Валютная политика Центрального банка: степень вмешательства в процесс курсообразования и последствия для экономики

Валютная политика Центрального банка: степень вмешательства в процесс курсообразования и последствия для экономики

Воронина В.Г., Надоршин Е.Р.

В статье анализируется валютная политика Центрального банка Российской Федерации на протяжении 1999-2003 гг. С помощью разложения Бевериджа-Нельсона помесячный ряд реального курса рубля к доллару США разделяется на фундаментальную (нестационарную) и переходную (стационарную) компоненты, первая из которых ассоциируется с рыночной динамикой, вторая - с политикой Центрального банка на валютном рынке. С использованием методов эконо-метрического анализа определяется степень влияния курсовой политики Банка России на инфляцию и ряд других макроэкономических показателей.

Описание политики Центрального банка за исследуемый период

Согласно традициям, практике, экономической теории и законодательству основной задачей, стоящей перед современными центральными банками, является контроль и регулирование денежных и финансовых потоков в экономике с целью обеспечения стабильной стоимости национальной валюты, т.е. низкой и ровной инфляции. Такая задача максимально отвечает интересам экономики и возможностям самих денежных властей.

Во многих случаях центральные банки также несут ответственность за проведение политики валютного курса, суть которой состоит в установлении или воздействии на динамику курса национальной валюты по отношению к иностранным. Помимо этого они могут выполнять целый ряд дополнительных функций.

Не все задачи, которые призван решить центральный банк, являются для него равно важными: некоторые имеют приоритет над другими, и эти приоритеты могут со временем меняться. Кроме того, цели далеко не всегда оказываются согласованными, и тогда перед денежными властями встает задача нахождения компромисса между ними. С этой проблемой сталкиваются все центральные банки: антиинфляционная политика может вступать в конфликт со стремлением денежных властей

Воронина В.Г. - сотрудник Экономической экспертной группы, эксперт по денежно-кредитной политике.

Надоршин Е.Р. - сотрудник отдела денежно-кредитной политики Института открытой экономики, аспирант ГУ ВШЭ.

Статья поступила в Редакцию в декабре 2003 г.

обеспечить низкий уровень безработицы или поддержать банковскую систему, или повысить за счет искусственного занижения реального курса национальной валюты конкурентоспособность отечественной продукции на внешнем и внутреннем рынках.

Последняя ситуация, в частности, характерна для стран с высоким уровнем открытости экономики (т.е. ориентированных на экспорт и имеющих значительную долю импортной составляющей в потреблении). К их числу может быть отнесена и Россия. Не случайно параллельно с основной задачей поддержания низкого уровня инфляции перед Центральным банком России всегда стояла задача регулирования динамики обменного курса. Вплоть до недавнего времени эта двойственность даже была закреплена законодательно. В предыдущей редакции закона «О Центральном банке» в качестве основной цели деятельности Банка России была заявлена «защита и обеспечение устойчивости рубля, в том числе его покупательной способности и курса по отношению к иностранным валютам».

После кризиса 1998 г. количественные ориентиры (как это было в 19951998 гг. - в период действия валютного коридора) отсутствовали, тем не менее курсовая политика имела четкую направленность и, более того, на протяжении большей части времени играла доминирующую роль. На первом этапе две цели - снижение инфляции и ограничение темпов реального укрепления рубля - не вступали в явное противоречие друг с другом и Центральному банку удавалось находить между ними разумный компромисс. В 1999-2000 гг. темпы инфляции1 уверенно снижались, составив 36% и 21% соответственно против 84% в 1998 г. Одновременно Банк России смог удержать национальную валюту от резкого укрепления - закономерного, учитывая двукратное ослабление рубля по итогам 1998 г. и резко выросшие цены на нефть.

И все же конфликт между денежно-кредитной политикой и валютной присутствовал. Состояние платежного баланса предполагало достаточно выраженное укрепление рубля. Его потенциал представлялся гораздо большим, чем это было целесообразно с точки зрения обеспечения плавной динамики курса рубля в среднесрочной перспективе, с одной стороны, и сохранения конкурентоспособности российских производителей - с другой. Поясним: благоприятная конъюнктура экспортных рынков рассматривалась как временное явление. Кроме того, низкий реальный обменный курс рубля, обеспечивавший конкурентоспособность отечественной продукции внутри и за пределами страны, принято было считать одним из основных факторов экономического роста. Противодействие рыночным механизмам курсооб-разования требовало от Банка России активного присутствия на валютном рынке в качестве нетто-покупателя иностранной валюты. Проблема заключалась в том, что проведение масштабных операций по наращиванию резервов в сочетании с отсутствием в распоряжении денежных властей действенных инструментов стерилиза-ции2 имело нежелательные последствия в виде интенсивного роста денежных агрегатов, что автоматически вело к ускорению темпов роста цен.

Банк России неоднократно делал заявления о приоритетности борьбы с инфляцией. На практике, однако, мало что менялось. Внимание Центрального банка

1 Здесь и далее показатель инфляции основан на индексе потребительских цен (ИПЦ).

2 Одной из основных причин этому было кризисное состояние рынка государственного долга после августовских событий 1998 г.

по-прежнему оказывалось сосредоточено на валютном рынке. Последний на протяжении большей части 2000-2002 гг. находился под влиянием избыточного предложения иностранной валюты3, и «поддержание экономически целесообразной динамики курса рубля» требовало постоянного активного вмешательства Банка России в процесс курсообразования с целью ограничения повышательного давления на рубль со стороны рекордно высоких цен на нефть.

За счет масштабных покупок иностранной валюты Центральному банку удавалось в значительной мере нейтрализовать дисбаланс в спросе и предложении на валютном рынке и обеспечивать относительно умеренное укрепление рубля на 7-11% в год. По состоянию на начало 2003 г. рубль оставался почти на 30% ниже докризисного уровня (июль 1998 г.). Это давало российским производителям достаточный запас прочности с точки зрения конкурентоспособности.

К положительным последствиям такой политики можно отнести и ускоренный рост золотовалютных резервов Центрального банка. Уже по итогам 2000 г. объем резервов не только достиг предкризисного уровня, но и превысил абсолютный максимум, зафиксированный в середине 1997 г. (24,5 млрд. долл.). За 2001-2002 гг. резервы увеличились еще на 20 млрд. долл. и, по данным на конец 2002 г., составили 48 млрд. долл.

