Выбор моделей оптимальной сложности методами Монте-Карло (на примере моделей производственных функций регионов Российской Федерации)

Описан подход к сравнению альтернативных вариантов линейных регрессионных моделей на временных рядах и к определению целесообразности их усложнения (посредством добавления новых переменных) с использованием нескольких вариантов методов Монте-Карло. Предложенные методы исследования с помощью генерации псевдовыборок позволяют учесть как эффекты, связанные с возможными отличиями распределений в эмпирических данных от распределения Гаусса, так и эффекты, связанные с возможной нестационарностью исследуемых временных рядов. Для этого применяется генерирование псевдовыборок — временных рядов, являющихся гауссовым белым шумом или случайным блужданием, а также перестановочный тест и метод бутстрепа. Достоверность получаемых результатов оценивается при помощи процедур ресэмплинга. Применимость рассматриваемых методов демонстрируется на примере моделей инвестиционных производственных функций регионов Российской Федерации, рассчитываемых на основе данных Федеральной службы государственной статистики.