<strong>стратегический спектр задач развитые выносливые доверенные системы</strong>

Uber для чиновников

Несмотря на все предыдущие экономические реформы, порядок управления на крупных российских предприятиях до сих пор носит черты административно-командной системы (АКС) управления. Хотя основоположниками АКС обычно называют коммунистов-бюрократов, на самом деле эта система сложилась естественным путем в ходе развития современной России.

Проблемы межведомственного взаимодействия

Проблемы межведомственного взаимодействия в АКС всегда были характерны для отечественного государственного управления, а попытки их решить в рамках информационных инфраструктурных проектов, увы, не увенчались успехом. Вспомним, например, проект по созданию Универсальной электронной карты (УЭК), которая призвана была стать цифровым паспортом, проездным билетом, ключом к системам медобслуживания и даже платежным инструментом. Проект не взлетел. И это несмотря на активную административную поддержку (закон 210-ФЗ о госуслугах и карте УЭК был принят сразу в трех чтениях в течение одного месяца). Причина — отсутствие единого целеполагания и проблемы межведомственного взаимодействия.

Платформенный подход

Нынешние идеологи цифровой экономики, учитывая предыдущий горький опыт, для преодоления проблем предлагают использовать платформенный подход. Платформа — модная цифровая конструкция в бизнесе, ее успешные примеры — Uber, Amazon, Alibaba. Единая цифровая платформа страны смогла бы обеспечить не только интеграцию интересов бизнес-структур, но и лечь в основу реформы госуправления.

Считается, что если на платформу перейдут ключевые ведомства, то чиновники просто вынуждены будут взаимодействовать, и телега пойдет впереди лошади. Платформенный подход разрабатывается сегодня Центром стратегических разработок с участием МЭРТ в рамках подготовки стратегии развития России на 2018–2024 годы. Сработает ли этот подход, пока неизвестно, но ждать ответа недолго.

Eligibility

Emergency Medicine Residents or Fellows. 2 years left in training (including fellowship) preferred, though candidates with 1 year of eligibility with a strong background will also be considered.

Previous EMRA experience is not required, however a working knowledge of the AMA will be necessary for this position.

Терминологические тонкости

Иногда мы говорим о инновационном пути развития России, а иногда о цифровой России, отождествляя и смешивая два понятия. Если искать отдачу от цифровизации бизнеса, то для этого совсем не обязательно нужны инновационные высокорисковые решения. Высокорисковый путь не нужен и для страны в целом. Тем более не следует использовать государственный бюджет для финансирования инноваций. Рискну высказать крамолу: даже цифровизация нужна не всегда и не везде. Это только один из способов достижения какой-то цели, и не более того.

Скажем, если система управления производством не самая свежая, но испробованная на аналогичных предприятиях, то разумнее использовать именно ее, а не применять совершенно новую систему на неизведанных принципах — они чаще дают сбой и несут в себе риски и угрозы.

Если говорить о производстве инновационных гаджетов, то и здесь есть множество рисков. К примеру, можно выпускать ежегодно новый смартфон и этим стимулировать потребительский спрос. Можно при этом выиграть и хорошо заработать, но можно и проиграть конкурентам, потеряв много денег на разработке и продвижении гаджета.

В такие игры государству лучше не играть, а инновациями правильнее заниматься венчурным компаниям и их сотрудникам, имеющим специфические навыки. Ведь для венчурных капиталистов инновации — это в первую очередь деньги, а не развитие страны.

Госбезопасность нам поможет

Сейчас очень высокие возможности вливания в экономическую жизнь, как ни странно, у Федеральной службы безопасности. Ведомство уже включилось в процессы перевода страны на рельсы цифровой экономики, а непростая международная обстановка послужила этому стимулом.

Так, был принят ряд законов, включая важнейший документ О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации (187-ФЗ), который обязывает обеспечить непрерывное и безопасное функционирование всей информационной инфраструктуры критически значимых объектов экономики. Иными словами, владельцам этих объектов важно должным образом защитить их и наладить контроль за ними.

Если кто-то этого не сделает вовремя, то понесет наказание.

Роли и обязанности

нет возможности принимать заявки в настоящее время.

