CC BY
60
УДК 336.748.3
И. В. Кулалаева, С. Г. Кренева Марийский государственный университет, Йошкар-Ола
Доминирующие мотиваторы потребительского поведения
Определяется доминирующие мотиваторы (курсовая стоимость бивалютной корзины (доллар США, евро), индекс глобальной конкурентоспособности), оказывающих воздействие на потребительское поведение домохозяйств с использованием фундаментального анализа. Структура статьи состоит из введения, основного материала, включающего следующие рубрики статьи: цель исследования; материалы и методы; результаты, обсуждение; заключение, списка использованной литературы, таблично-графического материала. Выявляются наиболее значимые факторы, определяющие потребительское поведение домохозяйств по параметру склонности к приоритетному формированию сбережений относительно потребления. Для решения сформулированных в работе задач использованы следующие общенаучные и частные методы познания: методы системного анализа, метод описания, ситуационного и функционального анализа. Определены с использованием фундаментального анализа ключевые факторы, оказывающие воздействие на потребительское поведение домохозяйств, на базе которых были выделены основные направления их воздействия. Проведен корреляционный анализ взаимной зависимости ключевых факторов, характеризующих состояние макроэкономической среды по параметрам волатиль-ности национальной валюты, уровня институционального развития и доли сбережений в расходах населения. Рентабельность поставок за рубеж низкосортных нефтепродуктов поддерживается льготной ставкой экспортных пошлин на вывоз этой группы товаров, нефтепродукты высокого качества облагаются специальной повышенной пошлиной, что делает его поставки малоэффективными. Эта тенденция отражает структурные изменения в поведении потребителей и их склонность к сбережению.
Ключевые слова: российский рубль, доллар США, евро, номинальный обменный курс, цена на нефть, валютный курс, валютные обороты, бивалютная корзина, курсовая стоимость, волатильность, корреляция, уравнение регрессии, домохозяйство.
С точки зрения макроэкономической теории к фундаментальным факторам, оказывающим воздействие на номинальный обменный курс, относятся процентные ставки, предложение денег, темпы инфляции, темпы роста национальных выпусков, дефициты государственных бюджетов и размер сальдо текущего счета. Однако на практике объясняющаяся сила моделей, построенных на макроэкономической теории, крайне мала. Классическим примером в данной области является работа Миза и Рогоффа [8], в которой показано, что модель, основанная на макроэкономических фундаментальных факторах, предсказывает движения номинального курса нисколько не лучше, чем модель случайного блуждания.
Другим традиционным подходом к исследованию динамики номинального обменного курса является технический анализ, который предполагает предсказывание будущей динамики обменного курса рубля исключительно на основании ее предшествующей динамики. В отличие от фундаментального анализа, который используется
как теоретиками, так и практиками, технический анализ используется исключительно игроками валютного рынка, так как его целью является в первую очередь прогнозирование, а не поиск причин, объясняющих наблюдаемую динамику. При этом объясняющая сила моделей, основанных на техническом анализе, также остается невысокой.
Относительно недавно (в 1990-е гг.) был разработан новый подход к анализу динамики цен финансовых активов, основанный на исследовании так называемой «микроструктуры рынка», который, в частности, может применяться к анализу динамики обменных курсов валют. Данный подход широко используется теоретиками, практиками и денежными властями для объяснения динамики номинального курса в качестве дополнения к фундаментальному и техническому анализам.
Фундаментальный анализ предполагает, что фактические цены на финансовые активы всегда равны равновесным ценам, однако в действительности это оказывается не так из-за того, что рынки не являются совершенно эффективными.
В результате фактические цены, по которым совершаются сделки, отличаются от фундаментальных значений из-за того, что рынки не являются бесконечно ликвидными и сам процесс торгов оказывает воздействие на цены. Процесс торгов может быть описан с помощью такого показателя, как «поток заявок», представляющего собой сумму совершенных сделок продавцами и покупателями (при этом знак сделке приписывается в зависимости от того, кто совершил (подтвердил) сделку - продавец или покупатель). Масштаб, с которым поток заявок влияет на цены финансовых активов, может также рассматриваться как характеристика ликвидности рынка.
При фундаментальном анализе предполагается, что макроэкономические изменения транслируются в цены моментально, в то время как в рамках подхода, основанного на анализе «микроструктуры рынка», какие-либо изменения транслируются в цены постепенно посредством изменения структуры «потока заявок». Разработанный недавно «гибридный анализ» указывает на возможность существования как первого, так и второго канала передачи информации в цены финансовых активов. Прямой путь передачи информации в цены финансовых активов работает в большей степени для общедоступных сведений. В то время как «частная», доступная ограниченному кругу лиц информация транслируется в цены через «поток заявок» и изменение структуры потока заявок само по себе может служить сигналом для остальных участников рынка о поступлении непубличной информации [7].
