115 менская, Магаданская, Камчатская области, Республика Саха —соответственно 24 840, 17 880, 17 560, 15 570, 15 320 руб. среднедушевого дохода. В целях определения периода отставания ценовых изменений в одних регионах по сравнению с другими были использованы взаимные корреляционные функции цепных индексов потребительских цен. Величина лага определялась величиной, которой соответствовало наибольшее значение коэффициента взаимной корреляции. Как показал анализ, потребительские цены в различных регионах, включая выделенные ранее потенциальные ценовые центры, изменяются синхронно (анализ ценовой динамики не выявил временных запаздываний). Исключение составляет лишь Москва, опережающая в ценовых изменениях большинство регионов на период в один-два месяца. Это согласуется с наивысшим по сравнению с остальными территориями уровнем среднего душевого дохода в Москве и подтверждает ее особое положение в экономике как общероссийского финансового центра. Таким образом, лишь в этом регионе уровень обеспеченности денежной массой достаточен для того, чтобы реагировать на увеличение денежной массы непосредственно. В других регионах увеличение цен обусловливается изменением товарной массы, а следовательно, отстает от ценовой динамики в Москве. Тем самым исследование ценовой динамики с помощью взаимных корреляционных функций позволило выявить среди регионов лишь один локальный ценовой центр Москву. В то же время ответ на вопрос о значимости влияния распределения денежной массы и товарных потоков на потребительские цены в целом по экономике получен не был. Это обусловило переход в изучении региональной ценовой динамики к анализу базовых индексов цен за рассматриваемый период. В отличие от цепных индексов цен, позволяющих благодаря расчетам взаимных корреляционных функций выявлять сроки взаимодействия цен на различных территориях, базовые индексы цен позволяют оценить суммарное изменение цен в течение определенного срока. Тем самым они позволяют учесть влияние |
134 В целях определения периода отставания ценовых изменений в одних регионах по сравнению с другими были использованы взаимные корреляционные функции цепных индексов потребительских цен. Величина лага определялась величиной, которой соответствовало наибольшее значение коэффициента взаимной корреляции. Как оказалось, потребительские цены в различных регионах, включая выделенные ранее потенциальные ценовые центры, изменяются синхронно (анализ ценовой динамики нс выявил временных запаздываний). Исключение составляет лишь Москва, опережающая в ценовых изменениях большинство регионов на период в один два месяца. Это согласуется с наивысшим по сравнению с остальными территориями уровнем среднего душевого дохода в Москве и подтверждает ее особое положение в экономике как общероссийского финансового и торгового (трансакционного) центра. Таким образом, лишь в этом регионе уровень обеспеченности денежной массой достаточен для того, чтобы реагировать на увеличение денежной массы непосредственно. В других регионах увеличение цен обусловливается изменением товарной массы, а следовательно отстает от ценовой динамики в Москве. Тем самым исследование ценовой динамики с помощью взаимных корреляционных функций позволило выявить среди регионов лишь один локальный ценовой центр Москву. В то же время ответ на вопрос о значимости влияния распределения денежной массы и товарных потоков на потребительские цены в целом по экономике получен не был. Это обусловило переход в изучении региональной ценовой динамики к анализу базовых индексов цен за рассматриваемый период. В отличие от цепных индексов цен, позволяющих благодаря расчетам взаимных корреляционных функций выявлять сроки взаимодействия цен на различных территориях, базовые индексы цен позволяют оценить суммарное изменение цен в течение определенного срока. Тем самым они позволяют учесть влияние всех |