Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оглавление

• Введение
• Глава 1. Теоретические предпосылки и обзор литературы
• Подходы к вычислению реального обменного курса
• Исследования детерминант валют разных стран
• Исследования детерминант рубля
• Глава 2. Выбор и описание используемых переменных
• Дифференциал производительности
• Условия торговли
• Чистый экспорт (Net trade.
• Глава 3. Расчет равновесного обменного курса рубля
• Проверка адекватности модели и использования теста Йохансена
• Проведение теста на коинтеграцию и представление полученных результатов
• Интерпретация полученных результатов, графический анализ
• Заключение
• Список литературы
• Приложения


Введение

В последние несколько лет заметно увеличилось количество людей, обеспокоенных состоянием Российской валюты. Во многом это связано с резким падением рубля по отношению к другим валютам и соответственно выросшим обменным курсом. Появилось множество разговоров на счет политики Центрального Банка, каких-то политических войн, приведших к столь резкому падению рубля.

Особенно важной тема динамики валютного курса является для России, как для страны экспортера, так как динамика обменного курса напрямую влияет на уровень конкурентоспособности национальных производителей по сравнению с зарубежными. Таким образом динамика обменного курса оказывает непосредственное воздействие как на экономику страны, так и на темпы роста экономики.

Кроме того, в последние годы Россия столкнулась с большим числом различных проблем как в политической, так и экономической среде. Важное значение для страны имели такие события как ввод санкций по отношению к России и со стороны России, присоединение Крыма, участие в военных действиях, а кроме этого и резкое падение цен на мировом рынке нефти. При этом примерно в этот же период в России происходил процесс изменения валютной политики и перехода к политике свободного плавания рубля. В подобной ситуации важно проследить, как меняется курс и каким образом он соотносится с равновесным, а также изучить набор факторов, которые оказывают наибольшее влияние на динамику обменного курса.

В данной работе я опираюсь на идею, что в долгосрочном периоде равновесный курс определяется влиянием некоторых фундаментальных переменных. При этом набор фундаментальных переменных необязательно совпадает в разных странах.

Основываясь на различных тестах, делается выбор в пользу одной модели и определенного набора фундаментальных переменных, оценивая которые строится равновесный обменный курс страны. После же построения равновесного курса есть возможность проследить динамику отклонения валюты от равновесного курса.

При этом важнейшим является этап выбора переменных, от которых зависит точность модели и ее адекватность.

Основная цель данной работы - исследование факторов, определяющих долгосрочную динамику рубля.

В рамках достижения обозначенной цели необходимо решить следующие важные задачи:

1) Сделать обзор литературы по теме влияния фундаментальных переменных на динамику различных валют, в том числе и рубля.

2) Выбрать используемые переменные, основываясь на опыте работ других авторов и на проведении предварительных тестов.

3) Отсортировать данные для того, чтобы получить логичные и адекватные результаты.

4) Рассчитать равновесный обменный курс на основе выбранных переменных и выбранной модели проверки связи между переменными.

5) Построить графики равновесного и фактического обменного курса. Провести графический анализ полученных результатов.

6) Сравнить фактический и рассчитанный на основе фундаментальных переменных курсы.

7) Изучить отклонения фактического курса от получившегося в результате вычислений равновесного обменного курса.

8) Сравнить размеры отклонений в докризисные периоды с отклонениями в периоды кризисов.

При выполнении задач будут проверяться следующие основные гипотезы:

· Динамика фактического курса отображает динамику фундаментальных переменных

· Условия торговли (цена нефти) и производительность труда имеют наибольшее влияние на динамику равновесного обменного курса в рассматриваемый период с 2000 по 2015 год.

· Периоды кризисов характеризуются более значительными отклонениями фактического курса от равновесного

С практической точки зрения работа может быть интересна как государственным деятелям при выборе действий по регуляции обменного курса, так и инвесторам, и трейдерам при выборе стратегии действий с валютой, а также всему населению для более ясного понимания основных принципов формирования долгосрочного валютного курса и текущей ситуации с Российской валютой.

Новизна работы определяется, во-первых, выбранным периодом, так как исследования проводятся с включением последних доступных данных вплоть до конца 2015 года, так как информация по некоторым переменным за первый квартал 2016 отсутствует. Таким образом, имеется возможность оценить динамику и отклонения валюты за последний год. Во-вторых, в качестве фундаментальной переменной был использован показатель чистого экспорта (net trade), само включение данной переменной в формулу равновесного курса не является новшеством, так как были работы по другим странам, в которых использовался показатель чистой торговли, однако для России я подобных работ не видел.

В рамках решения поставленных задач и ответа на поставленные вопросы было решено структурировать работу следующим образом. Первая глава представляет собой обзор теоретических предпосылок и литературы по теме влияния фундаментальных переменных на динамику обменного курса. В часть теоретических предпосылок включен разбор наиболее популярных и часто используемых на сегодняшний день моделей и концепций вычисления равновесного обменного курса. После этого следует разбор использования данных моделей в разных странах, то есть, сперва я рассмотрел работы по влиянию фундаментальных переменных в развивающихся странах и странах-экспортерах сырья, после этого я перешел к рассмотрению работ по динамике равновесного курса рубля и фундаментальных переменных конкретно для России.

Во второй главе представлены графики динамики реального курса и переменных, которые были выбраны для построения модели, с обоснованием важности каждой из переменных.

В третьей части представлена модель для расчета равновесного обменного курса и полученные по данной модели результаты. Первоначально были проведены тесты для определения целесообразности использования выбранных переменных и выбранного способа оценки связи между переменными, после этого представлены результаты исследования и проведен графический анализ полученных результатов. Кроме того, данная часть включает в себя сравнение рассчитанного обменного курса с фактическим и попытки обосновать получившиеся расхождения между данными показателями.

