2021-04-08 08:45:40
КАК ПОВЫСИТЬ ТОЧНОСТЬ ПРОГНОЗОВ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В КАЗАХСТАНЕ?Всем известно, что центральные банки отвечают за денежно-кредитную политику (ДКП) страны, которая направлена на обеспечение ценовой и финансовой стабильности. Поэтому перед центральными банками стоит задача постоянного совершенствования собственные инструментариев для оценки и прогнозирования определенных макроэкономических показателей (прим. инфляция, ИДА и прочие), что необходимо для ведения адекватной и обоснованной ДКП. Нацбанк Казахстана, как показывают их предыдущие и последние наработки, в этом смысле не является исключением, и мы рады, что аналитики монетарного регулятора занимаются важными и интересными исследованиями.
В частности, мы внимательно ознакомились с недавним исследованием
аналитика Департамент денежно-кредитной политики Нацбанка Константина Орлова, которое носит название «Построение большой байесовской векторной авторегрессионной модели (BVAR) для Казахстана». В этой работе автор провёл оценку эффективности BVAR-моделей в прогнозировании макропараметров Казахстана, таких как экономическая активность, инфляция, обменный курс и ставки TONIA, для различных горизонтов до 1 года в сравнении с более простыми моделями. Напомним, что в статистике и эконометрике байесовская векторная авторегрессия (BVAR) использует байесовские методы для оценки модели векторной авторегрессии (VAR). BVAR отличается от обычных моделей VAR тем, что параметры модели рассматриваются, как случайные величины с априорными вероятностями, а не как фиксированные значения. Также, в связи с возникновением проблемы излишней параметризации (слишком много параметров при ограниченном количестве наблюдений) у традиционных VAR-моделей, решения в виде BVAR-моделей стали очень популярными.
Для анализа прогнозной точности BVAR-моделей автором были построены модели на данных Казахстана, как на месячной основе, так и на квартальной основе. Вкратце, его результаты показали, что возможное использование только одной модели BVAR для прогнозирования сразу нескольких переменных и на разные периоды может быть не совсем оптимальным. Одним из главных выводов Орлова К. заключается в том, что подход, основанный на использовании одновременно разных BVAR-моделей или их комбинации, может быть более обоснованным и правильным.
Хотим еще раз отметить, что подобные макроэкономические исследования вносят весомый вклад в более глубокое понимание методов и инструментов макроэкономического анализа и прогнозирования Нацбанка участниками рынка. Это, в конечном итоге, оказывает большую помощь регулятору при принятии ключевых решений.
Редакция телеграм-канала @tengenomika
4.2K views05:45