CC BY
140№2(14)2009
В. И. Малюгин, М. В. Двмидвнко, Д. Л. Калвчиц, А. Ю. Миксюк, Т. В. Цукарев
Разработка и применение эконометрических моделей для прогнозирования и анализа вариантов денежно-кредитной политики
Представляется система эконометрических моделей, предназначенная для прогнозирования целевых показателей и оценки вариантов денежно-кредитной политики. Эконометрические модели в форме коррекции ошибок, интегрированные в данную систему, взаимосвязаны по переменным, выступающим в роли инструментов денежно-кредитной политики, по общим экзогенным переменным, характеризующим внешние воздействия, а также по эндогенным переменным, выступающим в качестве целевых показателей денежно-кредитной политики. Описываются результаты оценки точности прогнозов и анализа вариантов денежно-кредитной политики на основе предлагаемой системы.
Денежно-кредитная политика (ДКП) является составной частью единой экономической политики государства. Выработку и реализацию ДКП осуществляют центральные банки, которые, сохраняя независимость, действуют в соответствии с общей стратегией и тактикой в реализации единой экономической политики страны. При этом достигается согласованное взаимодействие денежно-кредитного сектора с другими секторами экономики, которое обеспечивает благоприятные условия для функционирования национальной экономики
Процесс разработки ДКП в Национальном банке Республики Беларусь [Лобанов (2008)] предполагает определение стратегических общеэкономических и монетарных целей — так называемых конечных целей, а также методов и средств их достижения на основе формирования долгосрочных и среднесрочных программ. Помимо конечных, устанавливаются промежуточные цели на основе согласованных тактических социально-экономических и монетарных программ на очередной год. Реализация ДКП в течение года осуществляется с учетом фактически складывающихся экономических и монетарных тенденций с помощью определенных инструментов ДКП. Как отмечается в [Лобанов (2008)], «практическая реализация ДКП посредством целенаправленного применения монетарных инструментов представляет собой результат многоэтапной и согласованной технологии функционирования системы монетарного регулирования в рамках общей и развивающейся системы экономического регулирования Беларуси».
Проведение эффективной ДКП обусловливает необходимость разработки и оценки ее альтернативных вариантов (сценариев). Для этой цели в центральных банках традиционно применяется разнообразный модельный инструментарий в виде эконометрических
Введение
в целом.
24
и
I
i
и аналитических моделей [Central Bank (2003)], [Economic models (1999)], [Fic, Kolasa, et al (2005)], [Harrison, Nikolov, et al (2005)], [Czech National Bank (2003)].
Установленные с помощью моделей зависимости между показателями денежно-кредитного сектора и других секторов экономики используются для прогнозирования целевых ^ ориентиров ДКП, а также для оценки влияния на них воздействий со стороны как самой де- § нежно-кредитной системы через инструменты ДКП, так и других секторов экономики через | определяемые экзогенно-макроэкономические показатели. g Разработка существенных элементов подобного инструментария в виде систем экономет- ч рических моделей для Национального банка Республики Беларусь (НБ РБ) ведется в Научно-исследовательском институте прикладных проблем математики и информатики Белорус- | ского государственного университета (НИИ ППМИ БГУ) совместно с заинтересованными ана- ^ литическими подразделениями банка. К настоящему времени разработаны две системы ч эконометрических моделей, предназначенные для прогнозирования целевых индикаторов | и оценки вариантов ДКП (СЭМ-ДКП): СЭМ-ДКП-1 (2004 г.) ([Харин, Малюгин и др. (2003)], [Ма- | люгин, Пранович и др. (2005)]) и СЭМ-ДКП-2 (2007 г.). I СЭМ-ДКП-1 активно использовалась в аналитических подразделениях банка с конца ^ 2004 г. до начала 2007 г. Однако вследствие сложившихся в указанный период особенно- § стей функционирования денежно-кредитной системы республики, а также в силу сущест- | венных изменений в экономике страны в целом возникла необходимость актуализации ра- | нее разработанной системы эконометрических моделей, что в итоге привело к созданию ^ СЭМ-ДКП-2. ^
В данной статье приводится краткое описание экономических предпосылок, которые лежат в основе структуры СЭМ-ДКП-2, а также входящих в нее моделей. Описываются экономет-рические модели коррекции ошибок, построенные для целевых показателей ДКП, а также результаты оценки точности прогнозов и анализа вариантов ДКП на основе данной системы.
1. Структура и назначение СЭМ-ДКП-2
В основе структуры СЭМ-ДКП-2 лежит предположение о существовании трех перечисленных выше этапов в процессе формирования и реализации ДКП, предусматривающих установление конечных (стратегических) и промежуточных целей, а также выбор и применение инструментов денежно-кредитного регулирования. При этом также предполагается, что при реализации ДКП выполняются следующие условия:
• достижение конечных целей связано с достижением конкретных промежуточных целей ДКП;
• промежуточные цели связаны как с конечными целями, так и с инструментами ДКП и обеспечивают оперативный мониторинг результатов применения инструментов ДКП;
• инструменты ДКП обеспечивают воздействия на денежно-кредитную систему, проявляющиеся в течение достаточно короткого периода времени, т.е. являются эффективными в краткосрочном периоде.
