WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 26 | 27 || 29 | 30 |

Эмпирические результаты Решение банка об участии в аукционе Здесь объясняемая переменная yit равна 1, если i -й банк участвует в t -м аукционе, проводимом в течение рассматриваемого Панельные данные периода, и равна 0 в противном случае. В табл. 1 приведены результаты оценивания панельной логит-модели T P{yit =1 xit}= (xit ), в которую включены все указанные выше объясняющие переменные.

Таблица Random Effects Conditional FE Coef. Estimate Coef. Estimate Marginal Effect term spread 8.19 (5.16) 0.879 8.70 (5.48) underbidding 0.36 (1.20) - 0.30 (0.97) spread -11.57 (-6.82) -1.242 -12.14 (-7.14) volatility -0.19 (-2.08) -0.020 - 0.20 (-2.18) reserve fulfillment 0.68 (0.55) - 1.11 (0.90) maturing 0.13 (22.24) 0.014 0.11 (19.15) allotment end of period 0.74 (6.28) 0.060 0.76 (6.41) Size dummies large 2.51 (1.57) medium -8.98 (-3.43) small -12.70 (-4.82) Pseudo-R2 0.1142 0.No. of observations 8525 No. of groups 275 В скобках приведены значения t-статистик. Для статистически значимых оценок приведены значения предельных эффектов. При оценивании FE-модели методом условного максимального правдоподобия учитываются только те банки, которые принимают участие в аукционах хотя бы дважды. Псевдо-R2 вычислен по формуле, приведенной ранее в главе 1, разд. 1.3.

Результаты в табл. 1 приводятся и для RE- и для FE-моделей.

Однако RE-модель предпочтительнее, поскольку критерий типа 340 Глава Хаусмана не отвергает гипотезу о некоррелированности индивидуальных эффектов с объясняющими переменными.

Напомним (см. разд. 1.4. Главы 1), что поскольку логит-модель является нелинейной моделью, то оцененные коэффициенты имеют интерпретацию, отличающуюся от интерпретации коэффициентов в линейной модели. В связи с этим, в третьем столбце табл. приведены значения предельного эффекта для переменных со статистически значимыми оценками коэффициентов, вычисленные при средних значениях объясняющих переменных на рассмотренном периоде. Так, значение 0.060 предельного эффекта для дамми переменной end of period означает, что если аукцион проводится в конце периода между проверками выполнения требований в отношении резервов, то (при неизменных значениях остальных объясняющих переменных) шансы за то, что банк примет участие в аукционе, против того, что банк не примет участие в аукционе, возрастают в среднем приблизительно на 6%.

Таблица показывает, что ожидания в отношении процентных ставок имеют статистически значимое влияние на решение банка об участии в аукционе. В полном согласии с тем, что наблюдается на аукционах ЕЦБ, вероятность участия банка в РЕПО аукционах Бундесбанка уменьшается, когда отрицательное значение переменной term spread указывает на ожидание уменьшения процентных ставок.

В то же время статистическая незначимость оцененного коэффициента при переменной underbidding подчеркивает, что ожидаемый уровень отсечки на аукционе Бундесбанка не имеет определяющего влияния на решения банков об участии в аукционе.

Оцененный коэфффициент при переменной spread имеет высокую статистическую значимость и отрицательное значение. Это означает, что если ожидаемая ставка РЕПО центрального банка выше ставки на рынке денег, то количество банков, принимающих решение об участии в аукционе РЕПО, сокращается.

Оцененный коэффициент при переменной maturing allotment имеет высокую статистическую значимость и положительное Панельные данные значение, подтверждая то, что банки используют РЕПО на возобновляемой основе.

Высокая статистическая значимость и положительность оцененного коэффициента при переменной end of period указывают на возрастание вероятности участия банка в аукционе, проводимом на последней неделе периода между проверками выполнения требований в отношении резервов.

Коэффициенты при дамми переменных, связанных с размерами банков, отражают тот очевидный факт, что большие банки участвуют в аукционах чаще, чем малые банки. Большие банки используют РЕПО аукционы не только для своей собственной потребности в ликвидности, но и для перепродажи и активной торговли резервами на вторичном рынке.

Влияние переменной reserve fulfillment не выявлено: оцененный коэффициент при этой переменной статистически незначим. Что касается переменной volatility, то для нее значение t -статистики лишь ненамного превосходит 5% критический уровень.

Для выяснения вопроса о том, зависит ли отклик банка на изменение того или иного фактора от размера банка, в правую часть уравнения добавляются взаимодействия факторов с размером банка, т.е. переменные, являющиеся произведениями объясняющих переменных на дамми, соответствующие возможным размерам банка. Результаты оценивания расширенной RE-модели представлены во втором столбце табл. 2.

В третьем столбце этой таблицы приведены P-значения статистик критерия для проверки гипотезы об отсутствии эффекта размера для отдельных объясняющих переменных.

