Сохрани и опубликуйсвоё исследование
О проекте | Cоглашение | Партнёры
выпускная бакалаврская работа по направлению подготовки : 38.03.01 - Экономика
Источник: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Дальневосточный федеральный университет»
Комментировать 0
Рецензировать 0
Скачать - 3,2 МБ
Enter the password to open this PDF file:
-
Оглавление Оглавление ................................................................................................................... 3 Введение ....................................................................................................................... 4 1 Процентная политика центрального банка, методы ее реализации ................... 6 1.1 Процентная политика центрального банка: понятие, содержание, факторы формирования .............................................................................................. 6 1.2 Инструменты реализации процентной политики центрального банка ... 12 1.3 Ставка рефинансирования (ключевая ставка) и ее влияние на показатели денежного обращения ........................................................................... 18 2 Денежно-кредитная и курсовая политика центрального банка, как фактор влияния на сферу валютных отношений ................................................................ 24 2.1 Денежно-кредитные инструменты и их роль в системе валютного регулирования............................................................................................................ 24 2.2 Особенности процентной политики Банка России и ее роль в системе валютного регулирования РФ ................................................................... 28 2.3 Эффективность процентной политики Банка России ............................... 40 Заключение ................................................................................................................ 47 Список использованных источников ...................................................................... 50 Приложение .............................................................................................................. 55
Введение В современных условиях все больше стран выбирает в качестве цели монетарной политики таргетирование инфляции. Одним из этапов перехода к таргетированию инфляции является переход к режиму плавающего валютного курса, что лишает регулятора возможности осуществления прямого вмешательства (через валютные интервенции) на обменный курс. Рыночная модель установления валютного курса в сочетании с малой эффективностью процентного канала может поставить под сомнение устойчивость национальной валюты, а значит и авторитет Центрального банка. Целью настоящей работы является оценка роли процентной политики Банка России в формировании курса рубля при переходе к режиму инфляционного таргетирования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: ‒ рассмотреть понятие, содержание и факторы формирования процентной политики центрального банка; ‒ изучить инструменты реализации процентной политики центральными банками разных стран; ‒ провести эконометрический анализ связи макроэкономических и монетарных показателей с курсом национальной валюты (рубля) путем тестирования правила Тейлора; ‒ исследовать механизм и степень влияния ставки рефинансирования (ключевой ставки) на показатели денежного обращения и курс национальной валюты. Объектом исследования является процентная политика центрального банка России. Предметом исследования является взаимосвязь процентной политики Банка России с показателями денежного обращения и курсом национальной валюты. 4
В процессе исследования применялись общенаучные методы (анализ, синтез, логический метод) и методы статистического анализа (корреляция и коинтеграция). В первой главе ее инструментарий. рассматривается Глава понятие заканчивается процентной политики, рассмотрением ставки рефинансирования как ключевого компонента денежно-кредитной политики (ДКП) государства в области регулирования денежного обращения. Во второй главе анализируются особенности процентной политики Банка России посредством тестирования функций реагирования процентной ставки на ключевые макропоказатели, рассматривается эффективность процентного канала ДКП. Завершается глава, анализом степени влияния внешних и внутренних факторов на курс рубля. Для исследования в работе были проведены расчёты, базирующиеся на квартальных данных за 2001–2017 гг. Все расчёты выполнены с использованием программного пакета gretl и программы Microsoft Excel. Теоретической базой работы послужили научные публикации С. Р. Моисеева («Конструкция процентной политики центрального банка: международные нормы и практика Банка России», «Деньги с отрицательной процентной ставкой»), Е. А. Леонтевой («Механизм денежной трансмиссии в России»), А. Н. Могилата («Обзор основных каналов трансмиссионного механизма денежно-кредитной политики и инструментов их анализа в Банке России»), Е. А Федоровой («Модифицированное правило Тейлора для Банка России на основе переключения режимов») и др. Информационной базой официальные материалы Центрального банка РФ (Доклады о денежно-кредитной политике, сборник «Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики…» за разные годы); материалы Росстата; документы и статистика, опубликованные ООН, МВФ, ФРС США, ЕЦБ. Исследование выполнено на 67 листах с использованием 44 источников, включает в себя 17 графических изображений и 11 таблиц. 5
1 Процентная политика центрального банка, методы ее реализации 1.1 Процентная политика центрального банка: понятие, содержание, факторы формирования Процентная политика Центрального банка (ЦБ) является одним из основных направлений денежно-кредитной политики государства (ДКП). Она заключается в определении и периодическом пересмотре процентных ставок ЦБ, а также ставок по его основным операциям. Данный вид политики оказывает влияние на поведение экономических агентов путем изменения стоимости привлечения внешнего финансирования [29, 27]. Систему экономических взаимосвязей, благодаря которым решения регулятора способны влиять на поведение экономических агентов (а значит и на экономику в целом), принято называть трансмиссионным механизмом денежно-кредитной политики (ТМ ДКП). В экономической литературе особое внимание процентному каналу ТМ стало уделяться после 2000-х гг., когда таргетирование исключительно денежных показателей стало приводить к неустойчивости денежных и кредитных агрегатов [4, 26]. В первую очередь это было связано с тем, что классический механизм денежного мультипликатора прекратил свое действие, т. к. в настоящее время коммерческие банки получили возможность создавать дополнительный объем денежной массы при исследователей нет осуществлении кредитных операций. Анализ литературы показывает, что среди устоявшегося подхода к определению понятия «процентная политика», что находит отражение, как в научных исследованиях, так и в справочной литературе. Так, в своих трудах Т. С. Бакулина, Г. Г. Фетисов рассматривают процентную политику ЦБ как совокупность депозитной политики и политики в области регулирования стоимости кредитных ресурсов, предоставляемых организациям, занимающим второй уровень банковской системы [2, 31]. Т. С. Бакулина подходит к характеристике данного понятия более широко, 6
рассматривая процентную политику как инструмент денежно-кредитного регулирования, направленный на снижение уровня инфляции и обеспечение устойчивости национальной денежной единицы. Данное утверждение является оправданным с точки зрения современной практики ЦБ в области таргетирования инфляции. В зарубежном словаре «Финансы. Толковый словарь» понятие «политика процентных ставок» определено как «политика, при помощи которой правительство влияет на процентные ставки, регулируя объемы своих долговых обязательств» [3]. В данном контексте процентная политика отождествляется с долговой политикой правительства, так как изменение процентной ставки выступает производной от регулирования государственных долговых обязательств. МВФ дает следующее определение: процентная политика – это ставка, которая используется ЦБ в качестве инструмента ДКП и сигнального канала трансмиссионного механизма [33, 32]. Исходя из анализа существующих трактовок понятия процентной политики ЦБ, сформулирует авторское определение. По нашему мнению, процентная политика ЦБ – это комплекс мероприятий ЦБ, направленный на определение и изменение во времени уровня процентных ставок ЦБ в целях воздействия на ставки рынка ссудного капитала; таргетирования инфляции обеспечения устойчивости национальной валюты и/или стимулирования экономического роста. Основными целями реализации процентной политики, как указано в работе являются [28]: ‒ регулирование спроса и предложения на кредитном рынке путем изменения стоимости кредитных ресурсом для коммерческих банков; ‒ регулирование уровня ликвидности коммерческих банков; ‒ регулирование объема денежной массы в стране; ‒ осуществление роли кредитора последней инстанции. К основным задачам процентной политики относятся: 7
‒ Достижение таргетируемого показателя по инфляции. Реализуется посредством регулирования краткосрочной процентной ставкой. Данный механизм возможен ввиду того, что изменение денежной массы находится в обратной зависимости от изменения процентной ставки. ‒ Обеспечение устойчивости национальной валюты. По валютному каналу ТМ импульс изменения процентной ставки передается валютному курсу. Чем выше процентная ставка ЦБ, тем привлекательнее валюта для иностранных инвесторов, что напрямую влияет на укрепление национальной валюты. В теоретических моделях классическим допущением является возможность ЦБ устанавливать [29]: ‒ ставку процента на рынке межбанковского кредитования; ‒ ставку процента по облигациям или коммерческим бумагам; ‒ ставку процента по депозитам/кредитам коммерческих банков. Наличие у ЦБ монопольного статуса в области определения уровня процентных ставок позволяет выделить специфические функции процентной политики. Во-первых, ЦБ выполняет функцию стимулирования инвестиционного и потребительского спроса. Снижение ставки процента ЦБ в первую очередь сказывается на доступности кредитных ресурсов для населения, что на прямую связано со стимулированием инвестиционного и потребительского спроса. Во-вторых, индикативная функция. Она связана с тем, что уровень процентных ставок напрямую отражает состояние денежно-кредитного рынка и экономики страны. Изменение ставки процента является сигналом для участников рынка о намерениях ЦБ в области ДКП. В-третьих, функция курсообразования национальной валюты. В первую очередь данный тезис касается развитых стран и связан с тем, что манипуляции с уровнем процентной ставки (увеличение или сокращение) могут повлиять на денежную массу, а, следовательно, и на поток валюты в экономику страны. В обоих случаях имеет место временное запаздывание (лаг) между тем моментом, 8
когда было принято решение об изменение уровня процентной ставки и ее непосредственным изменением валютного курса (напрямую или через изменение показателя денежной массы). В-четвертых, функция управления расходной и доходной частями бюджета ЦБ. Процентные ставки по кредитам, предоставленных коммерческим банкам, являются одним из основных источников его дохода; проценты по депозитам, облигациям, сделкам обратного РЕПО – являются компонентами затрат ЦБ [15]. Классификация видов процентной политики приведена в таблице 1. Таблица 1 – Классификация видов процентной политики ЦБ Признак классификации По направлению воздействия Виды Содержание Стимулирующая (входит в состав экспансионистской ДКП) Нацелена на насыщение экономики денежной массой вследствие снижения уровня процентных ставок Нацелена на таргетирование инфляции вследствие повышения уровня процентных ставок Политика, направленная на достижение стратегической цели: (уровень инфляции, темп экономического роста) Взаимоотношения с отдельным банком-заемщиком или банком Величина процентной ставки за продолжительный период времени изменяется на фиксированную величину вверх или вниз Величина процентной ставки изменяется на величину любого масштаба то вверх, то вниз за небольшой промежуток времени Сдерживающая (входит в состав рестрикционной ДКП) По масштабности применения Процентная стратегия Процентная тактика По уровню изменения Пошаговое изменение (постепенно затухающая/возрастающая) Скачкообразное изменение Источник: составлено автором на основе [25] Выделяют два вида ДКП: дискреционная политика и политика, следующая определенному правилу. Дискреционная кредитно-денежная политика предполагает, что у ЦБ нет четкого алгоритма для принятия решений. В каждый момент принятия решения ЦБ анализирует всю доступную информацию, и ориентируется, прежде всего, 9
