Диссертация (1138570), страница 38
Текст из файла (страница 38)
Поэтому мы также осуществляем поправку вформе Ньюи-Веста. Это приводит нас к уравнению следующего вида:LNREALBROADM 16.58 2.76 LNRGDP 0.37 INFL ( 19.90)(27.55)( 2.09) 0.32 D1 0.23 D2 0.09 D3 0.21CRISIS 98r 0.26 CRISIS 08 0.28 INFL.(12.91)(15.62)( 6.47)(6.04)(12.53)[13](2.94)В скобках указаны t-статистики. R 2 0.99 , статистика Дарбина-Уотсона равна0,76. Эластичность спроса на расширенный М2/Р равна 2,76, а полуэластичностьспроса на расширенный М2/Р по инфляции равна -0,37.
Положительные оценкикоэффициентов при кризисных дамми переменных показывают рост спроса наденьги из мотива предосторожности.Оценкаостатковдолгосрочногокоинтеграционногосоотношения t ˆt 0.28*INFL показывает, что гипотеза о наличии в ряде единичного корня210отвергается тестом Филлипса-Перрона и не отвергается тестом Дики-Фуллера(см. табл. B-3.20).Таблица B-3.20.Результаты проверки долгосрочного коинтеграционного соотношения [13] настационарность.Стационарность в уровняхЗначениестатистикиКритическое значение при уровнезначимости 0,05Расширенный тест ДикиФуллераТест Филлипса-Перрона-3.03-3.88-4.71-3.88Однако поскольку отвержение нулевой гипотезы есть сильный результат,мы приходим к выводу о том, что между рассматриваемыми переменнымисуществует долгосрочное коинтеграционное соотношение.В пользу полученной нами модели свидетельствует ее стабильность.
Вподтверждение этого приведем результаты тестов CUSUM (см. рис. B-3.7) играфики рекурсивных коэффициентов. В то же время оговоримся, что пересчетыкоэффициентов были сделаны только 6 раз из-за малого объема доступнойвыборки.1.681.240.800.40.0-4-82009Q2-0.42009Q22009Q32009Q4CUSUM2010Q12010Q22009Q32009Q42010Q12010Q22010Q32010Q35% SignificanceCUSUM of Squares5% SignificanceРис. B-3.7. Результаты тестов CUSUM и CUSUM-SQ на проверку стабильности модели[13].Мы полагаем, что спрос на расширенный денежный агрегат М2 нельзясчитать стабильным. Тем не менее, для описания спроса на расширенный агрегатМ2/Р мы останавливаемся на модели [13].211§ 4. Результаты исследованияВ данном разделе был проведен анализ спроса на номинальные и реальныеденежные агрегаты (М0, М1, М2 и М2 расширенный) в РФ в период с 1995 по2010 г.
Основной целью являлось выявление факторов, влияющих на спрос наденьги в России, и поиск стабильных спецификаций соответствующих функцийспроса. В качестве показателя экономической активности населения мыиспользовали реальный ВВП, а в качестве альтернативной стоимости храненияденег – данные по различным процентным ставкам, изменению обменного курсарубль/доллар США и инфляции. Для оценки был применен динамический методнаименьких квадратов.
Основные результаты исследования приведены в своднойтабл. B-4.1.В результате регрессионного анализа нами были получены следующиерезультаты. Функция спроса на наличные деньги в России является достаточностабильной и определяется реальным ВВП и инфляцией. Эластичность спроса наналичные деньги по доходу равна 3,14, а полуэластичность спроса на наличныеденьги по инфляции (прокси для альтернативной стоимости хранения денег)отрицательна и по модулю равна 1,81.В то же время оцененная функция спроса на узкую денежную массу (М1) вРоссии в период с 1995 по 2010 г. нестабильна. При этом мы получили, чтоэластичность спроса на узкую денежную массу по доходу равна 3,15, аполуэластичность спроса на денежную массу М1 по инфляции равна -1,81.Обратим внимание на то, что оценки коэффициентов при логарифме реальногоВВП и инфляции для уравнения спроса на денежный агрегат М1 близки коценкам соответствующих коэффициентов в уравнении спроса на агрегат М0.При этом непосредственная оценка спроса на агрегат М1/Р (реальные деньги М1)показала,чтосоответствующаяфункцияявляется,скорее,стабильной.Эластичность спроса на реальные деньги М1 по доходу положительна и равна2,69, а полуэластичность спроса на деньги М1 по инфляции отрицательна и равнапо модулю 0,83.
