CC BY
45
ISSN 2311-9438 (Online) Экономико-статистические исследования
ISSN 2073-8005 (Print)
ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ НЕФТЯНЫХ ЦЕН НА СТОИМОСТНОЕ СООТНОШЕНИЕ РОССИЙСКОГО РУБЛЯ И АМЕРИКАНСКОГО ДОЛЛАРА
Максим Иванович ЛИСИЦА
доктор экономических наук, профессор кафедры теоретической и прикладной экономики,
Российский государственный гидрометеорологический университет, Санкт-Петербург, Российская Федерация
История статьи:
Принята 20.09.2016 Принята в доработанном виде 10.10.2016
Одобрена 30.10.2016
УДК 336.76.066 JEL: С12
Ключевые слова: цена на нефть, стоимостное соотношение, российский рубль, американский доллар, коэффициент корреляции, вероятность неслучайной связи
Аннотация
Предмет. Предметом исследования является эксперимент по установлению и подтверждению неслучайной статистической связи между ценой на нефть и курсом валюты. Цели. Выявление заявленной в теме статистической зависимости.
Методология. В исследовании используются приемы сбора и обработки массовых количественных данных, а также инструментарий математической статистики и теории вероятностей в сочетании с автоматизацией вычислительных процедур и построения графических объектов в крупноформатной электронной таблице Microsoft Excel. Результаты. Установлено, что при полном, с практической точки зрения, доверии к полученным оценкам зависимость курса валюты от цен на нефть в интервалах времени: 2 596...1 346 дней - заметно усиливается; 1 345...160 дней - остается устойчиво высокой; 159.. .103 дня - заметно ослабевает. Кроме того, выявлено, что зависимость курса валюты от цен на нефть в интервалах времени: 102.77 дней - заметно ослабевает при снижающемся уровне доверия к полученным оценкам; 76 . 24 дня - заметно усиливается при растущем уровне доверия к полученным оценкам; 23.17 дней - заметно ослабевает при снижающемся уровне доверия к полученным оценкам. Наконец, установлено, что в интервалах времени 16.3 дня полученные оценки доверия не вызывают.
Выводы. В большинстве случаев влияние нефтяных цен на стоимостное соотношение российского рубля и американского доллара остается либо сильным, либо заметным. Подход к организации исследования может быть востребован при прогнозировании в разноаспектных сферах, а полученные в ходе постановки эксперимента оценки могут применяться экспортерами нефти в финансовом планировании, а также государственными органами власти при разработке экономической политики.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2016
На долю топливно-энергетических товаров, к которым относится и нефть, приходится наибольшая часть стоимости экспорта России, а именно: в 2006 г. -65,8%'; в 2007 г. - 64,1%2; в 2008 г. - 69,3%3; в 2009 г. -66,7%4; в 2010 г. - 69,1%5; в 2011 г. - 69,3%6; в 2012 г. -70,2%7;
в 2013 г. - 70,6%8; в 2014 г. - 69,5%9;
1 Товарная структура экспорта и импорта Российской Федерации со всеми странами без учета данных о торговле с Белоруссией (за 20062007 гг.).
URL: http://statcustoms.ru/apex/f?p=201:7:1686926478145197
2 Там же.
3 Товарная структура экспорта и импорта Российской Федерации со всеми странами без учета данных о торговле с Белоруссией (за 20082009 гг.).
URL: http://statcustoms.ru/apex/f?p=201:7:1686926478145197
4 Там же.
5 Товарная структура экспорта и импорта Российской Федерации со всеми странами без учета данных о торговле с Белоруссией (за 20102011 гг).
URL: http://statcustoms.ru/apex/f?p=201:7:1686926478145197
6 Там же.
7 Товарная структура экспорта и импорта Российской Федерации со всеми странами без учета данных о торговле с Белоруссией (за 20122013 гг.).
URL: http://statcustoms.ru/apex/f?p=201:7:1686926478145197
8 Там же.
в 2015 г. - 62,9%10; в I кв. 2016 г. - 58,5%п; во II кв. 2016 г. - 58,8%12.
