http://epogrebnyak.github.io/cmf-macro/
Drafted by Evgeny Pogrebnyak e.pogrebnyak __ gmail com
Created 11:00 16.11.2015
Last edited 12:47 28.12.2015
Оглавление и кто что делает по подговтоке курса
1. Введение: макроэкономическая статистика и работа с базами данных временных рядов]
1.1 Обзор курса
~ (1.1.а) -
(1.1.b) - ЕП1.2 Системы экономической статистики
> (1.2.а) -
> (1.2.b) -
(1.2.c) - 1.3 Источники данных экономической статистики и их использование
!! (1.3.а) - важные разделы, просьба всех участвовать в апробациии
!! (1.3.b) - важные разделы, просьба всех участвовать в апробациии
(1.3.c) -
(1.3.d) -
(1.3.e) - (1.4.а)
(1.4.b) 2. Анализ временных рядов c экономическими данными
2.1 Фильтры, снятие тренда и реальный деловой цикл
> (2.1.a)
> (2.1.b)
> (2.1.с) > (2.2.а) @kate_pyltsyna (?), @anastasiacherkashina (?)
> (2.2.b) @kate_pyltsyna (?), @anastasiacherkashina (?)
(2.2.c) 2.3. Прогнозирование в реальном времени
> (2.3.а) -
> (2.3.b) -
> (2.3.c) -
> (2.3.d) - 3. Структурное эконометрическое моделирование
3.1. Моделирование отдельных макроэкономических показетелей
(3.1.1.а) -
(3.1.2.а) -
(3.1.3.а) -
(3.1.4.а) -3.2. Модели с одновременными уравнениями
(3.2.а) - @kate_pyltsyna (?), @anastasiacherkashina (?)
(3.2.b) (4.а) - ...5. Платежный баланс и валютные курсы
5.1. Платежный баланс
(5.1.а) - (5.2.а) - Писанов Александр (АП), Алексей Филиппов (АФ) (6.а) -1. Introduction, macroeconomic statistics, time series data sources
1.1. Objectives of macroeconomic research, areas of research, methods/controversies.
Diebold, F.X., The Past, Present, and Future of Macroeconomic Forecasting, Journal of Economic Perspectives, 12, 1998, 175-192.
КОММЕНТАРИЙ: можно дать как в начале курса, так и в конце, для обобщения материала
ЗАДАНИЯ ПО ПОДГОТОВКЕ КУРСА:
(1.1.а) разработать домашнее задание для студентов по этой статье и как его проверять
(1.1.b) презентация по обзору курса (2-4 слайда), комменатрии по логике курса
Оба эти блока вспомогательные, не первоочередные.
ОТВЕТСВЕННЫЕ:
(1.1.а) -
(1.1.b) - ЕП1.2. Review of macroeconomic statistics frameworks:
- IO tables + SNA
- Flow of funds
- Monetary balances
КОММЕНТАРИЙ: при подготовке заданий можно использовать материал курса прошлого года,
готов выложить или выслать отдельно (ЕП).
Приоритеты: (1.2.а), (1.2.b) - обязательно в начале курса,
(1.2.c) - если будем давать денежно-кредитную политику и банки, можно в конце курса
ЗАДАНИЯ:
(1.2.а) ознакомить студентов с основными балансовыми уровнениями МОБ и системы национальных счетов
-- три способа расчета ВВП
-- межстрановые сравнения структуры ВВП
-- как на макроданных отвечать на прикладные вопросы анализа экономической ситуации
(1.2.b) кратко объяснить методологию составления статистике денежных потоков (включая связь с финансовым счетом СНС) и дать упражнения по ним. За основу берется статистика США,
Возможные упражнения:
-- описать основные пропорции финансовой системы
-- ответить на контрольные вопросы ("как изменилась задолженность домохозяйств перед банками",
"каково изменение госдолга за период, кто его держатели", и т.д.)
