В третьем номере 2024 г. "Финансового журнала" – Том 16, №3 2024 опубликована статья "Применение байесовского подхода к прогнозированию налоговых поступлений на примере Республики Армения".  Авторы – сотрудники Минфина Республики Армения и научные сотрудники НИФИ Минфина России.

В работе рассматривается байесовский подход к прогнозированию суммарных налоговых поступлений Республики Армения. Данный подход преимущественно используется в больших VAR-моделях для получения прогнозов макроэкономических показателей. Цель данного исследования — оценить эффективность байесовских методов при построении VAR-моделей относительно небольшой размерности для прогнозирования бюджетных доходов. Также была поставлена задача по разработке инструмента, позволяющего делать прогнозы налоговых поступлений в рамках реальных прогнозных раундов. Анализ проводится на квартальных данных суммарных налогов и соответствующих прокси налоговых баз, очищенных от сезонности. При построении BVAR-моделей, на основе которых делается прогноз, используется иерархических подход, который подразумевает случайный характер дисперсий априорных значений коэффициентов и характеризуется высокой вариабельностью в части выбора гиперпараметров. Для определения оптимальной с точки зрения качества вневыборочного прогноза архитектуры BVAR-модели предложен алгоритм подбора прайоров и значений параметров, который позволяет значительно снизить ошибку прогноза. Контроль сходимости параметров моделей осуществляется путем анализа метрик тестов Geweke, Gelman and Rubin и коэффициента принятия алгоритма Метрополиса — Гастингса. Показано, что включение дополнительных априорных распределений на сумму коэффициентов (sum-of-coefficients prior) и фиктивного наблюдения на единичный корень (dummy-initial-observation prior или single-unit-root), допускающих наличие единичного корня и коинтеграции между переменными, улучшает качество вневыборочных прогнозов. В результате предложена BVAR-модель, отобранная с помощью разработанного нами алгоритма, которая имеет более низкую ошибку вневыборочного прогноза по сравнению с частотной VAR-моделью.

Ключевые слова: прогнозирование налоговых поступлений, модели векторной авторегрессии, байесовский иерархический подход.

Печать