Книги
Оценка коэффициентов и прогнозных свойств нелинейной кривой Филлипса с учетом гетерогенной связи между деловой активностью и компонентами ИПЦ
Книги
Оценка коэффициентов и прогнозных свойств нелинейной кривой Филлипса с учетом гетерогенной связи между деловой активностью и компонентами ИПЦ
Овечкин, Д.В. Оценка коэффициентов и прогнозных свойств нелинейной кривой Филлипса с учетом гетерогенной связи между деловой активностью и компонентами ИПЦ / Д. В. Овечкин; Центральный банк Российской Федерации, Уральское главное управление, Отделение Тюмень. — Москва : Банк России, январь 2026. — 42 с.: граф., табл.. — (Серия докладов об экономических исследованиях; № 161). — Библиогр.: с. 41-42.
Аннотация
В работе исследуется гипотеза о нелинейной связи совокупного спроса и инфляции в российской экономике. Для обнаружения нелинейного эффекта агрегированный индекс потребительских цен был разделен на циклическую (более чувствительную к совокупному спросу) и ациклическую (менее чувствительную к совокупному спросу) составляющие. Используемая в работе методика декомпозиции позволила выявить устойчивую нелинейную связь совокупного спроса и инфляции. Показано, что наклон кривой Филлипса резко становится крутым, если одновременно выполняются два условия: 1) текущие темпы роста общего уровня цен выше долгосрочных инфляционных ожиданий; 2) разрыв выпуска больше 0. Кроме того, установлено, что использование нелинейной кривой Филлипса может значимо повысить точность прогноза, если предварительно была проведена декомпозиция ИПЦ на циклическую и ациклическую составляющие. При этом прогнозная точность асимметрична: прогнозы на основе кривой Филлипса (как линейной, так и нелинейной) оказываются более точными в кризисные периоды. Полученный результат оказывается робастным к смене метода оценки трендов, изменению условия нелинейности (только положительный разрыв выпуска), исключению из выборки резких изменений ИПЦ, сдвигу левой и правой границ выборки. Также показана устойчивость результата к используемой при декомпозиции ИПЦ процедуре контроля шоков: без данной процедуры сохраняется как возможность обнаружения нелинейной связи, так и повышенная (по крайней мере на горизонте от 9 до 12 месяцев) прогнозная точность.
Ключевые слова
- #банк россии
- #деловые циклы
- #издания банка россии
- #индекс потребительских цен
- #инфляционные ожидания
- #инфляция
- #кривая филлипса
- #макроэкономика
- #макроэкономические модели
- #макроэкономические прогнозы
- #макроэкономический анализ
- #макроэкономическое моделирование
- #макроэкономическое прогнозирование
- #овечкин д.в.
- #оценка
- #работы сотрудников территориальных учреждений
- #россия
- #совокупный спрос
- #темпы роста
- #территориальные учреждения
- #уральское главное управление
- #уровень цен
- #эконометрика
- #эконометрические методы
- #эконометрические модели
- #эконометрический анализ
- #эконометрическое моделирование
- #экономико-математические методы
- #экономико-математические модели
-
УДК:330.4(470)
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Ovechkin, D.V. Estimation and forecasting with a Nonlinear Phillips Curve based on heterogeneous sensitivity between economic activity and CPI components / D. V. Ovechkin. — Moscow : Bank of Russia, yanuary 2026. — 40 p.. — (Working Paper Series. # 161).
- 2. Ivashchenko, S. Structural seasonality / S. Ivashchenko. — Moscow : Bank of Russia, january 2026. — 23 с.. — (Working Paper Series. # 160).
- 3. Могилат, А. О подготовке сценарного макроэкономического прогноза и модельном аппарате Банка России / А. Могилат, С. Селезнев, С. Жабина. — Москва : Банк России, март 2021. — 18 с.
- 4. Орлов, А. Квартальная прогнозная модель России / А. Орлов. — Москва : Банк России, март 2021. — 28 с.
- 5. Achkasov, Y. Nowcasting of the Russian GDP using the current statistics / Y. Achkasov. — Moscow : Bank of Russia, january 2016. — 10 p.. — (Working Paper Series. # 8).
- 6. Khabibullin, R. What measures of real economic activity slack are helpful for forecasting Russian inflation? / R. Khabibullin. — Moscow : Bank of Russia, 2019. — 38 p.. — (Working paper series. 50, october).
- 7. Mamedli, M. Forecasting Russian CPI with data vintages and machine learning techniques / M. Mamedli, D. Shibitov. — Moscow : Bank of Russia, 2021. — 37 p.. — (Working paper series. april).
- 8. Титов, В.Е. Макроэкономическая динамика России и факторы краткосрочных рисков / В. Е. Титов // Экономическое развитие России. — Москва, 2025 — N 12. — С.234-236.
- 9. Андреев, М.Ю. Исследование механизма глубинных потребительских привычек и вариантов финансирования роста государственных расходов / М. Андреев. — Москва : Банк России, октябрь 2024. — 37 с.. — (Серия докладов об экономических исследованиях. № 134).
- 10. Andreyev, M. Deep habits and financing of government expenditure growth / M. Andreyev. — Moscow : Bank of Russia, october 2024. — 34 p.. — (Working paper series. # 134).
Отзывы читателей
0