АНАЛИЗ ИНФЛЯЦИИ И ДЕНЕЖНО-КРЕДИТНОЙ ПОЛИТИКИ ЦБ С ПОМОЩЬЮ VAR-МОДЕЛЕЙ

Анализ инфляции и денежно-кредитной политики ЦБ постоянно подвергаются анализу различными субъектами, используя разные методы. Ведь инфляция и денежно-кредитная политика ЦБ являются макроэкономическими показателями, по которым можно судить о ситуации в экономике страны, делать прогнозы. Уровень цен является одним из ключевых показателей экономики, а его прогнозирование одна из важных задач Центрального банка.

Существует много различных моделей и математических приемов, включающих множество индикаторов, которые оказывают свое влияние на инфляцию. Однозначно сказать какой из методов лучше практически невозможно, так как все зависит от множества факторов, включая состояние экономики страны в целом.

Методики анализа инфляции и денежно-кредитной политики строятся на математических моделях. В рамках данного исследования приведем описание одной из актуальных на сегодня моделей для анализа и прогнозирования VAR модели (Vector AutoRegression) или векторной авторегрессии.  VAR-модель представляет собой частный случай системы, состоящей из одновременных уравнений.

В середине 1980-х гг. она была разработана величайшим исследователем Кристофером Симсом в качестве альтернативы системам, состоящим из одновременных уравнений и предполагающим серьёзные ограничения в части теории [1, с.24].

В VAR-моделях не делаются попытки воспроизвести реальную существующую экономическую структуру, в них также не выявляются различия между зависимыми (эндогенными) и определяющими (экзогенными) переменными.

Каждое из отдельно взятых уравнений рассматриваемой модели предполагает функциональную зависимость одной из эндогенных переменных модели от лаговых значений по всем имеющимся переменным в модели.

Общая схема модели VAR выглядит следующим образом [1, c.24]:

где Y_1t, Y_2t —  эндогенные переменные;

Х_1t, Х_2t —  экзогенные переменные;

a, b, c, d, e —  коэффициенты при переменных;

ɛ_1t, ɛ_2t —  случайные ошибки.

В современное время ценность точных прогнозов велика. Структура, основанная на лаговых переменных, в большинстве процессов финансов и экономики может приводить к ситуации, когда решения, принимающиеся сегодня, будут существенно влиять на часть результатов будущего периода, поэтому при выборе решения стоит ориентироваться также на ожидаемые показатели, а не только на текущие. К ключевым задачам экспертов Центрального банка относится увеличение точности и адекватности прогнозов по показателям в финансово-экономической сфере.

Денежная кредитная политика ЦБ нацеливается на определенный уровень инфляции. ЦБ должен сделать анализ компонентов инфляции и сделать ее прогноз, а также влияние шоков денежно-кредитной политики на компоненты инфляции.

Эксперты ЦБ в своем докладе «Оценка свойств показателей трендовой инфляции для России» продемонстрировали результаты анализа компонентов, влияющих на инфляцию с помощью VAR-модели [2]. Факторами, влияющими на инфляцию, являются изменения потребительских цен. Для каждой компоненты индекса потребительских цен они построили структурную VAR-модель по месячным данным. В данной модели зависимыми (эндогенными) переменными выступили валютный курс, индекс потребительских цен на один товар, индекс промышленного производства и могут быть другие из реального сектора экономики. Также к эндогенным переменным относится процентная ставка на межбанковском денежном рынке.

К экзогенным факторам в VAR-модели по прогнозу инфляции можно отнести  цены на нефть, цены на сельскохозяйственную продукцию.

Также  эксперты ЦБ  проверяли, как реагируют компоненты на шоки денежно-кредитной политики и их статистическую значимость. Если значимость низкая, то ее приравнивают к нулю. Далее строятся диаграммы импульсов реагирования индекса потребительских цен на шоки цен на нефть, цен сельскохозяйственных товаров, валютного курса. Имея распределение переменных на все компоненты индекса потребительских цен строится эмпирическое распределение, где в качестве частот используются веса компонентов индекса потребительских цен в потребительской корзине (которые суммируются в 100%). Из этой совокупности выбрать только те квантили, например взять только 25%, которые не содержат индексы нечувствительной к шокам инфляции и после этого пересчитать месячную инфляцию по новому индексу.

Применяемая экспертами ЦБ VAR-модель по анализу компонентов инфляции и построение прогноза таргетированной инфляции не лишена недостатков. В ней нельзя учесть одновременно все анализируемые компоненты, так как имеется ограничение на количество переменных. Отсюда же вытекает вторая проблема  - инструмент денежной политики будет реагировать не на всю инфляцию, а на конкретный компонент инфляции. Поэтому инструменты денежно-кредитной политики по отношению к инфляции по данной модели могут оказаться не корректными.

Таким образом, применение VAR моделей для анализа инфляции и денежно-кредитной политики ЦБ РФ дает более надежные прогнозы, так как она позволяет фиксировать импульсные отклики на шоки любой переменной, входящей в состав фактора. Высокая точность прогнозирования объясняет популярность VAR-моделей особенно среди органов государственного регулирования.

Список литературы:

1. Балацкий Е. В., Юревич М. А.  Прогнозирование инфляции:  практика использования синтетических процедур // Мир новой экономики. – 2018. - 12(4). - С.20-31.
2. Дерюгина Е., Пономаренко А., Синяков А., Сорокин К. Оценка свойств показателей трендовой инфляции для России // Серия докладов об экономических исследованиях.- 2015. - №4. – 44 С.
3. Каменский Д.А. Прогнозирование экономических показателей посредством VAR-моделей // В сборнике: Современная мировая экономика: проблемы и перспективы в эпоху развития цифровых технологий и биотехнологии. - М.: Конверт, 2019. - С. 86-88.