Научная статья на тему 'Микро- и мезооснования макроэкономической динамики'

Микро- и мезооснования макроэкономической динамики Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
241
71
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Вестник университета
ВАК
Область наук
Ключевые слова
ДИНАМИЧЕСКИЕ СТОХАСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОБЩЕГО РАВНОВЕСИЯ / DYNAMIC STOCHASTIC GENERAL EQUILIBRIUM MODEL / ВОСПРОИЗВОДСТВО ОСНОВНОГО КАПИТАЛА / REPRODUCTION OF FIXED CAPITAL / ФИНАНСОВЫЕ РЫНКИ / FINANCIAL MARKETS

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Дементьев Виктор Евгеньевич

В статье рассмотрены возможности и ограничения динамических стохастических моделей общего равновесия как современного инструмента макроэкономического анализа. Представлены пути развития этих моделей. Мезоэкономическое моделирование воспроизводства основного капитала выделено в качестве перспективного направления анализа экономической динамики.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

MICRO AND MESOBASES OF MACROECONOMIC DYNAMICS

The article describes the capabilities and limitations of dynamic stochastic general equilibrium models as a modern tool of macroeconomic analysis. The way of the development of these models is presented. Meso-economic modeling of reproduction of fixed capital is highlighted as a promising direction of the analysis of economic dynamics.

Текст научной работы на тему «Микро- и мезооснования макроэкономической динамики»

УДК 330.3

ВЕ. Дементьев МИКРО- И МЕЗООСНОВАНИЯ

МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДИНАМИКИ1

Аннотация. В статье рассмотрены возможности и ограничения динамических стохастических моделей общего равновесия как современного инструмента макроэкономического анализа. Представлены пути развития этих моделей. Мезоэкономическое моделирование воспроизводства основного капитала выделено в качестве перспективного направления анализа экономической динамики.

Ключевые слова: динамические стохастические модели общего равновесия, воспроизводство основного капитала, финансовые рынки.

Vktor Dementiev MICRO AND MESOBASES OF MACROECONOMIC

DYNAMICS

Annotation. The article describes the capabilities and limitations of dynamic stochastic general equilibrium models as a modern tool of macroeconomic analysis. The way of the development of these models is presented. Meso-economic modeling of reproduction of fixed capital is highlighted as a promising direction of the analysis of economic dynamics.

Keywords: dynamic stochastic general equilibrium model, reproduction of fixed capital, financial markets.

В современном макроэкономическом анализе широко используются динамические стохастические модели общего экономического равновесия (англ. dynamic stochastic general equilibrium model - DSGE). О формализуемых в этих моделях теоретических положениях говорят как о новом неоклассическом синтезе [23]. Многие специалисты рассматривают DSGE-модели как инструмент не только выявления источников экономических колебаний и их последствий, но и прогноза результатов различных мер макроэкономической политики.

К достоинствам DSGE-моделей относят то, что макроэкономических процессы формируются на микрофундаменте, которым служат модели поведения микроэкономических агентов, что важно с позиций так называемой «критики Лукаса» [26]. В качестве экономических агентов в DSGE-моделях, как правило, фигурируют домашние хозяйства и фирмы. В более сложных моделях присутствуют агенты, реализующие бюджетно-налоговую (правительство) и монетарную политику (центральный банк). В моделях открытой экономики фигурируют агенты, представляющие внешний спрос. В DSGE-моделях принимается предположение о репрезентативности экономических агентов.

Предполагается, что экономические агенты руководствуются рациональными ожиданиями и способны к межвременной оптимизации. Так фирмы максимизируют ожидаемый дисконтированный поток прибылей с учетом технологических ограничений - производственной функции. В этой функции общефакторная производительность подвержена стохастическим технологическим шокам, что делает модель стохастической. Кроме того, экономика может испытывать случайные шоки в результате, например, колебаний цен на нефть, изменений в макроэкономической политике.