Вместе с тем эффективность антиинфляционной политики денежных властей оказывалась низкой. Темпы прироста цен потребительского рынка снижались, но медленнее, чем этого бы хотелось. Итоговые значения инфляции каждый год оказывались выше целевых показателей, закладываемых в Основных направлениях денежно-кредитной политики и Законе о бюджете. Между тем факт негативного влияния инфляции на инвестиции, экономический рост и уровень благосостояния населения является общепризнанным и подтвержденным многочисленными исследованиями.

Кардинальные изменения в принципах проведения валютной политики Центрального банка произошли в начале 2003 г. Под давлением исключительно высокого притока в страну иностранной валюты, как в форме экспортной выручки, так и капитала, Банк России был вынужден отказаться от политики номинального ослабления рубля и допустить рост обменного курса не только в реальном, но и в номинальном выражении. Последовавший за сменой валютной политики денежных властей резкий разворот в динамике курса рубля показал крайне высокую зависимость внутреннего рынка от действий Центрального банка, еще раз продемонстрировав, что процесс курсообразования был далек от рыночного.

Отметим, что, несмотря на предпринятые корректировки в курсовой политике, Банк России не имел возможности полностью отказаться от регулирования динамики рубля. В I полугодии 2003 г. практически все факторы работали против американской валюты, заставляя участников рынка активно сбрасывать доллары и реструктурировать портфели в пользу рублевых активов. В результате объемы операций Банка России на валютном рынке не только не сократились, но даже выросли.

3 Исключение, как правило, составляли короткие периоды на рубеже годов, а также IV квартал 2001 - начало 2002 гг. Последний период связан с событиями в Соединенных Штатах Америки, которые повлекли за собой резкое ухудшение мировой и, как следствие, внешнеэкономической российской конъюнктуры. Из-за повышенных рисков и снижения цен на нефть снизилась инвестиционная активность и уменьшилась экспортная выручка, что негативно сказалось на потоках капитала и изменило ситуацию на валютном рынке.

Анализ поведения Центрального банка в посткризисный период, сделанный на основе результатов оценивания правила денежно-кредитной политики [3], дает основания утверждать, что масштабы вмешательства Центрального банка в динамику обменного курса не ограничивались сглаживанием колебаний, а зачастую оказывались более значительными. В частности, что следует из данной работы, Банк России активно сдерживал рост реального обменного курса рубля на большей части анализируемого временного интервала, причем в качестве основного инструмента использовал интервенции на валютном рынке. На это же указывают относительная плавность изменения обменного курса и динамика золотовалютных резервов.

Возникает вопрос, насколько оправдана такая политика? С одной стороны, низкая волатильность обменного курса, безусловно, положительно влияла на экономику и, в частности, на инфляцию и ВВП. С другой стороны, длительное сдерживающее воздействие на уровень реального курса национальной валюты не всегда целесообразно. Укрепление рубля, которому так активно противодействовал Центральный банк, имеет свои преимущества: во-первых, снижает относительные цены на импортные товары, во-вторых, уменьшает издержки российских производителей при использовании импортных сырья, комплектующих и оборудования и, в-третьих, увеличивает покупательную способность внутреннего спроса. Кроме того, реальное укрепление рубля вызывает переток ликвидных ресурсов от секторов, более подверженных международной конкуренции, к секторам, менее подверженным такой конкуренции. Соответственно его влияние на выпуск отрасли может быть как положительным, так и отрицательным.

В Экономической экспертной группе было проведено предварительное исследование [2], в процессе которого выяснилось, что в целом от укрепления реального обменного курса выигрывают производители товаров, ориентированные на внутренний рынок, не испытывающие слишком сильной конкуренции со стороны импорта и активно использующие в производстве импортные компоненты. Помимо этого в выигрыше от укрепления рубля, конечно же, оказываются производители услуг и те, кто занимаются строительством, которые являются классическими примерами неторгуемых товаров. Проигрывают же, в основном, экспортеры.

Но даже для тех отраслей, эластичность выпуска которых отрицательна по реальному обменному курсу, изменение экзогенных факторов, ведущее к укреплению рубля, может в итоге положительно воздействовать на выпуск в силу роста совокупного внутреннего спроса. Или, наоборот, снижение реального обменного курса вследствие роста резервов может вести к весьма ощутимому сокращению выпуска, фиксируемому как в обрабатывающих, так и в экспортоориентированных отраслях, и потому признаваться нежелательным.

В рамках данной работы были проверены два сделанных выше предположения относительно

• степени вмешательства Центрального банка в динамику обменного курса;

• характера воздействия политики денежных властей на основные макроэкономические показатели.

Выделение переменной политики Центрального банка

Доминирующей иностранной валютой в России является доллар. Связано это с двумя основными причинами: первая из них - сырьевая направленность российского экспорта, вторая - сложившаяся в процессе перехода к рынку чрезвычайно

высокая степень долларизации российской экономики. Что же касается евро, то интерес рынка к этой валюте до сих пор был достаточно низким. Обусловлено это несколькими факторами. Во-первых, неопределенностью статуса и перспектив новой валюты на мировом рынке. До недавнего времени к этому добавлялось отсутствие наличных денег, а также продолжительное снижение евро по отношению к доллару. Введение в 2002 г. в обращение наличных евро и восстановление паритета с долларом, безусловно, способствовали росту популярности европейской валюты. Активизировал этот процесс уверенный рост последней по отношению к доллару, отмечавшийся в 2003 г.

Формально Банк России стремился к созданию фактически равных условий обращения на внутреннем рынке для всех иностранных валют с самого момента появления евро. Однако на практике внимание Центрального банка было сосредоточено на динамике курса доллара. Расчет и установление курса евро происходят на основе официального курса рубля к американской валюте и котировок евро к доллару на международном валютном рынке. Центральный банк никогда не ставил своей целью сглаживать изменения курса евро, и последний, как правило, характеризовался высокой волатильностью.

В любом случае, как свидетельствует опыт последних лет, переключиться с долларов на евро, пусть даже в ограниченных масштабах, сложно. Показательными являются данные биржевого валютного рынка. По итогам 2002 г. доля валютообмен-ных операций с участием доллара США составила 92%, евро - лишь 8%. В 2003 г., несмотря на рост курса евро и интереса к валюте со стороны экономических агентов, доля операций с евро на ММВБ снизилась до 2%. К сожалению, отсутствуют цифры, характеризующие структуру частных депозитов, активов и обязательств в иностранных валютах российских банков, однако можно предположить, что ведущие позиции здесь также принадлежат американской валюте.

