WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 |

IV

Моделирование
динамики инфляции
в 1992 1997 гг.

Динамика изменения потребительских цен за период с 1992 по начало 1998 года, по данным Госкомстата РФ, показана на рисунке 1.

Рис. 1

На приведенном рисунке можно выделить два различных периода в характере инфляционных процессов. Первый период приходится на 1992 – 1994 гг., когда наблюдалась скачкообразная инфляция с широкой амплитудой колебаний (стандартное отклонение равно 7,93%). Во втором периоде, с начала 1995 г. до настоящего времени, преобладает тенденция к плавному снижению темпов роста потребительских цен практически до нулевых отметок с низкой дисперсией значений. Средний уровень составляет 2,8%, стандартное отклонение – 2,82%. Таким образом, при моделировании динамики инфляционных процессов мы должны учитывать как общий характер изменения инфляции на всем рассматриваемом периоде, так и особенности каждого из подпериодов. Последнее особенно важно при прогнозировании изменения индекса цен на будущее, поскольку преобладание различных факторов на разных периодах может приводить к смещению оценок регрессионного уравнения и ухудшать его прогнозные свойства.

Учитывая вышесказанное, мы приняли ряд гипотез, проверка которых является необходимым условием для перехода к прогнозированию инфляции в краткосрочном периоде.

  • Темпы приростов уровня цен обладают инерционностью, либо имеют очевидный временной тренд. Под инерционностью, в данном случае, понимается наличие устойчивой зависимости текущей инфляции от предыдущих значений ИПЦ. Временной тренд предполагает очевидную тенденцию к снижению или росту темпов инфляции со случайным характером колебаний.
  • Экономические агенты при оценке будущей инфляции пользуются преимущественно адаптивными ожиданиями.
  • Инфляционные процессы в российской экономике определяются динамикой изменения денежных агрегатов (М0, М2, широкие деньги) и колебаниями спроса на реальные кассовые остатки.
  • На первом периоде (1992 – первая половина 1994 гг.) инфляция в большей степени определялась денежной эмиссией, в то время как в последующем – инерционностью.

Ниже приведены результаты проверки указанных гипотез.

Спецификация уравнения динамики темпов прироста индекса потребительских цен. Результаты моделирования динамики инфляции с использованием такого рода регрессий уже публиковались в работах ИЭППП1. Нами предприняты шаги по улучшению оценок коэффициентов и прогностических возможностей уравнения. Выбранную нами спецификацию уравнения, описывающего динамику инфляционных процессов, можно записать в следующем виде:

,

где – темп прироста индекса потребительских цен в месяце t;

c – свободный член;

– функция от времени или смещенных во времени показателей инфляции;

– функция от прошлых темпов прироста денежного агрегата;

– случайная ошибка;

– коэффициенты регрессии.

Таким образом, первое слагаемое показывает инерционность инфляционных процессов, наличие временного тренда, или адаптивный характер инфляционных ожиданий экономических агентов. Второе слагаемое отражает монетарную природу инфляции, влияние темпов прироста номинальных денежных агрегатов на уровень цен в экономике.

Оценка уравнений проводилась на временном интервале с февраля 1992 г. по август 1997 г. Перейдем теперь к проверке выдвинутых гипотез.

1) Инерционность цен. Данная гипотеза предполагает, что динамика инфляционных процессов в значительной степени определяется инфляцией в прошлом, либо объясняется наличием устойчивого временного тренда на всем периоде.

Проверка гипотезы включает в себя анализ автокорреляционной и частной автокорреляционной функций ряда темпов прироста ИПЦ, тест ряда темпов прироста ИПЦ на единичные корни, оценка регрессий вида.

Анализ автокорреляцонной и частной корреляционной функций ряда темпов прироста ИПЦ. Автокорреляционная и частная автокорреляционная функции для исходного ряда темпов прироста ИПЦ показаны на рисунках 2 и 3.

Рис. 2

Рис. 3

Анализ функций показывает, что рассматриваемый ряд является авторегрессией первого порядка (только первый коэффициент частной автокорреляционной функции значим), или AR(1).

Результаты теста Дикки-Фуллера на единичные корни. Статистика расширенного теста Дикки-Фуллера (ADF Test Statistic) для ряда pt составляет -3,6404 при критическом значении для непринятия нулевой гипотезы о наличии единичного корня на уровне 95%, равном -3,4779. Таким образом, результаты приведенных тестов показывают, что исходный ряд месячных темпов прироста индекса потребительских цен является стационарным и может быть включен при оценке регрессионного уравнения без дополнительных преобразований.

