Однією з важливих передумов запровадження режиму інфляційного таргетування є спроможність центрального банку передбачати інфляційний розвиток (адже за цього режиму прогноз інфляції використовується як проміжна ціль) і розуміння трансмісійного механізму монетарної політики (оскільки через його канали центральний банк за допомогою своїх інструментів може забезпечити конвергенцію прогнозу інфляції до цільових показників). Досягнення цих цілей є складним завданням без налагодженої системи макроекономічних моделей, що описують монетарний трансмісійний механізм, дають змогу оцінити поточний стан економіки та проектувати сценарії макроекономічного розвитку в коротко- та середньостроковій перспективі. У статті аналізується сучасний стан макроекономічного моделювання в центральних банках та відповідність йому системи макроекономічних моделей для цілей монетарної політики в Національному банку України. Поточна система дає змогу забезпечити аналітичну підтримку процесу прийняття рішень з монетарної політики, але на майбутнє потрібне її вдосконалення як у частині запровадження в практичну діяльність більш структурної моделі (динамічної стохастичної моделі загальної рівноваги), так і щодо посилення набору економетричних моделей для короткострокового прогнозування.
Adolfson, М., Laseen, S., Christiano, L., Trabandt, M., Walentin, К. (2013). Ramses II – Model Description. Occasional Paper Series, 12. Sveriges Riksbank.
Andrle, M., Hledik, T., Kamenik, O., Vlcek, J. (2009). Implementing the new structural model of the Czech National Bank. Working Paper Series, 2-2009. Czech National Bank.
Banbura, M., Giannone, D., Modugno M., Reichlin L. (2013). Now-casting and the real-time data flow. Working Papers, 1564. European Central Bank. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-53683-9.00004-9
Benes, J., Kumhof, M., Laxton, D. (2014). Financial crises in DSGE models: A prototype model. Working Paper, 14-57. International Monetary Fund. https://doi.org/10.5089/9781475540895.001
Bernanke, B., Gertler, M., Gilchrist, S. (1999). The financial accelerator in a quantitative business cycle framework, in: Taylor, J. ., Woodford, M. (red.), Handbook of Macroeconomics, 1(C), 1341-1393. https://doi.org/10.1016/s1574-0048(99)10034-x
Brubakk, L., Husebo, T. A., Maih, J., Olsen, K., Ostnor, M. (2006). Finding NEMO: Documentation of the Norwegian economy model. Staff Memo, 6. Norges Bank.
Brubakk, L., Sveen, T. (2009). NEMO – A new macro model for forecasting and monetary policy analysis. Norges Bank Economic Bulletin, 80(1), 39-47.
Burgess, S., Fernandez-Corugedo, E., Groth, C., Harrison, R., Monti, F., Theodoridis, K., Waldron, M. (2013). The Bank of England's forecasting platform: COMPASS, MAPS, EASE and the suite of models. Working Paper, 471. Bank of England. https://doi.org/10.2139/ssrn.2266506
Cespedes, L. F., Fornero, J., Gali, J. (2012). Non-Ricardian aspects of fiscal policy in Chile. Working Paper, 663. Central Bank of Chile.
Christiano, L. J., Trabandt, M., Walentin, K. (2010). DSGE models for monetary policy analysis. Working Papers Series, 16074. National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w16074
Christoffel, K., Coenen, G., Warne, A. (2008). The new area-wide model of the Euro area. A micro-founded open-economy model for forecasting and policy analysis. Working Paper Series, 944. European Central Bank.
Coats, W., Laxton, D., Rose, D. (2003). The Czech National Bank's Forecasting and Policy Analysis System. Prague: Czech National Bank.
Coenen, G., Straubk R. (2004). Non-Ricardian households and fiscal policy in an estimated DSGE model of the euro area, manuscript prepared for the International Finance conference on New Policy Thinking in Macroeconomics, New York.
