Наукастинг и краткосрочное прогнозирование макроэкономических показателей развивающихся стран

Экономика и математические методы. 2026. Т. 62. № 2. С. 58–72.

Макеева Н. М.

В работе проведен анализ точности моделей наукастинга и краткосрочного прогнозирования годовых темпов роста квартального ВВП для 33 развивающихся стран за период с 1 квартала 2013 года по 4 квартал 2023 года. Исследование оценивает вневыборочную точность различных моделей (MIDAS-, MFBVAR-, DFM-модели, модели с регуляризацией, а также классическая парная регрессия и авторегрессия первого порядка) на последних 12 точках (3 года). Результаты демонстрируют, что MIDAS-модели, особенно модификации с экспоненциальными лагами Алмон и ограничениями на основе распределения Гомпертца, обеспечивают наивысшую точность для 70% стран благодаря гибкости агрегации месячных данных. Также было выявлено, что ключевым фактором точности является учет особенностей экономической структуры: ресурсозависимые страны достигают минимальных ошибок через сырьевые и экспортные индикаторы, тогда как диверсифицированные экономики полагаются на финансовые показатели. В условиях высокой волатильности простые методы (авторегрессия и регуляризация) превосходят сложные модели, снижая MAE до 58% за счет устойчивости к шумам. Рост горизонта прогнозирования приводит к увеличению ошибок на 30–50%. Исследование показывает сильную корреляцию между волатильностью ВВП и средней абсолютной ошибкой прогноза, что подчеркивает сложность прогнозирования в нестабильных условиях. Результаты исследования формируют основу для адаптивных систем прогнозирования, актуальных для центральных банков и аналитических агентств в условиях глобальной экономической неопределенности.

Ключевые слова: развивающиеся страны, developing countries, макроэкономические показатели, краткосрочное прогнозирование, nowcasting, macroeconomic indicators, short-term forecasting, наукастинг

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА: Разработка системы моделей для сценарного прогнозирования экономического роста и ключевых макропараметров российской экономики, в том числе с привлечением данных экспертных опросов (2025)