Наукастинг ВВП: показатели

#лонгрид

В этом третьем лонгриде про наукастинг ВВП мы поговорим про переменные, с помощью которых можно "наукастить" ВВП.

Главное требование к этим объясняющим переменным, как уже упоминалось в предыдущих лонгридах, - это оперативность. Они должны выходить раньше, чем ВВП. Чем раньше публикуется показатель, тем он потенциально полезнее, потому что позволяет оценить текущий ВВП с максимальной оперативностью. С другой стороны, даже очень хороший и близкий к ВВП показатель, публикующийся с задержкой на 2-3 дня меньше, чем сам ВВП, никакой пользы для наукастинга не принесёт.

Самые очевидные кандидаты здесь - это показатели, доступные в реальном времени: данные фондовых бирж (скорее индексы, чем цены отдельных акций, но для разных стран возможны разные интересные особенности) и данные товарных бирж (цены на нефть/газ/другие сырьевые товары).

Как показывает практика (к примеру, вот), фондовые индексы редко приносят значительное улучшение качества моделей, а вот сырьевые цены очень неплохо работают для стран, в экономике которых значимую роль играет сырьё.
При том это работает как для стран, которые активно добывают сырьё: ВВП Саудовской Аравии очень хорошо "наукастится" ценами на энергоносители, прежде всего на нефть, так и для стран, активно потребляющих сырьё: ВВП Южной Кореи (страны с очень развитым "тяжёлым" производством) хорошо можно прогнозировать ценами на промышленные металлы.

Ещё один оперативный и очень классический показатель, постоянно использующийся в наукастинге - это индекс индекс деловой активности PMI. Строится он на основе опросных данных и публикуется обычно почти сразу после окончания соответствующего месяца. PMI или другие (в целом аналогичные) индексы деловой активности считаются для многих стран мира (включая Россию) и часто очень неплохо работают, особенно для стран с более "сложной" структурой экономики.