WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 22 |

Было установлено, что связь обменного курса и потока заявок линейна, что согласуется с моделью Evans и Lyons. Был проведен тест на зависимость влияния переменной потока заявок от уровня активности на торгах. Для обменного курса рублей за доллар оказалось, что поток заявок наиболее информативен при среднем объеме торгов, тогда как при больших и малых объемах торгов поток заявок менее информативен. Это можно объяснить тем, что при больших объемах торгов проявляется эффект самооживления биржевой торговли и поток заявок менее информативен, а при малом объеме торгов информативность снижается просто потому, что совершается мало сделок. Следует отметить, что для обменного курса DM/USD связь между обменным курсом и потоком заявок проявляется наиболее сильно для большого и маленького объема торгов, Колотилин А. Д.

т.е. связь между информативностью потока заявок и объемом торгов для обменного курса DM/USD противоположна связи для обменного курса рублей за доллар США. Кроме того оказалось, что переменная потока заявок значительно лучше объясняет динамику обменного курса, чем один из ключевых макроэкономических показателей – ставка процента по кредиту «overnight».

Качество объяснения динамики обменного курса переменной потока заявок меняется на рассматриваемом интервале. В 1998 г. коэффициент детерминации R2 не превышал 2%, тогда как на оставшемся временном интервале (1995–1997, 1999– 2002 гг.) R2 варьируется в пределах от 10 до 70%. Было установлено, что поток заявок в размере 50 млн долларов США увеличивает обменный курс на 1–2 копейки.

Полученные результаты свидетельствуют о важности учета микроструктуры валютного рынка при изучении динамики обменного курса. Особого внимания заслуживает переменная потока заявок, которая в краткосрочном периоде оказывает определяющее влияние на динамику обменного курса.

Список литературы 1. Danelsson J., Payne R., Luo J. (2002) “Exchange Rate Determination and Inter-Market Order Flow Effects”, London School of Economics (Aug., 2002).

2. Easley D., O’Hara M. (1992) “Time and the Process of Security Price Adjustment”, Journal of Finanance, 47(2), pp. 577–605.

3. Evans M., Lyons R. (1999) “Order Flow and Exchange Rate Dynamics”, NBER Working Paper No. 7317.

4. Evans M., Lyons R. (2001) “Portfolio Balance, Price Impact, 1. Макроэкономика, денежно-кредитная и валютная политика and Secret Intervention”, NBER Working Paper No. 8356.

5. Evans M., Lyons R. (2003) “How is Macro News Transmitted to Exchange Rates”, NBER Working Paper No. 9433.

6. Evans M., Lyons R. (2004) “A New Micro Model of Exchange Rate Dynamics”, NBER Working Paper No. 10379.

7. Frankel J., Rose A. (1994) “A Survey of Empirical Research on Nominal Exchange Rates”, NBER Working Paper No. 4865.

8. Goldberg L., Tenorio R. (1995) “Strategic Trading in a TwoSided Foreign Exchange Auction”, NBER Working Paper No.

5187.

9. Iannizzotto M., Taylor M. (1999) “The Target Zone Model, Non-Linearity and Mean Reversion: Is the Honeymoon Really over”, The Economic Journal, Vol. 109, No. 454 (Mar., 1999), pp. 96–110.

10. Lyons R. (2000) “The Microstructure Approach to Exchange Rates”, MIT Press.

11. Sarno L., Taylor M. (2001) “The Microstructure of the ForeignExchange Market: a Selective Survey of the Literature”, Princeton studies in international economics, No. 89.

12. Моисеев С. (2002) “Роль микроструктуры торговых систем в обеспечении стабильности”, Дайджест-Финансы No. 6, с.

25–36.

Палий А.А.

Палий А.А.

Оценка NAIRU для российской экономики в период с 1994 по 2005 год Существование отрицательной зависимости между инфляцией и уровнем безработицы было отмечено У. Филипсом в 60-х годах прошлого века для экономики США. Впоследствии данная зависимость получила название кривой Филипса. Долгосрочная кривая Филипса, выведенная из макроэкономических моделей, основана на понятии «не ускоряющего инфляцию уровня безработицы» (NAIRU). Согласно теории в долгосрочном периоде безработица установится как раз на уровне NAIRU.

Определение равновесного уровня безработицы следует из самого его названия: это такой уровень безработицы, при котором инфляция остается постоянной при прочих равных условиях. Если уровень безработицы выше равновесного уровня, то согласно теории будет происходить замедление инфляции, если же ниже – то ускорение. Вывод из теоретической модели, объясняющей наличие отрицательной зависимости между инфляцией и уровнем безработицы, дал старт к построению эмпирических оценок NAIRU, значение которой важно для проведения экономической политики, и дает возможность властям определить, можно ли увеличивать объем выпуска и, соответственно, занятость в экономике путем проведения мягкой денежно-кредитной политики без риска быстрого ускорения инфляции.

