Page 136 - MAKРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ (УЧЕБНИК)

модели, у аналитика есть возможность рассмотреть последствия
изменения определенных политик или внешних условий. Это не
только улучшает предсказательную силу (хотя точность может

быть немногим лучше, чем у чисто статистических моделей), но
и повышает доверие к прогнозу, ведь можно понять механизм,
почему модель предсказывает именно такие значения.
Надежность прогноза связана также с вопросом о том, на-
сколько модель зависит от конкретных периодов или выборок.
Если модель, построенная на данных периода стабильного роста
и низких процентных ставок, пытается предсказать поведение
экономики во время острого кризиса, скорее всего, прогноз будет

ненадежным. Адекватная практика – проводить оценку модели
на разных подвыборках, анализировать стабильность параме-
тров, проверять робастность результатов. Если модель устойчива
к таким проверкам, это повышает надежность прогнозирования.
Если же параметры сильно меняются при удалении нескольких
наблюдений или при изменении контрольных переменных, сто-

ит задуматься о пересмотре модели.
Качество прогнозирования сложно оценить без сравнения
с альтернативами. Поэтому во многих исследованиях приме-
няется подход «лошадиных скачек» между разными моделя-
ми: сравнивают их по точности прогноза на тестовой выборке,
по статистическим критериям (таким как среднеквадратичная
ошибка прогноза), по способности предсказать поворотные мо-
менты (рецессии, всплески инфляции) и по интерпретируемо-

сти. Модель, неоднократно демонстрирующая превосходство в
точности прогнозов над конкурентами, или по крайней мере не
уступающая им, считается более качественной. Развитие вычис-
лительной техники и доступ к большому объему данных упро-
стили процесс сравнительного анализа моделей, но и усложнили
задачу выбора: современные аналитики могут строить десят-
ки моделей и перебывать сотни спецификаций, что приводит к

проблеме «переподгонки» и необходимости корректных мето-
дов выбора модели и оценок ее предиктивных свойств.

135