CC BY
49
Винокуров С.С., Медведь А.А., Миэринь Л.А.
НЕСОВЕРШЕНСТВО ИНФОРМАЦИИ В МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ
Аннотация. В статье анализируются методологические подходы, используемые в макроэкономическом моделировании, учитывающие несовершенство информации, используемой экономическими субъектами при принятии решений. Показано, что модели, получившие развитие в последние полтора десятилетия, позволяют продемонстрировать связь между параметрами информационной среды принятия решений и макроэкономическими процессами.
Ключевые слова. Несовершенная информация, «липкая информация», рациональные ожидания, рациональное невнимание, гетерогенные ожидания, сети, моральный риск.
Vinokurov S.S., Medved A.A., Mierin LA. IMPERFECT INFORMATION IN THE MACROECONOMICS MODELS
Abstract. In the article, we analyze approaches to constructing macroeconomics models with information imperfectness. We argue, that the models, developed in the last 10-15 years, allow demonstrating of interconnections between parameters of informational environment and macroeconomic dynamics.
Keywords. Imperfect information, "sticky" information, rational inattention, heterogeneous expectations, networks, moral hazard.
Введение
Для моделей, которые, следуя «критике Лукаса», стремятся объяснить динамику макроэкономических показателей через решения, принимаемые на уровне отдельных участников экономической жизни, предпосылки о доступности информации играют ключевую роль. В то время, как в микроэкономике, модели, учитывающие несовершенство информационной среды, получили достаточное распространение, для макроэкономических моделей такой учет по-прежнему остается проблематичным. В последние полтора десятилетия в зарубежных исследованиях значительное развитие получили подходы к моделированию макроэкономических процессов, в которых используется предпосылка о несовершенстве информации, доступной лицам, принимающим решения. К сожалению, в отечественной литературе они отражены крайне мало. В статье предпринята попытка сделать краткий обзор наиболее интересных из них.
ГРНТИ 06.03.07
© Винокуров С.С., Медведь А.А., Миэринь Л.А., 2017.
Степан Степанович Винокуров - кандидат экономических наук, доцент кафедры национальной экономики Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Анна Алексеевна Медведь - кандидат экономических наук, доцент кафедры национальной экономики Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Лариса Александровна Миэринь - доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой национальной экономики Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Контактные данные для связи с авторами (Миэринь Л.А.): 191023, Санкт-Петербург, ул. Садовая, 21 (Russia, St. Petersburg, Sadovaya str., 21). Тел.: 8 (812) 339-04-25. E-mail: [email protected]. Статья поступила в редакцию 30.06.2017 г.
Публикация подготовлена в рамках научно-исследовательской работы, выполненной при финансовой поддержке СПбГЭУ.
Первый рассматриваемый нами подход представлен в развиваемой в рамках неокейнсианства концепции «липкой» информации. Он предполагает, что информация, учитываемая индивидами в процессе принятия решений, обновляется лишь периодически, в результате чего их реакция на изменения в экономической конъюнктуры оказывается в краткосрочной перспективе неэластичной. Впрочем, даже если вся релевантная информация потенциально могла бы быть использована индивидом мгновенно, ее обработка потребовала бы от него нереалистично больших усилий, так что в своих решениях он был бы вынужден использовать только ее часть. Модели рационального невнимания позволяют представить выбор индивида в таких условиях.
Можно предположить, что индивиды будут по-разному адаптироваться к информационным несовершенствам, так что стратегии формирования ожиданий и принятия решений будут гетерогенными. Поскольку эффективность таких стратегий будет неодинакова, среда в которой действуют индивиды, отсеет какие-то из них. Результаты, получаемые в рамках макроэкономического экспериментирования, подтверждают такую точку зрения.
Если перечисленные нами модели предполагают, что с несовершенством информации в равной мере сталкиваются все индивиды, а сама информация может быть получена из общедоступных источников, то есть также модели, которые отходят от этих предположений. В частности, нами рассматривается предположение о том, что знания о доступных технологиях распространяются по сети социальных связей, в результате чего производительность экономических субъектов начинает зависеть от их контактов друг с другом. Можно также рассматривать модели, в которых учитывается влияние на макроэкономические процессы проблем, возникающих в связи с асимметричным распределением информации между принципалом и агентом. Хотя такие модели не новы, попытки объяснить причины последнего глобального финансового кризиса стимулировали новый виток в их развитии.
