Макроэконометрические модели и их применение для оценки эффектов экономических политик

"Научный аспект №6-2024" - Экономика и менеджмент

УДК 338.22.021.4

Русскин Владислав Дмитриевич – студент факультета Высшей школы экономики и бизнеса Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова.

Аннотация: В статье рассматривается значимость макроэкономических моделей как инструмента для анализа и прогнозирования экономических процессов на уровне страны или региона. Эти модели позволяют экономистам оценивать влияние различных изменений, разрабатывать экономическую политику и прогнозировать экономические тренды. В частности, макроэконометрические модели, являющиеся подвидом макроэкономических моделей, используются для анализа экономических данных и прогнозирования будущих тенденций на макроуровне. Основное применение макроэконометрических моделей включает прогнозирование ключевых макроэкономических показателей, анализ взаимосвязей между экономическими переменными и оценку эффектов экономической политики. Примеры таких моделей включают модель Клейна-Голдбергера, кривую Филлипса и проект LINK.

Ключевые слова: эконометрика, экономическая политика, макроэкономика, экономическое прогнозирование.

Макроэкономические модели в целом

Для обсуждения вопроса макроэконометрических моделей необходимо затронуть более общий класс моделей: макроэкономические модели. Макроэкономические модели – это математические и статистические модели, которые используются для изучения экономики на уровне страны или региона. Они помогают экономистам понять, как работает экономика, и как изменения в одной ее части могут повлиять на другие.

Макроэкономические модели могут быть использованы для прогнозирования экономических трендов, для разработки экономической политики, для изучения взаимосвязей между различными переменными экономики и многое другое.

Широкое применение макроэкономических моделей обусловлено тем, что они могут быть использованы для объяснения и иллюстрации основных теоретических принципов, для тестирования, для построения сравнительных оценок  различных макроэкономических теорий,  для подготовки сценариев «что если» (сценарии,  как правило, используется для оценки возможных последствий изменений в денежно-кредитной политике, налогообложении или другой макроэкономической политике) и также  для создания экономических прогнозов. Макроэкономические модели широко используются в научных кругах, а также международными организациями, правительствами и крупными компаниями, а также консультантами и аналитическими центрами.

Макроэкономические модели представляют собой формализованные логическим, графическим или алгебраическим способом описания различных макроэкономических процессов и явлений с целью установления существующих между ними функциональных взаимозависимостей. Однако следует иметь в виду, что любая модель представляет собой абстрактное упрощение реальности, поэтому она не может учесть все факторы влияния и быть всеобъемлющей [1].Примерами наиболее известных макроэкономических моделей могут служить логическая модель круговых потоков, графическая модель совокупного спроса и совокупного предложения, кривые Филлипса и Лаффера, модели экономического роста Солоу и Харрода-Домара и другие [1,3]. В рамках макроэкономического анализа используются макроэкономические модели, которые служат для разных целей и характеризуются определенными преимуществами и недостатками. 

Отметим, что макроэкономические модели не следует оценивать с точки зрения «правильности» для решения конкретных задач, стоящих перед национальной экономикой. Оценку моделей следует проводить по критерию полезности при исследовании экономических процессов и управляемости макроэкономическими показателями. В общем определить назначение макроэкономического моделирования можно таким образом: 1) анализ макроэкономических явлений и процессов; 2) прогнозирование макроэкономических явлений и процессов; 3) определение вариантов тех или иных макроэкономических решений.

Макроэконометрические модели

Макроэконометрические модели являются одним из вариантов реализации аналитических макроэкономических моделей. Они используются для анализа экономических данных и прогнозирования будущих тенденций на макроуровне. Макроэконометрические модели могут быть применены в различных сферах, таких как экономическая политика, финансы и бизнес.

Макроэконометрические модели основаны на статистическом анализе экономических данных и используют математические модели для описания взаимодействия макроэкономических переменных. Они могут быть линейными или нелинейными и могут использовать различные методы статистического анализа, такие как регрессионный анализ, временные ряды и динамические модели.

Макроэконометрические модели могут использоваться для прогнозирования экономических переменных, таких как инфляция, безработица, ВВП и другие. Они также могут быть использованы для изучения эффектов экономической политики, такой как изменение процентных ставок, налоговой политики и государственных расходов.

Развитие макроэконометрического моделирования можно поделить на три ключевых этапа [2].

