Eposlink

Содержание

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИНФЛЯЦИИ В РОССИИ МЕТОДОМ ДИНАМИЧЕСКОГО УСРЕДНЕНИЯ МОДЕЛЕЙ

В данной работе строится псевдовневыборочный (pseudo-out-of-sample) прогноз инфляции в России методом динамического усреднения моделей на исторических данных. Этот метод можно рассматривать как обобщение метода байесовского усреднения моделей, при котором модель, генерирующая данные, а также ее параметры могут изменяться со временем. Показано, что точность прогноза российской инфляции методом динамического усреднения моделей не превосходит точность прогнозов, полученных при помощи более простых эталонных моделей (benchmarks), даже если наиболее информативные предикторы отбираются на основе ретроспективного анализа полной выборки данных. Двумя группами предикторов с самой высокой средней апостериорной вероятностью включения в прогнозную модель являются кредиты нефинансовым организациям и физическим лицам, а также фактические и ожидаемые изменения заработной платы.In this study, I forecast CPI inflation in Russia using the method of Dynamic Model Averaging pseudo out-of-sample on historical data...В данной работе строится псевдовневыборочный (pseudo-out-of-sample) прогноз инфляции в России методом динамического усреднения моделей на исторических данных. Этот метод можно рассматривать как обобщение метода байесовского усреднения моделей, при котором модель, генерирующая данные, а также ее параметры могут изменяться со временем. Показано, что точность прогноза российской инфляции методом динамического усреднения моделей не превосходит точность прогнозов, полученных при помощи более простых эталонных моделей (benchmarks), даже если наиболее информативные предикторы отбираются на основе ретроспективного анализа полной выборки данных. Двумя группами предикторов с самой высокой средней апостериорной вероятностью включения в прогнозную модель являются кредиты нефинансовым организациям и физическим лицам, а также фактические и ожидаемые изменения заработной платы.In this study, I forecast CPI inflation in Russia using the method of Dynamic Model Averaging pseudo out-of-sample on historical data. This method can be viewed as an extension of Bayesian Model Averaging, where the identity of the model that generates data is allowed to change over time, as are the model parameters. DMA is shown not to produce forecasts superior to simpler benchmarks, even if a subset of individual predictors is pre-selected ‘with the benefit of hindsight’ from the full sample. The two groups of predictors that give the highest average values for the posterior inclusion probability are loans to non-financial firms and individuals, along with actual and anticipated wages.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РОСТА РОССИЙСКОГО ВВПС ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДАННЫХ СО СМЕШАННОЙ ПЕРИОДИЧНОСТЬЮ

Настоящая работа представляет пример использования данных со смешанной периодичностью для краткосрочного прогнозирования и оценки текущего роста российского ВВП. Прогнозирование осуществляется в режиме псевдореального времени вне выборки оценивания. Мы изучаем пред- сказательную силу большого числа показателей на различных интервалах внутри периода оценивания точности прогнозов (2008-2016 гг.). В числе показателей с наилучшими результатами прогнозирования постоянно фигурируют четыре переменные: индекс выпуска товаров и услуг по базовым видам экономической деятельности Росстата, сводный опережающий индика- тор ОЭСР для России, депозиты населения и денежный агрегат М2. Помимо перечисленных списки лучших показателей для периода оценивания точно- сти прогноза 2008-2011 гг. включают традиционные переменные реального сектора, а для 2012-2016 гг. - денежные показатели, переменные банковско- го сектора и финансового рынка. Мы сравниваем точность прогнозов трех классов прогнозных моделей, в которых используются данные со смешанной периодичностью: связующие уравнения, модели MIDAS и U-MIDAS...Настоящая работа представляет пример использования данных со смешанной периодичностью для краткосрочного прогнозирования и оценки текущего роста российского ВВП. Прогнозирование осуществляется в режиме псевдореального времени вне выборки оценивания. Мы изучаем пред- сказательную силу большого числа показателей на различных интервалах внутри периода оценивания точности прогнозов (2008-2016 гг.). В числе показателей с наилучшими результатами прогнозирования постоянно фигурируют четыре переменные: индекс выпуска товаров и услуг по базовым видам экономической деятельности Росстата, сводный опережающий индика- тор ОЭСР для России, депозиты населения и денежный агрегат М2. Помимо перечисленных списки лучших показателей для периода оценивания точно- сти прогноза 2008-2011 гг. включают традиционные переменные реального сектора, а для 2012-2016 гг. - денежные показатели, переменные банковско- го сектора и финансового рынка. Мы сравниваем точность прогнозов трех классов прогнозных моделей, в которых используются данные со смешанной периодичностью: связующие уравнения, модели MIDAS и U-MIDAS. Различия, как правило, невелики, но на периоде 2008-2011 гг. модели MIDAS и U-MIDAS явно превосходят связующие уравнения.This paper presents a pseudo real-time out-of-sample forecast exercise for short-term forecasting and nowcasting quarterly Russian GDP growth with mixed-frequency data. We employ a large set of indicators and study their predictive power for different subperiods within the forecast evaluation period 2008-2016. Four indicators consistently figure in the list of top-performing indicators: the Rosstat key sector economic output index, the OECD composite leading indicator for Russia, household banking deposits, and money supply M2. Aside from these indicators, the top indicators in the 2008-2011 evaluation period are traditional real-sector variables, while those in the 2012-2016 evaluation period largely comprise monetary, banking sector and financial market variables. We also compare the forecast accuracy of three different mixed-frequency forecasting model classes (bridge equations, MIDAS models, and U-MIDAS models). Differences between the performance of model classes are generally small, but for the 2008-2011 period MIDAS models and U-MIDAS models outperform bridge equation models.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЧИСТОЙ ПРОЦЕНТНОЙ МАРЖИ БАНКОВ И КОЭФФИЦИЕНТА РЕЗЕРВИРОВАНИЯ НА ПОТЕРИ ПО ССУДАМ В РАЗЛИЧНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СЦЕНАРИЯХ: ДАННЫЕ ПОЛЬШИ

