Сравнительный анализ прогнозных моделей российского ВВП в условиях наличия структурных сдвигов

Fokin, Nikita and Haritonova, Marina (2020): Сравнительный анализ прогнозных моделей российского ВВП в условиях наличия структурных сдвигов.

Abstract

In this paper we compare two types of models for forecasting Russia’s GDP under the structural breaks. We consider models that allow breaks in a deterministic trend, in which the dates of structural breaks set exogenously, and more flexible class of models – with a stochastic trend. We show that models with a stochastic trend demonstrate the best result in GDP growth rates forecasting for a year ahead. For shorter horizons, the best forecasting model is the error correction model with a break in the deterministic trend in the GDP level.

• Item Type: MPRA Paper
• English Title: Comparative analysis of the forecasting models for Russia’s GDP under the structural breaks
• Language: Russian
• Keywords: forecasting; real GDP; structural breaks; long-term growth rate; oil prices; Russian economy
• Subjects: C - Mathematical and Quantitative Methods > C3 - Multiple or Simultaneous Equation Models ; Multiple Variables > C32 - Time-Series Models ; Dynamic Quantile Regressions ; Dynamic Treatment Effect Models ; Diffusion Processes ; State Space Models; C - Mathematical and Quantitative Methods > C5 - Econometric Modeling > C53 - Forecasting and Prediction Methods ; Simulation Methods

References

1. Идрисов Г., Казакова М., Полбин А. (2014). Теоретическая интерпретация влияния нефтяных цен на экономический рост в современной России. Экономическая политика, 5, 150–171. 2. Кудрин А., Гурвич Е. (2014). Новая модель роста для российской экономики. Вопросы экономики, 12, 4-36. DOI: 10.32609/0042-8736-2014-12-4-36 3. Орлова Н. В., Егиев С. К. (2015). Структурные факторы замедления роста российской экономики. Вопросы экономики, 12, 69–84. DOI: 10.32609/0042-8736-2015-12-69-84 4. Орлова Н. В., Лаврова Н. А. (2019). Потенциальный рост как отражение перспектив российской экономики. Вопросы экономики, 4, 5–20. DOI: 10.32609/0042-8736-2019-4-5-20 5. Полбин А. В., Скроботов А. А. (2016). Тестирование наличия изломов в тренде структурной компоненты ВВП Российской Федерации. Экономический журнал Высшей школы экономики, 20(4), 588-623. 6. Полбин А. В. (2020). Оценка траектории темпов трендового роста ВВП России в ARX-модели с ценами на нефть. Экономическая политика, 15 (1). DOI: 10.18288/1994-5124-2020-1-40-63 7. Полбин А. В., Фокин Н. Д. (2020). Эконометрическое моделирование сбалансированной структурной компоненты основных российских макроэкономических показателей. Математическое моделирование, 32(7). 98–112. DOI: 10.20948/mm-2020-07-06 8. Синельников-Мурылев С., Дробышевский С., Казакова М. (2014). Декомпозиция темпов роста ВВП России в 1999–2014 годах. Экономическая политика, 5, 7–37. 9. Alquist, R., Kilian, L., & Vigfusson, R. J. (2013). Forecasting the price of oil. Handbook of economic forecasting, 2, 427–507. Elsevier. DOI:10.1016/B978-0-444-53683-9.00008-6 10. Benes J., Clinton K., Garcia-Saltos R., Johnson M., Laxton D., Manchev P., Matheson T. (2010). Estimating potential output with a multivariate filter. IMF Working Paper, 37 p. DOI: 10.5089/9781455210923.001 11. Clark P.K. (1987). The cyclical component of US economic activity. The Quarterly Journal of Economics, 102 (4), 797–814. DOI: 10.2307/1884282 12. Esfahani H. S., Mohaddes K., Pesaran M. H. (2014). An empirical growth model for major oil exporters. Journal of Applied Econometrics, 29 (1), 1–21. DOI:10.1002/jae.2294 19 13. Fokin N., Polbin A. (2019). A Bivariate Forecasting Model For Russian GDP Under Structural Changes In Monetary Policy and Long-Term Growth. MPRA Paper, No. 95794, 31 p. 14. Kalman R. E. (1960). A new approach to linear filtering and prediction problems. DOI: 10.1115/1.3662552 15. Kuboniwa M. (2014). A comparative analysis of the impact of oil prices on oil-rich emerging economies in the Pacific Rim. Journal of Comparative Economics, 42 (2), 328–339. DOI:10.1016/j.jce.2014.03.007. 16. Polbin A. (2020). Multivariate unobserved component model for an oil-exporting economy: the case of Russia. Applied Economics Letters, 1–5. DOI: 10.1080/13504851.2020.1770678 17. Rautava J. (2004). The role of oil prices and the real exchange rate in Russia's economy—a cointegration approach. Journal of comparative economics, 32 (2), 315–327. DOI:10.1016/j.jce.2004.02.006. 18. Schwarz G. et al. (1978). Estimating the dimension of a model. The annals of statistics, 6(2), 461–464. DOI:10.1214/aos/1176344136 19. Skrobotov A. (2020). Survey on structural breaks and unit root tests. Applied Econometrics, 58, 96–141. DOI: 10.22394/1993‑7601‑2020‑58‑96-141