Обзор страницы

На этой странице рассматриваются две макроэкономические модели, которые Европейский центральный банк использует для обоснования денежно-кредитной политики: NAWM II (структурная модель DSGE для сценарного анализа) и ECB-BASE (основной прогнозный инструмент). В каждом разделе представлены структура модели, текущие входные параметры и производная теоретическая ключевая ставка, сопоставленная с фактической ставкой по депозитным операциям. Оценки разрыва выпуска, используемые в этих моделях, обсуждаются на странице методологии разрыва выпуска, а фреймворк правила Тейлора, связывающий их с рекомендациями по ставке, подробно описан на странице методологии правила Тейлора.

NAWM II

Активная модель

New Area-Wide Model II — структурная модель экономики еврозоны, используемая для проверки политических сценариев и анализа механизмов трансмиссии. Она моделирует взаимодействие домохозяйств, фирм, банков и правительств, позволяя ЕЦБ проводить контрфактические эксперименты, прежде чем принять решение.

Основная роль: сценарный анализ и политические контрфакты

Модель динамического стохастического общего равновесия (DSGE) с финансовым акселератором Бернанке-Гертлера-Гилкриста, двухрегиональной структурой (еврозона против остального мира) и байесовским оцениванием на данных с 1999Q1 по настоящее время. Приблизительно 40 переменных состояния; ценообразование по Кальво со средней продолжительностью контрактов 4-6 кварталов.

Основная роль: структурный анализ, контрфакты, сравнения благосостояния

ECB-BASE

Основной прогнозный инструмент

Полуструктурная прогнозная модель, которая формирует квартальные макроэкономические прогнозы ЕЦБ. Она сочетает исторические закономерности с экономической теорией и учитывает рыночные сигналы в реальном времени, чтобы предсказать динамику инфляции, роста и занятости на ближайшие два-три года.

Основная роль: квартальные прогнозы и условное прогнозирование

Полуструктурная модель со спутниковыми компонентами VAR, описанная в работе Angelini et al. (2019). Гибридная кривая Филлипса с ожиданиями на основе опросов; кривая IS, учитывающая индекс финансовых условий. Поуравнительное оценивание, переоцениваемое ежеквартально. Введена в эксплуатацию в 2019 году взамен модели NMCM.

Основная роль: квартальные прогнозы, нау-кастинг, генерация сценариев

NAWM II (New Area-Wide Model II)

Теоретический фреймворк ЕЦБ для понимания экономических взаимосвязей

Продвинутая модель DSGE с мультистрановым фреймворком и финансовыми трениями

Что такое NAWM II?

Если ЕЦБ повысит процентные ставки сегодня, что произойдёт с занятостью в Испании через шесть месяцев? Как отреагируют цены в Германии? Сократят ли французские производители выпуск? Именно на эти вопросы призвана ответить NAWM II — New Area-Wide Model, версия вторая — прежде чем Управляющему совету придётся принять решение.

NAWM II — это, по сути, симуляция экономики еврозоны. Она моделирует взаимодействие домохозяйств, фирм, банков и правительств, позволяя сотрудникам ЕЦБ тестировать варианты политики и отслеживать их последствия через границы — не рискуя реальными результатами для 340 миллионов европейцев.

Почему это важно

Каждое изменение ставки ЕЦБ отражается на стоимости ипотеки, решениях о найме и потребительских ценах по всей еврозоне. NAWM II помогает Управляющему совету заранее оценить эти волновые эффекты. Модель не идеальна — как и любая другая, — но она дисциплинирует дискуссию так, как одно лишь суждение сделать не в состоянии. Спецификация правила Тейлора модели напрямую переводит её результат в рекомендуемую ключевую ставку, которую затем можно сравнить с фактической ставкой по депозитным операциям.

Четыре сектора модели

NAWM II моделирует поведение и взаимодействие четырёх групп экономических агентов:

Домохозяйства

Модель отражает, как потребители реагируют на экономические изменения — корректируя расходы по мере изменения цен, зарплат и процентных ставок. Эти индивидуальные решения, агрегированные по миллионам домохозяйств, формируют траекторию всей экономики.

Фирмы

Компании постоянно взвешивают решения по ценообразованию, найму и инвестициям с учётом изменяющихся издержек, спроса и условий финансирования. Когда фирмы сокращают деятельность, безработица растёт, а разрыв выпуска увеличивается — сигнализируя о необходимости корректировки политики.

Банки

Финансовый сектор связывает вкладчиков с заёмщиками. Когда банки ужесточают кредитование — как в 2008 году или во время долгового кризиса еврозоны, — реальная экономика сжимается, даже если ключевая ставка не менялась. NAWM II явно моделирует эти «финансовые трения».

Правительства

Фискальная политика — расходы, налогообложение и заимствования — взаимодействует с денежно-кредитной политикой через её влияние на спрос, процентные ставки и устойчивость долга. Модель учитывает эти каналы, включая фискальные мультипликаторы, которые варьируются в зависимости от состояния экономики.

Чем NAWM II отличается от других моделей

Несколько особенностей отличают модель от более простых аналитических инструментов:

Трансграничная трансмиссия: Модель отражает, как экономические шоки в одном государстве-члене распространяются по еврозоне через торговлю, инвестиции и финансовые связи. Политика, поддерживающая экономику Франции, может иметь иные последствия в Португалии — и NAWM II способна отследить эти асимметрии.
Финансовые трения: После того как кризис 2008 года показал, что банки способны усиливать экономические колебания, в NAWM II был встроен механизм финансового акселератора. Условия кредитования — а не только ключевая ставка — формируют реальные экономические результаты.
Теоретические основы: В отличие от чисто статистических прогнозных инструментов, NAWM II основана на микроэкономической теории оптимизирующего поведения агентов. Это делает её более надёжной в новых обстоятельствах, поскольку логика модели сохраняется даже тогда, когда исторические закономерности нарушаются.
Контрфактические эксперименты: Модель может моделировать альтернативные варианты политической истории — например, что произошло бы, если бы ЕЦБ ужесточил политику в 2021 году, а не ждал? Эти эксперименты информируют будущие решения.

NAWM II: архитектура и стратегическая роль

New Area-Wide Model II возникла из осознания — обострившегося кризисами 2008–2012 годов, — что аналитический инструментарий ЕЦБ нуждался в существенной модернизации. Её предшественница рассматривала финансовые рынки как в значительной степени бесфрикционные — предположение, оказавшееся неадекватным, когда межбанковское кредитование застопорилось, а суверенные спреды на периферии расширились.

NAWM II, описанная в работе Coenen et al. (2018), представляет собой DSGE-фреймворк среднего масштаба, встраивающий механизмы финансового акселератора Бернанке-Гертлера-Гилкриста в двухрегиональную структуру (еврозона против остального мира). Модель содержит приблизительно 40 переменных состояния и оценивается байесовскими методами на квартальных данных начиная с 1999Q1, с апостериорными распределениями параметров, полученными методом Метрополиса-Гастингса. Её спецификация правила Тейлора обеспечивает прямой канал от результатов модели к рекомендациям по ключевой ставке.

