WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 8 |

ПредположиСобственные Likelihood Критическое Критическое тельное значения Ratio значение (5%) значение (1%) число КС lnY - lnM0 - lnP 0.288164 55.29210 42.44 48.45 0** 0.240315 29.45913 25.32 30.45 1* 0.106643 8.570435 12.25 16.26 L.R тест показывает 2 коинтеграционных соотношения на 5% уровне значимости lnY - lnH - lnP 0.491833 33.67980 29.68 35.65 0* 0.177034 9.986709 15.41 20.04 0.086520 3.167279 3.76 6.65 L.R тест показывает 1 коинтеграционное соотношение на 5% уровне значимости lnY - lnM1 - lnP 0.471816 30.03533 29.68 35.65 0* 0.159285 7.694485 15.41 20.04 0.045283 1.621898 3.76 6.65 Эта и другие работы в свободном доступе на страницах www.iet.ru Таблица 2.4 продолжение ПредположиСобственные Likelihood Критическое Критическое тельное значения Ratio значение (5%) значение (1%) число КС L.R тест показывает 1 коинтеграционное соотношение на 5% уровне значимости lnY - lnM2 - lnP 0.355360 55.51524 29.68 35.65 0** 0.255416 23.90273 15.41 20.04 1** 0.036374 2.667757 3.76 6.65 L.R тест показывает 2 коинтеграционных соотношения на 5% уровне значимости *(**) обозначает отвержение гипотезы на 5% (1%) уровне значимости Выбор количества лагов в моделях векторной авторегрессии с коррекцией ошибок осуществлялся по алгоритму, аналогичному тому, который был применен на всем периоде наблюдений. Как видно из табл. 2.5, согласно информационному критерию Шварца наилучшие статистические качества имеют модели с количеством лагов, равным четырем – для денежного агрегата М0, и шести – в случае М2. Для моделей, включающих денежные агрегаты М1 и резервные деньги, оценки проводились до 7 лагов включительно, так как наблюдения данных показателей доступны на более коротком периоде (06.1995–07.1998, 38 наблюдений). Согласно всем статистическим критериям статистические качества последних моделей возрастают с увеличением количества лагов, однако, принимая во внимание малое число степеней свободы при большом количестве лагов, мы не можем рассматривать такие спецификации векторных авторегрессий как адекватные наблюдаемым данным и использовать оцененные импульсные функции отклика для анализа влияния денежных шоков на выпуск.

Таблица 2.5.

M0 MLR AIC BIC LR AIC BIC 1 479.9679 -16.28457 -15.41656 506.0241 -17.21515 -16.2 517.0288 -17.28674 -16.09323 538.6784 -18.05994 -16.3 553.3563 -18.26272 -16.74371 583.7876 -19.34956 -17.4 577.1060 -18.78950 -16.94498 607.9514 -19.89112 -18.5 590.8582 -18.95922 -16.78920 629.0380 -20.32279 -18.6 600.0830 -18.96725 -16.47173 649.4902 -20.73179 -18.7 615.3115 -19.18969 -16.36867 662.9095 -20.88962 -18.Эта и другие работы в свободном доступе на страницах www.iet.ru Таблица 2.5. продолжение M0 MLR AIC BIC LR AIC BIC 8 631.4826 -19.44581 -16.29928 685.7029 -21.38225 -18.9 651.4454 -19.83733 -16.36530 692.1673 -21.29169 -17.10 664.7763 -19.99201 -16.19448 711.1801 -21.64929 -17.11 688.7139 -20.52550 -16.40246 722.7452 -21.74090 -17.12 712.1794 -21.04212 -16.59358 742.3043 -22.11801 -17.H M1 379.8412 -19.93562 -19.01190 371.0033 -19.44463 -18.2 402.8338 -21.30479 -19.97163 385.9604 -20.34060 -19.3 415.1420 -22.12600 -20.37517 403.1591 -21.42112 -19.4 447.6288 -24.21993 -22.04319 427.8238 -23.01963 -20.5 465.3083 -25.51927 -22.90843 437.0711 -23.75444 -21.6 474.4055 -26.34874 -23.29574 449.3559 -24.73264 -21.7 511.1310 -29.07540 -25.57241 495.2217 -28.01478 -24.Таким образом, на данном подпериоде мы построили две импульсные функции отклика изменения логарифма выпуска на шоки цен и денежного предложения. В случае М0 модель оценена с учетом четырех лагов, а в случае М2 – шести лагов рассматриваемых переменных. Как видно из представленных графиков (рис. 2.2), значения функций откликов выпуска на денежные шоки также как и на всем периоде статистически незначимы. В то же время на протяжении первых 5–6 месяцев наблюдается отрицательный отклик выпуска на ценовой шок, т.е. резкое ускорение темпов инфляции в данный период вызывало сокращение объема выпуска на протяжении около полугода. Такая реакция выпуска на ценовой шок соответствует ситуации высокой инфляции, а также снижению инфляции при сохранении высоких инфляционных ожиданий экономических агентов (например, при низком доверии экономических агентов к проводимой политики финансовой стабилизации), что наблюдалось в России в рассматриваемый период времени.

