Книги, главы из книг для написания диплома, курсовой работы, реферата по предмету Экономика: Развитие российского финансового рынка и новые инструменты привлечения инвестиций. Энтов Р., Радыгин А., Мау В. И др. - Стабильность коэффициентов и прогнозные свойства модели -"Электив"

Стабильность коэффициентов и прогнозные свойства модели

В таблицах 2.7 и 2.8 приведены результаты тестов Чоу на “точки перелома” (Chow Breakpoint Test) и качество предсказания (Chow Forecast Test). Поскольку исследуемый интервал не слишком велик, мы разбили его на два интервала при тестировании гипотезы об изменении коэффициентов. Тест о прогнозных свойствах (качество предсказания) выполнялся для двух подпериодов: 1996 – 1997гг. и 1997г.

Таблица 2.7.

Результаты тестов Чоу для уравнения неплатежей

Chow Breakpoint Test: 1996:01

F-statistic

1.161630

Probability

0.358639

Chow Forecast Test: Forecast from 1996:01 to 1997:09

F-statistic

0.769760

Probability

0.714039

Chow Forecast Test: Forecast from 1997:01 to 1997:09

F-statistic

0.551260

Probability

0.823368

Таблица 2.8.

Результаты тестов Чоу для уравнения процентной ставки

Chow Breakpoint Test: 1996:01

F-statistic

2.472395

Probability

0.033706

Chow Forecast Test: Forecast from 1996:01 to 1997:09

F-statistic

1.597692

Probability

0.193484

Chow Forecast Test: Forecast from 1997:01 to 1997:09

F-statistic

0.956277

Probability

0.497078

Как видно из таблиц, в уравнении неплатежей не отвергаются все гипотезы о стабильности коэффициентов. Однако, в уравнении процентной ставки гипотеза стабильности коэффициентов с января 1996 года отвергается на уровне 95%. Вероятно, в этот период произошел существенный структурный сдвиг (перелом) во влиянии объясняющих переменных. В связи с этим, мы переоценили коэффициенты уравнения процентной ставки для двух подпериодов: до и после января 1996 г. (см. таблицы 2.9 и 2.10).

Практически все коэффициенты сохраняют высокую значимость на обоих подпериодах, но как видно, их значения существенно меняются. Снижение значимости некоторых коэффициентов могло быть вызвано и сокращением числа наблюдений.

Таблица 2.9.

Результаты оценки коэффициентов модели уравнения процентной ставки на подпериоде с 02/1994 по 12/1995

(23 наблюдения)

Variable

Coefficient

Std. Error

T-Statistic

Prob.

-5.272305

1.901205

-2.773138

0.0142

-1.105810

0.577567

-1.914600

0.0748

3.074474

1.556029

1.975846

0.0669

-0.001342

0.001377

-0.974494

0.3453

4.141944

0.565133

7.329147

0.0000

-0.066985

0.019491

-3.436686

0.0037

0.814026

0.153101

5.316907

0.0001

0.353526

0.129490

2.730149

0.0155

R-squared 0.914696 Mean dependent var 1.038647

Adjusted R-squared 0.874888 S.D. dependent var 0.347745

S.E. of regression 0.123002 Akaike info criterion -3.922907

Sum squared resid 0.226941 Schwartz criterion -3.527953

F-statistic 23.17575 Durbin-Watson stat 2.260858

Prob(F-statistic) 0.000001

Таблица 2.10.

Результаты оценки коэффициентов модели в уравнении процентной ставки на подпериоде с 01/1996 по 09/1997 (наблюдений: 21)

Variable

Coefficient

Std. Error

T-Statistic

Prob.

