CC BY
145
Н.С. Карцева, Е.В. Павлова
ОВЕРДРАФТ КАК МЕТОД УПРАВЛЕНИЯ ЗАИНТЕРЕСОВАННОСТЬЮ .
.4. .... - __.....- . .. ... (1)
Вычислим возможный лимит (Л) по формуле:
■ Í™ ' (2) , где
кп
с "it< 1 КС
100
iко - процентная ставка, начисляемая на величину совокупного среднемесячного оборота.
1893000-17 (2)
■= 321810 Сруб.)
Л =
100
Определяем размер оплаты за открытие лимита овердрафта по гЪопмуле: Л ■ ¿„..
П°т>: ЮО
, где
(3)
Потк - размер платы за открытие лимита овердрафта;
ютк - процентная ставка, начисляемая за открытие
лимита овешгоагЬта коелита. 331310 ■ 1,5
п„
100
= 4827/1Б (руб.)
(3)
Организация, предоставляющая кредит должна принять меры во избежание обстоятельств, при которых сумма технического овердрафта по каждым отдельным операциям может в совокупности за год привести к значительному изменению финансовых показателей и непосредственно влиять на прямые потери банка.
В соответствии с этим критерии, приводящие к отрицательным изменениям должны определяться не только
для определённого клиента по возможному овердрафту, но и за весь период, к примеру за год, выраженный абсолютной величиной, т.е. конкретной суммой или относительной - в процентах [4].
В каждой кредитной организации, при определении своей учётной политики должен отражаться порядок начисления процентов на технический овердрафт, и начисление пени. Таким образом, перед кредитными организациями, при отражении в учете разрешенного и неразрешенного (технического) овердрафта встают вопросы, связанные с отсутствием в нормативных документах Банка России уточнений, относящихся к отдельным ситуациям.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Сайт «Финансовые врата» :- http://www. biznesvkredit.ru/services/over.php
2. Павлова Е.В., Снхчян Т.Е. Россия и современный мир: ключевые проблемы в экономической сфере // Молодой ученый. 2014. № 4. С. 589-593.
3. Павлова Е.В., Ермакова М.В. Современное состояние рынка кредитования физических лиц в российской федерации // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2013. № 4 (15). С. 36-39.
4. Павлова Е.В. Снижение финансовых рисков лизинговых операций посредством производных инструментов // Вопросы экономики и права. 2011. № 40. С. 167-172.
© 2014
OVERDRAFT MANAGEMENT TECHNIQUES INTEREST IN INVOLVING LEVERAGED BUSINESSES AND INDIVIDUALS
N.S. Kartseva, student E.V. Pavlova, candidate of economical sciences, associate professor of the department of «Finance and Credit»
Togliatti State University, Togliatti (Russia)
Annotation: Modern state of the Russian banking system is rather complicated. The reasons for this are as critical state of the global economy in general and the problems of formation and development of the banking system. In a normally functioning economy, the main source of profit for the bank - lent its lending resources.
Keywords: interest rate, overdraft loans, bank profit.
УДК 339.7.01
АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ИМПОРТА, ЭКСПОРТА И УРОВНЯ ИНФЛЯЦИИ НА ВВП США, РОССИИ, ЯПОНИИ И КИТАЯ НА ОСНОВЕ ПОСТРОЕНИЯ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
© 2014
А. Н. Кирюшкина, магистрант
Казанский (Приволжский) федеральный университет, Казань (Россия)
Аннотация: Исследование стремится предложить модель развития мировой экономики в разрезе стран, имеющих значительную долю в мировом ВВП, на основе которых можно будет составлять прогнозы развития мировой экономики и каждой страны в отдельности с помощью эконометрического анализа. Статья подчеркивает важность создания, распространения и использования нового знания для государственной политики в области импорта, экспорта и уровня инфляции. Одним из возможных направлений прогноза развития страны, индикатором такого развития и служит ВВП, может стать применение моделей панельных данных. В статье предложен методический подход к измерению влияния показателей импорта, экспорта и уровня инфляции на ВВП разных стран на основе моделей панельных данных, с учетом индивидуальных отличий между экономическими единицами.
Ключевые слова: ВВП, импорт, экспорт, уровень инфляции, эконометрические модели, модели панельных данных.
