CC BY
16УКД: 336.745
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ СТОИМОСТИ ЗОЛОТА, НЕФТИ И ФОНДОВЫХ ИНДЕКСОВ НА РОССИЙСКИЙ КУРС ВАЛЮТ ПО ОТНОШЕНИЮ К АМЕРИКАНСКОМУ
ДОЛЛАРУ
Морозов С.А., студент Научный руководитель: Богомолов А.И., к.э.н., доцент Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва
Аннотация: Экономика валютных курсов и международных финансов приковала к себе всеобщее внимание. На это есть три основные причины. Во-первых, угроза торгового дефицита по отношению к некоторым товарам. Во-вторых, невозможность проведения эффективной денежной политики вне зависимости от того, что происходит на мировом финансовом рынке. И наконец, в-третьих, цена иностранных валют, выраженная в долларах, подвержена сильным колебаниям. Например, на национальную валюту непосредственно может влиять как и само государство, так и отдельные экономические факторы, которые тесно связаны с макро-микроэкономикой стран такие, как: изменения цен на золото и нефть, а также изменения на фондовом рынке и т.д.
Ключевые слова: регрессия, золото, нефть, фондовые индексы, курс валют, анализ регрессионных остатков.
IMPACT ASSESSMENT OF GOLD, OIL AND STOCK INDICATORS ON RUSSIAN EXCHANGE RATE TO AMERICAN DOLLAR
Morozov S.A., student Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow
Abstract. The economy of exchange rates and international finances has drawn everyone's attention on itself. There are three main reasons. Firstly, there is a threat ofpossible trade deficit of some specific goods. Secondly, it is impossible to implement efficient monetary policy undependably from the situation on international financial market. Thirdly, the cost offoreign currencies in dollars is unstable. There are some types offactors which can make influence on currencies. For example, one of the main factors is government policy which has a direct influence on currencies, but also there are macro-micro economical key factors like costs on gold, oil or variable stock indicators.
Key words: regression, gold, oil, stock indicators, exchange rate, regression analysis.
Значительные колебания курса валют, изменения цен на золото и нефть, а также
построенных на основе теории паритета изменения на фондовом рынке выраженные в
покупательной способности, которая утверждает, фондовых индексах.
что валютный курс всегда меняется ровно Такие фундаментальные факторы как цена на
настолько, насколько это необходимо для того, золото и нефть, а также изменения фондовых
чтобы компенсировать разницу в динамике индексов являются основой торговли на
уровня цен в разных странах, могут быть финансовом рынке, они влияют на один из
вызваны либо изменениями в самом равновесном главных макроэкономических показателей
реальном уровне валютного курса, либо страны - курс валют. Связь колебаний на одном
краткосрочными факторами, препятствующими из финансовых рынков с той или иной силой,
достижению валютными курсами своего отражаются на курсе валют в условиях
долгосрочного равновесного уровня. Оба вида современной экономики. Оценив влияние
факторов оказывают влияние на обменный курс каждого из факторов на курс валюты, можно
национальной валюты Российской Федерации. будет установить наиболее значимый фактор,
Для оценки рассмотрим изменения равновесного влияющий на динамику курса валют. реального валютного курса рубля к доллару В зависимости от рассматриваемых периодов
США от таких экономических факторов, как: предполагается разная степень влияния факторов
на курс валют. Если рассматривать курс валют в годах, то не получится полностью оценить влияние факторов. Таким образом, будет правильнее рассмотреть более короткий промежуток времени, чтобы оценить влияние факторов с наибольшей эффективность и
Таблица 1 - Значения основных показателей за ноябрь 2017г. с учетом выборочной регрессии и
остатков
минимальной ошибкой. Для анализа были выбраны самые актуальные данные за ноябрь текущего года (2017). Было проведено 21 исследование - каждый рабочий день финансовых бирж за текущий месяц.
