An Interregional Dynamic Stochastic General Equilibrium Model

Capa

Citar

Resumo

This paper develops a dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) model for the Russian economy, disaggregated into two regions: the Central Federal District (CFD) and the rest of Russia. We motivate the study by highlighting its relevance and significance, and provide a review of existing literature in the field. The model incorporates key economic agents to ensure comprehensiveness and realism, including households (whose behavior is described using the Euler equation), firms producing goods via a Cobb-Douglas production function, investment producers, the government, and the Central Bank. The analysis focuses on the contributions of various factors to the dynamics of the output gap and inflation. Particular attention is paid to the specific characteristics of the CFD, allowing for a more accurate representation of regional disparities and their impact on aggregate economic dynamics. The paper details the model construction, presents the results of our analysis, and concludes with implications for economic policy and forecasting.

Sobre autores

I. Korshunov

Central Federal District Department of the Bank of Russia

Email: IDKorshunov@mail.ru
Chief Economist of the Modeling Sector Moscow

Bibliografia

  1. Жемков М. И. Региональные эффекты таргетирования инфляции в России: факторы неоднородности и структурные уровни инфляции // Вопросы экономики. 2019. No 9. С. 70-89.
  2. Крепцев Д., Селезнев С. DSGE-модель российской экономики с банковским сектором // Серия докладов об экономических исследованиях. 2017. No 27. 82 с.
  3. Крепцев Д., Селезнев С. DSGE-модели российской экономики с малым количеством уравнений // Серия докладов об экономических исследованиях. Банк России. 2016. No 12. 53 с.
  4. Нелюбина А. Прогнозирование региональных показателей на основе квартальной прогнозной модели // Деньги и кредит. 2021. No 2. С. 50-75.
  5. Новак А., Шульгин А. Денежно-кредитная политика в экономике с региональной неоднородностью: подходы на основе агрегированной и региональной информации // Серия докладов об экономических исследованиях. Банк России. 2020. Март. 105 с.
  6. Перевышин Ю. Н., Синельников-Мурылев С. Г., Трунин П. В. Факторы дифференциации цен в российских регионах // Экономический журнал ВШЭ. 2017. Т. 21. No 3. С. 361-384.
  7. Синельников-Мурылев С. Г., Перевышин Ю. Н., Трунин П. В. Различия темпов роста потребительских цен в российских регионах. Эмпирический анализ // Экономика региона. 2020. Т. 16. No 2. С. 479-493.
  8. Albonico A. The Global Multi-Country model (GM): an Estimated DSGE Model for the Euro Area Countries // JRC Working Papers in Economics and Finance. 2017/10. doi: 10.2760/901714.
  9. Beck G., Hubrich K., Marcellino M. Regional Inflation Dynamics Within and Across Euro Area Countries and a Comparison with the United States // Economic Policy. 2009. Vol. 24. No. 57. Pp. 142-184.
  10. De Haan J. Inflation Differentials in the Euro Area: A Survey // The European Central Bank at Ten. 2010. Pp. 11-32.
  11. Del Negro M. [et al]. The FRBNY DSGE model // Federal Reserve Bank of New York Staff Reports. 2013. No. 647. 54 p.
  12. Deryugina E., Karlova N., Ponomarenko A. The Role of Regional and Sectoral Factors in Russian Inflation Developments // Economic Change and Restructuring. 2019. Vol. 52. No. 4. Pp. 453-474.
  13. Medina J. P., Soto C. Copper Price, Fiscal Policy and Business Cycle in Chile // Central Bank of Chile Working Papers. 2007. No. 458. 46 p.
  14. Rotemberg J. J. Sticky Prices in the United States // Journal of Political Economy 90. 1982. No. 6. Pp. 1187-1211.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).