В конце работы делаются выводы по проведенному исследованию, по успешности анализа, выполнению поставленных задач и проверке указанных гипотез. Кроме того, часть заключения включает идеи перспектив для дальнейших работ по теме и по развитию проблемы.



Глава 1. Теоретические предпосылки и обзор литературы

Подходы к вычислению реального обменного курса

Прежде всего необходимо разобраться с тем, как можно считать реальный курс, какие существуют модели определения равновесия обменного курса.

Одна из наиболее известных и ранних концепций моделирования равновесного обменного курса - концепция паритета покупательской способности (ППС или PPT). Считается, что данная концепция была сформулирована в начале 20 века Густавом Касселем. Основная идея данного подхода заключается в том, что, когда цены двух разных стран измеряются в одной и той же валюте, они должны соответствовать одинаковым корзинам продуктов в этих странах. В противном случае, если цены не равны, возникают возможности для международного арбитража, так как какие-то товары дешевле купить в другой стране, таким образом меняется спрос и цены в итоге выравниваются.

Существует большое количество различных интерпретаций, я перечислю наиболее общепринятые. Во-первых, имеется абсолютная версия паритета покупательской способности, которая говорит, что обменный курс двух стран должен в точности отображать относительные покупательские способности валют данных стран:

ER = ,

где ER - обменный курс, - цена товара в стране a, - цена этого же товара в стране b, - количество товара.

Однако очевидно, что абсолютная форма не может всегда выполняться, поэтому была предложена условная версия ППС. Условная считается динамической версией абсолютной и включает в себя инфляцию валют. Уравнение условной версии можно представить в следующем виде:

ER_n = ER_n-1*( ),

где ER_n- обменный курс в период n, ER_n-1 - предыдущий обменный курс, - индекс цен в стране b в текущий период, - индекс цен в стране b в базовый период, - индекс цен в стране a в текущий период, - индекс цен в стране a в базовый период.

Если абсолютная версия предполагает, что цены двух стран, измеренные в одной валюте равны, в относительной версии цены не обязаны совпадать, но при этом динамика цен должна быть схожей, что приводит к тому, что реальный курс должен быть постоянным по времени или же являться стационарной величиной.

При этом концепция ППС имеет довольно жесткие ограничения, которые ставят под сомнение выполнимость концепции: 1) все товары и услуги продаются; 2) предпочтения представителей разных стран также должны быть одинаковыми; 3) страны должны производить одинаковые товары. Учитывая существующую значительную диверсификацию между странами, уже данные условия кажутся невыполнимыми, при этом на выполнение ППС накладывают ограничения еще и различные торговые пошлины и барьеры между государствами, а также наличие транспортных издержек между странами.

Более того, существует большое количество исследований, которые пытались проверить целесообразность концепции ППС. К примеру, в работе (Edwards S., Savastano M., 1999) представлен подробный обзор работ, которые пытались протестировать гипотезу о стационарности цен в рамках концепции паритета покупательской способности. Тесты проводились в развивающихся странах, при этом периоды тестирования во всех работах были разные. В большинстве случаев гипотеза о стационарности не была доказана, в 40 из 54 тестов гипотеза о стационарности не подтвердилась.

Другой, популярный на сегодняшний день, механизм определения реального обменного курса - концепция фундаментального равновесного обменного курса (FEER).

Концепция FEER, получившая признание после публикации работы Вильямсона (Williamson, 1994), основывается на понятии макроэкономического баланса, причем такого, который проявляется и во внутренней и во внешней сбалансированности. Под внутренним балансом понимается уровень выпуска при полной занятости (или хотя бы безработице на уровне не ускоряющем инфляции, также именуемой NAIRU) и низкий, стабильный уровень инфляции в стране. Под внешним балансом или равновесием понимается устойчивый поток ресурсов между странами с внутренним равновесием или нормальный/устойчивый уровень сальдо операций с капиталом.

Основным отличием FEER концепции от ППС является то, что при данном подходе возможна динамика обменного курса во времени, связанная с изменением в факторах, влияющих на внутренние и внешние балансы.

Упомянутая концепция макроэкономического равновесия основывается на равенстве сальдо счета текущих операций (CA_t) и минус счета движения капитала (-KA_t):

CA_t = -KA_t

При этом счет текущих операций можно определить, как функцию от следующих переменных: агрегированный домашний (y_d) и зарубежный выпуск (y_f); реальный эффективный обменный курс (q). В то же время счет движения капитала считается экзогенной переменной.

CA_t = б₀ + б₁* _d + б₂* _f + б₃* = -_t,

где б₁, б₂ <0, а б₃> 0.

Из уравнения выше получается, что:

=

При этом, если выполняются изначальные условия модели, то именно этот курс () будет являться фундаментальным равновесным обменным курсом.

Таким образом, согласно FEER для вычисления равновесного курса необходимо знать: 1) агрегированный домашний и зарубежный выпуск ( и ); 2) оценить модель сальдо текущих операций; 3) оценить равновесный уровень сальдо счета движения капитала. По мнению исследователей, (Трунин, Князев и Кудюкин, 2010; Clark, MacDonald, 1998; Siregar, 2011) наибольшие трудности возникают на этапе оценки равновесного уровня счета движения капитала.

При подсчете значения в разных работах применяются разные подходы. Например, Вильямсон (Williamson, 1994) предполагает, что для расчета данного показателя могут быть использованы сразу несколько факторов: эффект демографических процессов на уровень сбережений; уверенность в будущем; потребности в инвестициях, вызванные экономическими циклами. В другой работе (Faruqee, Isard and Masson, 1999) показатель был заменен на разность между желаемыми сбережениями и инвестициями в состоянии полной занятости.