При этом к особенностям внешнеторговых операций с нефтью относятся, во-первых, валюта сделок, которой пока остается американский доллар, во-вторых, биржевое ценообразование или привязанное к нему ценообразование, что зависит от марки (сорта) нефти. Тогда стоимость экспортированной нефти определяется (если не учитывать важные при заключении сделок, но второстепенные в рамках предстоящего эксперимента детали), во-первых, проданным объемом, исчисляемым в баррелях, во-вторых, ценой нефти. Если принять во внимание, что экспортеры немалую часть своих расходов (затраты на производство и реализацию продукции, обязательные платежи) несут [1] в
9 Товарная структура экспорта и импорта Российской Федерации со всеми странами без учета данных о торговле
с Белоруссией (за 2014-2015 гг.).
URL: http://statcustoms.ru/apex/f?p=201:7:1686926478145197
10 Там же.
11 Товарная структура экспорта и импорта Российской Федерации со всеми странами без учета данных о торговле
с Белоруссией (за 1 квартал 2016 гг.).
URL: http://statcustoms.ru/apex/f?p=201:7:1686926478145197
12 Товарная структура экспорта и импорта Российской Федерации со всеми странами без учета данных о торговле
с Белоруссией (за 2 квартал 2016 гг.).
URL: http://statcustoms.ru/apex/f?p=201:7:1686926478145197
российских рублях, а доходы (выручка от реализации) генерируются в американских долларах, возникает необходимость их конвертирования в российские рубли. Учитывая, что обязательные платежи, перечисляемые экспортерами нефти, составляют доходную часть (причем значительную часть [2]) государственного бюджета и предопределяют его расходы, объективно должна наблюдаться зависимость размера расходов государственного бюджета от стоимостного соотношения российского рубля и американского доллара. Таким образом, если принятый объем расходов государственного бюджета является обязательным для финансирования, а цена на нефть снижается, то при отсутствии других решений без роста стоимостного соотношения российского рубля и доллара США не обойтись, иначе не будет сформирован объем доходов государственного бюджета, достаточный для финансирования его расходов. Отсюда должно наблюдаться влияние нефтяных цен на стоимостное соотношение российского рубля и доллара США, что примем в качестве рабочей гипотезы. Детали обозначенной здесь логической связи подробно обсуждаются в статьях А.Л Кудрина., Л.В. Поповой, Э. Расулинежада, Ю.Н. Пыхтеева, А.С. Ворониной,
A.А. Буровой [3, 4, 5]. Однако в дальнейшем при постановке эксперимента они учитываться не будут, являясь избыточными.
Отметим, что по заявленной теме имеются немногочисленные научные публикации. В частности статья Н.Н. Дворца, А.Ю. Шевелева [6] дает лишь обобщенное представление о предметной области, связывая курс валюты не только с ценой на нефть, но еще и с параметрами государственного бюджета. Примерно такой же вывод относится и к статье
B.Г. Феклина, А.Ю. Шевелева [7], хотя в ней больший упор делается на выявлении статистической связи курса валюты с налоговым периодом, а не только с ценой на нефть. Пожалуй, наиболее близкой к теме исследования является статья А.Н. Бродунова, К.Г. Буневича, В.А. Ли [8]. Однако она охватывает относительно короткий интервал времени. Кроме того, в ней оценивается статистическая связь между ценами на нефть и курсом валюты при добавлении к «старым» данным «новых» данных. Такой способ анализа позволяет выявить «современное» (на какую-то наиболее близкую к настоящему дату) влияние нефтяных цен на стоимостное соотношение российского рубля и американского доллара в единственном (причем самом «длинном») интервале времени, что будет учтено при организации предстоящего эксперимента. Статья Д.А. Корнилова [9] отличается от предыдущей лишь тем, что в ней дается единственная оценка статистической связи между ценами на нефть и курсом валюты.
Принимая во внимание изложенное, становится очевидным, что цель исследования заключается в выявлении статистической зависимости стоимостного соотношения российского рубля и доллара США от цен на нефть. Соответственно, для достижения обозначенной цели требуется решить ряд задач:
• сформировать пригодные для проведения эксперимента массивы, отражающие ежедневную динамику цен на нефть марки Brent, а также
ежедневную динамику курса валюты в виде стоимостного соотношения российского рубля и американского доллара;
• изложить инструментарий оценки тесноты статистической связи между ценами на нефть и курсом валюты, а также инструментарий проверки статистической гипотезы о неслучайной связи между ценами на нефть и курсом валюты. Кроме того, выбрать способ технического выполнения вычислительных процедур;
• рассчитать коэффициенты корреляции между ценами на нефть и курсом валюты в интервалах времени, начиная с t=1, ..., n дней, заканчивая t=1,..., 3 дней, а также выявить вероятности неслучайной статистической связи между ценами на нефть и курсом валюты в интервалах времени, начиная с t=1, ..., n дней, заканчивая t=1,..., 3 дней;
• отобразить результаты вычислений в наиболее удобном формате с необходимыми пояснениями, облегчающими понимание.
