Потенціал застосування моделей баєсівської векторної авторегресії (BVAR) центральними банками для прогнозування ключових макроекономічних показників
Loading...
Date
2025
Authors
Лук'яненко, Ірина
Насаченко, Марія
Сова, Євгеній
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
У статті розглянуто теоретичні засади, особливості та переваги BVAR-моделей над традиційними модифікаціями VAR-моделей, а також узагальнено прогностичні характеристики BVAR-моделей порівня-но з DSGE-, QPM-, AR-моделями та експертними підходами для різних країн і часових періодів, враховуючи досвід їх застосування в центральних банках. Метою дослідження є аналітичне оцінювання потенціалу застосування BVAR-моделей центральними банками для прогнозування ключових макроекономічних показників, а також аналіз їхніх переваг і недоліків порівняно з іншими моделями в контексті їх практичного використання для реалізації цілей монетарної політики. У дослідженні застосовано метод порівняльного аналізу для опису теоретичних переваг BVAR-моделей над традиційними модифікаціями VAR-моделей, а також їхніх характеристик у практичному застосуванні порівняно з DSGE-, QPM-, VAR-, AR-моделями; метод візуального оцінювання – для вивчення прогнозної якості розглянутих моделей на різних часових горизонтах; метод синтезу – для узагальнення напрямів найбільш ефективного застосування BVAR-моделей на практиці. За результатами дослідження виявлено, що BVAR-моделі демонструють конкурентні, а в багатьох випадках кращі характеристики порівняно з DSGE-моделями для прогнозування ключових показників монетарної політики. Залежно від країни, періоду, горизонту прогнозування та економічних умов прогнозна якість моделей може варіювати: наприклад, у разі застосування BVAR-моделей для прогнозування показника ВВП кращої прогнозної якості порівняно з іншими моделями досягнуто для економік України, Великої Британії та Єврозони, а в прогнозуванні інфляції (показника ІСЦ) кращі результати отримано для України, Чехії та Швеції. Загалом, як показав проведений порівняльний аналіз, застосування BVAR-моделей може бути корисним для центральних банків у розробленні та вдосконаленні їхніх систем макроекономічних моделей, зокрема як інструментарію для прогнозування. Однак, попри всі переваги BVAR-моделей, їх варто розглядати передусім як допоміжний інструмент для прогнозування, а не замінник DSGE- і QPM-моделей, які, своєю чергою, відіграють ключову роль для врахування експертних суджень, полегшення інтерпретації прогнозів та обґрунтування рішень під час розроблення й реалізації монетарної політики центральними банками різних країн світу.
Description
The article examines the theoretical foundations and characteristics of BVAR, as well as their advantages over traditional VAR model modifications. It also summarizes the forecasting characteristics of BVAR models in comparison with DSGE, QPM, AR models, and expert approaches across different countries and time periods, taking into account their experience of application in central banks. The aim of the study is to analytically assess the potential of BVAR models for use by central banks in forecasting key macroeconomic indicators, as well as to analyze their advantages and disadvantages compared to other models in the context of their practical application for achieving monetary policy objectives. The research employs a comparative analysis method to describe the theoretical advantages of BVAR models over traditional VAR model modifications, as well as their characteristics in practical applications compared to DSGE, QPM, VAR, and AR models; a visual assessment method is used to examine the forecasting quality of the models under consideration over various time horizons; and a synthesis method is applied to summarize the most effective applications of BVAR in practice. The research findings reveal that BVAR models demonstrate competitive, and in many cases superior, characteristics compared to DSGE models for the purpose of forecasting key monetary policy indicators. Depending on the country, the period, forecasting horizon, and economic conditions, the forecasting quality of the models may vary: for instance, when applying BVAR models to forecast GDP, better forecasting quality compared to other models was achieved for the economies of Ukraine, the UK, and the Eurozone; for inflation forecasting (CPI), better results were obtained for Ukraine, the Czech Republic, and Sweden. Overall, as the comparative analysis has shown, the application of BVAR models can be beneficial for central banks in developing and refining their macroeconomic modeling systems, particularly the tools for forecasting purposes. However, despite all the advantages of BVAR models, they should primarily be regarded as a supplementary tool for forecasting rather than a replacement for DSGE and QPM models, which, in turn, play a key role in incorporating expert judgments, facilitating the interpretation of forecasts, and justifying decisions in the development and implementation of monetary policy by central banks around the world.
Keywords
монетарна політика, баєсівська векторна авторегресія (BVAR), векторна авторегресія (VAR), динамічні стохастичні моделі загальної рівноваги (DSGE), прогнозування, центральні банки, сценарний аналіз, фінансові ринки, функції імпульсних відгуків, макроекономічні показники, макроекономічні процеси, економічна нестабільність, банківська система, інфляційне таргетування, ризики, стаття, monetary policy, Bayesian Vector Autoregression (BVAR), Vector Autoregression (VAR), Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) models, forecasting, central banks, scenario analysis, financial markets, impulse response functions, macroeconomic indicators, macroeconomic processes, economic instability, banking system, inflation targeting, risks
Citation
Лук'яненко І. Г. Потенціал застосування моделей баєсівської векторної авторегресії (BVAR) центральними банками для прогнозування ключових макроекономічних показників / Лук'яненко І. Г., Насаченко М. Ю., Сова Є. С. // Наукові записки НаУКМА. Економічні науки. - 2025. - Т. 10, вип. 1. - C. 134-145. - https://doi.org/10.18523/2519-4739.2025.10.1.134-145