курс доллара — последние новости сегодня и главные события по теме

Статей

За период

Курс доллара вырос в Кыргызстане

8 февраля, 16:34

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• рост
• доллар
• курс

Еще 3

Евро подешевел — что с ценами на ГСМ и золото в Бишкеке 6 февраля

6 февраля, 10:23

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• курс
• валюта
• золото
• доллар

Еще 3

Сколько Нацбанк потратил на поддержание курса сома в прошлом году

9 января, 10:02

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• интервенция
• стоимость
• сом
• доллар
• Новости Киргизии

Еще 3

Курс валюты и цены на ГСМ в Бишкеке — данные на 9 января

9 января, 09:51

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• валюта
• ГСМ
• золото
• слитки
• курс валют
• доллар

Еще 3

Евро подорожал — курс валюты, цены на ГСМ и золото в Бишкеке 2 декабря

2 декабря 2022, 09:56

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• ГСМ
• доллар
• бензин
• золото
• евро
• рубль

Еще 3

В 2023 году курс доллара в Кыргызстане снизится, прогнозирует ЕАБР

29 ноября 2022, 14:15

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• ЕАБР
• прогноз
• доллар

Еще 3

Курс валюты и стоимость ГСМ в Бишкеке 26 ноября

26 ноября 2022, 10:59

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• курс валют
• ГСМ
• Цены на ГСМ

Еще 3

Евро подорожал — курс валюты, цены на ГСМ и золото в Бишкеке 24 ноября

24 ноября 2022, 10:34

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• ГСМ
• доллар
• бензин
• золото
• евро

Еще 3

Что с курсом доллара и евро, ценами на золото и бензин в Бишкеке 18 ноября

18 ноября 2022, 11:15

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• ГСМ
• доллар
• бензин
• золото
• евро

Еще 3

В Кыргызстане резко вырос курс доллара и евро

16 ноября 2022, 15:37

• курс доллара
• Кыргызстан
• рост
• банк
• ситуация
• Экономика
• валюта
• доллар

Еще 3

Что с курсом доллара и евро, ценами на золото и бензин в Бишкеке 15 ноября

15 ноября 2022, 10:01

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• ГСМ
• доллар
• бензин
• золото
• евро

Еще 3

В последние дни в Кыргызстане ощутимо подорожал евро — курс на 14 ноября

14 ноября 2022, 10:06

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• евро
• рост
• ГСМ

Еще 3

Евро обошел доллар — курс валюты в Бишкеке 10 ноября

10 ноября 2022, 10:40

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• ГСМ
• доллар
• бензин
• золото
• евро
• рубль

Еще 3

Что с курсом доллара и евро, ценами на золото и бензин в Бишкеке 28 октября

28 октября 2022, 09:24

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• ГСМ
• доллар
• бензин
• золото
• евро
• рубль

Еще 3

Что с курсом доллара и евро, ценами на золото и бензин в Бишкеке 27 октября

27 октября 2022, 10:31

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• ГСМ
• доллар
• бензин
• золото
• евро
• рубль

Еще 3

Что с курсом доллара и евро, ценами на золото и бензин в Бишкеке 7 октября

7 октября 2022, 09:54

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• ГСМ
• доллар
• бензин
• золото
• евро
• рубль

Еще 3

Доллар немного подешевел — данные по Бишкеку на 5 октября

5 октября 2022, 10:00

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• ГСМ
• доллар
• бензин
• золото
• евро
• рубль

Еще 3

Евро подорожал — данные по Бишкеку на 1 октября

1 октября 2022, 10:36

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• евро
• доллар

Еще 3

Доллар и евро подорожали — данные по Бишкеку на 30 сентября

30 сентября 2022, 09:52

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• ГСМ
• доллар
• бензин
• золото
• евро
• рубль

Еще 3

Доллар и евро продолжают дешеветь — данные в Бишкеке 29 сентября

29 сентября 2022, 09:52

• курс доллара
• Кыргызстан
• Экономика
• ГСМ
• доллар
• бензин
• золото
• евро
• рубль

Еще 3

Еще 20 материалов

• За неделю
• За месяц
• За год
• За все время

Лента новостей

Блог SVB FX Risk Advisory: Доллар США в движении – что делать сейчас?

