Макроекономічне прогнозування з використанням байєсівського підходу до векторної авторегресі

Tutberidze, D., & Japaridze, D. (2017). Macroeconomic Forecasting Using Bayesian Vector Autoregressive Approach. Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv Economics, (191), 42–49. https://doi.org/10.17721/1728-2667.2017/191-2/7

Є багато аргументів, які можуть бути висунуті для підтримки прогнозування діяльності господарюючих суб'єктів. Основним аргументом на користь прогнозування є те, що управлінські рішення у значній мірі залежать від правильної оцінки майбутніх тенденцій, оскільки ринкові умови постійно змінюються і вимагають детального аналізу майбутньої динаміки. У статті розглянуто важливість використання розумного макроеконометричного інструменту, запропонувавши ідею умовного прогнозування за допомогою системи моделювання векторної авторегресії (VAR). У межах зазначеної структури, макроекономічна модель економіки Грузії будується з кількома змінними, як прийнято вважати, формування бізнес-середовища. На основі моделі вироблено прогнози макроекономічних показників і проаналізовано три типи сценаріїв – базовий рівень і два альтернативних із них. Результати дослідження надають підтверджуючі докази того, що запропонована методика адекватної адресації дослідного феномена може широко використовуватися господарюючими суб'єктами в задоволенні своїх стратегічних та оперативних завдань планування. З огляду на цю настанову, емпірично доведено, що байєсівський підхід до векторної авторегресії дає обґрунтовані прогнози для змінних, що представляють інтерес.