Крупкина Анна Сергеевна

В статье на основе использования широкого спектра отраслевых переменных и показателей реального, финансового и внешнего секторов экономики, а также ценовых и опросных индикаторов получены прогнозные значения валовых добавленных стоимостей по отраслям и произведена агрегированная оценка ВВП Российской Федерации производственным методом. В качестве основного исследовательского подхода была выбрана структурная факторная модель (DFM), на основе которой получены точечные прогнозы для российского ВВП по производству и для отдельных видов деятельности на квартальной выборке с 2011 по 2021 г. Точность полученного прогноза сравнивается с байесовской векторной авторегрессией (BVAR), простыми бенчмарками на основе моделирования агрегированного или дезагрегированного ВВП. Результаты исследования показывают, что структурная факторная модель превосходит простые бенчмарки и в отдельных случаях также BVAR по прогностической способности (измерено на основе вневыборочной ошибки прогноза) благодаря учету секторальной информации о валовых добавленных стоимостях отдельных отраслей. Анализ ковариационной матрицы отраслевых ошибок прогноза подтверждает, что превосходство факторной модели заключается в ее способности более точно улавливать отраслевую динамику, особенно в периоды высокой волатильности отраслевых оценок. Динамическая оценка точечных прогнозов на четыре квартала вперед показала, что прогнозирование на основе модели DFM по производству позволяет получать более устойчивые и стабильные во времени результаты.