Глава 1. Экономический анализ денежно-кредитной
реклама
Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики Факультет экономических наук Департамент теоретической экономики Специализация «Макроэкономика и макроэкономическая политика» БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА «Переход к инфляционному таргетированию в развивающихся странах» Выполнил Студент группы 41ЭК Жемков М.И. Научный руководитель старший преподаватель Челеховский А.Н. Москва 2015 Оглавление Введение: ...................................................................................................................... 3 Глава 1. Экономический анализ денежно-кредитной политики...................... 6 1.1 Практика применения инфляционного таргетирования ......................... 6 1.2 Обзор литературы ........................................................................................... 12 1.3 Основные подходы к моделированию: ...................................................... 21 Глава 2. Модель ........................................................................................................ 26 2.1 Теоретические аспекты ................................................................................. 26 2.2 Статистические данные ................................................................................ 33 2.2.1 Экономика Бразилии............................................................................... 33 2.2.2 Макроэкономическая статистика ........................................................ 35 2.3 Эмпирический анализ.................................................................................... 35 Глава 3. Результаты ................................................................................................. 45 Заключение ................................................................................................................ 66 Список использованной литературы ................................................................... 70 Приложения............................................................................................................... 73 2 Введение: Несмотря на разнообразие направлений монетарной политики, политика инфляционного таргетирования является одной из самых молодых. Новая волна исследований на тему таргетирования инфляции началась после мирового финансового кризиса 2008 года. Политика инфляционного таргетирования является одним из самых популярных направлений в настоящее время. Огромное количество стран по всему миру уже используют монетарную политику по таргетированию инфляции или только собираются на нее переходить. Одной из причин такого широкого неудовлетворительные принятия результаты данного применения режима монетарных являются политик по контролю за денежной массой или обменным курсом. Данная работа макроэкономической посвящена ситуации в моделированию развивающейся современной стране с политикой таргетирования инфляции. Целью данной работы будет анализ эффективности перехода к инфляционному таргетированию в развивающихся странах. Чтобы выполнить это исследование, необходимо следовать нескольким основным задачам. Во-первых, проанализировать условия и предпосылки, при которых переход к максимально инфляционному эффективно. макроэкономических таргетированию Во-вторых, показателей в может необходимо двух быть осуществлен оценить различных динамику ситуациях: при таргетировании инфляции и при таргетировании валютного курса. Чтобы выполнить эту задачу, в работе будет построена теоретическая модель экономики на основе концепции векторных авторегрессий, а потом будет проведен ее эмпирический анализ на статистических данных развивающейся страны. И последней задачей является анализ на основе оцененной модели преимуществ и недостатков перехода к режиму инфляционного таргетирования. Несмотря на популярность политики инфляционного таргетирования, эффективность данного режима еще не была изучена основательно. Многие 3 работы посвящены изучению инфляционного таргетирования в развитых странах, в то время как изучению данного режима таргетирования в развивающихся странах уделено гораздо меньше внимания. Поэтому исследование в данной работе, посвященное эффективности перехода к инфляционному таргетированию в развивающихся странах, является актуальным и обладает научной новизной. Данная работа имеет практическую важность, так как эффективность инфляционного таргетирования как инструмента денежно-кредитной политики еще не была доказана и это проблема не была широко проанализирована, в то время как монетарные власти стран целенаправленно переходят к данному режиму. Предметом исследования является оценка эффективности перехода к инфляционному таргетированию в развивающихся странах. Объектом исследования в работе являются макроэкономические процессы, которые характеризуют политику инфляционного таргетирования в развивающихся странах. Дальнейшая часть работы построена следующим образом. Глава 1 посвящена экономическому анализу денежно-кредитной политики. Эта глава состоит из нескольких частей. Сначала описывается практика применения инфляционного таргетирования и история перехода к этому режиму для стран мира. Далее следует обзор основной литературы, посвященной политике инфляционного таргетирования. Последней частью является обзор основных методов по моделированию макроэкономических процессов в экономике с таргетированием инфляции. Глава 2 посвящена описанию построенной в данной работе модели. В Разделе 2.1 представлены основные теоретические аспекты, а также проанализированы исследуемые рамки рассматриваемой модели. В Разделе 2.2 приведено описание основных статистических данных, необходимых для эмпирической оценки рассматриваемой модели, а также дана краткая справка 4 по экономике рассматриваемой страны. В качестве анализируемой страны была выбрана развивающаяся экспортоориентированная страна Бразилия, так как она является наиболее успешной страной среди развивающихся по эффективности поддержания политики таргетирования инфляции. В Разделе 2.3 приведена эмпирическая оценка модели, с пояснениями по расчётам основных показателей и переменных, а также пояснения по использованию основных инструментов и статистических пакетов. Глава 3 полностью посвящена результатам исследования и полученным выводам, в частности получившимся оценкам рассматриваемой модели и сравнения полученных оценок с результатами других работ. 5 Глава 1. Экономический анализ денежно-кредитной политики 1.1 Практика применения инфляционного таргетирования Денежно-кредитная политика центрального банка (далее - ЦБ) является одним из главных механизмов государственного регулирования экономики, она направлена на обеспечение ценовой стабильности, установление и поддержание низких темпов роста цен, достижение стабильности финансовой системы и поддержание сбалансированного экономического роста с помощью изменения объемов денежной массы и кредитования, определяющих предложение денег, процентных ставок и обменной стоимости национальной валюты. Финансовая стабильность обеспечивает равномерное распределение рисков, стабильную работу платежно-расчетных систем, сохранность сбережений и их трансформацию в инвестиции. Более того, для эффективного осуществления денежно-кредитной политики (далее - ДКП) ЦБ проводит активную информационную политику с общественностью, а также принимает активные меры по развитию инфраструктуры рынков, совершенствованию платежных систем и усилению действенности каналов трансмиссионного механизма. Проведение активного информационного взаимодействия является неотъемлемой частью ДКП, способствующего улучшению понимания целей и задач политики ЦБ, а также усиления воздействия монетарных властей на ожидания экономических агентов. Успешность реализации монетарной политики естественным образом будет зависеть от степени координации центрального банка и правительства страны – долгосрочная сбалансированная бюджетная политика вносит свой вклад в макроэкономическую стабильность. Также успешность политики ЦБ будет зависеть и от качества макроэкономического прогнозирования, потому как любое влияние монетарной политики распределено во времени. Основными направлениями проведения ДКП являются таргетирование валютного курса и таргетирование инфляции. Для любой денежно-кредитной 6 политики характерно наличие номинального якоря, который обеспечивает стабильность макроэкономических показателей. Номинальный якорь – это фиксированный показатель, который обеспечивает стабилизацию в долгосрочной перспективе некоторых макроэкономических переменных, в частности уровня цен. Примером может являться использование золотого стандарта, при котором существовала привязка валюты к определенному количеству золота. Но после коллапса Бреттон-Вудской системы в 1970-х годах новым номинальным якорем становится предложение денег. Как следствие этого, течение монетаризма становится доминирующим видом монетарной политики. Тем не менее, данная идея не смогла показать позитивных результатов в экономике, поэтому начался поиск других номинальных якорей. Фиксированный обменный курс тоже не смог показать свою эффективность: в конце 20 века возникло понимание, что данный режим не в состоянии эффективно справляться с нестабильностями на валютных и денежных рынках в условиях высокой мобильности капитала. Вследствие поиска якорей и возникло инфляционное таргетирование, как новый вид монетарной политики. Широкое признание и популярность инфляционное таргетирование получило благодаря именно невразумительным результатам ведения монетарных политик по контролю денежной массой или обменных курсов. Именно поэтому инфляционное таргетирование является наиболее обсуждаемым направлением денежнокредитной политики в настоящее время. Под инфляционным таргетированием понимается установка монетарными властями целевых значений для инфляции, к которым они будут стремиться с помощью доступных инструментов. Важным моментом в политике таргетирования инфляции является контроль не только за самим показателем роста цен, но и за инфляционными ожиданиями агентов, которые ЦБ может регулировать благодаря проведению активной информационной политики с общественностью. На данный момент свыше 20 стран официально используют 7 режим инфляционного таргетирования как основное направление свой денежнокредитной политики. Некоторые страны, такие как Канада или Новая Зеландия, имеют уже солидный опыт по поддержанию режима инфляционного таргетирования, в то время как некоторые другие страны (в частности Россия) только собираются переходить на это направление монетарной политики. На Рисунке 1 представлены страны с таргетированием инфляции. Они распределены на 2 группы: развитые и развивающиеся страны, а также расположены в зависимости от года перехода к инфляционному таргетированию. Как видно из рисунка, первыми на режим инфляционного таргетирования перешли Канада и Новая Зеландия, еще 20 лет назад, в 1989 и 1991 годах соответственно. Также заметно, что на данный режим монетарной политики сначала переходили экономически развитые страны (в среднем до 2000 года), а уже потом таргетирование инфляции стали применять в развивающихся странах. 8 Рисунок 1 Практика инфляционного таргетирования. Источник - Hammond G. The practice of inflation targeting. – Bank of England – 2012. Для перехода на режим инфляционного таргетирования страны имели различные причины. В Таблице 1 указаны основные страны с таргетированием инфляции и причины перехода к этому режиму монетарной политики. 9 Таблица 1 Причины перехода к инфляционному таргетированию Страны Причины Новая Зеландия, Польша, Финляндия, Швеция, Австралия, ЮАР, Испания, Чехия, Турция, Швейцария Неудачный опыт монетарной политики с помощью денежных агрегатов Великобритания, Германия, Швеция Крах фиксирования валютного курса: отказ от фиксированного вынудил монетарные власти искать другие методы монетарной политики Канада Перешли к таргетированию инфляции после неудачных попыток таргетирования денежной массы Чили Бразилия Колумбия, Мексика и другие страны Латинской Америки Вводили режим для борьбы с высокими показателями инфляции (около 25% в год в 1990) С 1994 года проводилась политика по таргетированию обменного курса реала. Однако в 1998 году из-за влияния азиатского кризиса начался отток капитала из страны и девальвация реала. Таргетирование обменного курса стала невозможна, а таргетирование денежной массы могло привести к сильному росту инфляции – поэтому перешли к инфляционному таргетированию. Таргетирование инфляции входит в состав системы политических и экономических реформ Источник – Hammond G. The practice of inflation targeting. – Bank of England – 2012. Несмотря на то, что одни страны переходили на режим таргетирования инфляции из-за неудач других режимов, другие страны из-за стремления сбить высокую инфляцию в стране, в целом все страны осознавали, что высокие темпы роста цен могут негативно влиять на стабильное экономическое развитие. В то же время постепенное уменьшение уровня инфляции будет приводить к снижению макроэкономических рисков, расширению внутреннего кредита, притоку капитала и соблюдению предпосылок для дальнейшего реформирования 10 и для модернизации экономики. Однако существуют некоторые ограничения и сложности, связанные с переходом на режим инфляционного таргетирования. В первую очередь это связано с понятием «невозможной тройки» (“impossible trinity”). Так как контролировать монетарным властям одновременно и инфляцию, и валютный курс, обеспечивая при этом высокую мобильность капитала невозможно, поддержание режима плавающего валютного курса при действующем режиме таргетирования инфляции является одним из главных составляющих данной денежно-кредитной политики. С другой стороны, для эффективного и своевременного регулирования экономики страна должна характеризоваться развитым трансмиссионным механизмом. Трансмиссионный механизм – это механизм взаимодействия секторов в экономике, который определяет качество и скорость воздействия инструментов монетарной политики на реальный сектор. Также ЦБ страны обязан иметь достаточно эффективные инструменты для реализации денежно-кредитного регулирования, развитую финансовую систему. К сожалению, многие из выше перечисленных стран не обладают ни развитыми каналами трансмиссионного механизма, ни наличием эффективных инструментов регулирования. Более того, центральный банк страны должен характеризоваться независимостью и самостоятельностью в институциональном плане. Если ЦБ будет иметь только формальные признаки политической и экономической самостоятельности, а в действительности постоянно подвергаться давлению со стороны исполнительных и законодательных органов власти, то это может сказаться на соблюдении макроэкономических целей и в целом на качестве проводимой денежнокредитной политике. 