на конкретные обстоятельства. Таким образом, в разные моменты времени акцент может делаться на различные показатели экономического состояния. Политика, основанная на определенном правиле, предполагает, что ЦБ использует или, по крайней мере, ориентируется на некоторый алгоритм действий. Одним из таких правил (алгоритмов) также является правило Тейлора, которое рассматривает номинальную процентную ставку ЦБ как функцию, зависящую от целевого ориентира инфляции и его отклонения от текущей инфляции, номинальной процентной ставки, отклонения текущего ВВП от потенциального значения [18, 44]. Классический вид функции реагирования выглядит так: it = 2 % + 0,5*(πt – 2 %) + 0,5 ∙ (yt /yT– 1), где (1) it – процентная ставка в момент t; πt – значение инфляции; (yt /yT– 1) − отклонение объёма логарифма ВВП от логарифма уровня потенциального ВВП, %. Это правило гласит, что если выпуск находится на уровне полной занятости, а инфляция соответствует целевому ориентиру в 2 %, то ЦБ должен установить реальную ставку в размере 2 %, что примерно равно её долгосрочному среднему уровню [41-43]. Если экономика «перегрета» и выпуск выше своего значения в условиях полной занятости, а инфляция выше целевого значения, то ЦБ ужесточает денежно-кредитную политику за счет повышения процентной ставки выше 2 %. Если ВВП ниже уровня производства при полной занятости и инфляцией ниже целевого значения, то ставка должна опуститься ниже 2 %, смягчая тем самым денежно-кредитную политику. Тейлор в своей работе показал, что это правило статистически точно описывает фактическое поведение ФРС США. Помимо уровня инфляции, разрыва ВВП значение процентной ставки регулятора может также быть подвержено влиянию других факторов. 10
В таблице 2 представлены факторы, влияющие на процентную политику, выявленные на основе эмпирического анализа панельных данных [47]. Отрицательное влияние обозначено знаком «-», положительное влияние обозначено знаком «+». Таблица 2 – Факторы, влияющие на процентную политику Фактор Описание Частое изменение процентной ставки не имеет смысла, если актуальной статистической информации по основным макроэкономическим показателям Регулятор обязан принимать верные решения в области процентных ставок, в противном случае это чревато подрывом авторитета денежных властей. Частое обновление Актуальных поток информации по ключевым макроэкономических макроэкономическим индикатором позволяет данных принимать регулятору взвешенные решения Решение Наличие консенсуса между лицами, принимается путем принимающими решения по вопросам консенсуса процентной политики, является обязательным условием Расширение состава Сравнительно небольшое количество человек комитета по ДКП (до 8) способно быстрее принять коллегиальное решение, но чем шире состав комитета, тем сложнее прийти к единому мнению Минимизация Чем больше волатильность показателей рыночной инфляции (изменения цен), следовательно, тем волатильности сильнее вариация процентной ставки Источник: составлено автором на основе [47] Направление изменения процентной ставки Увеличение неопределенности будущего + - + - - При формировании процентной политики регулятор также принимает во внимание следующие факторы: ‒ необходимость восстановления экономического роста; ‒ динамику деловой активности; ‒ состояние платёжного баланса; ‒ ситуацию на денежном рынке; ‒ курс национальной валюты. 11
Таким образом, процентная политика – это один из основных каналов, который прямо или косвенно способен влиять на уровень потребительского и инвестиционного спроса, состояние валютного и денежного рынка страны. К основным целям процентной политики можно отнести регулирование уровня ликвидности банковской системы и объема денежной массы в стране. На характер процентной политики влияют множество факторов, среди которых ключевое место отводится инфляции (инфляционным рискам), неопределенности будущего и рыночной волатильности. 1.2 Инструменты реализации процентной политики центрального банка Процентная политика ЦБ, как и любая другая политика, имеет свой инструментарий, который приято делить на базовый и дополнительный. К базовому инструментарию обычно относят ставку рефинансирования, которая выступает показателем объективной цены денежных ресурсов, и учетную ставку, которая используется ЦБ при осуществлении операций по переучету векселей юридических лиц. К дополнительному инструментарию относят ставки, по которым ЦБ предоставляет ликвидность коммерческим банкам или абсорбирует ее. Основные виды ставок представлены в таблице 3. Таблица 3 – Инструменты реализации процентной политики ЦБ РФ Виды процентных ставок Предоставление ликвидности коммерческим банкам Абсорбирование ликвидности коммерческих банков Краткосрочные Примеры ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ Кредит «овернайт»; сделка «валютный своп»; ломбардный кредит; прямое РЕПО; кредиты, обеспеченные золотом; кредиты, обеспеченным нерыночными активами; ломбардные кредитные аукционы. Депозитные операции; эмиссия собственных облигаций; сделки обратного РЕПО. Кредит на 1 день; на 7 дней; на 30 дней. 12
Окончание таблицы 3 Виды процентных ставок Среднесрочные Примеры ‒ На 90 дней; ‒ от 91 до 180 дней Долгосрочные От 180 до 365 дней Источник: составлено автором на основе [15] Кредит овернайт (однодневный расчетный кредит) – кредит Банка России, предоставляемый коммерческому банку в конце дня в сумме непогашенного внутридневного кредита. Сделка «валютный своп» представляет собой комбинацию двух противоположных конверсионных сделок (сделок агентов валютного рынка по обмену оговоренных сумм денежной единицы одной страны на валюту другой по согласованному курсу). Ломбардный кредит предоставляется банку от имени Банка РФ главным управлением ЦБ РФ под залог государственных ценных бумаг на срок от 1 до 30 календарных дней. За неисполнение банком обязательств по возврату кредита и уплате начисленных процентов, вытекающих из договора на предоставление ломбардного кредита, банк платит ЦБ неустойку (пеню) в размере из ставки рефинансирования ЦБ. Прямое РЕПО – договор продажи с обязательством обратной покупки. Обратная сделка РЕПО – сделка по покупке с обязательством продажи. Важной особенностью данных операций по сравнению с привлечением свободных средств на депозиты, является их большая срочность, достигающая в определенных случаях нескольких месяцев, а также большая финансовая привлекательность для коммерческих банков, что делает данный инструмент абсорбирования более перспективным. Кредиты, обеспеченные золотом – вид кредита, где в качестве обеспечения используется золото. Стоит отметить, что Банк России с 3 апреля 2017 кредитов, г. приостановит обеспеченных предоставление золотом, учитывая инструмента. 13 кредитным организациям невостребованность этого
Кредиты, обеспеченные нерыночными активами (или поручительствами) – особый вид кредита, где в качестве залога используется векселей или прав требования. Помимо фиксированных (однозначных) процентных ставок, ЦБ может устанавливать их значение в рамках процентного коридора. Посредством установления нижней и верхней границы ставки по инструментам поддержки или изъятия ликвидности банковской системы формируется коридор колебания процентных ставок в банковской системе в целом [15, 10]. Рассмотрим виды базовых ставок на примере США, Еврозоны и России. США – одна из наиболее продвинутых стран мира – контролирует кредитно-денежную политику посредством влияния на ставку по федеральным фондам, по которой депозитарные институты осуществляют сделки с остатками на счетах в ФРС. Такая процентная ставка является ежедневной (overnight), по ней банки с избыточными обязательными резервами предоставляют кредиты банкам с недостаточными обязательными резервами. Таргетируемая ФРС ставка по федеральным фондам выступает важнейшим индикатором рынка избыточных обязательных резервов. В США помимо таргетируемой ставки по федеральным фондам используются ставка по обязательным резервам (IORR) и ставка по превышающим резервам (IOER). Значения ставок представлены в таблице 4. Таблица 4 – Процентные ставки по резервам ФРС США Процентные ставки по резервам Ставки, % Ставка по обязательным резервам (ставка IORR) 1,75 Ставка по превышающим резервам (ставка IOER) Источник: составлено автором по данным ФРС США Дата вступления в силу 22 марта 2018 г. На рисунке 1 представлены исторические значения процентных ставок IOER и IORR за 2008–2018 гг. 14
Размер ставки (%, годовых) 1,35 1,15 0,95 IOER 0,75 IORR 0,55 0,35 0,15 09.10.2008 09.10.2010 09.10.2012 Годы Источник: составлено автором по данным ФРС США 09.10.2014 09.10.2016 Рисунок 1 – Динамика процентных ставок ФРС США за 2008–2018 гг. Резкое падение уровня процентных ставок в 2008 г. связано началом финансового кризиса. Ставка, установленная на уровне 0-0,25 % в декабре 2008 г. и являющаяся частью программы количественного смягчения, просуществовала 7 лет. В середине декабря 2015 г. Комитет по операциям на открытом рынке ФРС США принял решение повысить ключевую ставку на четверть процента. Данное решение, в первую очередь, было связано с восстановлением экономики США после кризиса [37]. Европейским аналогом ставки по федеральным фондам является ставка рефинансирования (MRO) [45, 46]. По данной ставке предоставляется основная часть ликвидности для банковской системы Еврозоны. В настоящее время данная ставка равна 0 %. При проведении процентной политики ЕЦБ придерживается коридора процентных ставок. Верхняя граница коридора – предельная ставка кредитования (marginal lending facility rate). Данная ставка используется коммерческими банками для получения наличной ликвидности в EЦБ. Нижняя граница коридора – это ежедневная ставка по депозитам (deposit facility rate). В условиях политики количественного смягчения, которая начала проводится с 2015 г., с целью стимулирования коммерческих банков пользоваться собственными резервами и борьбы с рецессией в Еврозоне, ЕЦБ установил отрицательную ставку по депозитам [6]. Данное смещение обладало сетевыми эффектом для ряда стран, которые используют в качестве якоря совей национальной валюты курс евро (например, Босния и Герцеговина). Текущие значения ставок представлены в таблице 5. 15
Таблица 5 – Процентные ставки ЕЦБ Процентные ставки ЕЦБ Ставки, % Предельная ставка кредитования 0,25 Ежедневная ставка по депозитам −0,40 Источник: составлено автором по данным ЕЦБ Дата вступления в силу 16 марта 2016 г. 16 марта 2016 г. Поступательное снижение ставки процента ЕЦБ в первую было связано с динамикой макроэкономических показателей: ростом безработицы и сокращением уровня инфляции. Если изобразить все ключевые процентные ставки европейской банковской системы в одной системе координат (см. рисунок 2), то без сомнения можно сказать, что за выбранный промежуток времени значение всех ставок снизилось до околонулевого уровня. Eonia Размер ставки (%, годовых 2,000 Ежедневная ставка по депозитам 1,500 Ставка рефинансирования (фиксир.) 1,000 Предельная ставка кредитования 0,500 0,000 14.12.2011 14.12.2012 14.12.2013 14.12.2014 -0,500 14.12.2015 14.12.2016 Годы Источник: составлено автором по данным ЕЦБ Рисунок 2 – Динамика основных процентных ставок ЕЦБ за 2011–2018 гг., % В России до января 2016 г. Банк России устанавливал 2 процентные ставки: ставку рефинансирования и ключевую ставку. В широком смысле, ставка рефинансирования, используемая в качестве инструмента ДКП в 1992–2015 гг., – это объективная цена денежных ресурсов, определяемая в соответствии с основными направлениями денежно-кредитной и валютной политики. Изменяя размер ставки рефинансирования, Банк России посылал коммерческим банкам своеобразный процентных ставок по банковским операциям [14, 24]. 16 сигнал для изменения