Связанный контент

Oct 07, 2020

Ashely Alker, MD, MSc

Aug 31, 2019

Nicole Battaglioli, MD, FAWM

Покидая должность управляющего операционной деятельностью ALiEM Wellness Think Tank, Николь Баттаглиоли уделила значительно время и усилия в определении и улучшении благополучия резидентов.

Научно-педагогический сотрудник кафедры скорой медицинской помощи, д-р Баттаглиоли – генеральный директор и основатель компании Комореби Коучинг, любитель медицины в условиях отсутствия медицинской помощи на местности и сторонник супер-героинь.

Например, в 2018 году Урджит Патель, тогдашний глава Резервного банка Индии, призвал ФРС замедлить свои планы по уменьшению размеров баланса, утверждая, что текущие планы способствуют беспорядкам на развивающихся рынках (Патель 2018). Смотрите Бернанке (2017) за первоисточниками других примеров.


Отсюда мы будем называть экономику развивающихся рынков домашней, а Соединенные Штаты – иностранными.


В частности, эти модели обычно либо не содержат отклонений, либо учитывают экзогенные отклонения от UIP.


См. также работы Бернанке, Гертлера и Гилкриста (1999), Гертлера и Каради (2011), Гертлера, Кийотаки и Кверальто (2012), Гуранша, Филиппона и Ваяноса (2016), а также Акинси и Кверальто (2022) за связанными рамками.


Интегрированная политическая структура МВФ, выпущенная после нашей статьи, состоит из двух отдельных моделей открытой малой экономики (Адриан и др. 2020; Басу и др. 2020), которые имеют некоторые сходства с моделью, предложенной в наших исследованиях. В отличие от этих работ, наша структура является двухстранной количественной моделью с упором на роль эндогенных отклонений UIP в передаче воздействия от денежной политики США.


Поскольку любой банкир i является только одним из множества, внутренние депозиты предоставляются с вероятностью единица домашним хозяйством, отличным от банкира i.


В статье содержится дополнительное обсуждение этого и других предположений модели.


Производитель капитальных товаров также сталкивается с издержками аренды капитала, но эти издержки второго порядка по отношению к устойчивому состоянию. Учитывая, что мы ограничиваем внимание первичной динамикой около устойчивого состояния, мы можем игнорировать присутствие рентной ставки в (33).


На более высоком уровне существует разрыв между Yt и, который зависит от дисперсии цен среди производителей, возникающий из-за фрикций в ценообразовании.


Такой тип эффекта стоимости иностранного долга на курс валюты характерен для моделей, в которых активы являются несовершенными заменителями (Кури 1976). Например, в работе Бланшар, Джиавацци и Са (2005) подобный эффект возникает из-за предвзятости к активам на родине. В отличие от этих работ, в нашей модели несовершенная заменяемость обусловлена различными степенями финансовых фрикций в различных типах обязательств.


Магуд и Цоунта (2012) также оценивают естественную ставку для нескольких латиноамериканских стран с использованием различных методик. Усреднение по методикам дает диапазон значений между 2% и 5% для разных стран, с кросс-страновым средним около 3%.


Например, показатель активов банков к капиталу в среднем составлял около 10 для Мексики в последние годы. Источник: ЕФРЕМ Глобальный отчет о финансовой стабильности.


Смотрите, например, Глобальный отчет о финансовой стабильности МВФ (2015) за октябрь (гл. 3).

Поиск параметризации модели NK с большими спиловерами

Найденное в модели NK малое значение спиловеров поднимает вопрос о существовании параметризации этой модели, при которой спиловеры будут большими. Мы рассматриваем этот вопрос и находим, что спиловеры остаются умеренными для широкого диапазона значений параметров.

Эволюция агрегированного чистого капитала

Конкретно, мы предполагаем, что все банкиры, действующие в период t, сталкиваются с одноразовым переводом процентной доли их чистой стоимости до перевода, где ε является экзогенным iid-шоком. Соответственно, эволюция агрегированного чистого капитала представлена следующим образом:

Читайте также:  ЕМИАС – организация по обучению специалистов, стационарное обучение ЕМИАС

Эффекты денежного удара США

Мы рассматриваем эффекты денежного удара США при четырех альтернативных денежно-кредитных политиках в дополнение к правилу (49). Согласно предыдущему обсуждению, мы обнаруживаем, что, хотя конкретные величины различаются, все правила ассоциируются с финансовым ужесточением в странах с развивающейся экономикой и значительными спиловерами на реальную деятельность.