11 1.2 Обзор литературы Одно из самых известных и самых ранних исследований, посвященных проблеме таргетирования инфляции, было проведено Беном Бернанке и Фридериком Мишкиным в их статье «Inflation Targeting: A New Framework for Monetary Policy?» в 1997 году. В этой статье Бернанке и Мишкин дают обобщенную характеристику монетарной политике по таргетированию инфляции, которая подразумевает достижение низкого и стабильного уровня инфляции как целевого показателя для монетарных властей. Также авторы рассуждают о важных аспектах политики таргетирования инфляции, таких как: информированность общества о политике, проводимой ЦБ, для формирования инфляционных ожиданий, ответственность монетарных властей за поставленные задачи. Бернанке и Мишкин уверены, что режим инфляционного таргетирования не является жестким правилом, которому необходимо следовать в любой момент времени, а наоборот, что это скорее цела сфера монетарной политики, и одно из главных ее преимуществ — это увеличение прозрачности и значимости политики, проводимой ЦБ. Авторы исследования основывали свои рассуждения на опыте инфляционного таргетирования во многих странах. Так, Бернанке и Мишкин утверждают, что все больше и больше стран собираются переходить на режим таргетирования инфляции, а монетарная политика других стран очень похожа на политику инфляционного таргетирования. В качестве примера, они приводят действия Бундесбанка в 1980-х. В 1975 году Бундесбанк включает в свою монетарную политику уровень инфляции как ключевой показатель, хотя долгое время ключевым являлся рост денежной массы. Таким образом, было множество случаев, когда Бундесбанк игнорировал свою цель по росту денежной массы и сосредотачивал свое внимание на показателе инфляции.1 1 Bernanke, B., Mishkin, F. Inflation Targeting: A New Framework for Monetary Policy?. - Journal of Economic Perspectives. – 1997. 12 Подводя итоги, Бернанке и Мишкин попытались определить причины, по которым стоит переходить на режим таргетирования инфляции. Во-первых, информация по уровню цен может быть получена намного быстрее чем данные по ВВП. Во-вторых, политика таргетирования инфляции более доступна и понятна общественности, что может привести к росту прозрачности проводимой политики. В-третьих, что касается долгосрочной стабилизации экономики, то режим таргетирования инфляции ведет к падению уровня инфляции и инфляционных ожиданий. Низкая и стабильная инфляция будет способствовать стабильному росту экономики в долгосрочной перспективе.2 Примером еще одного из старых подходов к анализу режима таргетирования инфляции может служить статья Свенссона «Monetary policy and inflation targeting», выпущенная в 1998 году. Главный вопрос данной статьи – как на практике наилучшим образом предварить в жизнь политику таргетирования инфляции. Свенссон отмечает, что страны переходят к политике инфляционного таргетирования из-за неудовлетворительных результатов прошлых режимов. В добавок к этому автор замечает, что развитые страны, переходящие на таргетирование инфляции, получают не только более низкие уровни инфляции, но и более высокую волатильность выпуска. Автор выделяет 4 основные характеристики режима инфляционного таргетирования: заранее анонсированный таргет по инфляции с возможным диапазоном отклонения, отсутствие явно выраженного правила по выбору этой цели по инфляции, наличие плавающего валютного курса и высокий уровень подотчетности и прозрачности политики. Свенссон также выделяет два типа инфляционного таргетирования: строгое инфляционное таргетирование и гибкое инфляционное таргетирование. Под гибким режимом подразумевается политика ЦБ по контролю не только за уровнем цен, но и за некоторыми другими 2 Bernanke, B., Mishkin, F. Inflation Targeting: A New Framework for Monetary Policy?. - Journal of Economic Perspectives. – 1997. 13 макроэкономическими показателями (например - стабилизация выпуска). Строгий режим является крайним случаем, в котором политика ЦБ направлена полностью только на сдерживание инфляции и уменьшению инфляционных ожиданий.3 Свенссон заостряет внимание на том, что успешная политика инфляционного таргетирования не должна ассоциироваться со стабильностью цен, это не совсем корректно. Так по мнению автора, таргетирование уровня цен может привести к увеличению волатильности инфляции, что, в свою очередь, будет вести к росту волатильности выпуска. В завершение, Свенссон утверждает, что инфляция реагирует с изменчивыми и долгими лагами, а также подвержена воздействию множества факторов, поэтому прогнозирование и предсказание основных макроэкономических показателей становится наиболее важным элементом режима таргетирования инфляции, наряду с открытостью и прозрачностью действий Центральных банков. Еще одна статья, посвященная таргетированию инфляции, была опубликована Зденеком Тума и Андреем Юрковским под названием «Is inflation targeting the way to lower inflation?» в 2000 году. Главной целью этой статьи было выявление характеристики режима инфляционного таргетирования на примере страны с данным режимом, Новой Зеландии. Авторы считают, что главной проблемой перехода к режиму таргетирования инфляции является неразвитость трансмиссионного механизма и его недостаточное изучение. Именно поэтому по мнению Тумы и Юрковского при изучении политики инфляционного таргетирования необходимо обращаться к базовой инфляции. Базовая инфляция – это тип подсчета роста уровня цен, при котором не учитываются цены на сильно волатильные товары, которые подвержены сезонным или иным конъюнктурным колебаниям (например - топливо, продукты питания). Тем самым, используя понятие базовой инфляции, можно не только значительно упростить процесс 3 Svensson, L. Monetary policy and inflation targeting. - Stockholm: Stockholm University. – 1998. 14 анализа макроэкономической ситуации, но и значительно увеличить силу прогноза. Также авторы упоминают историю перехода к инфляционному таргетированию в Чехии. До этого режима ЦБ страны таргетировал валютный курс, однако постоянные вливания денежной массы на поддержку обменного курса приводили к увеличению волатильности других макроэкономических показателей, поэтому при поиске решения этой проблемы монетарные власти Чехии решили перейти к режиму таргетирования инфляции в 1997 году. В конце Тума и Юрковский приходят к выводу, что режим таргетирования инфляции помогает увеличить уровень отчетности и автономности монетарных властей, а также крайне необходимо выделять из расчетов уровня инфляции сильно волатильные элементы, чтобы увеличить эффективность предсказаний уровня инфляции и инфляционных ожиданий.4 Еще одна статья Фредерика Мишкина об инфляционном таргетировании была выпущена в 2008 году под названием «Challenges for Inflation Targeting in Emerging Market Countries». Автор делает акцент на том, что институциональные рамки в развивающихся странах сильно отличаются от стран развитых, поэтому эти различия могут сильно повлиять на эффективность проведения политики инфляционного таргетирования в развивающихся странах. По мнению Мишкина, основные отличия развивающихся стран заключаются в более слабых фискальных институтах, неразвитой финансовой системе, слабом и неэффективном государственном регулировании, меньшей кредитоспособности финансовых организаций, оттоках капитала и сильной волатильности обменного курса. В частности, слабые фискальные и финансовые системы приводят в развивающихся странах к снижению устойчивости к высокой инфляции и валютным кризисам. Слабая банковская система уменьшает возможности монетарных властей регулировать макроэкономическую ситуацию с помощью Tuma, Z., Yurkovsky, A. Is inflation targeting the way to lower inflation?. - M.E. Sharpe, Inc. – 2000. 4 15 процентного канала трансмиссионного механизма. Поэтому, чтобы эффективно перейти к политике инфляционного таргетирования, развивающимся странам по мнению автора необходимо провести серьезные реформы вышеперечисленных институтов. Тем не менее, Мишкин утверждает, что согласно эмпирическому исследованию, несмотря на недостаточное институциональное развитие данных стран, многие из них улучшили свои экономические показатели после перехода на режим таргетирования инфляции. Переход на таргетирование инфляции сделал необходимым проведение реформ, поэтому многие развивающиеся страны осуществили значительный прогресс в последние несколько лет и провели необходимые институциональные преобразования. Мишкин приходит к выводу, что инфляционное таргетирование достаточно успешно прижилось у некоторых развивающихся стран и побудило последних к проведению реформ, однако без этих реформ переход к новому режиму таргетирования мог только ухудшить показатели страны.5 Шу Лин в своей статье под названием «On the international effects of inflation targeting», выпущенной в 2010 году, рассматривает международный опыт по переходу к режиму инфляционного таргетирования. Данная статья оценивает воздействие режима таргетирования инфляции на обменный курс, счета и резервы в 23 странах, которые перешли на данный режим таргетирования к концу 2004 года. Главным выводом исследования Шу Лина было то, что политика инфляционного таргетирования имеет различные эффекты на волатильность обменных курсов для разных групп стран: для развитых и для развивающихся стран. В частности, автор отметил, что в среднем режим инфляционного таргетирования увеличивает стабильность обменного курса в развитых странах, однако увеличивает волатильность этого показателя для развивающихся стран.6 Mishkin F. S. Challenges for inflation targeting in emerging market countries. – Emerging markets finance& trade. – 2008. 6 Shi Lin. On the international effects of inflation targeting. - MIT Press Journals.- 2010. 16 5 Ceccheti и Ehrmann в статье 2002 года «Does inflation targeting increase output volatility?» исследуют влияние политики таргетирования инфляции на волатильность выпуска. В работе они рассматривают опыт 23 стран, таргетирующих инфляцию и утверждают, что очень часто стабильный совокупный выпуск противопоставляется стабильному уровню инфляции. Авторы строят простую макроэкономическую модель, позволяющую соотнести волатильность выпуска и влияние режима таргетирования инфляции, и оценивают ее эмпирически на статистических данных стран, таргетирующих инфляцию. Благодаря анализу оцененной модели, Ceccheti и Ehrmann приходят к выводу, что в краткосрочном периоде волатильность совокупного выпуска отрицательно коррелирует с стабилизацией инфляции. Во многом это зависит от предпочтений монетарных властей, которые меняются при переходе от одного режима монетарной политики к другому. Авторы приходят к выводу, что при переходе к инфляционному таргетированию монетарные власти опасаются дестабилизации инфляции намного больше, чем дестабилизации совокупного выпуска, из-за чего волатильность последнего может вырасти.7 Одна из первых русскоязычных статей на тему перехода к инфляционному таргетированию в России была написана в 2006 года Улюкаевым и Замулиным и называлась «Предпосылки и последствия внедрения таргетирования инфляции в России». В этой статье авторы обсуждают предпосылки, которые необходимы для эффективного перехода к режиму инфляционного таргетирования в России, такие как: независимость монетарных властей и отсутствие фискального доминирования, отсутствия риска финансирования государственных расходов эмиссией денег, разумный подход к построению бюджетной политики фискальными властями. Основное внимание авторы уделили прозрачности проводимой политики, так как эта характеристика делает монетарную политику Ceccheti S., Ehrmann M. Does inflation targeting increase output volatility? – European university institute. – 2002. 