БОРСУК МАРЦИН

Целью стресс-тестирования является проверка устойчивости банковского сектора к негативным событиям на финансовых рынках и в реальном сек- торе экономики. Один из ключевых вопросов стресс-тестирования касается транслирования различных сценариев в показатели риска на уровне банков и факторы изменения прибыльности банков и их способности абсорбировать убытки. Данная работа решает две задачи: первая - установить основные макроэкономические детерминанты коэффициента резервирования на потери по ссудам и чистой процентной маржи, вторая - показать возможности применения сателлитных моделей для связи макроэкономических показателей и показателей банков. Мы вносим вклад в эмпирическую литературу, определяя макроэкономические детерминанты кредитного риска на основе трех различных типов кредитных портфелей (потребительского, ипотечного и корпоративного) банков, работающих в Польше. Наши оценки показывают, что экономический рост, рынок труда и рыночная процентная ставка оказывают значительное влияние на чистую процентную маржу и коэффициент резервирования на потери по ссудам...Целью стресс-тестирования является проверка устойчивости банковского сектора к негативным событиям на финансовых рынках и в реальном сек- торе экономики. Один из ключевых вопросов стресс-тестирования касается транслирования различных сценариев в показатели риска на уровне банков и факторы изменения прибыльности банков и их способности абсорбировать убытки. Данная работа решает две задачи: первая - установить основные макроэкономические детерминанты коэффициента резервирования на потери по ссудам и чистой процентной маржи, вторая - показать возможности применения сателлитных моделей для связи макроэкономических показателей и показателей банков. Мы вносим вклад в эмпирическую литературу, определяя макроэкономические детерминанты кредитного риска на основе трех различных типов кредитных портфелей (потребительского, ипотечного и корпоративного) банков, работающих в Польше. Наши оценки показывают, что экономический рост, рынок труда и рыночная процентная ставка оказывают значительное влияние на чистую процентную маржу и коэффициент резервирования на потери по ссудам.The aim of stress-testing is to test the resilience of the banking sector to negative developments on the financial markets and in the real economy. One of the key issues in stress-testing is the translation of various scenarios into bank-level risk parameters and the determination of their impact on banks’ profitability or loss-bearing capacity. This paper has two objectives. The first is to identify key macroeconomic determinants of the loan loss provision ratio and net interest margin. The second is to show how satellite models can be applied in stress-testing exercises to determine the impact of macroeconomic outcomes on banks. We contribute to the empirical literature by defining macroeconomic determinants for credit risk on the basis of three different credit portfolios (consumer, mortgage, and corporate) for banks operating in Poland. Our estimation results suggest that economic growth, the labour market, and market interest rates have a significant influence on the net interest margin and loan loss provision ratio.

