Эконометрический анализ валютного курса.
Определим переменные: Y — стоимостьбивалютной корзины, руб. Х1 — стоимость нефти марки Brent, долл. США. Х2 — стоимость нефти марки WTI, долл. США. Х3 — инфляция, %.Х4 — ключевая ставка, %.Х5 — сальдо торгового баланса, млн. долл.
Для оценки взаимосвязи между показателями и исключения мультикорреляции факторов построим корреляционную матрицу (рисунок 4).Корреляционная матрица — 1Анализ показывает возможное присутствие эффекта мультикорреляции между показателями стоимости нефти различных марок, а также показателем стоимости нефти марки WTIи величиной сальдо торгового баланса. Таким образом, из дальнейшего исследования следует исключить показатель стоимости нефти марки WTI (рисунок 5). Корреляционная матрица — 2Следует отметить наиболее сильную обратную взаимосвязь показателя стоимости бивалютной корзины ипоказателями стоимости нефти марки Brent (94%), инфляцией (77%) и прямую взаимосвязь результативного признака с показателем сальдо торгового баланса (72%).Непосредственное построение моделей и их анализ, требуют проверки каждого из временных рядов на стационарность, в случае ихнестационарностинеобходимо определить порядокинтефированности. От этого зависит, возможность построения по исходным временным рядам регрессионной модели традиционным методом наименьших квадратов без каких либо преобразований. Это возможно в том случае, если все показатели представлены стационарными временными рядами или если временные ряды являютсякоинтегрированными.
На рисунке 6 представлены результаты проверки ряда «Стоимость нефти марки Brent» на стационарность. ADF-тест для факторной переменной Х1Уровень значимости (Prob.*=0,0345<0,05)одностороннего f-критерия (t-Statistic), свидетельствует, что нулевая гипотеза о наличии единичного корня отвергается, а, следовательно, исходный временной ряд стационарен. Таким образом, переменная может быть включена в модель. Выполним аналогичную проверку для переменных, и (рис. 7−10).ADF-тест для факторной переменной Уровень значимости (Prob.*=0,0209<0,05)одностороннего f-критерия (t-Statistic), свидетельствует, что нулевая гипотеза о наличии единичного корня отвергается, а следовательно, исходный временной ряд стационарен, переменная может быть включена в модель. ADF-тест для результативной переменной Уровень значимости (Prob.*=0,0220<0,05)одностороннего f-критерия (t-Statistic), свидетельствует, что нулевая гипотеза о наличии единичного корня отвергается, а, следовательно, исходный временной ряд стационарен, переменная может быть включена в модель. ADF-тест для результативной переменной Уровень значимости (Prob.*=0,0424<0,05)одностороннего f-критерия (t-Statistic), свидетельствует, что нулевая гипотеза о наличии единичного корня отвергается, а, следовательно, исходный временной ряд стационарен, переменная может быть включена в модель. ADF-тест для результативной переменной Уровень значимости (Prob.*=0,0324<0,05)одностороннего f-критерия (t-Statistic), свидетельствует, что нулевая гипотеза о наличии единичного корня отвергается, а, следовательно, исходный временной ряд стационарен, переменная может быть включена в модель. Стационарность исходных временных рядов позволяет без преобразований построить регрессионную модель (рисунок 11).Регрессионная модель.
Рассмотрим результаты регрессионного анализа. На основе результатов вычислений составим уравнение регрессии.
Проведем оценку качества уравнения регрессии в целом. Значение коэффициента детерминации, равное 0,91 свидетельствует о прямой сильной взаимосвязи между признаками. Это значит, что 91% вариации результативного признака объясняется переменными, вошедшими в уравнение регрессии. Величина нормированного коэффициента R — квадрат (0,898) незначительно отличается от коэффициента детерминации (R-квадрат), что — свидетельствует о хорошем качестве модели. Протестируем модель на наличие гетероскедастичности с помощью теста Уайта. Тест Уайта предполагает, что дисперсия ошибок регрессии представляет собой квадратичную функцию от значений факторов, например, при наличии 2-х факторов:ε2 = a + b1x1 + b11×12 + b2x2 + b22×22+ b12∙x1∙x2.Так что модель включает в себя не только значения факторов, но и их квадраты, а также попарные произведения. Поскольку каждый параметр модели εi2= f (xi) должен быть рассчитан на основе достаточного числа степеней свободы то чем меньше объем исследуемой совокупности, тем в меньшей мере квадратичная функция сможет содержать попарные произведения факторов. Результаты теста гетероскедастичности Уайта:
Тест Уайта на гетероскедастичность.