17 7 предсказуемой. Наиболее эффективные методы обеспечения прозрачности – публикация отчетов, прогнозов и планов действий ЦБ на ближайший период. Также важен выбор индекса цен, на основе которого будет проводиться анализ уровня инфляции, и его всесторонняя обоснованность. Улюкаев и Замулин утверждают, что типичная проблема для России – это наличие фискального доминирования, когда фискальная политика доминирует над монетарной, поэтому Центральный банк должен обеспечивать независимость и кредитоспособность, как и стабильность государственного сектора. Авторы исследования советуют фискальным властям избегать увеличивающихся бюджетных дефицитов, которые могут привести к увеличению инфляционных ожиданий, а также посодействовать созданию мощного стабилизационного фонда, который сможет сгладить колебания на рынке в экстренных ситуациях. Также необходимым шагом является стабилизация валютного курса, так как колебания курса влияют на волатильность цен импортных товаров, которые в свою очередь влияют на уровень инфляции. Главные проблемы эффективного перехода к режиму инфляционного таргетирования для России это недостаток эффективных инструментов монетарной политики, неразвитость финансовой системы. По мнению авторов, переход к инфляционному таргетированию в России может привести к существенному росту волатильности обменного курса. Поэтому, Улюкаев и Замулин приходят к выводу, что для успешной смены режима необходимо контролировать не только инфляцию и инфляционные ожидания, но и стабилизировать обменный курс, также принять шаги к развитию финансовых рынков и установлению политической стабильности.8 Наиболее информативное исследование по странам с таргетированием инфляции было сделано Гиллом Хэммондом в статье под названием «The practice of inflation targeting» в 2012 году. В своей статье он рассматривает все страны, Улюкаев А., Замулин О., Куликов М. Предпосылки и последствия внедрения таргетирования инфляции в России. - Экономическая политика. – 2006. 8 18 которые осуществляют политику таргетирования инфляции, количество которых на 2012 год составляло 27 стран. Хэммонд определил существенные признаки и отличия политик инфляционного таргетирования для всех 27 стран и сделал их сравнительный анализ. Принимая во внимание всю эту информацию, мы можем проанализировать основные направления развития политики инфляционного таргетирования, способы определения инфляционных целей, процесс принятия решений Центральными банками и модели, которые они используют.9 Проблему модернизации денежно-кредитной политики ЦБ для перехода к инфляционному таргетированию проанализировал С.Р. Моисеев в своей работе 2010 года «Модернизация денежно-кредитной политики Банка России для перехода к таргетированию инфляции». В ней он уделяет особое внимание постановке целей денежно-кредитной политики, а именно, что стабильность цен должна быть поставлена как единственная конечная цель монетарной политики. На самом деле, по утверждениям Моисеева, ЦБ не самостоятелен в плане составления денежно-кредитной политики, а также в назначении целевых ориентиров, но несет за их осуществление полную ответственность. Монетарные власти должны самостоятельно определять ориентиры для политики исходя из своих возможностей, и уже потом согласовывать их с правительством, а не наоборот. Для повышения ответственности монетарных властей Моисеев предлагает вводить стимулы и санкции за значительные отклонения от поставленных целей денежно-кредитной политики. В частности, это могут быть так называемые контракты Уолша (оплата работы сотрудников связана с макроэкономическими результатами). Также Моисеев рассуждает об истоках инфляции и говорит, что инфляция в России скорее порождена низкой конкуренцией или монополизацией отраслей, поэтому снизить ее с помощью инструментов монетарной политики практически невозможно. Автор приходит к 9 Hammond G. The practice of inflation targeting. – Bank of England – 2012. 19 выводу, что для российской экономики наиболее эффективно будет переходить именно к режиму облегченного инфляционного таргетирования (или гибридного). Он подразумевает под собой ситуацию, когда монетарные власти реагируют не только на отклонение инфляции от целевого значения, но и на разрыв ВВП и стабилизацию валютного курса.10 П. Ю. Исхаков в статье «Перспективы таргетирования инфляции в Российской Федерации» в 2011 году анализирует основные сферы, на которые стоит обратить внимание для эффективного перехода к режиму инфляционного таргетирования. Автор, как и многие вышеперечисленные, уделяет особое внимание прозрачности и предсказуемости политики, наличию четких целей и влиянию на экономические ожидания населения. Также автор упоминает процентный канал трансмиссионного механизма и говорит, что стране необходимо привести процентные ставки к достаточно низкому уровню, так как высокие ставки сдерживают экономическую активность бизнеса. Вместе с тем Исхаков выражает мнение, что переход к режиму таргетирования инфляции необходимо сделать постепенным, придавая особое значение достижению целей по инфляции. Кроме того, необходимо иметь развитую финансовую систему, которая упростит проведение политики таргетирования инфляции, о чем уже говорилось неоднократно выше. Развитая финансовая система может существенным образом смягчить шоки на рынках, а также дает возможности для ЦБ по использованию альтернативных инструментов ведения монетарной политики. И наконец, одна из самых серьезных проблем – это прогнозирование инфляции, поэтому для реализации политики инфляционного таргетирования монетарным властям необходимо приложить максимум усилий.11 Моисеев С.Р. Модернизация денежно-кредитной политики Банка России для перехода к таргетированию инфляции. – Банковской дело. – 2010. 11 Исхаков П.Ю. Перспективы таргетирования инфляции в Российской Федерации. – Вестник РЭУ. – 2011. 20 10 1.3 Основные подходы к моделированию: Инфляционное таргетирование является хорошо обсуждаемой темой в академической литературе, поэтому имеется достаточное количество моделей, пытающихся описать макроэкономическую ситуацию в стране с инфляционным таргетированием или только переходящей на него. В первую очередь это макроэкономические модели, составленные самими ЦБ стран для прогнозирования и анализа экономики. Они не всегда имеются в открытом доступе, однако их количество достаточно велико. В таблице 2 отображены основные страны с таргетированием инфляции и модели, который используют их центральные банки. Таблица 2 Макроэкономические модели, используемые ЦБ Страна Тип моделей, используемых центральным банком Австралия DSGE, а также дополнительные малые модели Бразилия VARs, VECM, FAVAR (факторная расширенная векторная авторегрессионная модель), дополнительные малые и средние макромодели Канада ТОТЕМ (динамическая стохастическая модель общего равновесия для открытой экономики) является основной моделью для экономики Канады. Также используется BoC-GEM (глобальная экономическая модель Банка Канады), которая представляет собой динамическую стохастическую модель общего равновесия Чехия DSGE; «g3» Венгрия Макроэконометрические модели и DSGE 21 Исландия Среднемасштабная макроэкономическая модель (QMM). Монетарные власти также разрабатывает среднюю DSGE (DYNIMO). Новая Зеландия DSGE и статистические модели, расширенные VAR Норвегия DSGE и набор прогнозных моделей Польша Квартальная структурная макроэкономическую модель и DSGE для внутреннего анализа. Сербия Квартальная прогнозная модель. Швеция Структурные модели и большое количество более мелких моделей, связанных с важными взаимоотношениями в экономике. Великобритания Новая DSGE модель COMPASS Источник - Hammond G. The practice of inflation targeting. – Bank of England – 2012. В целом, монетарные власти используют для своих прогнозов и анализа экономики динамические стохастические модели общего равновесия, модели авторегрессий и квартальные макроэкономические модели. Каждая из таких моделей разрабатывается собственноручно ЦБ страны и практически всегда подходит только для одной исследуемой экономики. Однако существуют множество обычных научных статей, посвященных моделированию инфляционного таргетирования. Одна из них — это статья Берга, Карама и Лэкстона под названием «A practical model-based approach to monetary policy analysis» 2006. Берг, Карам и Лэкстон обсуждают применение политики инфляционного таргетирования на основе Новокейнсианской структурной модели. Такие макроэкономические модели стали важным инструментом анализа 22 и прогнозирования для большого количества монетарных властей. Авторы описывают подход к прогнозированию некоторых макроэкономических переменных при действующем режиме инфляционного таргетирования, используя структурную макроэкономическую модель.12 Модель имеет 4 главных уравнения: кривая IS, которая отображает зависимость ВВП от лагов прошлого периода, реальных процентных ставок и обменного курса, кривая Филлипса, которая отображает зависимости между инфляцией, разрывом выпуска и обменным курсом, условие непокрытого процентного паритета для обменного курса и правило монетарной политики, которое представляется функцией процентных ставок от разрыва выпуска и ожидаемой инфляции. Под разрывами в модели понимаются отклонение реального значения переменной от ее потенциального уровня. Уравнения модели Берга, Карама и Лэкстона представлены ниже: gap * * ytgap 1 ytgap 1 2 yt 1 3 ( RRt 1 RRt 1 ) 4 ( zt 1 zt 1 ) (1) gap gap gap , где yt обозначает разрыв ВВП, yt 1 и yt 1 обозначают опережающий и запаздывающий лаг выпуска соответственно, RRt 1 обозначает реальный процентные ставки и zt 1 обозначает реальный обменный курс валюты. t 1 t 4 (1 1 ) t 1 2 ytgap 1 3 ( zt zt 1 ) , где (2) t обозначает квартальную инфляцию. zt zte1 ( RRt RRt* pt* ) / 4 (3) Berg, A., Karam, P., Laxton, D. A practical model-based to monetary policy analysis – overview. - Bank of England. – 2006. 23 12 e * , где zt 1 означает ожидаемый уровень реального обменного курса, RRt * обозначает равновесный уровень реальных процентных ставок, pt обозначает уровень страновой премии за риск. RSt 1 RSt 1 (1 1 )( RStneut 2 ( t 4 t* 4 ) 3 ytgap ) (4) neut , где RSt краткосрочная процентная ставка, RSt является нейтральным уровнем краткосрочных процентных ставок, t* 4 означает уровень таргетируемой инфляции. Обозначение «gap» над переменной предполагает разрыв. Звездочки над переменной обозначают ее потенциальный уровень. Уравнение (1) представляет собой уравнение кривой совокупного спроса или IS, которое отражает зависимость разрыва выпуска от ожиданий и лага этого выпуска, реальных процентных ставок ( RRt ) и обменного курса ( zt ). Реальные процентные ставки имеют отрицательный коэффициент в уравнении, так как уменьшение значения процентных ставок при прочих равных будет вести к росту экономической активности и увеличению ВВП. Также в уравнении предполагается выполнение условия Маршалла-Лернера, тогда удешевление курса национальной валюты (увеличение параметра z) будет вести к росту экспорта, падению импорта и в целом росту совокупного выпуска. Уравнение (2) представляет собой уравнение кривой Филлипса, которое отражает зависимость уровня инфляции от ожидаемой инфляции, от лага уровня инфляции, разрыва выпуска и разрыва уровня обменного курса. В уравнении предполагается выравнивание уровня инфляции во времени (что отражается в опережающем лаге уровня инфляции) и инерционность экономических процессов, что в свою очередь отражается через запаздывающий лаг. Также на 24 уровень инфляции положительно влияют разрыв уровня выпуска и разрыв реального обменного курса национальной валюты. Уравнение (3) предполагает удовлетворение условия непокрытого процентного паритета, который в модели описывается как зависимость между реальным обменным курсом, реальными процентными ставками и страновой * премией за риск ( pt ). Уравнение предполагает расчет показателей равновесного уровня реальных процентных ставок, а также ожидаемого уровня реального обменного курса. Уравнение (4) представляет собой монетарное правило ЦБ и описывает действия монетарных властей страны, которые реагируют на изменения в уровне инфляции и разрыве выпуска с помощью процентного канала трансмиссионного neut механизма (где RSt нейтральный уровень процентных ставок). Разрыв выпуска и отклонения от таргетируемого уровня инфляции имеют положительную связь с уровнем процентных ставок. Так увеличение разрыва выпуска от потенциального уровня будет стимулировать ЦБ увеличить процентные ставки, тем самым уменьшить экономическую активность и стабилизировать показатель. Увеличение отклонения уровня инфляции от таргетируемого также приведет к повышению уровня процентных ставок ЦБ и снижению деловой активности, как следствие, снижение волатильности уровня инфляции. Использование данной теоретической модели по мнению Берга, Карама и Лэкстона позволяет проводить эмпирические исследования в сфере режима таргетирования инфляции, а также получать прогнозы по важным макроэкономическим параметрам. Авторы утверждают, что прогнозирование является неотъемлемой частью режима таргетирования инфляции и построенная 25 ими теоретическая модель может быть улучшена для получения более детальных и качественных предсказаний.13 Глава 2. Модель 2.1 Теоретические аспекты Модель данного исследования базируется на подходах к анализу макроэкономической ситуации в статье Берга, Карама и Лэкстона «A practical model-based approach to monetary policy analysis» и