Все вышесказанное послужило основанием для использования авторами в качестве базы курса рубля к доллару. Причина же выбора реального, а не номинального курса, связана с тем, что именно на его динамике было сосредоточено внимание Центрального банка. Это не случайно: поведение реального курса является чрезвычайно важным для экономики, тем более такой, как российская, где большую часть экспорта составляют сырье и продукты его первичной переработки, а большую часть импорта - продукты питания и высокотехнологичные товары. В данных условиях реальный курс валюты, который определяет как конкурентоспособность экспортируемых товаров, так и относительные преимущества производителей, ориентированных на внутренний рынок, является одним из наиболее важных экономических показателей.

В случае России разложение ряда реального курса рубль/доллар позволило явным образом выделить компоненту, которую авторы связывают с действиями Центрального банка. Отметим в связи со сделанными выше замечаниями относительно выбора в качестве объекта исследования курса рубль/доллар, что выявить статистически значимую компоненту в реальных курсах национальной валюты к евро или, например, йене авторам не удалось. Данный факт еще раз подтверждает вывод о том, что определяющим являлось (и до сих пор остается) отношение рубля к доллару, и усилия Центральнго банка направлены на регулирование динамики именно этого обменного курса. Что же касается курса рубля к евро, то он в большей степени формируется под воздействием конъюнктуры рынков рубль/доллар и доллар/евро.

В силу того, что, по мнению авторов, именно переходная компонента, выделенная из реального обменного курса рубля к доллару США, отражает политику ЦБ на валютном рынке, в отношении ее часто будет употребляться термин: «переменная политики ЦБ».

Для определения степени вмешательства Банка России ряд, характеризующий динамку реального обменного курса, был разложен в соответствии с процедурой представления нестационарного ряда, предложенной Бевериджем и Нельсоном в 1981 г. Идея ее состоит в следующем: последовательным взятием разностей ряд приводится к стационарному (для большинства рядов достаточно взятия первой разности). После этого для полученного стационарного ряда подбирается ARMA модель. Остатки подобранной модели сохраняются и на основе их формируется переходная компонента. Различие между наблюдаемым рядом реального обменного курса и переходной компонентой составляет фундаментальную компоненту -случайное броуновское движение с независимыми приращениями.

В основе разложения лежит теорема об эффективности рынков в условиях совершенной конкуренции (первая теорема благосостояния). Авторы предполагают, что в условиях торгов на ЕТС ММВБ ни покупатели, ни продавцы валюты не имеют никаких преимуществ, в среднем одинаково информированы о ситуации, и отдельный покупатель или продавец практически никак не могут повлиять на действия остальных. При данных условиях в цене (обменном курсе) должна содержаться вся необходимая информация, а ее изменения, скорее всего, могут быть представлены в виде процесса с непредсказуемыми отклонениями, которые будут определяться соотношением спроса и предложения на рынке в каждый момент времени. В частности, подобным процессом может быть случайное блуждание с независимыми приращениями - нестационарный процесс в контексте данной работы. Соответственно, если в этих условиях на рынке появится некий агент, который в состоянии повлиять на соотношение спроса и предложения, то валютный курс будет содержать не только случайную составляющую, но и компоненту, отражающую правила, которыми руководствуется этот агент.

В дальнейшем, учитывая вышесказанное, мы будем называть переходную компоненту рядом, отражающим политику регулирующего органа - Центрального банка России и - как следствие - степень его вмешательства в экономику. Соответственно фундаментальная компонента, которая является нестационарным случайным блужданием, будет называться рыночной тенденцией (без учета регулирующих воздействий).

В результате применения вышеописанной процедуры к ряду реального обменного курса рубля к доллару4 с января 1999 г. по июнь 2003 г. из него удалось выделить переходную компоненту следующего вида (см. рис. 2):

4 Реальный курс рассчитан на основе следующих данных: усредненный по месяцам номинальный курс ЦБ рубля к доллару, поквартальная инфляция в США (источник IMF: IFS), инфляция на конец месяца, ГКС (на основе ИПЦ. За единицу выбран уровень июля

PD /

pD / D

1998 г., формула расчета имеет следующий вид: D(rer) = ы/ F , где Pt - цены в руб/ Et t pt_

/ E ' PF

/ at-i rt-i

лях, PtF - цены в долларах, Et - курс рублей за доллар, D(rer)=rert-rert-i.

(1) у, = 1,52  е, + 0,94 • е,_1 + 0,58 • е,_2 + 0,58 • е,_3 + 0,58 • е,_4

где у, - переходная компонента,

- остатки регрессии с лагом «г».

Рис. 1. Динамика реального обменного курса рубля к доллару США

-а—переходная компонента

Рис. 2. Динамика переходной компоненты в реальном обменном курсе рубля к доллару США

Положительные значения переходной компоненты свидетельствуют о том, что в этот период Центральный банк проводил активную политику по сдерживанию роста реального курса рубля, соответственно обесценивал его, наращивая иностранные резервы. Отрицательные значения, напротив, говорят о том, что денежные власти явно противодействовали ослаблению рубля.

ARMA модель, подобранная для первой разности реального обменного курса, которая была основой для разложения Бевериджа-Нельсона, выглядит следующим образом5:

А

R2 = 0,52,

где D(rer) - прирост реального обменного курса, st4 - случайные остатки.

Полученное разложение позволяет интерпретировать переходную компоненту6 как отражающую политику Центрального банка на валютном рынке. Действительно, если проанализировать конъюнктуру валютного рынка и политику Банка России в посткризисный период, то можно выделить несколько характерных моментов.

• Наибольший приток иностранной валюты на рынок и резкое превышение предложения над спросом наблюдалось, как правило, во II квартале каждого года. В этот период Центральный банк был вынужден активно противодействовать мощному повышательному давлению на рубль, скупая излишек валюты и наращивая резервы.

• В летние месяцы под действием тех или иных факторов (к их числу можно отнести временное снижение цен на нефть, сезонность) приток валюты в страну снижался и рынок характеризовался большей сбалансированностью спроса и предложения. В этот период вмешательство ЦБР носило умеренный либо слабый характер.

