Книги
Disentangling loan demand and supply shocks in Russia
Disentangling loan demand and supply shocks in Russia / E. Deryugina [et al.]; The Central Bank of the Russian Federation. — Moscow : Bank of Russia, 2015. — 32 p.: il.. — (Working Paper Series; № 3/March). — References: P. 29-30.
Аннотация
Aggregate loan development typically hinges on a combination of factors that impact sim-ultaneously on the demand and the supply side of bank lending. Disentangling these develop-ments is a crucial issue for policymakers, as changes in credit dynamics - especially when ex-ceptional, as in the period of a financial crisis - can have different effects on economic activity and may require different monetary policy responses depending on whether they originate from demand or supply shocks.
Ключевые слова
- #var-модель
- #авторегрессионные модели
- #байесовские методы
- #банк россии
- #департамент исследований и прогнозирования
- #департамент управления делами
- #дерюгина е.б.
- #издания банка россии
- #пантина и.в.
- #пономаренко а.а.
- #прогнозирование
- #работы сотрудников
- #россия
- #центральный аппарат
- #эконометрические методы
- #эконометрические модели
- #экономика
- #экономические исследования
- #английский язык
-
УДК:330.4
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Deryugina, E.B. A large Bayesian vector autoregression model for Russia / E. B. Deryugina, A. A. Ponomarenko. — Moscow : Bank of Russia, 2015. — 23 p.. — (Working Paper Series. № 1/March).
- 2. Deryugina, E. When are credit gap estimates reliable? / E. Deryugina, A. Ponomarenko, A. Rozhkova. — Moscow : Bank of Russia, july 2018. — 34 p.. — (Working paper series. # 34).
- 3. Seleznev, S.M. Solving DSGE models with stochastic trends / S. M. Seleznev. — Moscow : Bank of Russia, 2016. — 27 p.. — (Working Paper Series. № 15 / september).
- 4. Seleznev, S. Truncated priors for tempered hierarchical Dirichlet process vector autoregression / S. Seleznev. — Moscow : Bank of Russia, 2019. — 37 p.. — (Working paper series. 47, october).
- 5. Khabibullin, R. Fast estimation of bayesian state space models using amortized simulation-based inference / R. Khabibullin, S. Seleznev. — Moscow : Bank of Russia, december 2022. — 38 p.. — (Working Paper Series. # 104).
- 6. Styrin, K. Forecasting inflation in Russia by dynamic model averaging / K. Styrin. — Moscow : Bank of Russia, 2018. — 44 p.. — (Working paper series. 39, december).
- 7. Khabibullin, R. Forecasting the implications of foreign exchange reserve accumulation with an agent-based model / R. Khabibullin, A. Ponomarenko, S. Seleznev. — Moscow : Bank of Russia, 2018. — 30 p.. — (Working paper series. 37, november).
- 8. Селезнев, С. Быстрая оценка байесовских моделей пространства состояний с использованием симуляций / С. Селезнев, Р. Хабибуллин. — Москва : Банк России, декабрь 2022. — 42 с.. — (Серия препринтов об экономических исследованиях. № 104).
- 9. Грищенко, В. Возможные подходы к прогнозированию спроса российских домохозяйств на цифровой рубль / В. Грищенко, А. Пономаренко, С. Селезнев. — Москва : Банк России, февраль 2023. — 45 с.. — (Серия докладов об экономических исследованиях. № 108).
- 10. Grishchenko, V. A feasible aproach to projecting household demand for the digital ruble in Russia / V. Grishchenko, A. Ponomarenko, S. Seleznev. — Moscow : Bank of Russia, february 2023. — 41 p.. — (Working Paper Series. # 108).
Отзывы читателей
0