C 28 по 31 октября 2021 года, Горшкова Таисия Геннадьевна, научный сотрудник Лаборатории макроэкономического прогнозирования, приняла участие в конференции МЕЕТ-2021 в г. Санкт-Петербурге, в сессии, посвящённой отраслевой и пространственной экономике.

Горшкова Таисия представила доклад «Влияние пространственных весовых матриц на оценки ВРП и региональной инфляции в регионах России». В рамках доклада были рассмотрены различные подходы к моделированию пространственно-весовых матриц, позволяющих учесть взаимосвязь между макроэкономическими показателями регионов. Российские данные по региональной инфляции и ВРП за 2000-2019 гг использовались для построения трёх типов моделей с пятью вариантами весовых матриц: 1) две матрицы смежности – в которых «соседними» регионами считаются регионы, имеющие общие границы или общего соседа; 2) две матрицы расстояний – в которых элементы матриц представляют собой расстояние между центрами регионов и квадраты указанных расстояний; 3) матрица ближайших соседей – в которой «соседними» считаются 5 ближайших регионов.

На конференции были озвучены три основных результата:

1) С точки зрения ошибки внутривыборочного прогноза наиболее точные результаты получаются при использовании матрицы смежности первого и второго порядка, причем оценки по обеим матрицам практически идентичны;

2) При использовании матрицы смежности для ВРП наименьшая ошибка прогноза была получена по модели Дарбина, для инфляции – по модели с пространственными ошибками (2.2%).;

3) Моделирование ВРП и региональной инфляции отдельно для восточных и отдельно для западных регионов позволяет получить более точные внутривыборочные прогнозы, чем моделирование всех регионов в целом.

Во время презентации доклада был получен ряд полезных рекомендаций для дальнейших исследований, в частности было предложено с помощью формальных методов выбрать основную матрицу, и проводить исследование только на ней. Данный подход был реализован в зарубежных работах, и оказалось, что матрицы, не соответствующие формальным критериям выбора, могут приводить к более точным оценкам коэффициентов. Однако на российских данных такое исследование еще не проводилось.