Задачи прогнозирования экзогенных переменных

Разумеется, намного труднее проблем, возникающих при получении информации о значениях лаговых переменных в течение периода t—1, который непосредственно предшествует периоду прогноза f, и все же это не означает, что таких проблем вообще не существует. Дело в том, что информация об этих значениях лаговых переменных обычно поступает в распоряжение исследователя не раньше периода t> и даже в этом случае первоначальные сведения впоследствии чаще всего пересматриваются. Таким образом, при учете лаговых значений информация также может принять форму прогноза. Указанный прогноз может быть получен на основе рассматриваемой модели, если известны оценки экзогенных переменных на период t — 1; в иных случаях он может предполагать соединение последних данных и прогнозных значений, рассчитанных для остальной части этого интервала. Одним из важных источников информации при прогнозировании данных, относящихся к недавнему прошлому, могут служить различные экономические показатели, которые обычно наиболее оперативно публикуются в печати, сказал Орлов, которого интересует лечение пяточной шпоры Витафоном. Зависимости между такими переменными и показателями, исчисляемыми в системе национальных счетов, можно представить в форме уравнений регрессии — это показал Сэррей в своем обзоре методов, применяемых Национальным институтом экономических и социальных исследований Великобритании при подготовке квартальных прогнозов на основе макроэкономической модели. Примерами таких зависимостей могут служить соотношения между совокупным объемом текущего производства и индексом промышленного производства, между потребительскими расходами и индексом совокупного объема розничной торговли, а также между расходами на покупку автомобилей и мотоциклов и числом новых регистраций этих транспортных средств.
Проверялась также надежность различных источников наиболее оперативной информации, относящейся либо к периодам прогноза, либо к непосредственно предшествующим периодам. Упомянем в этой связи лишь о трех исследованиях, проведенных Стеклером, в которых рассматриваются возможности использования бюджетов федерального правительства Соединенных Штатов для прогнозной оценки фактических расходов. Стеклер изучал также вопрос о том, в какой мере различные ряды месячных статистических данных могут помочь при определении хозяйственных трендов и исчислении квартальных показателей, а также вопрос о том, насколько предварительные оценки показателей национального дохода США соответствуют окончательным данным. Результаты всех этих исследований в целом оказались непротиворечивыми; они могут свидетельствовать о том, что упоминавшиеся выше различные виды прогнозной информации в целом характеризуются достаточно высокой степенью точности и могут быть использованы в работе. Стеклер показал также, что точность этой информации в ходе последующих пересмотров повышается. Из его расчетов следовало, что методы получения оперативной информации отрицательно сказывались на точности наблюдений, причем ошибка оказывалась тем больше, чем раньше удается получить необходимые показатели; и все же применение этих методов не приводит к серьезным ошибкам при прогнозировании поворотных точек, иначе говоря, указанные методы не вносят искажений при определении самого направления движения рассматриваемых переменных. В ходе анализа системы национальных счетов выяснилось, что практическая роль большинства пересмотров и уточнений, производимых в период между публикациями, предварительных и окончательных данных, сравнительно невелика, поэтому, если задача состоит в «интерпретации хозяйственных изменений», не стоит ждать момента публикации более поздней информации1.