WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 8 | 9 || 11 | 12 |   ...   | 18 |

Таблица Оценка ordered probit modelIMF IMF LYS5 LYS5 LYS3 LYS3 RR RR Спецификация 1 2 1 2 1 2 1 GDP 0. (0.205) CPI 0.002 0.001 0.000 -0.001 0.000 0. (0.000) (0.001) (0.330) (0.049) (0.344) (0.108) PR 0.026 0.022 -0.015 -0.020 -0.050 -0.060 -0.(0.013) (0.031) (0.263) (0.143) (0.002) (0.001) (0.149) TRADE -0.006 -0.004 -0.009 -0.008 -0.026 -0.029 0.(0.200) (0.421) (0.211) (0.215) (0.002) (0.001) (0.103) CA 0.048 0.029 0.061 0.113 0. (0.020) (0.144) (0.003) (0.000) (0.001) RES -0.024 -0.022 -0.056 -0. (0.013) (0.037) (0.000) (0.000) DEBT 0.022 0.016 0.007 0.007 0.020 0.025 -0.(0.000) (0.000) (0.127) (0.178) (0.001) (0.001) (0.236) SALDO -0.065 -0.045 -0.035 -0.028 -0.067 -0.037 0.(0.000) (0.002) (0.010) (0.046) (0.000) (0.055) (0.003) FDI 0.039 0.031 -0.104 -0.126 -0. (0.102) (0.166) (0.000) (0.001) (0.020) В таблице не представлены оценки пороговых значений модели.

Продолжение таблицы IMF IMF LYS5 LYS5 LYS3 LYS3 RR RR AGR -0.016 -0.028 -0.056 0. (0.232) (0.112) (0.013) (0.006) IND -0.028 -0.074 0. (0.110) (0.072) (0.002) M -0.057 -0. (0.000) (0.121) Набл. 135 135 89 85 85 80 92 Источник: расчеты автора.

Как видно из табл. 4 и 5, в линейной модели вероятности уровень ВВП на душу населения во всех уравнениях влияет на гибкость обменного курса положительно, однако не везде значимо. Инфляция тоже имеет положительное влияние, это подтверждает гипотезу о том, что с ростом уровня инфляции страны стремятся к гибкости обменного курса для сохранения конкурентоспособности национальных товаров. Объем выпуска частного сектора в ВВП практически во всех случаях, за исключением классификации МВФ, оказывает отрицательное влияние на гибкость обменного курса. Это подтверждает гипотезу о том, что местные власти в странах СНГ в большей степени заботятся о независимых от государства производителях, и т.п. В целом же по линейной модели вероятности стоит отметить, что практически все высказываемые гипотезы подтвердились, однако не найдено подтверждение гипотезы о положительном влиянии монетизации экономики на гибкость обменного курса. Более того, все проведенные оценки устанавливают четкую положительную связь между размером внешнего долга и гибкостью обменного курса, как и в рассмотренных нами эконометрических работах.

Оценки по ordered probit модели в целом дают те же результаты, если иметь в виду только знаки коэффициентов, но значения коэффициентов заметно различаются. Однако поскольку в данном случае нас в большей степени интересуют именно знаки зависимостей, а не конкретное значение коэффициентов, линейную модель вероятности можно также считать приемлемой (естественно, при условии правильной спецификации).

Заключение В данной работе была поставлена задача выявления основных детерминантов выбора режима обменного курса на выборке стран СНГ. В рамках нашего исследования был проведен обзор существующих классификаций режимов обменного курса исходя из фактически проводимой политики. Были выбраны наиболее используемые в мировой литературе IMF, LYS, RR и H классификации. Одни из них систематизируют режим курса, основываясь на поведении «основных переменных», характеризующих состояние экономики, другие – базируются на стандартном кластер-анализе. Далее мы рассмотрели ранние представления о выборе курса, основанные на модели Мандела–Флеминга, и три основные теории выбора режима обменного курса, а именно теорию оптимальных валютных зон Мандела, политико-экономическую теорию и fear of floating теорию.

Анализ наиболее известных и авторитетных работ по эконометрике позволил определить используемые подходы к изучению данной проблемы. Далее на основании теоретических гипотез нами были сформулированы гипотезы о детерминантах выбора режима обменного курса для стран СНГ. Для данной выборки стран было рассмотрено влияние счета текущих операций, резервов в иностранной валюте, объема международного долга и сальдо торгового баланса на выбор режима обменного курса. В рамках проведения эконометрических оценок нами была учтена проблема эндогенности, поэтому оценки проводились в различных спецификациях. Полученные результаты в целом согласуются с теорией. Факты, противоречащие существующим подходам, не установлены.

Литература 1. Berger H., Sturm J.-E., de Haan J. (2000). An Empirical Investigation into Exchange Rate Regime Choice and Exchange Rate Volatility, CESifo Working Paper No. 263.

2. Bubula A., tker-Robe. (2002). The Evolution of Exchange Rate Regimes Since 1990: Evidence from De Facto Policies. IMF Working Paper No. 02/155.