Читать PDF-версию

Корпоративные клиенты банка Силиконовой долины и фонды прямых инвестиций с активами и денежными потоками, выраженными в иностранной валюте, столкнулись со значительными препятствиями из-за укрепления доллара США (USD) в первые три квартала 2022 года. Затем в В четвертом квартале резкий разворот доллара США, вызванный прогнозируемым замедлением темпов повышения ставок Федеральной резервной системой и восстановлением акций, компенсировал часть годовых потерь доллара США от курсовых разниц. Некоторые валюты восстановили более 50% потерь 2022 года только в четвертом квартале.

График 1: Движение валюты в 2022 году по отношению к доллару США

Не слишком ли поздно хеджировать против все еще сильного доллара США? Другими словами, должны ли глобальные компании и фонды оставаться незастрахованными, чтобы извлечь выгоду из более высоких оценок иностранной валюты в будущем?

Нет, несколько причин, почему:

1. Нет никаких гарантий, что бычий рост доллара закончился.

Хотя верно то, что разница в процентных ставках в пользу Соединенных Штатов (США) не обеспечит значительного подъема доллара США, поскольку они были в основном учтены в ценах, заглядывая вперед, акцент может сместиться на оценку влияния более высоких процентные ставки в мировой экономике. Центральные банки спровоцировали замедление спроса с целью сдерживания инфляции. Экономика в некоторой степени сократилась, и в будущем вероятны рецессии, поскольку ужесточение продолжалось дольше, чем многие ожидали, поскольку ценовое давление со стороны предложения усложнило политические мандаты.

США в относительном смысле находятся в лучшем положении, чтобы пережить глобальную рецессию. Рынок труда силен, долговая нагрузка домохозяйств является одной из самых низких в развитом мире, а рынок недвижимости может оказаться устойчивым благодаря более устойчивому уровню кредитного плеча заемщика и более высокой доле ипотечных кредитов с фиксированной процентной ставкой. Кроме того, на фоне структурных встречных ветров геополитической напряженности и антиглобализма, которые могут сохраняться до 2023 года, энергетическая самодостаточность США может значительно помочь изолировать их экономику.

После агрессивного ужесточения, неопределенность и волатильность рынка, вероятно, сохранятся. Акции и другие рискованные активы, скорее всего, останутся под давлением, в пользу доллара США из-за притока капитала в качество. Это особенно актуально сегодня, поскольку другие традиционные активы-убежища, такие как швейцарский франк, японская иена, золото и криптовалюта, не показали хороших результатов во время экономического спада 2022 года.

Доходы от колебаний валютных курсов приветствуются, но не обязательно вознаграждаются руководством или
владельцев компании. Тем не менее, валютные потери тщательно анализируются.

2. Общепринятые прогнозы о валютах верны примерно так же часто, как и ошибочны.

Третий год подряд консенсус-прогнозы Bloomberg ¹ указывают на ослабление доллара США в течение года. Воззрение не проявилось в 2021 г. и не проявилось в 2022 г. 

Диаграммы 2 и 3 показывают синим цветом предварительные прогнозы EUR/USD, сделанные на 1 января каждого года, по сравнению с фактическим обменным курсом (красным цветом), который материализовался в течение года. В 2021 году итоговая спотовая ставка за год была ниже, чем у всех прогнозистов. А в январе 2022 года ни один прогнозист не видел, чтобы евро достиг паритета, и все же паритет был существенно нарушен в сторону понижения.

На практике точность прогноза осложняется наличием неизвестных неизвестных. Только за последние три года у нас была глобальная пандемия, которая раз в сто лет, вспышка глобальной инфляции раз в пятьдесят лет, а также геополитический конфликт, тесно связанный с поставками энергии и продовольствия. В той или иной степени все эти события были неожиданными, тем самым искажая даже самую надежную модель, хрустальный шар или тщательно сформулированный сигнал.
На 2023 год прогнозисты снова указывают на ослабление доллара США. Будет ли в третий раз прелесть? На практике большинство прогнозистов правы примерно так же часто, как и ошибаются в прогнозах валютных курсов. Если прогнозист делает 100 прогнозов по отдельным валютам в год, существует 3%-ная вероятность того, что он/она окажется прав в 60 или более из 100 звонков по номеру ² . Иными словами, чтобы пробиться в элиту лучших 3% всех прогнозистов, вам нужно быть правым только в 60% случаев. Таким образом, при таких шансах хеджировать решения в базовой валюте на основе прогнозов неблагоразумно.

