Диссертация (1138603), страница 18

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

Текст из файла (страница 18)

Среди этого перечняпеременных наше внимание будет сфокусировано на одной из них –инвестициях,исамнаборпеременныхопределяетсяисходяизпредположений о том, по каким каналам могут транслироваться различныешоки в динамику инвестиций.Исследование факторов, определяющих инвестиционный спрос вроссийской экономике, сопряжено с принятием во внимание особенностейфункционирования последней, одна из которых состоит в высокойзависимости от мирового рынка энергоресурсов. В то время как экспертноесообщество в целом сходится во мнении о том, какой именно вклад вносилив динамику капиталовложений цены на нефть, то степень важности ролииностранных займов остается неопределенной, как и нет консенсусаотносительно вклада, например, денежно-кредитной политики.

Кроме того, вусловиях слабой инвестиционной динамики предпринимаются попыткистимулирования инвестиций за счет мер бюджетной политики, поэтому внашей работе мы обратимся и к этому вопросу.Таким образом, в нашей работе мы пытаемся ответить на вопрос овлиянии двух внешних и двух внутренних шоков: шока условий торговли,шока доступа к глобальным рынкам капитала, шока денежно-кредитнойполитики(внутреннегофинансирования)ишокаспросавформегосударственных инвестиционных и инфраструктурных расходов. Можно109ожидать, что все они имеют серьезное влияние на инвестиционный спрос,что частично подтверждено в различных исследованиях, выполненных какдля России, так и для других развитых и развивающихся стран.VAR-моделиявляютсядостаточноширокоприменяемыминструментом для анализа макроэкономической динамики и, в том числе,инвестиций. В работе [Gilchrist, Himmelberg 1998] авторы в рамках такогорода модели анализируют влияние финансовых ограничений на инвестиции,а в [Mitra, 2006] рассмотрен феномен вытеснения частных инвестицийгосударственными.состоитвтом,ПреимуществочтоонаструктурнойпозволяетVAR-моделиотносительнопростой(SVAR)способидентификации структурных шоков (независимых друг от друг возмущений,причем возникающих как в финансовом, так и в реальном секторе).

Срединаиболеетрадиционныхструктурныхшоков,рассматриваемыхвакадемической литературе, шоки денежно-кредитной и бюджетно-налоговойполитик, финансового стресса, кредитного предложения, условий торговли, атакже технологические шоки и шоки предпочтений. Однако анализ влиянияструктурных шоков требует в первую очередь решения задачи ихидентификации,традиционныйподход,например,декомпозицияпоХолецкому все же ограничивает возможности наложения структурныхвзаимосвязей, поэтому довольно много усилий было посвящено разработкедругих подходов, в частности достаточно распространенным в последнеевремя стало использоваие SVAR-модели с ограничениями на знаки векторовфункций импульсного отклика – sign restricted SVAR (в дальнейшем простоSR-SVAR).

Влияние денежно-кредитной политики и шока спроса наразличные макроэкономические индикаторы с использованием SR-SVAR110проанализировано, например, в работах [Uhlig, 2005], [Mountford, Uhlig,2005], [Enders et al., 2008], [Vargas-Silva, 2008] и др19.Малик и Соуса [Malick, Sousa, 2013] в рамках SR-SVAR наряду сшокомденежно-кредитнойполитикиоцениваюттакжепоследствияизменения финансовых условий в еврозоне, и полученный результатсвидетельствует о важной роли финансовых шоков в динамике реальныхпеременных. Те же авторы провели аналогичное исследование о ролиденежно-кредитной политики в развивающихся странах, в том числе вРоссии [Malick, Sousa, 2012].

Основным выводом по итогам их работы сталото, что жесткая политика может стабилизировать инфляцию, однакоосновным ее эффектом становится снижение выпуска. С точки зрения нашегоисследованияэтопозволяетожидатьзначимоговлиянияполитикицентрального банка на инвестиции.Еще одно исследование, посвященное развивающимся странам (правда,без включения в рассмотрение России), выполнено Санчезом [Sanchez, 2007],который среди прочих шоков рассматривает шок риск-премии. Вывод, ккоторому он приходит, кажется несколько противоречивым: внешние шокине так сильно влияют на развивающиеся экономики, как внутренние, что онсам объясняет тем, что методология модели подразумевает именнонеожиданные шоки, а не просто изменения.

