Прогнозирование индикатора бизнес-климата на основе агрегированных данных мониторинга предприятий Банка России
Актуальность темы данной выпускной квалификационной работы определяется тем, что прогнозирование индикатора бизнес-климата имеет важное значение для оценки экономической ситуации и деловой активности в России. Индикатор бизнес-климата отражает текущие ожидания предприятий по различным аспектам их хозяйственной деятельности. Индикатор бизнес-климата может быть использован как опережающий показатель экономического роста, инфляции, инвестиционной активности и многих других. Существующая методика оценки делового климата стран появляется в открытом доступе с временной задержкой и основана на результатах внутреннего неопубликованного опроса. Несмотря на высокую скорость публикации показателей делового климата России, практическая ценность альтернативного подхода к оценке делового климата страны создает возможность обеспечить высокую точность ее прогнозных данных....
Объектом исследования данной работы являются деловая активность предприятий в России, которая отражается в индикаторе бизнес-климата Банка России.
Предметом исследования данной работы являются методы прогнозирования показателя на основе микро- и макро- данных, а также их применение на практике.
Целью данной курсовой работы является прогнозирование индикатора бизнес-климата на основе агрегированных данных мониторинга предприятий Банка России и определение необходимости агрегирования микро- и макропоказателей для расчетов.
Для достижения этих целей ставятся следующие задачи:
1. изучить методологию прогнозирования показателей в других странах, статистических центрах и финансовых регуляторах;
2. проанализировать агрегированные данные мониторинга предприятий Банка России по индикатору бизнес-климата и его составляющим;
3. составить спектр вейвлет-анализа;
4. собрать набор факторов, оценить их коинтеграцию и взаимную корреляцию;
5. выбрать и обосновать методы прогнозирования индикатора бизнес-климата;
6. построить и оценить различные модели прогнозирования индикатора бизнес-климата с учетом их точности, стабильности и интерпретируемости;
7. составить композицию нейронной сети с использованием языка программирования Python;
8. сравнить полученные прогнозы;
9. дать пояснения о значении сочетания микро- и макрофакторов в прогнозировании.
Методология исследования основана на применении статистических и эконометрических методов анализа и прогнозирования временных рядов, таких как корреляционный и регрессионный анализ, методы детрендирования, авторегрессионные интегрированные скользящие средние (ARIMA) модели, векторные авторегрессии (VAR), а также рекуррентные нейронные сети (LSTM).
Библиографический список
1. Арженовский С.В. Прогнозирование динамики ВВП на основе данных мониторинга предприятий, проводимого Банком России // Финансовый журнал. 2024. Т. 16. № 1. С. 31–44.
2. Бойко В., Кисляк Н., Никитин М. и др. Методы расчета опережающего индикатора валового регионального продукта // Деньги и кредит. 2020. Т. 79. № 3. С. 3–29.
3. Кобзев А., Андреев А. Индикаторы деловой активности и инфляции на основе мониторинга предприятий //Аналитическая записка, март. – 2021.
4. Крук Д.Э. Экономический цикл и опережающие индикаторы: методологические подходы и возможности использования в Беларуси. – 2010.
5. Мекенбаева К.Б. Композитный Опережающий Индикатор–Инструмент Для Мониторинга Делового Климата И Краткосрочного Прогнозирования //Economic Review (National Bank of Kazakhstan). – 2016. – №. 4. – С. 22-34.
6. Осипов И.В. и др. Мировой опыт проведения мониторинга реального сектора центральными банками//World experience of real sector monitoring by central banks //Economic Review (National Bank of Kazakhstan). – 2018. – №. 3-4. – С. 31-36.
7. Фатьянов М.П. Применение метода кросс-вейвлетов для анализа финансовых рядов / М.П. Фатьянов. // Молодой ученый. – 2014. – № 3 (62). — С. 83-88.
........
28 Мониторинг нефинансовых предприятий: методология Банка России. [Электронный ресурс] URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/130872/mm_br.pdf (дата обращения 04.05.2024).
29. Мониторинг предприятий для целей денежно-кредитной политики: мировой опыт. [Электронный ресурс] URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/131901/mp_we.pdf (дата обращения 04.05.2024).
30. Мониторинг предприятий, информационно-аналитический комментарий. [Электронный ресурс] URL: https://cbr.ru/Collection/Collection/File/49085/0424.pdf (дата обращения 05.05.2024).
Мониторинг предприятий: индикатор бизнес-климата повысился за счет улучшения оценок текущего состояния. [Электронный ресурс] URL:
.................всего 35 источников
