WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 25 | 26 || 28 | 29 |   ...   | 30 |

Кроме того в модели используется в качестве объясняющей еще и переменная CHANGEINC – относительное изменение дохода домохозяйства по сравнению с предыдущим годом. Это связано с некоторой неясностью в отношении того, что именно влияет на удовлетворенность – собственно уровень доходов или его изменение.

Наконец, нельзя исключать возможного наличия и обратной причинной связи между безработицей и уровнем удовлетворенности, т.е. того, что внутренне менее удовлетворенные индивиды скорее и оказываются безработными. Если это так, то переменная UNEMP коррелирует со случайным эффектом в модели случайных эффектов и оценка максимального правдоподобия, не учитывающая этого, оказывается несостоятельной. Поскольку далее приводятся результаты статистического анализа и по модели с фиксированными эффектами и по модели со случайными эффектами, имеется возможность оценить устойчивость результатов к этой возможной эндогенности.

328 Глава Основная задача состоит в проверке гипотезы о негативном влиянии безработицы на удовлетворенность при очистке от влияния прочих факторов, включая влияние уменьшения доходов.

В приводимых ниже табл. А1 и А2 указаны результаты оценивания порядковой пробит-модели, не учитывающей панельной структуры данных (данные усреднены по времени), но включающей временные дамми. В рассмотренной порядковой пробит-модели предполагается, что уравнение полезности имеет вид T Sit = xit + it, и наблюдаемое значение индекса удовлетворенности определяется соотношениями 0, если Sit < 0, 1, если 0 < Sit < 1, Sit = M 10, если Sit >.

Таблицы B1 и B2 содержат результаты оценивания FE логит- модели и RE пробит-модели с бинарным откликом (1 – если уровень удовлетворенности равен 5 или выше, 0 – если уровень удовлетворенности ниже 5).

Таблица А1 (объединенная выборка) Pooled coeff.

s.e.

Constant 1.661 (0.168) (0.015) MALE -0.(0.050) UNEMP -0.Панельные данные (0.078) UNEMP*AGE<29 -0.UNEMP*AGE30-49 -0.221 (0.065) UNEMPDUR -0.011 (0.007) UNEMPDURSQ*10-2 (0.020) 0.PREVDUR -0.009 (0.001) (0.018) NOPARTIC -0.SELFEMP -0.107 (0.033) (0.028) PARTTIME -0.(0.017) MARRIED 0.OKHEALTH 0.428 (0.014) (0.004) AGE -0.AGESQ*10-2 (0.005) 0.(0.013) VOCATIONAL D. 0.(0.033) UNIVERSITY D. 0.(0.017) LOGINCOME 0.(0.022) CHANGEINC 0.1986 -0.027 (0.020) 1987 -0.127 (0.020) (0.020) 1988 -0.(0.021) 1989 -0.Observations 330 Глава Таблица А2 (раздельное оценивание по мужчинам и женщинам) Male Female coeff. coeff.

s.e. s.e.

Constant 2.273 (0.246) 1.259 (0.234) UNEMP -0.402 (0.063) -0.118 (0.089) UNEMP*AGE<29 -0.321 (0.105) -0.064 (0.126) (0.085) -0.175 (0.109) UNEMP*AGE30-49 -0.(0.010) -0.010 (0.018) UNEMPDUR -0.UNEMPDURSQ*10-2 -0.013 0.042 (0.064) (0.028) PREVDUR -0.010 (0.001) -0.008 (0.001) NOPARTIC -0.273 (0.035) 0.056 (0.024) SELFEMP -0.087 (0.038) -0.155 (0.069) PARTTIME -0.180 (0.129) -0.001 (0.031) MARRIED 0.133 (0.024) 0.110 (0.026) (0.021) OKHEALTH 0.409 (0.021) 0.AGE -0.063 (0.006) -0.049 (0.006) AGESQ*10-2 0.078 (0.007) 0.062 (0.007) VOCATIONAL D. 0.066 (0.019) 0.093 (0.019) (0.040) UNIVERSITY D. 0.086 0.174 (0.059) LOGINCOME 0.165 (0.024) 0.253 (0.025) (0.030) CHANGEINC 0.014 0.015 (0.031) 1986 -0.018 (0.028) -0.037 (0.029) (0.030) 1987 -0.104 (0.028) -0.1988 -0.175 (0.028) -0.206 (0.030) 1989 -0.178 (0.029) -0.258 (0.030) 12605 Observations Панельные данные Таблица B1 (мужчины) MALE Random Effects Fixed Effects coef. coef.

s.e. s.e.

