WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 10 | 11 || 13 | 14 |   ...   | 18 |

Целевая реальная ставка процента в этом случае равна:

*k rrt* = rr* + ( -1)[Et (t,k | t ) - ]+[Et ( yt | t ) - y*k1].

* Равновесная реальная ставка: rr* = r* -.

В этой модели предполагается, что Центральный банк немедленно и резко реагирует на изменения экономических условий. Реакция банка на поведение переменных постоянна. Банк может контролировать ставку процента полностью.

Здесь стоит сделать замечание. Если посмотреть, как изменяется реальная ставка процента в зависимости от величины коэффициентов и, то видно, что при b > 1 реальная ставка растет в ответ на предполагаемый рост инфляции. Таким образом, можно говорить, что банк проводит стабилизационную политику. В противном случае, даже если больше нуля, но меньше единицы, номинальная ставка хотя и растет, но растет недостаточно сильно, и реальная ставка процента будет падать. В этой ситуации можно лишь говорить об адаптационной политике банка. Аналогично при < 0 политика будет стабилизационная.

Можно расширить данную модель:

rt = (L)rt-1 + (1- )r* + vt, t здесь (L) – лаговый оператор;

vt – экзогенный шок для ставки процента.

Таким образом, эта модель учитывает тот факт, что Центральный банк изменяет ставку процента постепенно, сглаживая резкие колебания (например, колебания спроса банков на резервы).

Далее получим:

*k rrt* = (L)rt-1 + (1- ) rr* + ( -1)[Et (t,k | t ) - ]+ [Et (yt | t ) - y*k1] ().

В работе применялся метод инструментальных переменных. Используемые инструментальные переменные определяют набор информации, доступной банку на момент установления значения показателя, на который он может влиять. Если выбирался набор инструментов zt, то будет верно следующее условие:

*k E rrt* - (L)rt -1 - (1- ) rr* + ( -1)[Et (t,k | t ) - ] + [Et (yt,k1 | t ) - y*k1] zt = ( () ) E rrt* -(L)rt-1 -(1-) rr* +( -1)[Et(t,k |t)-*k]+[Et(yt,k1 |t)-y*k1]+[Et(xt,k2 |t)-x*k2] zt =( () ) В случае если x – темпы прироста денежного агрегата, получим:

x* = *.

** E - (L)rt-1 -(1- ) -*k -x*k2 + Et(t,k | t) +[Et(yt,k1 | t) - y*k1]+Et (xt,k2 | t) zt = ( ) (rt ) r Целью данной работы была проверка, устанавливает ли ЦБ значение контролируемых им переменных в соответствии с доступной информацией для регулирования поведения экономических показателей, какие именно показатели были целевыми для ЦБ на рассматриваемом периоде. Предполагается, что на основе имеющейся информации ЦБ может сформировать ожидания относительно будущего значения интересующих его показателей.

Таким образом, имея определенные представления о предполагаемом состоянии целевых переменных, а также других индикаторов, входящих в совокупность показателей, будущее состояние которых его интересует, Центральный банк устанавливает значение инструментов таким образом, чтобы иметь возможность управлять ситуацией.

Например, ЦБ может устанавливать значение процентной ставки, денежной базы или обменного курса в ответ на ожидаемое изменение инфляции, выпуска или каких-либо других показателей так, чтобы регулировать отклонение их от целевого значения.

Оценка проводилась обобщенным методом моментов с помощью инструментальных переменных.

Оценка для России Переходная экономика России с естественным для таких экономик недостаточным развитием финансовых институтов, последствия экономического кризиса августа 1998 года отражаются на политике Центрального банка.

Центральный банк для выполнения своих задач использует следующий набор инструментов: операции на открытом рынке, изменение резервных требований, осуществление контроля за ставками процента. Центральный банк имеет возможность выбора между объемом производимых финансовых операций и ставками, по которым эти операции производятся.

Деятельность Центрального банка непосредственно отражается на денежной базе и обменном курсе, межбанковской ставке.

Центральный банк с помощью доступных ему инструментов оказывает влияние в первую очередь на финансовый сектор, а как следствие – изменяется положение в реальном секторе.

Чтобы осуществить анализ политики Центрального банка, необходимо, помимо всего прочего, учитывать ожидания банка на момент установления значения инструмента.

Предполагалось, что Центральный банк влияет на ставку по однодневным рублевым межбанковским кредитам, на номинальный эффективный курс (рубля к иностранной валюте), а также на денежную базу.

Денежная база была выбрана в качестве денежного агрегата, поскольку именно денежная база в узком определении является денежным агрегатом (одной из характеристик объема предложения денег), который полностью контролируется ЦБ РФ При проведении эконометрической оценки использовались месячные данные с 1999 г. по конец 2006 г.

