Динамическая стохастическая модель общего экономического равновесия России

Размещено на http://www.allbest.ru/

ДИНАМИЧЕСКАЯ СТОХАСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОБЩЕГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАВНОВЕСИЯ РОССИИ

Динамические стохастические модели общего экономического равновесия (DSGE-модели) занимают важное место в анализе макроэкономических процессов. Данный тип моделей стал результатом нового неоклассического синтеза и комбинирует лучшие идеи двух современных школ экономической мысли: неоклассиков и неокейнсианцев.

В России в основном по-прежнему используют классические балансово-эконометрические модели, в то время как за рубежом данный класс моделей выходит из моды, начиная с 70-80 гг. прошлого века [6].

Примечательно, что DSGE-моделирование является не просто академической разработкой, но и получило распространение в практике государственного регулирования во многих стран мира: Канады [13], Великобритании [11], США [10], Швеции [8], Чили [12], Новой Зеландии [9] и т.д. В последнее годы новое руководство российского Центрального банка активно применяет аппарат DSGE-моделирования при разработке денежно-кредитной политики.

Кроме того, в условиях частой смены ответственного за денежно-кредитную политику ЦБ (и соответственно отсутствия статистических наблюдений при новом руководстве) получить непосредственные эконометрические оценки монетарных правил становится невозможным. Это вынуждает прибегать к аппарату динамических стохастических моделей общего равновесия, базирующихся на калибровке уравнений, спецификации которых выведены на основе задач, оптимизирующих поведение экономических агентов.

В то же время в отечественной науке DSGE-модели практически не разрабатываются. Созданием DSGE-моделей РФ занимается всего несколько исследователей [1-2, 4-5]. При этом данные модели выполнены в соответствие зарубежным канонам и не в полной мере учитывают специфику экономики России. Поэтому предпринята попытка разработать DSGE-модель российской экономики с учетом текущих реалий.

Для этого в модели внедрены следующие особенности, отличающие её от прочих разработок:

Концепция адаптивных ожиданий используется вместо концепции рациональных ожиданий, в связи с тем, что последняя предполагает совершенное предвидение будущего всеми экономическими агентами, что маловероятно и подвергается критике со стороны экономистов [3, 7]. На этом фоне гипотеза адаптивных ожиданий кажется более реалистичной, особенно в случае России. В рамках гипотезы адаптивных ожиданий от экономических агентов не требуется абсолютного предвидения, достаточно того, чтобы учитывались предыдущие ошибки. Иными словами формирования адаптивных ожиданий выглядит следующим образом:

(1)

где - инфляция в момент времени t;

- ожидаемая инфляция в момент времени t;

?(0;1) - скорость корректировки инфляционных ожиданий.

Использовано модифицированное правило Тейлора, в соответствии с которым ЦБ таргетирует не только ВВП и инфляцию, но и валютный курс, что является более адекватным предположением для экспортно-ориентированных нефтедобывающих стран, валютная выручка которых во многом определяет государственный бюджет и состояние экономики:

(2)

где - номинальная ставка процента в момент времени ;

- реальная долгосрочная ставка процента в момент времени ;

- ожидаемая инфляция в момент времени ;

- целевой уровень инфляции в момент времени ;

- отклонение (разрыв) выпуска от равновесного (долгосрочного) уровня в момент времени ;

- отклонение реального курса от равновесного значения в момент времени ;

- степень инерционности номинальной ставки процента,

- чувствительность процентной ставки к отклонению инфляции от целевого уровня;

- чувствительность процентной ставки к отклонению выпуска от равновесного состояния;

- чувствительность процентной ставки к отклонению реального валютного курса от равновесного состояния.

Кроме того, сложным вопросом оказывается выбор процентной ставки. Раньше Банк России использовал различные ставки для рефинансирования коммерческих банков. Часто в DSGE-моделях используется ставка межбанковского кредитования. Однако в процессе перехода к инфляционному таргетированию ЦБ РФ унифицировал процентную политику, сведя всё к одной единственной «ключевой ставке», которая и была выбрана в качестве переменной .