Исходя из общей концепции формирования и реализации ДКП в Республике Беларусь [Лобанов (2008)], при разработке системы эконометрических моделей был определен набор конечных и промежуточных целей, а также инструментов ДКП, взаимосвязь между которыми представлена на рис. 1.
№2(14)2009
Конечная цель
• низкая инфляция
1 к
Промежуточные цели
• валютный курс;
• денежная масса;
■ процентные ставки
к
Инструменты
резервные требования; операции рефинансирования; операции на открытом рынке; процентные ставки по операциям
о
о а. с
Л
'3
«I
5 »0
0
г
1 »
з
6
X
§
я»
3 X
«I £
г
3
а. с з
£ £
а
Рис. 1. Взаимосвязь конечных и промежуточных целей, а также инструментов ДКП
На основании сформулированных выше предположений с учетом выбранных конечных и промежуточных целей и инструментов ДКП в систему включены 4 взаимосвязанных блока моделей (рис. 2):
• модель индекса потребительских цен (конечный целевой ориентир ДКП);
• модель обменного курса белорусского рубля по отношению к доллару США (промежуточный целевой показатель);
• модель денежного предложения (промежуточный целевой показатель);
• модели процентных ставок (промежуточные целевые показатели).
Экзогенные переменные МОДЕЛЬ ИПЦ Экзогенные переменные
i к
г
Модель обменного курса Модель процентных ставок Модель денежного предложения
> к к
Инструменты ДКП и экзогенные переменные
Рис. 2. Общая структура СЭМ-ДКП-2
26
Исходя из целей и задач ДКП и учитывая взаимосвязи между инструментами ДКП, ее промежуточными и конечными целями, можно сформулировать следующие основные задачи, для решения которых предназначена предлагаемая система моделей.
1. Анализ причинно-следственных связей между основными денежно-кредитными и эконо- ^ мическими показателями. §
2. Прогнозирование показателей, выступающих в качестве конечных и промежуточных | целей денежно-кредитной политики, включая индекс потребительских цен, обменный курс д белорусского рубля по отношению к доллару США, денежную массу, процентные ставки ч в экономике. з
3. Задачи комплексного формирования вариантов (сценариев) ДКП.
В рамках решения третьей задачи система моделей обеспечивает выполнение следующих
исследований: ч
• прогнозирование целевых показателей;??
Л
определение необходимого уровня воздействий со стороны инструментов ДКП и эк-
зогенных переменных;!
• анализ сбалансированности разработанных вариантов ДКП.
В рамках данного исследования под вариантом ДКП для анализируемого временного интервала (горизонта прогнозирования) понимается экономически обоснованный набор значений экзогенных переменных и переменных, используемых как инструменты ДКП.
Разработка варианта ДКП включает: задание или прогнозирование (вне системы моделей) значений экзогенных переменных (внешних воздействий);задание значений переменных, используемых как инструменты ДКП.
Оценка варианта ДКП предполагает: прогнозирование значений целевых показателей (промежуточных и конечных целей) с помощью системы моделей для заданного варианта ДКП;анализ и сравнение полученных значений целевых показателей с установленными соответствующими программными документами ограничениями на целевые показатели.
В соответствии с упомянутой выше общей методологией разработки и реализации ДКП [Лобанов (2008)] система моделей СЭМ-ДКП-2 предназначена для поддержки принятия решений при формировании согласованных тактических социально-экономических и монетарных программ на очередной год. Этим обусловлены выбор типа модели и ее назначение: модели, входящие в систему, построены по месячным временным рядам и предназначены для построения ежемесячных прогнозов целевых показателей, а также оценки вариантов ДКП на один год вперед.
ч
2. Теоретические основания СЭМ-ДКП-2
Приведем краткое описание теоретических предпосылок, лежащих в основе каждого блока эконометрических моделей.
Модель индекса потребительских цен. Выбор основных факторов (объясняющих переменных) в модели инфляции в белорусской экономике основывается на следующих предположениях:
1. Инфляция в определенной степени объясняется процессом разбалансировки между денежным предложением и спросом на реальные денежные остатки.
3
3
i §
с
'3
0 X
1 га
и £
о
! t
3
а с
3
£ £
а
№2(14)2009 ^
Было установлено, что наиболее стабильная функция спроса на деньги имеет место при использовании денежного агрегата M2*, соответствующего рублевой денежной массе. Разрыв рублевой денежной массы, т. е. разбалансировка между спросом и предложением по агрегату M2* в модели определяется на основе долгосрочной зависимости, в которой также участвуют индекс потребительских цен (ИПЦ) и реальный валовой внутренний продукт (ВВП) в Республике Беларусь.
