Диссертация (1137758), страница 9

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 9)

Главнымдостоинством подхода с использованием уравнения Эйлера является то, что онпозволяет исследователям оценить предпочтения параметров без точногоопределения стохастических процессов, воздействию которых подверженыэкономические агенты. К сожалению, реализация этого преимущества уравненияЭйлера значительно зависит от характера имеющихся данных. Так использованиемикроданных, с одной стороны, позволяет решить проблемы смещенных оценок иложного отклонения моделей, но с другой — содержит не менее серьезнуюпроблему ошибок измерения.Ошибки измерения при использовании стандартных нелинейных методовмогут давать непредсказуемые оценки. Условия более высокого порядкапотенциальнокоррелируютстипичнымиинструментами,поэтомуихиспользование также может давать смещенные оценки.

Общим подходом дляисследований данной проблемы является создание модели жизненного цикла, азатем проведение Монте-Карло экспериментов с искусственно созданнымиданными, чтобы понять, дает ли линеаризованное уравнение Эйлера «хорошие»оценки параметров.В настоящее время оценки уравнения Эйлера для России получены лишь намакроданных и варьируются в интервале от 0,59 до 0,94 [Шульгин, 2014]. Кромеэтого, российские авторы часто калибруют модели с учетом оценок, полученныхна данных для США или Канады, или устанавливая значение параметраэластичности равным единице [Sosunov, Zamulin, 2007; Polbin, 2013] или 0,5[Semko, 2013].

Научная новизна задачи в рамках данного исследования связана сполучением оценок для России на дезагрегированных данных лонгитюдногоисследования RLMS-HSE.47Глава 2 Исследование особенностей динамики потребления российскихдомашних хозяйств на микроданныхВ данной главе исследуются особенности динамики потребления домашниххозяйств в России, в частности, обсуждается выбор модели для проверкигипотезы сглаженного во времени потребления. В первом разделе описанатеоретическая модель, предполагающая, что текущее потребление можетопределяться как на основе уравнения Эйлера, так и на основе простогоэмпирическогоправила.Вовторомразделеприводитсяметодологияэконометрического тестирования рассматриваемой модели с учетом ошибокизмерения. В третьем разделе представлены используемые данные, описаныинструменты и методология деления домашних хозяйств по когортам, приведенырезультаты оценки.

Основные результаты главы опубликованы в работах [Ларин,Новак, Хвостова, 2013; Новак, 2014].2.1 Построение модели динамики потребления с учетом неоднородностидомашних хозяйствМногие эмпирические исследования не находят подтверждения теорииоптимизации потребления во времени. В качестве объяснения предлагаются двевозможные причины. Во-первых, обсуждавшаяся в первой главе проблемаограниченного доступа экономических агентов к рынку капитала, невозможностьзанимать и давать в долг по одной и той же ставке, наличие неторгуемых активов(ограниченная ликвидность) [Zeldes, 1989] и, во-вторых, «недальновидность»агентов [Runkle, 1991]. Д.

Ранкл подчеркивает, что индивиды не способнывыполнять сложные математические действия для решения задачи максимизациифункции полезности.Предполагается,чтоповедениеэкономическихагентовноситэвристический характер и для принятия решения о потреблении домохозяйствамогут применять простое эмпирическое правило [Winter et al., 2012].Эмпирическое правило («the rule of thumb») предполагает, что домохозяйства48принимают решение о текущем потреблении, не учитывая будущие доходы, аполагаясь только на уровень текущего дохода. Результаты исследований,посвященных оценке доли экономических агентов, использующих эмпирическоеправило, достаточно противоречивы.

Одни авторы приходят к выводу, что долятаких домашних хозяйств достигает 50% [Campbell, Mankiw, 1990; Hayashi, 1982];другие утверждают, что она близка к нулю [Weber, 2000].В этом разделе работы рассмотрена теоретическая модель динамикипотребления домашних хозяйств и предпосылки, которые необходимы для еепостроения и оценки. В частности, рассматривается модель, основанная напредпосылке о том, что домохозяйства могут выбирать динамику потребления какна основе уравнения Эйлера, так и на основе эмпирического правила, потребляя вкаждом периоде текущий доход.

Для оценки параметров модели домохозяйстваобъединены в когорты по демографическим характеристикам. Поэтому модель,представленная ниже, описывает поведение репрезентативного домашнегохозяйства из той или иной когорты.Пустьпредпочтениядомашнегохозяйстваописываютсяфункциейполезности с постоянным относительным коэффициентом неприятия риска, какрассмотрено в главе 1:U i ,t1 ci , t = Ei ,t  F ,  = 0 1   i ,t (2.1)где U i ,t — полезность i-го домохозяйства в текущий момент времени t, ci , t  —потребление через  периодов, Ei,t — условное математическое ожидание по всейдоступной домохозяйству i в момент времени t информации Fi ,t ;  > 0 —относительный коэффициент неприятия риска,0    1 — субъективныйдисконтный фактор.

