В статье исследуется вопрос: позволяет ли учет несовершенств финансового рынка повысить точность прогнозирования DSGE-модели российской экономики. Для этого проводится сравнение прогнозной силы нескольких версий DSGE-моделей, оцененных на российских данных. В качестве базовой используется двухсекторная модель малой открытой экономики. В расширенную версию модели включается механизм финансового акселератора, причем рассматриваются две альтернативные оценки этой модели: оценка на том же наборе данных, на котором оценивается базовая модель, и оценка с использованием данных о рыночной премии за риск. Мы заключаем, что оцененная с учетом данных о премии за риск модель с финансовым акселератором более точно прогнозирует основные макроэкономические переменные – выпуск и инфляцию. При этом остальные переменные, которые использовались при оценке параметров модели, прогнозируются хуже. Как следствие, на практике рекомендуется комбинировать оба типа моделей при анализе и подготовке прогноза.
Статья опубликована в журнале “Проблемы прогнозирования”, №4 2024
