Книги
A feasible aproach to projecting household demand for the digital ruble in Russia
Книги
A feasible aproach to projecting household demand for the digital ruble in Russia
Grishchenko, V. A feasible aproach to projecting household demand for the digital ruble in Russia / V. Grishchenko, A. Ponomarenko, S. Seleznev; The Central Bank of the Russian Federation, Research and Forecasting Department. — Moscow : Bank of Russia, february 2023. — 41 p.: il.. — (Working Paper Series; # 108). — References: p. 26-27.
Аннотация
We estimated a model of households’ usage of alternative payment instruments (cash and bank cards) using a new dataset from a survey of Russian households. In our modelling set-up, households’ preferences are determined by the instruments’ perceived attributes and hence their choice regarding payment methods depends on the differences across instruments in these attrib- utes. The results indicate a statistically significant sensitivity of consumer choice to the perceived attributes. We employ the estimated model to evaluate the demand for CBDC depending on its expected design and consumers’ perception of it. We discuss several illustrative projections to demonstrate the application of the tool developed. The predicted utilisation of CBDC varies con- siderably depending on the attributes hypothesised, although under the conservative assumptions, the projected use of CBDC in household transactions is limited.
Ключевые слова
- #английский язык
- #банк россии
- #данные
- #департамент исследований и прогнозирования
- #домашние хозяйства
- #домохозяйства
- #издания банка россии
- #методы прогнозирования
- #модели прогнозирования
- #платежные средства
- #прогнозирование
- #работы сотрудников
- #россия
- #цифровой рубль
- #цифровые валюты центральных банков
- #эконометрика
- #эконометрический анализ
- #экономика
-
УДК:330.4
-
DOI: DOI — Digital Object Identifier — цифровой идентификатор объекта. Современный стандарт обозначения объектов информационной деятельности в сети Интернет, позволяющий идентифицировать и искать научные данные, размещённые в сети Интернет и привязывать к объекту дополнительные метаданные. Номер DOI всегда остаётся неизменным, который позволяет найти объект, даже если сведения о нем не полные или не точные.
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. 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).
- 2. Koshelev, D. Amortized neural networks for agent-based model forecasting / D. Koshelev, A. Ponomarenko, S. Seleznev. — Moscow : Bank of Russia, july 2023. — 36 p.. — (Working paper series. # 115).
- 3. 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).
- 4. Seleznev, S.M. Solving DSGE models with stochastic trends / S. M. Seleznev. — Moscow : Bank of Russia, 2016. — 27 p.. — (Working Paper Series. № 15 / september).
- 5. 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).
- 6. Disentangling loan demand and supply shocks in Russia / E. Deryugina [et al.]. — Moscow : Bank of Russia, 2015. — 32 p.. — (Working Paper Series. № 3/March).
- 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. Кошелев, Д. Прогнозирование в агентно-ориентированных моделях на основе амортизированных нейронных сетей / Д. Кошелев, А. Пономаренко, С. Селезнев. — Москва : Банк России, июль 2023. — 38 с.. — (Серия докладов об экономических исследованиях. № 115).
- 9. Нелюбина, А. Квартальная прогнозная модель Департамента исследований и прогнозирования / А. Нелюбина. — Москва : Банк России, октябрь 2024. — 38 с.
- 10. Khabibullin, R. Stochastic gradient variational Bayes and normalizing flows for estimating macroeconomic models / R. Khabibullin, S. Seleznev. — Moscow : Bank of Russia, 2020. — 49 p.. — (Working paper series. 61, september).
Отзывы читателей
0