Мегамакроконфа, день 1
Собственно, первый день конференции...Следуя своим привычкам, немножко про нее напишу. Но в этот раз заметки писались очень-очень быстро, так что получилось хуже, чем обычно. На самом деле, многие из работ можно найти здесь: https://sites.google.com/a/nes.ru/macroeconomics/home/papers-and-slides
Ну, вот мои сумбурные заметки. Надеюсь. если где-то ошибусь, fakir57 и korol1989 меня поправят...
Да, и keynote я не стала описывать....просто не успела)
Первый доклад (Nakamura, Steinsson, Sergeyev) был про риски (шоки) в развитых странах: долгосрочные риски связаны со скачками в производительности, краткосрочные - со скачками в волатильности.
Работа делает вот что: сначала чисто с использованием macro data для 16 стран за 120 лет устанавливаются долгосрочные риски. Потом с их помощью прогнозируются цены на активы.
Понятно, что падение производительности часто связано с ростом волатильности: поскольку сегодняшняя предельная полезность потребления зависит от ожиданий относительно роста и рисков завтра, шоки, снижающие ожидания относительно экономического роста, приводят к росту предельной полезности потребления сегодня. Это, в свою очередь, приводит к падению цен на активы, и, значит, к росту equity premium, высокой волатильности доходов по ним, а заодно и низкой процентной ставке. В модели есть как страновые, так и мировые шоки (если можно так сказать), при этом эффект от вторых намного более устойчив.
Эффект от шоков - это комбинация двух компонент. Например, после шока волатильности растет стремление сберегать (и вместе с ним цены на активы), но при этом растет и risk premium, что, конечно, давит на цены сверху.
Таким образом, с помощью P/D можно предсказывать волатильность. На самом деле, D/P очень хорошо с ней соотносятся.
А еще можно посмотреть, как шоки влияют на обменные курсы. Это влияние зависит во многом от интегрированности финансовых рынков.
Второй доклад by Anton Korinek (кстати, из University of Maryland) был про то, что предпочтительнее - регулирование для предотвращения кризиса, или же усиленная борьба с ним.
У кризисов есть существенные peculiar externalities, которые работают примерно так: из-за tightening constraints происходит снижение потребления, что, в свою очередь, приводит к adverse movement of asset prices. Но, поскольку ограничения на заимствования связаны с ожидаемыми ценами collateral, мы снова возвращаемся в начало цикла. Вот эти самые экстерналии и служат обоснованием гос. вмешательства с помощью macro-prudential regulation.
Т.е. статья пытается оценить, что же более целесообразно: пытаться предотвратить кризис с помощью налогов на заимствование, или же бороться с ним, когда он уже наступил.
Но в последнем случае у планнера есть проблема - time inconsistency. Хочется, тобы все думали, что он будет tough, но кризис - не лучшее время для такого поведения.
Ответ автора на дилемму о том, что лучше - регулировать заимствования для предотвращения кризиса или бороться с уже случившимся кризисов: делать всего понемногу.
После кофе был доклад про Theory of Asset Pricing with Heterogenous Information by Tsyvinski, Albagli and Hellwig.
Главный элемент работы - гетерогенная информация.
Мы знаем, что цены на активы систематически отклоняются от fundamentals. Более того, цены реагируют на шоки сильнее, чем ожидаемые дивиденды.
Для того, чтобы объяснить это явление авторы предлагают сделать агентов гетерогенными: часть из них оценивает fundamentals, а другая часть остается uninformed.
Но все действуют на одном рынке, а цена clears it. При этом есть ограничения на арбитраж - каждый может купить лишь одну акцию, и шортить нельзя.
Частные сигналы поступают к информированным трейдерам с определенной точностью. При этом получаемая функция спроса зашумлена из-за неинформированных трейдеров.
Для информированных трейдеров цена - это ожидаемые дивиденды предельного трейдера. Но, видя рост цен, неинформированные трейдеры могут заключить, что fundamentals благоприятны, предъявляя больший спрос на бумагу. Так и получается, что цены реагируют сильнее на шоки в fundamentals.
При этом если upside and downside payoff risks симметричны, разрыв между ценой и ожидаемыми дивидендами равен нулю. Если есть upside payoff risk, этот разрыв положителен. Ну, и отрицателен для concave payoff risks.
Авторы используют эту модель для объяснения пузырей, а еще с ее помощью можно делать asset design.
Alp Simsek из Гарварда рассказал про Speculation and Risk Sharing with New Financial Assets
Предположим, на рынке появилась новая ценная бумага. Как это скажется на рисках? В экономике с разными представлениями трейдеров об экономике существуют 2 мотива к торговле: разделение рисков и спекулятивный мотив. Если у трейдеров разные преставления о бумагах, произойдет следующее: несмотря на то, что нестрахуемые риски снизятся, спекулятивные риски вырастут. Это произойдет и из-за разницы во мнениях относительно новой бумаги, и из-за новых спекуляций с уже торгующимися бумагами.