Кроме того, FEER использует понятие равновесия капиталов и в качестве условий имеет выпуск при полной занятости, таким образом не берутся в расчет шоки и колебания в экономике. Из-за этого данная концепция больше ориентирована на подсчет курса в среднем периоде (middle run).

Другой используемый на сегодняшний день подход - концепция поведенческого равновесного обменного курса (behavioral equilibrium exchange rate или BEER). Данный подход был развит в работах (MacDonald, 1997); (Clark, MacDonald, 1998). BEER изначально задумывался как подход, который исправляет основные ошибки FEER. BEER включает в себя элементы цикличности и шоков в экономике, при его расчете используются фундаментальные переменные, необязательно посчитанные в период полной занятости. Также стоит отметить, что концепция BEER связана с подходом Эдвардса (Edwards, 1988), согласно которому существует функциональная зависимость между некоторыми фундаментальными факторами экономики и обменным курсом. Таким образом, идею можно сформулировать следующим образом: обменный курс можно считать функцией от набора фундаментальных переменных.

Подходы МакДональда и др. (MacDonald, 1997; Clark, MacDonald, 1998) имеют схожую концепцию с идеей Эдвардса, они тоже вводят в свое уравнение вектор фундаментальных факторов.

Согласно концепции BEER, обменный курс равен:

= ,

где - ожидаемый курс в следующем периоде, - текущий дифференциал реальной ставки процента. При этом авторы метода считают, что ожидаемый курс зависит только от вектора фундаментальных факторов:

= f (),

где - переменная условий торговли (terms of trade), - переменная чистых зарубежных активов (net foreign assets), - показатель отношения между ценами в торгуемом и не торгуемом секторах экономики или же эффект Балассы- Самуэльсона (traded to non-traded).

Также, в качестве показателя премии за риск, в модель было добавлено отношение между национальным и зарубежным госдолгом .

В итоге, функция поведенческого равновесного обменного курса имеет следующий вид:

(BEER) = f (),

Курс, обозначенный подобным образом, позволяет учесть долгосрочные колебания рубля и цикличность экономики за счет использования фундаментальных переменных и отношения государственных долгов. Кроме того, дифференциал реальных ставок процента позволяет учесть счет движения капитала и среднесрочные колебания валюты. При этом краткосрочные колебания также будут учитываться за счет краткосрочных колебаний фундаментальных переменных.

Исследования детерминант валют разных стран

Переходя непосредственно к исследованиям факторов, влияющих на обменный курс, стоит также рассмотреть, каким образом происходит вычисление курса для модели BEER. Алгоритм вычисления был предложен МакДональдом и Кларком (Clark, MacDonald, 1998) и довольно прост:

Функция обменного курса уже была представлена выше, а сам курс высчитывается как линейная комбинация своих факторов:

(BEER) = в +

Далее модель оценивается на наличие коинтеграционных связей между переменными и получившиеся в результате вычислений коэффициенты используются для подсчета курса. Выбор коинтеграционного теста остается за автором работы.

Стоит также заметить, что в большинстве работ набор фундаментальных переменных меняется в зависимости от ситуации и положения страны, единой остается только идея об использовании фундаментальных переменных для подсчета равновесного обменного курса валюты.

Перед тем, как перейти к более детальному изучению исследований фактор влияющих на динамику рубля, просмотрим, какие факторы и с помощью каких тестов тестировались в других странах. При этом необходимо отметить, что целесообразно рассматривать только страны с переходной экономикой, так как набор фундаментальных переменных, используемых для развитых стран, зачастую сильно отличается и не подходит при изучении стран с развивающейся экономикой.

К примеру, в работе Эдвардса (Edwards, 1988) использовался вектор из семи фундаментальных переменных для определения равновесного курса в 12 развивающихся странах (Бразилия, Колумбия и др.) на временном промежутке с 1962 по 1984 год. Авторы выбрали следующие фундаментальные переменные: 1) условия торговли, 2) движение капитала, 3) импортные пошлины, 4) уровень производительности, 5) расходы государства, 6) показатель технического прогресса и 7) номинальное обесценение валюты. При этом не все коэффициенты и не для всех стран оказались значимыми, например, государственные расходы были незначимы для большинства стран, и даже в ситуациях, когда коэффициент перед этой переменной был значим, ее влияние было минимальным. Уровень технического прогресса также был значимым лишь для нескольких стран из выборки.

В работе (Montiel, 1997) исследуется равновесный обменный курс для пяти развивающихся (по крайней мере на момент исследования) азиатских стран: Таиланд, Малайзия, Филиппины, Индонезия и Сингапур. Оценка детерминант валюты осуществлялась на временном отрезке с 1960 по 1994 год. В качестве фундаментальных были выбраны следующие переменные: 1) условия торговли, 2) гос. расходы, 3) наличие импортных тарифов и запретов, 4) государственные капиталовложения, 5) инфляция за рубежом, 6) ставка процента за рубежом. Авторы использовали тест Йохансена, чтобы оценить наличие коинтеграционных связей между проверяемыми переменными.

Работа (Warner, 1997) анализирует динамику обменного курса мексиканской валюты в 1979-1997 годах. В работе используется большое количество фундаментальных переменных, которые могли повлиять на обменный курс. Среди используемых переменных: цена сырой нефти, государственный расходы, рост ВВП относительно других стран, дифференциал реальной ставки процента и др. Как и в прошлой работе, для оценки долгосрочной коинтергации используется тест Йохансена.

Кроме того, в работе (Warner, 1997) исследуется период мексиканского экономического кризиса в первой половине 1990-х годов. Автор проверяет влияние кризиса на расхождение реального обменного курса от рассчитанного равновесного. И замечают, что расхождение значительно увеличивается в 1994 году, в самый разгар кризиса в стране. Авторы отмечают важность цен на нефть при формировании обменного курса Мексики и поэтому объясняют резкое отклонение от равновесного курса скачками цены на нефть, которые имели место в этот период.

