CC BY
117
38 (176) - 2013
Фондовый рынок
УДК 336.763
ЭМПИРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ДИНАМИКИ НАЦИОНАЛЬНОГО ФОНДОВОГО РЫНКА И ИНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ
А. С. МЕНЬШИКОВА,
заместитель начальника управления рынка инноваций и инвестиций E-mail: [email protected] ОАО «Московская Биржа ММВБ-РТС»
Проблема взаимосвязи между экономическим ростом и уровнем развития фондового рынка интересна в контексте государственной политики на фондовом рынке. В зависимости от особенностей последней в мире можно выделить две модели фондовых рынков - «открытую» и «национальную». Задачей исследования является поиск ответов на вопросы о том, какая модель фондового рынка в развитых и развивающихся экономиках более эффективно способствует экономическому росту и какие еще факторы оказывают влияние на экономический рост.
Ключевые слова: глобализация, фондовый рынок, экономический рост, взаимосвязь, государственная политика, развитие.
В настоящее время глобализация затрагивает все сферы экономики. Не является исключением и фондовый рынок, при построении государственной политики на котором возникает необходимость сбалансированного решения двух задач: сохранения национального фондового рынка (протекционизм по отношению к национальной финансовой инфраструктуре) и расширения спектра возможностей привлечения инвестиций субъектами экономики (либерализация национального фондового рынка) [2].
В зависимости от установленных государственной политикой приоритетов в решении указанных задач в государстве формируются «национальная» (протекционизм) либо «открытая» (либерализация) модели фондового рынка1, особенности которых определены в более ранних работах [1-3]. Напомним основные черты, присущие данным моделям.
«Национальная» модель фондового рынка - модель, при которой сформирован рынок, где национальные и иностранные инвесторы совершают операции с ценными бумагами национальных эмитентов при помощи национальных фондовых посредников и национальной инфраструктуры [4]. Особенностью модели являются подчинение участников (эмитентов, инвесторов, инфраструктуры) национальному режиму государства, на фондовом рынке которого осуществляется деятельность, ограничения на использование национальными участниками международных рынков капитала и на допуск иностранной инфраструктуры на национальный рынок. Примерами такой модели являются современный фондовый рынок России и фондовые рынки Южной Кореи и Японии середины XX в.
1 Термины введены автором.
«Открытая» модель фондового рынка - модель, при которой на фондовом рынке отсутствуют ограничения на осуществление национальными участниками (эмитентами, инвесторами) деятельности на международных рынках капитала и, как правило, обеспечивается «прямой» допуск зарубежной инфраструктуры на национальный рынок. Примеры «открытой» модели - фондовые рынки государств - членов ЕС, США, Великобритании.
Задача настоящего исследования состоит в определении того, какая модель фондового рынка эффективно способствует экономическому росту и какие еще факторы оказывают влияние на экономический рост в государствах с «национальной» и «открытой» моделями.
Автором проведена классификация 62 государств [1-3], разделенных на развитые и развивающиеся экономики, с использованием методологий Международного валютного фонда (МВФ) [6] и Мирового банка [7] по признакам «открытой» и «национальной» моделей фондового рынка, в результате которой в России (развивающаяся экономика) обнаружены признаки «национальной» модели, а в Великобритании (развития экономика) -«открытой» модели.
Проведем анализ взаимосвязи между экономическим ростом и уровнем развития фондового рынка в России и Великобритании.
В целях анализа взаимосвязи между темпами экономического роста и уровнем развития фондового рынка в России рассмотрим динамику показателей ежегодного прироста ВВП на душу населения и ежегодного прироста объема инвестиций, привле-
каемых на рынке ценных бумаг в России (рис. 1).
Анализ рис. 1 показывает, что соответствующей взаимосвязи в прямом смысле не существует.
Также автором были проанализированы зависимости (построены линейные регрессии) не только между показателями темпа прироста финансирования инвестиций вследствие выпуска акций и облигаций (независимая переменная) и темпа прироста ВВП на душу населения (зависимая переменная) в конкретные годы, но и с учетом временного лага в 1, 2 и 3 года.
