woeamМир экономики и управленияWorld of Economics and Management2542-04292658-5375Новосибирский национальный исследовательский государственный университет10.25205/2542-0429-2022-22-3-66-87woeam-631Research ArticleМАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА В ЭКОНОМИКЕMATHEMATICAL METHODS OF ANALYSIS IN ECONOMICSМалая DSGE-модель экономики России с неоднородным адаптивным обучениемSmall DSGE Model of the Russian Economy with Heterogeneous Adaptive Learninghttps://orcid.org/0000-0003-4390-7289КолюжновД. В.KolyuzhnovD. V.

Дмитрий Васильевич Колюжнов, PhD, доцент, экономический факультет; научный сотрудник

Новосибирск

Dmitriy V. Kolyuzhnov, PhD (Economics), Associate Professor; Researcher

Novosibirsk

Scopus ID 55940049500

dima.kolyuzhnov@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-1057-1387ЛяхноваМ. В.LyahnovaM. V.

Маргарита Валерьевна Ляхнова, аспирант

Новосибирск

Margarita V. Lyakhnova, postgraduate student

Novosibirsk

rita_2000@list.ruНовосибирский государственный университет; Институт экономики и организации промышленного производства СО РАНРоссияNovosibirsk State University; Institute of Economics and Industrial Engineering SB RASRussian FederationИнститут экономики и организации промышленного производства СО РАНРоссияInstitute of Economics and Industrial Engineering SB RASRussian Federation2022021020222236687Copyright © Колюжнов Д.В., Ляхнова М.В., 20222022Колюжнов Д.В., Ляхнова М.В.Kolyuzhnov D.V., Lyahnova M.V.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://woeam.elpub.ru/jour/article/view/631

В рамках данного исследования разрабатывается малая DSGE-модель российской экономики с неоднородным адаптивным обучением экономических агентов. Сравнивая через проведение различных оценок, построение ретроспективных прогнозов, расчёт показателей ошибок разные модификации модели, делается вывод, что модель с неоднородным адаптивным обучением агентов соответствует данным лучше, чем модель с рациональными ожиданиями или однородным адаптивным обучением. Также, в рамках построенной модели определяется наилучшее правило монетарной политики; согласно ему, Центральному банку следует учитывать не только инфляцию и выпуск, но и реагировать на обменный курс и внутреннюю цену на нефть. Построенная в данной работе модель потенциально может быть применима в качестве не сильно громоздкого инструмента для анализа и прогнозов динамики экономики России, а полученные в результате выводы об оптимальной политике могут быть использованы при формировании экономической политики государства. 

Within the framework of this study, a small DSGE model of the Russian economy with heterogeneous adaptive learning of economic agents is being developed. Comparing several modifications of the model through various assessments, building retrospective forecasts, calculating error measures, it is concluded that a model with heterogeneous adaptive learning of agents fits the data better than a model with rational expectations or homogeneous adaptive learning. Also, within the framework of the constructed model, the best rule of monetary policy is determined; according to it, the Central Bank should take into account not only inflation and output, but also respond to the exchange rate and the domestic oil price. The model constructed in this paper can potentially be used as a not very cumbersome tool for analyzing and forecasting the dynamics of the Russian economy, and the resulting conclusions about the optimal policy can be used to form the economic policy of the state.