Ключевая ставка была введена Банком России 13 сентября 2013 г. в качестве основного индикатора денежно-кредитной политики РФ. Ключевая ставка Банка России определяется, как ставка, по которой ЦБ проводит операции по абсорбированию или предоставлению ликвидности коммерческим банкам на аукционной основе сроком на одну неделю. Предполагается, что этот показатель в большей степени оказывает реальное воздействие на объем денежной массы и курс национальной валюты. Динамика ставки рефинансирования за 2010–2016 гг. колебалась вокруг своего среднего значения 8,16 %, а ключевая ставка имеет локальный максимум – 17 %, с конца 2014 г. по начало 2015 г. (рисунок 3). Размер ставки, (%, годовых) 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 21.01.2010 05.06.2011 17.10.2012 01.03.2014 Годы 14.07.2015 Ставка рефинансирования 25.11.2016 09.04.2018 Ключевая ставка Источник: составлено автором по данным ЦБ РФ Рисунок 3 – Изменение ставки рефинансирования и ключевой ставки ЦБ РФ Таким образом, денежные власти разных стран обладают широким перечнем инструментов, направленных на регулирование денежного и валютного рынка. Глобальный кризис подтолкнул EЦБ к установлению отрицательных процентных ставок. Данное явление и в настоящее время имеет своих сторонников. Что касается ФРС США, то он снизил свои ставки до околонулевого уровня (0,15 %) в рамках программы количественного смягчения. Развивающиеся страны (Россия) продолжают придерживаются высоких положительных значений ставки процента, но с каждым годом этот показатель уменьшается. 17
1.3 Ставка рефинансирования (ключевая ставка) и ее влияние на показатели денежного обращения Ставка рефинансирования – это один из ключевых инструментов денежно-кредитной политики ЦБ. В экономической литературе увеличение ставки процента принято трактовать как политику «дорогих денег», или рестрикционную ДКП [12, 13]. Данная политика подразумевает сокращение масштабов кредитования и значительное усиление контроля за приростом количества денег в обращении. Механизм влияния ставки рефинансирования на состояние экономики представлен на рисунке 4. Источник: составлено автором Рисунок 4 – Влияние увеличения ставки рефинансирования на экономику Согласно принятым представлениям о характере воздействия процентной ставки на экономику, рост процентной ставки ЦБ должен влиять на поведение объектов межбанковского рынка, которые, в свою очередь, увеличат ставки процента по кредитам. Удорожание кредита напрямую повлияет на сбережения 18
и инвестиционные решения производителей и домашних хозяйств. Вследствие роста процентных ставок увеличивается привлекательность формирования сбережений путем размещения депозитов или других финансовых вложений. Повышение склонности к сбережению, оказывает сдерживающий эффект на потребление. В совокупности все перечисленные взаимосвязи ведут к сокращению уровня денежной массы. Возможна также и диаметрально противоположная ситуация, связанная с действиями регулятора в области снижения уровня ставок, которая влечет за собой рост денежной массы (ввиду увеличения масштабов кредитования) и получила называние экспансионистской ДКП, или политики «дешевых денег» (рисунок 5). Источник: составлено автором Рисунок 5 – Влияние снижения ставки рефинансирования на экономику Таким образом, изменение уровня ставки процента ЦБ выступает своеобразным сигналом участникам рынка о намерениях ЦБ в области ДКП. Н Не стоит забывать, что любое изменение номинальной ставки обычно продиктовано изменением какого-либо макропоказателя (ВВП, инфляции др.). 19
Существенные различия, особенности и приоритеты монетарной политики, не позволяют сравнивать уровни или характер изменения ставок в разных странах [18]. Возможность корректного сопоставления показателей обеспечивается за счет проведения анализа по реальным ставкам инструментов абсорбирования ликвидности. В качестве примера рассмотрим соотношение уровня процентных ставок и годовой инфляции в странах G20 (рисунок 6). 9 8 Ставка центробанка, (%, годовых) 7 6 5 4 Нулевая реальная ставка (инфляция=ставки ЦБ) 3 2 Развивающиеся страны по данным М ВФ 1 Развитые страны по данным М ВФ 0 -2 1 4 7 10 -1 -2 Годовая инфляция, % Источник: составлено автором по данным ЦБ Рисунок 6 – Соотношение процентных ставок ЦБ и инфляции в странах G20 за 2017 г. Для G20 характерным является низкий уровень процентных ставок для развитых экономик и высокий – в развивающихся и переходных. Отрицательные ставки, используют ЦБ таких стран, как Япония (-0,1 %) и Швейцария (-0,75 %); на них приходится 20 % совокупного ВВП стран объединения. Чуть меньше трети стран G20 (Франция, Германия, Италия, Нидерланды, Испания и др.) имеют нулевые ставки. Четверть стран придерживаются ставки меньше 2 % – Соединенные Штаты (1,75 %), 20
Австралия (1,5 %), Южная Корея (1,5 %), Канада (1,25 %), Великобритания (0,5 %). В группе развивающихся стран инфляция в среднем варьируется от 4 до 5 %, что напрямую сказывается на значении номинальной ставки. Денежно-кредитная политика Банка России аналогична политике других развивающихся стран, т. е. – сравнительно невысокий уровень процентной ставки, ориентированный на достижение таргета по инфляции. Также одним из вариантов корректного сопоставления стран может выступать сравнение процентных ставок ЦБ и ожидаемого экономического роста в странах G20. Сопоставление процентных ставок и экономического роста представлено на рисунке 7. 6 Реальная ставка ЦБ,(%, годовых 5 4 3 2 Развивающиеся страны по данным М ВФ 1 Развитые страны по данным М ВФ 0 0 2 4 6 8 -1 -2 -3 Прогноз прироста ВВП, % Источник: составлено автором по данным ЦБ и ООН Рисунок 7 – Соотношение процентных ставок ЦБ и ожидаемого экономического роста в странах G20 в 2018 г. Как видно из рисунка развитые имеют схожие условия по выбранным показателям. С одной стороны, они находятся в состоянии рецессии с темпами падения ВВП от 3 % до 4 %, а с другой, обладают низким уровнем инфляции. Развивающиеся страны G20 имеют значительный разброс в значениях показателей, поэтому говорить о какой-то единой модели поведения не приходится. 21
Обобщая вышесказанное, можно сказать что политика отрицательных и околонулевых ставок получила широкое распространение лишь среди крупнейших экономик. Основной причиной подобного рода смягчения ДКП стал глобальный финансовый кризис 2007–2008 гг. В этот период помимо стандартных мер денежные власти крупнейших экономик стали использовать политику отрицательных процентных ставок (negative interest rate policy) по инструментам абсорбирования ликвидности банковского сектора, с целью сохранения внутренней макроэкономической и ценовой стабильности [16, 5]. Сущность отрицательной процентной ставки заключается в том, что ЦБ взимает плату за хранение избыточных резервов коммерческих банков [21, 24], тем самым способствуя росту денежной массы в экономике. Выделяются две цели политики отрицательных ставок. Первая актуальна для малой открытой экономики – это защита фиксированного валютного курса и борьба с временным притоком иностранного капитала (Дании, Швейцария, Швеция) Вторая цель больше характерна для крупных экономик – это снижение риска дефляции, повышение инфляционных ожиданий и содействие восстановлению экономического роста (Еврозона, Япония, США). Применение отрицательных процентных ставок в долгосрочной перспективе имеет негативные последствия. Примерами таких последствий могут послужить [24]: ‒ отток финансового капитала за рубеж в поисках более высоких доходов; ‒ сокращение депозитных ресурсов коммерческих банков; ‒ финансовая и социальная нестабильность в обществе. Другим примером нестандартной политики по выходу из кризиса является так называемое количественное смягчение, которое проводится в условиях низких процентов (отрицательных или околонулевых) и подразумевает эмиссию дополнительной денежной массы путем операций на открытом рынке). Логика программы количественного смягчения заключает в снабжении экономики достаточным уровнем ликвидности для возобновления, 22
что, в свою очередь, делает кредит дешевле. Доступность кредитных ресурсов может стать толчком к росту производства, а значит и экономического роста в целом. Классическим примером проведения подобной политики является Япония (2001–2006 гг.), США (2008–2014 гг.), ЕЦБ (2015–2017 гг.). Таким образом, в соответствии с основными положениями макроэкономической теории определяющим фактором в формировании денежной массы является уровень процентной ставки ЦБ. Так увеличение ставки рефинансирования приводит к сокращению денежной массы. Для развитых стран в настоящее время типичной является ситуация дефляции и околонулевого уровня процентных ставок. Совокупность данных фактов подтолкнула наиболее развитые страны к установлению отрицательные значения процентных ставок по абсорбированию ликвидности и проведению программы количественного смягчения. 23
2 Денежно-кредитная и курсовая политика центрального банка, как фактор влияния на сферу валютных отношений 2.1 Денежно-кредитные инструменты и их роль в системе валютного регулирования Основными целями ЦБ являются стабильность национальной валюты, экономический рост и относительная стабильность цен, которые теоретически могут быть осуществлены за счет эффективного распределения денежной массы. Последнее может быть достигнуто путем сформирования определенных условий и ограничений, которые бы могли ориентировать экономических агентов на те или иные действия, напрямую связанные с целями регулятора. Для этого ЦБ использует различные инструменты, которые условно можно разделить на инструменты прямого и инструменты рыночного регулирования. К инструментам прямого регулирования относятся различие директивы и инструкций, издаваемые ЦБ и направленные на ограничение сферы деятельности кредитных институтов в целях контроля количества или цены денег, депонированных в коммерческих банках и предоставленных ими кредитов [7, 8]. Рыночное регулирование осуществляется не прямым, а опосредованным воздействие на мотивацию и поведение экономических и кредитных агентов, которое выражается характере условий на рынке денег и капиталов. Основной предпосылкой данного регулирования является контроль за отдельной частью денежной массы, которая носит название денежной базы, которая, в свою очередь, способна оказать более широкое воздействие на процентные ставки, а также на количество денег и объем кредитования во всей банковской системе. Использование того или иного инструмента для достижения промежуточных целей ДКП создает определенный импульс изменений в экономике, которым передается по различным каналам трансмиссионного механизма ДКП (монетарному, балансовому, каналу принятия риска и др.). В 24
частности для России наибольшую значимость в передаче импульса ДКП имеют курсовой канал и канал процентной ставки [17, 18, 20]. Важно отметить, что большинство ЦБ развитых стран заявляют использование процентной ставки в качестве основного операционного рычага для воздействия на экономику. Последовательность передачи импульса ключевой ставки в рамках курсового и процентного каналов для российской экономики схематично изображена на рисунке 8. Источник: составлено автором на основе [16, 22] Рисунок 8 – Последовательность передачи импульса ключевой ставки в рамках курсового и процентного каналов Существующая система инструментов ДКП Банка России направлена на координирование процентных ставок межбанковского рынка. Удерживая ставки денежного рынка в границах процентного коридора, Банк России стремится приблизить их к уровню ключевой ставки, определяющей направленность денежно-кредитной политики [19, 36]. Одним из методов управления ставками межбанковского рынка выступает норма обязательных резервов, которая обязывает коммерческие банки иметь определенную долю от своих депозитов на корреспондентских 25