Также в данной работе отмечается, что переменные государственных расходов и импортных пошлин оказывались незначимыми для определения обменного курса. При этом движение капитала было одним из важнейших факторов.

В работе (Halpern, Wyplosz, 1997) оценивается реальный обменный курс для шести восточно-европейских стран: Хорватии, Чехии, Словакии, Венгрии, Польши и Словении. В качестве временного отрезка был взят период с 1990 по 1995 год, а в качестве фундаментальных переменных были использованы следующие переменные: 1) предельная продуктивность, 2) уровень безработицы, 3) дифференциал ставок процента, 4) заработные платы в торгуемом секторе.

А для Чили в период с 1977 по 1997 год (Soto and Valdes, 1998) использовали: условия торговли, дифференциал производительности и показатель чистых иностранных активов.

В работе по Папуа Новой Гвинеи Chowdhury (Chowdhury, 1999) также ставит перед собой цель изучения основных детерминант равновесного обменного курса. В работе проверяются следующие фундаментальные переменные: 1) условия торговли, 2) расходы государства, 3) чистый приток капитала, 4) помощь и гранты других стран, 5) уровень технического прогресса. Результаты тестов показали, что переменные условий торговли и государственных расходов незначимы при оценке динамики обменного курса, а вот показатель чистого притока капитала оказывает значительное воздействие на валюту страны.

В работе (Alper and Saglami, 1999) проводится исследование равновесного обменного курса в Турции в 1987-1999 годах. В качестве фундаментальных авторы используют следующие переменные: условия торговли, импортные тарифы, иностранные активы и приток капитала. В итоге тесты показали, что все используемые факторы значимы, а наибольшее влияние на турецкую валюту оказывает динамика переменной условий торговли.

Работа по оцениванию обменного курса была проведена также в работе (Buchs, 2004) для Бразильской валюты. С помощью теста Йохансена было протестировано наличие коинтеграционной связи между фундаментальными переменными и реальным обменным курсом страны. В результате проведенных тестов было показано, что почти вся динамика бразильской валюты может быть объяснена дифференциалом производительности, реальными ценами торгуемых продуктов, расходами государства, отсутствием импортных пошлин, а также дифференциалом реальной ставки процента. Основываясь на перечисленных фундаментальных переменных, авторы построили динамику равновесного обменного курса и отметили, что разница между построенным курсом и фактическим минимальная на рассматриваемом временном промежутке.

Также стоит рассматривать Россию не только с позиции сравнения с развивающимися странами, но еще и как страну с высокой долей экспорта сырья в доходах государственного бюджета. Поэтому, рассмотрим несколько работ, в которых акцент делается на странах поставщиках сырья и влиянии цен на сырье на обменный курс.

В работе (Rickne, 2009) рассматривается связь между ценами на сырье и обменным курсом в 33 странах экспортерах нефти. Также он проверяет, каким образом государственная политика может повлиять на степень влияния цен на сырье. Авторы собрали выборку из 33 различных стран (в том числе и России) и построили для них модель равновесного обменного курса, основанную на фундаментальных переменных. В качестве переменных использовались дифференциал производительности и цены на нефть. Авторами была выявлена связь между ценами на нефть и обменным курсом стран. При этом зависимость различных курсов от цен на нефть сильно отличалась. Например, для таких стран как Норвегия, Саудовская Аравия, Британия и Канада влияние цен на нефть было минимальным. В то же время в некоторых африканских странах: Ангола, Конго и Нигерия цены на нефть являлись определяющим фактором в формировании обменного курса страны. Авторы связывают такую ситуацию с различиями в политике и политических режимах. Например, они отмечают, что наибольшее влияние цены на нефть оказывают в недемократических странах с тоталитарным режимом (по крайней мере на время проведения исследования). Также авторы считают, что стерилизация нефтяных доходов, проводимая в таких странах как Норвегия, Канада и др. позволяет снижать непосредственное влияние цен на нефть. Стоит также заметить, что Россия в списке уровня влияния нефтяных цен находилась примерно в середине рейтинга.

В работе (Dauvin, 2013) также проверяется связь между ценами на сырье и динамикой обменного ресурса. Использовались данные для 33 стран, при этом в работе рассматривались страны, занимающиеся экспортом не только нефти, но и других видов сырья, среди изучаемых были следующие товары: нефть, газ, золото, медь, серебро и др. Авторы делят страны на два типа: 1) поставщики энергетических ресурсов, таких как газ и нефть и 2) поставщики продуктов потребления. После этого для обоих групп проводится тест на коинтеграцию между переменными и обменным курсом. В результате теста, авторы приходят к выводу, что валюты стран экспортеров энергетических ресурсов (нефть, газ) имеют отличительные особенности и закономерности в своем формировании. На данные страны динамика цен на сырье имеет значительное влияние. При этом авторы проиллюстрировали, что в периоды шоков на рынках сырья, когда цены на сырье резко меняются, уровень влияния возрастает. И наоборот, в периоды стабильных цен на сырье, влияние сырьевых цен начинает снижаться.

Кроме того, в работе (Heravi and Mahdi, 2015) делается попытка разобраться более детально во влиянии цен на нефть на обменный курс в странах Персидского залива, оценить возможности политического вмешательства при регулировании валюты страны и найти различия между влиянием цен в странах Персидского залива и наиболее развитых странах, таких как Канада и Австралия.

