Статьи, Журналы
Оценка месячного индикатора ВВП методами темпорального дезагрегирования
Статьи, Журналы
Оценка месячного индикатора ВВП методами темпорального дезагрегирования
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. — Библиогр. в конце ст.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
В исследовании представлены подходы к оценке ежемесячного индикатора ВВП на основе методов темпорального дезагрегирования. Данный подход опирается на эконометрический инструментарий и помогает сбалансированно оценить текущее состояние экономической активности на основе большого массива статистической информации. Работа, в которой одновременно представлены как описание наиболее современных методов дезагрегирования, так и их практическое применение на российских данных, вносит существенный вклад в существующую академическую литературу по данной теме. Из рассматриваемых за период с 2002 по 2020 г. 16 вариаций моделей были выбраны наиболее устойчивые к пересмотрам данных и подходящие для целей краткосрочного прогноза подходы. Усреднение результатов этих методов может не только увеличивать устойчивость получаемых оценок, но и расширять практическую гибкость используемых показателей. Полученный индикатор содержит наиболее оперативную и всеобъемлющую информацию об экономической активности, что особенно актуально в случаях неожиданных экономических явлений. Результаты исследования могут быть полезны при оценке текущей экономической ситуации, верификации прогноза экономического роста и разработке денежно-кредитной политики в России.
-
УДК:338.27
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. 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.
- 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. Смирнов, С.В. Методы машинного обучения в макроэкономическом прогнозировании / С. В. Смирнов // Вопросы экономики. — Москва, 2025 — N 10. — С.131-154.
- 4. Shevelev, A. Probability of default model using transaction data of Russian companies / A. Shevelev, G. Buzanov. — Moscow : Bank of Russia, june 2022. — 26 p.. — (Working Paper Series. # 97).
- 5. Россия и мир: 2020. Экономика и внешняя политика: ежегодный прогноз / Национальный исследовательский институт мировой экономики и международных отношений им. Е.М. Примакова. — Москва : ИМЭМО РАН, 2019. — 170 с.. — ISBN 978-5-9535-0566-6.
- 6. Россия и мир: 2020. Экономика и внешняя политика / Национальный исследовательский институт мировой экономики и международных отношений им. Е.М. Примакова. — Москва : ИМЭМО РАН, 2019. — 42 с.. — ISBN 978-5-9535-0563-5.
- 7. Россия и мир: 2019. Экономика и внешняя политика / Институт мировой экономики и международных отношений им. Е.М. Примакова РАН, Фонд перспективных исследований и перспектив. — Москва : ИМЭМО РАН, 2018. — 169 с.
- 8. Бельзецкий, А. Мезоэкономическое моделирование и прогнозирование поведения рынка / А. Бельзецкий // Банковский вестник. — Минск, 2025 — N 9. — С.32-43.
- 9. Прогнозирование и планирование экономики / Финансовый университет при Правительстве РФ. — Москва : Прометей, 2019. — 544 с.. — ISBN 978-5-907-100-38-1.
- 10. Егоров, В.В. Прогнозирование национальной экономики / В.В. Егоров, Г.А. Парсаданов. — Москва : Инфра-М, 2001. — 184 с.. — (Вопрос-ответ).
Отзывы читателей
0