Скачать книги серии «Прикладная эконометрика: Научные статьи»

Данная работа посвящена анализу проблемы тестирования и датировки пузырей на финансовых рынках. Обозреваются и обсуждаются различные подходы и методы тестирования данных на наличие пузырей, а также определения датировки возникновения и момента сдутия пузыря. Рассмотренные подходы применяются к российским данным по валютному курсу за период с 1 января 2014 г. по 30 июня 2015 г. Результаты указывают на существование пузыря на российском валютном рынке в период с октября по декабрь 2014 г. Сдутие пузыря ассоциируется с повышением 16 декабря 2014 г. Банком России ключевой ставки до 17%.

В статье выявляются факторы, влияющие на инвестиции в производство новых знаний, на уровне регионов России. При этом отдельно рассматриваются НИОКР и общие затраты на инновации. Исследуемая выборка включает 74 субъекта РФ за 2010—2014 гг. Для анализа использованы несколько моделей панельной регрессии и методов оценивания. На основе результатов моделирования сформулирован ряд рекомендаций по стимулированию инноваций.

В работе изложена методология построения дезагрегированной макроэкономической модели российской экономики 1990–2010‑х гг., включающей реальный сектор (с экспортно-ориентированным, внутренне-ориентированным подсекторами и естественными монополиями), финансовый сектор и население. Понимание основных особенностей развития российской экономики на макроуровне достигается при учете особенностей взаимодействия этих секторов. Выбор предикторов макроэконометрической модели осуществляется на основе выводов построенной дезагрегированной теоретической макромодели, позволяющей выявить основные факторы, предопределяющие динамику ключевых макропеременных. Вторая часть работы состоит из эконометрического анализа уравнений для ключевых макропеременных модели с учетом предикторов, выделенных на стадии теоретического анализа. Основной вывод: теоретическое описание российской экономики возможно на основе структурного анализа уравнений дезагрегированной модели; полученное макроописание может быть использовано для построения макроэконометрической модели российской экономики.

В данной статье изучается взаимосвязь характеристик школ и цен окружающей недвижимости на примере рынка вторичной недвижимости г. Перми. В работе используется массив данных по объявлениям о продажах квартир и характеристиках школ за октябрь 2014 – февраль 2015 г. Оценки пространственной авторегрессионной модели показывают, что характеристики качества школьного образования коррелируют с ценой недвижимости. Деление выборки на однокомнатные и многокомнатные квартиры показало различия в эффектах школьного образования на цену. Кроме того, было выявлено влияние дохода и качества образования на цену недвижимости.

Цель данной работы состоит в построении ценовых индексов по выборке работ одного художника – Анри Матисса. Изучаются и сравниваются два подхода: гедонистическая регрессия и метод повторных продаж. Гедонистическая регрессия модифицируется в рамках многоуровневого (иерархического) подхода, позволяющего учитывать возможную коррелированность продаж, осуществленных в один и тот же временной период. Построенные индексы в целом обнаруживают сходную динамику, однако начиная с 1990 г. индекс, построенный методом повторных продаж, систематически демонстрирует более низкие значения. Динамика доходности гедонистического индекса и индекса Мея–Мозеса практически одинакова в период 1990‑х гг. Доходность индекса повторных продаж в исследуемый период почти повторяет доходность Artprice Global Index, что может говорить о том, что вложения в картины Анри Матисса были столь же прибыльны, что и вложения в арт-рынок в целом. Динамика годовой доходности арт-индексов коррелирует с динамикой доходности фондового индекса S&P 500, но более волатильна.