Эта и другие работы в свободном доступе на страницах www.iet.ru Response to One S.D. Innovations ± 2 S.E.

Response of D(LNY) to D(LNM0) Response of D(LNY) to D(LNP) 0.002 0.0.001 0.0.000 0.-0.001 -0.-0.002 -0.-0.003 -0.2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 Response to One S.D. Innovations ± 2 S.E.

Response of D(LNY) to D(LNM2) Response of D(LNY) to D(LNP) 0.004 0.0.002 0.0.000 0.-0.002 -0.-0.004 -0.-0.006 -0.2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 Рис. 2.Оценка за период 10.1998–12.2001. Так как на данном временном интервале ряд логарифмов цен является стационарным относительно линейного тренда, мы предполагаем возможность коинтеграции в системе только между двумя переменными – логарифмом выпуска и логарифмом денежного предложения. Результаты теста Йохансена свидетельствуют о существовании одного коинтеграционного соотношения во всех четырех случаях разных денежных агрегатов (М0, резервные деньги, М1, М2) (см. табл. 2.6).

Таблица 2.6.

Эта и другие работы в свободном доступе на страницах www.iet.ru ПредположиСобственные Likelihood Критическое Критическое тельное значения Ratio значение (5%) значение (1%) число КС lnY - lnM0.459623 23.63024 15.41 20.04 0** 0.006341 0.241721 3.76 6.65 L.R тест показывает 1 коинтеграционное соотношения на 5% уровне значимости lnY - lnH 0.328825 18.79198 15.41 20.04 0* 0.091354 3.640385 3.76 6.65 L.R тест показывает 1 коинтеграционное соотношение на 5% уровне значимости lnY - lnM0.481051 26.24599 15.41 20.04 0** 0.034139 1.319931 3.76 6.65 L.R тест показывает 1 коинтеграционное соотношение на 5% уровне значимости lnY - lnM0.488218 26.63949 15.41 20.04 0** 0.030702 1.184946 3.76 6.65 L.R тест показывает 1 коинтеграционное соотношение на 5% уровне значимости *(**) обозначает отвержение гипотезы на 5% (1%) уровне значимости Вследствие небольшого числа наблюдений, доступных к настоящему времени (39), для выбора числа лагов в векторных авторегрессионных моделях с коррекцией ошибок мы оценили варианты моделей лишь до 7 лагов включительно. Однако, как видно из табл. 2.7, согласно всем статистическим критериям наилучшие статистические качества моделей достигаются при максимально возможном при данном числе наблюдений количестве лагов. В таком случае мы не можем рассматривать такие спецификации векторных авторегрессий как адекватные наблюдаемым данным и использовать оцененные импульсные функции отклика для анализа влияния денежных шоков на выпуск.

Таблица 2.7.

M0 MLR AIC BIC LR AIC BIC 1 343.7957 -17.44842 -16.53411 367.9218 -18.75253 -17.2 395.9660 -20.33145 -19.01185 409.3950 -21.07750 -19.3 415.3671 -21.50669 -19.77359 428.9045 -22.28026 -20.4 429.5826 -22.44604 -20.29117 436.4131 -22.84783 -20.Эта и другие работы в свободном доступе на страницах www.iet.ru Таблица 2.7 продолжение M0 MLR AIC BIC LR AIC BIC 5 446.5905 -23.61155 -21.02667 445.1860 -23.52642 -20.6 467.2171 -25.07607 -22.05299 455.2844 -24.33028 -21.7 486.8273 -26.56950 -23.10018 485.6786 -26.49539 -23.H M1 358.9289 -18.26643 -17.35212 356.8446 -18.15376 -17.2 394.1327 -20.22959 -18.90999 400.5365 -20.58536 -19.3 413.0150 -21.37228 -19.63918 420.3683 -21.79247 -20.4 424.6805 -22.15768 -20.00282 429.9727 -22.46898 -20.5 437.5574 -23.06408 -20.47921 439.0826 -23.15652 -20.6 451.0933 -24.06833 -21.04525 447.9895 -23.87435 -20.7 481.4922 -26.22531 -22.75598 480.7489 -26.17735 -22.Оценка за период 06.1995–12.2001. Результаты теста Йохансена свидетельствует о существовании единственного коинтеграционного соотношения для трехмерных векторов рассматриваемых переменных в случаях М0, М1 и М2. В то же время отрицается гипотеза о коинтеграции между переменными в случае резервных денег (см. табл. 2.8).

