WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 20 |
Институт экономики переходного периода Научные труды № 89Р Некоторые подходы к прогнозированию экономических показателей Москва 2005 г.

УДК [005.521:33]:330.4 ББК 65.23в631 Н47 Некоторые подходы к прогнозированию экономических показателей.– М.:

ИЭПП, 2005. С. 195 Агентство CIP РГБ Авторский коллектив: статья 1 – М. Турунцева; статья 2 – А. Юдин; статья 3 – С. Дробышевский, П. Кадочников, С. Пономаренко; статья 4 – П. Трунин.

Настоящая работа является продолжением исследований ИЭПП, проведенных в 2002–2003 гг. по вопросам моделирования и прогнозирования социально экономических временных рядов. В работе представлен обзор литературы, вы шедшей в последние годы и посвященной прогнозированию с использованием различных типов эконометрических моделей. Предложен метод прогнозирования с применением информативных структур: дано теоретическое обоснование, приве дены результаты прогнозирования и сравнения с результатами прогнозирования при помощи моделей ARIMA. Рассматривается эконометрическая модель сценар ных прогнозов основных макроэкономических показателей РФ. Приведены резуль таты расчетов прогнозных значений, построенные на основе двух сценариев. Пред принята попытка построения системы индикаторов – предвестников финансового кризиса.

Some approachs to forecasting economic indicators.

The author team: Article 1 – M. Turuntseva; Article 2 – A. Yudin; Article 3 – S. Drobyshevsky, P. Kadochnnikov, S. Ponomarenko; Article 4 – P. Trunin.

The present paper appears a continuation of the 2002 03 IET research in modeling socio economic time series. The paper contains a review of recent references and sources of forecasting with the use of various econometric models. The authors suggest the method of forecasting with the use of informative structures. They provide a theoreti cal justification and results of forecasting and comparisons with the respective results obtained by means of ARIMA models. They consider an econometric model of scenario based forecasts of Russia's main macroeconomic indicators. The paper provides results of computations of prognostic values built on the basis of two scenarios and attempts to build a system of indicators that would allow forecasting financial crises.

JEL Classification: С51,С52,С53.

Настоящее издание подготовлено по материалам исследовательского про екта Института экономики переходного периода, выполненного в рамках гранта, предоставленного Агентством международного развития США.

ISBN 5 93255 164 Х © Институт экономики переходного периода, Содержание Введение.................................................................................М. Турунцева 1. Эконометрические методы прогнозирования социально экономических показателей..............................1.1. Эконометрические методы прогнозирования...............1.2. Прогнозирование с использованием моделей временных рядов................................................ 1.3. Методы оценки качества прогнозов............................ 1.4. Анализ и сравнение прогнозных свойств различных моделей........................................................... Литература к статье 1........................................................ А. Юдин 2. Прогнозирование временных рядов с использованием информативных структур..................... 2.1. Теоретические основы прогнозирования с использованием информативных структур статистических систем...................................................... 2.1.1. Статистические системы и их структуры:

основные понятия........................................................... 2.1.2. Информативные структуры статистических систем................................................... 2.1.3. Сложность статистических систем........................ 2.1.4. Принципы прогнозирования статистических систем................................................... 2.2. Прогнозирование временных рядов с использованием информативных структур............................................................................ 2.2.1. Результаты расчетов............................................. 2.2.2. Сравнение с прогнозом по ARIMA моделям......................................................... Приложение к статье 2....................................................... Литература к статье 2...................................................... С. Дробышевский, П. Кадочников, С. Пономаренко 3. Среднесрочный макропрогноз для России на основании структурных эконометрических уравнений............................................................................ 3.1. Макроэкономическая модель, исходные данные и условия............................................................ 3.2. Уравнения модели и оценка их прогностических характеристик.................................. 3.2.1. Валовой внутренний продукт...............................