2. Инфляционные процессы в РБ связаны с динамикой обменного курса белорусского рубля по отношению к российскому рублю (BYR/RUR) через паритет покупательной способности (purchasing-power parity (PPP) с основным торговым партнером Республики Беларусь.
Установлено, что условие PPP выполняется в долгосрочной перспективе, т. е. существует долгосрочная зависимость между индексами потребительских цен в Республике Беларусь и в Российской Федерации, а также номинальным обменным курсом белорусского рубля к российскому. Однако в краткосрочном периоде имеются отклонения отданного условия, которые интерпретируются как разрыв реального курса белорусского рубля. Воздействие <5 краткосрочных отклонений реального курса может содействовать как снижению уровня инфляции (в случае отрицательного разрыва реального курса), так и его росту (в случае положительного разрыва реального курса).
3. Существует тесная связь между инфляционными ожиданиями и изменением обменного курса белорусского рубля к доллару США (BYR/USD).
Показано, что обменный курс белорусского рубля к доллару США является одним из важнейших факторов, определяющих ценовые ожидания экономических агентов в Республике Беларусь. Кроме воздействия на инфляционные ожидания, обменный курс к доллару США может оказывать влияние на инфляцию непосредственно через паритет покупательной способности, т.е. через импортируемую инфляцию. Это можно объяснить наличием значитель-| ного числа контрактов на поставку продукции в долларах США. В результате изменение курса белорусского рубля к доллару США приводит к изменению стоимости импорта. Это обусловливает необходимость установления долгосрочной зависимости между уровнем цен и курсом белорусского рубля к доллару США. Анализ краткосрочных отклонений от данной долгосрочной зависимости важен для оценки характера и степени влияния ДКП на инфля-
§ цию: положительное краткосрочное отклонение инфляции от курса доллара означает про-
5г ведение жесткой денежно-кредитной политики, оказывающей сдерживающее влияние
| на рост цен, а отрицательное отклонение — проведение мягкой денежно-кредитной поли-
I1 тики.
§ Модель номинального обменного курса белорусского рубля к доллару США. Выбор в качестве промежуточной цели установления обменного курса белорусского рубля к доллару США обусловлен следующими факторами:
• наибольшая часть сбережений населения республики представлена именно в долла-| рах США;
• динамика обменного курса белорусского рубля к доллару США в период оценивания модели близка к динамике цен внутри страны;
• как отмечалось, значительное количество контрактов на поставку продукции заключается в долларах США.
Модель обменного курса белорусского рубля к доллару США в рамках СЭМ-ДКП-2 имеет следующую экономическую интерпретацию. Во-первых, изменения обменного курса между
28
^-
- №2(14)2009
i
двумя странами в долгосрочной перспективе согласно условию РРР определяются изменениями относительных цен в этих странах: рост уровня цен в одной стране относительно уровня цен в другой вызывает обесценение валюты этой страны, а падение относительно уровня цен приводит к укреплению валюты этой страны. Поэтому в модель обменного курса включена разница уровней цен в Республике Беларусь и США. Во-вторых, динамика измене- g ния обменного курса в долгосрочном периоде может объясняться динамикой разницы процентных ставок двух стран в соответствии с условием непокрытого паритета процентных ставок (uncovered interest parity— UIP). В качестве процентных ставок в данном случае берут- ч ся ставки по вновь выданным коммерческими банками кредитам. Вследствие этого в модель обменного курса белорусского рубля к доллару США включены следующие объясняющие переменные: разница уровней инфляции в Республике Беларусь и США (в соответствии с условием PPP), а также разница ставок по вновь выданным кредитам юридическим лицам в двух странах (в соответствии с условием UIP). Более подробное экономическое обоснование модели обменного курса приводится в [Демиденко, Цукарев (2007a)], [Демиденко, Цукарев (2007б)].
Модели процентных ставок. В СЭМ-ДКП-2 включены две модели процентных ставок:
• по срочным депозитам в белорусских рублях;
• по вновь выданным кредитам в белорусских рублях.
Предполагается, что уровень процентных ставок по депозитам и кредитам банков (в национальной валюте) формируется под воздействием как операций центрального банка, так и ряда других факторов, прежде всего внешнего характера. Устанавливая ставку рефинансирования и определяя диапазон ставок по своим инструментам, центральный банк тем самым определяет верхний уровень стоимости ресурсов банков (доходность по привлекаемым банками депозитам) — как альтернативу средствам центрального банка и нижнюю границу уровня процентных ставок по кредитам банков — как альтернативное направление вложения свободных средств банка [Миксюк (2007)]. Так, среди факторов, воздействующих на уровень внутренних процентных ставок по вновь выданным кредитам в национальной валюте, необходимо назвать ставку рефинансирования Национального банка, уровень процентных ставок по кредитам в иностранной валюте (уровень процентных ставок на мировых финансовых рынках), ставку на рынке межбанковских кредитов (МБК). Кроме того, следует учитывать политику центрального банка по регулированию уровня процентных ставок внутри страны. Для этой цели в модель включено условие, отражающее рекомендацию Национального банка по формированию маржи коммерческих банков. В свою очередь, ставка по вновь выданным кредитам в иностранной валюте зависит от ставки по вновь выданным кредитам в США, т. е. учитывается условие UIP.