Вероятность принятия гипотезы о значимости переменных ниже 0,05, что свидетельствует о том, что все переменные статистически значимы. Таким образом, построенное уравнение регрессииадекватно экспериментальным данным (имеет высокий коэффициент детерминации и значимую F-статистику) и может быть использовано в практических целях.
Заключение
.
Таким образом, был проведен анализ взаимодействия стоимости валютной корзины в условиях плавающего валютного курса и воздействующих на нее факторов. Данный режим характеризуется практически полным отказом от вмешательства со стороны Центрального Банка в количество иностранной валюты в обращении. Действует рыночное регулирование, основанное на конкуренции и действии законов стоимости, спроса и предложения, и осуществляемое стихийно, что обеспечивает эквивалентность обмена валют в соответствии с потребностями мирового хозяйства. В ходе анализа было выдвинуто предположение о влиянии четырех естественных факторов, не относящихся к инструментам регулирования Центрального Банка:
Стоимости нефти, составляющей основу статьи экспорта в торговом балансе РФ, вследствие чего, непосредственно влияющей на число поступающей в ходе торговли иностранной валюты в страну. Состояния торгового баланса, при увеличении которого растет спрос на национальную валюту со стороны иностранных партнеров, что приводит к её росту. Инфляции, с увеличением которой курс национальной валюты снижается, так как уменьшается спрос на местные товары и увеличивается на иностранные товары, и, как следствие, иностранную валюту, что приводит к увеличению денежной массы и уменьшению реальной стоимости национальной. Процентной ставки, при увеличении оказывающей двоякое воздействие: с одной стороны, делающей невыгодным спрос на национальную валюту гражданам (что приводит к ее обесцениванию), с другой стороны — способствующей привлечению иностранного капитала (что положительно на ней сказывается).По итогам статистического анализа построена модель, подтверждающая значимость четырех из пяти факторов. Таким образом, модель полностью адекватна имеющимся данным и не имеет статистических ошибок. Согласно ей, изменение курса рубля на 91% объясняется изменением стоимости нефти, уровня инфляции, сальдо торгового баланса и ключевой ставкой, о чём свидетельствует коэффициент детерминации. Список использованной литературы.
Теоретическая литература.
Анализ факторов динамики обменного курса рубля / Трунин П., Князев Д., Кудюкина Е. — М.: Ин-т Гайдара, 2010. — 68 с.: ил.
— (Научные труды / Ин-т экономической политики им. Е. Т. Гайдара; № 144Р). — ISBN 978−5-93 255- 297−1Баринов Э. А. Рынки: валютные и ценных бумаг / Э. А. Баринов, О. В. Хмыз.
— М.: Экзамен, 2011. 608 с. Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами.
— М.: ФиС, 2011 г. стр.
391−410,Международное и зарубежное финансовое регулирование: институты, сделки, инфраструктура: монография: в 2 ч. // под ред. А. В. Шамраева. М.: КНОРУС, ЦИПСиР, 2014.
Прикладной регрессионный анализ. Н. Дрейпер, Г. Смит, 3-е издание, «ДИАЛЕКТИКА», 2016.
Тарасенко Ф. П. Прикладной системный анализ: учебное пособие / Ф. П. Тарасенко. — М.: КНОРУС, 2010. — 224 с. Финансовые рынки: учеб.
пособие / Э. Г. Григорьев, Н. И. Кравцова. — СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2014. — 79 с. Электронные ресурсы.
Бадасен П.В., Картаев Ф. С., Хазанов А. А. Эконометрическая оценка влияния валютного курса рубля на динамику выпуска [Электронный ресурс]//Деньги и кредит. — 2015. — № 7. — URL:
http://www.cbr.ru/publ/moneyandcredit/badasen07−15.pdf (дата обращения 17.
09.2016) Информационный портал «Уровень инфляции в России» [Электронный ресурс] URL:
http://уровень-инфляции.
рф (дата обращения 16.
09.2016) Информационный портал «Ключевая ставка РФ» [Электронный ресурс] URL:
http://ключевая-ставка.
рф (дата обращения 16.
