ОБЗОР  РОССИЙСКОГО  ОПЫТА  МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО  МОДЕЛИРОВАНИЯ  С  ПОМОЩЬЮ  DSGE-МОДЕЛЕЙ

Ощепков  Иван  Алексеевич

асп.  кафедры  информационных  систем  и  математических  методов  в  экономике,  Пермский  государственный  национальный  исследовательский  университет,  РФ,  г.  Пермь

E-mail: 

THE  REVIEW  OF  RUSSIAN  EXPERIENCE  IN  MACROECONOMIC  MODELLING  USING  DSGE  MODELS

Oshchepkov  Ivan

postgraduate  Student,  Department  of  Information  Systems  and  Mathematical  Methods  in  Economics,  Реrm  State  National  Research  University,  Russia  Perm

АННОТАЦИЯ

В  данной  статье  проанализирован  российский  опыт  использования  динамических  стохастических  моделей  общего  экономического  равновесия  (DSGE-моделей).  Рассмотрено  назначение  и  структура  моделей,  приведены  основные  выводы.  Обозначены  тенденции  и  перспективы  использования  DSGE-моделей  в  России.

ABSTRACT

Russian  experience  of  using  dynamic  stochastic  general  equilibrium  models  (DSGE  models)  is  analyzed  in  this  article.  The  purpose  and  structure  of  the  models  is  considered,  key  inferences  are  demonstrated.  Trends  and  prospects  of  using  DSGE  models  in  Russia  are  observed.

Ключевые  слова:  макроэкономическое  моделирование;  DSGE-модели.

Keywords:  macroeconomic  modelling;  DSGE  models.

В  последнее  время  важное  место  в  анализе  макроэкономических  процессов  занимают  динамические  стохастические  модели  общего  экономического  равновесия  (DSGE-модели).  Данный  тип  моделей  стал  результатом  нового  неоклассического  синтеза  и  комбинирует  лучшие  идеи  двух  современных  школ  экономической  мысли:  неоклассиков  и  неокейнсианцев.  Однако  помимо  теоретической  ценности  данные  модели  приносят  большую  пользу  и  в  практических  целях,  подтверждением  чего  является  повсеместное  использование  данного  инструментария  центральными  банками  многих  стран  мира:  Канады  [11],  Великобритании  [9],  США  [8],  Швеции  [6],  Чили  [10],  Новой  Зеландии  [7].

Широкая  распространённость  данного  подхода  объясняется  тем,  что  DSGE-модели  основаны  на  экономической  теории,  параметры  таких  моделей  являются  структурными,  описывающими  поведение  экономических  агентов  на  микроуровне,  что  делает  DSGE-модели  не  подверженными  критике  Лукаса  [1,  с.  1].  Иначе  говоря,  DSGE-модели  объединяют  в  себе  математическое  моделирование  и  системный  анализ  экономики  с  целью  количественной  оценки  деятельности  государств.  Так  выведенные  на  основе  экономической  теории  взаимосвязи  позволяют  проецировать  на  экономические  показатели  практически  любые  регулирующие  меры  органов  государственного  управления,  исследовать  чувствительность  ключевых  экономических  параметров  к  изменению  сценарных  и  управляющих  переменных.

Однако  при  всей  популярности  данного  подхода  на  Западе  в  России  разработкой  DSGE-моделей  занимается  не  очень  много  исследователей.  Первая  DSGE-модель  России  была  построена  С.М.  Иващенко  [3]  для  выявления  факторов,  обуславливающих  динамику  инфляционных  процессов.  Для  решения  задачи  была  построена  DSGE-модель  открытой  экономики,  состоящая  из  максимизирующих  полезность  домохозяйств  и  максимизирующих  дивиденды  фирм.  Внешний  сектор  описывается  рядом  условий  по  формированию  зарубежного  спроса,  отечественного  предложения  и  уровня  цен  на  внешних  рынках,  а  также  уравнением  платёжного  баланса.  Поведение  государства  определяется  бюджетным  ограничением  и  правилом  Тейлора  для  денежно-кредитной  политики.  Кроме  стандартных  товарного  и  трудового  рынков  в  модели  рассматриваются  рынки  акций  и  облигаций.  С  помощью  модели  был  сделан  вывод  о  том,  что  на  инфляцию  в  России  больше  всего  влияют  шоки  государственных  расходов  (объясняют  53  %  инфляции),  технологий  (объясняют  21  %  инфляции),  денежной  политики  (объясняют  19%  инфляции).  На  шок  мировых  цен  приходится  всего  лишь  7  %  инфляции.

