Отраслевые шоки спроса и предложения: совместная идентификация
Иващенко С.
В статье предлагается метод вычисления знаковых ограничений для крупномасштабных моделей. Этот метод применяется к модели байесовской векторной авторегрессии (BVAR) с 16 отраслями (16 темпами роста, 16 темпами инфляции) и процентной ставкой. Результаты показывают, что предложенный метод может изменить априорную плотность распределения в области, где знаковые ограничения выполняются, по сравнению с традиционным подходом случайного отбора. Это несколько влияет и на идентификацию шоков, и на импульсные отклики, и на другие показатели. Идентификация шоков оказалась более точной для предложенного подхода в экспериментах с данными, сгенерированными DSGE-моделью. Использование отраслевых данных и выявление шоков спроса и предложения имеют большое влияние на выявление ДКП-шоков. Выявляются важные элементы трансмиссионной механики денежно-кредитной политики, включая различия в величине и форме реакции на шоки ДКП, различия в исторической декомпозиции, различия в значимости шоков спроса и предложения для динамики процентных ставок. Разложение дисперсии показывает уменьшение относительной важности собственных шоков для отраслей при переходе от краткосрочной к долгосрочной декомпозиции. Есть некоторые сходства с таблицами «затраты-выпуск» и некоторые различия, которые открывают вопросы для будущих исследований.