Графики 2 и 3: Прогнозы и фактические данные для обменного курса EUR/USD

уровне фонда сталкиваются с асимметричной проблемой. Прибыль от колебаний валютных курсов приветствуется, но не обязательно вознаграждается руководством или владельцами компании. Тем не менее, валютные потери тщательно анализируются. Чтобы исправить эту досадную асимметрию, можно использовать хеджирование.

На фундаментальном уровне хеджирование предполагает отказ от части или всей валюты в обмен на защиту от падения. Как установлено, носители валютного риска больше ценят избежание убытков, чем получение прибыли от курсовых разниц. Таким образом, ценностное предложение хеджирования является благоприятным. При хеджировании вы получаете больше того, что вы цените (избегая убытков), в обмен на отказ от части того, что вы цените меньше (получая прибыль).

4. Влияние валютных курсов более заметно, когда рост бизнеса замедляется

Вызванное инфляцией повышение процентных ставок в 2022 году привело к глобальной переоценке акций и других капитальных активов, что особенно сильно ударило по инновационному сектору, учитывая его более сильную зависимость от долга для подпитки роста. В связи с сокращением сбора средств прогнозы доходов, а также оценки и другие показатели эффективности скорректировались соизмеримо ниже. В результате компании в этом секторе отошли от менталитета роста любой ценой и вместо этого теперь уделяют приоритетное внимание сохранению денежных средств, контролю затрат и получению прибыли.

Побочным продуктом новой парадигмы является то, что экзогенные воздействия, такие как те, которые могут возникнуть в результате неблагоприятных колебаний валютных курсов, более заметны, когда меньше доходов или прибыли для покрытия убытков.

Влияние этого видно как на корпоративном, так и на фондовом уровне. Медианный мультипликатор выручки для публично торгуемых SaaS-компаний в США составил 4,9x в четвертом квартале 2022 года по сравнению с 14,2x в четвертом квартале 2020 года ³ . Для фондов медианная IRR (внутренняя норма доходности) для инвестиций в частный капитал образца 2017 года составила 24% по сравнению с 8,4% для образца 2021 года, согласно Pitchbook. 10-процентный удар валюты, естественно, более существенен для инвестиций с однозначным IRR и требует большего внимания для хеджирования.

5. Ценообразование хеджирования для защиты от роста доллара США улучшилось

Повышение ставок ФРС в 2022 году опередило повышение ставок в большинстве развитых стран, что привело к увеличению разницы в процентных ставках в пользу США. Эта льгота по процентной ставке улучшила ценообразование для американских компаний и фондов, покупающих доллары США через валютные форварды, чтобы хеджировать будущие денежные потоки и доходы. В частности, форвардные курсы более выгодны, чем преобладающие курсы спот для большинства основных валют, которыми торгуют клиенты SVB. Как показано на диаграмме 4, величина выгоды, известной как получение прибыли, составляет в среднем 2,0% в год, но может превышать 4,0% для ряда валют9.0045 4 .

График 4: Перенос пикапа для покупки долларов США по отношению к другим валютам по состоянию на январь 2023 г.
В заключение отметим, что откат доллара США от максимумов 2022 года принес некоторое облегчение глобальным организациям с активами и денежными потоками, номинированными в иностранной валюте, но нет никаких гарантий, что недавние препятствия для доллара США сохранятся или сохранятся. В сегодняшних условиях колебания валютных курсов более заметны и эффективны. Хеджирование связано с достижением бизнес-целей и устранением одного элемента неопределенности из уравнения.

