Открытый доступ
Только для подписчиков
Оценка влияния шоков нефтяных цен на российскую экономику в векторной модели коррекции ошибок
Аннотация
Работа посвящена эконометрической оценке влияния изменений условий торговли, в качестве переменной-заменителя (proxy) для которых используются мировые нефтяные цены, на выпуск, валовое накопление основного капитала и потребление домохозяйств России с помощью векторной модели коррекции ошибок с экзогенными переменными. Приводятся эмпирические свидетельства в пользу того, что перманентное изменение нефтяных цен порождало «куполообразный» отклик в динамике уровня производства товаров и услуг: влияние увеличения цен на нефть на темпы роста ВВП было положительным в краткосрочном периоде и отрицательным - в среднесрочном.
Ключевые слова
условия торговли,
цены на нефть,
экономический рост,
российская экономика,
ВВП,
потребление,
инвестиции,
векторные модели коррекции ошибок
JEL: С22; C51; D58; E32; E52; F41
Об авторе
А. В. Полбин
Институт экономической политики имени Е. Т. Гайдара; Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ
Россия
к. э. н., завлабораторией макроэкономического моделирования Института экономической политики имени Е. Т. Гайдара; завлабораторией математического моделирования экономических процессов Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (Москва)
Россия
к. э. н., завлабораторией макроэкономического моделирования Института экономической политики имени Е. Т. Гайдара; завлабораторией математического моделирования экономических процессов Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (Москва)
Список литературы
1. Айвазян С. А., Бродский Б. Е. (2006). Макроэкономическое моделирование: подходы, проблемы, пример эконометрической модели российской экономики // Прикладная эконометрика. Т. 2, № 2. С. 85-111
2. Айвазян С. А., Бродский Б. Е., Сандоян Э. М., Восканян М. А., Манукян Д. Э. (2013). Макроэконометрическое моделирование экономик России и Армении. II. Агрегированные мароэконометрические модели национальных экономик России и Армении // Прикладная эконометрика. Т. 31, № 3. С. 7-31
3. models of the national economies of Russia and Armenia. Applied Econometrics, Vol. 31, No. 3, pp. 7-31. (In Russian).] Ващелюк Н. В., Полбин А. В., Трунин П. В. (2015). Оценка макроэкономических эффектов шока ДКП для российской экономики // Экономический журнал ВШЭ. Т. 19. № 2. С. 169-198
4. Дерюгина Е., Пономаренко А. (2015). Большая байесовская векторная авторегрессионная модель для российской экономики. М.: Банк России
5. Bank of Russia. (In Russian).] Дробышевский С., Полбин А. (2015). Декомпозиция динамики макроэкономических показателей РФ на основе DSGE-модели // Экономическая политика. № 2. С. 20-42
6. Дубовский Д. Л., Кофанов Д. А., Сосунов К. А. (2015). Датировка российского бизнес-цикла // Экономический журнал ВШЭ. Т. 19. № 4. C. 554-575
7. Замулин О. А. (2016). Россия в 2015 г.: рецессия со стороны предложения // Журнал Новой экономической ассоциации. Т. 29. № 1. С. 181-185
8. Идрисов Г., Синельников-Мурылев С. (2014). Формирование предпосылок долгосрочного роста: как их понимать? // Вопросы экономики. № 3. С. 4-20
9. Кудрин А., Гурвич Е. (2014). Новая модель роста для российской экономики // Вопросы экономики. № 12. С. 4-36
10. Ломиворотов Р. В. (2015). Использование байесовских методов для анализа денежно- кредитной политики в России // Прикладная эконометрика. Т. 38, № 2. С. 41-63
11. Мау В. (2017). Уроки стабилизации и перспективы роста: экономическая политика в России в 2016 году // Вопросы экономики. № 2. С. 5-29
12. Малаховская О. (2016). Использование моделей DSGE для прогнозирования: есть ли перспектива? // Вопросы экономики. № 12. С. 129-146
13. Пестова А. (2017). Режимы денежно-кредитной политики банка России: рекомендации для количественных исследований // Вопросы экономики. № 4. С. 38-60
14. Пестова А. А., Мамонов М. Е. (2016). Оценка влияния различных шоков на динамику макроэкономических показателей в России и разработка условных прогнозов на основе BVAR-модели российской экономики // Экономическая политика. № 4. С. 56-92
15. Полбин А. В. (2014). Эконометрическая оценка структурной макроэкономической модели российской экономики // Прикладная эконометрика. № 1. C. 3-29
16. Полбин А. В., Скроботов А. А. (2016). Тестирование наличия изломов в тренде структурной компоненты ВВП РФ // Экономический журнал ВШЭ. Т. 20, № 4. С. 588-623
17. Полбин А. (2017). Моделирование реального курса рубля в условиях изменения режима денежно-кредитной политики // Вопросы экономики. № 4. С. 61-78
18. Синельников-Мурылев С., Дробышевский С., Казакова М. (2014). Декомпозиция темпов роста ВВП России в 1999-2014 годах // Экономическая политика. № 5. С. 7-37
19. Шульгин А. Г. (2014). Сколько правил монетарной политики необходимо для оценки DSGE модели для России? // Прикладная эконометрика. Т. 36, № 4. С. 3-31
20. Aguiar M., Gopinath G. (2007). Emerging market business cycles: The cycle is the trend. Journal of Political Economy, Vol. 115, No. 1, pp. 69-102.
