CC BY
24Подходы к оценке краткосрочного равновесия валютного курса
Станик Наталья Андреевна,
канд. экон. наук, доц.,
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Крайнюков Николай Иванович,
канд. техн. наук, независимый аналитик-консультант
В статье представлены подходы для оценки краткосрочных периодов рыночного равновесия валютного курса и рыночные факторы, влияющие на обменный курс. Используется вмененная (условная) волатильность. Рассматриваются одномерные GARCн-модели и VAR-модели валютного курса. Ключевые слова: краткосрочная динамика, волатильность валютного курса, рыночное равновесие, GARCH-модели.
Обратимся к общим теоретическим вопросам изучения подходов к оценке равновесного валютного курса. Данный анализ необходим нам для того, чтобы выяснить, какие модели оценки краткосрочного равновесного курса могут быть использованы нами для анализа фундаментальных факторов, определяющих динамику обменного курса российского рубля.
Равновесный валютный курс - это сложное, многофакторное понятие, и его определение зависит от временного горизонта модели и от целей и задач, которые ставит перед собой исследователь. Как в теоретических, так и в практических целях используются модели, направленные на определение кратко-, средне- или долгосрочного равновесного валютного курса [1, 2, 3, 4].
В общем случае спецификация модели равновесного курса, следующая:
= ■ 1- - 6' ■ Т. - Е., (1)
где йхеЛсще й«{ег- валютный курс в момент времени t,
21 - вектор фундаментальных экономических переменных,
Ъ - вектор, отражающий действие краткосрочных факторов,
& - шоки валютного курса.
Под краткосрочным рыночным равновесным валютным курсом (market equilibrium exchange rate), как правило, понимается валютный курс, который уравновешивает спрос и предложение валюты при отсутствии официальных интервенций [5].
Динамика сложной системы может быть описана как реакция на внешние шоки, которые вызывают переход от одного стационарного состояния (steady state) системы в другое стационарное состояние или возврат к исходному состоянию, если внешний шок был недостаточной интенсивности для перехода системы в новое состояние. В условиях политического противостояния и экономического давления выделение на рынках относительно «спокойных» равновесных периодов позволяет оценить возможности переходов от «стационарных, равновесных» состояний к «нестационарным, неравновесным». Такой анализ может позволить прогнозировать будущую динамику цен и возможные переходы от одного состояния к другому.
В России, как и во всех странах с высокой долью экспорта нефти в торговом обороте, валютный курс и международные цены на нефть определяют существенную долю экспортной выручки в ВВП, в доходной части бюджета и в условиях действия бюджетного правила, величину золотовалютных резервов центрального банка.
-&
С
о ш и-4 Н
Н
е
СП
о Сч]
Исследование взаимовлияния валютного курса и цены на нефть рассматривается в ряде работ.
В статье F. Kaplan (2015) [3] для исследования влияние цены нефти на обменный курс использовалась регрессия ВВП, цены нефти и обменного курса доллара по отношению к рублю. В статье F. Kaplan (2016) [7], также отмечается влияние цены на нефть на валютный курс, повышение цены на нефть вызывает укрепление курса рубля.
В работе F. Hasanov (2017) [9] в обзоре литературы представлено значительное количество моделей, разработанных для оценки взаимосвязи цены на нефть и обменного курса. Для трех государств - Азербайджана, России и Казахстана разработаны модели реального обменного курса как функции от цены на нефть и условий торговли, выраженных в виде отношения индексов торгуемых и неторгуемых товаров (эффект Балласы -Самуэльсона). Оценки моделей ARDL (Auto Regressive Distributed Lag model) с указанными ре-грессорами проводились с использованием программного обеспечения Eviews 9.5.
В статье S. Aleksandrova (2015) [10] отмечается, что высокие цены на нефть для стран - экспортеров нефти предоставляют возможность для увеличения объема инвестиций и позитивно влияют на экономическую активность. К сожалению, автор ограничился только описательным анализом воздействия цены на нефть на экономику, без предоставления какой-либо эконометрической модели.