Итак, в свободном доступе находятся предоставляемые Банком России ежедневные сведения о стоимостном соотношении российского рубля и американского доллара в интервале времени с 11.01.2006 по 27.08.201613. Соответственно, выбираем
предоставляемые сетью Intercontinental Exchange ежедневные сведения о ценах на нефть марки Brent в интервале времени с 11.01.2006 по 27.08.201614. Учитывая же особенности отображенных исходных данных, необходима их техническая корректировка во избежание искажений:
1. Цена нефти на определенную дату (t) отражается в статистике сети Intercontinental Exchange в тот же день (t), а курс валюты на определенную дату (t) отражается в статистике Банка России накануне (t-1). Таким образом, возникает лаг в один день, который требуется учесть для сохранения причинно-следственных связей (когда цена нефти оказывает влияние на величину курса валюты, а не наоборот). Тогда цене нефти дня t будет соответствовать курс валюты дня t+1, поскольку курс валюты сформировался накануне, т.е. по результатам торгов дня t, что и примем в расчет.
2. Цена нефти в день t отражается в статистике сети Intercontinental Exchange с поставкой через некоторый промежуток времени. Причем он для разных лет отличается. В некоторые годы срок поставки относительно дня t зафиксирован с интервалом в один месяц, а также с интервалом в два месяца. В другие годы срок поставки относительно дня t зафиксирован с интервалом в один месяц, а также с интервалом в два месяца, кроме того, с интервалом в три месяца. В отдельные годы срок поставки относительно дня t зафиксирован с
13 Динамика официального курса заданной валюты. URL: http://www.cbr.ru/currency_base/dynamics.aspx? VAL_NM_RQ=R01235&date_req1=01.01.2006&date_req2=27.08.2016& rt=1&mode=1
14 Brent Markers.
URL: https://www.theice.com/marketdata/reports/83
интервалом в два месяца, а также с интервалом в три месяца, кроме того, с интервалом в четыре месяца. Есть годы, когда срок поставки относительно дня t зафиксирован с интервалом в два месяца, а также с интервалом в три месяца, кроме того, с интервалом в четыре месяца, наконец, с интервалом в пять месяцев. Очевидно, что во всех датах статистики сети Intercontinental Exchange присутствует поставка относительно дня t с интервалом в два месяца. Следовательно, для устранения влияния фактора разных интервалов поставки примем в расчет цену нефти в день t с интервалом поставки в два месяца.
3. Для выполнения условия, обозначенного в п. 2, требуется исключить статистические данные, которые приходятся на рабочие дни сети Intercontinental Exchange (сведения в день t есть), но при этом нерабочие дни Банка России (сведений в день t+1 нет). Кроме того, требуется исключить статистические данные, которые приходятся на рабочие дни Банка России (сведения в день t+1 есть), но при этом нерабочие дни сети Intercontinental Exchange (сведений в день t нет).
Таким образом, сформируются два массива, которые, по соображениям здравого смысла, могут быть представлены в виде табл. 1 лишь фрагментарно, если принять во внимание число строк - см. столбец под названием «День t», отражающих ежедневную динамику цен на нефть марки Brent, а также ежедневную динамику стоимостного соотношения российского рубля и доллара США.
Обратим внимание на особенность табл. 1, в которой наблюдается обратный отсчет дат (см. столбец под названием «date», а также столбец под названием «дата»). Такое решение удобно, если в исследовании участвуют динамические ряды в сокращающихся интервалах времени, начиная с промежутка от 11.01.2006 по 26.08.2016 (когда t=1,..., 2 596 дней), заканчивая промежутком от 24.08.2016 по 26.08.2016 (когда t=1,..., 3 дней). Иначе говоря, если происходит постепенное (причем ежедневное) отсечение более «старых» сведений, очевидно, это позволяет выявить «современное» (на 26.08.2016), а не «историческое» влияние нефтяных цен на стоимостное соотношение российского рубля и американского доллара в разных интервалах времени (как «длинных», так и «коротких»).