Анализ обменных курсов

Шмитт-Грёхе и Урибе (2018) оценивают эмпирические модели обменных курсов, включающие как постоянные, так и краткосрочные денежные удары, и не выявляют превышения в обменном курсе в ответ на любой из типов ударов.

Дополнительные замечания

Мы также используем разницу между процентными ставками по кредитам и займам банков для аппроксимации xt.

Обратите внимание, что различия в ожидаемой инфляции в (92) аннулируются, учитывая, что и ε находятся в одной валюте, поэтому мы можем вычислить st просто используя разницу номинальных доходов.

Таким образом, если облигации с сроком T месяцев включают премию за срок, помимо ожидаемого пути коротких процентных ставок, наше предположение состоит в том, что премия за срок является частью остаточного члена регрессии.



While it is less directly related to our theory, in the we also differentiate countries based on whether they have implemented capital controls in the past. One might expect a higher γ for countries that have imposed such controls at some point in the past, a prediction we find some support for.

We analyze the extent to which other country-level characteristics, such as per capita income and the degree of institutional development in EMs, are driving differences identified by the Vulnerability Index, and present our results in the .

We also checked whether our results remained unchanged when we augment our empirical specification to include a measure of covered interest parity (CIP) deviations (see Valchev 2020, Avdjiev et al. 2019 and Jiang, Krishnamurthy, and Lustig 2021, who establish a link between the convenience yield and the exchange rate for advanced economies, and Du, Im, and Schreger 2018, who quantify the difference in the convenience yields of U.S. Treasuries and government bonds of foreign countries by measuring the deviations from CIP). As shown in the , our baseline results remain unchanged.

We found strong support in the data for the assumption that real exchange rates are approximately back to trend, in expectation, after T months (with T around 60 months) in most of the countries in our sample.

We use the classification in Ilzetzki, Reinhart, and Rogoff (2019) to identify nonpeggers. We classify as nonpeggers the countries with an average of three or higher in the “coarse” classification of Ilzetzki, Reinhart, and Rogoff (2019). The resultant set of countries includes Brazil, Chile, Colombia, Israel, Korea, Mexico, Peru, Philippines, Singapore, South Africa, and Turkey. We then aggregate individual country-level series for GDP, investment, and the real bilateral exchange rate against the U.S. dollar, to construct EM aggregates of these series. We focus on aggregated data to facilitate comparison with recent related empirical work (e.g., Iacoviello and Navarro 2018), and because it allows for a longer time series given the unbalanced nature of some of the individual country data. That said, we have also run our VAR on a country by country basis (for those countries with long enough time series for all variables) and found that the VAR results with the aggregated data do a good job of capturing the effect on the “average” EM. These results are available on request. We restrict our sample to start from 1978 instead of 1951 as in Christiano, Trabandt, and Walentin (2010) because reliable EM data start from the late 1970s.

Application Process

Please complete the form from the link below:

Effects of U.S. Monetary Shock

Our model’s predictions for the cross-border spillovers from a U.S. monetary policy shock are consistent with those implied by VAR-based estimates. To show this, we augment the VAR model of Christiano, Trabandt, and Walentin (2010) to include quarterly aggregate GDP, investment, and the real exchange rate from a set of emerging economies. We focus on EMs that are not on fixed exchange rate regimes, consistent with our model. More specifically, we start from the original specification of Christiano, Trabandt, and Walentin (2010) that includes U.S. GDP, inflation, unemployment, capacity utilization, consumption, investment, and the federal funds rate. We then estimate their model after incorporating data for EM GDP, investment, and the exchange rate for the period 1978:I–2008:IV. We use a Cholesky shock identification which relies on ordering the federal funds in the next-to-last position, with the last variable being the EM exchange rate. This ordering embeds the standard assumption that the only real variable that the U.S. monetary policy shock affects contemporaneously is the federal funds rate, while allowing the U.S. monetary shock to affect the EM exchange rate contemporaneously.