3. Calvo G., Reinhart C. (2002). Fear of Floating // The Quarterly Journal of Economics. 117. P. 379–408.

4. Calvo G.A. A Model of Exchange Rate Determination under Currency Substitution and Rational Excpectations // The Journal of Political Economy. Vol. 85. No. 3 (Jun., 1977). P. 617–626.

5. Dornbusch R. (1976). Expectations and Real Exchange Rate Dynamics // The Journal of Political Economy. Vol. 84. No. 6 (Dec., 1976).

P. 1161–1176.

6. Dreyer J.S. (1978). Determinants of Exchange-Rate Regimes for Currencies of Developing Countries: Some Preliminary Results. World Development. Vol. 6 (April). P. 437–445.

7. Edwards S. (1988). Real and Monetary Determinants of Real Exchange Rate Behavior: Theory and Evidence from Developing Countries. NBER Working Paper Series. No. 2721. Sept.

8. Edwards S. (1986). Real Exchange Rate Variability: An Empirical Analysis of the Developing Country Case. NBER Working Paper Series. No. 1930. May 1986.

9. Edwards S. (1996). The Determinants of the Choice Between Fixed and Flexible Exchange-rate Regimes. NBER Working Paper No. 5756.

10. Edwards S. (1999). The Choice of Exchange Rate Regime in Developing and Middle Income Countries in Takatoshi Ito and Anne O.

Krueger (eds.). Changes in Exchange Rates in Rapidly Developing Countries: Theory, Practice, and Policy Issues, 9–23. NBER-East Asia Seminar on Economics. Vol. 7. Chicago and London: University of Chicago Press.

11. Frieden J., Ghezzi P., Stein E. (2000). Politics and Exchange Rates: A Cross-Country Approach to Latin America. Research Network Working Paper R-421, Inter-American Development Bank. October.

12. Hagen von J., Zhou J. (2002a). The Choice of Exchange Rate Regimes: An Empirical Analysis for Transition Economies. ZEI Working Paper B02-03, University of Bonn.

13. Hagen von J., Zhou J. (2004). The Choice of Exchange Rate Regime in Developing Countries: A Multinational Panel Analisys. CEPR Discussion Paper № 4227.

14. Hagen von J., Zhou J. (2002). De facto and Official Exchange Rate Regimes in Transition Economies. Center for European Integration Studies, Working Paper B 13, 2002.

15. Heller H.R. (1978). Determinants of Exchange Rate Practices // Journal of Money, Credit, and Banking. Vol. 10 (August). P. 308–321.

16. Holden P., Holden M., Suss E.C. (1979). The Determinants of Exchange Rate Flexibility: An Empirical Investigation. The Review of Economics and Statistics. Vol. LXI. No. 3 (August). P. 327–333.

17. Honkapohja S., Pikkarainen P. (1994). Country characteristics and the choice of the exchange rate regime: are mini-skirts followed by maxis in Exchange rate policies in the Nordic countries, edited by Johnny kerholm and Alberto Giovannini, Centre for Economic Policy Research, London.

18. Juhn G., Mauro P. (2002). Long-Run Determinants of Exchange Rate Regimes: A Simple Sensitivity Analysis. IMF Working Paper No.

02/104.

19. Kenen P.B. (1969). The Theory of Optimum Currency Areas: An Eclectic View. In: Mundell R., Swoboda A. (eds.). Monetary Problems of the International Economy.

20. Levy-Yeyati E., Sturzenegger F. (2002). De Facto Classification of Exchange Rate Regimes: A Metological Note. Business School, Universidad Torcuato Di Tella.

21. Liviatan N. (1981). Monetary Expansion and Real Exchange Rate Dynamics // The Journal of Political Economy. Vol. 89. No. 6 (Dec., 1981). P. 1218–1227.

22. McKinnon R. (1963). Optimum Currency Areas. American Economic Review 53 (September). P. 717–725.

23. Melvin M. (1985). The Choice of an Exchange Rate System and Macroeconomic Stability // Journal of Money, Credit and Banking.

Vol. 17. No. 4 (November, Part 1). P. 467–478.

24. Mundell R. (1961). A Theory of Optimal Currency Areas // American Economic Review. № 51 (September). P. 657–665.

25. Poirson H. (2001). How Do Countries Choose Their Exchange Rate Regime IMF Working Paper 01/46.

26. Reinhart C.M., Rogoff C.S. (2002). The Modern History of Exchange Rate Arrangements: a Reinterpretation. NBER Working Papers, #8963.

27. Rizzo J.-M. (1998). The Economic Determinants of the Choice of an Exchange Rate Regime: A Probit Analysis. Economics Letters (1998). P. 283–287.

28. Savvides A. (1990). Real Exchange Rate Variability and the Choice of Exchange Rate Regime by Developing Countries // Journal of International Money and Finance. № 9. P. 440–454.

Е. Казакова Оценка инвестиционной функции для России Постановка задачи Целью данной работы является оценка инвестиционной функции, т.е. выделение факторов, оказывающих значимое влияние на частные инвестиции.