будет использована для эмпирической оценки эффективности перехода к режиму инфляционного таргетирования в развивающихся странах. Теоретическая модель представляет собой ранее описанные предпосылки и факты относительно политики ЦБ, направленной на таргетирование инфляции. Модель была усовершенствована, в частности новизной этой работы будет включение в анализ понятия импортируемой инфляции, влияния структурных сдвигов в экономике, наличие двух правил монетарной политики, а также влияние внешнего мира. Данные нововведения позволяют проанализировать макроэкономическую ситуацию в стране с учетом влияний внешнего мира, которым нельзя пренебречь при анализе. Наличие двух правил монетарной политики (таргетирование инфляции и таргетирование обменного курса) позволяют оценить эффективность перехода от одного режима к другому, а также влияние смены режима на развитие экономики страны. Количество лаговых переменных определяется с помощью подхода Тинбергена и Альта, который заключается в постепенном увеличении количества лаговых переменных до появления незначимых коэффициентов в каком-либо из них. Для упрощения разрешения модели в нее включены адаптивные ожидания. Такие ожидания образуются на основе наблюдений прошлых величин. Естественно, данные ожидания не могут описать в полной мере реальную макроэкономическую ситуацию, однако данное сильное Berg A., Karam P., Laxton D. Practical model-based approach to monetary policy analysis – overview. IMF. 2006 13 26 допущение было принято с целью упрощения анализа на данном этапе исследования, и чтобы избежать проблем идентификации при эмпирическом анализе нашей модели. Описав теоретические основы модели, мы перейдем к эмпирическому построенной исследованию, нами эффективности модели перехода и к оценим на данных проанализируем режиму Бразилии результаты, инфляционного качество касающиеся таргетирования. Статистические данные Бразилии имеют свойства, характерные развивающейся экспортооориентированной стране, поэтому построенная модель будет действительна только в рамках этой группы стран. В основе макроэкономической модели лежат 4 основных тождества. Важное свойство модели состоит в том, что она содержит функцию реакции монетарных властей (в данном случае центрального банка) на изменение макроэкономических политики переменных. осуществляется через Функционирование процентный канал денежно-кредитной трансмиссионного механизма, инструментом монетарной политики является краткосрочная процентная ставка. Экономика характеризуется как малая и открытая, это значит, что внешнеэкономическое влияние является экзогенным и оказывает значимый эффект на процессы внутри выбранной страны. Переменные в модели характеризуются разрывами – отклонениями своих реальных значений от потенциального уровня. В частности, в модели через разрыв определяется ВВП страны. yt 1 yt 1 2 yt 2 3 ( RRt 1 RRt 2 ) 4 ( zt zt 1 ) 5 ytf 6break tyd (5) , где yt ставки, zt означает разрыв выпуска, RRt 1 обозначает реальные процентные является реальным обменным курсом, ytf описывает разрыв зарубежного выпуска, break - переменная, отвечающая за структурные сдвиги 27 в экономике Бразилии. Подробнее о структурных сдвигах в Бразилии и способе их определения будет рассказано в следующем разделе 2.3. (5) представляет собой уравнение совокупного спроса и отражает динамику разрыва выпуска в зависимости от изменения макроэкономических параметров. В общем случае под тождеством можно определить уравнение спроса или кривую Инвестиции-сбережения (далее IS). Уравнение включает инерцию макроэкономических процессов в экономике (которая отображается через запаздывающий лаг). Особое значение в модели отдается именно краткосрочным процентным ставкам, через которые центральный банк влияет на макроэкономическую ситуацию. Если процентные ставки низки, происходит рост экономической активности и совокупный выпуск растет при прочих равных. Обозначение «крышечки» над переменной yt означает разницу между реальным значением выпуска и его потенциальным значением. Так как экономика характеризуется как малая и открытая, уравнение учитывает влияние внешнеэкономического сектора. В данном уравнении это влияние определено через изменение реального обменного курса и разрыв иностранного выпуска. Обменный курс является одним из основных параметров, описывающих равновесие на товарном рынке, и влияет на него через изменение торгового баланса. Снижение обменного курса будет делать отечественные товары относительно более дешевыми для внешнего сектора, что положительно скажется на экспорте. В то же время иностранные товары относительно дорожают, поэтому это отрицательно сказывается на импорте. Важным пунктом является условие Маршалла-Лернера. В нашей модели мы предполагаем, что условие Маршалла-Лернера выполняется, тогда уменьшение обменного курса будет вести к росту торгового баланса и соответственно к росту совокупного выпуска. t 1 t 1 2 yt 1 3 ti 4break t (6) 28 i , где t обозначает уровень инфляции в стране, t является показателем уровня импортируемой инфляции. Уравнение (6) представляет собой кривую Филлипса и отражает динамику уровня инфляции в стране. Это уравнение передает одну из основных идей модели, заключающуюся в том, что монетарная политика имеет не только задачу по контролю за инфляцией, она также уделяет некоторое внимание стабилизации других макроэкономических переменных, например, выпуска или реального обменного курса. Как и в прошлом уравнении, данное включает понятие инерции экономических процессов. Также в нем учитывается влияние внешнего сектора на экономику, определенное через понятие импортируемой инфляции, а также влияние структурных сдвигов на динамику переменной. Импортируемая инфляция имеет положительный эффект на уровень инфляции в стране, потому как рост инфляции за рубежом даже при колебаниях валютного курса будут вести к росту инфляции внутри страны. Также положительным образом влияет рост экономической активности, который выражается через увеличение разрыва выпуска. zt 1 zt 1 2 zt 2 3 RRt 4 RRt f 5 pt 6break tz (7) f , zt где обозначает реальный обменный курс, RRt обозначает иностранную реальную процентную ставку, pt обозначает премию за риск. Уравнение (7) описывает динамику реального обменного курса и содержит основные концепции платежного баланса (далее - BP). Кроме того, в данном уравнении используется концепция непокрытого процентного паритета, которое формализуется в отношениях между валютными курсами и процентными ставками двух стран, характеризующее равновесие на рынке финансовых активов при предпосылке об эффективности рынков. Непокрытый процентный 29 паритет предполагает свободное движение капитала и риск-нейтральность активов – эти предпосылки не всегда могут выполняться, однако в данной модели мы принимаем допущения. Также тождество учитывает влияние на динамику обменного курса через изменения в совокупном выпуске, влияние структурных сдвигов и инерции экономических процессов. Реальные процентные ставки будут отрицательно влиять на обратный обменный курс в стране – рост ставок будет вести к росту вложений со стороны внешнего мира, что в свою очередь будет вести к росту спроса на национальную валюту и увеличение ее стоимости, что приведет к снижению параметра z. С другой стороны, иностранные реальные процентные ставки будут положительно коррелировать с реальным обменным курсом страны. Рост иностранных ставок приведет к увеличению выгоды вложения в иностранные активы, тем самым к росту спроса на иностранную валюту и снижению стоимости национальной, то есть к росту параметра z. RSt 1 RSt 1 2 RSt 2 3 ( t tT ) 4 yt tR (8) T , где RSt обозначает краткосрочные номинальные процентные ставки, t означает уровень таргетируемой инфляции, yt обозначает разрыв выпуска. Уравнение (8) представляет собой правило монетарной политики и описывает реакцию центрального банка на изменения в макроэкономической ситуации. Как уже неоднократно упоминалось выше, монетарные власти влияют на макроэкономическую ситуацию через процентный канал трансмиссионного механизма, поэтому краткосрочные процентные ставки являются основным инструментом денежно-кредитной политики. Они корректируются на значение прошлых периодов, а также учитывают отклонение инфляции от ее таргетируемого уровня. Данное правило предполагает, что монетарная политика осуществляет режим инфляционного таргетирования, при котором некоторые 30 веса в монетарной политике отданы стабилизации совокупного выпуска. Разрыв выпуска положительно коррелирует со значением процентных ставок. При увеличении отклонения ВВП от его потенциального уровня, ЦБ увеличивает процентные ставки, таким образом снижая экономическую активность и сглаживая колебания выпуска. Также положительно коррелируют со ставками отклонение от таргетируемого уровня инфляции. Отклонение значения инфляции от таргетируемого уровня вынуждает ЦБ поднимать процентные ставки, тем самым сдерживая инфляцию. В общем виде, модель выглядит следующим образом: yt 1 yt 1 2 yt 2 3 ( RRt 1 RRt 2 ) 4 ( zt zt 1 ) 5 ytf 6break tyd t 1 t 1 2 yt 1 3 ti 4break t zt 1 zt 1 2 zt 2 3 RRt 4 RRt f 5 pt 6break tz (9) RSt 1 RSt 1 2 RSt 2 3 ( t tT ) 4 yt tR Для оценивания эффективности перехода к инфляционному таргетированию, мы введем дополнительное уравнение, основывающееся на монетарном правиле ЦБ, учитывающее волатильность на валютном рынке. RSt 1 RSt 1 2 RSt 2 3 ( t t 1 ) 4 zt tRz (10) Логика нашего анализа такова. Мы оцениваем модель (9), в котором есть правило монетарной политики по таргетированию инфляции, далее оцениваем (10), получаем коэффициенты перед переменными и меняем правило таргетирования инфляции из (9) на (10). Получаем модель с новым монетарным правилом, оставляем коэффициенты перед переменными и значения экзогенных переменных, однако значения эндогенных переменных необходимо рассчитать. Проведя расчёт этих значений, мы получим по 2 временных ряда для каждой эндогенной переменной (ВВП, инфляция, валютный курс и процентные ставки) – один при таргетировании инфляции и другой при таргетировании валютного 31 курса. Тем самым, мы сможем сравнить эти ряды и сделать выводы о динамике показателей при переходе от одного режима таргетирования к другому. Отдельно остановимся на переменных в данной модели. Определим основные переменные и их описание в Таблице 3: Таблица 3 Основные переменные yt RSt RRt zt Реальный ВВП, миллионах usd краткосрочные процентные ставки, % краткосрочные реальные процентные ставки, % реальный обменный курс, национальная валюта/usd t инфляция, % ti импортируемая инфляция, % break дамми-переменная, отвечающая за структурные сдвиги rrt f иностранные реальные процентные ставки, % pt страновая премия за риск, % tT таргетируемая инфляция, % 32 Все переменные в модели делятся на два типа: наблюдаемые и ненаблюдаемые. Наблюдаемыми переменными являются практически все переменные, значения которых можно взять из статистики, например, ВВП, инфляция, обменный курс, процентные ставки и т.д. Ненаблюдаемой является потенциальной ВВП, значение которого нельзя взять из статистики, оно рассчитывается с помощью фильтра Ходрика-Прескотта. Также все переменные можно разбить на эндогенные и экзогенные. Эндогенные переменные в данной авторегрессионной модели будут являться переменные ВВП, инфляции, обменного курса и процентных ставок. Экзогенными переменными будут являться иностранный выпуск, иностранные процентные ставки, страновая премия за риск, импортируемая инфляция, таргетируемая инфляция. 2.2 Статистические данные 2.2.1 Экономика Бразилии Так как цель данного исследования – оценить эффективность перехода к инфляционному таргетированию в развивающихся странах, анализируемой страной была выбрана Бразилия. Бразилия – развивающаяся страна, занимающее первое место по населению и площади в Южной Америке. В международном сообществе Бразилия оказывает достаточно большое влияние. Страна является лидером не только по уровню людского населения и площади, но и по темпам развития экономики и науки. Бразилии вошла в число ведущих экономик планеты после экономических реформ в 90-х годах прошлого века. Одной из главных целей этих реформ было снижение огромной инфляции, бушевавшей в стране десятилетиями. Инфляция была сбита денежной реформой в 1994 году, после чего в 1999 году страна перешла на режим таргетирования инфляции. Начиная с середины прошлого десятилетия инфляция в стране не превышала диапазон в два процентных пункта от таргета по инфляции, который был 33 назначен в размере 4.5%14. Бразилия смогла удержать этот диапазон и во время кризиса 2008 года, в отличие от многих других развивающихся стран. Несмотря на успехи в монетарной политике, фискальная политика терпела неудачи. Несбалансированная бюджетная политика приводила к стремительному росту государственного долга в течение десятилетия. Рост государственных расходов не прекращался, из-за чего росла налоговая нагрузка на регионы страны, что снижала деловую активность развивающейся страны. Экономику страны поддерживали улучшающиеся условия торговли. К главным торговым партнером Бразилии, помимо Мексики, за последние годы присоединился Китай, что вызвало рост спроса на товары страны в Азии. Это привело к росту цен экспортных товаров и экспорта в целом. ЦБ страны решил воспользоваться такой благоприятной экономической ситуацией и запустил программу по наращиванию резервов и сокращению государственного долга.15 Накопив солидный объем резервов, Бразилия смогла защитить себя от негативных внешних шоков, например, в 2008 году с наступлением кризиса и падением курса реала (национально денежной единицы Бразилии). Накопленные резервы помогли смягчить влияние всемирного кризиса и удержать инфляцию в пределах таргетируемого уровня. После выхода из кризиса, были поставлены цели по дальнейшему поддержанию политики таргетирования инфляции, увеличению темпов экономического роста, увеличению инвестиций в человеческий капитал и повышению уровня жизни населения, повышению нормы сбережений и развитию бюджетной политики. Таким образом, Бразилия является эталоном по проведению политики таргетирования инфляции среди развивающихся стран. Central Bank of Brazil: [Электронный документ] (http://www.bcb.gov.br). Проверено 29.05.2015. 