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. - Б. Оценка регрессионных уравнений, построенных в соответствии с микроэкономическими моделями -"Электив"

Б. Оценка регрессионных уравнений, построенных в соответствии с микроэкономическими моделями

Как уже отмечалось выше, в качестве зависимых переменных нами были выбраны месячное изменение (прирост) просроченной задолженности покупателей и просроченной задолженности поставщикам по четырем секторам экономики - промышленности, сельскому хозяйству, транспорту и строительству в долях месячного ВВП.

В эконометрических уравнениях, представленных в таблице 2.17, в качестве зависимой переменной выбран прирост просроченной задолженности покупателей предприятий промышленности, сельского хозяйства, транспорта и строительства в долях ВВП.

В скобках приведены значения t-статистик соответствующих коэффициентов.

Переменная "индекс цен предприятий - производителей на электроэнергию" характеризует изменение издержек предприятий, входящих в рассматриваемые четыре сектора, и включена во все рассматриваемые уравнения. В рамках модели изложенной в разделе 2.2. показано, что увеличение издержек предприятия-продавца, вызывая рост номинальных (указанных в договоре) цен, должно сопровождаться новым приростом неплатежей. Электроэнергия не является единственным ресурсом, однако она является важным ресурсом практически для всех рассматриваемых предприятий. Индекс цен на продукцию предприятий электроэнергетики выбран в качестве одной из возможных характеристик изменения величины издержек. Согласно изложенной выше гипотезе с ростом издержек должна расти номинальная цена продажи продукции (см. формулу 11), что влечет увеличение месячного прироста неплатежей, то есть по предположению должна наблюдаться положительная зависимость между индексом цен на электроэнергию и приростом просроченной задолженности. Коэффициент при указанной переменной является положительным и статистически значимым во всех приведенных уравнениях регрессии, что соответствует приведенным рассуждениями.

Таблица 2.17.

Задолженность покупателей просроченная, прирост в долях ВВП (период октябрь 1993-сентябрь 1997)

№ уравнения

Индекс цен предприятий - производителей

0,388

0,370

0,220

по электроэнергетике

(3,787)

(3,898)

(2,412)

Объем отгруженной продукции

0,154

0,183

0,171

(работ, услуг) в долях месячного ВВП

(3,038)

(3,826)

(3,573)

Месячный прирост доли убыточных

0,252

0,253

предприятий в экономике

(2,923)

(2,755)

Задолженность по платежам в бюджет

0,091

0,095

в долях месячного ВВП

(2,756)

(3,089)

Средневзвешенная доходность ГКО

-0,044

(% годовых) с лагом 1

(-2,234)

Дефицит консолидированного бюджета

0,395

0,344

помесячно в долях месячного ВВП

(3,168)

(2,955)

Курс долл, темпы прироста

0,171

(1,751)

Константа

-0,166

-0,191

-0,069

(-2,776)

(-3,417)

(-1,751)

Total Cases =

Multiple R

0,637

0,711

0,660

R Square

0,405

0,506

0,435

Adjusted R Square

0,350

0,447

0,368

F =

7,329

8,601

6,478

Durbin-Watson Test =

1,727

1,825

1,660

Переменная "объем отгруженной продукции (работ, услуг) в долях месячного ВВП" также имеет положительный статистически значимый коэффициент. Это согласуется с приводившимися выше соображениями.

Изменение объема просроченной задолженности за отгруженную в течение месяца продукцию при оплате деньгами, но с разными по жесткости требованиями к покупателям по соблюдению сроков контракта, описывается разностью между стоимостью отгруженной, но не оплаченной своевременно продукции и поступившей выручкой за поставки прошлого периода.

Как отмечалось выше, рост неплатежей при прочих равных условиях должен сопровождаться увеличением убытков. К сожалению, данные о динамике убытков предприятий труднодоступны, поэтому использованы другие переменные, которые, по-видимому, тесно связаны с месячными изменениями убытков. Месячный прирост доли убыточных предприятий служит характеристикой масштабов рынка убыточных предприятий, на котором продажи производятся по более низкой дисконтированной цене, что вызывает рост объема неплатежей. Таким образом, наличие в уравнениях 2,3 таблицы 2.17 положительного значимого коэффициента при переменной "месячный прирост доли убыточных предприятий в экономике" согласуется с изложенными выше гипотезами возникновения неплатежей.

