Файл: Риски экономической интеграции национальных экономик в единую международную систему (Валютные интервенции как инструмент монетарной политики государства).pdf
Добавлен: 20.05.2023
Просмотров: 285
Скачиваний: 4
Источник: составлено автором на основе данных (Шульгин 2017), Росстата и HSE
Стационарное состояние в модели в реальном секторе экономики состоит из 25 уравнений. Функции откликов на шоки, включенные в модель, описывают результаты расчетов в графиках.
В таблице 5 приведены российские квартальные данные без сезонности, которые используются при дальнейшей оценке параметров модели.
Таблица 5
Квартальные данные основных оцениваемых показателей
|
Год |
Квартал |
Показатели |
||||||
|
Y |
IR |
C |
S |
PX |
Dp |
iref |
||
|
2014 |
I квартал |
22143,62 |
396,54 |
13239,0 |
35,69 |
107,7 |
0,069 |
0,07 |
|
II квартал |
22033,94 |
388,47 |
12914,7 |
33,63 |
112,4 |
0,078 |
0,08 |
|
|
III квартал |
21849,4 |
366,8 |
12593,1 |
39,39 |
94,8 |
0,08 |
0,08 |
|
|
IV квартал |
21716,67 |
280,7421 |
12298,7 |
56,26 |
57,54 |
0,114 |
0,17 |
|
|
2015 |
I квартал |
21580,67 |
257,0169 |
11968,5 |
58,46 |
55,1 |
0,169 |
0,14 |
|
II квартал |
21419,45 |
254,8922 |
11702,9 |
55,52 |
63,14 |
0,153 |
0,115 |
|
|
III квартал |
21401,81 |
271,5964 |
11501,2 |
66,24 |
48,44 |
0,157 |
0,11 |
|
|
IV квартал |
21365,18 |
299,5832 |
11339,6 |
72,88 |
37,6 |
0,129 |
0,11 |
|
|
2016 |
I квартал |
21403,34 |
315,818 |
11309,2 |
67,61 |
40,14 |
0,073 |
0,11 |
|
II квартал |
21435,23 |
343,7563 |
11280,5 |
64,26 |
49,74 |
0,075 |
0,105 |
|
|
III квартал |
21506,21 |
355,3671 |
11310,4 |
63,16 |
49,99 |
0,064 |
0,1 |
|
|
IV квартал |
21660,33 |
348,8885 |
11397,4 |
60,66 |
56,75 |
0,054 |
0,0975 |
|
|
2017 |
I квартал |
21725,33 |
376,8992 |
11502,4 |
56,38 |
53,62 |
0,043 |
0,0975 |
|
II квартал |
21836,84 |
393,1845 |
11624,3 |
59,09 |
48,94 |
0,044 |
0,09 |
|
|
III квартал |
21923,06 |
406,3911 |
11726,0 |
58,02 |
56,53 |
0,03 |
0,085 |
|
|
IV квартал |
21955,42 |
432,1 |
11799,1 |
57,6 |
66,87 |
0,025 |
0,0775 |
|
|
2018 |
I квартал |
22105,46 |
457,7 |
11857,8 |
57,26 |
69,35 |
0,024 |
0,0725 |
|
II квартал |
22243,99 |
455,5 |
11914,6 |
62,76 |
79,12 |
0,023 |
0,0725 |
|
|
III квартал |
22394,2 |
461,1 |
11984,3 |
65,59 |
82,98 |
0,034 |
0,075 |
|
|
IV квартал |
22580,43 |
466,9 |
12074,9 |
69,47 |
54,15 |
0,043 |
0,0775 |
|
Источник: составлено автором на основе данных Росстата, ЦБ РФ и Finam
Y – внутренний валовый продукт России (млрд. руб.) в ценах 2016 года с исключением сезонного фактора.
С – потребление домашних хозяйств (млрд. руб)
IR – международные резервы за исключением стабилизационного фонда и операций РЕПО на открытом рынке (млрд. дол. США)
S – обратный валютный курс на конец квартала ($/руб.)
PX – котировки фьючерсов на нефть марки Brent ($/баррель)
Dp – уровень инфляции в стране на конец квартала
Iref – ключевая ставка на конец квартала
Для того, чтобы с данными можно было работать, необходимо взять натуральный логарифм, затем сгладить фильтром Hodrick-Prescott. Дальнейшая работа будет проводиться с остатками от сглаживания.
