Диссертация (1137895), страница 21
Текст из файла (страница 21)
Working paper.53. Cushman D.O., Zha T. (1997). Identifying monetary policy in a small openeconomy under flexible exchange rates. Journal of Monetary economics.Volume 39. Issue 3. P. 433–448.54. De Mol C., Giannone D., Reichlin L. (2008). Forecasting using a largenumber of predictors: Is Bayesian shrinkage a valid alternative to principalcomponents? // Journal of Econometrics.
No 146 (2). P. 318 – 32814155.Doan T., Litterman R., Sims C. (1984). Forecasting and conditionalprojection using realistic prior distributions // Econometric reviews, Vol. 3.Issue 1, P. 1–100.56.Dotsey M., Reid, M. (1992). Oil shocks, monetary policy, and economicactivity. FRB Richmond Economic Review, 78(4), 14-27.57.Doz C., Giannone, D., Reichlin, L. (2011). A two-step estimator for largeapproximate dynamic factor models based on Kalman filtering. Journal ofEconometrics, 164(1), 188-205.58.Doz C., Giannone D., Reichlin L. (2012). A quasi–maximum likelihoodapproach for large, approximate dynamic factor models.
Review ofeconomics and statistics, 94(4), 1014-102459.Dungey, M., Fry, R. (2009). The identification of fiscal and monetary policyin a structural VAR. Economic Modelling, 26(6), 1147-1160.60.Edwards, S., Savastano, M. A. (1999). Exchange Rates in EmergingEconomies: What do we know? What do we need to know? (No. w7228).National bureau of economic research.61.Esanov A., Merkl C., Vinhas L. (2005). Monetary policy rules for Russia //Journal of Comparative Economics, Vol. 33. Issue 3.
P. 484–499.62.Fernandez-Villaverde, J., Rubio-Ramirez, J., Sargent, T. and M. Watson(2007). The ABCs (and Ds) of Understanding VARs, American EconomicReview,97,1021-1026.63.Fischer, S. (2001). Exchange Rate Regimes: Is the Bipolar View Correct?Journal of Economic Perspectives, 15(2), 3-24.64.Forni M., Gambetti L. (2010).
The dynamic effects of monetary policy: Astructural factor model approach // Journal of Monetary Economics, Vol. 57.Issue 2. P. 203–216.65.Forni, M., Giannone, D., Lippi, M., Reichlin, L. (2009) Opening the blackbox: structural factor models with large cross-sections. Econometric Theory25, 1319–134714266.Forni, M., Hallin, M., Lippi, M., Reichlin, L.
(2000) The generalizeddynamic factor model: identification and estimation, The Review ofEconomics and Statistics 82, 540–554.67.Frankel, J.A. (1999). No single currency regime is right for all countries orat all times, Essays in International Finance, No. 215, Princeton: PrincetonUniversity Press68.Frenkel, J.A., Aizenman, J. (1982). Aspects of the optimal management ofexchange rates. Journal of International Economics, 13(3), 231-256.69.Fry R.,PaganA. (2005).SomeIssuesinUsing VAR’sforMacroeconometric Research.
CAMA Working Paper 19/05.70.Fry R., Pagan A. (2007). Some issues in using sign restrictions foridentifying structural VARs // National Centre for Econometric ResearchWorking Paper, 1471.Ganev G.Y., Molnar K., Rybinski, K., Wozniak, P. (2002). Transmissionmechanism of monetary policy in Central and Eastern Europe.
CASENetwork Reports, (52)72.Giannone D., Lenza M., Primiceri G. E. (2012). Prior selection for vectorautoregressions // NBER, Working Paper, w18467.73.Giannone D., Lenza M., Reichlin R. (2012) Money, Credit, Monetary Policyand the Business Cycle in the Euro Area // ECARES working paper. 2012008.74.Ghosh, A.R., Gulde-Wolf, A.M., Wolf, H.C. (2002). Exchange rate regimes:choices and consequences (Vol. 1). MIT Press.75.Granville B., Mallick S. (2010). Monetary Policy in Russia: Identifyingexchange rate shocks // Economic Modeling, Vol. 27. Issue 1. P. 432–444.76.Jarocinski, M., Marcet, A. (2005). On the link between Bayesian estimatorsand classical bias corrections in time series.
