@ARTICLE{26543120_800824520_2022, 
	author = {Н. М. Макеева and И. П. Станкевич}, 
	keywords = {, наукастинг, ВВП России, временные ряды, прогнозирование, модели со смешанной частотойMIDAS-модели},
	title = {Наукастинг элементов использования ВВП России},
	journal = {Экономический журнал ВШЭ},
	year = {2022},
	volume = {26},
	number = {4},
	pages = {598-622},
	url = {https://ej.hse.ru/2022-26-4/800824520.html},
	publisher = {},
	abstract = {В статье рассматривается вопрос оперативной оценки (наукастинга) текущих темпов роста ВВП России и его компонентов по использованию на квартальных данных. Проводится сравнение качества работы следующих мо­делей: ограниченные и неограниченные MIDAS-модели (модели со смешанными данными), MIDAS-модель с L1-регуляризацией и MFBVAR-модель (байе­совская векторная авторегрессия смешанной частоты). Результаты сравниваются с классической авторегрессией для обоснования необходимости использования моделей наукастинга для оперативной оценки макроэкономических показателей. В качестве объясняющих переменных использованы индексы производства по разным отраслям и макропоказатели, характеризующие ВВП России по использованию и его компоненты. В работе предложен способ оперативной оценки текущего состояния экономики, предложен метод наукастинга на основе данных только за первый или за первые два месяца рассматриваемого квартала. В результате для каждой зависимой переменной выбирается лучшая для построения наукаста модель по последним 12 точкам на основе критерия средней абсолютной ошибки (MAE) и среднеквадратичной ошибки прогноза ( RMSE).},
	annote = {В статье рассматривается вопрос оперативной оценки (наукастинга) текущих темпов роста ВВП России и его компонентов по использованию на квартальных данных. Проводится сравнение качества работы следующих мо­делей: ограниченные и неограниченные MIDAS-модели (модели со смешанными данными), MIDAS-модель с L1-регуляризацией и MFBVAR-модель (байе­совская векторная авторегрессия смешанной частоты). Результаты сравниваются с классической авторегрессией для обоснования необходимости использования моделей наукастинга для оперативной оценки макроэкономических показателей. В качестве объясняющих переменных использованы индексы производства по разным отраслям и макропоказатели, характеризующие ВВП России по использованию и его компоненты. В работе предложен способ оперативной оценки текущего состояния экономики, предложен метод наукастинга на основе данных только за первый или за первые два месяца рассматриваемого квартала. В результате для каждой зависимой переменной выбирается лучшая для построения наукаста модель по последним 12 точкам на основе критерия средней абсолютной ошибки (MAE) и среднеквадратичной ошибки прогноза ( RMSE).}
}