Структурное подразделение: Лаборатория макроэкономического прогнозирования (Турунцева М.Ю.)
Руководитель работ: Турунцева Марина Юрьевна - к.э.н., заведующий Лабораторией макроэкономического прогнозирования ИПЭИ
Сроки выполнения: 2017 год
Актуальность исследования: В современных макроэкономических исследованиях одним из основных подходов является анализ и моделирование долгосрочных динамических взаимозависимостей (коинтеграционных свойств) многомерных временных рядов. При этом в российских эмпирических работах, как правило, используются ранние методы и процедуры изучения долгосрочных зависимостей, которые на малых выборках могут приводить к неверным статистическим выводам и результатам. Для увеличения эффективности оценок часто используют панельные данные. Однако нестационарность в панельных данных и наличие долгосрочных зависимостей может существенно влиять на получаемые выводы, особенно с учетом уже достаточно большой протяженности имеющихся в России макроэкономических панелей. В этой связи использование более корректных методов для отдельных субъектов, также как и их объединение в панель может помочь решить проблему неправильной спецификации макроэкономических моделей, которые необходимы как для анализа экономической политики, так и для краткосрочного прогнозирования.
Основная цель исследования: Основной целью данной научно-исследовательской работы является анализ методов тестирования и оценивания наличия коинтеграции в данных (в том числе, наличия структурных сдвигов в долгосрочных динамических соотношениях) и исследование возможности их эмпирических приложений к российским макроэкономическим данным.
Основные фундаментальные и прикладные задачи, решаемые в рамках исследования:
- Изучить современные методы анализа долгосрочных свойств многомерных временных рядов и многомерных панельных данных.
- В частности, изучить методы коррекции тестов на малых выборках, методы анализа структурных сдвигов в долгосрочных и краткосрочных зависимостях, методы нелинейной динамики, а также методы анализа долгосрочных зависимостей в многомерных панельных данных.
- Провести анализ статистических свойств методов тестирования коинтеграции в многомерных временных рядах и многомерных панельных данных.
- Провести анализ эмпирических свойств методов анализа долгосрочных свойств многомерных временных рядов (в т.ч. многомерных панельных данных) применительно к российским данным.