DSGE-модели трактуют понятие «равновесие» не как одномоментное состояние, а как динамический процесс выравнивания спроса и предложения с учетом рациональных ожиданий [1]. Вместо допущений о совершенной рыночной конкуренции, гибкости цен и заработных плат, DSGE-модели включают такие кейнсианские черты рынков, как жесткие цены и заработные платы в результате несовершенной информации и несовершенной конкуренции. С точки зрения моделирования жесткости ценовых показателей в литературе по тематике DSGE наиболее популярными являются два

© Дементьев В.Е., 2015

1 Работа выполнена при финансовой поддержке РНФ, проект №14-18-02948

механизма ценообразования: Кальво [16] и Ротемберга [28]. В первом подходе предполагается, что отдельная фирма в каждый период времени может изменить (оптимизировать с точки зрения максимизации прибыли) цену с некоторой экзогенной вероятностью. В механизме ценообразования по Ро-тембергу все фирмы оптимизируют и изменяют цену на свой товар в каждый период времени, но при этом изменение цены связано с некоторыми реальными издержками. Несмотря на концептуальное различие в подходах моделирования жесткости цен по Кальво и Ротембергу, оба подхода приводят к достаточно схожим результатам на агрегированном уровне [10].

В моделях DSGE фирмы решают задачу максимизации ожидаемой дисконтированной прибыли при условии ряда ограничений: бюджетного, на спрос, производственной функции и эволюции капитала. В соответствии с работами [17; 18; 19] предполагается, что издержки на установку нового капитала зависят от темпа изменения инвестиций. Такая спецификация обеспечивает инерционную динамику инвестиций в ответ на шоки экономики. Бюджетные ограничения фирм, а, следовательно, и финансирование инвестиций могут формироваться не только за счет собственных средств, но и путем получения банковских кредитов, продажи ценных бумаг домашним хозяйствам. Учет в модели несклонности менеджмента отклоняться от привычного (принятого) уровня долговой нагрузки обеспечивает единственность детерминированного равновесия по объему займов [11]. Домохозяйства максимизируют свое ожидаемое благосостояние и могут быть подвержены некоторым привычкам в потреблении, что приводит к инерционности динамики потребления домохозяйств во времени [30].

При включении в DSGE-модель центрального банка для описания его денежно-кредитной политики обычно используется правило Тейлора, связывающее изменение ставки процента с отклонениями инфляции и выпуска от ожидаемого, целевого или равновесного уровня. Это правило используется для моделирования денежной политики в моделях и закрытой, и открытой экономики (см., например, [24]).

В настоящее время DSGE-модели используются многими центральными банками. Так, Европейский центральный банк (ЕЦБ) разработал модель DSGE, часто называемую моделью Сметса и Уотерса [29; 30]. Известны такого рода модели, применяемые банками Канады, Великобритании, США, Швеции, Швейцарии, Чили, Перу, Новой Зеландии. Однако одна из претензий, предъявляемых DSGE-моделям, состоит в том, что они недостаточно качественно моделируют финансовый рынок [32].

Эволюция DSGE моделей характеризуется возрастающим вниманием к моделированию несовершенств финансовых рынков. Обстоятельный обзор этой эволюции представлен в статье Т.Ю. Матвеевой, Н.А. Сапунковой [8]. Как указывается в этой статье, главное обвинение, предъявляемое к DSGE моделям и к макроэкономической теории в целом, — они не смогли обеспечить приемлемый теоретический подход для анализа финансовой нестабильности и в результате не смогли предсказать и предотвратить или хотя бы смягчить мировой экономический кризис. Стало очевидным, что в моделях не хватало некоторых важных элементов. Серьезным недостатком стандартных (докризисных) моделей DSGE было то, что они предусматривали трения лишь между финансовым и нефинансовым секторами (например, между банками и предпринимателями) и гетерогенность агентов только в нефинансовом секторе. Они не предполагали возможности существования гетерогенных банков с разными финансовыми портфелями и поэтому трений внутри самого банковского сектора. Банки (финансовые посредники) обычно рассматривались как совершенные конкуренты, которые лишь обеспечивают канал перемещения средств между кредиторами и заемщиками. Так как в моделях отсутствовал межбанковской сектор, то банковский капитал не учитывался и не включался в механизм распространения и усиления шоков финансовой системой (т.е. в механизм финансового акселератора).

Мировой финансовый кризис 2007-2010 гг. показал, насколько серьезным может быть влия-

ние финансовых рынков на макроэкономическое развитие и насколько важную роль играет финансовый сектор как источник циклических колебаний деловой активности. Это привело к появлению новых подходов к моделированию несовершенств финансовых рынков (financial market imperfections) или так называемых трений (financial market frictions), возникающих на финансовых рынках, причем не только между экономическими агентами нефинансового и финансового секторов (например, предпринимателями и банками), но и внутри финансового сектора (между банками) и во взаимоотношениях банков с центральным банком. Одной из основных идей, раскрывающих несовершенства финансовых рынков, стала идея финансового акселератора [13]. Она состоит в том, что негативные шоки в экономике могут быть усилены ухудшением ситуации на финансовом рынке, что в свою очередь еще больше ухудшает ситуацию в экономике. Среди факторов такого реагирования финансового рынка фигурирует информационная асимметрия. Негативные шоки усложняют сбор информации не только о клиентах из реального сектора экономики, но и о положении партнеров из банковского сектора. Ухудшение ситуации на рынке межбанковских кредитов снижают активность банков в кредитовании и реального сектора экономики. Это усиливает воздействие негативных шоков [15].