Figure 6 compares the VAR-implied effects of a monetary shock that raises the fed funds rate by 1 percentage point with those predicted by an extended version of our model. The extended model augments the setup of Section 1 with nominal wage stickiness, habit persistence in consumption, and adjustment costs in trade flows, among other features. These features help produce more empirically realistic dynamics, as the literature has widely emphasized (e.g., Christiano, Eichenbaum, and Evans 2005). The dashed lines in the figure represent the effects predicted by a “standard” DSGE model, which includes the real frictions just mentioned, but assumes frictionless financial markets and producer currency pricing.

Effects of 1% rise in federal funds rate, VAR versus model

EM output, EM investment, and EM real exchange rate refer to aggregates of output, investment and the bilateral real exchange rate, respectively, from a set of emerging economies with floating exchange rates. The units are given in the titles of the subplots. % means percent and p.p. means annualized percentage point, both expressed in deviations from baseline path obtained in the absence of the shock.

Starting with the United States, the model captures the dynamic response of U.S. output and investment very well. The shock induces output to fall around 0.50% at the trough, very close in magnitude to the decline implied by our model. U.S. GDP displays a slow and hump-shaped response to a shock, peaking a little over one year after the monetary shock hits, which the model also captures quite well. Lastly, while the VAR-implied effect of the monetary shock on the fed funds rate is roughly gone after a year, the U.S. economy continues to respond well after that. The model predicts that U.S. GDP remains below its path absent the shock for about 3 years, consistent with the evidence, even though the effect of the shock on the interest rate dies out after a year and a half. The model-implied response of U.S. investment over the first two to 3 years after the shock is closely aligned to the VAR-implied effects as well. Overall, this suggests that our model’s internal propagation channels allow it to capture the dynamic effects of a monetary policy shock.

Читайте также:  Что это и как его получить

Next, we compare our model’s predictions for the effects of a U.S. monetary policy shock on the EM with the VAR-implied effects. The VAR implies an effect on EM GDP at a horizon of 1 to 2 years that is comparable in size to the effects on U.S. GDP itself (a decline of about 0.5%), a result that the model replicates quite well. Thereafter, the VAR implies a large degree of persistence in EM GDP, larger than in the model, though the confidence bands are quite wide. Overall, the model replicates the VAR-implied response reasonably well, with the model-predicted GDP path mostly inside the VAR-implied confidence bands.

Turning to EM investment, here again we find support in the data for a key channel in the model, working through investment spending. The magnitude of the EM investment decline in the data is larger than the decline in U.S. investment, consistent with our model. As with GDP though, there are some differences in the dynamic pattern of the effects, with the model-implied response more front-loaded than the VAR-implied one.

Finally, the large near-term response of the EM exchange rate implied by our model also finds support in the data, with the magnitudes of the depreciation in the first few quarters being broadly comparable between model and data. Thereafter, however, the predictions differ: the model implies a relatively quick return of the real exchange rate back to its no-shock path, while the VAR responses feature a much more persistent decline.

Overall, we conclude that the model’s predictions on the spillover effects of a U.S. monetary policy shock on EM activity, investment, and the exchange rate are broadly consistent with the VAR-implied ones (with the largest discrepancy being the high persistence in the empirical real exchange rate response). We highlight that this is not the case in the standard DSGE model, which predicts effects on EM output, investment, and the exchange rate that are very far from their empirical counterparts. We have also found that the model-implied effects on the EM UIP premium of the U.S. monetary shock are consistent with the estimates by Kalemli-Özcan (2019), who use estimates from Kalemli-Özcan and Varela (2021) of UIP premiums, which rely on survey data of exchange rate expectations. See the for a comparison.

Quantitative Analysis

We now turn to a quantitative analysis of the model. We focus on the model’s predictions of the effects of U.S. monetary policy shocks, , on the EM. We now drop the simplifying assumptions made in Sections 1.7 and 1.8, and instead study a calibrated version of the complete model as laid out in Sections 1.1 through 1.6.