Таблица 2.8.

ПредположиСобственные Likelihood Критическое Критическое тельное значения Ratio значение (5%) значение (1%) число КС lnY - lnM0 - lnP 0.281692 40.22919 29.68 35.65 0** 0.149121 14.42238 15.41 20.04 0.023145 1.826512 3.76 6.65 L.R тест показывает 1 коинтеграционное соотношение на 5% уровне значимости lnY - lnH - lnP 0.226753 39.39514 42.44 48.45 0.148040 20.62267 25.32 30.45 0.115106 8.926940 12.25 16.26 L.R тест отрицает коинтеграцию на 5% уровне значимости lnY - lnM1 - lnP 0.277788 39.23522 29.68 35.65 0** 0.164835 14.82749 15.41 20.04 0.017420 1.318007 3.76 6.65 Эта и другие работы в свободном доступе на страницах www.iet.ru Таблица 2.8 продолжение ПредположиСобственные Likelihood Критическое Критическое тельное значения Ratio значение (5%) значение (1%) число КС L.R тест показывает 1 коинтеграционное соотношение на 5% уровне значимости lnY - lnM2 - lnP 0.482058 56.24568 29.68 35.65 0** 0.057661 4.930139 15.41 20.04 0.003809 0.297708 3.76 6.65 L.R тест показывает 1 коинтеграционное соотношение на 5% уровне значимости *(**) обозначает отвержение гипотезы на 5% (1%) уровне значимости Как видно из табл. 2.9, согласно информационному критерию Шварца для всех денежных агрегатов наилучшие статистические качества имеют модели с количеством лагов, равным четырем. Также как и других случаях, значения двух других статистических критериев (Акаике и LogLikelihood Ratio) говорят в пользу улучшения статистических качеств моделей при увеличении количества лагов и не могут служить руководством для выбора наилучшей спецификации.

Таблица 2.9.

M0 MLR AIC BIC LR AIC BIC 1 691.7199 -17.04410 -16.22832 757.0799 -18.72000 -17.2 730.1490 -17.79869 -16.71098 787.8714 -19.27875 -18.3 805.4890 -19.49972 -18.14008 877.4466 -21.34478 -19.4 838.9251 -20.12628 -18.49472 903.1687 -21.77356 -20.5 846.1248 -20.08012 -18.17663 913.5800 -21.80974 -19.6 866.5737 -20.37368 -18.19826 934.3517 -22.11158 -19.7 891.9020 -20.79236 -18.34501 952.0852 -22.33552 -19.8 901.0698 -20.79666 -18.07738 962.5810 -22.37387 -19.9 905.8808 -20.68925 -17.69805 966.5233 -22.24419 -19.10 919.2843 -20.80216 -17.53903 981.9459 -22.40887 -19.11 938.0432 -21.05239 -17.51733 999.1802 -22.62001 -19.12 968.9780 -21.61482 -17.80783 1008.700 -22.63333 -18.Эта и другие работы в свободном доступе на страницах www.iet.ru Таблица 2.9 продолжение H M1 701.5660 -17.83068 -17.09466 701.2647 -17.74381 -16.2 727.8764 -18.53004 -17.51034 731.6989 -18.55197 -17.3 785.0050 -20.08122 -18.77350 785.5912 -20.01598 -18.4 804.8534 -20.65352 -19.05333 808.0404 -20.65864 -18.5 803.6251 -20.65625 -18.75903 804.4818 -20.59672 -18.6 810.4289 -20.88532 -18.68638 816.0249 -20.95845 -18.7 812.1488 -20.97568 -18.47021 824.0931 -21.23123 -18.8 809.8442 -20.95201 -18.13509 825.4793 -21.31824 -18.9 801.9196 -20.76234 -17.62892 822.1681 -21.26965 -18.10 803.4831 -20.85024 -17.39513 827.1542 -21.46729 -17.11 804.7736 -20.93253 -17.15040 846.6339 -22.11012 -18.12 810.3606 -21.14956 -17.03495 853.2163 -22.37589 -18.Графики импульсных функций отклика выпуска на ценовые денежные и ценовые шоки показаны на рис. 2.3. Как видно из представленных графиков, отклики выпуска на денежные шоки являются статистически незначимыми на 95% уровне значимости, т.е. мы не может отвергнуть гипотезу об отсутствии влияния денег на выпуск в экономике России на рассматриваемом периоде. В то же время за период до 7–8 месяцев наблюдается отличный от нуля положительный отклик выпуска на положительный ценовой шок (наиболее значим в случаях резервных денег и М2). Такая реакция выпуска соответствует случаю, описываемому кривой предложения Лукаса, когда экономические агенты увеличивают объем выпуска, рассматривая ценовые шоки как рост относительных цен, а не повышение общего уровня цен. По нашему мнению, подход Лукаса применим для интерпретации полученных результатов, поскольку на протяжении рассматриваемого периода времени преобладали низкие (менее 3% в месяц) значения инфляции, наблюдался последевальвационный импортозамещающий рост экономики.