Риск-премия оказываетсяважным фактором для развитых и развивающихся стран Восточной Европы:Чехии, Венгрии и Польши) [Vonnak, 2011]. Кроме того, важность внешнихусловий подтверждена в работе, сделанной для экономики Австралии, гдеВместе с тем модель не является идеальным инструментом и имеет свои слабости. Какпоказали Баумейстер и Гамильтон [Baumeister, Hamilton, 2015], влияние характеристикаприорного распределения для импульсных откликов, явным образом задаваемых спомощью знаковых ограничений, не исчезает даже асимптотически, а значитисследователи должны очень тщательно формулировать задаваемые ими ограничения.19111рассмотрен шок условий торговли, причем в форме трех отдельных шоков взависимости от причин, их порождающих [Jaaskela, Smith, 2011].Примерамиисследованийсиспользованиемданногоэконометрического метода, выполненных для российской экономики,являются [Deryugina, Ponomarenko, 2011] и [Дерюгина и др., 2015], в которомавторыанализируют влияние монетарныхшоков, шоков спросаипредложения на динамику кредитных агрегатов.

Вообще одним из наиболеехорошо исследованных в российской академической литературе являетсяшокденежно-кредитнойполитики,которомупосвящена,например,развернутая работа по этой теме Ващелюк, Полбина и Трунина [2015], вкоторой они показывают, что влияние этого шока как на финансовые, так ина реальные переменные значимо. Влияние шока внутренней монетарнойполитики вместе с влиянием других шоков рассмотрено Ломиворотовым[2014]. В этом смысле наша работа идейно достаточно близка к егоисследованию.

Ломиворотов изучает эффекты как внутренних, так ивнешних шоков для различных макроэкономических индикаторов, включая врассмотрение шок цен сырьевых товаров (то есть шок условий торговли),шок волатильности на международных рынках (пересекается по смыслу сшоком внешней риск-премии) и шок монетарной политики США (которыйчерез его влияние на процентные ставки на глобальных финансовых рынкахтакже пересекается с нашим шоком зарубежного финансирования), делая этотоже в рамках модели структурной векторной авторегрессии.Наша работа, несмотря на общие черты, имеет пять ключевых отличийот указанного исследования. Во-первых, мы уделяем особое вниманиеименно динамике инвестиций. Во-вторых, мы иначе специфицируем шоквнешних финансовых условий, агрегируя внешние турбулентности в шокеизменения зарубежного финансирования, чтобы проследить, какую именно112роль играет вообще доступ к глобальным финансовым рынкам (то есть и самфакт наличия доступа) и объем привлеченных средств, что более адекватнонашей цели изучения динамики инвестиций.

В-третьих, мы дополняем наборшоков также шоком спроса (бюджетных расходов). Четвертое отличие,впрочем, не столь существенное, состоит в эконометрическом подходе: мыиспользуем способ идентификации с помощью знаковых ограничений.Напротив, пятое отличие, возможно, является наиболее интересным идействительно добавляет знания в содержательном плане – это то, чтовременной период, который мы покрываем, заканчивается в 2016 г., то есть внего входит как период первой реакции экономики на введение санкций, таки последующие несколько кварталов, то есть мы захватываем два кризиса(помимо кризиса 2008-2009 гг. еще и кризис, проявившийся после 2013-2014гг.). Так как период кризиса – это период, когда шоки проявляются наиболееявным образом, мы получаем возможность своего рода натуральногоэксперимента и в результате более точных оценок влияния.4.2.

Модель и данныеМы приведем краткое описание технической части используемойметодики,такэконометрическимкаконаподходом,являетсяужедостаточнососредоточившисьнаегоустоявшимсясмысловомсодержании, подробнее же о подходе см., напр., [Fry, Pagan, 2011], [Uhlig,2005].113Итак, VAR-модель в приведенном виде может быть записана как20yt  A1 yt 1  ut , гдеэтоytвекторэндогенныхразмерностью k  1, ut – вектор случайных возмущений,переменныхE (ut utT )   .Случайные возмущения могут быть представлены как линейныекомбинации некорелированных между собой так называемых структурныхшоков ut  B t , где t является диагональной матрицей. При этом  BE ( t  tT ) BT . И если структурные шоки нормализировать, т.е.

наложитьусловие,что E ( t  tT)I,то  BBT . Для идентификацииBнамнеобходимо использовать ∗ ( − 1)/2 ограничений. Разложение матрицы по Холецкому (в результате чего B будет треугольной) позволяет решитьпроблему идентификации.Пускайˆt  Q t ,QT Q  QQT  I .гдеQ–ортогональная матрица, для которойТогда ut  BQ T Q t  Bˆ ˆt .

Соотвественно, мы получимновый набор структурных шоков ˆ с другим влиянием на переменные yt .При этом свойства шоков сохраняются:ЗадачасостоитвподбореE (ˆt ˆtT )  Q t  tT QT  I .такойматрицыQ , которая быудовлетворяла ограничениям на знаки откликов переменных на структурныешоки (идентифицирующие ограничения).

Характеристики

Список файлов диссертации