Первый этап развития данного направления начинается в 1950х годах. В это время макроэконометрическое моделирование получило возможности для развития в связи с появлением новых статистических методов и сбором более обширных данных. Экономисты начали создавать более сложные модели, которые включали широкий спектр экономических переменных и могли учитывать динамические взаимосвязи между ними. Одна из первых таких моделей была модель Л. Клейна и А. Голдбергера [Клейн]. Данная модель использовала агрегированные данные экономики США за 1929-1952 годы для среднесрочного прогнозирования ключевых макроэкономических показателей: ВВП, реальный объем промышленного производства, инвестиции в основной капитал, потребительная инфляция и прочие. Этот подход подошел к своему пику в 1970х годах с учетом идей кейнсианства – с предпосылкой о том, что ключевой движущей силой является агрегированный спрос. В этот момент экономика США сталкивается с крупным макроэкономическим шоком: нефтяным кризисом, который ставит под сомнение применимость и релевантность моделирования на агрегированных данных.

Данный перелом мы можем характеризировать как второй этап развития макроэконометрического моделирования с «критикой Лукаса», которая была направлена на дезагрерирование макроэкономических взаимосвязей и выделение малоразмерных секторов, в рамках которых производится построение взаимосвязей, которые, в конечном итоге, влияют на экономику в целом. Основная критика Лукаса заключается в том, что традиционные макроэкономические модели не учитывают то, что люди реагируют на изменения в экономической политике и изменения в экономической среде [5]. Например, если правительство увеличивает инвестиции в экономику, традиционные модели могут предсказать, что это приведет к увеличению экономического роста без каких-либо изменений в поведении экономических агентов.

Третий этап развивается в 1980-1990х годах как продолжение первых двух – моделирование нестационарной динамики макроэкономических показателей [2]. Нестационарные временные ряды изменяют свои характеристики во времени и могут содержать тренды, циклы или сезонные колебания. Первыми необходимость анализа различных макроэкономических трендов, сезонности, в моделях сформулировали Нельсон и Плоссер [7]. Примером успешного развития на данном этапе может служить модель MESANGE, которая создана как квартальная модель французской экономики и позволяет прогнозировать ключевые показатели в короткой и средней перспективе [6].

В макроэконометрике можно выделить несколько типов моделей, в зависимости от их цели и способа построения:

1. Эконометрические модели временных рядов – эти модели используются для анализа временных рядов, которые отражают изменение экономических переменных со временем. Например, модель ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) используется для прогнозирования временных рядов, таких как инфляция, ВВП, безработица и т.д.
2. Модели VAR (Vector Autoregression) – это модели, которые описывают взаимосвязь между несколькими переменными, используя систему уравнений. Они могут использоваться для анализа макроэкономических данных и прогнозирования их будущих значений.
3. Модели DSGE (Dynamic Stochastic General Equilibrium) – это модели, которые описывают поведение экономики в рамках равновесной модели. Они учитывают стохастические изменения в экономике и помогают понимать, как экономические переменные реагируют на различные факторы.
4. Модели CGE (Computable General Equilibrium) – это модели, которые используются для изучения взаимосвязей между различными секторами экономики и анализа влияния экономических политик на экономику в целом
5. Модели панельных данных – это модели, которые анализируют данные нескольких единиц наблюдения (например, стран) в течение определенного периода времени. Они позволяют учитывать особенности каждой единицы наблюдения и изучать влияние различных факторов на экономику в разных странах.

Макроэконометрические модели имеют свои преимущества и недостатки. Во-первых, макроэконометрические модели позволяют прогнозировать будущие значения экономических переменных на основе прошлых данных. Это помогает компаниям и правительствам планировать свою деятельность и принимать взвешенные решения. Во-вторых, они позволяют изучать взаимосвязи между экономическими переменными и оценивать их влияние друг на друга. Это помогает понимать, какие переменные оказывают наибольшее влияние на экономику и каким образом их можно изменять для достижения определенных целей. В-третьих, макроэконометрическое моделирование позволяет анализировать эффекты различных экономических политик, таких как фискальная и монетарная политика, на экономику в целом. Это помогает правительствам принимать более обоснованные решения в области экономической политики. Более того, они позволяют изучать динамику экономических переменных во времени, а также изменения, происходящие на разных уровнях экономики. Это позволяет лучше понимать, как экономика развивается и какие факторы могут влиять на ее развитие, и позволяет выделить эффект от политик от более крупных.

