Record Details

The use of annual, quarterly and monthly statistics in macroeconomic forecasting

Voprosy statistiki

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title The use of annual, quarterly and monthly statistics in macroeconomic forecasting
Использование годовой, квартальной и месячной статистики в макроэкономическом прогнозировании
 
Creator G. Kuranov O.; Ministry ofEconomic Development ofthe Russian Federation
Г. Куранов О.; департамент макроэкономического прогнозирования Минэкономразвития России
 
Subject временные ряды; месячная; квартальная; годовая статистика; сезонная «очистка»; циклы; факторные модели; межотраслевые модели; time series; monthly; quarterly; annual statistics; seasonal «cleaning»? cycles; factor models; cross-sectoral models
 
Description This article summarizes model implementation experience in medium-term economic forecasting. The author reviews implementation issues of annual, quarterly and monthly time series with due regard to their content and representation of economic processes for medium-term macroeconomic forecasting. The article discusses the following questions: joint use of time series, exclusion of seasonal factor, allocation of cyclic components, development of factor models and simultaneous equations for groups of variables, using cross-industry models in forecasting. The author considers the relationship between cyclical factors and potential GDP growth. This time series study allowed identifying specific periods in the development of the Russian economy in recent decades; and development of factor models made it possible to define leading and specific factors of economic growth in periods under review. A significant change in the structure of potential GDP growth factors after 2012 led to examining growth factors that play crucial role in the new economic situation. Based on the study of cycles and related economic policy, the author draws some conclusions regarding the preparations for the forthcoming technological cycle. In conclusion, are noted some of the problems that arise in the development and use of a general equilibrium model for forecasting purposes.
Основные положения статьи обобщают опыт практического применения моделей в среднесрочном экономическом прогнозировании. Автором рассматриваются вопросы использования временных рядов статистических показателей - годовой, квартальной и месячной статистики с учетом их специфики в информационном наполнении и представлении экономических процессов для целей среднесрочного макроэкономического прогнозирования. Обсуждаются вопросы, возникающие при совместном использовании временных рядов, об исключении фактора сезонности, выделении циклических составляющих, построении факторных моделей и совместных уравнений для групп переменных, а также при использовании межотраслевых моделей в прогнозировании. Рассмотрен вопрос о соотношении циклических факторов и потенциального роста ВВП. Исследование временных рядов позволило выделить характерные периоды в развитии российской экономики последних десятилетий, а построение факторных моделей - определить ведущие и специфические факторы экономического роста в эти периоды. Существенное изменение структуры факторов потенциального роста ВВП после 2012 г. привело к рассмотрению вопроса о наиболее значимых факторах роста в новой экономической ситуации. На основе исследования циклов и связанной с ними экономической политики делаются некоторые выводы, касающиеся подготовки к предстоящему технологическому циклу. В заключение отмечаются некоторые проблемы, которые возникают при построении и использовании моделей общего равновесия для целей прогнозирования.
 
Publisher Information and publishing center "Statistics of Russia"
 
Date 2016-12-12
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
—
 
Format application/pdf
 
Identifier http://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/352
 
Source Voprosy statistiki; № 6 (2016); 3-22
Вопросы статистики; № 6 (2016); 3-22
2313-6383
 
Language rus
 
Relation http://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/352/353
Клепач А., Куранов Г. О циклических волнах в развитии экономики США и России // Вопросы экономики. 2013. № 11. С. 4-33.
Куранов Г.О. Об исследованиях экономической динамики для целей прогнозирования // Вопросы статистики. 2014. № 6. С. 8-19.
Симчера В.М. Развитие экономики России за 100 лет (1900-2000). Исторические ряды, вековые тренды, периодические циклы. М.: Экономика, 2007.
Смирнов С.В. Циклические колебания промышленного производства в США и России: причины различий // Экономический журнал ВШЭ. 2010. T. XIV. № 2. С. 185-201.
Dixon P.B., Parmenter B.R. Computable general equilibrium modelling for policy analysis and forecasting // in Handbook of Computational Economics. Amman H.M., Kendrick D.A., Rust J. (eds.). 1996. Vol. I. Elsevier Science B.V.
Engle R.F., Granger C.W.J. Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing // Econometrica: journal of the Econometric Society. 1987. P. 251-276.
Hodrick R.J., Prescott E.C., Postwar U.S. Business cycles: An empirical investigation // Journal of Money, Credit and Banking. 1997. Vol. 29. No. 1. P. 1-16.
Guellec D. and B. van Pottelsberghe. R&D and productivity growth: panel data analysis of 16 OECD countries. OECD Economic Studies. No. 33, 2001/11.
Maddison A. Statistics on World Population, GDP and Per Capita GDP, 1-2008 AD. Homepage.
 
Rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).