Влияние монетарной политики на рынок ипотечного кредитования в условиях субсидированной ипотеки



Статья посвящена анализу влияния шоков денежно-кредитной политики на рынок ипотечного кредитования в условиях стимулирующей фискальной политики. В частности, рассматривается эффект изменения ключевой ставки Банка на объемы кредитования, цены на недвижимость и инфляцию. На эффективность трансмиссионного механизма подавляющее влияние будет оказывать наличие структурного шока, а именно субсидируемых ипотечных программ. Предполагается, что эффект от взаимодействия монетарной и фискальной политики будет являться проциклическим и увеличиваться объемы ипотечного кредитования. Исследование проводится на данных 2019–2024 годов, которые захватывают весь цикл, начиная от массового ввода, заканчивая сворачиванием большинства субсидирующих программ. Таким образом за счет векторной авторегрессии с добавлением экзогенных переменных удалось выявить эффекты влияние на рынок недвижимости двух политик по отдельности, так и их совокупный эффект.

Согласно результатам исследования, стимулирующая фискальная политика сглаживает эффект контрциклической ДКП, но не устраняет его полностью. Также было выявлено значимое влияние инфляции как на объемы кредитования, так и на цены на недвижимость, что в основном объясняется изменением инфляционных ожиданий заемщиков, а также взаимозаменяемостью недвижимости на вторичном и первичном рынках, если эта недвижимость является потребительским, а не инвестиционным товаром.

Ключевые слова: ипотечный рынок, ключевая ставка, льготное кредитования, денежно-кредитная политика, субсидированная ипотека, трансмиссионный механизм

Введение

За последнее десятилетие российская экономика претерпела множество изменений и различных шоков, которые затрагивали почти все сферы экономики, в том числе рынок жилья, который в последние годы активно развивался и в настоящее время является одним из самый быстрорастущий рынков в России [1]. Так ипотечное кредитования выросло за последние 10 лет в 2.8 раза, чему немало поспособствовали программы льготной ипотеки, введенные правительством России [1]. Впервые эти программы появились в 2014 для поддержания экономики во время кризиса, обусловленного падением цен на нефть и девальвацией рубля при одновременном повышении ставки с 9.5 % до 17 % годовых [2]. В это время Банк России поменял приоритеты монетарной политики, перейдя от поддержания валютного коридора, к таргетированию целевого уровня инфляции [3]. И именно ключевая ставка является основным инструментом денежно-кредитной политики Банка России и по сей день.

В 2014 году наблюдался высокий спрос на кредиты субсидируемые и во время пандемии коронавируса, и в 2020 году Правительство России возобновило программы массовой льготной ипотеки для поддержки населения и строительного сектора [4]. За следующие несколько лет действия программа превратилась из антикризисной в стимулирующую, что подтверждается увеличением объемов кредитования, несмотря на рост Российской экономики. При этом во время действия программы льготной ипотеки российская экономика столкнулась с двумя циклами повышения ключевой ставки, которая так или иначе влияла на объемы ипотечного кредитования (рис. 1).

Рис. 1. Ключевая ставка банка России и инфляция

Целью данной работы является исследование влияния монетарной политики, проводимой Банком России на объемы ипотечного кредитования в условиях программ субсидирования на данных с 2019 по 2024 год

Обзор литературы:

Согласно классической кейснианской теории основные каналы трансмиссионного механизма — это канал процентных ставок, канал валютного курса и канал ожиданий. Новокейнсианская концепция в свою очередь включает в себя канал банковского кредитования, канал издержек и балансовый канал. Совокупная реакция экономики на денежно-кредитную политику центрального банка — это суммарный эффект от всех процентных каналов [5]. Исследования показывают, что снижение ключевой ставки ЦБ, снижает ставки по ипотечным кредитам, увеличивая спрос на жилье [6]. Также отмечается, что продолжительные периоды низких ставок могут приводить к перегреву экономики, формированию как финансовых пузырей, так и ценовых пузырей на рынке недвижимости и увеличивать долговую нагрузку на домохозяйства [8–9].

