Вплив структури торгівлі на чутливість економіки до зовнішніх шоків: застосування глобальної векторної авторегресійної моделі для України
a Національний банк України, Київ, Україна
b Національний університет «Києво-Могилянська академія», Київ, Україна
c Інститут перехідних економік Банку Фінляндії (BOFIT), Гельсінкі, Фінляндія
Анотація

У статті досліджено трансмісію зовнішніх шоків випуску на реальний сектор економіки України через канал міжнародної торгівлі. Автори використовують глобальну векторну авторегресійну модель (GVAR), яка охоплює близько 80% світової економіки і включає змінні в часі вагові структури міжнародної торгівлі та фінансових взаємозв’язків між окремими країнами. За оцінками авторів, помірна рецесія у США (скорочення обсягів виробництва на 1%) призводить до значного (приблизно на 2.2%) скорочення обсягів виробництва в Україні. У разі аналогічного скорочення випуску в зоні євро та в Росії обсяги виробництва в Україні зменшуються на 1.7%. Таке саме скорочення обсягів виробництва в Центральній та Східній Європі, Китаї або країнах СНД спричиняє зниження обсягів виробництва в Україні на 0.4%. Водночас через зміни глобальних торгових потоків вплив шоків випуску в зоні євро на Україну протягом останніх десятиліть постійно зростає. Чутливість України до шоків у США та зоні євро помітно посилюється через вплив непрямих каналів торгівлі, тоді як реакція на шоки в економіках, що розвиваються, тобто в Китаї, регіоні Центральної та Східної Європи, СНД та, частково, в Росії переважно визначається двосторонніми торговельними відносинами.

Дати публікації
Опубліковано онлайн 26 March 2019
2216
перегляди
651
завантаження
Текст Статті
Завантажити
Цитування
Стаття є перекладом з англійської. Під час цитування використовуйте оригінальну назву публікації
Цитуйте як: Faryna, O., Simola, H. (2019). How Trade Composition Affects Sensitivity to Foreign Shocks: Applying a Global VAR Model to Ukraine. Visnyk of the National Bank of Ukraine, 247, 4-18. https://doi.org/10.26531/vnbu2019.247.01
Формат цитування

Метрики
Література

Alturki, F., Espinosa-Bowen, J., Ilahi, N. (2009). How Russia affects the neighborhood: trade, financial and remittance channels. IMF Working Paper, 09/277. International Monetary Fund. https://doi.org/10.5089/9781451874228.001

Beckmann, E., Fidrmuc, J. (2013). Exchange rate pass-through in CIS countries. Comparative Economic Studies, 55(4), 705-720. https://doi.org/10.1057/ces.2013.8

Canova, F., Ciccarelli, M. (2013). Panel vector autoregressive models: A survey. European Central Bank Working Paper Series, 1507. European Central Bank. Retrieved from https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp1507.pdf

Chudik, A., Pesaran, M. H. (2013). Econometric analysis of high dimensional VARs featuring a dominant unit. Econometric Reviews, 32(5-6), 592-649. https://doi.org/10.1080/07474938.2012.740374

Comunale, M., Simola, H. (2018). The pass-through to consumer prices in CIS economies: The role of exchange rates, commodities and other common factors. Research in International Business and Finance, 44, 186-217. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.07.076

Dees, S., di Mauro, F., Pesaran, M. H., Smith, L. V. (2007). Exploring the international linkages of the euro area: A global VAR analysis. Journal of Applied Econometrics, 22(1), 1-38. https://doi.org/10.1002/jae.932

Dreger, C., Fidrmuc, J. (2011). Drivers of exchange rate dynamics in selected CIS Countries: Evidence from a Factor-Augmented Vector Autoregressive (FAVAR) Analysis. Emerging Markets Finance and Trade, 47(4), 49-58. https://doi.org/10.2753/ree1540-496x470403

Faryna, O. (2016a). Exchange rate pass-through and cross-country spillovers: some evidence from Ukraine and Russia. BOFIT Discussion Paper, No. 14. Helsinki: Bank of Finland. https://helda.helsinki.fi/bof/bitstream/handle/123456789/14368/dp1416.pdf

Faryna, O. (2016b). Nonlinear exchange rate pass-through to domestic prices in Ukraine. Visnyk of the National Bank of Ukraine, 236, 30-42. National Bank of Ukraine. https://doi.org/10.26531/vnbu2016.236.030

Faryna, O., Simola, H. (2018). The transmission of international shocks to CIS economies: A Global VAR Approach. NBU Working Paper, 4/2018. https://bank.gov.ua/doccatalog/document?id=77136251

Feldkircher, M. (2015). A global macro model for emerging Europe. Journal of Comparative Economics, 43(3), 706-726. https://doi.org/10.1016/j.jce.2014.09.002

Feldkircher, M. Korhonen, I. (2014). The rise of China and its implications for emerging markets – evidence from a GVAR model. Pacific Economic Review, 19(1), 61-89. https://doi.org/10.1111/1468-0106.12052

Galesi, A., Lombardi, M. J. (2009). External shocks and international inflation linkages: a global analysis. European Central Bank Working Paper Series, 1062. Frankfurt am Main: European Central Bank. https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp1062.pdf

Hajek J., Horvath R. (2018). International spillovers of (un)conventional monetary policy: the effect of the ECB and the US Fed on non-euro EU countries. Economic Systems, 42(1), 91-105. https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2017.10.001

Harahap, B. A., Bary, P., Panjaitan, L. N., Satyanugroho, R. (2016). Spillovers of United States and people’s republic of China shocks on small open economies: the case of Indonesia. ADBI Working Paper Series, 616. https://www.adb.org/sites/default/files/publication/213516/adbi-wp616.pdf

Lepushynskyi, V. (2015). A strategic document on monetary policy for the period of the inflation targeting adoption in Ukraine. Visnyk of the National Bank of Ukraine, 233, 24-38. https://doi.org/10.26531/vnbu2015.233.024

Pesaran, M. H., Shin, Y. (1998). Generalized impulse response analysis in linear multivariate models. Economics Letters, 58(1), 17-29. https://doi.org/10.1016/s0165-1765(97)00214-0

Pesaran, M. H., Schuermann, T., Weiner, S. M. (2004). Modelling regional interdependencies using a global error-cointegration macro-econometric model. Journal of Business & Economic Statistics, 22, 129-162. https://doi.org/10.1198/073500104000000019

Smith, L. V., Yagamata, T. (2011). Firm level return-volatility analysis using dynamic panels. Journal of Empirical Finance, 18(5), 847-867. https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2011.07.001

Smith, L. V., Galesi, A. (2014). GVAR Toolbox 2.0. Retrieved from https://sites.google.com/site/gvarmodelling/gvar-toolbox

Права та Дозволи
Ця стаття ліцензована відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License. Якщо інше не зазначено, рисунки та інші матеріали представлені на загальних для усієї статті умовах ліцензії Creative Commons. Якщо матеріали не ліцензовані відповідно до Creative Commons, користувачі мають запитувати у власника прав дозволу на їх відтворення чи використання.
Подати статтю