• Конец III квартала - начало осени отмечалось ростом спекулятивных настроений, инфляционных ожиданий и, как следствие, увеличением спроса на иностранную валюту. На данном этапе ЦБР мог в отдельные периоды выступать в поддержку доллара либо его операции на валютном рынке с целью снижения темпов укрепления рубля носили не столь агрессивный характер.

• Всплеск спроса на доллары и усиление спекулятивного понижательного давления на рубль наблюдались на рубеже годов. В наибольшей степени это проявилось в 1999-2001 гг.

5 Здесь и далее в скобках указаны соответствующие ^статистики. Оценка уравнения, сделанная в пакете 4.1 - Приложение 2, табл. 5.

6 Тесты стационарности переходной и фундаментальной компонент приведены в Приложении 2, табл. 6, 7.

• Наконец, следует отметить еще один период - сентябрь 2001 г. - март 2002 г. Тогда в результате трагических событий в Америке 11 сентября произошло резкое ухудшение внешнеэкономической конъюнктуры, выразившееся в снижении деловой активности, росте рисков и нестабильности и падении цен на нефть. Реакцией российской экономики на указанные процессы стало значительное сокращение объемов экспортной выручки и ухудшение платежного баланса. Как следствие, прекратился рост золотовалютных резервов. Автоматически произошла корректировка валютной политики. От противодействия повышательному давлению на рубль со стороны рекордно высоких цен на нефть ЦБР перешел к нивелированию дестабилизирующего влияния их резкого падения.

Основные описанные выше моменты нашли свое отражение в рис. 2-4. Отдельные периоды четко просматриваются, и знак переходной компоненты в каждом случае соответствует предполагаемому, с учетом состояния валютного рынка, действий Центрального банка и динамики резервов на этом отрезке.

В целях более наглядной демонстрации результатов ниже приведены динамика инфляции и золотовалютных резервов совместно с переходной компонентой (рис. 3, 4).

0,04 0,03 0,02 0,01 0,00 -0,01 -0,02 -0,03

Рис. 3. График динамики инфляции и переходной компоненты

На рис. 3-4 видно, что найденная при разложении компонента положительно связана как с инфляцией (целевым показателем денежно-кредитной политики), так и с изменением золотовалютных резервов (основным инструментом Центрального банка). В частности, эмпирический коэффициент корреляции между переходной компонентой и изменением золотовалютных резервов составляет 0,42 и статистически значим.

«

♦ Л * А д Л* Л

:м кхА1 ^ У

А

л Я 05 Я о О О т- (Ч (Ч ' сч со со о о о о о о Нэ о о о о о о о < со /Ч Р

0 «У М 1 °М Ч л£ш<ил£ш<и<о£ш<и<о£ 5§=оч:5!ОЧ:5!ОЧ:5! ее о ч

-Ф— инфляция (проценты) —— переходная компонента

0,05

- переходная компонента —♦— Изменение золотовалютных резервов

Рис. 4. График динамики золотовалютных резервов и переходной компоненты

Основываясь на динамике ряда переходной компоненты, можно выделить несколько периодов активного вмешательства Центрального банка в процесс кур-сообразования. Периодами искусственного сдерживания рыночных (или естественных) темпов укрепления национальной валюты являются следующие:

1. апрель - ноябрь 2000 г.;

2. январь - июль 2001 г.;

3. ноябрь 2002 г. - июль 2003 г.;

4. октябрь - декабрь 2003 г. (эта же политика проводится и сейчас). Ускоренная ревальвация характерна для следующих периодов:

1. август 1999 г. - январь 2000 г.;

2. июль - декабрь 2001 г.;

3. август - сентябрь 2003 г.

Приведем величину изменения золотовалютных резервов за те же периоды. За периоды препятствия укреплению рубля золотовалютные резервы изменились следующим образом:

1. апрель - ноябрь 2000 г. - резервы увеличились на 12,1 млрд. долл.;

2. январь - июль 2001 г. - резервы увеличились на 7 млрд. долл.;

3. ноябрь 2002 г. - июль 2003 г. - резервы увеличились на 17,5 млрд. долл.;

4. октябрь - декабрь 2003 г. - резервы увеличились на 12 млрд. долл.

За периоды ускоренной ревальвации золотовалютные резервы изменились:

1. август 1999 г. - январь 2000 г. - резервы увеличились на 1 млрд. долл.;

2. июль - декабрь 2001 г. - резервы увеличились на 1,6 млрд. долл.;

3. август - сентябрь 2003 г. - резервы уменьшились на 2,2 млрд. долл. Уже из предварительного анализа результатов (разложение приведено на

рис. 2) можно сделать вывод, что действия Центрального банка на валютном рынке имели своей целью не только сгладить краткосрочные колебания номинального

курса, но также воздействовали на динамику реального курса: на протяжении большей части исследуемого периода Банк России активно сдерживал темпы реального удорожания рубля по отношению к доллару.

Определение характера воздействия политики на экономику

Вторая часть исследования, как уже было отмечено выше, посвящена оценке влияния курсовой политики Центрального банка на основные макроэкономические показатели. Выводы делались на основе результатов эконометрического анализа.

Одной из центральных задач, поставленных авторами при выполнении этой части работы, было определение степени воздействия политики Банка России на инфляцию - целевой показатель, находящийся непосредственно в сфере ответственности денежных властей.

Предварительно был использован тест причинности Грэнджера (см. Приложение 2, табл. 2), на основе которого на уровне значимости 5% была отвергнута гипотеза о том, что переходная компонента не является Грэнджер-причиной инфляции (при 5 лагах). Следует отметить, что гипотеза о том, что динамика потребительских цен не является Грэнджер-причиной для действий Центрального банка на валютном рынке, также была отвергнута при данном уровне значимости (но с меньшим числом лагов). Это может означать, что валютная политика Банка России, с одной стороны, оказывала влияние на инфляцию, с другой стороны, вырабатывалась в определенном соответствии с динамикой цен потребительского рынка. Эта ситуация кажется вполне естественной, поскольку формально конечной целью денежно-кредитной политики Центрального банка было снижение темпов инфляции и именно по данному показателю в большей степени оценивалась эффективность работы последнего.

В любом случае результаты теста позволяют использовать переходную компоненту в качестве регрессора в уравнении для инфляции, оценка которого приведена в Приложении 2, табл. 8.

