Диссертация (1137758), страница 12

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 12)

Объединение в когорты позволяет увеличить длину ряда до33 периодов (3 месяца x 11 лет).2.3.3 ИнструментыДля оценки уравнения (2.7) с помощью обобщенного метода моментовнеобходимо выбрать инструментальные переменные, отражающие информацию,на основе которой домохозяйства строят прогнозы относительно потребления иставок процента. Как правило, для оценки уравнения Эйлера в наборинструментов включаются константа и лагированные значения переменных —ставкипроцента,темпаростапотребленияитемпаростадохода[Attanasio, Low, 2004; Weber, 2000].

Однако очевидно, что на момент принятиярешения о потреблении домохозяйства располагают информацией о номинальныхставках процента по кредитам и по депозитам (в отличие от доходностирыночного индекса).Чтобы учесть эту информацию, в набор инструментов включена текущаяноминальная ставка процента (между периодами t и t+1), скорректированная наинфляцию предыдущего периода. Предполагая, что при формировании прогнозаинфляции на будущий период домохозяйства ориентируются на прошлуюинфляцию, можно заключить, что данный инструмент хорошо аппроксимируетпрогноз реальной ставки процента. Номинальная ставка процента не используетсяв качестве инструмента из-за ярко выраженного временного тренда.Таким образом, при тестированиииспользуется следующий наборинструментов:константа;лагированные значения темпов роста потребления и дохода;65текущая номинальная ставка процента, скорректированная на инфляциюпредыдущего периода.Данный набор инструментов, в отличие от набора с лагированнымзначением ставки процента, дает результаты более устойчивые к кризисномупериоду.

Кроме того, при добавлении в этот набор лагированного значения ставкипроцента, основные выводы работы не меняются (Приложение Д).2.3.4 Результаты оценки параметров моделиВ таблицах 2.3–2.4 приведены результаты оценки линеаризованногоуравнения Эйлера для ставки процента по кредитам и ставки процента подепозитам соответственно. Для удобства интерпретации приведены оценки для1(эластичностимежвременногозамещения)и1–p(степенинерациональности/доли нерациональных домашних хозяйств).

Оценки полученына основе выборки без кризисного периода для пяти вариантов разбиения накогорты.Втаблицах2.3–2.4такжеприведенырезультатыJ-тестанасверхидентификацию (J-stat) и результаты тестов множителей Лагранжа (LM-stat).Тест множителей Лагранжа используется, чтобы проверить, совпадают лизначения параметров модели (p и  ) для разных когорт. Нулевая гипотезапервого теста утверждает, что степень рациональности домашних хозяйстводинакова для всех когорт: p1  p2  ...  p N . Нулевая гипотеза второго тестаутверждает, что коэффициент неприятия риска одинаков для всех когорт: 1   2  ...

  N .Модели со ставками по кредитам и по депозитам дают схожие результаты.В зависимости от варианта разбиения на когорты, доля домашних хозяйств,ориентирующихся при выборе потребления исключительно на доход, варьируетсяот 30% до 65%. Оценки эластичности межвременного замещения положительны,однако значимо отличаются от нуля лишь для двух вариантов разбиения накогорты: по доходу, по доходу и уровню сбережений. Причем в обоих случаяхобъединение в когорты основано на финансовых показателях.66Таблица 2.3 — Оценки параметров модели для ставки процента по кредитамLM-statH 0 : p1 = p2 =  = p NКогортыдоходдоходдоходдоходдоходвозраст образованиедетисбережения7,901**1,4520,1770,2942,184*( 3,984) ( 1,909)( 1,050)( 1,228)( 1,312)0,648*** 0,585***0,342***0,471*** 0,556***( 0,079) ( 0,090)( 0,059)( 0,083)( 0,092)20,00472,68845,21265,94645,948[ 0,458] [ 0,126][ 0,922][ 0,006][ 0,239]2,19016,48814,33431,0919,393[ 0,701] [ 0,284][ 0,425][ 0,000][ 0,402]LM-statH0 : 1 =  2 =  =  N3,246[ 0,518]20,209[ 0,124]14,628[ 0,404]15,325[ 0,082]12,544[ 0,184]30303030304916162424515151010Параметр11-pJ-statКоличествопериодовСреднее количестводомашних хозяйствв когортеКоличество когортПримечание.

В таблице приведены значения коэффициентов. *, **, *** — значимость на 10%,5% и 1% уровне значимости соответственно. В круглых скобках указаны стандартные ошибки.В квадратных скобках указаны p-значения для соответствующих статистик.Источник: расчеты автора по данным RLMS-HSE.67Таблица 2.4 — Оценки параметров модели для ставки процента подепозитамПараметр11-pJ-statLM-statH 0 : p1 = p2 =  = p NКогортыдоходдоходдоходвозраст образование3,745*** 8,392** 0,517( 1,204) ( 3,890) ( 0,960)0,587*** 0,578*** 0,339***( 0,067) ( 0,085) ( 0,060)18,50267,57337,163[ 0,554] [ 0,234] [ 0,991]2,74910,40511,992[ 0,601] [ 0,732] [ 0,607]LM-stat1,834H 0 :  1 =  2 =  =  N [ 0,766]КоличествопериодовСреднее количестводомашних хозяйствв когортеКоличество когорт13,357[ 0,499]10,396[ 0,733]доходдети5,875***( 2,132)0,408***( 0,079)51,773[ 0,101]16,697[ 0,054]доходсбережения2,650**( 1,271)0,542***( 0,090)49,092[ 0,153]9,810[ 0,366]11,589[ 0,237]12,004[ 0,213]24242424244816162424515151010Примечание.