ФИСКАЛЬНАЯ ДЕВАЛЬВАЦИЯ В МАЛОЙ ОТКРЫТОЙ ЭКОНОМИКЕ

Фискальная девальвация, а именно снижение налогов на заработную плату с увеличением косвенных налогов, может быть благоприятной для малой открытой экономики, такой как Чешская Республика. При помощи структурной налогово-бюджетной DSGE-модели я показываю, что фискальная девальвация может повысить темпы роста реального ВВП на 0,5 процентного пункта в первый год нейтральной для бюджета замены прямых налогов налогами на потребление в размере 1% ВВП. Кроме того, я рассчитываю фискальные мультипликаторы нескольких категорий доходов и расходов государственного бюджета; после первого года самыми высокими являются мультипликаторы государственного потребления (0,6), государственных инвестиций (0,5) и социальных взносов, выплачиваемых работодателями (0,4). Эти результаты подтверждают, что правительство может легко поддержать экономику, корректируя налогово-бюджетные инструменты.Fiscal devaluation, meaning a shift from payroll to indirect taxes, can be beneficial for a small open economy such as the Czech Republic...Фискальная девальвация, а именно снижение налогов на заработную плату с увеличением косвенных налогов, может быть благоприятной для малой открытой экономики, такой как Чешская Республика. При помощи структурной налогово-бюджетной DSGE-модели я показываю, что фискальная девальвация может повысить темпы роста реального ВВП на 0,5 процентного пункта в первый год нейтральной для бюджета замены прямых налогов налогами на потребление в размере 1% ВВП. Кроме того, я рассчитываю фискальные мультипликаторы нескольких категорий доходов и расходов государственного бюджета; после первого года самыми высокими являются мультипликаторы государственного потребления (0,6), государственных инвестиций (0,5) и социальных взносов, выплачиваемых работодателями (0,4). Эти результаты подтверждают, что правительство может легко поддержать экономику, корректируя налогово-бюджетные инструменты.Fiscal devaluation, meaning a shift from payroll to indirect taxes, can be beneficial for a small open economy such as the Czech Republic. Using a structural fiscal DSGE model, I show that fiscal devaluation can boost real GDP growth by 0.5 percentage points in the first year, when a budget-neutral tax shift of the magnitude of 1% of GDP occurs from direct taxes to consumption tax. I also calculate fiscal multipliers for several revenue and expenditure categories of the government budget, the largest of which (after the first year) are government consumption (0.6), government investment (0.5), and social security contributions paid by employers (0.4). These results corroborate the hypothesis that the government can easily boost the economy by adjusting fiscal instruments appropriately.

ЭФФЕКТ ПЕРЕНОСА ОБМЕННОГО КУРСА В БРАЗИЛИИ: DSGE-МОДЕЛЬ С МАРКОВСКИМ ПЕРЕКЛЮЧЕНИЕМ В ПЕРИОД ИНФЛЯЦИОННОГО ТАРГЕТИРОВАНИЯ

МАРОДИН ФАБРИСИО АЛМЕЙДА

В этой работе проводится анализ нелинейности эффекта переноса обменного курса в экономике Бразилии в период таргетирования инфляции (2000-2018 гг.) с применением новой кейнсианской DSGE-модели с марковским переключением. Мы обнаружили признаки существования двух разных режимов для эффекта переноса обменного курса и волатильности шоков инфляции. При так называемом нормальном режиме долгосрочный эффект переноса на инфляцию потребительских цен практически равен нулю и составляет всего 0,00057 процентного пункта при изменении обменного курса на 1%. В то же время ожидаемое значение эффекта переноса при «кризисном» режиме составляет 0,1035 процентного пункта инфляции при изменении обменного курса на тот же 1%. Результаты позволили нам выявить четыре разных цикла воздействия эффекта переноса обменного курса в период инфляционного таргетирования в Бразилии и предположить, что более высокое доверие к центральному банку и стабилизация инфляционных ожиданий могут быть связаны со снижением эффекта переноса...В этой работе проводится анализ нелинейности эффекта переноса обменного курса в экономике Бразилии в период таргетирования инфляции (2000-2018 гг.) с применением новой кейнсианской DSGE-модели с марковским переключением. Мы обнаружили признаки существования двух разных режимов для эффекта переноса обменного курса и волатильности шоков инфляции. При так называемом нормальном режиме долгосрочный эффект переноса на инфляцию потребительских цен практически равен нулю и составляет всего 0,00057 процентного пункта при изменении обменного курса на 1%. В то же время ожидаемое значение эффекта переноса при «кризисном» режиме составляет 0,1035 процентного пункта инфляции при изменении обменного курса на тот же 1%. Результаты позволили нам выявить четыре разных цикла воздействия эффекта переноса обменного курса в период инфляционного таргетирования в Бразилии и предположить, что более высокое доверие к центральному банку и стабилизация инфляционных ожиданий могут быть связаны со снижением эффекта переноса.This paper investigates the nonlinearity of exchange rate pass- through in the Brazilian economy during the inflation targeting period (2000-2018) using a Markov Switching new Keynesian DSGE model. We find evidence of two distinct regimes for exchange rate pass- through and for the volatility of shocks to inflation. Under the so-called ‘normal’ regime, the long-run pass-through to consumer prices inflation is estimated as almost zero, only 0.00057 of a percentage point given a 1% exchange rate shock. In comprasion, the expected pass-through to inflation under a ‘crisis’ regime is 0.1035 of a percentage point, for the same exchange rate shock. These results allow us to identify four distinct cycles for exchange rate pass-through during the inflation targeting period in Brazil, and suggest that higher central bank credibility and anchored inflation expectations may be related to lower levels of pass-through.

Содержимое этой страницы является частью Бухучет, аудит, налоги коллекции из eLIBRARY.
Если вам интересно узнать больше о возможностях доступа и подписки, вы можете оставить свой запрос ниже или связаться с нами по адресу eresources@mippbooks.com

Запрос