Functional forms and parameter values

Discount factor (foreign)0.9950

Frisch elasticity of labor supply0.5

Preference weight on foreign goodsω0.3

Substitution elasticity home/foreign goodsη1

Prob. of keeping price fixedξp0.85

Net price markupθp0.125

Capital depreciation rateδ0.025

Elasticity of Qt to 0.25

Response to inflation1.5

Response to output gap (foreign)0.5/4

Monetary shock persistenceρm0.5

Home bias in bank fundingγ2.58

Transfer rate to new entrantsξb0.067

Cross-border spillovers of monetary policy

Figure 1 shows the effects of an unanticipated increase in of 25 basis points. This shock would imply, in the absence of any endogenous response of U.S. inflation or the output gap, an increase of 100 basis points in the annualized U.S. nominal interest rate. The figure shows the effects in our baseline model with financial market frictions (blue line with circles) and also includes the effects in a “standard New Keynesian” model: an economy with complete financial markets and producer currency pricing (i.e., a two-country version of Gali and Monacelli 2016, augmented with endogenous investment).

Effects of a rise in the U.S. monetary shock in (67) of 0.25%. The blue line with circles represents the effect in our baseline model, and the green line with crosses represents the effects in the standard New Keynesian model.

Our baseline model predicts large effects on EM GDP of the U.S. monetary disturbance. Aggregate activity in the EM falls by 0.25% on impact, a decline of about two-thirds as a large as the drop in U.S. GDP itself. One quarter after the shock, the reductions in EM and in U.S. GDP are roughly the same size. An important reason for the sizable effect on EM GDP is a sharp reduction in investment spending, which falls by nearly 1.5%, which is even more than in the United States, and about six times as much in the standard New Keynesian model.

The presence of intermediary frictions also adds persistence to real variables: investment in the EM recovers more slowly than it does in the United States, and more slowly than the shock itself (which has persistence ). The reason is that rebuilding net worth takes time, as seen in the first panel. The response of investment inherits the sluggishness in the recovery of net worth. Finally, our model also implies a sizable real exchange rate depreciation in the wake of the shock—twice as large as in the standard NK model—once again driven by the powerful feedback effects between net worth and the exchange rate.

In stark contrast, the effects on EM activity of the U.S. monetary shock in the standard New Keynesian model are overall quite modest. An important reason behind this result is the presence of expenditure-reducing and expenditure-switching effects that affect EM activity in opposite directions. On the one hand, lower U.S. aggregate demand is associated with lower demand for EM goods, working to depress EM GDP. On the other hand, the EM’s exchange rate depreciates when the U.S. tightens, making EM goods cheaper and leading households and firms in both countries to switch expenditure toward EM-produced goods, boosting EM GDP. The net result is a very modest decline in EM activity. In addition the standard NK model cannot, by construction, generate any effects of U.S. monetary policy on local credit spreads or UIP premiums.

Our model departs from the above in two main ways. First, the financial constraints-driven three-way feedback effects work to greatly enhance the effect on domestic absorption, via amplified fluctuations in investment spending. Second, the presence of dominant currency pricing dampens expenditure-switching effects. These two channels together imply a sizable hit to EM activity from a tightening of U.S. monetary policy, consistent with much evidence.

Читайте также:  Емиас администрирование

To clarify the role of intermediary balance sheets, in Figure 2 we report the effects of a one-time redistribution of wealth between bankers and households, sized to induce the same effect on net worth as in the previous experiment. This shock has no effects on the standard NK model, as it is just a redistribution of resources within the representative household. With capital market frictions, in contrast, lower net worth feeds into higher credit and UIP premiums, lower asset prices, and a depreciated home exchange rate, all of which are qualitatively illustrated in the simplified setting of Section 1.8. There are two key differences between that simpler setting and the complete model studied here. First, given that bankers are long-lived, the evolution of net worth is now endogenous. This opens the door to the feedback effects explained above, whereby aggregate net worth affects the price of capital and the exchange rate, but is also affected by them. Second, with endogenous production the decline in Tobin’s q triggers lower investment demand and, given nominal rigidities, lower aggregate GDP.

Shock to bankers’ net worth

Effects of a negative shock to bankers’ net worth.

While an analysis of optimal monetary policy is beyond the scope of this paper, the previous discussion offers some insights into how the credit frictions complicate the task of the EM central bank. Avoiding the kind of financial tightening effects shown in Figure 2 would require stabilizing intermediaries’ net worth Nt. But this is likely not possible with just one policy instrument (the nominal rate ), because Nt depends on both the domestic asset price (Qt) and the exchange rate (), and moderating the effects of on these two variables requires adjusting the nominal rate in opposite directions—that is, leaning against the fall in Qt calls for lowering , but fighting the depreciation calls for increasing it. Thus, it will likely not be feasible for the EM central bank to completely insulate intermediaries’ net worth from U.S. monetary shocks.

