• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Политика правительства и центрального банка в условиях внешнеэкономической и финансовой нестабильности

Приоритетные направления развития: экономика
2016

Цель работы: Формирование рекомендаций по совершенствованию макроэкономической политики в открытой экономике с целью стабилизации краткосрочной волатильности и стимулирования экономического роста, разработка метода калибровки моделей, построенных на основе синтеза DSGE-моделирования и агентно-ориентированных моделей, оценка влияния вербальных интервенций Банка России на фондовые индексы РТС и ММВБ, определение оптимальной комбинации консолидационных мер и реформ системы социального обеспечения, выбираемых беневолентным правительством, оценка воздействия финансовой репрессии на доходы государственного бюджета, определение параметров оптимальной финансовой репрессии в форме нерыночного размещения государственного долга, а также изучение влияния неравенства в наделенности землей, капиталом и способностями между агентами на скорость индустриализации.

Используемые методы: В рамках данного проекта используютсяразнообразные методы моделирования экономических взаимосвязей, а также эконометрические методы. При построении, и эмпирическом оценивании DSGE модели используются следующие методы: динамическая оптимизация поведения агентов с учетом номинальных и реальных жесткостей, решение системы впередсмотрящих уравнений с рациональными ожиданиями методом Бланшара-Кана; использование фильтра Кальмана для расчета функции наибольшего правдоподобия, максимизация функции правдоподобия  с помощью алгоритмов Симса и Ратто, а также имитационное моделирование на базе оцененной модели. Кроме того, для анализа вербальных интервенций Банка России проводится оценка GARCH-моделей методом квази-максимального метода правдоподобия. В рамках анализа фискальной политики используется модель перекрывающихся поколений (OLG) с бесконечным временным горизонтом, предложенная в работах Yaari (1965) и  Blanchard (1985). Для качественной оценки воздействия финансовой репрессии на доходы бюджета используется неоклассическая динамическая модель общего равновесия, дополненная элементами финансовой репрессии в виде нерыночного размещения государственного долга. Кроме того, вневыборочное точечное прогнозирование осуществляется с помощью структурной DSGE модели, Байесовской векторной авторегрессии (BVAR) и частотной VAR. Для оценки моделей используется рекурсивное детрендирование. Сравнение методов проводится на основе  среднеквадратичных ошибок.

Эмпирическая база исследования: В качестве эмпирической базы исследования использованы данные Банка России (http://www.сbr.ru), база данных о вербальных интервенциях Банка России за 2014-2015 гг., собранная с помощью открытых источников (tass.ru, vedomosti.ru, rg.ru и др.), данные Федеральной службы государственной статистики (http://www.gks.ru), база данных Bloomberg Professional (http://www.bloomberg.com/professional/), база данных Бюро экономического анализа (http://www.bea.gov/), база данных Международного Валютного Фонда (http://www.imf.org/en/Data), база данных ФРС (http://www.federalreserve.gov/econresdata/statisticsdata.htm), а также база данных Всемирного банка (http://databank.worldbank.org).

