Page 142 - MAKРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ (УЧЕБНИК)

адекватном прогнозе говорить нельзя.
На этапе формирования системы данных исследователь стал-
кивается с множеством проблем: гетерогенность источников,

различные методики подсчета показателей, пересмотры стати-
стики, пропуски наблюдений, наличие структурных разрывов в
рядах, нерепрезентативность выборок. Чтобы повысить надеж-
ность оценок, необходимо тщательно стандартизировать, очи-
стить и систематизировать данные, проверить стационарность,
рассмотреть логи, разности, фильтрацию трендов, устранить
проблемы мультиколлинеарности, гетероскедастичности и авто-
корреляции ошибок . Лишь после таких процедур эконометри-
77
ческая оценка параметров будет обеспечивать состоятельные и
несмещенные оценки, а прогнозы станут устойчивее.
Надежность прогнозов также тесно связана с методами оцен-
ки параметров. Метод наименьших квадратов, лежащий в основе
линейных регрессий, дает простое и понятное решение, но чув-
ствителен к нарушениям классических предположений. Когда

они не выполняются, исследователь применяет робастные стан-
дартные ошибки, метод двухшаговых наименьших квадратов,
инструментальные переменные, обобщенный метод моментов,
байесовские методы, регуляризацию или иные подходы. Цель
– сохранить надежность оценок даже в сложных условиях, по-
высить устойчивость к аномальным наблюдениям, структурным
сдвигам, нетипичному поведению переменных. Регуляризации
(гребневая регрессия, лассо), использование нескольких альтер-

нативных спецификаций, сравнение результатов на подвыбор-
ках – все это повышает надежность выводов.
В итоге, надежность – это не просто статистическое свойство
оценок, но и способность модели выдавать прогнозы, которые не
рассыпаются при малейшем изменении исходных предпосылок.
Надежный прогноз учитывает возможные сценарии, предостав-
ляет интервалы предсказания, анализирует риски. Он не претен-

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

141