Краткосрочное Прогнозирование Экономической Активности В Казахстане

Прогнозирование будущей динамики экономической активности является важным компонентом процесса принятия решений в центральных банках всех стран. С момента перехода на режим инфляционного таргетирования Национальный Банк Республики Казахстан (НБРК) активно применяет систему прогнозирования и анализа для принятия решений в области денежно-кредитной политики. Важной составляющей данной системы является прогнозирование макроэкономического развития и динамики основных показателей в краткосрочный и среднесрочный периоды. Основной причиной разработки прогнозов является наличие определенных временных лагов в трансмиссионном механизме денежно-кредитной политики. Решение в области денежно-кредитной политики не могут оказывать влияние на текущие показатели инфляции и уровень производства. Принимая во внимание данный факт, монетарная политика должна быть вперед смотрящей (forward-looking) и ориентироваться на развитие экономики в среднесрочной перспективе. Помимо этого, публикация прогнозов позволяет заякорить ожидания экономических агентов, повышая тем самым эффективность центрального банка в достижении своих целей. Среди множества статистических показателей валовой внутренний продукт (ВВП) представляет собой обобщенный показатель уровня экономической активности в стране и широко применяется для анализа и прогнозирования ее дальнейшей динамики. Вместе с тем, данные по ВВП публикуются со значительным лагом , что обуславливает необходимость разработки различных методов и подходов для оценки текущего состояния экономики (nowcast) и прогнозирования ее краткосрочных (near-term forecast) и среднесрочных (medium-term forecast) значений. В данной работе было осуществлено текущее оценивание и краткосрочное прогнозирование ВВП с применением 5 подходов: факторные регрессионные модели по методу наименьших квадратов (OLS), интегрированные модели авторегрессии – скользящего среднего, основанные на методологии Бокса-Дженкинса (ARIMA), векторные авторегрессионные модели на основе байесовского подхода (BVAR), модели со смешанными типами временных рядов (MIDAS) и уравнения связки. Для получения итоговых прогнозных значений ВВП применялся подход комбинированного прогнозирования, взвешивающий прогнозы каждой модели, исходя из ошибки прогнозов (RMSE). Были выведены результаты качества прогнозных оценок моделей с точки зрения анализа средней квадратической ошибки (MSE), средней абсолютной ошибки (MAE) и средней абсолютной ошибки в процентах (MAPE). Кроме того, изучен международный опыт моделирования и прогнозирования динамики ВВП в развитых и развивающихся странах.