• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдено 66 публикаций
Сортировка:
по названию
по году
Препринт
Smirnov S. V. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2013. No. 01.
  В статье выявляются особенности динамики производства товаров промежуточного, инвестиционного и потребительского назначения в экономиках США и России, что позволяет подступиться к пониманию механизмов формирования экономических циклов в их страновой специфике. На основе статистического анализа разработанных автором для России индексов физических объемов промышленного производства делается вывод о том, что в России динамика выпуска промышленных товаров по-прежнему в значительной степени определяется не спросом, а предложением продукции. Это связывается со слабой диверсификацией российской экономики, высокой степенью ее монополизации и значительной ролью импорта в удовлетворении потребительского и инвестиционного спроса.
Добавлено: 13 мая 2013
Препринт
Smirnov S. V. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2011. No. 03.
Добавлено: 26 декабря 2012
Препринт
Smirnov S. V. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2015. No. 3.
Добавлено: 9 апреля 2015
Препринт
Karev M. G. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2013. No. WP2/2013/05.
Один из фундаментальных источников неоднородности в экономике связан со стохастическим характером индивидуального дохода. Включение данного фактора в поддающуюся анализу модель общего равновесия представляет сложную задачу, так как динамика такой экономики зависит от специфики распределения агентов. По этой причине в исследованиях последних 20 лет использовался численный подход. В настоящей работе развивается аналитический подход, который позволяет охарактеризовать поведение экономики с идиосинкразическими шоками дохода в тесной аналогии со стандартной моделью репрезентативного агента. Первая часть посвящена проблеме агрегирования. Во второй части строятся специальные модели, так называемые экономики с постоянной предусмотрительностью, обеспечивающие высокую степень приближения (в калиброванной модели точность составляет 0,05%).
Добавлено: 30 сентября 2013
Препринт
Muradov K. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2014. No. 03.
Добавлено: 28 июня 2014
Препринт
Danilin V., Isaev N. I., Kapustin A. K. et al. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2015. No. 2.
В работе предложена оригинальная методика измерения рисков социальной эксклюзии и ее глу- бины в регионах Российской Федерации. Региональные рейтинги для отдельных групп на- селения и измерений социальной эксклюзии могут иметь значение для принятия решений в области социальной политики.
Добавлено: 18 марта 2015
Препринт
Шведов А. С. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2010. № 01.
В работе вводятся матричные t-распределения, для которых параметр, представляющий число степеней свободы, является вектором. Показана возможность использования таких распределений в эконометрических моделях.
Добавлено: 1 апреля 2013
Препринт
Smirnov S., Isaev N. I., Kapustin A. K. et al. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2015
Добавлено: 28 января 2018
Препринт
Соловьев А. К., Донцова С. А., Кувалкина Е. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2003. № 02.
Работа посвящена методам оценки финансового состояния системы обязательного пенсионного страхования Российской Федерации на долгосрочную перспективу.
Добавлено: 31 марта 2013
Препринт
Писляков В. В. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2002. № 02.
Работа посвящена всестороннему анализу контента электронных ресурсов иностранных периодических изданий с онлайн- и ондиск-доступом. Основной акцент сделан на базах данных изданий по общественным и экономическим наукам (экономика, бизнес, социология, политология, право). Осуществлен детальный анализ данных по количественным характеристикам контента ведущих систем. Предложена методика определения профессионального уровня и информативности электронных ресурсов с индексом цитируемости изданий в качестве основного критерия оценки. Приведены результаты применения методики для ряда ресурсов. Намечены перспективы использования разработанного метода для комплектования университетских библиотек, а также перспективы его дальнейшего усовершенствования.
Добавлено: 31 марта 2013
Препринт
Бессонов В. А. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2010. № 05.
Рассматриваются причины невысокого качества анализа краткосрочных тенденций в современной российской экономике. Эти причины, по нашему мнению, обусловлены как состоянием российской экономической статистики, так и устоявшимися в среде аналитиков и воспроизводимыми системой образования не вполне адекватными представлениями о технике анализа краткосрочных тенденций. Специфика переходной экономики и особенности протекания кризисных процессов также существенно затрудняют анализ краткосрочных тенденций. Рассматриваются возможные последствия обсуждаемых проблем и формулируются предложения по их преодолению.
Добавлено: 1 апреля 2013
Препринт
Борзых (Зюзина) О. А. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2016. № WP2/2016/02.
