История развития новых кейнсианских моделей экономики

Очевидная несостоятельность традиционных кейнсианских моделей удовлетворительно объяснить стагфляцию 1970-х годов подняло много вопросов относительно связи между инфляцией и экономической деятельностью, а также ролью денежно–кредитной политики в стабилизации экономики. Знаменитая критика Лукаса подчеркнула необходимость учитывать прогнозные и оптимизационные решения домашних хозяйств и фирм в макроэкономических моделях, предназначенных для оценки политических решений. В традиционных кейнсианских моделях, как правило, отсутствовали эти элементы. Ожидания были смоделированы как ретроспективные, то есть использовались фиксированные комбинации прошлых значений соответствующих переменных, и поведенческие уравнения моделей не были непосредственно связаны с индивидуальной оптимизацией.

Пока Л. Кристиано [4, с. 4] использовал функцию импульсного отклика, согласовывая методику выбора значений параметров в модели. Ф. Сметс и Р. Воутерс [5–6] показали, как параметры модели могут быть оценены еще проще и более эффективно с помощью байесовских методов. Этот подход был быстро популяризирован и привел к широкому распространению новых кейнсианских моделей в центральных банках по всему миру. А. Левин [7] и Дж. Тейлор, В. Виланд [8] провели систематическое сравнение данных моделей с более ранними неокейнсианскими моделями и оценили с их помощью последствия для правил денежно–кредитной политики. Также новые кейнсианские модели могут быть использованы для оценки привлекательности различных политических стратегий и институциональных событий.

Одним из удивительных событий в макроэкономике является систематическое включение парадигмы об агенте, обладающим полной информацией и, максимизирующий будущую полезность. Эти разработки вызывают удивление по нескольким причинам. Во–первых, в то время как макроэкономическая теория с энтузиазмом подхватывала мнение, что домохозяйства в полной мере понимают структуру используемых моделей, другие науки, такие как психология и неврология, все более раскрывали когнитивные ограничения человека. Как было выяснено, агенты воспринимают лишь некоторую часть процессов, происходящих в рыночной экономике, и вместо того, чтобы максимально продолжительно «впитывать» всю имеющуюся информацию, домохозяйства используют лишь простые правила эвристики в деле руководства своего поведения и своих прогнозов о будущем.

В этой связи возникает вопрос о том, являются ли микро–основания макроэкономической теории, которые на сегодняшний день стали стандартом, научно обоснованными. Во–вторых, другие отрасли экономики, такие как, теория игр или экспериментальная экономика все чаще признают необходимость включения ограничений, с которыми сталкиваются агенты в понимании процессов, происходящих в рыночной экономике. Это привело к моделям, которые отклоняются от парадигмы о рациональных ожиданиях [9].

В последующие годы, после выхода основополагающей работы Ф. Кидланда и Э. Прескотта [10], теория реального делового цикла (РДЦ) послужила основными исходными рамками для анализа экономических колебаний и стала в значительной степени ядром макроэкономической теории. Революция РДЦ повлияла на методологические и концептуальные измерения. С методологической точки зрения, теория РДЦ прочно утвердила использование модели динамического стохастического общего равновесия (ДСОР) в качестве основного инструмента для макроэкономического анализа.

Литература:

1. Taylor J.B. Macroeconomic policy in a world economy: rom econometric design to practical operation. – New York: W.W. Norton & Company, 1993. – 319 p.

3. Reifschneider D., Tetlow R., Williams J. Aggregate disturbances, monetary policy and the macroeconomy: the FRB/US perspective // Federal Reserve Bulletin. – 1999. – №85(1). – P. 1–19.

4. Christiano L., Eichenbaum M., Evans C.L. Nominal rigidities and the dynamic effects of a shock to monetary policy // Journal of Political Economy. – 2005. – №13 (1). – P. 1–45.

5. Smets F., Wouters R. An estimated dynamic stochastic general equilibrium model of the euro area // Journal of the European Economic Association. – 2003. – № 1(5). – P. 1123–1175.

6. Smets F., Wouters R. Shocks and frictions in US business cycles: a Bayesian DSGE approach // The American Economic Review. – 2007. – № 97(3). – P. 586–606.

7. Levin А.Т., Erceg C.J. Imperfect credibility and inflation persistence // Journal of Monetary Economics. – 2003. – №50. – P. 915–944.

8. Taylor J.B., Wieland V. Surprising comparative properties of monetary models: results from a new model database // The Review of Economics and Statistics. – 2012. – Vol. 94, №3. – P. 800–816.

9. Taylor J.B. Discretion versus policy rules in practice // Carnegie–Rochester conference series on public policy. – 1993. – № 39. – P.195–214.

10. Kydland F.E., Prescott E.C. Time to build and aggregate fluctuations // Econometrica. – 1982. – №50(6). – P. 1345–1370.