Диссертация (1137895), страница 8

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

Текст из файла (страница 8)

Альтернативным вариантом могла бы служитьставка денежного рынка, например MIACR, но помимо изменения денежнойполитики она отражает изменение спроса на деньги, уровень риска в системе,а также внешние шоки.Полный список переменных:3Начиная с 2014 года является ключевой ставкой Банка России40 VIX (Volatility Index) и Russia 5-years CDS yield, отражающие общийуровень риска на международных рынках и страновой риск России.Расчетное значение на конец месяца в процентах для CDS yield ипунктах для индекса VIX (источник: Bloomberg, данные по CDSдоступны с 2001 г.). Переменная UST – доходность государственных 10-летних облигацийСША (в %, источник: казначейство США). Переменная FXint (FX interventions), содержащая данные о валютныхинтервенцияхБанкаРоссиинакопленнымитогомзамесяц(выраженные в рублях), рассчитывается как процент от денежной базыили агрегата M2 (источник: Банк России и расчеты автора). RUBBASK и REER – курс рубля к корзине валют, рассчитываемый пометодологии Банка России (http://cbr.ru/hd_base/BiCurBacket.asp), иреальный эффективный обменный курс рубля к корзине валютосновных торговых партнеров России (источник: Банк России, данныедля REER доступны с 2002 г.). MB и M2, где MB – денежная база в широком определении, М2 –денежная масса в широком определении (источник: Банк России, вмлрд руб.) MIACR – ставка денежного рынка, определяющаяся по реальнымсделкам между банками (источник: Банк России и ассоциация НВА),ставка REPO1D – ставка по однодневным операциям РЕПО с БанкомРоссии, определяющаяся на аукционной основе (источник: БанкРоссии, данные по РЕПО доступны с 2003 г.). LiquidPos – чистая позиция по активам и пассивам Банка России поотношению к банковскому сектору, которая рассчитывается какразность между всеми обязательствами Банка России перед банками ивсеми его требованиями к банковскому сектору (как процент отденежной базы)41 Base production index – индекс выпуска основных отраслей экономики(источник: ВШЭ, данные доступны с 2000 г.); Brent oil – стоимость нефти марки Brent (источник: Bloomberg, вдолларах США);CPI – индекспотребительских цен (источник: Росстат, месячныетемпы прироста, %).Месячные данные по производству, инфляции и денежной массе былиочищены от сезонной компоненты; на основе месячных измененийпроизводства и инфляции были построены индексы с нормировкой к 100 вянваре 1999 года для инфляции и к 100 в январе 2000 года для производства.Все переменные, кроме FXint, VIX, LiquidPos и REPO, рассматриваются влогарифмах.

Для оценки валютных интервенций до 2008 года используютсяданные по изменению структуры золотовалютных резервов с учетомпереоценки валюты, золота и инвестиционных вложений.Поскольку многие макроэкономические и финансовые показателиявляются нестационарными, то была проведена оценка временных рядов наналичие единичного корня. Для того чтобы проверить данные настационарность, было использовано несколько тестов: ADF-тест (AugmentedDickey-Fuller test), PP-тест (Phillips-Perron test) и KPSS-тест (KwiatkowskiPhillips-Schmidt-Shin test).

В первых двух тестах проверялась нулеваягипотеза о наличии единичного корня, в третьем тесте нулевая гипотезазаключаетсявстационарностиряда.Былирассмотреныразличныеспецификации тестов, включающие тренд и константу, только константу иотсутствие тренда и константы. Как и следовало ожидать, тесты показалиналичие единичного корня в данных по инфляции, выпуску и денежномупредложению, в то же время тесты для стоимости нефти и обменного курсадали неоднозначные результаты, но по общей совокупности можно сделатьвывод о том, что рассматриваемые ряды являются нестационарными.

Вместес тем тест Йохансена (Johansen, 1991) для поиска коинтеграционных42соотношений показал их наличие, вследствие чего было рассмотренонесколько спецификаций модели: VAR в уровнях и VAR с первымиразностями.1.3.2. Оценка модели и результаты анализаЭконометрическая оценка производилась с помощью программныхпакетов Matlab и R. На первом этапе была проведена оценка модели всокращенной форме (1.4). Длятого чтобы сравнить, как измениласьполитика Банка России после кризиса, мы разделили выборку на двапериода: с января 2000-го по июль 2008 года – предкризисный период, сиюля 2009-го по декабрь 2013 года – послекризисный период.

