Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/280505Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Лемба, К. В. | |
| dc.date.accessioned | 2022-06-01T11:39:44Z | - |
| dc.date.available | 2022-06-01T11:39:44Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.identifier.citation | Тенденции экономического развития в XXI веке : материалы IV Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 1 марта 2022 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: А. А. Королёва (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2022. – С. 191-194. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-271-3 | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/280505 | - |
| dc.description | Секция 2. Аналитическая экономика и прогнозирование | |
| dc.description.abstract | В статье описан предложенный дезагрегированный подход краткосрочного прогнозирования инфляции в Республике Беларусь, который предполагает прогнозирование отдельных компонентов индекса инфляции (ИПЦ) со схожими характеристиками и агрегацию полученных прогнозов в общую оценку. В рамках подхода прогнозирование осуществляется с помощью одномерных эконометрических моделей, экспоненциального сглаживания, а также экспертных оценок в зависимости от индивидуальных характеристик компонентов ИПЦ. Полученные результаты демонстрируют высокую точность прогноза на временном горизонте в три месяца | |
| dc.language.iso | ru | |
| dc.publisher | Минск : БГУ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Экономика и экономические науки | |
| dc.title | Применение дезагрегированного подхода краткосрочного прогнозирования инфляции в Республике Беларусь | |
| dc.title.alternative | Application of disaggregate approach for short-term inflation forecasting in the Republic of Belarus / K. V. Lemba | |
| dc.type | conference paper | |
| dc.description.alternative | This study describes the proposed disaggregated approach for short-term inflation forecasting in the Republic of Belarus, which considers projection of certain inflation components with similar characteristics following their aggregation in the final index (CPI). The forecasting process is realized with univariate econometric models, exponential smoothing as well as expert assessments based on the individual features of the CPI components. Results show high forecast accuracy over the time-horizon of three months | |
| Appears in Collections: | 2022. Тенденции экономического развития в XXI веке | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 191-194.pdf | 241,14 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.