Диссертация (1138677), страница 69
Текст из файла (страница 69)
ADF – тест Дикки-Фуллера (константа и тренд включаются в модели на основе визуальногоанализа и при значимости соответствующих параметров в тестируемой регресии, количество лаговвыбирается на основе подхода по значимости (5%) последнего лага по убыванию от максимального лага,макс. лаг=8 [Hall, 1994] и критерия Шварца SIC), PP – тест Филлипса Перрона, ERSP – тест ЭллиотаРотенберга, ZA (A) – тест Зивота-Эндрюса c одним эндогенным сдвигом, ZA (C) – тест Зивота-Эндрюса сосдвигом и трендом.Критические значения статистик для теста ZA равны -4.8 (5%, модель А) -5.08 (5%, модель С); для тестовADF, PP и ERSP разнятся для различного количества наблюдений и могут быть найдены в оценкесоответствующих тестов в пакете Eviews.*,** гипотеза о единичном корне не отвергается на 10-процентном, 5-процентном уровне значимости,соответственно.283Внешние экономическиефакторыБразилияИндияТаблица Ж.
25. Тесты на наличие единичного корня в уровнях и первых разностяхнезависимых переменных для Индии и Бразилии, а также категории внешнихэкономических факторовInf_EX_I-2.35*-2.51*2.400-4.79**-4.81*dINF_EX_I-3.485IPP_I-2.62**-2.9593.94**-3.02*-4.13*dIPP_I-11.873DEF_GDP_I-1.870*-2.131*6.776*-4.962-4.304*dDEF_GDP_I-10.483dDEF_GDPyy_I-3.618-2.6631.647-4.946-5.267dRESERVES_I-4.012-8.7961.538-5.109-5.115dRUPEE_av-2.765-7.9680.463-7.932-8.060dRUPEE-4.278-9.8090.386-4.927-5.059dRUPEE0_1-4.231-9.7960.470-4.72**-4.737*dRUPEE0_1-10.248dRUPEE0_1_av-2.788-7.9920.471-7.986-8.100REPO_rate_I-1.808*-2.424*9.597*-2.847*-4.581*dREPO_rate_I-10.142CRR-2.008*-2.013*4.471*-3.914*-4.124*dCRR-9.654M3yy_I-1.37*-1.545*3.95**-3.035*-3.88*dM3yy_I-13.279dM2M_I-4.356-6.8820.401-12.110-12.080dM2_3_6-4.209-5.3030.758-5.781-6.041MIBID1M-3.184**-2.691**12.532*-4.499*-5.506dMIBID1M-11.511MIBOR1M-2.618**-2.278*10.306*-4.892**-5.371dMIBOR1M-5.1532dBSE30-9.922-9.9220.482-10.680-10.770Inf_EX_B-4.090-2.43*15.97*-4.7**-4.57*dINF_EX_B-3.92IPP_B-2.955-1.90**3.439**-4.749**-4.729*dIPP_B-8.05996DEF_GDP_B-1.946*-1.941*3.832**-3.099-3.486dDEF_GDP_B-5.84796dDEF_GDPyy_B-3.463-2.0043.58**-2.982*-2.972*ddDEF_GDPyy_B-5.46044DEBT_GDP_B-3.556-2.661**9.572*-3.573*-3.618*dDEBT_GDP_B-8.95021dRESERVES_B-4.414-3.1629.268*-5.265-5.56dREAL_av-5.041-5.0620.8791-5.729-6.437-4.954-5.567dREAL-6.903-6.9520.9104dREAL0_1-4.345-6.9620.763dREAL0_1_av-4.471-5.0951.098dM3yy_B-4.439-1.865*0.188-4.980-5.520dM2M_B-3.142-7.7450.868-4.71**-5.234dM2_1_7-1.774*-2.283*1.845-4.345*-5.314ddDM2_1_7-2.07SELIC_MM-2.901*-1.887*0.190-5.141-5.364dSELIC_MM-3.18dIBOV-5.958-5.9580.931-6.400-7.387TED-2.328*-3.236***1.813-4.959-5.328dVIX-10.953-10.6970.458-11.247-11.226-9.804dVIXyy-3.629-3.6591.576-5.489-5.643LIBOR1M-0.642*-0.642*18.617*-4.134*-4.291*dLIBOR1MUST10Y-1.875*-2.981*13.045*-4.916**-5.057**dUST10Y-9.889SPREAD-1.386*-1.404*7.526*-3.46*-3.563*dSPREAD-10.243dSNP-4.555-8.6880.486-6.226-6.126dSNPyy-3.238-2.6276.04*-5.164-5.089dBRENT-9.200-9.2000.492-9.748-9.742dBRENT_av-5.406-8.6000.472-5.813-5.823dBRENTFUT_5M-8.087-8.0960.449-8.650-8.643Примечания.
