Вестник Института экономики № 5/2023. Публикации молодых авторов.

Матевосова Анастасия Михайловна

студент бакалавриата экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова, старший лаборант Центра исследований международной макроэкономики и внешнеэкономических связей ФГБУН Институт экономики РАН, Москва, Россия

 

ИССЛЕДОВАНИЕ ИНФЛЯЦИОННЫХ ОЖИДАНИЙ РОССИЙСКОГО НАСЕЛЕНИЯ В УСЛОВИЯХ САНКЦИЙ НА ОСНОВЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Размер файла 181-200   
Количество просмотров 637   
Размер файла 726.54 KB   

В 2022 г. российская экономика столкнулась с беспрецедентным санкционным давлением со стороны коллективного Запада. В таких условиях правительству и ЦБ РФ необходимо осуществлять постоянный мониторинг экономической ситуации в нашей стране для принятия своевременных и эффективных мер. В решении данной задачи может помочь высокочастотный индикатор инфляционных ожиданий на основе больших данных. В работе рассматриваются недостатки существующих подходов к оценке инфляционных ожиданий населения, ставящие под сомнение возможность их применения в условиях санкций. На основе построенных высокочастотных индикаторов инфляционных ожиданий, санкционной обеспокоенности и упоминаемости санкций в контексте инфляционных ожиданий проанализировано влияние санкций на инфляционные ожидания российского населения. Данный способ оценки инфляционных ожиданий на основе больших данных подтвердил свою эффективность в условиях санкций и доказал влияние санкций на формирование инфляционных ожиданий российского населения.

Ключевые слова: санкции, инфляционные ожидания, высокочастотный индикатор, инфляция.

УДК: 330.47, 330.43, 336.748.12, 341.655

EDN: ZBJKRC

DOI: https://doi.org/10.52180/2073-6487_2023_5_181_200

Литература

  1. Голощапова И.О. Разработка методики построения высокочастотных индикаторов экономических ожиданий населения на основе больших данных (на примере инфляционных ожиданий) // Автореф. дисс. …канд. экон. наук. М., 2018.
  2. Голощапова И.О., Андреев М.Л. Оценка инфляционных ожиданий российского населения методами машинного обучения // Вопросы экономики. 2017. № 6. C. 71–93.
  3. Жемков М.И., Кузнецова О.С. Измерение инфляционных ожиданий участников финансового рынка в России //Вопросы экономики. 2017.№ 10. С. 111–122.
  4. Евстигнеева А., Карпов Д. Влияние негативных новостей на восприятие инфляции населением // Серия докладов об экономических исследованиях Банка России. 2023. № 111.
  5. Angelico C., Marucci J., Miccoli M., Quarta F. Can we measure inflation expectations using Twitter? // Journal of Econometrics. 2022. Vol. 228. Iss. 2. Р 259–277.
  6. Aromí J.D., Llada M. Forecasting inflation with twitter // Asociación Argentina de Economía Política. 2020. № 43080.
  7. Askitas N., Zimmerman K. Google econometrics and unemployment forecasting // Applied Economics Quarterly. 2009. Vol. 55. Iss. 2. Р 107–120.
  8. Bauer M.D. Inflation Expectations and the News // International Journal of Central Banking. 2015. Vol. 11. Iss. 2. Р 1–40.
  9. Berk J.M. Measuring inflation expectations: a survey data approach //Applied Economics. 1999. Vol. 31. Iss. 11. Р 1467–1480.
  10. Bernanke B. What policymakers can learn from asset prices // Speech before the Investment Analyst Society of Chicago, 2004. April 15.
  11. Caroll C.D. Macroeconomic Expectations of Households and Professional Forecasters // Quarterly Journal of Economics. 2003. Vol. 118. 1. Рp. 269–298.
  12. Choi, H., Varian H. Predicting the present with Google Trends // Technical Report, Google Inc, 2009.
  13. D’Amuri F. Predicting unemployment in short samples with internet job search query data // MPRA Paper 18403, 2009.
  14. Guzman G. Internet Search Behavior as an Economic Forecasting Tool: The Case of Inflation Expectations // The Journal of Economic and Social Measurement. 2011. No. 3. Vol. 36.
  15. Larsen V.H., Thorsrud L.A., Zhulanova J. News-driven Inflation Expectations and Information Rigidities // Journal of Monetary Economics. 2020. Vol. 117. Р 507–520.

 

Дата поступления рукописи: 30.06.2023 г.

Для цитирования:

Матевосова А.М. Исследование инфляционных ожиданий российского населения в условиях санкций на основе больших данных // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2023. № 5. С. 181-200. https://doi.org/10.52180/2073-6487_2023_5_181_200 EDN: ZBJKRC

  Лицензия Creative Commons 4.0