Page 135 - MAKРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ (УЧЕБНИК)

гноза. Анализ остатков и ошибок позволяет понять, не было ли
систематического смещения (например, модель всегда переоце-
нивает ВВП или недооценивает инфляцию), не связаны ли ошиб-

ки с конкретными фазами делового цикла (в периоды рецессии
модель работает хуже), не проявляют ли ошибки зависимости от
каких-то факторов или происходят ли скачкообразные ошибки
после крупных внешних шоков. Этот анализ помогает улучшать
модели, модифицировать спецификацию, включать дополни-
тельные переменные, менять метод оценки параметров, таким
образом повышая качество будущих прогнозов.
Одним из критериев, отражающих адекватность модели к

прогнозированию, является ее способность учитывать нестаци-
онарность и коинтеграционные отношения между переменны-
ми. Если данные имеют тренды, сезонность, единичные корни,
но модель их игнорирует, качественного прогноза достичь труд-
но. Современные методы анализа временных рядов, такие как
использование моделей коррекции ошибок (ECM), векторных

авторегрессионных моделей (VAR), динамических стохастиче-
ских моделей общего равновесия (DSGE), или методов машинно-
го обучения, дают возможность более глубоко проанализировать
структуру данных, выявить долгосрочные равновесные связи и
краткосрочные отклонения, что позитивно сказывается на каче-
стве и надежности прогнозов .
74
Адекватность модели можно повысить, если она основана на
теоретических принципах, а не на чисто статистической подгон-

ке данных. Структурные модели, встроенные в экономическую
теорию, позволяют интерпретировать параметры с точки зре-
ния фундаментальных факторов: предпочтений потребителей,
технологий производства, бюджетных ограничений государства,
правил монетарной политики, международных цен на сырье. Та-
кие модели поддаются экономической интерпретации, что по-
вышает их адекватность. Если прогноз основан на структурной

74 Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2016). “Basic Econometrics”. 5 th Edition. McGraw-Hill Educa-
tion.

134