Моделювання інфляційних очікувань на основі Марківської авторегресійної моделі з перемикачами
DOI:
https://doi.org/10.18523/2519-4739.20205.1.82-88Ключові слова:
інфляційні очікування, Марківська модель із перемикачами, грошово-кредитна політика, інфляція, монетарні режимиАнотація
Впровадження Національним банком інфляційного таргетування (ІТ) наприкінці 2016 р. значно вплинуло на інфляційні процеси в Україні, зокрема, інфляція сповільнилася з майже 60 % у середині 2015-го до 2,3 % у 2020 р. До того ж канал інфляційних очікувань став більш значущим, що актуалізувало потребу поглибленого аналізу механізму його дії, а також основних факторів впливу на інфляційні очікування. Метою статті є проведення емпіричного аналізу динаміки інфляційних очікувань, а також дослідження впливу на неї таких важливих показників, як інфляція, облікова ставка та індекс реальної заробітної плати, на основі застосування сучасного економетричного інструментарію, зокрема Марківської авторегресійної моделі з двома режимами. Основними особливостями обраного модельного інструментарію є можливість виокремлення двох станів – з високою волатильністю інфляційних очікувань та з низькою, а також оцінювання ймовірностей переходу між ними з розрахунком тривалості кожного зі станів, що значно підвищує цінність та практичну значущість отриманих результатів моделювання для підтримки ухвалення фінансових управлінських рішень. Побудована та оцінена на реальних даних економетрична модель складається з двох рівнянь, одне з них визначає режим із високою волатильністю, а друге – з низькою. Отримані результати розрахунків свідчать про домінування режиму високої волатильності протягом майже всього періоду дослідження через істотну невизначеність щодо інфляції та нестабільну ситуацію в країні загалом, спричинену кризою. Зокрема, інфляційні очікування протягом 2013–2019 рр. характеризувалися високою волатильністю з ймовірністю 91 %, водночас утриматись у стані помірних коливань було ймовірно лише на 33 %. Режим високої волатильності згідно з розрахунками на основі розробленої моделі триває значно довше, ніж період помірних та низьких коливань інфляційних очікувань, а саме 11 місяців, тоді як тривалість низької волатильності в середньому становить близько одного місяця. Загалом, розрахунки на основі Марківської авторегресійної моделі з перемикачами дають змогу детальніше дослідити динаміку інфляційних процесів в Україні, наприклад, визначити ймовірність переходу від одного режиму до іншого, розрахувати їхню тривалість, отримати значення еластичностей між залежною та незалежними змінними тощо. Подальші дослідження щодо оцінювання наслідків зміни режимів грошово-кредитної політики на цінову стабільність можуть базуватись на ускладненій версії Марківської моделі, а саме з трьома або чотирма перемикачами для високої, низької, помірної волатильності тощо. Крім того, можливе проведення експериментів із використанням додаткових незалежних змінних з метою підвищення точності розробленої моделі та її застосування для дослідження й прогнозування широкого спектра монетарних показників, зокрема облікової ставки та інфляції.
JEL classification: E42, E58, C34
Матеріал надійшов 10.04.2020
Посилання
- Amisano, G., & Fagan, G. (2010). Money Growth and Inflation. A Regime Switching Approach. Working paper series, European Central Bank, 1207. https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp1207.pdf
- Bazhenova, O. (2018). Determinants of the current account in Ukraine: Empirical proofs. Scientific Papers NaUKMA. Economics, 3(1), 4–7. https://doi.org/10.18523/2519-4739312018148754 [in Ukr.].
- Bussière, M., & Fratzscher, M. (2002). Towards a new early warning system of financial crises. Working paper series, European Central Bank, 145. https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp145.pdf
- Davig, T., & Doh, T. (2009). Monetary Policy Regime Shifts and Inflation Persistence. Research Working Papers, The Federal Reserves Bank of Kansas City, Economic Research Department, 08-16. https://www.kansascityfed.org/PUBLICAT/RESWKPAP/PDF/RWP08-16.pdf
- Diebold, F., Lee, J-H., & Weinbach, G. (1994). Regime switching with time-varying transition probabilities. In Hargreaves, C. (ed.) Nonstationary Time Series Analysis and Cointegration. (Advanced Texts in Econometrics, C.W.J. Granger and G. Mizon, eds.) (pp. 283–303). Oxford University Press.
- Dionne, G., Gauthier, G., Hammami, K., Maurice, M., & Simonato, J.-G. (2011). A reduced form model of default spreads with Markov-switching macroeconomic factors. Journal of Banking & Finance, 35(8), 1984–2000.
- Duprey, T., & Klaus, B. (2017) How to predict financial stress? An assessment of Markov switching models. Working paper series, European Central Bank, 2057. https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecb.wp2057.en.pdf
- Frankel, J., & Wei, S.-J. (2004). Managing macroeconomic crises. NBER Working Paper, 10907. https://www.researchgate.net/publication/5185587_Managing_Macroeconomic_Crises
- Hamilton, J. (1989). A new approach to the economic analysis of nonstationary time series and the business cycle. Econometrica, 57(2), 357–384. https://doi.org/10.2307/1912559
- Kaminsky, G., Lizondo, S., & Reinhart, C. (1998). Leading indicators of currency crises. IMF Staff Papers, 45(1), 1–48.
- Lukianenko, I., & Faryna, O. (2016). Macro-financial stability: models and methods of assessment. Kyiv: NaUKMA. http://www.ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/10878 [in Ukr.].
- Lukianenko, I., & Zhuk, V. (2011). Modeling the impact of changing monetary regimes on the financial and economic development of transition economies. Economy and Forecasting, 2, 130–152. http://eip.org.ua/?page_id=523&aid=92 [in Ukr.].
- Nasr, A., Balcilar, M., Ajmi, A., Aye, G. C., Gupta, R., & van Eyden, R. (2015). Causality between inflation uncertainty in South Africa: Evidence from a Markov-switching vector autoregressive model. Emerging Markets Review, 24, 46–68. https://doi.org/10.1016/j.ememar.2015.05.003
- Sclove, L. (1983). Time-Series Segmentation: A Model and a Method. Information Science, 29, 7–25. https://doi.org/10.1016/0020-0255(83)90007-5
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Iryna Lukianenko, Maria Nasachenko
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
a) Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
b) Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
с) Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).