В настоящей работе на основе данных за период с IV квартала 2014 г. по IV квартал 2018 г. оцениваются периоды краткосрочного «равновесия» с использованием оценок волатильности, полученных с использованием GARCH-моделей. Выбор начала данных временных рядов с IV квартала 2014 г. объясняется введением 10 ноября 2014 г. свободно плавающего обменного валютного курса. В краткосрочные периоды относительной рыночной стабильности рассматриваются вспомогательные эконометрические модели для валютного курса с регрессорами - рыночными показателями: цена на нефть сорта Brent, цена кредитных де-фолтных своп-контрактов, индексов Московской биржи, индекса государственных облигаций Российской Федерации, объема акций торгов на Московской бирже и показателей, связанных с оценкой операций carry trade.
Метод и модели, применяемые для оценки
Рассматриваются условия и выделяются те промежутки времени, когда на валютном рынке наблюдается краткосрочное (текущее) рыночное равновесие. Краткосрочное рыночное равновесие определяется по уровню волатильности торгуемого актива.
Используя оператор dlog для валютного курса и цены на нефть, перешли к стационарным процес-сам1 доходностей rt соответствующего актива. Для оценки условной волатильности использовалась
САРОИ (1,1) модель, широко применяемая для анализа волатильности.
^ = |л4 «V (1)
а* - сй + «*- 4-1 + Р" ае-» (2) где еР= Щ"£.£.¿,№(0,1) второе уравне-
ние описывает изменение условной вариации, м > 0,сг > > 0.
.0030
.0025
.0020
.0015
.0010
.0005
.0000
I 1 1 I 1 1 I 1 1 I 1 1 I 1 1 I 1 1 I 1 1 I 1 1 I 1 1 I 1 1 I 1 1 I 1 1 I 1 1 I 1 1 I 1 1 I
IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2015
2016
2017
2018
■Garch USDRUB5
■ Garch BRENT5
Рисунок 1. Пики волатильности валютного курса и цен на нефть, сглаженные центрированным скользящим окном размером 5
На рисунке 1 представлены графики оценок условной вариации доходностей для валютного курса и цены на нефть. Отчетливо видны пики волатильности, которые могут быть объяснены влиянием макроэкономических и политических факторов (санкции). Величина волатильности валютного курса больше волатильности нефти только в конце 2014 г., что объясняется «паникой» на рынке валюты.
Результаты тестирования волатильностей валютного курса и нефти показали, что эти ряды являются рядами /СО, и эти ряды коинтегрируемые (тест Йохансена).
.0024 .0020 .0016 .0012 .0008 .0004 .0000 -.0004 -.0008
Cointegrating relation 1
1 Проверка на стационарность с помощью adf-теста
Рисунок 2. График коинтеграционного соотношение для волатильностей валютного курса и нефти GARCHwhwfr = 0,3528 •
Коинтеграционное соотношение оценивалось с помощью VAR-модели с коррекцией ошибок (Vector Error Correction) с первым и вторым лагом для эндогенных переменных GARCHUSiKUE, GARCHeheht по всей выборке.
С помощью пороговой обработки, выбирая диапазон значений волатильности, выделяем два периода относительного стабильного рыночного равновесия, три нестабильных периода.
В первом периоде (с 30.01.2017 до 30.03.2018) значение волатильности нефти около 0,00035, во втором периоде (с 20.05.2016 до 18.11.2016) -около 0,0006.
1111111
IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
- Garch USDRUB5
■ Garch BRENT5
Рисунок 3. Выбор участков краткосрочного равновесия и участков нестабильности
Первый (с 15.11.2014 до 02.06.2015), второй (с 06.07.2015 до 16.10.2015) и третий периоды (с 26.11.2015 до 08.04.2016) нестабильности характеризуются увеличивающейся, а затем убывающей волатильностью.
