?
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., 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.
Жемков М. И., / Bank of Russia. Series No. 68 / February 2021 "Bank of Russia Working Paper Series". 2021. No. 68.
В исследовании представлен метод комбинирования прогнозов для краткосрочной оценки темпов экономического роста в России. Наш подход значительно развивает существующую академическую литературу и объединяет в себе наиболее современные практики наукаста. Общее количество используемых моделей составляет порядка 500. Ключевой особенностью нашего подхода является моделирование темпов роста всех компонент ВВП по использованию как с учетом сценарных переменных, так ...
Добавлено: 11 мая 2021 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.
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.
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.
Майлз Я. Д., Белоусова В. Ю., Чичканов Н. Ю. и др., Foresight and STI Governance 2021 Vol. 15 No. 1 P. 6-18
Добавлено: 1 апреля 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.
Броницкий Г. Т., Население и экономика 2024
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 ...
Добавлено: 21 марта 2024 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.
Хабибуллин Р. А., Турдыева Н. А., Селезнев С. М. и др., / Банк России. Series wps "Bank of Russia Working Paper Series". 2020. No. 65.
Добавлено: 29 октября 2021 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.
Станкевич И. П., Прикладная эконометрика 2020 Т. 59 С. 113-127
Работа посвящена изучению точности оценок текущих темпов роста ВВП (наукастов) на основе более оперативных данных более высокой частоты. Сравнивается качество наукастов для большого количества моделей: MIDAS (модели со смешанными данными) разных модификаций, в том числе с регуляризацией и снижением размерности матрицы объясняющих переменных при помощи метода главных компонент, и MFBVAR (байесовских векторных авторегрессий смешанной частоты) ...
Добавлено: 16 ноября 2020 г.
Добавлено: 10 октября 2021 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.
Кулиева Н. С., , in : Collection of Essays “The East-West Journey of Young Scientists”. Сompiler of Сollection of Essays Y. Alekseeva — Мoscow: Advanced Solutions, 2022 — 194 p. : [б.и.], 2022. P. 13-21.
Добавлено: 26 октября 2022 г.
Жемков М. И., International Economics 2021 Vol. 168 P. 10-24
Добавлено: 1 ноября 2021 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.
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.
Doz C., Петроневич А. В., / . Series " ". 2014.
Добавлено: 20 октября 2014 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.