Модель денежного предложения. Предполагается, что поддержание стоимости национальной денежной единицы осуществляется посредством обеспечения денежного равновесия в стране, т. е. посредством увязки спроса на деньги и их предложения на уровне, соответствующем целевым показателям по инфляции и росту производства. Традиционным и наиболее распространенным подходом к анализу и моделированию денежного предложения является подход, связанный с концепцией денежного мультипликатора и денежной базы. Центральный банк способен контролировать денежную базу (через объемы денежной эмиссии) и воздействовать на мультипликацию посредством изменения условий формирования обязательных и избыточных резервов банков. Коммерческие банки определяют размер пре-
29
№2(14)2009
И
3
I §
с
'3
0 X
1
га
и £
о
! £
га <в о
£ §
з &
3 3
Si Si
<s
о &
8
£ о a с
Л
'3
«I
2 »0
0
г
1
и г
з &
и
If
X
§
«I
3 X
«I
г
г
3
a с
з §
£ £
a
доставляемых займов и соответственно влияют на мультипликационный эффект создания денег. Субъекты нефинансового сектора воздействуют на соотношения между наличными деньгами, депозитами до востребования и срочными депозитами.
В целях учета мультипликационного эффекта от изменения такого инструмента денежно-кредитной политики, как нормы отчисления в фонд обязательного резервирования, а также изменения объема избыточных резервов (что является отражением инструментов по изъятию ликвидности) в модели используются переменные отношений обязательных и избыточных резервов в национальной валюте к привлеченным средствам в национальной валюте.
Таким образом, для моделирования денежного предложения по агрегату М2* (рублевая денежная масса) использовались следующие переменные: показатель рублевой денежной базы, соотношение обязательных и избыточных резервов к депозитам, доля денежного агрегата М0в рублевой денежной массе, ставки по новым срочным рублевым депозитам, скорректированные с учетом индекса потребительских цен за предыдущие 12 месяцев (в качестве показателя процентной ставки).
Исходя из приведенного экономического обоснования моделей и принятых обозначений уточненная структура СЭМ-ДКП-2 принимает вид, представленный на рис.3.
Рис. 3. Уточненная структура СЭМ-ДКП-2 3. Описание СЭМ-ДКП-2
Описание используемых статистических данных. Система СЭМ-ДКП-2 включает эко-нометрические модели для конечного и промежуточных целевых показателей в форме коррекции ошибок [Engle, Granger (1987)]. Для разработки и практического применения системы используется пакет EViews5.0. Общий период оценивания для всех моделей: январь 2002 г. — декабрь 2007 г. (72 наблюдения).
В табл. 1 приведено описание используемых в СЭМ-ДКП-2 переменных.
30
т2(14)2009
Таблица 1
Описание используемых в СЭМ-ДКП-2 экономических переменных
Переменная Описание
Конечный целевой показатель
Ср1 Индекс потребительских цен, декабрь 1995 г. = 1
Промежуточные целевые показатели
М2 Рублевая денежная масса (М2*), млрд руб.
N1 Ставка по новым рублевым кредитам, % годовых
N11 Ставка по новым валютным кредитам, % годовых
ТС Ставка по новым срочным рублевым депозитам, % годовых
Er_usd Курс белорусского рубля к доллару США, БУИ/иЗО
Ег_гиг Курс белорусского рубля к российскому рублю, БУИ/ИиИ
Инструменты денежно-кредитной политики
ИецС Отношение рублевых обязательных резервов к рублевым депозитам и ценным бумагам банков (Иец/[М2*- М0])
МЬ Рублевая денежная база, млрд руб.
ИеГ Ставка рефинансирования, % годовых
1ЬГ Ставка по рублевым межбанковским кредитам, % годовых
Экзогенные переменные
ССр Реальный ВВП, в среднегодовых ценах 2000 г.
Ср_ги Индекс потребительских цен в России, декабрь 1998 г. = 1
Cp¡_us Индекс потребительских цен в США, декабрь 1995 г. = 1
N1_ш Ставка по вновь выданным кредитам коммерческих банков в США, % годовых
Фиктивные переменные
Магд Рекомендация по установлению маржи для банков; равна 0 до июля 2003 г., в феврале — марте 2007 г.; 1 — в остальные периоды
02000 Изменение ставок по депозитам в 2000 г.; равно 1 в марте 2000 г.,-1 — в апреле 2000 г., 0 — в остальные периоды
02007 Изменение ставок по депозитам в 2007 г.; равно 1 в феврале 2007 г., -1 — в апреле 2007 г., 0 — в остальные периоды
Л
с;
Ч
I
X
«I
»о
3
I!