Однако, макроэконометрические модели имеют некоторые недостатки. Во-первых, любая макроэконометрическая модель представляет собой абстрактное и упрощенное отражение макроэкономических явлений и процессов. Во-вторых, модели могут ограничены недостаточностью или недостоверностью данных. В-третьих, возможна проблема неточности прогнозирования или выбора некорректного подхода моделирования. Пример такой проблемы: эндогенность, когда переменные, которые должны быть экзогенными, на самом деле имеют зависимость от других переменных в модели.

К экзогенным переменным относят макроэкономические параметры, которые оказывают существенное влияние на формирование и развитие макроэкономических явлений и процессов и задаются вне компонент модели. Экзогенные переменные известны до момента построения модели поведения тех или других макроэкономических явлений и процессов и выступают как базисные условия, которые задаются вне макроэкономической модели.  Такие переменные выступают в качестве независимых переменных, изменение которых автономно.  Действие экзогенных параметров формализуется в виде некоторой постоянной или вероятностной величины; как правило в качестве экзогенных параметров в макроэкономических моделях задаются  технология производства в виде производственной функции, особенности поведения экономических субъектов в рамках агрегированного рынка в виде функций спроса и предложения и т.д [3].

Эндогенные переменные представляют собой неизвестные параметры функционирования макроэкономических явлений и процессов и определяются внутри модели в ходе расчетов при макроэкономическом моделировании. Как правило, эндогенно обусловленные параметры: объемы национального производства и экономического роста, объёмы занятости и безработицы, уровни цен и инфляции, объёмы внешнеэкономической деятельности.

В рамках процесса макроэконометрического моделирования принято выделять такие этапы:

1. Определение целей макроэконометрического моделирования, принимаемые предпосылки и допущения.
2. Отбор переменных, служащих объектом исследования и влияющих на исследуемые величины.
3. Определение предположений, которые необходимо сделать, чтобы не усложнить модель.
4. Нахождение связи между известными и неизвестными параметрами модели.
5. Формализация связи между известными и неизвестными параметрами модели на основе математических инструментов.
6. Проверка корректности модели по наиболее значимым свойствам.

В случае построения макромоделей экономику страны или более крупных сущностей представляют в виде совокупности взаимосвязанных блоков или агрегатов. Блочный принцип построения помогает раскрывать и моделировать взаимосвязи между блоками, лучше осознавая функционирование каждого из них. Каждый блок характеризует функционирование определенного сектора экономики.

Примеры макроэконометрических моделей

Существует множество макроэконометрических моделей, которые используются или использовались для прогнозирования макроэкономических показателей. Рассмотрим, для чего могут использоваться макроэкономические модели, созданные на основе описанных статистических и математических методов.

Как мы уже говорили ранее, модели могут использоваться для прогноза ключевых макроэкономических показателей. Этой задаче, например, служит служит модель Клейна-Голдбергера, которую мы описывали ранее. Модель Клейна-Голдбергера представляет собой макроэконометрическую модель, разработанную Лоуренсом Клейном и Артуром Голдбергером в Мичиганском университете в 1950-х годах. Модель построена на кейнсианском принципе, согласно которому совокупный спрос стимулирует экономический рост, и состоит из набора уравнений, описывающих поведение различных секторов экономики. Эти уравнения включают широкий спектр переменных, включая государственные расходы, налоги, инвестиции, экспорт, импорт и инфляцию.

Также, подходящей иллюстрацией макроэконометрической модели может служить доказательство зависимости уровня инфляции как независимой переменной и уровня безработицы. Эта модель получила названия Кривой Филлипса, описанной Уильямом Филлипсом в 1958 году в статье, опубликованной в журнале Economica [8]. В данной статье автор исследования описывает найденную за счет методов регрессионного анализа взаимосвязь между уровнем безработицы, который обратно зависим от уровня инфляции – на примере отрезков 1861-1913, 1913-1948 и 1948-1957 годов.

Крупной моделью, которая считается одной из первых глобальных макроэконометрических моделей является проект LINK, разработанный Wharton Econometric Forecasting Associates и поддерживаемой на текущий момент. Данная модель интегрирует потоки локальных экономик и создает эконометрическую модель глобальной экономики. Локальным примером моделирования является упомянутая выше модель MESANGE [6], которая дает возможность предсказывать показатели национальной экономики на основе наблюдений в ее рамках.

