Данное исследование посвящено улучшению точности прогнозирования темпов роста ВВП России за текущий квартал (наукастинг) в DSGE-моделях. Взяв за основу одну из моделей общего равновесия российской экономики, мы применяем подход, позволяющий модифицировать ее для дальнейшего использования с данными смешанной частоты. Затем мы добавляем уравнение, связывающее панель немоделируемых оперативных индикаторов текущего состояния экономики с наблюдаемыми переменными, динамика которых определяется непосредственно в модели. По результатам процедуры вневыборочного прогнозирования в псевдореальном времени мы фиксируем, что использование дополнительных переменных позволяет увеличить точность наукастинга ВВП России и делает прогноз по данной модели сопоставимым с неструктурными моделями-конкурентами и превосходящим точность моделей-бенчмарков. Мы также изучаем, в какой степени колебания высокочастотных показателей связаны с действием макроэкономических факторов и с какими экономическими шоками ассоциируется объясненная часть колебаний данных рядов. Мы замечаем, что структурная интерпретация немоделируемых переменных является потенциальным преимуществом данной модели, однако с учетом используемой эконометрической методологии к ней следует подходить с определенной осторожностью.