External shocks affect economies through a variety of transmission channels. A widely used approach for assessing macroeconomic responses to such shocks is the global vector autoregressive (GVAR) model. In most applications, dimensionality is reduced through aggregation techniques, typically relying on foreign trade weights. In some cases, capital flows are used instead to capture financial linkages. This paper develops a GVAR model that jointly incorporates real and financial sectors by employing two types of weights: those based on foreign trade and those based on foreign direct investment (FDI) flows. We compare the results from this extended specification with those from a baseline model that includes only the real sector and trade-based weights. Impulse response functions of key macroeconomic indicators to a China output shock and an oil price shock are analysed. The results show that incorporating the financial sector and FDI-based weights leads to stronger and more pronounced responses in the short to medium term. The model produces dome-shaped impulse responses, consistent with findings in the empirical literature. However, differences between the two model specifications diminish over the long run, suggesting that the financial channel primarily influences short- and medium-term adjustment dynamics.

При анализе внешних шоков, влияющих на российскую экономику, требуется учёт большого количества каналов связи, по которым данные шоки могут передаваться. Одним из подходов для оценивания реакции макроэкономических показателей на внешние шоки является модель глобальной векторной авторегрессии (GVAR). В большинстве работ с использованием моделей GVAR авторы прибегают к стандартному способу снижения размерности, одновременно являющемуся способом моделирования канала передачи шоков: вычислению весов на основе объёмов внешней торговли. Иногда вместо торговли используются потоки капитала между странами и регионами для изучения распространения финансовых шоков. Мы предлагаем рассмотреть модель, учитывающую и реальный, и финансовый сектор. При этом в нашей модели используются два вида весов: на основе внешней торговли и на основе потоков прямых иностранных инвестиций. Мы сравниваем результаты оценивания модели с более простым вариантом, учитывающим только реальный сектор и содержащий только торговые веса. Рассматриваются импульсные отклики макроэкономических показателей на шок выпуска в Китае и шок нефтяных цен. Одним из результатов является то, что использование финансового сектора приводит к получению заметной реакции показателей на оба шока в течение первых четырёх кварталов. В нашей модели получена куполообразная реакция в ответ на шоки, которая часто описывается в эмпирической литературе. Стандартные же модели GVAR демонстрируют более персистентную реакцию. Вторым результатом является то, что после первого года с момента возникновения шока разница между откликами основной и более простой моделей перестаёт быть значимой. Таким образом, можно предположить, что добавленный нами финансовый канал связи вносит коррективы в краткосрочном и среднесрочном периодах. Данные результаты могут быть полезны для уточнения сценарных прогнозов развития российской экономики под воздействием внешних шоков.