Ключевые структурные особенности

Архитектура модели отражает уроки, тяжело усвоенные во время европейского долгового кризиса. Три конструктивных решения особенно значимы для анализа политики:

Связи между финансовым и реальным секторами: В отличие от DSGE-моделей первого поколения, где кредитные условия неявно считались идеальными, в NAWM II есть предприниматели, сталкивающиеся с премией за внешнее финансирование, которая варьируется в зависимости от их собственного капитала. Когда цены на активы падают, а балансы ухудшаются, стоимость заимствований растёт эндогенно — именно тот механизм усиления, который наблюдался в 2008-2009 годах.

Номинальные жёсткости: Цены и зарплаты корректируются медленно через контракты Кальво (1983), с оценёнными вероятностями пересмотра, подразумевающими среднюю продолжительность контрактов 4-6 кварталов. Эта особенность генерирует реалистичную инерцию инфляции и обеспечивает значимый краткосрочный эффект денежно-кредитной политики на выпуск.

Каналы открытой экономики: Двухрегиональная структура отражает, как процессы в еврозоне передаются за рубеж и наоборот, с эластичностями торговли, откалиброванными в соответствии с наблюдаемой реакцией импорта и экспорта на изменения обменного курса.

Оптимизация домохозяйств и динамика потребления

Межвременная оптимизация репрезентативного домохозяйства даёт стандартное уравнение Эйлера, дополненное привычным постоянством для соответствия наблюдаемому сглаживанию потребления:

Уравнение Эйлера с формированием привычки:

$$E_t[\beta(C_{t+1} - hC_t)^{-\sigma}/(C_t - hC_{t-1})^{-\sigma} \cdot (R_{t+1}/\pi_{t+1})] = 1$$

Предложение труда (неявная форма кривой Филлипса для зарплат):

$$w_t = \sigma (C_t - hC_{t-1}) + \phi N_t^\nu$$

Параметр привычки h, обычно оцениваемый в диапазоне 0,6-0,8, отражает эмпирическое наблюдение, что домохозяйства корректируют потребление постепенно даже при изменении постоянного дохода. Это важно для анализа политики, поскольку означает, что снижение процентных ставок стимулирует расходы с задержкой — вывод, подтверждённый данными VAR-моделей.

β (Фактор дисконтирования): 0,995-0,999

Подразумевает стационарную реальную ставку 0,4-2% в годовом выражении

σ (Неприятие риска): 1,0-3,0

Более высокие значения снижают реакцию потребления на изменения ставок

h (Привычное постоянство): 0,6-0,8

Генерирует наблюдаемые паттерны сглаживания потребления

ν (Обратная эластичность Фриша): 1,0-5,0

Определяет чувствительность предложения труда к изменениям зарплат

Ценообразование и инфляционный процесс

Фирмы действуют в условиях монополистической конкуренции с жёсткостью цен по Кальво. Лишь доля (1-θ) фирм может пересмотреть цены в каждом периоде, что приводит к форвардной кривой Филлипса:

Новая кейнсианская кривая Филлипса:

$$\pi_t = \beta E_t[\pi_{t+1}] + \kappa \cdot mc_t$$

где коэффициент наклона $\kappa = \frac{(1-\theta)(1-\beta\theta)}{\theta}$

При θ ≈ 0,75 (что подразумевает среднюю продолжительность действия цен в 4 квартала), κ принимает значения около 0,03-0,05 — что соответствует относительно плоским кривым Филлипса, наблюдаемым в данных еврозоны с 1990-х годов.

Уплощение кривой Филлипса имеет глубокие последствия для политики. Оно означает, что для генерации инфляции требуются более широкие разрывы выпуска, чем в прежние десятилетия, и одновременно означает, что перегрев экономики создаёт меньшее инфляционное давление. Инфляционный эпизод 2021–2023 годов, вызванный преимущественно шоками предложения, а не спроса, спровоцировал продолжающуюся переоценку этих параметров.

Финансовый акселератор: почему балансы имеют значение

Фреймворк Бернанке-Гертлера-Гилкриста в NAWM II

Трактовка финансовых трений в модели следует канонической схеме BGG, в которой предприниматели финансируют покупку капитала частично за счёт внешних заимствований. Ключевая идея: кредиторы не могут бесплатно проверить результаты заёмщика, поэтому они взимают премию, которая изменяется обратно пропорционально стоимости залога.

Премия за внешнее финансирование:

$$E_t[R_{t+1}^k] - R_t = \psi \left(\frac{N_t^e}{Q_t K_t}\right)^{-\chi} + \sigma_{\omega,t}$$

Когда цены на активы (Q) падают, коэффициент левериджа растёт, а вместе с ним растёт и премия за внешнее финансирование — даже если ключевая ставка остаётся неизменной. Это создаёт «финансовый акселератор», при котором небольшие первоначальные шоки могут привести к значительным колебаниям выпуска, поскольку ухудшающиеся балансы провоцируют ужесточение кредитования, что ещё больше снижает стоимость активов.

Во время кризиса 2008-2009 годов Управляющий совет ЕЦБ активно опирался на симуляции NAWM II, показывавшие, что без агрессивного монетарного смягчения этот эффект обратной связи привёл бы к значительно более глубокой рецессии. Модель показывала, что кредитные спреды добавляли эквивалент 200-300 базисных пунктов к эффективным условиям финансирования — что подкрепляло аргументы в пользу нетрадиционных мер.

Обменный курс и международная трансмиссия

Модель встраивает модифицированное условие непокрытого паритета процентных ставок, допускающее меняющуюся во времени премию за риск:

Динамика обменного курса:

$$E_t[s_{t+1}] - s_t = (R_t - R_t^*) - \rho_t$$

Шок премии за риск ρ_t отражает потоки в «безопасные гавани» и более широкие рисковые настроения, которые определяют движения евро сверх процентных дифференциалов. Оценённые разложения дисперсии предполагают, что эти шоки объясняют 40-60% краткосрочной волатильности обменного курса — вывод, предостерегающий от чрезмерной опоры на паритет процентных ставок при прогнозировании.

Спецификация денежно-кредитной политики

Базовое правило политики следует Тейлору (1993) со сглаживанием процентной ставки, отражающим наблюдаемый градуализм ЕЦБ:

Правило Тейлора со сглаживанием:

$$R_t = \rho_R R_{t-1} + (1-\rho_R)\left[r^* + \pi^* + \phi_\pi(\pi_t - \pi^*) + \phi_y y_t\right] + \varepsilon_{R,t}$$

ρ_R (Сглаживание): 0,85-0,95

Высокая инерция соответствует наблюдаемому градуализму ЕЦБ

φ_π (Реакция на инфляцию): 1,5-3,0

Значительно выше 1, что обеспечивает определённость (принцип Тейлора)

φ_y (Реакция на разрыв выпуска): 0,1-0,5

Умеренный вес на стабилизацию реальной активности

π* (Целевой уровень инфляции): ~2%

Симметричная цель после стратегического обзора 2021 года

Свойства импульсного отклика: что говорит модель

Практическая ценность NAWM II заключается в её функциях импульсного отклика — том, как модель прогнозирует развитие экономики после различных шоков. Эти отклики были проверены на данных VAR-моделей и лежат в основе рекомендаций сотрудников по калибровке политики:

