WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 18 |

Однако проблема идентификации пока не решена: в модели появились только два новых неизвестных параметра, оценка которых не представляется возможной обычными методами. По крайней мере одно уравнение, дающее связь между и, можно получить следующим образом. Пусть модель (1) оценена и получены некоторые остатки, тогда можно оценить и ковариационную матрицу для inno u cov(uyt,uxt ) uyt yt vations9 V =, но так как cov(uyt,uxt ) u uxt xt uyt eyt uyt eyt T = B, то V = BV B, откуда ext uxt uxt ext u cov(uyt,uxt ) eyt yt V = (B-1)(B-1)T (3) cov(uyt,uxt ) u ext xt Но мы знаем также, что поскольку primary shocks монетарной политики и выпуска не скоррелированы между собой, то недиагональные элементы ковариационной матрицы eyt и ext равны нулю. Поскольку в правой части равенства (3) мы можем оценить все элементы (кроме, конечно, и ), то из этого условия определяется одно уравнение, дающее зависимость между и 10.

uyt eyt Будем называть ошибки как innovations, а как primary shocks.

uxt ext На первый взгляд может показаться, что из матричного равенства (3) можно получить систему из двух уравнений, приравняв недиагональные элементы правой матрицы к нулю. Однако это не так, поскольку по построению (и по смыслу) матeyt uyt - рица V = (B-1)V (B )T является симметричной.

ext uxt Для решения проблемы идентификации может быть использовано два подхода.

Во-первых, можно ввести искусственные ограничения на матрицу В11. Например, если положить = 0, то в модели априорно предполагается, что монетарные власти не реагируют в текущем периоде на текущий шок объема выпуска, а шоки денежной массы являются primary shocks денежного предложения. Если же положить = 0, то априорно считается выполненным предположение об отсутствии реакции рынка в текущем периоде на текущий шок денежного предложения.

Во-вторых, можно ввести дополнительные ограничения на долгосрочное влияние различных primary shocks на наблюдаемые переменные. Например, в предположении о нейтральности денег в долгосрочной перспективе шок денежного предложения ext не окажет перманентного влияния на выпуск, что даст еще одно уравнение (наряду с уже полученным уравнением (3)), связывающее параметры и между собой.

В нашем случае будем использовать не только переменные денежной политики и выпуска, но и переменную, отвечающую за уровень цен. Кроме того, включим в рассмотрение еще и номинальный обменный курс, так как в некоторые периоды в стране фактически действовал режим фиксированного курса, что вынуждало Центральный банк либо скупать рубли за счет золотовалютных резервов (как в предкризисный период 1997–1998 гг.), либо проводить дополнительную эмиссию для скупки долларовой массы для поддержания номинального курса на определенном уровне (как это было в период высоких цен на нефть с 2000 г.).

Вначале проводился анализ влияния денежного предложения и уровня цен на динамику физического объема выпуска. Для этого строились импульсные функции отклика векторной авторегрессионной модели:

Yt =A(Li)Yt + Zt + Ut – спецификация;

Yt = (lnM, lnY, lnP)T – вектор эндогенных переменных;

Такой подход применяли в своих исследованиях Sims (1972); Walsh (1987) и др.

Z = (X1,…, Xn) – вектор экзогенных переменных;

umt 1 0 emt Ut = uyt = 0 1 0 eyt upt 0 0 1 ept.

Здесь lnM – показатель денежного предложения, в качестве которого используются денежная масса М2, наличные деньги М0 и денежная масса Н12; lnY – реальный выпуск (логарифм индекса промышленного производства); lnP – логарифм индекса потребительских цен (2000 = 100). Экзогенные переменные – темпы прироста номинального курса рубля к доллару США (DER); логические переменные, связанные с кризисными месяцами 1998 г. (D898, D998), и реальный эффективный курс (RER). В данном случае мы неявно предполагаем, что шоки выпуска являются шоками предложения (рынок сразу не реагирует на шок предложения денег, только с лагом), а монетарные власти могут реагировать мгновенно на эти шоки предложения (в дальнейшем будет проверена гипотеза = 0).

Оценка модели проводится на двух временных интервалах, данные месячные: с июля 1992-го по август 2005-го (158 наблюдений); с октября 1998-го по август 2005-го (83 наблюдения).

Оценка за период 07.1992–08.Тест Йохансена свидетельствует о наличии двух коинтеграционных соотношений для трехмерного вектора рассматриваемых переменных и для наличных денег, и для денежной массы М2. Для выбора количества лагов в модели с коррекцией ошибками были оценены варианты с количеством лагов от 1 до 12. Для М0 получаем, что наилучшее число лагов равно 12. Для данного периода наблюдений выборка достаточно большая, поэтому мы можем позволить себе такую большую лаговую структуру. Импульсные функции отклика В конечной спецификации наилучшими статистическими свойствами будет обладать инструмент денежной политики М2.