счетах в Банке России [11, 23]. Регулирование нормы обязательных резервов (приведение фактических остатков в соответствие потребностям ЦБ) позволяет ставке денежного рынка находиться вблизи ключевой ставки. Другие методы ДКП представлены в таблице 6. Таблица 6 – Система инструментов денежно-кредитной политики Банка России Тип операций Основные аукционы Цель Управление объемом ликвидности и уровнем ставок денежного рынка Операции Ограничение диапазона постоянного колебаний ставок действия денежного рынка на срок границами процентного 1 день коридора Аукционы «тонкой настройки» Форма проведения Аукционы РЕПО / депозитные аукционы Кредиты «овернайт»; валютный своп; ломбардные кредиты; репо; кредиты, обеспеченные нерыночными активами / депозитные операции Аукционы репо и валютный своп / депозитные аукционы Предотвращение чрезмерных колебаний ставок денежного рынка внутри процентного коридора Аукционы Улучшение условий Аукционы по на проведения основных размещению длительные операций; облигаций Банка сроки абсорбирование России среднесрочного избытка ликвидности Улучшение условий Аукционы по проведения основных предоставлению операций; кредитов, удовлетворение обеспеченных среднесрочной нерыночными потребности активами в ликвидности Операции Улучшение условий Кредиты, постоянного проведения основных обеспеченные действия на операций, ограничение нерыночными длительные влияния структурного активами сроки дефицита ликвидности на срочность пассивов кредитных организаций Источник: составлено автором по данным ЦБ РФ 26 1 неделя Частота проведения еженедельно 1 день ежедневно от 1 до 6 дней в отдельные дни 3, 6, 12 месяцев нерегулярно Срок 3 месяца от 2 до 54 9 дней ежедневно
Все перечисленные инструменты в той или иной степени оказывают влияние на ставки межбанковского рынка кредитования, удерживая последние в границах процентного коридора, в центре которого находится значение ключевой ставки (рисунок 9). Источник: составлено автором по данным ЦБ Рисунок 9 – Коридор процентных ставок для российской экономики Влияние на процентные ставки межбанковских кредитов ЦБ запускает следующие изменения в разных сегментах денежного рынка. Схема передачи импульса ключевой ставки к рыночным ставкам изображена на рисунке 10. Ставки денежного рынка свыше 1 дня Ключевая ставка (ставка ДКП) Ставки денежного рынка сроком 1 день Доходность облигаций Государственные Корпоративные Ставки по банковским операциям епозиты) Источник: составлено автором на основе [16] Рисунок 10 – Схема передачи импульса ключевой ставки ЦБ РФ к рыночным ставкам Первым звеном процентного канала является передача сигнала от ключевой ставки к рыночным ставкам. По оценкам [16], импульс ключевой 27
ставки мгновенно и полностью отражается на однодневной ставке межбанковского кредитования (ставке MIACR – Moscow InterBank Actual Credit Rate), поэтому именно эта ставка является операционной целью ДКП Банка России. От ставки МБК влияние ДКП транслируется далее – на ставки других сегментов денежного рынка. Таким образом, изменение уровня процентной ставки ЦБ РФ сказывается на ликвидности банковской системы, выпуске, инфляции, стоимости финансовых активов стране и т. д., что говорит о крайней важности регулирования и верного установления процентной ставки ЦБ. 2.2 Особенности процентной политики Банка России и ее роль в системе валютного регулирования РФ Согласно статье 34.1 Федерального закона «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)», основной целью денежно-кредитной политики Банка России является защита и обеспечение устойчивости рубля посредством поддержания ценовой стабильности [1]. Стоит отметить, что данная позиция не подразумевает прямого поддержания курса рубля на какомто фиксированном уровне. В рамках перехода к режиму таргетирования инфляции это подразумевает достижение устойчивости его покупательной способности за счет обеспечения низкой инфляции. Одним из этапов переход к режиму таргетирования инфляции стал переход к режиму плавающего валютного курса. Плавающий курс позволяет Банку России проводить самостоятельную ДКП, направленную на решение внутренних задач. Режим таргетирования инфляции накладывает ряд ограничений на применение денежно-кредитные инструменты инструментов (в частности ЦБ отказался от проведения валютные интервенций для коррекции валютного курса) и подразумевает воздействует на экономику через процентную ставку. 28
Подтверждение этому можно найти в принятии Советом директоров Банка России ряда долгосрочных мер [34-36], направленных на оптимизацию системы процентных ставок, как инструментов денежно-кредитного и валютного регулирования, включая ограничение их перечня с целью устранения дублирующего воздействия на сферу монетарных отношений. Так, одним из главных решений является изменение статуса ставки рефинансирования. Начиная с указанной даты, ставка рефинансирования утратила позицию основного индикатора направленности денежно-кредитной политики, ее заменила т.н. ключевая ставка – процентная ставка по операциям предоставления и абсорбирования ликвидности на аукционной основе на срок 1 неделя (5,5 % годовых на 13 сентября 2013 г.). Как уже говорилось ранее, одним из возможных подходов к монетарной политике служит принятие дискреционных решений в каждом конкретном периоде, не следуя определенному правилу. Однако, стоит отметить, что систематическая политика имеет важные преимущества по сравнению с чисто дискреционным подходом. Так, политика, основанная на ясном и хорошо понимаемом правиле, делает действия ЦБ более прозрачными и способствует доверию к будущим решениям регулятора [9, 40-42]. В предыдущей главе работы приведено правило монетарной политики (правило Тейлора), позволяющее установить оптимальное значение процентной ставки, в соответствии с изменениями показателей ВВП и инфляции, указанного в уравнении (1). Протестируем данное правило на пример российской экономики в период с 2000 по 2017 гг. Для эмпирического исследования правила Тейлора были отобраны исторические квартальные данные по следующим факторам: ‒ значение реальное ВВП РФ (используется логарифм реального ВВП); ‒ номинальное значение ключевой ставки (ставки рефинансирования); ‒ уровень инфляции (в процентах относительно предыдущего периода). Перед тестированием правила Тейлора было рассчитано значение разрыва выпуска как разница между 29 логарифмом фактического и
потенциального ВВП. Значение реального ВВП было взято с сайта Федеральной службы государственной статистики (Росстат). Для оценки потенциального ВВП был применен фильтр Годрика-Прескотта (HP). Основная идея этого фильтра заключается в разложении временного ряда на ненаблюдаемые компоненты, а именно, тренд и цикл, посредством использования минимизации следующего функционала: , где (2) ty – фактический выпуск; – потенциальный выпуск; – степень гладкости ряда, полученного в результате реализации данной статистической процедуры; T – размер выборки. Тренд, полученный на основе HP-фильтра, рассматривается как потенциальный выпуск, в то время как цикл представляет собой разрыв. На рисунке 11 представлен результат расчета разрыва логарифма реального ВВП с использованием значения =1600. Расчет приведен в Приложении А. Источник: составлено автором по данным Росстата Рисунок 11 – Динамика разрыва логарифма реального ВВП в России за 2001–2017 гг. 30
Важно отметить, что в рассматриваемый период в РФ существовало стразу 2 процентные ставки: ставка рефинансирования (2000–2016 гг.) и ключевая ставка (2013–2017 гг.). Кроме того, в рассматриваемый период ЦБ РФ придерживался политики таргетирования разных экономических показателей (инфляции, валютного курса), поэтому возникает вопрос: стоит разбивать выборку на части или ограничиться «обыкновенной» общей регрессией для всего диапазона точек наблюдений. Для того чтобы ответить на данный вопрос воспользуемся критерием Грегори Чоу (тест Чоу) для двух временных промежутков. Данный тест проверяет гипотезу о том, что параметры модели в разные периоды времени остаются одинаковыми и необходимо строить общую модель для всей выборки (по альтернативной гипотезе выборки признаются неоднородными и необходимо строить две разные модели для выборок). С помощью данного теста (Приложение Б) было обнаружено структурное изменение в 2008 г., что является логичным, так как с этого периода мировой экономический кризис 2008–2009 гг. затронул экономику России. На основании теста Чоу и изменений инструмента реализации процентной политики Банка России было принято решение о рассмотрении следующих моделей для анализа правила Тейлора: ‒ для 2000–2008 гг. (предкризисный период), где в качестве процентной ставки рассматривается ставка рефинансирования; ‒ для 2008–2015 гг. (посткризисный период), где в качестве процентной ставки рассматривается ставка рефинансирования; ‒ для 2013–2017 гг., где в качестве процентной ставки рассматривается ключевая ставка; ‒ для 2000–2017 гг., где до четверного квартала 2013 г. в качестве процентной ставки рассматривается ставка рефинансирования, после – ключевая ставка. 31
Результаты эконометрического тестирования уравнения (1) представлены в Приложении В. Графическая интерпретация расчётных и фактических значений процентной ставки представлена в таблице 7. Таблица 7 – Применение классического правила Тейлора для Российской экономики с заданными коэффициентами в разные периоды № модели График 1 модель 2 модель 3 модель 32
Окончание таблицы 7 № модели График 4 модель Источник: составлено автором Подводя итог проделанной работе, можно сказать, что в 1, 3, 4 моделях расчетные значения процентной ставка улавливают тренд фактических изменений, но тем не менее далеки от точного соответствия. Важно отметить, что сам Тейлор не считал обязательным для ЦБ автоматически следовать правилу, которое служит лишь общим ориентиром, основой разработки мер денежно-кредитной политики [30]. Он придерживался мнения, что отступление от данного правила возможно, но при наличии особых обстоятельств. В частности для России буквальное следование данному правилу вряд ли возможно. РФ сравнительно недавно стала развивать свою экономику на основе рыночных отношений. Это ставит под сомнение вопрос об отлаженности действия рыночных и монетарных механизмов, их эффективного использования для передачи импульсов к экономике. При выборе методов и инструментов монетарной политики необходимо учитывать особенности ДКП за рассмотренные периоды. В частности, до 2014 г. Банк России проводил активную интервенционную политику (в отдельные периоды денежные власти осуществляли операции на рынке почти каждый день), направленную на корректировку курса валюты, что оказывает существенное влияние на характер и тесноту связи показателей, описываемой 33
