Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/309588
Title: | Дезагрегированный метод краткосрочного прогнозирования инфляции в Республике Беларусь |
Other Titles: | Disaggregated method of short - term inflation forecasting in the Republic of Belarus / K. Lemba |
Authors: | Лемба, К. В. |
Keywords: | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Экономика и экономические науки |
Issue Date: | 2023 |
Publisher: | Минск : Институт бизнеса БГУ |
Citation: | Бизнес. Инновации. Экономика : сб. науч. ст. Вып. 8 / Институт бизнеса БГУ; редкол.: Г. А. Хацкевич (председатель) [и др.]. – Минск : Институт бизнеса БГУ, 2023. – С. 170-182. |
Abstract: | Исследование посвящено разработке дезагрегированного метода краткосрочного прогнозирования инфляции в Республике Беларусь, который предполагает прогнозирование отдельных компонентов индекса потребительских цен со схожими характеристиками и агрегацию полученных прогнозов в общую оценку. В рамках разработанного метода прогнозирование осуществляется с помощью факторных моделей, экспоненциального сглаживания, а также экспертных оценок. Ключевой особенностью представленного метода является применение оценки краткосрочных инфляционных ожиданий в Республике Беларусь в качестве объясняющего фактора. Полученные результаты демонстрируют высокую точность прогноза на временном горизонте в шесть месяцев. |
Abstract (in another language): | The study is devoted to the development of a disaggregated method of short-term inflation forecasting in the Republic of Belarus. This method involves forecasting of individual components of the consumer price index with similar characteristics and aggregation of the obtained forecasts into a general estimate. Within the framework of the developed method, forecasting is carried out using factor models, exponential smoothing, as well as expert estimates. The key feature of the presented method is the use of the estimates of short-term inflation expectations in the Republic of Belarus as an explanatory factor. The obtained results demonstrate high accuracy of the forecast on a time horizon of six months. |
URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/309588 |
ISSN: | 2523-4714 |
Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Appears in Collections: | 2023. Бизнес. Инновации. Экономика |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Disaggregated23p170-182.pdf | 385,56 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.