изменения логарифма выпуска на шоки цен и денежного предложения (М2) для моделей векторной авторегрессии с коррекцией ошибками с учетом двенадцати лагов приведены на рис. 1. Как видно из представленных графиков, значения функций откликов как в случае влияния денежной массы на выпуск (положительное влияние положительных шоков в течение 4–10 месяцев после шока), так и в случае влияния цен на выпуск (отрицательное влияние положительных шоков) оказываются статистически значимыми. Таким образом, гипотеза о влиянии денег и уровня цен на объем выпуска на всем периоде не отвергается на 95%-ном уровне значимости.

Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.

Response of LNY to LNMResponse of LNM2 to LNY............-.-.-.-.2 4 6 8 10 12 14 16 18 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Response of LNM2 to LNP Response of LNY to LNP............-.-.-.-.2 4 6 8 10 12 14 16 18 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Рис. Проверим теперь гипотезу о реакции ЦБ в текущем периоде на текущие шоки объема выпуска. Из предложенной нами специфика ции следует, что umt = eyt + + emt = uyt + emt. Значит, можно оценить регрессию ошибок денежной массы М2 на ошибки выпуска.

Dependent Variable: RES_LNMMethod: Least Squares Sample (adjusted): 1993M01 2005MIncluded observations: 152 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

RES_LNY 0,245821 0,059335 4,142927 0,Таким образом, мы получили оценку параметра = 0,246, которая оказалась статистически значимой. Так как мы использовали для оценки этого параметра двухшаговую процедуру, проверим эту гипотезу не только с помощью асимптотического приближения, но и с помощью операции bootstrap. Этот метод дает нижние и верхние значения 2,5%-ных квантилей для t-статистики равными -1,97 и 2,соответственно13. Поскольку 3.52 [-1.97;2.08], гипотеза о равенстве нулю параметра отвергается на 5%-ном уровне значимости.

На основании этой процедуры мы можем сделать вывод, что Центральный банк реагирует на текущие шоки предложения выпуска в текущем периоде (месяц).

Оценка за период 10.1998–08.Тест Йохансена свидетельствует о наличии двух коинтеграционных соотношений для трехмерного вектора рассматриваемых переменных и наличных денег, денежной массы М2 и денежной базы Н.

Для выбора количества лагов в модели с коррекцией ошибками оценивались варианты с лагами от 1 до 8, поскольку число наблюдений недостаточно велико. Для М0 по критерию AIC наилучшее число лагов равно 8, а по критерию Шварца – 3. Из-за ограниченности числа наблюдений руководствуемся критерием Шварца. Для МВ данном случае использовалось 100 000 симуляций. Значения квантилей могут незначительно (примерно 0,5%) варьироваться при повторных запусках программы.

Значение t = 3,52 взято при построении стандартной ошибки для в форме Вайта.

видно, что по критерию AIC наилучшее число лагов равно 6, а по критерию Шварца – 3. Для выяснения вопроса, каким же числом лагов воспользоваться, был проведен тест отношения правдоподобия (в данном случае 2(l6 - l3) 27 ), который дал P-value = 0,004, что говорит за наибольшую приемлемость модели с шестью лагами. И, наконец, для денежной базы предстоит выбрать между четырьмя лагами и одним. Тест отношения правдоподобия ( 2(l4 - l1) 27 ) дает P-value = 0,000, значит, выбираем 4 лага. Импульсные функции отклика изменения логарифма выпуска на шоки цен и денежного предложения (М2) для моделей векторной авторегрессии с коррекцией ошибками с учетом соответственно 3, 6 и 4 лага приведены на рис. 2. Видно, что на пятый месяц после шока наблюдается положительный статистически значимый отклик выпуска на положительный шок денежного предложения, который затем достаточно быстро затухает, а на третий месяц после положительного шока выпуска наблюдается положительный статистически значимый отклик денежного предложения, который также затухает очень быстро. В целом гипотеза о влиянии денег и уровня цен на объем выпуска на всем периоде после кризиса 1998 г. не отвергается на 95%-ном уровне значимости.

Проверим теперь гипотезу о мгновенной реакции ЦБ на шоки предложения выпуска в течение рассматриваемого посткризисного периода. Как и в случае рассмотрения всего периода, оценим регрессию ошибок денежной массы М2 на ошибки выпуска.

Dependent Variable: RES_LNM2_MIN Method: Least Squares Sample (adjusted): 1998M10 2005MIncluded observations: 83 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

RES_LNY_MIN 0,206133 0,073198 2,816104 0, Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.

Response of LNM2 to LNY Response of LNY to LNM..........-.-.-.-.2 4 6 8 10 12 14 16 18 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Response of LNM2 to LNP Response of LNY to LNP.03...02...01...00 -.-.-.01 -.2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Рис. 2.

Таким образом, получена статистически значимая оценка параметра =0.206. Проверим эту гипотезу не только с помощью асимптотического приближения, но и с помощью операции bootstrap.