Теперь на основе получившей широкое распространение методологии, изложенной в серии из 19 публикаций [10], представим инструментарий оценки тесноты статистической связи между ценами на нефть марки Brent и курсом валюты в виде стоимостного соотношения российского рубля и доллара США:
Px,y = ■
COVx
о У^о r
1 n
CoVX,Y = — Z(Xt-MxMYt M'Y) •
о X
o Y
hW-
( Xt-m X )2
h
(y,-my)2 ;
i
Mx = --Z Xt -
n t-i '
i
MY = Yt
t- 1
где px,Y - коэффициент корреляции цен на нефть и курса валюты;
Covx, y - ковариация цен на нефть и курса валюты;
Ох - стандартное отклонение по ценам на нефть;
oY - стандартное отклонение по курсу валюты;
t=1, ..., n - длина динамического ряда (интервал времени) в днях;
X, - фактическая цена на нефть в день t;
Дх - средний уровень цен на нефть;
Yt - фактический курс валюты в день ,;
jiy - средний уровень курса валюты.
Далее, как и в предыдущем случае, на основе получившей широкое распространение методологии, автором которой является Уильям Сили Госсет15 [11], представим инструментарий проверки статистической гипотезы о неслучайной связи между ценами на нефть марки Brent и курсом валюты в виде стоимостного соотношения российского рубля и американского доллара:
r,n-2 = ji
pX,y
2
p X,Y
P X ,Y, est =i aX,Y,n -2
n- 2) ;
где I'хгп-2 - расчетное значение критерия Стьюдента, определяемое для п-2 числа степеней свободы16;
15 Был вынужден взять псевдоним из-за ограничений на распространение информации, введенных работодателем -пивоваренным заводом «Arthur Guinness Son & Co».
16 Вот почему минимальная длина динамического ряда не должна быть менее t=1,..., 3, иначе утратится возможность выявления вероятности несучайной статистической связи. Если говорить точнее, то при порядковом числе n=2 расчетное значение критерия Стьюдента, определяемое для
n-2 числа степеней свободы, примет нулевое значение, а вслед за ним и вероятность неслучайной статистической связи (вне зависимости от абсолютного значения коэффициента корреляции).
t
pxj,est - вероятность неслучайной статистической связи между ценами на нефть и курсом валюты;
aXYn-2 - уровень статистической значимости (при n-2 числе степеней свободы), выражающий вероятность случайной статистической связи между ценами на нефть и курсом валюты.
Кроме того, принимая во внимание расчетное значение критерия Стьюдента (tx, y,n-2) в сочетании с числом степеней свободы (n-2), по таблице критических величин17 (с двусторонним распределением) определяется вероятность случайной статистической связи между ценами на нефть и курсом валюты (ax Yn-2). Соответственно, учитывая большой объем исходных данных и многократную повторяемость вычислительных процедур, их было бы уместно осуществить в крупноформатной электронной таблице Microsoft Excel, а полученные результаты трансформировать в линейные графики.
Наконец, после проведения эксперимента представим отчет о вычисленных коэффициентах корреляции между ценами на нефть и курсом валюты в сочетании с выявленной вероятностью неслучайной статистической связи между ценами на нефть и курсом валюты. Здесь обращают на себя внимание три участка. Следовательно, можно разделить получившийся отчет и перенести его на три линейных графика. Рассмотрим их далее.
На рис. 1 отражены случаи со стремящейся к единице вероятностью неслучайной статистической связи между ценами на нефть и курсом валюты, т.е. обозначенная вероятность является практически одинаковой для всех динамических рядов. Соответственно, утрачивается необходимость принимать данный параметр во внимание в связи со статистическим подтверждением практически полного доверия к полученным коэффициентам корреляции между ценами на нефть и курсом валюты. Что же наблюдается на рис. 1 при движении справа налево по нижней пунктирной линии? Сначала легко заметить относительно резкое усиление влияния нефтяных цен на стоимостное соотношение российского рубля и американского доллара. Так в интервале времени от 11.01.2006 по 26.08.2016 коэффициент корреляции составляет -0,562363156, а в интервале времени от 24.02.2011 по 26.08.2016 коэффициент корреляции составляет уже -0,984085924. Затем становится очевидным относительно устойчивое (немного меньшее или немного большее) влияние нефтяных цен на стоимостное соотношение российского рубля и американского доллара. Так в интервале времени от 25.02.2011 по 26.08.2016 коэффициент корреляции составляет -0,984078039, а в интервале времени от 28.12.2015 по 26.08.2016 коэффициент корреляции составляет -0,926343902. Наконец, легко заметить относительно резкое ослабление влияния нефтяных цен на стоимостное соотношение российского рубля и американского доллара. Так в интервале времени от 29.12.2015 по 26.08.2016 коэффициент корреляции составляет
17 Она автоматизирована в крупноформатной электронной таблице Microsoft Excel посредством встроенной статистической функции «СТЬЮДЕНТ.РАСП .2Х».