Важные результаты в сфере DSGE-моделирования финансовых рынков получены отечественным исследователем С.М. Иващенко. Хотя неготовность DSGE-моделей предсказать кризис 20082009 гг. не без оснований рассматривается и как кризис «нового макроэкономического синтеза» [9], не следует недооценивать возможности совершенствования используемого в этом синтезе модельного инструментария. Круг исследователей DSGE-моделей в России пока довольно узок. Одна из таких моделей для исследования инфляционных процессов была построена С.М. Иващенко [3]. В модели наряду с домохозяйствами и фирмами представлено государство. Оно действует в рамках своих бюджетных ограничении и руководствуется правилом Тейлора в денежно-кредитной политике. Кроме товарного и трудового рынков в модели фигурирует рынок ценных бумаг. В модели учтены внешнеэкономические связи. Анализ модели показал преобладающее влияние на инфляцию в отечественной экономике со стороны государственных расходов. Влияние изменений мировых цен оказалось гораздо более слабым. С.М. Иващенко [4] разработана DSGE-модель с эндогенными дефолтами фирм. Разработанная модель была оценена на основе статистических данных США и России. Параметры, связанные с механизмами дефолтов, оказались значимыми, как и большинство других параметров. Было отмечено различие в экономической политике США и России: в США политика контрциклическая, а в РФ - проциклическая. Также выделяется ряд различий в поведении модели для США и России: динамика инфляции в США объясняется в основном внешними факторами, а в России - действиями государства. Отмечается, что воздействие реального сектора на финансовый явно превосходит влияние финансового на реальный. Таким образом, в случае интереса к финансовым переменным их моделирование без связки с реальным сектором будет выглядеть крайне сомнительным.

Влияние внешнеэкономических обстоятельств исследовалось с помощью DSGE-модели и А.В. Полбиным [10]. Особенностью его модели является многотоварная структура, в рамках которой нефть как экспортируется, так и используется в качестве фактора производства торгуемых и нетор-гуемых товаров. В модели также предполагается существование наиболее часто используемых в литературе жесткостей цен и заработных плат, привычек в потреблении домохозяйств, издержек на установку капитала и издержек загрузки капитальных мощностей. В качестве одного из практических применений откалиброванной модели анализируется эффект от изменения мировых цен на нефть. В другой работе А.В. Полбиным [11] протестирован ряд альтернативных спецификаций, проанализировано, какие «жесткости» в модели необходимы при описании динамики российских макроэкономических переменных. В качестве «наилучшей» спецификации модели выбрана спецификация с постоянной загрузкой капитала без индексации цен импортных и отечественных промежуточных товаров. Модель идентифицирует рост рисков, как во время кризиса 2008 г., так и во время кризиса

1998 г., и свидетельствует в пользу значительного влияния фактора риска на российскую экономику. Это трактуется как аргументацией для дальнейшего расширения модели путем детализации финансового сектора. Показано, что шоки совокупной факторной производительности занимают незначительное место в объяснении делового цикла российской экономики, что шоки экспорта обуславливали значительный рост выпуска, потребления, инвестиций, импорта и отечественных цен по отношению к импортным ценам в отклонениях от тренда перед кризисом 2008 г., и падение соответствующих переменных во время и после кризиса 2008 г.

