БАЙЄСІВСЬКА МОДЕЛЬ VAR ДЛЯ ІНФЛЯЦІЇ: ПРИКЛАД АЗЕРБАЙДЖАНУ - Рагімов, Вугар (Financial and credit activity problems of theory and practice, 2025)
У цьому дослідженні розглянуто ефективність авторегресійних моделей байєсівського вектора (BVAR) у прогнозуванні інфляції споживчих цін в Азербайджані. З огляду на обмежені й нерідко низькочастотні набори макроекономічних даних країни, традиційні моделі прогнозування часто дають низьку точність прогнозування. Щоб розв՚язати цю проблему, ми будуємо моделі BVAR, використовуючи три альтернативні апріорні, а саме Міннесоту, Нормаль-Вішарт і Сімса-Жа Нормального-Вішарта (фіктивні спостереження) та порівнюємо їхню точність прогнозування з еталонними моделями: одновимірним випадковим блуканням і стандартною необмеженою векторною авторегресійною моделлю (VAR). Використовуючи щоквартальні дані з 1-го по 2024-й квартал, дослідження поділяє вибірку на періоди оцінювання та прогнозування псевдо-поза вибіркою. Ми оцінюємо точність прогнозу за допомогою відносних середніх квадратичних помилок прогнозування (RMSFEs), а тест Дібольда-Маріано (DM) використовуємо для оцінки статистичної значущості різниць прогнозів. Моделі враховують ключові внутрішні та зовнішні чинники інфляції, включаючи грошову масу М2, ціни виробників обробної промисловості, реальний ненафтовий ВВП, номінальні ефективні обмінні курси та зовнішню інфляцію. Результати показують, що всі моделі BVAR перевершують модель випадкової прогулянки майже на всіх прогнозних горизонтах, а BVAR із фіктивними спостереженнями раніше стабільно дає найнижчі RMSFE. Незважаючи на те, що міннесотський пріор демонструє нижчі результати в короткострокових прогнозах, він покращується в точності на більш тривалих горизонтах. Порівняно з бенчмарком VAR, пріор Sims-Zha Normal-Wishart демонструє явну перевагу, підтверджену статистично значущими результатами тестів DM. Дослідження доповнює літературу з макроекономічного прогнозування в країнах, що розвиваються, і надає практичні наслідки для політиків. Майбутні дослідження можуть бути зосереджені на розширенні рамок для включення параметрів, що змінюються в часі, високочастотних індикаторів або прогнозів щільності невизначеності інфляції.