В таблице приведены значения коэффициентов. *, **, *** — значимость на 10%,5% и 1% уровне значимости соответственно. В круглых скобках указаны стандартные ошибки.В квадратных скобках указаны p-значения для соответствующих статистик.Источник: расчеты автора по данным RLMS-HSE.Анализируя полученные результаты, можно выделить как минимум двепричины, почему эластичность замещения оказалась незначимой при другихвариантах разбиения на когорты. Небольшое число временных периодов непозволяет достаточно точно оценить параметры модели и ведет к высокимстандартным ошибкам оценок. Кроме того, данный результат может быть вызваннеоднородностью домашних хозяйств внутри когорт.

Если когорты объединяютдомохозяйства с разной динамикой потребления (с разными значениями68параметров модели), то агрегированные по когорте значения переменных несутискаженную информацию о параметрах модели.На наличие последней проблемы указывают результаты тестов дляразбиения на когорты по доходу и наличию детей дошкольного возраста.

J-тест насверхидентификацию говорит о том, что для данных когорт условия на моментыне выполняются. Тесты множителей Лагранжа говорят о разных значенияхпараметров модели для разных когорт. Можно заметить, чтодинамикапотребления во многом определяется наличием детей, поэтому в таблице 2.5приведены результаты оценки на двух подвыборках. В первую подвыборкувключены домохозяйства, в которых нет детей дошкольного возраста, во вторую— домохозяйства с детьми. Внутри каждой подвыборки сформированы когортыпо доходу и приведены результаты на основе ставок процента по кредитам и подепозитам.Длядомашниххозяйствсдетьмидошкольноговозрастаоценкаэластичности межвременного замещения оказывается статистически незначимоотличающейся от нуля.

Иными словами, зависимости между ожидаемой ставкойпроцента и динамикой потребления семей с маленькими детьми не обнаружено. Вэтом случае (1-p) может отражать не столько долю «нерациональных» домашниххозяйств, сколько чувствительность потребления к изменению дохода. В качествеодного из объяснений полученного результата можно предположить, чтодомохозяйства с детьми перераспределяют свой доход между периодами,сглаживая потребление, но при этом они не учитывают изменение ставкипроцента.Для домашних хозяйств, не имеющих детей дошкольного возраста, оценкаэластичности межвременного замещения составляет 2,4 и значимо отличается отнуля на 10% уровне значимости.

При этом доля домашних хозяйств,ориентирующихся исключительно на доход, составляет 62%. J-тест говорит о том,что условия на моменты выполнены. Тесты множителей Лагранжа не позволяютотвергнуть гипотезу об одинаковых значениях  и p для разных когорт. Данныевыводы оказываются устойчивыми к выбору типа ставки процента.69Таблица 2.5 — Оценки параметров модели на основе когорт по доходуLM-testH 0 : p1 = p2 =  = p NСтавка покредитамнетестьдетейдети2,400*0,147( 1,394) ( 0,692)0,624*** 0,326**( 0,082) ( 0,165)23,02916,716[ 0,287] [ 0,671]7,4783,295[ 0,113] [ 0,510]Ставка подепозитамнетестьдетейдети2,461*1,541( 1,400) ( 1,113)0,621*** 0,191( 0,083) ( 0,202)22,67713,748[ 0,305] [ 0,843]6,5773,099[ 0,160] [ 0,541]LM-testH0 : 1 =  2 =  =  N5,861[ 0,210]2,299[ 0,681]5,435[ 0,245]1,117[ 0,892]303024244184185555Параметр11-pJ-testКоличество периодовСреднееколичестводомашних хозяйств вкогортеКоличество когортПримечание.

В таблице приведены значения коэффициентов, *, **, *** значимость на 10%, 5%и 1% уровне значимости соответственно; в круглых скобках указаны стандартные ошибки. Вквадратных скобках указаны p-значения для соответствующих статистик.Источник: расчеты автора по данным RLMS-HSE.Полученное значение эластичности межвременного замещения оказываетсявысоким в сравнении с оценками для американской экономики, которые непревышают единицы [Attanasio, Weber, 1995; Alan, 2012; Alan, Attanasio,Browning, 2009; Altonji, Siow, 1987; Amemiya, 1985; Attanasio, Low, 2004;Attanasio, Weber, 1995; Hall, 1988; Runkle, 1991; Shapiro, 1984].

Однако оценкиэластичности межвременного замещения, полученные авторами для некоторыхдругих стран, значимо превышают единицу. Такие оценки параметра получены,например, для Великобритании [Bagliano, 1994], Греции [Nieh, Ho, 2006], Канады70[Bosca, Cutanda, Escribá, 2006], Южной Кореи [Ueda, 2000], Филиппин [Bautista,1999], Японии [Okubo, 2011; Osano, Inoue, 1991].Так как эластичность связывает ожидаемое значение темпа ростапотребления с ожидаемой ставкой процента, можно предположить, что данныйрезультат во многом определяется разницей в соотношении вариаций этихпеременных. Так, например, эластичность межвременного замещения длявладельцев облигаций выше, чем для владельцев акций, так как облигацииявляются менее волатильными, чем акции, и изменение доходности облигации наодин процент содержит больше информации, чем однопроцентное изменениедоходности акций [Vissing-Jorgensen, 2002].

Характеристики

Список файлов диссертации