Книги по разным темам Pages:     | 1 | 2 | 3 |

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты диссертационного исследования нашли отражение в 6 научных публикаций общим объемом около 6.5 п.л. в периодических изданиях, а также обсуждались на X Международной научной конференции ГУ-ВШЭ по проблемам развития экономики и общества, на научном семинаре Кафедры математических методов анализа экономики в Финансовой академии при Правительстве РФ, на Франкороссийской научной конференции в ГУ-ВШЭ, на научном семинаре магистерской программы CREEES Стэнфордского университета. По материалам диссертационного исследования подготовлен учебный курс Политика ФРС и ЕЦБ и валютный курс, читающийся для студентов 5 курса специалитета и студентов первого года магистратуры в Национальном исследовательском университете Высшая школа экономики на факультете Мировой экономики и мировой политики.

Структура работы отражает решение ключевых задач, поставленных в научном исследовании. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, содержащего 211 наименований, и десяти приложений. Основная часть работы изложена на 177 страницах, включает 9 таблиц и 49 рисунков.

Основное содержание работы

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы, определяются цель и задачи работы, объект и предмет диссертационного исследования, раскрывается научная новизна и практическая значимость результатов исследования. В данном разделе уделяется внимание информационной, теоретической и методологической базе, на которой строится исследование.

В первой главе Основные модели формирования валютного курса:

эмпирическая адекватность и возможности выявления режимов рассмотрен ряд наиболее распространенных в литературе моделей, объясняющих динамику валютного курса. Обзор результатов эмпирических проверок таких моделей позволил выявить те фундаментальные факторы, которые в наибольшей степени определяют формирование курса евро к доллару и взаимосвязь с которыми может формировать типологию режимов функционирования валютного рынка.

В главе поставлен вопрос о методе моделирования валютного курса и рассматриваются альтернативы традиционным эконометрическим подходам.

Рассмотрены подходы к анализу режимов функционирования валютного рынка и выявлена необходимость поиска более объективных методов типологизации поведения валютного курса.

Традиционные модели валютного курса строятся в предположении о выполнении паритета покупательной способности и паритета процентных ставок и основаны на кривых IS, LM и кривой Филлипса. Наиболее известными моделями являются монетарная модель, модель платежного баланса, модель МанделлаФлеминга, модель жестких цен Дорнбуша, теория портфельного баланса. К альтернативным подходам принято относить микроструктурные и поведенческие модели валютного рынка. В целом, традиционные модели не получают однозначного подтверждения своих объясняющих и, тем более, прогностических возможностей.

В главе проведен анализ того, как в литературе объяснялась динамика обменного курса пары евроЦдоллар. Многие исследователи, например, М. Мусса, М. Гомес, Г. Корсетти, раскрывают причины динамики курса в определенные промежутки времени, но не выявляют основной механизм его формирования.

Недавние исследования выявляют существенную роль функции реагирования центральных банков в механизме формирования валютного курса. Наибольших успехов в данной области достигла Т. Молодцова, которая предлагает объяснять динамику курса евро к доллару на основе функций реагирования ФРС и ЕЦБ. С помощью скользящих регрессий подтверждается способность модели прогнозировать валютный курс на один шаг вперед. Такой метод проверки учитывает изменяющуюся во времени структуру взаимосвязей между переменными, однако не дает ответа на вопрос о том, как изменяются взаимосвязи, и не позволяет построить прогноз на несколько шагов вперед.

Большинство эмпирических проверок валютного курса выполнено на основе эконометрического анализа: для оценки взаимосвязей между переменными авторы используют коинтеграционные тесты, векторные авторегрессии, статистическую проверку гипотез. При этом либо модель оценивается на всей выборке и на этой основе рассматриваются некоторые статистические показатели, либо на каждом шаге вычисляется прогноз на один шаг вперед, и этот прогноз сравнивается с фактически наблюдаемым значением прогнозируемой переменной. Значение зависимой переменной на каждом шаге формируется на основе экзогенной информации. Таким образом, модель постоянно оказывается зашумленной сигналами, поступающими с новыми значениями объясняющих переменных, а ее собственные свойства, обеспечивающиеся ее структурой, подавляются.

Этот недостаток может быть преодолен двумя способами. Во-первых, с помощью рекуррентного подхода к оцениванию моделей, который позволяет проследить развитие динамики переменных системы на некоторое число шагов вперед, формирующейся исключительно самой системой, а не поступающей извне информацией. Данный подход, насколько известно автору, применяется в экономической литературе впервые.