Исследованию воздействия процесса торгов на обменные курсы валют посвящены многие работы Лайонса. Так, например, в работе [6] проводится анализ динамики обменного курса немецкой марки к доллару США за период с 1 мая по 31 августа 1996 г. В данной статье в качестве объясняющих переменных изменения логарифмов обменного курса немецкой марки (за однодневный период) использовались изменение дифференциала процентных ставок и суммарный поток заявок за один торговый день. Авторы показали, что коэффициент при потоке заявок имеет высокую статистическую значимость, в то время как коэффициент при дифференциале процентных ставок оказывается незначим. Подобные результаты были получены также и для других сегментов финансового рынка: например, в статье Флеминга [4] - для рынка государственных казначейских облигаций США.
Важными аспектами исследования микроструктуры рынка являются также вопросы о том, какая
информация движет потоком заявок, так как поток заявок сам по себе является некой аппроксимацией совокупности факторов, воздействующих на цены финансовых активов.
Необходимым является выявление факторов, оказывающих воздействие на динамику обменного курса рубля к доллару США. При этом дальнейший анализ будет включать исследование как фундаментальных факторов (таких, как состояние платежного баланса страны, структура текущего счета) посредством использования стандартных регрессионных методов анализа временных рядов данных, так и спекулятивных тенденций, оказывающих воздействие на состояние российского внутреннего валютного рынка через анализ его микроструктуры.
С технической точки зрения обменный курс национальной валюты формируется исходя из соотношения спроса и предложения национальной и иностранной валют [3]. Данное соотношение по методологии платежного баланса отражается в движениях средств по счету текущих операций и счету операций с капиталом и финансовыми инструментами. Движение средств по счету текущих операций, отражающее соотношение экспортируемых и импортируемых объемов товаров и услуг, часто является достаточно устойчивым и определяется структурой экономики и ролью страны в международной экономике [2]. В свою очередь на потоки капитала оказывают воздействие ожидания инвесторов относительно состояния платежного баланса, а также перспектив экономического роста в конкретных странах и перспектив мирового экономического развития в целом [5].
В силу сырьевой направленности российской экономики уровень цен на нефть в значительной степени определяет условия для экономического развития страны и является индикатором ее финансового положения и перспектив ее дальнейшего развития, что во многом обусловливает наблюдаемую зависимость между ценой на нефть и динамикой обменного курса рубля (рис. 1) [1].
В то же время, чтобы определить степень зависимости динамики обменного курса рубля от внешнеэкономической конъюнктуры, необходимо достаточно глубокое понимание внутренних механизмов такого воздействия.
В первую очередь уровень нефтяных цен оказывает прямое воздействие на состояние платежного баланса страны, а именно на сальдо текущего счета платежного баланса, через стоимостные объемы нефтегазового экспорта.
♦ цена на нефть, к 1999 году —□— курс рубля, к 1999 году
Рис. 1. Динамика цен на нефть и обменного курса рубля [1]
В общем виде структуру текущего счета платежного баланса Российской Федерации можно представить в следующем виде:
Текущий счет = = Экспорт топливно-энергетических ресурсов + + Остальной экспорт - Импорт +
+ Остальные компоненты текущего счета
Объем экспорта топливно-энергетических ресурсов, из-за относительно стабильных реальных объемов, в большой степени определяется уровнем цен на нефть. Остальные компоненты текущего счета менее чувствительны к изменению цены на нефть и, вероятнее всего, определяются другими макроэкономическими параметрами, а также содержат трендовую и сезонную составляющие. В целях выявления степени и характера зависимости экспорта топливно-энергетических ресурсов от котировок нефти на мировых финансовых рынках необходимо более подробно исследовать структуру экспорта топливно-энергетических ресурсов (рис. 2).
Рис. 2. Стоимостная структура экспорта основных топливно-энергетических товаров в 2014 году [1]
По данным Федеральной таможенной службы Российской Федерации, за границу в 2014 году экспортировано 223,4 млн тонн сырой нефти
на сумму 153,9 млрд долларов США. Экспорт нефтепродуктов составил 164,8 млн тонн в натуральном выражении и 115,6 млрд долларов США в денежном. Таким образом, стоимость 1 тонны сырой нефти в среднем составила 689 долларов США, а тонна нефтепродуктов - 701 доллар США. Довольно незначительная разница в цене объясняется структурой экспортируемых нефтепродуктов (рис. 3), а именно небольшой долей дорогого бензина (бензин автомобильный), преобладанием объема «прочего жидкого топлива», вывезенного в объеме 87,3 млн тонн на сумму 49 млрд долларов США. При этом данная продукция реа-лизовывалась по средней цене 561 доллар США за одну тонну, что значительно дешевле стоимости сырой нефти.
Рис. 3. Структура экспорта нефтепродуктов 2014 г. [1]
Рентабельность поставок за рубеж низкосортных нефтепродуктов поддерживается льготной ставкой экспортных пошлин на вывоз этой группы товаров, при этом экспорт автомобильного бензина облагается специальной повышенной пошлиной, что делает его поставки малоэффективными.