-2.379189

3.361523

-0.707771

0.4916

-2.856738

1.374217

-2.078812

0.0580

4.062239

3.347156

1.213639

0.2465

-0.003517

0.000642

-5.475958

0.0001

1.937348

0.722594

2.681102

0.0189

0.035165

0.012510

2.811007

0.0169

-0.546560

0.175207

-3.119513

0.0081

0.825735

0.132124

6.249709

0.0000

R-squared 0.916823 Mean dependent var 0.936287

Adjusted R-squared 0.872035 S.D. dependent var 0.313221

S.E. of regression 0.112046 Akaike info criterion -4.095360

Sum squared resid 0.163206 Schwartz criterion -3.697447

F-statistic 20.20189 Durbin-Watson stat 2.466492

Prob(F-statistic) 0.000005

Примечательно появление значимого коэффициента при приростах кредиторской просроченной задолженности. Более того, направление зависимости различно: до 1996 года процентная ставка отрицательно зависела от приростов неплатежей, а в 1996-97 годах – положительно. Отрицательная зависимость в 1994-95 гг. вероятно была вызвана высокой нормой доходности, сложившейся на рынке государственных краткосрочных облигаций, что является существенным стимулом к отсрочке выполнения обязательств с целью получения дополнительного дохода. Поэтому факты согласуются, по-видимому, с гипотезой о перетоке средств из реального сектора на рынок государственных краткосрочных облигаций. Отсюда и обострение проблемы ликвидности (а значит и неплатежей) в реальном секторе, и снижение нормы дохода на рынке ГКО. Повышение уровня неплатежей могло способствовать сокращению кредитов, выдаваемых реальному сектору, и размещению высвобождавшихся средств, в том числе и в ГКО (что способствовало снижению их доходности). С 1996 года наблюдается положительная зависимость процента от неплатежей. Причина может быть обратной. В 1996-1997 годах на рынок пришли нерезиденты и норма доходности устойчиво снижалась. Это понизило стимул к размещению средств (в том числе заемных) в государственных облигациях. Тогда неплатежи, т.е. проблемы с ликвидностью в реальном секторе, могут стимулировать продажу ликвидных активов должников. В результате может возникнуть тенденция к постепенному “возвращению” капитала в реальный сектор.

Существенно снизилось влияние аукционной премии на процент. Объяснение этому может быть в следующем: в последний период снизилась сама аукционная премия, что во многом определялось закупками облигаций нерезидентами по средней цене. В связи с этим спрос на бумаги был достаточно высок, а значит аукционная премия и ее влияние на рост процента низки.

Зависимость изменений процента от реальной наблюдаемой процентной ставки (в прошлом месяце) наоборот возросла и стала значимой во втором подпериоде. Это свидетельствует как о снижении нормы риска и снижении инфляционных ожиданий (что говорит об уменьшении абсолютного значения коэффициента), так и о благоприятной тенденции усиления контроля за нормой реального дохода, т.е. лучшей предсказуемости инфляции (в соответствии с гипотезой о реальной норме дохода как характеристике ошибки прогноза адаптивных ожиданий).

Интересно отметить, что на более позднем интервале (1996-97гг.) существенно увеличилось влияние темпов роста номинальной денежной массы на процент в текущем периоде. В среднесрочном же периоде коэффициент незначим, что может свидетельствовать о снижении инфляционного воздействия. Однако в том и в другом случае изменение коэффициентов может быть вызвано снижением инфляционных процессов и самих темпов роста номинальной денежной массы.

Правильнее было бы оценивать влияние изменений в реальном предложении денег. Вообще говоря, увеличение реальной массы денег может иметь место в результате расширения спроса на деньги. В этом случае рост денежной массы не приводит в конечном итоге к ускоренному росту цен. Если же инфляционные процессы инертны и денежное предложение превышает спрос на реальные кассовые остатки, то переход к равновесию может осуществляться через рост цен. Таким образом, подставляя в нашу систему вместо темпов роста номинальной денежной массы темпы роста реальной, мы имеем возможность оценить запаздывающее инфляционное воздействие номинальной денежной экспансии в случае несоответствия краткосрочного предложения денег спросу на реальные кассовые остатки.

(14)

Система (14) получена заменой темпов роста номинальной денежной массы в системе (13) на темпы роста реальной денежной массы. В таблицах 2.11 и 2.12 приводятся оценки коэффициентов уравнения процентной ставки системы (14), найденных двухшаговым методом наименьших квадратов. Получаем, что на обоих периодах темпы роста реальной денежной массы без лага не значимы, а с запаздыванием 3-6 месяцев значимость даже выше чем при использовании номинальной суммы денег. Более того, коэффициент во втором периоде возрастает более чем в пять раз (с 1,7 до 9,5). Резкий скачек коэффициента может свидетельствовать об усилении инфляционного давления на процентную ставку расширения денежной массы.

Таблица 2.11.

Оценки коэффициентов уравнения процентной ставки системы (2а) на интервале с 02/1994 по 12/1995 (23 наблюдения)

Variable

Coefficient

Std. Error

T-Statistic

Prob.