URL: http://www.federalreserve.gov/releases/z1/
http://www.cbr.ru/statistics/?PrtId=fafbs
(1.2.c) статистика банковской системы (ЦБ+банки), денежный обзор (можно использовать прошлогодний материал
с обновленной статистикой)
ОТВЕТСВЕННЫЕ:
(1.2.а) -
(1.2.b) -
(1.2.c) - 1.3. Time series data sources (FRED/Quandl + Russian statistics)
- https://research.stlouisfed.org/fred2/
- https://www.quandl.com/
- https://github.com/epogrebnyak/rosstat-kep-data
ПРИОРИТЕТ: очень высокий, желательно, чтобы материал этого раздела апробировали не только ответственные за этот блок,
но и все участники разработки курса. Мы хотим, чтобы студенты могли на равне с Excel уверенно использовать
"автоматические" зарбуежные источники временных рядов по экономической статистике в R/Python (FRED -
обязательно, quandl - опционально), а также попробовать организовать работу с российскими данными на основе
собственной открытой базы данных (https://github.com/epogrebnyak/rosstat-kep-data с дополнениями), а также
данными ЦБ. Для этого надо соответсвующий код погонять самим и доработать для студентов.
ЗАДАНИЯ:
(1.3.а) примеры использование API FRED/Quandl для получения данных в R/Python (код программ)
(1.3.b) примеры использования rosstat-kep-data
URL: https://github.com/epogrebnyak/rosstat-kep-data/blob/master/example_use_data.py
ЗАДАНИЯ ПО ДОРАБОТКЕ ДАЗЫ ДАННЫХ:
Доработка инфтерфейса / расширение наполнения rosstat-kep-data
(1.3.c) написать в R интерфейс для получения данных rosstat-kep-data/output
-- аккуратное чтение трех CSV файлов в датафреймы (+ возможно обновлние CSV из интернет)
-- м.б. датафрейм из базы данных sqlite (реализовано на питоне)
(1.3.d) расширение охвата импорта публикации
URL: https://github.com/epogrebnyak/rosstat-kep-data/issues/83
(1.3.e) дополнительные временные ряды по российской и/или международной статистике (добавить в rosstat-kep-data)
-- обработка данных по ценам на нефть (https://github.com/epogrebnyak/fx-oil/blob/master/eia.py)
-- данные ЦБ по платежному балансу
-- данные ЦБ по банковской статистике1.4. Seasonal adjustment (X11, Traumo/SEATS).
ESS guidelines on seasonal adjustment
URL: http://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/6830795/KS-GQ-15-001-EN-N.pdf/d8f1e5f5-251b-4a69-93e3-079031b74bd3
Seasonal Adjustment Methodology at BLS
URL: http://www.bls.gov/cpi/cpisahoma.htm
Default procedure (for rosstat-kep-data): https://github.com/epogrebnyak/additional/tree/master/seasonality
КОММЕНТАРИЙ: в этом разделе надо дать общее представление о снятии сезонности, возможном инстурментарии
и придумать задания (разбираются в классе и для самостоятельной работы). В приницпе, это
отдельная изолированная тема, приоритет невысокий.
Дополнительно - сейчас в rosstat-kep-data складываются исходные данные, далее надо представлять
данные со снятой сезонностью, предложена процедура/пакет в R, нужно оценить ее применимость.
