WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 16 | 17 || 19 | 20 |

Описанная модель имеет несколько недостатков и поэтому может быть расширена, что, возможно, может стать предметом дальнейшего исследования. Во-первых, данная модель не учитывает переменные издержки добычи ресурса, которые могут быть довольно значи тельны. Во-вторых, данная модель описывает динамику цен на ресурс только в случае, когда динамика цен подчиняется нескольким ограничительным условиям. В частности, скорость роста цен в любой момент времени должна быть меньше экспоненциальной. Втретьих, данная модель описывает рынок исчерпаемого ресурса только в период времени, достаточно отдаленный от момента полного исчерпания ресурса (на время порядка жизни одного месторождения).

3.3. Эконометрический анализ В данном подразделе проводится проверка гипотез теории невосстановимых исчерпаемых ресурсов с помощью эконометрического анализа. В подразделе проведен краткий обзор эконометрических работ по теории невосстановимых исчерпаемых ресурсов и построена эконометрическая модель для проверки гипотез теории невосстановимых исчерпаемых ресурсов.

3.3.1. Анализ эконометрических работ по теории невосстановимых исчерпаемых ресурсов Сформулируем сначала основной вывод теории исчерпаемых ресурсов, который необходимо проверить эконометрически. Для этого рассмотрим еще раз условие (3.3). Выражение в правой части уравнения называется рентой. Согласно теории Хотеллинга, с течением времени рента растет по экспоненте, причем в показателе экспоненты стоит произведение ставки процента и времени. Отсюда следует, что при постоянной функции издержек извлечения цена на ресурс со временем растет. В действительности, вследствие научнотехнического прогресса издержки извлечения со временем могут падать, что может привести к падению цены. Тем не менее издержки извлечения ограничены снизу нулем. Поэтому скорость падения издержек извлечения со временем падает. Отсюда следует, что спустя некоторое время эффект роста ренты окажется больше эффекта падения издержек извлечения, что, в свою очередь, приведет к росту цены. Таким образом, что цена на исчерпаемый ресурс может падать на начальном периоде, но в долгосрочной перспективе цена растет, т.е. траектория цены имеет U-образную форму. Вывод о росте цены в долгосрочном периоде называется гипотезой о недостатке исчерпаемых ресурсов (ГНИР).

Проверка ГНИР является одним из способов проверки теории исчерпаемых ресурсов. Другой способ основывается на выводе об экспоненциальном росте ренты. Рассмотрим подробнее второй способ.

Проблема здесь заключается в ненаблюдаемости ренты. Поэтому прежде всего необходимо оценить само значение ренты. Из формулы (3.3) ясно, что в случае совершенной конкуренции рента может быть оценена как разность между ценой на ресурс и предельными издержками извлечения. Таким образом, проблема сводится к оценке предельных издержек извлечения. Сначала оценивается функция издержек при каких-либо предположениях о ее виде. Из оценки функции издержек получается оценка предельных издержек и по формуле (3.3) вычисляется значение ренты.

Другой способ оценки ренты основывается на равенстве ренты и предельных издержек поиска новых месторождений. Как и в предыдущем случае, сначала оценивается функция издержек поиска новых месторождений при каких-либо предположениях о виде этой функции. Далее по ней вычисляются предельные издержки, которые, в свою очередь, и дают значение ренты. Недостатком этого подхода является неполное равенство ренты и предельных издержек поиска новых месторождений (Devarajan, 1982).

После того, как получен временной ряд ренты, проверка теории заключается в построении регрессии (здесь обозначает ренту):

ln(t ) = + t + t (3.58) и проверке гипотезы:

H0: =(3.59) H1: >0.

Недостатком такой проверки теории является вертикальная интегрированность компаний в добывающей отрасли. В действитель ности одна и та же компания ведет поиски новых месторождений, добывает ресурс, перерабатывает его и продает. Вертикальная интегрированность приводит к тому, что в условии (3.3) слева должна быть суммарная предельная прибыль компании.

Вернемся теперь к проверке ГНИР. Выпишем простейший способ проверки ГНИР. Сначала строится регрессия:

prt = + t + t + t, (3.60) pt где prt – цена на ресурс в момент времени t; pt – уровень цен в момент времени t; t – случайная ошибка.

Затем проверяется гипотеза:

H0: =0;=(3.61) H1: либо (>0) либо (>0;=0).

Тем не менее этот способ проверки ГНИР не дает достоверных результатов. Действительно, цена ресурса имеет некоторую инерционность. Инерционность цены приводит к тому, что цена ресурса движется с некоторым лагом вслед за общим уровнем цен. Отсюда возникает автокорреляция остатков, которая приводит к неэффективности оценок и занижению оценок дисперсий параметров.