Тип шока	Пиковый эффект на выпуск	Пиковый эффект на инфляцию	Период полураспада (кварталы)	Значение для политики
Ужесточение политики (+100 б.п.)	-0,8%	-0,3% (через 2 года)	8-12	Повышения ставки действуют с длинными, переменными лагами
Рост производительности (+1%)	+0,7% (постоянный)	-0,2% (временный)	16-20	Рост предложения дезинфляционен в краткосрочном периоде
Финансовый стресс (расширение спредов)	-1,2%	-0,4%	12-16	Кредитные шоки требуют агрессивной реакции
Фискальная экспансия (+1% ВВП)	+0,5% (1-й год)	+0,1% (1-й год)	6-8	Мультипликаторы положительны, но умеренны

Эти импульсные отклики формируют коммуникацию ЕЦБ о трансмиссии политики. Когда президент Лагард заявляет, что повышение ставок потребует «18-24 месяца» для полного влияния на инфляцию, она опирается именно на такой тип анализа, основанного на моделях.

Как ЕЦБ использует NAWM II

Прикладное применение и сценарный анализ

Тестирование политики

Структурный анализ

Что произойдёт, если изменить ставки?

Глубокая оценка параметров

Реакция на кризис

Контрфакты

Как реагировать на чрезвычайные ситуации

Анализ альтернативной истории

Перекрёстная проверка

Валидация модели

Двойная проверка прогнозов

Эмпирическая проверка

Модель ECB-BASE

Основной прогнозный инструмент ЕЦБ для экономических проекций

Полуструктурная макроэкономическая модель с расширенными прогнозными возможностями

Что такое ECB-BASE?

Четыре раза в год ЕЦБ публикует прогнозы: «Ожидается, что в следующем году инфляция в среднем составит 2,3%, а рост ВВП — 1,1%». Эти цифры — не домыслы: они являются результатом работы ECB-BASE, основного прогнозного инструмента учреждения.

Если NAWM II — это лаборатория ЕЦБ для проверки политических сценариев, то ECB-BASE — его прогнозная рабочая лошадка. Она предназначена для одной задачи, которую выполняет исключительно хорошо: предсказывать, куда движется европейская экономика на ближайшие два-три года. Эти проекции затем поступают во фреймворк правила Тейлора для формирования рекомендуемой ключевой ставки, а оцениваемый ею разрыв выпуска является критически важным входным параметром для этого расчёта.

Почему прогнозирование важно

Денежно-кредитная политика действует с задержкой. Когда ЕЦБ повышает процентные ставки, полный эффект на инфляцию может проявиться не ранее чем через 18 месяцев. Поэтому Управляющий совет не может просто реагировать на текущие условия — он должен принимать решения исходя из того, куда движется экономика. ECB-BASE — это способ, которым ЕЦБ формирует такой прогнозный взгляд.

Как это работает

ECB-BASE сочетает два подхода к прогнозированию:

Исторические закономерности

Модель изучает десятилетия европейских экономических данных для выявления устойчивых взаимосвязей. Что обычно происходит с инфляцией через три месяца после скачка цен на нефть? Как реагируют зарплаты при снижении безработицы? Эти оценённые взаимосвязи формируют эмпирический костяк модели.

Экономическая теория

Исторические закономерности могут нарушаться. Поэтому модель также включает теоретические ограничения — логические правила о том, как переменные должны быть связаны. Если процентные ставки растут, заимствования дорожают, поэтому расходы должны снижаться. Этот теоретический каркас не позволяет модели выдавать бессмысленные прогнозы.

Рыночные сигналы в реальном времени

Рынки облигаций, цены на акции и опросы деловой уверенности содержат информацию о направлении экономики. ECB-BASE учитывает эти сигналы, чтобы уточнить свои краткосрочные проекции, — делая модель чувствительной к изменениям настроений и финансовых условий.

Экспертное суждение

Ни одна модель не учитывает абсолютно всё. Экономисты ЕЦБ могут корректировать прогнозы, когда обладают информацией, недоступной модели, — предстоящее изменение политики, уникальный шок (например, пандемия) или сведения от деловых контактов ЕЦБ. Модель даёт дисциплинированную отправную точку; сотрудники её уточняют.

Почему формальная модель, а не только экспертное суждение?

Человеческое суждение, каким бы информированным оно ни было, имеет систематические ограничения, которые устраняет структурированная модель:

Внутренняя согласованность: ECB-BASE заставляет прогнозистов проследить все связи. Прогноз более высокого роста должен подразумевать нечто для занятости, импорта и налоговых поступлений. Экономисты, работающие без модели, часто упускают эти вторичные эффекты.
Систематическое улучшение: Когда прогнозы оказываются неверными, модель можно диагностически обновить. Улучшить неструктурированную интуицию значительно сложнее.
Сценарные возможности: «Что если цены на нефть удвоятся?» «Что если Германия войдёт в рецессию?» Модель способна быстро генерировать прогнозы для сотен альтернативных предположений — задача, непосильная для любой команды без модели.
Прозрачность: Логика модели документирована и может быть проверена. Это делает прогнозы ЕЦБ более убедительными, поскольку внешние аналитики могут изучить обоснование.

Важная оговорка

ECB-BASE — мощный инструмент, но экономическое прогнозирование остаётся принципиально сложной задачей — будущее зависит от войн, пандемий, политических неожиданностей и других непредсказуемых событий. Прогнозы модели сопровождаются полосами неопределённости, которые это учитывают. Когда ЕЦБ прогнозирует «инфляцию 2,3% в следующем году», внутренний анализ признаёт, что фактический результат вполне может составить от 1,5% до 3,1%. Честная неопределённость — часть профессионального прогнозирования.

ECB-BASE: прогнозная архитектура и операционный дизайн

Разработка ECB-BASE, описанная в работе Angelini et al. (2019), отразила стратегическую перекалибровку прогнозной инфраструктуры ЕЦБ. Её предшественница, New Multi-Country Model (NMCM), хорошо справлялась с анализом межстрановой неоднородности внутри еврозоны, однако её вычислительные требования и жёсткие теоретические ограничения снижали практическую применимость в условиях высокочастотных прогнозных циклов, требуемых современным центральным банкингом.

ECB-BASE пошла иным путём: полуструктурный подход, сохраняющий экономическую интерпретируемость при достижении прогнозной эффективности, конкурентоспособной с чисто статистическими методами. Модель была введена в эксплуатацию в 2019 году и теперь лежит в основе квартальных прогнозных упражнений ЕЦБ, публикуемых в Economic Bulletin. Её оценки разрыва выпуска напрямую поступают в расчёты правила Тейлора, которые формируют рекомендации по ставке.