Working paper.77.Johansen S. (1991) Estimation and hypothesis testing of cointegrationvectors in Gaussian vector autoregressive models. Econometrica: Journal ofthe Econometric Society. P. 1551–1580.14378. Kim S. (2003) Monetary policy, foreign exchange intervention, and theexchange rate in a unifying framework // Journal of International Economics.Vol.
60. Issue 2. P. 355–386.79. Korhonen I., Mehrotra A. (2009). Real exchange rate, output and oil: Case offour large energy producers // BOFIT Discussion Papers. No 680.Koop G. (2013). Forecasting with medium and large Bayesian VARs //Journal of Applied Econometrics, Vol. 28. Issue 2. P. 177–20381.Krugman, P. (1999). O Canada. Slate Magazine.82.Krugman, P. (1987). The narrow moving band, the Dutch disease, and thecompetitive consequences of Mrs. Thatcher: Notes on trade in the presenceof dynamic scale economies. Journal of development Economics, 27(1), 4155.83.Litterman R. B.
(1986). Forecasting with Bayesian vector autoregressions—five years of experience // Journal of Business & Economic Statistics, Vol.4. Issue 1. P. 25–38.84.Maćkowiak B. (2007). External shocks, US monetary policy andmacroeconomic fluctuations in emerging markets // Journal of MonetaryEconomics, Vol. 54. Issue 8.
P. 2512-2520.85.Mallick S.K., Sousa R.M. (2013). Commodity Prices, Inflationary Pressures,and Monetary Policy: Evidence from BRICS Economies // Open EconomiesReview, Vol. 24. Issue 4. P. 677–694.86.McCallum B.T. (1997). Issues in the Design of Monetary Policy Rules.NBER WP 6016.87.McKinnon, R.I., Pill, H. (1999). Exchange-rate regimes for emergingmarkets: moral hazard and international overborrowing. Oxford review ofeconomic policy, 15(3), 19-38.88.Mertens, K., Ravn, M. O.
(2010). Measuring the impact of fiscal policy inthe face of anticipation: a structural VAR approach. The Economic Journal,120(544), 393–413.14489.Mountford, A., Uhlig, H. (2009). What are the effects of fiscal policyshocks? Journal of applied econometrics, 24(6), 960–992.90.Mumtaz, H., Solovyeva, A., Vasilieva, E. (2012). Asset prices, credit andthe Russian economy. Centre for Central Banking Studies, Bank of England,1.91.Nelson E. (2000). UK Monetary Policy 1972–1997: a Guide Using TaylorRules.
Bank of England Working Paper.92.Obstfeld M., Taylor A.M. (1997). The great depression as a watershed:international capital mobility over the long run (No. w5960). NationalBureau of Economic Research.93.Patnaik, I., & Shah, A. (2010). Asia confronts the impossible trinity.Working paper 2010-64.94.Pesaran H., Shin Y. (1998). Generalized impulse response analysis in linearmultivariate models // Economic Letters.
No 58(1). P. 17– 2995.Rubio-Ramirez J. F., Waggoner D. F., Zha T. (2010). Structural vectorautoregressions: Theory of identification and algorithms for inference // TheReview of Economic Studies, Vol. 77. Issue 2. P. 665–696.96.Sims, C.A (1992) Interpreting the macroeconomic time series facts: theeffects of monetary policy // European Economic Review, 36, 2-16.97.Sims, C.A. (1980) Macroeconomics and Reality, Econometrica, 48, 1-4898.Sims, C.A., Zha, T.
A. (1998). Does monetary policy generate recessions?(No. 98-12). working paper, Federal Reserve Bank of Atlanta.99.Sims, C. A., Zha, T. (1998). Bayesian methods for dynamic multivariatemodels. International Economic Review, 949–968.100.Sato K., Zhang Z., McAleer M. (2011). Identifying shocks in regionallyintegrated East Asian economies with structural VAR and block exogeneity// Mathematics and Computers in Simulation, Vol. 81. Issue 7. P. 1353–1364.101.Sosunov K., Zamulin O. (2007).