Domestic monetary policy and the UIP puzzle

Here, we turn to the implications of our mechanism for the transmission of domestic monetary policy. We begin by considering a domestic monetary policy shock and highlight how the effects of this shock differ in our model compared to the standard NK setup.

Effects of a rise in the domestic monetary shock in (49) of 0.25%. The blue line with circles represents the effect in our baseline model, and the green line with crosses represents the effects in the standard New Keynesian model.

Second, the effects on activity of the domestic monetary contraction are also larger in our setting with credit frictions: the ensuing output contraction is uniformly larger. This occurs because the decline in net worth, and the associated rise in the domestic credit spread, induce a grater slowdown in investment spending, explaining an overall larger output downturn. We highlight, however, that the degree of amplification of the foreign monetary shock is much larger than that of the domestic shock: the output decline is almost four times larger in the latter case, and only about a third larger in the former. This finding is consistent with the conventional view EMs are particularly vulnerable to external shocks.

The “dampening” of the exchange rate response to domestic monetary policy due to the credit friction has two interesting corollaries. The first is that an exchange rate management policy is difficult to maintain in the presence of credit frictions. This is seen most clearly by considering an exchange rate peg. Absent the credit friction, UIP holds. Therefore, maintaining a peg calls for raising the domestic policy rate one-for-one with any increase in the foreign rate. In contrast, with the credit friction, raising the domestic rate strains the balance sheets of intermediaries, limiting their ability to arbitrage and thus raising the UIP premium, with a resultant lower effect on the currency than if the UIP premium remained constant. As a result, the domestic policy rate needs to be adjusted more than one-for-one with the foreign rate if the central bank wishes to keep the exchange rate constant.

We illustrate this result in Figure 4. The figure shows the effects of a U.S. monetary shock under a nominal exchange rate peg, in the standard NK model (green dash-dotted line) and in our model with credit frictions (blue circled line). The NK model features an increase in the domestic nominal rate of the same size as the foreign rate (about 25 basis points), inducing a modest output contraction. In our baseline model, the upward adjustment in the domestic nominal rate is much larger, and the output drop is accordingly more severe.

U.S. monetary policy shock under an exchange rate peg

Effects of a rise in the U.S. monetary shock (67) of 0.25% under a nominal exchange rate peg. The blue line with circles represents the effect in our baseline model, and the green line with crosses represents the effects in the standard New Keynesian model.

on model-simulated data, with the two monetary disturbances (domestic and foreign) as driving forces. Table 2 shows the results, for different ratios of the standard deviation of domestic monetary shocks (σ) to the standard deviation of foreign monetary shocks (). In the NK model, the coefficients are always a = 0 and b = 1, as expected. In our model, as long as domestic monetary shocks are large enough (i.e., more important than foreign ones), the coefficient b is below unity, and is inversely linked with the relative shock size . A large seems plausible for EMs, where the volatility of nominal short-term rates is much higher than in the United States.

UIP regressions on model-simulated data

NK modelBaseline model

Acknowledgement

We thank Chris Erceg for many fruitful discussions that inspired much of this work, as well as Gianluca Benigno, Jordi Galí, Sebnem Kalemli-Ozcan, and Paolo Pesenti for very useful comments. Special thanks to our discussants Giancarlo Corsetti, Tommaso Monacelli, Jenny Tang, Luca Fornaro, Emine Boz, Ambrogio Cesa-Bianchi, Oleg Itskhoki, and Stephanie Schmitt-Grohé for very helpful suggestions. We also thank seminar participants at various institutions for their comments. Mike McHenry, Serra Pelin, and Mikael Scaramucci provided outstanding research assistance. The views expressed in this paper are those of the authors and do not necessarily reflect the position of the Federal Reserve Bank of New York, the Board of Governors of the Federal Reserve, or the Federal Reserve System. can be found on The Review of Financial Studies web site.

Оставьте комментарий