Оценка регрессий. Для определения наилучшего показателя инерционности инфляции были оценены три вида зависимостей:

– уравнение авторегрессии первого порядка;

– линейный временной тренд;

– логарифмический временной тренд.

Результаты оценки приведены в таблице 1.

Таблица 1.

R2

t-статистика для a1

0,387

6,694

0,194*

-3,935*

0,356*

-5,721*

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

Таким образом, инерционность инфляционных процессов наилучшим образом описывается включением в уравнение цен предыдущего месяца. Это означает, что динамика инфляции в 1992 – 1998 гг. скорее соответствовала процессу типа авторегрессии первого порядка, чем процессу, имеющему выраженный временной тренд.

2) Ожидания экономических агентов. Если ожидания агентов являются адаптивными, то текущая инфляция будет в значительной степени определяться прошлыми значениями темпов прироста цен. Результаты исследования исходного ряда ИПЦ с помощью частной автокорреляционной функции показали наличие сильной зависимости текущего значения прироста потребительских цен от значений предыдущего месяца. Однако по нашему предположению ожидания опираются на динамику инфляции за несколько прошлых месяцев. Поэтому моделирование ожиданий проводилось с использованием распределенных лагов различного вида:

а) Полиноминомиальный распределенный лаг

Уравнения 1 и 2:

,

где n – глубина лага, 12 месяцев для уравнения 1 и 6 месяцев для уравнения 2;

,

где i – номер лага, степень полинома 4 выбрана с учетом количества наблюдений и необходимого числа степеней свободы.

б) Лаг с линейно убывающими весами

Уравнение 3:

в) Лаг с гиперболически убывающими весами

Уравнение 4:

Лаг с весами для отдельных месяцев.

Номера месяцев выбраны по результатам оценки уравнений 1 и 2.

Уравнение 5:

Результаты оценки уравнений приведены в таблице 2. Для сравнения в таблице 2 также приведены результаты оценки для авторегрессии первого порядка.

Таблица 2

Уравнение

1

2

3

4

5

AR(1)

Лаги (месяцев):

Коэффициент (aiwi для полиномиальных распределенных лагов, ai для остальных уравнений). В скобках t-статистика.

1

0,7290 (9,9945)

1,14159 (9,86154)

1,1946 (9,4152)

1,1946 (9,4152)

0,94764 (17,5509)

0,1900

(6,3690)

2

0,21705 (9,27302)

-0,0197

(-1,37749)

-0,4275

(-1,8499)

-0,6840

(-1,8850)

3

-0,39079 (-1,07068)

-0,16601

(-2,8565)

0,1414 (0,5207)

0,2571

(0,5207)

-0,0615

(-2,0220)

4

-0,09962

(-3,0108)

0,0488

(0,9452)

-0,1628

(-0,4050)

-0,2605

(-0,4050)

5

-0,05244

(-2,39346)

0,1019

(2,0795)

0,6051 (1,0572)

0,6051

(1,0572)

6

0,01872

(0,08213)

-0,0399

(-2,4126)

-4,5360

(-2,6588)

-0,2668

(-2,6588)

7

0,06779 (2,69992)

8

0,07072 (3,52141)

9

0,02848 (1,69557)

10

-0,03334 (-1,28251)

11

-0,06360 (-2,35904)

12

0,01343

(-1,09725)

Нормированный R2

0,917

0,893

0,888

0,887

0,865

0,387

Как ожидалось, влияние переменной ИПЦ, взятой с полиноминомиальным распределенным лагом, наиболее близко соответствует модели поведения экономических агентов с адаптивными ожиданиями и лучше описывает динамику текущей инфляции, чем другие виды зависимостей. Экономические агенты, как видно из рисунка 4, формируют свои ожидания на основе данных об инфляции за предыдущие два-три месяца, а веса более далеких в прошлом месяцев стремятся к нулю.

3) Влияние различных денежных агрегатов. 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.

Рис. 4

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 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 – 5, результаты оценки регрессионных уравнений вида даны в таблицах 6 – 8.

Таблица 3

Таблица 4

Таблица 5

Pages:     || 2 |



© 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.