Эта и другие работы в свободном доступе на страницах www.iet.ru Response to One S.D. Innovations ± 2 S.E.

Response of D(LNY) to D(LNM0) Response of D(LNY) to D(LNP) 0.0020 0.0.0015 0.0.0010 0.0.0005 0.0.0000 0.-0.0005 -0.-0.0010 -0.2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 Response to One S.D. Innovations ± 2 S.E.

Response of D(LNY) to D(LNM2) Response of D(LNY) to D(LNP) 0.003 0.0.002 0.0.001 0.0.000 0.-0.001 -0.-0.002 -0.2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 Эта и другие работы в свободном доступе на страницах www.iet.ru Response to One S.D. Innovations ± 2 S.E.

Response of D(LNY) to D(LNH) Response of D(LNY) to D(LNP) 0.0020 0.0.0015 0.0.0010 0.0.0005 0.0.0000 0.-0.0005 -0.-0.0010 -0.-0.0015 -0.2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 Response to One S.D. Innovations ± 2 S.E.

Response of D(LNY) to D(LNM1) Response of D(LNY) to D(LNP) 0.0020 0.0.0015 0.0.0010 0.0.0005 0.0.0000 0.-0.0005 -0.-0.0010 -0.2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 Рис. 2.* * * Проведенный анализ взаимосвязи денег, цен и выпуска в экономике России позволяет сделать четыре основных вывода:

1) Шоки денежного предложения не оказывали прямого влияния на динамику выпуска на рассматриваемом периоде времени (1992–2001 гг.);

2) Количество имеющихся наблюдений на посткризисном периоде (с осени 1998 г. до конца 2001 г.) пока не достаточно для поверки гипотезы об изменении характера взаимодействия между деньгами и выпуском в экономике России по сравнению с докризисным периодом;

Эта и другие работы в свободном доступе на страницах www.iet.ru 3) В период высоких значений инфляции и низкого доверия экономических агентов к политике финансовой стабилизации (1992–1996 гг.) ценовые шоки имели негативный эффект на динамику выпуска: наблюдалось сокращение объема выпуска на протяжении примерно полугода после шока.

4) В период низких значений инфляции и последевальвационного импортозамещающего роста (1997–2001 гг.) ценовые шоки имели положительный эффект на динамику выпуска: наблюдалось ускорение темпов роста выпуска на протяжении 7–8 месяцев после шока.

На наш взгляд, полученные выводы, в первую очередь об отсутствии влияния денег на выпуск, объясняются, во-первых, особенностями и быстротечностью процессов в реальном секторе экономики на протяжении рассматриваемого, достаточно короткого, периода времени. Так, традиционный анализ взаимосвязи денег и выпуска проводится на основе данных, очищенных не только от сезонных и календарных, но и циклических компонент. В нашем случае, все данные приходятся, фактически, на один цикл экономической конъюнктуры, т.е. мы проводим анализ взаимодействия денег и выпуска внутри одного среднесрочного экономического цикла.

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 8 |



© 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.