Также  С.М.  Иващенко  [2]  была  построена  DSGE-модель,  позволяющая  моделировать  дефолты  фирм.  Модель  является  симметричной  DSGE-моделью  России  и  США,  в  которой  действуют  домохозяйства,  фирмы,  банки  и  государство.  Домохозяйства,  фирмы  и  банки  решают  задачу  максимизации  полезности.  Полезность  домохозяйств  определяется  потреблением,  отдыхом,  сбережениями  и  долгами.  Полезность  фирм  зависит  от  дивидендов,  «репутационных  издержек»  при  дефолте,  цен,  уровня  долговой  нагрузки,  инвестиций  и  фонда  оплаты  труда.  Функция  полезности  банков  состоит  из  дивидендов,  собственного  капитала  и  долгов  в  иностранной  валюте.  Государство  описывается  бюджетным  ограничением  и  различными  правилами,  аналогичными  правилу  Тейлора.  Описанные  агенты  взаимодействуют  на  товарном,  трудовом  и  долговом  рынках.  Построенная  модель  позволила  автору  сделать  выводы  о  проциклическом  характере  денежной  и  фискальной  политик  в  России.  Кроме  того,  было  показано,  что  основную  роль  в  инфляционных  процессах  играют  государственные  расходы  и  денежная  политика.  Важным  выводом  является  то,  что  воздействие  реального  сектора  на  финансовый  явно  превосходит  обратное  влияние.  Поэтому  при  моделировании  реального  сектора  пренебрежение  финансовым  сектором  допустимо,  а  при  моделировании  финансовых  показателей  обязательно  нужно  учитывать  показатели  сектора  фирм.

Ещё  одним  разработчиком  DSGE-моделей  России  является  А.В.  Полбин.  Его  модель  [4]  была  направлена  на  анализ  зависимости  экономики  России  от  цен  на  нефть.  Для  этого  автором  строилась  модель,  состоящая  из  домохозяйств,  фирм,  государства  (включая  центральный  банк)  и  внешнего  сектора.  Домохозяйства  максимизируют  благосостояние,  определяемое  отдыхом  и  потреблением.  Фирмы  решают  задачу  максимизации  прибыли.  Учёт  внешнего  сектора  реализуется  через  моделирование  экспорта  и  импорта.  Поведение  центрального  банка  и  фискального  сектора  задаётся  с  помощью  правил  политики.  Особенностью  модели  является  рассмотрение  отечественных  экспортируемых  товаров,  отечественных  товаров  внутреннего  потребления,  импортных  товаров  и  углеводородов  (нефти,  нефтепродуктов  и  газа).  Далее  в  этой  работе  было  оценено  влияние  на  экономику  нефтяных  шоков.  В  следующей  работе  [5]  данная  модель  была  применена  для  анализа  шоков  производительности,  эффективности  инвестиций,  зарубежного  спроса,  предложения  труда,  предпочтений  домохозяйств  и  премии  за  риск.  Проведённые  модельные  эксперименты  приводят  к  разумным  и  непротиворечивым  выводам,  согласующимся  с  российской  действительностью.  Например,  в  работе  были  приведены  гипотезы,  почему  во  время  значительного  роста  цен  на  нефть  в  2000-е  годы  в  экономике  России  не  наблюдался  эффект  «голландской  болезни»  (негативный  эффект  от  укрепления  национальной  валюты  вследствие  значительного  роста  в  отдельном  секторе  экономики).  Одной  из  причин  для  объяснения  данного  факта,  по  мнению  авторов,  является  то,  что  в  России  в  этот  период  времени  наблюдался  значительный  рост  производительности  во  всех  сферах  экономики  за  счет  технологического  прогресса,  объясняемого  активным  заимствованием  иностранных  технологий.  Ещё  одной  причиной  можно  назвать  постепенный  рост  уровня  загрузки  мощностей,  происходивший  на  фазе  подъёма  российской  экономики  после  глубоко  кризиса  конца  90-х  годов.  Кроме  этого,  в  российской  экономике  в  2000-е  года  наблюдалась  низкая  мобильность  трудовых  ресурсов  между  различными  секторами.  Как  итог,  всё  вышеназванное  могло  компенсировать  негативное  влияние  в  промышленном  секторе.

К  сожалению,  при  всей  пользе,  получаемой  от  анализа  экономических  процессов  в  России,  данную  модель  нельзя  использовать  для  получения  каких-то  количественных  оценок,  поскольку  часть  параметров  модели  калибровалась  по  оценкам  аналогичных  параметров  для  зарубежных  стран.

