Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Гребенкина, А.М. - Прогнозирование инфляции с использованием высокочастотных данных в моделях временных рядов
Гребенкина, А.М. - Прогнозирование инфляции с использованием высокочастотных данных в моделях временных рядов
Нет экз.
Статья
Автор: Гребенкина, А.М.
Экономическая политика (электронная версия): Прогнозирование инфляции с использованием высокочастотных данных в моделях временных рядов
2025 г.
ISBN отсутствует
Автор: Гребенкина, А.М.
Экономическая политика (электронная версия): Прогнозирование инфляции с использованием высокочастотных данных в моделях временных рядов
2025 г.
ISBN отсутствует
На полку
Статья
Гребенкина, А.М.
Прогнозирование инфляции с использованием высокочастотных данных в моделях временных рядов / Гребенкина А.М., Синельникова-Мурылева Е.В. // Экономическая политика (электронная версия). – 2025. – №2. – С.34-55. - 637539. – На рус. яз.
Исследование возможности улучшения краткосрочного прогноза инфляции при использовании высокочастотных данных о потребительских ценах в моделях временных рядов. Преимущества и недостатки использования высокочастотных данных о ценах в моделях инфляции ADL, VAR и MIDAS, в том числе единой и смешанной частоты данных. Анализ последствий включения в модели прогноза индекса потребительных цен, данных онлайн-индекса цен, доступных с ежедневной либо недельной частотой в 2020-2023 годах. Сравнение прогноза динамики потребительских цен, полученного в моделях VAR, MFVAR и MIDAS, включающих данные о поведении высокочастотного регрессора, с прогнозом, полученным в одномерных бенчмарк-моделях. Вывод о различии качества краткосрочных прогнозов динамики потребительских цен в полученных моделях. Результаты исследования, свидетельствующие об улучшении в некоторых случаях качества краткосрочного вневыборочного прогноза динамики потребительских цен при учете данных об онлайн-ценах (а именно в классе многомерных моделей временных рядов при включении в модель данных на более высокой частоте). Однако с расширением горизонта прогноза ценность включения таких данных снижается. Результаты указывают на важность включения данных об онлайн-ценах в модели инфляции в дезагрегированном виде при прогнозировании ценовых тенденций ближайшего будущего.
Ключевые слова = ВРЕМЕННОЙ РЯД
Ключевые слова = ИНФЛЯЦИЯ
Ключевые слова = КАЧЕСТВО
Ключевые слова = МОДЕЛЬ
Ключевые слова = НОВИКОВА Н.П.
Ключевые слова = ОШИБКА
Ключевые слова = ПОТРЕБИТЕЛЬСКИЕ ЦЕНЫ
Ключевые слова = ПРОГНОЗ
Ключевые слова = ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Ключевые слова = СЫСОЕВА О.М.
Ключевые слова = УЛУЧШЕНИЕ
Ключевые слова = ЦЕНОВЫЕ ИНДИКАТОРЫ
Ключевые слова = ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ
Ключевые слова = ЦЕНЫ
Ключевые слова = ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ. ИЗДЕРЖКИ ПРОИЗВОДСТВА. СЕБЕСТОИМОСТЬ
Гребенкина, А.М.
Прогнозирование инфляции с использованием высокочастотных данных в моделях временных рядов / Гребенкина А.М., Синельникова-Мурылева Е.В. // Экономическая политика (электронная версия). – 2025. – №2. – С.34-55. - 637539. – На рус. яз.
Исследование возможности улучшения краткосрочного прогноза инфляции при использовании высокочастотных данных о потребительских ценах в моделях временных рядов. Преимущества и недостатки использования высокочастотных данных о ценах в моделях инфляции ADL, VAR и MIDAS, в том числе единой и смешанной частоты данных. Анализ последствий включения в модели прогноза индекса потребительных цен, данных онлайн-индекса цен, доступных с ежедневной либо недельной частотой в 2020-2023 годах. Сравнение прогноза динамики потребительских цен, полученного в моделях VAR, MFVAR и MIDAS, включающих данные о поведении высокочастотного регрессора, с прогнозом, полученным в одномерных бенчмарк-моделях. Вывод о различии качества краткосрочных прогнозов динамики потребительских цен в полученных моделях. Результаты исследования, свидетельствующие об улучшении в некоторых случаях качества краткосрочного вневыборочного прогноза динамики потребительских цен при учете данных об онлайн-ценах (а именно в классе многомерных моделей временных рядов при включении в модель данных на более высокой частоте). Однако с расширением горизонта прогноза ценность включения таких данных снижается. Результаты указывают на важность включения данных об онлайн-ценах в модели инфляции в дезагрегированном виде при прогнозировании ценовых тенденций ближайшего будущего.
Ключевые слова = ВРЕМЕННОЙ РЯД
Ключевые слова = ИНФЛЯЦИЯ
Ключевые слова = КАЧЕСТВО
Ключевые слова = МОДЕЛЬ
Ключевые слова = НОВИКОВА Н.П.
Ключевые слова = ОШИБКА
Ключевые слова = ПОТРЕБИТЕЛЬСКИЕ ЦЕНЫ
Ключевые слова = ПРОГНОЗ
Ключевые слова = ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Ключевые слова = СЫСОЕВА О.М.
Ключевые слова = УЛУЧШЕНИЕ
Ключевые слова = ЦЕНОВЫЕ ИНДИКАТОРЫ
Ключевые слова = ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ
Ключевые слова = ЦЕНЫ
Ключевые слова = ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ. ИЗДЕРЖКИ ПРОИЗВОДСТВА. СЕБЕСТОИМОСТЬ
