Kartaev Macro

Kartaev Macro

Заведующий кафедрой микро- и макроэкономического анализа экономического факультета МГУ и главный редактор научного журнала «Деньги и кредит». Тут будут храниться заметки про любимую работу: макроэкономику, эконометрику и экономическое образование

Username
@kartaevmacro
Category
Economics
Country
RussiaRussia
Created
, 1 year
Subscribers2,108+3 in 5 days
Avg views per post, 7d1,324+1.1% vs prev 7d
ERR62.81%last 7 days

Subscribers, 30 days

Oct 30 – Nov 4+3 (+0.1%)

Show as table
DateSubscribers
Oct 30, 20262,105
Oct 31, 20262,102
Nov 1, 20262,107
Nov 2, 20262,108
Nov 3, 20262,108
Nov 4, 20262,108

Average views per post by day

By publication day

Show as table
DateAvg views per post
Oct 12, 20262,189
Oct 13, 20261,502
Oct 15, 20261,251
Oct 16, 20263,145
Oct 19, 20261,492
Oct 21, 20261,864
Oct 26, 20261,309
Oct 30, 20261,263
Oct 31, 20261,413
Nov 2, 2026732

Most viewed this month

  1. 01

    На этой неделе модерировал макроэкономическую секцию Конференции консорциума журналов экономического факультета МГУ. Мне кажется, удалось собрать весьма содержательную компанию. Кроме хозяев площадки у нас тут выступили исследователи из других ведущих университетов, а также Банка России, НИФИ Минфина, ЦМАКПа — в общем, были представлены многие важные центры макроэкономической мысли. Вот, например, обзор выступления ЦМАКПа по поводу координации разных типов политик. А вот тут работа, которую вместе представляли исследователи из Вышки, Третьего Рима и МГУ, про оптимальный уровень цели по инфляции. Есть у них соображения в пользу того, что цель в перспективе должна быть снижена с 4% до 3%. Здесь же можно прочитать обсуждение это работы на великолепном канале Холодный расчет: https://t.me/c0ldness/7791 https://t.me/c0ldness/7792 Что ж, если после окончания конференции дискуссия продолжается, то и конференция была не зря!

    Photoedited
    Views4.69K
    Forwards29
    Reactions52
    Comments—
  2. 02

    Каждый из двух свежих нобелевских лауреатов по экономике заслуживает отдельного поста (и не одного). Но мне с моими научными интересами, конечно, хочется начать с Майкла Вудфорда. Вудфорд стал одним из главных создателей теоретического фундамента современной денежно-кредитной политики.  Чтобы обосновать этот тезис, перечислю несколько результатов, которые кажутся мне особенно важными. 1. Управлять инфляцией можно через процентную ставку без таргетирования денежной массы. Вудфорд показал, как процентная политика сохраняет действенность даже в предельном случае, когда потребность в деньгах для обслуживания сделок становится пренебрежимо малой. Сами центральные банки использовали процентные ставки задолго до его работ. Однако Вудфорд предложил последовательное теоретическое объяснение того, как такой инструмент позволяет управлять инфляцией. Сегодня процентная ставка занимает центральное место в ДКП многих стран, включая, например, Россию и США. 2. ДКП действует через ожидания будущей политики. Принимая решения о покупках, сбережениях и инвестициях, люди и компании учитывают будущие условия финансирования. Поэтому значение имеют не только сегодняшняя ставка, но и вся её ожидаемая траектория, а также ожидания инфляции. Вудфорд дал систематическое теоретическое обоснование коммуникации как инструмента ДКП. Объясняя свои цели, прогнозы и логику решений, центральный банк влияет на ожидания. Это меняет долгосрочные ставки, цены активов и решения о расходах уже сегодня.  (Вполне в духе первых двух результатов Банк России называет ключевую ставку и коммуникацию основными инструментами своей политики.) 3. Реакция ставки на инфляцию должна быть сильной. В 1993 году Джон Тейлор сформулировал правило выбора процентной ставки центральным банком (я писал про него вот тут), из которого следовал важный принцип: если инфляция увеличивается на 1 процентный пункт, то ключевая ставка должна увеличиться более, чем на 1 процентный пункт. Вудфорд исследовал, при каких условиях такая реакция обеспечивает определённость равновесия в новокейнсианской модели и исключает колебания, поддерживаемые самосбывающимися ожиданиями. Его результаты обосновывают логику современных центральных банков: рост инфляции должен встречать достаточно мощное противодействие процентной политики. 4. Обязательства относительно будущей политики могут улучшать сегодняшние результаты. В моделях Вудфорда оптимальная политика часто зависит от предыстории. Может быть полезно продолжать реакцию на шок даже после ослабления его непосредственного воздействия. Отсюда возникает обоснование определённых форм инерции ставки и выгод от следования заранее понятной стратегии. Для практики таргетирования инфляции из этого результата следуют приверженность цели и последовательность решений. 5. Цели центрального банка можно обосновать через благосостояние людей. Этот результат кажется более абстрактным, но имеет прямое практическое значение. Вудфорд показал, как в моделях с жесткими ценами вывести критерии оценки ДКП из благосостояния домохозяйств. Когда фирмы меняют цены неодновременно, инфляция искажает соотношение цен и распределение ресурсов. Стабилизация инфляции помогает уменьшить эти потери. Значение имеет и стабилизация разрыва выпуска. Вудфорд разработал аппарат для сопоставления выигрышей и издержек, когда эти задачи вступают в противоречие. В общем, Вудфорд объединил собственные результаты и достижения других исследователей в стройную систему. (Кстати, она описана в его книге Interest and Prices.) И именно на языке этой системы центральные банки по всему миру до сих пор обсуждают свою политику.