В уравнении 3 таблицы 2.17 в качестве одной из независимых переменных использована переменная "средневзвешенная доходность ГКО (% годовых) с лагом 1". Средневзвешенная доходность ГКО использовалась в качестве индикатора рыночной ставки процента. В периоды, когда наблюдается высокая альтернативная стоимость товарного кредита (а неплатежи и есть форма товарного кредита), рост ставки дисконтирования, приводя к снижению дисконтированной ожидаемой цены, может вызывать уменьшение месячного прироста просроченной задолженностей покупателей в последующие месяцы. Коэффициент при рассматриваемой переменной отрицателен и статистически значим, что не противоречит сформулированным выше содержательным гипотезам (предполагаестя, что изменение задолженности покупателей определяется в большей степени интересами продавца, а не покупателей).

Переменная "задолженность по платежам в бюджет предприятий промышленности, сельского хозяйства, транспорта и строительства в долях месячного ВВП" включена в уравнения 1 и 2 таблицы 2.17. Она имеет положительный коэффициент с высокой t-статистикой. Согласно одной из описанных выше гипотез возникновение и рост неплатежей могут быть обусловлены попыткой уклонения от уплаты задолженности по налогам, накопленной в предшествующие периоды. С этой целью используются аффилиированные фирмы-посредники, на счетах которых остается выручка от реализации, увеличивая тем самым прирост задолженности посредников поставщику, то есть собственно производителю продукции.

Большая накопленная задолженность по платежам в бюджет также является стимулом к сокрытию доходов от налогообложения. С увеличением этого показателя должны возрастать масштабы операций по уклонению от уплаты налогов с помощью аффилированных посредников и продлеваться сроки зачета взаимных бартерных поставок. Поэтому мы предполагали положительное влияние показателя “задолженность по платежам в бюджет в долях месячного ВВП” на прирост просроченной задолженности покупателей в долях месячного ВВП, что подтверждается результатами оценок уравнений 1 и 2 таблицы 2.17.

Согласно изложенным выше соображениям, дефицит консолидированного бюджета помесячно в долях месячного ВВП должен оказывать положительное влияние на прирост просроченных задолженностей предприятий в долях ВВП. Государственная поддержка ряда предприятий (в форме субсидий кредитов или увеличения закупок продукции) влечет за собой рост дефицита консолидированного бюджета и, увеличивая активность убыточных предприятий, может приводить к росту просроченных задолженностей. Проверка данной гипотезы для просроченной задолженности покупателей осуществлялась в уравнениях 1, 2 таблицы 2.17, коэффициент при указанной переменной имеют положительный знак, t-статистика 3,168 и 2,955.

Заметим, что положительная зависимость между неплатежами и величиной дефицита государственного бюджета может быть объяснена на основе следующей гипотезы. Если предположить, что величина дефицита бюджета возрастает в те периоды, когда высоким является уровень невыполнения бюджетом своих обязательств перед получателями бюджетных ассигнований (разрыв между плановыми и фактическими расходами), то именно уровень невыполнения бюджетных обязательств, выражающийся одновременно в величине бюджетного дефицита, является фактором, воздействующим на динамику общей величины неплатежей в народном хозяйстве.

В уравнениях, в которых в качестве зависимой переменной рассматривается прирост просроченной задолженности поставщикам предприятий промышленности, сельского хозяйства, транспорта и строительства в долях ВВП, получены результаты, сходные по большинству переменных с результатами уравнений для просроченной задолженности покупателей (см. таблицу 2.18, уравнения 4-7).

Таблица 2.18

Задолженность поставщикам просроченная, прирост в долях ВВП (период октябрь 1993-сентябрь 1997)

№ уравнения

Индекс цен предприятий - производителей

0,119

0,112

0,139

0,192

по электроэнергетике с лагом 1

(2,383)

(2,248)

(2,603)

(3,672)

Отношение индекса цен электрознергетики

0,318

0,309

0,294

к индексу цен промышленности

(3,341)

(3,299)

(3,008)

Объем отгруженной продукции

0,074

0,076

0,088

(работ, услуг) в долях месячного ВВП

(2,036)

(2,105)

(2,276)

Розничный товарооборот

0,382

в долях месячного ВВП

(2,864)

Доля денежного агрегата М0 в М2

0,611

(3,858)

Средневзвешенная доходность ГКО

-0,017

-0,056

(% годовых)

(-1,050)

(-3,271)

Месячный прирост объема ГКО в обращении

0,44

0,465

0,457

0,619

в долях месячного ВВП

(2,947)

(3,142)

(3,044)

(4,021)

Дефицит федерального бюджета

0,283

помесячно в долях месячного ВВП

(3,165)

Дефицит консолидированного бюджета

0,276

0,264

помесячно в долях месячного ВВП

(3,048)

(2,898)

Чистый экспорт в долях месячного ВВП

-0,416

-0,436

-0,390

(-2,150)

(-2,281)

(-2,006)

Курс долл, темпы прироста

0,164

0,154

0,216

0,284

(2,305)

(2,165)

(2,490)

(3,473)

Константа

-0,345

-0,337

-0,326

-0,305

(-3,371)

(-3,335)

(-3,142)

(-4,158)

Total Cases =

Multiple R

0,719

0,724

0,728

0,711

R Square

0,517

0,524

0,530

0,506

Adjusted R Square

0,432

0,440

0,433

F =

6,106

6,281

5,495

6,991

Durbin-Watson Test =

1,888

1,836

1,962

1,935

В скобках приведены значения t-статистик соответствующих коэффициентов.