Во-первых, необходимо определить, существует ли взаимозависимость указанных факторов, во-вторых, как ведет себя такая взаимозависимость с введением предположения об «отложенном эффекте» от инвестирования. Необходимость последнего объясняется тем, что привлечение дополнительных инвестиций не всегда формирует дополнительное производство, преобразующееся в рост ВВП в тот же момент времени - для освоения инвестиций необходим дополнительный период времени. Итоги исследования представлены в табл. 1.
При всех вариантах построения линейных регрессий показатели множественного Я (корреляция) и Я2 (детерминация), хотя и варьировались, но оставались крайне невысокими. Это означает как фактическое отсутствие реальной взаимосвязи между двумя рассматриваемыми факторами, так и низкое качество построенной линейной регрессии, не объясняющей данной взаимосвязи. Также коэффициенты уравнений регрессии указывают на фактическое отсутствие угла наклона прямой. Кроме того, использование критерия Фишера (^-статистика) для проверки статистической значи-
500450400350 300250200 150100 500-50-100-
»
1
1 л
1 /
1 1 1 1
л 1 11
/1 л л ! л Д 1
" 11 ') \ л !\ !\ / 1 л л
/ \ /\ 1 1 / 1 'Ч 1 , / \ Г 1 1 / \ л л . 1 „ ' \ /
/\ - 1 \ / \ \ 1 \ 1 / \/ \ \ Л Л -ч , л / '
/ - -ч/ V / V и 1/ \/ Л/
\/ 1 * л V «/
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Темп роста ВВП на душу населения---Темп роста объема инвестиций
Источник: расчеты автора по данным Росстата, ОАО «Московская Биржа ММВБ-РТС».
Рис. 1. Динамика темпов прироста ВВП на душу населения и объемов инвестиций, привлеченных с помощью выпуска акций и облигаций в России в 1999-2012 гг (с исключением сезонности), %
финансовая аналитика
проблемы и решения
7х"
21
Таблица 1
Регрессионная статистика в рамках анализа взаимосвязи между темпом прироста ВВП и темпом прироста финансирования с помощью рынка акций и облигаций на душу населения в России в 1999-2012 гг.
Показатель Взаимозависимость переменных «прирост финансирования» ^ «прирост ВВП на душу населения»
Без временного лага (50 наблюдений) Временной лаг 1 квартал (49 наблюдений) Временной лаг 2 квартала (48 наблюдений) Временной лаг 3 квартала (47 наблюдений)
Коэффициент детерминации К2 0,001897 0,001033 0,008186 0,017166
Уравнение регрессии Г = 0,001017Х + + 0,026770 Г = 0,000749Х + + 0,026657 Г = 0,002088Х + + 0,025507 Г = 0,00305Х + + 0,025110
Значение Р в регрессии 0,091209 0,048602 0,379679 0,785980
Р-value для Р-статистики 0,763950 0,826469 0,540813 0,380032
Статистическая значимость уравнения регрессии Не значимо Не значимо Не значимо Не значимо
Источник: расчеты автора по данным Росстата, ОАО «Московская Биржа ММВБ-РТС».
мости построенных линейных регрессий показала их статистическую незначимость (данная взаимосвязь не выявлена ни при анализе ежегодных данных, ни при анализе данных с временным лагом).
В целом из представленного анализа можно сделать вывод о том, что линейная зависимость между исследуемыми показателями действительно отсутствует, в том числе и для более длинных временных лагов. При этом не представляется возможным предложить и какой-либо экономически объясняемый вариант нелинейной зависимости.
Обратимся к регрессионному анализу динамики показателей, положенных в основу представленного анализа. Проанализируем зависимость между размером (а не темпом прироста) ВВП и объемом средств, привлеченных с помощью выпуска акций и облигаций в России. Результаты анализа оказались несколько иными (табл. 2).
Таблица 2
Регрессионная статистика в рамках анализа взаимосвязи между ВВП и финансированием с помощью рынка акций и облигаций в России в 1999-2012 гг. (с учетом исключения сезонной составляющей)
Показатель Значение
Коэффициент детерминации К2 0,677001
Уравнение регрессии Г = 246,6968Х + 1 261 503
Значение Р в регрессии 102,7032
Р-value для Р-статистики 0
Статистическая значимость Значимо
уравнения регрессии
Статистика (коэффициент) 1,463686
Durbin-Watson
Источник: расчеты автора по данным Росстата, ОАО «Московская Биржа ММВБ-РТС».
