Влияние теневого сектора экономики на поведение гетерогенных агентов

Аннотация

Рассматривается влияние теневого, неформального и  сектора домашних хозяйств, производящих блага для собственного потребления, на динамику стохастической  модели с неоднородными (гетерогенными) агентами. При исследовании применяется подход общего равновесия. Анализируемая модель описывает экономику с агрегированной неопределенностью и с бесконечным числом гетерогенных агентов (домашних хозяйств). Источником гетерогенности являются идиосинкратические шоки доходов агентов в легальном и теневом секторах экономики. Наличие двух секторов экономики (легального и теневого) приводит  соответственно к двум  источникам неоднородности, связанным с индивидуальным распределением доходов домашних хозяйств в этих секторах. При анализе применяется алгоритм аппроксимации динамики  функции распределения запасов капитала индивидуальных агентов - динамикой ее первого и второго моментов. Параметры модели оцениваются байесовским методом на эмпирических данных экономики России.  Существенным фактом является то, что функция правдоподобия модели с неоднородными агентами имеет большее значение по сравнению с аналогичной для модели с репрезентативными агентами, то есть исследуемая модель более адекватно описывает эмпирические данные российской экономики. Поведение функций импульсного отклика основных переменных модели подтверждает факт  позитивного влияния теневой экономики (ниже определенного предела) на минимизацию темпов снижения экономических показателей во время рецессий, особенно  для развивающихся экономик. Оригинальным результатом является то, что при анализе динамики агрегированных переменных в исследуемой модели с двумя источниками гетерогенности необходимо учитывать не только моменты первого порядка функции распределения запасов капитала, но и моменты второго  порядка.

Ключевые слова

гетерогенные агенты, ожидания, идиосинкратические шоки, агрегированная неопределенность, теневая экономика, неформальный сектор экономики, легальный сектор экономики, сектор домашних хозяйств, байесовский метод, общее экономическое равновесие.

Список литературы

1. Linde J. DSGE models: Still useful in policy analysis? // Oxford Review of Economic Policy. 2018. Vol. 34. Iss. 1-2. P. 269–286.
2. Rees D., Smith P., Hall J. A Multi-sector model of the Australian economy // Research Discus-sion Paper. 2015. Vol. 7. 63 p.
3. Costa S.M. de Azevedo Structural trends and cycles in a DSGE model for Brazil // Working Paper. Banco Central do Brasil. 2016. № 434. P. 1‒57.
4. Valdivia D. Handbook on DSGE models: some useful tips in modeling a DSGE models // MPRA Paper. 2015. № 61347. URL: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/61654/ (дата обращения: 18.06.2018).
5. Малаховская О.А., Минабутдинов А.Р. Динамическая стохастическая модель общего равновесия экспортноориентированной экономики. Препринт WP12/2013/04 / Высшая школа экономики. Москва, 2013. 33 с.
6. Полбин А.В. Построение динамической стохастической модели общего равновесия для экономики с высокой зависимостью от экспорта нефти // Экономический журнал ВШЭ. 2013. Том 17. № 2. С. 347–387.
7. Шульгин А.Г. Сколько правил монетарной политики необходимо при оценке DSGE – мо-дели для России? // Прикладная эконометрика. 2014. №4 (36). С. 3–31.
8. Андреев М.Ю., Поспелов И.Г. Принцип рациональных ожиданий: Обзор концепций и примеры моделей. М.: ВЦ РАН, 2008. 79 c.
9. Muth J.F. Rational Expectations and the Theory of Price Movements // Econometrica. 1961. Vol. 29. № 3. P. 315–335.
10. Giannitsarou C. Heterogenous learning // Review of Economic Dynamics. 2003. Vol. 6. № 4. P. 885–906.
11. Honkapohja S. Bounded rationality in macroeconomics. A review essay // Journal of Monetary Economics. 1995. Vol. 35. № 3. P. 509–518.
12. Серков Л.А., Елизаров Д.Б. Моделирование ожиданий в системах с гетерогенными аген-тами при наличии теневого сектора экономики // Известия УрГЭУ. 2017. № 2 (70). С. 17–26.
13. Krusell P., Smith A. Income and wealth heterogeneity in the macroeconomy // Journal of Politi-cal Economy. 1998. Vol. 106. № 5. P. 867–896.
14. Maliar L., Maliar S., Valli F. Solving the incomplete markets model with aggregate uncertainty using the Krusell‒Smith algorithm // Journal of Economic Dynamics and Control. 2010. Vol. 34. № 1. P. 42–49.
15. Den Haan W.J. Solving Dynamics models with aggregate shocks and heterogeneous agents // Macroeconomic Dynamics. 1997. Vol. 1. Iss. 2. P. 355–386.
16. Busato F., Chiarini B. Steady state Laffer Curve with the underground economy // Public Fi-nance Review. 2013. № 5. P. 608–632.
17. Colombo E., Onnis L., Tirelli P. Shadow economies at times of banking crises: Empirics and theory // Journal of Banking and Finance. 2016. № 62. P. 180–190. doi: 10.1016/j.jbankfin.2014.09.017.
18. Reiter M. Solving heterogeneous – Agent models by projection and perturbation // Journal of Economic Dynamics and Control. 2009. Vol. 33. Iss. 3. P. 649–665.
19. Aiyagari S. Uninsured idiosyncratic risk and aggregate saving // The Quarterly Journal of Eco-nomics. 1994. Vol. 109. Iss. 3. P. 659–684.
20. Поспелов И.Г. Моделирование российской экономики в условиях кризиса // Вопросы экономики. 2009. № 11. С. 50–75.
21. Geweke J. Using simulation methods for Bayesian econometrics models: Inference, development and communication // Econometric Reviews. 1999. Vol. 18. № 1. P. 1–73.
22. Benhabib J., Rogerson R., Wrigh R. Homework in macroeconomics: household production and aggregate fluctuations // Journal of Political Economy. 1991. Vol. 99. № 6. P. 1166–1187.
23. King R., Plosser C. Real business cycles: Introduction // Journal of Monetary Economics. 1988. Vol. 21. Iss. 2-3. P. 191–193.
24. King R., Rebelo S. Resuscitating real business cycles // NBER Working Paper. 2000. № 7534. URL: http://www.nber.org/papers/w7534.pdf (дата обращения: 18.06.2018).
25. Крепцев Д., Селезнев С. DSGE-модели российской экономики с малым количеством урав-нений // Серия докладов об экономических исследованиях. Центральный банк Российской Федера-ции. 2016. № 12. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/16728/wps_12.pdf (дата обращения: 18.06.2018).