15 Central Bank of Brazil: [Электронный документ] (http://www.bcb.gov.br). Проверено 29.05.2015. 34 14 Монетарная политика Бразилии делала огромные успехи и показывала отличные результаты в развитии экономики за последние 15 лет, делая данную страну хорошим объектом для исследования. 2.2.2 Макроэкономическая статистика Чтобы провести эмпирический анализ нашей теоретической модели на основе экономики Бразилии, необходимы данные по ВВП, обменному курсу, краткосрочным процентным ставкам, индексу потребительских цен, а также премии за риск. Кроме того, необходимо учесть влияние внешнего сектора. Для этого мы выбрали одного из основных и ближайших партнеров Бразилии – Мексику, и нашли данные по ее ВВП, процентным ставкам и обменному курсу, которые примем за зарубежные в нашей теоретической модели. Чтобы получить достаточное количество наблюдений, было решено искать квартальные данные вышеперечисленных макроэкономических показателей. Периодом для анализа был выбран временной промежуток от 4 квартала 1996 года по 2 квартал 2014 года. 1996 год был выбран из-за нового курса в монетарной политике страны, а также проведенных ранее денежных реформ. Таким образом, длина каждого временного ряда составит порядка 70 наблюдений. В некоторых случаях это количество будет сокращаться и фактический исследуемый временной ряд будет начинаться с 1998 - 2003 год из-за специфики расчетов или недостатка данных. Квартальные макроэкономические данные были составлены на основе баз данных World Bank, FRED, OECD, IMF и данных центрального банка Бразилии. Из баз данных OECD и IMF были получена статистическая информация по показателям ВВП, обменному курсу, ИПЦ. Данные по краткосрочным процентным ставкам были получены из баз OECD, FRED, World Bank. 2.3 Эмпирический анализ Для эмпирического анализа модели мы используем методологию оценивания векторных авторегрессий с экзогенными переменными (Vector autoregressive - далее VAR), при котором исследуются не только эндогенные, но и 35 накладываются ограничения на экзогенные переменные. Каждое уравнение в отдельности является моделью с распределенным лагом (autoregressive distributed lag - далее ADL), в которой существуют запаздывающие лаги не только этого временного ряда, но и других рядов. Для сглаживания временных рядов в модели мы используем логарифмические преобразования переменных. Также, перейдя к приростам макроэкономических переменных, мы можем избежать свойств сезонности в некоторых из них. Эконометрический анализ был проведен в статистическом пакете Stata 12.0. Для многих переменных было рассчитано отношение показателя текущего периода к показателю предыдущего периода, такие переменные обозначались префиксом «delta». Также переменные с лаговой структурой обозначались префиксами «lag» или «L.1», «L.2», цифра в которой обозначала порядковый номер лагового значения. Влияние внешнего мира (то есть статистические данные по Мексике) обозначались буквой «f» в степени показателя или приставкой «_mex» после него. Для подсчетов разрывов отечественного и зарубежного выпусков необходимо провести расчет потенциальных значений этих переменных. В данной работе расчет потенциальных значений проводился с помощью фильтра Ходрика-Прескотта. Фильтр Ходрика-Прескотта является одним из видов сглаживания временного ряда для выявления долгосрочных тенденций. Сглаженный ряд является решением оптимизационной задачи, состоящей из двух условий. Сглаженный ряд должен быть достаточно близко к оригинальному ряду, то есть необходимо минимизировать сумму квадратов отклонений: T (y i 1 , где t st ) 2 min yt - данный временной ряд, а st - выводимый сглаженный ряд. Второе условие – определяет сглаженность получаемого ряда: 36 T 1 ((s t 2 t 1 st ) ( st st 1 )) 2 min Вместе эти 2 условия можно объединить в одну задачу: T T 1 i 1 t 2 ( yt st )2 (( st 1 st ) ( st st 1 ))2 min (11) Параметр обозначает меру гладкости ряда. Наиболее распространены 3 значения этого параметра: λ=100 – для годовых данных λ=1600 – для квартальных данных λ=14400 – для месячных данных. Так как наши данные квартальные, можно выбрать значение λ=1600 и подсчитать потенциальное значение для отечественного и иностранного ВВП. В * * модели эти переменные обозначаются как Y и Y f соответственно. На Рисунке 2-3 изображены динамики отечественного и иностранного выпусков, а также их получившиеся потенциальные значения. 37 Реальный ВВП Бразилии и потенциальный уровень 4,000,000 3,500,000 3,000,000 2,500,000 2,000,000 yd y_pot 1,500,000 1,000,000 500,000 2014.I 2013.II 2012.III 2011.IV 2011.I 2010.II 2009.III 2008.IV 2008.I 2007.II 2006.III 2005.IV 2005.I 2004.II 2003.III 2002.IV 2002.I 2001.II 2000.III 1999.IV 1999.I 1998.II 1997.III 1996.IV 0 Рисунок 2 Реальный и потенциальный ВВП Бразилии Реальный ВВП Мексики и потенциальный уровень 1800000 1600000 1400000 1200000 1000000 yf_mex_pot 800000 yf_mex 600000 400000 200000 2014.I 2013.II 2012.III 2011.IV 2011.I 2010.II 2009.III 2008.IV 2008.I 2007.II 2006.III 2005.IV 2005.I 2004.II 2003.III 2002.IV 2002.I 2001.II 2000.III 1999.IV 1999.I 1998.II 1997.III 1996.IV 0 Рисунок 3 Реальный и потенциальный ВВП Мексики 38 Еще одним важным понятием в модели являются структурные сдвиги. Структурные сдвиги – серьезные изменения в структуре самой экономической системы, возникающие под влиянием различных экономических и внешних процессов. В статистическом пакете STATA прописаны тесты на анализ структурных сдвигов. Один из них – это тест Clemente, Montanes and Reyes на два структурных сдвига. Он подразумевает под собой понятие innovative outliers (далее IO), которые включают только те шоки, которые затрагивают все последующие наблюдения. IO стоит отличать от понятия additive outliers (далее AO), которые подразумевают шоки только на одно наблюдение и отсутствие влияние на остальные. В нашей модели мы будем использовать именно IO, так как оно больше подходит под моделируемую нами малую открытую экономику. В статистическом пакете STATA этот тест задается командой «clemio2». Получаем следующий график: Рисунок 4 Тест на структурные сдвиги 39 На Рисунке 4 изображена динамика ВВП Бразилии. Тест определил 2 структурных сдвига: в 3 квартале 2003 года и в 1 квартале 2009 года. Заглядывая в историю Бразилии, эти 2 периода действительно являются одними из переломных в экономической истории страны. К 2003 году страна подходила с неудовлетворительными итогами макроэкономической политики, результатом которой стало проведение очередного этапа реформ 2003-2004 года. Принятые меры привели к восстановлению экономической активности страны и ее стремительному росту уже в 2004 году. Темп прироста ВВП по итогам года стал максимальным за десятилетие.16 Как уже отмечалось выше, к 2005 году Бразилия сумела снизить инфляцию, увеличить инвестиционную привлекательность страны, а также совершить масштабные реформы во многих сферах экономической деятельности. Второй структурный сдвиг непосредственно связан с влиянием мирового финансового кризиса. Хоть Бразилия и подошла к началу кризиса с солидным запасом государственных резервов, это лишь сгладило его влияние. Намного позже остальных развивающихся стран, но все же Бразилия вошла в рецессию в 2009 году, о чем и свидетельствует падение в уровне реального ВВП на Рисунке 5, как и положение второго структурного сдвига. Таким образом, для нашей моделируемой экономики, тест Clemente, Montanes and Reyes выделил 2 структурных сдвига: один относится к периоду бума и стремительного роста бразильской экономики, другой соотносится с рецессией и мировым кризисом. Для включения в нашу модель понятий структурных сдвигов, мы вводим 2 новых переменных, «break1» и «break2» для первого и второго структурного сдвига соответственно. Это дамми-переменные, то есть эти переменные принимают значение равное 1 для всех наблюдений до наступления структурного сдвига, а потом получают значение 0 для всех Торговое представительство Российской Федерации в республике Бразилия: [Электронный документ] (http://hp.br.inter.net/torgrussia/Russia/info-brasil-rus.htm). Проверено 29.05.2015. 40 16 наблюдений после наступления структурного сдвига. Тем самым, с помощью эти двух переменных, мы можем оценить влияние структурных сдвигов в экономике Бразилии на динамику основных макроэкономических переменных. Обобщая вышесказанное, в Таблице 4 представлены основные макроэкономические переменные, их обозначения в пакете Stata, а также пояснения к их вычислениям: Таблица 4 Основные переменные модели Обозначение в модели Обозначение в пакете STATA Пояснения к расчету показателя delta _ yd 100*log( Y ) Y* yt delta_yd RSt rs Краткосрочная процентная ставка, %. Источник - статистические базы данных. RRt rr rr rs inf 4 zt z t inf4 ti infim_mex z 100*log( CPI * s ) CPI inf 4 100*log( CPI t ) CPI t 1 Infim = inffor + delta_s 41 Дамми-переменные, отвечающие за структурные сдвиги. Источник – расчёт автора break break1, break2 rrt f rrf pt prem Страновая премия за риск, %. Источник – базы данных tT inftarg Уровень таргетируемой инфляции, %. Источник – базы данных RRt RRt 1 delta_rr delta _ rrt rrt rrt 1 zt zt 1 delta_z delta _ zt zt zt 1 t tT delta_inftarg delta_inftarg = inf4 - inftarg yt f delta_yf_mex rrf = rsf - inffor Yf delta _ yf _ mex 100*log( * ) Yf CPI CPI Индекс потребительских цен, источник – база данных s s Номинальный обменный курс, Реал/USD, источник – база данных i t st st 1 inffor delta_s inffor 100 log( delta _ st ( CPI t f CPI t f1 ) st st 1 ) st 1 42 rrt f rrt f 1 delta _ rrf rrt f rrt f 1 delta_rrf Разрыв выпуска обозначает логарифм отклонения реального значения от его потенциального уровня. Уровень реальных процентных ставок рассчитывался исходя из номинальных процентных ставок с учетом инфляции. Реальный обменный курс рассчитывался как логарифм отношения номинального валютного курса к зарубежному и отечественному ИПЦ. Номинальный валютный курс является обратным и рассчитывается, как количество бразильских реалов на единицу доллара США. Инфляция в стране рассчитывается как логарифм отношения ИПЦ за текущий и прошлый периоды. Величина импортируемой инфляции рассчитывается как соотношение между инфляцией за рубежом и изменением номинального обменного курса реала. Реальные процентные ставки за рубежом описывают соотношение между зарубежными номинальными процентными ставками и иностранной инфляцией. Изменение реальных процентных ставок обозначает разницу между реальными процентными ставками за два периода. Изменение реального обменного курса описывает разницу между текущим реальным обменным курсом и реальным курсом прошлого периода. Разница между инфляцией и ее таргетируемым уровнем означает отклонение значения инфляции в стране от официального таргета по инфляции. Разрыв иностранного выпуска рассчитывается аналогично разрыву отечественного выпуска и равно логарифму отклонения зарубежного выпуска от зарубежного потенциального выпуска. Зарубежная инфляция рассчитывается аналогично отечественной и составляет логарифм отношения ИПЦ текущего и прошлого периодов. Изменение номинального валютного курса равно приросту его значения за текущий и прошлый периоды в процентах. 43 Изменение реальных процентных ставок за рубежом равно разнице значений реальных процентных ставок за два периода. Чтобы избежать ложных регрессий и смещенных оценок все наши временные ряды исследуются на стационарность и на предмет автокорреляции. О результатах этих тестов будет рассказано подробнее в следующей главе. 