Книги
Input – output network structure and shock propagation
Morozov, Y. Input – output network structure and shock propagation / Y. Morozov; The Central Bank of the Russian Federation, Research and Forecasting Department. — Moscow : Bank of Russia, june 2026. — 21 с.: il.. — (Working Paper Series; # 169). — Ref.: p. 20.
Аннотация
Input - output linkages affect how supply and demand shocks spread through the economy and ultimately influence macroeconomic indicators. This paper uses an adapted multisectoral New Keynesian model to explore theoretically how shocks propagate within corner cases of input - output network types. The paper also contributes to the literature by examining how final consumption shares and industrial specialization influence the intensity of technological shocks. The findings show that various intersectoral structures lead to distinct macroeconomic responses to technology shocks; the interplay between the productivity effect and the nominal wage growth effect can either produce or eliminate the cascade amplification effect in downstream sectors. The impact of demand shocks is determined by the slope of the consumer-price Phillips curve, which itself depends on input - output network type. This slope was steepest in the horizontal economy (the most pro-inflationary effect of demand shocks) and flattest in the roundabout economy with sticky wages. Additionally, as the sector's final consumption share increases, productivity shocks in it cause a stronger response in macroeconomic variables. Productivity shocks in sectors specializing in final goods always provoke greater reactions than those in sectors specializing in intermediate goods, regardless of the level of final sector dependence.
Ключевые слова
- #затраты-выпуск
- #издания банка россии
- #кейнсианская модель
- #кривая филлипса
- #макроэкономика
- #макроэкономические показатели
- #морозов я.а.
- #потребление
- #работы сотрудников
- #центральный аппарат
- #шоки
- #эконометрика
- #эконометрические методы
- #эконометрические модели
- #эконометрический анализ
- #экономико-математические методы
- #экономико-математические модели
-
УДК:330.43
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Эконометрика в MS Excel и Libre Calc / С. А. Зададаев, И. В. Орлова, В. П. Невежин [и др.]. — Москва : Центркаталог, 2022. — 286 с.. — (Вузовский учебник). — ISBN 978-5-903268-69-6.
- 2. Малюгин, В. Модели по данным смешанной частоты и их применение для наукастинга и причинного анализа индексов цен / В. Малюгин // Банковский вестник. — Минск, 2025 — N 8. — С.22-36.
- 3. Щепелева, М.А. Построение системы опережающих индикаторов для прогнозирования валютного кризиса / М. А. Щепелева // Финансы : теория и практика. — Москва, 2025 — N 4. Том 29. — С.146-162.
- 4. Крамков, В. Улучшает ли учет компонентов ИПЦ качество прогнозов инфляции? / В. Крамков. — Москва : Банк России, март 2023. — 32 с.. — (Серия докладов об экономических исследованиях. № 112).
- 5. Габов, М.А. Сравнительный анализ моделей прогнозирования региональной инфляции / М. А. Габов, Т. В. Букина, Д. В. Кашин // Журнал Новой экономической ассоциации. — Москва, 2025 — N 4. — С.87-117.
- 6. Kramkov, V. Does CPI disaggregation improve inflation forecast accuracy? / V. Kramkov. — Moscow : Bank of Russia, march 2023. — 30 p.. — (Working Paper Series. # 112).
- 7. Методы оптимальных решений / Самарский государственный экономический университет. — Москва : КноРус, 2022. — 298 с.. — (Бакалавриат). — ISBN 978-5-406-09775-5.
- 8. Смирнов, А.Д. Осцилляции макродинамики денег и долга / А. Д. Смирнов // Экономический журнал Высшей школы экономики. — Москва, 2025 — N 4. Том 29. — С.551-588.
- 9. Джункеев, У. MOSES: макроэкономическое прогнозирование на основе синтеза моделей и текстовой информации / У. Джункеев // Деньги и кредит. — Москва, 2025 — N 4. Том 84. — С.63-84.
- 10. Handbook of econometrics / editor: Z. Griliches, M. D. Intriligator. — Amsterdam : Elsevier, 2005. — P. 1462-2110. — (Handbook in economics. № 2).
Отзывы читателей
0