Многие важные проблемы в экономике, финансах, эконометрике и смежных областях требуют анализа
статистических гипотез для двух или более параметров. Как примеры, можно указать на фундаментальные проблемы
анализа эффектов воздействия (treatment effects) и эффективности мер экономической политики, исследования
структурных изменений и влияния кризисов и других структурных шоков на экономические и финансовые рынки,
межстрановые и межрегиональные сравнения социально-экономического развития и его динамики, тесты совместных
гипотез в регрессионных моделях, анализ причинности по Грейнджеру (Granger causality) в прогнозных моделях и
моделях зависимости между ключевыми экономическими и финансовыми показателями и многие др.
Кроме того, во многих задачах экономики, финансов и эконометрики используются двухшаговые подходы к
статистическому и эконометрическому анализу и оцениванию. Стандартным примером являются двухшаговый метод
наименьших квадратов (ДШНК - two-stage least squares, TSLS), используемый в инструментальном анализе в этих
областях при проблемах эндогенности в рассматриваемых моделях и данных и вытекающей из нее несостоятельности
оценок обычного метода наименьших квадратов (МНК - ordinary least squares, OLS). Двухшаговые методы также
естественным образом используются и, по сути, являются единственно возможными методами анализа в исследовании
факторов, влияющих на неравенство дохода и богатства, включая неравенство в хвостах распределений. Двухшаговые
процедуры также составляют основу методов оценивания параметров копульных структур зависимости, скажем,
моделей взаимозависимости экономических и финансовых рынков и их финансовой зараженности. Поскольку на
втором этапе двухшаговых методов используются оценки или прогнозные значения зависимой переменной,
полученные на первом этапе, это вносит дополнительную неопределенность (uncertainty) в оценки исследуемых
параметров, полученные этими методами. Важными проблемами, таким образом, являются вычисление правильных
предельных дисперсий и стандартных ошибок двухшаговых оценок и, более обобщенно, асимптотическая
обоснованность статистических тестов и анализа на основе полученных оценок.
Вышеизложенное подчеркивает научную и прикладную значимость и актуальность исследований в следующих двух
направлениях и смежных областях, на которых будет сконцентрирована работа над проектом
1. Разработка эконометрического инструментария для устойчивого статистического и эконометрического анализа
гипотез по двум и более параметрам в экономике и финансах, с применениями в важных областях в экономике,
финансах и эконометрике, включая устойчивые тесты структурных сдвигов на экономических и финансовых рынкам и
в их динамике; устойчивый анализ эффективности мер экономической политики и эффектов воздействия (treatment
effects); тесты совместных гипотез по нескольким регрессионным параметрам; межстрановые и межрегиональные
сравнения динамики социально-экономического развития и моделей рынков; и анализ причинности по Грейнджеру
(Granger causality) в прогнозных моделях, среди прочих.
2. Разработка новых и улучшенных подходов к устойчивому статистическому и эконометрическому анализу в
двухшаговых методах оценивания при эндогенности, зависимости, гетерогенности и выбросах в моделях и данных.
Исследовательская работа в данном направлении позволит объединить анализ на основе многих широко используемых
в эконометрике, финансах и экономике методов, включая указанные выше подходы, к инструментальному
статистическому и эконометрическому анализу; определению и оцениванию факторов, влияющих на неравенство
дохода и богатства как по всему распределению этих величин, так и в его хвостах; и анализу и оцениванию копульных
структур зависимости для экономических и финансовых рынков и финансовой зараженности.
Результатом работы по проекту будут являться новые методы и подходы к устойчивому статистическому и
эконометрическому анализу и тестам гипотез по нескольким анализируемым параметрам экономических и
финансовых моделей, а также новые и улучшенные методы статистически обоснованного анализа при помощи
двухшаговых процедур. Объединяющей характеристикой разрабатываемых методов и подходов является
использование в них свойств консервативности тестовых статистик, таких как двухвыборочные t-статистики в тестах
гипотез о равенстве двух параметров в анализе структурных изменений, эффектов воздействия (treatment effects) и
анализе эффективности мер экономической политики и регулирования и t- и F-статистики в тестах гипотез по одному,
двум или нескольким параметров регрессий МНК, ДШНК, моделей с применением инструментальных переменных.