Если  обобщать  российский  опыт  построения  DSGE-моделей,  то  можно  отметить,  что  он  подтверждает  тезис  о  многогранности  использования  DSGE-моделей:  все  построенные  модели  использовались  для  разных  целей,  но  поставленные  цели  всегда  оказывались  достигнутыми.  Кроме  того,  заметно,  что  в  зависимости  от  различных  целей,  авторы  подбирали  необходимую  им  структуру  модели.  Таким  образом,  можно  заключить,  что  при  проектировании  модели  в  распоряжении  исследователя  есть  различные  детали,  из  которых  он  конструирует  DSGE-модель,  позволяющую  ему  решать  любую  поставленную  задачу.

В  современных  исследованиях  (как  в  отечественных,  так  и  в  международных)  DSGE-модели  в  основном  используются  для  моделирования  экономики  одной  страны.  С  их  помощью  решаются  проблемы,  в  большинстве  своём  относящиеся  к  государственному  регулированию  экономики.  Однако  в  связи  с  глобализацией  особую  актуальность  приобретают  модели  объединений  стран,  цель  построения  которых  кроется  в  получении  количественной  оценки  деятельности  государств  на  наднациональном  уровне.  Такие  модели  позволяют  получать  комплексную  оценку  эффекта  от  экономического  сотрудничества  для  каждого  государства,  представленного  в  объединении.  Кроме  того,  данная  модель  позволит  получать  оценку  интеграционных  эффектов  от  вступления  в  союз  новых  государств.  Поэтому  разработка  DSGE-модели  интеграционного  объединения  стран  представляет  огромный  научный  интерес.

Также  стоит  обратить  внимание,  что  пока  в  России  DSGE-модели  используются  для  понимания  механизма  функционирования  экономики,  в  то  время  как  представляется  интересным  использовать  DSGE-модели  для  прогнозирования  экономического  развития.  Однако  история  применения  DSGE-моделей  для  России  только  начинается.  Это  даёт  основания  полагать,  что  в  будущем  данный  подход  к  моделированию  будет  использоваться  более  разнообразно.

Список  литературы:

1. Зарецкий  А.  Методология  построения,  разрешения  и  оценки  параметров  DSGE  моделей  //  Рабочий  материал  Исследовательского  центра  ИПМ,  2012.  —  26  с.
2. Иващенко  С.М.  Динамическая  стохастическая  модель  общего  экономического  равновесия  с  банковским  сектором  и  эндогенными  дефолтами  фирм  //  Новая  экономическая  ассоциация.  —  2013.  —  №  3  (19).  —  C.  27—50.
3. Иващенко  С.М.  Применение  динамической  стохастической  модели  общего  экономического  равновесия  для  анализа  инфляционных  процессов  в  России  и  США//  «Научно-технические  ведомости  СПбГПУ.  Экономические  науки».  СПб.:Изд-во  СПбГПУ.  —  2010.  —  №  6.  —  C.  305—309
4. Полбин  А.В.  Построение  динамической  стохастической  модели  общего  равновесия  для  экономики  с  высокой  зависимостью  от  экспорта  нефти  //  Экономический  журнал  Высшей  Школы  Экономики.  —  2013.  —  Т.  17.  —  №  2.  —  C.  323—359
5. Полбин  А.В.,  Дробышевский  С.М.  Построение  динамической  стохастической  модели  общего  равновесия  для  российской  экономики  //  М.:  Издательство  Института  Гайдара,  2014.  —  156  с.
6. Adolfson  M.,  Lassen  S.,  Linde  J.,  Villani  M.  RAMSES  —  a  new  general  equilibrium  model  for  monetary  policy  analysis  //  Sveriges  Riksbank  economic  review.  —  2007.  —  №  2.  —  P.  5—40.
7. Benes  J.,  Binning  A.,  Fukac  M.,  Lees  K.,  Matheson  T.  K.I.T.T.:  Kiwi  Inflation  Targeting  Technology  //  Reserve  Bank  of  New  Zealand.  2009.  —  138  p.
8. Erceg  C.J.,  Guerrier  L.,  Gust  C.  SIGMA:  A  New  Open  Economy  Model  for  Policy  Analysis  //  International  Journal  of  Central  Banking.  —  2006.  —  №  2  (1).  —  P.  111—144.
9. Harrison  R.,  Nikolov  K.,  Quinn  M.,  Ramsay  G.,  Scott  A.  Thomas  R.  The  Bank  of  England  Quarterly  Model  //  Bank  of  England  Publications.  2005.  —  244  p.
10. Medina  J.P.,  Soto  C.  Model  for  Analysis  and  Simulations:  A  Small  Open  Economy  DSGE  for  Chile  //  Central  Bank  of  Chile.  2006.  —  47  p.
11. Murchison  S.,  Rennison  A.  ToTEM:  The  Bank  of  Canada’s  New  Quarterly  Projection  Model  //  Bank  of  Canada  Technical  Report  —  №  97.  —  2006.  —  120  p.