CPI = 0,72 + 41,86 • TRANS - 0,35 • D - 40,66 • D • TRANS + 0,38 • CPI(-1) + 0,01 • MP(-1) + 29,51 • DGDP

GDP

R2 = 0,78,

где CPI - сезонно сглаженная инфляция на основе ИПЦ;

D - качественная переменная, принимающая значение «1» после мая 2002 г., «0» с января 1999 г. по март 2002 г. и характеризующая смену председателя ЦБ (имела место в марте 2002 г.)7;

7 Предварительно не предполагалось выделять различные периоды в анализе влияния политики ЦБ на инфляцию или же иные переменные, но после построения регрессии для инфляции без качественной переменной в остатках была обнаружена гетероскедастич-ность, замечено существенное снижение амплитуды и характера поведения остатков с весны-лета 2002 г. Визуальный анализ ряда переходной компоненты позволил сделать предположение об изменении зависимости между инфляцией и переходной компонентой с весны-лета 2002 г., что совпало со сменой председателя ЦБ РФ и значительным изменением и расширением набора инструментов регулирования ликвидности.

TRANS - переходная компонента политики ЦБ;

MP(-l) _ среднее арифметическое изменение оптовых цен на газ и тарифов на электроэнергию на ФОРЭМ в прошлом периоде8;

GDP - месячные объемы ВВП.

На всем временном интервале наблюдается однонаправленная и устойчивая взаимосвязь между политикой Центрального банка и инфляцией. Отметим, что с середины 2002 г. чувствительность инфляции к курсовой политике заметно снизилась. Одной из возможных причин тому является существенное изменение и расширение с этого момента набора инструментов денежно-кредитного регулирования, позволившее Центральному банку значительно повысить контроль над состоянием денежного рынка и соответственно динамикой инфляции.

В целом следует признать, что политика искусственного сдерживания роста реального обменного курса, проводимая на протяжении большей части исследуемого периода, являлась инфляционной, т. е. вела к повышению темпов роста потребительских цен. Эластичность инфляции по переменной политики Центрального банка колебалась от 0,005 до 0,25 по абсолютному значению. Переходная компонента отражает интенсивность вмешательства Банка России в торги на валютном рынке. Соответственно ее увеличение говорит о росте активности Центрального банка, направленной на сдерживание реального удорожания рубля по отношению к доллару США (в области положительных значений компоненты или снижение усилий по стимулированию роста реального курса в области отрицательных значений компоненты). Согласно уравнению, полученному для инфляции, при проведении политики сдерживания реального удорожания рубля увеличение значений переходной компоненты на 1% в разные периоды приводило к росту месячной инфляции на 0,005-0,25%.

Отметим, что сама переменная политики изменяется в довольно широком диапазоне, и, в частности, за период с ноября 2002 г. по май 2003 г. (проведение политики реального обесценения рубля) переходная компонента возросла в 3,3 раза. Используя полученные из уравнения значения эластичности, можно рассчитать, что Центральный банк ответственен за 1-1,6 процентного пункта инфляции от ее фактического значения (12% в 2003 г.). Таким образом, до 13% суммарной инфляции было обусловлено проведением последовательной политики искусственного занижения реального обменного курса (0,13=1,6/12).

Что касается других основных макроэкономических показателей, то нам не удалось обнаружить никакой значимой связи между валютной политикой денежных властей и изменением промышленного производства, инвестициями в основные средства (капитальные активы) и объемами экспорта.

Вместе с тем было отмечено, что курсовая политика отрицательно влияет на реальные располагаемые доходы населения и динамику розничной торговли. Это может быть объяснено следующим образом: политика, направленная на реальное обесценение рубля, снижает денежные доходы граждан, что, в свою очередь, отрицательно сказывается на покупательной способности последних и оборотах розничной торговли.

8 MP и месячные объемы GDP - данные Экономической экспертной группы.

Уравнение для реальных доходов населения имеет следующий вид9: A

HR

- 0,78 • AR

где ИК - реальные доходы населения, ЕМРЬ - занятость,

ЛК(п) - авторегрессионный член порядка п.

Таким образом, хотя статистически значимая зависимость от политики Центрального банка обнаружена только в динамике инфляции и реальных располагаемых доходах населения, можно все-таки сделать вывод о том, что влияние курсовой политики Банка России на экономические показатели в целом было заметным и носило скорее негативный характер.

Принимая во внимание характер развития событий на денежном и валютном рынке в последние годы, а также перспективу сохранения в будущем цен на нефть на относительно высоком уровне и ряд других факторов, представлялось целесообразным сместить приоритеты в сторону обеспечения стабильности рубля на внутреннем рынке, что является конечной целью единой государственной денежно-кредитной политики, и допустить более быстрое укрепление рубля в реальном выражении. Решения, принятые Центральным банком в 2003 г., полностью соответствуют этой стратегии и отражают усиление антиинфляционной направленности политики денежных властей. При этом Банк России подтвердил свое намерение сохранить определенный контроль и над динамикой обменного курса. Остается надеяться, что ему удастся сохранить баланс между снижением инфляции и недопущением резкого укрепления реального курса рубля. Расширение инструментов денежно-кредитного регулирования и четкое взаимодействие Центрального банка и Правительства будут способствовать этому.

Отметим, что дальнейшие усилия должны быть направлены на выявление характера и уточнения масштабов влияния курсовой политики на темпы экономического роста (как в целом, так и в разрезе отдельных отраслей). Центральному банку, в свою очередь, было бы целесообразно уточнить свою позицию в отношении регулирования поведения обменного курса и оценить последствия, связанные с его действиями на валютном рынке.

R2 = 0,62

9 Оценка уравнения приведена в Приложении 2, табл. 9.

* * *

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Бюллетень банковской статистики. 2003. Т. 1-11.

2. Вдовиченко А., Воронина В., Дынникова О., Субботин В., Устинов А. Инфляция и валютная политика // Вопросы экономики. 2003. № 12.

3. Вдовиченко А.Г., Воронина В.Г. Исследовательский проект Консорциума экономических исследований и образования № 02-230 «Правила денежно-кредитной политики и их практическое применение». 2004.

4. Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики. М.: ЦБ РФ, 1999-2003.

5. Beveridge S., Nelson C.R. A new approach to decomposition of economic time series into permanent and transitory components with particular attention to measurement of the business cycle // Journal of Monetary Economic. 1981. Vol. 7. P. 151-174.

6. Calvo G.A., Reinhart C.M., Vegh C.A. Targeting the real exchange rate: theory and evidence // Journal of Development Economics. 1995. Vol. 47. P. 97-133.