Альтернативой этому пути выступает переход к непрерывному моделированию и построение динамических систем. Анализ траекторий решений систем и их фазовых диаграмм позволяет четко проследить, как параметры системы - характеристики предполагаемого механизма работы валютного рынка - влияют на поведение валютного курса. В работе основное внимание уделено эмпирическому анализу динамических моделей.

В литературе эмпирический анализ режимов проводится с позиции объяснения наблюдающихся на рынке закономерностей или же с позиции регулирования. Между тем, задача определения закрытого списка, исчерпывающего перечня возможных режимов, которые могут быть свойственны валютному рынку, представляется крайне важной.

Во второй главе Возможности моделирования кредитноЦденежной политики ФРС и ЕЦБ на основе функции реагирования рассматриваются вопросы моделирования кредитно-денежной политики. Подробный анализ типов и методов формализации кредитно-денежной политики позволил выбрать наиболее адекватную форму строгого описания поведения центральных банков, что дало возможность эмпирически оценить роль кредитно-денежной политики ЕЦБ и ФРС в формировании курса евро к доллару. На основе функций реагирования были выявлены признаки различных типов политики ЕЦБ и ФРС.

Традиционно выделяют два основных правила кредитно-денежной политики - инструментальные правила и правила таргетирования.

Инструментальное правило кредитно-денежной политики - это заданная функциональная зависимость инструментов кредитно-денежной политики центрального банка от переменных, характеризующих состояние экономики.

Такая функциональная зависимость называется функцией реагирования.

Правило таргетирования означает, что у центрального банка имеется целевая функция, которую он минимизирует. Такая функция позволяет любую экономическую ситуацию охарактеризовать с точки зрения ее приемлемости для центрального банка. При этом у банка отсутствует формальный механизм реагирования на изменение экономических индикаторов. Такой подход к кредитно-денежной политике потенциально ограничивает возможности описания поведения центральных банков функцией реагирования. Однако если банки строго придерживаются своих целей, то применение конкретных инструментов кредитно-денежной политики должно быть коррелировано с целевыми переменными.

Из всех существующих стратегий кредитно-денежной политики инфляционное таргетирование в наибольшей степени соответствует практике кредитно-денежной политики ФРС и ЕЦБ.

Главным инструментом кредитноЦденежной политики ФРС и ЕЦБ выступают операции на открытом рынке. В главе обосновывается, что краткосрочная процентная ставка межбанковского рынка является наиболее информативным показателем кредитно-денежной политики.

Изучение проблемы выбора конкретного вида функции реагирования показало, что функции реагирования вида (1) служат достаточно эффективным инструментом описания кредитно-денежной политики центрального банка:

i - i* = ( - *) + q(q - q*) (1), где i - краткосрочная номинальная ставка процента, i* - номинальная целевая ставка процента, - уровень инфляции, * - целевой уровень инфляции, q - реальный уровень выпуска в экономике (например, реальный ВВП), q* - потенциальный уровень выпуска в экономике. При оценке функций реагирования в качестве краткосрочной номинальной процентной ставки использовались индекс эония3 в случае ЕЦБ и эффективная ставка по федеральным фондам в случае ФРС.

Из всех рыночных показателей значения индекса эония ближе всего находятся к ставке по основным операциям рефинансирования (фактически, они колеблются с небольшой амплитудой около данной ставки), и именно для данного индекса Совет управляющих ЕЦБ определяет коридор, выбирая ставки по постоянно действующим механизмам кредитно-денежной политики. На эффективную ставку по федеральным фондам непосредственно влияет ФРС, совершая операции на открытом рынке.

Оценка функций реагирования для каждого банка в отдельности позволила выявить два различных типа кредитно-денежной политики ФРС и ЕЦБ (центральных банков стран ЭВС до 1999 г.). Один из них, характерный для США и Еврозоны (стран ЭВС) в период с февраля 1994 по декабрь 2001 гг., хорошо описывается функцией реагирования. Второй тип имеет слабую связь с целевыми переменными центральных банков и дает основании предположить, что в основе поведения центральных банков лежит их взаимное влияние.

Один из главных недостатков функции реагирования - ее линейный вид.

Такая форма способна описывать поведение центральных банков в определенные периоды, однако не способна учитывать и, что более существенно, предсказывать изменения в приоритетах кредитно-денежной политики, изменения в структуре экономики, приводящие к изменению коэффициентов функции реагирования.

