DSGE-модель российской экономики с рынком жилой недвижимости

В работе строится динамическая стохастическая модель общего равновесия (DSGE) российской экономики с эндогенным жилищным сектором и тремя группами домохозяйств — терпеливыми, нетерпеливыми и нерикардианскими. Оценка DSGE-модели осуществляется на периоде с I квартала 2010 по IV квартал 2019 года с помощью байесовского метода минимизации расстояния между теоретическими и эмпирическими импульсными откликами на шок условий торговли. На основе оцененной модели представлена количественная оценка реакций макропеременных в ответ на шоки рынка жилья, процентной ставки, субсидирования ипотеки, финансовой либерализации и условий торговли. При этом влияние шоков на ряд экономических показателей в существенной мере определяется функциональной формой полезности домохозяйств, что показывает тест на робастность. Полученные результаты на основе модели также не демонстрирует сильного инерционного эффекта в экономике за счет оживления сектора строительства жилой недвижимости, что является противоположным результатом по отношению к ряду исследований и экспертным оценкам, базирующимся преимущественно на методе межотраслевого баланса. Одна из причин такого расхождения может заключаться в анализе, который основывается на горизонтальной кривой предложения, в результате чего происходит переоценка влияния строительной сферы на экономику. Представленная в статье DSGE-модель может стать отправной точкой для сценарного прогнозирования динамики рынка жилой недвижимости и связанного с ним рынка ипотечного кредитования, тестирования влияния различных политических мер на сектор жилья, а также оценки их последствий для различных групп домохозяйств.

1. Замниус А. В., Полбин А. В. Оценка межвременной эластичности замещения предложения труда для замужних женщин в России // Прикладная эконометрика. 2021. Т. 64. № 4. С. 23–48. DOI: 10.22394/1993-7601-2021-64-23-48.

2. Замниус А. В., Полбин А. В., Синельников-Мурылев С. Г. Эластичность предложения труда по заработной плате у женатых мужчин в России // Экономический журнал ВШЭ. 2022. Т. 26. № 2. С. 177–212. DOI: 10.17323/1813-8691-2022-26-2-177-212.

3. Кувалин Д. Б. Почему необходимо поддерживать жилищное строительство // Жилищные стратегии. 2021. Т. 8. № 1. С. 7–9. DOI: 10.18334/zhs.8.1.112447.

4. Овсянникова Т. Ю., Рабцевич О. В., Югова И. В. Оценка мультипликативного влияния жилищных инвестиций на динамику городского развития // Жилищные стратегии. 2017. Т. 4. № 3. С. 175-192. DOI: 10.18334/zhs.4.3.38584.

5. Полбин А. В., Синельников-Мурылев С. Г. Построение и калибровка DSGE-модели для российской экономики с использованием импульсных откликов векторной авторегрессии // Прикладная эконометрика. 2024. Т. 73. С. 5–34. DOI:10.22394/1993-7601-2024-73-5-34.

6. Рощина Я., Илюнькина Н. Анализ влияния мер государственной поддержки ипотечного кредитования на доступность жилья в России: региональный разрез // Деньги и кредит. 2021. Т. 80. № 4. С. 98–123. DOI:10.31477/rjmf.202104.98.

7. Широв А. А., Янтовский А. А. Оценка мультипликативных эффектов в экономике. Возможности и ограничения // Всероссийский экономический журнал ЭКО. 2011. № 2(440). С. 40–58.

8. Шульгин А. Байесовская оценка DSGE-модели с двумя правилами монетарной политики для России. Препринт WP12/2014/01. М.: Изд. дом ВШЭ, 2014.

9. Шульгин А. Сколько правил монетарной политики необходимо при оценке DSGE-модели для России? // Прикладная эконометрика. 2014. № 4. С. 3–31.

10. Adolfsen J. F. Fiscal Tools at the Zero Lower Bound. Copenhagen: Danmarks National Bank, 2017.

11. Aoki K., Proudman J., Vlieghe G. House Prices, Consumption, and Monetary Policy: A Financial Accelerator Approach // Journal of Financial Intermediation. 2004. Vol. 13. No 4. P. 414–435. DOI: 10.1016/j.jfi.2004.06.003.

12. Ascari G., Castelnuovo E., Rossi L. Calvo vs. Rotemberg in a Trend Inflation World: An Empirical Investigation // Journal of Economic Dynamics and Control. 2011. Vol. 35. No 11. P. 1852–1867. DOI: 10.1016/j.jedc.2011.06.002.

