Eposlink

ДЕНЬГИ И КРЕДИТ

Content

Fear of Forward Guidance

Isakov Alex, Grishin Petr, Gorlinsky Oleg

Настоящее исследование является ответом на статью Yudaeva (2018), в которой дается обзор работы Adrian et al. (2018) о практике инфляционного таргетирования и приводятся аргументы Банка России против публикации прогнозов по ключевой ставке - коммуникационной стратегии, в англоязычной практике известной как conventional forward guidance. Мы считаем, что при обсуждении возможности публикации таких прогнозов сегодня не вполне учитывается доступный международный опыт. Мы восполняем этот пробел и в развитие Adrian et al. (2018) даем исчерпывающий обзор статей, аналитических записок и комментариев четырех центральных банков, практикующих публикацию прогнозов по процентной ставке, по вопросам ожиданий по процентным ставкам и коммуникационной политике. На основе исследованной литературы мы предлагаем выводы об актуальности опасений, связанных с публикацией прогнозов по процентной ставке в России.

Inflation and Population Age Structure: The Case of Emerging Economies

Antonova Darya, Vymyatnina Yulia

В работе рассматривается вопрос о взаимоотношении инфляции и возрастной структуры населения в странах с формирующейся рыночной экономикой. Мы формируем несбалансированную панель данных для 21 страны за 1950-2017 гг. и включаем в нее ряд дополнительных контрольных переменных: условия торговли, режим обменного курса, отношение долга к ВВП, темпы роста широкой денежной массы, ВВП на душу населения по паритету покупательной способности. Оценивая различные спецификации модели и проводя проверки на робастность, мы приходим к выводу, что группа пожилые (65+) в нашей выборке стран дефляционна, группа молодые (0-19) также демонстрирует признаки дефляционности, а группа трудоспособные (20-64) оказывает инфляционное воздействие. Дефляционное воздействие старших возрастных когорт обнаруживается в некоторых исследованиях по странам ОЭСР, но дефляционное воздействие молодого и инфляционное - трудоспособного населения ранее не выявлялось. Следовательно, вопрос об общей эмпирической связи между инфляцией и возрастной структурой населения остается нерешенным, и, вероятно, отношения между возрастной структурой населения и другими макроэкономическими переменными у стран с формирующейся рыночной экономикой и у развитых экономик различаются.

Inflation Forecasting Using Machine Learning Methods

Baybuza Ivan

В данной статье предложено решение этой задачи для России с помощью нескольких базовых методов машинного обучения: LASSO, Ridge, Elastic Net, случайный лес и бустинг. Несмотря на то что эти методы были разработаны еще к началу 2000-х гг., в профессиональной литературе, связанной с прогнозированием инфляции вообще и российской инфляции в частности, долгое время они оставались практически незамеченными. Данная работа - одна из первых попыток применения некоторых методов машинного обучения к прогнозированию инфляции в России. По результатам эмпирического исследования делается вывод о том, что модель случайного леса и модель бустинга как минимум не хуже предсказывают инфляцию, чем более традиционные модели, такие как случайное блуждание и авторегрессия. Главным результатом данной работы является подтверждение возможности более точного прогнозирования инфляции в России с помощью методов машинного обучения.

Review of the Bank of Russia - IMF Workshop ‘Recent Developments in Macroprudential Stress Testing’

Danilova Elizaveta, Rumyantsev Evgeny, Shevchuk Ivan

В сентябре Банк России совместно с Международным валютным фондом провел в Москве двухдневный семинар по макропруденциальному стресс-тестированию. На семинаре эксперты МВФ, представители научного сообщества, сотрудники центральных банков и регуляторов из 16 стран поделились своими наработками в области макропруденциального стресс-тестирования и анализа системных рисков. Цель этой публикации - составить краткий обзор семинара и основных результатов представленных исследований.

Text Mining-based Economic Activity Estimation

Yakovleva Ksenia

Работа посвящена описанию методики расчета высокочастотного индикатора, отражающего динамику экономической активности в России. В качестве исходных данных используются новостные статьи, взятые из интернет-ресурсов. Анализ новостных статей производится методами текстового анализа и машинного обучения, которые разработаны сравнительно недавно, однако довольно быстро получили широкое распространение в научных работах, в том числе экономических. Это связано с тем, что новости являются не только основным источником информации: с их помощью можно также узнавать настроения журналистов и опрошенных респондентов относительно текущей ситуации и преобразовывать в количественные данные.

This content is a part of the Accounting, Audit, Taxes collection from eLIBRARY.
If you are interested to know more about access and subscription options, you are welcome to leave your request below or contact us by eresources@mippbooks.com

Request