Economics and the Mathematical MethodsEconomics and the Mathematical Methods0424-73883034-6177Russian Academy of Science10.31857/S042473880004674-0Non-Equilibrium Structural Models of the Real Sector of the Russian EconomyНеравновесные структурные модели реального сектора российской экономикиBrodskyBorisБродскийБорис Ефимовичbbrodsky@yandex.ruAivazianSergeyАйвазянСергей Артемьевичaivazian@cemi.rssi.ruBereznyatzkiyAlexanderБерезняцкийАлександр Николаевичartandtech@yandex.ruЦЭМИ РАНCentral Economics and Mathematics Institute, Russian Academy of SciencesЦЭМИ РАНCentral Economics and Mathematics Institute, Russian Academy of SciencesЦЭМИ РАНCentral Economics and Mathematics Institute, Russian Academy of Sciences; Russia050620195526580

  This paper aims at description of prospects of the Russian economy in the middle-term scenario, when changes of the drivers of the economic growth are possible. How and due to which factors the Russian economy will go out the world economic crisis of 2019, what is the role of the economic policy in this situation? In this paper we consider a macroeconomic model created upon the main ideas of the structural modeling, which enables us to describe the main trajectories of economic development in different scenarios. In its essence this model disaggregates the sphere of the real production of the Russian economy into the following sectors: E.O.M. (export-oriented markets), D.O.M. (domestic-oriented markets), N.M. (natural monopolies). Interactions between these sectors are reflected of the final form of the model: the system of two first difference equations describes dynamics of the output in E.O.M. and D.O.M. sectors. Since the dynamics of output in the N.M. sector is determined from the outputs of E.O.M. and D.O.M. sectors and the total output of the Russian economy depends on the total output of the real sector, we can consider the aggregated values in subsequent stages of econometric modeling. With account of conjuncture factors revealed by theoretical analysis, we create the macroeconometric model, which gives estimates of price indicators and production indices in the main branches of the real sector. The novelty of the proposed approach to applied macroeconomic modeling of the Russian economy, thus, consists in taking into account the inner structure of the Russian economy, on the one hand, and the specific methodology of modeling for description of nonstationary transitional dynamics of the real data, on the other. In this manner, we arrive at the stage of econometric modeling, where the method of cointegration analysis of Engle-Granger is used.

Цель данной статьи — описать перспективы развития российской экономики в среднесрочном сценарии, когда возможны изменения движущих сил экономического роста. Как и за счет каких факторов экономика России будет выходить из мирового экономического кризиса 2018—2019 гг., какими могут быть ориентиры экономической политики в этих условиях? В работе построена макроэкономическая модель, основанная на идеях структурного моделирования и позволяющая описывать неравновесные режимы функционирования российской экономики при различных сценариях развития. По сути модель дезагрегирует сферу материального производства в России на сектора: экспорт-ориентированный сектор (ЭОС), внутренне-ориентированный сектор (ВОС), сектор естественных монополий (СЕМ). Взаимосвязи между этими секторами отражены в финальной форме модели: система из двух разностных уравнений моделирует динамику выпуска в ЭОС и ВОС. С учетом макроэкономических факторов, выделенных на стадии теоретического анализа, строится макроэконометрическая модель, позволяющая получить оценки ценовых показателей и индексов производства в важнейших отраслях реального сектора. Новизна предложенного подхода к прикладному макроэкономическому моделированию российской экономики состоит в: 1) учете структурных особенностей российской экономики; 2) методологии моделирования, позволяющей учесть нестационарные переходные процессы в экономике России. Теперь можно будет перейти к эконометрическому моделированию нестационарной динамики ключевых макропеременных российской экономики. При эконометрическом моделировании использована процедура коинтеграционного анализа Энгла—Грейнжера.