44 Глава 3. Результаты Начнем описание основных результатов изучаемой модели с анализа оценённых регрессий. Общим для всех регрессий является то, что их нельзя оценивать обычным методом наименьших квадратов (далее - МНК). В случае оценки ADL – авторегрессий с распределенным лагом, нарушаются основные предпосылки метода МНК. Во-первых, из-за наличия в регрессиях лаговых переменных нарушается предпосылка МНК о разделении всех переменных на стохастические (результативную) и нестохастические (факторные). Во-вторых, в моделях авторегрессий может возникать зависимость между фактором регрессии и ее остатками, тем самым приводя к смещенным оценкам параметров при применении обычного МНК. Поэтому в ходе оценивания параметров регрессии в статистическом правдоподобия пакете (далее STATA ММП), при использовался котором метод максимального максимизируется функция правдоподобия. Оценки ММП могут являться смещенными, но всегда являются состоятельными, то есть сходятся по вероятности к оцениваемому параметру. Логарифм функции правдоподобия (Log likelihood) будет указан для каждой оцененной регрессии. Также для каждого уравнения оценены информационные критерии Akaike (Akaike’s information criterion, далее - AIC), Schwarz’s Bayesian (Schwarz’s Bayesian information criterion, далее - SBIC) и Hannan and Quinn (Hannan and Quinn information criterion, далее - HQIC). Эти информационные критерии показывают относительное качество моделей и служат для сравнения нескольких регрессий между собой – чем меньше значение критерия, тем лучше построена модель по сравнению с другой сравниваемой. Также для ММП нельзя 2 2 оценить значение R (далее R-квадрат ), но пакет STATA считает псевдо- R , который можно использовать для оценивания соотнесения модели с данными 45 псевдо _ R 2 1 log L log L0 (12) , где log L – логарифм функции правдоподобия, log L0 - логарифм функции правдоподобия, если бы в регрессии значился только свободный член. Начнем анализ оцененных регрессий с кривой совокупного спроса. На Рисунке 5 представлены оцененные коэффициенты регрессии динамики совокупного выпуска. Рисунок 5 Кривая совокупного спроса В общем виде эта регрессия состоит из изменения совокупного выпуска, двух лаговых переменных совокупного выпуска, двух переменных, отвечающих за структурные сдвиги, изменения совокупного выпуска за рубежом, изменения реального обменного курса и лаговой переменной изменения реальных процентных ставок. Для всех 7 переменных получилось значимые на 10% уровне оценки, а R-квадрат оцененной регрессии составил 0,7436. Знаки параметров 46 оказались именно такими, какими были спрогнозированы при построении теоретической модели. Параметр перед дамми-переменной break1 имеет положительный знак, это объясняется тем, что данная переменная отвечает за первый структурный сдвиг, во время которого происходил активный рост экономики Бразилии, следовательно, и рост ВВП, за динамику которого отвечает переменная delta_yd. С другой стороны, параметр перед дамми-переменной break2 имеет отрицательный знак, это уже можно объяснить вторым структурным сдвигом, когда экономика Бразилии впала в рецессию, что отрицательно повлияло на динамику ВВП. Знак параметра перед переменной delta_yf_mex имеет ожидаемый положительный знак. Рост зарубежного выпуска (рост ВВП Мексики) страны - торгового партнера улучшает экономическую ситуацию в обеих странах из-за тесной взаимосвязи между ними, что ведет к росту выпуска в Бразилии. Коэффициент перед реальными процентными ставками имеет отрицательный знак. При увеличении процентных ставок, уменьшается экономическая и деловая активность, что отрицательно влияет на динамику ВВП. Как уже отмечалось ранее, для нашей модели мы установили предпосылку о выполнении условия Маршалла-Лернера. Тогда рост реального обменного курса (удешевление национальной валюты) ведет к увеличению торгового баланса, который в свою очередь ведет к росту ВВП. Это объясняет положительный знак перед переменной delta_z в регрессии. Что касается величины, то наибольший эффект по модулю на изменение ВВП имеют показатели структурных сдвигов и разрыва зарубежного выпуска (0.2, 0.25 и 0.3 соответственно), в то время, как изменение реальных процентных ставок и реального обменного курса влияет в гораздо меньшей степени (0.02 и 0.04 соответственно). Это может быть объяснено неразвитостью финансовой системы, фискальных и монетарных институтов, аграрная и экспортная направленность экономики страны, активное взаимодействие с торговыми партнерами и сильная реакция на внешние шоки. В данной и последующих 47 регрессиях мы не будем рассматривать значения параметров перед лаговыми переменными, так как они не несут никакой смысловой нагрузки кроме добавления в модель понятия «инертности экономических процессов». Тем не менее, значимость коэффициентов перед лаговыми переменными очень важна и необходима для построения модели в целом, иначе, при наличии незначимой лаговой переменной, невозможно будет провести анализ эффективности перехода от одного режима таргетирования к другому. На Рисунке 6 представлены результаты оценки уравнения кривой Филлипса Рисунок 6 Кривая Филлипса Регрессия представляет собой соотношение между инфляцией в стране, ее лаговым значением, влиянием структурных сдвигов, лаговой переменной изменения совокупного выпуска и импортируемой инфляцией. Из 5 переменных, 48 4 значимы на 10% уровне. Коэффициент переменной break2 незначим, поэтому ничего о ней мы утверждать не можем. Это может быть объяснено тем, что во время второго структурного сдвига (мирового кризиса) произошло сильное влияние рецессии на ВВП страны, но не на инфляцию, которая не поменялась значительным образом. В отличие от второго структурного сдвига, коэффициент первого значим даже на 1% уровне и имеет положительный знак. Это можно объяснить тем, что во время сильного экономического роста в стране разгоняется уровень инфляции и растут инфляционное ожидания. Также можно объяснить положительный знак перед коэффициентом изменения совокупного выпуска. С ростом выпуска происходит развитие инфляционных процессов в стране, в результате чего растет уровень инфляции. Наибольший вклад по модулю в изменения инфляции имеют параметр структурного сдвига и изменения уровня ВВП, из чего можно сделать вывод, что стремительный рост экономики в развивающейся стране значительно разгоняет уровень инфляции. В целом, оцененная регрессия значима, R-квадрат имеет достаточно большое значение, равное 0,8139. На Рисунке 7 представлены результаты оценивания уравнения динамики валютного курса. 49 Рисунок 7 Динамика реального обменного курса Регрессия описывает зависимость между изменением реального обменного курса, двух лаговых переменных реального обменного курса, переменными структурных сдвигов, изменением реальных процентных ставок, изменением зарубежных реальных процентных ставок и параметром страновой премии за риск. Из 7 переменных регрессии, 5 значимы на 10% уровне. Незначимыми являются переменные break2 и премия за риск, поэтому их влияние на динамику реального обменного курса мы не можем проанализировать. Остальные переменные получили вполне обоснованные коэффициенты. Break1, отвечающий за первый структурный сдвиг, имеет отрицательный коэффициент. Первый структурный сдвиг обозначает стремительный рост экономики, в том числе это привело к росту экспорта страны, улучшению финансовой ситуации и росту инвестиционной привлекательности, из-за чего растет спрос на отечественную валюту, и она дорожает, происходит снижение показателя z. 50 Коэффициенты реальных процентных ставок и зарубежных процентных ставок имеют теоретически обоснованные разные знаки. Повышение реальных процентных ставок внутри страны ведет к увеличению выгодности вложений, приток денег из-за рубежа, соответственно росту спроса на национальную валюту и удорожание ее стоимости. Поэтому коэффициент перед реальными процентными ставками имеет отрицательный знак. Обратный эффект имеют зарубежные реальные процентные ставки. При их росте выгоднее вкладываться уже за рубеж, тем самым растет спрос на иностранную валюту и удешевление национальной (рост переменной z). Поэтому имеется положительная корреляция между иностранными реальными процентными ставками и реальным обменным курсом. Наибольший вклад по модулю в динамику реального обменного курса вносит первый структурный сдвиг, иностранные реальные процентные ставки чуть сильнее влияют на динамику реального обменного курса, чем реальные процентные ставки внутри страны, однако примерно на одному уровне (0.35 и 0.21 соответственно). Несмотря на значимость регрессии в целом, R-квадрат достаточно мал по сравнению с прошлыми регрессиями и составляет 0.2309. 51 На Рисунке 8 представлены результаты оценивания монетарного правила ЦБ. Рисунок 8 Монетарное правило (таргетирование инфляции) Регрессия описывает зависимость краткосрочной процентной ставки от краткосрочных процентных ставок прошлого периода, изменения ВВП и отклонения инфляции от таргетируемого уровня. В общем виде это уравнение описывает политику ЦБ, который действует через процентный канал трансмиссионного механизма, в случае отклонения инфляции от целевого значения и волатильности совокупного выпуска. В данном регрессионном уравнении содержится 4 переменных, все из них значимы на 10% уровне. Наибольший интерес вызывает реакция монетарных властей на изменение выпуска и отклонения инфляции. Отклонение совокупного выпуска от потенциального значения вынуждает монетарные власти поднимать номинальные процентную ставку, тем самым сокращая экономическую активность и снижая отклонения ВВП. Поэтому коэффициент перед изменением совокупного выпуска имеет положительный знак и прямо пропорционален 52 краткосрочной процентной ставке. Отклонение инфляции от таргетируемого уровня также стимулирует ЦБ поднимать процентную ставку, чтобы заморозить инфляцию и снизить ее до допустимого диапазона. Это объясняет положительный знак перед коэффициентом отклонения инфляции. Стоит отметить, что значения коэффициентов перед отклонением совокупного выпуска и отклонением инфляции практически идентичны (0.503 и 0.534 соответственно), таким образом можно сделать вывод, что несмотря на политику таргетирования инфляции, монетарные власти уделяли внимание не только стабилизации уровня инфляции, но и стабилизации совокупного выпуска. Данная регрессия в целом значимая, а значение R-квадрата имеет наибольшее значение относительно остальных регрессий и равно 0.9373. Имея оцененные коэффициенты регрессии, можно сравнить их с коэффициентами из других исследований по инфляционному таргетированию.17 В таблице 5 представлены значения коэффициентов переменных в нашей модели и диапазон значений для коэффициентов из других исследований. Таблица 5 Сравнение коэффициентов в моделях К-т Значение в данной модели Значение в других исследованиях delta_yd_L1 0,78 0.5-0.9 delta_yf_mex 0,31 0,25 delta_rr_L1 -0,03 [-0.25;-0,1] delta_z 0,04 0.05-0.25 inf_L1 0,86 0.65 RS_L1 1,08 0.5 delta_yd 0,50 0.2-0,5 delta_inftarg 0,53 0,5-2 Berg, A., Karam, P., Laxton, D. A practical model-based to monetary policy analysis – overview. - Bank of England. – 2006. 53 17 Стоит отметить, что все коэффициенты в нашей модели имеют аналогичные знаки (значит и аналогичные эффекты на динамику модели) по сравнению со коэффициентами в других работах, что уже указывает на верное направление нашего исследования. Отличаются лишь некоторые абсолютные значения этих коэффициентов. Коэффициент перед лаговым изменением совокупного выпуска в нашей модели совпадает с диапазоном аналогичных значений в других моделях. Влияние иностранного изменения выпуска чуть больше, чем в других работах, однако незначительно (0,31 против 0,25). Значение коэффициент перед изменением реальных процентных ставок по модулю меньше, чем в аналогичных работах (0,03 против 0,1-0,25), однако реальные процентные ставки влияют на выпуск в одинаковом направлении во всех работах, разница в значениях данного коэффициента снова можно объяснить неразвитость финансовой системы и процентного канала трансмиссионного механизма страны. Так как этот коэффициент находится в уравнении динамики совокупного выпуска и влияет на зависимость между реальными процентными ставками и изменением выпуска, можно предположить, что недостаточная развитость финансовой системы в Бразилии ведет к тому, что население плохо реагирует на изменение реальных процентных ставок, не изменяет потребление, и это слабо влияет на изменение совокупного выпуска. Коэффициент перед изменением реального обменного курса практически совпадает со своими аналогами в других работах, разница незначительна (0,04 против 0,05-0,25). Коэффициент лага инфляции больше коэффициентов в аналогичных работах (0,86 и 0,65), однако это можно объяснить большей степенью инертности экономических процессов в экономике Бразилии. С этой же позиции можно объяснить разницу межу коэффициентами перед лагом номинальных процентных ставок (1,08 и 0,5). Влияние изменения совокупного выпуска и отклонения инфляции на изменение ЦБ процентной ставки совпадают во всех работах (0,5 против 0,2-0,5 и 0,53 против 0,5-2), что говорит о правильном построении уравнения монетарной 54 политики в нашей модели. В целом нет никаких оснований предполагать, что наши переменные имеют влияние на динамику модели, противоречащее ранее проведенным исследованиям - все коэффициенты одинаково описывают влияние переменных по сравнению с другими работами на данную тематику. Особое значение при эконометрическом анализе необходимо уделить проверке свойств оцениваемых регрессий. В частности, необходимо проверить данные временные ряды на стационарность. Стационарный временной ряд – это ряд, вероятностные свойства которого не меняются со временем. Если ряд не является стационарным, то его анализ заметно усложняется и необходимо переходить к понятию коинтеграции (свойству нестационарных временных рядов в существовании их линейной комбинации, которая в свою очередь является стационарной). Стационарность проверяется с помощью расширенного теста Дики-Фуллера (Augmented Dickey-Fuller, далее ADF), который включен в статистический пакет STATA. Тест вызывается командой «dfuller», нулевая гипотеза означает наличие единичного корня или нестационарность временного ряда, альтернативная гипотеза заключается