Constant 1.849 (0.682) UNEMP -0.849 (0.145) -1.257 (0.358) UNEMP*AGE<29 -0.089 (0.225) 0.115 (0.518) UNEMP+AGE30-49 -0.013 (0.187) (0.419) 0.UNEMPDUR -0.026 (0.025) -0.030 (0.047) UNEMPDURSQ*10-0.027 (0.072) (0.145) 0.PREVDUR -0.011 (0.004) NOPARTIC -0.511 (0.084) -0.287 (0.243) SELFEMP -0.185 (0.107) 0.643 (0.418) PARTTIME -0.274 (0.274) -0.162 (0.554) MARRIED 0.294 (0.068) 0.575 (0.254) OKHEALTH 0.448 (0.052) 0.409 (0.128) AGE -0.073 (0.019) 0.009 (0.114) AGESQ*10-0.086 (0.023) -0.112 (0.131) VOCATIONAL D. 0.098 (0.060) UNIVERSITY D. 0.057 (0.115) LOGINCOME 0.135 (0.068) (0.245) 0.CHANGEINC 0.158 (0.072) (0.174) 0. 0.382 (0.040) 2521 No. of individuals 332 Глава Таблица B2 (женщины) FEMALE Random Effects Fixed Effects coef. coef.

s.e. s.e.

Constant (0.639) -0.UNEMP 0.003 (0.209) -0.192 (0.484) UNEMP*AGE<29 -0.255 (0.299) -0.069 (0.641) UNEMP*AGE30-49 -0.550 (0.240) -0.821 (0.548) UNEMPDUR (0.039) (0.074) -0.017 0.UNEMPDURSQ*10-0.047 (0.144) -0.022 (0.270) PREVDUR (0.003) -0.NOPARTIC (0.069) -0.180 (0.225) 0.SELFEMP (0.191) -0.268 (0.497) -0.PARTTIME (0.087) -0.206 (0.241) 0.MARRIED (0.074) 0.561 (0.261) 0.OKHEALTH (0.053) (0.126) 0.529 0.AGE (0.019) -0.179 (0.108) -0.AGESQ*10-0.042 (0.023) (0.125) 0.VOCATIONAL D. (0.063) 0.UNIVERSITY D. (0.185) 0.LOGINCOME 0.278 (0.068) (0.233) 0.CHANGEINC (0.073) (0.160) 0.159 0. 0.411 (0.039) No. of individuals 2290 Панельные данные Результаты, приведенные в таблицах, подтверждают сделанные ранее выводы. В частности, влияние безработицы представляется отрицательным. Однако следует помнить, что в нелинейных моделях оцененные коэффициенты не представляют предельные эффекты2. Более того, они не сравнимы для разных спецификаций модели.

Тем не менее в рамках оценивания порядковой пробит модели без разделения по полу, можно отметить следующие моменты:

• Влияние пола оказывается весьма значимым (коэффициент –0.059 при стандартной ошибке 0.015), что говорит в пользу раздельного анализа данных по мужчинам и женщинам.

• Подтверждаются разультаты более ранних исследований, указывающие на U-образную форму степени негативного влияния безработицы на удовлетворенность: оцененный коэффициент выше по абсолютной величине в наиболее активных возрастных группах.

• Уровень доходов имеет существенный положительный эффект при измерении его в уровнях, но не в приращениях.

• Положительное влияние имеют наличие профессионального или университетского диплома, а также состояние в браке.

При раздельном оценивании отдельно по мужчинам и по женщинам обнаруживаются большие дифференциальные эффекты, так что публикация результатов только по объединенной выборке, как это делают некоторые авторы, может вводить в заблуждение.

