Forwarded from FRAT - Financial random academic thoughts
Оценка спроса и предложения: работает ли на развивающихся рынках?
Очень интересное обсуждение коллег про инфляцию:
https://t.iss.one/c0ldness/2382
Что они делают: воспроизводят Shapiro 2022.
Я обсужу схожую статью МВФ (октябрь 2023). Она чуть проще для восприятия, потому что берёт "темпы роста" - так немного удобнее, чем с уровнями переменных.
В этой работе нет данных по России и вообще довольно мало развивающихся стран. В частности, нет Бразилии, Турции и Китая - это три совершенно разных примера, которые могли бы помочь проверить методологию в отличающихся условиях.
В чём может быть проблема со статьёй? Основная идея, которую они применяют - регрессия текущего роста цен и роста объёмов потребления отдельных товаров на 4 лага тех же переменных. Таким образом формируются "остатки регрессии" и по этим остаткам определяется, какие были шоки. Если вычисленные из регрессии шоки инфляции и роста объёмов двигались в одну сторону (одновременно росли или падали), то это "шок спроса"; если знаки разные (инфляция излишне высокая, рост объёмов низкий или наоборот), то это "шок предложения".
Вопрос про "вычисленные шоки" как раз наиболее важен.
1) Если регрессия не очень хорошо описывает данные, шоки могут быть смещёнными.
2) Более важно - как коллеги оценили саму регрессию. Вместо того, чтобы делать её на "старых данных" и затем со старыми коэффициентами оценивать шоки, видимо, берутся все данные и оценивается единая регрессия. (Я мог неправильно понять, но это мой вывод из текста).
В пункте 1) для развивающихся рынков как будто не хватает валютного курса (и может быть ещё каких-то переменных, например, инфляционных ожиданий - думаем про Турцию).
В пункте 2) всё хуже. Как мы знаем (см. например https://t.iss.one/olegshibanov/11), коэффициенты модели не должны опираться ни на будущие, ни даже на текущие данные - то есть очень желательно вычислять их по прошлому. Почему? Мы не знаем будущие данные, когда оцениваем в моменте, поэтому нужно брать только винтажи. В статье МВФ такое упражнение частично сделано - это "проверка устойчивости" в таблице А5 (RollingWindow и OneStepAhead). Но вот в чём деталь: корреляции двух вариантов подсчёта шоков для Мексики меньше 0.9, для ЮАР 0.5-0.7, для Индонезии вовсе отсутствуют. То есть мы не можем быть уверены, что для развивающихся стран метод "оценка коэффициентов по всем данным" достаточно хорош. Поэтому я не уверен и в шоках, которые они нам предлагают.
Вывод: мне не очень нравится модель, а если она плоха, то и шоки спроса/предложения нормально не определены. Надо прямо думать, как с этим работать.
#Inflation #Demand #Macro
Очень интересное обсуждение коллег про инфляцию:
https://t.iss.one/c0ldness/2382
Что они делают: воспроизводят Shapiro 2022.
Я обсужу схожую статью МВФ (октябрь 2023). Она чуть проще для восприятия, потому что берёт "темпы роста" - так немного удобнее, чем с уровнями переменных.
В этой работе нет данных по России и вообще довольно мало развивающихся стран. В частности, нет Бразилии, Турции и Китая - это три совершенно разных примера, которые могли бы помочь проверить методологию в отличающихся условиях.
В чём может быть проблема со статьёй? Основная идея, которую они применяют - регрессия текущего роста цен и роста объёмов потребления отдельных товаров на 4 лага тех же переменных. Таким образом формируются "остатки регрессии" и по этим остаткам определяется, какие были шоки. Если вычисленные из регрессии шоки инфляции и роста объёмов двигались в одну сторону (одновременно росли или падали), то это "шок спроса"; если знаки разные (инфляция излишне высокая, рост объёмов низкий или наоборот), то это "шок предложения".
Вопрос про "вычисленные шоки" как раз наиболее важен.
1) Если регрессия не очень хорошо описывает данные, шоки могут быть смещёнными.
2) Более важно - как коллеги оценили саму регрессию. Вместо того, чтобы делать её на "старых данных" и затем со старыми коэффициентами оценивать шоки, видимо, берутся все данные и оценивается единая регрессия. (Я мог неправильно понять, но это мой вывод из текста).
В пункте 1) для развивающихся рынков как будто не хватает валютного курса (и может быть ещё каких-то переменных, например, инфляционных ожиданий - думаем про Турцию).
В пункте 2) всё хуже. Как мы знаем (см. например https://t.iss.one/olegshibanov/11), коэффициенты модели не должны опираться ни на будущие, ни даже на текущие данные - то есть очень желательно вычислять их по прошлому. Почему? Мы не знаем будущие данные, когда оцениваем в моменте, поэтому нужно брать только винтажи. В статье МВФ такое упражнение частично сделано - это "проверка устойчивости" в таблице А5 (RollingWindow и OneStepAhead). Но вот в чём деталь: корреляции двух вариантов подсчёта шоков для Мексики меньше 0.9, для ЮАР 0.5-0.7, для Индонезии вовсе отсутствуют. То есть мы не можем быть уверены, что для развивающихся стран метод "оценка коэффициентов по всем данным" достаточно хорош. Поэтому я не уверен и в шоках, которые они нам предлагают.
Вывод: мне не очень нравится модель, а если она плоха, то и шоки спроса/предложения нормально не определены. Надо прямо думать, как с этим работать.
#Inflation #Demand #Macro
Telegram
ХОЛОДНЫЙ РАСЧЕТ ∅
😇 Теория: Летнее чтение
Наш метод полностью вопспроизводит подход одной из рабочих бумаг ГУ ФРС Калифорнийской области - (Shapiro, 2022) - откройте ее и просмотрите на искосок, а мы вернемся с резюме
@c0ldness
Наш метод полностью вопспроизводит подход одной из рабочих бумаг ГУ ФРС Калифорнийской области - (Shapiro, 2022) - откройте ее и просмотрите на искосок, а мы вернемся с резюме
@c0ldness