В работе рассмотрены эконометрические и статистические подходы к прогнозированию макроэкономических стабилизационных процессов в России на основе построенных эконометрических моделей: векторной авторегрессии, интегрированных моделей авторегрессии и скользящего среднего, системы одновременных (регрессионных) уравнений. Для построения моделей были использованы экономические показатели, отражающие рассматриваемые стабилизационные процессы и представляющие собой временные ряды в помесячной динамике. Проведено сравнение прогнозных возможностей полученных моделей и точности прогнозов, выполненных на их основе. Вкачестве одного из критериев точности прогнозирования предложено использовать среднюю относительную ошибку прогноза, рассчитанную по результатам тестового (внутри выборки) прогнозирования показателей исследуемых макроэкономических процессов в соответствии с процедурой «скользящего экзамена», выполненной по каждой из построенных моделей. Проведенное тестирование позволило сделать вывод о хороших прогнозных возможностях всех предложенных моделей. Полученные эконометрические модели были использованы для нахождения прогнозных значений показателей исследуемых процессов на следующие шесть месяцев.
The work deals with econometric and statistical approaches to forecasting macroeconomic stabilization processes in Russia on the basis of constructed econometric models: vector autoregressive model, autoregressive integrated moving average model, simultaneous equations system. To construct models economic indices reflecting stabilization processes under review and representing time series in a monthly dynamics were used. The comparison of forecast opportunities for models received and forecasts accuracy made on their basis were carried out. A mean relative error of the forecast was brought forward as one of the forecast accuracy criterion. It was calculated according to results of test (inside a sample) forecasting of macroeconomic processes indices corresponding to “a jackknife method” in accordance with every model constructed. The testing conducted made a conclusion on good forecasting opportunities of all models proposed. The received econometric models were used to find forecast values of stabilization processes indices for the next six months.
1.Дорохов Е.В. Статистический подход к изучению прогнозирования индекса РТС на основе методов векторной авторегрессии и коинтеграции// Финансы и бизнес. – М.: Проспект, 2008. – №1. – С.85–110.
2.Суханова Е.И., Ширнаева С.Ю. Использование коинтеграционного анализа при построении системы одновременных уравнений// Фундаментальные исследования. – 2013. – №8. – С. 1158–1164.
3.Суханова Е.И., Ширнаева С.Ю. Особенности моделирования временных рядов краткосрочных экономических показателей Российской Федерации// Наука XXI века: Актуальные направления развития: материалы Международной заочной научно-практической конференции. – Самара, 2015. – С. 898–904.
4. Суханова Е.И., Ширнаева С.Ю. Прогнозирование показателей стабилизационных процессов экономики России на основе моделей векторной авторегрессии// Фундаментальные исследования. – 2014. – №9. – С. 1590–1595.
5. Суханова Е.И., Ширнаева С.Ю. Стабилизационные процессы в российской экономике: статистическая оценка// Статистика как средство международных коммуникаций: материалы международной научно-практической конференции (Санкт-Петербург, 28–30 января 2014г.). – СПб.: Нестор-История, 2014. – С. 373–375.
6. Суханова Е.И., Ширнаева С.Ю. Статистический анализ и прогнозирование показателей стабилизационных процессов экономики России// Проблемы развития предприятий: теория и практика: материалы 12-й Международной научно-практической конференции, 21–22 ноября 2013г. – Ч.1. – Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2013. – С. 295–300.
7. Суханова Е.И., Ширнаева С.Ю. Статистико-эконометрический подход к исследованию динамики макроэкономических показателей// Проблемы развития предприятий: теория и практика: материалы 13-йМеждународной научно-практической конференции, 27–28ноября 2014г. – Ч.2. – Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2014. – С.248–252.
8. Суханова Е.И., Ширнаева С.Ю. Статистические инструменты прогнозирования макроэкономических показателей// Развитие экономических и межотраслевых наук в XXI веке (Россия,г. Новосибирск, 6–7.02.2015). – 2015. – №1 (8). – Ч. 1. – С.146–149.
9.Суханова Е.И., Ширнаева С.Ю. Типологизация показателей, отражающих стабилизационные процессы экономики России, по критериям устойчивости// Вестник Самарского государственного экономического университета. – 2012. – №5 (91). – С. 103–109.