-0,926093587, а в интервале времени от 31.03.2016 по 26.08.2016 коэффициент корреляции составляет уже -0,565468343.
На рис. 2 отражены случаи с отличающейся от единицы (разумеется, в меньшую сторону) вероятностью неслучайной статистической связи между ценами на нефть и курсом валюты, т.е. обозначенная вероятность не является практически одинаковой для всех динамических рядов. Соответственно, возникает необходимость принимать данный параметр во внимание в связи со статистическим неподтверждением практически полного доверия к полученным коэффициентам корреляции между ценами на нефть и курсом валюты. Что же наблюдается на рис. 2 при совместном движении справа налево по обеим пунктирным линиям? Сначала легко заметить относительно резкое ослабление влияния нефтяных цен на стоимостное соотношение российского рубля и американского доллара. Так в интервале времени от 01.04.2016 по 26.08.2016 коэффициент корреляции составляет -0,553637888 с вероятностью неслучайной связи 0,999999998, а в интервале времени от 11.05.2016 по 26.08.2016 коэффициент корреляции составляет уже -0,184982127 с вероятностью неслучайной связи 0,892731956, что свидетельствует о снижении уровня доверия. Затем становится очевидным относительно резкое усиление влияния нефтяных цен на стоимостное соотношение российского рубля и американского доллара. Так в интервале времени от 12.05.2016 по 26.08.2016 коэффициент корреляции составляет -0,186805436 с вероятностью неслучайной связи 0,893862485, а в интервале времени от 26.07.2016 по 26.08.2016 коэффициент корреляции составляет уже -0,719541442 с вероятностью неслучайной связи 0,999925994, что свидетельствует о повышении уровня доверия. Наконец, легко заметить относительно резкое ослабление влияния нефтяных цен на стоимостное соотношение российского рубля и американского доллара. Так в интервале времени от 27.06.2016 по 26.08.2016 коэффициент корреляции составляет -0,714757093 с вероятностью неслучайной связи 0,99987301, а в интервале времени от 04.08.2016 по 26.08.2016 коэффициент корреляции составляет уже -0,446689481 с вероятностью неслучайной связи 0,927746213, что свидетельствует о снижении уровня доверия.
На рис. 3 отражены случаи с визуально резкими колебаниями и относительно низкой вероятностью неслучайной статистической связи между ценами на нефть и курсом валюты, что отражает верхняя пунктирная линия. Максимум зафиксирован на уровне 0,86692182 в интервале времени от 19.08.2016 по 26.08.2016, соответственно, минимум зафиксирован на уровне 0,021467287 в интервале времени от 17.08.2016 по 26.08.2016. В сложившейся ситуации полученные коэффициенты корреляции (что отражает нижняя пунктирная линия - см. рис. 3) между ценами на нефть и курсом валюты можно не принимать во внимание, из-за отсутствия устойчивых статистических подтверждений или опровержений влияния нефтяных цен на стоимостное соотношение российского рубля и американского доллара. Иначе говоря, для того, чтобы здесь сформировалась статистическая закономерность,
требуется интервал времени, превышающий промежуток от 05.08.2016 по 26.08.2016.
Напоследок отметим, что экономическая и/или поведенческая интерпретация имеющихся результатов должна остаться за пределами проведенного эксперимента, т.к. не является неотъемлемой его частью. Здесь же достаточно сказать, что на
большинстве интервалов времени имеет место влияние (либо сильное, либо заметное, если ориентироваться на вызывающие доверие оценки) нефтяных цен на стоимостное соотношение российского рубля и американского доллара. Отсюда настоящее исследование можно считать завершенным в связи с выполнением всех поставленных задач и достижением заявленной цели.