уравнением (1). Таким образом анализ в этой части позволяет сделать вывод, что процентная политика ЦБ на большей части выборки была подчинена решению задач на валютном рынке и следовала за его тенденциями [39], поэтому Правило Тейлора для ставки для нашей экономии можно представить, как: it = α * it-1+ (1- α)*[i* + β (πt – πT) + φ (yt – yT)+ δ(kt – kT)]+ε , где (3) i* – равновесная номинальная процентная ставка, являющаяся константой; , , , δ – коэффициенты при переменных; (πt – πT) – инфляционный разрыв, разница между текущим уровнем инфляции и инфляционным ориентиром; (yt – yT) − разрыв ВВП, разница между фактическим ВВП и потенциальным ВВП; (kt – kT)– курсовой разрыв, разница между фактическим и целевым курсом. Протестируем функцию реагирования (3). Для этого предварительно рассчитаем значения разрывов инфляции и валютного курса. Ввиду несистематичности данных по квартальному ориентиру инфляции было принято решение предварительно рассчитать годовой инфляционный разрыв. Данные по годовому ориентиру инфляции и инфляции были взяты из ежегодных отчетов об «Основных направлениях единой государственной денежно- кредитной политики» Банка России [34-36]. Квартальный инфляционный разрыв был найдено с использованием метода Chow-Lin для годовых значений. Данный метод заключается в увеличении частоты ряда. Метод Чжоу-Лина основан на регрессии, используя постоянный и квадратичный тренд и предполагая авторегрессионный процесс первого порядка для возмущений. Итоговые значения инфляционного разрыва представлена на рисунке 12. 34
Источник: составлено автором Рисунок 12 – Уровень инфляционного разрыва в России за 2000–2017 гг., % Процедура на наличие единичного корня, проведённая при помощи расширенного теста Дики-Фуллера, показала, что ряды являются интегрированными первого порядка (Приложение В), поэтому в дальнейших расчетах произведен переход к логарифмическим приростам (4). инфляция* = ln (инфляцияt) – ln (инфляцияt-1) = ln (инфляцияt / инфляцияt-1) (4) Повторный тест Дики-Фуллера для разностных рядов показал, что данные стационарны (Приложение В), поэтому в дальнейших расчетах необходимо перейти к логарифмическим приростам (рисунок 13). Источник: составлено автором Рисунок 13 – Уровень инфляционного разрыва в России (стационарные ряд) за 2000–2017 гг., % 35
Во-вторых, оценим значение курсового разрыва (рисунок 14). В качестве курсового ориентира было взято значения реального эффективного курса рубля (ERER), ввиду наличия у ЦБ долгосрочной цели по его приросту. Данные по ERER взяты из базы данных Федерального банка г. Сэнт-Луиса [45]. Источник: составлено по расчетам автора Рисунок 14 – Целевые значения курса доллар, таргетируемого ЦБ РФ в период 2000–2017 гг., % Расширенный тест Дики-Фуллера на наличие единичного корня показал, что ряды являются интегрированными (I). Тестирование логарифмических приростов подтвердило гипотезу о стационарности ряда. (результаты расчетов приведены в Приложении В), поэтому курсовой разрыва был рассчитан как разность логарифмов среднего и реально эффективного курса (рисунок 15). Источник: составлено по расчетам автора Рисунок 15 – Значения логарифма курсового разрыва доллар за 2000–2017 гг., % 36
Если говорить о стационарности важнейшего показателя нашей модели – процентной ставки – то важно отметить, что данные временные ряды являются в значительной степени неопределенными в смысле выбора между наличием единичного корня. Как правило, приходится говорить о циклах кредитноденежной политики, например, о цикле понижения процентных ставок, или цикле повышения. В связи с этим возникает значительная инерционность процентных ставок, которая и приводит к невозможности статистически отвергнуть гипотезу о наличие единичного корня, хотя с экономической точки зрения не стационарность процентных ставок не совсем реалистична. В качестве метода, на основании которого будет протестирована функция реагирования, был выбран нелинейный метод наименьших квадратов (NLS) с использованием модифицированной версии алгоритма Левенберга-Марквардта, который подразумевает наибольшие шансы найти глобальный экстремум функции по сравнению со стандартными методами (методом Ньютона, методом наискорейшего спуска и др.). Все расчеты приведены в Приложении Г. Результаты эконометрического тестирования представлены в таблице 8. Таблица 8 – Применение модифицированного правило Тейлора для процентной ставки ЦБ Графическая интерпретация модифицированного правило Тейлора для Российской экономики 1 модель 37 Значение коэффициентов R2 =0,813*** i=0,113*** =0,483*** =3,905** =0,031** 0,964
Окончание таблицы 8 Графическая интерпретация модифицированного правило Тейлора для Российской экономики Значение коэффициентов R2 2 модель =1,016*** i=0,038*** =5,466*** =−0,017*** =0,005*** 0,930 3 модель =0,463*** i=0,077 *** =0,440*** =2,330*** =0,005*** 0,577 4 модель =0,818*** i= 0,096*** =0,883** = 2,402** =0,036** 0,960 Источник: составлено автором Примечание: * – значимость на 10% уровне, ** – на 5% уровне, *** – на 1% уровне. Все полученные коэффициенты оказались статистически значимы. Наибольшего внимания заслуживает последняя модель (R2 = 0,96). Тест на нормальное распределение дал положительный результат. Таким образом, можно утверждать, что процентная политика Банка России берет внимание изменения ожидаемой инфляции, выпуска и валютного курса. 38
Доверительные интервалы для коэффициентов представлены в Приложении З. Проанализируем каждый коэффициент отдельно. Значение коэффициента в рамках 1, 3 и 4 моделей имеет значение, которое колеблется около 0,8. Это говорит об инертном изменении процентной ставки с точки зрения с приведением ее в соответствии с равновесным уровнем [40]. Действительно, в докризисный период ЦБ редко изменял процентные ставки, а любые изменения были минимальными (на 0,25 п. п.). В рамках 2 модели значение >1, что говорит о сильной волатильности процентной ставки. Согласно оригинальной работе Тейлора коэффициент при разрыве инфляции () равен 0,5. Рассчитанные значения коэффициента близки к оригинальным в 1 и 3 моделях; в остальных случаях данное значения разнятся. Кроме того, в послекризисный период > 1, что говорит о жесткой политики в области инфляции. Согласно Тейлору, коэффициент при разрыве ВВП () должен быть равным 0,5, расчетные значения данному значению не советуют. Значение в моделях 3 и 4 намного больше, чем в модели, описывающих докризисный период, поэтому можно сделать вывод, что поддержание выпуска стало целевым для государства после кризисных явлений 2008 г. В результате исследования показатель значение коэффициента при курсовом разрыве имеет минимальное значение в модели 3, что верно отражает специфику данного периода (ЦБ отказался от таргетирования валютного курса, переход к таргетированию инфляции). Исходя из полученных результатов тесноты связи, модель 4 наиболее полно описывает изменение номинальной процентной ставки России. Весьма высокая теснота связи говорит о корректности использования правила Тейлора для разработки процентной политики ЦБ РФ только для длинных рядов данных. 39
2.3 Эффективность процентной политики Банка России Считается, что через канал процентной ставки ЦБ способен существенно воздействовать на валютный курс. Наличие такой возможности у Банка России в условиях плавающего режима валютного курса как никогда актуально. Действие механизма внутренних процентных ставок двояко. С одной стороны, с ростом номинальной процентной ставки ЦБ растет и реальная процентная ставка (т. е. номинальная процентная ставка, скорректированная на темп инфляции), которая определяет общую доходность вложений в экономику. Рост реальной процентной ставки ведет к удорожанию денег, а значит и к росту валютного курса (связь прямая). С другой стороны, рост ставки по кредитам в национальной валюте снижает спрос на нее и, соответственно, ведет к снижению валютного курса (связь обратная) [38]. Для эмпирического подтверждения работоспособности передачи импульса ключевой ставки в рамках российской экономики воспользуемся корреляционным анализом рядов динамики: ‒ среднемесячного показателя денежной массы; ‒ номинального значения ставки рефинансирования (ключевой ставки с 2013 г.); ‒ среднемесячного значения инфляции (в процентах относительно предыдущего периода); ‒ среднемесячного значение курса RUB/USD; ‒ среднемесячной фактической ставки по кредитам, предоставленным московскими банками в рублях (среднемесячным значением MIACR). Каждый из выбранных показателей представляет собой ряд, изменяющийся во времени. Анализ временных рядов на автокорреляцию дал положительный результат для каждой переменной, что говорит о некорректности применения парного коэффициента корреляции (расчеты приведены в Приложении Д). 40
Для адекватной оценки связи необходимо устранить автокорреляцию при помощи процедуры Кохрейна-Оркотта; для процентной ставки, инфляции – через процедуру «Авторегрессия» в пакете GRETL (Приложение Е). Оценка степени взаимосвязи была произведена при помощи метода коррелирования отклонений фактических уровней от тренда (коррелирование остатков). Рассчитанные коэффициенты корреляции между переменными приведены в таблице 9. Ряды исследуемых макроэкономических переменных включают данные с 2010–2017 гг. в ежемесячном разрезе. Таблица 9 – Коэффициенты корреляции переменных с 2010–2017 гг. Денежная Процентная Среднее значение Инфляция масса (М2) ставка курса RUB/USD 1,0000 -0,3846 0,1229 -0,8592 1,0000 0,3114 0,6720 1,0000 -0,0548 1,0000 MIACR -0,0105 -0,0576 -0,1203 0,0486 1,0000 Денежная масса (М2) Процентная ставка Инфляция Среднее значение курса RUB/USD MIACR Источник: составлено автором Исходя из данной корреляционной матрицы, можно сделать вывод о заметном воздействии (0,6720) процентной ставки на валютный курс, что говорит о наличии прямой связи межу ключевой ставкой и курсом. Но тем не менее курс не в полной мере подстраивается под изменение процентной ставки. Причинами тому могли послужить: ‒ снижение притока иностранных инвестиций на рынки развивающихся стран вообще (конец 2013 – начало 2014 гг.) и РФ в частности, которое обусловлено решениями ФРС США о снижении покупки иностранных активов и замедлением темпов экономического роста в этих странах; ‒ политические причины: события на Украине, санкции и т. д. Расчеты подтверждают классическое представление о формирования курса национальной валюты через изменение денежной массы (-0,8592). Коэффициент корреляции валютного курса и денежной массы отрицателен, что 41
говорит о том, что при росте денежной базы курс национальной валюты будет падать. Наличие связи курса нацвалюты со ставкой MIACR и инфляцией в рассматриваемый период не обнаружено. Связь между процентной ставкой ЦБ и денежной массой оказалось обратной умеренной (-0,3846), что говорит о том, что на денежную массу в большей степени оказывают воздействие другие факторы (в первую очередь, норма обязательных резервов). Добавление временного лага (6-9 месяцев) связь между показателя корректирует до заметной (-0,6589). Связь между процентной ставкой ЦБ и инфляцией была определена как умеренная (0,3114). При добавлении временного лага (6 месяцев) теснота связи сместилась до заметной. Иными словами, в течение полугода Банк России успевает принять меры упреждающего воздействия в связи с изменением темпа инфляции в стране. Связь между инфляцией и денежной массой оказалась слабой. При добавлении временного лага (6 месяцев) показатель тесноты связи вырос до заметного. Наличие длительных лагов взаимодействия подтверждает гипотезу о том, что открытой инфляции предшествует накопление инфляционного потенциала. Рассмотрение полученных связей в совокупности показало позволяет сделать вывод наличие следующих зависимостях валютного курса: ‒ денежная масса курс рубля (связь высокая); ‒ процентная ставка ЦБ курс рубля (связь заметная); ‒ процентная ставка ЦБ денежная масса инфляция ⇏ курс рубля . Таким образом, формирование курса рубля в большей степени определено денежным предложением, чем другими факторами. Однако, само денежное предложение находится в заметной связи с процентной ставкой ЦБ РФ. Изменение денежной массы не передается курсу через инфляцию (связи между инфляцией и курсом тоже нет связи). Данный факт объясняется тем, что 42