Домашнее хозяйство максимизирует данную функциюполезности с учетом бюджетного ограничения:Wi ,t 1 = Wi ,t  ci ,t Ri ,t 1 ,(2.2)где Wi,t > 0 — богатство домохозяйства i в период t, где Ri ,t 1  1  ri ,t 1 , а ri ,t 1 —49реальная ставка процента между периодами t и t+1, по которой домашнеехозяйство может инвестировать и брать в долг денежные средства.Дж. КэмпбеллиГ. Мэнкью(Campbell,Mankiw,1990),используяагрегированные данные потребления американских домашних хозяйств, показали,что доля домашних хозяйств, потребляющих текущий доход, по сравнению сдомохозяйствами, оптимизирующими потребление во времени, значительна.Опираясь на выводы авторов, предположим, что при выборе текущего уровняпотребления домохозяйства ориентируются не только на уравнение Эйлера, но ина свой текущий доход. Предположим, что потребление домохозяйства в текущемпериоде определяется:1.

Уравнением Эйлера — обозначим его как ciopt, t , и его динамика тогда задаетсяуравнением Эйлера в следующем виде:  opt    ci,t 1 Ei,t  optRi,t 1  1 Fi,t   0.  ci,t (2.3)2. Эмпирическим правилом cirule, t , которое предполагает, что домашнее хозяйствопотребляет весь текущий доход yi ,t :cirule, t  yi , t .Предположим,чтотекущее(2.4)потреблениедомашнегохозяйстваci,tопределяется как среднее геометрическое оптимального потребления cioptи,tпотребления cirule, t , соответствующего эмпирическому правилу: ciopt,t =ct  ct ci ,tгде сt — стационарныйуровеньp1 p cirule ,t  ct ,потребления,рациональности домашнего хозяйства. Например, если(2.5)0  p  1 — степеньp  1 , то текущеепотребление совпадает с оптимальным; если p  0 то потребление полностью50определяется текущим доходом.В случае с когортами возможна несколько иная интерпретация уравнения(2.5), которая, как правило, и используется при тестировании уравнения Эйлера.Следуя подходу, описанному [Attanasio, Low, 2004], домохозяйства можноразделить на два типа: рациональные (выбирают оптимальное потребление) инерациональные (опираются исключительно на эмпирическое правило).

В этомслучае p отражает долю рациональных домашних хозяйств в каждой когорте.Выражая оптимальное потребление из (2.5) и (2.4) и подставляя в (2.3),получаем:Ei ,t  g ic,t 1  gy pyg i ,t 1  (1 p )pRi ,t 1  1 Fi ,t  0 ,(2.6)где gi,ct 1  ci,t 1 ci,t и g iy,t 1  yi ,t 1 yi ,t — темпы роста потребления и доходасоответственно, g y — стационарное значение темпа роста дохода. Обозначимтакже g c — стационарное значение темпа роста потребления, R — стационарноезначение ставки процента.Используя разложение в ряд Тейлора около стационарных значений g c , g y иR (для выражения под математическим ожиданием):51 g ic, t 1 p g y gy  i , t 1 R ( g iy, t 1 g c p ( Ri , t 1pg )y (1 p )p gc pRi , t 1  1  p  (1  p)   1p   g y 1 g ic, t 1 p  ( g ic, t 1 g c )R  (1 p )p (1 p )  pg yp R) 1g ic, t 1 ( g ic, t 1 g )R cR ( g iy, t 1gy 1 )(1  p)  g y   (1 p ) (1 p )  pg pyp( Ri , t 1  R ) 1g ic, t 1 ( g ic, t 1gc)  ( g iy, t 1gy 1 )(1  p)  g y   (1 p )p (1 p )  pg ypp Ri , t 1( 1)  R g iy, t 1  p Ri , t 1 g ic, t 1   c  1  (1  p) y  1  ( 1)  B g g Rполучаем линейную аппроксимацию уравнения (2.6):p~Ei,t  g~ic,t 1  Ri,t 1  (1  p) g~iy,t 1  B Fi,t  0 ,(2.7)~yy~ycc~cгде gi ,t 1 = g i ,t 1 /g  1 , g i , t 1  g i , t 1 / g  1 и Ri ,t 1 = Ri ,t 1 /R  1 — процентныеотклонения переменных от стационарных значений, B — некоторая величина,зависящая от параметров модели и стационарных значений.

При тестированиимодели предположим, что стационарные значения темпов прироста потребления идоходов и ставки процента постоянны во времени, поэтому B — константа.Заметим,чтовслучаепредположениясреднегоарифметическогораспределения между оптимальным потреблением cioptи потреблением в,t52соответствии с эмпирическим правилом cirule,t :optci,t  (1  p)cirule, t  pci , t(2.8)линеаризованное уравнение останется таким же.

Характеристики

Список файлов диссертации