Page 113 - MAKРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ (УЧЕБНИК)

яние инфляции. Если имеются данные о зарплатах в номиналь-
ном выражении, их можно превратить в реальные зарплаты,
разделив на индекс потребительских цен. Если есть показатели

экспорта и импорта, можно вычислить сальдо торгового баланса
или соотношение экспорта к ВВП. Таким образом, из базового
набора данных формируется целая система производных инди-
каторов, которые могут быть теоретически более значимы или
проще интерпретируемы в контексте модели .
60
Еще один аспект – согласованность временных горизонтов.
Макроэкономические анализы могут проводиться на годовых
данных, если речь идет о долгосрочных трендах, о международ-

ных сопоставлениях, где высокая частота данных недоступна. Но
если задача – прогнозировать краткосрочную динамику инфля-
ции или процентных ставок, предпочтительны квартальные или
ежемесячные данные. Для финансовых моделей подчас нужны
ежедневные или внутридневные данные. Важно, что все пере-
менные, входящие в определенную эконометрическую модель,

должны быть доступны за один и тот же период и с одинаковой
периодичностью наблюдений. Если часть переменных имеет бо-
лее редкую периодичность, исследователь может быть вынуж-
ден отказаться от более подробных данных или использовать
методы согласования (например, дисагрегация годовых данных
до квартальных с помощью вспомогательных индикаторов).
Система элементов, построенная на основе статистических
данных, также включает проверку переменных на стационар-

ность, особенно если речь идет о временных рядах. Многие ма-
кроэкономические показатели имеют единичные корни, неста-
ционарные в уровнях, что означает, что их дисперсия растет со
временем и среднее значение может изменяться непредсказуе-
мо. В эконометрике временных рядов стационарность – важное
свойство, облегчающее построение прогнозов и оценку уравне-
ний. Если же ряд нестационарен, применяют разностные преоб-

60 Mankiw, N. G. (2019). “The Savers-Spenders Theory of Fiscal Policy”. American Economic
Review.

112