Повышение точности прогнозирования интегральных показателей на основе объединения прогнозов

Предмет. В условиях необходимости предсказания будущего экономического развития государства необходимо построение показателей, которые смогли бы стать индикаторами развития экономики. Такими индикаторами являются интегральные индексы, которые могут описывать общее состояние экономики государства и  могут предупредить о  поворотных моментах в  развитии в  будущем. В  работе рассматриваются методы построения интегральных индексов и их сравнение с темпами промышленного производства, проводится анализ повышения точности прогнозирования интегральных показателей посредством использования методов объединения прогнозов. Объединение прогнозов зарекомендовало себя на практике как адекватный метод повышения точности прогнозирования в условиях неопределенности выбора между индивидуальными прогнозами.
Цель. Целью работы являлось построение трех интегральных индексов, описывающих общее состояние экономики России: лидирующего, совпадающего, запаздывающего, их статистический анализ, а также расчет прогнозных значений рассматриваемых индексов и оценка влияния на точность прогнозирования объединения прогнозов.
Методология. В  исследовании используются статистические методы построения интегральных индексов, а также статистические методы прогнозирования, методика построения объединенных прогнозов.
Результаты. Результатами работы стали интегральные индексы для экономики России во временной промежуток с 1999 по 2016 г. и их статистическое сравнение с темпами промышленного производства. Это позволило сделать прогноз развития экономики России на ближайший год и сравнить результаты прогнозирования с фактическими данными за первые четыре месяца 2017 г. Были построены несколько моделей прогнозирования и произведено их объединение в общий прогноз. Объединение прогнозов позволило улучшить точность прогнозирования.
Выводы. По результатам работы можно сделать вывод, что объединение прогнозов существенно повышает точность прогнозирования интегральных показателей и позволяет использовать методику объединения прогнозов для предсказания «поворотных точек» в экономическом развитии.

1. Френкель А.А., Сергиенко Я.В., Волкова Н.Н., Матвеева О.Н. Как определить тенденции развития российской экономики? // Вестник финансового университета. 2016. № 5. С. 93–103.

2. Смирнов С. Система опережающих индикаторов для России // Вопросы экономики. 2001. № 3. С. 23–42.

3. Gupta S., Wilton P.C. Combination of forecasts: an extension. Management Science, 1987, vol. 33, no. 3, pp. 356–372. doi: 10.1287/mnsc.33.3.356.

4. Capistrány C., Timmermannz A. Forecast Combination with Entry and Exit of Experts. Journal of Business & Economic Statistics, 2009, vol. 27, no. 4, pp. 428–440.

5. Френкель А.А., Волкова Н.Н., Лобзова А.Ф., Романюк Э.И., Сурков А.А. Объединение прогнозов как фактор повышения качества прогнозирования // Экономика и предпринимательство. 2016. № 11. С. 1118–1126.

6. Wallis K.F. Combining Forecasts — Forty Years Later. Applied Financial Economics, 2011, vol. 21, pp. 33–41. doi: 10.1080/09603107.2011.523179.

7. Mancuso A.C.B., Werner L. Review of combining forecasts approaches. Independent journal of management & production, 2013, vol. 4, no. 1, pp. 248–277. doi: 10.14807/ijmp.v4i1.59.

8. Clemen R.T. Linear constraints and the efficiency of combined forecasts. Journal of Forecasting, 1986, vol. 5, pp. 31–38. doi: 10.1002/for.3980050104.

9. Bates J.M., Granger C.W.J. The combination of forecasts. Operational Research Quarterly, 1969, vol. 20, pp. 451–468.

10. Newbold P., Granger C.W.J. Experience with forecasting univariate time series and the combination of forecasts. J.R. Statist. Soc, 1974, vol. 137, pp. 131–164.

11. Granger C.W.J. and Ramanathan R. Improved methods of combining forecasts. Journal of Forecasting, 1984, vol. 3, pp. 197–204.

12. Френкель А.А. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. 2-е изд., доп. и перераб. М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2007. 221 с.