Monetary policy in an economy sick withDutch disease // СEFIR/NES Working Paper 101.145102.Stock J. H., Watson M. W. (2005). Implications of dynamic factor modelsfor VAR analysis // NBER, Working Paper w11467.103.Svensson L. (1999) Inflation targeting as a monetary policy rule. Journal ofMonetary Economics.
Volume 43. Issue 3. P. 607–654.104.Taylor J. (1993). Discretion versus Policy Rules in Practice. CarnegieRochester Conference series on Public Policy 39. P. 195–214.105.Taylor J. (1999). A Historical Analysis of Monetary Policy Rules.University of Chicago Press for NBER. Business Cycles Series. Vol.
31.106.Turnovsky, S. J. (1976). The relative stability of alternative exchange ratesystems in the presence of random disturbances. Journal of Money, Creditand Banking, 29-50.107.Uhlig, H. (2005), What are the Effects of Monetary Policy on Output?Results from an Agnostic Identification Procedure // Journal of MonetaryEconomics,52, 381-419.108.Vdovichenko A.G., Voronina V.G. (2006). Monetary policy rules and theirapplication in Russia // Research in International Business and Finance, Vol.20.
Issue 2. P. 145–162.109.Waggoner, D. F., & Zha, T. (1999). Conditional forecasts in dynamicmultivariate models. Review of Economics and Statistics, 81(4), 639-651.146Приложение 1. Список переменных для оценки моделиПеременнаяЧисло переменных вмодели5123Источник данных9Внешние факторыКлючевая ставка ФРС**Ставка Libor межбанковского рынка***(USD)Индекс волатильности***Нефть марки Brent***10-летние облигации США*Спред между 7-и и 2-х летними*облигациями СШАЗолото*Индекс цен на металлы*Индекс акций S&P 500*Макроэкономические переменныеОбъем экспорта*Объем импорта*Выпуск базовых отраслей***Обрабатывающая промышленность**Индекс настроений в*производственном сектореДобыча полезных ископаемых*Сельское хозяйство*Транспорт*Строительство*Розничная торговля***Инвестиции**Индекс цен потребителей***Индекс цен на непродовольственные**товарыИндекс цен на услуги*Индекс цен на продукты*Индекс цен производителей**Уровень безработицы**Реальные зарплаты**Государственные расходы*Государственные доходы*Объем госдолга*Монетарный и финансовый секторОбъем корпоративных облигаций*Объем корпоративного кредитования **Объем розничного кредитования*BloombergРосстатМинфинМинфинЦБ РФ147Объем розничных депозитовОбъем корпоративных депозитовСтавка по розничным депозитамСтавка по розничным кредитамСтавка по корпоративным кредитамОбъем валютных интервенций10-летние облигации РоссииУровень риск-премииСтавка межбанковского рынка(рубли)Ставка ЦБ по депозитамСтавка РЕПО ЦБДенежная базаМ1М2Чистый объем задолженностибанковского сектораИндекс акций ММВБОбменный курс рубля (к доллару)Волатильность обменного курса**********************Bloomberg******ЦБ РФ*BloombergЦБ РФBloomberg*Примечание.
* означает наличие переменной в модели.Приложение 2. Алгоритм оценки байесовской моделиПроцесс оценки модели с помощью Байесовского метода можно представитьв следующем виде:1. На первом шаге задается априорное распределение коэффициентовмодели, в качестве которого используется многомерное нормальное иобратное распределение Уишарта. По формуле Байеса получаемапостериорное распределение коэффициентов для модели векторнойавторегрессии:(, |) = (|, )(, ),(1)(, ) = (|)(),где (|, ) - функция максимального правдоподобия для уравнениявекторнойавторегрессии,(|)-многомерноенормальноераспределение, а () – обратное распределение Уишарта:148~ (, ) ,(|, ) = ̃ ||−(++1)/2 (−( −1 )2).В итоге априорное распределение имеет вид:(, ) = (|)() = ((0 ), ⨂0 )(0 , 0 ).Для того чтобы получить итоговые оценки коэффициентов необходимополностью задать все параметры априорного распределения, а затемвоспользоваться методом максимизации функции правдоподобия,используя уже апостериорное распределение (1).2.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