Таблица 1
Массивы данных, отражающие ежедневную динамику цен на нефть марки Brent и ежедневную динамику стоимостного соотношения российского рубля и доллара США
Table 1
Corpus of data reflecting daily trends in Brent oil prices and daily trends in the cost relationship of the Russian ruble and U.S. dollar
День t ICE Brent Singapore Markers Динамика курса валюты
date USD/bbls дата руб./долл. США
1 26.08.2016 49,32 27.08.2016 64,738
3 24.08.2016 49,27 25.08.2016 64,9459
2596 11.01.2006 62,45 12.01.2006 28,3966
Источник: Intercontinental Exchange, авторская разработка Sources: Intercontinental Exchange, authoring
Рисунок 1
Влияние нефтяных цен на стоимостное соотношение российского рубля и доллара США в интервалах времени разной длины
Figure 1
An impact of oil prices on the cost relationship of the Russian ruble and U.S. dollar within various periods of time
---Коэффициент корреляции
Источник: составлено автором Source: Authoring
Рисунок 2
Влияние нефтяных цен на стоимостное соотношение российского рубля и доллара США в интервалах времени различной длины
Figure 2
An impact of oil prices on the cost relationships of the Russian ruble and U.S. dollar within various periods of time
Коэффициент корреляции
Источник: составлено автором Source: Authoring
Рисунок 3
Влияние нефтяных цен на стоимостное соотношение российского рубля и американского доллара в интервалах времени различной длины
Figure 3
An impact of oil prices on the cost relationships of the Russian ruble and U.S. dollar within various periods of time
---Коэффициент корреляции
Источник: составлено автором Source: Authoring
Список литературы
1. Колпаков А.Ю. Анализ взаимосвязи цены и операционных затрат на добычу нефти // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. 2014. Т. 12. С. 279-296.
2. Газизов З.Р. Влияние изменения цен на нефть на российскую экономику // Экономика и управление: научно-практический журнал. 2015. № 4(126). С. 115-118.
3. Кудрин А.Л. Влияние доходов от экспорта нефтегазовых ресурсов на денежно-кредитную политику России // Вопросы экономики. 2014. № 3. С. 4-19.
4. Попова Л.В., Расулинежад Э. Влияние резких колебаний цен на нефть на экономику стран - экспортеров нефти // Экономика и предпринимательство. 2015. № 4-2(57-2). С. 162-166.
5. Пыхтеев Ю.Н., Воронина А.С., Бурова А.А. Приоритеты денежно-кредитной политики в экспортно -сырьевой экономике // Успехи современного естествознания. 2014. № 12-5. С. 616-619.
6. Дворец Н.Н., Шевелев А.Ю. Исследование зависимости курса рубля по отношению к доллару от цены на нефть // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2015. № 6-2. С. 293-295.
7. Феклин В.Г., Шевелев А.Ю. Моделирование зависимости курса рубля от цены на нефть с учетом влияния налогового периода // Фундаментальные исследования. 2015. № 7. С. 433-435.
8. Бродунов А.Н., Буневич К.Г., Ли В.А. Анализ факторов, влияющих на устойчивость рубля в условиях макроэкономической неопределенности // Вестник Московского университета им. С.Ю. Витте. Серия 1: Экономика и управление. 2016. № 1(16). С. 24-30.
9. Корнилов Д.А. Зависимость между ценами на нефть и курсом валют (доллар/рубль) // Иннов: электронный научный журнал. 2015. № 4(25). URL: http://www.innov.ru/science/economy/kornilov-d-a-zavisimost-mezMu-tsenami-na-neft-i-kursom-valyut/.
10. Pearson K. Mathematical Contributions to the Theory of Evolution. III. Regression, Heredity, and Panmixia.
Philosophical Transactions of the Royal Society A. Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 1896. Vol. 187. P. 253-318. doi: 10.1098/rsta.1896.0007
11. Student. The Probable Error of a Mean. Biometrika, 1908. Vol. 6. Iss. 1. P. 1-25. doi: 10.2307/2331554
ISSN 2311-9438 (Online) Economic and Statistical Research
ISSN 2073-8005 (Print)
EMPIRICAL RESEARCH INTO THE EFFECT OF OIL PRICES ON THE COST RELATIONSHIP OF THE RUSSIAN RUBLE AND THE U.S. DOLLAR
Maksim I. LISITSA
Russian State Hydrometeorological University, Saint Petersburg, Russian Federation [email protected]
Article history: Abstract
Received 20 September 2016 Importance The research pursues an experiment of detecting and verifying nonrandom statistical Received in revised form relationship between the oil price and foreign exchange rate.
