Бюро национальной статистики опубликовало первые
экспериментальные результаты по расчету инфляции с использованием
фискальных данных контрольно-кассовых машин, сообщает корреспондент центра деловой информации Kapital.kz со ссылкой на пресс-службу БНС.
«Данные содержат
информацию о транзакциях, на основе которых рассчитывается индекс цен за
определенный период и регион», - пояснили в бюро.
Первые расчеты охватывают 20 категорий товаров, включая 13
продовольственных и 7 непродовольственных позиций. Индексы цен были
рассчитаны для Астаны, Алматы и Карагандинской области с
февраля 2023 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.
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%.
Руководитель БНС Максат Турлыбаев пояснил, несмотря на высокую
детализацию данных ОФД (операторы 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 наименование товаров. Репрезентативность
данных ОФД также была оценена на основе статистики розничного
товарооборота, что позволило определить наиболее представительные товары
для расчета инфляции в Астане, Алматы и Карагандинской
области», – сказал он.
Данные по экспериментальным расчетам по инфляции визуализированы на специальном дашборде,
где можно оценить результаты расчетов по региону, товару и периоду.
Экспериментальные индексы являются предварительными, и использование для
расчета инфляции планируется после валидации со стороны Международного
валютного фонда. Использование больших данных является одним из
приоритетов в развитии статистики цен, как это уже практикуется в таких
странах, как Бельгия, Швеция и Швейцария.