voprstatВопросы статистикиVoprosy Statistiki2313-63832658-5499The Federal State Budgetary Institution "Scientific Research Institute for Socio-Economic Statistics of the Federal State Statistics Service" (Statistics Research Institute of Rosstat)10.34023/2313-6383-2019-26-8-14-27voprstat-949Research ArticleСТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИЧЕСКОМ ПРОГНОЗИРОВАНИИSTATISTICAL METHODS IN ECONOMIC FORECASTINGСравнительный анализ модифицированных методов Грейнджера-Раманатхана и Бейтса-Грейнджера для построения объединенного прогноза динамики экономических показателейComparative Analysis of Modified Granger-Ramanathan and Bates-Granger Methods to Combine Forecasts of the Dynamics of Economic Indicatorshttps://orcid.org/0000-0002-6860-2118ФренкельА. А.FrenkelA. A.

Френкель Александр Адольфович – д-р экон. наук, профессор, главный научный сотрудник

117218, г. Москва, Нахимовский просп., д. 32.

Alexander A. Frenkel - Dr. Sci. (Econ.), Professor, Chief Researcher

ie_901@inecon.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7026-2856ВолковаН. Н.VolkovaN. N.

Волкова Наталья Николаевна – канд. экон. наук, ведущий научный сотрудник

117218, г. Москва, Нахимовский просп., д. 32.

Natalia N. Volkova - Cand. Sci. (Econ.), Leading Researcher

32, Nakhimovsky Av., Moscow, 117218, Russia

nnv@inecon.ruhttps://orcid.org/0000-0002-2464-5853СурковА. А.SurkovA. A.

Сурков Антон Александрович – научный сотрудник

117218, г. Москва, Нахимовский просп., д. 32.

Anton A. Surkov – Researcher

ie_901@inecon.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3178-6451РоманюкЭ. И.RomanyukE. I.

Романюк Эвелина Игоревна – научный сотрудник

117218, г. Москва, Нахимовский просп., д. 32.

Evelina I. Romanyuk – Researcher

32, Nakhimovsky Av., Moscow, 117218, Russia

Romvel57@yandex.ruИнститут экономики РАНРоссияInstitute of Economics of the Russian Academy of Sciences (RAS)Russian Federation2019230820192681427Copyright © Френкель А.А., Волкова Н.Н., Сурков А.А., Романюк Э.И., 20192019Френкель А.А., Волкова Н.Н., Сурков А.А., Романюк Э.И.Frenkel A.A., Volkova N.N., Surkov A.A., Romanyuk E.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/949

Объединение прогнозов является одним из наиболее эффективных методов повышения точности экономического прогнозирования, хорошо зарекомендовавшим себя на практике. Данный подход, по мнению авторов статьи, позволяет использовать всю доступную информацию о прогнозируемом явлении, содержащуюся в индивидуальных методах прогнозирования. Тем более что на сегодняшний день существует множество подходов для построения весовых коэффициентов, с помощью которых интегрируются частные прогнозы.

В статье освещен ряд проблем, возникающих при большом разнообразии методов построения весовых коэффициентов, в первую очередь касающихся интерпретации полученных расчетных значений весовых коэффициентов которые влияют на точность прогнозов. Авторами проанализированы ранее предложенные подходы по модификации наиболее популярных методов построения весовых коэффициентов Грейнджера-Раманатхана и Бейтса-Грейнджера, которые позволяют решить проблему возможности получения отрицательных весов при объединении прогнозов. Кроме того, прокомментированы результаты сравнения на предмет точности прогнозных оценок при использовании модификаций данных методов объединения прогнозов с частными методами прогнозирования и с исходными методами объединения.

Все описанные в работе методы были использованы в прогнозировании некоторых отдельных видов продукции промышленного производства России, представленных в виде годовых данных за период с 1952 по 2018 г.: производства стали, кокса, фанеры и цемента. На основании разработанных прогнозов и проводилось сравнение точности полученных результатов.

Проведенный анализ показывает, что объединение прогнозов остается наиболее эффективным методом повышения точности прогнозирования, а предлагаемые авторами модификации методов построения весовых коэффициентов заслуживают дальнейшего их использования в экономической практике.

Combining forecasts is one of the most effective and well-established methods for improving the accuracy of economic forecasting. This approach allows the use of all available information about the predicted phenomenon contained in individual forecasting methods. Moreover, today there are many approaches to construct weights, through which particular forecasts are combined.

