Автореферат (1137894), страница 3

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

Текст из файла (страница 3)

Работа состоит из введения, 3 глав, заключенияи приложения, а также списка используемой литературы общим объемом 154страницы основного текста и приложений.Степень достоверности и апробация результатов исследования.Научныерезультатыдиссертационногоисследованияоснованынасовременных методах эконометрического анализа. В качестве таких методоввыступают модели многомерных векторных авторегрессий и их структурныемодификации; оценка моделей проводилась с помощью байесовских методов.Данные методы соответствуют стандартам, принятым в современной научнойлитературе.

В связи с этим полученные результаты являются достоверными.Основныеположения и результаты исследования были представленыавтором на международных конференциях и научных семинарах: Второй Российский экономический конгресс. Суздаль, 19 февраля 2013 г. Научный семинар кафедры Макроэкономического анализа, НИУ ВШЭ,Москва, 5 июня 2013 г. XV Апрельская международная научная конференция по проблемамразвития экономики и общества.

НИУ ВШЭ, Москва, 2 апреля 2014 г. Научный семинар Центра Макроэкономического Анализа и КраткосрочногоПрогнозирования. Москва, июль 2014 г.13 Международнаяконференция«Современныйэконометрическийинструментарий и приложения». Нижний Новгород, 18 сентября 2014 г. Научный семинар «Эмпирические исследования Банковской деятельности»под руководством Верникова А.В. и Карминского А.М.

Факультетэкономики НИУ ВШЭ, Москва, 24 сентября 2014 г. XVI Апрельская международная научная конференция по проблемамразвития экономики и общества. НИУ ВШЭ, Москва, 8 апреля 2015 г.ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИПервая глава посвящена анализу денежно-кредитной политики БанкаРоссии, проводимой на протяжении 2000-2013 годов. В ней проводитсядетальный анализ литературы, посвященной анализу денежно-кредитнойполитики. В данной главе исследуются основные инструменты, применяемыерегулятором, такие как валютные интервенции, операции рефинансирования иабсорбирования ликвидности, процентные ставки, а также анализируются цели,которые преследовал Банк России.

Был проведен более детальный анализизменений, произошедших в политике регулятора после кризиса 2008-2009года. Если денежно-кредитная политика, проводимая в докризисный период,была достаточно хорошо изучена (Esanov A., Merkl C., Vinhas L.; VdovichenkoA.G., Voronina V.G; Дробышевский С.М., Козловская А.М.; Granville B., MallickS.), то произошедшие в последние годы изменения были проанализированыеще не в полной мере.

Проведенный в данной главе анализ позволяет ответитьна вопрос - как изменилась реакция Банка России на внутренние и внешниешоки, а также, какие инструменты в большей мере стал использовать регулятори какие цели он при этом преследовал. В отличие от традиционного подхода,основанного на оценке правила Тейлора или Маккаллума,денежно-кредитнойполитикибылаиспользованадля анализаструктурнаямодельвекторной авторегрессии. Преимущество этой модели по сравнению состандартным методом заключается в том, что она позволяет оцениватьденежно-кредитную политику сразу с несколькими инструментами и целями.14Помимо традиционных инструментов денежно-кредитной политики,широко освещенных в литературе, таких как процентные ставки и денежнаямасса, в модель были также включены дополнительные инструменты: объеминтервенций на валютном рынке (покупка и продажа валюты), а также объемопераций по предоставлению и абсорбированию ликвидности (чистаязадолженность банковского сектора перед Банком России).

Для учета внешнихфакторов, находящихся вне контроля регулятора, использовались процентныеставки по 10-летним облигациям США, индекс волатильности рынка VIX,индикатор кредитного риска России (пятилетний CDS-spread) и цена на нефтьмарки Brent.Использование структурной векторной авторегрессии для оценкиденежно-кредитной политики было предложено в работе Бернанке и Михова(Bernanke B.S., Mihov I.), а в дальнейшем в работах Клариды и Гертлера(Clarida R., Gertler M) и Куше (Cuche N.A):∑где∑,(1.1)содержит основные переменные денежно-кредитной политики имакроэкономические данные, асостоит из экзогенных переменных,-вектор структурных шоков модели (независимые, случайно распределенныевеличины).

Уравнение (1.1) можно переписать в сокращённом виде такимобразом, чтобы получившаяся система могла быть оценена стандартнымметодом наименьших квадратов:∑∑(1.2)(1.3)где– вектор шоков сокращенной модели. При этом структурные шокикоторыенеобходимыдляоценкимодели,являютсяненаблюдаемымивеличинами, и чтобы их получить, необходимо задать взаимосвязь между.

Для этого нужно определить матрицы коэффициентов15,ии. Это можносделать с помощью следующих уравнений, задающих теоретическую структурумодели:(1.4)(1.5)(1.6)(1.7)(1.8)(1.9)(1.10)(Гдеа),().Уравнение (1.4) описывает шок на внешних рынках (с помощью процентнойставки государственных облигаций США); уравнения (1.5) и (1.6) описываютшоки производства и инфляции. Мы предполагаем, что процентная ставка,объем ликвидности, обменный курс и другие монетарные факторы действуютна реальную экономику с определенным лагом и не влияют на производство иинфляцию в текущем периоде.