инейность может возникать как проявление более сложных, нелинейных взаимосвязей переменных в определенных точках развития экономической Eonia (Euro OverNight Index Average) - эффективная процентная ставка ловернайт на межбанковском рынке. Она рассчитывается как средневзвешенное значение ставок ловернайт по всем необеспеченным кредитам на межбанковском рынке, выданным крупнейшими банками Еврозоны системы. Возможно, чувствительность коэффициентов модели к выборке является следствием этого факта.

В третьей главе Саморазвивающиеся системы и признаки режимов построена формальная модель, описывающая поведение ЕЦБ и ФРС и позволяющая получить среднесрочный прогноз ключевых процентных ставок этих банков. Для этого применена векторная авторегрессия с рекуррентным способом оценки коэффициентов. Модель позволила выявить исключительную роль индекса эония и ставки по федеральным фондам в системе переменных, характеризующих экономику США и Еврозоны.

Применение модели бинарного выбора дало возможность ослабить предположение о жестком детерминистском характере взаимозависимости переменных и идентифицировать связь валютного курса с процентными ставками в вероятностной форме.

Модель векторной авторегрессии, соответствующая гипотезе о взаимодействии центральных банков, записывается следующим образом (2):

T eoniat hicpt ezgapt ffrt cpit usgapt dexrt (2) T Q1 eoniat1 hicpt1 ezgapt1 ffrt1 cpit1 usgapt1 dexrt1 et где eoniat - индекс эония, ffrt - ставка по федеральным фондам, dexrt - логарифмический приросты курса евро к доллару, usgapt - дефицит выпуска в США4, ezgapt - дефицит выпуска в Еврозоне в момент времени, cpit - индекс потребительских цен США (в годовом выражении), hicpt - гармонизированный индекс потребительских цен Еврозоны, Q = ij, i = 1Е7, j = 1Е8 - матрица неизвестных коэффициентов модели, e = j - вектор случайных ошибок.

Часто в литературе этот показатель называют также гэпом выпуска. Это относительное отклонение фактического ВВП от потенциального.

Был предложен такой алгоритм прогнозирования на основе векторной авторегрессии, который обеспечил учет изменения параметров во времени. На шаге t (рассматриваются ежемесячные данные) оцениваются параметры модели на основе обучающей выборки определенной длины. После получения оценок рассчитываются прогнозные значения переменных для шага t+1. Затем обучающая выборка смещается во времени на одно наблюдение вперед (выбрасывается самое старое наблюдение и включается полученное на предыдущем шаге прогнозное значение), и снова происходит процедура оценки.

Результаты вневыборочного прогнозирования процентных ставок на период с февраля 2004 по январь 2008 гг. (используется только информация, доступная на конец января 2004 г.) приведены на рис. 1.

Факт. значения индекса эония Факт. знач. ставки по ф. фондам Прогн. значения индекса эония Прогн. знач. ставки по ф. фондам 5 Рис. 1. Прогнозные и фактические значения индекса эония (слева), Прогнозные и фактические значения ставки по федеральным фондам. Февраль 2004 - январь 2008 гг.

Как видно из графиков, получен очень качественный прогноз процентных ставок на огромный по меркам вневыборочного прогнозирования период - четыре года, т.е. 48 модельных периодов. Важным фактом является способность модели уловить как фазы увеличения процентных ставок, так и фазы снижения, при этом момент перелома тенденции отражен очень точно как по времени наступления, 02.07.12.05.10.03.08.01.06.11.02.07.12.05.10.03.08.01.06.11.так и по абсолютному значению. При этом прогноз валютного курса, как и других переменных, входящих в систему, за исключением процентных ставок, оказался крайне неточным. Отметим, однако, что при некоторых условиях система выдает точный прогноз и валютного курса (рис. 2).

Факт. значения валютного курса Факт. значения валютного курса Прогн. значения валютного курса Прогн. значения валютного курса 1.5 1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1 Рис. 2. Прогнозные и фактические значения валютного курса евро к доллару, февраль 2004 - январь 2008 гг. (слева), декабрь 2006 Цмай 2008 гг.

(справа) Это может говорить о том, что взаимосвязь между ключевыми процентными ставками центральных банков и валютным курсом все же существует, однако имеет другую форму, которая лишь в некоторые моменты времени описывается векторной авторегрессией.

В главе рассмотрена и усеченная система, в которую входят только процентные ставки центральных банков, а все остальные переменные исключены.

Pages:     | 1 | 2 | 3 |    Книги по разным темам