342 Глава Таблица Coef. H0: нет эффекта H0: равны нулю все Estimate размера в группе коэффициенты (p-значение) в группе (p-значение) term spread large banks 20.36(0.98) medium banks 0.74 (0.31) 0.0002 0.small banks 14.02 (6.45) underbidding large banks 0.19 (0.08) medium banks 0.12 (0.26) 0.7285 0.small banks 0.60 (1.45) spread large banks -20.71 (-0.92) medium banks -4.65 (-1.84) 0.0018 0.small banks -16.81 (-7.17) volatility large banks -1.24 (-1.06) medium banks -0.13 (-0.96) 0.5788 0.small banks -0.24 (-1.92) reserve fulfillment large banks 1.60 (0.12) medium banks -1.23 (-0.67) 0.3998 0.small banks 2.17 (1.26) maturing allotment large banks 0.02 (0.40) medium banks 0.12 (13.67) 0.0187 0.small banks 0.15 (17.27) end of period large banks 1.07 (0.71) medium banks 0.66 (3.59) 0.8521 0.small banks 0.78 (5.00) Size dummies large -6.23 (-0.40) 0.1123 0.medium -1.75 (-0.79) small -8.12 (-3.89) Pseudo-R2 0.No. of observations No. of groups В скобках приведены значения t-статистик.

Панельные данные Отметим значимое влияние размера банка на отклик банка в отношении ожидаемых процентных ставок (term spread) и ожидаемой альтернативной стоимости (spread). Для обеих переменных влияние оказывается наиболее слабым для банков среднего размера. Коэффициенты при переменной maturing allotment показывают, что сезонный характер участия в аукционах более выражен для банков малого и среднего размера.

Что касается остальных объясняющих переменных, то здесь не обнаруживается значимого влияния размера банка.

В последнем столбце табл. 2 приведены P-значения критериев совместной значимости для каждой группы переменных. Отметим, что результаты, полученные для расширенной логит- модели, очень похожи на результаты, полученные для модели без взаимодействий (табл.1). В частности, расширенная модель подтверждает сомнения в значимости волатильности для принятия банком решения об участии в аукционе.

Размер заявки отдельного банка Исследуем теперь, каким образом перечисленные выше факторы влияют на размер заявки отдельного банка. Поскольку эту переменную можно наблюдать только если банк принимает решение об участии в аукционе, то она цензурирована слева (при неучастии банка в аукционе размер его заявки считаем равной нулю) и игнорирование этого обстоятельства может выразиться в смещении получаемых оценок. Соответственно, исследование здесь проводится с привлечением панельной тобит-модели.

Предельный эффект k -й объясняющей переменной в тобитмодели вычисляется по формуле T E{yit xit} xit = k.

xk,it В табл. 3 приведены оцененные коэффициенты и вычисленные значения предельных эффектов.

344 Глава Для сравнения в последнем столбце табл. 3 приведены результаты GLS-оценивания RE-модели, которая пренебрегает информацией, содержащейся в нулевых заявках.

ТаблицаTobit Tobit Random Effects GLS Coef. Estimate Marginal Coef. Estimate Effect term spread 11.59 (4.23) 1.00 1.43 (4.27) underbidding 0.32 (0.61) - 0.05 (1.97) spread -16.55 (-7.82) -1.43 -1.94 (-5.40) volatility -0.24 (-1.50) - -0.01 (0.38) reserve fulfillment 1.32 (0.61) - -0.67 (2.39) maturing 0.23 (20.41) 0.02 0.01 (7.39) allotment end of period 0.93 (4.61) 0.08 -0.08 (-1.13) Size dummies large 3.95 (1.50) medium -8.98 (-3.43) -3.46 (-5.10) small -12.70 (-4.82) -4.80 (-7.14) constant - 21.01 (28.61) Pseudo-R2 0.161 0.No. of observations 8525 No. of groups 275 В скобках приведены значения t-статистик. Для статистически значимых оценок приведены значения предельных эффектов. При RE GLS-оценивании все цензурированных слева наблюдений отбрасывались.

Можно отметить определенное сходство оценок предельных эффектов в тобит-модели с оценками коэффициентов в указанной RE-модели.

Исследование не обнаруживает значимого влияния на размер заявок переменных volatility и underbidding, но обнаруживает значимое влияние переменных term spread, spread, maturing allotment и дамми-переменной end of period. Незначимость оцененного коэффициента при переменной underbidding показывает, Панельные данные что даже за неделю до ожидаемого понижения ставок Бундесбанк не имел трудностей с поставкой на РЕПО аукцион соответствующего объема резервов. Таким образом, в отличие от аукционов ЕЦБ, ожидаемые процентные ставки не препятствуют Бундесбанку в управлении денежным рынком.

В табл. 4 приведены результаты оценивания расширенной тобит-модели, которая включает взаимодействия объясняющих переменных и дамми-переменных, относящихся к размеру банка.