ш
1. Данные Федеральной таможенной службы. URL: http://www.customs.ru/index.php?option=com_content&view=artic le&id=13858&Itemid=2095 (дата обращения: 10.02.2014).
2. Кулалаева И. В. Долгосрочные капиталовложения в период мировой финансовой нестабильности // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2012. № 4 (40). С. 55.
3. Кулалаева И. В. Роль финансово-экономических факторов валютного рынка в определении величины обменного курса рубля // Инновационное развитие экономики. 2011. № 4. С. 36-41.
4. Кулалаева И. В. Функция бивалютной корзины и ее весомость для российской экономики // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2012. № 4 (40). С. 30.
5. Bagautdinova N., Tsaregorodtsev E., Kulalayeva I., Arz-hantseva N. Assessment of mutual probabilistic influence of volatility of official price for precious metals on the market value of the bi-currency basket. Mediterranean Journal of Social Sciences. 2014. T. 5. № 12. C. 33-38.
6. Evans M. and Lyons R. Order Flow and Exchange Rate Dynamics, The Journal of Political Economy, 2002, No. 110.
7. Lyons R. New Perspective on FX Markets: Order Flow Analysis, International Finance, 2001, No. 4.
8. Meese R. and Rogoff K. Empirical Exchange Rate Models of the Seventies, Journal of International Economics, 1983, No. 14.
1. Dannye Federal'noi tamozhennoi sluzhby. URL: http:// www.customs.ru/index.php?option=com_content&view=article&id =13858&Itemid=2095 data obrashcheniya 10.02.2014.
2. Kulalaeva I. V. Dolgosrochnye kapitalovlozheniya v period mirovoi finansovoi nestabil'nosti, Upravlenie ekonomicheskimi sistemami: elektronnyi nauchnyi zhurnal, 2012, No. 4 (40), p. 55.
3. Kulalaeva I. V. Rol' finansovo-ekonomicheskikh faktorov valyutnogo rynka v opredelenii velichiny obmennogo kursa rublya, Innovatsionnoe razvitie ekonomiki, 2011, No. 4, pp. 36-41.
4. Kulalaeva I. V. Funktsiya bivalyutnoi korziny i ee vesomost' dlya rossiiskoi ekonomiki, Upravlenie ekonomicheskimi sistemami: elektronnyi nauchnyi zhurnal, 2012,No. 4 (40), p. 30.
5. Bagautdinova N., Tsaregorodtsev E., Kulalayeva I., Arz-hantseva N. Assessment of mutual probabilistic influence of volatility of official price for precious metals on the market value of the bicurrency basket, Mediterranean Journal of Social Sciences, 2014, t. 5, No. 12, pp. 33-38.
6. Evans M. and Lyons R. Order Flow and Exchange Rate Dynamics, The Journal of Political Economy, 2002, No. 110.
7. Lyons R. New Perspective on FX Markets: Order Flow Analysis, International Finance, 2001, No. 4.
8. Meese R. and Rogoff K. Empirical Exchange Rate Models of the Seventies, Journal of International Economics, 1983, No. 14.
УДК 336.748.3
I. V. Kulalaeva, S. G. Kreneva Mari State University, Yoshkar-Ola
The dominant motivators on the consumer behavior
The degree of mutual influence of the probability, dominant motivators (value of exchange rate basket of currencies and target zone (the U. S. dollar and Euro), the Global Competitiveness Index, which characterizes the level of development of institutional environment) volatility on the consumer behavior of households, by using fundamental analysis, have been determined. The structure of the article consists of an introduction, the main material, comprising the following article headings: purpose of the research; Materials and methods; results, discussion; Conclusion, bibliography, tabular and graphic material. The most significant factors identify which determine consumer behavior of households by the measure of central tendency to the foreground of a store of money relatively consumption. To solve the tasks set out in the work, the following general scientific and private methods of knowledge: methods of system analysis, a method of describing, situational and functional analysis. The degree of mutual influence of the probability, dominant motivators volatility on the consumer behavior of households and their main areas of influence, by using correlation analysis and a regression model, have been determined. The degree of mutual influence of the probability, dominant motivators, which characterizes the state of the macroeconomic environment in the parameters of the national currency volatility, the level of institutional development and the share of savings in the costs of population, by using correlation analysis, have been determined. Delivery profitability abroad STRAIGHT PETROLEUM PRODUCT (low-grade oil products) maintained tariff preference (a reduced rate) the export of oil он this group of products. Petroleum products are subject to high quality special increased taxable duty which makes them ineffective delivery.
Keywords: Russian ruble, US dollar, euro, the nominal exchange rate, oil prices, exchange rate, foreign exchange turnover, the currency basket, the market value, volatility, correlation, regression equation, household.