DSGE моделированиенеоднородное адаптивное обучениенефтегазовый секторроссийская экономикамонетарная политикапрогнозыDSGE modelingheterogeneous adaptive learningoil and gas sectorRussian economymonetary policyforecastsРабота выполнена по плану НИР ИЭОПП СО РАН, проект «Методы и модели обоснования стратегии развития экономики России в условиях меняющейся макроэкономической реальности», № 0260-2021-0008.The publication is prepared within the project “Methods and models of Russian economy development strategy justification under changing macroeconomic reality”, № 0260-2021-0008 according to the research plan of the IEIE SB RAS.ReferencesFenton P., Murchison S. C. ToTEM: The Bank of Canada’s New Projection and Policy-Analysis Model // Bank of Canada Review. 2006. Vol. 2006. pp. 5–18.Fenton P., Murchison S. C. ToTEM: The Bank of Canada’s New Projection and Policy-Analysis Model. Bank of Canada Review, 2006, Vol. 2006, pp. 5–18.Harrison R., Nikolov K., Quinn M., Ramsay G., Scott A., Thomas R. The Bank of England Quarterly Model // Bank of England Publications, 2005.Harrison R., Nikolov K., Quinn M., Ramsay G., Scott A., Thomas R. The Bank of England Quarterly Model. Bank of England Publications, 2005.Brubakk L., Anders T., Maih J., Olsen K., Ostnor M. Finding NEMO: Documentation of the Norwegian economy model // Norwegian Central Bank, Staff Memo. 2006. No. 2006-6. 85 p. URL: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/210178/1/nb-staff-memo2006-06.pdfBrubakk L., Anders T., Maih J., Olsen K., Ostnor M. Finding NEMO: Documentation of the Norwegian economy model // Norwegian Central Bank, Staff Memo. 2006. No. 2006-6. 85 p. URL: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/210178/1/nb-staff-memo2006-06.pdfErceg C. J., Guerrieri L., Gust C. Sigma: A New Open Economy Model for Policy Analysis // International Journal of Central Banking. 2006. Vol. 2. Issue 1. pp. 1–50.Erceg C. J., Guerrieri L., Gust C. Sigma: A New Open Economy Model for Policy Analysis. International Journal of Central Banking. 2006, Vol. 2, Issue 1, pp. 1–50.Christoffel K., Coenen G., Warne A. The New Area-Wide Model of the Euro Area: A Micro-Founded Open-Economy Model for Forecasting and Policy Analysis // ECB Working Paper Series. 2008. No. 944. 124 p. URL: https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp944.pdfChristoffel K., Coenen G., Warne A. The New Area-Wide Model of the Euro Area: A Micro-Founded Open-Economy Model for Forecasting and Policy Analysis. ECB Working Paper Series, 2008, No. 944. 124 p. URL: https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp944.pdfAdolfson M., Laséen S., Linde J., Villani M. RAMSES: a new general equilibrium model for monetary policy analysis // Risksbank, Economic Review. 2007. Vol. 2. pp. 5–40.Adolfson M., Laséen S., Linde J., Villani M. RAMSES: a new general equilibrium model for monetary policy analysis. Risksbank, Economic Review, 2007, Vol. 2, pp. 5–40.Богомолова А. С., Колюжнов Д. В. Экономическая динамика при неоднородном адаптивном обучении: общие критерии и достаточные условия стабильности // Мир экономики и управления, 2019. Т. 9, № 4. C. 87–103.Bogomolova A. S., Kolyuzhnov D. V. Economic Dynamics under Heterogeneous learning: General Criteria and Sufficient Conditions for Stability. World of Economics and management, 2019, vol. 19, No. 4, pp. 87–103. (in Russ.).Богомолова А. С., Колюжнов Д. В. Экономическая динамика при неоднородном адаптивном обучении: условия стабильности в терминах агрегированной экономики // Мир экономики и управления. 2020. Т. 20, № 1. С. 128–153.Bogomolova A. S., Kolyuzhnov D. V. Economic Dynamics under Heterogeneous Adaptive Learning: Aggregate Economy Sufficient Conditions for Stability. World of Economics and management, 2020, vol. 20, No. 1, pp. 128–153. (in Russ.).Sargent T. J. Bounded Rationality in Macroeconomics. Oxford; N.Y.: Oxford University Press, Clarendon Press, 1993.Sargent T. J. Bounded Rationality in Macroeconomics. Oxford; N.Y.: Oxford University Press, Clarendon Press, 1993.Giannitsarou Ch. Heterogeneous learning // Review of Economic Dynamics. 2003. Vol. 6. pp. 885–906.Giannitsarou Ch. Heterogeneous learning. Review of Economic Dynamics. 2003, Vol. 6, pp. 885–906.Honkapohja S., Mitra K. Learning stability in economies with heterogeneous agents // Review of Economic Dynamics. 2006. Vol. 9(2). pp. 284–309.Honkapohja S., Mitra K. Learning stability in economies with heterogeneous agents. Review of Economic Dynamics, 2006, Vol. 9(2), pp. 284–309.Calvo G. Staggered prices in a utility maximizing framework. Journal of Monetary Economics. 1983. №12. pp. 383–398.Calvo G. Staggered prices in a utility maximizing framework. Journal of Monetary Economics, 1983, №12, pp. 383–398.Egorov D. Estimation of DSGE model of Russian economy with oil-producing sector, 2016.Egorov D. Estimation of DSGE model of Russian economy with oil-producing sector, 2016.Semko R. Optimal Economic Policy and Oil Price Shocks in Russia. Kyiv: EERC, 2013.Semko R. Optimal Economic Policy and Oil Price Shocks in Russia. Kyiv: EERC, 2013.Крепцев Д. А., Селезнев С. М. DSGE-модели российской экономики с малым количеством уравнений // Серия докладов об экономических исследованиях ЦБ РФ. 2016. № 12. С. 3–53.Krepcev D., Seleznev S. DSGE-modeli rossijskoj ekonomiki s malym kolichestvom uravnenij. Seriya dokladov ob ekonomicheskih issledovaniyah CB RF, 2016, No. 12, pp. 3–53.Иващенко С. М. DSGE-модель России с пятью секторами // Вестник Санкт-Петербургского университета. 2016. № 3. С. 176–202.Ivashchenko S. M. DSGE-model’ Rossii s pyat’yu sektorami. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta, 2016, № 3, pp. 176–202.Algozhina A. Monetary Policy Rule, Exchange Rate Regime, and Fiscal Policy Cyclicality in a Developing Oil Economy. CERGE-EI WP. 2016. pp. 3–46.Algozhina A. Monetary Policy Rule, Exchange Rate Regime, and Fiscal Policy Cyclicality in a Developing Oil Economy. CERGE-EI WP, 2016, pp. 3–46.Ferrero A., Seneca M. Notes on the underground: monetary policy in resource-rich economies // Norges Bank Working Paper. 2015. No. 2. pp. 3–39.Ferrero A., Seneca M. Notes on the underground: monetary policy in resource-rich economies. Norges Bank Working Paper, 2015, No. 2, pp. 3–39.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.