Учитывая автокоррелированность остатков в модели в (3.60), (Moazzami, 1994) оценил динамическую модель в форме модели коррекции ошибок (error correction model). В его работе использовались цены в США в периоде 1870–1998 гг. Автор оценивал следующее уравнение:

ln prt = + 1 ln prt-1 + 2 ln prt-2 + 1 ln pt + + 2 ln pt-1 + 3 ln pt-2 + (3.62) + (ln prt-1 - ln pt-1) + µ1t + µ2tТест Бройша–Пагана в данной модели указал на отсутствие автокорреляции остатков. Для большинства оцененных ресурсов гипотеза =1 не отвергалась на 5%-м уровне значимости. Кроме того, для большинства ресурсов коэффициент µ2 оказался значим и положителен, коэффициенты µ1 и значимы и отрицательны. Отсюда авторы сделали вывод о том, что, во-первых, не существует «денежной иллюзии», т.е. имеет значение только относительный уровень цен на ресурс. Во-вторых, динамика цен в долгосрочном периоде имеет U-образную форму.

3.3.2. Проверка гипотез Далее мы используем регрессионный анализ для проверки построенной в подразделе 3.2 модели. Основываясь на результатах анализа, мы должны отвергнуть или не отвергнуть гипотезу о недостатке исчерпаемых ресурсов (ГНИР) на интервале с 1965 г. по текущий момент времени на примере рынка нефти. Отвержение ГНИР позволит сделать вывод о том, что долгосрочный рост цен на нефть должен будет (когда ГНИР начнет подтверждаться) объясняться исчерпанием возможностей для поиска новых месторождений, а не исчерпаемостью самого ресурса. Неотверждение ГНИР не позволит сделать вывод о том, каков механизм роста цен.

Как и в теории Хотеллинга, рассматриваемая модель заключает, что цена ресурса пропорциональна общему уровню цен. Это условие pr предполагает, что только реальная цена имеет смысл. В данp ной работе мы не проводим проверку этого утверждения, предполагая в дальнейшем, что оно верно. Поэтому мы использовали среднюю мировую цену на нефть в долларах США 2003 г. Эта переменная обозначена Price.

Вторая переменная – Dem – выражает спрос на ресурс. Из построенной модели мы заключили, что рост спроса на ресурс вызывает рост цены на ресурс. Следовательно, чем выше спрос на ресурс, тем выше цена. Будем полагать для ясности, что с ростом параметра Dem спрос растет.

В качестве прокси-переменной параметра спроса мы использовали мировой выпуск, который мы обозначили WP. Положительная корреляция между мировым выпуском и спросом на исчерпаемые ресурсы может быть объяснена тем предположением, что с ростом мирового выпуска растут затраты на ресурсы, в том числе и затраты на исчерпаемые ресурсы. Это, в свою очередь, означает, что при неизменной цене исследуемого исчерпаемого ресурса увеличивается его потребление, т.е. растет спрос на него. Тем не менее использование мирового выпуска в качестве прокси-переменной для спроса имеет два недостатка. Во-первых, по мере роста мирового выпуска и увеличения спроса на исчерпаемые ресурсы технологии становятся более ресурсосберегающими, что сокращает предельный спрос. Вовторых, с течением времени происходит некоторое замещение одних исчерпаемых ресурсов другими, что также приводит к изменению предельного спроса (в случае вытеснения ресурса происходит сокращение предельного спроса, и, наоборот, в случае, когда данный ресурс вытесняет другой, предельный спрос на него растет).

Другим возможным способом построения прокси-переменной для спроса представляется использование объемов потребления ресурса. Например, специфицируя функцию спроса в виде:

(t) price =, мы можем вычислить параметр спроса как Cons Dem = priceCons. Выбирая различные спецификации для функции спроса, мы можем получить различные прокси-переменные для параметра спроса.

Следующая переменная, которая влияет на цену исчерпаемого ресурса, должна характеризовать предложение ресурса. Согласно построенной модели, объем добыч ресурса пропорционален мировым запасам ресурса. Здесь мы не учитываем, что добыча ресурса из каждого месторождения, а следовательно, и суммарная добыча положительно связаны с ценой на ресурс. Поэтому в качестве переменной, характеризующей предложение ресурса, мы использовали мировые запасы ресурса, которые обозначены Res. Согласно модели, рост мирового запаса ресурсов увеличивает предложение и уменьшает цену на ресурс.

Тем не менее мировые запасы ресурса не могут полностью отразить предложение ресурса. В периоды каких-либо кризисов рынка вследствие, например, военных действий часть стран перестает участвовать в предложении ресурса. Поэтому мы ввели в рассмотрение дамми-переменную Dist, которая описывает внешние шоки предложения ресурса. Значение этой переменной равно 1 в случае шока и равно 0 во всех остальных случаях. Мы выделили следующие кризисные для рынка нефти годы: 1973–1974 (арабо-израильский конфликт), 1979–1980 (революция в Иране), 1987, 1989, 1990 (вторжение Ирака в Кувейт), 1996 (ракетный удар США по южным районам Ирака вслед за захватом Ираком курдских районов на севере страны), 1999–2000 (сокращение добычи нефти странами ОПЕК).

Также в нашей модели возможна зависимость цены ресурса от времени t, т.к. цена ресурса растет со временем вследствие исчерпания возможностей для поиска новых месторождений.