Этот метод дает нижние и верхние значения 2,5%-ных квантилей для t-статистики равными соответственно –1,95 и 2,1615. Поскольку 2.84 [-1.95;2.16], гипотеза о равенстве нулю параметра отвергается на 5%-ном уровне значимости. На основании этой процедуры мы можем сделать вывод, что Центральный банк мгновенно реагировал на шоки предложения выпуска в течение рассматриваемого периода.

В данном случае также использовалось 100 000 симуляций. Значения квантилей могут незначительно (примерно 0,5%) варьироваться при повторных запусках программы.

Значение t = 2,84 взято при построении стандартной ошибки для в форме Вайта.

Заключение На основании проделанной работы можно сделать следующие выводы:

1. Анализ теоретических и эмпирических работ показал, что есть основания полагать, что долгосрочное влияние денег на выпуск отсутствует. В то же время в краткосрочной перспективе денежные агрегаты (и соответственно монетарная политика) могут оказывать влияние на реальные переменные. Связано это с жесткостью номинальных заработных плат и цен.

2. Следует делать различие между ожидаемыми и неожидаемыми изменениями денежного предложения. Теоретический анализ предсказывает, что флуктуации выпуска являются следствием неожидаемых шоков денежной массы.

3. Теоретический анализ используемых на настоящий момент для определения влияния шоков денежной массы на выпуск векторных авторегрессионных моделей показал, что при их применении следует отличать primary shocks монетарной политики или выпуска от остатков соответствующих переменных. Возникающая вследствие этого проблема идентификации решается наложением дополнительных ограничений на модель.

4. Эмпирический анализ взаимосвязи денежной политики и выпуска в российской экономике показал:

4.1. Шоки денежного предложения на протяжении рассматриваемого периода оказывались релевантным инструментом для стимулирования выпуска в краткосрочной перспективе.

4.2. Отклонения цен относительно равновесного уровня, т.е. высокие уровни инфляции, оказывали отрицательное воздействие на выпуск в краткосрочной перспективе.

4.3. ЦБ отвечал на шоки предложения на товарном рынке () увеличением инфляции на короткий период времени (дальнейший ее рост был обусловлен сугубо монетарными причинами).

4.4. На основании исследования как всего временнго интервала, так и периода, следующего за кризисом 1998 г., можно заключить, что монетарные власти реагировали на текущие шоки предложения выпуска в текущем периоде. Кроме того, на основании полученных результатов можно сделать вывод, что монетарные власти пытаются таргетировать номинальный обменный курс. Рост выпуска приводит к росту спроса на деньги, который удовлетворяется, чтобы поддерживать курс на стабильном уровне.

Литература 1. Akerlof George A & Yellen Janet L. (1985). Can Small Deviations from Rationality Make Significant Differences to Economic Equilibria American Economic Review, American Economic Association.

Vol. 75(4). Pp. 708–720, September.

2. Barro R., Grossman H. (1976). Money, Employment and Inflation.

Cambridge: Cambridge University Press.

3. Barro R. (1978). Unanticipated Money, Output, and Price Level in the United States. Journal of Political Economy. Vol. 86. Pp. 549– 580.

4. Bernanke B., Mihov I. (1998). Measuring Monetary Policy. Quarterly Journal of Economics. Vol. 113. Pp. 869–902.

5. Blanchard O., Fisher S. (1989). Lectures on Macroeconomics. MIT Press.

6. Christiano L., Eichenbaum M., Evans C. (1996). The effects of monetary policy shocks: Evidence from the flow of funds/ Review of Economics and Statistics. Vol. 78. Pp. 16–34.

7. Clower R. (1967). A Reconsideration of the Microfoundation of Monetary Theory. Western Economic Journal. Vol. 6. Pp. 1–9.

8. Cover J. (1992). Asymmetric Effects of Positive and Negative Money-Supply Shocks. The Quarterly Journal of Economics. Vol.

107. No 4 (Nov., 1992). Pp. 1261–1282.

9. Dixit A. Stiglitz J. (1977). Monopolistic Competition and Optimum Product Diversity. The American Economic Review. Vol. 67, No. (June, 1977). Pp. 297–308.

10. Eichenbaum M. (1992). Comments: Interpreting the macroeconomic time series facts: The effects of monetary policy by Christopher Sims. European Economic Review. Vol. 36. Pp. 1001–1011.

11. Frydman, Rappoport (1987). Is the Distinction Between Anticipated and Unanticipated Money Growth Relevant in Explaining Aggregate Output American Economic Review (September, 1987). Leeper, Sims, Zha, 1996. What Does Monetary Policy Do Brookings Papers on Economic Activity, Economic Studies Program, The Brookings Institution. Vol. 27 (1996-2). Pp. 1–78.

12. Mankiw G., Reis R. (2001). Sticky Information: A Model of Monetary Nonneutrality and Structural Slumps.

13. Mankiw (2001). The Inexorable and Mysterious Tradeoff Between Inflation and Unemployment. Economic Journal. Vol. 111 (471).

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