WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 10 |

Таблица Корреляция между обменным курсом и инфляцией (dpt+i)* Страна dpt dpt+1 dpt+2 dpt+3 dpt+Корея 0.38 0.24 -0.08 -0.08 -0.Малайзия 0.31 0.68 0.43 -0.04 0.Филиппины 0.02 0.36 0.45 0.01 -0.Таиланд 0.43 0.48 0.49 0.14 -0.Южноафриканская 0.06 0.07 0.02 -0.05 -0.республика Бразилия 0.97 0.84 0.66 0.54 0. Чили 0.08 0.02 -0.00 0.14 0.Мексика 0.61 0.72 0.48 0.40 0.Перу 0.65 0.81 0.74 0.73 0.Чехия 0.10 0.04 0.19 0.12 0.Венгрия 0.41 -0.02 -0.05 0.09 0.Польша 0.92 0.44 0.09 0.26 0.Турция 0.54 0.25 0.08 0.32 0.* Жирным шрифтом выделены наибольшие корреляции в каждом ряду Мы видим довольно сильную корреляцию между обменным курсом и инфляцией, причем практически совершенная корреляция между обменным курсом и инфляцией в соответствующем периоде наблюдается в Бразилии и Польше. В Малайзии, Мексике и Перу корреляции составляют около 70-80%. На Филиппинах, в Таиланде, Венгрии, Польше и Турции корреляции между инфляцией и обменным курсом в данном или в предыдущих двух кварталах равны около 50%.

Результаты оценки ЭП различной срочности6 (не накопленные) Методом наименьших квадратов представлены в таблице 2.

Таблица Значения ЭП различной срочности для развивающихся стран Страна и d(et) d(et-1) d(et-2) d(et-4) временной период Корея 0.09 0.(81:2-00:4) (3.89) (1.69) Малайзия 0.(94:2-00:4) (4.78) Филиппины 0.08 0.(91:2-00:3) (2.96) (3.46) Таиланд 0.10 0.(94:1-01:1) (3.78) (2.47) ЮАР 0.(88:1-00:4) (3.32) Бразилия 0.(87:1-00:3) (19.52) Чили 0.(91:2-00:3) (1.78) Мексика 0.36 0.40 0.(87:1-00:4) (6.76) (7.84) (3.73) Перу 0.(91:1-00:3) (22.65) Чехия 0.(94:2-00:4) (2.32) Венгрия 0.В таблице представлены только статистически значимые коэффициенты при d(et-i) и в скобках их Тстатистики (93:2-00:1) (5.28) Польша 0.23 0.(90:4-00:4) (2.61) (2.56) Турция 0.(95:2-00:4) (6.04) На диаграмме 5 представлены накопленные эластичности (суммы коэффициентов в 2-5 колонках таблицы 2), отражающие ЭП за 1 год в порядке убывания.

Диаграмма 5. ЭП для развивающихся стран Оценки ЭП очень высокие для Мексики и Бразилии, отражающие более ли менее полный ЭП обменного курса на инфляцию в стране. ЭП также довольно высок в Турции, Венгрии и Польше. В остальных странах влияние обменного курса на внутренние цены не так очевидно. Также можно заметить, что во всех странах практически весь ЭП происходит за два квартала.

Сравнивая эти результаты с результатами McCarthy (2000), можно сделать вывод, что ЭП в развивающихся странах значительно сильнее, чем в развитых. Это согласуется с теорией, что ЭП сильнее в маленьких экономиках, сильно зависящих от мировых рынков.

Различия в ЭП между странами авторы объясняют различиями в истории инфляции. Taylor (2000) говорил, что меньшая длительность и волатильность инфляции сокращают возможности фирм переносить изменения в своих издержках благодаря изменениям обменного курса на цены продаваемой продукции. Данная связь между волатильностью инфляции и величиной ЭП подтверждена для развитых стран (Campa & Goldberg (2001)).

