Прогнозирование роста российского ВВП с использованием данных со смешанной периодичностью

Хайнер Микош
Швейцарский экономический институт KOF, Швейцарская высшая техническая школа Цюриха (ETH Zurich)
Лаура Соланко
Институт переходных экономик Банка Финляндии (BOFIT)

Аннотация

Настоящая работа представляет пример использования данных со смешанной периодичностью для краткосрочного прогнозирования и оценки текущего роста российского ВВП. Прогнозирование осуществляется в режиме псевдореального времени вне выборки оценивания. Мы изучаем предсказательную силу большого числа показателей на различных интервалах внутри периода оценивания точности прогнозов (2008–2016 гг.). В числе показателей с наилучшими результатами прогнозирования постоянно фигурируют четыре переменные: индекс выпуска товаров и услуг по базовым видам экономической деятельности Росстата, сводный опережающий индикатор ОЭСР для России, депозиты населения и денежный агрегат М2. Помимо перечисленных списки лучших показателей для периода оценивания точности прогноза 2008–2011 гг. включают традиционные переменные реального сектора, а для 2012–2016 гг. – денежные показатели, переменные банковского сектора и финансового рынка. Мы сравниваем точность прогнозов трех классов прогнозных моделей, в которых используются данные со смешанной периодичностью: связующие уравнения, модели MIDAS и U-MIDAS. Различия, как правило, невелики, но на периоде 2008–2011 гг. модели MIDAS и U-MIDAS явно превосходят связующие уравнения.