Несмотря на активное использование DSGE-моделей, у части специалистов сохраняется скептическое к ним отношение. Речь идет, в частности, о неспособности DSGE-моделей описывать нелинейную динамику экономических колебаний [14]. Вызывает критику ориентация моделирования на репрезентативных агентов, игнорирующая противоречия между теми, кого они представляют [31]. Использование в DSGE-моделях принципа репрезентативного агента критикуется не только потому, что игнорируется неоднородность экономических субъектов. Обращается внимание [12, с. 31] на то, что данный принцип представляет собой, по сути, методологический редукционизм, поскольку сводит сложные экономические системы к отдельным элементам (хотя основным постулатом теории систем является утверждение, что система имеет холистические свойства, не сводимые к ее элементам и не выводимые из них). Указывается, что предположение о рациональном поведении экономических агентов, о максимизация полезности потребителями и прибыли фирмами является нереалистичным упрощением [34]. Следует, однако, отметить, что учитываемая в DSGE-моделях инерционность поведения экономических агентов уже может рассматриваться как отклонение от рационального выбора. В качестве главной слабости моделей DSGE называется нехватка эндогенной неопределенности и нестабильности. Основанием для самого веского, по словам Ю. Ольсевича [9, c. 32] аргумента против этих моделей является предположение о том, что «репрезентативные агенты взаимодействуют несложным образом, что макроэкономика является стохастической и подчиняется определенным вероятностным законам, а не такой макроэкономикой, которая содержит радикальную неопределенность, с которой, как считал Кейнс, имеют дело экономические агенты» [20, р. 75].

Продолжаются поиски альтернатив DSGE-моделям. В качестве одной из них рассматривается Indeterministic Balance Sheet Plus (IBS+) Model [33, 34]. Отмечается, что ориентация на гомогенность; экономических агентов препятствует анализу эндогенной нестабильности, вызванной неоднородностью потребителей и фирм. Автор IBS+ модели приходит к заключению, что большинство экономических кризисов вызвано неумелым управлением активами и обязательствами ключевых экономических субъектов.

Используемое в большинстве DSGE-моделей предположение о технологической однородности фактически ставит под сомнение претензии таких моделей на микроэкономическую обоснованность. Коль скоро речь идет об использовании DSGE-моделей для анализа экономических шоков, учет этой неоднородности имеет принципиальное значение. Вытеснение менее продвинутых в технологическом предприятий - один из важных эффектов экономических кризисов. Поэтому для исследования такого рода эффектов необходимо выделение в модели экономических агентов, отличающихся уровнями экономического развития. Некоторым индикатором технологического уровня может служить возраст производственных фондов. Определенным свидетельством в пользу более детального моделирования производственной сферы являются результаты С.М. Иващенко, указывающие на то, что для корректного представления событий в финансовой сфере необходимо достаточно точное описание реального сектора экономики.

Важным шагом в этом направлении является моделирование воспроизводства поколений основного капитала [6]. Речь идет о представлении реального сектора экономики в виде совокупности отличающихся возрастом основного капитала подсистем. Каждая подсистема - это своего рода «ма-

лая макроэкономика», которая способна осуществлять как воспроизводство своего основного капитала, так и производство потребительских благ. Этот подход позволяет установить условия реализации режима «скоординированного роста», при котором регулярное обновление подсистем, обладающих самым старым основным капиталом, совместимо с сохранением «динамической устойчивости» (устойчивости в динамике) всей системы.

Если в начальной модели переключающегося воспроизводства подсистемы были способны выпускать как непроизводственные блага, так воспроизводить на новом технологическом уровне свой основной капитал, но делали только что-то одно из этого, то в модифицированной модели [7] в каждой подсистеме выделяется инвестиционный сектор, реализующий или программу производства основного капитала для собственных нужд, или программу производства основного капитала для нужд других подсистем. Представленная модификация макроэкономической модели фактически означает превращение ее в модель мезоэкономической динамики.

Хотя ориентация на однородность экономических агентов в различных сферах является одним из основных направлений критики DSGE-моделей, это допущение может быть ослаблено. На то, что такого рода модели можно приспосабливать под исследуемые задачи, обращает внимание М. Вудфорд [2]. Одновременно указывается, что при необходимости всегда должна существовать возможность согласования представлений о поведении домохозяйств или фирм или о функционировании отдельных рынков с агрегированной моделью экономики. На такое согласование ориентировано использование гибридных моделей. В отчете Института народнохозяйственного прогнозирования РАН [5] внимание фокусируется на комбинировании в DSGE-моделях методов вычислимых моделей общего равновесия и эконометрических моделей. Это позволяет использовать преимущества обоих видов моделей. Вместе с тем, в том же отчете отмечается, что поскольку DSGE модели опираются на микрооснования макроэкономики, то они допускают моделирование гетерогенности микроединиц -индивидуальных потребителей и фирм. Неоднородность в модели возможна по следующим направлениям: различный уровень квалификации трудовых ресурсов, множество промежуточных товаров, фирмы дифференцируются в зависимости от их ценовой политики. Среди DSGE моделей представлены такие, где в рамках производственного сектора выделяются отдельные виды фирм: производящие товар конечного потребления, производящие отечественный промежуточный товар, импортирующие фирмы [11]. Уже имеется опыт DSGE-моделирования при разделении на подсектора банковского сектора [21]. В этой работе для моделирования межбанковского рынка выделены два типа банков (сберегательные и кредитные), которые предоставляют различные банковские услуги и совершают сделки на межбанковском рынке.