Изначально кривая Филипса строилась для развитых стран, имеющих низкую инфляцию. Для развивающихся экономик, зачастую имеющих более высокий уровень инфляции, кривая 1. Макроэкономика, денежно-кредитная и валютная политика Филипса редко имеет такой вид1. Таким образом, выведенная на основе опыта развитых стран концепция равновесного уровня безработицы не всегда справедлива при анализе ситуации в развивающихся странах и странах с переходной экономикой, особенно в периоды высокой инфляции. Попытки оценить NAIRU или протестировать само выполнение зависимости Филипса предпринимались многими экономистами для США и стран Евросоюза, т.е. для стабильных, развитых экономик. Как правило, авторы исследований получали равновесный уровень безработицы в диапазоне от 4 до 7%2.

Для России проблема оценки NAIRU осложняется тем, что Россия на протяжении рассматриваемого периода находилась в состоянии трансформационного перехода от плановой экономики к рыночной, вследствие чего экономическая ситуация и само поведение всех макроэкономических временных рядов весьма нестабильны. Поэтому сложно априорно судить о степени применимости самой концепции NAIRU к России. Кроме того, поскольку ряды макроэкономических данных по России ведутся только с начала 1990-х годов, возникает проблема оценки модели при малом количестве точек.

Поскольку большинство моделей оценки NAIRU построено для развитых стран, в которых уровень безработицы является стационарным временным рядом, эти модели не работают применительно к российской экономике, в которой уровень безработицы был интегрированным первого порядка временным рядом в период с 1994 по 2005 г. Кривая Филипса для Если для Польши с 1991 по 2003 г. еще присутствует отрицательная зависимость между инфляцией и безработицей, то для Словении зависимость скорее положительная.

Например, для экономики США на начало 2000 г. оценка равновесного уровня безработицы составляет около 5%.

Палий А.А.

России на квартальных данных показана на рис. 1. Опираясь на этот график, можно говорить о том, что отрицательная зависимость между уровнем безработицы и инфляцией в России наблюдалась лишь на отдельных временных интервалах. Однако такие зависимости наблюдались при заметно разных уровнях безработицы, что позволяет априорно предположить необходимость использования подхода в предположении изменяющегося со временем NAIRU.

Рис. 1. Кривая Филипса для России (квартальные данные с 1 квартала 1994 г. по 1 квартал 2005 г.) Для оценки не ускоряющего инфляцию уровня безработицы для случая российской экономики были использованы два метода, позволяющих найти оценку NAIRU с учетом нестационарности уровня безработицы, и один метод оценки – для стационарного уровня безработицы на более коротком временном интервале (в период с января 2001 г. по апрель 2005 г.).

Первый метод заключается в использовании коинтеграционного соотношения между нестационарными переменными, 1. Макроэкономика, денежно-кредитная и валютная политика т.е. между уровнем безработицы и теми нестационарными переменными, чья динамика отражает динамику шоков предложения (например, реальным обменным курсом, ценами на нефть и т.п.). Найденное коинтеграционное соотношение включается в регрессию оценки краткосрочной кривой Филипса вместе со стационарными рядами. После чего уже из полученной регрессии можно найти оценку NAIRU.

В основе второго метода лежит выделение стационарной компоненты уровня безработицы в предположении, что она отвечает за изменение инфляции. Затем, на основе оценки вышеприведенной регрессии со стационарными переменными, отражающими шоки предложения (например, прирост реального обменного курса и т.п.), получить оценку постоянной компоненты NAIRU и, сложив ее с нестационарной частью, получить в результате оценку в предположении изменяющегося со временем равновесного уровня безработицы.

Третий метод заключается в выделении периода, на котором уровень безработицы был стационарным временным рядом, т.е. с начала 2001 г. по начало 2005 г., и построении оценки NAIRU на основе использования фильтра ХодрикаПрескотта.

Для оценки NAIRU необходимо оценить коинтеграционные соотношения безработицы и интегрированных первого порядка шоков предложения (это могут быть либо цены на нефть, либо реальный обменный курс, либо и то, и другое вместе).

Результаты тестов на коинтеграцию приведены в табл. 1 и 2.

Помимо вышеописанных коинтеграционных уравнений проверялось также наличие связи между уровнем безработицы и ценами на нефть, но гипотеза о наличии такого коинтеграционного соотношения была отвергнута. Таким образом, было получено два коинтеграционных соотношения, связывающих, Палий А.А.

во-первых, уровень безработицы и реальный обменный курс, а во-вторых, уровень безработицы, реальный обменный курс и цены на нефть.