Спецификация модели краткосрочного рыночного равновесия валютного курса:
Ui(USDHUBj = В2 ■ 4 32 ■
UiiCarryToRisk,.') + В3 ■ ¿М(Вгеп^) 4 В4-LNQRGBEt}i- В4 ■ Lt^MQEX^J + 1
где USDRUBt - ежедневный валютный курс доллара по отношению к рублю;
CZ'J- - цена 5 летних контрактов кредитных дефолтных своп-контрактов Российской Федерации;
irsnit - цена нефти сорта Brent;
Г Г- фондовый индекс Московской биржи;
- ежедневный объем торгов
объем;
Rvii-- индекс государственных облигаций Российской Федерации, который рассчитывается по методу чистых цен с облигациями, включенными в базу расчета.
Регрессорами модели выбраны основные экономические и биржевые показатели.
Логарифмирование в модели выбрано для того, чтобы оценки коэффициентов регрессии являлись оценками эластичности валютного курса по соответствующему регрессору.
Данные были получены из информационно-аналитических систем Bloomberg и REFINITIV (Reuter) [11, 12].
Результаты оценки регрессии на всей выборке даны в табл. 2.
Таблица 1
Результаты регрессии модели
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LOG(CDS) 0,166522 0,003179 52,37701 0,0000
LOG(CARRY TO R
ISK) -0,196187 0,005350 -36,66774 0,0000
LOG(BRENT) -0,317171 0,006929 -45,77551 0,0000
LOG(RGBI) 0,131153 0,029781 4,403964 0,0000
LOG(MOEX INDEX
) 0,535389 0,020186 26,52312 0,0000
LOG(MOEX VOLU
ME) -0,014358 0,001947 -7,373235 0,0000
R-squared 0,865438 Mean dependent var 4,119427
Adjusted R-squared 0,864774 S.D. dependent var 0,094603
S.E. of regression 0,034788 Akaike info criterion 3,873191
Sum squared resid 1,225971 Schwarz criterion 3,844182
Log likelihood 1979,391 Hannan-Quinn criter. 3,862176
Durbin-Watson stat 0,203894
Примечание. Оценки и результаты получены с использованием программного обеспечения Е¥1в\мв 9.0.
Регрессионная модель имеет относительно высокий коэффициент 0,865438, фиттинг модели и график остатков представлены на рис. 4.
4.2 4.С 3.8 3.6
Рисунок 4. График результатов и остатков регрессии
Заключение
В работе построены различные регрессионные модели валютного курса. Результирующая формула для модели позволяет проводить оценки с использованием текущих рыночных факторов. Полученные результаты показывают допустимость применяемого метода и оценок краткосрочного рыночного равновесия в оцениваемых временных интервалах. Коэффициенты регрессии имеют ясный макроэкономический смысл.
-&
С
о ш и-4 Н
Н
4.6
4.4
-.1 -
-.2
15
17
Каждая модель обладает как преимуществами,
так и недостатками, но все они являются репрезентативными и могут быть использованы на практике.
Литература
I. 1971-2025: курсы валют, мировые цены на сырье, курсы акций / Я.М. Миркин [и др.]; Ин-т мировой экономики и междунар. отношений ; под ред. Я.М. Миркина. М. : Магистр, 2015. 592 с.; URL : http://www.mirkin.ru/_ docs/book083.pdf
2. Международная практика прогнозирования мировых цен на финансовых рынках (сырье, акции, курсы валют) / РАН, Ин-т мировой экономики и междунар. отношений ; под ред. Я.М. Миркина. М. : Магистр, 2014. 456 с. URL : http://elib.fa.ru/fbook/mirkin2
3. Миркин Я.М. Развивающиеся рынки и Россия в структуре глобальных финансов: финансовое будущее, многолетние тренды / РАН, Ин-т мировой экономики и междунар. отношений. М. : Магистр, 2015. 176 с. URL : http://www.mirkin.ru/_docs/book085.pdf
4. Моисеев С.Р. Центральный банк и политика валютного курса. М. : Дело, 2017.
