Диссертация (1138264), страница 18

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

Текст из файла (страница 18)

При этом эффект уровня дает прибавку74Учет потерь от данных ограничений в расчетах представляет собой возможное усовершенствованиепроведенного диссертационного исследования оптимальной монетарной политики России. Данная задачапотребует преодоления значительных технических сложностей, связанных с моделированием ожидаемогопереключения режимов ЦБ в рамках DSGE модели.104 1  m, max  100%   1.2021  1100%  28.6% , а за счет эффекта дисперсии общий1 1  0.9351 m , est1  v , max  0.9486 эффект снижается на:  1100%   1100%  2.01% .1  v, est 0.968Полученный в работе выигрыш оказался значительно больше, чем ваналогичной работе Ambler et al.

(2004). При этом основные свойства решениядля экономик России и Канады совпали: вклад эффекта первого порядка восновной критерий оказался значительно выше, чем вклад эффекта второгопорядка; решение оказалось близко к зоне, в которой решение DSGE моделиоказывается множественным75.Для того чтобы найти подтверждение существования значительноговыигрышавсреднемблагосостоянииприиспользованииоптимальныхкоэффициентов, в табл.

П9 приведены расчеты моментов первого и второгопорядка, как на данных, полученных в результате имитационного моделирования,так и на базе исторических данных за период 2001-2012 гг. Расчеты дляимитированных данных показывают, что для оптимальных коэффициентов,решающих задачуmax  , домашнее хозяйство получает выигрыш поk IR , ,Y , Sсравнению с моделью с оцененными коэффициентами в терминах среднего~~потребления ECt (рост на 4.7%), средних трудовых затрат EH t (снижение на 5%)~ (рост на 7.3%). Однако аналогичные расчеты наи реальных денег Emtисторических данных 2001-2012 гг.

не подтверждают данный вывод: наблюдается~снижение среднего потребления ECt на 1%, снижение средних трудовых затрат~~ на 1.5%, что в итогеEH t на 3%, и рост средней реальной денежной массы Emtприводит к тому, что эффект уровня остается приблизительно на том же уровне,что и в модели с оцененными коэффициентами. При этом вывод о ростедисперсий всех переменных, влияющих на благосостояние, сохраняется, чтоприводит к снижению критерия  на 4% по сравнению с моделью с оцененными75В работе Ambler et al. (2004) последняя проблема решалась введением ограничений на коэффициенты в правилеТэйлора.105коэффициентами. Волатильность рядов потребления C, выпуска Y ставкирефинансирования iref, денежной массы М и курса иностранной валюты S вмодели с коэффициентами, решающими задачуmax  , растет, по сравнению сk IR , ,Y , Sмоделью с оцененными коэффициентами.Проблема использования критерия  для оптимизации связана с тем, чтооценки всех параметров модели, а также матрицы A, B, C , D, E в (3.10) полученына основе аппроксимации модели первого порядка, верифицируемой с помощьюрядов эндогенных переменных, избавленных от констант и тренда.

Такимобразом, функция, связывающая коэффициенты в правилах монетарной политики~~~ , напрямую не верифицируется нас моментами первого порядка ECt , EH t и Emtисторических данных, и лишь косвенным образом выводится из уравнений DSGEмодели. Из-за этого расчет эффекта уровня может оказаться неробастным.Значительные расхождения в расчетах на исторических и имитированныхданных, а также спорный вывод об оптимальности проциклической монетарнойполитики не позволяют считать коэффициенты, являющиеся решением задачиmax  оптимальными для России.k IR , ,Y , S3.4.2 Оптимальные правила монетарной политики в режиме гибкогоинфляционного таргетированияВ табл. П8 приведены расчеты различных характеристик моделей,базирующихсянакоэффициентахвправилахмонетарнойполитики,минимизирующих функцию потерь (3.9) для различных значений весовC  (0, 0.9) и S  (0, 0.2) .

В табл. П8 также приведены расчеты для частногослучая: жесткого инфляционного таргетирования: C  S  0 .Не зная точных весов функции полезности C и S , нельзя судить обоптимальных коэффициентах, однако, имея карту решений, можно, используяпринцип выявленных предпочтений Банка России, сделать обоснованные выводыо возможности оптимизации текущих правил монетарной политики. Например,106можно найти такое сочетание весов C и S , модель для которых приводит крешению, наиболее близкому к модели с оцененными коэффициентами втерминах соотношений дисперсий инфляции, потребления и валютного курса76.Для этого решаем задачу минимизации вида:22~2 EC~2 ( ,  )  EC E~t2 (C , S )  E~t2 (est) (est)~~tCSt AEx    AEx  ~~2 (est)EECt2 (est)t  min,2C ,  S~2~2  ESt (C , S )  ESt (est) AE~x ~2 ESt (est) (3.12)~~~~1  ECt2 (C , S )  ECt2 (est) E~t2 (C , S )  E~t2 (est) ESt2 (C , S )  ESt2 (est) ~где–AEx   ~~3 E~t2 (est)ECt2 (est)ESt2 (est)~~среднее значение процентного отклонения по трем переменным ( EСt2 , E~t2 , ESt2 )от модели с оцененными коэффициентами (est).Комбинациявесов,решающаязадачу(3.12)минимизирует~разброс~процентных отклонений по трем переменным ( EСt2 , E~t2 , ESt2 ) от модели соцененными коэффициентами около среднего AE~x .Решением задачи (3.12) на сетке является комбинация весов C  0.3, S  0.05 ,для которой процентные отклонения дисперсий потребления, инфляции ивалютногокурсасоставляют:(-16.0%,-18.8%,-27.4%)соответственно.Графическая иллюстрация решения приведена на рис.