Дальше можно представить, что фирма решает выпустить новую бумагу. Если представления о ней у всех трейдеров гомогенны, то логично будет сделать ее такой, чтобы снизить общие риски портфолио. А вот если представления о ней гетерогенны, то лучше, напротив, их максимизировать - в этом случае объем торговли вырастет, что выгодно эмитенту.
Потом Jennifer La’O из Чикаго рассказала про Sentiments
Основная фишка работы - сгенерировать бизнес-циклы, не отказываясь от рациональности агентов и конкурентности рынков. Точнее, как правильно поправил fakir57, сгенерировать циклы, когда нет шоков на fundamentals и даже на beliefs about fundamentals
Для этого Дженифер расселяет агентов по разным островам, ограничивая возможность коммуникации. Каждый что-то производит на своем острове, потом все случайным образом разделяются на пары и начинают торговать. При этом каждый знает, что происходит на его острове, и получает 2 типа сигнала: о том, что происходит на острове партнера (с шумом) и о том, что партнер думает о том, что происходит на нашем острове (тоже с шумом, понятно).
Это важно, т.к. если наш партнер произвел много всего, он сможет купить у нас больше товаров, и, таким образом, его производительность положительно связана с нашими ценами.
Все это позволяет генерировать волны оптимизма и пессимизма: количество информации, доступной в каждом новом туре, все больше.
Потом Сергей Гуриев рассказал их общую с Anton Cheremukhin, Mikhail Golosov и Aleh Tsyvinski работу Industrialization in Russia through the lense of neoclassical growth theory
Речь шла о том, был ли необходим Сталин с его индустриализацией и коллективизацией для превращения развития российской экономики.
Считается, что потенциал рабочей силы, используемой в сельском хозяйстве, необходимо было перенаправить на промышленное производство.
Авторы сравнивают тенденции развития дореволюционной России и Японии и показывают, что они очень похожи - несмотря на то, что доля сельского хозяйства в экономике России была намного выше (что объяснялось экспортом зерна), для обеих стран было характерно ее заметное снижение. Но Японии удалось преобразовать структуру экономики без сталинской политики.
Насколько же wedges, созданные Сталиным, были необходимы для развития?
Для того, чтобы определить, насколько эффективным было создание «ценовых ножниц» - разницы между ценой сельхоз продукции для производителей и потребителей - авторы находят равновесные цены, основываясь на данных о производительности в сельском хозяйстве и в других отраслях.
Оказалось, что наличие таких «ножниц» ускорило структурные изменения в экономике. Но СССР на тот момент был закрытой экономикой. Если бы экономика осталась открытой, а «ножниц» не было, то за счет падения цен на сельхоз продукцию, происходившую в то время на мировом рынке, структурные изменения в экономике прошли бы аналогично тому, как они прошли в Японии. И уровень индустриализации был бы выше, чем в результате сталинской политики.
Ну, вот мои сумбурные заметки. Надеюсь. если где-то ошибусь, fakir57 и korol1989 меня поправят...
Да, и keynote я не стала описывать....просто не успела)
Первый доклад (Nakamura, Steinsson, Sergeyev) был про риски (шоки) в развитых странах: долгосрочные риски связаны со скачками в производительности, краткосрочные - со скачками в волатильности.
Работа делает вот что: сначала чисто с использованием macro data для 16 стран за 120 лет устанавливаются долгосрочные риски. Потом с их помощью прогнозируются цены на активы.
Понятно, что падение производительности часто связано с ростом волатильности: поскольку сегодняшняя предельная полезность потребления зависит от ожиданий относительно роста и рисков завтра, шоки, снижающие ожидания относительно экономического роста, приводят к росту предельной полезности потребления сегодня. Это, в свою очередь, приводит к падению цен на активы, и, значит, к росту equity premium, высокой волатильности доходов по ним, а заодно и низкой процентной ставке. В модели есть как страновые, так и мировые шоки (если можно так сказать), при этом эффект от вторых намного более устойчив.
Эффект от шоков - это комбинация двух компонент. Например, после шока волатильности растет стремление сберегать (и вместе с ним цены на активы), но при этом растет и risk premium, что, конечно, давит на цены сверху.
Таким образом, с помощью P/D можно предсказывать волатильность. На самом деле, D/P очень хорошо с ней соотносятся.
А еще можно посмотреть, как шоки влияют на обменные курсы. Это влияние зависит во многом от интегрированности финансовых рынков.
Второй доклад by Anton Korinek (кстати, из University of Maryland) был про то, что предпочтительнее - регулирование для предотвращения кризиса, или же усиленная борьба с ним.
У кризисов есть существенные peculiar externalities, которые работают примерно так: из-за tightening constraints происходит снижение потребления, что, в свою очередь, приводит к adverse movement of asset prices. Но, поскольку ограничения на заимствования связаны с ожидаемыми ценами collateral, мы снова возвращаемся в начало цикла. Вот эти самые экстерналии и служат обоснованием гос. вмешательства с помощью macro-prudential regulation.
Т.е. статья пытается оценить, что же более целесообразно: пытаться предотвратить кризис с помощью налогов на заимствование, или же бороться с ним, когда он уже наступил.