    Link previewedited
    Views2.34K
    Forwards61
    Reactions60
    Comments—
  3. 03
    Views2.04K
    Forwards28
    Reactions171
    Comments—
  4. 04

    Готовлюсь к круглому столу «Жесткость денежно-кредитных условий и перспективы денежно-кредитной политики в России», который состоится в следующий вторник на полях Российского экономического конгресса. Смотрю свежие публикации по теме. Прочитал вот такую занятную работу: Viral V. Acharya, Sebastian Hillenbrand, Venky Venkateswaran, Margaret Underwood (2026). “Inflation Uncertainty: Measurement, Causes, and Consequences”. Инфляционная неопределенность — это ситуация, когда трудно угадать, какой будет инфляция в будущем. Авторы строят показатель инфляционной неопределенности в США и на квартальных данных за 1980–2025 годы оценивают SVAR-модель с рекурсивной идентификацией, чтобы исследовать влияние шоков инфляционной неопределенности на промышленное производство и реальные частные инвестиции. По оценкам модели, рост инфляционной неопределенности приводит к статистически значимому снижению обоих показателей. Отрицательный эффект сохраняется на горизонте в несколько лет (см. графики). Почему этот результат, полученный на американских данных, важен для российской дискуссии о ДКП? Мы часто вспоминаем, что слишком жесткая ДКП может негативно сказываться на инвестициях из-за высоких ставок. Однако важно помнить, что и избыточно мягкая политика тоже вредит инвестициям. Если она способствует выходу инфляции из-под контроля и росту неопределенности относительно будущих цен, компаниям становится сложнее оценивать будущие затраты и доходы. Это создает дополнительный стимул откладывать инвестиционные проекты. Особенно, сложные и долгосрочные. А без них устойчивый экономический рост вряд ли возможен.

    Photo
    Views1.86K
    Forwards22
    Reactions46
    Comments—
  5. 05

    ⚡Уже через неделю ☀ 21 октября (среда) в 19:00 ☀ 🔴 Лекция Филиппа Картаева «Макроэкономика ожиданий. Нобелевская премия по экономике 2026 года» Роберт Холл и Майкл Вудфорд получили Нобелевскую премию за микрооснования макроэкономики. Обсудим, что это значит, чем знамениты лауреаты, и почему их результаты чрезвычайно важны для российской экономической политики. 🗣 Лектор: Филипп Картаев, доктор экономических наук, заведующий кафедрой микро- и макроэкономического анализа экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова, автор телеграмм-канала Kartaev Macro (https://t.me/kartaevmacro) ⭐ Вход бесплатный по предварительной регистрации! 📍 Регистрация: https://arhe.msk.ru/?p=157529 Лекция пройдет по адресу: Москва, ст. метро «Павелецкая», ул. Дубининская, д. 20, стр. 1 (научно-популярная библиотека «Научка»). Также мы организуем прямую онлайн-трансляцию лекции. Трансляция будет проводиться на нашем канале: www.youtube.com/@arhecenter