4
5:
аз
Источники данных (значений переменных из табл.1). Для построения эконометриче-ских моделей использовались статистические данные Национального банка Республики Беларусь (www.nbrb.by), Национального статистического комитета Республики Беларусь (www.belstat.gov.by), Федеральной службы государственной статистики Российской Федера-
Si
с
'3
0 X
1
га
tu £
О
! t
о
äS
о а с
Л
'3
«I
Si
»о о
№2(14)2009 ^
ции (www.gks.ru), Федеральной резервной системы США (www.federalreserve.gov), Бюро экономического анализа США (www.bea.gov).
Методология построения и описание эконометрических моделей. Построению эко-нометрических моделей предшествовал предварительный статистический анализ временных рядов с целью проверки свойства стационарности, определения порядка интегриро-ванности для интегрированных нестационарных временных рядов и выявления других особенностей моделей временных рядов [Айвазян (2002)], [Харин, Малюгин и др. (2003)], [Greene
I (1993)]. Тестирование и определение порядка интегрированности проводились с помощью
реализованных в EViews 5.0 тестов единичного корня с учетом статистических свойств тестируемых временных рядов. Было установлено, что все временные ряды (за исключением Reqd, соответствующего нормативам обязательного резервирования, см. табл. 1) являются нестационарными и имеют общий порядок интегрированности, равный единице.
Построение эконометрических моделей коррекции ошибок для описанных выше целевых показателей осуществлялось в два этапа. На первом этапе производилось тестирование <5 свойства коинтегрированности временных рядов и оценивание долгосрочных зависимостей (равновесных коинтеграционных соотношений) для коинтегрированных временных рядов с помощью подхода Йохансена [Johansen (1996)]. При необходимости в коинтеграцион-ные соотношения включались константа и тренд. На втором этапе временные ряды отклонений от соответствующих долгосрочных зависимостей (disequilibrium errors) использовались
§ в краткосрочных зависимостях для коррекции однопериодных приращении моделируемых показателей. Выбор метода оценивания параметров краткосрочных зависимостей определял-
§ ся свойствами остатков построенных моделей, в частности, в ряде случаев учитывалась услов-
| ная гетероскедастичность остатков. Необходимость оценивания параметров краткосрочных §■ зависимостей с учетом условной гетероскедастичности остатков, а также возможность ис-
пользования стандартной батареи статистических тестов при анализе адекватности моделей краткосрочных зависимостей [Айвазян (2002)], [Харин, Малюгин и др. (2003)], [Greene (1993)] определили выбор в пользу двухэтапной процедуры построения моделей коррекции ошибок.
В табл. 2 приведены уравнения для разработанных эконометрических моделей. Заглавными буквами обозначаются исходные временные ряды, а малыми — их логарифмы. Символ А | соответствует оператору взятия простой разности. В скобках под оценками параметров моделей указаны их стандартные ошибки.
I1 Таблица 2
s
§ Система эконометрических моделей СЭМ-ДКП-2
§
m и 3 X
«I
SS г
3
1
с
з §
£ а
Модели процентных ставок
Краткосрочные зависимости
Ставка по новым валютным кредитам ANIft = -0,27 ДЩ+ 0,17 ANIft_4 + 0,11 ДИе^ - 0,08 ЕСМ_ Щ_,.
(0,11) (0,07) (0,02) (0,03)
Ставка по новым рублевым кредитам ДЩ = 0,22 ДNI[_1 + [0,42+ 0,25 Мад ]ДИе^ - 0,012 ЕСМ_ N1,_1 - 0,21 Мад [ N1,_1 - Ие^ - 3].
(0,03) (0,02) (0,06) (0,003) (0,09)
Продолжение табл. 2
i
i
§
s «
га s
I
Ч
Ставка по новым срочным рублевым депозитам ATdt = -0,29 ECM_Tdt- + 0,10 AIbrt + 0,59AReft + 0,13 ARef- - 18,9D2000f + 0,6D2007,
(0,03) (0,02) (0,05) (0,04) (1,9) (0,1)
Долгосрочные зависимости ECM _ Nf = Nf - 1,23 Nl _ ust + 0,121 - 17,92,
(0,17) (0,01)
ECM_ Nlt = Nlt - 0,31 Nlfrt - 0,67 Ib r,
(0,03) (0,08)
ECM_ Tdt = Tdt - 0,32Ib rt - 0,60Reft
(0,02) (0,02)
Модель денежного предложения
Краткосрочная зависимость Am2t =-0,086ECM_ т2- + 0,19ln(Reqd-)] + 0,40Ambt -0,0024ARtdt - 0,11 Aln(Reqdt).
(0,011) (0 01) (0,04) (0,0004) (0,02)
Долгосрочная зависимость ECM_ ml, = ml, - mbt + 0,0066Rtdt - 0,00211 - 0,50.
(0,0007) (0,0004)
Модель обменного курса белорусского рубля к доллару США
Краткосрочная зависимость Aer _ usdt = 0,67 Aer _ usdt-1 - 0,012 usd_ gapt-1 + 0,0015.