Если вы хотите обсудить вашу конкретную ситуацию или получить информацию о специализированных услугах SVB по управлению валютными рисками, обратитесь к своему контактному лицу SVB FX или напишите на GroupFXRiskAdvisory@svb. com.

Методы прогнозирования и аналитические инструменты

Прогнозы ОЭСР сочетают в себе экспертные оценки с разнообразной существующей и новой информацией, относящейся к текущим и перспективным событиям. К ним относятся пересмотренные параметры политики, последние статистические данные и конъюнктурные показатели в сочетании с анализом, основанным на конкретных экономических и статистических моделях и аналитических методах, как указано ниже.

Оценка текущей ситуации

Важным отправным пунктом в процессе прогнозирования является переоценка экономического климата в отдельных странах и мировой экономики в целом. Здесь сочетание анализа на основе моделей и моделей статистических показателей играет важную роль в «подготовке сцены» в начале каждого раунда прогнозирования.

Первым шагом является рассмотрение диапазона релевантной новой информации с момента составления последних прогнозов, такой как изменения цен на сырьевые товары (в частности, цены на нефть), обменные курсы и процентные ставки, налогово-бюджетные тенденции, динамика экономической активности и другие ключевые переменные — чтобы увидеть, как недавнее прошлое развивалось иначе, чем ожидалось ранее. С помощью этой новой информации и использования предыдущего набора прогнозов в качестве отправной точки влияние новых элементов и пересмотренных суждений обычно оценивается на основе моделирования с использованием глобальной модели NIGEM и моделей краткосрочных индикаторов. Таким образом, возможное влияние комбинированных и индивидуальных изменений в допущениях и новой информации на ключевые агрегаты может быть последовательно оценено для каждой из основных стран и экономических групп. Эти результаты являются механическими и, следовательно, предназначены быть не более чем руководством для обоснованных суждений экспертов по странам и темам о лежащих в основе «действующих силах».

Использование индикаторных моделей

Для зоны евро и отдельных стран G7 в краткосрочной оценке также особое внимание уделяется прогнозам набора статистических моделей, использующих высокочастотные индикаторы для получения оценок краткосрочного квартального роста ВВП, обычно для текущего и следующего квартала или около того. Этот анализ основан на работе Sedillot and Pain (2003) и Mourougane (2006) по использованию краткосрочных экономических показателей для прогнозирования квартальных изменений ВВП путем эффективного использования всей доступной месячной и квартальной информации. Эти модели обычно объединяют информацию как из «мягких» показателей, таких как деловые настроения и опросы потребителей, так и из «жестких» показателей, таких как промышленное производство, розничные продажи, цены на жилье и т. д., и используются данные с разной частотой и разнообразием. методов оценки. Процедуры относительно автоматизированы и могут выполняться всякий раз, когда публикуются основные ежемесячные данные, что позволяет обновлять дату и выбирать модель в соответствии с набором доступной информации.

Наиболее важные выгоды от использования индикаторного подхода обнаруживаются в отношении прогнозов на текущий квартал, сделанных в начале рассматриваемого квартала или сразу после него, когда оценочные индикаторные модели превосходят авторегрессионные модели временных рядов как с точки зрения размера погрешности и точности направления. Основные выгоды от использования месячного подхода появляются, когда доступны данные за один месяц для прогнозируемого квартала, обычно за два-три месяца до публикации первой официальной оценки результатов ВВП. Для прогнозов на квартал вперед эффективность моделей оценочных индикаторов становится заметно лучше, чем более простые модели временных рядов, только когда становится доступной информация за один или два месяца за квартал, предшествующий прогнозируемому. Тем не менее, с точки зрения точности направления от использования индикаторных моделей можно добиться скромных успехов.

Модели статистических индикаторов, тем не менее, ограничены в своих возможностях прогнозировать квартальный рост ВВП. Даже при наличии полного набора месячных показателей за квартал 70-процентные доверительные интервалы для любой точечной оценки роста ВВП в этом квартале находятся в диапазоне от 0,4 до 0,8 процентных пункта в зависимости от страны или региона и степени неопределенности. увеличивается по мере увеличения горизонта прогноза. Ошибки прогнозирования также могут возникать по разным причинам, в том числе из-за пересмотра исходных опубликованных данных и неточностей в прогнозах поступающих ежемесячных данных.

