Диссертация (1138570), страница 34
Текст из файла (страница 34)
табл. B-2.12).Таблица B-2.12.Результаты проверки ряда LNRGDP на стационарность в уровнях.Стационарность в уровнях сконстантой и трендомТест Филлипса-ПерронаЗначениестатистики-4.89Критическое значение при уровнезначимости 0,05-3.48Поэтому мы дополнительно применили тест KPSS. Было обнаружено, чторезультаты теста KPSS (см.
табл. B-2.13) отвергают гипотезу о стационарностиряда LNRGDP в уровнях (с константой, с константой и трендом) и не отвергаютгипотезу о стационарности ряда LNRGDP в разностях (с константой).Таблица B-2.13.Результаты проверки ряда LNRGDP на стационарность в уровнях и вразностях тестом KPSS.KPSSСтационарность в уровнях сконстантой и трендомСтационарность в разностях сконстантойЗначениестатистикиКритическое значение при уровнезначимости 0,050.1550.1460.120.46186Таким образом, мы склоняемся к выводу о том, что ряд логарифмовреального ВВП является рядом I(1).
Дополнительное разложение ряда LNRGDP вмодель AR(4) дает следующий результат (см. табл. B-2.14):Таблица B-2.14.Результат разложения ряда LNRGDP в модель AR(4).Оценки величин, обратных к корнямавторегрессии1.00.00+1.00i-.00-1.00i-1.00Оцененный процесс авторегрессии являетсянестационарнымЭто свидетельствует о том, что ряд логарифмов реального ВВП можетсодержать в себе сезонные единичные корни.График ряда MBC изображен на рис.
B-1.1. Такое поведение можетсвидетельствовать как о стационарности, так и нестационарности ряда. Видкорреллограммы ряда MBC свидетельствует, скорее, о нестационарности ряда.В то же время, результаты расширенного теста Дики-Фуллера и ФиллипсаПеррона говорят о том, что гипотеза о наличии в ряде MBC единичного корняотвергается (см. табл. B-2.15).Таблица B-2.15.Результаты проверки ряда MBC на стационарность в уровнях.Стационарность в уровняхЗначениестатистикиКритическое значение при уровнезначимости 0,05Расширенный тест ДикиФуллераТест Филлипса-Перрона-6.71-1.95-6.73-1.95Разложение ряда MBC в модель AR(4) свидетельствует о том, что ряд несодержит в себе сезонные корни (см. табл. B-2.16).Таблица B-2.16.Результат разложения ряда MBC в модель AR(4).Оценки величин, обратных к корнямавторегрессии.80.00-.80iРяд DEPOSIT графически изображен на рис.
B-1.1. Такое поведение и видкорреллограммы ряда свидетельствуют в пользу стационарности ряда.Результаты формальных тестов показывают, что гипотеза о наличии в рядеединичного корня отвергается данными (см. табл. B-2.17).187Таблица B-2.17.Результаты проверки ряда DEPOSIT на стационарность в уровнях.Стационарность в уровняхсконстантойЗначениестатистикиКритическое значение при уровнезначимости 0,05-5.08-2.92-7.49-1.95Расширенный тест ДикиФуллераТест Филлипса-ПерронаРазложения ряда DEPOSIT в авторегрессионную модель AR(4) указывает наотсутствие в ряде сезонных единичных корней (см. табл. B-2.18):Таблица B-2.18.Результат разложения ряда DEPOSIT в модель AR(4).Оценки величин, обратных ккорням авторегрессии.87.00+.87i-.00-.87i-.87Ряд CREDIT графически изображен на рис.
B-1.1. Поведение ряда и вид егокорреллограммы позволяют предположить, что ряд стационарен.Результаты расширенного теста Дики-Фуллера и Филлипса-Перрона такжепоказывают, что ряд CREDIT стационарен (см. табл. B-2.19).Таблица B-2.19.Результаты проверки ряда CREDIT на стационарность в уровнях.Стационарность в уровняхЗначениестатистикиКритическое значение при уровнезначимости 0,05Расширенный тест ДикиФуллераТест Филлипса-Перрона-3.43-1.95-6.80-1.95Разложение ряда CREDIT в авторегрессионную модель AR(4) не даетоснований предполагать наличие в ряде сезонных единичных корней (см.
