Скрыть
Раскрыть

Пильник Н. П.1, Радионов С. А.2, Языков А. А.1
  • 1 НИУ ВШЭ, 101000, Россия, Москва, ул. Мясницкая, д.20
  • 2 Научно-исследовательский финансовый институт Министерства финансов Российской Федерации, 127006, Россия, Москва, Настасьинский пер., 3, стр. 2

Модель оптимального поведения современной российской банковской системы

2018. Т. 22. № 3. С. 418–447 [содержание номера]

В статье описана модель банковской системы России, успешно воспроизводящая широкий набор показателей, характеризующих ее деятельность, – кредиты и депозиты фирм и домохозяйств, ликвидность, номинированные в рублях и в иностранной валюте, обязательные резервы. Описана методика вывода соотношений модели, включающая постановку оптимизационной задачи макроагента «банк». В задаче предполагается максимизация приведенного потока прибыли при бюджетном ограничении, балансов отдельных кредитов и депозитов, ограничений ликвидности и требовании достаточности резервов. В статье приводится система уравнений, описывающая решение этой задачи. Подробно описан переход от непрерывного времени к дискретному, новый подход к смягчению условий дополняющей нежесткости, ос­нованный на предположении о наличии в модели магистрального свойства.

Помимо стандартного для моделей такого класса подхода, к оценке параметров модели применен метод многошаговых прогнозов (multi-step fore­casting). Показано, что стандартный метод оценки позволяет достаточно точно воспроизвести исторические ряды, но дает невысокое качество прог­нозов. Метод многошаговых прогнозов, с другой стороны, успешно воспроизводит исторические ряды и дает достаточно точные прогнозы. Проведено сравнение со стандартными эконометрическими конструкциями и показано, что модель с параметрами, полученными методом многошаговых прог­нозов, строит прогнозы несколько лучше, чем ARIMAX и значительно лучше, чем AR, ARIMA, VAR, VARX. Показано также, что при поиске параметров модели методом многошаговых прогнозов оптимальные значения оказываются примерно одинаковыми для разных интервалов оценивания и для разных длин прогноза (от одного до шести месяцев). Такая устойчивость параметров дает нам основания считать, что модель воспроизводит долгосрочные соотношения модельных переменных и может быть использована для прогнозирования и сценарного анализа.

Модель может быть использована для оценки реакции банковской системы на проводимую денежно-кредитную политику, различные внешние ог­раничения и общее состояние экономики, а также как блок более общей модели общего равновесия экономики России.
BiBTeX
RIS
 
Rambler's Top100 rss