Философия дизайна

Архитектура модели воплощает прагматичный компромисс. Чистые DSGE-модели (такие как NAWM II) предлагают теоретическую согласованность, но зачастую плохо прогнозируют, особенно на коротких горизонтах, где связывают допущения о стационарном состоянии. Чистые VAR-модели хорошо прогнозируют, но не дают структурной интерпретации — с их помощью нельзя проанализировать «что произойдёт, если ЕЦБ выберет иную траекторию политики». ECB-BASE занимает промежуточное положение:

Поведенческие уравнения с эмпирическими основаниями: Основные взаимосвязи (кривая Филлипса, кривая IS, динамика зарплат) заданы в соответствии с экономической теорией, но оцениваются с гибкими функциональными формами, позволяющими данным «говорить самим за себя».

Спутниковые VAR-модели: Краткосрочная динамика фиксируется вспомогательными VAR-компонентами, которые превосходно справляются с краткосрочным прогнозированием, в то время как поведенческое ядро преобладает на более длинных горизонтах, где экономические фундаментальные факторы имеют большее значение.

Квартальный операционный цикл: Модель переоценивается и обновляется каждый квартал, учитывая пересмотры данных в реальном времени и позволяя параметрам дрейфовать по мере эволюции экономической структуры.

Инфляционный блок: гибридная кривая Филлипса

Прогнозирование инфляции лежит в основе центрального банкинга, и ECB-BASE уделяет значительное внимание тому, чтобы сделать это правильно. Спецификация сочетает ретроспективную инерцию с форвардными ожиданиями:

Гибридная кривая Филлипса:

$$\pi_t = \alpha_1 \pi_{t-1} + \alpha_2 E_t[\pi_{t+1}] + \alpha_3 \cdot gap_t + \alpha_4 \pi^{oil}_t + \alpha_5 \pi^{import}_t + \varepsilon^\pi_t$$

Включение как отставания, так и ожидаемой инфляции отражает подлинную неопределённость относительно того, как формируются ожидания. Чисто рациональные ожидания (α₂ = 1, α₁ = 0) подразумевали бы, что значение имеют только ожидаемые будущие условия — но десятилетия эмпирических исследований показывают, что инфляция обладает существенной инерцией. Оценённые веса (α₁ ≈ 0,3-0,5, α₂ ≈ 0,4-0,6) согласуются с данными опросных показателей ожиданий.

Важно, что спецификация включает импортируемую инфляцию и члены переноса цен на нефть. Эти каналы оказались необходимы для понимания всплеска инфляции 2021-2023 годов, который в значительной степени происходил из глобальных сбоев в поставках и энергетических рынков, а не из внутреннего давления спроса. Модели, лишённые этих членов, существенно недооценивали инфляцию в этом эпизоде.

α₁ (Инерция): 0,3-0,5

Инерция инфляции от индексации и жёстких ожиданий

α₂ (Форвардная составляющая): 0,4-0,6

Вес на ожидания; подразумевает частичное закрепление

α₃ (Чувствительность к разрыву): 0,1-0,3

Плоская кривая согласуется с данными после 1990-х годов

α₄ (Перенос энергетических цен): 0,02-0,05

Эффекты цен на нефть; ключевой параметр при шоках предложения

Блок выпуска: кривая IS и финансовые условия

Реальная активность моделируется через спецификацию кривой IS, которая связывает разрыв выпуска с реальными процентными ставками, кредитными условиями и внешним спросом:

Форвардная кривая IS:

$$gap_t = \beta_1 gap_{t-1} + \beta_2 E_t[gap_{t+1}] + \beta_3 (r_t - r^*) + \beta_4 FCI_t + \beta_5 gap^{world}_t + \varepsilon^y_t$$

Индекс финансовых условий (FCI) заслуживает внимания. В отличие от моделей, которые проводят денежно-кредитную политику исключительно через краткосрочные процентные ставки, ECB-BASE признаёт, что фактические условия заимствования зависят от кредитных спредов, стандартов банковского кредитования и цен на активы. Во время суверенного долгового кризиса 2011-2012 годов ключевая ставка была низкой, но жёсткие кредитные условия означали, что эффективная стоимость финансирования для фирм Южной Европы оставалась болезненно высокой. Член FCI отражает этот разрыв.

Формирование ожиданий: ни полностью рациональное, ни полностью наивное

Гибридные ожидания:

$$E_t[x_{t+1}] = \lambda \cdot E^{model}_t[x_{t+1}] + (1-\lambda) \cdot E^{survey}_t[x_{t+1}]$$

Трактовка ожиданий представляет собой отход как от чисто рационального (согласованного с моделью), так и от чисто адаптивного подходов. На практике ECB-BASE использует средневзвешенное значение, опирающееся на данные опросов (из ECB Survey of Professional Forecasters, индексов ZEW и Ifo) наряду с траекториями, подразумеваемыми моделью. Вес λ варьируется в зависимости от переменной и горизонта — краткосрочные инфляционные ожидания в значительной степени опираются на опросы, тогда как долгосрочные ожидания роста больше полагаются на фундаментальные показатели модели.

Этот гибридный подход решает подлинную дилемму. Рациональные ожидания предполагают, что агенты знают истинную модель экономики, что героически оптимистично. Но чисто адаптивные ожидания дают сбой при смене режима — агенты, лишь экстраполирующие прошлое, были бы застигнуты врасплох поворотом ЕЦБ к агрессивному ужесточению в 2022 году. Сочетание призвано отразить структурированную, но несовершенную природу реального прогнозирования.

Интеграция финансового сектора

Каналы срочной структуры и банковского кредитования

Посткризисный центральный банкинг научил тому, что краткосрочная ключевая ставка — лишь начало денежной трансмиссии. ECB-BASE включает явное моделирование того, как ключевые ставки трансформируются в кредитные ставки, с которыми фактически сталкиваются домохозяйства и фирмы:

Перенос в кредитную ставку:

$$R^{lending}_t = R^{policy}_t + TP_t + spread_t(capital_t, NPL_t)$$

Член спреда зависит от показателей состояния банковского сектора — коэффициентов капитализации, долей проблемных кредитов и показателей рыночного стресса. Например, в 2020 году модель верно предсказала, что, несмотря на снижение ставок, банковское кредитование ужесточится по мере роста резервов под кредитные потери. Эта особенность оказалась критически важной для калибровки реакции программы покупки активов PEPP.

Прогнозная эффективность: свидетельства

О моделях следует судить по их послужному списку. Эффективность ECB-BASE с 2019 года систематически оценивается относительно контрольных показателей:

Переменная	RMSE ECB-BASE	По сравнению с AR(1)	По сравнению с консенсусом опросов	Точность направления
Инфляция HICP (на 1 год вперёд)	0,34 п.п.	-22% (лучше)	Сопоставимо	78%
Рост ВВП (на 1 год вперёд)	0,58 п.п.	-35% (лучше)	Немного лучше	82%
Безработица (на 1 год вперёд)	0,21 п.п.	-18% (лучше)	Лучше в поворотных точках	85%
Базовая инфляция (на 1 год вперёд)	0,28 п.п.	-25% (лучше)	Похоже	75%

Эффективность модели в 2020-2023 годах — период исключительной волатильности — заслуживает особого внимания. Модель недооценила всплеск инфляции 2021-2022 годов, как и практически все институциональные прогнозисты. Тем не менее она верно определила поворотную точку в конце 2023 года и последующую траекторию дезинфляции, опередив многие прогнозы частного сектора. Эта асимметрия — упущенная величина, но уловленное направление — характерна для условного прогнозирования при возникновении беспрецедентных шоков.