табл. B2.20):Таблица B-2.20.Результат разложения ряда CREDIT в модель AR(4).Оценки величин, обратных ккорням авторегрессии.88-.00+.88i-.00-.88i-.88Ряд DKYRS графически изображен на рис. B-1.1. Его поведение икорреллограмма однозначно свидетельствуют в пользу стационарности ряда.Результаты расширенного теста Дики-Фуллера и Филлипса-Перронаотвергают гипотезу о наличии в ряде DKYRS единичного корня (см.
табл. B-2.21).188Таблица B-2.21.Результаты проверки ряда DKYRS на стационарность в уровнях.Стационарность в уровняхЗначениестатистикиКритическое значение при уровнезначимости 0,05Расширенный тест ДикиФуллераТест Филлипса-Перрона-6.59-1.95-6.60-1.95Разложение ряда DKYRS в авторегрессионную модель AR(4) не даетоснований предполагать, что ряд содержит сезонные корни (см. табл. B-2.22):Таблица B-2.22.Результат разложения ряда DKYRS в модель AR(4).Оценки величин, обратных ккорням авторегрессии.46.00-.46i-.00+.46i-.46Ряд INFL представлен на рис.
B-1.1. Его поведение ряда и корреллограммасвидетельствуют в пользу стационарности ряда.Результаты расширенного теста Дики-Фуллера и Филлипса-Перронаотвергают гипотезу о наличии в ряде INFL единичного корня (см. табл. B-2.23).Таблица B-2.23.Результаты проверки ряда INFL на стационарность в уровнях.Стационарность в уровняхЗначениестатистикиКритическое значение при уровнезначимости 0,05Расширенный тест ДикиФуллераТест Филлипса-Перрона-5.14-1.95-5.14-1.95Разложение ряда INFL в авторегрессионную модель AR(4) указывает наотсутствие в ряде инфляции сезонных корней (см. табл. B-2.24):Таблица B-2.25.Результат разложения ряда INFL в модель AR(4).Оценки величин, обратных к корнямавторегрессии.73.00-.73iСводные данные о порядке интегрируемости исследуемых нами рядовпредставлены в табл.
B-2.26.189Таблица B-2.26.Выводы о порядке интегрированности рядов.РядыВыводы на основе тестов ДикиФуллера, Филлипса-Перрона и KPSSLNM0, LNM1, LNM2,LNBROADM, LNP, LNRGDPI(1), т.е. стационарны вразностяхMBC, DEPOSIT,CREDIT, DKYRS, INFLI(0), т.е. стационарны вуровняхПолученные результаты согласуются с исследованиями спроса на деньги вРоссии других авторов. Ряды логарифмов денежных агрегатов, цен и выпускаобычно нестационарны – это подтверждает анализ не только российских, но имировых данных.122 Результаты о (не)стационарности рядов альтернативнойстоимости хранения денег отличаются для разных стран и определяются такжепротяженностью анализируемого периода. Тот факт, что ряды процентныхставок, инфляции и изменения обменного курса в России стационарны сненулевым средним, согласуется с экономической теорией.