Dorich, J., Johnston, M., Mendes, R., Murchison, S., Zhang, Y. (2013). ToTEM II: An updated version of the bank of Canada's quarterly projection model. Technical Report, 100. Bank of Canada.
Gerdrup, K. R., Nicolaisen, J. (2011). On the purpose of models – The Norges Bank experience. Staff Memo, 06. Norges Bank.
Goodfriend, M., McCallum, B. T. (2007). Banking and interest rates in monetary policy analysis: A quantitative exploration. Journal of Monetary Economics, 54(5), 1480-1507. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2007.06.009
Harrison, R., Nikolov, K., Quinn, M., Ramsay, G., Scott, A., Thomas, R. (2005). The Bank of England Quarterly Model. London: Bank of England.
Kilponen, J., Ripatti, A. (2006). Learning to forecast with a DGE Model, Unpublished manuscript. Retrieved from http://www.bde.es/f/webpi/SES/seminars/2006/files/sie0619.pdf
Laxton, D., Rose, D., Scott, A. (2009). Developing a structured forecasting and policy analysis system to support inflation-forecast targeting (IFT). Working Paper, 65. International Monetary Fund. https://doi.org/10.5089/9781451872125.001
Liebermann, J. (2012). Short-term forecasting of quarterly gross domestic product growth. Quarterly Bulletin Articles, 74-84. Central Bank of Ireland.
Lucas, R. J. (1976). Econometric policy evaluation: A critique. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 1(1), 19-46. https://doi.org/10.1016/S0167-2231(76)80003-6
Nikolaychuk, S., Mariyko, E. (2007). Estimation of equilibrium and cyclical components of macroeconomic indicators using Kalman filter. Visnyk of the National Bank of Ukraine, 5, 58-64.
Ogunc, F., Akdogan, K., Baser, S., Chadwick, M. G., Ertug, D., Hulagu, T., Kosem, S., Ozmen, M. U., Tekatli, N. (2013). Short-term inflation forecasting models for Turkey and a forecast combination analysis. Economic Modelling, 33, 312-325. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2013.04.001
Petryk, O., Nikolaychuk, S. (2006). The structural model of transmission mechanism in Ukraine. Visnyk of the National Bank of Ukraine, 3, 12-20.
Polovnev, Y., Nikolaychuk, S. (2006). Modelling of transition from exchange rate peg to inflation targeting: Case of Ukraine. Paper presented at the workshop Applied economic research at central banks in Deutsche Bundesbank, Frankfurt am Main (13-17 November 2006).
Roger, S., Vlcek, J. (2012). Macrofinancial modeling at Central Banks: Recent developments and future directions. Working Paper, 12-21. International Monetary Fund. https://doi.org/10.5089/9781463931834.001
Schumacher, C. (2014). MIDAS and bridge equations. Discussion Paper, 26. Deutsche Bundesbank.
Sholomytskyi, Y. (2012). Using the indicators of monetary sector volumes for determining the contribution of monetary conditions to consumer inflation. Visnyk of the National Bank of Ukraine, 7, 52-56.
Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and reality. Econometrica, 48(1), 1-48. https://doi.org/10.2307/1912017
Smets, F., Wouters, R. (2003). An estimated dynamic stochastic general equilibrium model of the euro area. Journal of the European Economic Association, 1(5), 1123-1175. https://doi.org/10.1162/154247603770383415
Stock, J. H., Watson, M. W. (1989). New indexes of coincident and leading economic indicators. NBER Macroeconomics Annual, 4, 351-394. https://doi.org/10.1086/654119
Weber, A. (2009). The role of forecasting for central banks, Keynote address given at the conference on Forecasting and monetary policy, organized by the Deutsche Bundesbank, Freie Universitat Berlin and the Viessmann European Research Centre, Berlin, 23 March 2009.
Woodford, M. (2003). Interest & Prices. Princeton: Princeton University Press.