Сильные стороны модели

Условное прогнозирование: Превосходит в сценарном анализе («если нефть достигнет $120...»)
Интеграция нау-кастинга: Эффективно учитывает высокочастотные индикаторы
Связи финансового и реального секторов: Отражает нарушения кредитного канала
Вычислительная выполнимость: Полный цикл прогнозирования за часы, а не дни

Известные ограничения

Идентификация шоков предложения: Менее надёжна, когда доминирует давление издержек
Закрепление ожиданий: Может упускать динамику дерейкоринга ожиданий
Структурные сдвиги: Требуют ручной корректировки при смене режима
Межстрановая детализация: Ограничена по сравнению с предшественницей NMCM

Как ЕЦБ использует ECB-BASE

Операционная реализация и процесс прогнозирования

4 раза в год

Ежеквартально

Публикуемые официальные прогнозы

Прогнозные упражнения

3 года

12 кварталов

Горизонт прогнозирования

Максимальный горизонт прогноза

В реальном времени

T+2 месяца

Использует новейшие данные

Сроки версий данных

Высокая точность

0,34 п.п. RMSE

Обычно близко к реальности

Ошибка прогноза инфляции

Сравнение моделей и их взаимодополняющее использование

Почему ЕЦБ поддерживает две модели

Ответ раскрывает фундаментальный компромисс в экономике: понимание и прогнозирование требуют разных инструментов. Модель, отлично объясняющая, почему что-то происходит, может плохо прогнозировать, тогда как модель, оптимизированная для прогнозирования, может дать мало структурного понимания.

NAWM II: структурная модель

NAWM II превосходно отвечает на причинно-следственные вопросы, требующие понимания механизмов:

«Если ставки вырастут на 100 базисных пунктов, как отреагирует занятость за два года?»
«Что произойдёт, если цены на нефть подскочат, а ЕЦБ не отреагирует?»
«Сдержала бы инфляцию раньше иная политика в 2021 году?»

Эти контрфактические вопросы требуют модели, основанной на теории о том, почему связаны переменные, а не просто на наблюдении, что они связаны.

ECB-BASE: прогнозная модель

ECB-BASE превосходно справляется с прогнозированием — определением того, куда фактически движется экономика:

«Какой будет инфляция в следующем квартале?»
«Экономика ускоряется или замедляется?»
«Насколько широк разрыв выпуска?»

Прогнозирование не всегда требует глубокого структурного понимания — иногда достаточно эмпирических закономерностей в данных. ECB-BASE жертвует частью теоретической глубины ради лучшей точности в реальном мире, особенно на коротких горизонтах.

Сильнее вместе

На практике ЕЦБ использует обе модели и сравнивает результаты. Если ECB-BASE прогнозирует рост инфляции, а NAWM II указывает, что базовые механизмы трансмиссии этого не подтверждают, такое расхождение запускает дополнительное расследование. Если обе модели согласуются, уверенность в прогнозе возрастает. Такая перекрёстная проверка выявляет ошибки, которые упустила бы каждая модель по отдельности.

Аргументы в пользу разнообразия моделей

Центральные банки всё чаще осознают, что ни одна модель не может обслуживать все аналитические потребности. Двухмодельная архитектура ЕЦБ отражает осознанный стратегический выбор: признать, что разные вопросы требуют разных инструментов, и выстроить рабочий процесс, использующий взаимодополняющие сильные стороны, одновременно защищаясь от общих слабостей.

Академическая литература поддерживает этот подход. Timmermann (2006) демонстрирует, что комбинации прогнозов регулярно превосходят отдельные модели, особенно когда составляющие модели отражают разные аспекты базовой динамики. Sims (2002) делает более глубокое замечание: модели DSGE и методы сокращённой формы отвечают на принципиально разные вопросы, а их смешение приводит к политическим ошибкам.

Сравнительная архитектура

Измерение	NAWM II	ECB-BASE	Стратегическое значение
Теоретическая основа	Полностью специфицированная DSGE с микрооснованиями	Полуструктурная с поведенческими уравнениями	NAWM II для контрфактического анализа; ECB-BASE для эмпирического соответствия
Стратегия идентификации	Основанная на теории (структурные шоки)	Основанная на данных с теоретическим руководством	Разные источники ошибок; перекрёстная проверка снижает обе
Трактовка ожиданий	Полностью рациональные, согласованные с моделью	На основе опросов с рациональным якорем	ECB-BASE отражает эмпирические отклонения от рациональности
Финансовые каналы	Акселератор BGG (балансы)	Срочная структура и кредитные спреды	Взаимодополняющие: один акцентирует запасы, другой — потоки
Прогнозная эффективность	Слабее на коротких горизонтах; стабильна в долгосрочном периоде	Сильна в кратко- и среднесрочном периоде; сходится в долгосрочном	ECB-BASE лидирует в прогнозировании; NAWM II проверяет
Вычислительная нагрузка	Высокая (байесовское оценивание)	Умеренная (поуравнительная)	ECB-BASE обеспечивает быструю итерацию сценариев

Где какая модель лидирует

Разделение труда внутри модельной инфраструктуры ЕЦБ следует чёткой логике:

NAWM II лидирует, когда...

Нужны политические контрфакты: «Что если бы мы ужесточили политику раньше, в 2021 году?» Такие вопросы требуют структурной инвариантности — критика Лукаса применяется с полной силой при смене политических режимов.
Анализируются нетрадиционные инструменты: Эффекты покупки активов, форвардные сигналы и контроль кривой доходности требуют явного моделирования каналов ожиданий и эффектов балансировки портфеля.
Требуются сравнения благосостояния: Только микрообоснованные модели могут дать оценки альтернатив политики с точки зрения теории благосостояния.
Важны международные побочные эффекты: Двухрегиональная структура отражает обратную связь от глобальных условий и каналов обменного курса.

ECB-BASE лидирует, когда...

Результатом являются точечные прогнозы: Квартальные прогнозные упражнения опираются в первую очередь на ECB-BASE, поскольку её эмпирическая ориентация даёт меньшие ошибки прогноза.
Поступают данные в реальном времени: Модульная структура ECB-BASE более изящно учитывает высокочастотные релизы данных (PMI, инфляционные отчёты).
Условные сценарии рутинны: «С учётом рыночных ожиданий по нефти и ставкам, куда движется инфляция?» Такие расчёты выполняются в ECB-BASE ежедневно.
Нужна количественная оценка неопределённости: Веерные диаграммы и прогнозы плотности модели сообщают Управляющему совету оценку рисков.

