This paper examines an application of the VAR-LASSO model to Russia's key macroeconomic indicators: GDP, household consumption, fixed asset investment, exports, imports, and the rouble real exchange rate, along with oil prices (as an exogenous variable). The slowdown in the Russian economy following the 2008-2009 crisis is modelled as a structural break in the unconditional mean of growth rates of the time series under examination. The model is estimated with the assumption of a common growth rate for GDP, consumption, investment, exports and imports (any discrepancies in actual growth rates are due to changing oil prices and other shocks), which provides a solid foundation for balanced medium-term forecasts using an econometric specification that factors in this constraint. The model exhibits fairly good predictive power when pseudo real-time forecasts are benchmarked against the forecast by the Ministry of Economic Development and the forecast given by the BVAR model in Pestova and Mamonov (2016b), as well as against the best (based on the BIC criterion) VAR(1) model and the classical ARIMA model. The estimated model is used to study functions for impulse responses to oil price shocks and to build scenario-driven forecasts for 2019-2024.
In this paper, we apply a set of machine learning and econometrics models, namely: Elastic Net, Random Forest, XGBoost, and SSVS to nowcasting (estimate for the current period) the dollar volumes of Russian exports and imports by a commodity group. We use lags in the volumes of export and import commodity groups, and exchange prices for some goods and other variables, due to which the curse of dimensionality becomes quite acute. The models we use have proven themselves well in forecasting in the presence of the curse of dimensionality, when the number of model parameters exceeds the number of observations. The best-performing model appears to be the weighted machine learning model, which outperforms the ARIMA benchmark model in nowcasting the volume of both exports and imports. According to the Diebold– Mariano test, in the case of the largest commodity groups our model often manages to obtain significantly more accurate nowcasts relative to the ARIMA model. The resulting estimates turn out to be quite close to the Bank of Russia’s historical forecasts built under comparable conditions.
Моделирование динамики импорта РФ с помощью модели коррекции ошибок В работе оценивается модель коррекции ошибок для агрегированного импорта РФ. На первом шаге с помощью DOLS оценивается долгосрочная функция спроса на импорт, зависящая от показателя агрегированных расходов и относительных цен, на втором шаге оцениваются параметры краткосрочной динамики с помощью OLS и GMM. В качестве переменной агрегированных расходов рассматривается шесть альтернативных показателей. Наилучшей детерминантой динамики импорта с точки зрения минимизации ошибки предсказания и наукастинга вне выборки оказывается ВВП за вычетом госрасходов. Ключевые слова: спрос на импорт; наукастинг; GMM; коинтеграция; модель коррекции ошибок; реальный обменный курс.
В работе предложена модель векторной авторегрессии (VAR) с дополнительной задачей регуляризации по типу задачи фильтра Ходрика-Прескотта для моделирования единого, т.е. сбалансированного долгосрочного темпа роста структурной компоненты основных макроэкономических показателей российской экономики. В
модели участвуют: реальный ВВП без государственных расходов, реальное потребление домашних хозяйств, реальные инвестиции в основной капитал, реальный экспорт, реальный импорт и реальный эффективный обменный курс рубля.
Также в модель экзогенно включены цены на нефть. Предполагается, что ВВП без
госрасходов и его составляющие имеют единый потенциальный темп роста, а отличия в фактически достигнутом увеличении макроэкономических показателей
объясняются разными долгосрочными мультипликаторами по ценам на нефть, а
также случайными шоками. На основе предложенной модели мы рассчитываем
вклады цен на нефть и структурной компоненты в динамику ВВП без госрасходов
и его составляющих.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.