Ускоряющего инфляцию (nairu) Features of the econometric calculation of the nonaccelerating inflation rate of
 Скачать 409.57 Kb.
|
|
Вопросы студенческой науки Выпуск №8 (60), август 2021 132 Особенности эконометрического расчета естественного уровня безработицы, не ускоряющего инфляцию (NAIRU) Features of the econometric calculation of the non-accelerating inflation rate of unemployment (NAIRU) Гусейнова Фатима Эльмаровна Студентка 1 курса Экономический факультет Санкт-Петербургский государственный университет Санкт-Петербург e-mail: fag.spb@gmail.com Guseinova Fatima 1 st -year student Faculty of Economics St. Petersburg State University St. Petersburg e-mail: fag.spb@gmail.com Аннотация. В данной статье рассматривается такой экономический показатель как естественный уровень безработицы, не ускоряющий инфляцию, часто сокращаемый как NAIRU. Он часто используется при рассмотрении макроэкономических моделей оценки и прогнозирования уровня инфляции в качестве одного из факторов. В статье производится краткое описание того, что такое NAIRU и какие существуют методы его оценки. Основные методы оценки естественного уровня безработицы, не ускоряющий инфляцию, можно разделить на одномерные и многомерные подходы. Одномерные методы однозначно фокусируются на временном ряду уровня безработицы и разлагают его на трендовую составляющую, идентифицируемую как NAIRU, и остаточную (циклическую) составляющую. Многомерные же методы, в свою очередь, подразумевают учёт сторонних факторов в разложении инфляции на NAIRU и остаточную составляющую, например, учёт уровня инфляции. Также в статье приводятся положительные и отрицательные стороны различных методик. Annotation. This article considers such an economic indicator as non-accelerating inflation rate of unemployment (NAIRU). It is often used when considering macroeconomic models for estimating and forecasting the inflation rate as one of the factors. The article provides a brief description of what NAIRU is and what methods of its evaluation exist. The main methods of estimating the non-accelerating inflation rate of unemployment can be divided into one-dimensional and multidimensional approaches. One-dimensional methods unambiguously focus on the time series of the unemployment rate and decompose it into a trend component, identified as NAIRU, and a residual (cyclical) component. Multidimensional methods, in turn, imply considering third-party factors in the decomposition of inflation into NAIRU and a residual component, for example, taking into account the inflation rate. The article also presents the positive and negative aspects of various methods. Ключевые слова: эконометрика, инфляция, безработица, NAIRU, одномерный подход, многомерный подход. Key words: econometrics, inflation, unemployment, NAIRU, one-dimensional approach, multidimensional approach. Естественный уровень безработицы, не ускоряющий инфляцию (NAIRU), не является непосредственно наблюдаемым показателем, и поэтому его значения должны быть выведены из анализа наблюдаемых переменных, связанных с его определением. Эмпирические методы, принятые в литературе для решения проблемы расчета NAIRU, можно разделить на две группы: структурный подход и «прямой» подход. В первом случае NAIRU вычисляется как равновесный результат структурной модели, представляющей собой совокупное поведение цен и заработной платы. В последнем случае показатели NAIRU выводятся на основе анализа временных рядов безработицы, инфляции и других соответствующих переменных. «Прямые» методы, как правило, легче реализовать, чем структурные, поскольку они не основываются на детализации и анализе поведения Вопросы студенческой науки Выпуск №8 (60), август 2021 133 экономических агентов, лежащего в их основе. «Прямые» методы могут в принципе лечь так же и в основу расчета прогнозов инфляционного давления, разработки мер неопределенности, связанных с оценками NAIRU, исследования наличия эффектов гистерезиса (гистеризис в экономике обозначает состояние чего-либо, которое сохраняется в будущем, несмотря на устранение факторов, которые привели к данному состоянию) в динамике безработицы, проверки симметричности таких эффектов. Далее будем рассматривать «прямой» подход. Опишем основные методы расчета: одномерные и