Наиболее существенное различие: на мужчин состояние безработного действует в значительно большей степени. Так, для мужчин среднего возраста эффект безработицы равен –0.402–0.245 = –0.65, тогда как для женщин он равен только –0.118–0.175 = –0.29.

См. главу 1, разд. 1.4.

334 Глава Это соответствует росту неудовлетворенности на 12% для мужчин и только на 4% для женщин.

Отметим также, что пребывание вне рынка рабочей силы негативно влияет на мужчин, но не на женщин.

При переходе к анализу собственно панельными методами следует заметить, что в FE-модели выметаются все регрессоры, значения которых не изменяются во времени (Const, PREVDUR, VOCATIONAL D., UNIVERSITY D.) Кроме того, количество индивидов, по которым производится оценивание, сокращается, поскольку в выборку в этом случае надо включать только тех индивидов, у которых значение бинарного отклика изменялось на 5-летнем периоде исследования. Переход к FE- и RE-моделям не очень сильно повлиял на выводы, сделанные ранее на основе порядковой модели.

3.13. Тобит-модели Тобит-модель со случайными эффектами отличается от пробитмодели со случайными эффектами механизмом наблюдений. В тобит-модели yit, если yit > 0, yit = 0 - в противном случае.

В остальном методика та же:

T f (yi1,K, yiT xi1,K, xiT, )= f (yit xit,i, ) f (i)di, t=где i 1 f (i )= exp-, Панельные данные (yit T 1 1 - xit - i) exp, если yit > 0, 2 f (yit xit,i, )= T i xit +, если yit = 0.

1 - П р и м е р Аукционы РЕПО (кредит под залог ценных бумаг) являются основным инструментом управления рынком со стороны Eвропейского Центрального Банка (ЕЦБ). На этих аукционах отдельные банки подают заявки – “биды” (bids) на получение кредита на определенный срок (maturity), в которых одновременно указываются величина кредита и проценты по кредиту, под которые покупатель кредита предполагает получить соответствующий кредит. Центральный банк на каждом аукционе выделяет для предоставления кредитов некоторую сумму и последовательно удовлетворяет полученные заявки банков, начиная с тех, в которых указан максимальный среди поданных заявок процент по кредиту.

Отличительной чертой аукционов РЕПО, проводимых ЕЦБ, является предварительное объявление Центральным банком минимального процента по бидам – нижней границы процентной ставки по кредиту, по которой еще принимаются заявки. Эта граница весьма определенно указывает на направленность политики ЕЦБ и обычно устанавливает нижнюю границу для краткосрочных процентных ставок в зоне евро. Однако, когда банки ожидают снижения процентных ставок, текущая минимальная ставка представляется им завышенной, и банки начинают воздерживаться от участия в аукционах. Такое поведение банков серьезно затрудняет управление ликвидностью со стороны ЕЦБ, повышает волатильность процентных ставок. В этой связи представляет интерес выяснение роли минимальной ставки. Для этой цели можно использовать данные об индивидуальных заявках банков на 336 Глава аукционах без установления минимальной ставки. Такие аукционы РЕПО проводились Бундесбанком Германии. Важно, что в остальном аукционы РЕПО, проводимые Бундесбанком и ЕЦБ, следовали одним и тем же правилам. Это дает уникальную возможность исследования действительной роли минимальной ставки.

Используя панельные данные, можно оценить модели для вероятности неучастия банка в аукционе и для размера индивидуальной заявки банка. Последняя переменная цензурирована слева, поскольку она наблюдается только в случае участия банка в аукционе, и это обстоятельство можно учесть, используя панельную тобит-модель.

Для анализа были взяты данные о заявках 275 банков, поданных в Центробанке земли Гессен. Эта выборка достаточно репрезентативна, поскольку в этой земле находится Франкфурт – финансовый центр Германии. РЕПО аукционы проводились еженедельно. Но фактически для анализа подходит только один достаточно долгий период, когда Бундесбанк не изменял формат аукциона. Это период с апреля по ноябрь 1995 года. Соответственно, за этот период было проведено 33 аукциона со стандартным сроком кредита около двух недель.