в стационарности временного ряда. Результаты теста показывают, что для всех временных рядов модели выполняется условие стационарности на уровне значимости в 10%, а для некоторых рядов, например, inf, delta_rs, delta_z условие стационарности выполняется даже на 1% уровне значимости. Условие стационарности временных рядов позволяет использовать нашу методологию по оцениванию модели. Подробнее об результатах проведения тестов можно ознакомиться в Приложении 10. Следующим шагом будет проверка свойств случайных остатков. У нас имеются 4 ряда случайных членов для 4 регрессионных уравнений соответственно. В первую очередь необходимо проверить отсутствие взаимосвязи между ними. Если такая связь присутствует, это сделает 55 неэффективными наши оценки регрессий. В Таблице представленная корреляционная матрица случайных остатков нашей модели. Таблица 6 Корреляиионная матрица остатков Eyd 1 -0,0072 0,0321 -0,0084 Corr Eyd Einf Euip Erule Einf -0,0072 1 0,0805 0,0188 Euip 0,032101 0,080544 1 -0,12042 Erule -0,00844048 0,018805583 -0,120421387 1 Корреляционная матрица строится из коэффициентов корреляции каждого ряда друг с другом. В результате чего получается данная матрица, у которой по диагонали расположены единицы. Чтобы проверить наличие корреляционной связи между ними, необходимо провести Т-тест на значимость коэффициента корреляции. Используя критерий Стьюдента, данный тест имеет следующий вид. T re * , где re наблюдений. n2 1 re2 (13) обозначает коэффициент корреляции, n обозначает количество Получаем следующий таблицу Т-критерия для каждого коэффициента корреляции. Таблица 7 Т-тест на значимость к-та корреляции T -0,0579 0,25894 -0,0681 -0,057895465 0,651480297 0,151642276 0,258940267 0,651480297 -0,06805 0,15164 -0,97799 -0,977985192 Используя таблицу распределения Стьюдента, можно определить, что критическое значение Т-статистики при данном количестве наблюдений и на 10% уровне значимости составляет 1,66792. Так как в данном случае каждая наблюдаемая статистика меньше критического значения, мы не можем 56 отвергнуть нулевую гипотезу о равенстве «0» коэффициента корреляции. Тем самым мы доказали, что нет никакой значимой связи между случайными остатками в регрессионных уравнениях. Еще одним необходимым условием в нашем анализе является отсутствие автокорреляций в исследуемых регрессиях. Автокорреляция означает зависимость между значениями временного ряда от его прошлых или будущих значений. Наличие автокорреляции случайного члена в уравнении регрессии будет вести к ухудшению оцененных коэффициентов и завышению тестовых статистик, что будет приводить к мнимому улучшению качества модели. Также автокорреляция может означать, что мы забыли включить в анализ какую-либо важную переменную, поэтому она отображается в случайной ошибке. Поэтому тест на автокорреляцию оцениваемой регрессии является необходимым шагом. Такой тест включен в статистический пакет STATA и вызывается командой «varlmar». Он обозначает LM-тест на автокорреляцию остатков. Максимальный лаг для проверки автокорреляции был выбран 2, так как это максимальное количество лаговых переменных в наших регрессиях. В результате проведения тестов на автокорреляцию, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу, что нет никакой автокорреляции в остатках, тем самым нет никаких оснований предполагать, что оценки неэффективные или забыта важная переменная в регрессии. Подробнее с оценками тестов на автокорреляцию можно ознакомиться в Приложении 11. Следующим тестом является тест Вальда. Тест Вальда анализирует гипотезу о том, что эндогенные переменные в модели одновременно равны 0. То есть проверяется значимость регрессии в целом, когда выдвигается нулевая гипотеза, что все коэффициенты в модели равны нулю и, следовательно, исследуемые факторы не оказывают никакого влияния. Данный тест включен в статистический пакет STATA и вызывается командой «varwle». Для каждой регрессии был проведен тест Вальда, в результате которой можно отвергнуть 57 нулевую гипотезу и значит, факторы в исследуемой модели не равны 0. Подробнее о проведении статистики Вальда можно узнать из Приложения 12. Хоть мы и перешли на приросты макроэкономических показателей, можно провести тест на сезонность основных макроэкономических переменных. Тест на сезонность имеется в пакете STATA и вызывается командой «sroot». Нулевая гипотеза состоит в наличие сезонности, альтернативная в ее отсутствии. Для всех основных макроэкономических переменных модели был проведен тест на сезонность, в результате которого нулевая гипотеза о наличии сезонности была отвергнута на 5% уровне значимости. Подробнее о результатах теста можно узнать в Приложении 13. Теперь, когда имеются оценки коэффициентов регрессии и мы доказали их эффективность и состоятельность, можно перейти к анализу эффективности перехода от режима таргетирования валютного курса к режиму таргетирования инфляции. Для этого нам необходимо на тех же данных оценить новое монетарное правило по таргетированию валютного курса. 58 Рисунок 9 Монетарное правило (таргетирование валютного курса) На Рисунке 9 представлены оценки коэффициентов монетарного правила по таргетированию валютного курса. Стоит отметить, что все переменные в новом монетарном правиле являются значимыми на 10% уровне, особенно важно это для нововведённой переменной delta_z, а знаки коэффициентов перед лаговой переменной процентных ставок и отклонением уровня инфляции остались прежними. Сами значения этих коэффициентов изменились, однако достаточно слабо. Единственное серьезное изменение коснулась параметра R-квадрат, чье значение снизилось до 0.3234, однако регрессия в целом значима. Стоит также отметить, что данная регрессия успешно прошла тесты на автокорреляцию, стационарность рядов, тест Вальда. Получив оценки коэффициентов уравнения монетарного правила по таргетированию инфляции, мы можем подставить его в модель вместо уравнения по таргетированию инфляции. Оставив коэффициенты и значения всех 59 экзогенных переменных, мы получим модель, в которой ЦБ таргетирует валютный курс, однако для нее необходимо будет рассчитать новые значения эндогенных переменных (ВВП, инфляции, валютного курса и процентных ставок). Это расчёт будет проводиться с помощью статистического пакета STATA и программы MS Excel (с помощью инструмента – поиск решения). Таким образом, мы получим новые значения эндогенных переменных для модели, в которой ЦБ таргетирует валютный курс, и можем сравнить их с реальными значениями, когда ЦБ таргетировал инфляцию. 60 Динамика delta_yd при разных монетарных правилах 2.5 2 1.5 1 0.5 delta_yd 0 delta_yd_z -0.5 -1 -1.5 -2 -2.5 Рисунок 10 Динамика ВВП при таргетировании инфляции и таргетировании валютного курса 8 Динамика inf4 при разных монетарных правилах 6 4 2 -2 1996.IV 1997.II 1997.IV 1998.II 1998.IV 1999.II 1999.IV 2000.II 2000.IV 2001.II 2001.IV 2002.II 2002.IV 2003.II 2003.IV 2004.II 2004.IV 2005.II 2005.IV 2006.II 2006.IV 2007.II 2007.IV 2008.II 2008.IV 2009.II 2009.IV 2010.II 2010.IV 2011.II 2011.IV 2012.II 2012.IV 2013.II 2013.IV 2014.II 0 inf4 inf4_z -4 -6 -8 Рисунок 11 Динамика инфляции при таргетировании инфляции и таргетировании валютного курса 61 На рисунке 10 представлена динамика отклонения совокупного выпуска при таргетировании инфляции (delta_yd) и при таргетировании валютного курса (delta_yd_z). Нетрудно заметить, что смоделированный нами выпуск при таргетировании валютного курса является менее волатильным своего аналога при таргетировании инфляции на всем временном промежутке. Дисперсия совокупного выпуска при таргетировании инфляции практически в 2 раза превосходит дисперсию выпуска при таргетировании валютного курса (0.487 и 0.215 соответственно). Особенно заметна эта разница в период с 2007 по 2010 года, во время мирового кризиса. В остальные промежутки времени динамика совокупного выпуска при таргетировании валютного курса сужена к 0, изменяясь в интервале от -0,5 до 0,5, в отличие от выпуска при таргетировании инфляции, который изменяется в интервале от -1 до 1. Это приводит к самым важным выводам из этой модели. Во-первых, переход к инфляционному таргетированию может привести к сильному росту волатильности совокупного выпуска, что может отразиться на стабильности экономической системы в целом. Во-вторых, экономическая система с монетарной политикой по таргетированию инфляции, судя по расчетам из нашей модели, более подвержена внешним шокам, чем экономика с таргетированием валютного курса. В частности, это может объясняться тем, что политика таргетирования инфляции сопровождается плавающим валютным курсом, контроль за волатильностью которого ослабевает при постановке целей по инфляции. Поэтому внешние шоки могут сильно влиять на динамику валютного курса, который в свою очередь значительно влияет на экономическую конъюнктуру страны. Особенно значимо влияние валютного курса в развивающихся странах, например, исследуемой нами Бразилии, в которых недостаточно развита финансовая, банковская системы, а также несбалансированная фискальная политика. С другой стороны, политика таргетирования инфляции ведет к более быстрому увеличению совокупного выпуска при росте экономики, чем политика таргетирования валютного курса. 62 Политика таргетирования валютного курса позволяет избежать увеличения волатильности совокупного выпуска в краткосрочной и среднесрочных перспективах, а также дает возможности более мягко реагировать на внешние шоки. Данные выводы подтверждают результаты работы Ceccheti, Ehrmann «Does inflation targeting increase output volatility?» (2002). После оценки построенной модели на статистических данных стран, таргетирующих инфляцию, Ceccheti и Ehrmann тоже приходят к выводу, что в краткосрочном периоде стабилизация инфляции и стабилизация выпуска очень часто несовместимы. Во многом это зависит от приоритетов монетарных властей, которые меняются при переходе к режиму инфляционного таргетирования – для них становится важнее поддерживать стабильную инфляцию, чем стабильный совокупный выпуск, из-за чего волатильность последнего может вырасти. На рисунке 11 представлена динамика уровня инфляции при политике таргетирования инфляции и политике таргетирования реального обменного курса. Стоит повторить, что при эмпирическом анализе нашей модели временные ряды логарифмировались, поэтому абсолютные значения рядов не представляют интереса для сравнения, нам важна только их динамика. Так как функция логарифма является монотонно возрастающей функцией, то ее можно использовать для анализа волатильности временного ряда и динамики в целом. Представленные данные по уровню инфляции при ее таргетировании (inf4) и уровню инфляции при таргетировании валютного курса (inf4_z) имеют вполне закономерную динамику. При таргетировании инфляции, ее уровень менее волатилен, что представлено на Рисунке 11. Можно заметить ее значительный рост только в период 2003-2004 гг., который связан с проведением реформ в стране и стремительным ростом экономики Бразилии в этот период. Стоит отметить, что уровень инфляции при ее таргетировании практически не менялся в период кризиса 2008 года, что является определенным преимуществом этой политики. В то же время, политика таргетирования валютного курса ведет к росту 63 волатильности уровня инфляции, которая значительно менялась как во время подъемов, так и во время спадов экономики. Дисперсия уровня инфляции при ее таргетировании практически в 5 раз меньше дисперсии инфляции при таргетировании валютного курса (1,182 и 5,007 соответственно). Стабильная и неволатильная инфляция необходима для долгосрочного роста экономики. Тем самым мы приходим к еще одному важному выводу из нашей модели: таргетирование инфляции, в отличие от таргетирования валютного курса, создает условия для долгосрочного роста экономики. Обобщая вышесказанное, определим основные результаты исследуемой модели. Таргетирование валютного курса показало себя как эффективный метод при краткосрочной и среднесрочной стабилизации экономики. Экономика с таргетированием валютного курса обладает менее волатильным совокупным выпуском, мягче реагирует на внешние негативные шоки, однако обладает меньшими темпами увеличения выпуска при росте экономики, по сравнению с политикой таргетирования инфляции. Очень важным моментом является подтверждение наших результатов работы Ceccheti и Ehrmann (2002), которые делали анализ по 23 странам, таргетирующим инфляцию. Это дает нам возможность обобщения выводов, полученных при анализе одной страны Бразилии. С другой стороны, политика инфляционного таргетирования ведет к стабилизации уровня инфляции в стране, в отличие от политики таргетирования валютного курса, при которой волатильность уровня инфляции увеличивается в разы. Стабильная и неволатильная инфляция необходима для долгосрочного роста экономики, поэтому политика таргетирования инфляции подходит лучше для построения долгосрочного плана развития экономики, чем политика таргетирования валютного курса. Стоит отметить, что выводы были получены исходя из расчетов данной теоретической модели, по статистическим данным развивающихся стран (Бразилии и Мексики). Для развитых стран необходимо построить другую 64 модель со статистическими данными, которые могут дать иные результаты. В частности, эти различия могут касаться изменения значений оцененных коэффициентов и степени влияния внешнего мира на динамику модели, поэтому, стоит понимать, что перечисленные выше выводы достаточно ограничены. 