многомерные. Одномерные методы однозначно фокусируются на временном ряду уровня безработицы и разлагают его на трендовую составляющую, идентифицируемую как NAIRU, и остаточную (циклическую) составляющую. Идея такой стратегии заключается в том, что безработица колеблется вокруг NAIRU, то есть в экономике существуют уравновешивающие силы, которые позволяют рынку труда достичь равновесия в долгосрочной перспективе. Идентификация этих двух компонентов (NAIRU и циклической безработицы) может быть основана либо на методах фильтрации, среди которых наиболее широко используются фильтры Ходрика-Прескотта (HP) и Бакстера-Кинга, либо на статистических методах, таких как модель ненаблюдаемого компонента (UC), разработанная Уотсоном (1986) или предложенная Бевериджем и Нельсоном (1981). Хотя одномерный подход довольно прост в реализации и полезен для получения обновленных показателей, он имеет несколько недостатков. Наиболее важным является то, что он оставляет взаимодействие между безработицей и другими экономическими переменными совершенно неопределенным. В частности, этот метод не учитывает динамику инфляции; следовательно, нет никакой гарантии, что результаты полезны в контексте объяснения поведения инфляции. Кроме того, результаты чрезвычайно чувствительны к произвольному выбору, например, параметра сглаживания в случае фильтра Ходрика-Прескотта или ограничений, накладываемых на временной профиль трендовой составляющей в случае модели ненаблюдаемых компонент. И последнее, но не менее важное: на большинство этих фильтров влияет недостаточная точность оценок конца выборки ненаблюдаемой переменной. Перейдем к обсуждению многомерных методов. Информация, предоставляемая инфляционным процессом (и, возможно, также другими переменными), эмпирически оказывается весьма полезной для того, чтобы получить менее произвольное разложение безработицы на NAIRU и циклическую составляющую. Теория естественного курса постулирует причинно-следственную связь между инфляцией и напряженностью рынка труда, которая может быть выражена как обобщенное ожидание, дополненное кривой Филлипса: ∆𝑝 𝑡 − ∆𝑝 𝑡 𝑒 = 𝐶(𝐿)(∆𝑝 𝑡−1 − ∆𝑝 𝑡−1 𝑒 ) + Θ(𝐿)(𝑢 𝑡 − 𝑢 𝑡 ∗ ) + 𝛾𝑧 𝑡 + 𝜀 𝑡 (1) где ∆𝑝 – уровень инфляции, ∆𝑝 𝑒 – ожидаемый уровень инфляции, 𝑢 – уровень безработицы, 𝑢 ∗ – NAIRU, 𝐶(𝐿) и Θ(𝐿) – операторы лага, 𝑧 – вектор факторов (обычно, шоков предложения), влияющих на инфляцию, иначе, нежели дисбаланса на рынке труда, 𝜀 – белый шум. Запаздывающая зависимая переменная, включенная в правую часть уравнения, отражает ту часть динамики инфляции, которая обусловлена инерционными эффектами. Оценка (1) требует ряда инфляционных ожиданий, которые не являются модельно-эндогенными и, следовательно, влекут за собой определенную степень произвольности. Одной из наиболее распространенных формулировок является модель случайного блуждания: ∆𝑝 𝑡 𝑒 = ∆𝑝 𝑡−1 . Основная идея состоит в том, что инфляция – это очень стойкое явление, для которого, как правило, довольно трудно отвергнуть гипотезу наличия единичного корня. Однако в литературе встречаются альтернативные спецификации ожидаемой инфляции. К ним относятся рекурсивные авторегрессионные прогнозы, полученные в результате рекурсивной оценки модели вида ∆𝑝 𝑡 𝑒 = 𝛿 + 𝐷(𝐿)∆𝑝 𝑡−1 или использования данных социологических опросов. Вопросы студенческой науки Выпуск №8 (60), август 2021 134 Ретроспективная гипотеза инфляционных ожиданий позволяет переписать кривую Филлипса следующим образом: 𝐴(𝐿)Δ𝑝 𝑡 = Θ(𝐿)(𝑢 𝑡 − 𝑢 𝑡 ∗ ) + 𝛾𝑧 𝑡 + 𝜀 𝑡 , (2) где запаздывающие значения зависимой переменной фиксируют как инерционные эффекты, связанные со скоростью корректировки цены, так и формирование ожиданий. Если 𝐴(𝐿) = 1, то существует естественный уровень безработицы, не ускоряющий инфляцию. В этом случае в (2) может быть принята еще одна разность переменных 𝑝. Динамика цен зависит как от самого уровня безработицы, так и от изменения разрыва в уровне безработицы. Эффекты уровня безработицы фиксируются Θ(1), а эффекты изменения разрыва – остальными коэффициентами. Последние, как правило, оказываются весьма значимыми в большинстве эмпирических реализаций кривой Филлипса, обеспечивая поддержку того, что в литературе определяется как гистерезис. В обоих случаях сама структура безработицы оказывает длительное воздействие на