(0,07) (0,004)
Долгосрочная зависимость
, , Nlt-4 - Nl_ust-4 „ocr . . -, , usd_ gapt = er_ usdt - 0,87--0,85 [ cpit - cpi _ ust ] - 3/
(0,12) 100 (0,15)
Модель индекса потребительских цен
Краткосрочная зависимость Acpit = 0,005 m2_ gapt-1 - 0,048[ cpi _ usd_ gapt-1] + 0,21 Acpit-1 +
(0,010) (0,015) (0,11)
+ 0,46[ Acpi _ rut-2 + Acpi _ rut-3] + 0,20 Aer _ usdt + 0,05
(0,07) (0,16) (0,03)
Долгосрочные зависимости m2_ gapt = m2t - cpit - 3,31gdpt + 0,0041Inflt + 19,21,
(0,10) (0,0009)
cpi_ usd_ gap, = cpit - er_ usdt - 0,00681 + 3,58,
(0,0003)
q_ gapt = er_ rurt + cpi_ rut - cpit - 0,0049f - 088.
(0,0003)
33
№2(14)2009 ^
Окончание табл. 2
Тождества
Nlfrt =|l + Nlft lexpjAer usdt—1 — 1200J 1}j • 1200,
Rtdt = L TdtI |1+— I L 100 100,
exp{ cp/'t—i — cpit—is} — 1
Inflt = (exp{Acpit} — 1) -1200.
а
3
I
Si
с
'3
0 X
1
га £
0
!
1
3
а. с
3 §
£ £
а
Для исключения автокорреляции остатков в модели краткосрочных зависимостей вводилось минимально необходимое число лаговых значений эндогенной переменной. Анализ <5 остатков для итоговых моделей краткосрочных зависимостей на основе тестов автокорреляции (тестов Льюнга—Бокса и множителей Лагранжа) и теста на нормальность (тест Жака— Бера) свидетельствует о том, что остатки являются независимыми и в большинстве случаев имеют нормальное распределение. Тесты на стабильность построенных моделей (тесты Чоу, CUSUM, RESET) на уровне значимости 5% не выявили структурных изменений. Все объясняющие переменные в эконометрических зависимостях (кроме модели инфляции) являются статистически значимыми на уровне 5%. В модели инфляции переменные Acpi-1 и Agdp статистически значимы на уровне 10%, переменные Aer_usd и m2_gap статистически незначимы на указанных уровнях, но оставлены в модели исходя из экономической целесообразности.
0 &
8 55
а. воды.
1 '3 и
Si
»0 .
Выводы. На основе анализа установленных зависимостей можно сделать следующие вы-
1. В соответствии с моделью для Аср11, наиболее сильное воздействие на изменение цен в Беларуси оказывают импортируемая из России инфляция и обменный курс белорусского рубля к доллару США. Рост цен в Беларуси при увеличении цен в России на 1% или девальва-I ции белорусского рубля на 1% в течение года составляет около 0,8%. Вместе с тем монетарные факторы (разбалансировка денежного предложения) оказывают незначительное влияние на динамику цен.
I 2. Ставка рефинансирования играет доминирующую роль в определении динамики ста-§ вок по новым срочным рублевым депозитам. Согласно модели для АТб1, повышение ставки
рефинансирования на 1 процентный пункт ведет к росту ставки по рублевым депозитам на 0,6 процентного пункта в том же месяце и ее сохранению на данном уровне в дальнейшем. В меньшей степени ставка по депозитам реагирует на изменение ставок на межбанков-| ском рынке: повышение последней на 1 процентный пункт способствует постепенному росту ставки по депозитам на 0,3 процентного пункта в течение полугода.
3. Как следует из модели для АМГ, ставка рефинансирования выступает определяющим фактором для ставок по рублевым кредитам при незначительном влиянии прочих показателей. Так, повышение ставки рефинансирования на 1 процентный пункт способствует росту ставок по кредитам в том же месяце на 0,67 процентного пункта и на 0,9 процентного пункта в течение полугода.
34
^-
- №2(14)2009
4. Как видно из модели для ANlft, ставка по новым валютным кредитам достаточно мед- ^ ленно реагирует на изменение ставки по кредитам в США: при повышении последней |
на 1 процентный пункт ставка по валютным кредитам постепенно увеличивается в течение года на 0,7 процентного пункта. При повышении ставки рефинансирования на 1 процентный пункт рост ставки по валютным кредитам в течение месяца составляет около 0,1 процентно- § го пункта.