Важной их отличительной чертой также является предоставляемая возможность анализа важных проблемах в
различных областях исследований в экономике и финансах с единой точки зрения. Как обсуждалось выше, эти области
включают интрументальные методы анализа в экономике и финансах при проблемах эндогенности в рассматриваемых
моделях и величинах; методы оценивания копульных структур зависимости, характеризующих взаимозависимость и
свойства финансовой зараженности исследуемых экономик и рынков; межстрановые и межрегиональные сравнения
социально-экономического развития и его составляющих, таких как распределение и неравенство дохода; анализ
факторов, влияющих на динамику ключевых экономических и финансовых показателей, включая финансовые
доходности, обменные курсы иностранных валют, инфляцию и неравенство дохода; смежные проблемы исследования
причинности по Грейнджеру (Granger causality) в прогнозных моделях, и др.
В проекте будет представлен широкий спектр применений разрабатываемых новые и улучшенных методов
устойчивого статистического и эконометрического анализа при проблемах эндогенности, зависимости, гетерогенности
и выбросах в исследуемых данных и моделях. Планируется проведение критического анализа результатов в
литературе по ключевым моделям в экономике и финансах, анализируемым на основе методов инструментальных
регрессий, таких как стандартные модели и оценки функций спроса на экономических и финансовых рынках; модели
кривой Филлипса (Phillips curve) и закона Оукена (Okun's law), связывающих динамику инфляции, уровня занятости и
экономического роста; модели влияния уровня образования на заработную плату и доходы (см. работы нобелевских
лауреатов по экономике в нынешнем году J. D. Angrist, G. W. Imbens и их соавторов), и др. В ходе работы по проекту
также будет преставлен широкий спектр эмпирических применений разрабатываемых устойчивых статистических и
эконометрических методов в анализе и сравнении динамики социально-экономического развития современных
развитых экономик и рынков периода становления (emerging markets), включая рынки России, ее регионов и стран
бывшего СССР. Эти применения будут включать в себя устойчивые оценки структурных сдвигов в динамике
рассматриваемых рынков вследствие кризисов и других структурных шоков, таких как начало пандемии COVID-19;
статистический анализ и оценивание копульных структур взаимозависимости и финансовой зараженности в
исследуемых экономиках, с выводами о распространении кризисов, как в случае глобального финансового кризиса
2008 г.; а также разработку и применения прогнозных моделей динамики ключевых экономических и финансовых
показателей развитых рынков и экономик периода становления, включая показатели экономического роста,
финансовые доходности, обменные курсы иностранных валют, уровень инфляции и заработной платы. Важной
составляющей эмпирических результатов будет являться широкомасштабные межстрановые и межрегиональные
сравнения ключевых экономических, финансовых и социальных показателей рассматриваемых экономик, включая
рост ВВП, распределение и неравенство дохода и факторы, влияющие на них.
В рамках проекта будет развита активная научно-исследовательская и преподавательская деятельность
сформировавшейся группы российских и зарубежных ученых в области компьютерного и статистического анализа и
математического и компьютерного моделирования финансовых и экономических процессов и рынков. Вклад проекта в
научные исследования и образование будет включать в себя, в частности, исследования и работу по следующим
важным направлениям и получение следующих ожидаемых результатов.
- Развитие научно-исследовательского и образовательного центра (Центр по эконометрике и бизнес аналитике -
ЦЭБА, https://ceba-lab.org) на базе Санкт-Петербургского Государственного Университета с ее дальнейшим
финансированием за счет внутренних ресурсов университета в рамках его организационной структуры.
- Развитие научно-исследовательского и образовательного сотрудничества между участниками исследовательской
группы, Центра по эконометрике и бизнес аналитике - ЦЭБА, Санкт-Петербургского государственного университета,
Школой бизнеса Имперского колледжа Лондона (Imperial College Business School), Школой бизнеса Сиднейского
университета (the University of Sydney Business School), ведущими учеными в России и за рубежом, включая членов
Научного совета проекта (С. Анатольев, Российская Экономическая Школа; U. K. Müller, Dept. of Economics, Princeton
Univ.; P.C.B. Phillips, Dept. of Economics, Yale Univ.) и других специалистов мирового уровня.
- Обучение студентов и молодых ученых Санкт-Петербургского Государственного Университета и других высших
учебных заведений России; разработка и преподавание курсов по эконометрике, бизнес аналитике, компьютерному и
математическому моделированию финансовых и экономических рынков и явлений, компьютерному и статистическому
анализу больших баз финансовых и экономических данных и анализу финансовых и экономических временных рядов
в Санкт-Петербургском Государственном Университете и других вузах Российской Федерации. Организация авторских
краткосрочных, семестровых и годовых курсов ведущих российских и зарубежных ученых на базе Центра в
вышеуказанных областях (https://ceba-lab.org/courses),
- Организация и проведение международных конференций, семинаров и летних школ на базе Центра по
эконометрике и бизнес аналитике - ЦЭБА, Санкт-Петербургском Государственном Университете и других высших
учебных заведениях Российской Федерации с участием ученых и научных работников, специалистов, работающих на
финансовых рынках, государственных структурах и сфере ИТ, и ведущих исследователей в области проекта в России и
за рубежом. Организация непрерывной работы еженедельных онлайн семинаров по эконометрике, бизнес аналитике
и смежным областям ЦЭБА (https://ceba-lab.org/seminars); организация ежегодных конференций iCEBA на базе Центра
(https://ceba-lab.org/conference22, https://ceba-lab.org/conference).
