WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 20 | 21 ||

4. Проблемы развития отдельных секторов российской экономики В отличие от модели Хотеллинга, в построенной модели рост цен определяется исчерпаемостью возможностей для поиска новых месторождений ресурса, а не его исчерпаемостью.

Когда издержки поиска новых месторождений на каком-то этапе не растут по мере исчерпания возможностей для поиска новых месторождений, из модели следует, что цена на ресурс также не растет. Это заключение объясняет противоречие вывода теории Хотеллинга о неизбежном росте цен эмпирическим данным.

Другой вывод, отличающий данную модель от модели Хотеллинга, связан с ростом со временем спроса на ресурс. В модели Хотеллинга только неожидаемый рост (падение) спроса приводят к смещению долгосрочного пути цен вверх (вниз), в то время как ожидаемое изменение спроса на ресурс не изменяется долгосрочный путь цен. В построенной модели как ожидаемый, так и не ожидаемый рост (падение) спроса приводит к смещению долгосрочного пути цен на ресурс вверх (вниз).

Проверка ГНИР – один из способов проверки теории исчерпаемых ресурсов, простейший способ проверки ГНИР таков.

Сначала строится регрессия:

prt = + t + t + t (9) pt где prt – цена на ресурс в момент времени t, pt – уровень цен в момент времени t, t – случайная ошибка. Затем проверяется гипотеза:

H0: либо ( > 0), либо ( > 0; = 0); H1: = 0, = 0.

Четвериков Д.Н.

Другой подход основан на выводе об экспоненциальном росте ренты. Из (2) ясно, что при совершенной конкуренции ренту можно оценить как разность между ценой на ресурс и предельными издержками извлечения, то есть, проблема сводится к оценке предельных издержек извлечения. Сначала оценивается функция издержек при некоторых предположениях о ее виде, откуда получается оценка предельных издержек и по (2) вычисляется значение ренты. Оценить ренту можно и на основе равенства ренты и предельных издержек поиска месторождений. Недостатком этого подхода является неполное равенство этих показателей (см. Devarajan, 1982).

После получения временного ряда ренты, для проверки теории строится регрессия ln(t) = + t + t, где – рента, и проверяется гипотеза: H0: > 0; H1: = 0.

Учитывая автокоррелированность остатков в модели (9), Moazzami (Moazzami, 1994) оценил модель коррекции ошибок.

В работе использовались цены в США в периоде 1870–1998 гг.

Тест Бройша-Пагана в модели Moazzami указал на отсутствие автокорреляции остатков. Полученные результаты позволили автору сделать вывод о том, что, во-первых, не существует «денежной иллюзии», т.е. имеет значение только относительный уровень цен на ресурс. Во-вторых, динамика цен в долгосрочном периоде имеет U-образную форму.

Основываясь на результатах анализа, нужно подтвердить или опровергнуть ГНИР на интервале с 1965 г. по текущий момент времени на примере рынка нефти. Отвержение ГНИР позволит сделать вывод о том, что долгосрочный рост цен на нефть объясняется исчерпанием возможностей поиска новых месторождений, а не исчерпаемостью самого ресурса.

Рассматриваемая модель заключает, что цена ресурса пропорциональна общему уровню цен. Это означает, что только 4. Проблемы развития отдельных секторов российской экономики реальная цена имеет смысл. Поэтому в качестве переменной (Price) используется средняя мировая цена на нефть в долларах США 2003 г. Вторая переменная (Dem) – спрос на нефть. В качестве прокси-переменной (WP) параметра спроса используется мировой выпуск. Положительная корреляция между мировым выпуском и спросом на нефть означает, что при неизменной цене нефти увеличивается ее потребление.

Однако, во-первых, по мере роста мирового выпуска и увеличения спроса на нефть технологии становятся более ресурсосберегающими, что сокращает предельный спрос. Вовторых, с течением времени происходит некоторое замещение нефти другими ресурсами, что также приводит к изменению предельного спроса. Согласно модели, рост мирового запаса нефти увеличивает ее предложение и уменьшает цену. Мировые запасы нефти не полностью отражают ее предложение, для учета колебаний предложения, не связанных напрямую с изменениями запасов, была использована фиктивная переменная, равная 1 в случае наличия шока. Выделены следующие кризисные для рынка нефти годы: 1973–1974 (арабоизраильский конфликт), 1979–1980 (революция в Иране), 1987, 1989, 1990 (вторжение Ирака в Кувейт), 1996 (ракетный удар США по южным районам Ирака вслед за захватом Ираком курдских районов на севере страны), 1999–2000 (сообщения ОПЕК о сокращении добычи нефти странами этой организации). Предположим также квадратичную зависимость цены нефти от времени для учета ее U-образности.