В реалиях современной экономики возрастает важ- резе её эффективного и устойчивого развития. Поэтому ность стабильного развития стран, имеющих наиболь- является актуальным выявление моделей развития ми-шую долю в мировом ВВП. ВВП - это совокупная сто- ровой экономики в разрезе стран, имеющих значитель-имость конечных товаров и услуг, созданных внутри ную долю в мировом ВВП, на основе которых можно бу-страны как отечественными, так и зарубежными фирма- дет составлять прогнозы развития мировой экономики и ми [1, с.89]. На данный показатель влияет множество каждой страны в отдельности. Обозначенной проблеме факторов, в том числе и косвенных. Примером такого посвящен ряд работ как отечественных, так и иностран-фактора в России является закредитованность физиче- ных авторов, которые, основываясь на различных дан-ских лиц [2, с.12]. Выявление общих тенденций раз- ных и используя различные теоретические модели, привития и факторов влияния на ВВП является важнейшей ходили к интересным выводам, иногда и диаметрально задачей, стоящей перед экономикой любой страны в раз- противоположным. Поэтому целью данной статьи явля-32 Азимут научных исследований: экономика и управление. 2014. № 4
А. Н. Кирюшкина
АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ИМПОРТА, ЭКСПОРТА И УРОВНЯ ИНФЛЯЦИИ ...
ется анализ ВВП на основе применения эконометриче-ских методов для создания и применения новых моделей развития мировой экономики и ВВП отдельных стран. Хотелось бы отметить, что моделирование как междисциплинарный аналитический инструмент прикладного экономического анализа становится актуальным и востребованном при разработке управленческих решений как на корпоративном, так и государственном уровне [3, с.24]. Представленный в статье методический подход к анализу ВВП может стать полезным для прогнозирования и выявления устойчивых моментов развития мировой экономики.
В исследовании использованы панельные данные (выборка из 44 наблюдений за период с 2003 по 2013 г. четырех стран: США, Россия, Япония и Китай) о развитии мировой экономики. Источником информации является статистика с официального сайта о мировой экономике. В качестве переменных были использованы: ВВП, млрд. долларов (У); импорт, млрд. долларов (Х1); экспорт, млрд. долларов (Х2); уровень инфляции, % (Х3). Методом наименьших квадратов и обобщенным методом наименьших квадратов соответственно оценены параметры моделей панельных данных с фиксированными эффектами и моделей панельных данных со случайными эффектами. Моделирование выполнено с использованием программного продукта Gretl 1.9.11 [4, с.55].
Статья призвана обосновать необходимость в выявлении общих тенденций развития экономики в разрезе мирового ВВП в диапазоне таких стран, как США, Россия, Китай и Япония на основе комплекса таких показателей, как импорт, экспорт и уровень инфляции. Основные преимущества панельных данных [5, с.53] позволяют строить более гибкие и содержательные модели и получать ответы на вопросы, которые недоступны только в рамках моделей, основанных на пространственных данных. Также к преимуществам можно отнести возможность учитывать и анализировать индивидуальные отличия между экономическими единицами, что нельзя сделать в рамках стандартных регрессионных моделей и получение более точных оценок параметров [6, с.79].
На основе матрицы линейных коэффициентов парной корреляции между факторами сформировано две модели панельных данных с фиксированными эффектами с целью анализа ВВП для выявления наиболее адекватной модели развития мировой экономики в разрезе США, России, Китая, Японии на основе импорта, экспорта и уровня инфляции представленных стран:
Ух=а, 1+а2 +а3 + а4 14 + Ь, X + Ь3 X (1.1)
ух=а, ^ ц+аз 1з + а. 1. + Ь2 Х2+Ьз Я, (О)
где а1,а2,аз,а4 - МНК-оценки параметров моделей перед фиктивными переменными-фильтрами;
11 12 13 14 - США, Россия, Китай и Япония соответственно;
Ь1,Ь2,Ь3 - МНК-оценки параметров моделей перед независимыми переменными - регрессорами.
Для проверки нулевой гипотезы об отсутствии фиксированных групповых эффектов использованы случайные величины, имеющие распределение Фишера:
„ =:нГ^ „ 1
где коэффициент детерминации для модели с фиксированными эффектами;
д 2 - коэффициент детерминации для модели без учета панельной структуры данных;
—числа степеней свободы; ^1= N - 1-,
(М - количество панелей, - периоды времени, К -количество параметров перед независимыми переменными).
Результаты оценивания моделей ВВП с фиксированными эффектами методом наименьших квадратов представлены в таблице 1.
Таблица 1. Модели ВВП с фиксированными эффектами.
№ Вид модели Е.Г К.2 К*. .
11 Гх= 6442,42 и - 1448,92 ц - 667,407Ь -2495,55ц + 4,27607Х\ -109,561X1 0,9932 0,8819 14,2651
1.2 Гх= 9508,75 и-578,8771: - 21,0581 ц -2423,10 и - 4,06773X1-74,0161Х} 0,9937 0,4759 26,4485
Согласно тесту Фишера для каждой из двух моделей следует отвергнуть нулевую гипотезу об отсутствии фиксированных групповых эффектов: 14,2651>2,85174; 26,4485>2,85174.