Рабочий процесс: от моделей к решениям

Интеграция обеих моделей в прогнозный цикл ЕЦБ следует структурированному протоколу, отточенному за последовательные раунды прогнозирования:

Квартальный прогнозный рабочий процесс

Формирование базового сценария (недели 1-2): ECB-BASE формирует первоначальные прогнозы, обусловленные техническими допущениями (цены на нефть, обменные курсы, подразумеваемые рынком траектории процентных ставок). Штатные экономисты проверяют правдоподобность и отмечают аномалии.
Структурная перекрёстная проверка (недели 2-3): NAWM II запускает параллельные сценарии для проверки того, что прогнозы ECB-BASE согласуются с теоретическими механизмами трансмиссии. Существенные расхождения запускают более глубокое расследование.
Расширение сценариев (неделя 3): Обе модели формируют альтернативные сценарии (риски в сторону повышения/понижения) для ключевых допущений. Они поступают в оценку рисков, представляемую Управляющему совету.
Политические контрфакты (по мере необходимости): Когда активно обсуждаются альтернативы политики, NAWM II моделирует различные траектории ставок для оценки компромиссов — информацию, которую ECB-BASE предоставить не может из-за своей структуры сокращённой формы.
Итоговый синтез (неделя 4): Суждение сотрудников интегрирует результаты моделей, данные опросов и качественную информацию в итоговый прогноз. Опубликованный прогноз отражает этот синтез, а не необработанный результат модели.

Этот рабочий процесс воплощает принцип, сформулированный бывшим главным экономистом ЕЦБ Петером Прету: «Модели — слуги, а не хозяева. Они информируют суждение, но не могут его заменить».

Валидация и эффективность моделей

Как проверяются эти модели

Сложная модель бесполезна, если она реально не улучшает принятие решений. ЕЦБ серьёзно относится к валидации, поскольку ставки высоки: плохие прогнозы ведут к плохой политике с реальными последствиями для домохозяйств и фирм по всей еврозоне.

Три проверки, которые должна пройти каждая модель

Бэктестинг

Подтвердились ли прошлые прогнозы?

Модель «переносится» в прошлое, ей предоставляются только данные, доступные на тот момент, и её прогнозы сравниваются с тем, что произошло на самом деле. Модели, не способной объяснить прошлое, нельзя доверять в отношении будущего.

Стресс-тестирование

Ломается ли она под давлением?

Модели подаются экстремальные сценарии — финансовые кризисы, нефтяные шоки, пандемии, — и её реакции проверяются на правдоподобность. Модель, выдающая бессмысленный результат во время кризисов, опасна именно тогда, когда она наиболее нужна.

Бенчмаркинг

Превосходит ли она альтернативы?

Сложные модели сравниваются с простыми ориентирами: наивной трендовой экстраполяцией, прогнозами случайного блуждания и консенсус-оценками. Если сложная модель не может превзойти эти более простые методы, её сложность не оправдана.

Послужной список

Где модели работают хорошо

Нормальные условия: В типичных экономических условиях прогнозы ECB-BASE обычно находятся в пределах 0,3 процентного пункта от фактической инфляции — лучше, чем у большинства частных прогнозистов.
Точность направления: Модели верно предсказывают, вырастет или снизится инфляция, примерно в 80% случаев — что ценно, даже когда точная величина неверна.
Сроки трансмиссии: NAWM II верно предсказывает, что изменения процентных ставок требуют 12–18 месяцев для полного влияния на инфляцию, — вывод, который подтверждает литература по правилу Тейлора.

Где модели дали сбой

ЕЦБ, как и любой крупный центральный банк, существенно недооценил всплеск инфляции 2021–2022 годов. Модели были откалиброваны на десятилетиях низкой, стабильной инфляции и не могли предвидеть сочетание пандемийных сбоев в поставках, энергетического кризиса и накопленных сбережений домохозяйств. Этот опыт привёл к значительным пересмотрам моделей, особенно параметров переноса энергетических цен и динамики ожиданий.

Урок носит общий характер: модели хорошо работают в пределах исторического опыта, но подлинно новые ситуации обнажают их ограничения. Именно поэтому экспертное суждение — скептичное, адаптивное и основанное на информации в реальном времени — остаётся необходимым наряду с формальным аппаратом.

Методология валидации и результаты

Валидация моделей в ЕЦБ следует многоуровневому протоколу, подвергающему как NAWM II, так и ECB-BASE проверкам теоретической правдоподобности, тестам эмпирической точности и сравнительному бенчмаркингу. Лежащая в основе философия, сформулированная в ECB Occasional Paper 267, утверждает, что ни одна отдельная метрика валидации не является достаточной — требуется устойчивость по нескольким измерениям.

Валидация импульсного отклика

Для DSGE-моделей, таких как NAWM II, функции импульсного отклика (IRF) служат основным инструментом теоретической валидации. Вопрос: реагирует ли модельная экономика на стандартизированный шок способом, согласующимся с экономической логикой и эмпирическими данными VAR-моделей?

Ключевые свойства IRF (NAWM II)

Денежно-кредитная политика (+100 б.п.): Выпуск достигает пика -0,5% через 6 кварталов, инфляция -0,25% через 8 кварталов. Согласуется с данными VAR-моделей Christiano et al. (2005) и оценками сотрудников ЕЦБ.
Шок финансового стресса: Усиление через канал BGG генерирует сокращение выпуска на 50% большее, чем шок политики эквивалентного эффекта, — что соответствует наблюдениям 2008-2009 годов.

Шок мирового спроса (+1%): Экспорт еврозоны растёт на 0,8%, ВВП — на 0,3%. Торговые мультипликаторы согласуются с межстрановыми оценками МВФ.
Шок издержек: Инфляция немедленно подскакивает, но ужесточение денежно-кредитной политики в итоге доминирует; постоянного эффекта на инфляцию нет. Подтверждает предположение о закреплённых ожиданиях.

Долгосрочные свойства и калибровка стационарного состояния

Стационарное состояние модели должно приближаться к историческим средним значениям, к которым тяготеет экономика. Существенные расхождения сигнализируют о возможной ошибочной спецификации поведенческих уравнений или калибровочных решений:

Переменная	Данные (2000-2019)	ECB-BASE	NAWM II	Оценка
Потребление/ВВП	55,1%	59,8%	56,2%	ECB-BASE завышена; NAWM II ближе
Инвестиции/ВВП	21,9%	20,3%	21,5%	Обе разумны; небольшое занижение
Реальный рост ВВП	1,8%	1,9%	1,7%	Отличное соответствие у обеих
Инфляция HICP	1,7%	2,0%	2,0%	Обе привязаны к цели; данные ниже
Равновесная реальная ставка	~0,5%	0,5%	1,2%	NAWM II может завышать r*

Оценка внеобразцового прогнозирования

Решающий тест: прогнозирует ли модель точно на данных, которых она никогда не видела? ЕЦБ оценивает это через квазиреальновременные упражнения, в которых модель переоценивается с использованием только данных, доступных на каждую историческую дату прогноза:

Горизонт	RMSE инфляции	RMSE ВВП	Точность направления
1 квартал	0,21 п.п.	0,45 п.п.	88%
4 квартала	0,42 п.п.	0,73 п.п.	78%
8 кварталов	0,51 п.п.	0,89 п.п.	72%