7. Miller S.M. The Beveridge-Nelson decomposition of economic time series: Another economical computational method // Journal of Monetary Economics. 1988. Vol. 21. P. 141-142.

8. Siregar R.Y. Real exchange rate targeting and inflation in Indonesia: theory and empirical evidence // Applied Financial Economics. 1999. Vol. 9. Р. 329-336.

Приложение 1.

Разложение Бевериджа — Нельсона для нестационарного ряда ARIMA

Запишем исходный процесс в виде уравнения:

(1) y, = р-y- + st + Д st_l + P2-s,_2,

который, если р = 1 (процесс yt нестационарный) можно привести к стационарному виду путем взятия последовательных разностей, соответственно исходное уравнение можно переписать в следующем виде:

(2) У, -У,-1 = + A -et-i + Д2 -et-2,

где yt - yt-1 - первая разность нестационарного ряда yt,

а st+P1S—1+Р28—2 - стационарная MA часть.

ARMA модель этого ряда может быть оценена стандартными эконометри-ческими методами.

Получив на предыдущем шаге коэффициенты Д и Д, можно подставить их в исходный ряд (см. уравнение (1)), также отметив, что уравнение верно не

только для у но и для у—\ , путем преобразований и последовательных подстановок его можно привести к виду:

y = y-i +e +Д e-i +Д e = У-2 +e-i +Д e +Д e +e +Д е +Дe ==

t t-i t-2 t

=Xe +Д -Ee + b2-Xe + Уо = (1+д +Д)Хе -Д -e -Д -e -Д е =

=(i+bi+A)ie -[(bi +де +д е3]=/ - y,

-V-

/

где ур - нестационарный ряд, случайное блуждание с независимыми приращениями, а у" - стационарный ряд с приращениями, коррелированными во времени.

Обычно ур называют фундаментальным изменением или постоянной компонентой (в данной работе - рыночным трендом), а у" - переходной компонентой (в данной работе - переменной политики денежных властей).

i=i

i=i

i=i

Приложение 2.

Тест причинности по Грэнджеру

Таблица i.

Pairwise Granger Causality Tests Date: 02/i7/04 Time: i5:42 Sample: i999:0i 2003:i2

Lags: 2_

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability

TRANS_NEW does not Granger Cause INF_SA INF_SA does not Granger Cause TRANS_NEW 53 0,3535i 3,2027i 0,70403 0,04947

Таблица 2.

Pairwise Granger Causality Tests Date: 02/i7/04 Time: i6:29 Sample: i999:0i 2003:i2 Lags: 5

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability

TRANS_NEW does not Granger Cause INF_SA INF_SA does not Granger Cause TRANS_NEW 50 3,27988 i,i5225 0,0i443 0,3498i

Таблица 3. Тест на стационарность реального обменного курса

Null Hypothesis: RER has a unit root

Exogenous: Constant, Linear Trend

Lag Length: 1

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -1,807326 0,6885

Test critical values: 1% level 5% level 10% level -4,124265 -3,489228 -3,173114

*MacKinnon (1996) one-sided p- values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RER) Method: Least Squares Date: 02/17/04 Time: 16:47 Sample(adjusted): 1999:03 2003:12 Included observations: 58 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

RER(-1) D(RER(-1)) C @TREND(1999:01) -0,081933 0,412216 0,041026 0,000488 0,045334 0,123901 0,022642 0,000222 -1,807326 3,326975 1,811929 2,197731 0,0763 0,0016 0,0756 0,0323

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0,254534 0,213119 0,006871 0,002549 208,6422 1,991995 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 0,005105 0,007745 -7,056629 -6,914529 6,145970 0,001132

Таблица 4. Тест на стационарность первой разности реального обменного курса

Null Hypothesis: D(RER) has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 0

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -4,912937 0,0001

Test critical values: 1% level -3,548208

5% level -2,912631

10% level -2,594027

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D

Method: Least Squares

Date: 02/17/04 Time: 17:00

Sample(adjusted): 1999:03 2003:12

Included observations: 58 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

D(RER(-1)) -0,596373 0,121388 -4,912937 0,0000

C 0,003029 0,001127 2,688679 0,0094

R-squared 0,301196 Mean dependent var -3,88E-05

Adjusted R-squared 0,288718 S.D. dependent var 0,008467

S.E. of regression 0,007141 Akaike info criterion -7,012028

Sum squared resid 0,002856 Schwarz criterion -6,940979

Log likelihood 205,3488 F-statistic 24,13695

Durbin-Watson stat 1,914541 Prob(F-statistic) 0,000008

Таблица 5. Уравнение, подобранное для первой разности реального обменного курса

Dependent Variable: D

Method: Least Squares

Date: 01/14/04 Time: 12:17

Sample(adjusted): 1999:02 2003:12

Included observations: 59 after adjusting endpoints

Convergence achieved after 19 iterations

Backcast: 1998:09 1999:01

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0,004980 0,001800 2,767292 0,0077

MA(1) 0,575434 0,042505 13,53791 0,0000

MA(2) 0,363080 0,102710 3,535000 0,0008

MA(5) 0,576594 0,090791 6,350797 0,0000

R-squared 0,518483 Mean dependent var 0,005280

Adjusted R-squared 0,492219 S.D. dependent var 0,007795

S.E. of regression 0,005554 Akaike info criterion -7,483070

Sum squared resid 0,001697 Schwarz criterion -7,342220

Log likelihood 224,7506 F-statistic 19,74081

Durbin-Watson stat 1,683927 Prob(F-statistic) 0,000000

Inverted MA Roots 0,58-0,54i 0,58+0,54i -0,40-0,92i  -0,40+0,92i

-0,94

Характеристики остатков

14

12 10 8

6

4 H 2

0

-0,01

0,00

0,01

Se ries : Resid u als

S a m p l e 1999: 02 2003 : 12

O b s ervat io n s 5 9

Mean 3,65E-06

Median 0,000266

Maximum 0,013657

Minimum -0,013988

Std. Dev. 0,005409

Skewness -0,299744

Kurtosis 3,082325

Jarque-Bera 0,900150

Probability 0,637580

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 1,143157 Probability 0,350215

Obs*R-squared 6,052681 Probability 0,301126

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 02/17/04 Time: 17:32

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -7,65E-05 0,001790 -0,042744 0,9661

