Faktoru modeļu priekšrocības ekonomiskās aktivitātes īstermiņa prognozēšanā
Автор
Bessonovs, Andrejs
Co-author
Latvijas Universitāte. Ekonomikas un vadības fakultāte
Advisor
Hazans, Mihails
Дата
2014Metadata
Показать полную информациюАннотации
Pēdējā desmitgadē Latvijas tautsaimniecības attīstība bijusi īpaši svārstīga, kas sarežģīja ekonomiskās politikas lēmumu pieņemšanu ekonomiskās situācijas stabilizēšanai. Lai atvieglotu lēmumu pieņemšanu, ekonomisko aktivitāti īstermiņā var prognozēt ar ekonometriskiem modeļiem. Promocijas darba mērķis ir novērtēt faktoru modeļu priekšrocības ekonomiskās aktivitātes prognozēšanas kontekstā un noteikt Latvijas gadījumā nepieciešamo instrumentu un metožu klāstu īstermiņa prognozēšanai.
Promocijas darbā tiek sniegtas atbildes uz faktoru modeļu lietošanas problēmjautājumiem īstermiņa prognozēšanā, kā arī novērtēti daži faktoru modeļu lietošanas aspekti. Faktoru modeļu prognozētspēja tiek pētīta salīdzinājumā ar citiem ekonometriskajiem modeļiem, tiek pētīta arī dezagregētās informācijas loma IKP prognozēšanā. Turklāt Latvijas ekonomiskā aktivitāte tiek novērtēta ar faktoru paplašināto vektoru autoregresijas (FAVAR) modeli nosacīto prognožu kontekstā. Nosacītās prognozes ir aplūkotas monetārās politikas aspektā, nosakot monetāro instrumentu ietekmi uz ekonomisko aktivitāti. The Latvian economy has been particularly volatile during the last decade. Fluctuations of Latvian economy have complicated economic policy decision-making and stabilizing the economic situation. To facilitate the decision-making, economic activity in the short term can be predicted by econometric models. The objective of the thesis is to evaluate the advantages of the factor models in the context of forecasting economic activity and to identify the necessary instruments and methods for short-term forecasting in Latvian case.
The thesis tackles the issues which relate to the usage of factor models in short-term forecasting, as well as assesses factor models in various economic aspects. The forecasting performance of factor models is studied in comparison with other econometric models. The thesis also explores the role of disaggregated information in GDP forecasting. In addition, Latvian economic activity is measured by the means of factor-augmented vector autoregression (FAVAR) model in the context of conditional forecasts. Conditional forecasts are regarded from the monetary policy point of view, defining the impact of monetary instruments on economic activity behaviour.