1. «Липкая» информация в неокейнсианских моделях
Модель «липкой» информации (sticky information) появилась как альтернатива традиционному для неокейнсианства предположению о «липкости» цен (price stickiness). Вернее, если для стандартных неокейнсианских моделей жесткость цен задается напрямую, то в моделях «липкой» информации она выступает следствием постепенности, с которой хозяйствующие субъекты обновляют свои планы и учитывают новую информацию. Основная идея, предложенная в статье Г. Мэнкью и Р. Реиса [27], состоит в следующем. Допустим, что в периоде t оптимальная для репрезентативной фирмы цена
( p* ) определяется как функция текущего уровня цен в экономике ( pt ) и выпуска ( yt ):
В каждом периоде только доля X от общего числа фирм получает новую информацию и обновляет свои планы. Поэтому, если фирма последний раз обновляла свои планы в периоде ¿-/, ее текущая оптимальная цена равна математическому ожиданию этой цены, сформированному / периодов назад (р* = Е1__ р*). Уровень цен в экономике определится как:
Модель «липкой» информации, предположительно, лучше объясняет наблюдающиеся в экономике взаимосвязи, нежели стандартная неокейнсианская модель с «липкими» ценами. Например, можно заметить, что, согласно формуле (1.2) уровень цен в экономике в точности соответствует ожиданиям фирм только при нулевом выпуске. Таким образом, любое ожидаемое изменение цен (будь оно направлено на ускорение или замедление инфляции) не может повлиять на величину выпуска. В то же время, величина выпуска и уровень цен положительно коррелированы, а «шоковое», непредвиденное замедление инфляции будет связано с замедлением экономической активности.
В связи с этим, маловероятно, что такое снижение инфляции будет следствием решений самих хозяйствующих субъектов, скорее оно будет результатом политики, проводимой монетарными властями. Однако, в силу постепенного включения новой информации в планы фирм, основное воздействие «шокового» изменения цен на экономику проявится не сразу, а спустя некоторое количество периодов (в среднем - от трех до семи кварталов) [17].
*
pt = Pt +ayt.
(i.i)
(1.2)
j=o
За первоначальной работой последовала серия статей, в которой Мэнкью и Рейс распространили предположение о «липкости» информации на сторону потребителей, циклическую динамику и макроэкономическое равновесие в целом [24-26, 31, 32]. Там же была предпринята попытка эндогенизации частоты пересмотра экономическими субъектами своих планов. Следуя модели Мэнкью и Реиса, можно сделать вывод о субоптимальности популярных инструментов инфляционного таргетирования. Так, согласно их выводам, инфляционное таргетирование должно быть направлено непосредственно на уровень цен, а не на его изменение [4], более того, используемый при таргетивании показатель должен учитывать с высоким весом номинальную заработную плату, но не тяготеть к индексу потребительских цен [28].
В модели Мэнкью и Реиса предполагается, что ожидания экономических субъектов формируются рационально. Замена их на адаптивные ожидания в целом подтверждает выводы моделей с рациональными ожиданиями, однако, подчеркивает важность политики поддержания стабильности цен для достижения состояний экономики, в которых динамика реальных показателей менее волатильна [6]. В связи с последним глобальным финансовым кризисом в практике регулирования, осуществляемого ЦБ ЕС и ФРС США, возросла роль такого инструмента как опережающее регулирование (forward guidance), заключающегося в анонсировании ставки рефинансирования и очередных раундов количественного смягчения.