Если бы мы получили,что эти ряды относятся к типу I(1), это бы означало, что в какой-то моментвремени такой ряд почти наверное достигает как экстремально высокихположительных значений, так и экстремально низких отрицательных. Какизвестно, такое поведение ряда не согласуется с исторической динамикойпроцентных ставок.§ 3. Оценка модели спроса на деньгиСпрос на наличные деньгиНами были оценены следующие спецификации функции спроса наденежный агрегат M0:LNM 0 t C (1) C (2) LNPt C (3) LNRGDPt C (4)OPP.COSTt C (5) D1 C (6) D2 C (7) D3 C (8)CRISIS 98 t ,где OPP.COST – альтернативные издержки хранения денег, которые в нашемслучае могут быть измерены одним из пяти обсуждавшихся выше показателей;альтернативные издержки хранения денег вводятся в модель спроса на деньги нев логарифмах, а в уровнях, следуя Зарембке (Zarembka, 1968), D1, D2, D3 –квартальные дамми переменные на I, II и III кварталы соответственно, CRISIS98 –дамми переменная на III и IV кварталы 1998 г.122Обзор исследований спроса на деньги на мировых и российских данных приведен вработе (Дробышевский и др., 2010).190Включение квартальных дамми в уравнение необходимо из-за явновыраженной детерминированной сезонности ряда логарифмов реального ВВП именее выраженной, но все же значимой сезонности в рядах логарифмов денежноймассы.Введениеквартальныхдаммивуравнениеспросанаденьгиасимптотически эквивалентно очистке рядов от детерминированной сезонности,т.е.
разложению рядов на четыре дамми переменные, и последующемуиспользованию остатков этих регрессий в качестве регрессоров в уравненииспроса на деньги. Включение дамми переменной на кризис 1998 г. в уравнениенеобходимо из-за структурного сдвига, существенно повлиявшего на текущеесостояние некоторых переменных (например, логарифма цен, см.
рис. B-1.3). В тоже время мы полагаем, что кризис 2008 г., оказав влияние на поведение рядов, непривел к структурному сдвигу в спросе на наличные деньги. Как следствие,необходимость включения дополнительной дамми переменной на финансовоэкономический кризис 2008 г. в модель отсутствует.Из пяти оцененных моделей спроса на наличные деньги для пяти разныхпоказателей альтернативной стоимости хранения денег только в случае инфляциинами было получено коинтеграционное соотношение (т.е. остатки оцененнойрегрессии были стационарны, см.
шаг 1 процедуры DOLS), которое может бытьпроинтерпретированокакфункцияспросанаденежныйагрегатМ0.Соответствующее уравнение представлено ниже. Спрос на реальные наличныеденьги положительно зависит от реального ВВП, отрицательно зависит отинфляции, а также определяется сезонной составляющей. Однако оценкикоэффициентов требуют уточнения.LNM 0 20.29 0.82 LNP 3.11 LNRGDP 1.63 INFL ( 22.42)(22.64)(26.18)( 7.22)[1] 0.38 D1 0.27 D2 0.11 D3 0.72 CRISIS 98.(9.63)(7.87)( 3.46)(7.27)В скобках указаны t-статистики. R 2 0.996 , статистика Дарбина-Уотсона равна1,55.Проверка остатков модели [1] на стационарность показала, что гипотеза отом, что остатки оцененного уравнения нестационарны, отвергается (см.
табл. B3.1).191Таблица B-3.1.Результаты проверки остатков модели [1] на стационарность.Стационарность в уровняхЗначениестатистикиКритическое значение при уровнезначимости 0,05Расширенный тест ДикиФуллераТест Филлипса-Перрона-6.17-4.276 123-6.21-4.276Далее для корректировки полученных коэффициентов модели применяетсяметод DOLS. Cтроятся кросс-коррелограммы следующих рядов:1. LNPt LNPt LNPt 1 и ˆt : откуда делается вывод о числе запаздывающих 1;и опережающих приращений K LNPt2. LNRGDPt LNRGDPt LNRGDPt 1 и ˆt : откуда делается вывод о числезапаздывающих и опережающих приращений K LNRGDPt (нет ни одногозначимого приращения);3.
INFLt INFLt INFL t 1 и ˆt : делается вывод о числе запаздывающих иопережающих приращений K INFLt 0 .Из-за малого числа наблюдений не представляется возможным взятьмаксимальное К по всем переменным (это значительно снизит эффективностьоценок). Кроме того, включение в модель приращений логарифма ИПЦневозможно из-за проблемы мультиколлинеарности, поскольку приращениелогарифма цен есть показатель инфляции для малых значений инфляции.124По этой причине при последующей оценке мы будем использоватьзначимыеприращениятолькопопеременнойинфляции.Оценкасоответствующей модели приводит нас к следующему уравнению.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
