1. Голощапова И. О. Разработка методики построения высокочастотных индикаторов экономических ожиданий населения на основе больших данных (на примере инфляционных ожиданий): автореферат диссертации кандидата экономических наук. - Москва, 2018. EDN: RULQPP
Goloshchapova, I. (2018). Development of a Methodology for Constructing High- Frequency Indicators of Economic Expectations of the Population Based on Big Data (Using Inflation Expectations as an Example: PhD Thesis.(In Russian).
2. Голощапова И. О., Андреев М. Л. Оценка инфляционных ожиданий российского населения методами машинного обучения // Вопросы экономики. - 2017. - № 6. - С. 71-93. EDN: YUPYQZ
Goloshchapova, I. and Andreev, M. (2017). Measuring İnflation Expectations of the Russian Population with the Help of Machine Learning. Voprosy Ekonomiki, 6, pp. 71-93. (In Russian). EDN: YUPYQZ
3. Грищенко В., Кадрева О., Поршаков А., Чернядьев Д. Оценка заякоренности инфляционных ожиданий для России: аналитическая записка. - Москва: Банк России, 2022.
Grishchenko, V., Kadreva, O., Porshakov, A. and Chernyadyev, D. (2022). Assessing the Anchoring of Inflation Expectations for Russia. Bank of Russia Analytical Note. [In Russian].
4. Евстигнеева А. Коммуникация как инструмент денежно-кредитной политики: аналитическая записка. - Москва: Банк России, 2023.
Evstigneeva, A. (2023). Communication as an Instrument of Monetary Policy. Bank of Russia Analytical Note.(In Russian).
5. Евстигнеева А., Щадилова Ю., Сидоровский М. Роль коммуникации и информационных факторов в возникновении сюрпризов денежно-кредитной политики Банка России // Банк России. Серия докладов об экономических исследованиях. - 2022. - № 99.
Evstigneeva, A., Shchadilova, Y. and Sidorovskiy, M. (2022). The Role of Communication and Information Factors in the Emergence of Surprises in Bank of Russia Monetary Policy. Bank of Russia Working Papers Series, N 99.
6. Картаев Ф. С., Леденева Е. Е. Прозрачность монетарной политики и успешность инфляционного таргетирования // Экономическая политика. - 2021. - T. 16. - № 6. - С. 8-33. EDN: KEWNJV
Kartaev, P. and Ledneva, E. (2021). Transparency of Monetary Policy and Success of Inflation Targeting. Economic Policy, 16(6), pp. 8-33. (In Russian).
7. Картаев Ф. С., Тубденов В. Г. Прозрачность монетарной политики и эффект переноса валютного курса // Вопросы экономики. - 2021. - № 6. - C. 32-46. EDN: HTCHFH
Kartaev, P. and Tubdenov, V. (2021). The Transparency of Monetary Policy and the Effect of Exchange Rate Pass-Through. Voprosy Ekonomiki, 6, pp. 32-46. (In Russian). EDN: HTCHFH
8. Кузнецова О. С., Мерзляков С. А. Коммуникационные каналы Банка России в контексте мирового опыта // Деньги и кредит. - 2015. - № 12. - C. 34-39. EDN: UYMOVD
Kuznetsova, O. and Merzlyakov, S. (2015). Bank of Russia Communications Channels in the Context of Global Experience. Dengi i Credit, 12, pp. 34-39. (In Russian).
9. Матевосова А. М. Высокочастотное моделирование влияния санкций на инфляционные ожидания российского населения // Вестник Института экономики Российской академии наук. - 2024. - № 4. - С. 139-158. DOI: 10.52180/2073-6487_2024_4_139_158 EDN: VYHHCE
Matevosova, A. (2024). High-Frequency Modeling of the Impact of Sanctions on Inflation Expectations of the Russian Population. The Bulletin of the Institute of Economics of the Russian Academy of Sciences, 4, pp. 139-158. (In Russian). DOI: 10.52180/2073-6487_2024_4_139_158 EDN: VYHHCE
10. Матевосова А. М. Исследование инфляционных ожиданий российского населения в условиях санкций на основе больших данных // Вестник Института экономики Российской академии наук. - 2023. - № 5. - С. 181-200. DOI: 10.52180/2073-6487_2023_5_181_200 EDN: ZBJKRC
Matevosova, A. (2023). Russians’ Inflation Expectations under Sanctions: Big Data Research. The Bulletin of the Institute of Economics of the Russian Academy of Sciences, 5, pp. 181-200. (In Russian). DOI: 10.52180/2073-6487_2023_5_181_200 EDN: ZBJKRC
11. Синельникова-Мурылева Е. В., Ульянкин Ф. Эволюция взглядов на каналы денежнокредитной трансмиссии // Экономическое развитие России. - 2016. - Т. 23. - № 10. - С. 17-22. EDN: WWWAWL
Sinelnikovа-Murylevа, E. and Ulyankin, P. (2016). Evolution of Approaches to the Channels of Monetary Transmission. Russian Economic Development, 23(10), pp. 17-22. (In Russian).
12. Angelico C., Marcucci J., Miccoli M., Quarta F. Can We Measure Inflation Expectations Using Twitter? // Journal of Econometrics. - 2022. - Vol. 228(2). - pp. 259-277. DOI: 10.1016/j.jeconom.2021.12.008 EDN: LIDAZW
13. Apel M., Grimaldi M. How Informative are Central Bank Minutes? // Review of Economics. - 2014. - Vol. 65(1). - pp. 53-76. DOI: 10.1515/roe-2014-0104
14. Aromí J. D., Llada M. Forecasting Inflation with Twitter // Asociación Argentina de Economía Política Working Papers. - 2020. - N 43080.
