WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 9 |

Для России месячное обесценение национальной валюты и месячная разница инфляции (между РФ и США) рассчитаны с использованием строк Official Rate (RUS), Consumer Price Index (RUS) и CPI All Items City Average (US)23. Для других рассматриваемых стран СНГ мы использовали аналогичные показатели (с точностью до названий строк в статистике IMF).

Ниже в таблице представлено описание и источники используемой статистики по процентным ставкам.

Таблица Описание статистики по процентным ставкам Период Страна Описание переменной Источник охвата 1 2 3 Армения Процентные ставки по депо- Январь 1996 – www.cba.am – Сайт Цензитам в иностранной и на- декабрь 2007 трального банка Респубциональной валютах лики Армения Белоруссия Средние процентные ставки Январь 2003 – Бюллетень банковской по вновь привлеченным депо- февраль 2008 статистики Республики зитам физических лиц в на- Беларусь, www.nbrb.by циональной валюте и СКВ Казахстан Ставки вознаграждения по Декабрь 1996 – Национальный банк Респривлеченным депозитам март 1998 публики Казахстан, физических лиц от 3 месяцев www.nationalbank.kz до 1 года в национальной и иностранной валютах Киргизия Средневзвешенные процент- Январь 1996 – Национальный банк Кырные ставки по вновь приня- февраль 1998 гызской Республики, тым депозитам физических www.nbkr.kg лиц на срок 3–6 месяцев в национальной и иностранной валютах Данный выбор основан на анализе методологии IMF для данных по объемам депозитов.

Отметим, что мы используем обесценение рубля относительно доллара США и разрыв инфляции с экономикой США. Данный выбор вынужден в результате отсутствия в статистике IMF разбивки на депозиты по отдельным видам иностранных валют, а, по мнению российских экспертов, в России до последнего времени большая доля сбережений в иностранной валюте приходилась на доллары США.

Продолжение таблицы 1 2 3 Российская Средневзвешенные процент- Январь 1998 – Бюллетень банковской Федерация ные ставки по вкладам (депо- ноябрь 2007 статистики РФ, Цензитам) физических лиц в тральный банк РФ, рублях и долларах США на www.cbr.ru срок от 91 до 180 дней Украина Средние процентные ставки Январь 1998 – Национальный банк Укпо депозитам в национальной февраль 2008 раины, www.bank.gov.ua и иностранной валютах Конструирование и выбор асимметричных переменных В нашей работе в качестве переменных, отвечающих за гистерезис в поведении экономических агентов, с целью объяснения ожиданий девальвации обменного курса и уровня инфляции были использованы переменные, отражающие максимальное номинальное месячное обесценение/укрепление национальной валюты и максимальную/минимальную месячную разницу инфляции за k последних месяцев. Все эти переменные отвечают за негативные ожидания экономических агентов. Например, для агентов, которые хранят деньги в национальной валюте, номинальное обесценение – негативный шок, потому что снижается покупательная способность вложенных средств. С другой стороны, если агент держит сбережения в иностранной валюте, то для него негативным шоком является укрепление национальной валюты. Аналогичен вопрос с инфляцией.

Таким образом, все представленные ниже переменные отвечают за негативные ожидания определенных групп агентов. Итак, используемые асимметричные переменные конструируются по формулам ( et = max{0, et,et-1,..., et-k +1} (15) ( f f f = max{0,( - )t, ( - )t -1,...,( - )t -k +1} (16) t ) et = max{0,-et, - et-1,...,-et-k +1} (17) ) f f f = max{0,-( - )t,-( - )t-1,...,-( - )t -k +1}, (18) t ( ( где et и – асимметричные переменные обменного курса и t разницы инфляции, отвечающие за негативные ожидания экономических агентов, которые хранят сбережения в национальной валюте;

) ) et и – асимметричные переменные обменного курса и разt ницы инфляции, отвечающие за негативные ожидания экономических агентов, которые хранят сбережения в иностранной валюте;

et – номинальное месячное обесценение национальной валюты, относительно доллара США;

f - – месячная разница в инфляции в национальной экономики и в экономике США.

В рамках данного подхода мы будем называть «глубину» памяти экономических агентов ( k ) просто k -м лагом асимметричной переменной.

Гипотеза о том, что данные переменные могут объяснять ожидания экономических агентов, и, следовательно, влиять на их инвестиционные решения, следует из того, что домохозяйства для оценки будущей инфляции или динамики обменного курса, опираются на историческую динамику данных показателей, которую они помнят.