    Photo
    Views1.6K
    Forwards50
    Reactions39
    Comments—

Latest posts

#215Photo

На прошлой неделе помимо прочих активностей выступал на 15th LaBS International Banking Workshop. Спасибо коллегам из Вышки за приглашение! Для разнообразия рецензировал работу исследователей не из Банка России, а из Центрального банка Армении. В этой работе Виктория Алавердян с соавторами выясняла как ограничения ипотеки меняют поведение банков. Представьте семью, которая получает зарплату в национальной валюте, а ипотеку выплачивает в долларах. Если национальная валюта обесценится, платежи станут тяжелее для семейного бюджета. Возрастёт и риск для банка: заёмщику будет сложнее вернуть долг. Поэтому регуляторы могут устанавливать более строгие ограничения для валютной ипотеки. Но банки способны менять своё поведение в ответ на новые правила. Если выдавать валютную ипотеку стало труднее, они могут активнее кредитовать предприятия или покупать валютные облигации. Именно такую реакцию исследуют авторы. В апреле 2022 года в Армении начали действовать разные ограничения на соотношение кредита и стоимости залога. Для валютной ипотеки предельное значение составляло 70%, для ипотеки в драмах — 90%. В простом примере покупки квартиры это означает, что валютный кредит мог покрыть 70% её стоимости, а оставшиеся 30% покупателю требовалось профинансировать самостоятельно. Для кредита в национальной валюте необходимая доля собственных средств была меньше. Исследовательский вопрос авторов состоит в следующем: привело ли ужесточение условий валютной ипотеки к увеличению доли валютных операций в других направлениях банковского бизнеса? Для ответа они объединили сведения примерно о 3,8 млн кредитов с банковской отчётностью и данными о покупках облигаций. Исследование охватывает 17 банков с апреля 2021 года по апрель 2023 года. Просто сравнить ситуацию до и после реформы было бы недостаточно. Одновременно могли измениться спрос на кредиты, валютный курс и объём депозитов (кроме того, временные эффекты 2022 года тоже имеют значение). Поэтому авторы используют метод «разность разностей». Сначала они разделяют банки на две группы. В первую попадают банки, которые до введения ограничений выдавали относительно большую долю долларовой ипотеки. Новое правило должно было сильнее ограничить их привычную практику кредитования. Во вторую входят банки, которые реже выдавали такие кредиты. Таким образом, правило распространялось на всех, но степень его воздействия различалась. Затем авторы (учитывая прочие факторы) сравнивают, как после реформы изменились показатели двух групп. Если доля валютных кредитов бизнесу сильнее выросла у банков, более затронутых ограничением, это согласуется с гипотезой о перераспределении их операций. Именно такой результат авторы и получают. В базовой спецификации дополнительный рост доли валютных кредитов бизнесу у сильнее затронутых банков составляет 13,3 процентного пункта. На картинке видно, как расходится динамика кредитов бизнесу для групп банков из группы, подвергшейся воздействию, и контрольной группы. Экономическая логика здесь такая: банк, который привлекает валютные депозиты, заинтересован в доходных валютных активах. Когда возможности ипотечного кредитования сужаются, он может искать другие способы размещения средств. Полученные оценки согласуются с таким механизмом. Практическая ценность работы состоит в том, что она помогает полнее понять последствия регулирования. Если вы регулируете рынок ипотеки, то это влияет не только на него, но и на другие рынки. Участники адаптируются к новым правилам, поэтому последствия меры могут проявляться далеко за пределами сегмента, на который она непосредственно направлена. В России мы можем видеть это на примере эффектов льготной ипотеки.

Open in Telegram
Views732−54%vs avg
Forwards5
Reactions34
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
4 h588
17 h699
27 h732
  1. After 6 hours588
  2. After 24 hours732
  3. Total to date732
#214Photoalbum
Views1,450−8%vs avg
Forwards55
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
6 h774
30 h1,265
64 h1,446
67 h1,450
  1. After 6 hours774
  2. After 24 hours1,265
  3. Total to date1,450
#213Photoalbum
Views1,454−8%vs avg
Forwards54
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
6 h774
30 h1,267
64 h1,450
67 h1,454
  1. After 6 hours774
  2. After 24 hours1,267
  3. Total to date1,454
#212Photoalbumedited
Views1,477−6%vs avg
Forwards57
Reactions116
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
6 h779
30 h1,280
64 h1,473
67 h1,477
  1. After 6 hours779
  2. After 24 hours1,280
  3. Total to date1,477
#211Photoalbum
Views1,399−11%vs avg
Forwards15
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
6 h638
66 h1,399
  1. After 6 hours638
  2. Total to date1,399
#210Photoalbum
Views1,396−11%vs avg
Forwards14
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
6 h638
66 h1,396
  1. After 6 hours638
  2. Total to date1,396
#209Photoalbum
Views1,397−11%vs avg
Forwards14
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
6 h635
66 h1,397
  1. After 6 hours635
  2. Total to date1,397
#208Photoalbum
Views1,363−14%vs avg
Forwards14
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
6 h635
66 h1,363
  1. After 6 hours635
  2. Total to date1,363
#207Photoalbumedited
Views1,371−13%vs avg
Forwards14
Reactions86
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
6 h640
30 h1,059
66 h1,371
  1. After 6 hours640
  2. After 24 hours1,059
  3. Total to date1,371
#206Textedited
Views1,356−14%vs avg
Forwards13
Reactions83
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
10 h772
70 h1,356
  1. Total to date1,356

All posts

Connections