Байесовский подход к оценке воздействия внешних шоков на макроэкономические показатели России. Bayesian approach to evaluate the impact of external shocks on russian macroeconomics indicators

Одним из перспективных подходов к моделированию макроэкономики страны и количественной оценке воздействия внешних и внутренних факторов на нее, в настоящее время активно используемым за рубежом, является байесовский подход к описанию макроэкономических процессов. В данном исследовании рассматриваются возможности применения модели байесовской векторной авторегрессии (BVAR) для оценки влияния внешних шоков, таких как цена на нефть марки «Brent», индекс волатильности на финансовых рынках VIX и индекс Шанхайской торговой биржи SSE, на динамику макроэкономических показателей России. Полученные результаты позволили оценить вклад внешних факторов в динамику макроэкономических показателей России как существенный. Представленный подход может успешно применяться для анализа российских данных, что подтверждают приведенные в статье результаты. One of the promising approaches of macroeconomic modeling and quantitative assessment of the impact of external and internal factors on macroeconomy of a country, which is actively used abroad, is a Bayesian approach to the description of macroeconomic processes. In this paper we examine Bayesian vector autoregression model (BVAR) to assess the impact of external shocks, such as the price of Brent crude oil, the volatility index VIX and the Shanghai Stock Exchange Composite index, on Russian macroeconomic indicators. The results allow us to estimate the contribution of external factors as a significant in the dynamics of Russia economic variables. This approach can be successfully applied for the analysis of Russian data, which was confirmed by the results presented in the article.