Во-первых, Heravi и Mahdi выбрали пять стран Персидского залива, которые получают большие доходы от поставок сырья: Саудовская Аравия, Объединенные Арабские Эмираты, Катар, Кувейт и Оман. Авторы отмечают, что данные страны уже можно причислить к развитым, но их все еще отличает проведение политики таргетирования инфляции, а также привязка валюты к Американскому Доллару. Авторы моделируют ситуацию внедрения в их систему новых валютных режимов, меняя размер государственных затрат на поддержание валюты, а также отказываясь от привязки к доллару. В итоге, авторы замечают, что, если снизятся размеры государственных затрат и ресурсы будут измеряться в местных валютах, валюты данных стран станут менее волатильными и чувствительными к динамике цен на сырье.

После этого авторы оценивают валюту указанных пяти стран, используя метод поведенческого равновесного обменного курса. Все проведенные тесты показывают, что для всех пяти стран цены на нефть имеют значимое влияние на формирование обменного курса. Проверявшийся дифференциал производительности также оказался значимым. При этом проведенные исследования для Канады и Австралии показали, что для этих стран дифференциал производительности и цены на сырье также являются двумя основными компонентами, формирующими обменный курс.

Исследования детерминант рубля.

Как мы можем наблюдать, при сохранении общей идеи о влиянии фундаментальных переменных на динамику равновесного обменного курса страны, для разных стран приходится использовать разный набор фундаментальных переменных, так как каждая страна имеет свои особенности в экономике и в формировании обменного курса. Поэтому необходимо перейти к более подробному обзору работ, посвященных анализу связи между фундаментальными макроэкономическими переменными и реальным курсом рубля, чтобы просмотреть, влияние каких переменных для России уже проверялось и какие из них оказались значимыми.

Одними из первых концепцию Эдвардса о влиянии фундаментальных переменных для российского случая применили Спатафора и Ставрев (Spatofora and Stavrev, 2003). Они используют вариацию уравнения сокращенной формы, которая была предложена Эвдардсом. Таким образом они оценивают следующее уравнение:



ln(e^*) = б₀ + б₁*FUND_t + u_t ,

где e^* - равновесный реальный обменный курс рубля (equilibrium real exchange rate (ERER)), а FUND - вектор фундаментальных переменных. Для оценки курса рубля авторы используют следующий набор переменных:

1) Цена на нефть марки Urals.

2) Дифференциал производительности России по отношению к ее основным торговым партнерам.

3) Дамми переменная структурных перемен после кризиса 1998 года, данная дамми переменная позволяет учесть в модели резкий скачок рубля в 1998 году.

Указанные переменные проверяются на временном промежутке с 1995 года по конец 2002 года. Для тестирования долгосрочной коинтеграции между переменными используется метод оценки Филлипса-Лоретана. В итоге, было выявлено, что все тестируемые переменные значимы. Авторы отмечают, что, как и в большинстве других переходных экономик, в России значительное влияние на уровень реального обменного курса оказывает показатель производительности. Кроме того, цены на нефть также имеют значительное влияние на курс, при этом авторы отмечают попытки российского государства снизить влияние цен на нефть с помощью монетарной политики и создания резервных валютных фондов. Если же смотреть на более длительном периоде, влияние цен на нефть оказывается еще более значительным.

Примерно на том же временном промежутке (с 1995 по 2003 г.) реальный курс рубля оценивали Сосунов и Шумилов (Сосунов и Шумилов, 2005). Как и в предыдущей работе, авторы опирались на подход Эдвардса и искали функциональную зависимость между фундаментальными переменными и реальным курсом рубля.

Оцениваемое уравнение схоже с тем, что было использовано в работе Спатафоры и Ставрева:

ln(e_t) = б*ln(FUND_t) + u_t,

где e_t - это реальный эффективный курс, FUND_t - это вектор фундаментальных переменных, б - вектор коэффициентов, а u_t - стационарные ошибки модели.

В качестве фундаментальных переменных Сосунов и Шумилов используют:

1) Условия торговли. Но прокси переменная, которая выражает условия торговли, берется такая же как в работе Спатафоры и Ставрева, а именно цена нефти марки Urals.

2) В данной работе авторы отказались от использования дифференциала производительности в промышленном секторе и решили использовать переменную разности между ВВП и экспортом страны.

3) Чистый отток частного капитала из страны

Кроме того, авторы используют дополнительные переменные и механизм исправления ошибок для того, чтобы смоделировать краткосрочную динамику рубля и сходимость обменного рубля к равновесному. Для оценки краткосрочной динамики авторы использовали следующее уравнение:

в данном уравнении - изменения курса с лагом в период, - изменения вектора фундаментальных переменных, - изменения, возникающие в результате применения механизмов фискальной и монетарной политик и - отклонение курса от своего равновесного значения в предшествующем периоде.

Как уже было упомянуто выше, для того, чтобы оценить динамику обменного курса в краткосрочном периоде в уравнение был введен вектор переменных монетарной и фискальной политики, в качестве индикаторов авторы используют следующие переменные:

1) Изменение отношения золотовалютных резервов к общему импорту за период

2) Изменение отношения денежной массы к ВВП

3) Изменение отношения дефицита бюджета к размеру резервного фонда на конец рассматриваемого периода

Тестировались ежеквартальные данные по указанным переменным на промежутке с 1995 по 2003 г. Для теста долгосрочной взаимосвязи между переменными был использован тест на коинтеграцию Йохансена. После тестирования на значимость фундаментальных переменных, тестировалось уравнение для краткосрочной динамики рубля с помощью метода наименьших квадратов.