Таким образом, оцениваемое уравнение имеет вид:

Четвериков Д.Н.

pricet = + 1 pricet-1 + 2WPt-1 + 3rest-1 + + Distt + 1WPt + 2rest + (10) + 1t + t2 + t Уравнение (10) можно представить в виде:

2 pricet = + 1( pricet-1 + WPt-1 + rest-1) + 1 + Distt + 1WPt + 2rest + 1t + t2 + t Из такой записи следует, что выражение в скобках вместе с полиномом времени означает отклонение от долгосрочного равновесия, а остальные регрессоры относятся к краткосрочным отклонениям. Согласно построенной модели, выдвинем гипотезы относительно коэффициентов оцениваемого уравнения.

1. Как следует из уравнения (10), коэффициент 1 является коэффициентом перед отклонением цены от равновесного в долгосрочной перспективе значения в момент времени t – 1.

Так как цена стремится к равновесию, то 1 < 0;

2. При прочих равных, чем выше значение мирового выпуска в момент времени t – 1, тем ниже в момент t – 1 цена на нефть по сравнению со своим равновесным значением, тем больше должно быть приращение цены в данном периоде, что подтверждает гипотезу 2 > 0;

3. При прочих равных, чем выше уровень мировых запасов нефти в момент времени t – 1, тем ниже в момент t – 1 равновесное в долгосрочной перспективе значение цены на ресурс, тем выше цена по сравнению со своим равновесным значени 4. Проблемы развития отдельных секторов российской экономики ем и тем меньше должно быть приращение цены в данном периоде, что подтверждает гипотезу 3 < 0;

4. Во время экзогенных кризисов на рынке нефти происходит кратковременный рост цены на нефть. Коэффициент > 0;

5. Коэффициент 1 показывает краткосрочную связь между ценой на нефть и спросом на нее. Так как с увеличением спроса цена растет, то коэффициент 1 > 0;

6. Коэффициент 2 показывает краткосрочную связь между ценой на нефть и ее предложением. Так как с увеличением предложения цена падает, то коэффициент 2 < 0.

Относительно коэффициентов 1 и 2 нельзя сделать никаких предположений. Согласно построенной модели возможно падение цены на нефть на начальном периоде и рост цены в долгосрочной перспективе. Наличие такой зависимости ((1 < и 2 > 0) или 1 > 0) подтвердит ГНИР. Отсутствие зависимости цены от времени позволяет отвергнуть ГНИР на данный момент времени и, кроме того, позволяет сделать вывод о том, что будущий рост цен должен быть объяснен исчерпаемостью возможностей для поиска новых месторождений.

При оценках использовались годовые данные за период с 1965 по 2003 годы. ADF-тест, включающий в модель [391/4]=лагов, показал, что переменная Dist стационарна в уровнях на 1%-ом уровне значимости при включении в модель константы и константы и тренда. Переменные цены, мирового выпуска и запасов оказались нестационарны в уровнях на 5%-ом уровне значимости. Во-первых, разностях переменная цены оказалась стационарна на 5%-ом уровне значимости при включении в модель константы и в модели без константы и тренда, а переменная мирового выпуска стационарна на 5%-ом уровне значимости при включении в модель константы и тренда. Переменная запасов нефти оказалась нестационарна в первых разЧетвериков Д.Н.

ностях на 5%-ом уровне значимости. Во-вторых, разностях переменная запасов нефти стационарна на 5%-ом уровне значимости при включении в модель константы и в модели без константы и тренда.

На следующем шаге была построена регрессия вида (10).

pricet = 9,38- 0,23pricet-1 +(2,45E -12)WPt-1 - 0,06rest-1 +12,5Distt -(1,67E -13)WPt - 0,13rest - 0,01t - 0,02t2 +t Учитывая нестационарность исследуемых рядов, с целью избежания возникновения кажущейся регрессии остатки уравнения были исследованы на стационарность. Значение ADF-теста оказалось равно –4,54, в то время как скорректированные критические значения теста равны: 1% - (–4,96), 5% - (–4,42), 10% - (–4,13). Таким образом, на 5%-ом уровне значимости гипотеза о наличии у ряда остатков единичного корня отвергается и можно считать, что коинтеграция существует.

В полученной регрессии на 5%-ом уровне значимости значимы переменные мировых запасов в предыдущий момент времени, внешних шоков и приращения мировых запасов. На 10%-ом уровне значимости также значима переменная цены в предыдущий момент времени. Кроме того, все значимые переменные имеют правильный знак. Учитывая то, что в оцененной модели остатки не являются нормальными, была построена аналогичная регрессия в логарифмах. В новой регрессии переменные заменены следующим образом: pricetlnpricet;

RestlnRest; WPtlnWPt.

