Построение большой байесовской авторегрессионной модели для Казахстана // Building a Large Bayesian Vector Autoregression Model for Kazakhstan

В целях прогнозирования основных макропоказателей мировыми центральными банками, а также различными международными организациями, в последние годы активно развивался и применялся инструментарий байесовских векторных авторегрессионных моделей. В настоящей работе была проведена оценка их эффективности в прогнозировании экономической активности, инфляции, обменного курса и ставки TONIA в Казахстане для различных горизонтов до 1 года в сравнении с более простыми моделями и показана целесообразность применения данных моделей. Поиск оптимальных параметров оцениваемой BVAR-модели проходил на основе точности прогнозов на тестовой выборке. // With a view to forecast the key macro indicators, in the recent years, the central banks worldwide as well as different international organizations have been actively developing and using the tools of the Bayesian vector autoregression models. This Paper presents the conducted assessment of their effectiveness in forecasting the economic activity, inflation, exchange rate and TONIA rate in Kazakhstan for various horizons up to one year in comparison with simpler models; it also shows the practicability of using such models. The search for optimum parameters of the estimated BVAR-model was conducted on the basis of forecast accuracy on the test sample.