Выводы авторов для развивающихся стран только частично подтверждают эту гипотезу. Связь между длительностью инфляции, измеренной как эластичность инфляции по инфляции в предыдущем периоде, (по горизонтальной оси) и эластичностью обменного курса (по вертикальной оси) представлены на диаграмме 6а.

6а 6б Диаграмма 6. Зависимости между ЭП, длительностью и волатильностью инфляции Меньшая длительность инфляции в развивающихся экономиках ассоциируется с большим, а не меньшим ЭП. Авторы не предлагают интуитивного объяснения данной зависимости, но отмечают, что она довольно статистически устойчива.

Зависимость между волатильностью инфляции (по горизонтальной оси) и эластичностью обменного курса (по вертикальной оси) представлена на диаграмме 6б и является положительной, что соответствует теории.

Для анализа изменений ЭП во времени авторы оценили регрессии для двух временных периодов, поделив весь период пополам. Данный анализ был проведен только для Кореи, Филиппин, ЮАР, Бразилии, Чили, Мексики и Перу, поскольку для остальных стран имеющиеся временные ряды оказались слишком короткими.

Оценки ЭП для двух периодов представлены в таблице 3.

Таблица Изменения ЭП в развивающихся странах Значение ЭП Страна 1 период 2 период Корея 0.11 0.Филиппины 0.18 0.ЮАР 0.13 0.Бразилия 0.96 0.14* Чили 0.04* 0.02* Мексика 1.06 0.Перу 0.16 0.01* * обозначает статистически незначимые оценки на уровне значимости 5% Оценки ЭП сократились для всех стран во второй половине 1990-х годов, хотя изменение было довольно маленьким в Филиппинах, ЮАР и Чили. Падение ЭП было значительным в Бразилии, Мексике, Перу и Корее. К сожалению, авторы не тестируют статистическую значимость этих изменений в ЭП. Также авторы никак не выделяют период кризиса, в течение которого могли происходить значимые структурные изменения в экономиках.

Общий вывод авторов о падении ЭП не совпадает с результатами McCarthy(2000), который не выявил значимых различий в ЭП в разных временных периодах для развитых стран.

Изменения в степени ЭП, по мнению авторов, могут отражать большую макроэкономическую стабильность и структурные реформы, проведенные в развивающихся экономиках в течение 1990х годов. Например, поскольку инфляция и ее волатильность были значительно сокращены во второй половине 1990х годов, особенно в Бразилии, Мексике и Перу, волатильность обменного курса упала соответственно. Это привело к значительному падению ЭП (см. таблицу 3).

Ослабление внутреннего регулирования, рост международной торговли и либерализация инвестиций, глобализация рынков – все это увеличило конкуренцию в импортозамещающих отраслях в развивающихся экономиках, что привело к падению ЭП. Данную тенденцию хорошо иллюстрируют экономики Латинской Америки и ЮАР.

Либерализация цен и международной торговли и резкая девальвация национальной валюты в начале 1990х годов привели к всплеску инфляции, поскольку цены стали приспосабливаться к новому более высокому уровню.

Возможно, эти факторы повлияли на ЭП в Венгрии и Польше.

В данной главе перечислено множество теорий ЭП, приведены результаты и выводы некоторых авторов, анализирующих ЭП в разных странах. Результаты авторов иногда подтверждают друг друга, иногда опровергают. К сожалению, нет ни одного опубликованного научного исследования ЭП в России. Поэтому цель данной работы – заполнить этот пробел или, по крайней мере, положить первый камень в фундамент теории ЭП в России. В главе 2 описана методология исследования данной проблемы и данные, используемые для исследования, а в главе 3 приведены результаты, их анализ и интерпретация.

Глава 2. Методология анализа эффекта переноса в России Данная глава посвящена методологии анализа ЭП в России. В этой главе приводится подробное описание данных, используемых для оценки ЭП, описывается эконометрическая модель и спецификации выдвигаемых для проверки гипотез.

Результаты оценок эконометрической модели, их анализ и выводы приводятся в Главе 3.