Фильтр Ходрика-Прескотта – это метод сглаживания для получения плавной оценки долгосрочной трендовой составляющей ряда. Технически фильтр Ходрика-Прескотта является двусторонним линейным фильтром, который вычисляет сглаженный ряд, минимизируя дисперсию вокруг, при условии штрафа, который ограничивает вторую разницу (9). Данный метод позволяет описать и проанализировать циклы деловой активности.
После сглаживания данных фильтром Hodrick-Prescott в программе Eviews получились следующие значения данных (таблица 6).
Таблица 6
Данные, сглаженные фильтром Hodrick-Prescott
|
Год |
Квартал |
Показатели |
||||||
|
Y |
IR |
C |
S |
PX |
Dp |
Iref |
||
|
2014 |
I квартал |
10,005 |
5,983 |
9,491 |
3,575 |
4,679 |
0,069 |
0,070 |
|
II квартал |
10,000 |
5,962 |
9,466 |
3,515 |
4,722 |
0,078 |
0,080 |
|
|
III квартал |
9,992 |
5,905 |
9,441 |
3,674 |
4,552 |
0,080 |
0,080 |
|
|
IV квартал |
9,986 |
5,637 |
9,417 |
4,030 |
4,052 |
0,114 |
0,170 |
|
|
2015 |
I квартал |
9,980 |
5,549 |
9,390 |
4,068 |
4,009 |
0,169 |
0,140 |
|
II квартал |
9,972 |
5,541 |
9,368 |
4,017 |
4,145 |
0,153 |
0,115 |
|
|
III квартал |
9,971 |
5,604 |
9,350 |
4,193 |
3,880 |
0,157 |
0,110 |
|
|
IV квартал |
9,970 |
5,702 |
9,336 |
4,289 |
3,627 |
0,129 |
0,110 |
|
|
2016 |
I квартал |
9,971 |
5,755 |
9,333 |
4,214 |
3,692 |
0,073 |
0,110 |
|
II квартал |
9,973 |
5,840 |
9,331 |
4,163 |
3,907 |
0,075 |
0,105 |
|
|
III квартал |
9,976 |
5,873 |
9,333 |
4,146 |
3,912 |
0,064 |
0,100 |
|
|
IV квартал |
9,983 |
5,855 |
9,341 |
4,105 |
4,039 |
0,054 |
0,098 |
|
|
2017 |
I квартал |
9,986 |
5,932 |
9,350 |
4,032 |
3,982 |
0,043 |
0,098 |
|
II квартал |
9,991 |
5,974 |
9,361 |
4,079 |
3,891 |
0,044 |
0,090 |
|
|
III квартал |
9,995 |
6,007 |
9,370 |
4,061 |
4,035 |
0,030 |
0,085 |
|
|
IV квартал |
9,997 |
6,069 |
9,376 |
4,054 |
4,203 |
0,025 |
0,078 |
|
|
2018 |
I квартал |
10,004 |
6,126 |
9,381 |
4,048 |
4,239 |
0,024 |
0,073 |
|
II квартал |
10,010 |
6,121 |
9,386 |
4,139 |
4,371 |
0,023 |
0,073 |
|
|
III квартал |
10,017 |
6,134 |
9,391 |
4,183 |
4,419 |
0,034 |
0,075 |
|
|
IV квартал |
10,025 |
6,146 |
9,399 |
4,241 |
3,992 |
0,043 |
0,078 |
|
Источник: составлено автором на основе данных Росстата, ЦБ РФ и Finam
Как говорилось ранее, основная работа будет производиться с остатками от сглаживания фильтром Hodrick-Prescott (с реальным бизнес-циклом в России). Данные, с которыми будет производиться работа приведены в таблице 7.