Выведено правило для валютного курса, позволяющее установить связь между ценой нефти и силой национальной валюты. Обычно в DSGE-моделях для моделирования валютного курса используется правило, основанное на паритете процентных ставок. Однако в случае России, это оказывается недостаточным, поскольку Россия является экспортно-ориентированной нефтедобывающей страной, где так или иначе состояние экономики во всех сферах во многом определяется ценой на главный экспортный ресурс - нефти. В этих условиях властям приходится следить за ценой нефти Urals в рублёвом эквиваленте. Зачастую долгие месяцы эта цена держится на фиксированном уровне. Поэтому курс рубля к доллару предполагается высчитывать исходя из данной величины. Для моделирования на периоде ретроспективы высчитывается цена на нефть в рублях, а затем с помощью стандартной для DSGE-модели процедуры фильтрации выделяются долгосрочный уровень и отклонения от него. На периоде прогнозирования долгосрочный уровень моделируется от уровня цен производителей и паритета процентных ставок, а нерегулярная компонента признаётся шоком, через которое ЦБ может оказывать дополнительное влияние на валютный курс. валюта коммерческий банк рефинансирование

Осуществлён переход к месячной динамике в связи с быстроменяющимися внешними экономическими и геополитическими условиями.

Вместо линеаризованного варианта уравнения Фишера используется его точный аналог, пригодный для расчёта реальной ставки процента в условиях высокой инфляции, сложившейся в России за последний год:

(3)

где - реальная ставка процента в момент времени t.

Таким образом, модный за рубежом инструментарий DSGE-моделей адаптирован к современной российской экономике. Разработанная модель позволяет получать прогнозы кратко- и среднесрочного развития и просчитывать эффекты от экономической политики в месячной динамике.

Список литературы

1. Иващенко С.М. Динамическая стохастическая модель общего экономического равновесия с банковским сектором и эндогенными дефолтами фирм // Новая экономическая ассоциация. 2013. № 3 (19). C. 27-50

2. Иващенко С.М. Применение динамической стохастической модели общего экономического равновесия для анализа инфляционных процессов в России и США// «Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки». - СПб.:Изд-во СПбГПУ. 2010. №6. C. 305-309

3. Кэй Дж. Карта - не территория: о состоянии экономической науки // Вопросы экономики. 2012. № 5. C. 4-13.

4. Полбин А.В. Построение динамической стохастической модели общего равновесия для экономики с высокой зависимостью от экспорта нефти // Экономический журнал Высшей Школы Экономики. 2013. Т. 17. № 2. C. 323-359

5. Полбин А.В., Дробышевский С.М. Построение динамической стохастической модели общего равновесия для российской экономики // М.: Издательство Института Гайдара, 2014. - 156 с.

6. Разработка краткосрочных прогнозов социально-экономического развития России // Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования. URL: http://www.forecast.ru/_ARCHIVE/Presentations/INPRAN2015/2015_01-26SF.pdf (дата обращения: 14.04.15)

7. Шульц Д.Н., Гребнев М.И. Рациональность поведения: иерархический анализ // РИСК. 2014. №2. С.167-170.

8. Adolfson M., Lassen S., Linde J., Villani M. RAMSES - a new general equilibrium model for monetary policy analysis // Sveriges Riksbank economic review. 2007. № 2. P. 5-40

9. Benes J., Binning A., Fukac M., Lees K., Matheson T. K.I.T.T.: Kiwi Inflation Targeting Technology // Reserve Bank of New Zealand. 2009. 138 p.

10. Erceg C.J., Guerrier L., Gust C. SIGMA: A New Open Economy Model for Policy Analysis // International Journal of Central Banking. 2006. № 2 (1). P. 111-144.

11. Harrison R., Nikolov K., Quinn M., Ramsay G., Scott A. Thomas R. The Bank of England Quarterly Model // Bank of England Publications. 2005. 244 p.

12. Medina J. P., Soto C. Model for Analysis and Simulations: A Small Open Economy DSGE for Chile // Central Bank of Chile. 2006. 47 p.

13. Murchison S., Rennison A. ToTEM: The Bank of Canada's New Quarterly Projection Model // Bank of Canada Technical Report № 97. 2006. 120 p.

Размещено на Allbest.ru