Еще одно направление критики DSGE-моделей - слабая приспособленность к анализу эндогенных циклов. Имеется продвижение и в направлении такого анализа, связанное к тому же с ревизией допущения об однородности домашних хозяйств. В работе [25] построена DSGE-модель, в которой люди в течение каждого из G-1 периодов работают и получают трудовой доход в виде заработной платы. После G-1 периода они прекращают трудовую деятельность и в течении G-го периода жизни уже не получают трудового дохода. Стремление накопить на последний период жизни приводит в модели к циклическому образованию финансовых пузырей. Эта модель является обобщением более простой DSGE модели [27], в которой пузыри формируются в условиях, когда жизненный цикл работников разделен на два периода ^ = 2).

Переход к многосубъектным DSGE-моделям сужает возможности их аналитического решения. Хотя в качестве альтернативы DSGE-модели зачастую предлагается использовать агент-ориентированные модели [22], исследуемые с помощью компьютерных симуляций, такой переход сближает эти типы моделей.

Библиографический список

1. Андрианов, Д. Л. Динамические стохастические модели общего экономического равновесия [Электронный ресурс] / Д. Л. Андрианов, Д. Н. Шульц, И. А. Ощепков // Управление экономическими системами : электронный научный журнал. - 2014. - № 7. - Режим доступа : http://www.uecs.ru/uecs67-672014/item/2998-2014-07-30-07-14-51 (дата обращения : 18.02.2015).

2. Вудфорд, М. Сближение взглядов в макроэкономике : элементы нового синтеза / М. Вудфорд // Вопросы экономики. - 2010. - № 10. - С. 17-30.

3. Иващенко, С. М. Применение динамической стохастической модели общего экономического равновесия для анализа инфляционных процессов в России и США / С. М. Иващенко // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. - 2010. - № 6. - С. 305-309.

4. Иващенко, С. М. Динамическая стохастическая модель общего экономического равновесия с банковским сектором и эндогенными дефолтами фирм / С. М. Иващенко // Журнал Новой экономической ассоциации. - 2013. - № 3. - С. 27-50.

5. Модель долгосрочного отраслевого развития экономики с учетом технологических и финансовых ограничений : отчет о НИР [Электронный ресурс]. - 2010. - Режим доступа : http://www.gosbook.ru/node/20217 (дата обращения : 11.03.2015).

6. Маевский, В. И. Перспективы макроэкономической теории воспроизводства / В. И. Маевский, С. Ю. Мал-ков // Вопросы экономики. - 2014. - № 4. - С. 137-154.

7. Маевский, В.И. Особенности и проблемы моделирования переключающегося воспроизводства / В. И. Маевский, С. Ю. Малков, А. А. Рубинштейн // Экономика и математические методы. - 2015. - № 1. -С. 26-44.

8. Матвеева, Т. Ю. Современные подходы к моделированию воздействия несовершенств финансового рынка на бизнес-цикл / Т. Ю. Матвеева, Н. А. Сапункова // Журнал институциональных исследований. - 2011. -Том 3. - № 4. - С. 34-47.

9. Ольсевич, Ю. Я. Современный кризис «мейнстрима» в оценках его представителей (предварительный анализ) / Ю. Я. Ольсевич. - М. : Институт экономики РАН, 2013. - 46 c.

10. Полбин, А. В. Построение динамической стохастической модели общего равновесия для экономики с высокой зависимостью от экспорта нефти / А. В. Полбин // Экономический журнал ВШЭ. - 2013. - № 2. -С. 323-359.

11. Полбин, А. В. Эконометрическая оценка структурной макроэкономической модели российской экономики / А. В. Полбин // Прикладная эконометрика. - 2014. - № 33(1)). - С. 3-29.

12. Фаджиоло, Д. О научном статусе экономической политики : повесть об альтернативных парадигмах / Д. Фаджиоло, А. Ровентини // Вопросы экономики. - 2009. - № 6. - C. 24-47.

13. Bernanke, B. The Financial Accelerator in a Quantitative Business Cycle Framework / B. Bernanke, M. Gertler, S. Gilchrist / Handbook of Macroeconomics. - 1999. - Vol. 1. - P. 1341-1393.