Номинальные процентные ставки Центральных Банков западных стран установились вблизи нулевых отметок и монетарные власти оказались загнанными в так называемую «ловушку ликвидности». Согласно стандартным неокейнсианским моделям, обещание поддерживать процентную ставку неизменной и продолжать наращивать ликвидность в этих условиях должно оказывать значительный стимулирующий эффект на экономику. Хотя наблюдаемое воздействие, по-видимому, было в целом позитивным, его сила оказалась гораздо скромнее, чем следует из моделей жестких цен [9], - наблюдение, уже получившее название парадокса опережающего регулирования (forward guidance puzzle). Вопрос о причинах этого парадокса остается открытым. Модели «липкой» информации выступают одними из основных претендентов на объяснение указанного парадокса [18], наряду с объяснениями, объясняющими это несовершенством финансовых рынков. 2. Рациональное невнимание: эндогенные информационные ограничения
В современных моделях «липкой» информации частота пересмотра экономическими субъектами своих планов рассматривается как эндогенная. Тем не менее, им присущ ряд недостатков. Во-первых, это «ступенчатый» характер распространения информации: новая информация последовательно включается в планы то одной, то другой группы акторов. Во-вторых, стоимость пересмотра предполагается либо независимой от результата, либо зависимой, но без представления объема переработанной информации в явном виде.
Теория рационального невнимания решает эти проблемы. Концепция рационального невнимания была предвосхищена Г. Саймоном [33]. Однако прошло более тридцати лет, прежде чем высказанные Саймоном соображения обрели адекватную формализацию. В связи с этим, в современной литературе концепция рационального невнимания связывается с именем К. Симса [34, 35]. Основные черты модели выглядят следующим образом. Рассмотрим, для определенности, решения репрезентативного индивида о распределении заработной платы w между двумя периодами. Допустим, в целях упрощения, что доходность сбережений равна нулю, а ставка дисконтирования - единице. Пусть полезность потребления задана как натуральный логарифм от величины потребления (с - в первом периоде и (w - c) - во втором). Тогда задача выглядит следующим образом:
J ln(c • (w - c)) f (c, w)dcdw, (2.1)
0<c<w
при ограничениях
max
f
f (c,w) - 0, (2.2)
J f (w, c)dc = g(w), (2.3)
0<c<w
- r r - \ - ^ -
J ln( f (c, w)) • f (c, w)dcdw - J lnl J f (c, w)dw I • J f (c, w)dw dc - Jln(g(w)) • g(w)dw < к, (2.4)
0<c< w 0 \\ c J c J 0
где f(c,w), g(w) - соответствующие функции плотности распределения вероятностей.
Ограничение (2.2) естественно и требует неотрицательности функции плотности распределения вероятностей. Ограничение (2.3) подразумевает равенство единице интеграла условной вероятности с по ^ для всех допустимых с при каждом фиксированном w. Наконец, ограничение (2.4) представляет основную смысловую черту модели. По существу, выражение в его левой части - взаимная информация о величинах с и w в определении К. Шеннона. Применительно к рассматриваемой проблеме, эту величину можно интерпретировать как количество информации, проанализированное индивидом в процессе принятия решения о распределении своего дохода между двумя периодами.
Решение модели дает следующее выражение для условной вероятности w по с:
р^\е) = е л-(а • ^ _ с)), (2.5)
где X, ц(°м) - множители Лагранжа при ограничениях, соответственно, (2.4), (2.3).
Модель можно интерпретировать так. Индивид выбирает вероятности, с которыми его потребление будет принимать ту или иную величину при каждой данной величине дохода. Распределение этих вероятностей характеризует неопределенность, выражаемую показателем энтропии по Шеннону. Снижение энтропии, достигаемое путем снижения вероятности отклонения от уровня потребления, максимизирующего двухпериодную полезность, требует обработки соответствующего количества информации, которое связано с соответствующими затратами времени, усилий и т.п. Чем больше информации будет обработано, тем вероятнее будет выбор оптимального уровня потребления, и наоборот.