Полученные результаты согласуются с нашими гипотезами иэкономической теорией.212Таблица B-4.1.Сводные результаты исследования функции спроса на деньги в России впериод с 1995 по 2010 гг.ДенежныйагрегатМ0МодельОбъясняющиепеременныеСтабильность[2]Уравнение,скорее,стабильно.М1[6]М2[8]М2расширенный[13]РеальныйВВП,инфляция;сезонные икризисныедамми.Содержательнаяинтерпретация(при прочихравных)При увеличенииреального ВВПна 1% М0/Рувеличитсяпримерно на3,1%;при увеличенииинфляции на 1%М0/Р снизитсяпримерно на1,8%.При увеличенииреального ВВПна 1% М1/Рувеличитсяпримерно на2,7%;при увеличенииинфляции на 1%М1/Р снизитсяпримерно на0,8%.Уравнение нестабильно.ДополнительныекомментарииТребуетсядополнителныйанализ спроса наМ0, учитывающийинновации в сфереденежныхплатежей.М1 являетсянаиболеенадежнымориентиром припроведенииденежнокредитнойполитики ЦБ РФ.НестабильностьМ2/Р (ирасширенногоМ2/Р), вероятно,объясняетсясрочнойсоставляющейагрегата (идепозитами виностраннойвалюте), т.е.
спросна срочные счетаменяется современем.Примечание: содержательная интерпретация результатов в терминах процентных измененийимеет смысл только для стабильных функций спроса на деньги.Нами было показано, что спрос на М2 нестабилен – по-видимому, из-занестабильности спроса на срочные депозиты, являющегося частью М2, но невходящего в М1 – и положительно зависит от реального ВВП (соответствующийкоэффициент равен 3,78) и отрицательно зависит от альтернативной стоимостихранения денег (соответствующий коэффициент по модулю равен 1,82). Заметим,что эластичность спроса на М2 по доходу выше, чем эластичность спроса на М0 и213М1 по доходу, что согласуется с экономической теорией: срочные компонентыденежной массы М2 реагируют на рост дохода в большей степени, чемтрансакционные составляющие (М0 и депозиты до востребования).Спрос на расширенный денежный агрегат в России также нестабилен, чтоможет быть объяснено меняющимся во времени спросом на срочные депозиты идепозиты в иностранной валюте.
При этом было получено, что эластичностьспросанарасширенныйденежныйагрегатподоходуравна3,09,аполуэластичность спроса на расширенный агрегат М2 по инфляции отрицательнаи равна по модулю 1,17.В то же время уравнение спроса на реальныйрасширенный денежный агрегат М2 можно считать стабильным. Эластичностьспроса на реальный агрегат М2 расширенный по доходу положительна и равна2,76, а полуэластичность спроса на реальный агрегат М2 расширенный попроценту (инфляции) отрицательна и равна по модулю 0,37.Полученные нами результаты согласуются с выводами других исследованийспроса на деньги, отмечающих крайне высокую эластичность спроса на деньги подоходу, проблему нестабильности спроса на расширенные (и реже узкие)агрегаты денежной массы.
Эластичность спроса на деньги по доходу в развитыхстранах обычно не превышает статистической единицы, т.е. отражает постоянную(в случае единичной эластичности) или уменьшающуюся (если эластичностьменьше единицы) отдачу от масштаба.126 Содержательная интерпретациякоэффициента при показателе экономической активности состоит в том, что ростобъема совершаемых трансакций в реальном выражении на 1% требует ростареальной денежной массы также на 1% (в случае единичной эластичности) илименее, чем на 1% (если эластичность меньше единицы).
В России эластичностьспроса на деньги по реальному ВВП статистически больше единицы, чтоформально должно означать возрастающую отдачу от масштаба и снижающуюсяэффективность платежных и расчетных систем в России. Однако для стольвыской оценки коэффициента можно привести следующее объяснение.Начало исследуемого периода характеризуется крайне низким уровнеммонетизации ВВП, вызванным длительным периодом макроэкономическойнестабильности, последовавшим за либерализацией экономики в 1992 году.Поэтому столь высокое значение эластичности спроса на деньги вызвано тем, что126Подробнее об исследованиях спроса на деньги в разных странах, в т.ч. на российскихданных, см.
