Page 192 - MAKРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ (УЧЕБНИК)

очистку от выбросов, сезонную корректировку, оценку стацио-
нарности, проверить наличие пропусков, возможных сдвигов в
временных рядах, изменений в методологиях подсчёта индика-

торов. Кроме того, важен вопрос о периодичности данных (ме-
сячные, квартальные, годовые), а также о временном охвате. Для
качественного макроэкономического моделирования требуется
достаточный объём исторических данных, позволяющих оце-
нить параметры, выявить статистические зависимости и про-
верить устойчивость результатов. На этом этапе также возмож-
но использование различных методов эконометрики: тестов на
единичный корень, коинтеграцию, проверку стохастических и

детерминистических трендов. Аналитик стремится понять ста-
тистические свойства переменных, оценить их распределения,
волатильность, наличие циклических колебаний, трендов и
структурных разрывов. Всё это позволит повысить надежность
модели и адекватность её предположений о динамике ключевых
объектов.

Четвёртым аспектом является выбор типа модели и матема-
тического инструментария. Существует широкий спектр макро-
экономических моделей: от простых уравновешивающих стати-
ческих моделей до сложных динамических стохастических мо-
делей общего равновесия (DSGE), от моделей временных рядов
(VAR, SVAR) до агрегированных уравнений и структурных моде-
лей со множеством эндогенных и экзогенных переменных . Вы-
93
бор модели определяется целью исследования, доступными дан-

ными, теоретической основой и масштабом задач. Если исследо-
ватель стремится к прогнозированию краткосрочной динамики
ключевых индикаторов без подробной теоретической интер-
претации, могут использоваться эмпирические модели времен-
ных рядов, такие как VAR, способные улавливать статистические
зависимости между переменными. Если же цель – проверка те-
оретических гипотез о поведении экономики, оценка струк-

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

191