5. Driver R.L., Westeway P.F. Concepts of Equilibrium Exchange Rates / Bank of England. June 2003. P. 7.
6. Jacques R. Artus. Methods of assessing the long-run equilibrium value of an exchange rate // Journal of International Economics. Vol. 8. Issue 2. May 1978. P. 277-299.
7. Kaplan F. Oil price, exchange rate and economic growth in Russia: A multiple structural break approach // Advances in Management & Applied Economics. 2015. № 5. P. 91-104.
8. Kaplan F, Aktash A.R. The Impact of Real Oil Price on Real Exchange Rate in Oil Dependent Countries // Business and Economics Research Journal. 2016. № 7. P. 103-113.
9. Hasanov F., Mikayilov J., Bulut C., Suleymanov E. and Aliyev F. The Role of Oil Prices in Exchange Rate Movements // The CIS Oil Exporters. Economies. 2017. № 5. P. 13.
10. Aleksandrova S. Impact of Oil Prices on Oil Exporting Countries in the Caucasus and Central Asia // Economic Alternatives. 2016. № 4. P. 447-460.
II. Bloomberg Anywhere.
12. Refinitiv (Thomson Reuters Datastream Professional).
METHODS OF ASSESSING THE SHORT-RUN EQUILIBRIUM VALUE OF AN EXCHANGE RATE
Stanick N.A.,
Cand. Sci (Economics), associate Professor of Financial University under the Government of the Russian Federation
Kraynyukov N.I.,
Cand. Sci (Technical), Independent analyst-consultant
The article presents approaches for assessing short-term periods of market equilibrium exchange rates and market factors affecting the exchange rate. Implied (conditional) volatility is considered here. We use one-dimensional GARCH - models and VAR-models of the exchange rate.
Keywords: short-term dynamics, exchange rate volatility, market equilibrium, GARCH-models.
References
1. 1971-2025: exchange rates, world prices on raw materials, stock / Y. M. Mirkin [et al.], Institute of world economy and Intern. relations ; ed. by Ya. M. Mirkin. M.: Master, 2015. 592 p.; URL : http://www.mirkin.ru/_docs/book083.pdf
2. International practice of forecasting the world prices in the financial markets (commodities, stocks, currencies) / Russian Academy of Sciences, Institute of world economy and Intern. relations ; ed. by Ya. M. Mirkin. M.: Master, 2014. 456 p. URL : http://elib.fa.ru/fbook/mirkin2
3. Mirkin Ya. M. Emerging markets and Russia in the structure of global Finance: financial future, long-term trends / RAS, In-t of the world economy and international. relations'. M.: Master, 2015. 176 p. URL : http://www.mirkin.ru/_docs/book085.pdf
4. Moiseev S. R. Central Bank and exchange rate policy. M : The Thing Is, 2017.
5. Driver R. L., Westeway P. F. Concepts of Equilibrium Exchange Rates / Bank of England. June 2003. P. 7.
6. Jacques R. Artus. Methods of assessing the long-run equilibrium value of an exchange rate // Journal of International Economics. Vol. 8. Issue 2. May 1978. P. 277-299.
7. Kaplan F. Oil price, exchange rate and economic growth in Russia: a multiple structural break approach // Advances in Management & Applied Economics. 2015. No. 5. P. 91-104.
8. Kaplan F., Aktash A. R. the Impact of Real Oil Price on Real Exchange Rate in Oil Dependent Countries // Business and Economics Research Journal. 2016. No. 7. P. 103-113.
9. Hasanov F., Mikayilov J., Bulut C., Suleymanov E. and Aliyev F. the Role of Oil Prices in Exchange Rate Movements // the CIS Oil Exporters. Economics. 2017. No. 5. P. 13.
10. Aleksandrova S. Impact of Oil Prices on Oil Exporting Countries in the Caucasus and Central Asia // Economic Alternatives. 2016. No. 4. P. 447-460.
11. Bloomberg Anywhere.
12. Refinitiv (Thomson Reuters Datastream Professional).
LO
s
Q.
e
cn
rH
о Сч]
rH
