Архив статей журнала
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.
С задачей прогнозирования инфляции методы машинного обучения справляются не хуже, а зачастую и лучше подходов, основанных на классических эконометрических моделях. Однако, несмотря на наличие временных рядов по ценам для всех товаров и услуг, являющихся отдельными компонентами потребительской корзины, для которой рассчитывается индекс потребительских цен (ИПЦ), и на то, что методы машинного обучения работают точнее с ростом объема данных, в большинстве работ покомпонентные данные ИПЦ не используются. Исследований, посвященных прогнозированию ИПЦ путем агрегации прогнозов индексов цен для отдельных категорий товаров и услуг (bottom-up approach), немного, и на их основании нельзя однозначно утверждать, будет ли агрегированный прогноз точнее, чем прогноз ИПЦ, не использующий покомпонентные данные. Мы показываем на российских данных, что в зависимости от горизонта прогнозирования покомпонентный агрегированный прогноз инфляции может быть до 1,5 раза точнее. Даже при использовании таких ставших уже классическими моделей машинного обучения, как градиентный бустинг или регрессии с регуляризацией, преимущество статистически значимо на горизонтах до полугода. Каждую компоненту инфляции и на каждый горизонт мы прогнозируем отдельной моделью независимо от остальных компонент и от остальных горизонтов.
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.