4. Проблемы развития отдельных секторов российской экономики ln pricet = -1,04 - 0,21ln pricet-1 + 0,35lnWPt-1 -1,41ln rest-1 + 0,41Distt - 3,12 lnWPt - - 2,87 ln rest + 0,02t - 0,0001t2 + t Как и в предыдущей модели, в первую очередь проверяются остатки уравнения регрессии на стационарность. Значение ADF-теста оказалось равно –7,98. Это означает, что уже на 1%-ом уровне значимости гипотеза о наличии у ряда остатков единичного корня отвергается, т.е. можно считать, что коинтеграция существует. Все регрессоры по значимости попадают в те же группы, что и для начальной модели, т.е. переменные мировых запасов в предыдущий момент времени, внешних шоков и прирост мировых запасов значимы на 5%-ом уровне, цена на ресурс значима на 10%-ом, а все остальные переменные не значимы.

При этом все регрессоры, за исключением прироста мировых запасов, имеют «правильные» знаки. Однако для модели в логарифмах также необходимо изучить свойства остатков и проверить данные на наличие квазимультиколлинеарности.

Тест Бройша-Годфри при использовании F-статистики дает P-значение равное 0,104, а при использовании статистики TRдает P-значение равное 0,053. Тест Харке-Бера на нормальность остатков дает P-значение равное 0,36. Таким образом, гипотеза о нормальности остатков не отвергается. Нормальность остатков говорит о том, что в тесте Бройша-Годфри лучше полагаться на F-статистику. F-статистика не отвергает отсутствие автокорреляции остатков. Это означает, что включение в модель дополнительных лагов не требуется.

Конечной целью построения модели является исследование влияние времени на цену нефти. Поэтому построим регрессии Четвериков Д.Н.

времени и квадрата времени на все остальные регрессоры. В обоих случаях R2 велик (в регрессии для времени R2=0.99, в регрессии для квадрата времени R2=0.94), т.е. в данных существует существенная квазимультиколлинеарность. На следующем этапе переменные времени и квадрата времени ортогонализированы относительно остальных переменных. Таким образом, tt, t2(t2), где t - остатки регрессии времени и квадрата времени на остальные регрессоры, соответственно.

Далее была построена регрессия ортогонализированного квадрата времени на ортогонализированное время и константу. Rэтой регрессии достаточно велик (R2=0.84). Для того чтобы избавиться от этой коллинеарности, ортогонализируется квадрат времени относительно времени. Таким образом, (t2) (t2), где (t2) - остатки регрессии ортогонализированного квадрата времени на ортогонализированное время и константу.

После этого строится регрессия в логарифмах с ортогонализированным временем:

ln pricet = -15,02 - 0,1996 ln pricet-1 + 0,7986lnWPt-1 -1,313ln rest-1 + 0,4111Distt - 2,7968 lnWPt - 2,793 ln rest + + 0,0064t - 0,00013t + t Данная регрессия является окончательным результатом исследования. В ней остатки являются неавтокоррелированными и нормальными. Это означает, что для проверки значимости коэффициентов можно использовать обычную t-статистику. Коэффициенты при времени и квадрате времени не значимы даже на 10%-ом уровне значимости. Поэтому можно принять вывод в пользу отвержения ГНИР. То есть на данном этапе развития экономики цены на нефть не изменяются со временем.

4. Проблемы развития отдельных секторов российской экономики Построенная регрессия выделяет долгосрочное и краткосрочное равновесия цены на нефть. Отрицательность 1 (коэффициента переменной lnpricet-1) и его значимость говорят о том, что отклонения цены на нефть от долгосрочного равновесия частично компенсируются в краткосрочном периоде. Это подтверждает гипотезу об инертности мировых цен на нефть. В долгосрочной перспективе рост мировых запасов нефти приводит к падению цены на нее (коэффициент переменной lnRest-1 значим на 5%-ом уровне значимости), рост мирового выпуска приводит к росту цены на нефть (коэффициент переменной lnWPt-1 2 значим на 5%-ом уровне значимости). В краткосрочной перспективе рост мировых запасов нефти приводит к падению цены на нефть (коэффициент переменной lnRest 2 значим на 5%-ом уровне значимости), а рост мирового выпуска не приводит к изменению цены на нефть (коэффициент переменной lnWPt 1 не значим даже на 10%-ом уровне значимости; кроме того, этот коэффициент имеет неправильный знак). Краткосрочные сокращения добычи вследствие внешних шоков приводят к росту цены на нефть (коэффициент переменной Distt значим на 5%-ом уровне значимости).

Таким образом, установлено, что на текущий момент времени репрезентативный производитель нефти не учитывает ее исчерпаемость, т.е. нефть можно рассматривать как неисчерпаемый ресурс, цена которого определяется равенством спроса и предложения, задаваемые в модели мировым выпуском и мировыми запасами нефти, соответственно. Модель подтверждается эмпирическими данными. Отвержение на данный момент ГНИР позволяет предположить, что будущий рост цен на нефть должен объясняться исчерпанием возможностей поиска новых месторождений, а не исчерпаемостью нефти.

Четвериков Д.Н.

Pages:     | 1 |   ...   | 20 | 21 ||



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.