15. Ball L. Disinflation with Imperfect Credibility // Journal of Monetary Economics. - 1995. - Vol. 35(1). - pp. 5-23. DOI: 10.1016/0304-3932(94)01166-8
16. Bernanke B. S., Reinhart V. R., Sack B. P. Monetary Policy Alternatives at the Zero Bound: An Empirical Assessment // Brookings Papers on Economic Activity. - 2004. - N 2.
17. Blinder A. S., Ehrmann M., de Haan J., Jansen D.-J. Central Bank Communication with the General Public: Promise or False Hope? // Journal of Economic Literature. - 2024. - Vol. 62(2). - pp. 425-457. DOI: 10.1257/jel.20231683 EDN: RSRFSQ
18. Blinder A. S., Ehrmann M., Fratzscher M., de Haan J., Jansen D.-J. Central Bank Communication and Monetary Policy: A Survey of Theory and Evidence // Journal of Economic Literature. - 2008. - Vol. 46(4). - pp. 910-945. DOI: 10.1257/jel.46.4.910
19. Bollerslev T. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity // Journal of Econometrics. - 1986. - Vol. 31(3). - pp. 307-327.
20. Brouwer N., de Haan J. The Impact of Providing Information about the ECB’s Instruments on Inflation Expectations and Trust in the ECB: Experimental Evidence // Journal of Macroeconomics. - 2022. - Vol. 73. - Article 103430. DOI: 10.1016/j.jmacro.2022.103430 EDN: QHNCQM
21. Carroll C. D. Macroeconomic Expectations of Households and Professional Forecasters // Quarterly Journal of Economics. - 2003. - Vol. 118(1). - pр. 269-298. DOI: 10.1162/00335530360535207
22. Cavallo A., Cruces G., Perez-Truglia R. Inflation Expectations, Learning, and Supermarket Prices: Evidence from Survey Experiments // American Economic Journal: Macroeconomics. - 2017. - Vol. 9(3). - pp. 1-35. DOI: 10.1257/mac.20150147
23. Cheung Y.-W., Chung S.-K. A Long Memory Model with Mixed Normal GARCH for US Inflation Data // University of California, Santa Cruz Institute for International Economics (SCIIE) Working Paper. - 2009. - N 09-10.
24. Christelis D., Georgarakos D., Jappelli T., van Rooijd M. Trust in the Central Bank and Inflation Expectations // International Journal of Central Banking. - 2020. - Vol. 16(6). - pp. 1-38.
25. Cortes G., Paiva C. A. C. Deconstructing Credibility: The Breaking of Monetary Policy Rules in Brazil // Journal of International Money and Finance. - 2017. - Vol. 74. - pp. 31-52. DOI: 10.1016/j.jimonfin.2017.03.004
26. Ehrmann M., Georgarakos D., Kenny G. Credibility Gains from Communicating with the Public: Evidence from the ECB’s New Monetary Policy Strategy // ECB Working Paper Series. - 2023. - N 2785.
27. Ehrmann M., Soudan M., Stracca L. Explaining European Union Citizens’ Trust in the European Central Bank in Normal and Crisis Times // Scandinavian Journal of Economics. - 2013. - Vol. 115(3). - pp. 781-807. DOI: 10.1111/sjoe.12020
28. Engle R. Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation // Econometrica. - 1982. - Vol. 50(4). - pp. 987-1007. 10. DOI: 10.2307/1912773
29. Engle R., Ng V. K. Measuring and Testing the Impact of News on Volatility // Journal of Finance. - 1993. - Vol. 48(5). - pp. 1749-1778. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1993.tb05127.x
30. Evstigneeva A., Sidorovskiy M. Assessment of Clarity of Bank of Russia Monetary Policy Communication by Neural Network Approach // Russian Journal of Money and Finance. - 2021. - Vol. 80(3). - pp. 3-33. DOI: 10.31477/rjmf.202103.03 EDN: SOIQLQ
31. Fisher T. J., Gallagher C. M. New Weighted Portmanteau Statistics for Time Series Goodness of Fit Testing // Journal of the American Statistical Association. - 2012. - Vol. 107(498). - pp. 777-787. DOI: 10.1080/01621459.2012.688465
32. Geraats P. M. Transparency of Monetary Policy: Theory and Practice // CESinfo Economic Studies. - 2006. - Vol. 5(1). - pp. 111-152. DOI: 10.1093/cesifo/ifj004 EDN: INEJUF
33. Gerlach-Kristen P., Moessner R. Inflation Expectations, Central Bank Credibility and the Global Financial Crisis // Swiss Journal of Economics and Statistics. - 2014. - Vol. 150. - pp. 55-87. DOI: 10.1007/BF03399402
34. Nyblom J. Testing for the Constancy of Parameters Over Time // Journal of the American Statistical Association. - 1989. - Vol. 84(405). - pp. 223-230. DOI: 10.2307/2289867
35. Palm F. C. GARCH Models of Volatility // Handbook of Statistics, Vol. 14 / Maddala G., Rao C., eds. - Elsevier, 1996. - pp. 209-240. DOI: 10.1016/S0169-7161(96)14009-8
36. Rumler F., Valderrama M. T. Inflation Literacy and Inflation Expectations: Evidence from Austrian Household Survey Data // Economic Modelling. - 2020. - Vol. 87. - pp. 8-23. DOI: 10.1016/j.econmod.2019.06.016 EDN: KRXSHA
37. Yudaeva K. Frontiers of Monetary Policy: Global Trends and Russian Inflation Targeting Practices // Russian Journal of Money and Finance. - 2018. - Vol. 77(2). - pp. 95-100. DOI: 10.31477/rjmf.201802.95 EDN: ZAXVZJ