Оценки ВВП, основанные на регулярных моделях индикаторов, теперь используются как в рутинных оценках экономических перспектив, так и в промежуточных анализах и обновлениях прогнозов, публикуемых в прессе на регулярной основе.

Хотя прогноз мировой торговли ОЭСР строится как совокупность прогнозов импорта и экспорта отдельных стран, для оценки краткосрочной эволюции мировой торговли и ее соответствия прогнозу роста ВВП используются дополнительные инструменты. Во-первых, индикаторные модели для прогнозирования мировой торговли в краткосрочной перспективе были разработаны на основе методов, используемых для краткосрочного прогнозирования роста ВВП, что позволяет использовать самую последнюю информацию из ключевых ежемесячных торговых индикаторов. Этот подход включает в себя модель мостового уравнения, основанную на ограниченном наборе переменных (мировое промышленное производство, экспортные заказы для стран G6, 2 технологических показателя, цены на нефть и балтийский сухой индекс) и динамическую факторную модель, использующую расширенный набор данных (включая большее количество ежемесячных рядов на уровне мира и страны), см. Guichard and Rusticelli (2011). Эти модели обычно используются во время раундов прогнозирования, а также для промежуточного анализа. Во-вторых, глобальное уравнение, связывающее рост мировой торговли с ростом мирового ВВП, используется для оценки согласованности прогнозов мировой торговли и мирового ВВП на основе работы Cheung and Guichard (2009).). В той мере, в какой могут быть выявлены возможные несоответствия, эта информация используется итеративно для руководства более подробными компонентами прогноза на страновом и региональном уровнях.

Вышеупомянутое использование методов статистической регрессии, связывающих рост ВВП или мировой торговли в течение экономического цикла с рядами краткосрочных показателей, контрастирует с давним подходом, используемым для создания рядов композитных опережающих индикаторов (CLI) ОЭСР. Последние обычно строятся для каждой страны с использованием набора из 5-10 переменных, которые, как было замечено, тесно связаны с прошлыми поворотными моментами в циклических эталонных рядах, таких как ВВП или, что более типично, промышленное производство. Оба метода играют разные роли в методах оценки ОЭСР.

Ключевые переменные и взаимосвязи

При проведении общей оценки текущих и будущих экономических показателей в отдельных странах изучается ряд ключевых переменных и взаимосвязей, в общих чертах следующих направлений: 

• Внутренние расходы . Прогнозы уровня личного потребления и сбережения обычно учитывают реальный располагаемый доход, благосостояние домохозяйств, изменения темпов инфляции, денежно-кредитных и финансовых условий, а также опережающие индикаторы потребительского доверия и розничных продаж. Инвестиции в основной капитал предприятия в основном оцениваются в отношении нефинансовых (продажи, выпуск продукции и использование производственных мощностей) и финансовых (денежный поток, денежно-кредитные условия и процентные ставки) переменных. Также учитываются деловые настроения и данные опросов. Прогнозы жилищного строительства, как правило, учитывают демографические тенденции, жилищный фонд, реальные доходы и финансовые условия, а также опираются на циклические показатели для строительного сектора. Прогнозы накопления запасов обычно делаются с учетом соответствующих коэффициентов производства и продаж запасов по отношению к обычным тенденциям.

• Занятость, заработная плата и цены . Занятость и другие тенденции на рынке труда обычно оцениваются на основе фактической и прогнозируемой активности. Важные дополнительные соображения касаются тенденций производительности, ограничений мощности и затрат. Прогнозы уровня безработицы основаны на прогнозах занятости и предложения рабочей силы, причем последние оцениваются на основе демографических тенденций и предположений об уровне участия. При оценке заработной платы и доходов учитывается ряд ключевых факторов, таких как структура текущих данных о расчетах заработной платы в качестве опережающего индикатора. Безработица, условия рынка труда, производительность и условия торговли также влияют на общий прогноз реальной заработной платы и реального вознаграждения на одного работника. Оценка внутренних цен и тенденций инфляции зависит от удельных затрат, силы спроса, отражаемой разрывом выпуска, и внешними ценами.