Разрывы в сравнении с бенчмарками

По сравнению с AR(1): Снижение RMSE на 18-25% — модель даёт реальную ценность по сравнению с наивной экстраполяцией
По сравнению со случайным блужданием: Улучшение на 35-45% — экономическая структура заметно помогает
По сравнению с BVAR: Статистически неразличимы в нормальные периоды; ECB-BASE превосходит во время структурных сдвигов
По сравнению с Consensus Economics: Сопоставимая точность, но модель предоставляет полосы неопределённости, которых нет у опросов

Инфляционный эпизод 2021-2023 годов: отрезвляющий стресс-тест

Ни одна оценка моделей ЕЦБ не может игнорировать существенные промахи прогнозов в 2021-2023 годах. Прогнозы сотрудников, основанные как на NAWM II, так и на ECB-BASE, последовательно недооценивали инфляцию — на некоторых горизонтах более чем на 5 процентных пунктов. Этому способствовало несколько факторов:

Масштаб шока предложения: Скачки цен на энергоносители превысили всё, что было в выборке оценивания. Модели, обученные на данных после 1999 года, никогда не сталкивались с нефтью по €120/баррель или учетверением цен на газ за несколько месяцев.
Параметры переноса: Оценённые на десятилетиях низкой инфляции, коэффициенты переноса энергетических цен оказались слишком малы, когда фирмы столкнулись с ценовым давлением на уровне выживания.
Динамика ожиданий: Обе модели предполагали хорошо закреплённые ожидания. Скорость реактивации индексации зарплат в некоторых секторах застала прогнозистов врасплох.

ЕЦБ отреагировал целевыми улучшениями моделей: переоценённый перенос энергетических цен, зависящие от состояния параметры ожиданий и расширенная интеграция индикаторов реального времени. Достаточны ли эти исправления, покажет следующий стресс-тест.

Источники и справочные материалы

Дополнительные материалы

Для более подробной информации об обсуждаемых здесь фреймворках см.:

Публикации ЕЦБ

Economic Bulletin ЕЦБ — содержит прогнозы, сформированные с использованием этих моделей
Прогнозы сотрудников ЕЦБ — квартальные прогнозы для еврозоны
Пресс-релизы ЕЦБ — разъяснения политических решений

Образовательные ресурсы

Разъяснения ЕЦБ — простые объяснения экономических концепций
Образовательные материалы ЕЦБ — обучающие ресурсы о центральном банкинге
Статистика ЕЦБ — необработанные данные, используемые в моделях

Технические источники и академическая литература

Основная документация моделей

Coenen, G., P. Karadi, S. Schmidt, and A. Warne (2018): "The New Area-Wide Model II: an extended version of the ECB's micro-founded model for forecasting and policy analysis with a financial sector" — ECB Working Paper No. 2200
Angelini, E., N. Bokan, K. Christoffel, M. Ciccarelli, and S. Zimic (2019): "Introducing ECB-BASE: The blueprint of the new ECB semi-structural model for the euro area" — ECB Working Paper No. 2315
Dieppe, A., R. Legrand, and B. van Roye (2016): "The BEAR toolbox" — ECB Working Paper No. 1934
Fagan, G., J. Henry, and R. Mestre (2005): "An area-wide model for the euro area" — Economic Modelling, Vol. 22, Issue 1

Методологический вклад

Bernanke, B., M. Gertler, and S. Gilchrist (1999): "The financial accelerator in a quantitative business cycle framework" — Handbook of Macroeconomics
Christiano, L., M. Eichenbaum, and C. Evans (2005): "Nominal rigidities and the dynamic effects of a shock to monetary policy" — Journal of Political Economy
Smets, F. and R. Wouters (2007): "Shocks and frictions in US business cycles: A Bayesian DSGE approach" — American Economic Review, 97(3), 586-606
Adolfson, M., S. Laséen, J. Lindé, and M. Villani (2007): "Bayesian estimation of an open economy DSGE model with incomplete pass-through" — Journal of International Economics
Christoffel, K., G. Coenen, and A. Warne (2008): "The new area-wide model of the euro area: a micro-founded open-economy model for forecasting and policy analysis" — ECB Working Paper No. 944
Banbura, M., D. Giannone, and L. Reichlin (2010): "Large Bayesian vector auto regressions" — Journal of Applied Econometrics
Boivin, J. and M. Giannoni (2006): "Has monetary policy become more effective?" — Review of Economics and Statistics
Gosselin (2014): "Analyzing and forecasting the Canadian economy through the LENS model" — модель Банка Канады, повлиявшая на ECB-BASE

Источники данных и методология

Статистический склад данных ЕЦБ: основной источник макроэкономических данных еврозоны
Евростат: статистическая база данных Европейского союза
Фьючерсы ESTR на Eurex: рыночные ожидания ставок
Адаптация методологии FedWatch: усовершенствованные расчёты вероятностей для анализа ЕЦБ
Модели и прогнозные инструменты ЕЦБ: техническая презентация текущего модельного фреймворка

Эволюция моделей и документация хронологии

Fagan, G., J. Henry, and R. Mestre (2001): "An area-wide model (AWM) for the euro area" — историческая основа
Constâncio, V. (2017): "Developing models for policy analysis in central banks" — стратегическое видение разработки ECB-BASE
Годовой отчёт ЕЦБ (2019): «Внедрение ECB-BASE в прогнозные упражнения»
Серия рабочих документов ЕЦБ: постоянная документация улучшений моделей и их применения

Динамическая интеграция данных: Эта страница интегрирует живые данные из источников ЕЦБ и фьючерсных рынков ESTR. Все расчёты моделей и производные ставок обновляются автоматизированной системой скрейпинга и отражают текущие рыночные условия. Последнее обновление: Загрузка...

Текущее применение моделей и перспективные разработки

От моделей к реальным решениям

До сих пор мы обсуждали, как эти модели работают в теории. Но как они на самом деле влияют на решения, затрагивающие вашу жизнь — ставку по вашей будущей ипотеке, нанимают ли компании сотрудников, сколько стоят ваши сбережения?

Ответ: эти модели встроены в каждое крупное решение ЕЦБ. Они не единственный вход (к счастью), но являются центральной частью аналитического механизма, работающего за каждым заседанием Управляющего совета.

Регулярный ритм

Каждые шесть недель Управляющий совет ЕЦБ собирается для принятия решения по процентным ставкам. В рамках подготовки:

ECB-BASE формирует прогнозы: Куда движется инфляция? Что с ростом и рабочими местами?
NAWM II прогоняет сценарии: Если повысить ставки сейчас против ожидания три месяца — в чём разница?
Сотрудники синтезируют: Результаты моделей, рыночные данные и экспертное суждение объединяются в согласованную картину.
Совет принимает решение: 26 членов обсуждают и голосуют, опираясь на анализ моделей (но не диктуемые им).

Реальные примеры

Март 2020 (COVID-19): Модели помогли откалибровать масштабную программу покупки облигаций PEPP объёмом €1,85 трлн, показав, сколько требуется для предотвращения депрессии.
2022-2023 (борьба с инфляцией): Симуляции NAWM II проверяли, вызовут ли быстрые повышения ставок рецессию. Они показали, что экономика может это выдержать, — прогноз, оказавшийся в основном верным.
2025+ (цифровой евро): Обе модели адаптируются для анализа того, что произойдёт, когда цифровая валюта центрального банка станет реальностью.
Климатическая интеграция: Строятся новые модули для понимания того, как экстремальная погода и политика зелёного перехода влияют на экономику.

Что дальше?

Экономические модели должны развиваться вместе с самой экономикой. ЕЦБ активно разрабатывает новые возможности для решения задач, которых не существовало, когда эти модели были впервые построены: изменение климата, цифровые валюты и геополитическая фрагментация. В ближайшие годы модели ждут значительные обновления — а вместе с ними и более совершенные инструменты для принятия политических решений, влияющих на ваше будущее.

Прикладное применение: от теории к Франкфурту

Разрыв между академическими моделями и инструментами, применимыми в политике, исторически был велик. Модельный фреймворк ЕЦБ стремится преодолеть этот разрыв, обеспечивая, чтобы и NAWM II, и ECB-BASE были не просто научными артефактами, а операционными инструментами, встроенными в процесс принятия политических решений.

Анализ нетрадиционной политики

Эпоха после 2008 года заставила центральные банки выйти на неизведанную территорию: нулевые и отрицательные процентные ставки, масштабное расширение баланса и явные форвардные сигналы. Модели ЕЦБ были адаптированы — порой в спешке — для анализа этих инструментов:

Ключевые применения нетрадиционной политики

Программы покупки активов:

APP (2015-2022): Симуляции NAWM II предполагали, что ежемесячные покупки на €60 млрд снизят 10-летнюю доходность на 30-40 б.п. кумулятивно. Реализованные эффекты оказались в этом диапазоне, что подтвердило калибровку модели.
PEPP (2020-2022): Объём €1,85 трлн был откалиброван с использованием ECB-BASE, чтобы обеспечить сохранение благоприятных условий финансирования во время пандемии — успешно предотвратив кредитный кризис.

Форвардные сигналы:

Сигналы, обусловленные состоянием экономики: «Ставки останутся на нынешнем уровне, пока инфляция не достигнет 2%» — NAWM II помогла проанализировать, как такие обязательства влияют на формирование ожиданий.
Целевые операции TLTRO: Целевые кредитные операции были рассчитаны с использованием оценок ECB-BASE кредитных разрывов в экономиках, испытывающих стресс, таких как Италия и Испания.

Передний край исследований: новые вызовы

Обе модели проходят активную разработку для учёта явлений, которые их первоначальные архитектуры не предусматривали. Три области доминируют в текущей исследовательской повестке:

Климатический переход

Как углеродные налоги и обесценённые активы влияют на инфляцию и рост?

Сотрудники ЕЦБ создают климатические модули, моделирующие как физические риски (экстремальная погода), так и риски перехода (нарушения, вызванные политикой). Первые результаты предполагают, что зелёный переход может добавлять 0,1-0,3 п.п. к годовой инфляции на протяжении десятилетия — что существенно для ценовой стабильности.

Цифровой евро

Что произойдёт, когда деньги центрального банка станут розничными?

Цифровой евро может фундаментально изменить денежную трансмиссию — обходя коммерческие банки, меняя скорость обращения денег и потенциально позволяя целевые трансферты. Расширения NAWM II исследуют эти каналы; результаты повлияют на решение ЕЦБ о запуске цифрового евро в 2025 году.

Гетерогенные агенты

Кто несёт бремя политики?

Стандартные модели предполагают «репрезентативное домохозяйство» — но повышения ставок вредят держателям ипотеки, помогая при этом вкладчикам. Новые расширения HANK (Heterogeneous Agent New Keynesian) позволят проводить распределительный анализ, критически важный для политической легитимности политики.

Дорожная карта эволюции моделей

ЕЦБ взял на себя обязательства по значительным модельным обновлениям в 2025-2027 годах в ответ как на прогнозные провалы 2021-2023 годов, так и на новые аналитические потребности:

Направление разработки	Цель	Технический подход	Значение для политики
Климатическая интеграция	2025 H2	Добавление энергетического сектора, шока цены на углерод и функций физического ущерба	Необходимо для климатических стресс-тестов и оценки зелёной политики
Улучшение нау-кастинга	2025 Q4	Интеграция еженедельных индикаторов активности, потоков PMI, данных по карточным транзакциям	Более быстрое выявление поворотных точек экономики
Модуль цифровой валюты	2026 H1	Моделирование CBDC как альтернативы депозитам; калибровка эластичностей замещения	Критически важно для решения о запуске цифрового евро
Динамика цепочек поставок	2026 H2	Секторальная структура «затраты-выпуск»; динамика запасов	Лучший анализ шоков предложения (урок 2021-2022 годов)
Расширения HANK	2027	Гетерогенные домохозяйства с идиосинкратическим риском и ограничениями ликвидности	Анализ распределительного воздействия; соображения политической экономии

Международная координация моделей

Глобальная сеть моделей центральных банков

ЕЦБ активно сотрудничает с другими центральными банками для обеспечения согласованности моделей и перекрёстной проверки:

Федеральная резервная система: Совместный сценарный анализ и исследования побочных эффектов
Банк Англии: Моделирование влияния Brexit и координация
Банк Японии: Моделирование мировой торговли и финансовых связей
БМР: Анализ международного банковского дела и финансовой стабильности
МВФ: Поддержка глобального экономического надзора

Живые результаты моделей и рыночные данные

Посмотрите на модели в действии

Ниже вы можете увидеть живые данные, которые поступают в эти модели, и некоторые из их текущих результатов.

Интеграция в реальном времени: Эти данные обновляются автоматически и показывают, что модели «видят» прямо сейчас.

Текущие модельные индикаторы и рыночные сигналы

Следующие индикаторы представляют результаты моделей в реальном времени и рыночные ожидания, которые поступают в политический фреймворк ЕЦБ:

Текущая ключевая ставка ЕЦБ

Ставка ЕЦБ по депозитным операциям

Рыночные ожидания будущих ставок

Подразумеваемые ставки по фьючерсам ESTR

Прогноз инфляции еврозоны

Инфляция HICP: прогнозы модели ECB-BASE

Загрузка...

Текущая ставка ЕЦБ

Ставка по депозитным операциям

сентября 10, 2026

Вероятность изменения ставки

Вероятность на следующем заседании

Загрузка...

Ожидаемая пиковая ставка

Оценка терминальной ставки

Загрузка...

Прогноз инфляции

12-месячный прогноз HICP

Отказ от ответственности: Эта страница объясняет экономические модели в упрощённой форме для образовательных целей. Реальные модели значительно сложнее и постоянно совершенствуются экономистами ЕЦБ. Эта документация отражает текущее понимание модельных фреймворков ЕЦБ по состоянию на июль 2025 года. ЕЦБ продолжает совершенствовать и развивать обе активные модели (NAWM и ECB-BASE). Модель NMCM представлена исключительно в историческом контексте, поскольку была заменена ECB-BASE в 2019 году. Для получения самых актуальных технических спецификаций и официальных прогнозов, пожалуйста, обратитесь к официальным публикациям и релизам моделей ЕЦБ.