3.2.2. Индекс потребительских цен............................... 3.2.3. Налоговые доходы.............................................. 3.2.4. Золотовалютные резервы................................... 3.2.5. Реальный эффективный курс рубля..................... 3.2.6. Номинальный обменный курс.............................. 3.2.7. Экспорт............................................................... 3.2.8. Импорт................................................................ 3.2.9. Розничный товарооборот.................................... 3.2.10. Индекс промышленного производства.............. 3.2.11. Безработица..................................................... 3.2.12. Реальные доходы населения............................. Приложение к статье 3..................................................... Литература к статье 3...................................................... П. Трунин 4. Мониторинг финансового кризиса в РФ....................... 4.1. Обзор литературы..................................................... 4.1.1. Теоретическая литература.................................. 4.1.2. Эмпирическая литература................................... 4.2. Методологические вопросы...................................... 4.2.1. Индикаторы........................................................ 4.2.2. Определение валютного кризиса........................ 4.3. Мониторинг возможности финансового кризиса в РФ в 1999–2004 гг........................................... 4.3.1. Индикаторы – предвестники финансового кризиса................................................... Литература к статье 4...................................................... Введение Настоящая работа является продолжением исследований Ин ститута экономики переходного периода (ИЭПП) (см. (Энтов, Нос ко и др., 2002); (Носко, Бузаев и др., 2003)), проведенных в 2002– 2003 гг. и посвященных моделированию и прогнозированию соци ально экономических временных рядов, и представляет собой сборник работ по данной теме.

В первой статье работы представлен обзор эконометрических методов прогнозирования, методов оценки качества прогнозов, а также результаты работ, вышедших в последние годы и посвящен ных прогнозированию с использованием различных типов эконо метрических моделей.

Во второй статье исследования предложен метод прогнозиро вания с использованием информативных структур: дано теорети ческое обоснование, приведены результаты прогнозирования и сравнения с результатами прогнозирования при помощи моделей ARIMA.

В третьей статье рассматривается эконометрическая модель сценарных прогнозов основных макроэкономических показателей РФ. Приведены результаты расчетов прогнозных значений, по строенных на основе двух сценариев. Базовый сценарий составлен в соответствии с прогнозами Минэкономразвития на 2004 г., дру гой предложенный сценарий – несколько более оптимистичен по сравнению с базовым.

В последней статье сборника была сделана попытка построения системы индикаторов – предвестников финансового кризиса. По сле кризиса 1998 г. в ИЭПП уже проводился анализ такой системы и ее возможностей с точки зрения мониторинга финансовых кри зисов (см., например, Экономика переходного периода. Сборник избранных работ. 1999–2002, 2003). Здесь же система показате лей, разработанная ранее, была дополнена исходя из результатов более поздних работ, касающихся возможности предсказания фи нансовых кризисов.

Отметим, что на основе предыдущих и данной работ в ИЭПП по строены модельные комплексы, используемые для краткосрочного и среднесрочного прогнозирования1.

См. ежемесячный «Бюллетень модельных расчетов краткосрочных прогнозов со циально экономических показателей РФ». http://www.iet.ru/publication.phpfolder id=44&category id=1074, а также ежемесячный обзор ИЭПП «Экономико политическая ситуация в России» (выпуски за январь, март, июнь и сентябрь 2004 г.) http://www.iet.ru/publication.phpfolder id=44&category id=М. Турунцева 1. Эконометрические методы прогнозирования социально экономических показателей В настоящей статье основное внимание уделено рассмотрению некоторых математических методов прогнозирования социально экономических показателей. В разделе 1.1 представлен обзор эконометрических методов прогнозирования, в разделе 1.2 при веден ряд тестов, позволяющих дать ответ на вопрос о значимом различии прогнозов, полученных по разным моделям. В заключи тельном, третьем, разделе дан краткий обзор появившихся в по следние годы работ по анализу прогнозных свойств различных мо делей.

1.1. Эконометрические методы прогнозирования Эконометрические методы прогнозирования относятся к кате гории формальных (аналитических) методов, позволяющих полу чать прогнозы различных показателей, в том числе социально экономических, а также анализировать качество полученных про гнозов на основе некоторых формальных статистических критери ев.

Отметим, что под прогнозом в данном контексте понимается результат расчетов будущих значений показателей, производимых на основе некоторой математической модели, оцененной с ис пользованием данных, имеющихся на момент прогнозирования.