• Гэпы выпуска . Разрыв выпуска измеряется как разница между фактическим и предполагаемым потенциальным ВВП в натуральном выражении и в процентах от потенциального ВВП. Разрывы выпуска трудно оценить, и они подвержены значительной погрешности, учитывая, что потенциальный объем производства и уровень структурной безработицы, как правило, являются ненаблюдаемыми переменными. Работа ОЭСР в этой области обычно следует подходу производственной функции, принимая во внимание запасы капитала, изменения в предложении рабочей силы, факторную производительность и лежащий в основе «неускоряющийся уровень инфляции безработицы» (NAIRU) (см. Giorno et al, (19)95) и Beffy et al. (2006) для дальнейшего обсуждения подхода производственной функции и оценки разрыва выпуска. Оценки NAIRU ОЭСР обновляются на основе работы по моделированию инфляции, описанной в Richardson et al (2000), Turner et al. (2001) и Джанелла и соавт. (2008), Гишар и Рустичелли (ожидается).

• Внешняя торговля и платежный баланс . При составлении прогнозов особое внимание уделяется согласованности на национальном и мировом уровнях, а также обеспечению соблюдения ключевых учетных тождеств и взаимосвязей, особенно в отношении международной торговли и платежного баланса. Что касается объемов и цен международной торговли, этому процессу помогает использование модели международной торговли ОЭСР (см. Pain et al. (2005) и Murata et al. (2000).  В этих рамках прогнозы совокупных объемов импорта товаров и услуг обычно учитывают внутреннюю активность (взвешенные расходы) и относительную ценовую конкурентоспособность, придавая, однако, дополнительный вес текущим и прошлым тенденциям проникновения импорта. Совокупные прогнозы объема экспорта товаров и услуг, как правило, связаны с изменениями на экспортно-взвешенных рынках, позициями и тенденциями конкурентоспособности Экспортные показатели Прогнозы экспортных цен учитывают внутреннюю стоимость рабочей силы и импортные цены, а также экспортные цены конкурентов, тогда как импортные цены рассчитываются как средневзвешенные значения зарубежных и внутренних цен9. 0005

Поступления и выплаты инвестиционного дохода устанавливаются для отражения доходов от запасов внешних активов и обязательств, в то время как дебет и кредит международных переводов являются экзогенными и подлежат проверке согласованности между странами. Важной особенностью торгово-платежного баланса является необходимость обеспечения согласованности между странами и регионами и повторяющихся процедур для поддержания баланса на мировом уровне. Глобальное уравнение, связывающее рост мировой торговли с ростом мирового ВВП, также используется для проверки согласованности траектории мировой торговли для данной мировой активности, см. Cheung and Guichard (2009).).

Система ввода прогнозов ОЭСР

Процессу прогнозирования ОЭСР в значительной степени способствует специально разработанная система ввода прогнозов, которая централизует процесс управления прогнозными данными и позволяет экспертам отдельных стран просматривать самые последние результаты данных, новую информацию и предположения и пересматривать их прогнозы согласованным образом, а также с учетом встроенных правил политики и основанных на уравнениях оценок ключевых переменных, таких как инфляция, объемы торговли и цены и т. д. В то же время система поддерживает согласованность и согласованность прогнозов. набор данных путем включения всех соответствующих национальных счетов, торговых и других учетных данных, связывающих различные концепции. Таким образом, когда отдельные компоненты прогноза обновляются и отправляются, все идентификаторы автоматически переоцениваются, чтобы обеспечить полностью согласованный набор данных. Базовая база данных поддерживается и постоянно обновляется на протяжении всего цикла прогнозирования командой централизованной аналитической базы данных, которая также подготавливает соответствующие наборы данных для публикации.

Система ввода прогнозов также предоставляет эффективные средства управления и мониторинга общей формы прогноза по странам и экономическим регионам с помощью ряда специально созданных табличных и графических выходных данных. Они интенсивно используются в производственном процессе, а также составляют основу соответствующих документов, подготовленных для внутреннего использования, использования комитетом и окончательной публикации, включая различные таблицы и диаграммы Приложения «Перспективы экономического развития» для стран и стран.