При этом ожидания агента формируются, главным образом, под влиянием наиболее значительных негативных изменений (отрицательных шоков) – т.е. зависят от величин максимального обесценения/укрепления национальной валюты и максимального уровня инфляции, которые они «долго помнят». В силу различий в структуре индивидуальных предпочтений агентов на рынке присутствуют агенты с различной глубиной «лага в асимметричной переменной».

В этом случае за агрегированные ожидания всего общества будет отвечать некоторая линейная комбинация лагов, т.е. рассматриваемых асимметричных переменных.

Таким образом, в модели при моделировании ожиданий мы используем вспомогательные переменные, определенные через максимальное месячное значение обесценения/укрепления обменного курса и максимальную/минимальную разницу в месячных темпах инфляции за k прошедших месяцев. Относительно изменения глубины памяти или лага асимметричной переменной (k ) ниже будут сформулированы гипотезы, которые будут подвержены эконометрической проверке.

*** В данном разделе мы описали конструирование асимметричных переменных обесценения валюты и разницы инфляции. Использование данных асимметричных переменных в эконометрических моделях позволяет нам добиться двух результатов. Во-первых, при использовании таких переменных мы можем отразить в нашей модели гистерезис в структуре банковских вкладов: структура вклада не симметрично изменяется под воздействием равновеликих, но противоположных по знаку изменений обменного курса и инфляции24. Вовторых, мы можем оценить «глубину» памяти экономических агентов и проанализировать, как ее изменение соотносится с периодами стабильности и нестабильности макроэкономической ситуации в той или иной стране.

Стоит сделать отдельное уточнение по поводу содержательного смысла коэффициентов перед различными асимметричными переменными, которые мы будем впоследствии использовать. Нами будет в дальнейшем оцениваться уравнение вида:

Dd 1+ id log( ) = µ0 + µ1 log( ) + µ2 log(RERt ) + µ3 log(asyt ), (19) et Df 1+ i f где используются стандартные обозначения прошлых разделов, а asyt – одна из асимметричных переменных, определенная выражениями (15) – (18). Коэффициенты этой регрессии следует интерпретировать следующим образом:

Если, например, номинальный обменный курс обесценится, это приведет к изменению соответствующей асимметричной переменной, однако если он укрепится, то асимметричная переменная не будет меняться до тех пор, пока агенты не «забудут» о существовании негативной истории.

• при изменении разницы процентных ставок на 1% отношение депозитов в отечественной валюте к депозитам в иностранной валюте изменяется на µ1%;

• при изменении реального обменного курса на 1% отношение депозитов в отечественной валюте к депозитам в иностранной валюте изменяется на µ2 %;

• при изменении негативных ожиданий относительно макроэкономической конъюнктуры на 1% отношение депозитов в отечественной валюте к депозитам в иностранной валюте изменяется на µ3 %. Причем поводов для изменения негативных ожиданий всего два: 1) негативные ожидания растут за счет крупного негативного шока в прошлый период, который превосходит те, которые раньше наблюдал агент (большой уровень инфляции в прошлый период); 2) негативные ожидания снижаются за счет того, что агент «забывает», в силу конечной «глубины» своей памяти крупнейший негативный шок, который он раньше наблюдал, и в его памяти остается не столь крупный шок, который он наблюдал относительно недавно. Какие именно ожидания (относительно максимальной/минимальной инфляции или максимального укрепления/обесценения национальной валюты) рассматриваются в качестве негативных, будет уточняться в каждом отдельном случае.

Эконометрическая методика проведения оценок В табл. 10 Приложения 1 представлены результаты ADL тестов для рассматриваемых рядов данных (за исключением рядов асимметричных переменных).

На основании результатов тестов можно заключить, что исследуемые ряды, входящие в уравнение (14), являются интегрированными первого порядка I(1), поэтому для оценок коинтеграционного соотношения следует использовать переменные в уровнях. Кроме того, в уравнение могут быть добавлены асимметричные переменные, которые являются интегрированными нулевой степени. Заметим, что это свойство связано с используемым способом построения этих переменных, т.к. при этом значительно уменьшается их дисперсия25.

Процедуру оценки можно условно разделить на четыре последовательных шага.

На первом шаге мы оцениваем коинтеграционное соотношение между рассматриваемыми рядами, имеющими порядок I(1). Следует отметить, что структура депозитов с некоторым запозданием реагирует как на изменение процентных ставок по ним, так и на изменение динамики обменного курса. Поэтому в уравнениях можно использовать данные переменные с определенным лагом или некоторую лаговую структуру, обеспечивающую повышение эффективности оценок. Мы использовали распределенные лаги Алмон26.

