Использование аддитивных регрессионных моделей для краткосрочного прогнозирования финансовых макропоказателей и оценки потенциала финансирования мегапроектов

Предметом исследования настоящей статьи является вопрос использования аддитивных регрессионных моделей для прогнозирования финансовых показателей макроуровня. При этом отдельное внимание уделено влиянию монетизации экономики на возможность привлечения финансирования в глобальные проекты развития (мегапроекты). Показано, что основным недостатком наиболее распространенных сегодня моделей прогнозирования является их ситуационно-зависимый характер. Это в свою очередь порождает сложности с первоначальной настройкой моделей и последующей интерпретацией получаемых результатов, ограничивая сферу применения моделей делая использование этого инструментария сложным для специалистов в сфере финансов, не обладающих специальной математической подготовкой. При помощи моделирования получены прогнозные значения валового внутреннего продукта (ВВП) и денежной массы (М2) на краткосрочный период на основе которых рассчитано ожидаемое значение уровня монетизации экономики. На основе прогнозной оценки уровня монетизации показано, что в настоящий момент у страны ограничен потенциал по наращиванию внутреннего долга, что в условиях закрытия доступа к международным рынкам капиталов и частичной блокировки государственных резервов, может стать фактором срыва финансирования мегапроектов структурной модернизации экономики. Предложены направления совершенствования денежно-кредитной политики, направленные на исправление данной ситуации и повышение внутренней инвестиционной активности.

аддитивные регрессионные модели, ВВП, денежная масса М2, денежно-кредитная политика, краткосрочное прогнозирование, макропоказатели, мегапроекты, монетизация экономики, структурная модернизация, финансовое моделирование