MA(1) 0,068197 0,065534 1,040638 0,3030

MA(2) 0,070292 0,063943 1,099287 0,2769

MA(5) -0,070168 0,063849 -1,098960 0,2770

RESID(-1) 0,124247 0,138863 0,894745 0,3752

RESID(-2) 0,016733 0,141917 0,117905 0,9066

RESID(-3) -0,093009 0,148960 -0,624386 0,5352

RESID(-4) 0,183435 0,168106 1,091186 0,2804

RESID(-5) -0,229389 0,155975 -1,470680 0,1476

R-squared 0,102588 Mean dependent var 3,65E-06

Adjusted R-squared -0,040998 S.D. dependent var 0,005409

S.E. of regression 0,005519 Akaike info criterion -7,421819

Sum squared resid 0,001523 Schwarz criterion -7,104907

Log likelihood 227,9437 F-statistic 0,714470

Durbin-Watson stat 2,094717 Prob(F-statistic) 0,677593

Date: 02/17/04 Time: 17:31 Sample: 1999:02 2003:12 Included observations: 59 Q-statistic probabilities adjusted for 3 ARMA _term(s)_

Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob

. I*. I . I*. I 1 0,131 0,131 1,0691

. I*. I 2 0,072 0,055 1,3943

.*I . I .*I . I 3 -0,062 -0,080 1,6394

4 0,038 0,053 1,7353 0,188

.*I . I **I I 5 -0,188 -0,195 4,0805 0,130

**I I **I I 6 -0,223 -0,196 7,4592 0,059

. I*. I 7 -0,017 0,072 7,4790 0,113

8 -0,021 -0,033 7,5094 0,185

Таблица 6. Тест на стационарность фундаментальной компоненты реального курса

Null Hypothesis: PERM_RER has a unit root

Exogenous: Constant, Linear Trend

Lag Length: 1

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -2,987212 0,1454

Test critical values: 1% level -4,140858

5% level -3,496960

10% level -3,177579

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D

Method: Least Squares

Date: 02/17/04 Time: 17:22

Sample(adjusted): 1999:08 2003:12

Included observations: 53 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PERM RER(-1) -0,182446 0,061076 -2,987212 0,0044

D(PERM_RER(-1)) 0,302885 0,126963 2,385611 0,0210

C 0,085499 0,029735 2,875386 0,0060

@TREND(1999:01) 0,001149 0,000327 3,518878 0,0009

R-squared 0,302656 Mean dependent var 0,005061

Adjusted R-squared 0,259961 S.D. dependent var 0,010561

S.E. of regression 0,009085 Akaike info criterion -6,491962

Sum squared resid 0,004044 Schwarz criterion -6,343261

Log likelihood 176,0370 F-statistic 7,088858

Durbin-Watson stat 1,933352 Prob(F-statistic) 0,000475

Sample: 1999:01 2003:12

Included observations: 54

Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob

I** I I** I 1 0,292 0,292 4,8726 0,027

I* I . I . I 2 0,081 -0,004 5,2577 0,072

. I . I . I . I 3 -0,009 -0,034 5,2621 0,154

I* I . I*. I 4 0,091 0,113 5,7600 0,218

.*I . I .*I . I 5 -0,065 -0,133 6,0238 0,304

.*I . I .*I . I 6 -0,179 -0,150 8,0466 0,235

.*I . I . I . I 7 -0,079 0,038 8,4525 0,294

. I . I . I . I 8 -0,029 -0,023 8,5078 0,386

Таблица 7. Тест на стационарность переходной компоненты реального курса

Null Hypothesis: TRANS_NEW has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 2

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -3,320433 0,0189

Test critical values: 1% level -3,562669

5% level -2,918778

10% level -2,597285

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(TRANS_NEW) Method: Least Squares Date: 02/17/04 Time: 17:25 Sample(adjusted): 1999:09 2003:12 Included observations: 52 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

TRANS NEW(-1) -0,419733 0,126409 -3,320433 0,0017

D(TRANS_NEW(-1)) 0,101954 0,146455 0,696149 0,4897

D(TRANS_NEW(-2)) 0,358533 0,134137 2,672891 0,0102

C 0,000910 0,000800 1,136854 0,2612

R-squared 0,254100 Mean dependent var 0,000355

Adjusted R-squared 0,207481 S.D. dependent var 0,006340

S.E. of regression 0,005644 Akaike info criterion -7,442622

Sum squared resid 0,001529 Schwarz criterion -7,292527

Log likelihood 197,5082 F-statistic 5,450585

Durbin-Watson stat 2,082220 Prob(F-statistic) 0,002628

Sample: 1999:01 2003:12

Included observations: 55

Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob

1 0,605 0,605 21,261 0,000

| 2 0,405 0,061 30,968 0,000

. |*. | | 3 0,088 -0,284 31,434 0,000

. | . | 4 -0,028 0,003 31,483 0,000

.*| . | *| | 5 -0,181 -0,121 33,543 0,000

| *| | 6 -0,249 -0,125 37,505 0,000

| |* | 7 -0,213 0,075 40,479 0,000

• *| . | . | . | 8 -0,141 0,018 41,801 0,000

Таблица 8. Уравнение инфляции

Dependent Variable: INF_SA

Method: Least Squares

Date: 02/05/04 Time: 19:01

Sample(adjusted): 1999:06 2003:12

Included observations: 55 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0,718131 0,146172 4,912929 0,0000

DUMMY -0,347521 0,094313 -3,684769 0,0006

TRANS_NEW 41,85885 6,700323 6,247289 0,0000

TRANS NEW*DUMMY -40,66614 10,27658 -3,957165 0,0002

INF SA(-1) 0,388884 0,081624 4,764325 0,0000

GAS PR WHOLESALE(- 0,008090 0,003495 2,314762 0,0249

1)*100+F0REM(-1)*100

(GDP-GDP(-1 ))/GDP(-1) 29,51466 11,78346 2,504754 0,0157

R-squared 0,777485 Mean dependent var 1,340156

Adjusted R-squared 0,749670 S.D. dependent var 0,527078

S.E. of regression 0,263713 Akaike info criterion 0,290502

Sum squared resid 3,338135 Schwarz criterion 0,545980

Log likelihood -0,988794 F-statistic 27,95259

Durbin-Watson stat 2,275532 Prob(F-statistic) 0,000000

Характеристики остатков

12 -г 10 -8 -6 -4 -2 -0 -

-0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0,0 0,2 0,4 0,6

S e rie s : R es id u a Is

S a m p I e 1 9 9 9 : 0 6 2 0 0 3 :1 2

O b s e rvat i o n s 5 5

Mean -3,48E-16

Median 0,036827

Maximum 0,525999

Minimum -0,714973

Std. Dev. 0,248631

Skewness -0,424007

Kurtosis 3,370131

Jarque-Bera 1,961953

Probability 0,374945

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:_

F-statistic 1,290411 Probability 0,285759 0bs*R-squared_7,175902 Probability_0,207884