Влияние субсидированной ипотеки на экономический рост описывается в некоторых исследованиях. Так программы субсидированной ипотеки могут оказаться очень эффективными как в качестве антикризисной меры, так и в качестве меры поддержки населения, обеспечивая доступность жилья для широких слоев населения [9–10]. В то же время такие программы несут в себе множество рисков, например риск формирования пузыря на рынке недвижимости и искусственное завышение цен на жилье. Данные негативные эффекты могут усиливаться в условиях высокой инфляции. [10]

Основываясь на международном опыте, сравнительные исследования показывают, что субсидированные ипотеки в развитых странах используются исключительно как антикризисная мера, когда как в развивающихся, в том числе и России, льготное ипотечное кредитования используется государством, как и антикризисная мера, так и в качестве долгосрочного механизма повышение доступности жилья. [11]

Исходя из нынешней экономической и геополитической ситуации можно сделать вывод, что в России основное влияние трансмиссионного механизма на ипотечное кредитование происходит через канал процентных ставок и кредитный канал. В некоторых исследованиях именно кредитный канал называется основным каналом трансмиссионного механизма денежно-кредитной политики [12].

При этом центральный банк стремиться сгладить амплитуду колебаний экономических циклов, через монетарную политику, оперируя основными инструментами ДКП и инструментальными правилами, от которых напрямую зависит ключевая ставка [13].

Таким образом, монетарная политика центральных банков является контрциклической политикой, направленной на поддержание экономической стабильности. Политика оказывает значительное антициклическое влияние на ипотечное кредитования, однако эффекты от субсидирования ипотеки зависят от социальной и экономической ситуации в странах, где такая политика внедряется. При этом ни отечественные, ни иностранные исследования не затрагивают прямое влияние монетарной политики ЦБ на объемы ипотечного кредитования, в тех условиях, которые сложились в Российской Федерации на третье десятилетие двадцать первого века.

Описание модели

Основная гипотеза заключается в том, что из-за структурного сдвига в виде программ субсидируемой ипотеки наблюдает эффект, обратный неокейнсианской модели трансмиссионного механизма, то есть монетарная политика ЦБ оказывает проциклический эффект на объемы ипотечного кредитования.

В качестве основного инструмента для проверки выдвинутой гипотезы будет использоваться векторная регрессия со скользящей средней и экзогенными переменными– VARMAX [14–15]. Модель позволяет учитывать одновременно и воздействие экзогенной переменной и взаимодействие эндогенных. VARMAX может быть представлена как система уравнений:

где

— ​ — вектор эндогенных переменных на момент времени .

— — вектор констант.

— — матрицы коэффициентов для лагов (порядок модели определяется с помощью информационного критерия Акаике (AIC)[1] ¹ ).

—

​ — бинарная переменная, отражающая наличие программы субсидируемой ипотеки ( , если программа субсидированной ипотеки действует, и , если нет).

— — матрица коэффициентов, оценивающая влияние структурного сдвига.

— — вектор случайных ошибок с нулевым средним и постоянной ковариацией.

В связи с тем, что государством осуществляется субсидирование ипотеки только на первичном рынке, объемы ипотечного кредитования будут разделены на кредиты на недвижимость на первичном рынке и на кредиты на недвижимость на вторичном рынке.

Таким образом в модели будут использовать следующие переменные:

Экзогенные:

— ключевая ставка ЦБ (% годовых)

Эндогенные:

— уровень инфляции (г/г, %)

— объем выданных ипотечных кредитов на первичном рынке (млрд рублей)

— объем выданных ипотечных кредитов на вторичном рынке (млрд рублей)

— цена квадратного метра на первичном рынке жилья (рубли)

цена квадратного метра на вторичном рынке жилья (рубли)

Где индекс отражает количество предыдущих периодов, так, например — лаг льготной ипотеки на 1 месяц (значение в предыдущем месяце). А индекс отражает все рассматриваемые лаги, кроме лага (значения месяцев назад)

Данные представлены с 01.02.2019 по 01.08.2024 по месяцам, чтобы получить всю информацию про исследуемые временные ряды и уловить структурный шок в экономике в виде введения субсидированной ипотеки. [2]

Для всех переменных был проведен расширенный тест Дика — Фуллера и тест KPSS для определения стационарных временных рядов, однако не один ряд не оказался стационарным для обоих тестов одновременно. Во временных рядах при декомпозиции был выявлен тренд, а у объемов выданных ипотечных кредитов годовая сезонность, что объясняется наличием сезонности в строительном секторе (рис. 2).

Рис. 2. Декомпозиция временных рядов объемов ипотечных кредитов

Таким образом для проверки гипотезы исследования, а именно исследования динамических взаимосвязей переменных, VARMAX будет являться моделью на первых разностях переменных. К тому же ряды переменных будут скорректированы на сезонность через Seasonal-Trend decomposition using Loess. За счет этого будут устранены фиксированные эффекты в модели, а в данные получится избавиться от сезонности и тренда, которые мешали бы эффективному использованию векторной авторегрессии [16].

