VAR-LASSO модель для российской экономики на большом массиве данных (VAR-LASSO Model for the Russian Economy on a Large Data Set)

26 Pages Posted: 30 Apr 2019

See all articles by Fokin Nikita

Fokin Nikita

Russian Academy of National Economy and Public Administration under the President of the Russian Federation (RANEPA) - Institute of Physics and Power Engineering (IPPE)

Multiple version iconThere are 2 versions of this paper

Date Written: March 27, 2019

Abstract

Russian Abstract: В работе строится большая векторная авторегрессия с 𝐿1 регуляризацией на месячных данных российских макроэкономических показателей с учетом зависимости отечественной экономики от цен на нефть. Цель данной работы – продемонстрировать возможность и преимущества использования описанного подхода для прогнозирования российских макропараметров с помощью большого набора регрессоров, что, с теоретической точки зрения, должно улучшить прогнозы относительно моделей меньшей размерности. Использовались данные по индексам промышленного производства, ценам производителей, инвестициям, экспорту, импорту, процентным ставкам, показателям консолидированного и федерального бюджетов и др. Итоговая база данных состоит из 45 переменных протяженностью в полных 15 лет, на периоде 2002М01-2016М12 – 180 точек, из которых 44 регрессора являются эндогенными, а также один экзогенный – реальная цена на нефть. Использованный в данной работе подход 𝐿1 регуляризации позволяет оценить модель на таком большом объеме данных даже в том случае, если наблюдений меньше чем число оцениваемых параметров. На основе оцененной модели в работе были построены псевдовневыборочные прогнозы индексов промышленного производства, и качество полученных прогнозов сопоставлено с качеством прогнозов по классической модели ARIMA. Результаты оцененной модели свидетельствуют в пользу превосходства оцененной модели над всеми рассмотренными бенчмарками.

English Abstract: This paper contains the construction of the large vector autoregression with 𝐿1 regularization on monthly data of Russian macroeconomic indicators taking into account the high dependence of the domestic economy on oil prices. The point of this work is to demonstrate the possibility and advantages of using the described approach to forecast Russian macroparameters using a large set of regressors, which from the theoretical point of view should improve the forecasts in comparison with models with a smaller dimension. Data on indices of industrial production, producer prices, investments, exports, imports, interest rates, indicators of consolidated and federal budgets, etc. were used. The final database consists of 45 variables with a total length of 15 years, for the period 2002M01-2016M12 - 180 points, from 44 regressors are endogenous, as well as one exogenous - the real oil price. The 𝐿1 regularization approach used in this paper allows us to estimate the model on such a large amount of data even if the observations are less than the number of estimated parameters. Based on the estimated model, we evaluate pseudo out of sample forecasts of indices of industrial production and the quality of the obtained forecasts was compared with the quality of the forecasts for the classical ARIMA model. The results of the evaluated model testify to the superiority of the evaluated model over all the benchmarks considered.

Note: Downloadable document is in Russian.

Keywords: индексы промышленного производства, ARIMA модель, VAR модель, VAR-LASSO модель, прогнозирование, импульсные отклики, долгосрочные мультипликаторы, цены на нефть; indices of industrial production, ARIMA model, VAR model, VAR-LASSO model, forecasting, impulse responses, long-run multipliers, oil price

Suggested Citation

Nikita Denisovich, Fokin, VAR-LASSO модель для российской экономики на большом массиве данных (VAR-LASSO Model for the Russian Economy on a Large Data Set) (March 27, 2019). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3362245 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3362245

Fokin Nikita Denisovich (Contact Author)

Russian Academy of National Economy and Public Administration under the President of the Russian Federation (RANEPA) - Institute of Physics and Power Engineering (IPPE) ( email )

Moscow
Russia

Do you have negative results from your research you’d like to share?

Paper statistics

Downloads
33
Abstract Views
407
PlumX Metrics