Во многих отношениях поведение банков на этих аукционах сходно с поведением банков на аукционах, проводимых ЕЦБ. Вопервых, более крупные покупатели участвуют в аукционах чаще, но их заявки относительно малы по сравнению с общим объемом заявок. Во-вторых, банки обычно подают на одном аукционе не более трех заявок (разные заявки ориентируются на разные проценты). В-третьих довольно много покупателей участвует в аукционах редко. Из 275 банков только 175 хотя бы раз участвовали в аукционах на рассматриваемом периоде. Подобная картина имеет место и в РЕПО аукционах ЕЦБ.

Заметим, что на указанном периоде наблюдалось падение процентных ставок. В частности, в августе 1995 г. Бундесбанк Панельные данные понизил ломбардную процентную ставку на 50 базисных пунктов. И это дает возможность посмотреть, как повлияло это на поведение банков на аукционах.

На спрос банков на РЕПО аукционах должна влиять стоимость альтернативных возможностей рефинансирования. В связи с этим в число объясняющих переменных включается переменная spread, определяемая как разность между ожидаемой ставкой отсечения на аукционе и ставкой овернайт. Ожидаемая ставка отсечения была рассчитана на основании уравнения коррекции ошибок3, соответствующего выявленной коинтеграционной связи между ставкой отсечения и ставкой овернайт на межбанковском рынке.

Следующая объясняющая переменная term spread (временной спред) определяется как разность между одномесячной процентной ставкой и овернайт ставкой. Отрицательное значение временного спреда означает ожидание уменьшения процентных ставок. Для аукционов РЕПО ЕЦБ ожидаемые изменения ключевых процентных ставок ЕЦБ оказывают весьма сильное влияние на поведение банков. В частности, когда банки ожидают снижения процентных ставок, неучастие их в аукционах затрудняет управление ликвидностью со стороны центрального банка. Ориентируясь на движение временного спреда, банки также должны были ожидать снижения Бундесбанком ломбардной ставки в августе 1995 г. Для учета возможного “забастовочного” поведения банков, в число объясняющих переменных включается дамми-переменная underbidding, принимающая значение 1 для последнего аукциона, предшествовавшего понижению Бундесбанком ломбардной ставки.

Неопределенность, ощущаемая в день аукциона, отражает переменная volatility, которая оценивается на основе моделиEGARCH(1,1) для ежедневных наблюдений значений ставки овернайт, в которой условная дисперсия относительно прошлого t удовлетворяет соотношению См., например, [Носко (2004)].

См., например, [Verbeek (2000)].

338 Глава t -2 2 t -ln = + ln + +.

t t - t-1 t - Влияние такой неопределенности может быть двояким. С одной стороны, при возрастании неопределенности банки становятся более осторожными. С другой стороны, если дело касается возможного проигрыша в аукционе, то чем больше неопределенность, тем большей может оказаться заявка банка и под более высокие проценты.

Переменная reserve fulfillment измеряет потребность банковского сектора в ликвидности. Она определялась как отношение резервных остатков (reserve holdings) всех банков Германии перед проведением аукциона к агрегированному требованию минимального резерва. Если резервные остатки малы, то банки имеют более сильные побуждения к участию в аукционе.

Поскольку Бундесбанк допускает усреднение по (обычно месячному) периоду между проверками выполнения требований в отношении резервов (maintenance period), этот эффект может быть особенно выражен на последнем аукционе этого периода, и для учета этого вводится дамми-переменная end of period, равная единице, если аукцион является последним на указанном периоде.

Еще одна переменная maturing allotment учитывает тот факт, что банки часто используют двухнедельный РЕПО кредит на возобновляемой основе. Эта переменная определяется как логарифм размера РЕПО, полученного банком двумя неделями ранее.

Дамми переменные large, medium, and small характеризуют размер банка, отражающийся в среднем размере заявки. Эти переменные комбинируются со всеми другими объясняющими переменными для изучения поведения банков в зависимости от их размеров.

Pages:     | 1 |   ...   | 25 | 26 || 28 | 29 |   ...   | 30 |



© 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.