Анализ табл. 2 показал, что в России существует статистически значимая зависимость между динамикой финансирования с помощью выпуска акций и облигаций и объемом ВВП.
Аналогично описанному случаю с иностранными инвестициями обе переменные имеют тенденцию накапливаться со временем. В связи с этим между ними может быть существенная корреляция (в нашем случае - 0,677), но говорить о действительно серьезной взаимосвязи рассматриваемых показателей нельзя. Это подтверждается также сопоставлением построенного графика линейной регрессии и реальных значений ВВП в России в рассматриваемый период (рис. 2).
Кроме того, выявленное автором невысокое значение фондового рынка как источника инвестиций в развивающихся экономиках с «национальной» моделью фондового рынка может указывать и на то, что в России близкая динамика рассмотренных показателей является результатом комплексного влияния на них иных факторов национального и наднационального масштаба (динамика мировых цен на энергоносители, политическая конъюнктура и др.).
Тем не менее для оценки правильности выводов обратимся к анализу аналогичных данных по темпам прироста ВВП и прироста финансирования с помощью рынка акций и облигаций в Великобритании, где, по оценке автора, доля последнего составляет до 23 % ВВП.
Результаты регрессионного анализа зависимостей между темпом прироста ВВП и темпом прироста финансирования с помощью выпуска акций и облигаций, в том числе с различными временными лагами, представлены в табл. 3.
ВВП
О ВВП Линейная регрессия (ВВП)
Рис. 2. Сопоставление графика линейной регрессии (взаимосвязь между динамикой ВВП и динамикой финансирования с помощью рынка акций и облигаций) и реальных значений ВВП
в России за 1999-2012 гг., млрд долл.
Таблица 3
Регрессионная статистика в рамках анализа взаимосвязи между темпом прироста ВВП и темпом прироста финансирования с помощью рынка акций и облигаций в Великобритании в 1999-2012 гг.
Показатель Взаимозависимость переменных «прирост финансирования» ^ «прирост ВВП»
Без временного лага (51 наблюдение) Временной лаг 1 год (50 наблюдений) Временной лаг 2 года (49 наблюдений) Временной лаг 3 года (48 наблюдений) Временной лаг 4 года (47 наблюдений)
Коэффициент детерминации К2 0,010376 0,004290 0,044933 0,013907 0,000244
Уравнение регрессии Г = -0,003049Х + + 0,009124 Г = - 0,001939Х + + 0,008825 Г = -0,006177Х + + 0,008757 Г = -0,003378Х + + 0,008306 Г = -0,000454Х + + 0,008070
Значение Р в регрессии 0,513773 0,206793 2,211201 0,648744 0,011
Р^аШе для Р-статистики 0,476913 0,651343 0,143690 0,424706 0,916936
Статистическая значимость уравнения регрессии Не значимо Не значимо Не значимо Не значимо Не значимо
Источник: расчеты автора по данным OECD, Лондонской фондовой биржи.
Несмотря на то, что некоторые показатели регрессионной статистики (коэффициенты детерминации) имеют достаточно высокие значения и могут указывать на существование зависимости, все построенные регрессии статистически незначимы (по критерию Фишера).
Анализ прямой взаимосвязи между динамикой финансирования с помощью рынка акций и облигаций и ВВП в Великобритании так же, как и в России, демонстрирует наличие зависимости (табл. 4).
При этом представленная регрессионная статистика по рынку Великобритании демонстрирует несколько меньшую степень зависимости рассматриваемых показателей - независимая переменная позволяет объяснить взаимосвязь (коэффициент
Таблица 4
Регрессионная статистика в рамках анализа взаимосвязи между ВВП и финансированием с помощью рынка акций и облигаций в Великобритании в 1998-2012 гг.
Показатель Значение
Коэффициент детерминации К2 0,480005
Уравнение регрессии Г = 2,313631Х + 1 621 587
Значение Р в регрессии 46,1548
Р^аЫе для Р-статистики 0
Статистическая значимость Значимо
уравнения регрессии
Статистика (коэффициент) 0,518520
Durbin-Watson
Источник: расчеты автора по данным OECD, Лондонской фондовой биржи.
ВВП
Рис. 3. Сопоставление графика линейной регрессии (взаимосвязь между динамикой ВВП и динамикой финансирования с помощью рынка акций и облигаций) и реальных значений ВВП в Великобритании в 1998-2012 гг., млрд долл.
