?
Data of Sectoral Financial Flows as a High-Frequency Indicator of Economic Activity
Russian Journal of Money and Finance. 2021. No. 80(2). P. 28–49.
Turdyeva N., Цветкова А. Н., Мовсесян Л. С., Porshakov A., Chernyadyev D.
Смирнов С. В., Вопросы экономики 2025 № 10 С. 131–154
Систематизированы методы машинного обучения (ММО), наиболее релевантные для макроэкономики, суммированы результаты их применения для прогнозирования и наукастинга ключевых макроэкономических показателей. Показано, что, несмотря на методологический прогресс и публикации последних лет, точность на традиционных статистических данных не растет: ММО нередко превосходят наивные и стандартные бенчмарки, однако прирост точности не всегда статистически значим и заметен для практиков ...
Добавлено: 12 октября 2025 г.
Макеева Н. М., Экономика и математические методы 2026 Т. 62 № 2 С. 58–72
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 ...
Добавлено: 19 апреля 2025 г.
Макеева Н. М., Прикладная эконометрика 2025 Т. 79 С. 27–49
В работе представлены результаты анализа точности моделей наукастинга для ВВП России и его компонентов по использованию за период с 1 квартала 2014 года по 3 квартал 2023 года. Новизна исследования заключается в сопоставлении точности целого спектра моделей (MIDAS-, MFBVAR-, DFM-модели, модели с регуляризацией, а также классическая авторегрессия первого порядка), оцененных на первой и финальной версии ...
Добавлено: 19 апреля 2025 г.
Броницкий Г. Т., Population and Economics 2024 Vol. 8 No. 2 P. 133–154
Анализ миграционных потоков имеет большое значение для понимания и прогнозирования социально-экономических тенденций в различных странах. В работе описан алгоритм, позволяющий получать оценки миграции с минимальной временной задержкой (наукастинг), для этого используются данные о поисковых запросах Google Trends Index (GTI). Прогнозная сила моделей сравнивается для различных временных периодов, один из которых включает ограничения, связанные с пандемией Covid-19, во ...
Добавлено: 21 марта 2024 г.
Изучается возможность наукастинга (оценки текущего состояния) основных макроэкономических показателей России c использованием данных новостного фона: тематика и тональность (sentiment analysis) текстов новостей крупнейших российских Telegram-каналов с помощью нейронной сети BERT вместе со стандартным для задач наукастинга набором макроэкономических показателей. Рассматриваются MIDAS-модели, динамические факторные модели и векторные авторегрессии смешанной частоты. Точность моделей оценивается кросс-валидацией на периодах ...
Добавлено: 2 февраля 2024 г.
В настоящем исследовании разработана методика наукастинга индекса деловых ожиданий, протестированная на данных по российской экономике в целом и ее субъектам. Методика отличается от существующих подходов тем, что предлагает подход к определению набора поисковых образов для наукастинга на основе байесовского усреднения и решает вопрос агрегирования временных рядов по отдельным запросам. Построенные индексы смогли продемонстрировать достаточно высокую ...
Добавлено: 8 декабря 2023 г.
Станкевич И. П., Прикладная эконометрика 2023 № 2(70) С. 122–143
В работе рассматривается вопрос наукастинга ВВП России по использованию и его компонентов при помощи MIDAS-моделей с марковским переключением. Рассматриваются разные способы получения наукастов на основе полученных результатов: взвешенные по вероятностям нахождения в том или ином режиме в следующий период времени, по наиболее вероятному режиму, в условиях правильного предсказания режима. Полученная модель сравнивается со стандартными эконометрическими моделями наукастинга. Показано, ...
Добавлено: 26 июня 2023 г.
Броницкий Г. Т., Вакуленко Е. С., Прикладная эконометрика 2024 № 73 С. 78–101
В работе предложена методика прогнозирования миграционной статистики с использованием данных поисковых запросов Google Trends Index (GTI). Существующая методология усовершенствована в двух направлениях: во-первых, предложен подход агрегирования ключевых поисковых запросов на основе различных статистических критериев; во-вторых, показана важность включения в модель миграции временно́й лаговой структуры поисковых запросов в зависимости от целей миграции и связанных с ними GTI. ...
Добавлено: 26 апреля 2023 г.