09.2016) Информационно-аналитический портал РБКQuote [Электронный ресурс] URL: URL:
http://quote.rbc.ru (дата обращения 16.
09.2016)Статистика Центрального банка России. [Электронный ресурс] URL:
http://www.cbr.ru/statistics/ (дата обращения 16.
09.2016) Финансовый портал Investing.com [Электронный ресурс] URL:
http://ru.investing.com/ (дата обращения 16.
09.2016) Центр макроэкономических исследований Сбербанка России. Модель оценки валютных курсов ЦМИ и некоторые выводы. [Электронный ресурс] URL:
http://www.sberbank.ru/ru/about/analytics/macroeconomics/article?newsID=11 017 348−1-1&blockID=11 004 089®ionID=73&lang=ru&type=NEWS (дата обращения 17.
09.2016) Приложение.
Статистическая база исследованияUSDЕвро.
Стоимость бивалютной корзины, руб. Стоимость нефти марки BrentСтоимость нефти марки WTIСальдо торгового баланса, млрд. долл.Инфляция.
Ключевая ставка, %Январь 201 330,339,774 634,6461115,5597,4912,40,97 Февраль 201 329,970740,872 934,830111,3892,0512,60,56 Март 201 330,635240,32 734,8279110,0297,2314,20,34 Апрель 201 331,112339,662 235,0277102,3793,4613,50,51 Май 201 331,728840,56 235,3557100,3991,9713,60,66 Июнь 201 332,036441,754 336,1407102,1696,5614,10,42 Июль 201 332,861642,822 937,3296107,7105,0313,50,82 Август 201 332,998343,720 337,8685114,1 107,6514,20,14 Сентябрь 201 332,778143,962 838,069108,37 102,3316,10,215,5Октябрь 201 332,276843,780 537,5826108,8496,3812,80,575,5Ноябрь 201 332,17443,57 237,415109,6992,72 170,565,5Декабрь 201 333,16745,56 138,5212110,898,42 170,515,5Январь 201 433,982244,936 838,2374106,497,4918,60,595,5Февраль 201 435,194147,502 540,7874109,7 102,5912,30,75,5Март 201 436,442550,207 542,2143107,76 101,5819,61,027Апрель 201 435,072948,355 341,6185108,0799,7419,80,97Май 201 434,899249,314 541,8409109,41 102,7117,90,97Июнь 201 434,889347,502 440,5846112,36 105,3713,90,627Июль 201 434,245746,882 739,3961106,0298,17 170,498Август 201 435,721347,8340,8 555 103,1995,9616,20,248Сентябрь 201 436,781249,77 742,547494,6791,1612,10,658Октябрь 201 439,627949,981 644,152785,8680,5414,70,828Ноябрь 201 444,34855,484 746,804370,1566,1513,71,289,5Декабрь 201 452,205465,201 657,492957,3353,2713,92,6210,5Январь 201 554,829169,547 161,696352,9948,2415,73,8517.
Февраль 201 569,517478,925 973,770762,5849,76 142,2217.
Март 201 562,160869,608 965,517755,1147,615,81,2115.
Апрель 201 558,240562,658 859,629466,7859,6314,50,4615.
Май 201 551,434257,188 553,847465,5660,315,40,3514.
Июнь 201 553,065857,948 255,017663,5959,4713,90,1914.
Июль 201 555,420561,619 158,783952,2147,1210,60,812,5Август 201 562,522868,560 762,890354,1549,28,90,3511,5Сентябрь 201 562,522868,560 770,374948,3745,099,50,5711.
Октябрь 201 565,174373,583 169,354249,5646,59 100,7411.
Ноябрь 201 565,200372,622 166,767944,6143,238,90,7511.
Декабрь 201 564,024270,541 168,496937,2844,711,30,7711.
Январь 201 666,360570,213 775,949234,7441,67,20,9611.
Февраль 201 672,352479,558 579,245935,9748,337,20,6311.
Март 201 676,130282,63 679,140739,649,17,90,4611.
Апрель 201 673,929980,341 871,934748,1345,926,80,4411.
Май 201 667,510776,730 270,617549,6938,347,50,4111.
Июнь 201 666,158376,61 869,346249,6848,330,3610,5Июль 201 666,795374,396 567,378242,4641,6 0,5410,5Август 201 664,00171,115 169,41947,0444,7 0,0110,5.
