Структурное подразделение: Лаборатория макроэкономического прогнозирования
Руководитель работ: Турунцева Марина Юрьевна, к.э.н, заведующий научно-исследовательской лабораторией, Лаборатория макроэкономического прогнозирования, ИПЭИ
Сроки выполнения: 2021 год.
Актуальность исследования: Многочисленные исследования говорят о том, что финансовые и экономические временные ряды обладают общими статистическими свойствами, на которые ссылаются как на стилизованные факты. Среди них есть такие, как эффективность рынков, нелинейная зависимость и тяжелые хвосты. Стандартные подходы часто не учитывают эти статистические свойства данных, тем самым приводят к зачастую неверным выводам об экономических зависимостях и, тем самым, к неверным решениям экономических агентов. Тяжелохвостность особенно актуальна для развивающихся рынков, таких как российский. Если для финансовых рынков развитых стран индекс тяжести обычно лежит в диапазоне от 2 до 4 (конечная дисперсия), то для развивающихся рынков индекс тяжести меньше 2 (бесконечная дисперсия) - см. Ibragimov et al., 2013. Соответственно, некоторые классические статистические методы тестирования гипотез и построения доверительных интервалов не будут работать, поскольку требуют конечности соответствующего момента.
Основная цель исследования: Разработать новые методы получения статистических оценок, устойчивых к неоднородности и тяжелохвостности в экономических и финансовых данных
Основные фундаментальные и прикладные задачи, решаемые в рамках исследования:
Разработка новых методов, устойчивых к неоднородности и тяжелохвостности данных. Данные методы должны быть корректными при нарушении классических предположений о тяжести хвостов распределения (то есть статистические тесты должны иметь корректный размер, доверительные интервалы должны накрывать истинное значение параметра с заданной вероятностью, методы оценивания должны давать состоятельные оценки и т.п.). Задачи исследования:
1. Разработка методов анализа эффективности рынков и нелинейной динамики при предположении о бесконечности определенных моментов, анализ на российских временных рядах.
2. Разработка методов тестирования предсказательных регрессий, анализ различных инструментов для регрессора, обобщение на многомерный случай, тестирование долгосрочной предсказуемости, анализ на российских временных рядах.