economy of Russia; structural modeling; disaggregated macromodelapplied econometric analy-sis.экономика России; структурное моделирование; дезагрегированная макромодельпри-кладной эконометрический анализИсследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект 17-18-01080).This study was financially supported by the Russian Science Foundation (project 17-18-01080).Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. (1985). Прикладная статистика. Ис-следование зависимостей. М.: Финансы и статистика.Aivazian S.A., Bereznyatskiy A.N., Brodsky B.E. (2017). Macroeconomic Modeling of the Russian Economy. Applied Econometrics, 47, 5—27.Айвазян С.А., Березняцкий А.Н., Бродский Б.Е. (2017). Макроэкономическое мо-делирование российской экономики // Прикладная эконометрика. Том 47. С. 5—27.Aivazian S.A., Enjukov I.S., Meshalkin L.D. (1985). Applied Statistics. Study of Rela-tionships. Moscow: Finansy i statistika (in Russian).Colander D., Howitt P., Kirman A., Leijonhufved A., Mehrling P. (2008). Beyond DGSE Models. Toward an Empirically Based Macroeconomics // American Economic Review. Papers and Proceedings. Vol. 98 (2). Р. 236—240.Colander D., Howitt P., Kirman A., Leijonhufved A., Mehrling P. (2008). Beyond DGSE Models. Toward an Empirically Based Macroeconomics. American Economic Review. Papers and Proceedings, 98 (2), 236—240.Colander D. (2010). Testimony Presented to U.S. House of Representatives Science and Technology Committee Hearing Entitled “Building a Science of Economics for the Real World”. Serial No. 111—106, July 20, 2010.Colander D. (2010). Testimony Presented to U.S. House of Representatives Science and Technology Committee Hearing Entitled “Building a Science of Economics for the Real World”. Serial No. 111—106, July 20.Cooley T. (1997). Calibrated Models // Oxford Review of Economic Policy. Vol. 13 (3). P. 55—69.Cooley T. (1997). Calibrated Models. Oxford Review of Economic Policy, 13 (3), 55—69.Davidson R., MacKinnon J.G. (1993). Estimation and Inference in Econometrics. New York: Oxford University Press.Davidson R., MacKinnon J.G. (1993). Estimation and Inference in Econometrics. New York: Oxford University Press.Edge R., Gurkaynak R. (2011). How Useful are Estimated DSGE Model Forecasts for Central Banks? Brookings Papers on Economic Activity, Fall 2010.Edge R., Gurkaynak R. (2011). How Useful are Estimated DSGE Model Forecasts for Central Banks? Brookings Papers on Economic Activity, Fall 2010.Engle R.F., Granger C.W.J. (1987). Cointegration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing // Econometrica. Vol. 55. Р. 251—276.Engle R.F., Granger C.W.J. (1987). Cointegration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing. Econometrica, 55, 251—276.Fair R.C. (2004). Estimating How the Macroeconomy Works. Cambridge: Harvard Uni-versity Press.Fair R.C. (2004). Estimating How the Macroeconomy Works. Cambridge: Harvard Uni-versity Press.Fair R.C. (2007). Evaluating Inflation Targeting Using a Macroeconomic Model, Eco-nomics // The Open Access Journal. Vol. 1—52, 2007—2008.Fair R.C. (2007). Evaluating Inflation Targeting Using a Macroeconomic Model, Eco-nomics. The Open Access Journal, 1—52, 2007—2008.Fernandez-Villaverde J. (2010). The Econometrics of DSGE Models. Journal of the Spanish Economic Association. Vol. 1. Р. 3—49.Fernandez-Villaverde J. (2010). The Econometrics of DSGE Models. Journal of the Spanish Economic Association, 1, 3—49.Granger C.W.J., Newbold P. (1974). Spurious Regressions in Econometrics // Journal of Econometrics. Vol. 35. Р. 143—159.Granger C.W.J., Newbold P. (1974). Spurious Regressions in Econometrics. Journal of Econometrics, 35, 143—159.Heim J. (2017). An Econometric Model of the US Economy. London: Palgrave-MacMillan.Heim J. (2017). An Econometric Model of the US Economy. London: Palgrave-MacMillan.Klein L., Welfe A., Welfe W. (1999). Principles of macroeconometric modeling. Ad-vanced textbooks in economics. Vol. 36. Elsevier.Klein L., Welfe A., Welfe W. (1999). Principles of macroeconometric modeling. Ad-vanced textbooks in economics, 36. Elsevier.Klein L., Evans M. (1968). The Wharton Econometric Forecasting Model. Wharton School of Finance and Commerce. Philadelphia: University of Pennsylvania.Klein L., Evans M. (1968). The Wharton Econometric Forecasting Model. Wharton School of Finance and Commerce. Philadelphia: University of Pennsylvania.Mankiw N.G. (2006). The Macroeconomist as Scientist and Engineer // Journal of Eco-nomic Perspectives. Vol. 20 (4). P. 29—46.Mankiw N.G. (2006). The Macroeconomist as Scientist and Engineer. Journal of Econom-ic Perspectives, 20 (4), 29—46.Paccagnini A. (2011). DSGE Model Evaluation and Hybrid Models: A Comparison. Eu-ropean University working paper, 2011/11.Paccagnini A. (2011). DSGE Model Evaluation and Hybrid Models: A Comparison. Eu-ropean University. Working paper, 2011/11.Sims C. (1972). Money, Income, and Causality // The American Economic Review. Vol. 62 (4). Р. 540—552.Sims C. (1972). Money, Income, and Causality. The American Economic Review, 62 (4), 540—552.Sims C. (1980). Macroeconomics and Reality // Econometrica. Vol. 48 (1). Р. 1—48.Sims C. (1980). Macroeconomics and Reality. Econometrica, 48 (1), 1—48.Smets F., Wouters R. (2003). An Estimated Dynamic General Equilibrium Model of the Euro Area // Journal of the European Economic Association. Vol. 1 (5). Р. 1123—1175.Smets F., Wouters R. (2003). An Estimated Dynamic General Equilibrium Model of the Euro Area. Journal of the European Economic Association, 1 (5), 1123—1175.Solow R.M. (2010). Testimony Presented to U.S. House of Representatives Science and Technology Committee Hearing Entitled “Building a Science of Economics for the Real World”. Serial. No. 111—106. July 20.Solow R.M. (2010). Testimony Presented to U.S. House of Representatives Science and Technology Committee Hearing Entitled “Building a Science of Economics for the Real World”. Serial No. 111—106, July 20.Welfe W. (2013). Macroeconometric models. Advanced studies in theoretical and applied econometrics. Vol. 47. Springer.Welfe W. (2013). Macroeconometric models. Advanced studies in theoretical and applied econometrics, 47. Springer.