WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 13 |

Исследование влияния темпов прироста денежной массы на темпы прироста цен включает в себя два момента. Во-первых, необходимо определить какой из денежных агрегатов (денежная масса М0, денежная масса М2, широкая денежная масса (сумма М2 и валютных депозитов) наиболее значим с точки зрения влияния на темпы инфляции в условиях экономики России. Во-вторых, требуется выявить глубину влияния изменения объема номинальной денежной массы на текущий уровень цен.

Решение этих задач проводилось на основе корреляционного анализа динамики ИПЦ и средних темпов прироста денежных агрегатов за 2 – 10 месяцев. Расчет средних темпов прироста денежной массы был произведен по следующей формуле:

,

где: n – число месяцев.

Для обозначения денежных агрегатов в таблицах 3.8 - 3.13 приняты следующие условные обозначения:

денежная масса М0 – М0

денежная масса М2 – М2

широкие деньги – ВМ2.

Значения парных корреляций темпов прироста потребительских цен и денежных агрегатов приведены в таблицах 3.8 – 3.10, результаты оценки регрессионных уравнений вида даны в таблицах 3.11 – 3.13.

Таблица 3.8

Таблица 3.9.

Таблица 3.10

** Корреляция значима на уровне 5%.

Таблица 3.11.

Глубина усреднения темпов прироста M0 (месяцев)

2

3

4

5

6

7*

8*

9

10

t-статистика для коэффициента а1

1,269

1,812

2,376

2,636

2,454

3,164

3,889

3,101

1,588

R2

0,855

0,850

0,859

0,878

0,885

0,857

0,842

0,905

0,922

* После устранения автокорреляции в остатках методом Прайса-Уинстена (Prais-Winsten).

Таблица 3.12.

Глубина усреднения темпов прироста M2 (месяцев)

3

4

5

6

7*

8

9*

10


t-статистика для коэффициента а1

3,209

3,892

4,484

4,140

4,302

4,289

4,220

3,454


R2

0,870

0,872

0,883

0,893

0,810

0,912

0,841

0,906


  • После устранения автокорреляции в остатках методом Прайса-Уинстена (Prais-Winsten).

Из приведенных таблиц видно, что наилучшей является связь между темпами инфляции и средним темпом прироста денежной массы М2 за восемь месяцев.

Таблица 3.13.

Глубина усреднения темпов прироста BM2 (месяцев)

3

4

5

6

7

8

9

10

t-статистика для коэффициента а1

2,825

3,748

4,371

4,237

4,776

5,247

4,765

2,452

R2

0,860

0,875

0,887

0,893

0,898

0,904

0,901

0,907

4) Различное влияние денежной массы М2 и инерционности цен в различные периоды.

Оценка регрессионного уравнения вида на выделенных подпериодах (1992 – 1994 и 1995 – 1997 гг.) дает следующие результаты (таблица 3.14). Глубина усреднения темпов прироста М2 равна 6 месяцев на первом периоде и 8 месяцев – на втором.

Таблица 3.14.

1992 1994

1995 1997

R2

0,807

0,868

Коэффициент a1 (в скобках t-статистика)

0,6413

(6,0251)

0,8114

(9,8654)

Коэффициент a2 (в скобках t-статистика)

0,6524

(3,1382)

0,2963

(2,2772)

Из результатов видно, что на первом подпериоде вклад темпов изменения денежной массы в динамику инфляционных процессов был значительно выше, что характерно для ситуации с высокой средней инфляцией. Эластичность изменения ИПЦ по темпам прироста денежной массы в 1992 – 1994 гг. составляла 1,19, а в 1995 – 1997 гг. – 0,73. Таким образом, можно сделать вывод о том, что по мере снижения средних темпов инфляции на ее уровень в большей степени оказывают влияние факторы, связанные с инерционностью цен и спросом на реальные кассовые остатки со стороны экономических агентов.

* * *

В данном исследовании мы показали, что значительное снижение темпов инфляции, произошедшее в 1996 – 1997 годах, существенно изменило характер зависимости между текущим ИПЦ и предыдущим ростом денежной массы. Прогноз инфляции по результатам оценки регрессии на основе месячных данных дает устойчивое завышение уровня ИПЦ. На наш взгляд, это объясняется, в первую очередь, изменением веса авторегрессионного члена в уравнении на протяжение всего периода. Как видно из таблицы 3.14 значение коэффициента при лаговой переменной инфляции выросло при оценке на втором периоде с 0,64 до 0,81. Таким образом, в 1992 – 1994 гг. скорость снижения темпов прироста цен была значительно выше, чем в 1995 – 1997. Такое положение не позволяет построить реалистичный прогноз будущей динамики инфляции, основываясь на месячных данных. При оценке уравнения сразу на двух периодах вес лаговой переменной за счет воздействия второго подпериода увеличивается. Таким образом, при симуляции динамики ИПЦ в начале периода, когда уровень ИПЦ был высок, модельные значения не успевают снизится до среднего уровня второго подпериода, что дает систематическое завышение прогноза.

Прогноз инфляции в 1998 году

Исходя из вышесказанных соображений мы построили ретропрогноз динамики инфляции в 1997 году и прогноз динамики цен в 1998 году на основе недельных наблюдений инфляции. Оценка коэффициентов регрессии производилась на периоде с 1996 по 1997 гг. (96 наблюдений). Данный прогноз основан на следующих предпосылках. Во-первых, будут сохранены заданные в “Основных направлениях единой государственной денежно-кредитной политики на 1998 год” ориентиры темпов роста денежной массы М2, составляющие, соответственно, 1,7% и 2,2% прироста в месяц (22% и 30% в год). Во-вторых, в 1998 году предполагается прирост реального ВВП на 1%.

Зависимость можно выразить с помощью следующей формулы:

,

где – веса полинома,

– изменение потребительских цен за неделю t,

mt – десятичный логарифм месячного темпа изменения денежной массы М2,

равномерно распределенного по неделям соответствующего месяца,

Yt – месячный темп изменения реального ВВП, равномерно

распределенного по неделям соответствующего месяца,

c – свободный член, – остатки регрессии,

n – глубина лага, равная 47 неделям, i – номер лага.

Статистические оценки данного регрессионного уравнения приведены в таблице 3.15. Распределение весов темпов прироста денежной массы по 47 неделям показаны на графике 3.5.

Таблица 3.15.

Переменная

Коэффициент

Стандартная ошибка

t-статистика

Уровень значимости

Свободный член

0,000728

0,000431

1,688416

0,0948

pt-2

0,220639

0,085855

2,569899

0,0118

Yt

-0,011744

0,002789

-4,210157

0,0001

Нулевая степень полинома

-0,003735

0,001479

-2,524706

0,0134

Первая степень полинома

0,000741

0,000194

3,811825

0,0003

Вторая степень полинома

0,0000302

0,00000751

4,026371

0,0001

Третья степень полинома

-0,00000203

0,000000512

-3,966668

0,0001

Число наблюдений

96

Число степеней свободы

89

R2

0,742873

F-статистика

42,85534

Нормированный R2

0,725538

Уровень значимости F-статистики

Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 13 |



© 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.