But with a large variety of methods for constructing weight coefficients, there are a number of problems, primarily concerning the interpretation of the weight coefficients that affect the accuracy of forecasts. The purpose of this paper is to analyze the previously proposed approaches to modify the most popular methods for constructing the weighting coefficients of Granger-Ramanathan and Bates-Granger, which allow to solve the problem of the possibility of obtaining negative weights when combining forecasts. As well as to compare the accuracy of the results when using data modifications of the methods for combining forecasts with private forecasting methods and with the original methods of combining.

All the methods described in the work were used to predict some specific types of industrial products produced in Russia, presented as annual data for the period from 1952 to 2018: steel, coke, plywood and cement. Based on the developed forecasts, the accuracy of the obtained results was compared.

As a result of the analysis, it was determined that the combination of forecasts remains the most effective method for improving the accuracy of forecasting, and the modifications proposed by the authors to the methods for constructing weight coefficients deserve their further use in economic practice.

объединение прогнозоввременные рядыметоды прогнозирования временных рядовэкономический прогнозcombining forecaststime seriestime series forecasting methodseconomic forecastReferencesФренкель А.А., Сурков А.А. Методологические подходы к улучшению точности прогнозирования путем объединения прогнозов // Вопросы статистики. 2015. № 8. С. 17-36.Frenkel A.A., Surkov A.A. Methodological Approaches to Improvement of Forecast Accuracy by Combining Forecasts. Voprosy statistiki. 2015;(8):17-36. (In Russ.)Френкель А.А., Сурков А.А. Определение весовых коэффициентов при объединении прогнозов // Вопросы статистики. 2017. № 12. С. 3-15.Frenkel A.A., Surkov A.A. Determination of Weighting Factors in Combining Forecasts. Voprosy statistiki. 2017;1(12):3-15. (In Russ.)Френкель А.А., Волкова Н.Н., Сурков А.А., Романюк Э.И. Сравнительный анализ методов построения объединенного прогноза // Вопросы статистики. 2017. № 7. С. 17-27.Frenkel A.A., Volkova N.N., Surkov A.A., Romanyuk E.I. Comparative Analysis of Methods for Constructing a Combined Forecast. Voprosy statistiki. 2017;(7):17-27. (In Russ.)Granger C.W.J., Ramanathan R. Improved methods of combining forecasts // Journal of Forecasting. 1984. Vol. 3. P. 197-204.Granger C.W.J., Ramanathan R. Improved Methods of Combining Forecasts. Journal of Forecasting. 1984;3:197-204.Clemen R.T. Linear constraints and the efficiency of combined forecasts // Journal of Forecasting. 1986. Vol. 5. P. 31-38.Clemen R.T. Linear Constraints and the Efficiency of Combined Forecasts. Journal of Forecasting. 1986;5:31-38.Френкель А.А., Волкова Н.Н., Сурков А.А., Романюк Э.И. Пошаговое объединение индивидуальных прогнозов на основе метода Грейнджера-Раманатхана // Вопросы статистики. 2018. Т. 25. № 6. С. 16-24.Frenkel A.A., Volkova N.N., Surkov A.A., Romanyuk E.I. Step-by-Step Combining of Individual Forecasts Based on the Granger-Ramanathan Method. Voprosy statistiki. 2018;25(6):16-24. (In Russ.)Френкель А.А., Волкова Н.Н., Сурков А.А., Романюк Э.И. Использование методов гребневой регрессии при объединении прогнозов // Финансы: теория и практика. 2018. Т. 22. № 4(106). С. 6-17.Frenkel’ A.A., Volkova N.N., Surkov A.A., Romanyuk E.I. The Application of Ridge Regression Methods when Combining Forecasts. Finance: Theory and Practice. 2018;22(4):6-17. (In Russ.)Ершов Э.Б. Об одном методе объединения частных прогнозов // В кн.: Статистические методы анализа экономической динамики. Уч. зап. по статистике. М.: Наука, 1973. Т. XXII-XXIII. С. 87-105.Ershov E.B. About One Method of Combining Private Forecasts. In: Statistical Methods for the Analysis of Economic Dynamics. Scientific Notes on Statistics. Moscow: Nauka Publ; 1973. Vol. XXII-XXIII. P. 87-105. (In Russ).Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ Книга 2. М.: Финансы и статистика, 1986. 