Современные примеры моделей включают в себя модели, которые создаются с целью анализа влияния различных факторов на равновесие в экономике.

1. Например, Глобальная интегрированная монетарно-фискальная модель (GIMF). Эта модель представляет собой динамическую модель общего равновесия, которая объединяет денежно-кредитную и фискальную политику для анализа влияния макроэкономической политики в различных регионах на мировую экономику. Он используется Международным валютным фондом для решения различных задач, включая анализ действия политик, анализ рисков и надзор.
2. Европейской комиссией разработана модель QUEST III, которая представляет собой крупномасштабную динамическую модель общего равновесия. Модель предназначена для имитации взаимодействий между макроэкономическими переменными, включая объем производства, инфляцию, процентные ставки и торговый баланс, а также для анализа влияния различных сценариев политики на экономику Европейского союза. Модель включает в себя как краткосрочную, так и долгосрочную динамику и включает ряд экономических агентов, таких как домашние хозяйства, фирмы и правительства. Она откалибрована с использованием исторических данных и способна моделировать различные сценарии, включая изменения в денежно-кредитной и налогово-бюджетной политике, торговые шоки и демографические изменения.

Более того, эконометрические модели используются в целях прогноза макроэкономических показателей на уровне регионов. Например, в своей работе Дж. Трейз, Э.Ф. Фриндлэн- дер, Б.Х. Стивенс изучают влияние налоговой политики на численность занятых в регионе [9], Ф.Г. Адамс, К.Г. Брукинг, Н.Д. Гликман изучают факторы промышленного роста региона и оценивают эффекты налоговой политики [9]. П. Кумс, Д. Олсон, Дж. Мерчант изучают экономические эффекты от создания в регионе новых производств и предоставления им налоговых льгот на примере различных регионов [9].

Заключение

В заключение к вышесказанному, мы можем судить, что макроэконометрические модели являются важным фактором оценки эффектов различных макроэкономических политик государств и надгосударственных образований, позволяет прогнозировать ключевые показатели экономики стран на основе различных факторов, очищенных от различных эндогенных или временных эффектов, которые могут искажать интерпретацию полученных результатов. Макроэкономические модели используются для анализа взаимосвязей локальных экономик в глобальном контексте. Все это делает использование макроэконометрических моделей важным направлением развития экономической науки, которое способно на своей основе формулировать предложения по изменению политический решений, которые влияют на благосостояние большого числа людей во всем мире. Более того, данные модели позволяют сформировать понимание о взаимосвязи параметров экономики, что также сказывается на нашем понимании работы макроэкономики и рычагов воздействия.

Отметим, что построение, идентификация и оценка таких моделей является довольно сложной задачей, к решению которой привлекаются целые научные организации и институты. Именно в их руках находится будущее экономической науки и возможные социально-экономические реформы, которые будут создаваться на основе результатов аналитической работы.

Список литературы

1. Макроэкономика : учебник для вузов  / под общей редакцией В. Ф. Максимовой. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 171 с.
2. Айвазян С.А., Бродский Б.Е. Макроэконометрическое моделирование: подходы, проблемы, пример эконометрической модели для российской экономики // ЦЭМИ РАН. 2005. 32 с.
3. Иванилов, Ю.П. Математические модели в экономике / Ю.П.Иванилов. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.library.fa.ru/files/Ivanilov.pdf (дата обращения 18.02.2023).
4. Klein L. Lectures in Econometrics // Advanced textbooks in economics. Vol. 22. North-Holland, Amsterdam, New York, Oxford, 1983.
5. Lucas R. E. Econometric Policy Evaluation: A Critique // Carnegie Rochester Conferences on Public Policy, 1. 1976.
6. MESANGE. PRESENTATION DU MODELE MESANGE Modele Econometrique de Simulation et d’Analyse Generale de l’Economie/Celine ALLAERD-PRIGENT. Ministre de l’Economie des Finances et de l’Industrie, 2002.
7. Nelson C. R., Plosser C. I. Trends and Random Walks in Macroeconomic Time Series: Some Evidence and Implications // Journal of Monetary Economics, 10. 1982
8. Phillips, A. W. The Relationship between Unemployment and the Rate of Change of Money Wages in the United Kingdom 1861-1957 // Economica. 25 (100): 283–299. 1958
9. Захарченко Н.Г., Дёмина О.В. Макроэконометрическое моделирование как метод региональных исследований. // Пространственная экономика, (1), 40-64. 2014