Уравнение (1.7) задает спрос на деньги взависимости от уровня ставок (локальных и зарубежных), уровня производстваи инфляции, а также обменного курса рубля. Уравнение (1.8) описываетмеханизмпредоставленияликвидностиБанкомРоссии,приэтомпредполагается, что предложение реагирует на изменение спроса, уровняинфляции и обменного курса рубля, а также регулятор обращает внимание науровень выпуска. Уравнение (1.9) задает зависимость процентной ставки отдругих переменных, и, по сути, является правилом денежно-кредитнойполитики Банка России.

В данном случае ставка РЕПО зависит от внешнейставки, уровня инфляции, производства, спроса на ликвидность со стороныреального сектора, а также обменного курса. Уравнение (1.10) описывает16зависимость обменного курса от остальных переменных в экономике, при этомпредполагается, что на обменный курс оказывают влияние все факторы.Для того чтобы определить изменения, произошедшие в денежнокредитной политики Банка России, оценка модели осуществлялась на двухинтервалах: с января 2000-го по июль 2008 года, и с июля 2009-го по декабрь2013 года (период острой фазы кризиса был исключен из оценки).

Результатыанализа показали, что до кризиса 2009 года Банк России большее вниманиеуделял управлению обменным курсом, при этом активно использовалисьвалютные интервенции; в результате этого ситуация с ликвидностьюбанковского сектора во многом зависела от внешних факторов. После кризисафокус сместился на таргетирование инфляции и стабилизацию внутреннейликвидности, но при этом внешние факторы и обменный курс продолжилиоказывать некоторое влияние.Полученные результаты подтверждают, что после кризиса 2009 года вправиле денежно-кредитной политики Банка России произошли изменения.Если до кризиса на изменения обменного курса регулятор реагировал спомощью валютных интервенций, то после кризиса для стабилизацииобменного курса Банк России стал больше использовать механизм процентныхставок, при этом валютные интервенции остались, но стали меньше.

Врезультате этого реакция обменного курса на внешние шоки стала болеевыраженной. Реакция процентных ставок на увеличение инфляции сталасистематической, статистически значимой и положительной.Во второй главе проводится анализ влияния денежно-кредитнойполитики с учетом различных внешних и внутренних шоков на экономическуюдинамику в стране. С помощью предложенной байесовской модели векторнойавторегрессии были рассмотрены различные каналы трансмиссии денежнокредитной политики, а также получены количественные оценки влиянияпроводимой политики и различных шоков на экономическую динамику. Спомощью метода декомпозиции вариации были определены доминирующие17шоки,имеющиенаибольшевлияниенаэкономическиепеременные.Предложенная в данной главе модель позволила решить несколько техническихпроблем, свойственных стандартным подходам, в том числе проблемуотсутствия продолжительной истории статистических данных и низкойточности оценок для моделей с большим количеством переменных.

Для Россиибольшинство данных доступно только начиная с 2000-ых годов (порядка 180месячных наблюдений и 60 квартальных), в то же время оценка структурнойвекторнойавторегрессиитребуетопределениябольшогоколичествапараметров, в результате в модель может быть включено лишь ограниченноеколичество переменных (6-9 переменных, при количестве лагов, равном 1-3).Для решения этой проблемы была использована байесовская модель векторнойавторегрессии(BVAR)сиспользованиемаприорногораспределениеМиннесота, что позволило провести оценку модели на большом количествепеременных.

Рассмотрим оцениваемую модель более подробно. Модельвекторной авторегрессии в сокращенной форме имеет следующий вид:(2.1)),гдевектор переменных модели, p – количество лагов,–ошибка, имеющая стандартное нормальное распределение. ВоспользовавшисьформулойБайесаможнополучитьапостериорноераспределениедлякоэффициентов:,где(2.2)- априорное распределение коэффициентов,максимального правдоподобиядля модели векторной авторегрессии. Мыиспользуем следующую параметризацию для коэффициентов,()- функции{:(2.3)18(где ,и),являются гиперпараметрами априорного распределения (GiannoneD., Lenza M., Primiceri G.E; Carriero A., Clark T.E., Marcellino, M.).

Идея этойпараметризации заключается в том, что сувеличением количества лаговвлияние переменных снижается, и коэффициенты вне главной диагонали вматрицахстремятся к нулю. Гиперпараметрдисперсии и ковариации. В случаеопределяет масштабединственным источникоминформации становится априорная функция распределения, и историческиеданные не оказывают влияния на оценку; в случаеаприори становитсянеинформативным, и оценка полностью зависит от исторических данных(совпадает с оценкой МНК). В литературе существует несколько различныхподходов для выбора оптимального параметра(Banbura M., Giannone D.,Reichlin L; Carriero A., Clark T.E., Marcellino, M.; Giannone D., Lenza M.,Primiceri G.E).

Характеристики

Список файлов диссертации