Suchergebnisse

Прогнозирование срочной структуры процентных ставок является достаточно сложной задачей. Опыт показывает, что лишь немногие из предложенных в литературе моделей позволяют обеспечить существенно лучшую точность прогнозирования, чем простое случайное блуждание. Данная работа посвящена сравнению точности результатов прогнозирования срочной структуры процентных ставок для различных спецификаций эконометрических моделей, по российским данным за 2004-2014 гг. Модели. Для прогнозирования использовались следующие варианты формулировки эконометрических моделей: случайное блуждание, авторегрессия, авторегрессия главных компонент, обобщенные динамические модели Диболда Ли. Результаты. Сравнение по данным российского рынка государственных облигаций за период 2004-2014 гг. показало, что модели авторегрессии лучше подходят для прогнозирования краткосрочных ставок, однако динамическая спецификация модели Диболда Ли дает более точные прогнозы для среднесрочных и долгосрочных ставок. ; Forecasting the term structure of interest rates is considered to be the complex problem. The experience shows that just a few models from the proposed in science literature provide us with much better accuracy in forecasting than random walk. This paper is devoted to the comparison of forecasting results' accuracy for the different specifications of econometric models using Russian data for 2004-2014 years. Models. We use the next econometric models for the forecasting: random walk, autoregressive model, factor model, Diebold-Li model. Results. Comparison on the Russian government bond market data for 2004-2014 years shows us that autoregressive models are better for the short-term rates' forecasting, but the dynamic Diebold-Li model gives better accuracy for the mid-term and long-term rates' forecasting.