У XI Х2 Х3 ул е
Дата Курс рубля к 1 $ Золото Нефть (баррель) Фондовый индекс
01.11.2017 58,12 2 381,26 3 514,97 2 079,05 58,059 0,059
02.11.2017 58,16 2 391,87 3 532,96 2 073,11 58,189 -0,033
03.11.2017 58,09 2 383,72 3 607,78 2 084,61 57,772 0,315
04.11.2017 58,43 2 395,72 3 626,73 2 124,17 58,254 0,176
08.11.2017 58,46 2 398,76 3 708,43 2 161,70 58,253 0,202
09.11.2017 59,25 2 442,51 3 783,58 2 170,05 59,020 0,228
10.11.2017 59,25 2 446,04 3 769,06 2 178,62 59,223 0,030
11.11.2017 59,28 2 448,06 3 765,52 2 179,67 59,292 -0,011
14.11.2017 59,18 2 432,48 3 671,67 2 175,84 59,290 -0,107
15.11.2017 59,62 2 441,49 3 672,64 2 147,08 59,291 0,329
16.11.2017 60,25 2 490,46 3 711,34 2 130,02 60,149 0,100
17.11.2017 59,99 2 464,32 3 669,58 2 133,69 59,740 0,250
18.11.2017 59,63 2 461,43 3 740,15 2 131,84 59,368 0,264
21.11.2017 59,27 2 462,86 3 709,40 2 144,16 59,616 -0,341
22.11.2017 59,46 2 446,97 3 746,01 2 159,66 59,205 0,255
23.11.2017 59,01 2 435,77 3 749,84 2 151,85 58,873 0,133
24.11.2017 58,46 2 424,97 3 704,75 2 154,12 58,824 -0,362
25.11.2017 58,53 2 425,97 3 737,84 2 151,72 58,694 -0,162
28.11.2017 58,28 2 425,82 3 707,60 2 137,76 58,716 -0,439
29.11.2017 58,41 2 429,95 3 697,51 2 135,56 58,838 -0,426
30.11.2017 58,33 2 428,34 3 652,11 2 107,69 58,791 -0,460
Для выявления необходимой зависимости и необходимой оценки показателей, необходимо провести специальные тесты с последующим анализом результатов.
В первую очередь, проведем анализ регрессионных остатков.
Исходя из анализируемых данных (см. приложение таблица 1) и проведенного регрессионного анализа получаем, что модель регрессии, которая имеет вид:
У=0,023-0,004*х1+0,007*х2+е, Регрессия адекватна, так как выполняет необходимые условия:
1. Линейность модели;
2. Нормальное распределение остатков;
3. Независимость остатков;
Выборочная регрессия У удовлетворительно описывает истинную зависимость между У и множеством Хп, соответственно остатки е -независимые нормально распределенные случайные величины с нулевым средним, а также в значениях е отсутствует тренд.
Рассчитываем статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные. Получаем следующие значения статистики (см. табл.2).
Максимальное значение F-статистики наблюдается только при использовании коэффициента XI (золото). Что говорит о наибольшем влиянии золота на курс валют среди прочих факторов за исследуемый период.
Таблица 2 - Регрессионная статистика множества показателей
a2 al a0
0,0071 -0,0041 0,0233
0,0042 0,0021 0,0031
0,8315 0,2903 #Н/Д
27,9699 17 #Н/Д
7,07321 1,4330 #Н/Д
1,69759 -1,9796 7,5049
Статистика выглядит следующим образом: Таблица 3 - Регрессионная статистика одного показателя (золота)
a1 a0
0,0204 9,3991
0,0024 5,8153
0,7925 0,3048
72,5458 19
6,7408 1,7654
Коэффициент детерминации (К2) близок к единице, что свидетельствует о достаточной корреляции с моделью, т. е. различия между фактическим и оценочным значениями незначительны.
Также повышенную зависимость курса валют от золота можно увидеть с мощью диаграммы. Построим диаграмму по каждому показателю отдельно для наглядного доказательства модели регрессии.