В данной работе ЭП определяется как процентное изменение российских цен (производителей или потребителей) в результате однопроцентного изменения в номинальном эффективном обменном курсе рубля. Другими словами, это эластичность национальных цен по обменному курсу.

Объект данного исследования – эластичность национальных цен (индекс потребительских цен (ИПЦ, CPI), индекс цен производителей (ИЦП, PPI) и их компоненты) по номинальному эффективному обменному курсу (NEERI).

4) Выдвигаемые гипотезы В данной работе выдвигаются следующие гипотезы, основанные на экономической логике и эмпирических наблюдениях:

(1) Паритет Покупательной Способности существует, если предполагаются фиксированными иностранные цены и отсутствие влияния других переменных (2) ЭП неполный в краткосрочном и долгосрочном периодах (3) ЭП различен для ИПЦ и ИЦП (4) ЭП различен для компонент ИПЦ (продовольственные товары, непродовольственные товары, услуги) и ИЦП (экспортные и импортозамещающие отрасли, различающиеся по доле импорта промежуточных товаров) (5) Монетарная политика государства оказывает влияние на ЭП (6) ЭП изменился после кризиса 1998 года (7) ЭП выше при падении курса рубля, чем при укреплении 5) Описание данных Все используемые для оценки ЭП данные представляют собой временные ряды с месячными наблюдениями и покрывают период с января 1995 по декабрь года. Все индексы приведены к базовому периоду – январь 1995 года. Все данные выражены в натуральных логарифмах.

Основные источники данных: официальная статистика Госкомстата и Международная Финансовая Статистика (IFS), предоставляемая Международным Валютным Фондом.

Эндогенные переменные Индекс потребительских цен (ИПЦ – LN_CPI). Детализированная структура ИПЦ включает в себя цены продовольственных товаров (FOOD), непродовольственных товаров (GOODS) и услуг (SERV). Первоначальные данные ИПЦ и компонент взяты из ежегодного статистического сборника Госкомстата года. Агрегированный ИПЦ взят из Международной финансовой статистики года, код серии 92264XXZF.

Индекс цен производителей (ИЦП - LN_PPI). Детализированная структура ИЦП включает в себя цены следующих отраслей: электроэнергетика (ENERGY), нефтяная промышленность (OIL), черная металлургия (FERR_M), цветная металлургия (NON_FERR_M), химическая промышленность (CHEM), нефтехимическая промышленность (OIL_CHEM), машиностроение (MACHIN), строительные материалы (BUILD_M), текстильная промышленность (TEXTILE), пищевая промышленность (FOOD_IND), деревообрабатывающая промышленность (WOOD). Первоначальные данные ИЦП и компонент взяты из ежегодного статистического сборника Госкомстата 2003 года. Агрегированный ИЦП взят из Международной финансовой статистики 2003 года, код серии 92263XXZF.

Экзогенные переменные.

Индекс номинального эффективного обменного курса (LN_NEERI). Обменный курс выражен в единицах иностранной валюты, взвешенной по объемам торговли, за единицу национальной валюты (российского рубля). Основной источник данных - Международная финансовая статистика 2003 года, код серии 922..NECZF.

--95 96 97 98 99 00 01 LN_NEERI LN_PPI LN_CPI Диаграмма 7. Поведение ИПС, ИЦП и обменного курса во времени Диаграмма 7 демонстрирует поведение переменных, центральных в данном исследовании. Выброс 12/97 обнаружен в статистике IFS.

Денежное предложение (LN_MONEY). Данные по агрегату М1 предоставлены Международной финансовой статистикой 2003 года, код серии 92234..ZF..

Реальное потребление (LN_RCONS). Служит прокси-переменной для реального ВВП, поскольку ежемесячные данные ВВП не рассчитываются в России.

Источник данных: ежегодный статистический сборник Госкомстата 2003 года.

Цена нефти «Brent» (LN_OIL). Ежемесячные данные предоставлены Международной финансовой статистикой 2003 года, код серии 11276AAZZF.