Макеева Н. М., Станкевич И. П., Экономический журнал Высшей школы экономики 2022 Т. 26 № 4 С. 598–622
В статье рассматривается вопрос оперативной оценки (наукастинга) текущих темпов роста ВВП России и его компонентов по использованию на квартальных данных. Проводится сравнение качества работы следующих моделей: ограниченные и неограниченные MIDAS-модели (модели со смешанными данными), MIDAS-модель с L1-регуляризацией и MFBVAR-модель (байесовская векторная авторегрессия смешанной частоты). Результаты сравниваются с классической авторегрессией для обоснования необходимости использования моделей наукастинга ...
Добавлено: 9 декабря 2022 г.
Броницкий Г. Т., Вакуленко Е. С., Демографическое обозрение 2022 Т. 9 № 3 С. 75–92
Международная миграционная статистика публикуется с большой задержкой, которая может достигать нескольких лет. Эта проблема не позволяет исследователям осуществлять своевременный анализ миграционных потоков. В статье рассматривается метод прогнозирования международной миграции на основе поисковых запросов в сети Интернет на примере потоков из России в Германию в период 2011-2020 гг. Для анализа применяли показатели Росстата, статистического офиса Германии ...
Добавлено: 13 октября 2022 г.
Коленникова Н. Д., Слободенюк Е. Д., Социологические исследования 2022 № 12 С. 55–63
Статья посвящена анализу влияния коронакризиса на различные слои населения, с целью выявления универсальных и локальных последствий, а также источников резистентности к новым вызовам. Анализ проводится преимущественно на данных исследования ИС ФНИСЦ РАН, проведенного весной 2021 г.
Исследование показало, что финансовые риски в российских условиях для представителей всех социальных групп универсальны. Для неблагополучных слоев населения по всем ...
Добавлено: 25 сентября 2022 г.
Жемков М. И., Деньги и кредит 2022 № 2 С. 79–104
В исследовании представлены подходы к оценке ежемесячного индикатора ВВП на основе методов темпорального дезагрегирования. Данный подход опирается на эконометрический инструментарий и помогает сбалансированно оценить текущее состояние экономической активности на основе большого массива статистической информации. Работа, в которой одновременно представлены как описание наиболее современных методов дезагрегирования, так и их практическое применение на российских данных, вносит существенный ...
Добавлено: 9 июля 2022 г.
Динамика инфляции выступает ключевым фактором макроэкономической и социальной устойчивости, непосредственно влияя на все структурные пропорции в экономике и на благосостояние населения. Это особенно заметно в периоды острых шоков и кризисов. В статье предпринята попытка осмыслить инфляционные последствия кризиса неэкономической природы, связанного с пандемией коронавируса. Глобальный характер этого кризиса, а также его влияние на все секторы ...
Добавлено: 26 мая 2022 г.
Жемков М. И., International Economics 2021 Vol. 168 P. 10–24
Добавлено: 1 ноября 2021 г.
Хабибуллин Р. А., Турдыева Н. А., Селезнев С. М. и др., / Series wps "Bank of Russia Working Paper Series". 2020. No. 65.
Добавлено: 29 октября 2021 г.
Turdyeva N., Цветкова А. Н., Movsesyan L. и др., Russian Journal of Money and Finance 2021 Vol. 80 No. 2 P. 28–49
В периоды кризисов события развиваются стремительно, и стандартная макроэкономическая статистика, публикуемая с запаздыванием, не вполне успевает за меняющейся ситуацией. В такие периоды возрастает необходимость в использовании высокочастотных индикаторов, позволяющих проводить мониторинг экономической активности практически в режиме реального времени. Во многих странах мира в этих целях используются данные финансовых транзакций. В настоящей работе мы представляем методологию ...
Добавлено: 12 октября 2021 г.
Кашин Д. В., В кн.: Приоритетные направления инновационной деятельности в промышленности.: Каз.: ООО «Конверт», 2021. С. 209–214.
В статье проводится обзор социально-экономических последствий от распространения пандемии коронавируса COVID-19 в разных странах мира. С помощью контент-анализа открытых источников выявлено, что как в развитых странах со стабильной экономикой, так и в развивающихся, коронакризис увеличил социальные диспропорции у населения и усугубил экономическое неравенство. ...
Добавлено: 12 октября 2021 г.