Модель (1.1) объясняет почти 99,32% колебаний значений ВВП вокруг своего среднего значения. С увеличением доли импорта (Х1) на 1 млрд. долларов, ВВП увеличится на 4,27607 млрд. долларов, а с увеличением уровня инфляции (Х3) на 1%, ВВП снижается 109,561 млрд. долларов. Параметры перед переменными-фильтрами 1 учитывают эффект гетерогенности ВВП между странами и могут быть интерпретированы как отклонения от среднего ВВП по совокупности стран. Поэтому можно предположить, что самое незначительное положительное отклонение ВВП под влиянием факторов Х1, Х3 наблюдается в Китае, а самое значительное - в США [7, с.143].
Модель (1.2) объясняет почти 99,37% колебаний значений ВВП вокруг своего среднего значения. С увеличением доли экспорта (Х2) на 1 млрд. долларов, ВВП увеличится на 4,06773 млрд. долларов, а с увеличением уровня инфляции (Х3) на 1%, ВВП снижается 74,0161 млрд. долларов. Параметры перед переменными-фильтрами 1 учитывают эффект гетерогенности ВВП между странами и могут быть интерпретированы как отклонения от среднего ВВП по совокупности стран. Поэтому можно предположить, что самое существенное отрицательное отклонение ВВП под влиянием факторов Х1, Х3 наблюдается в России, а самое существенное положительное - в США.
Неявная гетерогенность за счет различия влияния представленных факторов в разрезе стран может быть выявлена в моделях панельных данных со случайными эффектами:
Ух= д+ Ь. X. + Ь3 Х3 (2.1)
Ух= д+Ь2 Х2 + Ь3 Х3 (2.2)
где д - индивидуальная случайная компонента модели и свободный член;
Ь1,Ь2,Ь3,Ь4 - МНК-оценки параметров моделей перед независимыми переменными - регрессорами.
Результаты оценивания моделей ВВП со случайными эффектами обобщенным методом наименьших квадратов представлены в таблице 2.
Таблица 2. Модели ВВП со случайными эффектами.
№ Вид модели р-значение (тест Хаусмана) Лета Бе (станд. ошибка модели)
2.1 Гх= 2752,59 - 4,29631X1 -111,494X1 0,42511 0,9530 2298,764
2.2 Ух= 3133,60 - 4,06920X1 -74,5087X1 0.8837 0.9816 3895.543
Модель (2.1) показывает, что с увеличением доли импорта (Х1) на 1 млрд. долларов, ВВП увеличивается на 4,29631 млрд. долларов, а с увеличением уровня инфляции (Х3) на 1%, ВВП уменьшается на 111,494 млрд. долларов. Параметр д учитывает неявный эффект гетерогенности ВВП между странами и может быть интерпретирован как отклонение от среднего ВВП по совокупности стран под влиянием факторов Х1, Х3. Тест Хаусмана (ну-
А. Н. Кирюшкина
АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ИМПОРТА, ЭКСПОРТА И УРОВНЯ ИНФЛЯЦИИ .
левая гипотеза об адекватности модели со случайными эффектами перед моделью с фиксированными эффектами) показывает состоятельность оценок в модели со случайными эффектами (р-значение = 0,42511 больше 0,05).
Модель (2.2) показывает, что с увеличением доли экспорта (Х2) на 1 млрд. долларов, ВВП увеличивается на 4,06920 млрд. долларов, а с увеличением уровня инфляции (Х3) на 1%, ВВП уменьшается на 74,5087 млрд. долларов. Параметр д учитывает неявный эффект гетерогенности ВВП между странами и может быть интерпретирован как отклонение от среднего ВВП по совокупности стран под влиянием факторов Х2, Х3. Тест Хаусмана (нулевая гипотеза об адекватности модели со случайными эффектами перед моделью с фиксированными эффектами) показывает состоятельность оценок в модели со случайными эффектами (р-значение = 0,8837 больше 0,05).
Обобщение результатов моделирования выполнено в таблице 3.
Таблица 3. Сводная таблица моделей ВВП для панельных данных.
Фиксированные эффекты Случайные аффекты
Вид мпдепи Se Вид мпдепи ihela Se
Yx= 6442,42 i: -1448,92 i2 - 667,407ц - 2495,55» 4,27607Xi -109,561Xi 0,9932 434,7159 Yx= 2752,59 4,2963т iU,494Xi 0.9530 2298,764
Yr= 9508,75 ,1 -578,877 i: + 21,0581 и - 2423,10 U 4,06773X1 -74.016Ш 0.9937 418.4992 Yi= 3133,60 + 4,06920Xi 74,5087Xi 0.9816 3893.543
Исходя из моделей с фиксированными эффектами наблюдаются следующие признаки гетерогенности ВВП в разрезе исследуемых стран, указывающие на драйверы его повышения. В США самое существенное положительное отклонение от усредненного значения ВВП наблюдается под влиянием экспорта, млрд. долларов (Х2) и уровня инфляции, % (Х3). Тогда как в России под влиянием экспорта, млрд. долларов (Х2) и уровня инфляции, % (Х3) наблюдается самое существенное отрицательное отклонение от усредненного значения ВВП. В Японии самое существенное положительное отклонение от усредненного значения ВВП наблюдается под влиянием импорта, млрд. долларов (Х1) и уровня инфляции, % (Х3). В Китае же наблюдаются положительные отклонения от усредненного значения ВВП под влиянием в равной степени всех представленных факторов. Однако именно в Японии наблюдаются наиболее незначительные отклонения от усреднённого ВВП.