Результаты проведенных тестов оказались следующими: во-первых, все проверяемые фундаментальные переменные оказались значимыми, согласно полученным результатам наибольшее значение на динамику курса имеет переменная разности между ВВП и экспортом страны, увеличение данной переменной на 1% приводит к уменьшению обменного курса почти на 3%, при этом рост цены на нефть на 1% ведет к увеличению обменного курса на 0,64%, а рост чистого оттока частного капитала из страны приводит к снижению обменного курса примерно на 0,07%. Во-вторых, исследование авторов показало, что в краткосрочном периоде оказались значимыми следующие переменные: 1) разница с равновесным курсом рубля, 2) переменная чистого оттока частного капитала и 3) переменная динамики отношения золотовалютных резервов к общему импорту за период. Остальные переменные оказались незначимыми при исследовании краткосрочной динамики рубля и сходимости рубля к равновесному значению. На основе полученных результатов авторы посчитали реальный уровень обменного курса и построили график динамики рубля.

Еще одна работа со схожей тематикой была написана Сосуновым и Ушаковым в 2009 году (Сосунов и Ушаков, 2009). В первой части данной работы проводится тестирование влияния фундаментальных переменных, а вторая часть больше направлена на изучение эффективности политик таргетирования курса в долгосрочной перспективе. Как и предыдущие авторы, при выборе модели оценки рубля авторы останавливаются на механизме, предложенном Эдвардсом. Различие с прошлой работой только в периоде и некоторых фундаментальных переменных, при этом авторами оценивается уравнение в сокращённой форме.

В работе оцениваются следующие фундаментальные переменные:

1) Условия торговли - как и в предыдущих рассмотренных работах в качестве переменной, которая отражает условия торговли для России, была взята цена на нефть марки Urals.

2) Если в прошлой работе Сосунов и Шумилов не смогли подобрать адекватный показатель, чтобы оценить производительность труда и дифференциал производительности, то в этой они все же решили использовать переменную производительности труда в стране. В данном случае в качестве индикатора берется дифференциал производительности труда в России относительно Германии, как основного торгового партнера России на 2009 год. При этом сам показатель производительности страны вычисляется как индекс промышленного производства страны, деленный на индекс занятости в стране.

3) Переменная фискальной политики, в данном случае используется показатель депозитов правительства в Центральном Банке.

После выбора переменных авторы переходят непосредственно к исследованию. Как я уже упомянул ранее, Сосунов и Ушаков используют такие же уравнения для оценки, как и в прошлых работах и которые я уже представил ранее. Для оценки долгосрочной связи между фундаментальными переменными и реальным эффективным курсом рубля используется тест Йохансена на коинтеграцию. Исследование проводилось в период с 1995 по 2008 год.

В результате проведенных тестов было выявлено, что все использованные фундаментальные переменные значимы. Также было проиллюстрировано, что переменные влияют на динамику следующим образом: 1) увеличение цен на нефть имеет положительное влияние на обменный курс, если быть точнее, рост цен на нефть на 1% приводит к росту курса на 0,229%; 2) динамика переменной производительности также положительно влияет на курс, рост производительности на 1% ведет к увеличению курса на более чем 1,3%; 3) в свою очередь рост переменной фискальной политики на 1% снижает курс на 0,044%. Для наглядности представлю полученное авторами уравнение сокращенной формы:

reer_t = 4,44 + 0,229*terms_t + 1,34*prod_t - 0,044*fiscal_t + ect_t

где ect_t можно интерпретировать как разницу между фактическим курсом и равновесным.

После получения результатов по тесту на коинтеграцию и получения уравнения в сокращенной форме для подсчета реального курса авторы проанализировали динамику разницы между фактическим курсом и тем, который получался из сокращенного уравнения. Можно заметить, что периоды наибольшей разницы между курсами связаны с кризисами в стране и в мире. Самый большой выброс наблюдался в 1998 году, когда фактическое значение рубля было более чем на 40% выше равновесного, в дальнейшем в 2000 - 2007 годах разница менялась в пределе от -10 до +10%, то есть в этот период курс, полученный с помощью сокращенного уравнения и основанный на фундаментальных переменных был довольно точен. С кризисом 2008 года разница опять выросла и к концу наблюдений, то есть к началу 2009 года, фактический курс был выше примерно на 15%.

Работа Трунина, Князева и Кудюкина (Трунин, Князев и Кудюкин, 2010) также была направлена на изучение влияния различных факторов на динамику российской валюты. Авторы поставили перед собой следующие основные цели: во-первых, определить, какие фундаментальные факторы имеют наибольшее значение на валюту страны, во-вторых, построить модель динамики рубля, основываясь на выбранных фундаментальных переменных.

Первая часть работы Трунина, Князева и Кудюкина направлена на обзор различных моделей и подходов, которые существуют в теории для оценки обменного курса. В итоге авторы останавливаются на модели поведенческого равновесного реального обменного курса (BEER). Авторы объясняют выбор модели 1) удобностью для вычислений, 2) отсутствием субъективизма при вычислениях, в данной модели берутся лишь показатели нескольких переменных за определенный период и отсутствует часть присвоения каких-то коэффициентов, которые зачастую непонятно как определяются и носят достаточно субъективный характер и 3) предоставлением понятных результатов.

В вектор фундаментальных переменных авторы включают следующий набор:

· Производительность труда. В качестве прокси-переменной для оценки эффекта динамики производительности авторы выбирают динамику ВВП на душу населения

· Условия торговли. Как и другие авторы, Трунин, Князев и Кудюкин понимают важность данного фактора для российской валюты и при этом осознают значительное влияние цен на сырьевые продукты, как источника шоков условий торговли, поэтому они выбирают цену на нефть в качестве одной из фундаментальных переменных. Отличие только в том, что в данной работе авторы используют цену на нефть марки Brent.

· Чистые иностранные активы. В качестве прокси-переменной, отображающей динамику данного показателя, авторы использовали разность между зарубежными активами, которыми владеют резиденты нашей страны, и российскими активами, которыми владеют иностранные резиденты.