Как уже упоминалось выше, индекс цен на продукцию предприятий электроэнергетики выбран в качестве одной из характеристик величины издержек и по предположению должен влиять на прирост неплатежей положительно. Действительно, в уравнениях регрессии 4-7 таблицы 2.18 наблюдается статистически значимая положительная зависимость между указанным индексом и приростом просроченной задолженности поставщикам в долях ВВП. В этих уравнениях коэффициент при данной переменной имеет лучшую t-статистику при использовании ее с лагом 1.

Изменение отношения индекса цен на продукцию электроэнергетики к индексу цен промышленности может служить одной из характеристик движения доли издержек в цене готовой продукции, следовательно косвенным индикатором величины убытков. В уравнениях 4-6 таблицы 2.18 коэффициент при этой переменной имеет положительный знак, он статистически значим, что согласуется с приведенными выше гипотезами.

Влияние бюджетного дефицита на прирост просроченной задолженности поставщикам аналогично его влиянию на прирост просроченной задолженности покупателей. В уравнениях 4 и 6 таблицы 2.18 - «месячный дефицит консолидированного бюджета», коэффициент при данной переменной положителен и статистически значим. В уравнении 5 все переменные такие же, как и в уравнении 4, кроме дефицита бюджета - здесь включена переменная «месячный дефицит федерального бюджета в долях ВВП». Все коэффициенты и статистики меняются при этом незначительно.

Влияние объема отгруженной продукции в долях месячного ВВП на прирост доли просроченной задолженности поставщикам в месячном ВВП также аналогично его влиянию на прирост просроченной задолженности покупателей в долях месячного ВВП. В приведенных регрессионных уравнениях 1-3 таблицы 2.17 зависимость от показателя “объем отгруженной продукции в долях ВВП” положительна и статистически значима. Однако в уравнении 4 таблицы 2.18 оказалась значимой с положительным коэффициентом переменная «розничный товарооборот в долях ВВП», то есть не только увеличение активности рассматриваемой группы предприятий (четырех секторов экономики), но и рост активности в экономике в целом влечет при существующих обстоятельствах увеличение задолженностей между предприятиями.

Средневзвешенная доходность ГКО также, как и в случае с задолженностью покупателей оказывает значимое отрицательное влияние на прирост просроченной задолженности поставщикам (уравнение 7 таблицы 2.18). Однако интересно, что при рассмотрении просроченной задолженности поставщикам обнаружена значимая положительная зависимость от месячного прироста объема ГКО в обращении. По-видимому в этом случае в большей степени сказываются интересы должника, а не кредитора - то есть привлечение дополнительных средств на рынок ГКО возникает за счет задержки платежей с тем, чтобы воспользоваться полученным таким образом кредитом на рынке государственных ценных бумаг. Причем переменная «месячный прирост объема ГКО в обращении в долях месячного ВВП» значима и в тех уравнениях (1,2 таблицы 2.17), где доходность ГКО не рассматривается.

Использование в одном уравнении переменных экспорта и импорта сопряжено с мультиколлинеарностью (коэффициент корреляции между переменными “экспорт в долях месячного ВВП” и “импорт в долях месячного ВВП” составляет 0,860, R2=0,739), поэтому мы рассматриваем переменную чистого экспорта в долях ВВП.

Если предприятия экспортеры представляют собой “платежеспособный” сектор экономики, то одновременно включенные в уравнения регрессии переменные чистый экспорт в долях ВВП и темп роста обменного курса могут, как отмечалось, иметь противоположные знаки, причем зависимость от чистого экспорта должна быть отрицательной, а от темпа роста обменного курса положительной. Действительно, в уравнениях 4-6 таблицы 2.18 указанные переменные имеют коэффициенты соответствующих знаков при хорошей статистической значимости описанных зависимостей.

Переменная «доля денежного агрегата М0 в М2» характеризует степень распространения теневой экономической деятельности. В уравнение 7 таблицы 2.18 она входит с положительным коэффициентом (t-статистика 3,858). Представляется логичным, что увеличение теневого оборота за счет легального, влечет рост бюджетного дефицита, рост бартера, увеличение сроков платежей по взаимной договоренности между предприятиями, и, как следствие рост задолженностей предприятий.