На первом шаге нами оценивается уравнение:

Dd 1+ id, (20) log( )t = 0 + POLIN + POLIN[log(RER), n2, p2]+ t log( ), n1, peDf 1 + i f Dd где – отношение объемов депозитов в национальной ваet Df люте к депозитам в иностранной валюте;

1+ id – разрыв процентных ставок в различных видах валют;

1+ if RER – реальный обменный курс;

Если асимметричная переменная конструируется согласно формулам (15) – (18) как максимальное значение некоторых величин, то дисперсия понижается вследствие того, что новая величина не отражает все изменения исходной величины, а может, например, на протяжении долгого периода оставаться константой.

См., например, Greene (2000). Р. 718.

POLIN[x,n, p] – полиномиальная лаговая структура (лаги Алмон) переменной x, количество лагов n, для моделирования коэффициентов используется полином p -ой степени, а именно POLIN[x,n, p]= 0 xt + 1xt-1 + 2 xt-2 +... + n xt-n (21) p = 1 + ( j - c) + ( j - c)2 +... + ( j - c), (22) j 2 3 p+где c – специально введенная константа, позволяющая избежать некоторых численных неприятностей при проведении оценок, которая при правильном ее введении не влияет на оценку.

j Отдельным вопросом при использовании лагов Алмон является выбор параметров n и p. На практике степень полинома p задается экзогенно (определяется с учетом количества наблюдений), а количество лагов ( n ) выбирается таким, чтобы достигал минимума информационный критерий AIC или BIC27.

Так как стоящие слева и справа ряды I(1), нас так же интересует, получились ли стационарными остатки (оценили ли мы коинтеграционное соотношение). Для этого нужно провести нестандартный тест на наличие единичного корня в ряде остатков (в силу того, что для остатков регрессии критические статистики смещены относительно стандартных для ADF теста).

На втором шаге мы добавляем в построенную регрессию асиvметричные переменные, определенные по формулам (15) – (18), и выбираем, какие именно асиvметричные переменные обеспечивают модели наилучшие свойства, с точки зрения информационного критерия. При этом следует обратить внимание на ряд моментов:

1. Корреляция между одинаковыми асимметричными переменными, имеющими разную «глубину» достаточно высока28, поэтому переменные с лагом, например, 5 и 6 ведут себя практически одинаково. Более того, если в одной из регрессий у нас «лучше работает» переменная с лагом 5, а в другой – переменная с лагом W.H. Greene, Econometric Analysis, 4th edition, 2000. Prentice Hall, Inc.: стр. 718.

См. таблицу в Приложении 1.

мы не можем с уверенностью утверждать, что произошли изменения в ожиданиях агентов, потому что тесты на значимое различие между моделями будут показывать их неразличимость.

Для того чтобы избежать проблем такого рода, мы будем подставлять в модель асимметричные переменные с лагами, различающимися на 5 (месяцев), так как у них корреляция ниже 0,6.

2. Кроме того корреляции между одинаково построенными асимметричными переменными так же достаточно высоки29. Одновременное использование, как асимметричной переменной обменного курса, так и асимметричной переменной инфляции приводит к незначимости коэффициента при одной из них. В силу этого наилучшим образом по данной переменной начинает работать переменная с лагом далеко отстоящим от лага используемой второй асимметричной переменной. Для того чтобы избежать подобных эконометрических эффектов, мы не будем заниматься построением модели, одновременно включающей все рассматриваемые асимметричные переменные. Мы лишь будем смотреть, насколько каждая из асимметричных переменных может дополнить построенное на первом шаге уравнение (20) и какая из переменных работает лучше.

3. Корреляция между асимметричными переменными, отвечающими за негативные ожидания у агентов, которые в большей степени хранят сбережения в национальной и иностранной валютах, отсутствует, что подтверждается корреляционной таблицей, представленной в Приложении 1. Следовательно, мы мо( ) ( ) жем использовать переменные et и et ( и ) в одном t t уравнении для получения лучших оценок.

4. У выбранных на первом шаге переменных изменяются коэффициенты. Таким образом, возможно в сочетании с этими новыми переменными, найдется другая структура лагов номинальных ставок и реального курса, которые дадут модели лучшее значение информационного критерия. Поэтому, нашей целью является тестирование того, могут ли такого рода переменные, отве См. таблицу в Приложении 1.

чающие за негативные ожидания экономических агентов, улучшить моделирование процесса формирования структуры депозитов, по сравнению с уже построенной базовой моделью, включающей процентные ставки и реальный обменный курс. Поэтому мы абстрагируемся от вопроса наилучшей спецификации модели, нас интересует только значимость и улучшение предсказательных свойств модели, которые приносит использование асимметричных переменных.

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 9 |



© 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.