13. Asimakopoulos P., Asimakopoulos S. Fiscal Policy With Banks and Financial Frictions // Journal of Financial Stability. 2019. Vol. 40. P. 94–109. DOI: 10.1016/j.jfs.2017.10.010.

14. Barsky R. B., House C. L., Kimball M. S. Sticky-Price Models and Durable Goods // American Economic Review. 2007. Vol. 97. No 3. P. 984–998. DOI: 10.1257/aer.97.3.984.

15. Davis M. A., Heathcote J. Housing and the Business Cycle // International Economic Review. 2005. Vol. 46. No 3. P. 751–784. DOI: 10.1111/j.1468-2354.2005.00345.x.

16. Diaz-Gimenez J., Prescott C. E., Fitzgerald T., Alvarez F. Banking in Computable General Equilibrium Economies // Journal of Economic Dynamics and Control. 1992. Vol. 16. No 3–4. P. 533–559. DOI: 10.1016/0165-1889(92)90048-J.

17. Eskelinen M. Monetary Policy, Agent Heterogeneity and Inequality: Insights From a Three-Agent New Keynesian Model. ECB. Working Paper Series No 2590. 2021. DOI: 10.2866/283105.

18. Fisher I. The Debt-Deflation Theory of Great Depressions // Econometrica. 1933. P. 337–357. DOI: 0012-9682(193310)1:4<337:TDTOGD>2.0.CO;2-6.

19. Guerrieri L., Iacoviello M. Collateral Constraints and Macroeconomic Asymmetries // Journal of Monetary Economics. 2017. Vol. 90. P. 28–49. DOI: 10.1016/j.jmoneco.2017.06.004.

20. Harding M., Klein M. Monetary Policy and Household Net Worth // Review of Economic Dynamics. 2022. Vol. 44. P. 125–151. DOI: 10.1016/j.red.2021.02.013.

21. Hinterschweiger M., Khairnar K., Ozden T., Stratton T. Macroprudential Policy Interactions in a Sectoral DSGE Model With Staggered Interest Rates. Bank of England. Staff Working Paper No 904. 2021. DOI: 10.2139/ssrn.3778185.

22. Iacoviello M. House Prices, Borrowing Constraints and Monetary Policy in the Business Cycle. Cambridge: NBER, 2001. https://users.nber.org/~confer/2001/urcf01/iacoviello.pdf.

23. Iacoviello M. House Prices, Borrowing Constraints, and Monetary Policy in the Business Cycle // American Economic Review. 2005. Vol. 95. No 3. P. 739–764. DOI: 10.1257/0002828054201477.

24. Iacoviello M., Neri S. Housing Market Spillovers: Evidence From an Estimated DSGE Mo del // American Economic Journal: Macroeconomics. 2010. Vol. 2. No 2. P. 125–164. DOI: 10.1257/mac.2.2.125.

25. Lee J., Song J. Housing and Business Cycles in Korea: A Multi-Sector Bayesian DSGE Approach // Economic Modelling. 2015. Vol. 45. P. 99–108. DOI: 10.1016/j.econmod.2014.11.009.

26. Leung C. Macroeconomics and Housing: A Review of the Literature // Journal of Housing Economics. 2004. Vol. 13. No 4. P. 249–267. DOI:10.1016/j.jhe.2004.09.002.

27. Lomonosov D. A. Shocks of Business Activity and Specific Shocks to Oil Market in DSGE Model of Russian Economy and Their Influence Under Different Monetary Policy Regimes // Russian Journal of Money and Finance. 2023. Vol.82. No 4. P. 44–79.

28. Mora-Sanguinetti J. S., Rubio M. Recent Reforms in Spanish Housing Markets: An Evaluation Using a DSGE Model // Economic Modelling. 2014. Vol. 44. P. 42–49. DOI: 10.1016/j.econmod.2014.04.028.

29. Nookhwun N., Tsomocos D. Mortgage Default, Financial Disintermediation and Macroprudential Policies. PIER Research Workshop. 2017.

30. Schmitt-Grohé S., Uribe M. Closing Small Open Economy Models // Journal of International Economics. 2003. Vol. 61 No 1. P. 163–185. DOI: 10.1016/S0022-1996(02)00056-9.

31. Stähler N., Thomas C. FiMod – A DSGE Model for Fiscal Policy Simulations // Economic Modelling. 2012. Vol. 29. No 2. P. 239–261. DOI: 10.1016/j.econmod.2011.10.001.

32. Zubairy S. On Fiscal Multipliers: Estimates From a Medium Scale DSGE Model // International Economic Review. 2014. Vol. 55. No 1. P. 169–195. DOI: 10.1111/iere.12045.