The economic impact of conflict-related and policy uncertainty shocks: the case of Russia

Abstract

En el presente artículo se muestra como la incertidumbre política y las variables que miden el conflicto impactan sobre la actividad económica en Rusia (y en concreto sobre el PIB). Para ello se utilizan diversos indicadores que miden el conflicto, referidos a aspectos específicos de este concepto general: riesgo geopolítico, malestar social, brotes de violencia y conflicto armado interno. Para la incertidumbre sobre el curso de la política económica se emplea el habitual EPU (indicador de incertidumbre de política económica). En el artículo se utilizan dos enfoques empíricos distintos pero complementarios. El primero se basa en un modelo de predicción de frecuencia mixta de series de tiempo (MIDAS), en el que se muestra que los indicadores de conflicto aportan información útil para pronosticar el PIB a corto plazo, incluso controlando por un conjunto amplio de variables macrofinancieras. El segundo enfoque es un modelo de vectores autorregresivos estructural (SVAR), en el que se muestra que los shocks de los indicadores de conflicto generan una desaceleración de la actividad, con una caída persistente del crecimiento del PIB y un incremento efímero pero sustancial de las primas de riesgo.

We show how policy uncertainty and conflict-related shocks impact the dynamics of economic activity (GDP) in Russia. We use alternative indicators of “conflict”, relating to specific aspects of this general concept: geopolitical risk, social unrest, outbreaks of political violence and escalations into internal armed conflict. For policy uncertainty we employ the workhorse economic policy uncertainty (EPU) indicator. We use two distinct but complementary empirical approaches. The first is based on a time series mixed-frequency forecasting model. We show that the indicators provide useful information for forecasting GDP in the short run, even when controlling for a comprehensive set of standard high-frequency macro-financial variables. The second approach, is a SVAR model. We show that negative shocks to the selected indicators lead to economic slowdown, with a persistent drop in GDP growth and a short-lived but large increase in country risk.