- Развитие и статистический и компьютерный анализ крупномасштабного банка данных по анализируемым в ходе
работы по проекту ключевым экономическим и финансовым показателям социально-экономического развития
различных экономик, включая рынки России, ее регионов и стран бывшего СССР.
- Разработка новых и усовершенствованных методов устойчивого статистического и эконометрического анализа
больших баз зависимых и гетерогенных финансовых и экономических данных, с концентрацией основных
направлений исследований на разработке устойчивых статистических и эконометрических методов анализа гипотез по
двум и нескольким параметрам, гипотез равенства параметров экономических и финансовых моделей и совместных
гипотез, а также статистически обоснованных двухшаговых процедур эконометрического анализа. Применения
разработанных в ходе работы по проекту новых и улучшенных методов в эконометрических моделях
инструментального анализа, межстрановых и межрегиональных сравнениях моделей социально-экономического
развития, тестах структурных сдвигов вследствие кризисов и их распространения и др. важных задачах.
- Внедрение разработанных новых устойчивых статистических и эконометрических методов в широко
используемые пакеты программного обеспечения компьютерного, математического и статистического моделирования
и анализа; разработка и применения нового программного обеспечения на их основе.
- Разработка и применение современных подходов к компьютерному и математическому моделированию и
прогнозированию динамики ключевых финансовых и экономических величин и показателей развитых экономик и
рынков периода становления, включая рынки России, ее регионов и стран бывшего СССР, а также моделированию и
прогнозированию влияния кризисов и их распространения и процессов финансового заражения на рассматриваемые
экономики и рынки.
- Адаптация современных методов компьютерного и математического моделирования и устойчивого
статистического анализа финансовых и экономических рынков для эффективной работы на высокопроизводительных
(параллельных и распределенных) вычислительных системах и их программное обеспечение.
- Применения современных компьютерных и информационно-коммуникационных технологий,
высокопроизводительных (параллельных и распределенных) вычислительных систем и их программного обеспечения
в моделировании и устойчивом статистическом анализе больших баз данных по финансовым и экономическим рынкам,
подверженным влиянию кризисов, их распространения и финансового заражения.
- Применения современных методов компьютерного и математического моделирования и устойчивого
статистического анализа в изучении динамики экономического развития в России, постсоветских экономиках и
формирующихся рынках, подверженных влиянию текущего мирового финансового и экономического кризиса,
финансового заражения и взаимозависимости. Применения результатов исследований в подготовке рекомендаций по
экономической политике.
- Публикация результатов работы по проекту в статьях в ведущих рецензируемых зарубежных и международных
научных журналах и представление докладов по ним на ведущих международных конференциях и семинарах по
экономике, финансам и статистике, компьютерному и математическому моделированию, компьютерным и
информационным технологиям и на собраниях международных профессиональных обществ в этих областях.
- В целом, проект будет широкомасштабным вкладом в развитие международного сотрудничества в сфере научных
исследований и образования в области компьютерного и математического моделирования финансовых и
экономических рынков и процессов, включая кризисы и финансовое заражение, и статистического и
эконометрического анализа больших баз финансовых и экономических данных. Он будет включать разработку и
применение современных методов компьютерного и математического моделирования и устойчивого статистического
и эконометрического анализа больших баз данных по финансовым и экономическим рынкам; исследование баз
данных по России, постсоветским экономикам и формирующимся рынкам; а также междисциплинарное и широкое
международное научное и образовательное сотрудничество в областях проекта. Проект внесет вклад в развитие
ключевых приоритетных областей в России, включая развитие информационных и компьютерных систем и технологий,
применения высокопроизводительных вычислительных систем в анализе финансовых и экономических рынков,
развитие программного обеспечения устойчивого статистического и компьютерного анализа и моделирования,
обучение и повышение образования студентов и молодых ученых и разработку рекомендаций по статистически
обоснованному экономическому и финансовому анализу, экономической политике и антикризисным мерам в России и
за рубежом.