+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Финансы и кредит»
 

Включен в перечень ВАК по специальностям

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.1. Экономическая теория
5.2.3. Региональная и отраслевая экономика
5.2.4. Финансы
5.2.5. Мировая экономика
5.2.6. Менеджмент


ЭКОНОМИЧЕСКИЕ,
ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.2. Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

Eastview
eLIBRARY.RU
Biblioclub

Установление влияния денежно-кредитной политики методом векторной авторегрессии

т. 22, вып. 28, июль 2016

PDF  PDF-версия статьи

Получена: 24.05.2016

Получена в доработанном виде: 07.06.2016

Одобрена: 28.06.2016

Доступна онлайн: 29.07.2016

Рубрика: Денежно-кредитное регулирование

Страницы: 2-17

Салманов О.Н. доктор экономических наук, профессор, Технологический университет МГОТУ, г. Королёв, Московская область, Российская Федерация 
olegsalmanov@yandex.ru

Заернюк В.М. доктор экономических наук, доцент, профессор, Российский государственный геологоразведочный университет им. Серго Орджоникидзе, Москва, Российская Федерация 
zvm465@mail.ru

Лопатина О.А. аспирант кафедры, Технологический университет МГОТУ, г. Королёв, Московская область, Российская Федерация 
ogunba@mail.ru

Предмет и тема. Функционирование каналов денежно-кредитной трансмиссии.
Цели. Анализ механизмов денежно-кредитной политики, исследование динамических реакций основных макроэкономических переменных денежной политики по оценкам импульсных функций отклика.
Методология. Был использован метод векторной авторегрессии (VAR). Выполнен анализ импульсных функций от шоков процентной ставки, корпоративного кредитования, объемов денежной массы, роста уровня цен и обменного курса. Дана интерпретация каналов трансмиссии российской экономики.
Результаты. Рассмотрены и статистически подтверждены каналы денежно-кредитной трансмиссии: процентный, банковского кредитования, денежных потоков, непредвиденного уровня цен и курсовой канал. В целом результаты показывают, что применение стандартных методов VAR для области данных российской экономики как развивающейся могут использоваться в качестве ориентира для дальнейшего теоретического и эмпирического анализа механизма передачи. Найдено стационарное решение для 12 основных переменных и статистически подтверждается существование 5 каналов трансмиссии, которые существуют с разной степенью эффективности.
Выводы и значимость. Каналы денежно-кредитной трансмиссии бывают разной степени эффективности. Выявлены высокая эффективность курсового канала, канала банковского кредитования и канала непредвиденного роста уровня цен, низкая эффективность процентного канала и канала денежных потоков. Результаты применения стандартных методов VAR для развивающейся российской экономики могут использоваться в качестве ориентира для дальнейшего теоретического и эмпирического анализа механизма передачи. Тщательное выявление каналов передачи денежно-кредитной политики представляет собой важный шаг в глобальной оценке огромных институциональных изменений. Исследования в этом направлении должны обновляться постоянно из-за сильной структурной динамики.

Ключевые слова: денежно-кредитная политика, векторная авторегрессия, импульсные функции

Список литературы:

  1. Mishra P., Montiel P. How Effective Is Monetary Transmission in Low-Income Countries? A Survey of the Empirical Evidence. IMF Working Paper, 2012. Available at: Link.
  2. Christiano L.J. Christopher A. Sims and Vector Autoregressions. The Scandinavian Journal of Economics, 2012, vol. 114, iss. 4, pp. 1082–1104.
  3. Christiano L., Eichenbaum M., Vigfusson R. Assessing Structural VARs. NBER Macroeconomics Annual, 2006, vol. 21. Available at: Link.
  4. Boivin J., Giannoni M. Has Monetary Policy Become More Effective? NBER Working Paper, 2003, no. 9459.
  5. Christiano L., Eichenbaum M., Evans C. Monetary policy shocks: What have we learned and to what end? NBER Working Paper, 1998, no. 6400. doi: 10.3386/w6400
  6. Bernanke B., Boivin J., Eliasz P. Measuring the effects of monetary policy: A factor-augmented vector autoregressive (FAVAR) approach. Available at: Link.
  7. Sims C.A. Macroeconomics and reality. Econometrica, 1980, no. 48(1), pp. 1–48.
  8. Bernanke B., Blinder A. The Federal Funds Rate and the Channels of Monetary Transmission. American Economic Review, 1992, no. 82, pp. 901–921.
  9. Sims C. Interpreting the Macro-Economic Time Series Facts: The Effects of Monetary Policy. European Economic Review, 1992, no. 36, iss. 5, pp. 975–1000.
  10. Leeper E., Sims C., Tao Zha. What Does Monetary Policy Do? Brookings Papers on Economic Activity, 1996, no. 2, pp. 1–63.
  11. Дробышевский С.М., Трунин П.В., Каменских М.В. Анализ правил денежно-кредитной политики Банка России в 1999–2007 гг. URL: Link.
  12. Granville B., Mallick S. Monetary Policy in Russia: Identifying Exchange Rate Shocks. Economic Modelling, 2010, no. 27(1), pp. 432–444.
  13. Ломиворотов Р.В. Анализ денежно-кредитной политики Банка России в 2000–2012 гг. // Деньги и кредит. 2013. № 12. С. 45–53.
  14. Rautava J. The role of oil prices and the real exchange rate in Russia's economy: A cointegration approach. Journal of Comparative Economics, 2004, vol. 32, no. 2, pp. 315–327.
  15. Rautava J. Oil Prices, Excess Uncertainty and Trend Growth. Available at: Link.
  16. Beck R., Kamps A., Mileva E. Long-Term Growth Prospects for the Russian Economy. ECB Occasional Paper, 2007, no. 58, pp. 1–32.
  17. De Grauwe P., Costa Storti C. The Effects of Monetary Policy: A Meta-Analysis. CESifo Working Paper, 2004, no. 1224.
  18. Идрисов Г., Казакова М., Полбин А. Теоретическая интерпретация влияния нефтяных цен на экономический рост в современной России // Экономическая политика. 2014. № 5. С. 150–171.
  19. Казакова М., Синельников-Мурылев С. Конъюнктура мирового рынка энергоносителей и темпы экономического роста России // Экономическая политика. 2009. № 5. С. 118–135.
  20. Ващелюк Н.В., Полбин А.В., Трунин П.В. Оценка макроэкономических эффектов шока ДКП для российской экономики // Экономический журнал ВШЭ. 2015. Т. 19. № 2. С. 169–198.
  21. Ломиворотов Р.В. Использование байесовских методов для анализа денежно-кредитной политики в России // Прикладная эконометрика. 2015. № 38. C. 41–63.
  22. Федорова Е., Лысенкова А. Как влияют инструменты денежно-кредитной политики на достижение целей ЦБ РФ? // Вопросы экономики. 2013. № 9. C. 106–118.
  23. Ahmadi P.A., Uhlig H. Sign Restrictions in Bayesian FaVARs with an Application to Monetary Policy Shocks. Available at: Link.
  24. Bernanke B., Gertler M. Inside the Black Box: The Credit Channel of Monetary Transmission. Journal of Economic Perspectives, 1995, vol. 9, no. 4, pp. 27–48.
  25. Wong Ka-Fu. Variability in the Effects of Monetary Policy on Economic Activity. Journal of Money, Credit and Banking, 2000, vol. 32, no. 2, pp. 179–198. Available at: Link.
  26. Banbura M., Giannone D., Reichlin L. Large Bayesian vector autoregressions. Journal of Applied Econometrics, 2010, no. 25(1), pp. 71–92.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8709 (Online)
ISSN 2071-4688 (Print)

Свежий номер журнала

т. 30, вып. 3, март 2024

Другие номера журнала