3.1, на котором дисперсиипотребления E(C2), инфляции E(Inflation2), валютного курса E(S2) рассчитаны длямоделей с оцененными – Estimated и минимизирующими функцию потерь –minL(lambdaC, lambdaS) коэффициентами правил монетарной политики. Bestprojection – результат, полученный на основе коэффициентов, решающих задачуmin L(C  0.3, S  0.05) . Геометрически определяется как точка на поверхности76Свою технологию выявления предпочтений Банка России предложил в своей работе Карев (2011), которыйзаключает, что фактическое поведение Банка России лучше всего сочетается с предположением о том, что в егоцелевую функцию входит квадрат инфляция плюс линейная функция реального валютного курса.

Данный выводбыл получен до кризиса 2009 г., который выявил стабилизационное поведение Банка России на рынке валюты, атакже его действия, направленные на поддержку реального сектора в периоды рецессии и восстановленияэкономики после кризиса.107minL(lambdaC, lambdaS), с минимальным расстоянием до точки пересеченияданной поверхности с линией, соединяющей Estimated с началом координат.Таким образом, выигрыш от оптимизации коэффициентов в правилах монетарнойполитики при условии сохранения приблизительно тех же соотношений~~дисперсий переменных ( EСt2 , E~t2 , ESt2 ) составляет в среднем 20.7% снижениядисперсии данных переменных.Из табл. П8 также видно, что решение для режима жесткого инфляционноготаргетирования, снижая дисперсию инфляции до нуля, значительно увеличиваетдисперсию потребления и валютного курса77.Рис. 3.1 Графическая иллюстрация решения задачи поиска весов в функциипотерь.Оцененный в рамках DSGE модели механизм влияния ставки процента наинфляцию таков, что вероятность оказаться в зоне отрицательной ставки очень77При этом снижение параметра гибкости валютного курса (например, до оцененного уровня k IR  0.1123 ) непомогает существенным образом снизить дисперсию валютного курса, так как его волатильность определяетсяколебаниями ставки рефинансирования, необходимыми для поддержания нулевой инфляции.108высока: p(i  0)  0.4 .

Это создает значительные проблемы для практическойреализации режима жесткого инфляционного таргетирования78. Данный выводсогласуется с практикой применения режима инфляционного таргетирования,которая подтверждает необходимость использования гибкого инфляционноготаргетирования для получения наилучших результатов стабилизации экономики(Svensson, 2011, Woodford, 2012).Еще один важный расчет может быть получен, если игнорировать неточнорассчитываемый эффект уровня  m , и поставить задачу максимизации эффектадисперсииmax v . Точное решение задачиk IR , ,Y , Smax v показывает (см. табл.k IR , ,Y , SП8), что можно увеличить эффект стабилизации (дисперсии) с v  0.0320 доv  0.0279 , то есть на 0.4% в терминах детерминистического потребления. Втабл.

3.1 приведены значения коэффициентов в правилах монетарной политикидля трех проанализированных случаев:Таблица 3.1. Коэффициенты в правилах монетарной политикиОцененнаяmink IR , k  , k Y , k SL (C  0.3, S  0.05)maxk IR , k , k Y , k Svмодель дляпериода I:2001– IV:2012k IR0.11230.01480.08430.0390.5280.895Y0.0340.1230.135S0.0210.1200.012Табл.3.1показывает,чтопокоэффициентов, набор, решающий задачусравнениюmink IR ,  , Y , SсоцененнымнаборомL (C  0.3, S  0.05) предполагаетболее значительную реакцию ставки процента на колебания инфляции и ВВП.78Сам по себе переход к режиму инфляционного таргетирования усиливает влияние ставки процента на инфляциюза счет ряда механизмов, связанных с формированием ожиданий агентов.

Поэтому полученные в работе оценкидисперсии ставки процента, валютного курса и потребления для данного режима являются завышенными.109Одновременно с этим для того, чтобы сохранить соотношения дисперсийпеременных примерно на том же уровне, требуется значительное снижениегибкости валютного курса. Вариант коэффициентов, решающий задачуmax vk IR , ,Y , Sпредполагает еще более сильную реакцию ставки процента на колебанияинфляции и ВВП, и лишь незначительное снижение гибкости валютного курса посравнению с оцененным набором.

Характеристики

Список файлов диссертации