ADF – тест Дикки-Фуллера (константа и тренд включаются в модели на основе визуальногоанализа и при значимости соответствующих параметров в тестируемой регресии, количество лаговвыбирается на основе подхода по значимости (5%) последнего лага по убыванию от максимального лага,макс. лаг=8 [Hall, 1994] и критерия Шварца SIC), PP – тест Филлипса Перрона, ERSP – тест ЭллиотаРотенберга, ZA (A) – тест Зивота-Эндрюса c одним эндогенным сдвигом, ZA (C) – тест Зивота-Эндрюса сосдвигом и трендом.Критические значения статистик для теста ZA равны -4.8 (5%, модель А) -5.08 (5%, модель С); для тестовADF, PP и ERSP разнятся для различного количества наблюдений и могут быть найдены в оценкесоответствующих тестов в пакете Eviews. *,** гипотеза о единичном корне не отвергается на 10процентном, 5-процентном уровне значимости, соответственно.284Таблица Ж. 26.
Оценка долгосрочного соотношения между инфляционными ожиданиями идоходностью в уровнях на основе модели VECMМодель VECM на основе теста Йохансена (p-1)ДоходностьВыборлаговβ (const)a1Y_R(7)-1.3473Y_R(6)-0.7195Y_R(5)0.3610Y_R(5)-0.3715Y_R(5)-1.373ДоходностьВыборлагов3m_Bα (πe)0.037*(0.008)0.036*(0.007)0.03*(0.009)0.037*(0.01)0.043*(0.011)0.497*(0.121)0.571*(0.102)0.533*(0.14)0.615*(0.156)0.698*(0.172)β (const)δ (trend)α (πe)(3)8.79-0.062*(0.013)0.911*(0.288)ДоходностьВыборлаговβ (const)δ (trend)α (πe)1Y_C(6)3Y_C(6)КитайБразилияРоссияδ (trend)0.498**(0.295)1.741*(0.15)-0.582*(0.082)0.336*(0.042)Примечания. Оценка проводится для случаев, где согласно результатам теста Йохансена подтвержденакоинтеграционная взаимосвязь, кроме случая Индии, где оцениваемое соотношение по соответствующиммоделям VECM противоречит теоретическим спецификациям.
Количество лагов выбирается в соответствиис результатами теста Йохансена, а также общими характеристиками моделей, в частности, с учетомнеобходимости отсутствия автокорреляции в остатках авторегрессий; стандартные ошибки оцениваются наоснове t-статистики; aоценка значимости константы в спецификации с константой и трендом недоступна.*, ** Значимость коэффициентов на 1-процентном, 10-процентном уровне значимости соответственно.Таблица Ж.
