Более чувствительное моделирование для улучшения экономического прогнозирования

Мировой финансовый кризис (МФК), начавшийся в 2008 году, заставил переосмыслить подходы к экономическому прогнозированию. Проект Post-GFC Monetary Policy, финансируемый ЕС, предложил новую методологию, использующую локальные данные для более быстрой реакции на макроэкономические изменения. Исследователи разработали статистический пакет tvReg на языке R, применяющий алгоритмы с переменными во времени коэффициентами.

Традиционные экономические модели, основанные на линейной регрессии с постоянными коэффициентами, часто не отражают изменяющиеся во времени эффекты. Как отмечает научный сотрудник Марии Кюри д-р Исабель Касас, в реальном мире взаимосвязи переменных меняются под влиянием экономической конъюнктуры или неожиданных шоков. Предложенная методология непараметрической регрессии позволяет автоматически выявлять эти изменения.

Применение метода к финансовым данным (промпроизводство, процентные ставки, инфляция) не дало значительных преимуществ перед традиционным моделированием. Однако в сфере здравоохранения анализ показал, что в странах ЕС, в отличие от ОЭСР в целом, расходы на здравоохранение перестали быть «предметом роскоши». Это указывает на успешную конвергенцию политик в ЕС после 2008 года. Дальнейшие исследования планируется направить на прогнозирование в таких областях, как производство возобновляемой энергии на основе океанографических данных.