Структурное подразделение: Лаборатория математического моделирования экономических процессов
Руководитель работ: Полбин Андрей Владимирович, к.э.н., заведующий научно-исследовательской лабораторией, Лаборатория математического моделирования экономических процессов, ИПЭИ
Сроки выполнения: 2021 год.
Актуальность исследования: В последние годы в качестве одного из наиболее активно развивающихся направлений макроэконометрического анализа является построение моделей временных рядов с меняющимися во времени параметрами. Применение данного экономико-математического аппарата весьма актуально для моделирования российской экономики в условиях интенсификации структурных сдвигов, изменения режимов экономической политики, замедления долгосрочных темпов экономического роста, что ставит под сомнение наличие инвариантности во времени кросс-корреляционных взаимосвязей между макроэкономическими показателями. Наиболее ярким примером структурного изменения является переход Банка России от режима управляемого обменного курса к режиму таргетирования инфляции и плавающего курса, что с теоретической точки зрения должно оказать существенное влияние на кросс-корреляционные взаимосвязи реального обменного курса рубля и реального ВВП с ценами на нефть. В краткосрочном периоде зависимость выпуска от цен на нефть определяется кейнсианскими механизмами, в частности уровнем спроса на отечественную продукцию, который зависит от уровня агрегированного спроса и относительных цен, реального обменного курса. Динамика же относительных цен в краткосрочном периоде в значительной мере определяется режимом денежно-кредитной политики. Если центральный банк препятствует укреплению номинального обменного курса при повышении нефтяных цен, то подстройка реального обменного курса к долгосрочному равновесию будет происходить за счет увеличения внутренних цен, и чем выше жесткость цен, тем дольше реальный обменный курс может находиться ниже своего долгосрочного равновесия. Это будет обуславливать повышенный спрос на отечественные товары, что может привести к существенному перегреву экономики в краткосрочном периоде. Также перегреву агрегированного спроса может способствовать рост ожидаемой инфляции и снижение реальных процентных ставок. При гибком же номинальном обменном курсе укрепление реального обменного курса может произойти моментально при росте цен на нефть за счет укрепления номинального обменного курса. Таким образом, при гибком курсе у реального ВВП должна быть более слабая реакция на нефтяные шоки. Данные теоретические соображения неоднократно обсуждались в литературе (Broda, 2004; Devereux et al., 2006; Edwards and Yeyati, 2005; Gertler et al., 2007). Также в литературе представлено много эмпирических свидетельств о снижении эффекта переноса изменений номинального обменного курса в цены при переходе к режиму таргетирования инфляции, что является другим примером изменения кросс-корреляционных взаимосвязей. В свою очередь, изменение бюджетного правила может обуславливать изменения в реакции потребления, инвестиций и, в свою очередь, ВВП на шок цен на нефть. Данные примеры подчеркивают необходимость построения моделей с меняющимися параметрами для структурного анализа и прогнозирования российской экономики.
Основная цель исследования: Построение комплекса макроэкономических моделей с меняющимися во времени параметрами для описания динамики российских макропоказателей
Основные фундаментальные и прикладные задачи, решаемые в рамках исследования:
- систематизация литературы по решению практических задач в области макроэкономических исследований с помощью моделей с меняющимися во времени параметрами;
- систематизация литературы по инструментальным методам оценки моделей с меняющимися во времени параметрами;
- построение эконометрических моделей с меняющимися во времени параметрами, актуальных для описания российской экономики;
- подготовка статистических данных;
- эконометрическая оценка альтернативных спецификаций моделей с меняющимися во времени параметрами для российской экономики;
- содержательный анализ полученных оценок изменяющихся во времени взаимосвязей между макроэкономическими показателями;
- анализ прогностических свойств построенных моделей.