Анализ взаимосвязи рациональности и качества прогнозов инфляции

В данной работе было проведено исследование рациональности индивидуальных прогнозов из баз SPF-US и SPF-ECB. Во-первых, мы разделили всех экспертов на «рациональных» и «нерациональных» для каждого вида функций потерь из этого списка: квадратичная симметричная функция и linex для оценивания методом наименьших квадратов; симметричная квадратичная, асимметричная квадратичная, симметричная линейная и асимметричная линейная для оценивания обобщенным методом моментов. После этого мы рассчитали консенсус-прогнозы (средние и медианные) для двух выделенных подгрупп и для всех прогнозистов. Далее все три группы (рациональные эксперты, нерациональные эксперты и все эксперты) попарно сравнивались в терминах точности прогноза. Для этого применялась модифицированная статистика Диболда-Мариано. Наконец, мы провели тест на рациональность для консенсус-прогноза для обеих баз данных.Вот наши основные выводы:•Разделение прогнозистов на «рациональных» и «нерациональных» сильно зависит от предположений относительно функции потерь и от применяемого метода оценивания. Доля рациональных экспертов колеблется от 30% до 60% в зависимости от типа функции потерь и используемых данных. Обобщенный метод моментов является более склонным к признанию прогнозиста «нерациональным», а МНК – «рациональным». Более того, эти методы иногда дают противоположные результаты для одинакового вида функции потерь.•Рациональность прогнозистов не может считаться критерием агрегирования прогнозов. Для обеих баз данных мы не смогли найти доказательств, что предсказания рациональных прогнозистов точнее, чем предсказания нерациональных экспертов или же усредненные прогнозы. Вот почему построение агрегированного прогноза, основанное на концепции рациональности, не кажется применимым на практике, несмотря на теоретическое обоснование.•Консенсус-прогнозы не могут быть названы рациональными в большинстве случаев. В одних случаях проверка обобщенным методом моментов показала, что консенсус-прогнозы являются «нерациональными», в других случаях результаты были неустойчивы к горизонту прогнозирования для обеих баз данных. При оценивании свойств прогнозов методом наименьших квадратов и использовании linex функции потерь консенсус-прогноз SPF-US был отнесен к рациональным. Однако проверка методом наименьших квадратов отвергла гипотезу о рациональности консенсус-прогноза SPF-ECB для всех типов функции потерь. Основываясь на этих результатах, можно сказать, что индивидуальные прогнозы не могут быть представлены «агрегированным экспертом», чье поведение можно назвать рациональным для определенного типа функции потерь.