Изучение поведения социальных групп и отдельных индивидов, сегментация пользователей на основе проявляемых интересов и характера внутрисетевого взаимодействия – это те возможности, которые предоставляют социальные медиа. В статье обобщаются подходы к анализу социальных медиа на базе анализа текстов и анализа социальных сетей, сложившиеся к настоящему времени. Имеющийся инструментарий дополняется использованием показателей концентрации и расширенными возможностями визуализации результатов сетевого анализа. Проведенный на модельном примере анализ позволяет сделать следующие выводы: 1) пользователи могут быть успешно сегментированы по темам публикуемых сообщений для проведения маркетинговой кампании; 2) индекс Джини демонстрирует высокую степень неравенства пользователей по количеству публикуемых сообщений, фактически 10% пользователей, объединенных интересом к теме и связями друг с другом, публикуют 70–80% контента; 3) пользователи, общающиеся друг с другом через социальные медиа, проживают в относительной близости; 4) активность и центральность пользователя тесно связаны между собой.

Статья посвящена анализу отдачи от образования как показателя доходности инвестиций в человеческий капитал. Исследование базируется на оценивании модифицированных уравнений Минцера с использованием квантильных регрессий по панельным данным. Предложенный подход дополняется моделями совместного распределения заработной платы и продолжительности образования на основе копулярных функций.

Используемая в работе методология позволяет сравнить значимость включенных в модель факторов при формировании заработной платы, исследовать структуру зависимости между заработной платой и образованием, а также ответить на вопрос, в какой из двух стран после более чем десяти лет независимого развития наблюдалась более высокая отдача от образования.

На основе эконометрического моделирования по панельным данным исследованы детерминанты результатов выступления футбольных клубов российской премьер-лиги в сезонах с 2013 по 2017 г. Показано, что результативность футбольного клуба (как отношение количества набранных очков к максимально возможным) значимо зависит от величины его бюджета. Сила нападения и сила защиты примерно одинаково важны для результативности команд. Средняя посещаемость матчей значимо и положительно зависит от результативности клубов.

Данная конференция, как и три предшествующих, прошла в Нижегородском кампусе НИУ ВШЭ и была посвящена как актуальным проблемам в экономике, финансах, социологии, так и теоретическим вопросам анализа экономических (и не только) данных. В рамках конференции были рассмотрены доклады, связанные с развитием эконометрического инструментария и применением его для моделирования и анализа социально-экономических процессов. В Программный комитет конференции, возглавляемый профессором НИУ ВШЭ, заместителем главного редактора журнала «Прикладная эконометрика» А. А. Пересецким, вошли известные в эконометрической среде исследователи. Это способствовало высокому научному уровню включенных в Программу конференции более чем 40 докладов.

В работе изучается интеграция московского рынка конечных товаров с рынками всех других регионов России. Рассматривается агрегированный рынок, представленный минимальным набором продуктов питания. Критерием интеграции рынков служит закон единой цены, исходя из которого строятся модели временных рядов различия стоимости набора в регионах страны и Москве за 2001–2015 гг. Региональные рынки разбиваются на четыре группы: интегрированные с московским рынком, условно интегрированные с ним, не интегрированные, но движущиеся к интеграции с рынком Москвы, а также не интегрированные и не движущиеся к интеграции. Для описания движения к интеграции (конвергенции цен) используются нелинейные модели с асимптотически затухающими трендами.

В статье по данным агентства ипотечного кредитования изучаются сроки реализации недвижимости, заложенной по дефолтным кредитам, и выявляются признаки, отражающие высокий риск длительной реализации. Согласно полученным оценкам, основными детерминантами времени реализации являются тип жилья под залогом, доля заемных средств в стоимости жилья и принадлежность к экономически развитым регионам.

Researchers often use data from multiple datasets to conduct credible econometric and statistical analysis. The most reliable way to link entries across such datasets is to exploit unique identifiers if those are available. Such linkage however may result in privacy violations revealing sensitive information about some individuals in a sample. Thus, a data curator with concerns for individual privacy may choose to remove certain individual information from the private dataset they plan on releasing to researchers. The extent of individual information the data curator keeps in the private dataset can still allow a researcher to link the datasets, most likely with some errors, and usually results in a researcher having several feasible combined datasets. One conceptual framework a data curator may rely on is k-anonymity, k ≥ 2, which gained wide popularity in computer science and statistical community. To ensure k-anonymity, the data curator releases only the amount of identifying information in the private dataset that guarantees that every entry in it can be linked to at least k different entries in the publicly available datasets the researcher will use. In this paper, we look at the data combination task and the estimation task from both perspectives – from the perspective of the researcher estimating the model and from the perspective of a data curator who restricts identifying information in the private dataset to make sure that k-anonymity holds. We illustrate how to construct identifiers in practice and use them to combine some entries across two datasets. We also provide an empirical illustration on how a data curator can ensure k-anonymity and consequences it has on the estimation procedure. Naturally, the utility of the combined data gets smaller as k increases, which is also evident from our empirical illustration.