14. Buiter W. The unfortunate uselessness of most 'state of the art' academic monetary economics / W. Buiter [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.voxeu.org/article/macroeconomics-crisis-irrelevance (дата обращения : 02.03.2015).

15. Caballero, R. J. Complexity and Financial Panics / R. J. Caballero, A. Simsek // MIT Department of Economics Working Paper. - 2009. - № 09-17.

16. Calvo, G. A. Staggered prices in a utility-maximizing framework / G. A. Calvo // Journal of Monetary Economics. - 1983. - Vol. 12. - № 3. - P. 383-398.

17. Christiano, L. J., Money Growth Monitoring and the Taylor Rule / L. J. Christiano, M. Rostagno // NBER Working Paper. - 2001. - № 8539.

18. Christiano, L. J., Financial Factors in Economic Fluctuations. ECB Working Paper / L. J. Christiano, M. Roberto, M. Rostagno. - 2010. - № 1192.

19. Christiano, L.J. Nominal Rigidities and the Dynamic Effects of a Shock to Monetary Policy / L. J. Christiano, M. Eichenbaum, Ch. Evans // Journal of Political Economy. - 2005. - Vol. 113. - № 1. - P. 1-45.

20. Colander, D. The MONIAC, Modeling and Macroeconomics / D. Colander // Economy Politica. - 2011. - № 1. -P. 63-82.

21. Dib, A. Capital Requirement and Financial Frictions in Banking : Macroeconomic Implication / A. Dib // Bank of Canada. Working Paper. - 2010. - № 26.

22. Fagiolo, G., Macroeconomic Policy in DSGE and Agent-Based Models [Электронный ресурс] / G. Fagiolo, A. Roventini. - Режим доступа : http://ssrn.com/abstract=2011717 (дата обращения : 02.04.2015).

23. Goodfriend, M. The New Neoclassical Synthesis and the Role of Monetary Policy / M. Goodfriend, R. G. King // NBER Macroeconomics Annual 1997 / Edit. by B. S. Bernanke, J. J. Rotemberg. - Cambridge, MA : MIT Press, 1997. - P. 231—283.

24. Jondeau, E. Optimal Monetary Policy in an Estimated DSGE Model of the Euro Area with Cross-Country Heterogeneity / E. Jondeau, J. G. Sahuc // International Journal of Central Banking. - 2008. - Vol. 4. - № 2. - P. 23-72.

25. Larin, B. Economic Growth with Bubbles : Comment (July 30, 2014) [Электронный ресурс] / B. Larin. - Режим доступа : http://ssrn.com/abstract=2461651 (дата обращения : 02.04.2015).

26. Lucas, R. Econometric Policy Evaluation : A Critique / R. Lucas // Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy. - 1976. - № 1. - P. 19-46.

27. Martin, A. Economic growth with bubbles / A. Martin, J. Ventura // American Economic Review. - 2012. -№ 6. - P. 3033-3058.

28. Rotemberg, J. Sticky prices in the United States / J. Rotemberg // Journal of Political Economy. - 1982. -Vol. 90. - № 6. - P. 1187-1211.

29. Smets, F. An Estimated Stochastic General EquilibriumModel of the Euro Area / F. Smets, R. Wouters // Journal of the European Economic Association. - 2003. - № 1. - P. 1123-75.

30. Smets, F. Shocks and Frictions in US Business Cycles : A Bayesian DSGE Approach / F. Smets, R. Wouters // The American Economic Review. - 2007. - Vol. 97. - № 3. - Р. 586-606.

31. Prepared Statement of Robert Solow to the House Committee on Science and Technology, Subcommittee on Investigations and Oversight : «Building a Science of Economics for the Real World» (2010, July 20) [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www2.econ.iastate.edu/classes/econ502/tesfatsion/Solow.State0fMacro. CongressionalTestimony.July2010.pdf (дата обращения : 18.02.2015).

32. Tovar, C.E. DSGE Models and Central Banks // Economics - The Open-Access, Open-Assessment E-Journal. -2009. - № 6. - Р. 1-31.

33. Wayne, J. J. Fundamental Equation of Economics Physics / J. J. Wayne // MPRA paper. - 2013. - № 59574.

34. Wayne, J. J. A Scientific Macroeconomic Model Derived from Fundamental Equation of Economics / J. J. // MPRA paper. - 2014 - № 59591.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.