ЗАДАНИЯ:
(1.4.а) презентация + примеры + домашнее задание по снятию сезонности
(1.4.b) как снимать сезонность в rosstat-kep-data
2. Working with macroeconomic time series
2.1. Detrending/filtering and business cycle
Introduction to Macro Data. Karel Mertens, Cornell University
URL: https://courses.cit.cornell.edu/econ614/introduction.pdf
Detrending and business cycle facts. Fabio Canova
URL: http://apps.eui.eu/Personal/Canova/Articles/debucy.pdf
Resuscitating real business cycles. Robert G. King, Sergio T. Rebelo. //
Handbook of Macroeconomics, Volume 1, Edited by J.B. Taylor and M. Woodford
URL: http://www.tau.ac.il/~yashiv/rbc_handbook.pdf
James H. Stock, Mark W. Watson. Business cycle fluctuations in US macroeconomic time series
URL: http://www.nber.org/papers/w6528.pdf
ЗАДАНИЯ:
(2.1.a)
- упражнения по снятию тренда/фильтрам:
-- объяснить смысл процедуры (какую проблему решает, каким обарзом, какие ожидаемые резултаты)
-- как реализуется с помощью программ
-- код для исполнения на фактических данных
(2.1.b)
Составить таблицы корреляций трендов экономических переменных c лагом к ВВП + их стандартные
отклонения (есть примеры таблицы дам ссылки, ЕП)
- интерпертировать такие готовые таблицы
- уметь составлять такие таблицы самим (воспроизвости аналог готовой таблицы на более новых данных)
- составить экспериментальные таблицы по российским данным
(2.1.с)
- теория бизнес-цикла - основные положения
- рассказать зачем мы снимали тренды, что видно на остатках от трендов и какая теория может остатки описывать2.2. Vector autoregression (VAR) models
(*) Modeling the United States Economy.
URL: http://es.mathworks.com/help/econ/examples/modeling-the-united-states-economy.html
(note: text on web site is confusing, this is not a DSGE model, this is a VAR aproximation
used to compar
ЗАДАНИЕ:
(2.2.а)
- эконометрика VAR моделей
(2.2.b)
- введение в методологию - что делают с помощью этого класса моделей, какие результаты, какие ограничения?
- воспроизвести американскую VAR модель (ссылка выше)
- при возможности - российский аналог
- классное и/или домашнее задание для студентов
(2.2.c) другие несложные примеры VAR моделей
ОТВЕТСТВЕННЫЕ:
(2.2.а) -
(2.2.b) -
@kate_pyltsyna (?)
@anastasiacherkashina (?)
(просьба подтвердить)
(2.2.c) - 2.3. Nowcasting and coincident indicators
(*) James H. Stock, Mark W. Watson. A Probability Model of The Coincident Economic Indicators.
URL: http://www.nber.org/papers/w2772 [SW-NBER]
ЗАДАНИЕ:
(2.3.а)
- фильтр Калмана
(2.3.b)
- введение в постановку задачи - тип решаемой задачи, альтернативные подходы, ожидаемые результаты
- применение фильтра Калмана (ненаблюдаемое состояние экономики), воспроизвести [SW-NBER]
(2.3.c)
- показать аналог на российских данных
(2.3.d)
- альтернативные подходы: метод главных компонент (PC), что-то еще может быть.
ОТВЕТСТВЕННЫЕ:
(2.3.а) -
(2.3.b) -
(2.3.c) -
(2.3.d) - 3. Estimated structural modelling
3.1. Individual indicators
3.1.1. GDP components - household consumption
Идеи для иллюстрации:
- цикличность финансового поведения домохозяйств
- сглаживание потребления во времени
- ... ?
3.1.2. GDP components - investment
Идеи для иллюстрации:
- факторы инвестиций (уровень цен, загрузка мощностей)
- неравномерность инвестиций в течение года, снятие сезонности
- Tobin's q
- ... ?
3.1.3. GDP components - government spending (?)
Идеи для иллюстрации:
- оптимальный уровень государсвтенного долга / устойчивость долга
- неравномерность госрасходов в течение года, пики в конце фискального года
(есть примеры по США и РФ, из материалов прошлого года)
- ... ?
3.1.4. Prices and inflation.
Идеи для иллюстрации:
- моделирование инфляции на потребительском как функции от факторов/компонент
- ... ?
КОММЕНТАРИЙ:
По каждой теме:
- графики индикаторов (США, РФ, другие страны) и связанных с ними ситуаций
- что влияет на индикатор, какие теоретические или практические идеи по его
объяснению и прогнозированию
- примеры выбранной модели, объясняющей эти индикаторы:
-- для разбора в классе, и/или
-- домашнее задание
- ссылки на литературу
ОТВЕСТВЕННЫЕ:
(3.1.1.а) -
(3.1.2.а) -
(3.1.3.а) -
(3.1.4.а) -
3.2. Large-scale models: Fair model - US Economy
http://fairmodel.econ.yale.edu/mmm1.htm
КОММЕНТАРИИ:
1. Основная идея - показать возможности создания, оценки и прогнозов по модели, содержащей систему
одновременных уравнений.