В работе выполняется множественное сравнение большого количества моделей GARCH, ARFIMA и HAR-RV семейств на данных по качеству одношагового прогноза реализованной волатильности на один день вперед. Сравнение проводится при помощи MCS теста на 10 российских биржевых активах, включая 8 акций и 2 биржевых индекса. Результаты говорят о явном преимуществе моделей семейства HAR-RV над семействами GARCH и ARFIMA и подтверждают обнаруженные в литературе результаты при сравнении отдельных представителей данных семейств.

В статье предcтавлен оригинальный подход к оценке изменений в уровне жизни в период экономического кризиса, реализованный на основе рекурсивной системы совместных уравнений с использованием многомерной пробит-модели с учетом ненаблюдаемой индивидуальной гетерогенности, смещения из‑за пропущенных переменных и эндогенности. Зависимыми переменными уравнений системы являются двоичные переменные, фиксирующие финансовое поведение домохозяйств, изменения их позиции в распределении доходов, субъективные оценки таких изменений.

Выполненная на основе данных всероссийской переписи населения 2010 г. проверка законов Гибрата и Ципфа показала, что территориальное распределение населения в субъектах Приволжского федерального округа им не подчиняется. Во всех субъектах наблюдается существенный перекос в территориальном распределении населения: значительная его часть проживает в столицах, а половина населения субъекта – в нескольких крупных городах (от 1 до 10). При этом отсутствует какое‑либо существенное движение населения из одних субъектов в другие.

В статье приведена конструкция агент-ориентированной модели стран Евразии, имитирующей основные процессы движения населения этих стран, их экономики, а также последствия реализации крупных проектов как результата действий множества самостоятельных агентов. В модели присутствуют агенты двух типов: а) страны, способные лоббировать реализацию проектов; б) жители этих стран, создающие семьи, выбирающие вид деятельности и место жительства. Приводятся результаты компьютерного эксперимента, в ходе которого страны выбирали маршрут Нового «Шелкового пути» из предложенных вариантов с учетом собственных интересов, а также влияния международных союзов.

В статье выявляются эффективные по критериям ожидаемого дохода и риска варианты получения профессионального образования, а также изучаются нематериальные последствия выбора различных профилей и уровней образования в современных российских условиях. Оцениваются показатели риска инвестиций в образовательный капитал, отражающие неопределенность уровня доходов и вероятность получения неприемлемо низких доходов. Демонстрируется привлекательность специализации в области информационных и коммуникационных технологий.

В последние два десятилетия в эмпирических исследованиях эффективности фирм используются два различных способа анализа стохастической границы (SFA) – одно- и двухшаговый. Как соотносятся между собой их результаты на одной и той же выборке фирм? Для ответа на этот вопрос сравниваются оценки эффективности, полученные двумя альтернативными способами на квартальных панельных данных по российским банкам за 2005–2015 гг. Банки разделены по форме собственности на четыре группы: крупнейшие госбанки, прочие госбанки, российские частные банки и дочерние иностранные банки. Результаты показали, что средние значения оценок эффективности выделенных групп банков существенно зависят от используемого метода: двухшаговый подход не выявил статистически значимых различий в эффективности по издержкам между группами банков, тогда как при одношаговом подходе такие различия есть. В рэнкинге групп банков по эффективности первое место занимают крупнейшие госбанки, далее идут прочие госбанки, за ними следуют частные банки, и на последнем месте оказываются иностранные банки.