Модель рационального невнимания позволяет вывести «липкость» цен из ограничений, накладываемых на потоки информации [23], показать реальные эффекты, которые может производить монетарная политика [3], а также связать бизнес-циклы с объемами обрабатываемой хозяйствующими субъектами информации [10, 16, 22] (см. также обзор в [1]). Если в этой модели индивид невнимателен непосредственно к выигрышам, получаемым в результате тех или иных решений, то в последние годы все больше получают распространение модели, использующие концепцию рационального невнимания, для определения пропускной способности канала, по которому индивид получает информацию. Это позволяет описать взаимодействие в процессе принятия решений частной и общей информации, получаемой в виде новостей [12] или представить решения, принимаемые взаимными фондами на основе информации о макроэкономической конъюнктуре [15]. 3. Гетерогенные ожидания
Дискуссии относительно того, как индивиды действительно формируют свои ожидания и принимают на основе них свои решения, могут быть разрешены следующим образом. Можно предположить, что разные индивиды используют разные стратегии, - от «наивной» адаптации к текущей экономической конъюнктуре и экстраполяции трендов до рациональных ожиданий, - и поместить их в некоторую эволюционную модель, которая осуществит отбор наиболее эффективных из них. При этом эффективность должна учитывать, как точность используемой стратегии формирования ожиданий, так и трудность ее реализации. В зависимости от того, как решения, принимаемые отдельными индивидами, влияют на агрегированные макроэкономические показатели, будут взаимосвязаны индивидуальные выигрыши. В результате, может закрепиться как одна, так и несколько стратегий формирования ожиданий и принятия решений, сложиться то или иное распределение различных стратегий между индивидами. Акцент, таким образом, смещается с предположений относительно индивидуальных предположений и умозаключений, к предположениям относительно среды, в которой происходит отбор, что, предположительно, более верифицируемо.
Модели такого рода не новы и, в современном виде, их можно возвести к работам У. Брока и К. Хоммса конца 90-х годов прошлого века [7, 8]. Однако в последнее десятилетие сформировалась новая волна интереса к ним, благодаря развитию так называемых «макроэкономических экспериментов». Идея таких экспериментов состоит в том, чтобы отследить в лабораторных условиях поведение агрегированных величин, рассчитываемых на основе решений участников эксперимента. Это может быть динамика уровня цен, рассчитываемого на основе «сделок» купли-продажи участниками эксперимента некоего гипотетического актива. В результате оказывается возможным выявить такие аспекты макроэкономических процессов, которые остаются скрыты при наблюдении за реальными экономическими процессами. В частности - фактическую гетерогенность стратегий, которые используют индивиды при формировании ожиданий и принятии решений.
Например, эксперимент может быть организован следующим образом. Индивидам нужно спрогнозировать цену актива, которая будет объявлена экспериментатором. Объявляемая цена рассчитывается на основе формулы, не известной участникам, которая по тем или иным правилам агрегирует прогнозы, сделанные участниками (как правило, в формуле присутствует также некоторый независимый от прогнозов участников компонент). Участники получают выигрыши или штрафы в зависимости от того, насколько и в какую сторону они ошиблись в своих прогнозах. При этом эксперимент может быть организован так, что индивидам выгодно ошибаться в одном или в разных направлениях. В последнем случае, как правило, достигается более быстрая сходимость к равновесию, в то время как в первом, равновесие часто и вовсе не достигается.
Важно, что такой эксперимент, проводимый в несколько раундов, позволяет проследить не только общую динамику, но и динамику предсказаний цены, которые делают участники, а также сравнить эту динамику с получаемой на основе тех или иных моделей формирования ожиданий. Эксперименты показывают, что предсказания индивидов достаточно быстро адаптируются друг к другу, и, несмотря на то, что на первых этапах стратегии предсказаний могут быть различными, достаточно быстро остается только одна (после достижения координации между прогнозами, однако, некоторые стратегии могут вновь появиться в силу близости получаемых на основе их результатов). При этом, когда индивиды быстро сходятся к равновесию, побеждает адаптивная стратегия, что ожидаемо, поскольку быстрое достижение равновесия обычно обусловлено штрафом за ошибку. Когда индивиды могут получить выигрыш, одновременно отклоняясь от равновесия в каком-то направлении, побеждает стратегия жесткого следованию тренду (подробнее см. [13, 14]).
