Статьи, Журналы
Применение DSGE-моделей для прогнозирования фаз делового цикла на финансовых рынках
Статьи, Журналы
Применение DSGE-моделей для прогнозирования фаз делового цикла на финансовых рынках
Калмыков, В.В. Применение DSGE-моделей для прогнозирования фаз делового цикла на финансовых рынках / В. В. Калмыков // Финансовая экономика. — Москва, 2025 — N 8. — С.133-136. — Библиогр. в конце ст.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
Данная статья посвящена использованию динамических стохастических моделей общего равновесия (DSGE) для прогнозирования фаз делового цикла в контексте финансовых рынков. Подробно рассматриваются принципы построения моделей, подходы к оценке параметров, методология калибровки, а также практические примеры применения. Представлены иллюстрации на основе синтетических макроэкономических данных с выделением фаз цикла, а также таблицы для наглядности. Предмет исследования. Влияние динамических стохастических моделей общего равновесия (DSGE) для прогнозирования фаз делового цикла в процессе развития финансовых рынков. Цель исследования. Разработка и апробация методологического подхода к использованию динамических стохастических моделей общего равновесия (DSGE) для прогнозирования фаз делового цикла на финансовых рынках, позволяющего выявлять закономерности переходов между стадиями экономического цикла, оценивать последствия макроэкономических шоков и формировать основу для принятия инвестиционных решений и выработки экономической политики. Выводы. Динамические стохастические модели общего равновесия (DSGE) представляют собой эффективный инструмент прогнозирования фаз делового цикла на финансовых рынках. Их применение позволяет учитывать влияние внешних и внутренних шоков, выявлять закономерности переходов между фазами цикла и оценивать последствия решений денежно-кредитной политики. Практическая ценность моделей заключается в возможности прогнозировать развороты экономической динамики, тестировать стресс-сценарии и адаптировать инвестиционные стратегии. Использование DSGE-подхода повышает качество анализа макроэкономической конъюнктуры и способствует принятию более обоснованных решений как инвесторами, так и регуляторами.
Ключевые слова
- #финансовый рынок
- #россия
- #финансы
- #финансовая деятельность
- #экономическое развитие
- #экономические циклы
- #экономическая динамика
- #деловые циклы
- #деловая активность
- #прогнозирование
- #калибровка
- #котировка ценных бумаг
- #макроэкономическое моделирование
- #стохастические модели
- #динамические модели
- #модели общего равновесия
- #dsge
- #инвестиционные стратегии
- #инвестиционные решения
- #анализ данных
- #таблицы
-
УДК:336.7
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Гоманова, Т.К. Анализ методов прогнозирования курса активов / Т. К. Гоманова, Е. Л. Гуляева, Р. Д. Хмельницкий // Финансовый бизнес. — Москва, 2025 — N 6. — С.101-109.
- 2. Абрамян, С.А. Эволюция теоретических воззрений на становление поведенческих финансов и инвестиционное поведение / С. А. Абрамян // Банковское дело. — Москва, 2025 — N 9. — С.51-54.
- 3. Саврадым, В.М. Дестабилизация финансового рынка и методика определения ее индикаторов / В. М. Саврадым // Финансовый менеджмент. — Москва, 2025 — N 1. — С.198-206.
- 4. Петрушевская, В.В. Совершенствование подходов к финансовому моделированию при повышении устойчивости финансовой системы / В. В. Петрушевская, В. Л. Шангареева // Финансовый менеджмент. — Москва, 2025 — N 10. — С.213-219.
- 5. Титов, В.Е. Искусственный интеллект в анализе финансового рынка / В. Е. Титов // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2025 — N 12. — С.287-288.
- 6. Амосова, Н.А. Поведенческие аспекты функционирования финансовых рынков / Н. А. Амосова, О. И. Лаврушин // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2025 — N 12. — С.184-187.
- 7. Azmeh, C. Impact of research output in finance on financial development / C. Azmeh, M. Al-Raeei // Финансы : теория и практика. — Москва, 2026 — N 1. Том 30. — С.135-146.
- 8. Лопатина, П.А. Анализ финансовых и нефинансовых инструментов идентификации зомби-компаний / П. А. Лопатина // Аудиторские ведомости. — Москва, 2025 — N 3. — С.85-91.
- 9. Болонин, А.И. Технологии Big Data на финансовых рынках / А. И. Болонин, М. М. Алиев, К. М. Исмаилов // Экономическая безопасность. — Москва, 2024 — N 5. — С.1093-1114.
- 10. Кац, Е. Внутренний мир ESG / Е. Кац // Банковское обозрение. — Москва, 2025 — N 7. — С.22-24.
Отзывы читателей
0