О получении стохастических прогнозов в детерминированной модели банковской системы России

Аннотация

В работе представлен метод получения прогнозов в стохастических терминах для моделей, сформулированных и оцененных в рамках детерминированного подхода. Предложенный метод является более простым с вычислительной точки зрения, чем применяемый в моделях динамического стохастического общего равновесия (DSGE). Метод состоит в оценке параметров модели в детерминированной парадигме и оценке вектора выборочных средних и матрицы ковариаций для приращений экзогенных переменных на внутривыборочном интервале. Далее на вневыборочном интервале, в соответствии с принципом Монте-Карло, траектории приращений экзогенных переменных рассматриваются как реализации многомерного нормального распределения с вектором средних и матрицей ковариаций, оцененными на внутривыборочном интервале. Для каждой реализации экзогенных переменных рассчитываются траектории эндогенных переменных, к которым становится возможным применение методов математической статистики – вычисление мо­ментов, построение доверительных интервалов, проверка различных гипотез и т.д. Подход проиллюстрирован на модели банковской системы России, с высокой точностью воспроизводящей широкий набор показателей ее деятельности. Результатом явился ряд интересных вероятностных свойств полученных стохастических прогнозов, в том числе нарушение нормальности их распределения и нетривиальная динамика доверительных интервалов. Рассмотрено несколько сценариев динамики ключевой ставки и обменного курса, сходных с фактической динамикой этих показателей в начале 2022 г. Был сделан ряд выводов о влиянии шоков ключевой ставки и обменного курса на основные показатели банковской системы. В частности, найдены эффекты, которые не могли бы быть обнаружены в чисто детерминированной парадигме моделирования.