В работе были использованы следующие показатели:

межбанковская ставка;

резервные деньги;

денежные агрегаты М2, М0;

индекс потребительских цен;

валютные резервы ЦБР;

официальный курс доллара;

реальный и номинальный эффективный обменный курсы;

индекс РТС;

индекс реального оборота розничной торговли;

объем экспорта и импорта;

индекс производства базовых отраслей;

индекс выпуска по базовым видам экономической деятельности.

Для переменных проведены тесты на стационарность.

ИПЦ и денежные агрегаты сильно подвержены влиянию сезонности, поэтому проводилась сезонная корректировка. Для учета сезонных колебаний в расчетах использовались дамми-переменные на значимые месяцы.

Обобщенный метод моментов (ОММ) позволяет учесть наличие гетероскедастичности в данных. Поскольку при расчетах тест ПаганХола показал наличие условной гетероскедастичности, для расчетов решено было выбрать обобщенный метод моментов, поскольку оценки, полученные ОММ, состоятельны при наличии условной гетероскедастичности, и данный метод не требует наличия нормального распределения.

Условие на переспецифицированность модели проверялось исходя из значения J-статистики Хансена. Задача выбора подходящего набора инструментов достаточно сложна, поэтому для определения пригодности конкретных инструментов использовалась Cстатистика Хаяши.

В качестве инструментов были использованы:

темпы прироста денежной базы;

темпы прироста выпуска;

уровень инфляции;

индекс РТС;

реальный обменный курс для модели с обменным курсом.

Результаты оценки для ставки процента показали значимое влияние агрегата M2, денежной базы и валютных резервов. Для этих показателей можно оценить соответствующие коэффициенты в уравнении.

Коэффициенты при инфляции оказались меньше 1 и значимо отличались от 0 во всех моделях. Таким образом, можно сделать вывод: политика ЦБ в отношении инфляции на рассматриваемом периоде была адаптационной, т.е. хотя ставка процента поднималась при ожидаемом повышении цен, но недостаточно сильно для того, чтобы реальная ставка процента также изменялась.

Коэффициент при выпуске в большинстве случаев получился значимым и положительным, что свидетельствует о том, что политика ЦБ была направлена на поддержание темпов роста выпуска на целевом уровне.

Аналогичные расчеты были проведены для случаев, когда номинальный эффективный обменный курс (рубля по отношению к доллару) или денежная база рассматривается в качестве инструмента денежно-кредитной политики.

Эмпирические расчеты позволили сделать ряд выводов.

Высокие цены на нефть, рост экспорта и укрепление рубля оказывали ощутимое влияние на кредитно-денежную политику. Центральный банк был вынужден проводить интервенции на валютном рынке и наращивать резервы, чтобы не допустить слишком быстрого роста курса рубля относительно мировых валют. Это обстоятельство налагает ограничения на свободу действий Центрального банка в отношении валютной и денежной политики.

Как показали расчеты, динамика обменного курса и динамика денежной массы были взаимосвязаны и определялись лишь ожидаемым уровнем инфляции и ожидаемым изменением темпов прироста выпуска, требующим увеличения предложения денег. Влияние изменения торгового баланса, запасов валютных резервов, розничных продаж или состояния фондового рынка на их изменение выявлено не было. Таким образом, налицо зависимость денежного предложения от состояния валютного рынка, что вполне объяснимо в сложившихся макроэкономических условиях.

Значение номинальной ставки процента изменялось в соответствии с инфляционными ожиданиями и ожидаемым увеличением выпуска. Причем стоит заметить, что влияние выпуска на ставку процента заметно меньше, чем влияние инфляции. Однако политика Центрального банка в отношении инфляции была скорее адаптационной, поскольку изменение номинальной ставки было недостаточно сильное, чтобы компенсировать влияние ожидаемой инфляции на реальную ставку. Это означает, что высокая инфляция приводила к падению реальной ставки.

Было выявлено влияние денежных агрегатов, агрегата М2 и денежной базы на динамику ставки процента.

Можно сделать вывод: политика Центрального банка была направлена на управление темпами прироста валютных резервов. Таким образом, можно заключить, что взаимосвязь валютного рынка и процентной политики осуществлялась не непосредственно через механизм паритета процентных ставок, а через прирост резервов, кото рый обусловливался ростом экспорта и связанным с ним притоком иностранной валюты, т.е. изменение состояния внешней торговли и валютного рынка отражалось на изменении ставки процента в той степени, в которой оно влияло на прирост валютных резервов.

Литература 1. Bakus D.K., Kehoe P.J., Kydland F.E. (1994). Dinamics of the Trade Balance and the Terms of Trade: The J-Curve 2. Bernake, Mihov (1996). What does the Bundesbank Target 3. Bernake, Mihov (1998). The Liquidity Effect and Long-run Neutrality.

