CC BY
429. Kliestika, T. Logit and Probit Model used For Prediction of Financial Health of Company /, K. Kocisovaa, M. Misankovaa // 2nd Global conference on business, economics, management and tourism, 30-31 October 2014, Prague, Czech Republic.
10. Shaikhina T. Decision tree and random forest models for outcome prediction in antibody incompatible kidney transplantation / Shaikhina Torgyn, Dave Lowe, Sunil Daga, David Briggs, Robert Higgins, Natasha Khovanova. // Biomedical Signal Processing and Control. - 2017. - P. 1 - 7.
11. Serener B. Statistical analysis in Internet banking usage of logistic regression. / Serener B // 12th International Conference of Fuzzy Systems and Soft Computing, ICAFS 2016, 29-30 August 2016, Vienna, Austria. - Procedia Computer Science -2016. - № 102. - P. 648 - 653.
12. Всероссийская сельскохозяйственная перепись 2016 года. Федеральная служба государственной статистики. - Москва. 2016. -С.1-72.
13. Единый федеральный реестр сведений о банкротстве. - URL: https://www.fedresurs.ru/ (дата обращения 26.02.2018)
14. Система проверки контрагентов «СПАРК». URL.: http://www.spark-interfax.ru/ (дата обращения 12.02.2018)
15. Невежин, В.П. Практическая эконометрика в кейсах: учебн. пособие / В.П. Невежин, Ю.В. Невежин. - М.: ИД «ФОРУМ»:ИНФРА-М, 2017. -317 с.
========================================== V V =======================================
УДК 330.43
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА
КОЭФФИЦИЕНТ МОНЕТИЗАЦИИ
О.С. Ханенкова, студентка, А.И. Богомолов, к.т.н., доцент Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
Аннотация: В условиях замедления экономического развития страны необходимо определить показатели, которых необходимо достигнуть для того, чтобы ускорить темпы его роста. В статье рассматривается значимость коэффициента монетизации экономики как одного из основных элементов, свидетельствующих о наличии экономического роста, рассматривается эконометрическая модель факторов, оказывающих влияние на значение данного коэффициента, оценивается адекватность и качество составленной модели, выявляются наиболее существенные факторы. Данные представлены за 2005 - 2016 года.
Ключевые слова: коэффициент монетизации, эконометрический анализ, инфляция, доходы, ВВП, тест Фишера, тест Рамсея
ECONOMETRIC STUDY FACTORS AFFECTING THE RATE OF MONETIZATION
Khanenkova O.S., student, Bogomolov A.I., kand.tech.sciences Financial University under the Government of the Russian Federation (Financial University),
Moscow
Abstract: In the context of slowing the country's economic development, it is necessary to determine the indicators that need to be achieved in order to accelerate its growth rates. The article examines the importance of the monetization coefficient of the economy as one of the main elements that testify to the presence of economic growth, considers the econometric model of factors that influence the value of this coefficient, assesses the adequacy and quality of the model, most significant factors are revealed. Data are presented for 2005 - 2016.
Keywords: the factor of monetization, econometric analysis, inflation, incomes, business activity index, Fisher test, Ramsey test.
В настоящее время под монетизацией экономики чаще всего подразумевается коэффициент монетизации (коэффициент Маршалла), который определяется как соотношение среднегодовой денежный массы (в России - денежный агрегат М2) к номинальной величине соответствующего годового объема ВВП. Использование номинальных, а не реальных значений М2 и ВВП (например, в привязке к какому-либо базовому периоду), отражается на точности определения коэффициента монетизации. Ввиду моментного характера оценки и существования временного лага большие значения уровня монетизации экономики могут свидетельствовать об излишней денежной массе, которая может привести к росту инфляции в краткосрочном периоде. А это, в свою очередь, увеличит номинальный ВВП страны и снизит величину коэффициента монетизации.
Таблица 1 - Исходные данные для с
Так, коэффициент монетизации напрямую зависит от объемов денежной массы М2 и ВВП в текущих ценах, на которые в свою очередь, влияют депозиты, кредиты и прочие привлеченные кредитными организациями средства и годовая уровень инфляции в стране. Поэтому исследуемая эконометрическая модель будет иметь следующий вид: У = а0 + % х Хх + а2 х + а3 х + а4 х Х4, где — ВВП в текущих ценах, млрд руб., — Денежная масса М2 (на начало года), млрд. руб., — Годовая инфляция в России, %, —Депозиты, кредиты и прочие привлеченные кредитными организациями средства, млрд. руб.
Составим таблицу исходных данных, на основе данных Росстата и официального сайта Центрального банка Российской Федерации [0] [0] (см. табл. 1).
тавления эконометрической модели
Год ВВП в текущих ценах, млрд. руб. Денежная масса М2 (на начало года), млрд. руб. Годовая инфляция в России,% Депозиты, кредиты и прочие привлеченные кредитными организациями средства, млрд. руб. - всего Коэффициент монетизации (М2/ВВП),%
2005 21609,8 4353,9 10,91 3501,9 20%
2006 26917,2 6032,1 9 5152,3 22%
2007 33247,5 8970,7 11,87 7738,4 27%
2008 41276,8 12869 13,28 11569 31%
2009 38807,2 12975,9 8,8 14573,4 33%
2010 46308,5 15267,6 8,78 16159,4 33%
2011 59698,1 20011,9 6,1 19729,8 34%
2012 66926,9 24204,8 6,58 24944,9 36%
2013 71016,7 27164,6 6,45 28781,7 38%
2014 79199,7 31155,6 11,36 32794,6 39%
2015 83232,6 31615,7 12,9 42334,9 38%
2016 86043,6 35179,7 5,4 49544,7 41%
На рисунке 1 проиллюстрирована взаимосвязь выбранных показателей на графике, а также отражена линия тренда, уравнение и величина достоверности аппроксимации. Значение коэффициента детерминации в составленной модели достаточно близко к 1, К2 = 0,9037, что говорит о наличии сильной зависимости между
определяемым и определяющими факторами и положительно характеризует модель.