детерминации) лишь на 48 %. На рис. 3 представлено сопоставление построенной линейной регрессии с реальными значениями ВВП.
Анализ рис. 3 показывает, что коэффициент детерминации R2 в данной регрессии меньше, чем в аналогичной зависимости для российского рынка. Однако на основании этого нельзя сделать однозначного вывода о том, что в России взаимосвязь между динамикой финансового рынка и ростом ВВП выше, чем в Великобритании. Скорее можно говорить о том, что в Великобритании, как в большинстве развитых экономик, темпы экономического роста существенно ниже (по расчетам автора, в 2011 г. они составляли лишь 0,65 %), чем в развивающихся экономиках, а финансовый рынок в рассматриваемый период был ознаменован рядом серьезных спадов.
Как уже было отмечено, невысокое качество построенных линейных регрессий (невысокое значение коэффициентов детерминации, как для России, так и для Великобритании), не объясняющих в полной степени динамики зависимой переменной, может свидетельствовать о том, что динамика экономического роста зависит от целого ряда факторов, лежащих вне фондового рынка.
Для оценки влияния комплекса факторов построим многофакторную линейную регрессию, зависимой (объясняемой) переменной которой будет темп прироста ВВП, а объясняющими (независимыми) переменными для России:
- текущая цена на нефть марки Brent, долл./барр.;
- объем финансирования с помощью акций и
облигаций, млн руб. и млн долл.;
- индекс потребительских цен ИПЦ, %;
- обменный курс, руб./долл.;
- отношение государственного долга к ВВП, %;
- объем прямых инвестиций, млн долл.;
- объем портфельных инвестиций, млн долл.;
- объем экспорта, млн долл.
В процессе анализа рассматривались квартальные данные с I квартала 1998 г. по III квартал 2012 г.2 Результаты построенной регрессии представлены в табл. 5:
Анализ данных табл. 5 показывает, что выбранный набор факторов практически полностью объясняет динамику ВВП в России (коэффициент детерминации Я2 составляет более 95 %). При этом в явном виде уравнение регрессии выглядит следующим образом:
ВВП„ = 2 256 960 + 9,4Ю - 39 106 80306 -
Р ' э
- 4 945,43Гд + 36,75О + 16,07О +
' ' ф ' пр.и
+ 3 051 443ИПЦ - 1 021,77Цн + 1,54Опи, где ВВПР - валовой внутренний продукт России; Оэ - объем экспорта; Об - обменный курс рубля к доллару; Гд - отношение государственного долга к ВВП; Оф - объем финансирования с помощью акций и облигаций;
Опр и - объем прямых инвестиций; ИПЦ - индекс потребительских цен; Цн - текущая цена на нефть; Оп.и - объем портфельных инвестиций. Перечисленные переменные представлены в табл. 5 по степени убывания их значимости, при этом для четырех переменных (Оэ, Об, Гд и Оф) P-value для ^-статистики меньше 0,05, т. е. коэффици-
2 В ряде случаев используется квартальная статистика начиная с 1999 г. и заканчивая I кварталом 2012 г. либо IV кварталом 2012 г.
Таблица 5
Регрессионная статистика в рамках анализа взаимосвязи между динамикой ВВП и рядом факторов в России в 1998-2012 гг.
Переменная Коэффициент P-value для Р-статистики*
Объем экспорта, млн долл. 9,409227 0
Константа 2 256 960 0
Обменный курс, руб. /долл. -39 106 803 0,0006
Отношение государственного долга к ВВП, % -4 945,426 0,0093
Объем финансирования с помощью акций и облигаций, млн долл. 36,74901 0,0349
Объем прямых инвестиций, млн долл. 16,06989 0,0785
Индекс потребительских цен, % 3 051 443 0,1751
Текущая цена на нефть, долл. /барр. -1 021,77 0,6852
Объем портфельных инвестиций, млн долл. 1,537346 0,7748
Коэффициент детерминации К2 0,956755
Значение Р в регрессии 113,3852
Р-уа1ие для Р-статистики 0
Статистическая значимость уравнения регрессии Значимо
Статистика (коэффициент) Durbin-Watson 1,106473
* Р^аЫе для Р-статистики - вероятность ошибки при отклонении нулевой гипотезы (гипотезы о том, что коэффициент при переменной равен нулю). Как правило, прогноз считается надежным, если такая вероятность по каждому из факторов не превышает 0,05 (5 %).
