No abstract

No abstract

No abstract

Работа посвящена изучению точности оценок текущих темпов прироста ВВП (наукастов) на основе более оперативных данных. Сравнивается качество наукастов для большого числа моделей: MIDAS (модели со смешанными данными) разных модификаций, в том числе с регуляризацией и снижением размерности матрицы объясняющих переменных при помощи метода главных компонент, и MFBVAR (байесовских векторных авторегрессий смешанной частоты) с априорным распределением Миннесоты. В качестве объясняющих переменных используется набор индексов, характеризующих компоненты ВВП по производству. Показывается превосходство моделей, основанных на векторных авторегрессиях, над другими типами моделей, анализируется динамика ошибок наукастов, приводятся оценки месячных темпов прироста ВВП, полученные при помощи MFBVAR моделей.

No abstract