В данной работе будет использоваться динамика цен на баррель нефти марки brent (при этом модель проверялась и для реальной цены нефти марки Urals, которая считалась как отношение цены нефти марки Urals к индексу цен производителей еврозоны, однако результаты для данного показателя были почти такими же, но модель получалась чуть хуже, результат с использованием Urals представлен в приложении).

Как и при расчете производительности брался натуральный логарифм цен на нефть на временном промежутке с 2000 по 2015 год. Ниже представлен график динамик натурального логарифма реального эффективного обменного курса и цен на нефть.

Источники: BIS и Finam

График 3. Динамика реального обменного курса и цен на нефть марки Brent

Можно заметить, что рост цен на нефть до кризиса 2008 года сопровождался ростом реального обменного курса и в последние годы связь между показателеми прослеживается еще более явно. Начиная с 2011 года, динамика рубля почти точно повторяет динамику цен на нефть.

Чистый экспорт (Net trade).

Данный показатель является более опциональным при проверке динамики обменного курса. В основном в российских работах в качестве третьего фундаментального фактора применялся показатель государственных расходов. Однако, как уже упоминалось в обзоре исследований по России, а также и по другим развивающимся странам, в большинстве случаев государственные расходы были либо незначимыми, либо имели незначительное влияние на динамику обменного курса. Данные результаты, подталкивают на мысль, что государственные расходы для развивающихся стран является скорее эндогенным показателем, который зависит от других фундаментальных и является инструментом краткосрочной подстройки валюты, а не фактором, влияющим на нее в долгосрочной перспективе.

Показатель чистого экспорта был, например, использован в одной из работ основоположника концепции BEER Рональда МакДональда (Dias and MacDonald, 2007). Показатель чистого экспорта связан с притоком и оттоком валюты в страну, а также с динамикой спроса на отечественные и зарубежные продукты. Кроме того, использование данного показателя в моей работы может отобразить введение импортных ограничений в виде санкций в последние годы.

В качестве индикатора чистого экспорта бралась разница между экспортом и импортом товаров, рассчитанная OECD. График динамики натурального логарифма чистого экспорта и реального курса представлен ниже.

Источник: OECD и BIS

График 4. Динамика реального обменного курса и чистого экспорта

Как можно заметить из графика, нельзя проследить четкую связь между чистым экспортом и обменным курсом, в некоторые периоды они повторяют друг друга, в другие данные показатели движутся в разных направлениях, поэтому, для того, чтобы понять с каким знаком в итоге будет влиять переменная чистого экспорта необходимо проведение тестов на проверку связи между переменными.

Как я уже упоминал ранее, данный перечень переменных не является исчерпывающим, при выборе окончательной модели учитывались и другие факторы, однако модель именно с данными тремя переменными показала наилучшие результаты тестов. При этом, например, модель с введением дифференциала реальных ставок процента показала почти аналогичный результат, однако влияние показателя реальной ставки было минимальным и поэтому было решено отказаться от него. Некоторые из альтернативных моделей представлены в приложении.

Таким образом, проверяемая модель будет выглядеть следующим образом:

= const +

Глава 3. Расчет равновесного обменного курса рубля

Проверка адекватности модели и использования теста Йохансена

Изначально была проведена обычная МНК регрессия на выявление значимости тестируемой модели и используемых переменных. Стоит также отметить, что использовались ежеквартальные переменные с 2000 по 2015 год, всего 64 наблюдения. Кроме того, перед проведением тестов переменные также были скорректированы на сезонность с помощью процедуры Census X-13. Краткие результаты МНК теста представлены в табл. 1.

Таблица 1. Результаты МНК теста модели

Источник: вычисления автора в пакете EViews 8

Как мы видим, все переменные значимы и модель сама также адекватна, так как пи-велью при всех переменных стремятся к машинному нулю, R-квадрат модели более 91%.

Перейдем теперь непосредственно к изучению долгосрочной связи между переменными, для этого будет использован тест Йохансена на проверку коинтеграции. Данный тест позволяет оценить наличие стационарных линейных комбинаций для временных рядов. Главным условием выполнения теста является предположение, что факторы, используемые в модели, являются интегрированными процессами первого порядка.

