Методология. Описание выбранных методов. В исследовании

1. Методология.
1.1.
Описание выбранных методов.
В исследовании будет использоваться корреляционный анализ факторов по отдельности
и построение статистическо-экономической модели множественной регрессии для
оценки этих показателей вместе. В рамках анализа основным показателем в первой части
будет служить коэффициент корреляции, показывающий взаимосвязь двух выбранных
факторов, во второй части – уровень достоверности модели, который покажет имеет ли
она математический смысл или нет. Построение уравнения множественной регрессии в
конце второй части исследования позволит более точно определить влияние того или
иного экономического показателя на отток капитала. Для проведения исследования
требуется отобрать несколько экономических факторов, влияющих на отток в теории и
рассчитать их динамику по каждому кварталу за период времени с 2010 по 2014 год.
1.2.
Отбор экономических показателей.
Выберем следующие экономические показатели:

Отток капитала – основной результирующий показатель исследования.
Предлагается 2 разных способа измерения данного явления. Метод расчёта
утечки капитала Центробанком далеко не идеален. Во-первых, он
рассматривает только частный сектор, оставляя без внимания вывоз капитала
государством, государственными предприятиями, а также предприятиями,
которые входят в частный сектор, но действуют согласно указаниям
Правительства. Во-вторых, ЦБ отделяет банковский сектор от остальных и
отдельно рассматривает и суммирует их иностранные активы и пассивы,
прибавляя к этой сумме ошибки и пропуски платёжного баланса. Таким
образом, охватывается далеко не весь объём денежных средств, относящихся к
категории капитала, что не полностью отражает масштабы утечки капитала из
страны. В проведенном компанией Ernst & Young исследовании методологии
ЦБ говориться что статистика ЦБ учитывает лишь бухгалтерский смысл
операций, ведущих к оттоку капитала, упускаю их экономическую суть.
Рассчитав масштабы оттока капитала альтернативным методом, который
основывается на показателе частных потоков капитала, (прямых и портфельных
инвестиций в экономику России) исследователи пришли к выводу, что цифры
Центробанка, характеризующие итоговый отток капитала преувеличены.
Млрд.долларов США
Несмотря на это за последние 10 лет они никогда не принимали
Методы измерения оттока капитала.
100
Метод ЦБРФ
50
0
ось 0
2005
2007
2009
2011
2013
-50
Альтернативны
й расчёт
-100
-150
-200
Года
положительного значения, что ещё раз подчёркивает масштаб проблемы. Ниже
представлен сравнительный анализ двух этих методов.
Рис №1. Различия двух методов измерения оттока/притока капитала в 20052014 годах.
В данном исследовании мы будем использовать альтернативный метод расчёта
оттока капитала из России.

Курс рубля по отношению к доллару. Данный курс полностью зависит от цен на
нефть, а именно обвал нефтяного рынка спровоцировал кризис 2009 года в
России, когда отток капитал достиг своего пика в периоде нулевых годов.

Уровень инфляции в стране. Один из методов борьбы правительства и
государственных агентов с инфляцией это перевод капитала заграницу. Метод
альтернативного расчёта покажет полную картину влияния этого фактора на
величину оттока капитала, так как отразит и утечку государственного сектора.

Цена на нефть. Данный показатель напрямую определяет курс рубля к доллару,
и является не мало важным фактором ввиду специфики российской экономики,
построенной на сегодняшний момент в большей доле на экспорте нефти.