5. Согласно модели для Am2t основными факторами формирования денежного предложения является рублевая денежная база, а также реальные процентные ставки и нормативы ч обязательного резервирования как показатели, определяющие денежный мультипликатор. При увеличении рублевой денежной базы на 1% рост рублевой денежной массы в том же месяце составляет 0,4%, что соответствует отношению рублевой денежной базы к рублевой денежной массе. Другими словами, при увеличении базы на 1 млрд руб. рост рублевой массы в течение месяца составляет 1 млрд руб. В результате процесса мультипликации рублевая денежная масса в течение года увеличивается на 0,8%, т. е. мультиплицируется в 2 раза. Повышение реальной ставки по депозитам на 1 процентный пункт способствует постепенному снижению рублевой денежной массы в течение года на 0,5%. Наконец, увеличение нормативов обязательного резервирования на 1% способствует снижению рублевой денежной мас-
i
S
сы в течение месяца на 0,1 % и в течение года на 0,2%. з
4. Оценка точности прогнозов и анализ вариантов ДКП на основе СЭМ-ДКП-2
Оценка точности прогнозов. В качестве иллюстрации прогностической способности СЭМ-ДКП-2 приведем оценки точности динамических прогнозов для однопериодных приращений целевых показателей за период с января по октябрь 2008 г. Для прогнозирования использовалась СЭМ-ДКП-2, оцененная по статистическим данным до декабря 2007 г. включительно. Усредненные за 10-месячный прогнозный период значения различных характеристик точности прогнозов представлены в табл. 3.
Таблица 3
Характеристики точности динамических прогнозов моделей
Прогнозируемый показатель Средняя квадратическая ошибка Средняя абсолютная ошибка Средняя относительная ошибка (%) Коэффициент Тейла
Acpi 0,003627 0,003071 0,308 0,00034
Aer _ usd 0,000451 0,000380 0,038 0,00003
Am2 0,009356 0,007754 0,778 0,00050
ANI 0,226 0,194 — 0,00806
ATd 0,369 0,299 — 0,01654
СКВ, ANIf 1,693 1,595 — 0,064022
§ 3
I §
с
'3
0 X
1
»о £
о
и
£ »о <в
0 £
1
№2(14)2009 ^
Как следует из табл. 3, максимальные средние ошибки прогнозов имеют место для модели рублевой денежной массы (до 0,78% в относительном выражении), а также для модели ставки по новым кредитам в иностранной валюте (до 1,6% в абсолютном выражении). В целом можно говорить о приемлемой точности прогнозов.
Анализ вариантов ДКП на основе СЭМ-ДКП-2 осуществляется в соответствии с ранее описанной методикой. Проиллюстрируем решение данной задачи на примере оценки одного из вариантов ДКП на полугодовой период с июля по декабрь 2008 г.
Исходными базовыми предпосылками для прогнозирования являются макроэкономические условия и инструменты, предусмотренные прогнозными документами на 2008 г. [Основные направления (2008)], [Прогноз (2008)]. При этом учитываются фактически складывающиеся тенденции в экономике и денежно-кредитной сфере Республики Беларусь, а также внешние условия (прежде всего экономическая ситуация в Российской Федерации, на мировых финансовых и товарных рынках) во второй половине 2008 г.
В качестве значений экзогенных переменных для анализируемого варианта ДКП используются установленные в [Прогноз (2008)] ориентиры, а также экспертные оценки:
• рост реального ВВП в Республике Беларусь по отношению к предыдущему году
§ в 2008 г. — 110%;
• индекс потребительских цен в Российской Федерации в 2008 г. (декабрь кдекабрю) — 113%;
• обменный курс российского рубля к доллару США на конец 2008 г. — 28 российских рублей за 1 доллар;
• индекс потребительских цен в США в 2008 г. (декабрь кдекабрю) — 103,7%;
• процентная ставка по кредитам коммерческих банков юридическим лицам в США на конец 2008 г. — 4%;
• доля наличных денег в обращении в структуре рублевой денежной массы в Республи-| ке Беларусь на конец 2008 г. — 21%.
Значения инструментов ДКП (табл. 4) выбраны в соответствии с ориентирами, установленными в [Основные направления (2008)]. Для рассматриваемого варианта ДКП, определяемого заданным набором значений инструментов ДКП и экзогенных переменных, с помощью I СЭМ-ДКП-2 получены прогнозные значения целевых (эндогенных) переменных, представ* ленные в табл. 5.
I1 Таблица 4
%
§ Значения инструментов ДКП
§
ш ш 3 X
«I £ г
3
а с з
£ £
а
Показатели 2008 г.
Рублевая денежная база (в среднем за месяц) — прирост, % 45,0
Ставка рефинансирования на конец года, % 11,5
Отношение избыточных резервов в белорусских рублях к привлеченным банками средствам в белорусских рублях, входящим в состав рублевой денежной массы, на конец года, % 7,0
Отношение обязательных резервов банков в белорусских рублях к привлеченным банками средствам в белорусских рублях, входящим в состав рублевой денежной массы, на конец года,% 13,0
т2(14)2009
Таблица 5
Прогнозные значения целевых переменных
Показатели 2008 г.
