Статьи, Журналы
Наукастинг и краткосрочное прогнозирование макроэкономических показателей развивающихся стран
Статьи, Журналы
Наукастинг и краткосрочное прогнозирование макроэкономических показателей развивающихся стран
Макеева, Н.М. Наукастинг и краткосрочное прогнозирование макроэкономических показателей развивающихся стран / Н. М. Макеева // Экономика и математические методы. — Москва, 2026 — N 2. Том 62. — С.58-72. — Библиогр. в конце ст.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
В работе проведен анализ точности моделей наукастинга и краткосрочного прогнозирования годовых темпов роста квартального ВВП для 33 развивающихся стран за период с I квартала 2013 г. по IV квартал 2023 г. Исследование оценивает вневыборочную точность различных моделей (MIDAS-, MFBVAR-, DFM-модели, модели с регуляризацией, а также классической парной регрессии и авторегрессии первого порядка) на последних 12 точках (3 года). Результаты демонстрируют, что MIDAS-модели, особенно модификации с экспоненциальными лагами Алмон и ограничениями на основе распределения Гомпертца, обеспечивают наивысшую точность для 70% стран благодаря гибкости агрегации месячных данных. Также было выявлено, что ключевым фактором точности является учет особенностей экономической структуры: ресурсозависимые страны достигают минимальных ошибок через сырьевые и экспортные показатели, тогда как диверсифицированные экономики полагаются на финансовые показатели. В условиях высокой волатильности простые методы (авторегрессия и регуляризация) превосходят сложные модели, снижая среднюю абсолютную ошибку (MAE) до 58% за счет устойчивости к шумам. Рост горизонта прогнозирования приводит к увеличению ошибок на 30-50%. Исследование показывает плотную корреляцию между волатильностью ВВП и средней абсолютной ошибкой прогноза, что подчеркивает сложность прогнозирования в нестабильных условиях. Результаты исследования формируют основу для адаптивных систем прогнозирования, актуальных для центральных банков и аналитических агентств в условиях глобальной экономической неопределенности.
-
УДК:338.27
-
DOI: DOI — Digital Object Identifier — цифровой идентификатор объекта. Современный стандарт обозначения объектов информационной деятельности в сети Интернет, позволяющий идентифицировать и искать научные данные, размещённые в сети Интернет и привязывать к объекту дополнительные метаданные. Номер DOI всегда остаётся неизменным, который позволяет найти объект, даже если сведения о нем не полные или не точные.
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Смирнов, С.В. Методы машинного обучения в макроэкономическом прогнозировании / С. В. Смирнов // Вопросы экономики. — Москва, 2025 — N 10. — С.131-154.
- 2. Садреева, А.Ф. Искусственный интеллект и прогнозирование макроэкономических показателей / А. Ф. Садреева, О. М. Минаев, М. А. Борлакова // Экономика и управление: проблемы, решения. — Москва, 2024 — N 12 ч. 4. — С.93-102.
- 3. Светуньков, И.С. Методы социально-экономического прогнозирования / И. С. Светуньков, С. Г. Светуньков. — Москва : Юрайт, 2015. — 351 с.. — (Бакалавр. Академический курс). — ISBN 978-5-9916-4903-2.
- 4. Жемков, М.И. Оценка месячного индикатора ВВП методами темпорального дезагрегирования / М. И. Жемков // Деньги и кредит. — Москва, 2022 — N 2. Том 81. — С.79-104.
- 5. Бельзецкий, А. Мезоэкономическое моделирование и прогнозирование поведения рынка / А. Бельзецкий // Банковский вестник. — Минск, 2025 — N 9. — С.32-43.
- 6. Светуньков, С.Г. Экономическое прогнозирование с помощью комплекснозначных авторегрессий / С. Г. Светуньков. — Санкт-Петербург : Политех-Пресс, 2021. — 156 с.. — ISBN 978-5-7422-7567-1.
- 7. Бутакова, М.М. Экономическое прогнозирование / М. М. Бутакова. — 2-е изд., испр.. — Москва : КноРус, 2020. — 167 с.. — ISBN 978-5-406-05561-8.
- 8. Бутакова, М.М. Экономическое прогнозирование / М. М. Бутакова. — 2-е изд., испр.. — Москва : КноРус, 2017. — 167 с.. — ISBN 978-5-406-05561-8.
- 9. Городничев, П.Н. Финансовое и инвестиционное прогнозирование / П.Н. Городничев, К.П. Городничева. — Москва : Экзамен, 2005. — 224 с.. — (Учебное пособие для вузов).
- 10. Боженков, И.А. Обзор российских и зарубежных подходов к прогнозированию и моделированию финансовых показателей компаний / И. А. Боженков, А. С. Козлова // Экономика и управление: проблемы, решения. — Москва, 2024 — N 6 ч. 2. — С.127-136.
Отзывы читателей
0