Перед проведением теста на коинтеграцию, необходимо провести тесты на единичный корень. Тесты на единичный корень позволяют оценить не являются ли переменные стационарными, результаты тестов представлены в табл. 2.

Таблица 2. Результаты теста на единичный корень (unit root).

Источник: вычисления автора в пакете EViews 8

Из представленной таблицы видно, что применяемые ряды являются нестационарными в уровнях и при этом стационарными при проверке первых разностей. Это доказывает, что между рядами имеется интегрированность первого порядка, таким образом условие для проведения теста Йохансена выполняется.

Проведение теста на коинтеграцию и представление полученных результатов

Теперь можем провести тест на наличие коинтеграции между переменными. Для этого используем тест Йохансена и проверяем перечисленные переменные на наличие коинтеграционного соотношения между ними.

Результаты двух тестов на коинтеграционные отношения представлены ниже:

Таблица 3. Результаты теста Йохансена

Источник: вычисления автора в пакете EViews 8

Тесты представлены в двух вариантах: Трейс тест и тест на максимальное собственное значение. Оба теста на проверку коинеграционных соотношений отклоняют гипотезу об отсутствии коинтеграционных связей на 1% уровни значимости, а гипотеза о наличии одного коинтеграционного соотношения между факторами принимается на 5% уровни значимости по результатам обоих тестов. Таким образом, мы можем говорить, что между нашими проверяемыми переменными существует одно коинтеграционное соотношение. Вследствие чего мы имеем возможность протестировать долгосрочное влияние вектора переменных на курс рубля.

Для удобства выбираем ситуацию, при которой перед переменной реального обменного курса коэффициент единица, в итоге получаем следующие коэффициенты для долгосрочной связи:

Таблица 4. Коэффициенты переменных при оценке долгосрочной связи

Источник: вычисления автора в пакете EViews 8

Оценив коинтеграционное соотношение, получились следующие результаты: 1) наибольшее влияние на динамику реального обменного курса оказывает переменная дифференциала производительности, увеличение которой на 1% приводит к увеличению обменного курса на 0,62%, 2) как и ожидалось динамика цен на нефть также имеет важное значение при определении обменного курса, и увеличение цены на нефть на 1% ведет к росту обменного курса на 0,52%, 3) чистый экспорт также оказывает ощутимое воздействие на динамику курса и эластичность по данной переменной -0,31, значит увеличение чистого экспорта на 1% снижает обменный курс на 0,31. Знаки полученных значений соответствуют логике и значения коэффициентов соотносятся со значениями, полученными в других работах по анализу переменных рубля.

Исходя из проведенных тестов, долгосрочную связь рубля и фундаментальных переменных можно описать следующим уравнением:

= 3.395 +

Интерпретация полученных результатов, графический анализ

Таким образом все проверяемые факторы оказывают значимый эффект на динамику обменного курса. Посмотрим на динамику курса, посчитанного с использованием полученных коэффициентов фундаментальных переменных, и динамику фактического курса рубля.

Источник: расчёты автора

График 5. Динамика фактического и посчитанного обменных курсов

Как мы видим, расчетный обменный курс довольно точно повторяет динамику фактического. Однако подобный курс все еще не может использоваться как равновесный, так как в нем содержится слишком много динамики, подсчитанный курс все еще сильно подвержен шумам на рынке, различным краткосрочным шокам, чтобы избавиться от них и представить динамику равновесного обменного курса, к полученному курсу будет применен фильтр Ходрика-Прескотта, позволяющий избавиться от сезонных колебаний. Курс сглаженный с помощью фильтра Ходрика-Прескотта представлен на графике 6.

Источник: расчёты автора

График 6. Динамика фактического и сглаженного hp-фильтром обменных курсов

Получив равновесный уровень обменного курса, мы можем посчитать, каким образом реальный курс отклонялся от своего равновесного в течение рассматриваемого периода.