2. Предалагется за основу взять Fair model в EViews, американские данные
- воспроизвести Fair model в EViews с американскими данными
- что и как можно показывать с помощью этой модели?
- упрощенная модель в R, какие методы оценивания используются
- при возмоности - пример модели на российских данных
ОТВЕТСТВЕННЫЙ:
(3.2.a)
@kate_pyltsyna
@anastasiacherkashina
(просьба подтвердить)
(3.2.b) Если есть другие предложения простых кейсов по одновременным уровенения - привевсттуются.
4. Calibrated models: dynamic stochastic general equilibrium models (DSGE)
- http://www3.eeg.uminho.pt/economia/nipe/summerschool2012/index_ficheiros/outline.pdf
- http://www.econ.nyu.edu/user/gertlerm/jep.21.4.pdf
Wieland, Volker, Tobias Cwik, Gernot J. Müller, Sebastian Schmidt and Maik Wolters. A New comparative approach
to macroeconomic modeling and policy analysis. Journal of Economic Behavior and Organization, August 2012,
Vol. 83, 523-541
(*) URL: http://www.macromodelbase.com/
Applications - Monetary and fiscal policy rules. See reading list in
Monetary Policy: Theory and Practice - Kiel ASP - Volker Wieland
https://www.ifw-kiel.de/ausbildung/asp/outlines/paper/Wieland2014.pdfПроблема: присланные модели и материалы пока не выстраиваются в стройный курс + архив материалов в старой группе Slack потерян, просьба повторить, что высылалось ранее - в отдельном канале в новой группе.
Идея по освещению этого блока:
Также см. файл по DSGE
5. Balance of payments and foreign exchange rates
5.1 Balance of payments (BOP)
------------------------------------------------------------------------------------
ЗАДАНИЕ:
(5.1.а) Изложить, что интересное и полезное можно кратко рассказать и показать про
- основные концепции статистики ПБ, связь ПБ с СНС, возможности его моделирования
- различные формы представления ПБ, описательная статистика по российским данным
- ПБ других страны + международные потоки капитала (США/Китай)
- связь ПБ с СНС
По этому пункты нужны:
- тезисы слайдов
- основные иллюстрации (графики, таблицу, ссылки на источники)
- задания дял работы в классе или домашнее задание
КОММЕНТАРИЙ:
Основным результатом знакомства с платежным балансом может быть понимание следующего:
- счет текущих операций + финансовый счет + изменение резервов = 0
- как из ПБ достается расчет "оттока каптала"
- можно замоделировать экспорт и импорт
- потоки капитала хуже моделируются
- валютный курс балансирует ПБ, как это можно замоделировать
ОТВЕТСТВЕННЫЕ (5.1.а):
...
------------------------------------------------------------------------------------
5.2 Exchange rates
- Puzzles in foreign exchange rate forecasting
(*) L Sarno. Viewpoint: Towards a solution to the puzzles in exchange rate economics: where do we stand?
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.0008-4085.2005.00298.x/abstract
TODO(АП): предложения как рассказать эту статью + какие можно дать задания
- Review of methods:
(*) Barbara Rossi. Exchange Rate Predictability. February 14, 2013
URL: http://crei.cat/people/rossi/Rossi_ExchangeRatePredictability_Feb_13.pdf
TODO(АП): предложения как рассказать эту статью + какие можно дать задания
TODO(АП): ссылка на пррисалнный обзорный материал.