Но в последнем случае у планнера есть проблема - time inconsistency. Хочется, тобы все думали, что он будет tough, но кризис - не лучшее время для такого поведения.
Ответ автора на дилемму о том, что лучше - регулировать заимствования для предотвращения кризиса или бороться с уже случившимся кризисов: делать всего понемногу.
После кофе был доклад про Theory of Asset Pricing with Heterogenous Information by Tsyvinski, Albagli and Hellwig.
Главный элемент работы - гетерогенная информация.
Мы знаем, что цены на активы систематически отклоняются от fundamentals. Более того, цены реагируют на шоки сильнее, чем ожидаемые дивиденды.
Для того, чтобы объяснить это явление авторы предлагают сделать агентов гетерогенными: часть из них оценивает fundamentals, а другая часть остается uninformed.
Но все действуют на одном рынке, а цена clears it. При этом есть ограничения на арбитраж - каждый может купить лишь одну акцию, и шортить нельзя.
Частные сигналы поступают к информированным трейдерам с определенной точностью. При этом получаемая функция спроса зашумлена из-за неинформированных трейдеров.
Для информированных трейдеров цена - это ожидаемые дивиденды предельного трейдера. Но, видя рост цен, неинформированные трейдеры могут заключить, что fundamentals благоприятны, предъявляя больший спрос на бумагу. Так и получается, что цены реагируют сильнее на шоки в fundamentals.
При этом если upside and downside payoff risks симметричны, разрыв между ценой и ожидаемыми дивидендами равен нулю. Если есть upside payoff risk, этот разрыв положителен. Ну, и отрицателен для concave payoff risks.
Авторы используют эту модель для объяснения пузырей, а еще с ее помощью можно делать asset design.
Alp Simsek из Гарварда рассказал про Speculation and Risk Sharing with New Financial Assets
Предположим, на рынке появилась новая ценная бумага. Как это скажется на рисках? В экономике с разными представлениями трейдеров об экономике существуют 2 мотива к торговле: разделение рисков и спекулятивный мотив. Если у трейдеров разные преставления о бумагах, произойдет следующее: несмотря на то, что нестрахуемые риски снизятся, спекулятивные риски вырастут. Это произойдет и из-за разницы во мнениях относительно новой бумаги, и из-за новых спекуляций с уже торгующимися бумагами.
Дальше можно представить, что фирма решает выпустить новую бумагу. Если представления о ней у всех трейдеров гомогенны, то логично будет сделать ее такой, чтобы снизить общие риски портфолио. А вот если представления о ней гетерогенны, то лучше, напротив, их максимизировать - в этом случае объем торговли вырастет, что выгодно эмитенту.
Потом Jennifer La’O из Чикаго рассказала про Sentiments
Основная фишка работы - сгенерировать бизнес-циклы, не отказываясь от рациональности агентов и конкурентности рынков. Точнее, как правильно поправил fakir57, сгенерировать циклы, когда нет шоков на fundamentals и даже на beliefs about fundamentals
Для этого Дженифер расселяет агентов по разным островам, ограничивая возможность коммуникации. Каждый что-то производит на своем острове, потом все случайным образом разделяются на пары и начинают торговать. При этом каждый знает, что происходит на его острове, и получает 2 типа сигнала: о том, что происходит на острове партнера (с шумом) и о том, что партнер думает о том, что происходит на нашем острове (тоже с шумом, понятно).
Это важно, т.к. если наш партнер произвел много всего, он сможет купить у нас больше товаров, и, таким образом, его производительность положительно связана с нашими ценами.
Все это позволяет генерировать волны оптимизма и пессимизма: количество информации, доступной в каждом новом туре, все больше.
Потом Сергей Гуриев рассказал их общую с Anton Cheremukhin, Mikhail Golosov и Aleh Tsyvinski работу Industrialization in Russia through the lense of neoclassical growth theory
Речь шла о том, был ли необходим Сталин с его индустриализацией и коллективизацией для превращения развития российской экономики.
Считается, что потенциал рабочей силы, используемой в сельском хозяйстве, необходимо было перенаправить на промышленное производство.
Авторы сравнивают тенденции развития дореволюционной России и Японии и показывают, что они очень похожи - несмотря на то, что доля сельского хозяйства в экономике России была намного выше (что объяснялось экспортом зерна), для обеих стран было характерно ее заметное снижение. Но Японии удалось преобразовать структуру экономики без сталинской политики.
Насколько же wedges, созданные Сталиным, были необходимы для развития?
Для того, чтобы определить, насколько эффективным было создание «ценовых ножниц» - разницы между ценой сельхоз продукции для производителей и потребителей - авторы находят равновесные цены, основываясь на данных о производительности в сельском хозяйстве и в других отраслях.
Оказалось, что наличие таких «ножниц» ускорило структурные изменения в экономике. Но СССР на тот момент был закрытой экономикой. Если бы экономика осталась открытой, а «ножниц» не было, то за счет падения цен на сельхоз продукцию, происходившую в то время на мировом рынке, структурные изменения в экономике прошли бы аналогично тому, как они прошли в Японии. И уровень индустриализации был бы выше, чем в результате сталинской политики.