Источник: расчёты автора

График 7. Динамика отклонения фактического курса от равновесного

Можно заметить, что периоды наиболее заметных отклонений соответствуют периодам кризисов в экономике, сперва значительная недооценка рубля была до 2001 года, потом, в течение посткризисного 2009 года, рубль опять был недооценен на 1,5 и более процента, и теперь, после резкого падения цен на рынке нефти и введения санкций, рубль опять стал недооцененной валютой.

Посмотрим отдельно на отклонение рубля в периоды кризисов, возьмем только два основных кризиса за период - кризис 2008-2009 годов и кризис в Российской экономике, начавшийся с 2014 года.

Источник: расчёты автора

График 8. Отклонения обменного курса от равновесного в периоды кризисов

Как мы можем наблюдать, оба кризиса приводили к тому, что рубль становился недооцененным. При этом, в обоих случаях недооценка наступала ни сразу, а в следующий за наступлением кризиса период, что можно объяснить как постепенной подстройкой переменных к шоку, так и действиями государства, которое старалось удержать курс рубля за счет монетарных интервенций. За счет этого удавалось сдерживать рубль в конце 2008 года, а потом и в середине 2014 года. Но с отказом от системы таргетирования валюты в 2015 году рубль обвалился и фактический курс стал недооцененным на 5% в первом квартале 2015 года. Так что резкий обвал в начале 2015 года можно в некоторой степени объяснить и переходом к плавающему курсу.

После резкой недооценки в первом квартале 2015 году, ко второму кварталу фактический рубль сравнялся с равновесным. Однако в третьем квартале опять упал вслед за падением цен на нефть.

Ниже представлен график, иллюстрирующий динамику цен на нефть и показатель отклонения от равновесного курса за последние 2 года.

Источник: расчёты автора

График 9. Отклонение фактического курса от равновесного и динамика цен на нефть в 2014-2015 гг.

Как мы можем заметить, падение цен на нефть началось еще в 3 квартале 2014 года, но рубль оставался переоцененным, однако значительный шок на нефтяном рынке привел к отклонению курса рубля от равновесного. Но цены на нефть продолжали падать и в конце 2015 года, и цена на нефть достигла своего минимального за последние 10 лет значения в 4 квартале 2015 года, но отклонение курса к этому периоду уже стабилизировалось и не поменялось по сравнению с прошлым периодом, что может свидетельствовать о том, что валютный рынок отходит от шока на нефтяном рынке и курс будет двигаться по направлению к своему равновесному значению, если не произойдут дополнительные шоки в ближайшие периоды.

Таким образом, мы можем наблюдать, что кризис на финансовом рынке и сырьевых рынках 2008 года и текущий экономический кризис приводят к увеличению отклонения рубля от равновесного курса, что может свидетельствовать о избыточном влиянии шоков при формировании фактического курса. Однако после периода резких спадов и шоков, обменный курс постепенно возвращается к своему равновесному значению.

Заключение

В данной работе был проведен анализ влияния фундаментальных факторов на динамику обменного курса рубля.

Изначально было решено основываться на подходе Эдвардса и концепции BEER для расчета равновесного обменного курса. Главная идея, которая была взята из указанных подходов - это использование фундаментальных факторов для построения динамики долгосрочного равновесного обменного курса.

В результате обзора предыдущих работ по теме и проведения различных тестов в качестве фундаментальных были выбраны следующие переменные: 1) дифференциал производительности труда в России по отношению к Германии, 2) условия торговли, в качестве прокси переменной которой использовалась цена нефти марки brent, 3) чистый экспорт (net trade).

После выбора переменных были проведены тесты на стационарность и наличие коинтеграционных соотношений, которые показали возможность использования теста Йохансена и наличие одного коинтеграционного соотношения между переменными и реальным обменным курсом рубля. В итоге, были проведены тесты и получена следующая модель зависимости обменного курса от фундаментальных факторов:

= 3.395 +

Как мы можем наблюдать исходя из данного равенства, наибольшее значение при определении обменного курса имеют цена на нефть и дифференциал производительности, при этом оба этих показателя влияют положительно на обменный курс. Показатель чистого экспорта также оказался значим, однако он имеет перед собой отрицательный коэффициент и при этом влияет в меньшей степени, чем первые две переменные. Важность переменных дифференциала производительности и условий торговли соотносится с результатами, полученными в других работах, и при этом подтверждает гипотезу о влиянии данных факторов на динамику рубля.

