Диссертация (1151055), страница 19
Текст из файла (страница 19)
FDIt)Где Growt – логарифм экономического роста; Unemt – логарифм уровнябезработицы; Inft – логарифм инфляции; Oilsupt – логарифм добычи нефти;Oilpt – логарифм цен на нефть (цены марки Брент); FDIt – логарифм ПИИ.Учитываянеправомерностьприменениястандартныхметодовоценивания модели в случае нестационарности используемых временныхрядов, прежде чем перейти к описанию ее структуры, необходимо провестипредварительный анализ переменных на стационарность и определитьпорядок их интегрированности. Для этого были использованы два наиболеераспространенных теста: расширенный тест Дики — Фулера (ADF-тест) итест Филлипса - Перон ( PP тест)379.378 Sims, C.
A. Macroeconomics and reality // Econometrica- 1980- No. 48- P. 1– 25.379 Maddala, G.S., Kim, I.-M. Unit roots, cointegration, and structural change// Cambridge University Press – 1998– P.505.102Согласно данным тестов на стационарность по ряду переменных былиполучены не противоречивые результаты [Табл. 2.6 и 2.8], и для болееточного определения порядка интегрированности временных рядов былпроведен дополнительный тест Филлипса — Перрона (PP-test) [Табл. 2.7 и2.9].
В отличие от теста Дики — Фулера, Филлипс и Перрон предложилинепараметрический метод устранения автокорреляции остатков при проверкевременных рядов на наличие единичного корня. По сравнению с ADF-тестомс помощью теста Филлипса — Перрона следует рассматривать болееширокие классы временных рядов380. На основании проведенного анализаможно заключить, что все временные ряды являются интегрированными впервой или второй степени.Табл 2.6.
Результаты ADF анализ временных рядов на стационарность,интегрироваинтегрирован вн в второйпервой степенистепенистрана ИранНулеваястационаГипоте рностьза H0переменнаяADFстатистика1%критическоезначение5%критическоезначение10%критическоезначениеGrowUnemInfOilsupOilpFDI-5,73-3.36-5.30-1.63-0.82-2.09-3,53-3.53-3.53-3.53-3.53-3.53-2,90-2.90-2.90-2.90-2.90-2.90-2,59-2.59-2.59-2.59-2.59-2.59RejectAcceptRejectAcceptAcceptAcceptD(Unem)-3.03-3.53-2.90-2.59RejectD(Oilsup)D(Oilp)D(FDI)-9.09-7.88-6.60-3.53-3.53-3.53-2.90-2.90-2.90-2.59-2.59-2.59RejectRejectRejectДанет в 1%ДаНетнетнетДа в 5%и 10%ДаДаДаD = дифференцирования380 Безбородова, А. Анализ и прогнозирование срочных депозитов населения Беларуси// Банковскийвестник – 2012 – No.31 – C.
30-39.103Табл 2.7 Результаты PP анализ временных рядов на стационарность дляинтегрирован ввторой степениинтегрирован впервой степениэкономики Ирана-5.771%критическоезначение-3.535%критическое значение-2.9010%критическое значение-2.59НулеваяГипотиза H0RejectUnem-3.61-3.53-2.90-2.59RejectДапеременнаяPPстатистикаGrowстационарностьДаInf-2.81-3.53-2.90-2.59RejectДа в 10%Oilsup-1.61-3.53-2.90-2.59AcceptНетOilp-0.73-3.53-2.90-2.59AcceptнетFDI-1.99-3.53-2.90-2.59AcceptнетD(Oilsup)-9.17-3.53-2.90-2.59RejectДаD(Oilp)-7.96-3.53-2.90-2.59RejectДаD(FDI)-6.59-3.53-2.90-2.59RejectДаD = дифференцированияТабл 2.8.
Результаты ADF анализ временных рядов на стационарность,интегрировинтегрирован ван в второйпервой степенистепенистрана Россия5%критическоезначение-2.90-2.91-2.90-2.90-2.90-2.9010%критическоезначение-2.59-2.59-2.59-2.59-2.59-2.59НулеваяГипотиза H0RejectAcceptRejectAcceptAcceptAcceptпеременнаяADFстатистикаGrowUnemInfOilsupOilpFDI4.53-1.93-3.60-2.09-0.81-1.681%критическоезначение-3.53-3.54-3.53-3.53-3.53-3.53D(Unem)-3.26-3.54-2.91-2.59RejectD(Oilsup)D(Oilp)D(FDI)-4.90-7.28-4.12-3.53-3.53-3.53-2.90-2.90-2.90-2.59-2.59-2.59RejectRejectRejectD = дифференцирования104стационарностьДаНетДаНетНетНетДа в 5% и10%ДаДаДаТабл 2.9. Результаты PP анализ временных рядов на стационарностьинтегрирован в второйстепениинтегрирован впервой степенидля экономики РоссиипеременнаяPPстатистика1%критическоезначение5%критическоезначение10%критическоезначениеНулеваяГипотиза H0Grow3.12-3.53-2.90-2.59RejectUnem-1.83-3.53-2.90-2.59AcceptДа в 5% и10%НетOilsup-0.55-3.53-2.90-2.59AcceptНетInf-2.78-3.53-2.90-2.59RejectДа в 10%Oilp-0.75-3.53-2.90-2.59AcceptFDI-3.51-3.53-2.90-2.59RejectстационарностьD(Unem)-11.9-3.53-2.90-2.59RejectНетДа в 5% и10%ДаD(Oilsup)-4.89-3.53-2.90-2.59RejectДаD(Oilp)-7.38-3.53-2.90-2.59RejectДаD = дифференцированияНеобходимо отметить, что переход к стационарным временным рядампри помощи взятия первых разностей и дальнейшее использованиетрансформированных рядов в регрессионном анализе может не датьжелаемого результата, так как при этом возможна потеря информациидолгосрочногохарактера, которая содержится в уровнях изучаемыхпеременных.Решениеданногокоинтеграционногонестационарностимоделированиианализа,вопросаблагодаряэкономическихизаключаетсявкоторомурешаетсяпоказателейосуществляетсяприустановлениеприменениипроблемаэконометрическомкоинтеграционнойзависимости между исследуемыми показателями.Для установления коинтеграционных соотношений между временнымирядами использовался тест Йохансена.