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0,163930 0,177955 -0,921186 0,3621

DUMMY 0,036759 0,101898 0,360746 0,7201

TRANS NEW -4,866485 7,513694 -0,647682 0,5206

TRANS NEW*DUMMY 5,581886 11,62957 0,479973 0,6337

INF SA(-1) 0,067887 0,103539 0,655665 0,5155

GAS_PR_WHOLESALE(- 0,002412 0,003663 0,658302 0,5139

1)*100+F0REM(-1)*100

(GDP-GDP(-1 ))/GDP(-1) 9,633211 12,75764 0,755094 0,4543

RESID(-1) -0,150887 0,187794 -0,803471 0,4261

RESID(-2) -0,088376 0,163889 -0,539243 0,5925

RESID(-3) -0,166957 0,165746 -1,007309 0,3194

RESID(-4) 0,107918 0,159839 0,675169 0,5032

RESID(-5) -0,290034 0,173380 -1,672817 0,1016

R-squared 0,130471 Mean dependent var -3,48E-16

Adjusted R-squared -0,091967 S.D. dependent var 0,248631

S.E. of regression 0,259812 Akaike info criterion 0,332516

Sum squared resid 2,902605 Schwarz criterion 0,770480

Log likelihood 2,855803 F-statistic 0,586551

Durbin-Watson stat 2,121223 Prob(F-statistic) 0,829049

Date: 02/17/04 Time: 19:01 Sample: 1999:06 2003:12 Included observations: 55

Autocorrelation_Partial Correlation_AC PAC Q-Stat Prob

.*I .*I 1 -0,146 -0,146 1,2330 0,267

2 0,036 0,016 1,3117 0,519

.*I .*I 3 -0,118 -0,113 2,1550 0,541

*. I *. I 4 0,188 0,160 4,3278 0,363

**I **I 5 -0,247 -0,210 8,1565 0,148

6 0,037 -0,030 8,2463 0,221

*. I *. I 7 0,067 0,116 8,5431 0,287

8 0,011 -0,051 8,5505 0,382

.*I 9 -0,115 -0,052 9,4539 0,396

**I ***I 10 -0,245 -0,331 13,647 0,190

Таблица 9. Уравнение реальных денежных доходов населения

Dependent Variable: HOUSE_HI_GR_SA

Method: Least Squares

Date: 02/10/04 Time: 17:56

Sample(adjusted): 1999:10 2003:11

Included observations: 50 after adjusting endpoints

Convergence achieved after 10 iterations_

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0,005009 0,003112 1,609780 0,1148

TRANS NEW -0,316825 0,142731 -2,219740 0,0318

D(EMPL) 0,004845 0,002374 2,041174 0,0474

D(GDP)/GDP 3,078543 0,579883 5,308907 0,0000

AR(1) -0,783962 0,138307 -5,668274 0,0000

AR(2) -0,432988 0,132697 -3,262996 0,0022

AR(4) 0,220222 0,110277 1,996988 0,0522

R-squared 0,618204 Mean dependent var 0,020356

Adjusted R-squared 0,564931 S.D. dependent var 0,020271

S.E. of regression 0,013371 Akaike info criterion -5,662289

Sum squared resid 0,007688 Schwarz criterion -5,394606

Log likelihood 148,5572 F-statistic 11,60429

Durbin-Watson stat 1,902675 Prob(F-statistic) 0,000000

Inverted AR Roots 0,47 -0,25-0,76i -0,25+0,76i -0,74

Характеристики остатков

-0,0125

0,0000

0,0125

0,0250

S e rie s : R e s id u a Is S a m p I e 1 9 9 9 : 1 0 2 0 0 3 : 1 1 O b s e rva t i o n s 5 0

Mean 1,05E-13

Median -0,001613

Maximum 0,031090

Minimum -0,018715

Std. Dev. 0,012526

Skewness 0,579009

Kurtosis 2,794627

Jarque-Bera 2,881636

Probability 0,236734

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0,809138 Probability 0,550464

Obs*R-squared 4,811066 Probability 0,439371

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0,000417 0,003456 0,120716 0,9046

TRANS NEW -0,050550 0,150754 -0,335317 0,7392

D(EMPL) 0,000317 0,002521 0,125635 0,9007

D(GDP)/GDP -0,014099 0,652950 -0,021592 0,9829

AR(1) 0,176097 0,331652 0,530971 0,5985

AR(2) 0,212412 0,330806 0,642106 0,5247

AR(4) 0,150769 0,237359 0,635192 0,5291

RESID(-1) -0,147135 0,385695 -0,381480 0,7050

RESID(-2) 0,010578 0,323999 0,032648 0,9741

RESID(-3) 0,201514 0,289876 0,695172 0,4912

RESID(-4) -0,450527 0,291323 -1,546486 0,1303

RESID(-5) -0,086174 0,294893 -0,292221 0,7717

R-squared 0,096221 Mean dependent var 1,05E-13

Adjusted R-squared -0,165399 S.D. dependent var 0,012526

S.E. of regression 0,013522 Akaike info criterion -5,563460

Sum squared resid 0,006948 Schwarz criterion -5,104575

Log likelihood 151,0865 F-statistic 0,367790

Durbin-Watson stat 2,015919 Prob(F-statistic) 0,960851

Sample: 1999:10 2003:11 Included observations: 50 Q-statistic probabilities adjusted for 3 ARMA _term(s)_

Autocorrelation_Partial Correlation_AC PAC Q-Stat Prob

1 0,041 0,041 0,0909

2 0,052 0,051 0,2393

3 0,057 0,053 0,4214

* * 4 -0,178 -0,186 2,2048 0,138

* * 5 -0,118 -0,113 3,0089 0,222

* * 6 -0,089 -0,068 3,4762 0,324

* 7 0,029 0,072 3,5255 0,474

8 -0,035 -0,049 3,6018 0,608

* * 9 0,155 0,130 5,1274 0,528

10 0,017 -0,038 5,1466 0,642