Источник: расчеты автора по данным US Energy Information Administration, ОАО «Московская Биржа ММВБ-РТС», Росстата, OECD, Банка России, The Central Intelligence Agency, [6].
енты статистически значимы (вероятность ошибки при отклонении гипотезы о том, что коэффициент при данном факторе равен 0, ничтожно мала).
Иные факторы, такие как объем прямых и портфельных инвестиций, индекс потребительских цен (уровень инфляции), а также динамика текущей цены на нефть, существенного влияния на динамику ВВП не оказывают.
Интересна незначимость показателя Ц Представляется, что данный результат может быть объяснен тем, что высокая корреляция обнаружена между динамикой ВВП и динамикой объема экспорта, а в свою очередь последний показатель экономически связан с показателем динамики цены на нефть. По данным Росстата, доля экспорта нефти в общем объеме экспорта в России в 2011 г. составила 70,3 % [5]. Таким образом, при значимости одного из показателей второй демонстрирует незначимость.
В продолжение исследования построим аналогичную многофакторную линейную регрессию для Великобритании. Объясняемой переменной также будет темп пророста ВВП, а объясняющими (независимыми) переменными - те же, что и для России. Результаты анализа представлены в табл. 6:
Анализ табл. 6 показывает, что выбранный состав факторов также достаточно полно, хотя и несколько хуже, чем для России, описывает динами-
ку ВВП Великобритании. В явном виде уравнение выглядит следующим образом:
ВВПВ = 1 421 448 + 5,380э - 592 470,40б + 4 538,71Гд + 0,850. - 0,0970" + 5 864 856ИПЦ +
' ' ф ' пр.и ^
+ 1 730,25Ц - 0,030 ,
' ^н ' п.и'
где ВВПВ - валовой внутренний продукт Великобритании.
Как видно из представленных расчетов, в Великобритании максимальный уровень значимости (Р-уа1ие для Р-статистики меньше 0,05 и коэффициенты статистически значимы) имеют показатели Оф 0э и Гд. Другие показатели, в том числе объемы прямых и портфельных инвестиций, текущая цена на нефть - незначимы.
В целях более глубокого исследования обратимся к анализу динамики натуральных логарифмов указанных выше переменных - построим нелинейную логарифмическую многофакторную регрессию (табл. 7). Исследование данных в таком виде показывает степень эластичности ВВП по каждому из факторов (переменных) при условии постоянства иных факторов (переменных) и позволяет оценить их влияние на динамику ВВП.
В исследовании логарифмические уравнения не представлены в итоговом виде для России и Великобритании, поскольку интересует не столько их внешний вид, сколько показатели регрес-
Таблица 6
Регрессионная статистика в рамках анализа взаимосвязи между динамикой ВВП и рядом факторов в Великобритании в 1998-2012 гг.
Переменная Коэффициент P-value для Р-статистики
Объем экспорта, млн долл. 1 421 448 0,0008
Константа 0,854198 0,0029
Обменный курс, долл. /ф. ст 5,379095 0,0558
Отношение государственного долга к ВВП, % 4538,707 0,078
Объем финансирования с помощью акций и облигаций, млн долл. -5 864 856 0,1223
Объем прямых инвестиций, млн долл. -592 470,4 0,232
Индекс потребительских цен, %о -0,097313 0,2814
Текущая цена на нефть, долл. /барр. 1730,249 0,323
Объем портфельных инвестиций, млн долл. -0,029993 0,9072
Коэффициент детерминации Я2 0,849303
Значение Р в регрессии 28,88373
P-value для Р-статистики 0,000000
Статистическая значимость уравнения регрессии Значимо
Статистика (коэффициент) Durbin-Watson 0,607061
Источник: расчеты автора по данным US Energy Information Administration, Лондонской фондовой биржи, OECD, The Central Intelligence Agency, [6].