После этого был построен график равновесного обменного курса рубля, основанный на фундаментальных переменных и их коэффициентах. Графический анализ показал, что динамика рассчитанного курса схожа с динамикой фактического курса, что подтверждает правильность идеи о зависимости долгосрочного обменного курса от фундаментальных переменных.

После этого была проанализирована динамика отклонения обменного курса от равновесного значения. В результате, было выявлено, что в докризисные периоды рассчитанный и фактический курс почти совпадают и отклонение от равновесного колеблется в диапазоне от -1 до +1%. Однако в периоды кризисов наблюдаются более значительные отклонения от равновесного курса. После существенного отклонения в начале рассматриваемого периода, в 2000-2001 гг., следующие значительные отклонения были уже в период кризиса, когда рубль стал недооцениваться, и в текущий кризис, начиная с середины 2014 года, когда рубль опять стал недооцененной валютой.

Из подобной динамики рубля мы можем сделать вывод о том, что кризисы и шоки на различных рынках имеют дополнительное влияние на обменный курс и приводят к его разбалансировке по сравнению с равновесным.

В целом задачи, поставленные в начале работы были выполнены, цели достигнуты. Удалось построить адекватную модель динамики равновесного обменного курса, основанную на фундаментальных переменных, оценить вклад каждого из факторов, а также проследить динамику отклонения фактического курса от равновесного.

В дальнейшем, видится возможность в развитии идеи о влиянии шоков в экономике на реальный обменный курс, а также обзор отклонений в результате кризисных явлений на большем количестве данных, так как текущий анализ включал всего два кризисных периода, кроме того, последний кризис является незавершенным.

В дополнении к этому, дальнейшие исследования могут проводится с использованием нелинейной зависимости курса от переменных, подобное новшество, возможно, позволит повысить точность модели.

Список литературы

1. Божечкова А., Трунин П. (2015): Оценка фундаментально обоснованного реального курса рубля // Экономическое Развитие России № 2. С. 70-72

2. Гурвич Е., Соколов В., Улюкаев А. (2008): Оценка вклада эффекта Балассы-Самуэльсона в динамику реального обменного курса рубля // Вопросы экономики. № 7.

3. Прилепский И. (2015): Влияние бюджетной политики на сальдо текущего счета и реальный курс рубля // Экономическая политика. Т.10. № 6. С. 7-23

4. Сосунов К., Шумилов A.В. (2005): Оценивание равновесного реального курса рубля // Экономический журнал ВШЭ. № 2.

5. Сосунов К., Ушаков Н. (2009) Определение реального курса рубля и оценка политики долгосрочного таргетирования реального курса валюты // Журнал Новой экономической ассоциации. № 34. С. 97-123.

6. Трунин П., Князев Д., Кудюкина Е. (2010): Анализ факторов динамики обменного курса рубля // Научные труды №144Р Институт экономической политики имени Е.Т. Гайдара

7. Alper C., Saglam I. (1999): The Equilibrium Real Exchange Rate: Evidence from Turkey // MPRA Paper № 1924.

8. Buchs T. (2004): Equilibrium Real Exchange Rate in Brazil, Estimation and Policy Implications // Paper presented at the 9th meeting of the Latin American and Caribbean Economic Association (LACEA) in San Josй (Costa Rica) on November 4th, 2004.

9. Chowdhury M. (1999): The determinants of real exchange rate: theory and evidence from Papua New Guinea // Asia Pacific School of Economics and Management, Working Paper

10. Clark P., MacDonald R. (1998): Exchange Rates and Economic Fundamentals - A Methodological Comparison of BEERs and FEERs // IMF Working Paper № 98/67.

11. Dauvin M. (2013): Energy prices and the real exchange rate of commodity-exporting countries // CEPII Working Paper. No. 2013 - 28 Septembre

12. Dias P. MacDonald, R., (2007): Behavioural equilibrium exchange rate estimates and implied exchange rate adjustments for ten countries. // Paper prepared for the workshop on Global Imbalances, Peterson Institute of International Economics, Washington DC February 2007.