инфляция в РФ только на 1/4 связана с монетарными факторами, а остальные 3/4 – это влияние моноэкономики, монополизм производителей, зависимость от внешнего рынка (высокий уровень потребления импортных товаров). Валютный курс не определятся ставками денежного рынка MIACR, но находится в заметной связи с ключевой ставкой (ставкой рефинансирования), что говорит о том, что что ожидания экономических агентов имею большее значение, чем ставки денежного рынка. Хорошо известно, что методы эконометрического анализа временных рядов зависят от характера стационарности этих рядов. Если все рассматриваемые ряды стационарны (по-другому интегрированы в порядке 0), то можно строить регрессию одного ряда на другие. Если же рассматриваемые ряды являются интегрированными более высокого порядка, то применяются коинтеграционные подходы. Как показывают результаты расширенного теста Дики-Фуллера (см. Приложение В), проведенного для переменных взятых на каждый день установления официального курса, все рассмотренные переменные нестационарны. Однако, после взятия первой разницы для выделенных переменных нулевая гипотеза о наличие единичного корня отвергается. Ввиду того, что все рассматриваемые ряды являются интегрированными первого рода, проведем тест на коинтеграцию. Определение наличия коинтеграционных связей было решено реализовать при помощи теста Энгла‐Грейнжера. В зависимости от ставки (ключевой или рефинансирования) коинтегрируемые переменные были разделены на следующие пары: ‒ «валютный курс – ставка рефинансирования 2000–2015 гг.»; ‒ «валютный курс – ключевая ставка с 2013 гг.»; ‒ «валютный курс – ставка рефинансирования (до 2013) / ключевая ставка». В таблице 10 представлены данные полученные по итогам тестирования. 43
Таблица 10 – Результаты теста Энгла‐Грейнжера Рассматриваемые переменные Валютный курс – ставка рефинансирования 2000–2015 гг. Валютный курс – ключевая ставка с 2013 гг. Валютный курс – ставка рефинансирования (до 2013) / ключевая ставка Источник: составлено автором R2 F статистика 0,2649 0,2649 0,2594 0,2594 0,0742 0,999 Вывод Ряды некоинтегрированы Ряды некоинтегрированы Ряды коинтегрированы Таким образом, ни в одной из рассмотренных пар данных долгосрочное равновесие не было обнаружено. Проведённые выше исследования влияния различных внутренних факторов на курс рубля говорят о незначительности их вклада в формирование курса рубля (за исключение денежной массы – там наблюдается высокая связь), поэтому была выдвинута гипотеза о том, что на формирование валютного курса в больше степени влияют внешние факторы. Было предположено, что данным внешним фактором может служить стоимость нефти «Юралс». Данный факт был взят в рассмотрение ввиду наличия сильной ориентированности нашей страны на экспорт энергоносителей. Причинно-следственные связи здесь следующие: рост цен на энергоресурсы приводит к увеличению валютных доходов экспортеров. За счет этого увеличивается предложение иностранной валюты на внутреннем валютном рынке со стороны экспортеров. Рост предложения будет способствовать формированию условий для укрепления рубля. Коэффициент детерминации между средним квартальными значениями 2000–2016 гг. курса рубля к доллару и средним уровнем цен нефти сорта «Юралс» (предварительно скорректированными на сезонность при помощи теста TRAMO/SEATS) равен 0,333 (см. Приложение Ж). Данное значение говорит об обратной умеренной связи между рядами показателей. Другими словами, рост цен на нефть, ведет к незначительному росту курса RUB/USD. 44
Корреляционная матрица лагированого курса (в качестве лага берется 1 квартал) и скорректированных на сезонность рядов средней стоимости нефти сорта «Юралс» представлена в таблице 11. Таблица 11 – Корреляционная матрица лагированного курса RUB/USD и стоимостью нефти сорта «Юралс» Курс (лаг 1 Курс (лаг 2 квартал) квартала) 2 R 0,98 0,98 Источник: составлено автором Курс Курс (лаг 3 квартала) 0,97 Курс (лаг 4 квартала) 0,95 Курс (лаг 5 кварталов) 0,90 Исходя из таблицы видно, что между исследуемыми показателями наблюдается заметная корреляционная связь. Добавление лага в 1-3 квартала увеличило значение R2 до ~ 1, что говорит о весьма высокой тесноте связи между показателями. Такая тенденция в формировании курса рубля продолжалась в период с 2000–2016 гг. Анализ следующего периода (начиная с января 2017 г.), показывает индифферентность между переменными R2=-0,012. Исследуемые переменные изображены на рисунке 16. Источник: составлено автором Рисунок 16 – Изменение стоимости нефть и курса USD/RUB, 2017 г. Такое поведение переменных в рассматриваемый период неслучайно. Изменение курса в настоящее время в большей степени на курс влияют 45
интервенции Минфина с целью пополнения суверенных фондов, действия Центробанка и финансовые спекулянты. Теста Энгла‐Грейнжера в рядах средней стоимости нефти сорта «Юралс» и среднего курса USD/RUB, взятых по месяцам в период с 2003 по 2017 гг., обнаружил умеренная коинтеграционная связь (рисунок 17). Источник: составлено автором Рисунок 17 – Коинтеграционная связь средней стоимости нефти сорта «Юралс» и среднего курса USD/RUB Как видно из рисунка, наибольшая связь между переменными наблюдалась в период 2011–2014 гг. В последние годы расчетные значения далеки от фактических, что говорит о наличии других влияющих факторах в этот период. Таким образом, можно заключить, что валютный курс в определенные периоды определился исключительно внешними факторами, в другие – их сочетанием с внутренними. Говоря о процентной политике в целом, то можно сказать, что она играет важную роль в формировании показателей денежного обращения, которые, в свою очередь, заметно реагирую на изменение процентной ставки. Изменение процентной ставки поддается описанию через совокупность макроэкономических показателей, что прогнозирования на 10 % уроне значимости. 46 говорит о возможности ее
Заключение Процентная политика, являясь составляющей монетарной (денежнокредитной и валютной) политики, представляет собой комплекс мероприятий ЦБ, направленный на изменение базовых и инструментарных процентных ставок, с целью регулирования ликвидности банковской системы, показателей денежного обращения, инфляции и валютного курса. В соответствии с основными положениями макроэкономической теории, уровень процентных ставок является определяющим фактором при формировании денежной массы, причем, зависимость между показателями носит обратно пропорциональный характер. Помимо возможности влиять на важные показатели экономики, процентная политика ЦБ в значительной степени обусловлена различными факторами монетарного и макроэкономического характера. Флуктуация значимых макропоказателей напрямую отражается в значении номинальной процентной ставки ЦБ. К данным факторам, в первую очередь, относится разрыв ВВП (разрыв выпуска), уровень инфляции, валютный курс. Финансовые кризисы в одних странах в сочетании с асимметрическими шоками других подтолкнули монетарных властей к изменяю классического представления о ссудном проценте. Результат: наиболее развитые экономики стали использовать отрицательную величину процентной ставки по инструментам абсорбирования ликвидности. Снижение ставки процента до околонулевого (или отрицательного) уровня в сочетании с увеличением предложения денег использовалось денежными властями ведущих стран в качестве политики по выходу из рецессии. Данная практика получила название «количественного смягчения». Классической функцией реагирования процентной ставки на макропоказатели является правило Тейлора. Данное монетарное правило предполагает детерминированность краткосрочной ставки на уровне 2 %, 47
инфляционного разрыва (ориентир по Тейлору – 2 %) и разрыва выпуска (разность реального и потенциального ВВП), который характеризуются коэффициентом 0,5. Тестирование функции Тейлора показало несоответствие расчетных и фактических значений ставки рефинансирования (ключевой ставки). В первую очередь, это связано с сырьевой ориентированностью экономики, незрелостью рыночных отношений и несовершенством трансмиссионного механизма ДКП Банка России. Было принято решение о тестировании правила Тейлора в общих коэффициентах с добавлением курсового разрыва. Включение последнего было продиктовано активным вмешательством Банка России в операции валютного рынка в 2000–2014 гг. Дополнительное исследование доказало, что процентная политика Банка России поддается частичной формализации в рамках функции реагирования, включающей инфляционный разрыв, разрыв ВВП, курсовой разрыв. Полученная модель описывает изменение ставки процента по кварталам с коэффициентом корреляции между расчетными и фактическими значениями на уровне 96 %, что говорит о весьма высокой тесноте связи. Последний факт свидетельствует о фактической возможности прогнозирования значения номинальной ставки ЦБ. Исследования эффективности процентного канала трансмиссионного механизма Банка России показало наличие заметной обратной связи между процентной ставкой и денежной массой (лаг 6-9 месяцев), процентной ставки и инфляцией (лаг 6 месяцев), инфляцией и денежной массой (лаг 6 месяцев). Анализ скорректированных на автокорреляцию временных рядов показал неоднозначность монетарного фактора в формировании курса рубля. Так, высокая связь наблюдается между денежной массой и курсом, заметная – между процентной ставкой и курсом. Также было выявлено, что монетарный импульс от инфляции к курсу в рамках экономики РФ не передаётся 48
или передается достаточно слабо, а наличие прямой долгосрочной зависимости (коинтеграции) между курсом и процентной ставкой отсутствует. Отсутствие прямой связи является следствием зависимости от конъюнктуры мирового рынка энергоносителей. Тест на коинтеграцию и корреляционный анализ показали высокие значения связи курса рубля и стоимости нефти «Юралс». С учетом выше сказанного, можно сказать, что формирование курса национальной валюты РФ в условиях перехода к режиму инфляционного таргетирования до 2017 г. преимущественно определялось внешними факторами, в первую очередь – динамкой мировых цен на нефть. Помимо цены на нефть, начиная с 2014 г., динамика курса рубля формировалась под влиянием неэкономических факторов, к которым относится введение антироссийских санкций ведущими западными странами. Результатом предпринятых мер стало ограничение доступа российских компаний к иностранным кредитам, существенное снижение притока валюты в страну и нарушение баланса спроса и предложения на внутреннем валютном рынке. Одновременно Банк России объявил о переходе к плавающему режиму валютного курса, практически отказавшись от вмешательства в операции валютного рынка, что еще более усложнило ситуацию. Данные факторы ослабляют или даже нивелируют прямое влияние процентных ставок на формирование курса рубля, но не исключают его совсем. Проведенное исследование подтвердило наличие взаимосвязи процентных ставок и курса рубля, но не напрямую, а опосредованно - через показатели денежного обращения. Таким образом, можно сделать вывод о том, что процентная политика Центрального банка РФ играет важную роль в регулировании денежнокредитного обращения и курса национальной валюты. Взвешенный подход к разработке ключевых параметров процентной политики Банка России позволит использовать валютный фактор для решения задач стратегического развития экономики РФ. 49
Список использованных источников 1. О Центральном банке Российской Федерации (БанкеРоссии) : федер. закон от 10 июля 2002 г. № 86-ФЗ : принят Гос. Думой 27 июня 2002 г. // Российская газета. – 2002. – 13 июля. 2. Бакулина, Т. С. Организация деятельности центрального банка : учебное пособие / Т. С. Бакулина. – Ульяновск : УлГТУ, 2009. – 147 с. 3. Батлер, Б. Финансы. Толковый словарь [Электронный ресурс] / Б. Батлер. – Элетрон. дан. – Режим доступа : http://sbiblio.com/biblio/content.aspx?dictid=174&wordid=1285673. 4. Бурлачков, В. К. Современная процентная политика центральных банков и феномен отрицательных процентных ставок / В. К. Бурлачков // Финансы и кредит. – 2016. – № 47. – С. 2–14. 5. Грищенко, В. О. Денежный мультипликатор в современных финансовых системах / В. О. Грищенко // Деньги и кредит. – 2017. – № 9. – С. 10–17. 6. Зайко, Н. К. Количественное смягчение в сша: последствия для развивающихся стран / Н. К. Зайко // Мировая экономика. – 2015. – № 6. – С. 96–100. 7. Золотарева, О. А. Сужение процентного канала монетарной трансмиссии / О. А. Золотарева // Вестник Ленинградского государственного университета имени А. С. Пушкина – 2013. – С. 42–53. 8. Иванченко, И. С. Особенности функционирования трансмиссии в России / И. С. Иванченко / Финансы и кредит. – 2007. – С. 12–20. 9. Камротов, М. В. Политика Федеральной резервной системы и Европейского центрального банка и валютный курс [Электронный ресурс] / М. В. Камротов. – Элетрон. дан. – Режим доступа : http://www.wehse.ru/text/stanford/study/methodic_book_kamrotov.pdf. 10. Леонтева, Е. А. Механизм денежной трансмиссии в России / Е. А. Леонтьева. – М: Издательство Российской Академии народного хозяйства 50