27. Информационные критерии и диагностические тесты для моделей оценкикраткосрочной динамики доходности ГЦБ в России (к Таблице 7 основного текста)Δ1YΔ3YΔ5YΔ10YΔ15YAkaike info criterion0.7485-0.0005-0.2781-0.4934-0.5648Schwarz criterion1.21230.47960.1805-0.0134-0.1328Darbin-Watson Statistic2.08452.07251.82821.89461.949P-value (Jarque-Bera test)0.61470.20160.05430.14030.2688P-value (LM-test(χ2(1))0.57660.50790.34750.74320.8538P-value (LM-test(χ2(8))0.79380.51680.12400.41270.6562P-value (ARCH-LM (χ2(1))0.66420.34290.24990.63220.7194P-value (B-P-G test)0.42950.96470.46500.28960.1750Примечания. LM-test(N): тест Breush-Goudfry (H0: автокорреляции в остатках нет до лага Nвключительно); ARCH-LM – тест ARCH (H0: условной гетероскедастичности нет до лага 1); B-P-G test: тестBreush-Pagan-Godfrey (H0: остатки гомоскедастичны).285Таблица Ж.
28. Информационные критерии и диагностические тесты для моделей оценкикраткосрочной динамики доходности ГЦБ в Бразилии (к Таблице 8 основного текста)Δ3mYΔ1YΔ2YΔ3Ykaike info criterion-0.28530.59600.55630.5773Schwarz criterion0.10331.08961.04991.1508Darbin-Watson Statistic2.33491.79581.87802.2753P-value (Jarque-Bera test)0.75190.33370.31670.8923P-value (LM-test(χ2(1))0.10960.54210.75730.2745P-value (LM-test(χ2(8))0.20100.74140.94520.8450P-value (ARCH-LM (χ2(1))0.33120.34310.55870.3679P-value (B-P-G test)0.03900.70340.85020.8112Примечания.
LM-test(N): тест Breush-Goudfry (H0: автокорреляции в остатках нет до лага Nвключительно); ARCH-LM – тест ARCH (H0: условной гетероскедастичности нет до лага 1); B-P-G test: тестBreush-Pagan-Godfrey (H0: остатки гомоскедастичны).Таблица Ж. 29. Информационные критерии и диагностические тесты для моделей оценкикраткосрочной динамики доходности ГЦБ в Китае (к Таблице 9 основного текста)Δ1YΔ3YΔ5YΔ10YAkaike info criterion-0.3305-0.3864-0.4521-0.4576Schwarz criterion0.12300.0433-0.0225-0.0995Darbin-Watson Statistic2.15282.1052.0571.7706P-value (Jarque-Bera test)0.45620.94140.3560.7773P-value (LM-test(χ2(1))0.33200.4940.71730.1740P-value (LM-test(χ2(8))0.30970.58210.8370.5508P-value (ARCH-LM (χ2(1))0.89880.33130.19470.7876P-value (B-P-G test)0.14570.10350.90460.6284Примечания.
LM-test(N): тест Breush-Goudfry (H0: автокорреляции в остатках нет до лага Nвключительно); ARCH-LM – тест ARCH (H0: условной гетероскедастичности нет до лага 1); B-P-G test: тестBreush-Pagan-Godfrey (H0: остатки гомоскедастичны).Таблица Ж. 30. Информационные критерии и диагностические тесты для моделей оценкикраткосрочной динамики доходности ГЦБ в Индии (к Таблице 10 основного текста)Δ1YΔ3YΔ5YΔ10YAkaike info criterion-0.9054-1.4610-1.3167-1.8144Schwarz criterion-0.46950-0.8694-0.6940-1.2582Darbin-Watson Statistic1.93041.74902.17932.2238P-value (Jarque-Bera test)0.05040.56340.31610.3946P-value (LM-test(χ2(1))0.83290.35520.36540.2864P-value (LM-test(χ2(8))0.39550.08640.60710.7282P-value (ARCH-LM (χ2(1))0.39320.63770.72250.6225P-value (B-P-G test)0.97750.94190.72330.6536Примечания.
