XIII АПРЕЛЬСКАЯ МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ По проблемам развития экономики и общества 03 – 05 апреля 2012 Влияние информационной негибкости на инфляционную динамику в России Дементьев А.В., Бессонов И.О. Лаборатория исследования проблем инфляции и экономического роста НИУ ВШЭ Высшая школа экономики, Москва, 2011 www.hse.ru Цель и содержание выступления Цель исследования • оценка вклада различных видов негибкости (информационной и ценовой) в наблюдаемую фото инфляционную динамику в России Содержание выступления 1. «Спрос» и «предложение» новых моделей инфляции: • • • 2. 3. 4. 5. Hybrid model Sticky information model Dual-stickiness model Оценка параметров моделей Основные выводы Заключение Направление дальнейших исследований фото фото «Спрос» на новый класс моделей инфляции Новая кейнсианская кривая Филлипса (NKPC) не объясняет ряд особенностей инфляционной фото динамики, а именно: • в NKFC заложена негибкость общего уровня цен, но при этом модель не может объяснить, почему существует инфляционная инерция (Fuhrer and Moore, 1995; Gordon, 1996); • NKFC не может объяснить, почему монетарные шоки фото оказывают запаздывающее и ступенчатое влияние на инфляцию (Mankiw, 2001). фото «Предложение» новых моделей инфляции Недостатки NKPC привели к появлению новых моделей с различными ограничениями фото рациональности: • гибридная модель (Gali and Gertler, 1999) с backwardlooking агентами • модели с информационной негибкостью (Mankiw and Reis, 2002) • прочие модели (Woodford (2001), Erceg and Levin (2002), фото Christiano, Eichenbaum and Evans (2001) и т. п.) фото Hybrid model vs Sticky information model Гибридная модель и модель с информационной негибкостью основываются на предположении об ограниченной рациональности экономических агентов и неполной фото информации, доступной им Hybrid sticky price model: Часть фирм использует данные о ретроспективной инфляционной динамике для определения оптимального уровня цен в будущем Sticky information model: В каждый момент времени фото часть экономических агентов узнает новую информацию и меняет в соответствии с ней свои планы изменения цены, оставшаяся часть экономических агентов следует старым планам Эмпирические исследования показывают, что Hybrid model лучше объясняет инфляционную динамику, чем sticky information model (Kiley (2007), Laforte (2007)). Но модель с фото негибкой информацией имеет более правдоподобные микроэкономические основания, чем гибридная модель Dual-stickiness model Альтернативой гибридной модели по способности объяснять инфляционную динамику стала модель с двойной негибкостью (dual-stickiness model, Dupor, Kitamura and фото Tsuruga, 2008), объединяющая в себе идеи о ценовой негибкости и информационной негибкости Модель с двойной негибкостью: 1. имеет микроэкономические основания, лучшие чем гибридная модель фото 2. построена на основе рациональных ожиданий 3. объясняет высокий уровень инфляционной инерции 4. объясняет запаздывающее влияние монетарной политики на инфляцию 5. хорошо описывает инфляционную динамику фото Hybrid model vs Dual-stickiness model Модель Зависимость от прошлой инфляции Фирмы, имеющие доступ к информации Фирмы, не имеющие доступ к информации Dual-stickiness model t t 1 1 Et mc pt 1 1 j Et k 1 mctn j Hybrid model t H t 1 1Н 1 j Et mctn j pt D t D 1 j j 0 n t j D 2 k k 0 j 0 j 0 – mc – pt – – темп роста общего уровня цен за период времени t предельные номинальные издержки в период времени t+j уровень цен в период времени t доля фирм, которые в каждый период времени не могут поменять свою цену – доля фирм, которые в каждый период времени не могут получить доступ к новой информации w – доля backward-looking агентов D D H w w w 1 1 1 2 1 n t j D 1H 1 1 w w w mc t mc nt p t Оценка параметров моделей Методы оценки параметров моделей • Обобщенный метод моментов (Gali and Gertler, 1999) • «Симуляционный VAR» (Dupor, Kitamura and Tsuruga, 2008; Torres фото and Jose, 2009) Мы использовали поиск по сетке для оценки параметров модели Сложности использования российских рядов • Короткие ряды макроэкономических показателей не позволяют фото использовать годовые индексы для оценки • Сложно оценить помесячные инфляционные ожидания экономических агентов • Сезонность помесячных рядов ухудшает качество оценки • Отсутствуют хорошие прокси для ожиданий изменения фото предельных издержек Построение инфляционных ожиданий Оценка инфляционных ожиданий • Инфляционные ожидания строятся на основе прогнозов МВФ (2000-2010 гг.) фото • Переход от годовых ожиданий на помесячные осуществляется с учетом структуры сезонности за предшествующие моменту построения ожидания 12 месяцев фото фото Инфляционные ожидания Для иллюстрации ниже приведен прогноз инфляции, сделанный за 12 месяцев, и фактическая инфляция (CPI) на тоже периоде для сравнения фото 3.50% 3.00% CPI(t) E(t-1)CPI(t) 2.50% 2.00% 1.50% 1.00% 0.50% фото 0.00% -0.50% Jan/01 May/01 Sep/01 Jan/02 May/02 Sep/02 Jan/03 May/03 Sep/03 Jan/04 May/04 Sep/04 Jan/05 May/05 Sep/05 Jan/06 May/06 Sep/06 Jan/07 May/07 Sep/07 Jan/08 May/08 Sep/08 Jan/09 May/09 Sep/09 Jan/10 May/10 Sep/10 -1.00% фото Построение ожиданий изменения предельных издержек Проблемы оценки предельных издержек ожиданий изменений • Отсутствуют хорошие помесячные прокси для фото предельных издержек • Отсутствуют хорошие прогнозы по основным факторам, определяющим динамику предельных издержек Предлагается использовать вместо ожиданий предельных издержек прогнозы основных факторов, влияющих на динамику предельных издержек, по которым есть прогнозы фото Основные факторы: • Регулируемые тарифы • Изменение реального курса доллара • Рост реальной заработной платы В качестве источника данных использовались соответствующие фото прогнозы МЭР Результаты оценивания Модель Доля backwardlooking агентов w Показатель Dual-stickiness model Hybrid model Доля фирм, не меняющих свои цены в месяц 0,60 0,39 0,60 Доля фирм, не получающих доступ к новой информации 0,96 Сумма квадратов отклонений от факта 1 2 0,59 0,02 0,39 0,52 0,32 0,0011 0,0026 • Тестирование показало, что модель с двойной негибкостью лучше описывает инфляционную динамику в России, чем гибридная модель, что позволяет сделать вывод о наличии ограниченной рациональности в виде информационной негибкости • Робастность результатов низкая Основные выводы Основные выводы • В рамках гипотезы об информационной негибкости ― в течение года лишь 39% экономических агентов обновляют фото свои ожидания в соответствии с доступной информацией ― в то время как практически 99% фирм меняют свои цены, что выглядит вполне реалистично в условиях высокой и нестабильной инфляции • В рамках гипотезы о наличии backward-looking агентов ― в России 39% фирм формируют свои цены на основе фото backward-looking правила ценообразования ― почти 99% фирм за год меняют свои цены фото Сравнение фактической и смоделированной инфляции 3.00% Fact Hybrid_model Dual_model 2.50% фото 2.00% 1.50% 1.00% фото 0.50% 0.00% Sep/10 фото May/10 Jan/10 Sep/09 May/09 Jan/09 Sep/08 May/08 Jan/08 Sep/07 May/07 Jan/07 Sep/06 May/06 Jan/06 Sep/05 May/05 Jan/05 Sep/04 May/04 Jan/04 -0.50% Заключение В России присутствуют значительные ограничения рациональности экономических агентов при ценообразовании, что приводит: • к неоптимальному ценообразованию • снижает эффективность стабилизационной политики фото • делает ее последствия менее эффективными и менее предсказуемыми Для целей улучшения качества монетарной политики, необходим ряд действий, снижающих влияние данных ограничений: • необходимо повышать доступность информации о состоянии экономики фото • предоставлять более информативную, прозрачную и актуальную макроэкономическую и отраслевую статистику • повышать грамотность экономических агентов в отношении использования и интерпретирования макроэкономической и отраслевой информации фото • снизить неопределенность экономических агентов, в частности, увеличивая степень доверия к инфляционным прогнозам монетарных властей Направление дальнейших исследований • Наиболее перспективным направлением дальнейших исследований является выявление фото причин существования ограничений рациональности экономических агентов • Для этих целей предполагается проанализировать отраслевую специфику в отношении степени ценовой и информационной фото негибкости, что в дальнейшем позволит выявить основные факторы, влияющие на данные различия фото Лаборатория исследования проблем инфляции и экономического роста НИУ ВШЭ www.hse.ru