Можно заключить, что среда, в которой действуют индивиды (а не психологические закономерности) играет определяющую роль в том, какие модели формирования ожиданий утвердятся в деятельности экономических субъектов. Важно то, что, создавая индивидам возможности «зарабатывать» за счет согласованного отклонения от равновесия, среда стимулирует распространение стратегий, основанных на экстраполяции трендов, что приводит к надуванию «пузырей» в экономике, с последующей рецессией. Напротив, когда отклонение от равновесия чревато для индивидов потерями, экономика довольно быстро достигает стабильного состояния. 4. Распространение информации и сети социальных контактов
В то время как информация об экономической конъюнктуре или о проводимой экономической политике может поступать индивиду из общедоступных источников (хотя и несовершенным образом), информацию о перспективных направлениях вложения ресурсов, технологических возможностях и т.п. индивиды, как правило, получают за счет имеющихся у них социальных связей. Эти связи могут быть представлены в виде графа, характеристики которого будут связаны с макроэкономическими процессами, прежде всего - с экономическим ростом.
Существует два подхода к моделированию такого рода взаимосвязей. Во-первых, можно выделить показатели сетевого взаимодействия (например, частоту контактов) и связать их с исследуемыми процессами (например, экономическим ростом). Такой подход получил большее развитие и именно на нем мы сосредоточимся. Другая возможность - ввести в явном виде конфигурацию сети социальных связей и исследовать связь той или иной ее формы с экономикой. Реализация такого подхода в полной мере представляется затруднительной. Причина состоит в том, что не только конфигурация сети может оказывать влияние на экономические процессы, но и то или иное состояние экономической конъюнктуры должно влиять на сеть. Это обратное воздействие и представляет основную сложность: задача эндогенного формирования конфигурации сети социальных связей не решена в общем виде, а теоретико-игровые модели, описывающие соответствующее взаимодействие между индивидами, обычно характеризуются множественностью равновесий.
Фундаментальный вклад в развитие моделей экономического роста с учетом связей между производителями был сделан Р. Лукасом [21, 20]. Модель не предполагает явного представления сети социальных контактов в виде графа, демонстрирующего связи между отдельными производителями, а описывает социальные взаимодействия просто как вероятность каждого производителя встретиться с каждым. Если такая встреча происходит, производители сравнивают свои уровни производительности ( г ) и, если они не одинаковы, менее производительный из них копирует технологию более производительного.
Каждый производитель обладает единичным количеством труда (единственного фактора производства в модели), который распределяет между производством и социальным взаимодействием с другими производителями. Так что в момент времени t производство описывается функцией:
у (/) = |[1 - 5 (2, t) ]/ (2, t) йг , (51)
0
где У^) - валовой выпуск на душу населения (на одного производителя) в период я(г, $ - доля труда, потраченного на социальное взаимодействие с другими производителями (таким образом, 1 — 5( г, t) -доля труда, задействованного непосредственно в производстве), 2 - уровень производительности, /(г^) - функция плотности распределения уровня производительности по производителям в периоде t.
Частота контактов производителей друг с другом определяет распределение производительности в каждый период времени. Пусть а[5(г^)] - вероятность, с которой один производитель встречает другого в течение некоторого промежутка времени, или доля от общего числа производителей, с которой ожидаемо встретится производитель, если нормировать общее число производителей к единице. После каждой встречи производительность менее производительного из встретившихся производителей становится равной производительности более производительного, в то время как производительность последнего остается неизменной. Можно показать, что в этих условиях:
д/ (г, t) д t
= — а[(г,0]/(г,Г){ /(у,0йу + /(г,0{а[(у,0]/(у,0йу . (5.2)
Интерпретация этого результата достаточно прозрачна. Первый член в правой части (5.2) представляет собой количество производителей, которые в момент времени t обладали производительностью г и встретили более производительных субъектов. В результате они поменяли свой уровень производительности на более высокий, и частота производительности уровня г в экономике уменьшилась. Второй же член представляет собой количество производителей, которые, напротив, имели производительность ниже г и в результате социального взаимодействия повысили ее до этого уровня.