Таблица 7
Регрессионная статистика в рамках анализа взаимосвязи между динамикой ВВП и рядом факторов в России в 1998-2012 гг. (нелинейная логарифмическая многофакторная регрессия)
Переменная* Коэффициент P-value для Р-статистики
Константа 6,398792 0
Обменный курс, долл./ф. ст 2,053059 0,0074
Отношение государственного долга к ВВП, % -0,664469 0
Объем финансирования с помощью акций и облигаций, млн долл. 0,524267 0
Объем прямых инвестиций, млн долл. -0,099184 0,0129
Индекс потребительских цен, % -0,044895 0,3805
Текущая цена на нефть, долл./барр. 0,030213 0,5378
Объем портфельных инвестиций, млн долл. 0,018782 0,3241
Коэффициент детерминации Я2 0,983422
Значение Р в регрессии 338,9702
P-value для Р-статистики 0
Статистическая значимость уравнения регрессии Значимо
Статистика (коэффициент) Durbin-Watson 0,782977
* Для исследования используются факторы, представленные в натуральных величинах (а не в процентах) либо имеющие положительную величину.
Источник: расчеты автора по данным US Energy Information Administration, ОАО «Московская Биржа ММВБ-РТС», Росстата, OECD, Банка России, The Central Intelligence Agency, [6].
сионной статистики и коэффициенты В1-и перед факторами.
Уравнение в явном виде выглядит следующим образом:
1пВВПр = 6,398792 + 0,5242671пОэ -- 0,6644691пОб - 0,0991841пГд +
+ 0,0187821пО + 0,0302131пО +
ф пр. и
+ 2,053059ИПЦ - 0,0448951пЦн.
В данном случае переменные (см. табл. 7) представлены по степени убывания значимости - коэф-
фициент при каждой из переменных показывает, каково изменение ВВП в процентах при изменении каждого из факторов на 1 % и при условии неизменности других факторов. Как видно, наибольшее влияние на динамику ВВП оказывают показатели инфляции (индекс потребительских цен), обменный курс рубля к доллару США, объем экспорта, отношение государственного долга к ВВП. Эти же показатели являются статистически значимыми (P-value для Р-статистики меньше 0,05). Интересно
отметить, что показатель объема финансирования с помощью акций и облигаций существенного влияния на ВВП в России не оказывает.
Для Великобритании показатели нелинейной логарифмической многофакторной регрессии несколько отличаются от российских (табл. 8): Уравнение выглядит следующим образом: 1пВВПв = 11,17623 + 0,173151пОэ + + 0,097851пОб - 0,0223951пГд + 0,0783861пОф -- 2,984418ИПЦ + 0,1413931пЦн. Как видно, в наибольшей степени оказывают влияние на динамику ВВП показатели ИПЦ Оэ и Цн. При этом статистически значимы (P-value для Р-статистики меньше 0,05) показатели инфляции, текущей цены на нефть и объема финансирования с помощью акций и облигаций. Несмотря на то, что последний показатель оказывает ожидаемо меньшее, скорее косвенное, влияние на динамику ВВП, коэффициент перед данным показателем (в натуральных логарифмах) в Великобритании примерно в 4 раза выше (0,078 %), нежели в России (0,019 %), что может говорить о сравнительно большем его влиянии на экономический рост в Великобритании.
На основе проведенного анализа можно сделать следующие основные выводы: - в рамках однофакторной линейной регрессии не удалось выявить взаимосвязи между темпами прироста ВВП и темпами прироста финансирования с помощью акций и облигаций, как в России, так и Великобритании, в том числе и в случае предположения о существовании «отложенного эффекта» (временного лага) от
прироста объема финансирования на рынке ценных бумаг;
в рамках однофакторной линейной регрессии удалось установить, что взаимосвязь между динамикой ВВП и динамикой финансирования на рынке ценных бумаг существует как в России, так и Великобритании, однако такую связь нельзя расценивать как существенную (для России Я2 в построенной регрессии равен 67 %, а для Великобритании - 48 %). Кроме того, оба показателя имеют тенденцию «накапливаться во времени», что также может объяснять их схожую динамику;
предположив, что динамика ВВП подвержена влиянию целого ряда факторов, не связанных напрямую с фондовым рынком, автор выбрал 8 факторов и провел анализ их влияния на динамику ВВП путем построения многофакторной линейной и нелинейной логарифмических регрессий для России и Великобритании. При этом построенные регрессии отличались высоким качеством (Я2 = 90 % и более); построенные линейные многофакторные регрессии показали, что основное влияние на динамику ВВП в России оказывают динамика экспорта, обменного курса рубля к доллару США, отношение государственного долга к ВВП, объем финансирования с помощью акций и облигаций (коэффициенты при этих факторах статистически значимы), а в Великобритании -объем финансирования с помощью акций и облигаций и объем экспорта;