4. Clarida, Gelter (1996). How the Bundesbank Provide Monetary Policy.

5. Clarida, Gali & Gertler (1997). Monetary Police rules and Macroeconomic stability evidence and some theory.

6. Clarida H. (2001). The Empirics of Monetary Policy Rules in Open Economies.

7. Ka-Fu Wong (2003). Variability in the Effects of Monetary Policy on Economic Activity.

8. Dornbusch, Rudiger (1987). Exchange Rates and Prices.

9. Christiano, Lawrence J., Eichenbaum, Martin and Evans, Charles L.

(1998). Monetary Policy Shocks: What Have We Learned and to What End 10. Menzie D. Chinn, Michael P. Dooley (1997). Monetary policy in Japan, Germany and the United states: Does one size fit all 11. McCallum Bennet T. (1982). Money stock control with Reserve and Interest Rate Instruments under Rational Expectations.

12. McCallum, Bennet T. (1997). Issues in the design of monetary policy rules.

13. Nicolas Rowe, James Yetman (2002). Identifying a Policymaker’s Target: An Application to the Bank of Canada.

14. Obtfeld, Maurice (2002). Inflation targening Exchange-Rate Pass through And volatility.

15. Rotemberg Julio J. and Woodford, Michal (1998). An OptimizationBased Econometric Framework for the Evaluation of Monetary Policy.

16. Stock, James H., Mark W. Watson (2001). Vector Autoregression.

17. Swensson, Lars E.O. (1996). Inflation Forecast targeting: Implementing and Monitoring Inflationg Targets.

18. Swensson, Lars E.O. (2003). What is Wrong with Taylor Rules Using Judgment In Monetary Policy Through Targeting Rules.

19. Taylor, John B. (1993). Discretion versus Policy Rules in Practice.

20. Дробышевский С., Козловская А. (2002). Внутренние аспекты денежно-кредитной политики России.

21. Российская экономика в 2004 году. Тенденции и перспективы.

Вып. 26. М., ИЭПП.

22. Российская экономика в 2005 году. Тенденции и перспективы.

Вып. М., ИЭПП.

А. Каукин Моделирование потребительского спроса на электроэнергию по данным опросов домашних хозяйств России Данная работа посвящена анализу зависимости потребительского спроса на электроэнергию от некоторых факторов (цена на электричество, цена на газ, доход, количество электробытовых приборов и др.). Целью работы является оценка эластичности спроса домохозяйств на электроэнергию по цене и по доходу.

В зарубежной литературе модели, изучающие потребительский спрос на электричество, построены для условий наличия блочной тарификации. В России же на момент проведения исследования блочные цены отсутствовали. Поэтому перед нами не стоит проблема выбора между предельной и средней ценой на электроэнергию для включения в модель. Для незначительной части населения установлены тарифы, дифференцированные применительно к различным периодам суток, но они пока не применяются на всей территории России. Можно считать, что существует единый тариф на электроэнергию (для домов, оборудованных электрическими плитами, цена на электричество отличается от общей, но тоже не меняется в зависимости от времени суток или от потребленного количества энергии).

Наиболее приемлемой моделью для российских условий будет несколько видоизмененная модель Houthakker и Wilson:

lnW = const + lnM + lnP + lnN + lnS +, где W – потребленное количество электричества (кВт-ч);

M – доход (руб.);

P – цена кВт-ч (коп.);

N – количество электропотребляющей техники;

S – жилая площадь (м2);

– ошибка.

Таким образом, мы предполагаем наличие логарифмической зависимости потребительского спроса на электроэнергию от ее цены, дохода, количества электробытовых приборов (их использование вносит наиболее существенный вклад в потребление) и жилой площади, которая определяет расходы электроэнергии на освещение помещения.

Для расчета регрессий использовались данные Национального обследования благосостояния домохозяйств и участия в социальных программах (НОБУС), проведенного Госкомстатом России в апрелемае 2003 г., в ходе которого было опрошено 45 тысяч домохозяйств по всем регионам.

В модели использовались следующие переменные: W – потребленное домохозяйством за месяц количество электричества в кВт-ч (рассчитывалось как частное расходов домохозяйства на электроэнергию и цены на нее), M – доход домохозяйства за месяц в рублях, P – цена кВт-ч в данном регионе (с учетом наличия или отсутствия электроплиты), N – количество электропотребляющей техники (в том числе телевизоров, видеомагнитофонов, видеокамер, радиоприемников, магнитофонов, холодильников, стиральных машин, микроволновых печей, пылесосов, кондиционеров, компьютеров), S – жилая площадь в м2.

Результаты расчета регрессии методом наименьших квадратов показывают, что зависимость потребительского спроса на электричество от вышеперечисленных факторов имеет следующий вид:

lnW = 4,392 + 0,224lnM – 0,350lnP + 0,350lnN + 0,124lnS, (58,21) (39,19) (-27,58) (34,66) (12,12) где в скобках указаны значения t-статистик.

Pages:     | 1 |   ...   | 10 | 11 || 13 | 14 |   ...   | 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.