Как будет показано ниже, рассматриваемые ряды являются интегрированными первого порядка. Поэтому мы использовали модель коррекции ошибок, которая позволяет разделять краткосрочные и долгосрочные эффекты:

ln pricet = 1(ln pricet-1 - - 2 lnWPt -1 - 3 ln rest-1 - 4Distt -1 - t) + Distt + (3.63) + 1 lnWPt + 2 ln rest + t Здесь price – цена на нефть;

WP – мировой ВВП;

res – мировые запасы нефти;

Dist – дамми-переменная, которая описывает внешние шоки предложения.

Для того чтобы данная модель имела смысл, между переменными price, WP, res и Dist должна быть коинтеграция, т.к. в противном случае возникает опасность кажущихся регрессий. Поэтому, следуя подходу Энгла–Гренжера, на первом шаге мы строим регрессию вида:

ln pricet = + 2 lnWPt + 3 ln rest + (3.64) + 4Distt + 1t + µt В этой регрессии мы проверяем остатки на стационарность. В случае, когда остатки стационарны, мы можем заключить, что коинтеграция действительно существует. Это означает, что между рассматриваемыми переменными действительно существует долгосрочная связь. Установлено, что при наличии коинтеграции OLS-оценки параметров, 2, 3, 4 являются суперсостоятельными. Поэтому на втором шаге OLS-оценки в модели:

ln pricet = 1µt-1 + Distt + 1 lnWPt + (3.65) + 2 ln rest + t (где µt – остатки из регрессии (3.64)) дают состоятельные оценки соответствующих параметров и их ошибок регрессии (3.63). Таким образом, данная двухшаговая процедура при наличии коинтеграции дает состоятельные оценки всех параметров и их ошибок модели (3.63).

Из регрессии (3.63) следует, что выражение в скобках означает отклонение от долгосрочного равновесия, в то время как остальные регрессоры относятся к краткосрочным отклонениям. Таким образом, согласно нашей модели, мы делаем следующие предположения относительно коэффициентов оцениваемого уравнения:

1. Коэффициент 1<0 и статистически значим. Как следует из уравнения (3.63), коэффициент 1 является коэффициентом перед отклонением цены от равновесного в долгосрочной перспективе значения в момент времени t–1. Поскольку цена стремится достичь своего равновесного значения, то 1<0.

2. Коэффициент 2>0 и статистически значим. При прочих равных, чем выше значение мирового выпуска в момент времени t–1, тем ниже в момент t–1 цена на нефть по сравнению со своим равновесным значением, тем больше должно быть приращение цены в данном периоде, что подтверждает гипотезу 2>0.

3. Коэффициент 3<0 и статистически значим. При прочих равных, чем выше уровень мировых запасов нефти в момент времени t–1, тем ниже в момент t–1 равновесное в долгосрочной перспективе значение цены на ресурс, тем выше цена по сравнению со своим равновесным значением и тем меньше должно быть приращение цены в данном периоде, что подтверждает гипотезу 3<0.

4. Коэффициент 4 >0 и статистически значим. Это предположение говорит о том, что во время экзогенных кризисов на рынке нефти происходит кратковременный рост цены на нефть.

5. Коэффициент 1>0 и статистически значим. Коэффициент показывает краткосрочную связь между ценой на нефть и спросом на нее. Поскольку с увеличением спроса цена растет, то коэффициент 1>0.

6. Коэффициент 2<0 и статистически значим. Поскольку в нашей модели добыча нефти пропорциональна мировым запасам, то коэффициент 2 показывает краткосрочную связь между ценой на нефть и ее предложением. Поскольку с увеличением предложения цена падает, то коэффициент 2<0.

Относительно коэффициента заранее мы не можем сделать никаких предположений. При > 0 мы не можем отвергнуть ГНИР, и следовательно требуется дополнительное исследование, так как рассматриваемая регрессия не позволяет отличить, вызван ли рост цены в долгосрочной перспективе исчерпаемостью ресурса (теория Хотеллинга) или он объясняется ростом издержек поиска новых месторождений (наша модель). Отсутствие зависимости цены от времени позволяет отвергнуть ГНИР на данный момент времени и, кроме того, позволяет сделать вывод о том, что будущий рост цен (когда ГНИР начнет подтверждаться) должен быть объяснен исчерпаемостью возможностей для поиска новых месторождений.

Как уже говорилось выше, при работе с временными рядами в первую очередь необходимо все ряды проверить на наличие единичных корней. Учитывая то, что в нашем распоряжении имелись годовые данные за период с 1965 по 2003 г., мы проводили ADF-тест, включая в модель количество лагов, равное [391/4]=3. При такой спецификации все переменные, кроме переменной мировых запасов нефти, оказались стационарными в первых разностях. Переменная мировых запасов нефти оказалась стационарной во вторых разно стях согласно теста Дикки-Фуллера. Результаты проверки на стационарность отображены в табл. 3.1.

Pages:     | 1 |   ...   | 16 | 17 || 19 | 20 |



© 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.