Page 133 - MAKРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ (УЧЕБНИК)

(out-of-sample forecasting). Если модель хорошо предсказывает
данные, не используемые при оценивании параметров, это по-
вышает доверие к ее надежности. Также исследователи сравни-

вают прогнозы, полученные разными методами и моделями,
чтобы увидеть, склонны ли они к систематическому смещению.
Иногда конструируется «модель–конкурент», которая должна
служить эталоном, – например, наивный прогноз, предполага-
ющий, что будущее будет идентично прошлому. Если модель не
превосходит наивный прогноз по точности, ее прогнозы вряд ли
можно считать высококачественными.
Качество прогнозирования также связано с вопросом о том,

для каких целей строится прогноз. Если прогноз делается для
центрального банка, чтобы решить, повышать или понижать
процентную ставку, особенно важна точность прогноза инфля-
ции и темпов роста ВВП. Если прогноз нужен инвестору, важно
оценить вероятный диапазон колебаний ключевых финансовых
индикаторов, понять риски и волатильность рынков. Если про-

гноз нужен для долгосрочной экономической стратегии, может
оказаться важнее предсказать не столько точные числа, сколько
общие тенденции и направления, чувствительность экономики
к тем или иным внешним шокам. В разных ситуациях критерии
качества могут отличаться. Это означает, что качество прогно-
зирования нельзя оценивать изолированно; оно контекстно за-
висимо.
Структурные изменения и неожиданности делают прогнози-

рование экономических процессов особенно сложным. Модель,
построенная на исторических данных, может хорошо описывать
прошлое, но при наступлении новых условий – скажем, техноло-
гической революции, кардинальной смены торговой политики
или пандемии – устойчивые ранее закономерности рушатся. В
таких случаях модельное прогнозирование теряет адекватность,
и качество предсказаний снижается. В таких ситуациях эконо-

мисты используют сценарный анализ. Вместо одного прогноза
формируют несколько сценариев с разными предположениями

132