В статье предлагается новый метод декомпозиции ВВП и его элементов, основанный на идее о том, что каждый компонент может быть представлен как некоторая комбинация небольшого количества агрегатов. Предложенный метод обладает рядом важных теоретических свойств, обеспечивающих корректность его применения, и с высокой точностью воспроизводит статистику. Приводится теоретическое обоснование процедуры, подробно рассматривается декомпозиция на три продукта. Рассматривается разложение как величин в текущих ценах, так и величин в постоянных ценах.Предложенная декомпозиция обладает целым рядом преимуществ по сравнению с предложенными ранее. Во-первых, она не предполагает привязку модельных продуктов к наблюдаемым в статистике величинам. Во-вторых, разложение проводится на большее число ненаблюдаемых продуктов, при этом полученные в результате разложения продукты и их цены могут быть разумным образом проинтерпретированы. Наконец, важным отличием от предыдущих процедур является нелинейность разложения продукта в постоянных ценах.Помимо этого, в работе предлагается метод гармонизации статистики по ВВП и его элементам, который необходим для корректной работы с этими рядами после двух недавних изменений в методологии подсчета этих показателей Росстатом.
Целью статьи является выявление основных детерминант роста потребительских цен в российской экономике. В статье определены степень влияния на инфляцию монетарной политики Банка России, тарифного регулирования и показателей обменного курса рубля. В качестве инструмента исследования используется эконометрическая модель формирования инфляции в зависимости от динамики основных факторов. В работе используются официальные данные Росстата и Банка России по месяцам с января 2005 по август 2015 года. Отдельное внимание уделяется модельному описанию формирования волатильности на российском валютном рынке, основными факторами которого является волатильность цен на нефть, отток капитала и политика Банка России в области валютного регулирования.
Статья посвящена моделированию воздействия переменных монетарной политики Банка России – денежной базы и денежной массы – на ключевые показатели развития российской экономики: ВВП, индекс потребительских цен и реальный эффективный курс рубля. Предложены три эконометрических модели, показывающие степень влияния анализируемых факторов и его разложение по времени. Оценка моделей производилась на квартальных (для ВВП) и месячных (для ИПЦ и реального эффективного курса рубля) данных в период с 2003 по 2014 года. Показано, что в условиях российской экономики влияние монетарных факторов на ВВП значимо превосходит их же влияние на ценовые показатели.
Вопрос о применении концепции агрегированных и репрезентативныхагентов в современной экономической науке стоит достаточно остро. В теоретической модели [Малахов, Поспелов, 2014] показано, что распределение банков по долям активов является стабильным во времени. Если этот вывод выполняется на практике, то это будет еще одним свидетельством в пользу использования концепции агрегированных агентов при моделировании банковского сектора, что в свою очередь является актуальной темой для исследователей макроэкономики. В данной работе мы выполняем эмпирическую проверку этого результата на примере банков России. Помимо активов в работе исследуются и другие ключевые показатели деятельности банков, такие как депозиты домохозяйств, кредиты фирм и т.д., так как стабильность распределений долей этих показателей также может выступить дополнительным аргументом для использования концепции агрегированного агента. Цель данной работы - подбор оптимальной формы распределения российских банков по долям ключевых показателей и проверка стабильности этой функциональной формы во времени. Актуальность данной работы также подтверждается происходящими изменениями в экономике России и банковской отрасли в частности.Мы показываем, что, используя обобщенные варианты известных распределений, можно достаточно точно описать распределение российских банков по указанным показателям оборотной ведомости. В частности, распределение Парето IV типа и асимметричное обобщенное распределение ошибок дают крайне высокую точность аппроксимации, причем полученные результаты верны для всех рассматриваемых показателей. Подобранные функциональные формы распределений являются устойчивыми как во временном, так и в кросс-секционном измерении. При этом, отдельные банки могут перемещаться по распределению, хотя сама функциональная форма распределения является стабильной. Таким образом, можно говорить не о распределении конкретных банков, а о распределении, описывающем всю российскую банковскую систему.Оценки параметров подобранных распределений для долей активов имеют слабо выраженную динамику, которая потенциально может быть связана со структурными изменениями в банковской системе России. Тест Колмогорова - Смирнова показал, что только при разнице в восемь месяцев и более распределения долей активов отличаются на пятипроцентном уровне значимости. Таким образом, можно утверждать, что модель [Малахов , Поспелов, 2014 ] в целом проходит эмпирическую проверку.
Issue about relevancy of usage of concepts of representative and aggregate agents inmo-dern economic science is very actual. In theoretical model [Malakhov, Pospelov, 2014]showed, that distribution of banks on shares of assets is stable over time. If this results is correct for real data, then it will another argument to usage of concept of aggregate agent in modeling of banking sector, which is an actual topic for macroeconomists. In this paper we provide an empirical test of this result using data from Russian banking system. We also analyze other key variables, such as households’ deposits, firm’s credits, interbank credits, etc., because if distributions of shares of these variables are stable too, then it will be additional argument to usage of concept of aggregate agents. Aim of this paper is selection of optimal (in some sense) functional forms of distribution of shares of key variable and validating stability of these distributions over time. Actuality of this topic is also confirmed by recent events in Russian economy and banking system in particular.We show that using generalized versions of well-known distributions, we can accurately describe the distribution of Russian banks in terms of turnover balance sheet. In particular, the Pareto distribution of type IV and asymmetric generalized error distribution show a very high accuracy of approximation and these results are correct for all considered variables. Quality of approximation by these distribution is robust, both in time and in the cross-sectional dimension, however, individual banks can move in distribution. Thus, we can’t talk about the distribution of individual banks but of the distribution of banks of the entire Russian banking system.Moreover, estimations of parameters of distribution of shares of assets have been minorly changing during observation period and these changes could be possibly connected with structural shifts in banking industry. Kolmogorov - Smirnov test shows, that differences between distributions of shares of assets become significant at 5% confidence level, only when differ ence between periods is more than 8 months. Thus theoretical model [Malakhov, Pospelov, 2014] mainly passes the empirical test.
С помощью идеи декомпозиции задачи о благосостоянии делается попытка прояснить вопрос о том, как следует описывать поведение фирмы и ее взаимоотношения с собственниками в динамических моделях общего равновесия. Предложена общая схема декомпозиции, порождающая механизмы взаимодействия экономических агентов, одним из которых является механизм акционерного общества, позволяющий в рамках динамических моделей общего равновесия описывать фондовый рынок.
Строится модель рациональных ожиданий банковской системы на основе проведенного эконометрического анализа движения основных видов финансовых инструментов в банковской системе: часть найденных эконометрических соотношений используется как ограничения, а остальные соотношения объясняются моделью. Обнаружен сильный магистральный эффект: равновесные планы агентов при идентифицированных параметрах модели не зависят от представлений агентов о далеком будущем. Магистральный эффект позволяет свести краевую задачу к динамической.