Выбрав перечисленные 3 основных фундаментальных показателя, авторы используют тест Йохансена, чтобы оценить коинтеграцию между переменными и реальным обменным курсом рубля. Тест проводился на квартальных данных с 2001 по 2009 год.

В итоге тест показал наличие коинтеграционной связи, также была подтверждена значимость используемых переменных. Линейная модель равновесного обменного курса получилась следующая:

log_reer_t^* = 7,22 + 0,29*log_brent_t + 1,61*log_gdp_t - 0,21*log_nfa_t

Как мы можем наблюдать, несмотря на выбор других прокси переменных, полученная модель оказалась очень похожа на ту, что была представлена в работе Сосунова и Ушакова (Сосунов и Ушаков, 2009). Единственное заметное различие - это переменная чистых иностранных активов (в работе Сосунова и Ушакова использовалась переменная фискальной политики), при этом рост чистых иностранных активов на 1% приводит к снижению курса на 0,21%.

Из полученной модели был построен график равновесного обменного курса, также авторы решили сравнить динамику полученного курса и динамику фактического, вот что у них получилось:



Источник: Трунин П., Князев Д., Кудюкина Е. (2010), стр. 53

Рисунок 1. Динамика фактического и равновесного обменных курсов в 2001-2009 гг.

На данном рисунке log_reer_t^* - это основанный на фундаментальных переменных и найденных авторами коэффициентах обменный курс рубля, а log_reer_t - фактический обменный курс в рассматриваемый период. Мы можем наблюдать, что динамика показателей очень схожа и значительные расхождения имели место только в период кризиса 2008-2009 гг. Это свидетельствует о том, что на рассмотренном временном промежутке выбор модели поведенческого равновесного обменного курса и набора фундаментальных переменных можно считать довольно удачным.

В 2015 году Трунин, в этот раз совместно с Божечковой, продолжил изучение детерминант рубля, в новой работе (Трунин и Божечкова, 2015) оценивался курс рубля и делались выводы о его обоснованности на разных периодах времени. детерминанта валюта йохансен

Метод оценки в новой работе почти не отличался от того, что был использован ранее. Трунин и Божечкова опять применили уравнение в сокращенной форме для оценки коинтеграции между переменными, при этом сама модель основывалась на идеи о фундаментальных переменных. В качестве факторов авторы выбрали: дифференциал производительности труда между Россией и Германией; цену на нефть марки Brent; чистые иностранные активы и долю гос. расходов в ВВП.

Связь между переменными проверялась с помощью теста Йохансена на временном промежутке с начала 1999 по конец 2014 года.

Проведенные тест показали, что коэффициент перед переменной чистых иностранных активов незначим, поэтому для оценки использовалось уравнение, включающее только остальные фундаментальные переменные: цену на нефть, производительность труда и государственные расходы. Так же, как и в предыдущих работах, в данной было выявлено, что производительность труда и цена нефти имеют наибольшее влияние на динамику российской валюты.

Некоторые из работ направлены на изучение влияния конкретного фактора или явления. Например, в работе Гурвича, Улюкаева и Соколова основной целью является проверка эффекта Балассы-Самуэльсона в России и оценка влияния указанного эффекта на динамику валюты (Гурвич, Улюкаев и Соколов, 2008). Таким образом авторы пытаются оценить влияние дифференциала производительности на динамику рубля.

Для исследования авторы использует дифференциал производительности в России относительно Германии. Затем с помощью тестов на коинтеграцию оценивается вклад данной переменной на валюту в период с 1999 по 2007 год.

В результате вычислений Гурвич, Улюкаев и Соколов получили доказательство значительного влияния дифференциала производительности на динамику рубля. При этом тесты проводились как с включением цен на нефть в уравнение, так и без использования данного фактора. В обоих случаях переменная производительности была значима и имела большое влияние на рубль. В итоге было получено, что почти 1/3 всей динамики рубля в рассматриваемый период объясняется динамикой дифференциала производительности. При этом цена на нефть также оказывала значительное влияние на динамику, но намного меньшее чем переменная производительности. Таким образом, авторы делают вывод, что в период с 1999 по 2007 год именно дифференциал производительности имел наибольшее значение на реальный курс рубля.

А в работе (Habib and Kalamova, 2007) акцент делается на факторе условий торговли и в частности на влиянии цен на нефть. При этом данная работа делалась не только по России, но еще по Норвегии и Саудовской Аравии, то есть авторы рассматривали крупнейших поставщиков нефти и пытались вычислить вклад цен на нефть в формирование обменного курса указанных стран.

При проведении теста на коинтеграцию авторы также включили переменную производительности труда. В итоге было выявлено, что из трех стран только в России динамика цен на нефть имеет долгосрочное значимое влияние на обменный курс. Авторы связали такую ситуацию с различиями в проводимых политиках по стерилизации доходов от экспорта нефти. То есть Россия не смогла полностью стерилизовать доходы от нефти, а в Норвегии и Саудовской Аравии процесс стерилизации был более полным.

В работе же Прилепского (Прилепский, 2015) большее внимание уделяется фактору государственных расходов и бюджетной политики страны.

Изначально Прилепский включил в уравнение большое число фундаментальных факторов, в том числе и привычные: цену на нефть и производительность труда, но кроме них были включены различные показатели бюджетной политики, такие как размер государственных инвестиций, расходы по различным отраслям, расходы государственного бюджета, кредиты Банка России расширенному правительству. При всем при этом, наиболее значимыми все равно оказались показатели производительности и цен на нефть. А большинство индикаторов государственной политики оказалось незначимо или оказывало минимальное влияние на динамику обменного курса.



