Оценка траектории темпов трендового роста ВВП России в ARX-модели с ценами на нефть

В работе оценивается траектория темпов трендового роста ВВП России на основе модели авторегрессии с экзогенными переменными и меняющимся во времени параметром темпа трендового роста, который предположительно описывается процессом случайного блуждания. При высокой зависимости российской экономики от экспорта сырьевых товаров условия торговли были выбраны как контрольная экзогенная переменная для динамики ВВП. В качестве прокси-переменной для условий торговли рассматривались реальные цены на нефть и временной ряд отношения дефлятора экспорта к дефлятору импорта. Для эконометрического оценивания модель ARX была представлена в виде модели ненаблюдаемых компонент и оценена с помощью метода максимального правдоподобия с использованием фильтра Калмана. В результате эконометрического анализа был сделан выбор в пользу модели с ценами на нефть в качестве прокси-переменной для условий торговли в связи с ее более высокой прогнозной силой в эксперименте псевдовневыборочного (pseudo-out-ofsample) прогнозирования. Показано, что в первой половине 2000-х годов темпы трендового роста составили примерно 4% в год, что можно интерпретировать как восстановительный рост после трансформационного спада. Более высокие фактически достигнутые темпы роста за этот период объясняются интенсивным ростом мировых цен на нефть. Далее потенциал восстановительного роста был исчерпан, и после кризиса 2008 года темпы трендового роста продолжительное время находились на уровне 2% в год. Однако после кризиса 2014 года темпы трендового роста начали неуклонно снижаться и к началу 2019-го составили примерно 1% в год, что можно интерпретировать как воздействие санкций и международной напряженности на экономическое развитие России. Результаты эконометрического анализа модели на данных по потреблению домохозяйств и по инвестициям также говорят о темпах трендового роста примерно 1% в год в настоящее время.

1. Айвазян С. А., Бродский Б. Е. Макроэкономическое моделирование: подходы, проблемы, пример эконометрической модели российской экономики // Прикладная эконометрика. 2006. Т. 2. № 2. С. 85–111.

2. Апокин А., Белоусов Д., Голощапова И., Ипатова И., Солнцев О. О фундаментальных недостатках современной денежно-кредитной политики // Вопросы экономики. 2014. № 12. С. 80–100.

3. Дубовский Д. Л., Кофанов Д. А., Сосунов К. А. Датировка российского бизнес-цикла // Экономический журнал ВШЭ. 2015. Т. 19. № 4. C. 554–575.

4. Ивантер В. В., Порфирьев Б. Н., Широв А. А. Экономический рост и экономическая политика в России // ЭКО. 2014. Т. 44. № 2. С. 55–69.

5. Идрисов Г., Синельников-Мурылев С. Формирование предпосылок долгосрочного роста: как их понимать? // Вопросы экономики. 2014. № 3. С. 4–20.

6. Кудрин А., Гурвич Е. Новая модель роста для российской экономики // Вопросы экономики. 2014. № 12. С. 4–36.

7. Мау В. А. Национальные цели и модель экономического роста: новое в социальноэкономической политике России в 2018–2019 гг. // Вопросы экономики. 2019. № 3. С. 5–28.

8. Орлова Н., Егиев С. Структурные факторы замедления роста российской экономики // Вопросы экономики. 2015. № 12. С. 69–84.

9. Полбин А. В. Оценка влияния шоков нефтяных цен на российскую экономику в векторной модели коррекции ошибок // Вопросы экономики. 2017. № 10. С. 27–49.

10. Синельников-Мурылев С., Дробышевский С., Казакова М. Декомпозиция темпов роста ВВП России в 1999–2014 годах // Экономическая политика. 2014. Т. 9. № 5. С. 7–37.

11. Acemoglu D. Introduction to Modern Economic Growth. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2009.

12. Alquist R., Kilian L., Vigfusson R. J. Forecasting the Price of Oil // Handbook of Economic Forecasting. 2013. Vol. 2. P. 427–507.

13. Antolin-Diaz J., Drechsel T., Petrella I. Tracking the Slowdown in Long-Run GDP Growth // Review of Economics and Statistics. 2017. Vol. 99. No 2. P. 343–356.

14. Ball L. M. Long-Term Damage from the Great Recession in OECD Countries. NBER Working Paper. No 20185. 2014.

15. Benati L. Drift and Breaks in Labor Productivity // Journal of Economic Dynamics and Control. 2007. Vol. 31. No 8. P. 2847–2877.

16. Clark P. K. The Cyclical Component of U.S. Economic Activity // The Quarterly Journal of Economics. 1987. Vol. 102. No 4. P. 797–814.

17. Cogley T., Nason J. M. Effects of the Hodrick-Prescott Filter on Trend and Difference Stationary Time Series Implications for Business Cycle Research // Journal of Economic Dynamics and Control. 1995. Vol. 19. No 1–2. P. 253–278.

18. Edge R. M., Kiley M. T., Laforte J. P. Natural Rate Measures in an Estimated DSGE Model of the U.S. Economy // Journal of Economic Dynamics and Control. 2008. Vol. 32. No 8. P. 2512–2535.

19. Glocker C., Wegmueller P. International Evidence of Time-Variation in Trend Labor Productivity Growth // Economics Letters. 2018. Vol. 167(C). P. 115–119.

20. Hamilton J. D. Time Series Analysis. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1994.

21. Hamilton J. D. Why You Should Never Use the Hodrick-Prescott Filter // Review of Economics and Statistics. 2018. Vol. 100. No 5. P. 831–843.

22. Harvey A. Modelling the Phillips Curve with Unobserved Components // Applied Financial Economics. 2011. Vol. 21. No 1–2. P. 7–17.

23. Harvey A. C. Trends and Cycles in Macroeconomic Time Series // Journal of Business & Economic Statistics. 1985. Vol. 3. No 3. P. 216–227.

24. Harvey A. C., Jaeger A. Detrending, Stylized Facts and the Business Cycle // Journal of Applied Econometrics. 1993. Vol. 8. No 3. P. 231–247.

25. Hodrick R., Prescott E. Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation // Journal of Money, Credit and Banking. 1997. Vol. 29. No 1. P. 1–16.

26. Kuboniwa M. A. Comparative Analysis of the Impact of Oil Prices on Oil-Rich Emerging Economies in the Pacific Rim // Journal of Comparative Economics. 2014. Vol. 42. No 2. P. 328–339.

27. Morley J. C., Nelson C. R., Zivot E. Why Are the Beveridge-Nelson and Unobserved- Components Decompositions of GDP So Different? // Review of Economics and Statis- tics. 2003. Vol. 85. No 2. P. 235–243.

28. Perron P., Wada T. Let’s Take a Break: Trends and Cycles in US Real GDP // Journal of Monetary Economics. 2009. Vol. 56. No 6. P. 749–765.

29. 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. P. 315–327.

30. Stock J. H., Watson M. W. Median Unbiased Estimation of Coefficient Variance in a TimeVarying Parameter Model // Journal of the American Statistical Association. 1998. Vol. 93. No 441. P. 349–358.

31. Watson M. W. Univariate Detrending Methods with Stochastic Trends // Journal of Monetary Economics. 1986. Vol. 18. No 1. P. 49–75.

32. Zubarev A. V., Trunin P. V. The Analysis of the Dynamics of the Russian Economy Using the Output Gap Indicator // Studies on Russian Economic Development. 2017. Vol. 28. No 2. P. 126–132.