и государственной службы при президенте РФ, 2013. – 96 с. 11. Литошенко, Е. В. Аттракторы для смены векторного движения политики Банка России , направленные на оживления сектора экономики / Е. В. Литошенко // Вопросы студенческой науки. – 2016. – №5, С 5–9. 12. Макарова, С. Н. Теоретические аспекты системы денежно- кредитного регулирования экономики / С. Н Макарова, Н. С. Осколкова // Финансы и кредит – 2013. – Вып. 27. – С. 37–46. 13. Малкина, М. Ю. Монетарная экономика: учеб. пособие / М. Ю. Малкина. – Нижний Новгород: ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2010. – 78 с. 14. Малкина, М. Ю. Ставка рефинансирования как инструмент управления денежной массой и темпом инфляции в российской экономике / М. Ю. Малкина // Финансовая аналитика. – 2011. – Вып. 76. – С. 18–23. 15. Мишкин, Ф. С. Экономическая теория денег, банковского дела и финансовых рынков / Ф. С. Мишкин. –М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2006. – 880 с. 16. Могилат, А. Н. Обзор основных каналов трансмиссионного механизма денежно-кредитной политики и инструментов их анализа в Банке России / А. Н. Могилат // Деньги и кредит. – 2017. – С. 3–9. 17. Моисеев, С. Р. Деньги с отрицательной процентной ставкой / С. Р. Моисеев // Деньги и кредит. – № 10. – 2017. – С. 16–26. 18. Моисеев, С. Р. Конструкция процентной политики центрального банка: международные нормы и практика Банка России / С. Р. Моисеев // Деньги и кредит. – 2009. – С. 17–22. 19. Моргунов, В. И. Об управлении Банком России краткосрочной процентной ставкой денежного рынка / В. И. Моргунов // Деньги и кредит – 2014. – Вып. 11. – С. 55–60. 20. Муравьёв, А. К. Трансмиссионный механизм денежно-кредитной политики и особенности его функционирования в России / А. К. Муравьев // Денежно-кредитная политика и банки. – 2012. – № 6. – С. 131–134. 51
21. Николаенкова, М. С. Международный опыт применения отрицательной процентной ставки / М. С Николаенкова, А. А. Прудникова // Экономика и управление: проблемы, тенденции, перспективы развития: материалы II Междунар. науч.-практ. конф. – 2016. – № 2. – С. 115–126. 22. Нуреев, Р. М. Состояние трансмиссионного механизма как фактор готовности к переходу к политике инфляционного таргетирования / Р. М Нуреев, М. Ю. Сапьян // Экономический вестник Ростовского государсвенного университета. – 2008. – № 1. – С. 18–26. 23. Панова, Г. С. Кредитная политика коммерческого банка / Г. С. Панова. – М.: ДИС, 1997. – 54 с. 24. Пшеничников, В. В. Отрицательные процентные ставки как элемент глобальных трансформаций денежно-кредитной сферы / В. В. Пшеничников // Научно-технические ведомости СПбГПУ. – 2016. – № 3. – С. 160–168. 25. Раздроков, Е. Н. структура процентной политики Центрального банка / Е. Н. Раздроков, О. Н. Михайлюк // Вестник Югорского Государсвенного Университета. – 2014. – Вып. 27. – С. 61–65. 26. Рыбалтовская, Е. С. Особенности процентной политики центрального банка / Е. С. Рыбалтовская // Экономический рост Республики Беларусь: глобализация, инновационность, устойчивость. – 2011. – С. 338–339. 27. Рязанцева, О. П. Организация деятельности ЦБ : учебное пособие / О. П. Рязанцева. – М. : ИД «АТИСО», 2008. – 213 с. 28. Симаева, Н. П. Роль ставки рефинансирования Банка России в развитии кредитных отношений / Н. П Симаева // Таврический научный обозреватель. – 2016. – Вып. 7. – С. 1–5. 29. политика Тарханова, Е. А. Денежно-кредитные отношения и монетарная / Е. А. Тарханова. – Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2014. – 180 с. 30. Федорова, Е. А. Модифицированное правило Тейлора для Банка России на основе переключения режимов / Е. А. Федорова, А. С. Мухин // Банковское дело. – 2015. – Вып. 626. – С. 14–21. 52
31. Фетисов, Г. Г. Организация деятельности Центрального банка / Г. Г. Фетисов. – М.: КНОРУС, 2007. – 432 с. 32. Финам [Электронный ресурс] – Элетрон. дан. – Режим доступа : https://www.finam.ru/dictionary. 33. В. Ф. Халипов, В. Ф. Кратологический словарь [Электронный ресурс] / Халипов. – Элетрон. дан. – Режим доступа : http://sbiblio.com/biblio/content.aspx?dictid=1. 34. Центральный банк Российской Федерации. Банк России. – [Электронный ресурс] – Элетрон. дан. – Режим доступа : http://www.cbr.ru/DKP/about_monetary_policy/monetary_policy_framework/. 35. Центральный банк Российской Федерации. Банк России. – [Электронный ресурс] – Элетрон. дан. – Режим доступа : http://www.cbr.ru/publ/?PrtId=ondkp. 36. Центральный банк Российской Федерации. Банк России. – [Электронный ресурс] – Элетрон. дан. – Режим доступа : http://www.cbr.ru/press/PR/?file=130913_1350427l.htm. 37. Шапчиц, А. А. Анализ процентных ставок центральных банков и динамикаих развития в условиях посткризисной мировой финансовой системы / А. А. Шапчиц // Банки, финансовые рынки – 2013. – С. 110–118. 38. Шульгин, А.Г. Эмпирическое исследование валютной политики ЦБ РФ на волне кризисного цикла / А. Г. Шульгин // Прикладная эконометрика. – 2006. – С. 18–47. 39. 2000-2011 Юдаева, К. В. Эффективность процентной политики Банка России в гг. / К. В. Юдаева, А. А. Синяков // Обзор центра макроэкономических исследований Сбербанка России. – 2011. – № 1. – С. 1–33. 40. Ascari, G. B. Optimal monetary policy under low trend inflation / G. B. Ascari, T. H. Ropele // Journal of Monetary Economics. – 2007. – № 54. – P. 2568 –2583. 41. Bullard, J. J. Learning about monetary policy rules / J. J. Bullard, 53
K. D. Mitra // Journal of Monetary Economics. – 2002. – № 49 (6). – P. 1105–1129. 42. Christiano, L. J. Nominal rigidities and the dynamics effects of a shock to monetary policy / L. J. Christiano, M. H. Eichenbaum, C. В. Evans // Journal of political economy. – 2005. – № 113. – P. 1 – 45. 43. Clarida, R. A. Monetary policy rules and macroeconomic stability: theory and some evidence / R. A. Clarida, J. M. Galí, M. S. Gertler // Quarterly Journal of Economics. – 2000. – № 115. – P. 147 –180 44. Cochrane, J. N. Identification with Taylor Rules: A critical review / J. N. Cochrane// NBER. –2007. – № 13410. 45. Louis. Economic research and economic data at Federal Reserve Bank of St. [Электронный ресурс] – Элетрон. дан. – Режим доступа http://research.stlouisfed.org. 46. Gerdesmeier, D. Taylor rules for euro area: the issue of real – time data [Электронный ресурс] / D. Gerdesmeier, B.Roffia. – Элетрон. дан. – Режим доступа: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/19504/1/200437dkp.pdf. 47. Gerlach-Kristen, P. Taking two steps at a time : On the optimal step pattern of policy rates / P. Gerlach-Kristen // Journal of Economic Dynamics and Control, 2008. – Vol.32 – P. 2–24. 48. Rudebusch, G. Term strusture evidence on interest rate. Smoothinf and monetary policy inertia / G. Rudebusch // Journal of Monetary Economics. – 2011. – Vol.12, – P. 2–44. 54
Приложение А Расчет значения разрыва выпуска (см. пункт 2.2 настоящей работы) Источник: составлено автором Рисунок А.1 – Логарифм ВВП РФ за 2000–2017 гг. Источник: составлено автором Рисунок А.2 – Результы ппроцедуры сглаживания логарифма ВВП
Приложение Б Тестирование структурных изменений в показателе ставки рефинансирования (см. пункт 2.2 настоящей работы) Таблица Б.1 – Расширенная регрессия для теста Чоу Коэффициент const 0,284530 time −0,00686098 splitdum −0,148293 sd_time 0,00586754 Источник: составлено автором Ст. ошибка 0,00584903 0,000319091 0,0158413 0,000440888 t-статистика 48,65 −21,50 −9,361 13,31 P-значение 2,56e-049 *** 1,33e-029 *** 2,87e-013 *** 2,03e-019 *** Таблица Б.2 – Анализ полученных данных на основе критериев Среднее зав. Перемен. Сумма кв. остатков R-квадрат F (3, 59) Лог. правдоподобие Крит. Шварца Параметр rho Источник: составлено автором 0,131221 0,014898 0,940406 310,3453 173,6209 −330,6693 0,750110 Ст. откл. зав. перемен Ст. ошибка модели Испр. R-квадрат Р-значение (F) Крит. Акаике Крит. Хеннана-Куинна Стат. Дарбина-Вотсона 0,063499 0,015891 0,937376 4,45e-36 −339,2418 −335,8702 0,318593 Тест Чоу для структурных изменений в точке 2008:1− F(2, 59) = 97,3577 рзначение 0,0000. 56
Приложение В Тест на наличие единого корня в рядах инфляции и валютного курса (см. пункт 2.2 настоящей работы) Таблица В.1 – Расширенный тест Дики-Фуллера для инфляционного разрыва с константой Модель: (1-L)y = b0 + (a-1)*y(-1) + ... + e; Оценка для (a - 1): -0,141638; Тестовая статистика: tau_c(1) = -3,36963; Асимпт. Р-значение 0,01207; Коэф. Автокорреляции 1-го порядка для e: 0,037; Лаг для разностей: F(9, 50) = 26,770 [0,0000]. Источник: составлено автором Таблица В.2 – Расширенный тест Дики-Фуллера для инфляционного разрыва с константой и трендом Модель: (1-l)y = b0 + b1*t + (a-1)*y(-1) + ... + e; Оценка для (a - 1): -0,147549; Тестовая статистика: tau_ct(1) = -3,34903; Асимпт. Р-значение 0,05851; Коэф. Автокорреляции 1-го порядка для e: 0,036; Лаг для разностей: F(9, 49) = 26,018 [0,0000]. Источник: составлено автором Таблица В.3 – Расширенный тест Дики-Фуллера приростов инфляционного разрыва с константой для логарифмических Таблица В.4 – Расширенный тест Дики-Фуллера для приростов инфляционного разрыва с константой и трендом логарифмических Модель: (1-L)y = b0 + (a-1)*y(-1) + ... + e; Оценка для (a - 1): -0,141638; Тестовая статистика: tau_c(1) = -3,36963; Асимпт. Р-значение 0,01207; Коэф. Автокорреляции 1-го порядка для e: 0,037; Лаг для разностей: F(9, 50) = 26,770 [0,0000]. Источник: составлено автором Модель: (1-L)y = b0 + b1*t + (a-1)*y(-1) + ... + e; Оценка для (a - 1): -0,147549; Тестовая статистика: tau_ct(1) = -3,34903; Асимпт. Р-значение 0,05851; Коэф. Автокорреляции 1-го порядка для e: 0,036; Лаг для разностей: F(9, 49) = 26,018 [0,0000]. Источник: составлено автором 57
Таблица В.5 – Расширенный тест Дики-Фуллера для курсового разрыва с константой Модель: (1-L)y = b0 + (a-1)*y(-1) + ... + e; Оценка для (a - 1): -0,22377; Тестовая статистика: tau_c(1) = -2,92601; Асимпт. Р-значение 0,0424; Коэф. Автокорреляции 1-го порядка для e: -0,009; Лаг для разностей: F(4, 60) = 2,396 [0,0602]. Источник: составлено автором Таблица В.6 – Расширенный тест Дики-Фуллера для курсового разрыва с константой и трендом Модель: (1-L)y = b0 + b1*t + (a-1)*y(-1) + ... + e; Оценка для (a - 1): -0,351428; Тестовая статистика: tau_ct(1) = -3,63231; Асимпт. Р-значение 0,02712; Коэф. Автокорреляции 1-го порядка для e: -0,041; Лаг для разностей: F(4, 59) = 3,191 [0,0194]. Источник: составлено автором Таблица В.7 – Расширенный тест Дики-Фуллера для логарифма курсового разрыва с константой Модель: (1-L)y = b0 + (a-1)*y(-1) + ... + e; Оценка для (a - 1): -2,6413; Тестовая статистика: tau_c(1) = -4,6119; Асимпт. Р-значение 0,0001; Коэф. Автокорреляции 1-го порядка для e: 0,003; Лаг для разностей: F(8, 51) = 2,385 [0,0289]. Источник: составлено автором Таблица В.8 – Расширенный тест Дики-Фуллера для логарифма курсового разрыва с константой и трендом Модель: (1-L) y = b0 + b1*t + (a-1) *y (-1) + ... + e; Оценка для (a - 1): -2,92573; Тестовая статистика: tau_ct(1) = -4,78703; Асимпт. Р-значение 0,0004563; Коэф. Автокорреляции 1-го порядка для e: -0,009; Лаг для разностей: F (8, 50) = 2,612 [0,0180]. Источник: составлено автором 58