Кризисныйпериод выборки не был включен в оценку, так как он содержит структурныеизменения, которые могли бы оказать существенное влияние на оценкумодели. Количество лагов в системе было ограничено двумя, основываясь нанескольких информационных критериях (AIC, SC, HQ); однако при оценкена более коротких сериях использовался только один лаг из-за небольшогообъема выборки. Из-за ограничения на количество переменных, которыеможно включить в модель, итоговая оценка производилась с использованиемтолько 8 переменных: ставки РЕПО, объема валютных интервенций,обменного курса, чистойликвидной позиции, производства, инфляции,доходности облигаций США и стоимости нефти Brent. Дополнительно былирассмотрены спецификации модели с другими переменными (VIX, M2,МИАКР и т.д.), при этом полученные результаты в целом совпали срезультатами оценки для основной спецификации.Результаты оценок сокращенной формы уравнения (1.4) в период с января2000-го по июль 2008 года приведены в таблице 1.2, для периода с июля2009-го по декабрь 2013 года – в таблице 1.3.

Данные оценки позволяютпровести первичный анализ и найти взаимосвязь между наблюдаемымипеременными.43Проводя сравнительный анализ результатов оценки за два периода (до ипосле кризиса 2008 года), можно увидеть, что произошло несколькозначительныхизменений в правиле денежно-кредитной политики. Во-первых, изменилась реакция процентной ставки на переменные реальногосектора экономики: в уравнении, описывающем поведение процентнойставки (первая строчка таблицы), коэффициент при Prod стал неотличим отнуля, а при CPI стал положительным и значимым; в то же время исчезлазависимость от внешних шоков, при этом влияние валютных интервенцийосталось, но стало статистически незначимым. Снижение зависимостипроцентной ставки от внешних условий (уменьшение коэффициентов UST), атакже снижение влияния валютных интервенций на состояние ликвидности(коэффициент при FXint в третьей строке таблицы) подтверждаютпредположение, что регулятор стал больше уделять внимания внутреннейситуации с ликвидностью, с помощью операций по рефинансированию иуправления краткосрочными процентными ставками.

В то же времярегулятор продолжил использовать валютные интервенции для сглаживанияколебаний обменного курса, хотя и в меньшей степени.Таблица 1.2. Оценка коэффициентов уравнения (1.4) с 2002-го по 2008 годМонетарные переменныеРеальный секторВнешниепеременные−1−1−1−1−1−1−1USTt−1C0,30-0,02-0,04-0,0030,08-0,33-0,0020,370,04(0.11)(0.009)(0.02)(0.01)(0.08)(0.15)(0.01)(0.32)(0.026)[ 2,82][-2,23][-1,82][-0,25][ 1,00][-2,23][-0,24][ 1,17][ 1,59]1,800,380,12-0,31-0,662,680,091,99-0,16(1.53)(0.13)(0.30)(0.15)(1.14)(2.14)(0.13)(4.58)(0.37)[ 1,17][ 3,03][ 0,41][-2,08][-0,58][ 1,26][ 0,65][ 0,43][-0,43]0,000,22-0,070,64-0,231,380,100,95-0,03(1.08)(0.09)(0.21)(0.10)(0.78)(1.50)(0.09)(3.22)(0.26)[ 0,001][ 2,48][-0,31][ 6,13][-0,29][ 0,92][ 1,02][ 0,29][-0,11]Примечание: () – стандартная ошибка, [] – t-статистика, шрифтом выделены значимыекоэффициенты (уровень 5%)44Таблица 1.3.