Проведем несколько тестов для того, чтобы проверить составленную эконометрическую модель и дать ей более качественную характеристику.
Сначала проведем тест Фишера.
F = 15,7114584981196
= 5,591447851
Р > ^кр , следовательно, тест Фишера пройден, составленной модели можно доверять.
Зависимость коэффициента монетизации от факторов
50% 45% 40% 35% 3(Ж 25% 20% 15% 10% 5% 0%
_ .....•
М-Г-•Г*-*"...... .......... • .....•- •.........ч •
• *
О 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 100000
• ВВП в текущих ценах, млрд руб
• Денежная масса М2(на начало года),млрд.руб
• Годовая инфляция в России,%
• Депозиты, кредиты и прочие привлеченные кредитными организациями средства, млрд,рублей - всего
Рисунок 1 -Зависимость коэффициента монетизации от факторов
На рисунке 2 представлен регрессионный анализ данных, указанных в таблице 1. Сравнивая значения дробей Стьюдента для
каждого из коэффициентов со значением £кр получаем, что статистически значимым является только коэффициент £а0.
Регрессионная статистика
Множественный И 0,94856696
Р-квадрат 0,899779277
Нормированный Я- 0,842510292
Стандартная ошибг 0,026256499
Наблюдения 12
Дисперсионный анализ
¿1 55 М5 Р Значимость F
Регрессия 4 0,043326154 0,010832 15,71146 0,001322265
Остаток 7 0,004825826 0,000689
Итого 11 0,048151981
Иоэф фициенты Стандартная ошибка статис тика Р- Значени е Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
У-пересечение 0,25671431 0,069074085 3,716507 0,00749 0,093380055 0,420049 0,09338 0,420049
Переменная X 1 -3,37459Е-06 4,74117Е-06 -0,71176 0,499638 -1,45857Е-05 7,84Е-06 -1,5Е-05 7,84Е-06
Переменная X 2 1,68752Е-05 1Д8321Е-05 1,426216 0,196843 -1Д1034Е-05 4,49Е-05 -1ДЕ-05 4,49Е-05
Переменная X 3 -0,000727905 0,003027802 -0,24041 0,816903 -0,00788752 0,006432 -0,00783 0,006432
Переменная X 4 -2,86869Е-06 2,53004Е-06 -1,13385 0,29419 -8.85129Е-06 ЗД1Е-06 -8,9Е-06 ЗД1Е-06
Рисунок 2 - Регрессионный анализ исходных данных
Согласно результатам теста Стьюдента, постепенно уберем переменные, коэффициента при которых не являются статистически значимыми. Так, сначала уберем из модели фактор годовой инфляции в стране за рассматриваемый период времени, затем объем ВВП и депозиты, кредиты и прочие
привлеченные кредитными организациями средства. При этом число Фишера постоянно увеличивалось, что говорит о том, что эти факторы действительно не имели достаточного уровня значимости в составленной модели. На данный момент эконометрическая модель имеет вид:
У = 14,42784318 + 8,485636605 X при этом число Фишера F возросло до 72,00602859.
Проверим, нужно ли добавлять какие-либо еще факторы в полученную модель. С этой целью проведем Тест Рамсея. Получаем, что число Фишера F= 127,9989931, следовательно, если мы добавим еще один фактор, оказывающий влияние на определяемую переменную, то модель будет более качественная.
Поскольку наличные деньги - денежный агрегат М0 - являются одной из составляющих Таблица 2 - Шкала для проверки
денежного агрегата М2, то добавим данный фактор в качестве определяющего к составленной эконометрической модели. Замечаем, что число Фишера F= 136,3431253, что свидетельствует о добавлении существенного фактора в модель.
Последний тест - Тест Дарбина-Уотсона, позволяющий проверить автокорреляцию остатков. Согласно расчетам, проведенным в Microsoft Excel число Дарбина-Уотсона DW = 0,536428137. Используя данные таблицы Дарбина-Уотсона [0], составим шкалу для определения автокорреляции в модели. наличия автокорреляции остатков
положительная автокорреляция зона неопределенности нет автокорреляции зона неопределенности отрицательная автокорреляция
0 dl dl du du 4-du 4-du 4-dl 4-dl 4
0 0,97 0,97 1,33 1,33 2,67 2,67 3,03 3,03 4
Согласно представленной в Таблице 2 шкале для проверки наличия автокорреляции остатков, получаем, что в составленной модели обнаружена положительная автокорреляция остатков.
Положительная автокорреляция отражает низкую частоту колебаний остатков со сменой знаков. Данный факт указывает на возможность упущения факторов, необходимых для проведения более качественного анализа модели.
Таким образом, в результате проведенных тестов можно утверждать о наличии взаимосвязи между коэффициентом монетизации и объемом денежной массы М2, поскольку составленная эконометрическая модель прошла большинство
тестов и проверок, что говорит о ее качестве и пригодности для проведения анализа. Однако существуют направления для более глубокого и детального изучения, если добавить в модель дополнительные факторы и проанализировать их влияние на определяемую переменную -коэффициент монетизации.
Список используемых источников
1. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики - http://www.gks.ru/
2. Официальный сайт Центрального банка Российской Федерации - https://www.cbr.ru/
3. Таблица Дарбина-Уотсона -https://math.semestr.ru/trend/darbin .php
V V