Приложение Г Тестирование правила Тейлора (см. пункт 2.2 настоящей работы) Таблица Г.1 – Нелинейный МНК для тестирования уравнения it = α * it-1 + (1 α)*[i* + β (πt – πT) + φ (yt – yT)+ δ(kt – kT)] для 2000–2008 гг. Оценка 0,813676 α * 0,113708 i 0,483821 β 3,90566 φ 0,0367331 δ Источник: составлено автором Ст. ошибка 0,0290031 0,0219249 0,631619 1,49523 0,631619 t-статистика 28,05 5,186 0,7660 2,612 0,7660 P-значение <0,0001 <0,0001 0,4499 0,0141 0,4499 *** *** *** ** *** Таблица Г.2 – Анализ полученных данных на основе критериев Среднее зав. перемен Сумма кв. остатков R-квадрат Лог. правдоподобие Крит. Шварца Параметр rho Источник: составлено автором 0,170417 0,004844 0,964809 98,81276 −183,6395 0,319896 Ст. откл. зав. перемен Ст. ошибка модели Испр. R-квадрат Крит. Акаике Крит. Хеннана-Куинна Стат. Дарбина-Вотсона 0,065585 0,012924 0,961168 −189,6255 −187,6114 1,000176 Таблица Г.3 – Нелинейный МНК тестирования уравнения it = α * it-1+ (1- α)*[i*+ β (πt – πT) + φ (yt – yT)+ δ(kt – kT)] для 2008–2015 гг. Оценка 1,01487 α * 0,0988683 i 5,46069 β −0,017909 φ 0,00505002 δ Источник: составлено автором Ст. ошибка 0,0530140 0,303647 20,1574 0,0619864 0,0221171 t-статистика 19,14 0,3256 0,2709 - 0,2889 0,2283 P-значение 3,08e-017*** 0,7472 0,7885 0,7748 0,8211 Таблица Г.4 – Анализ полученных данных на основе критериев Среднее зав. перемен 0,089048 Сумма кв. остатков 0,000417 R-квадрат 0,933891 Лог. правдоподобие 134,5502 Крит. Шварца −251,7717 Параметр rho 0,554427 Источник: составлено автором Ст. откл. зав. перемен Ст. ошибка модели Испр. R-квадрат Крит. Акаике Крит. Хеннана-Куинна Стат. Дарбина-Вотсона 59 0,014271 0,003932 0,924097 −259,1004 −256,6712 0,891134
Таблица Г.5 – Нелинейный МНК для тестирования уравнения it = α * it-1+ (1 α)*[i* + β (πt – πT) + φ (yt – yT)+ δ(kt – kT)] для 2013–2017 гг. Оценка 0,463759 α * 0,0771810 i 0,440721 β 2,33049 φ 0,0362525 Источник: составлено автором Ст. ошибка 0,193310 0,0134815 0,262896 1,38854 0,0134815 t-статистика 2,399 5,725 1,676 −1,678 5,725 P-значение 0,0309** 5,25e-0*** 0,1158*** 0,1154*** 5,55e-05*** Таблица Г.6 – Нелинейный МНК для уравнения Среднее зав. 0,093088 перемен Сумма кв. остатков 0,007046 R-квадрат 0,577780 Лог. правдоподобие 45,06970 Крит. Шварца −78,57792 Параметр rho −0,130965 Источник: составлено автором Ст. откл. зав. перемен 0,031332 Ст. ошибка модели Испр. R-квадрат Крит. Акаике Крит. Хеннана-Куинна Стат. Дарбина-Вотсона 0,022435 0,487305 −82,13941 −81,64832 1,745464 Таблица Г.7 – Нелинейный МНК для для тестирования уравнения it = α * it-1+ (1- α)*[i* + β (πt – πT) + φ (yt – yT)+ δ(kt – kT)] для 2000–2017 гг. Оценка α i* β φ δ 0,818456 0,0967294 2,40259 0,686768 0,00563 Источник: составлено автором Ст. ошибка t-статистика P-значение 0,0205335 0,0105098 0,935436 0,283404 0,0134815 39,86 9,204 2,568 2,423 5,725 2,15e-048 *** 1,65e-013 *** 0,0125 ** 0,0181 ** 5,25e-05 *** Таблица Г.8 – Анализ полученных данных на основе критериев Среднее зав. перемен 0,129424 Сумма кв. остатков 0,010167 R-квадрат 0,960408 Лог. правдоподобие 213,4775 Крит. Шварца −409,9044 Параметр rho 0,204744 Источник: составлено автором Ст. откл. зав. перемен Ст. ошибка модели Испр. R-квадрат Крит. Акаике Крит. Хеннана-Куинна Стат. Дарбина-Вотсона 60 0,060567 0,012318 0,958635 −418,9551 −415,3559 1,361519
Приложение Д Анализ автокорреляции в рядах данных (см. пункт 2.2 настоящей работы) 5% критические значения для статистики Дарбина-Вотсона, n = 96, k = 3; dL = 1,6039, dU = 1,7326. Если DW < dL то гипотеза о независимости случайных отклонений отвергается (следовательно, присутствует положительная автокорреляция). Если DW > dU, то гипотеза не отвергается. Если dL <DW< dU, то нет достаточных оснований для принятия решений. Когда расчётное значение DW превышает 2, то с dL и dU сравнивается не сам коэффициент DW, а выражение (4-DW). Таблица Д.1 – МНК для денежной массы Коэффициент const 13810,3 time 454,056 sq_time −4,39568 t3 0,0268517 Источник: составлено автором Ст. ошибка 279,929 24,8631 0,593945 0,00402620 t-статистика 49,33 18,26 −7,401 6,669 P-значение <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001 *** *** *** *** Таблица Д.2 – Анализ полученных данных на основе критериев Среднее зав. перемен Сумма кв. остатков R-квадрат F(3, 92) Лог. правдоподобие Крит. Шварца Параметр rho Источник: составлено автором Ст. откл. зав. перемен Ст. ошибка модели Испр. R-квадрат Р-значение (F) Крит. Акаике Крит. Хеннана-Куинна Стат. Дарбина-Вотсона 28180,30 39963173 0,991737 3680,652 −757,2959 1532,849 0,501086 7135,083 659,0769 0,991468 1,19e-95 1522,592 1526,738 0,972436 Таблица Д.3 – МНК для процентной ставки Коэффициент const 9,76920 time −0,255949 sq_time 0,00744472 t3 −5,13233e-05 Источник: составлено автором Ст. ошибка 0,727562 0,0646216 0,00154372 1,04645e-05 61 t-статистика 13,43 −3,961 4,823 −4,905 P-значение <0,0001 0,0001 <0,0001 <0,0001 *** *** *** ***
Таблица Д.4 – Анализ полученных данных на основе критериев Среднее зав. перемен 8,994792 Сумма кв. остатков 269,9624 R-квадрат 0,359136 F(3, 92) 17,18538 Лог. правдоподобие −185,8470 Крит. Шварца 389,9513 Параметр rho 0,853956 Источник: составлено автором Ст. откл. зав. перемен Ст. ошибка модели Испр. R-квадрат Р-значение (F) Крит. Акаике Крит. Хеннана-Куинна Стат. Дарбина-Вотсона 2,105750 1,713001 0,338238 6,08e-09 379,6939 383,8401 0,289947 Таблица Д.5 – МНК для инфляции Коэффициент const 0,00964382 time −0,000476277 sq_time 1,41083e-05 t3 −1,08639e-07 Источник: составлено автором Ст. ошибка 0,00227100 0,000201709 4,81854e-06 3,26637e-08 t-статистика 4,247 −2,361 2,928 −3,326 P-значение <0,0001 0,0203 0,0043 0,0013 *** ** *** *** Таблица Д.6 – Анализ полученных данных на основе критериев Среднее зав. перемен Сумма кв. остатков R-квадрат F(3, 92) Лог. правдоподобие Крит. Шварца Параметр rho Источник: составлено автором Ст. откл. зав. перемен Ст. ошибка модели Испр. R-квадрат Р-значение (F) Крит. Акаике Крит. Хеннана-Куинна Стат. Дарбина-Вотсона 0,006032 0,002630 0,157398 5,728520 368,0229 −717,7885 0,611340 0,005732 0,005347 0,129922 0,001223 −728,0458 −723,8996 0,760948 Таблица Д.7 – МНК для валютного курса Коэффициент const 0,0293585 time 0,000675746 sq_time −2,19039e-05 t3 1,41502e-07 Источник: составлено автором Ст. ошибка 0,000976614 8,67422e-05 2,07215e-06 1,40466e-08 t-статистика 30,06 7,790 −10,57 10,07 P-значение <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001 Таблица Д.8 – Анализ полученных данных на основе критериев Среднее зав. перемен Сумма кв. остатков R-квадрат F(3, 92) Лог. правдоподобие Крит. Шварца Параметр rho Источник: составлено автором 0,025742 0,000486 0,917396 340,5844 449,0359 −879,8145 0,903194 Ст. откл. зав. перемен Ст. ошибка модели Испр. R-квадрат Р-значение (F) Крит. Акаике Крит. Хеннана-Куинна Стат. Дарбина-Вотсона 62 0,007873 0,002299 0,914703 1,12e-49 −890,0719 −885,9257 0,170501 *** *** *** ***
Таблица Д.9 – МНК для MIACR Коэффициент const 0,0618296 time 0,000889554 sq_time −1,51725e-05 t3 6,62457e-08 Источник: составлено автором Ст. ошибка 0,0137239 0,00121894 2,91189e-05 1,97389e-07 t-статистика 4,505 0,7298 −0,5211 0,3356 P-значение <0,0001 0,4674 0,6036 0,7379 Таблица Д.10 – Анализ полученных данных на основе критериев Среднее зав. перемен 0,072592 Сумма кв. остатков 0,096054 R-квадрат 0,015814 F(3, 92) 0,492767 Лог. правдоподобие 195,3271 Крит. Шварца −372,3968 Параметр rho 0,547487 Источник: составлено автором Ст. откл. зав. перемен Ст. ошибка модели Испр. R-квадрат Р-значение (F) Крит. Акаике Крит. Хеннана-Куинна Стат. Дарбина-Вотсона 63 0,032052 0,032312 -0,016279 0,688174 −382,6542 −378,5080 0,890986 ***
Приложение Е Устранение автокорреляции рядов данных (см. пункт 2.3 настоящей работы) Таблица Е.1 – Устранение автокорреляции в рядах динамики денежной массы Коэффициент const 13360,3 time 490,558 sq_time −5,20003 Источник: составлено автором Ст. ошибка 510,369 41,5148 0,918486 t-статистика 26,18 11,82 −5,662 P-значение <0,0001 <0,0001 <0,0001 *** *** *** Таблица Е.2 – Статистика, основанная на последней итерации вычисления параметра rho Среднее зав. перемен 28873,76 Сумма кв. остатков 31710139 R-квадрат 0,994127 F(3, 95) 1582,327 Параметр rho −0,042271 Источник: составлено автором Ст. откл. зав. перемен Ст. ошибка модели Испр. R-квадрат Р-значение (F) Стат. Дарбина-Вотсона 7422,543 577,7464 0,993941 6,21e-81 2,084183 Таблица Е.3 – AR анализ процентной ставки Коэффициент const 10,5216 time −0,308003 sq_time 0,00844926 Источник: составлено автором Ст. ошибка 2,87856 0,222433 0,00479276 t-статистика 3,655 −1,385 1,763 P-значение 0,0004 0,1695 0,0812 *** * Таблица Е.4 – Статистика, основанная на последней итерации вычисления параметра rho Среднее зав. перемен Сумма кв. остатков R-квадрат F(3, 90) Параметр rho Источник: составлено автором 1,682048 66,48183 0,842133 2,550754 0,032434 Ст. откл. зав. перемен Ст. ошибка модели Испр. R-квадрат Р-значение (F) Стат. Дарбина-Вотсона 0,880704 0,859469 0,836871 0,060598 1,931434 Таблица Е.5 – AR анализ для инфляции Коэффициент const 0,00813162 time −0,000341354 sq_time 1,09524e-05 t3 −8,74087e-08 Источник: составлено автором Ст. ошибка 0,00476557 0,000395964 8,99953e-06 5,89925e-08 t-статистика 1,706 −0,8621 1,217 −1,482 64 P-значение 0,0913 0,3909 0,2267 0,1418 *
Таблица Е.6 – Статистика, основанная на последней итерации вычисления параметра rho Среднее зав. перемен 0,002700 Сумма кв. остатков 0,001512 R-квадрат 0,497057 F(3, 90) 1,659666 Параметр rho −0,032280 Источник: составлено автором Ст. откл. зав. перемен Ст. ошибка модели Испр. R-квадрат Р-значение (F) Стат. Дарбина-Вотсона 0,004142 0,004098 0,480292 0,181350 2,048704 Таблица Е.7 – Устранение автокорреляции в рядах динамики валютного курса Коэффициент const 0,0161467 time 0,00137113 sq_time −3,30670e-05 t3 1,97153e-07 Источник: составлено автором Ст. ошибка 0,00946535 0,000574436 1,05897e-05 5,99560e-08 t-статистика 1,706 2,387 −3,123 3,288 P-значение 0,0914 0,0191 0,0024 0,0014 * ** *** *** Таблица Е.8 – Статистика, основанная на последней итерации вычисления параметра rho: Среднее зав. перемен 0,025661 Сумма кв. остатков 0,000076 R-квадрат 0,986893 F(3, 91) 22,50356 Параметр rho 0,524292 Источник: составлено автором Ст. откл. зав. перемен Ст. ошибка модели Испр. R-квадрат Р-значение (F) Стат. Дарбина-Вотсона 0,007875 0,000916 0,986461 5,49e-11 0,951497 Таблица Е.9 – AR для MIACR Коэффициент const 0,0742458 time −3,50438e-05 sq_time 3,42931e-06 t3 −4,35174e-08 Источник: составлено автором Ст. ошибка 0,0203077 0,00172847 4,00132e-05 2,65935e-07 t-статистика 3,656 −0,02027 0,08570 −0,1636 P-значение 0,0004 0,9839 0,9319 0,8704 *** Таблица Е.10 – Статистика, основанная на последней итерации вычисления параметра rho Среднее зав. перемен 0,045521 Сумма кв. остатков 0,056611 R-квадрат 0,399273 F(3, 90) 0,161421 Параметр rho −0,165191 Источник: составлено автором Ст. откл. зав. перемен Ст. ошибка модели Испр. R-квадрат Р-значение (F) Стат. Дарбина-Вотсона 65 0,024739 0,025080 0,379249 0,922036 2,318751
Приложение Ж Очистка от сезонных колебаний рядов динамики курса рубля и стоимости нефти при помощи теста TRAMO/SEATS (см. пункт 2.3 настоящей работы) Таблица Ж.1 – Результаты теста TRAMO/SEATS на исключение сезонности для рядов исследуемых данных. Параметр Графическая иллюстрация Курс рубля Нефть Интерпретация результатов Тренд-циклическая компонента оказывает существенное влияние на формирование уровней ряда в период 2009–2011 гг. и 2014– 2016 гг. Циклическая компонента оказывает исключительное влияние на формирование уровней ряда. Источник: составлено автором 66
Приложение З Тест на нормальное распередление остататков и доверительные интервалы для переменных (см. пункт 2.2 настоящей работы) Источник: составлено автором Рисунок З.1 – Результаты теста на нормальное распередление остататков Переменная α i* β φ δ Коэффициент 0,818456 0,0967294 0,686768 2,40259 0,00563 90 доверительный интервал (0,739152, 0,897761) (0,0835227, 0,109936) (0,0508462, 1,32269) (0,523995, 4,28118) (0,00032, 0,025263) Источник: составлено автором Рисунок З.2 – Доверительные интервалы для коэффициентов 67
Отзывы:
Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв