Прогнозирование основных макроэкономических показателей методами DMA и DMS

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.