13. Edwards S. (1988): Real and Monetary Determinants of Real Exchange Rate Behavior // Journal of Development Economics. Vol. 29. Р. 311-341.

14. Edwards S., Savastano M. (1999): Exchange Rates in Emerging Economies: What Do We Know? What Do We Need to Know? // NBER Working Paper № w7228.

15. Faruqee H., Isard P., Masson P.R. (1999): A Macroeconomic Balance Estimating Equilibrium Exchange Rates // Stein J., MacDonald R. (eds.). Framework for Equilibrium Exchange Rates. Kluwer: Boston, 103-134.

16. Habib M., Kalamova M. (2007): Are there Oil Currencies? The Real Exchange Rate of Oil Exporting Countries // ECB Working Paper № 839.

17. Halpern L. and Wyplosz C. (1997): Equilibrium Exchange Rates in Transition Economies // IMF Staff Papers, Vol 44, No.4

18. Heravi L., Mahdi M. (2015): Real exchange rate in commodity exporting countries. // PhD thesis, Adam Smith Business School, University of Glasgow

19. MacDonald, R., (1997): What Determines Real Exchange Rate? The Long and Short of It, IMF Working Paper No. 21.

20. Montiel P. (1997) Exchange Rate Policy and Macroeconomic Management in ASEAN Countries // Washington, D.C.: IMF

21. Rickne J. (2009): Oil Prices and Real Exchange Rate Volatility in Oil-Exporting Economies: The Role of Governance // IFN Working Paper No. 810

22. Siregar R., (2011): The Concepts of Equilibrium Exchange Rate: A Survey of Literature // Staff Paper No. 81

23. Soto C., Vades R. (1998): Desalineamiento del Tipo de Cambio Real en Chile mimeo // Central Bank of Chile

24. Spatafora N., Stavrev E. (2003): The Equilibrium Real Exchange Rate in a Commodity Exporting Country: The Case of Russia. // IMF Working Paper 03/93

25. Warner, A. (1997): Mexico's 1994 exchange rate crisis interpreted in light of the non-traded model // NBER Working Paper 6165, Cambridge, Mass.

26. Williamson, J., (1994): Estimates of FEERs, in ed. J. Williamson, Estimating Equilibrium Exchange Rates, Institute for International Economics, Washington, D.C.

Источники данных:

1. BIS Database http://www.bis.org/statistics/eer.htm

2. OECD Database http://stats.oecd.org/

3. Данные с сайта Finam: http://www.finam.ru/profile/tovary/brent/

Приложения

Для модели с дифференциалом реальной процентной ставки, получалась схожая модель, но процентная ставка имела незначительное влияние на обменный курс. При этом в качестве дифференциала процентной ставки использовалось отношение реальное ставки процента в России и в Еврозоне.

Таблица 5. Результаты теста Йохансена (с включением дифференциала ставки процента)

Таблица 6. Коэффициенты переменных при оценке долгосрочной связи (с включением дифференциала ставки процента)

Как мы можем наблюдать, оба теста на коинтеграционные соотношений показывают, что между переменными имеется одно коинтеграционно соотношение, после этого был проведен поиск коэффициентов, коэффициенты переменных соответствовали коэффициентам, полученным для модели без ставки процента. Однако сам дифференциал ставки процента имел незначительный эффект на обменный курс, поэтому было решено использовать модель без данного показателя.

Таблица 7. Результаты теста Йохансена (при использовании нефти марки Urals вместо нефти марки Brent)

Таблица 8. Результаты МНК теста модели

Как мы можем видеть по результатам коинтеграционного теста, замена нефти марки brent на нефть марки Urals (переменная ln_oil) также имеет коинтеграционное соотношение между переменными. Однако сама модель с переменной ln_oil имеет меньшую объяснительную способность, R-квадрат модели чуть меньше, чем R-квадрат модели с нефтью марки brent. Поэтому было решено использовать нефть марки brent.

Размещено на Allbest.ru