21. Beck R., Kamps A., Mileva E. (2007). Long-term growth prospects for the Russian economy. European Central Bank Occasional Paper Series, No. 58.
22. Blanchard O. J., Kahn C. M. (1980). The solution of linear difference models under rational expectations. Econometrica, Vol. 48, No. 5, pp. 1305-1312.
23. Bruno M., Sachs J. (1982). Energy and resource allocation: A dynamic model of the “Dutch disease”. Review of Economic Studies, 1982, Vol. 49, No. 5, pp. 845-859.
24. Canova F. (2007). Methods for applied macroeconomic research. Princeton University Press.
25. Engle R. F., Granger C. W. J. (1987). Co-integration and error correction: Representation, estimation, and testing. Econometrica, Vol. 55, No. 2, pp. 251-276.
26. Esfahani H. S., Mohaddes K., Pesaran M. H. (2014). An empirical growth model for major oil exporters. Journal of Applied Econometrics, Vol. 29, No. 1, pp. 1-21.
27. Garratt A., Lee K., Pesaran M. H., Shin Y. (2012). Global and national macroeconometric modelling: a longrun structural approach. Oxford University Press.
28. Gospodinov N., Herrera A., Pesavento E. (2013). Unit roots, cointegration and pretesting in VAR models. Advances in Econometrics, Vol. 32, pp. 81-115.
29. Granger C. W. (1981). Some properties of time series data and their use in econometric model specification. Journal of Econometrics, Vol. 16. No. 1, pp. 121-130.
30. Gylfason T. (2001). Natural resources, education, and economic development. European Economic Review, Vol. 45, No. 4, pp. 847-859.
31. Kilian L. (2009) Not all oil price shocks are alike: Disentangling demand and supply shocks in the crude oil market. American Economic Review, Vol. 99, No. 3, pp. 1053-1069.
32. King R., Plosser C., Stock J., Watson M. (1991). Stochastic trends and economic fluctuations. American Economic Review, Vol. 81, No. 4, pp. 819-40.
33. Kuboniwa M. (2014). A comparative analysis of the impact of oil prices on oil-rich emerging economies in the Pacific Rim. Journal of Comparative Economics, Vol. 42, No. 2, pp. 328-339.
34. Lucas R. E. (1976). Econometric policy evaluation: A critique. Carnegie Rochester Conference Series on Public Policy, Vol. 1, pp. 19-46.
35. MacKinnon J. (2010). Critical values for co-integration tests. Queen’s Economics Department Working Paper, No. 1227.
36. Mehlum H., Moene K., Torvik R. (2006). Institutions and the resource curse. Economic Journal, Vol. 116, No. 508, pp. 1-20.
37. Mendoza E. G. (1995). The terms of trade, the real exchange rate, and economic fluctuations. International Economic Review, Vol. 36, No. 1, pp. 101-137.
38. Phillips P. C. B. (1998). Impulse response and forecast error variance asymptotics in nonstationary VARs. Journal of Econometrics, Vol. 83, No. 1, pp. 21-56.
39. Ramey V. A., Shapiro M. D. (2001). Displaced capital: A study of aerospace plant closings. Journal of Political Economy, Vol. 109, No. 5, pp. 958-992.
40. Rautava J. (2004). The role of oil prices and the real exchange rate in Russia’s economy - a cointegration approach. Journal of Comparative Economics, Vol. 32, No. 2, pp. 315-327.
41. Rautava J. (2013). Oil prices, excess uncertainty and trend growth. Focus on European Economic Integration, No. 4, pp. 77-87.
42. Sachs J. D., Warner A. M. (1995). Natural resource abundance and economic growth. NBER Working Paper, No. 5398.
43. Sachs J. D., Warner A. M. (1997). Fundamental sources of long-run growth. American Economic Review, Vol. 87, No. 2, pp. 184-188.
44. Schmitt-Grohé S., Uribe M. (2011). Business cycles with a common trend in neutral and investment-specific productivity. Review of Economic Dynamics, Vol. 14, No. 1, pp. 122-135.
45. Sims C. A., Zha T. (1999). Error bands for impulse responses. Econometrica, Vol. 67, No. 5, pp. 1113-1155.
46. Solow R. M. (1956). A contribution to the theory of economic growth. Quarterly Journal of Economics, Vol. 70, No. 1, pp. 65-94.
47. Stock J. H., Watson M. W. (1993). A simple estimator of cointegrating vectors in higher order integrated systems. Econometrica, Vol. 61, No. 4, pp. 783-820.
48. Whelan K. (2002). A guide to US chain aggregated NIPA data. Review of Income and Wealth, Vol. 48, No. 2, pp. 217-233.
Рецензия
Для цитирования:
Полбин А.В. Оценка влияния шоков нефтяных цен на российскую экономику в векторной модели коррекции ошибок. Вопросы экономики. 2017;(10):27-49. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2017-10-27-49
For citation:
Polbin A. Econometric estimation of the impact of oil prices shock on the Russian economy in VECM model. Voprosy Ekonomiki. 2017;(10):27-49. (In Russ.) https://doi.org/10.32609/0042-8736-2017-10-27-49
Просмотров: 841
Послать статью по эл. почте 