Результаты работы: В рамках настоящего исследования сформулированы рекомендации по построению макроэкономической политики в открытой экономике в условиях внешнеэкономической и финансовой нестабильности. Разработан метод калибровки и анализа моделей, построенных на основе синтеза DSGE-моделирования и агентно-ориентированных моделей. Разработанный метод необходим для дальнейшего изучения оптимальной политики центрального банка при условии наличия пузырей на финансовом рынке. В рамках исследования вербальных интервенций Банка России сделан вывод о том, чтов дни вербальных интервенций Банка России в среднем наблюдались более высокие доходности индекса ММВБ. При этом значимого воздействия вербальных интервенций на индекс РТС и волатильность индекса ММВБ не обнаружено. Для проведения анализа оптимальной фискальной политики модель Heijdra, Bettendorf (2006) расширена по трем направлениям: во-первых, модель адаптирована для закрытой экономики с эндогенной ставкой процента, во-вторых, вводится предпосылка о возможной несбалансированности пенсионной системы, в-третьих, построена функция общественного благосостояния. Результаты показывают, что в случае наличия несбалансированной пенсионной системы подоходный налог и доля социальных отчислений являются несовершенными субститутами с точки зрения финансирования пенсионных расходов. В этом случае финансирование пенсий и дефицита пенсионного фонда оптимально осуществлять за счет поступлений от подоходного налога. В то же время повышение пенсионного возраста, сопровождаемое сокращением доли социальных отчислений или подоходного налога, может понизить государственный долг и поэтому может быть использовано в дополнение к мерам фискальной консолидации. Помимо прочего, в рамках данного проекта рассматривается проблема использования мер финансовой репрессии. Оценка кривых Лаффера в условиях финансовой репрессии показывает, что подобная политика приводит к сокращению доходов от налогообложения потребления и труда, но увеличивает сумму от налогообложения капитала. Кроме того, финансовая репрессия, с одной стороны, негативно влияет на стационарный уровень выпуска, с другой, увеличивает финансирование государственных закупок. Также финансовая репрессия в форме нерыночного размещения государственного долга может быть оптимальным выбором популистского правительства. Финансовая репрессия ужесточается с увеличением степени популизма, однако смягчается с увеличением темпа роста населения. Другим важным результатом данного проекта является вывод о том, что прогнозы, полученные с помощью DSGE модели, как правило, уступают в качестве прогнозам, построенным с помощью BVAR. Наконец, в рамках настоящего проекта получен ряд важных результатов, связанных с проблемой неравенства. В рамках модели с неоднородными агентами показано, что первоначальное неравенство в наделенности землей препятствует индустриализации. В то же время, неравенство в способностях внутри группы агентов, не владеющих землей, ускоряет индустриализацию. Интенсивность конфликта между противниками и сторонниками индустриализации описывается перевернутой U-shaped зависимостью. Также сделан вывод о том, что неравенство по богатству определяется изначально различиями в наделенности землей, в то время как на современных стадиях экономического роста оно определяется различиями в способностях 

Степень внедрения, рекомендации по внедрению или итоги внедрения результатов НИР :

Результаты данного проекта могут быть использованы при разработке реформ пенсионной системы с учетом их влияния на государственные финансы, а также при количественной оценке последствий политики нерыночного размещения долга правительства. Разработанная методология демонстрирует перспективность использования структурных моделей не только для анализа воздействия шоков, но и для построения прогнозов. Поскольку сегодня правительства и центральные банки многих стран вынуждены работать в условиях внешнеэкономической и финансовой нестабильности, многие результаты, полученные в рамках настоящего проекта, могут быть использованы в качестве рекомендаций для построения макроэкономической политики.

Публикации по проекту:


Демешев Б. Б., Малаховская О. А. Макроэкономическое прогнозирование с помощью BVAR Литтермана // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2016. Т. 20. № 4. С. 691-710.
Яркин А. М., Веселов Д. А. Распределение богатства и политический конфликт в модели перехода от стагнации к развитию // Журнал Новой экономической ассоциации. 2016. Т. 32. № 4. С. 30-60.
Kuznetsova O. The Value of Public Information in a Two-Region Model / NRU Higher School of Economics. Series WP BRP "Economics/EC". 2016. No. 126.
Sokolova A., Havránek T. Do Consumers Really Follow a Rule of Thumb? Three Thousand Estimates from 130 Studies Say "Probably Not" / NRU Higher School of Economics. Series WP BRP "Economics/EC". 2016. No. 137/EC/2016.
Кузнецова О. С., Ульянова С. Р. Влияние вербальных интервенций Банка России на фондовые индексы // Журнал экономической теории. 2016. № 4. С. 18-27.
Демешев Б. Б., Малаховская О. А. Картографирование BVAR // Прикладная эконометрика. 2016. Т. 43. С. 118-141.