-3.769085

0.963335

-3.912538

0.0014

-0.678962

0.442954

-1.532806

0.1461

1.667011

0.591126

2.820060

0.0129

-0.001396

0.001300

-1.073938

0.2998

3.752761

0.590484

6.355401

0.0000

-0.041300

0.017005

-2.428630

0.0282

0.789789

0.132349

5.967457

0.0000

0.395419

0.119944

3.296702

0.0049

R-squared 0.925162 Mean dependent var 1.038647

Adjusted R-squared 0.890238 S.D. dependent var 0.347745

S.E. of regression 0.115209 Akaike info criterion -4.053804

Sum squared resid 0.199097 Schwartz criterion -3.658850

F-statistic 26.45111 Durbin-Watson stat 2.175775

Prob(F-statistic) 0.000000

Таблица 2.12.

Оценки коэффициентов уравнения процентной ставки системы (2а) на интервале с 01/1996 по 09/1997 (21 наблюдение)

Variable

Coefficient

Std. Error

T-Statistic

Prob.

-9.569050

3.444820

-2.777808

0.0157

-1.244240

1.315587

-0.945768

0.3615

9.478783

2.897785

3.271045

0.0061

-0.003259

0.000497

-6.553220

0.0000

1.994967

0.387214

5.152101

0.0002

0.047755

0.018732

2.549385

0.0242

-0.322406

0.177567

-1.815692

0.0925

0.850049

0.109081

7.792825

0.0000

R-squared 0.940288 Mean dependent var 0.936287

Adjusted R-squared 0.908136 S.D. dependent var 0.313221

S.E. of regression 0.094935 Akaike info criterion -4.426801

Sum squared resid 0.117164 Schwartz criterion -4.028888

F-statistic 28.84764 Durbin-Watson stat 2.639212

Prob(F-statistic) 0.000001

Таким образом, можно сделать вывод, что номинальная экспансия постоянно превосходила спрос на деньги, который до 1995 года вовсе снижался. Это особенно ярко выражено в период начиная с 1996 года, когда рост спроса на деньги был положителен, но недостаточен, чтобы рост номинальной денежной массы не приводил к инфляции.

Эластичности. Рассмотрим теперь чувствительность объясняемых переменных к изменению влияющих факторов, для чего рассчитаем эластичности. Для лучшей интерпретируемости эластичностей будем их рассчитывать в средних значениях (периода) для большинства рядов, кроме следующих:

- вместо среднего значения приростов реального продукта эластичность рассчитывалась для среднего значения самого продукта ;

- вместо среднего значения реального процента рассчитывались эластичности зависимых переменных по изменению реального процента на один процентный пункт (т.е. вместо изменения на 1% от среднего значения, которое будет равно 0.3, если среднее значение ровно 30% годовых, мы брали изменение на 1, вне зависимости от среднего значения);

- расчет эластичностей темпов роста процента (и по темпам роста процента) рассчитывался для темпов, равных 1, тогда изменение темпов роста на 1% будет означать изменение процента на 1% относительно текущего.

Таблица 2.13.

Эластичности прироста кредиторской просроченной задолженности по влияющим переменным

Период

1994-1995

1996-1997

1994-1997

Переменная

Знач.

Эласт.

Знач.

Эласт.

Знач.

Эласт.

4.378*

4.094*

4.242*

39.094*

-1.325

35.112*

-1.273

37.194*

-1.301

0.358

0.383

0.369

-2.647*

0.109

-1.953*

0.086

-2.316*

0.099

3.215*

0.179

2.440*

0.146

2.845*

0.164

0.398

0.426

0.411

- среднее значение периода.

Таблица 2.14.

Эластичности темпов роста трехмесячной процентной ставки ГКО по влияющим переменным

Период

1994-1995

1996-1997

1994-1997

Переменная

Знач.

Эласт.

Знач.

Эласт.

Знач.

Эласт.

1.084*

-0.941

1.026*

-4.003

1.056*

-2.134

1.095*

3.204

1.034*

5.126

1.064*

2.455

-0.153

-0.531

-0.407

1.073*

4.699

1.056*

1.636

1.065*

2.786

4.378*

-0.181

4.094*

0.195

4.242*

1.667

9.479

1.925

* - среднее значение периода.

В таблицах 2.13 и 2.14 представлены эластичности, рассчитанные для всего периода и двух подпериодов. В расчете эластичности процентной ставки по влияющим переменным использовались коэффициенты, полученные для каждого периода персонально. В уравнении неплатежей коэффициенты получились стабильными, поэтому их переоценка для подпериодов не проводилась.