Чем выше частота встреч а[5(г^)], тем более производительной будет становиться экономика. Впрочем, для повышения этой производительности, согласно формуле (5.1) придется жертвовать текущим производством. Следовательно, существует некоторая оптимальная величина а[5(г^)]. Однако действительная частота встреч между производителями едва ли придет к оптимуму естественным образом. Социальная активность каждого производителя создает положительный внешний эффект для остальных, поскольку увеличивает вероятность, что он встретится с более производительными субъектами и «передаст» затем более высокую производительность менее успешным. Индивидуальные же решения, принимаемые производителями, не будут учитывать этот эффект и, значит, интенсивность социального взаимодействия окажется ниже оптимальной.
Модель Лукаса проливает свет на роль организаций и институтов, облегчающих социальное взаимодействие между индивидами, которую они играют в обеспечении экономического роста. Мы можем думать о таких исторических процессах как формирование образованного класса, развитие университетов, образование научных и культурных центров, как о процессах, способствующих интенсификации обмена идеями между членами общества. На этом пути можно поставить более глубокие вопросы: как подобные исторические процессы должны развиваться с ростом производительности экономики? Как нюансы организации взаимодействия между индивидами могут повлиять на экономический рост, особенно - в более сложных случаях, когда результат встречи между производителями зависит от того, насколько велика разница в их производительностях, от того, кто инициировал встречу и т.д.?
5. Принципал-агентские отношения и бизнес-цикл
В случаях, когда анализа выбора репрезентативного индивида недостаточно, но необходимо учесть взаимодействие между индивидами, выполняющими различные роли, моделирование несовершенной информационной среды осуществляется путем ввода асимметрии в распределении информации. Интерес к таким моделям возрос в связи с мировым финансовым кризисом, причины которого некоторые авторы усматривают в возросшем моральном риске в отношениях между финансовыми институтами (выступающими в качестве агентов) и остальными участниками рынка (принципалами),
0
г
чему способствовал ряд законодательных и структурных изменений на финансовых рынках США (например, отмена закона Гласса-Стиголла) (см., например, [2]).
Идея, что принципал-агентские отношения могут повлиять на ход делового цикла не нова и восходит к работам Б. Бернанке, М. Гертлера, Н. Кийотаки [5, 19]. Моральный риск, возникающий в этих отношениях, рассматривался как фактор, влияющий на глубину рецессии и ход восстановления после кризиса, однако, возможность того, что он может быть причиной циклических колебаний, не анализировалась. Механизм возникновения кризиса в результате информационной асимметрии между принципалом и агентом был показан в работах Дж. Фавары и Р. Майерсона [11, 29, 30]. Предлагаемые модели отличаются друг от друга с точки зрения конкретных аспектов взаимодействия принципала и агента, включаемых в модель.
В качестве иллюстрации мы опишем модель Майерсона. В ней рассматривается возможность заключить долгосрочный контракт с агентом, условия которого делали бы невыгодным для агента выполнять свои обязательства недобросовестно. Это обеспечивается перемещением основной суммы платежей агенту на конец срока действия контракта. Пусть М - ожидаемая рента, которую может извлечь агент из недостаточной информированности принципала, в расчете на рубль инвестиций; к -объем инвестиций, контролируемый данным агентом; а - вероятность получения агентом требуемых инвестором результатов при добросовестном поведении агента. Тогда система оплаты усилий агента, стимулирующая добросовестное поведение, выглядит следующим образом: в случае неудачи агент не получает ничего, в случае успеха - МИ/а .
В динамической модели предполагается, что агент может работать не более п периодов. Агент работает до первой неудачи; плата, получаемая агентами, которые продолжают работать, стимулирующая их добросовестное поведение, наращивается в соответствии со ставкой межвременных предпочтений р. Так что агент, проработавший 5 периодов, получает Мк0 (1 + р) 1 /а . Это означает, что
объем инвестиций, контролируемых агентом, должен возрастать.