Макроэконометрическая модель

Для макроэкономической оценки в контексте «Перспектив развития экономики» ОЭСР использует модель NiGEM Британского национального института экономических и социальных исследований. Это оценочная модель, в которой используется «новокейнсианский» Предполагается, что агенты ориентированы на будущее, но номинальная жесткость замедляет процесс приспособления к внешним событиям.

Модель рекомендаций по политике, NIGEM также разработана, чтобы быть гибкой, когда предположения о поведении и политике могут быть изменены. Можно предположить, что агенты смотрят вперед в одних сценариях, но не в других. Обычно предполагается, что финансовые рынки смотрят в будущее, а потребители обычно считаются близорукими, но реагирующими на изменения в их (предусмотрительном) финансовом благосостоянии. Монетарная политика устанавливается в соответствии с правилами, значения по умолчанию рассчитаны на скорость. Однако правила обратной связи по процентной ставке могут быть изменены, а их параметры скорректированы.

Структура NIGEM разработана с учетом потребностей макроэкономической политики. NiGEM построен на основе идентичности национального дохода, может учитывать ориентированное на будущее поведение потребителей и обладает многими характеристиками модели динамического стохастического общего равновесия (DSGE). В отличие от чистой модели DSGE, NiGEM основана на оценке с использованием исторических данных. Таким образом, он устанавливает баланс между теорией и данными и позволяет использовать NIGEM как для анализа политики, так и для прогнозирования.

Большинство стран ОЭСР моделируются отдельно. Остальной мир моделируется через региональные блоки: Латинская Америка, Африка, Восточная Азия, Развивающаяся Европа, ОПЕК и группа «Разное», в основном в Западной Азии. Все модели содержат детерминанты внутреннего спроса, объемов экспорта и импорта, цен, текущих счетов и чистых активов, и страны ОЭСР более сложны, чем страны, не входящие в ОЭСР.

Ядро каждой из этих страновых моделей состоит из производственной функции, определяющей объем выпуска в долгосрочной перспективе; блок «заработная плата-цена»; описание государственного сектора; потребление, личный доход и богатство; Международная торговля; и финансовые рынки. Мы используем динамическую структуру исправления ошибок в оценочных уравнениях, которая позволяет модели постепенно приспосабливаться к равновесию в ответ на шок. В некоторых случаях скорость адаптации будет зависеть от ожиданий, а также от расстояния до равновесия.

Связи в NiGEM осуществляются посредством торговли и конкуренции, взаимодействия финансовых рынков и международных запасов активов. Модель однородна по обменным курсам, а спрос на экспорт равен импорту во всем мире. Конкурентоспособность действует как важная стабилизирующая обратная связь модели, поскольку сдвиги уровня внутренних цен или обменного курса влияют на относительные торговые цены, позволяя чистой торговле компенсировать сдвиги во внутреннем спросе.

Бюджетный анализ

При оценке финансового положения стран-членов ОЭСР использует широкий набор показателей за период в несколько лет, поскольку рассмотрение одной концепции за один год может дать искаженную картину с учетом изменений экономических условий и специальные разовые факторы.

Более конкретно, сальдо бюджета с поправкой на цикличность показывает, какими были бы государственные доходы и расходы, если бы объем производства был на потенциальном уровне. При оценке состояния налогово-бюджетной политики полезно также скорректировать циклически скорректированный баланс на процентные платежи по государственному долгу, поскольку эти платежи не представляют собой дискреционные статьи расходов. Таким образом, первичное сальдо бюджета с поправкой на цикличность получается путем прибавления чистых процентных платежей к сальдо с поправкой на цикличность. Затем изменения в первичном циклически скорректированном балансе можно использовать в качестве приблизительного индикатора изменений в дискреционной налогово-бюджетной политике.

Особое внимание также уделяется консолидированным валовым финансовым обязательствам сектора государственного управления, которые измеряют общий долг, удерживаемый вне счетов правительства, и представляют собой индикатор вероятного будущего бремени обслуживания долга для экономики.