Аннотация

This paper focuses on the forecasting of market risk measures for the Russian RTS index future, and examines whether augmenting a large class of volatility models with implied volatility and Google Trends data improves the quality of the estimated risk measures. We considered a time sample of daily data from 2006 till 2019, which includes several episodes of large-scale turbulence in the Russian future market. We found that the predictive power of several models did not increase if these two variables were added, but actually decreased. The worst results were obtained when these two variables were added jointly and during periods of high volatility, when parameters estimates became very unstable. Moreover, several models augmented with these variables did not reach numerical convergence. Our empirical evidence shows that, in the case of Russian future markets, TGARCH models with implied volatility and Student’s t errors are better choices if robust market risk measures are of concern.

Аннотация

Исследование предлагает эконометрическую модель оценки факторов, влияющих на качество решений арбитражных судов первой инстанции, включая важнейший ресурс – затраченное на принятие решения время, на примере дел в отношении нарушения антимонопольного законодательства. В анализе используются два типа моделей: базовая модель бинарного выбора, где зависимой переменной является показатель качества судебного решения, а также двухшаговый метод оценки пробит-модели бинарного выбора с инструментируемой переменной издержек длительности рассмотрения дела в первой инстанции и включением контрольных региональных, временных и отраслевых эффектов. Эмпирические результаты устойчивы по отношению к модификациям модели, получен вывод о том, что для российской практики правоприменения длительность рассмотрения дела не влияет на качество решений, принятых первой инстанцией.

Аннотация

В данной работе четырехпараметрическое обобщенное бета-распределение второго типа (GB2) применяется для моделирования распределения населения России по доходам на основе квартальных микроданных доходов домохозяйств за период с 2003 по 2015 г. Параметры распределения оценивались методом максимума взвешенного правдоподобия, и оценки параметров за разные периоды были объединены во временные, которые прогнозировались на 4 квартала вперед. По полученным прогнозным значениям параметров распределения рассчитывались прогнозные значения мер неравенства распределения доходов, таких как риск нахождения за чертой бедности, относительная медианная глубина бедности, отношение квинтилей и индекс Джини. Таким способом получились робастные оценки мер неравенства, при этом точность прогноза составила около 5%. При анализе динамики параметров распределения получен интересный вывод о том, что в кризисные периоды уровень неравенства по доходам снижается, вопреки распространенному интуитивному суждению, что в кризисные периоды неравенство усиливается.

Аннотация

В работе предложен новый метод обнаружения одного структурного сдвига в GARCH(1,1) модели, основанный на статистике Колмогорова–Смирнова. Хорошие свойства предлагаемого метода подкрепляются численными экспериментами. Метод сопоставляется с тремя широко известными CUSUM-методами обнаружения структурных сдвигов в GARCH моделях: KL (Kokoszka, Leipus, 1999), IT (Inclán, Tiao, 1994) и LTM (Lee et al., 2004). Для генерации GARCH процессов использовались временные ряды доходностей 26 российских ценных бумаг. На основе проведенных экспериментов показано, что предлагаемый метод обладает высокой конкурентоспособностью и занимает в некотором смысле «компромиссное» положение между KL-методом, имеющим высокие мощность и вероятность ошибки первого рода, и IT- и LTM-методами, мощность и вероятности ошибок первого рода которых низки.

Аннотация

В данной работе представлены результаты моделирования миграционных процессов выпускников вузов РФ, в том числе с учетом влияния пространственного эффекта соседних регионов. Значимыми факторами миграции выпускников являются более высокий уровень доходов, ВРП на душу населения и уровень безработицы в принимающем регионе. С помощью инструментария пространственной эконометрики доказано наличие положительной пространственной автокорреляции по оттоку и притоку выпускников между соседними регионами.

Аннотация

Представлен подход к формированию индикаторов основных направлений социально-экономического развития в пространстве характеристик региональной дифференциации. На данном этапе исследований базис характеристик дифференциации включает пять компонентов: масштаб экономики, оценку технической эффективности, оценку тренда технической эффективности, первую и вторую главные компоненты структуры ВРП. Индикатор каждого направления, построенный в базисе, максимально коррелирован с индикатором, сформированным на основе соответствующей группы показателей, характеризующих это направление. Сформированы восемь индикаторов следующих основных направлений: производство товаров и услуг, материальное благосостояние, качество населения, качество социальной сферы, внутренняя безопасность. Приведено описание их особенностей и проанализированы взаимосвязи. Построен агрегированный индикатор, характеризующий материальную основу жизни. Индикаторы допускают интерпретацию в терминах характеристик дифференциации. Поэтому базис характеристик региональной дифференциации рассматривается как инструмент проектного управления.

Аннотация

Данная работа посвящена анализу влияния повышения пенсионного возраста в РФ на уровень абсолютной доходной бедности населения в период 2018–2028 гг. Основным методом исследования является микросимуляционный анализ. Результаты работы показывают, что уровень абсолютной доходной бедности населения РФ является практически нейтральным к повышению пенсионного возраста. Тем не менее, уровень бедности предпенсионеров в результате повышения пенсионного возраста может несколько увеличиться. При этом величина эффекта варьируется в зависимости от уровня образования предпенсионеров.

Аннотация

В исследовании представлена оценка вклада неравенства возможностей, обусловленного образованием и профессиональным статусом родителей индивида, в неравенство заработной платы мужчин в возрасте 26–60 лет, проживающих в городской местности. Для оценки использовался параметрический подход, основанный на сравнении фактического неравенства достижений с неравенством контрфактических (counterfactual) достижений. Анализ выполнен отдельно для трех возрастных когорт для оценки вклада неравенства возможностей в неравенство достижений во временной перспективе. Исследование базируется на данных 20‑й волны Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (RLMS-HSE).