Таблица 7
Остатки от сглаживания фильтром Hodrick-Prescott
|
Год |
Квартал |
Показатели |
||||||
|
Y |
IR |
C |
S |
PX |
Dp |
Iref |
||
|
2014 |
I квартал |
0,0240 |
0,2766 |
0,0682 |
-0,2236 |
0,3866 |
-0,0299 |
-0,0462 |
|
II квартал |
0,0187 |
0,2431 |
0,0497 |
-0,3150 |
0,4599 |
-0,0256 |
-0,0347 |
|
|
III квартал |
0,0100 |
0,1725 |
0,0308 |
-0,1887 |
0,3198 |
-0,0280 |
-0,0331 |
|
|
IV квартал |
0,0036 |
-0,1086 |
0,0133 |
0,1364 |
-0,1499 |
0,0025 |
0,0586 |
|
|
2015 |
I квартал |
-0,003 |
-0,2115 |
-0,0080 |
0,1443 |
-0,1652 |
0,0557 |
0,0303 |
|
II квартал |
-0,011 |
-0,2357 |
-0,0248 |
0,0636 |
-0,0032 |
0,0403 |
0,0073 |
|
|
III квартал |
-0,013 |
-0,1896 |
-0,0369 |
0,2125 |
-0,2450 |
0,0477 |
0,0045 |
|
|
IV квартал |
-0,015 |
-0,1106 |
-0,0463 |
0,2823 |
-0,4783 |
0,0257 |
0,0069 |
|
|
2016 |
I квартал |
-0,014 |
-0,0784 |
-0,0448 |
0,1835 |
-0,3965 |
-0,0223 |
0,0095 |
|
II квартал |
-0,014 |
-0,0158 |
-0,0437 |
0,1107 |
-0,1692 |
-0,0112 |
0,0073 |
|
|
III квартал |
-0,012 |
-0,0060 |
-0,0379 |
0,0731 |
-0,1549 |
-0,0126 |
0,0054 |
|
|
IV квартал |
-0,007 |
-0,0490 |
-0,0278 |
0,0139 |
-0,0220 |
-0,0132 |
0,0062 |
|
|
2017 |
I квартал |
-0,005 |
0,0026 |
-0,0166 |
-0,0770 |
-0,0754 |
-0,0154 |
0,0097 |
|
II квартал |
-0,002 |
0,0185 |
-0,0044 |
-0,0470 |
-0,1659 |
-0,0064 |
0,0058 |
|
|
III квартал |
-0,001 |
0,0246 |
0,0055 |
-0,0817 |
-0,0230 |
-0,0133 |
0,0047 |
|
|
IV квартал |
-0,001 |
0,0585 |
0,0127 |
-0,1050 |
0,1423 |
-0,0123 |
0,0012 |
|
|
2018 |
I квартал |
0,0036 |
0,0883 |
0,0184 |
-0,1269 |
0,1752 |
-0,0083 |
0,0003 |
|
II квартал |
0,0076 |
0,0557 |
0,0239 |
-0,0511 |
0,3029 |
-0,0051 |
0,0045 |
|
|
III квартал |
0,0120 |
0,0400 |
0,0303 |
-0,0229 |
0,3464 |
0,0096 |
0,0112 |
|
|
IV квартал |
0,0179 |
0,0246 |
0,0384 |
0,0187 |
-0,0846 |
0,0221 |
0,0181 |
|
Источник: составлено автором на основе данных Росстат, ЦБ РФ и Finam
В модели оцениваются следующие параметры: , , , , (эндогенные шоки), а также , , , (параметры модели).
Априорные распределения оцениваемых параметров определялись так, чтобы получились максимально робастные оценки параметров.
Параметру , который отвечает за степень персистентности динамики процентной ставки, соответствует бета-распределение с Е() = 0,5 и = 0,1. При таком распределении персистентность процентной ставки будет умеренная.
Параметры (коэффициент реакции ставки процента на отклонение ВВП), (чувствительность премии за риск к соотношению внешнего долга к ВВП), (величина, обратная межвременной эластичности замещения) и (коэффициент реакции ставки процента на отклонение инфляции) распределены в соответствие с гамма-распределением.
Все шоки, оцениваемые в модели: , , , , распределены равномерно из-за скудности априорных знаний. (коэффициент реакции ставки процента на отклонение международных резервов) также распределен равномерно.
Коэффициенты авторегрессии для наблюдаемых переменных , , фиксируются на уровне 0.758, 0.965 и 0.864 соответственно.
Для того, чтобы в дальнейшем оценить правила, разработанные для валютных интервенций, необходимо оценить параметры модели, для которых задано априорное распределение.
По результатам работы модели на реальных данных оценки параметров распределились следующим образом:
Таблица 8
Оцененные параметры модели
|
Параметр |
Оценка |
Значение |
|
0,14 |
||
|
0,174 |
||
|
0,09 |
||
|
0,063 |
||
|
0,0152 |
||
|
1,998 |
||
|
0,044 |
||
|
0,78 |
||
|
1,43 |
||
|
0,062 |
||
|
2,51 |
Источник: составлено автором с помощью пакета Dynare в программе MatLab
Данные значения используются для оценки правил монетарной политики.
Хотелось бы сразу отметить, что не стоит искать оптимальное валютное правило для валютных интервенций, так как каждый Центральный банк выбирает ту или иную политику, придерживается своих целей и не всегда таковые являются оптимальными.
- параметр гибкости валютного курса, включенный в правило корректировки валютного курса (валютное правило), через которое валютные интервенции влияют на волатильность валютного курса. Необходимо также отметить, что в реальных данных модели валютные интервенции представлены в качестве операций РЕПО и сопряжены с изменением международных резервов Центрального Банк России.
