DSGE-модели как инструмент анализа: влияние макроэкономических факторов на инвестиционный климат в РФ
Authors: Л.И. Ниворожкина , И.С. Иванченко , Г.А. Бондаренко , Г.В. Павленко 
Published: December 2024

Введение. Динамические стохастические модели общего равновесия (DSGE-модели), основанные на принципах межвременного общего равновесия, представляют собой эффективный инструмент для анализа сложных взаимосвязей между различными экономическими факторами, а также предоставляют возможность проводить сценарный анализ и оценивать как краткосрочные, так и долгосрочные последствия различных управленческих решений. Цель исследования заключается в изучении возможности применения динамических стохастических моделей общего равновесия (DSGE-модели) для анализа воздействия макроэкономических переменных на инвестиционный климат в РФ. Гипотеза исследования заключается в том, что понимание данных взаимосвязей позволяет более точно осуществлять прогноз динамики инвестиционных потоков, способствуя созданию благоприятных условий для привлечения инвестиций и стимулирования экономического роста. Материалы и методы. В статье рассматриваются ключевые этапы построения DSGE-моделей, включая методы калибровки и валидации, что позволяет обеспечить надежность и актуальность моделей для анализа реальной экономики. Авторами осуществлен обзор различных подходов к применению DSGE-моделей российскими исследователями в рамках макроэкономического анализа с учетом специфики развития явлений и процессов в РФ. Результаты исследования. Динамические стохастические модели общего равновесия (DSGE-модели) способны адекватно отражать влияние внешних и внутренних шоков на явления и процессы в российской экономике, а также оценивать воздействие макроэкономических переменных на инвестиционный климат в РФ, что особенно актуально в условиях действия санкционных ограничений. Обсуждение и заключения. Авторы подчеркивают необходимость углубленного анализа бизнес-цикла и детализации DSGE-моделей для более эффективной оценки инвестиционного климата. Уточнение отдельных аспектов моделей позволит повысить их прогностическую способность в целях выработки эффективных управленческих решений.
Introduction. Dynamic stochastic general equilibrium models (DSGE models), based on the principles of intertemporal general equilibrium, represent an effective tool for analyzing the complex interrelations among various economic factors. They also enable scenario analysis and the assessment of both short-term and long-term consequences of different managerial decisions. The aim of this study is to analyze the applicability of dynamic stochastic general equilibrium models (DSGE models) for evaluating the impact of macroeconomic variables on the investment climate in the Russian Federation. The hypothesis of the research posits that understanding these interrelations allows for more accurate forecasting of investment flows, thereby facilitating the creation of favorable conditions for attracting investments and stimulating economic growth. Materials and мethods. This article examines the key stages of constructing DSGE models, including calibration and validation methods, which ensure the reliability and relevance of the models for analyzing the real economy. The empirical section includes a review of results obtained from existing studies conducted by Russian authors, illustrating the applicability of DSGE models within the specific context of the Russian economy. Results. Dynamic stochastic general equilibrium models (DSGE models) are capable of adequately reflecting the impact of both external and internal shocks on phenomena and processes in the Russian economy, as well as assessing the influence of macroeconomic variables on the investment climate in the Russian Federation, which is particularly relevant in light of the sanctions imposed. Discussion and сonclusions. The authors emphasize the necessity of deeper analysis of the business cycle and the refinement of DSGE models to enable more effective evaluations of the investment climate. Clarification of specific aspects of the models will enhance their predictive capacity, ultimately aiding in the formulation of effective managerial decisions.