работу (Дробышевский и др., 2010).214в течение 2000-х гг. в России происходило насыщение экономики деньгами.Оцениваемый период характеризовался достаточно высоким уровнем доверияагентов к денежной политике властей ввиду стабильного экономического роста.Кроме того, постепенно снижающаяся инфляция (согласно нашей модели,главный фактор альтернативной стоимости хранения денег) увеличивала довериеагентов к национальной валюте, способствовала снижению долларизации и, какследствие, росту спроса на деньги. Соответственно, отношение денежныхагрегатов к ВВП на протяжении всего рассматриваемого периода устойчиворосло, а скорость обращения денег снижалась. Рост спроса на деньги,объясняемый насыщением экономики деньгами, не связан с переменнымирассматриваемых нами моделей.Результаты приведенного выше анализа позволяют предположить, что спросна деньги в России требует дополнительного анализа на более короткихвременных интервалах.
Это обусловлено тем, что в данных присутствуют явныеструктурные сдвиги. И, кроме того, переходный характер российской экономикиоказывал влияние на процессы взаимосвязи между деньгами, выпуском ипроцентом (по-видимому, в нашем случае переходный период здесь уместноограничить 1998 г.). По этой причине в диссертации проводится анализ спроса наденьги в России с учетом влияния платежных инноваций, а именно банковскихкарт, т.к. в последние годы в России наблюдается процесс широкого внедренияразличных карточных банковских продуктов, например, зарплатных проектов.215Приложение СТаблица С-1Результаты оценки уравнения [3.2.1]Dependent Variable: LNM0Method: Least SquaresSample: 2000Q3 2010Q3Included observations: 41VariableCLNPLNRGDPMBCBC_PAYD1D2D3R-squaredAdjusted R-squaredS.E.
of regressionSum squared residLog likelihoodDurbin-Watson statCoefficient-14.999721.3419072.315895-0.656108-0.0003170.2163170.136335-0.1131070.9966250.9959090.0509750.08575168.306171.157075Std. Error1.2338550.1138620.1731920.3004930.0001950.0363880.0294070.022975Mean dependent varS.D. dependent varAkaike info criterionSchwarz criterionF-statisticProb(F-statistic)t-Statistic-12.1567911.7854213.37180-2.183437-1.6287385.9447294.636195-4.923116Prob.0.00000.00000.00000.03620.11290.00000.00010.00007.3751710.797001-2.941764-2.6074091392.1570.000000Таблица С-2Результаты оценки уравнения [3.2.2]Dependent Variable: LNM0Method: Least SquaresSample: 2000Q3 2010Q3Included observations: 41VariableCLNPLNRGDPMBCBC_PAYD1D2D3DELTABC_PAYR-squaredAdjusted R-squaredS.E.
of regressionSum squared residLog likelihoodDurbin-Watson statCoefficient-15.457081.4070672.354774-0.568700-0.0006150.2175070.138077-0.1080700.0009180.9974040.9967550.0454030.06596773.683051.453551Std. Error1.1088560.1035740.1547710.2691300.0001980.0324130.0261980.0205280.000296Mean dependent varS.D.
dependent varAkaike info criterionSchwarz criterionF-statisticProb(F-statistic)t-Statistic-13.9396613.5851715.21460-2.113107-3.1034186.7105215.270452-5.2645543.097867Prob.0.00000.00000.00000.04250.00400.00000.00000.00000.00407.3751710.797001-3.155271-2.7791211536.6730.0000002161.620151.21050.800.4-5-100.0-15-0.4-202003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 20102003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010CUSUM5% SignificanceCUSUM of Squares5% SignificanceРис. С-1. Результаты тестов CUSUM и CUSUM-SQ на проверку стабильностимодели [3.2.2]Таблица C-3Результаты оценки уравнения [3.2.3]Dependent Variable: LNREALM0Method: Least SquaresSample: 2000Q3 2010Q3Included observations: 41VariableCLNRGDPDEPOSITBC_PAYD1D2D3@TRENDR-squaredAdjusted R-squaredS.E. of regressionSum squared residLog likelihoodDurbin-Watson statCoefficient-12.116452.003199-3.297707-0.0003360.1792290.118780-0.1072980.0164880.9927400.9911990.0441190.06423574.228441.361498Std.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