- Rouble vs oil:
ЕП: 1. сбор и обобобщение результатов с Алексеем Филипповым
2. чистая выдача данных для моделирования (https://github.com/epogrebnyak/fx-oil/)
3. обновление графиков
------------------------------------------------------------------------------------
КОММЕНТАРИИ:
Рассматривается как дополнительная лекция в конце завершающей стадии курса. Для нее желательно
раздать используемые данные заранее и дать простые задания по работе с ними/для ознакомления
с материалом лекции через выполнение заданий. Таким образом проще будет установить связь
между презентацией и практическими работами.
More topics:
- трансмиссия на валютном рынке (слайд со схемой, может быть в начале лекции, чтобы с
его помощью объяснять все остальное)
TODO(АП): драфт слайда от руки (фото) для обсуждения
- валютные кризисы:
ТODO(ЕП) - найти ссылку с описанием
По 1 слайду, если кто-то возьмется:
- роль доллара, особенности его динамики против других валют или commodities
- резервные валюты, юань как резервная валюта
- валютные режимы, валютное регулирование - нужна какая-нибудь обзорная статья МВФ
ОТВЕТСТВЕННЫЕ (5.2.а) :
- Писанов Александр (АП)
- Алексей Филиппов (АФ)
------------------------------------------------------------------------------------6. Monetary transmission and montery policy
...
--------------------
КОММЕНТАРИЙ:
1. можно использовать занятия по статистике банковского сектора прошлого года + слайды
по трансмиссии, но отдельного плана по этому пункту нет, хотя он фактически нужен при анализе
денежной политики в DSGE. Если кто-то возьмется за раздел (выскажет предложения по формирванию
содержания), я готов его включить и дорабаотывать (ЕП).
2. есть отдельный доп. кейс - модель банковских резервов (кто-то высказывал интерес к
моделированию банковского сектора), недавно сталкивались с этой задачей можно построить
небольшую регрессионную модель, в какой-то части курса ее рассказать.
ОТВЕТСТВЕННЫЕ:
--------------------Комментарии (10:49 16.11.2015):
Основные направления/блоки в курсе следующие:
эконометрика временных рядов (п.2) + VAR модели + оценка состояния экономики в текущем времени (nowcasting), применение - анализ бизнес-циклов (комментарий: как я понимаю эконометрический аппарат уже прочитает Ярослав, может быть дать какие-то дополнительные задания/примеры. Есть два понятных кейса - VAR модель по США + разработка оперативных индикаторов цикла)
структурные эконометрические модели (п.3): моделирование отдельных показателей (компоненты ВВП - потребление, инвестиции; ИПЦ; другие показатели) и large-scale модели, применение - построение прогнозов (комментарий: есть пример публичной large-scale модели для CША - Fair model, она в соственной программной оболочке и в EViews есть, хорошо, если бы кто-то мог посмотреть и рассказать вариант EViews, дать упрощенную версию. по отдельным показателям/блокам подход предлагается такой - смотрим данные, смотрим краткой теорию от чего в приницпе может зависить потребление, инвестиции и т.д., строим простую модель рассматриваемого показателя, чтобы оцфировать идеи из теориии)
"калибровочные" модели DSGE-типа (п.4), применение - анализ денежно-кредитной и фискальной политики (комментарий: это пока самая слабая часть, я сам такие модели не строил, есть каталог таких моделей www.macromodelbase.com, по инструментарию - MATLAB/Octave + Dynare/IRIS, на факультете кто-то читал курс по DSGE на матметодах, может что-то слушал этот курс, работал с этими моделями)
По данным я работаю над небольшой базой данных российской статистики, из котрой можно будет брать ряды. Это должно ускорить работу студентов над задачами, чтобы они ни сидели над сбором и выбором статистики сами, что может занимать много времени. Сейчас в базу данных склдывается часть публикации Росстата "Краткосрочные экономические показатели" (КЭП), неплохо конечно расширить за счет данных ЦБ (например, в KЭП нет ряда мировых цен нефти). Для иностранных данных (США, в основном) - quandl/FRED. (п. 1.3.1)
Вспомогательная тема по статистике - снятие сезонности.(п. 1.3.2)
Что мы не делаем, на данном этапе, скорее всего: