DSGE-МОДЕЛИ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ЦИКЛОВ НА РЫНКЕ АКТИВОВ. ВОЗМОЖНОСТИ, ОГРАНИЧЕНИЯ И ПРИМЕНЕНИЕ В ТЕКУЩЕЙ ФАЗЕ РЫНКА (2024–2026)
DOI:
https://doi.org/10.25806/fm-2543Статья поступила в редакцию: 12.02.2026
Статья принята к публикации: 23.03.2026
Статья опубликована: 27.03.2026
Ключевые слова:
Динамические стохастические модели общего равновесия, DSGE, фазы делового цикла, финансовые рынки, премия за риск, волатильность, инвестиционные стратегии, макроэкономические шоки, трансмиссионные каналы, машинное обучение, ESG-факторы, поздняя стадия цикла.Аннотация
Статья посвящена анализу применения динамических стохастических моделей общего равновесия (DSGE) для идентификации фаз делового и рыночного цикла в условиях посткризисной трансформации финансовых рынков 2024–2025 годов. Особое внимание уделяется роли DSGE как структурного инструмента интерпретации макроэкономических и финансовых шоков на фоне высокой неопределённости, роста реальной стоимости капитала, усиления фискальных ограничений и технологических сдвигов, связанных с внедрением искусственного интеллекта. Рассматриваются возможности DSGE-моделей в оценке скрытых состояний экономики (потенциального выпуска, нейтральной реальной ставки, устойчивой инфляции, премий за риск), а также их ограничения при анализе нелинейных эффектов и режимных сдвигов. Показано, что на текущем этапе развития рынков DSGE-модели наиболее эффективно применяются не для точечного прогнозирования цен активов, а как каркас для фазового анализа цикла, сценарного моделирования и стратегического управления инвестиционными рисками, включая интеграцию с методами машинного обучения и ESG-факторами.Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Список литературы
Калмыков В.В. Влияние экономических шоков на динамику и композицию рынка активов с использованием DSGE моделей // Финансовая экономика. 2025. № 3. EDN: DIQVPJ.
Калмыков В.В. Применение DSGE-моделей для прогнозирования фаз делового цикла на финансовых рынках // Финансовая экономика. 2025. № 8. EDN: XJLWII.
Smets F., Wouters R. An Estimated Dynamic Stochastic General Equilibrium Model of the Euro Area // Journal of the European Economic Association. 2003. Vol. 1(5). P. 1123-1175.
Christiano L.J., Eichenbaum M., Evans C.L. Nominal Rigidities and the Dynamic Effects of a Shock to Monetary Policy // Journal of Political Economy. 2005. Vol. 113(1). P. 1-45.
Del Negro M., Schorfheide F., Smets F., Wouters R. On the Fit of New Keynesian Models // Journal of Business & Economic Statistics. 2007. Vol. 25(2). P. 123-162.
Guerrieri L., Iacoviello M. Collateral Constraints and Macroeconomic Asymmetries // International Finance Discussion Papers. 2015. No. 1162. Board of Governors of the Federal Reserve System.
Pastor L., Veronesi P. Technological Revolutions and Stock Prices // American Economic Review. 2009. Vol. 99(4). P. 1451-1483.
Gürkaynak R., Levin A., Marder A., Swanson E. Inflation Targeting and the Anchoring of Inflation Expectations in the Western Hemisphere // Economic Review, Federal Reserve Bank of San Francisco. 2007. P. 25-47.
