Сотрудники Лаборатории математического моделирования экономических процессов ИПЭИ РАНХиГС Мария Кириллова и Никита Фокин выступили на четвертой ежегодной научной конференции консорциума журналов экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова.

В докладе М. Кириллововой «Эконометрическая оценка влияния внешнеэкономических факторов на макроэкономические показатели Российской Федерации на основе GVAR моделирования» была представлена модель для российской экономики, дополнившая существующую экономическую модель глобальной векторной авторегрессии (GVAR) для 33 крупнейших экономик мира. В модель предложения нефти странами-экспортерами стандартной GVAR модели были внесены коррективы для большего соответствия реальному поведению стран на рынке. Получены количественные оценки влияния глобальных шоков на макроэкономические показатели Российской Федерации под воздействием внешних шоков (шок выпуска в Китае, шок деловой экономической активности и др.) В условиях пандемии построен условный прогноз ВВП России на 2020 год под воздействием внешних шоков, составивший -5.3%.
Н. Фокин представил доклад «Оценка закона Оукена с помощью фильтра Калмана», в котром была рассмотрена простая модель связи между циклическими компонентами ВВП и безработицы, позволяющая в рамках решения единой оптимизационной задачи и фильтрации получать траектории трендовых, циклических и сезонных компонент выпуска и безработицы. В случае предпосылки о постоянном во времени темпе трендового роста высока вероятность получить противоречивую динамику циклической компоненты ВВП, в связи с чем, модель допускает меняющийся во времени темп трендового роста ВВП, который в последнее десятилетие сильно замедлился. В рамках оцененной модели тестировалось качество наукастинга ВВП с использованием месячных данных о динамике безработицы. Во втором квартале 2020-го года модель почти идеально предсказывает масштабы спада в российской экономике. На горизонте в 7 прошедших лет модель превзошла по качеству псевдовынеборочного прогнозирования модель ARIMA, как в случае наличия сезонности, так и при работе с сезонно-сглаженными временными рядами.