Процентная ставка по вновь выданным рублевым кредитам, на конец года, % годовых 13,9
Процентная ставка по вновь привлеченным срочным рублевым депозитам, на конец года, % годовых 11,2
Процентная ставка по рублевым МБК на конец года, % годовых 15,0
Обменный курс белорусского рубля к доллару США на конец года, руб. за 1 доллар США 2182,0
Прирост, % за год 1,3
Прирост индекса потребительских цен, % 13,9
Л
с;
Ч
I
х »о
3
I!
4
Расчеты, выполненные в середине 2008 г., показали, что в складывающихся и прогнозируемых внутренних и внешних условиях в рамках рассматриваемого варианта ДКП параметр по росту потребительских цен в 2008 г. сложится на уровне, превышающем первоначальную прогнозную величину 7-8%, отраженную в «Основных направлениях денежно-кредитной политики на 2008 г.». Обменный курс белорусского рубля к доллару США будет находиться в рамках прогнозного коридора (при подготовке данного сценария не учитывались произошедшие во второй половине 2008 г. изменения в мировой экономике).
5 аз
Заключение
Система эконометрических моделей — СЭМ-ДКП-2— внедрена в эксплуатацию в конце 2007 г., и, как отмечается в [Лобанов (2008)], «в настоящее время в Национальном банке базовые прогностические расчеты монетарных показателей опираются прежде всего на систему эконометрических моделей (СЭМ-ДКП-2)». Возможности данной системы и решаемые с ее помощью задачи обусловливают широкое применение СЭМ-ДКП-2 специалистами банка для решения таких задач, как:
• анализ последствий принятия решений Национальным банком в области ДКП;
• оценка различных вариантов денежно-кредитного регулирования в рамках разработки основных направлений ДКП;
• подготовка решений центрального банка страны в части курсовой и процентной политики.
Система СЭМ-ДКП-2 позволяет достаточно оперативно осуществлять оценку влияния инструментов ДКП и макроэкономических показателей на динамику целевых ориентиров ДКП. Более того, краткосрочные и среднесрочные прогнозы по инструментам Национального банка, получаемые при помощи СЭМ-ДКП-2, используются в рамках аналитической системы анализа и среднесрочного прогнозирования монетарной политики Национального банка Республики Беларусь [Демиденко (2008)].
37
№2(14)2009 ^
Список литературы
Айвазян С. А. Прикладная статистика. Основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 2002.
Демиденко М. В., ЦукаревТ.В. Эконометрическое моделирование обменного курса белорусского рубля II Банковский вестник. 2007а. № 28.
| Демиденко М. В., Цукарев Т. В. Монетарные модели обменного курса белорусского рубля II Банков-
| ский вестник. 2007б. № 29. §
'3
® ки II Банковский вестник. 2008. № 31
К №2. §
Демиденко М. В. Модель среднесрочного прогнозирования и проектирования монетарной полити-II Банковский вестник. 2008. №31.
Лобанов А. В. Организация разработки и реализации денежно-кредитной политики II Проблемы управления. 2008. № 3.
Малюгин В. И., Пранович М. В., МуринД. Л., КалечицД. Л. Система эконометрических моделей для анализа, прогнозирования и оценки вариантов денежно-кредитной политики II Исследования банка. 2005.
МиксюкА. Ю. Моделирование рынка рублевых межбанковских кредитов в Беларуси II Белорусский экономический журнал. 2007. №2.
§ Основные направления денежно-кредитной политики Республики Беларусь на 2008г. URL:
5 http://www.economy.gov.byIministryIeconomy.nsf §
§ Прогноз социально-экономического развития Республики Беларусь на 2008 г. URL: http://www.nbrb.byI | publicationsIondkp
Харин Ю. С., Малюгин В. И., Пранович М. В., МуринД. Л. Система эконометрических моделей для прогнозирования и оценки вариантов денежно-кредитной политики II Белорусский экономический жур-
о SX
S нал. 2003. №3
Харин Ю. С., Малюгин В. И., Харин А. Ю. Эконометрическое моделирование. Минск: БГУ, 2003. Central Bank of Chile Macroeconomic Models and Projections II Central Bank of Chile. Santiago, 2003.
s
5= Economic models at the Bank of England II Bank of England. London, 1999.
u I
I Greene W. Econometric Analysis. N. Y.: Macmillan Publishing Company, 1993. s
a. Harrison R., NikolovK., Quinn M., Ramsay G, Scott A., Thomas R. Bank of England Quarterly Model. London: §
,0 Johansen S. Likelihood-Based Inference in Cointegrated Vector Autoregressive Models, 2nd ed. Oxford: I Oxford University Press, 1996.
The Czech National Bank's Forecasting and Policy Analysis System. Prague: Czech National Bank, 2003.
EngleR. F., Granger C. W.J. Cointegration and Error Correction: Representation, estimation, and testing II Econometrica. Vol. 55.1987. № 2.
FicT., KolasaM., Kot A., Murawski K., RubaszekM., Tarnicka M. ECMOD — Model of the Polish Economy. Warsaw: National Bank of Poland, 2005.
Bank of England, 2005.