Таблица Coef. H0: нет эффекта H0: равны нулю все Estimate размера в группе коэффициенты (p-значение) в группе (p-значение) term spread large banks 5.19 (0.74) medium banks 1.82 (0.89) 0.0004 0.small banks 12.91 (6.63) underbidding large banks -0.70 (-0.55) medium banks -0.01 (-0.04) 0.5847 0.small banks 0.42 (1.06) spread large banks -5.64 (-0.75) medium banks -6.15 (-2.82) 0.0076 0.small banks -15.30 (-7.37) volatility large banks -0.23 (-0.57) medium banks -0.36 (-0.30) 0.2357 0.small banks -0.31 (-2.78) reserve fulfillment large banks 0.09 (0.02) medium banks -0.57 (-0.36) 0.5056 0.small banks 2.02 (1.29) maturing allotment large banks 0.03 (1.48) medium banks 0.13 (17.90) 0.0000 0.small banks 0.20 (23.57) period end dummy large banks 0.09 (0.18) 346 Глава medium banks 0.59 (3.91) 0.5445 0.small banks 0.67 (4.77) Size dummies large 4.78 (0.74) 0.0103 0.medium -1.99 (-1.04) small -8.34 (-4.40) Pseudo-R2 0.No. of observations No. of groups В скобках приведены значения t-статистик. При оценивании учитывались все цензурированных слева наблюдений.

Полученные оценки явно указывают на эффект размера банка в отношении влияния ожидаемых процентных ставок (term spread), ожидаемой альтернативной стоимости (spread) и maturing allotment.

Глава 4. Структурные и приведенные формы векторных авторегрессий и моделей коррекции ошибок Здесь мы предполагаем, что читатель знаком с материалом, относящимся к построению и статистическому анализу моделей коррекции ошибок для коинтегрированных временных рядов, изложенным, например, в книге автора [Носко (2004)]. Кратко напомним необходимые для последующего изложения факты.

Пусть мы имеем N временных рядов y1t,K, yNt,1 каждый из которых является интегрированным порядка 1, так что, в общепринятых обозначениях, y ~ I(1), j =1,K, N. Если существует jt T такой вектор = (1,K, ), отличный от нулевого, для которого N 1y1t +K+ N yNt ~ I(0) – стационарный ряд, то ряды коинтегрированы (в узком смысле)2; такой вектор называется коинтегрирующим вектором. Если при этом c = E(1y1t +K+ N yN t), то тогда можно говорить о долговременном положении равновесия системы в виде 1y1t +K+ N yN t = c.

Здесь в подстрочных индексах номер (момент) наблюдения стоит на втором месте – после номера ряда. Это отличается от системы обозначений, принятой в гл. 2, где номер наблюдения стоял на первом месте, а за ним следовал номер уравнения.

Такое положение называют еще детерминистской коинтеграцией.

Глава 4 В каждый конкретный момент времени t существует некоторое отклонение системы от этого положения равновесия, характеризующееся величиной zt = 1 y1t + K + yN t - c.

N Ряд zt, в силу сделанных предположений, является стационарным рядом, имеющим нулевое математическое ожидание, так что он достаточно часто пересекает нулевой уровень, т.е. система колеблется вокруг указанного выше положения равновесия.

Положение, однако, осложняется тем, что у коинтегрированной системы I(1) рядов может быть несколько линейно независимых коинтегрирующих векторов. Если максимальное количество линейно независимых коинтегрирующих векторов для заданных рядов y1t,K, yNt равно r, то это число r называется рангом коинтеграции. Для коинтегрированной системы, состоящей из N рядов, ранг коинтеграции может принимать значения r = 1,K, N -1.

(Формально, если ряды не коинтегрированы, то r = 0. Если же имеется r = N линейно независимых коинтегрирующих векторов, то все N рядов стационарны.) Совокупность всех возможных коинтегрирующих векторов для коинтегрированной системы I(1) рядов образует r -мерное линейное векторное пространство, которое называют коинтеграционным пространством. Любой набор r линейно независимых коинтегрирующих векторов образует базис этого пространства, и если зафиксировать этот набор в качестве базиса, то тогда любой коинтегрирующий вектор является линейной комбинацией векторов, составляющих базис.

Пусть коинтегрированная система I(1) рядов y1t,K, yNt имеет ранг коинтеграции r и может быть представлена в форме VAR( p +1) – векторной авторегрессии порядка p +1 (VAR – vector autoregression). Тогда существует представление этой VAR в форме ECM (модели коррекции ошибок) Структурные и приведенные формы… y1 t = µ1 +11z1, t - 1 +K+1r zr, t - 1 + p + (11, jy1, t - j +K+ 1N, jyN, t - j)+ 1 t, j = ……………………………………..

yN t = µN +N1z1, t - 1 +K+N r zr, t - 1 + p + ( y1, t - j +K+ yN, t - j)+, N1, j NN, j N t j = где z1t,K, zrt – стационарные I(0) ряды, соответствующие r линейно независимым коинтегрирующим векторам (1),K, (r), T T (11,K,N1),K,(1r,K,Nr ) – линейно независимые векторы корректирующих коэффициентов (коэффициентов адаптации).

Pages:     | 1 |   ...   | 26 | 27 || 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.