Прогнозирование основных макроэкономических показателей методами DMA и DMS
Статьи, Журналы

Прогнозирование основных макроэкономических показателей методами DMA и DMS

Статьи, Журналы

Прогнозирование основных макроэкономических показателей методами DMA и DMS

Панкратова, А. Прогнозирование основных макроэкономических показателей методами DMA и DMS / А. Панкратова // Деньги и кредит. — Москва, 2024 — N 1. Том 83. — С.32-52. — Библиогр. в конце ст.
Панкратова, А., (2024), "Прогнозирование основных макроэкономических показателей методами DMA и DMS", Деньги и кредит, Москва, 2024, N 1. Том 83, С.32-52.
Панкратова А. Прогнозирование основных макроэкономических показателей методами DMA и DMS. Деньги и кредит. 2024; (N 1. Том 83). С.32-52.
Источник

Аннотация

Работа посвящена применению динамического усреднения моделей (Dynamic Model Averaging, DMA) и динамического выбора модели (Dynamic Model Selection, DMS) для прогнозирования основных макроэкономических показателей России – валового внутреннего продукта, потребления, валового накопления капитала и валового накопления основного капитала – как в постоянных ценах, так и в текущих на период от одного до шести кварталов. Особенностью этих методов является их способность на каждом временном шаге изменять и коэффициенты перед независимыми переменными, и состав предикторов, участвующих в прогнозировании, что в теории способно обеспечить более точные и надежные прогнозы зависимых переменных. Исследование выявило высокое качество прогнозов основных макроэкономических показателей методами DMA и DMS в сравнении с альтернативными методами, такими как наивный прогноз, авторегрессии первого и второго порядков, авторегрессия первого порядка с экзогенными переменными, динамическая факторная модель, байесовская векторная авторегрессия, метод байесовского усреднения моделей и байесовский выбор модели. Полученные результаты обосновывают практическую значимость методов DMA и DMS и показывают потенциал их использования при принятии решений в условиях постоянно меняющейся экономической среды.
  • УДК:
    330.4

Рекомендовано к ознакомлению

Отзывы читателей

0