65 Заключение Данная работа посвящена исследованию эффективности перехода к инфляционному таргетированию в развивающихся странах. В работе была построена макроэкономическая модель, описывающая экономику развивающейся страны с таргетированием инфляции. Под таргетированием инфляции принято понимать комплекс мер монетарной политики по установлению целевого диапазона уровня инфляции, к которому монетарные власти будут стремиться, а также контроль за динамикой инфляционных ожиданий. Целью исследования было проанализировать эффективность перехода к режиму инфляционного таргетирования в развивающихся странах. В ходе этого исследования была проанализирована практика использования политики таргетирования инфляции среди стран, а также история перехода к этому режиму. Был проведен обширный обзор литературы на тематику инфляционного таргетирования и были проанализированы основные подходы к моделированию таргетированием макроэкономической инфляции. ситуации Большинство в стране с академической активным литературы, посвященной политике инфляционного таргетирования, составлено с помощью монетарных властей стран и крупных экономических организаций, одна из таких работ была взята в качестве основы для построения модели в данном исследовании. Далее был приведены теоретические аспекты рассматриваемой модели, в частности макроэкономических приводится показателей, обоснование а также их выбора основных расчет, основные авторегрессионные уравнения модели и пояснения к ним. Был проведен анализ статистических данных, на основе который будет проводиться эмпирический анализ. Данные собирались по нескольким основным макроэкономическим показателям (ВВП, процентные ставки, обменный курс и т.д.) на основе баз данных World Bank, IMF, FRED, OECD по стране Бразилия. Бразилия является экспортоориентированной развивающейся страной, которая успешно 66 поддерживает режим таргетирования инфляции и на протяжении десятилетия выполняет поставленные по таргетированию цели, поэтому данная страна была взята для анализа как эталон по ведению режима инфляционного таргетирования среди развивающихся стран. После чего был проведен эмпирической анализ нашей макроэкономической модели. Он проводился с помощью методологии векторных авторегрессий (VAR) и статистического пакета Stata. Сначала оценивались параметры наших регрессий и их значимость, потом были проведены тесты на доказательство несмещенности и состоятельности наших оценок, далее полученные нами оценки были сравнены с оценками параметров в других исследованиях. После чего был смоделирован другой режим монетарной политики (таргетирование валютного курса) и вычислены новые значения используемых макроэкономических параметров. Имея динамику макроэкономических переменных при таргетировании инфляции и динамику переменных, значения которых мы смоделировали, при таргетировании валютного курса, можно определить, каким образом смена режима монетарной политики влияет на макроэкономические показатели страны, то есть можно оценить эффективность перехода от режима таргетирования валютного курса к режиму таргетирования инфляции, поэтому был проведен сравнительный анализ динамики этих переменных. Перед обобщением полученных результатов, необходимо определить рамки оцененной модели. Результаты данной работы были получены на основе эмпирического анализа макроэкономической модели, построенной по статистическим данным экспортоориентированной развивающейся страны Бразилии. В добавок к этому были приняты несколько сильных предпосылок, одна из которых – предпосылка об адаптивных ожиданиях, которые не могут в достаточной мере правильно описывать реальную экономику. Несмотря на то, что наши результаты подтверждают выводы работы Cecchetti и Ehrmann под названием “Does inflation targeting increase output volatility” (авторы статьи также 67 приходят к выводу, что в краткосрочном периоде при таргетировании инфляции возможно увеличение волатильности выпуска), результаты для развитых стран и построенные на иных моделях могут отличаться от полученных в данной работе. В итоге, в ходе данного исследования были получены следующие выводы. Во-первых, для эффективного перехода к режиму инфляционного таргетирования необходимо соблюдение нескольких основных предпосылок. Они касаются высокой степени информированности общества о целях и задачах проводимой политики, ответственности монетарных властей за соблюдение поставленных задач, прозрачности проводимой политики для общественности, высокой развитости финансовой системы и каналов трансмиссионного механизма, независимости монетарных властей и отсутствия фискального доминирования, грамотного построения бюджетной политики фискальными властями и их координации с монетарными, наличия плавающего валютного курса. Наличие этих предпосылок позволяет максимально эффективно использовать политику таргетирования инфляции, их отсутствие значительно затрудняет достижение поставленных целей этого режима. Во-вторых, таргетирование валютного курса является эффективным методом монетарной политики при краткосрочной и среднесрочной стабилизации экономики, в отличие от политики таргетирования инфляции. Как было показано выше, таргетирование валютного курса ведет к меньшей волатильности совокупного выпуска, по сравнению с таргетированием инфляции. Меньшая волатильность выпуска ведет к увеличению стабильности экономики в краткосрочном периоде. С другой стороны, политика таргетирования валютного курса приводит к большей волатильности инфляции, таргетирование инфляции заметно снижает волатильность этого показателя. Низкая и стабильная инфляция необходима для долгосрочного развития экономики, поэтому в этой перспективе политика таргетирования инфляции превосходит политику таргетирования валютного курса. Эти результаты подтверждают выводы работы Cecchetti и Ehrmann, 68 которые также говорили о увеличении волатильности выпуска при таргетировании инфляции в краткосрочной перспективе. Дальнейшими направлениями развития данной работы могут являться добавление ожиданий, построенных не по методике адаптивных, в первую очередь это касается инфляционных ожиданий, контроль за которыми является неотъемлемой частью политики таргетирования инфляции. Также необходимо расширение круга анализируемых стран, помимо Бразилии и Мексики, и проверка полученных результатов для всего списка развивающихся стран с таргетированием инфляции. 69 Список использованной литературы 1. Bernanke, B., Mishkin, F. Inflation Targeting: A New Framework for Monetary Policy?. - Journal of Economic Perspectives. – 1997. 2. Svensson, L. Monetary policy and inflation targeting. - Stockholm: Stockholm University. – 1998. 3. Svensson. L. Inflation targeting: Some extensions. – Scand J. of Economics. – 1999. 4. Tuma, Z., Yurkovsky, A. Is inflation targeting the way to lower inflation?. - M.E. Sharpe, Inc. – 2000. 5. Shi Lin. On the international effects of inflation targeting. - MIT Press Journals.2010. 6. Hammond G. The practice of inflation targeting. – Bank of England – 2012. 7. Berg, A., Karam, P., Laxton, D. A practical model-based to monetary policy analysis – overview. - Bank of England. – 2006. 8. Ceccheti S., Ehrmann M. Does inflation targeting increase output volatility? – European university institute. – 2002. 9. Batini N., Laxton D. Under what conditions can inflation targeting be adopted? The experience of emerging markets. – Central bank of Chile. – 2006. 10.Carare A., Schaechter A., Stone M., Zelmer M. Establishing initial conditions in support of inflation targeting. – IMF. – 2002. 11.Smith J.K. Inflation targeting and core inflation. – Departament of Economics, Trinity University. – 2005. 12.Angeriz A., Arestis P. Has inflation targeting had any impact on inflation. – Journal of post Keynesian economics. – 2006. 13.Smidkova E. Hrncir M. Transition to the strategy of inflation targeting. – Eastern European economics. – 2000. 70 14.Walsh C. E. The future of inflation targeting. – Department of economics. University. – 2011. 15.Mishkin F. S. Challenges for inflation targeting in emerging market countries. – Emerging markets finance& trade. – 2008. 16.Siklos P.L. Inflation targeting around the World. – Emerging markets finance & trade. – 2008. 17.Benes J., Hurnik J., Vavra D. Exchange rate management and inflation targeting: modeling the exchange rate in reduced form new Keynesian models. – Czech Journal of Economics and Finance. – 2008. 18.Улюкаев А., Замулин О., Куликов М. Предпосылки и последствия внедрения таргетирования инфляции в России. - Экономическая политика. – 2006. 19.Исхаков П.Ю. Перспективы таргетирования инфляции в Российской Федерации. – Вестник РЭУ. – 2011. 20.Моисеев С.Р. Модернизация денежно-кредитной политики Банка России для перехода к таргетированию инфляции. – Банковской дело. – 2010. 21. International monetary fund (IMF): [Электронный документ] (http://www.imf.org/). Проверено 29.05.2015. 22.OECD StatExtracts: [Электронный документ] (https://stats.oecd.org/). Проверено 29.05.2015. 23. The World Bank. Data: [Электронный документ] (http://data.worldbank.org/). Проверено 29.05.2015. 24.Federal Reserve Bank of St. Louis. Economic Data: [Электронный документ] (https://research.stlouisfed.org/). Проверено 29.05.2015. 25.Central Bank of Brazil: [Электронный документ] (http://www.bcb.gov.br). Проверено 29.05.2015. 26.Eurostat: [Электронный документ] (http://ec.europa.eu/eurostat/). Проверено 29.05.2015. 71 27.UK Data Service: [Электронный документ] (https://stats.ukdataservice.ac.uk/). Проверено 29.05.2015. 28.Торговое представительство Российской Федерации в республике Бразилия: [Электронный документ] (http://hp.br.inter.net/torgrussia/Russia/info-brasil-rus.htm). Проверено 29.05.2015. 29.Central bank of Chile: [Электронный документ] (http://www.bcentral.cl/eng/index.asp). Проверено 29.05.2015. 30. Национальный экономики»: исследовательский [Электронный университет документ] «Высшая (http://www.hse.ru). школа Проверено 29.05.2015. 31.STATA. Data analysis and statistical software: [Электронный документ] (http://www.stata.com/). Проверено 29.05.2015. 72 1996.IV 1997.II 1997.IV 1998.II 1998.IV 1999.II 1999.IV 2000.II 2000.IV 2001.II 2001.IV 2002.II 2002.IV 2003.II 2003.IV 2004.II 2004.IV 2005.II 2005.IV 2006.II 2006.IV 2007.II 2007.IV 2008.II 2008.IV 2009.II 2009.IV 2010.II 2010.IV 2011.II 2011.IV 2012.II 2012.IV 2013.II 2013.IV 2014.II Приложения Приложение 1 Brazil GDP, million usd 3,500,000 3,000,000 2,500,000 2,000,000 1,500,000 1,000,000 500,000 0 Источник - OECD StatExtracts: [Электронный документ] (https://stats.oecd.org/). Проверено 29.05.2015. 73 1996.IV 1997.II 1997.IV 1998.II 1998.IV 1999.II 1999.IV 2000.II 2000.IV 2001.II 2001.IV 2002.II 2002.IV 2003.II 2003.IV 2004.II 2004.IV 2005.II 2005.IV 2006.II 2006.IV 2007.II 2007.IV 2008.II 2008.IV 2009.II 2009.IV 2010.II 2010.IV 2011.II 2011.IV 2012.II 2012.IV 2013.II 2013.IV 2014.II Приложение 2 Brazilian nominal interest rate, % 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 Источник - OECD StatExtracts: [Электронный документ] (https://stats.oecd.org/). Проверено 29.05.2015. 74 1996.IV 1997.II 1997.IV 1998.II 1998.IV 1999.II 1999.IV 2000.II 2000.IV 2001.II 2001.IV 2002.II 2002.IV 2003.II 2003.IV 2004.II 2004.IV 2005.II 2005.IV 2006.II 2006.IV 2007.II 2007.IV 2008.II 2008.IV 2009.II 2009.IV 2010.II 2010.IV 2011.II 2011.IV 2012.II 2012.IV 2013.II 2013.IV 2014.II Приложение 3 CPI 2010 base 140.00000 120.00000 100.00000 80.00000 60.00000 40.00000 20.00000 0.00000 Источник - OECD StatExtracts: [Электронный документ] (https://stats.oecd.org/). Проверено 29.05.2015. 75 Приложение 4 Тест на структурные сдвиги 76 Приложение 5 Уравнение изменения совокупного выпуска 77 Приложение 6 Уравнения динамики уровня инфляции 78 Приложение 7 Уравнение динамики реального обменного курса 79 Приложение 8 Уравнение монетарного правила (таргетирование инфляции) 80 Приложение 9 Уравнение монетарного правила (таргетирование валютного курса) 81 Приложение 10 Тест Дики-Фуллера на стационарность (совокупный выпуск) 82 Приложение 11 LM-Тест на автокорреляцию (совокупный выпуск) 83 Приложение 12 Тесты Вальда 84 Приложение 13 Тесты на сезонность 85 Приложение 14 Сравнения коэффициентов моделей К-т delta_yd_L1 delta_yf_mex delta_rr_L1 delta_z inf_L RS_L1 delta_yd delta_inftarg Значение в данной модели 0,78 0,31 0,03 0,04 0,86 1,08 0,50 0,53 Значение в аналогичных исследованиях 0.5-0.9 0,25 0.1-0.25 0.05-0.25 0.65 0.5 0.2-0,5 0,5-2 86 -2 1996.IV 1997.II 1997.IV 1998.II 1998.IV 1999.II 1999.IV 2000.II 2000.IV 2001.II 2001.IV 2002.II 2002.IV 2003.II 2003.IV 2004.II 2004.IV 2005.II 2005.IV 2006.II 2006.IV 2007.II 2007.IV 2008.II 2008.IV 2009.II 2009.IV 2010.II 2010.IV 2011.II 2011.IV 2012.II 2012.IV 2013.II 2013.IV 2014.II -0.5 2014.I 2013.II 2012.III 2011.IV 2011.I 2010.II 2009.III 2008.IV 2008.I 2007.II 2006.III 2005.IV 2005.I 2004.II 2003.III 2002.IV 2002.I 2001.II 2000.III 1999.IV 1999.I 1998.II 1997.III 1996.IV Приложение 15 Динамика delta_yd при разных монетарных правилах 2.5 2 1.5 1 0.5 0 delta_yd delta_yd_z -1 -1.5 -2 -2.5 Приложение 16 8 6 Динамика inf4 при разных монетарных правилах 4 2 0 inf4 inf4_z -4 -6 -8 87