Оценка коэффициентов уравнения (1.4) с 2009-го по 2013 годМонетарные переменныеРеальный секторВнешние переменные−1−1−1−1−1−1−1USTt−1C0,66-0,010,00-0,010,04-0,010,000,030,02(0.10)(0.007)(0.005)(0.003)(0.019)(0.016)(0.004)(0.07)(0.005)[ 6,44][-1,72][-0,55][-1,92][ 2,00][-0,71][ 1,112][ 0,46][ 3,41]0,140,22-0,07-0,06-0,310,23-0,053,30-0,05(1.77)(0.13)(0.08)(0.05)(0.32)(0.27)(0.06)(1.13)(0.08)[ 0,078][ 1,63][-0,84][-1,30][-0,98][ 0,84][-0,89][ 2,91][-0,63]-0,410,00-0,310,86-0,24-0,410,093,97-0,07(2.18)(0.16)(0.09)(0.06)(0.39)(0.33)(0.07)(1.40)(0.10)[-0,19][ 0,01][-3,11][ 14,32][-0,61][-1,23][ 1,14][ 2,85][-0,70]Примечание: () – стандартная ошибка, [] – t-статистика, шрифтом выделены значимыекоэффициенты (уровень 5%)Оценка уравнения, описывающего объем валютных интервенций (втораястрока в таблицах), не показывает какой-либо зависимости объемаинтервенций от макроэкономических показателей, но в то же времясуществует зависимость объема интервенций от состояния ликвидности вбанковской сфере.

Отсутствие прямой зависимости между объемоминтервенций и курсом рубля объясняется тем, что если валютныеинтервенции используются для стабилизации обменного курса, то чембольше проводится интервенций, тем менее волатильным становитсяобменный курс. В самом крайнем случае обменный курс может оставатьсянеизменным, но при этом объем интервенций будет изменяться взависимости от внешних факторов.

Стоит отметить, что данный анализсокращенной формы без учета структуры шоков может не в полной мереобъяснять поведение регулятора, так как, например, невозможно разделитьненаблюдаемыешокиспроса ипредложенияна денежном рынке.Необходимо также относиться с некоторой осторожностью к результатамоценки, полученной на различных участках выборки, из-за их относительнонебольшого размера.45Для того чтобы построить оценки функции импульсного отклика ивыделить влияние ненаблюдаемых шоков (например спроса на деньги ипредложения денег в системе), обратимся к оценке структурного уравнения(1.3). После кризиса зависимость переменных монетарной политики отразличных шоков описывалась следующими уравнениями (в скобкахприведены стандартные ошибки):108.9 13.8 40.3 710.5 = −−−−+(62.3)(18.5)(30.6)(71.7)3.5 + (3.8)(1.11)12.1 10.1 26.7 = −−−(31.6)(8.9)(2.8)(1.12)181.9 57.3 29.6 36.7 3.5 = −−++−+(69.8)(30.6)(7.5)(19.2)(4.7) =(1.13)130.3 68.4 76.8 9.6 51.1 −+−++(74.8)(21.3)(32.2)(5.2)(5.5)142.8 + (101.6)(1.14)На Рисунке 1.13 представлены оценки импульсных функций отклика дляпеременных денежно-кредитной политики и шоков структурной модели длядвух разных периодов времени.

Как видно из результатов оценки, начиная с2009 года, реакция процентной ставки на рост инфляции и изменениеобменного курса стала положительной. В то же время ситуация сликвидностью на локальном рынке стала в меньшей степени зависеть отвнешнихшоков.Влияниевалютныхинтервенцийнаситуациюсликвидностью осталось, но стало меньше. Обменный курс стал болееподвержен влиянию внешних шоков.4647Рисунок 1.13.

Функции импульсных откликов для инструментов денежнокредитной политикиДля проверки устойчивости оценок были рассмотрены несколькоразличных спецификаций модели, включая модель в уровнях и в первыхразностях. Также для оценки модели были использованы различныепеременные, описывающие денежно-кредитную политику и экономическоесостояние страны. В качестве инструментов денежно-кредитной политикипомимо ставки РЕПО (ключевой ставки) были рассмотрены ставка подепозитам, ставка рефинансирования, а также ставка MIACR. Помимо чистойликвидной позиции в модель были включены денежная база и агрегаты М1 иМ2.

При оценке полученных результатов модели мы руководствовалисьадекватностью данных нескольким эмпирическим предположениям ирезультатам статистических тестов на идентифицируемость модели (LRoveridenification test). Результаты теста показали, что предложенная модельдостаточно хорошо описывает данные, при этом значение Хи-квадратстатистики составило 5,83, а p-value – 0,32.1.4 Результаты анализа правила денежно-кредитной политикиСуммируя полученные в данной главе результаты, можно сказать, что докризиса 2009 года Банк России большее внимание уделял управлениюобменным курсом, при этом активно использовались валютные интервенции;в результате этого ситуация с ликвидностью банковского сектора во многом48зависела от внешних факторов.

Характеристики

Список файлов диссертации