Geum.ru

Высшая Школа Экономики Факультет Экономики курсовая

Вид материалаКурсовая
2.3. ottok_kap – kurs_baksa
Подобный материал:
1   2   3   4   5   6   7   8   9

2.3. ottok_kap – kurs_baksa



Рассмотрим связь между курсом доллара по отношению к рублю и оттоком капитала из РФ. Изначально предполагается, что связь должна, во-первых, существовать, во-вторых, должна быть обратной, то есть, чем ниже курс доллара, тем выше отток капитала. Помимо стимулирования отечественного производства, слабый рубль способствует увеличению положительного торгового баланса страны. Слишком слабый рубль, защищая отечественного производителя от внешней конкуренции, хотя и стимулирует производство, однако, способствует консервации существующей утяжеленной и неэффективной структуры производства. Существенное укрепление рубля потенциально может способствовать росту эффективности производства, поскольку стимулирует импорт машин и оборудования из стран дальнего зарубежья.

Некоторое же укрепление рубля, отмечавшееся в 2000 году, не могло обеспечить этого эффекта. В январе-октябре импорт машин и оборудования из дальнего зарубежья сократился на 4 процента. В то же время импорт машин и оборудования из стран СНГ за этот же период увеличился на 21,5 процента.

Несмотря на то, что в реальном выражении рубль укрепляется, он все еще остается существенно недооцененным по сравнению с паритетом покупательной способности, что и обеспечивает защиту отечественного товаропроизводителя от внешней конкуренции. Если в долгосрочном плане реальный курс рубля будет продолжать укрепляться, конкурентоспособность российских товаров будет соответственно снижаться. Неизбежно и относительное удорожание энергоресурсов на российском рынке.

То есть, при укреплении рубля относительно доллара произойдет снижение эффективности производства и конкурентоспособности российских товаров. Соответственно произойдет снижение торгового и платежного баланса и как следствие увеличение оттока капитала и основная гипотеза у нас будет о существовании обратной связи между курсом доллара по отношению к рублю и оттоком капитала.

Приведем цитату в подтверждение этой гипотезы:


« Экономисты Всемирного банка указывают на связь между курсом доллара и оттоком капитала из России: когда курс опустился ниже 30 рублей, деньги снова стали уплывать за рубеж. За три месяца страна лишилась 8 миллиардов долларов. Так что любое резкое падение курса может вымести все деньги из стран»7


То есть, наша основная гипотеза - существует обратная связь: чем ниже курс доллара, тем выше отток капитала.
   

Проверим нашу гипотезу:


. gr ottok_kap kurs_baksa if ottok_kap>10000, c(m)




На графике заметно присутствие связи между переменными. Пока сложно определить, какая именно связь.


Проверим распределение переменной «курс доллара по отношению к рублю»:




Распределение получилось не нормальное.

То, что распределение не нормальное может

отрицательно сказаться на результатах тестов:

результаты могут быть не совсем корректными.


Проведем тест:


. ladder kurs_baksa


Transformation formula chi2(2) P(chi2)

------------------------------------------------------------------

cube kurs_b~a3 34.23 0.000

square kurs_b~a2 31.14 0.000

raw kurs_b~a 18.49 0.000

square-root sqrt(kurs_b~a) 2.80 0.247

log log(kurs_b~a) 3.49 0.175

reciprocal root 1/sqrt(kurs_b~a) 13.91 0.001

reciprocal 1/kurs_b~a 26.52 0.000

reciprocal square 1/(kurs_b~a2) 38.67 0.000

reciprocal cube 1/(kurs_b~a3) 42.34 0.000


Тест показывает sqrt – зависимость.


Построим следующую регрессию:


. gen ottok_kap2= ottok_kap* ottok_kap


. reg kurs_baksa ottok_kap2


Source | SS df MS Number of obs = 28

-------------+------------------------------ F( 1, 26) = 4.27

Model | 83.1891729 1 83.1891729 Prob > F = 0.0489

Residual | 506.530928 26 19.4819588 R-squared = 0.1411

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.1080

Total | 589.720101 27 21.8414852 Root MSE = 4.4138


------------------------------------------------------------------------------

kurs_baksa | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

ottok_kap2 | 1.03e-08 4.98e-09 2.07 0.049 5.42e-11 2.05e-08

_cons | 1.517002 1.725166 0.88 0.387 -2.029128 5.063132

------------------------------------------------------------------------------


.

Из построенной регрессии видно, что R2 = 14,11%, Radj = 10,8%, F-статистика равна 4,27, то есть наша модель объясняет только 4,27% дисперсии оцениваемой переменной. Коэффициент при переменной «отток капитала 2» значим на 5% уровне. Незначима на 5% уровне константа.


Построим регрессию без константы:


. reg kurs_baksa ottok_kap2, nocons


Source | SS df MS Number of obs = 28

-------------+------------------------------ F( 1, 27) = 34.70

Model | 670.304465 1 670.304465 Prob > F = 0.0000

Residual | 521.595017 27 19.318334 R-squared = 0.5624

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.5462

Total | 1191.89948 28 42.5678386 Root MSE = 4.3953


------------------------------------------------------------------------------

kurs_baksa | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

ottok_kap2 | 1.41e-08 2.40e-09 5.89 0.000 9.20e-09 1.90e-08


Регрессия без константы дала лучшие показатели, но я думаю, что убирать константу неверно. Не очень верится, что при нулевом оттоке капитала курс доллара будет нулевым. Соответственно, я решил оставить константу в модели.


Проверим наличие гетероскедастичности:


. hettest


Cook-Weisberg test for heteroskedasticity using fitted values of kurs_baksa

Ho: Constant variance

chi2(1) = 3.33

Prob > chi2 = 0.0681


Отклоняем гипотезу об отсутствии гетероскедастичности.


Рассмотрим связь между переменными:


. pwcorr ottok_kap sqrt_baks


| ottok_~p sqrt_b~s

-------------+------------------

ottok_kap | 1.0000

sqrt_baks | 0.2262 1.0000


Зависимость получилась положительная, коэффициент корреляции = 0,2262.


Так как мы решили оставить константу в модели, итоговая регрессия получится вида:


Y = α + βX2 + ε,


Где Y = курс доллара, X – отток капитала, ε – ошибки (включая влияние других факторов).


Или, практически, подставив модель получившиеся коэффициенты:


Kurs_baksa = 1.517002 – 1.03e-08*ottok_kap2 + ε


В результате проведенного исследования основная гипотеза о существовании обратной связи между переменными не подтвердилось, но и не опроверглась. С другой стороны, построенная модель обладает низкой объясняющей способностью и нельзя утверждать, что обратной связи нет.

Сформулируем вывод так: гипотеза о наличии обратной связи не подтвердилась, но и не опроверглась; результаты исследования, показавшие наличие прямой связи не могут быть приняты по причине низкой объясняющей способности получившейся модели. Основная гипотеза не может быть ни принята, ни отвергнута.