Рассмотрим изменения значений основных макроэкономических показателей при фиксированном значении на оцениваемом уровне в 1,43, при уровне в 1000 (в качестве max) и уровне 0,1 (как min значение) при влиянии соответствующих шоков реального бизнес-цикла (шок производительности, шок цен на биржевые товары и шок оттока капитала за рубеж). Максимальное значение близко к плавающему валютному курсу, в то время как минимальное – к фиксированному (полная фиксация = 0).
Основные графики и выводы относительно валютного правила и изменения макроэкономических показателей представлены в таблице 9.
Таблица 9
Оценка макроэкономических показателей при , и
|
График |
Основные выводы |
|
Шок производительности |
|
|
При позитивном шоке производительности увеличивается совокупный выпуск, растет предложение на рынке, что влечет за собой снижение цен (уровень инфляции уменьшается). Кроме того, из-за увеличения совокупного выпуска увеличивается экспорт продукции за рубеж, таким образом капитал перетекает в нашу страну. Как следствие увеличивается предложение валюты на открытом рынке, что ведет к укреплению валютного курса в долгосрочном периоде. Из графиков видно, что при фиксированном валютном курсе данный шок оказывает наибольшее влияние особенно на валютный курс и уровень выпуска. При фиксированном валютном курсе Центральному Банку приходится проводить все больше валютных интервенций, чтобы сохранить валютный курс в фиксированном положении. При свободном плавании курс самостоятельно подстраивается под экономическую конъюнктуру в стране. Именно поэтому шок производительности оказывает меньшее влияние при фиксированном валютном курсе, нежели при free-floating regime (валютный курс падает не так сильно). Стоит также подчеркнуть, что в данном случае изменение макроэкономических показателей происходит больше через валютный канал, чем через канал издержек. Что касается поведения Центрального Банка в таком случае, то, по моему мнению, следует проводить валютные интервенции для того, чтобы улучшить экономическое состояние страны (при положительном шоке) и минимизировать влияние шока (при отрицательном шоке). Это поможет чуть больше увеличить выпуск, снизить цену, укрепить валютный курс. |
|
|
Шок цен на биржевые ресурсы |
|
|
При положительном шоке цен на биржевые товары (нефть, газ и пр.) в целом цены также увеличиваются (уровень инфляции повышается), вследствие чего предложение товаров и услуг на рынке увеличивается ???? уровень выпуска растет. Так как увеличивается совокупный выпуск, то, как следствие, увеличивается экспорт продукции (приток капитала из-за рубежа), увеличивается предложение валюты на открытом рынке ???? валютный курс укрепляется (падает). Также необходимо отметить, что при фиксированном валютном курсе волатильность валютного курса несколько ниже, чем при гибком, это опять так же объясняется валютными интервенциями и желанием центрального банка держать валютный курс на фиксированном уровне. Однако, уровень инфляции при таком валютном режиме в несколько раз выше. То есть о таргетировании инфляции при фиксированном валютном курсе быть не может (стоит вспомнить об Impossible Trinity). Другими словами, если Центральный Банк придерживается цели таргетирования инфляции, то лучше в таком случае при шоке на биржевые товары не вмешиваться и дать валютному курсу самому отрегулироваться. Тут опять же возникает спорный вопрос касательно стран-экспортеров природных ресурсов, у которых сильная обратная корреляция между валютным курсом и ценами на нефть/газ и пр. Отрицательный шок цен на биржевые товары может сильно испортить экономическую конъюнктуру страны. Все сводится к тому, какую цель преследует Центральный Банк. |
|
|
Шок оттока капитала |
|
|
Шок оттока капитала является одним из самых слабых шоков в модели, что доказывается графиками, приведенными в первом столбце таблицы. Стоит также отметить, что отклонения при фиксированном и плавающем валютных курсах максимально близки. При положительном шоке оттоке капитала из страны валютный курс возрастает, так как его предложение сокращается. Так как валютный курс возрастает, то и цены на импортные товары и в целом также увеличиваются (из-за увеличения издержек на транспортировку товара и прочее). Следовательно, в экономике будет наблюдаться тенденция к импортозамещению, другими словами, уровень выпуска возрастет. Стоит также отметить, что в данном случае на экономику оказывает большее влияние канал издержек нежели валютный канал. В данном случае Центральный Банк может провести валютные интервенции, тем самым увеличив предложение на валютном рынке, однако это не произведет должного эффекта, так как при сильном оттоке капитала из страны необходимы большие суммы. |
|