В первую очередь рассмотрим исследуемый объект - курс валют. 60,50 60,00 59,50
59,00
ш
§8,50 58,00 57,50
57,00
01.ноя
08.ноя
15.ноя
22.ноя
29.ноя
Рисунок 1 - Курс рубля к 1 доллару за ноябрь 2017
И соответственно влияющие факторы:
Стоимость золота:
2 500,00 -
2 480,00 -
2 460,00 -
2 440,00 2§420,00 2400,00 2 380,00 2 360,00 2 340,00 2 320,00
01.ноя
08.ноя
15.ноя
22.ноя
29.ноя
Рисунок 2 - Стоимость золота в рублях за ноябрь 2017
Цена нефти за баррель: 3900 3800 3700
¡2 3600
>
3500 3400
3300
01.ноя 08.ноя 15.ноя 22.ноя
29.ноя
Рисунок 3 - Цены на нефть (за баррель) в рублях за ноябрь 2017
65 64
с 63 3
3 62 о.
£ 61 ^
О
с! 60
59
58
01.ноя 08.ноя 15.ноя 22.ноя 29.ноя
Рисунок 4 - График изменения стоимости нефти (за баррель) в долларах США. за ноябрь 2017
Для целей исследования использовалась национальная валюта, поэтому стоимость нефти на международных биржах (см. рис 4) перевели в рубли в соответствии с курсом Банка России. Однако курс Банка России уже учитывает
валютно-рыночную ситуацию. существует некоторая погрешность. И индексы на фондовых рынках:
2 200,00 2 180,00 2 160,00 2 140,00 s 2 120,00 ¡2 2 100,00 £ 2 080,00
Поэтому
2 060,00 2 040,00 2 020,00 2 000,00
vV
Рисунок 5 - Динамика фондовых индексов Можно наглядно увидеть повышенную зависимость национального курса валют от золота. Остальные факторы тоже оказывают влияние, но в меньшей степени.
Вернемся к полученной регрессионной модели и проверим на гетероскедатичность случайной ошибки регрессионной модели.
Проверку выполним с помощью теста Голдфельда-Квандта. Для этого упорядочим наблюдения по возрастанию Х. Полученную выборку разбиваем на три подвыборки и оцениваем отдельные регрессии для первой и третьей подвыборки (см. таблица 4 и 5).
Таблица 4 - Первая подвыборка
Таблица 5 - Третья подвыборка
0,00397 48,73635
0,00247 5,93484
0,30134 0,13319
2,58787 6
0,04591 0,10644
0,01617 19,88569
0,00676 16,63197
0,533346 0,27125
5,71458 5
0,42047 0,36789
Остаточная сумма квадратов в первой подвыборке равна 0,10644141, а в третьей -0,367889886. Затем делим большую сумму на меньшую. Получаем GQ = 3,456266558. И сравниваем с показателем Б-распределения (Бкритическое), который сравнивает степени
разброса двух множеств данных. В нашем случае показатель F-распределения равен 6,607891 (распределение Фишера, вероятность 5%, степеней свободы 1= 1 (количество факторов); степеней свободы 2= 5). Получаем, что GQ (3,456266558) ^-распределения (6,607891). Тест пройден, гетероскедатичность не обнаружена, коэффициенты достоверные.
Таким образом, расчеты показали, что за ноябрь 2017 года золото оказывало наибольшее влияние на национальную валюту. Данное наблюдение важно в контексте мировых валютных рынков. Также можно отметить, что зависимость между рассматриваемыми переменными постоянно меняется в зависимости от экономической ситуации в мире. Но неизменным остается тот факт, что рынок нефти, золота и показатели фондовых индексов тесно коррелируют. Так в исследуемом периоде наибольшее влияние оказали цены на золото, однако возможно, что за другой период ситуация на национальном рынке может кардинально измениться и большее влияние гак курс национальной валюты будут оказывать другие факторы.
Список использованной литературы
1. Федорова Е.А., Сняткова И.Н., Сутягина Ю.Н. Анализ зависимости между ценой на нефть, валютным курсом и фондовыми рынками развивающихся стран/ 2012.
2. Казакова Е.Б., Гаврюшина Н.И. Зависимость курса валют от цен на нефть и золото.
3. Экономика. под ред. Фишер С., Дорнбуш Р.; Пер. с англ. со 2-го изд. - М.: Дело ЛТД, 2001.- 864с.
4. Официальный портал Банка России;
5. Официальный портал аналитического агентства Bloomberg.
V V
