FAVAR modelis

FAVAR modelis ir ekonometriskais faktoru modelis (angļu: Factor-Augmented Vector autoregression). FAVAR modelis ir VAR modeļu un faktoru analīzes sintēze. FAVAR modelis ļauj pētniekam izmantot lielu statistisko informāciju ekonomisko kopsakarību pētīšanā.
Vektoru autoregresijas modeļi(VAR) vai strukturālie VAR modeļi tiek plaši pielietoti centrālo banku monetārās politikas ietekmes pētīšanā. Bet diemžēl VAR modeļi ir spējīgi ietvert sevī tikai ļoti mazu mainīgo izlasi. Šī ekonometrijas metode ierobežo plāšu mainīgo izvēli un iekļaušanu modelī, jo noved pie koeficientu nenozīmīguma un brīvības pakāpju samazināšanas. Tas savukārt izraisa divās analīzes problēmas. Pirmkārt, modelī ne tiek iekļauta informācija, kura tiek pieejama ekonomiskiem aģentiem un Centrālai Bankai, līdz ar to monetārās politikas ietekmes novērtēšana drīzāk nav novērtēta pilnā mērā. Otrkārt, VAR modeļa impulsa reakcijas varētu būt apskatītas tikai mazai mainīgo kopai, t.i. tiem mainīgiem, kurus pētnieks pēc sava prāta un intuīcijas izvēlas dotām modelim.
Bernanke, Buavāns un Eliass (2004) savā darbā mēģina atrisināt augstāk minēto problēmu. Viņi izstrādā jauno risinājumu VAR modelim, lai tajā sekmīgi iekļautu daudz lielāku mainīgo skaitu bez brīvības pakāpju zaudēšanas. Viņi secina, ka viņu izstrādātais FAVAR modelis labi apraksta monetārās politikas transmisiju uz ekonomiku un sniedz pietiekami kvalitatīvus rezultātus.

Empīriskie rezultāti

FAVAR modeļi ir spējīgi izskaidrot tā saucamo cenu uzvedības mīklu (price puzzle). Tas ir kļūstot monetārai politikai ierobežojošai, cenas pieaug. Pēc teorijas ierobežojoša monetārā politika tieši otrādi noved pie cenu samazināšanos. Kā norāda Sims (1992), centrālā banka reaģē uz nākotnes inflācijas tendencēm ar viņai pieejamo informāciju. Cenu uzvedības mīkla ir tieši nepilnvērtīgas informācijas rezultāts, kura ietverta makroekonomiskajos rādītājos un izmantota VAR modeļu analīzē. Savukārt, tieši FAVAR modeļi spējīgi notvert papildu informāciju no daudziem citiem mainīgiem un izskaidrot cenu uzvedības parādību.
Treškārt, tā saucama likviditātes mīkla (liquidity puzzle) pazūd, kad lielāks faktoru skaits tiek izmantots modelī. Likviditātes mīkla rodas VAR modeļos kā pozitīva monetāro agregātu reakcija uz ierobežojošo monetāro politiku. Teorētiski dīvaina būtu situācija, kad ierobežojot naudas piedāvājumu, finanšu institūcijas gribētu aizdot vēl vairāk naudas līdz ar to palielinot monetārus agregātus. Tātad FAVAR modeļi daļēji var reducēt esošās VAR modeļu nepilnības monetārās politikas ietekmes novērtēšanā.
Buavāna (J. Boivin), Džianoņi (M. Giannoni) un Mihova (I.Mihov) (2007) pētījumā tiek analīzēta monetārās politikas ietekme uz cenu fluktuācijām dezagregētā līmenī ar FAVAR modeļa palīdzību.
Būtiskais jautājums, kas eksistē makroekonomikā un kas izraisa daudz diskusiju, ir vai cenas ir elastīgas (angļu: flexible) vai neelastīgas (angļu: sticky). Divas teorijas neoklasiskā no vienas puses un neokeinisianiskā no otrās puses, respektīvi saka, ka cenas elastīgas līdz ar naudas piedāvājuma regulēšanu un cenas ir neelastīgas, jo pastāv tā saucamas „ēdienkartes” izmaksas (angļu: menu costs).
Empīriskie pētījumi, kuri ir balstīti uz agregētiem datiem un standartu VAR modeļu pieeju, parasti apgalvo, ka pastāv cenu stīvums agregētā līmenī. Tāpēc daudzie makroekonomiskie modeļi, ieskaitot advancētus DSGE modeļus, ietver daļēju cenu stīvumu. Taču pēdējās tendences par dezagregētu cenu uzvedību liecina, ka cenas daudz volatilākās nekā bija pieņemts agrāk.
Buavāns et al. (2007) empīriski parādīja, ka nošķirot makroekonomiskās fluktuācijas no fluktuācijām, kas tiek identificēti katram sektoram atsevišķi, t.i. sektorālā līmenī, ir iespējams parādīt, ka cenām mainoties biežāk dezagregētā jeb sektorālā līmenī neizslēdz iespēju, ka cenas var būt neelastīgas agregētā līmenī. Parādās fakts, ka cenu stīvums agregetā līmenī ir pilnībā savienojams ar faktu, kad cenas tai pati laikā varētu būt elastīgas dezagregētā līmenī. Ideja ir pamatota ar to, ka agregētās inflācijas pastāvīgums (angļu: persistence) var atspoguļot neviendabīgumu starp individuālajiem sektoriem vai strukrurālo plaisu inflācijas datu izlasē. Vēl viens skaidrojums varētu būt arī, ka agregētai un dezagregētai inflācijai ir atšķirīga reakcija uz makroekonomiskiem šokiem un konkrēta sektora raksturīgiem šokiem.
Buavāns et al. (2007) izmanto lielu statistisko datubāzi par dezagregētām patēriņa un ražotāju cenām un novērtē FAVAR modeli ASV ekonomikai, kurš tika definēts vienādojumā (1.1) un (1.2). Šāds modelis palīdz novērtēt makroekonomisko un specifisku sektoru faktoru relatīvo nozīmību dezagregēto cenu fluktuāciju un inflācijas pastāvīguma izskaidrošanā. Kā arī ar FAVAR palīdzību ir iespējams analizēt dezagregēto cenu reakcijas uz makroekonomisko un specifisko sektoru šoku impulsiem. Šāda modeļa definēšana ir svarīga arī tāpēc, ka tas palīdz ne tikai saprast kā cenas reaģē uz makroekonomiskiem šokiem, bet arī novērtēt monetārās politikas ietekmi uz cenām dezagregētos sektoros.
Buavāns et al. (2007) secināja, ka dezagregētā līmenī vairums sektorālo cenu fluktuācijas ir izraisītas tādu faktoru dēļ, kuri ir raksturīgi attiecīgam sektoram, t.i. sektorālie faktori nevis kopējie makroekonomiskie faktori ietekmē sektorālo cenu fluktuācijas. Vidēji tikai 15% no individuālo sektoru fluktuācijām izraisa agregētie makroekonomiskie faktori, pārējos 85% izraisa specifiskie sektorālie faktori. 
Otrkārt, dezagregētas cenas reaģē ar nozīmīgu aizkavēšanos uz monetārās politikas šokiem un „cenu mīkla” gandrīz kā nepastāv. Cenu „mīklas” neesamība liecina par to, ka izmantojot lielus datu masīvus FAVAR modeļu novērtēšanā, ir iespējams iegūt precīzākus rezultātus par monetārās politikas ietekmi.