естественный уровень. Однако, в то время как постоянство согласуется с долгосрочным равновесием, к которому NAIRU, подверженный шокам, имеет тенденцию сходиться более или менее медленно, чистый гистерезис подразумевает, что долгосрочное значение NAIRU не может быть идентифицировано. В этом случае разрыв в уровне безработицы входит в кривую Филлипса только по первым разностям, а не по уровням. С точки зрения свойств временных рядов наблюдаемой безработицы это влечет за собой наличие единичного корня в процессе. Изложим некоторые общие и часто спорные вопросы, которые были рассмотрены в литературе по этому вопросу. • Кривая Филлипса может быть также определена с точки зрения заработной платы, а не динамики цен. Оценки NAIRU (постоянные или изменяющиеся во времени), полученные с помощью двух альтернативных спецификаций, могут весьма существенно отличаться друг от друга. Кроме того, оценки NAIRU чувствительны к индексам цен, выбранным для измерения инфляции. Этот факт, вероятно, проистекает из неточной природы любой оценки NAIRU. В этом смысле полезно представить альтернативные оценки: либо все меры выглядят одинаково, и надежность оценки повышается, либо они значительно отличаются, и оценки являются ошибочным. • Переменные правой части кривой Филлипса вводятся либо как запаздывающие, либо как одновременные значения. • Различные характеристики кривой Филлипса приводят в целом к различным точечным оценкам уровня NAIRU и различным доверительным интервалам вокруг таких оценок. Установлено, что точность временного ряда NAIRU зависит от ряда факторов, таких как размер высокочастотной вариации NAIRU, включение дрейфа в процесс случайного блуждания и конкретная форма, выбранная для моделирования такого дрейфа. • Выбор и уточнение (например, структура лага) переменных, входящих в вектор 𝑧 , важны для правильной оценки взаимосвязи между безработицей и инфляцией. Если такие факторы хорошо определены, то результирующая мера NAIRU согласуется со стабильной инфляцией при их отсутствии. Кривая Филлипса, которая не включает в себя какую-либо переменную 𝑧 может предлагать ненадежные прогнозы. • Связь между инфляцией и напряженностью рынка труда может быть асимметричной в том смысле, что условия избыточного спроса могут быть более инфляционными, чем условия избыточного предложения – дезинфляционными. Эта особенность имела бы соответствующие политические последствия: перегрев экономики фактически потребовал бы большего ужесточения денежно-кредитных условий, чтобы сохранить стабильность цен под контролем. Асимметрия, вызванная рядом структурных факторов, может также характеризовать наличие гистерезисных эффектов на рынке труда. Если NAIRU предполагается постоянной на протяжении всего периода рассматриваемой выборки, то уравнение (2) может быть переписано в следующем виде: Вопросы студенческой науки Выпуск №8 (60), август 2021 135 𝐴(𝐿)Δ𝑝 𝑡 = 𝛼 + Θ(𝐿)𝑢 𝑡 + 𝛾𝑧 𝑡 + 𝜀 𝑡 , (3) и NAIRU вычисляется как МНК-оценка отношения 𝛼 к сумме коэффициентов безработицы. Эти особенности необходимо учитывать при выборе методики расчета естественного уровня безработицы, не ускоряющего инфляцию. Также необходимо принимать во внимание, для чего рассчитывается NAIRU. В случае если его расчет производится для дальнейшего использования в моделях типа кривой Филлипса и новокейнсианской кривой Филлипса, целесообразно использовать одномерный подход, поскольку многомерный может вызвать дальнейшую мультиколлинеарность показателей. Список используемой литературы: 1. European Central Bank. Alternative measures of the NAIRU in the euro area: estimates and assessment. / URL: https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp017.pdf (Дата обращения: 23.08.2021) 2. Банк России. Кривая Филлипса: инфляция и NAIRU в российских регионах. / URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/115690/pc_reg.pdf (Дата обращения: 22.08.2021) 3. Вербик Марно. Путеводитель по современной эконометрике. Пер. с англ. В. А. Банникова. Научн. ред. и предисл. С. А. Айвазяна. – М.: Научная книга. 2008. – с. 164-199. 4. Подкорытова, О. А. Анализ временных рядов: учебное пособие для вузов / О. А. Подкорытова, М. В. Соколов. – Москва: Издательство Юрайт, 2020. — с. 129-137. — URL: https://urait.ru/bcode/450587 (дата обращения: 20.08.2021). |