Структурное подразделение: Лаборатория макроэкономического прогнозирования (Турунцева М.Ю.)

Руководитель работ: Турунцева Марина Юрьевна - к.э.н., зав. Лабораторией макроэкономического прогнозирования ИПЭИ

Сроки выполнения: 2018 год

Актуальность исследования: Прогнозирование макроэкономических временных рядов является важной задачей для проведения экономической политики. Классическими методами прогнозирования являются модели ARIMA, для которых сначала определяется порядок интегрированности временного ряда, а затем строится ARMA модель. Однако зачастую линейные модели не могут дать хорошие прогнозы, если истинный процесс порождения данных имеет нелинейную динамику. Очень часто временные ряды имеют структуру с переключающимися режимами, то есть может существовать конечное число состояний мира, в которых временной ряд ведет себя различным образом. Важно отметить, что даты смены режимов могут быть не детерминированными (как в простых моделях со структурными сдвигами), а стохастическими. Большое количество эмпирических исследований поддерживают этот феномен, и его следует учитывать при моделировании и прогнозировании.

Основная цель исследования: Основной целью данной научно-исследовательской работы является разработка методических подходов к прогнозированию российских показателей социально-экономического развития на основе нелинейных методов анализа временных рядов.

Основные фундаментальные и прикладные задачи, решаемые в рамках исследования:

  • Изучить методы прогнозирования на основе нелинейных моделей:
  • Изучить методы прогнозирования на основе моделей пороговых авторегрессий;
  • Изучить методы прогнозирования на основе моделей с гладкими переключениями;
  • Изучить методы прогнозирования на основе моделей с с марковскими переключениями;
  • Прочие проблемы при прогнозировании по нелинейным моделям, в том числе при нестационарности данны;
  • Провести анализ качественных свойств прогнозов временных рядов:
  1. анализ прогнозов по нелинейным методам;
  2. анализ прогнозов при неопределенности относительно стационарности данных;
  • Провести анализ эмпирических свойств прогнозов рядов российских макроэкономических показателей социально-экономического развития, полученных на основе нелинейных методов анализа.