Выполненный регрессионный анализ панельных данных позволил сформулировать следующие практи-коориентированные выводы.
1. В целях эффективного роста ВВП США следует обратить особое внимание на политику в области экспорта и темпы роста инфляции, в частности, на показатель уровня инфляции, который в течение последних трёх лет равномерно понижается. России также следует обратить особое внимание на экспорт и уровень инфляции. Наблюдаемые тенденции изменений названных показателей отрицательно влияют на объём ВВП стра-
ны. В Китае объём ВВП зависит в равной степени всех представленных факторов. Рекомендуется сохранять существующую политику государства в разрезе данных показателей. Японии рекомендуется уделить внимание политике в области импорта и финансовой политике в разрезе инфляционного аспекта. Хотя именно ВВП Японии в меньшей мере зависит от влияния представленных в статье факторов в сравнении с другими странами [8, с.134].
2. Модели со случайными эффектами подтвердили, что самое незначительное отклонение от усредненного ВВП наблюдается под влиянием импорта, млрд. долларов (Х1) и уровня инфляции, % (Х3).
3. Измерение как явной, так и неявной гетерогенности за счет различия в эффективности роста ВВП в разрезе стран подтвердило необходимость значительного изменения или внесения небольших корректировок в политику представленных стран в комплексе представленных факторов.
Таким образом, анализ влияния ряда факторов на ВВП США, России, Японии и Китая на основе построения эконометрических моделей определяет новые направления совершенствования аналитической работы
- выявление и измерение аспектов эффективности политики государств в областях импорта, экспорта и уровня инфляции. Поэтому в будущих исследованиях могут быть выполнены более детальные разработки и расчеты методик влияния иных факторов на ВВП. Такими факторами могут послужить: уровень безработицы, численность населения, объём производства в стране.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Яллай, В.А. Макроэкономика / В.А. Яллай. [текст]
- Псков: Изд-во ПГПИ им. С.М.Кирова, 2003. - 104 с.
2. Кирюшкина А. Н., Потапова Е.А. Кредитование физических лиц в Российской Федерации: основные проблемы и пути их решения // Карельский научный журнал. - 2013. - № 3 (4). - С. 11-14
3. Кадочникова, Е. И. Теоретические подходы к моделированию экономического роста / Е. И. Кадочникова // Вестник экономической интеграции. - 2012.№4. с.20-26
4. Куфель, Т. Эконометрика. Решение задач с применением пакета программ Gretl [текст] / Т. Куфель. - М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 200 с.
5. Елисеева, И. Эконометрика: учебник [текст] / И. Елисеева. - М.: Юрайт, серия "Магистр", 2012. - 453 с.
6. Курилова А.А., Курилов К.Ю. Финансовый механизм управления затратами на основе методики внутреннего аудита // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2010. № 20. С. 74-80.
7. Курилов К.Ю., Курилова А.А. Цикличность развития автомобильной отрасли как основа для формирования финансового механизма управления автомобилестроительным предприятием // Аудит и финансовый анализ. 2011. № 1. С. 139-145.
8. Курилова А.А., Курилов К.Ю. Хеджирование валютных и товарных рисков с использованием опционов предприятиями автомобильной промышленности // Аудит и финансовый анализ. 2011. № 2. С. 132-137.
ANALYSIS OF INFLUENCE IMPORT, EXPORT AND INFLATION RATE FOR GDP OF THE USA, RUSSIA, JAPAN AND CHINA BASED CONSTRUCTION ECONOMETRIC MODELS
© 2014
А. N. Kiryushkina, master
Kazan (Volga) Federal University, Kazan (Russia)
Annotation-. The study aims to propose a model for the world economy in the context of countries with a significant share of world GDP, on the basis of which it will be possible to make forecasts for the world economy and each country with the help of econometric analysis. Article emphasizes the importance of the creation, dissemination and use of new knowledge for public policy in the field of import, export and inflation. One of the possible forecast of the country, an indicator of the development and serves as GDP, would be the use of panel data models. This paper proposes a methodological approach to the measurement of the effect of parameters of import, export and inflation in the GDP of various countries on the basis of panel data models, taking into account individual differences among economic units.
Keywords. GDP, imports, exports, inflation, econometric models, panel data models.