В работе будет реализована следующая макроэкономическая цепочка:

где изменение ключевой ставки будем считать экзогенный шоком, что логично, потому что монетарная политика проводится центральным банком исходя из множества различных экономических показателей [17].

Данную цепочку можно обосновать тем, что объемы ипотечного кредитования имеют свойство реагировать на изменение ставки быстрее, чем цены на недвижимость, так как изменение ипотечных ставок — более скоротечный процесс, по сравнению с инерционными колебаниями цен, которые зависят не только от спроса на недвижимость, но и от множества факторов, включая наличие долгосрочного тренда, экономическую ситуацию в стране, уровень доходов населения и другие макроэкономические условия.

В VARMAX была добавленная фиктивная переменная ( ), описывающая структурный сдвиг, а именно внедрение программ субсидированной ипотеки, а также , для анализа влияния ключевой ставки и шока. Модель была построена с 4 распределенными лагами исходя из автокорреляционной функции, согласно которой, максимально отдаленная статистически значимая автокорреляция

происходит на четвертом лаге. Несмотря на то, что, например у переменной есть автокорреляция на 24 лаге, логично что обучить модель с 66 наблюдениями так, чтобы она выводила 124 коэффициента для одного из пяти уравнений нецелесообразно. Поэтому оптимальным была признана модель с авто регрессионным лагом 4, достаточным, чтобы рассмотреть ближайшие по времени лаги переменных, но при этом не переобучающий модель. Коэффициент при MA (скользящая среднее) был выставлен 0, исходя из оценки дисперсии величин.

В модели будут также рассмотрены ортогональные функции импульсного отклика (IRF). Таким образом, с помощью разложения Холецкого можно будет наблюдать на чистый эффект шока ключевой ставки на исследуемые переменные. В связи с отсутствием доверительных интервалов на графиках IRF о конкретны статистически значимых изменениях судить некорректно, однако можно оценить направленность импульсного отклика эндогенной переменной при шоке ключевой ставки.

Результаты модели

В данном разделе представлены результаты модели VARMAX, созданной для анализа взаимосвязей между инфляцией, ключевой ставкой, объемами ипотечного кредитования на первичном и вторичном рынках и ценами на жилье.

Начнем с инфляции. Модель показала неожиданные результаты. В своем уравнении динамика инфляции слабо объясняется лагами и другими как эндогенными, так и экзогенными переменными (все коэффициенты уравнения не являются статистически значимыми). С одной стороны, рост объемов ипотечного кредитования увеличивает денежную массу и стимулирует строительный сектор, что непременно должно сказаться на инфляции в экономике России. С другой стороны, инфляция Росстата считается через индекс потребительских цен, который включает в себя продуктовую корзину, куда не входят товары для ремонта, сырье для производства материалов при постройке недвижимости и тому подобное. В это время рост денежной массы при увеличении объемов ипотечного кредитования может сопровождать различными шоками в экономике, как это было в 2019 году (начало пандемии Covid 19) или структурными шоками в экономике, например при усилении санкционного давления на Россию. Все эти шоки могут иметь эффект на денежную массу обратный увеличению объемов субсидированного кредитования. К тому же возможно, что рост объемов ипотечного кредитования был недостаточно весом для влияния на денежную массу, потребление и инвестиции в стране, чтобы иметь непосредственный эффект на инфляцию в течение 4 месяцев (рис. 3).

Рис. 3. График импульсных откликов на изменение ключевой ставки

В то же время при анализе объемов ипотечного кредитования на первичном рынке результаты показали, что

положительно зависит от инфляции с лагом 1 и 3, но отрицательно от инфляции с лагами 2 и 4. Можно заметить, что коэффициенты для и равны по модулю в пределах статистически значимого результата, что скорее всего обусловлено гетерогенностью заемщиков и их поведения. Часть домохозяйств хотят воспользоваться программой льготной ипотеки сразу, пока инфляция не привела к увеличению ставок в экономике. Другие же напротив, откладывают покупку жилья в связи со снижением реального богатства. Аналогичная ситуация наблюдается для более поздних периодов, хотя там эффект от изменения инфляции ослабевает более чем в два раза.