10 October 2016 Objectives The research is aimed to detect the statistical relationship mentioned above.
Accepted 30 October 2016 Methods I applied techniques for collecting and processing mass numerical data, and tools of
mathematical statistics and probability theory facilitated through the automation of computational JEL classification: C12 procedures, and graphical images generated in the Microsoft Excel spreadsheet.
Results The article reports when the dependence of the foreign exchange rate on oil prices Keywords: oil price, cost considerably grows, remains sustainably high, or significantly weakens, within certain periods of
relationship, Russian ruble, time.
U.S. dollar, Conclusions and Relevance Oil prices have mostly strong or significant influence on the cost
correlation coefficient, relationship of the Russian ruble and U.S. dollar. The presented approach may be needed for
probability, nonrandom forecasting purposes in sectors that combine various aspects, and estimates can be used by oil
relationships exporters for financial planning, and by public authorities to design economic policies.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2016
References
1. Kolpakov A.Yu. [Analyzing the nexus between the price and operating costs for oil production]. Nauchnye trudy: Institut narodnokhozyaistvennogo prognozirovaniya RAN = Scientific Articles - Institute of Economic Forecasting of Russian Academy of Sciences, 2014, vol. 12, pp. 279-296. (In Russ.)
2. Gazizov Z.R. [An impact of change in oil prices on the Russian economy]. Ekonomika i upravlenie: nauchno-prakticheskii zhurnal = Economics and Management: Research and Practice Journal, 2015, no. 4, pp. 115-118. (In Russ.)
3. Kudrin A.L. [The influence of oil and gas exports on Russia's monetary policy]. Voprosy Ekonomiki, 2013, no. 3, pp. 4-19. (In Russ.)
4. Popova L.V., Rasulinezhad E. [An influence of acute oil price fluctuations on oil exporting economies]. Ekonomika i predprinimatel'stvo = Journal of Economy andEntrepreneurship, 2015, no. 4-2, pp. 162-166. (In Russ.)
5. Pykhteev Yu.N., Voronina A.S., Burova A.A. [Priorities of monetary policies in the economy exporting natural resources]. Uspekhi sovremennogo estestvoznaniya = Advances in Current Natural Sciences, 2014, no. 12-5, pp. 616-619. (In Russ.)
6. Dvorets N.N., Shevelev A.Yu. [Studying the dependence of the USD/Ruble exchange rate on the oil price].
Mezhdunarodnyi zhurnal prikladnykh i fundamental'nykh issledovanii = International Journal of Applied and Fundamental Researches, 2015, no. 6-2, pp. 293-295. (In Russ.)
7. Feklin V.G., Shevelev A.Yu. [Modeling the dependence of the Ruble exchange rate on the oil price in line with the effect of the fiscal period]. Fundamental'nye issledovaniya = Fundamental Research, 2015, no. 7, pp. 433-435. (In Russ.)
8. Brodunov A.N., Bunevich K.G., Li V.A. [Analyzing factors that influence the Ruble stability during the macroeconomic uncertainty]. Vestnik Moskovskogo universiteta imeni S.Yu. Vitte. Seriya 1: Ekonomika i upravlenie = Moscow Witte University Bulletin. Series 1: Economics and Management, 2016, no. 1, pp. 24-30. (In Russ.)
9. Kornilov D.A. [The relationship of oil price and foreign exchange rates (USD/Ruble)]. Innov: elektronnyi nauchnyi zhurnal, 2015, no. 4. Available at: http://www.innov.ru/science/economy/kornilov-d-a-zavisimost-mezhdu-tsenami-na-neft-i-kursom-valyut/.
10. Pearson K. Mathematical Contributions to the Theory of Evolution. III. Regression, Heredity, and Panmixia.
Philosophical Transactions of the Royal Society A. Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 1896, vol. 187, pp. 253-318. doi: 10.1098/rsta.1896.0007
11. Student. The Probable Error of a Mean. Biometrika, 1908, vol. 6, iss. 1, pp. 1-25. doi: 10.2307/2331554