Пусть ожидаемая рентабельность инвестиций, скорректированная на ставку межвременных предпочтений, в период t равна Г. Тогда требование нулевой экономической прибыли означает, что
to +п
^ Г = М . Но постепенно старые агенты замещаются «новым поколением». Это означает, что, на-
t=4
пример, для «поколений», вышедших на рынок с разницей в один период, должно выполняться: г0 + тх +... + гп = тх + г2 + ... + тп+г, следовательно, г0 = тп+г. Таким образом, возникает цикл. Рентабельность обратно связана с величиной инвестиций, которая возрастает в течение функционирования «старого поколения» агентов; его уход с рынка приведет к оттоку инвестиций и рецессии.
Модель Майерсона интересна тем, что в ней моральный риск приводит к циклическим колебаниям экономической конъюнктуры за счет своей собственной логики, а не за счет нарастания системных рисков (как, например, в модели Фавары), реализация которых зависит от экзогенных шоков. Кризисы и их глубина, таким образом, зависят от организации экономики (в данном случае - разрешения при-ципал-агентских проблем), а не только от внешних непредвиденных событий, как это постулирует теория реальных бизнес-циклов, играющая ведущую роль в современных исследованиях циклической динамики экономики. Заключение
Рассмотренные модели представляют наиболее перспективные направления развития макроэкономического моделирования с учетом несовершенства информационной среды, в которой экономические субъекты принимают свои решения. Хотя нельзя сказать, что они формируют некую целостную картину, позволяющую по-новому взглянуть на логику макроэкономических процессов, эти модели предлагают многообещающие подходы к изучению ряда важных вопросов. Если все же рискнуть сделать некоторое обобщение, то можно сказать следующее.
Последние несколько десятилетий развитие макроэкономических теории было связано с поиском микроэкономических оснований, на основе которых можно было бы объяснить закономерности, наблюдаемые на макроуровне. То, как отдельные экономические субъекты формируют свои ожидания, играет при этом ключевую роль, а значит, делает необходимым учет параметров информационной
среды принятия решений. Рассматриваемые в статье модели позволяют это сделать, и можно надеяться, что их распространение стимулирует существенный прогресс в макроэкономике как области знаний. В то же время, эти модели исходят из несовершенств информационной среды, как из данности.
Следующий шаг мог бы быть связан с исследованием источников таких несовершенств, с изучением того как институты, организации и социальные структуры, координирующие действия отдельных индивидов, определяют информационные ограничения, в которых принимаются решения, и какое значение это имеет для макроэкономической динамики. Очевидным препятствием на этом пути выступает сложность в моделировании обратных связей: от индивидов, с одной стороны, и макроэкономических процессов - с другой, к социальным структурам, институтам и организациям. Тем не менее, объем знаний, накопленный в отдельных областях исследований, позволят надеяться на возможность некоторого продвижения в этом направлении.
ЛИТЕРАТУРА
1. Гурьянов П.А. Теория рационального невнимания: краткий обзор причин возникновения / Теоретические и практические проблемы развития современной науки. Сборник материалов XI международной научно-практической конференции. 2016. С. 52-54.
2. Стиглиц Дж. Крутое пике: Америка и новый экономический порядок после глобального кризиса. М.: Экс-мо, 2011.
3. Alvarez F.E., Lippi F., Paciello L. Monetary shocks in models with inattentive producers // The Review of economic studies. 2015. Vol. 83. № 2. Р. 421-459.
4. Ball L., Mankiw N.G., Reis R. Monetary policy for inattentive economies // Journal of monetary economics. 2005. Vol. 52. № 4. Р. 703-725.
5. Bernanke B., Gertler M. Agency costs, net worth, and business fluctuations // The American Economic Review. 1989. Р. 14-31.
6. Branch W.A. et al. Monetary Policy, Endogenous Inattention and the Volatility Trade-off // The Economic Journal. 2009. Vol. 119. № 534. Р. 123-157.
7. Brock W.A., Hommes C.H. A rational route to randomness // Econometrica: Journal of the Econometric Society. 1997. P. 1059-1095.
8. Brock W.A., Hommes C.H. Heterogeneous beliefs and routes to chaos in a simple asset pricing model // Journal of Economic dynamics and Control. 1998. Vol. 22. № 8. P. 1235-1274.
