Page 132 - MAKРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ (УЧЕБНИК)

определенным критериям эффективности: насколько предска-
занные значения близки к реализовавшимся? Насколько про-
гностические ошибки случайны и не демонстрируют системати-

ческих смещений? Можно ли улучшить качество прогноза, моди-
фицировав модель или дополнив набор переменных? Качество
прогнозирования часто оценивается количественно с помощью
различных статистических показателей: среднеквадратичной
ошибки прогноза (MSE), сред Absolute Deviation (MAD), средне-
го абсолютного процентного отклонения (MAPE), коэффициента
детерминации для прогнозов, тестов на равенство средних оши-
бок прогнозирования у разных моделей, и других .
71
Когда речь идет о макроэкономическом анализе, адекват-
ность, надежность и качество прогнозирования сталкиваются со
специфическими проблемами. Макроэкономические процессы
сложны, они формируются под влиянием множества факторов:
совокупного спроса и предложения, технологических новшеств,
изменений в предпочитаемой политике государства, глобаль-

ных цен на сырье, потоков капитала, демографических сдвигов,
финансовых кризисов, психологических настроений потребите-
лей и инвесторов.
Ни одна модель не может полностью охватить всю эту слож-
ность. Поэтому макроэкономисты выбирают упрощенные моде-
ли, концентрируясь на ключевых переменных, теориях и взаи-
мосвязях. Однако упрощение реальности порождает риск сни-
жения адекватности. Чтобы повысить ее, исследователи стре-

мятся включать в модели теоретически обоснованные связи,
проверять устойчивость результатов к альтернативным специ-
фикациям, использовать независимую информацию, проводить
оценку и диагностику модели с помощью исторических данных,
тестировать различные гипотезы.
Для оценки надежности макроэкономических прогнозов эко-
номисты часто применяют тестирование на исторических пери-

одах, оставляя часть данных для проверки точности прогнозов

71 Stock, J. H., & Watson, M. W. (2020). “Introduction to Econometrics”. 4 th Edition. Pearson.

131