Будем при этом основываться на исследование Роберта Айснера (1978). Исходя из методологии этого исследования, представим капвложения как функцию распределенных лагов прошлых и текущих изменений продаж, которые можно считать мерой спроса или выпуска. Из соображений акселераторной модели следует ожидать, что коэффициенты окажутся положительными и будут уменьшаться с увеличением лага.

Во введенной Айснером зависимости капвложения зависят от текущей и лагированной прибыли. Существует два возможных объяснения включения в акселераторную модель переменных, связанных с прибылью. Согласно первому фактическая прибыль является мерой ожидаемой прибыли. Согласно второму инвестиции ограничены размерами фондов, их финансирующих.

Таким образом, ожидаются положительные коэффициенты перед текущей и лагированной прибылями.

Валовые капитальные расходы также будут зависеть от необходимости замены износившейся части капитала. В качестве грубого приближения расходов на восполнение капитала можно взять амортизационные отчисления.

Обзор работ В первой части дан краткий обзор работы Айснера, в которой и вводится расширенная версия акселераторной модели инвестиций. В дальнейшем будем называть ее акселераторно-прибыльной моделью (accelerator-profit model).

Затем изложены основные выводы относительно использования переменных ожидания в инвестиционной функции, сделанные Беном Бернанке.

Далее приведен обзор статьи Айснера, содержащей теоретическую модель акселератора. Также в ней излагаются причины, по которым в регрессию вводятся переменные, связанные с прибылью.

Таким образом, обосновывается выбор спецификации регрессии.

Наконец, приведены результаты части работы, выполненной в ИЭПП. Они сводятся к тому, что акселераторная модель в целом является удовлетворительной моделью инвестиций на российских предприятиях. В то же время показано, что переменные ожидания не оказывают существенного влияния на капвложения и, таким образом, могут быть исключены из регрессии.

Обзор книги Айснерa (1978) Данные Данные взяты из ежегодных весенних обзоров по капитальным расходам McGraw-Hill Publishing Company с 1956 по 1969 г. Эти данные собирались для каждой отдельной фирмы под кодовым номером в целях сохранения конфиденциальности. В работе используется подвыборка из 700 фирм. В подвыборку входят наиболее крупные с точки зрения величины капитальных расходов фирмы.

Ожидания продаж При заданных начальных условиях относительно текущего объема капитала и других ресурсов инвестиционные решения должны основываться не только на прошлом, но и на ожиданиях инвесторов относительно будущего. Таким образом, если спрос на выпуск входит в инвестиционную функцию, то важен, скорее, не прошлый спрос, а ожидаемый будущий спрос. Прошлые объемы продаж и изменения объемов продаж важны постольку, поскольку они относятся к ожидаемому будущему объему продаж или к изменению спроса.

Из-за недостатка информации об ожидаемых объемах продаж обычно предполагают, что они равны текущим объемам продаж или некоторой положительной монотонной функции текущих и прошлых объемов продаж. Таким образом, вводится концепция «регрессивных» ожиданий: когда объемы продаж падают, ожидают, что они вырастут, и наоборот.

В этой связи рассматривается гипотеза о том, что ожидания относительно объемов продаж состоят из двух компонент: из экстраполяции долгосрочного тренда, который постоянно корректируется на основе прошлых и текущих данных, и из временных отклонений от тренда. Последняя компонента описывает регрессивность ожиданий в краткосрочном периоде. Отклонения от тренда будут создавать ожидания возвращения к тренду.

Проведенный анализ показал, что нужно с большой осторожностью пользоваться прошлыми изменениями продаж в качестве оценок ожиданий будущих изменений. Была выявлена существенная регрессивная компонента ожиданий изменения объемов продаж (если продажи фирмы недавно выросли, то фирма будет ожидать их уменьшения, и наоборот). Краткосрочные ожидания представляют собой комбинацию движения вдоль долгосрочного тренда (долгосрочные ожидания) и отклонений от тренда, описываемых отрицательным коэффициентом, относящимся к недавнему прошлому.

Долгосрочные ожидания слабо проявляют регрессивность – скорее, положительную связь с трендом.

Акселераторно-прибыльная инвестиционная функция Как было упомянуто, ожидаемый выпуск должен быть одной из основных определяющих инвестиций. Если продажи принять за наблюдаемую меру спроса и выпуска, то можно ожидать, что объем капитала будет меняться с изменением объема продаж. Таким образом, чистые инвестиции могут быть представлены как функция распределенных лагов текущих и прошлых изменений продаж. Валовые капвложения также будут зависеть от необходимости замены износившейся части капитала. В качестве грубого приближения можно взять амортизационные отчисления. Наконец, все оставшееся влияние на ожидаемую прибыльность инвестиций может оказывать те кущая и прошлая прибыль: в зависимости от степени несовершенства рынков капитала фирмы стремятся инвестировать больше, когда их прибыль высока, и наоборот.

Таким образом, капвложения представляются как функция текущих и прошлых изменений продаж, текущей и прошлой прибыли и амортизационных отчислений. В регрессиях используются 4534 наблюдения по капитальным расходам отдельных фирм 10 отраслей за 14-летний период – с 1956 по 1968 г.

Pages:     | 1 |   ...   | 8 | 9 || 11 | 12 |   ...   | 18 |



© 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.