Авторегрессионые (VAR) модели.
VAR-модели в сравнении с комплексными предлагают простейший метод прогнозирования. При использовании данных моделей полагают, что динамика основных экономических показателей сохранится в будущем.
Методы VAR- модели основаны на анализе временных рядов и экстраполируют имеющийся в наличии ряд только на основании информации, содержащейся в нем самом. Прогноз по VAR- модели носит безусловный характер, т.е. он не способен отразить эффекты выбора макроэкономической политики, он лишь усредняет эффекты, имевшие место в прошлом. Такого рода прогноз может оказаться эффективным лишь в кратко- и, максимум, в среднесрочной перспективе.В рамках обоих рассмотренных подходов удается сконструировать модели, хорошо соответствующие историческим данным и позволяющие делать прогнозы с приемлемой точностью.
Серьезное решение задач долгосрочного прогнозирования требует использования комплексных подходов, и, в первую очередь, привлечения различных (в том числе, статистических) технологий сбора и анализа экспертных оценок. Точность прогнозов зависит как от объективных условий, таких как природа прогнозируемой переменной и длина горизонта прогнозирования, так и от атрибутов самого прогнозиста, таких как теория (идеология), которой он следует (кейнсианский или монетаристский подход и т.п.), и методика, посредством которой эта теория используется для построения количественного прогноза.