ВВП включает в себя несколько макроэкономических факторов, таких как
валовый выпуск, промежуточное потребление, инвестиции, государственные
закупки, чистые налоги на производство, величину экспорта и импорта.
Суммируя в себе все эти показатели, ВВП, в теории, оказывает наибольшее
влияние на отток капитала.
2. Results & Discussion.
2.1 Десезонализация данных.
Для более правдоподобной оценки результирующего показателя исключим из его
значений сезонную оценку. Построив два типа десезонализации приходим к выводу что
мультипликативная модель не подходит для более точной оценки оттока капитала из
России. Линия, отражающая её, «не сгладилась» и не стала более плавнее к тренду, как
аддитивная, а наоборот стала отражать ещё более сильные перепады.
Динамика оттока капитала
0
-20
-30
С сезонной компонентой
-40
Аддитивная модель
Мультипликативная модель
-50
Linear (С сезонной компонентой)
-60
-70
I,2010
II,2010
III,2010
IV,2010
I,2011
II,2011
III,2011
IV,2011
I,2012
II,2012
III,2012
IV,2012
I,2013
II,2013
III,2013
IV,2013
I,2014
II,2014
III,2014
IV,2014
Млрд. долларов
-10
Года
Рис. 2 Сравнительный анализ аддитивной и мультипликативной модели
десезонализации.
2.2. Результаты и их интерпретация.
В данной части необходимо понять, как влияют факторы на результирующий
показатель как по отдельности, так и вместе. Составив матрицу парной корреляции можно
убить двух зайцев одновременно: проанализировать зависимость всех показателей друг с
другом и проверить будущую модель множественной регрессии на удовлетворение
условию мультиколлиниарности, что означает что каждый парный коэффициент
корреляции должен быть хотя бы меньше 0,7. Для облегчения построения модели назовем
факторы переменными. Y назовем приток капитала, X1 будет «Курс рубля к доллару», X2 –
«Уровень инфляции», X3 –«ВВП в текущих ценах» и X4 – «Цена на нефть».
Вывод: показатели прошли проверку на мультиколлиниарность, максимальная связь
зафиксирована между «Курсом рубля к доллару» и «Уровнем ВВП» (0,61 – средняя, прямая
зависимость) и между «Ценой на нефть» и «Уровнем ВВП» (0,62 - средняя, прямая
зависимость).
Y
Y
X1
X2
X3
X4
X1
1
0,3353
0,4322
0,0994
-0,4655
X2
X3
X4
1
0,5772
1
0,6109 -0,0353
1
0,0428 -0,3237 0,6194996
1
Таблица 1. Матрица парной корреляции.
Посмотрим, как эти показатели объясняют модель вместе и построим множественную
регрессию.
Регрессионная статистика
Множественный R
0,73859
R-квадрат
0,54551
Нормированный R-квадрат
0,42431
Стандартная ошибка
4,28764
Наблюдения
20
Дисперсионный анализ
df
Регрессия
Остаток
Итого
4
15
19
Y-пересечение
Переменная X 1
Переменная X 2
Переменная X 3
Переменная X 4
SS
330,9809116
275,7581315
606,7390431
Коэффициенты Стандартная ошибка
-3,658
13,566
-0,648
0,516
2,339
1,400
0,002
0,001
-0,429
0,127
MS
82,7452279
18,38387543
F
Значимость F t критическое
4,5009676
0,013749197 2,10092204
t-статистика
P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
-0,270
0,791
-32,574
25,258
-1,256
0,228
-1,747
0,451
1,670
0,116
-0,646
5,324
2,525
0,023
0,000
0,004
-3,374
0,004
-0,699
-0,158
Таблица 2. Множественная регрессия четырех экономических показателей к
оттоку капитала.
Исходя из данных представленных в таблице можно сделать следующие выводы:
1.
Модель достоверна так как показатель «Значимости F» < 0,05.
2.
Точность описания моделью процесса = 54%.
3.
Переменную Х1 и Х2 можно исключить из модели ввиду их статистической
незначимости:
1.1 T-статистика этих показателей по модулю меньше t критического.
1.2 P- значение > 0,05.
1.3 Знаки значений верхних 95% и нижних 95% разные.
Всё это в совокупности обозначает, что коэффициент этих показателей статистически
случаен и близок или равен 0.
Теперь построим аналогичную модель, но уже с двумя оставшимися показателями:
«ВВП» и «Ценой на нефть».
Регрессионная статистика
Множественный R
0,6787
R-квадрат
0,4607
Нормированный R-квадрат0,3972
Стандартная ошибка
4,3874
Наблюдения
20
Дисперсионный анализ
df
Регрессия
Остаток
Итого
SS
2
17
19
279,49642
327,2426231
606,7390431
Коэффициенты Стандартная ошибка
Y-пересечение
-11,139
8,305
Переменная X 1
0,001
0,000
Переменная X 2
-0,412
0,109
F
Значимость F t критическое
139,74821 7,2598109
0,005258687 2,10092204
19,24956607
MS
t-статистика
P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
-1,341
0,197
-28,661
6,382
2,773
0,013
0,000
0,002
-3,769
0,002
-0,642
-0,181
Таблица 3. Множественная регрессия двух экономических показателей к оттоку
капитала.
Данная модель удовлетворяет необходимыми для её достоверности требованиями и
не нуждается в исключении каких-либо факторов, хотя и объясняет модель средне – всего
на 46%. (Такой процент можно объяснить множеством неэкономических причин, которые
в реальности влияют на отток капитала, но в данной модели не рассматривались.)
Завершим исследование, составив уравнение регрессии. Y = 0.001X1 -0.412X2 – 11.139.
Таким образом, в периоде с 2010 года по 2014 наблюдалось следующее: при увеличении
ВВП на 1 млрд. рублей приток капитала увеличивается на 1 млн. долларов, при
увеличении же цен на нефть на 1 доллар за баррель отток капитала увеличивается на 412
млн. долларов. Свободный коэффициент отвечает за факторы, которые не учитывались в
модели и в данном исследовании это значение велико - -11 млрд и 139 млн долларов.
2.3 Дальнейшее направление работы.
Результаты данного исследования можно использовать при попытках прогнозирования
дальнейшего оттока капитала, однако данную модель следует дополнить другими
неэкономическими факторами, чтобы уменьшить значение свободного коэффициента. В
процессе работы также выявилось несколько спорных вопросов, требующих
дополнительного исследования и анализа.