9. Carlstrom C.T., Fuerst T.S., Paustian M. Inflation and output in New Keynesian models with a transient interest rate peg // Journal of Monetary Economics. 2015. Vol. 76. P. 230-243.
10. Cheremukhin A. et al. Asymmetric firm dynamics under rational inattention // Unpublished manuscript. 2013.
11. Favara G. Agency Problems and Endogenous Economic Fluctuations // Review of Financial Studies. 2012. № 25 (7). P. 2301-2342.
12. Gaballo G. Rational inattention to news: the perils of forward guidance // American Economic Journal: Macroeconomics. 2016. Vol. 8. №. 1. P. 42-97.
13. Hommes C. Behavioral rationality and heterogeneous expectations in complex economic systems. Cambridge University Press, 2013.
14. Hommes C. The heterogeneous expectations hypothesis: Some evidence from the lab // Journal of Economic dynamics and control. 2011. Vol. 35. № 1. P. 1-24.
15. Kacperczyk M., Van Nieuwerburgh S., Veldkamp L. A rational theory of mutual funds' attention allocation // Econometrica. 2016. Vol. 84. № 2. P. 571-626.
16. Kacperczyk M., Van Nieuwerburgh S., Veldkamp L. Rational attention allocation over the business cycle. National Bureau of Economic Research, 2009. № w15450.
17. Khan H., Zu Z. Estimates of the Sticky-Information Phillips Curve for the United States // Journal of Money, Credit, and Banking. 2006. Vol. 38. № 1. P. 195-207.
18. KileyM.T. Policy paradoxes in the New Keynesian model // Review of Economic Dynamics. 2016. Vol. 21. P. 1-15.
19. Kiyotaki N., Moore J. Credit Cycles // Journal of Political Economy. 1997. № 105. P. 211-248.
20. Lucas R.E., Moll B. Knowledge growth and the allocation of time // Journal of Political Economy. 2014. Vol. 122. № 1. P. 1-51.
21. Lucas R.E. Ideas and growth // Economica. 2009. Vol. 76. № 301. P. 1-19.
22. Mackowiak B., Wiederholt M. Business cycle dynamics under rational inattention // The Review of Economic Studies. 2015. Vol. 82. № 4. P. 1502-1532.
23. Mackowiak B., WiederholtM. Optimal sticky prices under rational inattention // The American Economic Review. 2009. Vol. 99. № 3. P. 769-803.
24. Mankiw N.G., Reis R. Imperfect information and aggregate supply. National Bureau of Economic Research, 2010. № w15773.
25. Mankiw N.G., Reis R. Pervasive stickiness (expanded version). National Bureau of Economic Research, 2006. № w12024.
26. Mankiw N.G., Reis R. Sticky information in general equilibrium // Journal of the European Economic Association. 2007. Vol. 5. № 2-3. P. 603-613.
27. Mankiw N.G., Reis R. Sticky information versus sticky prices: a proposal to replace the New Keynesian Phillips curve // The Quarterly Journal of Economics. 2002. Vol. 117. №. 4. P. 1295-1328.
28. Mankiw N.G., Reis R. What measure of inflation should a central bank target? // Journal of the European Economic Association. 2003. Vol. 1. № 5. P. 1058-1086.
29. Myerson R.B. A model of moral-hazard credit cycles // Journal of Political Economy. 2012. Vol. 120. № 5. P. 847-878.
30. Myerson R.B. Moral-hazard credit cycles with risk-averse agents // Journal of Economic Theory. 2014. Vol. 153. P. 74-102.
31. ReisR. Inattentive consumers // Journal of monetary Economics. 2006. Vol. 53. № 8. P. 1761-1800.
32. ReisR. Inattentive producers // The Review of Economic Studies. 2006. Vol. 73. № 3. P. 793-821.
33. Simon H. Designing organizations for an information-rich world // Computers, communication, and the public interest. 1971. № 37. P. 40-41.
34. Sims C.A. Implications of rational inattention // Journal of monetary Economics. 2003. Vol. 50. № 3. P. 665-690.
35. Sims C.A. Rational inattention: Beyond the linear-quadratic case // The American economic review. 2006. Vol. 96. № 2. P. 158-163.