Ключевая ставки имеет отрицательный эффект на объемы ипотечного кредитования на первичном рынке (коэффициент ), что соответствует классической теории влияния процентной ставки кредитование (аннуитетные платежи уменьшаются, кредиты становятся более привлекательными). Однако данный факт частично опровергает гипотезу исследования о проциклическом влиянии ключевой ставки на ипотечное кредитование в условиях субсидированной ипотеки. Фиктивные переменны и показали значительное положительное влияние на , что говорит о стимулирующем эффекте субсидированных программ. При этом чистый эффект ключевой ставки при структурном сдвиге оказывается отрицательным . Получается, что при повышении ключевой ставки льготная ипотека становиться более привлекательной, относительно обычной ипотеки, что увеличивает ее объемы. Однако совокупный эффект повышения ключевой ставки все-таки является отрицательным (рис. 4).

Рис. 4. График импульсных откликов на изменение ключевой ставки

Перейдем к уравнению заметим, что из лагов инфляции положительно влияет только , когда как более ранние значения показывают отрицательное статистически значимое влияние. Вероятно, это сказываются ожидания домохозяйств, которые хотят успеть купить недвижимость до повышения цен, а инфляция в прошлом уменьшает объемы ипотечного кредитования как из-за уменьшения реального богатства (домохозяйства больше в номинальном выражении начинают потреблять больше товаров кратковременного пользования), так из-за увеличения цен на недвижимость в связи тем, что рост инфляции естественно сопровождается увеличением ставок в экономике. Это подтверждается положительным коэффициентом в уравнении , когда как остальные коэффициенты ( ) отрицательно влияют на .

Интересно заметить, что имеет положительный коэффициент , что скорее всего объясняется ценовым разрывом между стоимостью жилья на первичном и вторичном рынке, через следующую связь: рост ставки ЦБ ведет к активному спросу на льготную ипотеку, так как она становиться более привлекательной, что соответственно вызывает рост цен на первичном рынке (коэффициенты в уравнении положительны), что в свое время делает вторичку более привлекательной из-за чего в конечном итоге растет . К тому же банки скорее всего уже успевают подстроить свои предложения для заемщиков, растягивая срок кредита и уменьшая ежемесячные платежи, что несмотря на рост переплаты, в совокупности с более низкими ценами делает кредит более доступным. В то же время ) что говорит о стимулирующем влиянии субсидированных ипотечных программ на вторичный рынок несмотря на то, что субсидии предоставляются только для кредитов на первичном рынке. Вероятно обоснование этого эффекта будет таким же как обоснование положительного коэффициента . При этом чистый эффект взаимодействия структурного шока с ключевой ставкой является теоретически обоснованным (процентный канал трансмиссионного механизма) (рис. 5).

Рис. 5. График импульсных откликов на изменение ключевой ставки

Перейдем к уравнениям и .

Инфляция, в уравнении как уже было сказано выше вносит в большей степени долгосрочный стимулирующий эффект, который усиливается с недавней инфляцией из-за ее прямого влияния инфляции на рыночные затраты и конъюнктуру рынка, при этом нормализуется через отрицательное значение коэффициента . Также логично, что положительно влияет на для лагов 1–3 (увеличенный спрос на недвижимость влечет за собой рост цен), однако для , что скорее всего является коррекцией цен на недвижимость после существенного завышения цен.

Увеличение же влечет за собой снижение , что логично, потому что первичное и вторичное жилье являются абсолютными субститутами в контексте полезности для домохозяйств. Следовательно, за счет рыночных механизмов рост и влечет за собой удорожание стоимости метра на первичном рынке (рост объемов на вторичном рынке влечет за собой рост цен, который в свою очередь увеличивает привлекательность первичного жилья, из-за чего растут цены на первичном рынке)

Стоит заменить, что совокупный эффект ключевой ставки и структурного шока имеет значительный отрицательный эффект на , с учетом того, что , можно сделать вывод, что из-за структурного шока на рынке ипотечного кредитования на первичное жилье есть 2 эффекта противоположных эффекта. С одной стороны, повышение ключевой ставки стимулирует спрос на льготную ипотеку так как по ней ставки фиксированы. С другой, из-за удорожания кредитов без субсидирования, сильно сокращается обычное ипотечное кредитование на первичном рынке (часть заемщиков переходит на вторичный, где ценны традиционно ниже, часть на льготные программы или недвижимость просто не приобретается). А с учетом того, что недвижимость на первичном рынке является как потребительским, так и инвестиционным активом, то из-за гетерогенности заемщиков, собственно, и наблюдаются как контрциклический, так и проциклический эффект (рис. 6).