В работе ставится цель выявить основные особенности работы канала банковского кредитования денежной трансмиссии в российской экономике. Наличие ответа на поставленный вопрос важно для повышения эффективности денежно-кредитной политики, т.к. позволит оценить степень влияния импульсов денежно-кредитной политики на кредитование фирм, которое является одним из основных источников инвестиций в основной капитал в России. Методология исследования заключается в анализе индивидуальных данных российских банков за период с января 2010 по декабрь 2014 года и основывается на модели, предложенной в статье [Kashyap, Stein, 2000]. Для учета неоднородности российского банковского сектора выборка была разделена на группы банков по структуре их собственности, размеру и основному направлению деятельности. Неоднородность анализируемого периода также была учтена в исследовании. Проведенные расчеты позволили выявить взаимосвязь между уровнем ликвидности активов российских банков, их кредитной политикой и импульсами денежно-кредитной политики Банка России в зависимости от особенностей банков и периода времени. Показано, что для всех крупных российских банков в период структурного дефицита ликвидности был характерен «анти-эффект» ликвидности: при ужесточении денежно-кредитной политики такие банки тем сильнее замещают корпоративное кредитование вложениями в ликвидные активы, чем больше ликвидных активов они уже держат на балансе. Для отдельных подгрупп средних и малых банков, которые в условиях удорожания денег в экономике предпочитают поддерживать объемы кредитования фирм с помощью продажи ликвидных активов, характерен «классический» эффект ликвидности Кашьяпа и Штейна. В процессе анализа были также найдены группы средних и малых банков, через которые канал банковского кредитования не работал в рассматриваемый период.
Добавлено: 14 ноября 2016
Препринт
Шведов А. С. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2009. № 01.
В работе изучаются случайные матрицы, имеющие бета-распределение, задаваемое двумя векторными параметрами. Показана возможность использования таких случайных матриц в эконометрических моделях состояние-наблюдение.
Добавлено: 1 апреля 2013
Препринт
Бессонов В. А. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2009. № WP2/2009/02.
Рассматриваются проблемы доступа к российской статистической информации со стороны ее потребителей, решающих задачи анализа макроэкономической динамики. Обсуждаются четыре основных группы источников информации: статические сборники, ежемесячные периодические издания, публикация методик и официальный сайт Росстата. Показано, что существующая практика опубликования статистических данных и методик их построения порождает многочисленные проблемы доступа к информации, существенно снижает эффективность работы доступа к потребительской информации.
Добавлено: 28 января 2013
Препринт
Бобылева К. В. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2021
Инвестиции в нематериальные активы являются существенным фактором роста в «экономике знаний». Работа посвящена оценке вклада нематериальных активов в экономический рост. Рассматривается изменение подхода к учету нематериальных активов в СНС 2008 по сравнению с СНС 1993. СНС 2008 предполагает расширение производственных границ и рассмотрение научных исследований и разработок в качестве основной, а не вспомогательной деятельности, что сопряжено с соответствующей докапитализацией данного вида нематериальных активов. Последнее само по себе не означает увеличения вклада нематериальных активов в рост, как и увеличения самого роста. Это произойдет лишь при условии, если новые активы растут с высоким темпом прироста и имеют значительную долю. Проводится сопоставление оценок вклада нематериальных активов в рост в границах СНС 1993 и в границах СНС 2008. Оценки производятся с использованием баз данных KLEMS. Сопоставляются данные для стран ЕС в период 1995–2009 гг. в границах СНС 1993 и в границах СНС 2008, а также данные для России и стран ЕС в период 2004–2016 гг. в границах СНС 2008. По итогам проведенных расчетов для большинства рассматриваемых стран учет расширенного перечня нематериальных активов изменил понимание их роли в росте. Для России после перехода на СНС 2008 оценки вклада нематериальных активов в рост возросли. Однако в европейских странах наблюдаются противоположные результаты. Например, для Великобритании включение НИОКР для оценки источников роста привело к сокращению вклада нематериальных активов. В работе рассматриваются возможные причины указанных различий в полученных результатах.
Добавлено: 10 апреля 2021
Препринт
Котырло Е. С., Калачигин Г. М. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2020. № 2.
Способствуют ли двусторонние инвестиционные соглашения (ДИС) росту притока прямых иностранных инвестиций (ПИИ) в развивающуюся страну? На данный вопрос нет однозначного ответа. Мы рассматриваем последствия массового одностороннего расторжения ДИС Индией с помощью метода «разности в разностях» (difference-in-difference, DD) и дополнительно, используя метод синтетического контроля (synthetic control method, SCM). Оценки свидетельствуют о том, что расторжение ДИС Индии привело к существенному снижению (в среднем за квартал на 46,1%) привлечения инвестиций из стран, с которыми соглашение было расторгнуто. Однако в большей мере снижение притока ПИИ вследствие расторжения ДИС произошло из развитых стран (в среднем –50,5% за квартал), но не из развивающихся стран. Использование SCM позволяет заключить, что расторжение ДИС не повлияло на ПИИ крупнейшего инвестора в Индию – Маврикия. Используя SCM мы устанавливаем отсутствие спилловер-эффекта, а именно то, что Сингапур как крупнейший инвестор в Индию без действующего ДИС, не выиграл от рассматриваемого массового расторжения.
