Диссертации, представленные на защиту и подготовленные в НИУ ВШЭ

Диссертация посвящена разработке методов прогнозирования миграции без задержки во времени (наукастинг) на основе данных о поисковых запросах в сети Интернет. Для решения поставленной задачи автором исследуются методы отбора ключевых запросов, а также способы их агрегации. В работе рассматриваются различные способы моделирования миграции: SARIMA, SARIMAX, ETS, модели распределенных лагов. Исследование развивает существующие методы по оценке миграции за счет внедрения моделей с включением сразу нескольких лагов поисковых запросов от 1 до 12 месяцев. В работе предложены рекомендациипо применению различных типов моделей прогнозирования в зависимости от параметров рассматриваемых стран и периодов. На примере оценки миграции из шести различных стран в Германию показано, что использование в моделях экзогенных данных о поисковых запросах улучшает качество прогноза для всех рассматриваемых стран. Кроме этого, использование моделей распределенных лагов с включением лагов поисковых запросов значимо улучшает качество прогноза в периоды с внешними шоками сравнительно с SARIMAX, ETS моделями.

Диссертационное исследование посвящено методам анализа и подготовки статистических данных для использования в моделях общего равновесия и связанной с этим специфике описания взаимодействия экономических агентов. В работе исследуются такие вопросы подготовки данных к использованию в моделях общего равновесия, как унификация длинных рядов данных и сезонная корректировка, вводится ряд требований к процедурам сезонной корректировки, специфичный для моделей общего равновесия, и предлагается процедура, этим требованиям соответствующая. Изучаются вопросы применения наукастинга для формирования наиболее актуальной и релевантной базы данных. В работе также рассматривается декомпозиция компонент ВВП, основанная на системе торговцев модельными продуктами, как способ учёта многопродуктовости и множественности цен в модели и формулируется многопродуктовая модель экономики России, основанная на предложенных в работе принципах. Предложенная модель оценивается на реальных данных и демонстрирует достаточно высокую точность воспроизведения статистики.