Рис. 6. График импульсных откликов на изменение ключевой ставки

Для уравнения коэффициенты , когда как , что свидетельствует о том, что инфляции довольно сильно положительно влияет на цены в краткосрочном периоде, как из-за желания заемщиков зафиксировать цена на недвижимость за счет ипотеки, так и на рост, однако инфляция с лагом в пару месяцев оказывает уже негативное влияние, снижая цены на надвижимость из-за перегрева рынка и снижения доступности жилья.

напрямую влияют на , через рыночные механизмы. Так из-за роста объемов ипотечного кредитования на первичном рынке растут цены на первичное жилье, что через эластичность субститутов влечет за собой рост объемов ипотеки на вторичном рынке, а следом и цен. При этом лаги не являются статистически значимыми коэффициентами для уравнения , что вероятно является следствием обратной связи между

и , то есть на вторичном рынке объем ипотечных кредитов в большей степени определяется ценой на жилье, а не наоборот. Когда как на первичном рынке цена за квадратный метр устанавливается девелоперами и изменяется в ответ на спрос на жилье. В то же время будет влиять на через рынок первичного жилья, аналогично тому, как это было описано выше.

Экзогенные переменные в свою очередь представляют на первый взгляд контринтуитивные коэффициенты для уравнения , но при детальном изучении они логично объясняются. Так , что является следствием увеличения ценового гэпа между первичным и вторичным рынками жилья вследствие введения программ льготной ипотеки на первичное жилье. Тем самым относительные цены на вторичное жилье увеличиваются, что делает вторичное жилье более привлекательным. В то же время совокупный эффект ключевой ставки и структурного шока в период его действия положителен . Такое происходит в связи с неопределенностью заемщиков и повышенными инфляционными ожиданиями, что заставляет домохозяйства искать защитный актив — недвижимость, которая в России очень популярна как инвестиционный товар в том числе как актив с постоянным фиксированным доходом (арендная плата). К тому же при резком увеличении спроса из-за совокупности этих факторов может наблюдаться дефицит на рынке вторичного жилья, что будет дополнительно стимулировать цены (рис. 7).

Рис. 7. График импульсных откликов на изменение ключевой ставки

Важно добавить, что для переменной тесты модели показывают наличие автокорреляции у остатков (Ljung-Box тест), что скорее всего сказалось при моделировании. В то же время как тест на гетероскедастичность показывает, высокую вероятность гетероскедастичности остатков . Это указывает на неоднородность дисперсии остатков, что нарушает одно из предположений классической линейной регрессии, несмотря на первичную подготовку данных для использования VARMAX. Для остальных переменных отсутствует автокорреляция и гетероскедастичность остатков. Это говорит об общей точности модели, при этом важно учитывать возможную неточность коэффициентов для .

Выводы

Взаимодействие монетарной и фискальной политики остается недостаточно изученным, особенно для развивающихся рынков, что зачастую приводит к довольно контринтуитивным результатам их совместного эффекта. В настоящем исследовании были рассмотрены эффекты взаимодействия монетарной и фискальной политики. Рассматривалась ключевая ставка, как основной инструмент ДКП и структурный шок, отражающий введение программ субсидированной ипотеки. Основная гипотеза исследования, о том, что монетарная политика, а именно шоки ключевой ставки будут носить проциклический характер подтверждается частично.Результаты анализа демонстрируют следующие ключевые выводы:

Влияние ключевой ставки на объемы кредитования на первичном рынке жилья носит неоднородный характер. Программы субсидирования ипотеки частично нейтрализуют негативное воздействие повышения ключевой ставки, не только делая кредиты более доступными, но и привлекая заемщиков для приобретения недвижимости в инвестиционных целях. Однако из-за ограниченного влияния льготный ипотеки, а именно наличие лимитов кредитования и макропруденциальных лимитов, общий эффект остается отрицательным, что согласуется с классическими представлениями о влиянии процентных ставок на кредитные рынки.

Инфляция оказывает разнонаправленное воздействие на ипотечный рынок в зависимости от времени. В краткосрочной перспективе она стимулирует спрос на жилье, однако в долгосрочном периоде приводит к снижению доступности жилья из-за роста процентных ставок и удорожания недвижимости, как результат шока предложения и вмешательства центрального банка при изменении инфляции. В то же время программы субсидирования демонстрируют значительный стимулирующий эффект на рынок первичного жилья, но также оказывают положительное влияние на вторичный рынок через перераспределение спроса из-за увеличивающегося разрыва в ценах между первичным и вторичным рынком. Таким образом рост цен на первичном рынке повышает привлекательность вторичного рынка, стимулируя кредитование и цены в этом сегменте рынка.

