§ 3.4. Множественность выбора в экономико-математическом моделировании

Разработка и внедрение нескольких групп моделей стали нормой аналити ческой деятельности центральных банков. По меньшей мере можно выдели і1, две причины, почему регуляторы опираются на несколько разноплановых экlt;gt; НОМИЧЄСКИХ моделей.

Во-вторых, центральный банк использует несколько групп моделей, кою рые имеют различное предназначение. Будучи упрощенным представлен next действительности, ни одна модель не может дать исчерпывающий огни на все вопросы аналитика. Структура моделей варьируется в зависимой н от их назначения. К примеру, прогнозные модели могут работать благодари ранее обнаруженным закономерностям в данных за прошлые периоды вре мени. Однако они не могут определить детерминанты делового цикла или, говоря общим языком, силы, которые лежат в основе экономического про цесса. Прогнозные модели предполагают неизменную корреляцию меж,л\ переменными во времени. По этой причине они служат для краткосрочною прогнозирования. Для оценки долгосрочных перспектив нужны модели дру гого класса, позволяющие анализировать фундаментальные факторы.

Проведение денежно-кредитной политики, на взгляд большинства современных экономистов, ориентировано на среднесрочный период времени. Центральный банк использует квартальные модели, которые, позволяют учесть фундаментальные факторы. Одной из ключевых характеристик этих моделей является введение переменных рыночных ожиданий потребителей и производителей. От них зависит принятие потребительских и инвестиционных решений и в конечном счете будущая инфляция. Рыночные ожидания не в последнюю очередь определяются восприятием центрального банка п его политики обществом. Прогнозные модели не в состоянии учитывать рыночные ожидания и в случае изменения ожиданий будут давать ошибочные прогнозы. В то же время центральный банк может влиять на рыночные ожидания, если будет публиковать свои модели и результаты расчетов по ним. Набор моделей позволяет тем самым эффективно удовлетворять не только внутреннюю, но и внешнюю потребность в моделировании.

Рассмотрим в качестве примера агрегированное моделирование в еврозоне. Базовой моделью у Европейского центрального банка выступает Area- Wide Model (AWM), разработанная в 1999—2001 гг.1 Она предназначена для стандартного прогнозирования экономики еврозоны, а также оценки эффектов различных шоков, включая последствия мер денежно-кредитной политики. Вспомогательными моделями служат Smets-WoutersModel, Coenen-Wieland Model и Credit, Money and the Real sector Model. Каждая из них имеет свое на- шачение (табл. VI. 18).

Таблица VI. 18

Базовая и вспомогательные модели Европейского центрального банка

1 McAdam P., Morgan J. The monetary transmission mechanism at the euro-area level: issues and results using structural macroeconomic models Ц ECB.

Окончание табл. VI I *

Примечание. (1) - Детальная информация о стране

2. - Число уравнений
3. - Генерация регулярного прогноза
4. - Наличие у модели микроэкономического обоснования
5. - Наличие в модели финансового сектора
6. - Обнародование спецификации модели

Источник: Angeloni /., Karlsson Т.

Smets-Wouters Model позволяет идентифицировать шоки и определять пи тимальную денежно-кредитную политику в условиях экономической неоирг деленности. Две другие модели относительно бесполезны для прогнозиро111I ния, однако они позволяют анализировать происходящее в экономике евро ю ны. Multi-Country Model помогает связать взгляды Европейского центральною банка с представлением о динамике еврозоны национальных центральны* банков. Таким образом, набор моделей позволяет охарактеризовать как ядро экономики еврозоны, так и ее отдельные специфические черты.

Подводя итоги, можно выделить четыре группы экономико-математиче- • к их инструментов, используемых в аналитике центральных банков:

• модели или методы краткосрочного прогнозирования (на текущий квартал или один-два квартала вперед);
• относительно небольшие базовые модели (модели «ядра»), служащие для наблюдения за ключевыми макроэкономическими показателями;
• методы дезагрегирования сводных прогнозов базовой модели и преобразования их в специализированные прогнозы;
• группа вспомогательных моделей, обеспечивающих интерпретацию результатов основных моделей или предназначенных для изучения специфических шоков.