Структурное подразделение: Лаборатория математического моделирования экономических процессов (Полбин А.В.)
Руководитель работ: Полбин Андрей Владимирович - к.э.н., зав. Лабораторией математического моделирования экономических процессов ИПЭИ
Сроки выполнения: 2018 год
Актуальность исследования: Важная особенность макроэкономических данных заключается в том, что кроссекционная размерность доступного массива статистики на порядок превышает размерность данных во временном разрезе, то есть различных временных рядов много, однако они являются достаточно короткими. Ситуация усугубляется для российской экономики из-за наличия множества структурных сдвигов, изменения режима денежно-кредитной политики, смены методологии построения временных рядов. Данные структурные изменения либо делают временные ряды несопоставимыми во времени, либо меняют кросскорреляционные взаимосвязи между макропоказателями, что сильно осложняет построение и эконометрическое оценивание моделей с существенным количеством макроэкономических показателей.
В данной ситуации представляется перспективным привлечение методов работы с большими данными для снижения размерности в имеющихся статистических данных и выделения наиболее значимых взаимосвязей между макроэкономическими показателями с целью построения и оценки моделей с использованием наиболее полной информации для струкутрного анализа и прогнозирования. Популярными методами в экономической литературе являются факторные модели, методы выбора наиболее важных регрессоров по типу LASSO, методы стохастического поиска наиболее значимых регрессоров, Байесовские векторные авторегрессии.
В условиях построения более точных прогнозов и применения современных методов к макроэкономическому анализу можно достичь снижения волатильности макроэкономических показателей и увеличения благосостояния экономических агентов. Данный исход согласуется как с общими целями государственной политики РФ, так и соответствует цели 8 Повестки дня в области устойчивого развития до 2030 года, принятой ООН в 2015 г., а именно «Содействие поступательному, всеохватному и устойчивому экономическому росту, полной и производительной занятости и достойной работе для всех».
Основная цель исследования: построение модельного комплекса для экономики РФ для структурного анализа и прогнозирования
Основные фундаментальные и прикладные задачи, решаемые в рамках исследования:
- Обзор отечественного и зарубежного опыта по применению методологии больших данных в экономических исследованиях, посвященных моделированию макроэкономических показателей
- Анализ и подготовка статистических данных для эмпирического исследования
- Построение и оценка многомерной модели векторной авторегрессии для российской экономики с использованием методологии выбора наиболее важных регрессоров по типу методов LASSO
- Построение функций импульсного отклика на основе оцененной многомерной модели векторной авторегрессии
- Оценка параметров структурной DSGE модели с помощью методов минимизации функции расстояния между теоретическими и эмпирическими функциями импульсного отклика
- Структурный экономический анализ на основе оцененной DSGE модели
- Построение и оценка модели факторной авторегрессии для российской экономики; выявление основных факторов делового цикла российской экономики
- Построение модельного комплекса из альтернативных моделей для прогнозирования российских макроэкономических показателей в условиях наличия изменения в режиме ДКП Банка России.