Полученный результат не является выражением мнения исследо вателя о характере рассматриваемого процесса в будущем, а лишь демонстрирует, какие значения будет принимать показатель, если сохранятся предполагаемые в модели предпосылки. При этом в идеале модель, на основе которой строится прогноз, должна быть наилучшей с точки зрения некоторого критерия или набора крите риев. Это в принципе дает основания полагать, что и полученные прогнозные значения наилучшим образом отражают поведение рассматриваемого показателя в будущем. Хотя очевидно, что так или иначе мнение исследователя о характере поведения показате ля в будущем в определенной степени отражается на получаемых результатах хотя бы в силу того, что именно он выбирает и специ фикацию модели, и методы ее оценки, и набор формальных крите риев качества моделей (и, как следствие, качества прогнозов).

Рассмотрим данный подход более подробно. Пусть мы имеем некоторый временной ряд yt2, который собираемся прогнозиро вать. Пусть, далее, xt представляет собой набор показателей, яв ляющихся объясняющими переменными для yt. Очевидно, xt может включать как экзогенные переменные, так и запаздывания yt. Тогда стандартным подходом при построении прогнозов эконометриче ским методом является рассмотрение в качестве прогноза значе ния fT,h, построенного в момент времени Т3 на h4 шагов вперед (h>0), условного математического ожидания yT+h при наличии всей доступной информации о векторе эндогенных переменных xt:

~ fT, h = yT + h = E(yT +h T ), где T = {xT, xT -1,K, x1,K} – множество значений вектора объяс няющих переменных xt до момента Т включительно.

Такое построение прогнозов фактически означает, что они дела ются на основе некоторой имеющейся эконометрической модели:

, где t ~ i.i.d.(0, ) – последовательность независимых (нормаль ных) случайных величин с нулевым математическим ожиданием, постоянной и конечной дисперсией и нулевыми ковариациями;

t-1 ={xt-1, xt-2,K,x1,K} – информационное множество, состоящее из значений вектора xt как в момент времени (t–1), так и в предше Вместо одного временного ряда может прогнозироваться и набор показателей. В этом случае y будет представлять вектор прогнозируемых переменных.

t Момент времени (Т), в который строится прогноз, обычно называют моментом прогнозирования.

Наибольше число H, для которого строится прогноз, обычно называют горизонтом прогнозирования. Выбор горизонта прогнозирования для слабостационарных вре менных рядов можно осуществлять согласно следующему правилу. Прогнозы стро ятся до тех пор, пока для дисперсии прогноза выполняется условие ( ) ( Var y, где Var y < 1 - ) ( ) может принимать значения 0,05, 0,01 и T + H T T + H т.д. Для нестационарных (содержащих стохастический тренд) временных рядов выбор горизонта прогнозирования осуществляется по тем же правилам, но приме нительно к рядам соответствующих разностей. Более подробно об этом см. в рабо те (Clements, Hendry, 1998).

ствующие ему моменты. Иными словами, предполагается, что зна чение yt в любой момент времени, предшествующий моменту прогнозирования Т, представляет собой сумму предсказуемой части (и фактически это есть прогноз значения yt в момент (t–1) при условии наличия имеющейся информации на момент времени (t–1)) и непредсказуемой части – случайной ошибки t.

Таким образом, прогноз строится на основе некоторой имею щейся эконометрической модели. В рамках данной работы мы не будем останавливаться на описании методов оценки эконометри ческих моделей, критериях качества таких моделей и методах вы бора наилучших из них. Скажем лишь, что одним из методов оцен ки качества модели является оценка свойств ретропрогнозов, по строенных по этой модели. Для проверки качества ретропрогнозов обычно используется ряд стандартных статистик, которые также могут быть применены для оценки качества прогнозов, построен ных по конкретной модели. Ниже приведены стандартные стати стики, обычно используемые для целей проверки прогнозных ка честв моделей:

– квадратный корень из средней квадратичной ошибки (Root Mean Squared Error – RMSE):

h RMSE = T,i +i (f - yT ) ;

h i =где h – длина интервала прогнозирования; f – прогнозное значе T,t–T ние временного ряда; yt – истинное значение временного ряда;

– средняя абсолютная ошибка (Mean Absolute Error – MAE):

h MAE = fT,i - yT +i ;

h i=– средняя абсолютная процентная ошибка (Mean Absolute Percent Error – MAPE):

h fT, i - yT +i MAPE = 100%.

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 20 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.