LM-test(N): тест Breush-Goudfry (H0: автокорреляции в остатках нет до лага Nвключительно); ARCH-LM – тест ARCH (H0: условной гетероскедастичности нет до лага 1); B-P-G test: тестBreush-Pagan-Godfrey (H0: остатки гомоскедастичны).286Результаты проверки полученных факторных взаимосвязей на стабильность тестомCUSUM207Россия20151050-5-10-15-20IIIIIIIVIII2010IIIIVIII2011CUSUMIIIIV20125% Signific anc eа) 1 год (d1Y_R)20151050-5-10-15-20IIIIIIIVIII2010IIIIVIII2011CUSUMIIIIV20125% Significanceб) 3 года (d3Y_R)86420-2-4-6-8M7M8M9M10M11M122012CUSUM5% Signific anc eв) 5 лет (d5Y_R)207Различие во временных диапазонах зависит от корректирующих импульсных дамми-переменных,учитываемых при моделировании;28786420-2-4-6-8M7M8M9M10M11M122012CUSUM5% Significanceг) 10 лет (d10Y_R)86420-2-4-6-8M7M8M9M10M11M122012CUSUM5% Significanceд) 15 лет (d15Y_R)Рис. Ж.
5. Тесты на стабильность краткосрочных моделей CUSUM для случаяРоссииКитай151050-5-10-15IIIIIIIVIII2011IIIIV2012CUSUM5% Signific anc eа) 1 год (d1Y_C)151050-5-10-15IV2010IIIIIIIVI2011IIIII2012CUSUM5% Signific anc eб) 3 года (d3Y_C)IV288151050-5-10-15IVIIIIII2010IVIIIIII2011IV2012CUSUM5% Signific anc eв) 5 лет (d5Y_C)20151050-5-10-15-20IVIII2009IIIIVIII2010IIIIVI2011CUSUMIIIIIIV20125% Signific anc eг) 10 лет (d10Y_C)Рис.
Ж.6. Тесты на стабильность краткосрочных моделей CUSUM для случая КитаяБразилия12840-4-8-12M1M2M3M4M5M6M7M8M9M10M112012CUSUM5% Significanceа) 3 месяца (d3mY_B)12840-4-8-12IIIIVIII2011III2012CUSUM5% Significanceб) 1 год (d1Y_B)IVM1228912840-4-8-12IIIIVIIIIII2011IV2012CUSUM5% Significanceв) 2 года (d2Y_B)12840-4-8-12M9M10M11M12M1M2M3M42011M5M6M7M8M92012CUSUM5% Signific anc eб) 3 года (d3Y_B)Рис. Ж.7.
Тесты на стабильность краткосрочных моделей CUSUM для случаяБразилииИндия151050-5-10-15IIIIIIVIII2011IIIIV2012CUS UM5% Signific anc eа) 1 год (d1Y_I)151050-5-10-15IIIIIIVIII2011III2012CUS UM5% Signific anc eб) 3 года (d3Y_I)IV290151050-5-10-15IIIIIIVIIIIII2011IV2012CUSUM5% Signific anc eв) 5 лет (d5Y_I)3020100-10-20-30IIIIVI2008IIIIIIVIII2009IIIIVIII2010CUSUMIIIIVIII2011IIIIV20125% Signific anc eг) 10 лет (d10Y_I)Рис. Ж.8. Тесты на стабильность краткосрочных моделей CUSUM для случая ИндииРезультаты проверки полученных факторных взаимосвязей на стабильность тестомCUSUMSQРоссия1.41.21.00.80.60.40.20.0-0.2-0.4IIIIII2010IVIIIIII2011CUSUM of Squaresа) 1 год (d1Y_R)IVIIIIII20125% SignificanceIV2911.41.21.00.80.60.40.20.0-0.2-0.4IIIIIIIVIII2010IIIIVIII2011IIIIV2012CUSUM of Squares5% Signific anc eб) 3 года (d3Y_R)1.61.20.80.40.0-0.4M7M8M9M10M11M122012CUSUM of Squares5% Signific anc eв) 5 лет (d5Y_R)1.61.20.80.40.0-0.4M7M8M9M10M11M122012CUSUM of Squares5% Signific anc eг) 10 лет (d10Y_R)1.61.20.80.40.0-0.4M7M8M9M10M11M122012CUSUM of Squares5% Signific anc eд) 15 лет (d15Y_R)Рис.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