Добавлено: 21 января 2021
Препринт
Карев М. Г. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2010. № 02.
Работа ставит целью выявление целевой функции российского регулятора как на качественном, так и на количественном уровне. Основная идея заключается в том, чтобы по наблюдаемому поведению инструмента денежной политики сделать заключение о лежащих в основе этого поведения предпочтениях ЦБ. Для количественного анализа используется ранее развитая имитационная модель российской экономики. Метод заключается во включении в эту модель предпочтений ЦБ, задаваемых различными функциями потерь и в выборе наилучшего варианта, т.е. функции, для которой параметр предпочтений ведет себя наиболее гладко. Один из главных выводов состоит в том, что ЦБ России ведет себя так, как если бы он преследовал две конфликтующие цели: низкую инфляцию и высокий рост золотовалютных резервов. В работе показано, что выявленные предпочтения вместе с имитационной моделью можно использовать для прогнозирования среднесрочной динамики инфляции и номинального обменного курса.
Добавлено: 1 апреля 2013
Препринт
Смирнов А. Д. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2007. № 03.
Предлагается простая модель монетизации глобальной задолженности, беспрецедентный рост которой является одним из последствий накопления ликвидности. В модели стохастическая динамика ликвидности и долгов имеет режимы, которые различаются характером взаимодействия компонент стандартного портфеля «деньги-долги». В режиме «завершенного» рынка, которому соответствует аналог уравнения Блека-Шоулза, задолженность полностью монетизируется и погашается. Когда финансовая система переходит в режим «избыточной ликвидности», а совокупный спрос инвесторов переключается в основном на приобретение активов, это уравнение редуцируется к линейному уравнению первого порядка. Погашение текущей задолженности новыми долговыми обязательствами, например, «векселями, обеспеченными активами, ABCP», ускоряет рост стоимости глобального долга и усиливает положительные обратные связи во взаимодействии инвесторов. Перестройка микроорганизации рынка, по мере приближения объема ликвидности к своему критическому значению, формирует перколационный кластер покупателей долга, имеющий фрактальную размерность. В критической точке рынок денег и долгов вырождается, поскольку конечный объем ликвидности не может монетизировать сколь угодно большие размеры задолженности. Этот режим моделируется нелинейным дифференциальным уравнением, решение которого имеет сингулярную точку. По аналогии с процессами перколации на обычных ячеистых 2D сетях вычисляется ряд параметров глобальных финансов. Модель показывает, что движущие силы кредитного кризиса 2007 года — секьюритизация активов и финансовые нововведения — способны привести глобальные финансы к катастрофе, причем вероятность коллапса для текущего состояния системы оказывается равной 27 процентам.
Добавлено: 12 февраля 2013
Препринт
Смирнов С. В. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2012. № WP2/2012/04.
В работе анализируется динамика промышленного производства в Российской империи – СССР – России примерно за 150 лет. При этом значительное место уделяется характеристике имеющихся статистических источников. Подробно рассматриваются как «официальные» источники данных, так и многочисленные «альтернативные» оценки, полученные отечественными и зарубежными авторами. На основе реконструированной промышленной динамики проводится ее периодизация, выявляются значимые поворотные точки, проводится датировка кризисных спадов, дается количественная оценка их продолжительности и глубины. Кратко описываются важнейшие факторы, с которыми были связаны те или иные изменения промышленной динамики. Проводится  сопоставление  циклической  устойчивости  промышленного производства в СССР / России и США.
Добавлено: 12 апреля 2013
Препринт
Дементьев А. В., Бессонов И. О. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2011. № 04.
В работе систематизируются теоретические основы построения различных мер базовой инфляции, и описывается опыт их использования. На основе наиболее распространённого в мировой практике метода исключения, применяемого также и в России с 2003 года при формировании базового индекса потребительских цен (БИПЦ), проводится ретроспективный расчёт данного индекса до 1997 года. В научный оборот также вводятся альтернативные меры базовой инфляции в России в 1997-2010 гг., при этом подробно раскрывается методика их построения. Эконометрическая проверка формальных критериев, характеризующих соответствие свойств различных мер базовой инфляции требованиям, предъявляемых теорией, показала, что рассчитываемый в России БИПЦ отражает трендовые свойства ценовой динамики не хуже, чем альтернативные меры, построенные методом исключения или методом усечённых оценок
Добавлено: 21 декабря 2012
Препринт
Шведов А. С. Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2007. № 02.
В работе изучается байесовский подход к составлению портфелей с использованием стохастического динамического программирования. Для уменьшения объема вычислений применяется интерполяция сплайнами. Предлагается тестовое решение рассматриваемой задачи составления портфеля. Приводятся результаты расчетов.
Добавлено: 1 апреля 2013