351 с.Draper N.R., Smith H. Applied Regression Analysis. New York: John Wiley & Sons Ltd.; 1966. 407 p. (Russ. ed.: Dreiper N., Smit G. Prikladnoi regressionnyi analiz. Kniga 2. Moscow: Finansy i statistika Publ.; 1986. 351 p.)Lee Tae-Hwy. Combining Forecasts with Many Predictors. In Advances in Economic Forecasting. Matthew L. Higgins. ed. Kalamazoo. MI: W.E. Upjohn Institute for Employment Research. 2011. P. 149-172.Lee Tae-Hwy. Combining Forecasts With Many Predictors. In: Higgins M.L. (ed.) Advances in Economic Forecasting. Kalamazoo, Michigan: W.E. Upjohn Institute for Employment Research; 2011. P. 149-172.Exterkate P., Groenen P.J.F., Heij C., van Dijk D. Nonlinear Forecasting with Many Predictors Using Kernel Ridge Regression // International Journal of Forecasting. 2016. № 32(3). P. 736-753.Exterkate P., Groenen P.J.F., Heij C., van Dijk D. Nonlinear Forecasting With Many Predictors Using Kernel Ridge Regression. International Journal of Forecasting. 2016;32(3):736-753.Френкель А.А. Производительность труда: проблемы моделирования роста. М.: Экономика, 1984. 176 с.Frenkel’ A.A. Labor Productivity: Problems of Growth Modeling. Moscow: Ekonomika Publ.; 1984. 176 p. (In Russ).Hoerl A.E. Application of Ridge Analysis to Regression Problems // Chemical Engineering Progress. 1962. № 58(1). P. 54-59.Hoerl A.E. Application of Ridge Analysis to Regression Problems. Chemical Engineering Progress. 1962;58(1):54-59.Hoerl A.E., Kennard R.W. Ridge Regression: Aplications to Nonorthogonal Problems // Technometrics. 1970. № 12(1). P. 69-82.Hoerl A.E., Kennard R.W. Ridge Regression: Applications to Nonorthogonal Problems. Technometrics. 1970;12(1):69-82.Райская Н.Н., Френкель А.А. Применение гребневой регрессии в статистическом моделировании // Экономика и математические методы. 1985. Т. XXI. № 4. С. 715-725.Rajskaya N.N., Frenkel’ A.A. Use of Ridge Regression in Statistical Modeling. Economics and Mathematical Methods. 1985;12(4):715-725. (In Russ.)Bates J.M., Granger C.W.J. The Combination of Forecasts // Operational Research Quarterly. 1969. № 20. P. 451-468.Bates J.M., Granger C.W.J. The Combination of Forecasts. Operational Research Quarterly. 1969;(20):451-468.Newbold P., Granger C.W.J. Experience with Forecasting Univariate Time Series and the Combination of Forecasts // J. R. Statist. Soc. 1974. № 137. P. 131-164.Newbold P., Granger C.W.J. Experience with Forecasting Univariate Time Series and the Combination of Forecasts. Journal of the Royal Statistical Society. 1974;(137):131-164.Granger C.W.J. Invited Review: Combining Forecasts-Twenty Years Later // Journal of Forecasting. 1989. № 8. P. 167-173.Granger C.W.J. Invited Review: Combining Forecasts-Twenty Years Later. Journal of Forecasting. 1989;(8): 167-173.Сурков А.А. Один из подходов повышения точности экономического прогнозирования // РИСК: Ресурсы. Информация. Снабжение. Конкуренция. 2017. № 2. С. 140-147.Surkov A.A. One Approach to Improve the Accuracy of Economic Forecasting. RISK: Resources, Information, Supply, Competition. 2017;(2):140-147. (In Russ.)Васильев А.А. Генезис гибридных моделей прогнозирования на основе объединения прогнозов // Вестник ТвГУ. 2014. № 23. C. 316-331.Vasil’ev A.A. Genesis of Hybrid Forecasting Model by Combining Bets. Herald of Tver State University. Series «Economics and Management». 2014;(23):316-331. (In Russ.)Gupta S., Wilton P.C. Combination of forecasts: an extension // Management Science. 1987. Vol. 3. P. 356-371.Gupta S., Wilton P.C. Combination of Forecasts: An Extension. Management Science. 1987;(3):356-371.Gupta S., Wilton P.C. Combination of Economic Forecasts: An Odds-Matrix Approach // Journal of Business and Economic Statistics. 1988. Vol. 6. P. 373-379.Gupta S., Wilton P.C. Combination of Economic Forecasts: An Odds-Matrix Approach. Journal of Business and Economic Statistics. 1988;6:373-379. 1988;6:373-379.Сурков А.А. Применение метода попарных сравнений при объединении экономических прогнозов // Учет. Анализ. Аудит. 2019. № 3. С. 32-42.Surkov A.A. Application of the Method of Pairwise Comparisons When Combining Economic Forecasts. Accounting. Analysis. Auditing. 2019;6(3):32-42. (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.