В работе представлена модифицированная полуструктурная новокейнсианская модель в разрывах для макрорегиона «Юг». К основным особенностям модели относятся разделение экономики на макрорегион«Юг», остальную Россию и внешний сектор; выделение в инфляции компонент продовольственных и непродовольственных товаров, а также жилищно-коммунальных услуг (ЖКУ) и услуг без ЖКУ; учет секторов специализации макрорегиона - сельского хозяйства и туризма; включение фискального блока и блока рынка труда с описанием динамики заработной платы и безработицы; учет ограничений на движение капитала в условиях непокрытого паритета процентных ставок. Адекватность модели подтверждена анализом импульсных откликов макропеременных на шоки, а также декомпозицией разрыва выпуска и инфляции. Модель позволяет формировать согласованные прогнозы ключевых экономических показателей макрорегиона «Юг» и оценивать влияние денежно-кредитной политики на его экономику.
В статье предлагается использовать вейвлет-анализ в качестве дополнительного инструмента изучения данных по инфляции. Соответствующий математический аппарат активно применяется в различных сферах деятельности и хорошо зарекомендовал себя при работе с нестационарными сигналами в силу своей информативности и наглядности, приспособленности к исследованиям локальных особенностей. Вейвлеты сканируют наблюдаемый ряд в двухмерной развертке по частоте и времени, что позволяет определить (увидеть), насколько значимо и в какой конкретный момент проявляют себя те или иные группы частотных составляющих, происходят существенные изменения поведения данных. Становится доступным проведение разномасштабного анализа динамики изучаемого процесса, что актуально, так как если резкие скачки, как правило, заметны очень хорошо, то взаимодействие событий на мелких масштабах, перерастающее в крупномасштабные явления, заметить значительно сложнее, и наоборот - сконцентрировавшись только на мелких деталях, можно упустить из виду явления, происходящие на глобальном уровне.
В работе при помощи квантильной регрессии, комбинированной с подходом локальных проекций, исследуется влияние макроэкономических и финансовых факторов на условное распределение российской инфляции и инфляционный риск, то есть вероятность высоких значений ценовых приростов. Показано, что основными предикторами повышения инфляционного риска являются рост номинальной заработной платы и оборота розничной торговли, а также ослабление рубля и спад производства. Кроме того, об интенсификации данного риска могут сигнализировать геополитическая напряженность и уменьшение спреда по облигациям. Выявлено, что эффект переноса динамики валютного курса в потребительские цены проявляется сильнее с ростом уровня инфляции, при этом в условиях высокой инфляции ослабление и укрепление рубля переносятся в цены с разной интенсивностью, большей в первом случае. Ощутимое снижение риска критически высокой инфляции может потребовать от центрального банка комплексных антиинфляционных мер, поскольку влияние роста процентной ставки на инфляционный риск не столь значительно в сравнении с эффектом, оказываемым на среднее значение ценовых приростов
Данная работа посвящена использованию новостных индексов в моделях машинного обучения для прогнозирования инфляции на горизонтах от 1 до 6 месяцев. Новости, с одной стороны, могут формировать ожидания населения и тем самым его поведение, а с другой - содержат информацию, которую сложно учесть в стандартных макропеременных, но которая может значительно повышать точность прогнозов инфляции. Для исследования были собраны экономические новости за девятилетний период с сайта «РИА Новости» и определена тональность каждой новости, после чего все новости разделены методом латентного размещения Дирихле на девять тематических групп. Тональность каждой темы определялась на основе взвешенной по вероятности тональности новостей, относящихся к этой теме. Полученные тематические временные ряды использовались в моделях машинного обучения вместе со стандартными макропеременными. Наиболее точной из рассмотренных в работе моделей оказалась модель долгой краткосрочной памяти (Long Short-Term Memory) с использованием новостных индексов. Наибольший вклад в формирование данной моделью прогноза инфляции внесли индексы тональности новостей по темам «Санкции», «Газовый сектор» и «Экономический рост», а из стандартных макропеременных - уровень заработной платы, индекс производства и цена фьючерсов на нефть марки Brent.
В работе проводится эмпирическая проверка теории диагностических ожиданий на данных по инфляционным ожиданиям потребителей в России и США и исследуется вопрос о возможной зависимости «диагностичности» ожиданий от макроэкономических параметров. Результаты указывают на статистически значимую отрицательную связь между ошибкой прогноза (разница между фактической и ожидаемой инфляцией) и показателем пересмотра прогноза, что свидетельствует в пользу теории диагностических ожиданий. Оценки на основе псевдопанели, составленной по данным США, показывают, что «диагностичность» ожиданий относительно стабильна во времени и не зависит от макроэкономических параметров. Содержательно результат можно проинтерпретировать так: действие проинфляционных факторов увеличивает ожидаемую инфляцию сильнее, чем фактическую инфляцию, и этот эффект относительно стабилен во времени.
В начале июля 2024 г. Европейский центральный банк провел форум по вопросам политики центральных банков «Денежно-кредитная политика в эпоху трансформации»2. В этом обзоре кратко описана академическая часть конференции с фокусом на темах инфляции, экономического роста, климатических и геополитических рисков, имеющих прикладное значение для политики центральных банков, а также на теме долгосрочных равновесных процентных ставок и их роли в принятии решений ёпо денежно-кредитной политике.
В работе исследуется сходимость темпов роста цен на продовольственные товары в регионах России. Проведенный анализ подтверждает гипотезу о конвергенции региональной продовольственной инфляции в 2013–2022 гг. Для определения возможных изменений в динамике применяется панельное тестирование на единичный корень с использованием метода скользящего окна. Результаты тестов показывают, что за 2013–2022 гг. сходимость региональных индексов продовольственных цен к общероссийскому уровню инфляции ускорилась. Мы также рассчитываем матрицу коэффициентов взаимной конвергенции. Ее визуализация с использованием многомерного шкалирования позволяет выделить группы регионов с высоким уровнем сходимости по отношению друг к другу. В результате проведенного анализа к факторам, сдерживающим конвергенцию, отнесены различия в структуре весов товаров, используемых при расчете индексов потребительских цен, в уровне транспортно-логистической связанности и степени проникновения сетевой розницы. Исследование дополняет литературу по конвергенции инфляции тем, что не только проводит проверку гипотезы конвергенции, но и оценивает изменение сходимости в динамике, а также рассматривает взаимную конвергенцию темпов роста цен в регионах.