На примере двух направлений – «производство товаров и услуг» и «материальное благосостояние» – формируется методология анализа взаимосвязи различных направлений регионального развития. Новизна результатов определяется тем, что индикаторы направлений строятся на основе общего базиса, сформированного из характеристик региональной дифференциации на основе теоретически обоснованных моделей. Индикатор каждого направления, построенный в базисе, максимально коррелирован с индикатором, сформированным на основе соответствующей группы показателей. Показано, что для двух рассмотренных направлений базис обеспечивает более высокую согласованность индексов и рангов регионов, чем первые главные компоненты, построенные по группам показателей. Преимущество подхода заключается в том, что индикаторы разных направлений на основе базиса допускают общую интерпретацию в терминах характеристик дифференциации и позволяют оценить изменение уровня социально-экономического развития региона при изменении этих характеристик. Представлены результаты, подтверждающие значимость влияния технической эффективности на показатели регионального развития и ее значимость в составе индикатора по направлению «материальное благосостояние».

В работе использованы данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (RLMS-HSE) за 1994–2016 гг. для оценки и сравнения возрастных профилей доходов респондентов разных поколений. Известная методология, в основе которой лежит регрессия на главные компоненты, позволила обойти проблему мультиколлинеарности возраста, периода и когорты в уравнениях доходов.

Представленное в работе сравнение выявило отставание доходов некоторых поколений мужчин от доходов молодых когорт и противоположный эффект для некоторых поколений женщин.

В статье строятся индексы поисковых запросов на основе Google Trends Data с целью возможности предсказания динамики российских индексов социального самочувствия ВЦИОМ. Индексы Google рассчитаны с помощью факторного анализа на основе набора данных Google Trends Data за 2006–2016 гг., который содержит результаты 512 поисковых запросов, касающихся жилищных условий, дохода, образования и др.

Модель байесовского усреднения (Bayesian model averaging) была использована для отбора индексов (категорий) поисковых запросов Google, сильно коррелированных с индикаторами социального самочувствия ВЦИОМ. Дополнительные модели множественной регрессии и построенные прогнозы подтвердили результаты модели байесовского усреднения. Построенные на основе данных поисковых запросов индексы субъективного благосостояния Google являются статистически надежными, о чем свидетельствует сильная корреляция между наблюдаемыми и прогнозными значениями индексов ВЦИОМ.

Медиа оказывают значимое влияние на многие аспекты функционирования гражданского общества. При этом с течением времени предпочтения граждан относительно разных типов медиа может меняться. В работе на примере данных 2017 года показано, что использование интернета ассоциируется при прочих равных условиях с падением доверия к основным каналам ТВ (по сравнению с неиспользованием интернета ) на 0.092 и увеличением доверия к онлайн медиа примерно на ту же величину. Таким образом, основные каналы ТВ и онлайн медиа, скорее всего, выступают как товары-субституты для граждан России.

В данной статье предлагается модель, обобщающая регрессионную модель с переключением и модель Хекмана на случай произвольного числа бинарных уравнений отбора наблюдений. Рассматриваются два способа оценивания модели при допущении о совместном нормальном распределении случайных ошибок: метод максимального правдоподобия и двухшаговая процедура, обобщающая классический подход Хекмана.

Качество оценок модели проверяется при помощи анализа симулированных данных в случае двух уравнений отбора. Результаты данного анализа свидетельствуют о значительном превосходстве точности оценок предложенного метода над методом наименьших квадратов и методом Хекмана.

В работе представлена модель динамики показателей социальной сферы в России. На первом этапе строится теоретическая макроэкономическая модель экономики России с учетом особенностей социально-экономического развития, позволяющая сформировать множество базовых показателей, определяющих динамику социальных индикаторов. На втором этапе производится статистическая проверка теоретических построений. На заключительном шаге полученные модели тестируются на уровне регионов России. В качестве показателей социальной сферы выбраны реальная заработная плата, реальный среднедушевой доход, число безработных, число вакансий, показатели социального неравенства по доходам. Предлагаемый подход позволяет вскрыть определенные закономерности в динамике указанных показателей, а также объяснить наблюдаемые феномены.