Полученные результаты подчеркивают сложность взаимодействия между монетарной политикой и фискальными мерами. Субсидированные ипотечные программы играют важную роль в смягчении контрциклического воздействия монетарной политики, одновременно поддерживая строительный сектор и доступность жилья для населения. При этом эффект от введения таких программ не является доминирующем на ипотечном рынки, несмотря на популярность льготной ипотеки среди населения. Однако долгосрочные риски, связанные с дальнейшим стимулирование спроса за счет таких программ, ставят под сомнение стабильность развития рынка недвижимости в связи с высокой вероятностью формирования ценового пузыря и рост закредитованности домохозяйств.

Литература:

1. Демидова О. А., Мясников А. А., Серегина С. Ф., Щанкина А. А. Влияние монетарной политики на ставки по ипотечным кредитам в регионах России // Экономическая политика. 2024. Т. 19, № 6. С. 26–53. URL: https://www.ecpolicy.ru/jour/article/view/197/127.
2. Льготная ипотека: насколько легко ей воспользоваться? // РБК. 21 мая 2015. URL: https://www.rbc.ru/finances/21/05/2015/5615464e9a7947095c7dc474.
3. История курсовой политики Банка России // Банк России. 2015. URL: https://cbr.ru/dkp/exchange_rate/history/.
4. Как взять льготную ипотеку под 6,5 %: читать на сайте Финуслуги // Финуслуги. 2020. URL: https://finuslugi.ru/navigator/kredity/stat_kak_vzyat_lgotnuyu_ipoteku_pod_6_5.
5. Зоидов К. Х., Урунов А. А., Аскари С. А., Морозова И. М. Трансмиссионный механизм денежно-кредитной политики и регулирующая функция Центрального банка как инструмент монетарной политики государства // Региональные Проблемы Преобразования Экономики. 2022. № 3. С. 145–154. DOI: 10.26726/1812–7096–2022–3-145–154.
6. Mishkin F. S. The Economics of Money, Banking, and Financial Markets. 2011. URL: https://unitimesofficial.wordpress.com/wp-content/uploads/2020/10/the-economics-of-money-banking-and-financial-markets-mishkin-f.-s.-2011.pdf.
7. Igan D., Dell’Ariccia G., Laeven L. Credit Booms and Lending Standards: Evidence from the Subprime Mortgage Market // Journal of Money, Credit and Banking. 2011.
8. Greenspan A. Economic Volatility and the Housing Market. Speech at the Economic Club of New York, November 19, 2002. URL: [доступ через Федеральный резерв].
9. Taylor J. B. The Financial Crisis and the Policy Responses: An Empirical Analysis of What Went Wrong. NBER Working Paper No. 14631. 2009.
10. Мамонов М., Папенко С., Трифонова И. Субсидированная ипотека и её последствия для экономики России // Российский журнал экономических исследований. 2021.
11. Quigley J. M. Federal Credit and Insurance Programs: Housing Finance in the United States // Regional Science and Urban Economics. 2006.
12. Bernanke B. S., Gertler M. Inside the Black Box: The Credit Channel of Monetary Policy Transmission // Journal of Economic Perspectives. 1995.
13. Taylor J. B. Discretion versus Policy Rules in Practice // Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy. 1993.
14. Leeper E., Sims C., Zha T. What Does Monetary Policy Do? // Brookings Papers on Economic Activity. 1996. Т. 2. С. 1–63.
15. Модели векторных авторегрессий или VAR-модели. URL: https://bsu.by/upload/page/513313.pdf.
16. Картаев Ф. Securly — Geolocation Sharing // Econ.msu.ru. 2021. URL: https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/chap09/9.4/.
17. Ващелюк Н. В., Полбин А. В., Трунин П. В. Оценка макроэкономических эффектов шока ДКП для российской экономики // Экономический журнал ВШЭ. 2015. Т. 19, № 2. С. 169–198.
18. Статья 75, часть 1. Конституция Российской Федерации // Конституция Российской Федерации, принятая 12 декабря 1993 года.
19. Whelan K. MA Advanced Macroeconomics: Vector Autoregressions. School of Economics, University College Dublin, Spring 2016.

---

[1] Информационный критерий Акаике (AIC) — критерий, применяющийся исключительно для выбора из нескольких статистических моделей. Разработан в 1971 году как «an information criterion» («(некий) информационный критерий») Хироцугу Акаике и предложен им в статье 1974 года.

[2] Источник: статистика Банка России