Глава 2. Выбор и описание используемых переменных

Динамика обменного курса в 2000-2015 годах

До того, как перейти к части расчетов, необходимо разобраться с динамикой курса в рассматриваемый период с 2000 по 2015 год. Ниже представлен график динамики реального и номинального обменного курса рубля (график 1). В качестве основной рассматриваемой величины был выбран реальный эффективный курс рубля. При подсчете эффективного курса рубля учитываются курсы валют основных торговых партнеров России, что делает данный показатель более предпочтительным для рассмотрения, чем, например, билатеральный курс, который предполагает рассмотрение только одного партнера, вследствие чего он более подвержен влиянию экономического состояния отдельной страны и волатильности определенного курса.

Источник: BIS

График 1. Динамика индекса реального и номинального эффективного курса рубля (2010 г. = 100%).

Как мы можем видеть, до 2008 наблюдался стабильный рост реального курса, при том, что номинальный наоборот снижался. В результате к 2008 году номинальный и реальный курс почти сравнялись и, начиная с 2008 года, их динамика схожа.

Также можно отметить, что после роста до кризиса 2008 года наметился менее стабильный период в поведении валюты. Начиная с 2009 года, увеличилась волатильность и кратковременные периоды подъема сопровождаются такими же периодами ослабления реального курса. А после 2014 года можно наблюдать уже и стабильное падение. При этом в 2015 году реальный курс упал до уровня 2003-го года.

Выбор модели и переменных

В данной работе было решено использовать подход, основанный на идеях Эдвардса (Edwards, 1988) и поведенческом равновесном обменном курсе. Данные подходы уже были упомянуты в обзоре литературы. Основной идеей данных подходов является то, что равновесный обменный курс является функцией от фундаментальных переменных. А такие переменные, как, например, экспансивная монетарная политика, позволяют лишь подстраивать курс к равновесному и не влияют на курс в долгосрочном периоде.

Главным вопросом при применении данного подхода является выбор фундаментальных переменных, как уже было упомянуто в обзоре литературы, большое количество различных фундаментальных факторов проверялось в исследованиях. Некоторые из факторов имели большее влияние в определенных странах, при этом в большинстве работ по данной теме факторы дифференциала производительности и условий торговли являются наиболее значимыми, эти же факторы являлись наиболее значимыми и в работах, посвященных динамике рубля. В качестве дополнительных факторов я рассмотрел чистый экспорт (net trade) и дифференциал реальной процентной ставки, однако дифференциал процентной ставки имел незначительное влияние на динамику обменного курса и модель без нее имела лучшие показатели, поэтому в качестве фундаментальных использовались упомянутые выше три фактора: 1) дифференциал производительности, 2) условия торговли (цена нефти для России) и 3) чистый экспорт.

Дифференциал производительности

Во многих работах именно переменную производительности считают наиболее значимой при подсчете равновесного обменного курса. Значимость дифференциала производительности была описана гипотезой Балассы-Самуэльсона, согласно которой существует два сектора: торгуемый и неторгуемый. При этом, когда в определенной стране увеличивается показатель производительности в торгуемом секторе национальная валюта дорожает. Это возникает из-за того, что рост производительности в торгуемом секторе в одной стране, приводит к тому, что цены повышаются и в торговом и неторговом секторах, так как рост производительности требует роста заработных плат, а рост заработных плат ведет к увеличению потребления и спроса на товары. Таким образом цены в одной стране вырастают, если же производительность и цены при этом остаются неизменными в другой стране, то это приводит к росту обменного курса, так как реальная валюта страны будет укрепляться относительно валюты другой страны. Поэтому при подсчете используется не производительность, а дифференциал производительности одной страны относительно другой.

При этом производительность в стране можно также определить по-разному, например, в некоторых работах используется ВВП на душу населения в качестве показателя производительности, в других ВВП на количество занятых в экономике. Однако при выборе способа, связанного с ВВП, в учет берутся не только товары, произведенные в торговом секторе. Поэтому наиболее оптимальным способом является подсчет производительности исходя из промышленного производства страны. В своей работе я опираюсь именно на подобный подход, согласно которому производительность страны считается по формуле:

Индекс промышленного производства был взят из данных OECD, индекс занятости тоже был посчитан из данных OECD.

В качестве страны партнера была выбрана Германия, несмотря на то, что в последние годы наибольшую долю в торговли с Россией имеет Китай, Германия была главным партнером России на протяжении почти всего первого десятилетия и на данный момент остается одним из главных партнеров России. Дифференциал производительности рассчитывался следующим образом:

ln_pr = ln(productivity)_Rus - ln(productivity)_Germ

Для удобства был взят натуральный логарифм дифференциала, при этом натуральный логарифм будет использоваться и для других переменных. Ниже представлен график дифференциала производительности России по отношению к Германии.



Источник: OECD, подсчеты автора.

График 2. Динамика дифференциала производительности в 2000-2015 гг.

Можно заметить, что так же, как и реальный курс, дифференциал производительности рос до 2008 года, а потом рост сменился на чередование подъемов и падений.

Условия торговли.

Как уже упоминалось ранее, условия торговли также имеют важнейшее значение на обменный курс страны. Здесь под условиями торговли понимается отношение цен экспорта и импорта товаров между страной и ее партнерами. Рост цены экспортируемого товара для одной страны означает рост цены импортируемого товара для другой. В результате роста цен на экспортируемые товары, благосостояние населения улучшается, что в итоге ведет к росту спроса на товары торгуемого и неторгуемого секторов, таким образом повышая цены и укрепляя валюту страны относительно валют других стран.

Как уже упоминалось в обзоре, в качестве показателя условий торговли для стран экспортеров сырья используется показатель динамики цен данного сырья. Поэтому почти во всех работах по России в качестве показателя условий торговли применятся динамика цен на нефть.