Вопрос о том, как шоки новостей о поставках нефти влияют на экономику, является актуальной темой исследований в макроэкономике. Для ответа на этот вопрос была разработана новая модель под названием Factor Bayesian Additive Regression Tree (факторная байесовская аддитивная регрессионная модель). Эта модель представляет собой нелинейную векторную авторегрессионную модель, дополненную факторами, которая может обрабатывать большие наборы данных и позволять выявлять нелинейные зависимости из данных. Модель применяется к большому американо-макрофинансовому набору данных, включающему шоки новостей о поставках нефти. Результаты показывают, что негативные шоки новостей о поставках нефти оказывают более сильное и продолжительное влияние на экономику, чем позитивные шоки того же размера. Влияние шоков новостей о поставках нефти особенно заметно в промышленном производстве, финансовых переменных и ценах на акции. Влияние этих шоков на занятость также значительно варьируется в разных штатах США, причем регионы с высокой долей обрабатывающей промышленности испытывают более сильные спады. С другой стороны, штаты, добывающие энергию, испытывают частично компенсирующие динамики после негативных шоков новостей о поставках нефти. Взаимосвязь между шоками новостей о поставках нефти и их влиянием на экономику является нелинейной: небольшие шоки оказывают слабое воздействие, а умеренные шоки оказывают более значительное влияние. В целом, исследование дает новое представление о том, как шоки новостей о поставках нефти передаются в экономику, и подчеркивает важность учета нелинейных зависимостей и региональных различий.