Таблица Проверка наличия коинтеграционного соотношения между уровнем безработицы и реальным обменным курсом Период оценок 1994/01 – 2005/Количество наблюдений Проверка наличия коинтеграционных соотношений Гипотеза:

количество коинтеграцион- Собств.знач. Статистика 5% крит. знач.

ных соотношений При помощи likelihood ratio Нет *) 0.117 20.796 19.Не более 1 0.044 5.4781 9.Уровень безрабо- Реальный Константа тицы обменный курс Нормализованные коэффи1.000 –0.205 13.циенты Стандартные ошибки (0.200) (16.500) *) – гипотеза отвергается.

На основе результатов проделанных тестов можно выписать два соответствующих коинтеграционных соотношения. Затем, для того, чтобы иметь возможность оценить NAIRU, были построены ARMEX регрессии вида:

Ct = A(L)t + ARMA( p, q) +t, где Сt – полученное коинтеграционное соотношение (см. табл.

1 и 2).

1. Макроэкономика, денежно-кредитная и валютная политика Таблица Проверка наличия коинтеграционного соотношения между уровнем безработицы, реальным обменным курсом и ценами на нефть Период оценок 1994/01 – 2005/Количество наблюдений Проверка наличия коинтеграционных соотношений Гипотеза:

количество коинтеграционных Собств.знач. Статистика 5% крит. знач.

соотношений При помощи likelihood ratio Нет *) 0.224 37.290 29.Не более 1 0.043 6.848 15.Не более 2 0.013 1.618 3.Реальный Уровень безрабо обменный Цены на нефть Константа тицы курс Нормализованные коэф- 1.000 –0.139 0.498 –4.фициенты Стандартные (0.062) (0.170) ошибки *) – гипотеза отвергается.

Были оценены две регрессии (для двух контеграционных соотношений). Одна из них была оценена с помощью МНК, а другая - с помощью метода максимального правдоподобия для ARCH спецификации. Результаты представлены в табл. 3 и 4.

Остатки в итоговой регрессии нормально распределены и в них отсутствует автокорреляция и гетероскедастичность.

На основе полученных уравнений можно найти оценки NAIRU для каждой из этих моделей путем приведения полученных уравнений к виду:

t = a + B(L)ut + A(L)t + C(L)Zt +t.

Палий А.А.

Отсюда можно получить оценку для NAIRU как:

a u* =-.

B(1) Таблица Результаты оценок кривой Филипса с реальным обменным курсом в качестве шока Коинтеграционное соотношение между уровнем Объясняемая переменная безработицы и реальным обменным курсом Период оценок 1994/02 – 2005/Метод оценки ML – ARCH Количество наблюдений Коэффициент P-значение t-стат.

Константа –0.319 0.Изменение инфляции 0.229 0.Первый лаг изменения инфляции 0.194 0.Второй лаг изменения инфляции 0.117 0.Лаг коинтеграционного соотношения 0.951 0.MA(1) 0.586 0.MA(2) 0.360 0.Уравнение для дисперсий Константа 0.231 0.ARCH(1) 0.546 0.Adj. R2 0.Значимость F-статистики 0. 1. Макроэкономика, денежно-кредитная и валютная политика Таблица Результаты оценок кривой Филипса с реальным обменным курсом и ценами на нефть марки Брент в качестве шоков Коинтеграционное соотношение между уровнем Объясняемая переменная безработицы, ценами на нефть и реальным обменным курсом Период оценок 1994/02 – 2005/Метод оценки МНК Количество наблюдений Коэффициент P-значение t-стат.

Константа 0.112 0.Изменение инфляции 0.157 0.Первый лаг изменения инфляции 0.126 0.Второй лаг изменения инфляции 0.068 0.Лаг коинтеграционного соотноше0.950 0.ния MA(1) 0.193 0.Adj. R2 0.Значимость F-статистики 0.Результаты оценок оказались следующими: для регрессии с коинтеграционным соотношением, где в качестве переменной взят реальный эффективный обменный курс рубля, динамика которого отражает динамику шоков предложения, оценка NAIRU оказалась равна –6,5%, а для регрессии на основе коинтеграционного соотношения, где в качестве переменной выступают цены на нефть и реальный обменный курс, чья динамика отражает динамику шоков, оценка NAIRU дала 2,2%. Так как российская экономика относится к развивающимся экономикам, для которых характерна нестабильность, то отрицательное и заниженное значение равновесного уровня безработицы свидетельствует в пользу гипотезы о неприменимости концепции постоянного во времени NAIRU для российской экономики на рассматриваемом периоде.

Палий А.А.

Оценка в предположении изменяющегося со временем NAIRU. Следующим вариантом оценки NAIRU является оценка краткосрочной кривой Филипса с использованием стационарных переменных, чья динамика отражает динамику шоков.

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 22 |



© 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.