Таблица 8
Регрессионная статистика в рамках анализа взаимосвязи между динамикой ВВП и рядом факторов в Великобритании в 1998-2012 гг. (нелинейная логарифмическая многофакторная регрессия)
Переменная Коэффициент P-value для Р-статистики
Константа 11,17623 0
Индекс потребительских цен -2,984418 0,0823
Объем экспорта 0,17315 0,1861
Текущая цена на нефть 0,141393 0,0082
Обменный курс, руб. /долл. 0,090785 0,5759
Объем финансирования с помощью акций и облигаций 0,078386 0,0021
Отношение государственного долга к ВВП -0,022395 0,7749
Коэффициент детерминации Я2 0,866161
Значение Р в регрессии 4,75Р+01
P-value для Р-статистики 0
Статистическая значимость уравнения регрессии Значимо
Статистика (коэффициент) Durbin-Watson 0,435045
Источник: US Energy Information Administration, Лондонская фондовая биржа (LSE), OECD, The Central Intelligence Agency, Международный валютный фонд (данные для последующего анализа), регрессионная статистика - расчеты автора.
финансовая аналитика
проблемы и решения ' 27
- построенные нелинейные логарифмические многофакторные регрессии, демонстрирующие эластичность ВВП по каждому из факторов при условии постоянства иных факторов, показали, что основное влияние на динамику ВВП (наибольший размер коэффициента при факторе) в России оказывают индекс потребительских цен (инфляция), обменный курс, объем экспорта и отношение государственного долга к ВВП. В Великобритании такими факторами являются индекс потребительских цен, текущая цена на нефть и объем финансирования с помощью акций и облигаций;
- коэффициент перед показателем объема финансирования с помощью акций и облигаций в рамках нелинейной логарифмической многофакторной регрессии в Великобритании примерно в 4 раза выше (0,078 %), нежели в России (0,019 %), что может говорить о сравнительно большем влиянии данного фактора на экономический рост в Великобритании.
В целом можно сказать, что построенные линейные однофакторные и линейные и нелинейные многофакторные регрессии не только выявили взаимосвязь между динамикой финансирования с помощью рынка ценных бумаг и динамикой ВВП в России и Великобритании, но и показали, что сила такой взаимосвязи в Великобритании несколько выше, нежели в России (особенно это заметно при сравнении показателей, представленных в натуральных логарифмах, демонстрирующих эластичность ВВП по этому фактору).
Таким образом, можно также сделать вывод о том, что либерализация финансового рынка (формирование в государстве «открытой» модели) стимулирует возрастание его роли в источниках инвестиций.
Список литературы
1. Меньшикова А. С. Влияние глобализации на развитие национального рынка ценных бумаг в рамках «открытой» и «национальной» моделей фондового рынка // Финансы и кредит. 2012. № 11.
2. Меньшикова А. С. Государственная политика на рынке ценных бумаг - «открытая» и «национальная» модели фондового рынка в отдельных экономиках // Вестник экономической интеграции. 2011. № 2.
3. Меньшикова А. С. Рынок ценных бумаг как источник экономического роста - государственная политика в условиях глобализации // Финансы и кредит. 2011. № 8.
4. Российский фондовый рынок и создание международного финансового центра. Идеальная модель фондового рынка России на долгосрочную перспективу (до 2020 года). М.: НАУФОР, 2008. С. 9.
5. Товарная структура экспорта Российской Федерации. URL: http://www. gks. ru/wps/wcm/connect/ rosstat_main/rosstat/ru/statistics/ftrade/#.
6. World Economic Outlook (Statistical Appendix). April 2012, International Monetary Fund, р. 177, 180-183.
7. World Bank: How we Classify Countries. URL: http://data. worldbank. org/about/country-classifications.
ИЗДАТЕЛЬСКИЕ УСЛУГИ
Издательский дом «ФИНАНСЫ и КРЕДИТ» выпускает специализированные финансово-экономические и бухгалтерские журналы, а также оказывает услуги по изданию монографий, деловой и учебной литературы.
Тел./факс (495) 721-8575 e-mail: [email protected]