В основе данного теста лежит модель105векторной авторегрессии. Векторная авторегрессионная модель (vectorautoregressive models, ВАР) — это динамическая линейная модель, в которойтекущие значения переменных зависят от собственных лагов и лагов другихпеременных.В результате проведения теста Йохансена было установлено, что несуществуеткоинтеграционноесоотношениемеждупеременными,входящими в модель.Табл 2.10.
Результаты теста Йохансена, Иранмаксимальное собственное значениеНулАлтернатиеваявная гипотизаtстатистикакритическоезначение, 5%гипотизаr=0r>037.2646.23r<=1r>131.8840.07r<=2r>22333.87r<=3r>315.2927.58r<=4r>412.2021.13Источник: Eviews 7.0Табл 2.11. Результаты теста Йохансена, Россиямаксимальное собственное значениеНулАлтернатиеваявная гипотизаtстатистикакритическоезначение, 5%гипотизаr=0r>065.2885.67r<=1r>154.6969.37r<=2r>227.1136.12r<=3r>318..6724.92r<=4r>411.8419.45106После анализа коинтеграционной зависимости между исследуемымипоказателями,намнадополучитьобратныеединичныекорни381характеристического уравнения в наглядном, графическом виде382. Судя порис 2.13 и 2.14, все корни находятся внутри единичного круга и поэтомунаши результаты из модели ВАР будут надежными.Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial1.51.00.50.0-0.5-1.0-1.5-1.5-1.0-0.50.00.51.01.5Рис 2.13.
Графическое изображение обратных единичныххарактеристического уравнения, ИранInverse Roots of AR Characteristic Polynomial1.51.00.50.0-0.5-1.0-1.5-1.5-1.0-0.50.00.51.01.5381 Брюков, В.Г. Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованиемExcel и Eviews – М.: КНОРУС; ЦИПСиР – 2011 – С. 1-272.382 Баниковым, В.А. Векторные модели авторегрессии и коррекции регрессионных остатков (Eviews)//Прикладная Эконометрика – 2006 – No.3 – C. 96-129.107Рис 2.14. Графическое изображение обратных единичныххарактеристического уравнения, РоссияРассмотримоткликитемповэкономическогороста,уровнябезработицы, инфляции, добычи нефти и ПИИ в экономику Ирана и России вответ на резкие изменения цен на нефть. На рис.
2.15 рассмотреновоздействие колебаний мировых цен на нефть на макроэкономическиепоказатели Ирана и России.В описании результатов, полученных на основе ВАР модели ипредставленных на рис. 2.15, обобщено воздействие нефтяных скачков наразличные переменные (в 95% доверительном интервале)383.Табл 2.12. Воздействие шоковых нефтяных цен на экономику РоссииПеременныеКраткосрочныйСреднесрочныйДолгосрочныйпериодпериодпериодЭкономический рост+++Инфляция--+Пр* +--Добыча нефти++-ПИИ-++БезработицаПр*: примерноТабл 2.13.
Воздействие шоковых нефтяных цен на экономику ИранаПеременныеЭкономический ростКраткосрочныйСреднесрочныйДолгосрочнойпериодпериодпериод---383 Только отклик Oilsupply в Иране статистически значим при уровне значимости 5%, а в России вообщевсе незначимо. Вообще, что упор на знаках, а не на точности оценки. Точность в столь малых выборкахтоже малая.108Инфляция+++Безработица+--Добыча нефти+++ПИИ---Согласно результатам функции импульсных откликов, шок отизменения цен на нефть в краткосрочном периоде приводит к повышениюэкономического роста, уровня безработицы и добычи нефти в России, иросту инфляции, безработицы и добычи нефти в Иране.
В среднесрочномпериоде, ценовый шок на нефть приводит к повышению экономическогороста, добычи нефти и увеличению притока ПИИ в России, а также ростуинфляции и добычи нефти в Иране. В долгосрочном периоде изменение ценна нефть увеличивает экономический рост, инфляцию и ПИИ в России, атакже инфляцию и добычу нефти в Иране.ИранРоссияAccumulated Response of growth, RussiaAccumulated Response of gowth, Iran40.20.03-0.22-0.41-0.60-0.8-1-1.0-2-1.2-3-1.4123456789101112131415110923456789101112131415Accumulated Response of oil supply,IranAccumulated Response of oil supply, Russia.20.12.08.16.04.12.00-.04.08-.08.04-.12.00-.1612345678910111213141512345Accumulated Response of inflation,Iran6789101112131415Accumulated Response of inflation,Russia1.21.50.81.00.40.50.00.0-0.4-0.5-0.8-1.0123456789101112131415123Accumulated Response of FDI,Iran456789101112131415Accumulated Response of FDI,Russia24312010-1-1-2-2-3-3123456789101112131415123456789101112131415Accumulated Response of unemployment, RussiaAccumulated Response of unemployment,Iran.2.1.1.0.0-.1-.2-.1-.3-.2-.3-.4123456789101112131415110123456789101112131415Рис 2.15.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
