокую детализацию данных операторов фискальных данных, существует ряд ограничений, включая проблемы с идентификацией товаров и их характеристиками, влияющими на ценообразование.
– Для преодоления этих сложностей применяются методы машинного обучения, позволяющие автоматически распознавать наименования товаров. Репрезентативность (характерность) данных операторов фискальных данных также была оценена на основе статистики розничного товарооборота, что позволило определить наиболее представительные товары для расчета инфляции в городах Астана, Алматы и Карагандинской области, – отметил он.
Экспериментальные индексы являются предварительными, и использование для расчета инфляции планируется после валидации со стороны Международного валютного фонда.