Используется как прокси-переменная для цены российской нефти «Urals», поскольку данные цен российской нефти для всего изучаемого периода недоступны, но имеющиеся данные были проверены на коинтеграцию (коинтеграционный вектор (1;-1,23)) и корреляцию (коэффициент корреляции 0,96).

Все данные были протестированы на стационарность с помощью теста ADF следующей формы, спецификация которой выбрана в соответствии с процедурой, предложенной Dolado, Jenkinson, Sosvilla-Rivero (1990):

p dYt = + t + dYt - 1 + Yt - 1 + t i=Выбор количества лагов (параметр p) был сделан в соответствии с процедурой «general-to-specific», предложенной W. Charemza (1997), когда сначала берется резонно большое количество лагов и последовательно исключаются незначимые лаги до тех пор, пока не останутся только значимые лаги в модели.

Результаты теста и ADF статистики представлены в приложении 1. Тест на стационарность позволил заключить, что все ряды нестационарные с параметром интеграции 1 (I(1)) (поскольку первые разности всех переменных являются стационарными).

6) Эконометрическая модель и спецификация гипотез В связи с тем, что все используемые для оценки ЭП данные представляют собой нестационарные временные ряды I(1), необходимо использовать коинтеграционный анализ вместо Метода Наименьших Квадратов. Чтобы оценить краткосрочные эластичности ЭП, необходимо использовать Модель Коррекции Ошибки, которая выводится из коинтеграционного уравнения путем вычитания зависимой переменной с 1 лагом из обеих частей уравнения. Модель Коррекции ошибки оценивает краткосрочные колебания вокруг долгосрочного тренда, что является ее преимуществом по сравнению с другими методами, не учитывающими долгосрочного влияния.

f) Тестирование ППС Закон одной цены между Россией и остальным миром выражен следующим образом:

P = P* E Прологарифмируем обе части уравнения:

ln P = ln P *+ ln E = ln P *- ln e где ln P - уровень национальной инфляции, ln P*- уровень инфляции во всем мире, ln E – темп падения/укрепления национальной валюты и e =. В качестве e E выступает LN_NEERI (прямой курс рубля).

Тогда, предполагая иностранные цены зафиксированными7 и отсутствие влияния на цены каких-либо переменных, кроме обменного курса, оцениваемая методом коинтеграции спецификация выгладит следующим образом:

LN _ Pt = 0 + 1 * LN _ NEERIt + t (1) где зависимая переменная – это любой тестируемый ценовой индекс.

Многие авторы не делают такую предпосылку и наряду с оценкой ЭП оценивают эффект изменения импортных цен на внутренние цены экономики (import price pass-through). В данной работе отдельное H0: Закон одной цены соблюдается: 1 = -1.

H1: Закон одной цены не соблюдается: 1 -1.

Таким образом, если 1 существенно отличается от –1, то можно заключить, что Паритет Покупательной Способности не сохраняется между Россией и остальным миром.

g) Оценка краткосрочного эффекта переноса для всего периода Для оценки ЭП различной срочности в данной работе используется двух шаговая процедура построения Модели Коррекции Ошибки. На первом шаге оценивается следующая спецификация с помощью коинтеграционного анализа методом Йохансена с 3-4 лагами, т.к. основные приспособления в Российской экономике обычно происходят в течение квартала:

LN _ Pt =0 +1 * LN _ NEERIt +2 * LN _ MONEY + t (2) +3 * LN _ RCONSt +4 * LN _ OILt + t где LN_P – это исследуемая зависимая переменная: национальный ИПЦ или ИЦП или их компоненты в логарифмах. Найденный коинтеграционный вектор используется для генерирования остатков t для каждого ценового индекса. Ряды остатков являются стационарными, если коинтеграция существует.

На втором шаге строится Модель Коррекции Ошибки, учитывающая долгосрочные приспособления, следующей спецификации с использованием остатков, найденных выше и сдвинутых на 1 лаг:

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 10 |



© 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.