Ломоносов, Д. А. Влияние шоков мировой деловой активности, предложения нефти и спекулятивных нефтяных шоков на экономику РФ [Текст] / Д. А. Ломоносов, А. В. Полбин, Н. Д. Фокин // Экономический журнал Высшей школы экономики. - 2021. - Т. 25, № 2. - С. 227-262. - полный текст статьи см. на сайте Научной электронной библиотеки . - ISSN 1813-8691
Рубрики: Экономика Управление экономикой--Российская Федерация--Россия Кл.слова (ненормированные): шоки мировой деловой активности -- мировая деловая активность -- шоки предложения -- нефть -- спекулятивные нефтяные шоки -- нефтяные шоки -- экономика РФ -- российская экономика -- байесовская векторная авторегрессия -- векторная авторегрессия -- макроэкономические показатели -- цены на нефть -- ВВП -- внутренний валовой продукт -- обменный курс -- инвестиции -- экспорт Аннотация: В работе строится байесовская векторная авторегрессия для оценки влияния шоков мировой деловой активности, шоков предложения на мировом рынке нефти, а также спекулятивных нефтяных шоков на ключевые макроэкономические показатели российской экономики. Доп.точки доступа: Полбин, А. В.; Фокин, Н. Д. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Rudakouski, Y. Comparing Forecasting Accuracy between BVAR and VAR Models for the Russian Economy [Text] / Y. Rudakouski // Экономический журнал Высшей школы экономики. - 2023. - Т. 27, № 4. - С. 506-526. - Библиогр.: c. 525-526. - полный текст статьи см. на сайте Научной электронной библиотеки https://elibrary.ru . - ISSN 1813-8691
Рубрики: Экономика Макроэкономика--Российская Федерация--Россия Кл.слова (ненормированные): BVAR-модели -- VAR-модели -- российская экономика -- экономика России -- макроэкономическое прогнозирование -- частотные модели -- байесовская векторная авторегрессия -- векторная авторегрессия -- макроэкономические показатели Аннотация: В данной статье исследуются различия в точности прогнозирования ключевых макроэкономических показателей путем сравнения частотной и байесовской векторных моделей авторегрессии. Основная цель исследования - определить наиболее эффективный тип априорных данных для минимизации ошибок прогнозирования ключевых макроэкономических показателей в контексте российской экономики. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |