Экономическая интерпретация полученных результатов очевидна. В условиях трансформационного спада динамика безработицы, в целом повторяет, динамику спада производства, так как на участке спада высвобождение рабочих на закрывающихся предприятиях идет быстрее, чем рост занятости на новых производствах. Однако в России значительное влияние на данные о количестве безработных оказали скрытая безработица (когда неработающие предприятия формально не увольняли рабочих), а также низкое качество статистики безработицы. Таким образом, ряд безработицы получается более гладким, чем ряды промышленного производства или ВВП, и его стационарность относительно линейного тренда не отвергается.
3.8. Фондовый индекс РТС-1
В отличие от всех ранее рассмотренных рядов здесь мы имеем дело с рядом дневных значений. График ряда Xt = RTS1 (см. рис 2-7 в 2.1 – всего 1294 наблюдения) имеет достаточно сложный вид затрудняющий описание этого ряда единой моделью.
Имея в виду обычную практику построения моделей подобных рядов, рассмотрим ряд Yt = lnXt, график которого имеет вид
Проведем такой анализ этого ряда на интервалах с 01/09/95 по 03/09/971 (1 – 500 наблюдения), с 05/11/97 по 08/04/98 (545 – 649 наблюдения), с 09/04/98 по 08/10/98 (650 – 776 наблюдения) и с 09/10/98 по 31/10/00 (777 – 1294 наблюдения).
Подведем итоги анализа ряда РТС1 на интервале c 01/09/95 по 31/10/00 и на отдельных подинтервалах.
Полный интервал наблюдений 01/09/95-31/10/00: интегрированный ряд первого порядка
Интервал c 1 по 500 наблюдение (с 01/09/95 по 03/09/97): интегрированный ряд первого порядка.
Интервал с 545 по 649 наблюдение (05/11/97-08/04/98): скорее стационарный ряд.
Интервал с 650 по 776 наблюдение (09/04/98-08/10/98): интегрированный ряд первого порядка.
Наконец, для интервала с 777 по 1294 наблюдение (09/10/98-31/10/00): интегрированный ряд первого порядка.
Таким образом, построены модели ряда Zt для пяти интервалов, покрывающих в совокупности практически весь период наблюдений за исключением отрезка с 538 по 544 наблюдения – с 27 октября по 4 ноября 1997 г., когда произошло первое наиболее серьезное падение индекса РТС-1, связанное с развитием финансового кризиса. График поведения ряда Xt в окрестности указанного отрезка имеет вид:
Оценки для ряда российского фондового индекса соответствуют общим экономическим представлениям о характере поведения подобных финансовых рядов. Нестационарность фондовых индексов и курсов отдельных акций является достаточно общим свойством как развитых, так и для развивающихся рынков. Наши результаты свидетельствуют, что как на всем периоде, так и практически на всех подпериодах ряд фондового индекса РТС соответствовал процессу «случайного» блуждания. Единственный участок, на котором гипотеза о стационарности ряда не может быть отвергнута, относится к крайне непродолжительному периоду начального этапа финансового кризиса в России 1998 года, и правомочность выделения его в самостоятельный подпериод может быть поставлена под сомнение.
Следование процессу «случайного блуждания» обычно интерпретируется в теории финансов и финансовых рынков как свидетельство в пользу гипотезы эффективных рынков (в слабой форме). На наш взгляд, такой результат был бы крайне важен для анализа российских финансовых рынков. Однако знание характеристик рынка (капитализация компаний, стратегия основных участников, количество торгуемых акций, ликвидность и т. д.), не позволяют нам утверждать, что на основании полученных результатов гипотеза об эффективности рынка не отвергается.
3.9. Обменный курс рубля
Здесь мы опять имеем дело с дневными данными. График ряда Xt = Rubkurs (см. рис. 2-8 , раздел 2-1) имеет весьма сложную форму
Мы также будем проводить анализ ряда логарифмов Yt=lnXt, график которого имеет вид
В данном исследовании мы рассмотрели динамику ряда только за пределами валютного коридора, существовавшего с июня 1995 года по август 1998 года, когда режим валютного курса был плавающим (с 1992 года по май 1995 года, с сентября 1998 года по июль 2000 года).
Полученные результаты, также как и для большинства других рассматриваемых рядов, согласуются с общими представлениями макроэкономических и финансовых переменных в заданных условиях. Так, практически на всем рассматриваем участке, за исключением 1999 года, – о чем будет сказано особо – динамика курса рубля к доллару соответствовала нестационарному процессу, имеющему единичный корень. Курс рубля находился в свободном плавании, и в целом на периоде Центральный банк РФ мало влиял на темпы его изменения.
На периоде 1999 года курс рубля является стационарным относительно линейного тренда. В частности, это связано с тем, что на данном временном интервале, несмотря на формальное действие режима плавающего обменного курса, существовали сильные ограничения на операции на валютном рынке. В частности, официальный курс российской валюты устанавливался на основе результатов торгов на утренней сессии, доступ к которой имели только участники внешнеторговых операций, и ситуация на которой полностью контролировалась Банком России. Как уже было показано в рамках предыдущего проекта ИЭПП «Анализ макроэкономических и институциональных проблем финансового кризиса в России, разработка программы преодоления его последствий и достижение финансовой стабилизации. Взаимодействие между финансовыми индикаторами и характеристиками реального сектора», динамика курса на утренней сессии была стационарной относительно детерминированного линейного тренда, тогда как движение курса на дневной сессии соответствовали процессу «случайного блуждания».
Заключение
В последние годы большое внимание в эконометрической литературе уделяется анализу структурных свойств экономических временных рядов. Это вызвано тем, что далеко не всегда значения временного ряда формируются под воздействием некоторых факторов. Нередко бывает, что развитие того или иного процесса обусловлено его внутренними закономерностями, а отклонения от детерминированного процесса вызваны ошибками измерений или случайными флуктуациями. В последнее время появилось достаточно большое количество работ, в которых рассматриваются различные эконометрические аспекты развития Российской экономики. Однако в этих работах практически не уделяется внимания статистическим характеристикам самих динамических рядов, определяющих исходные данные моделей.
Для временных рядов главный интерес представляет описание или моделирование их структуры. Цель таких исследований, как правило, шире моделирования, хотя некоторую информацию можно получить и непосредственно из модели, делая выводы о выполнении тех или иных экономических законов (скажем, закона паритета покупательной способности) и проверяя различные гипотезы (например, гипотезу эффективности финансовых рынков). Построенная модель может использоваться для экстраполяции или прогнозирования временного ряда, и тогда качество прогноза может служить полезным критерием при выборе среди нескольких моделей. Построение хороших моделей ряда необходимо и для других приложений, таких, как корректировка сезонных эффектов и сглаживание. Наконец, построенные модели могут использоваться для статистического моделирования длинных рядов наблюдений при исследовании больших систем, для которых временной ряд рассматривается как входная информация.
Для правильного решения различных содержательных задач экономического анализа необходимо рассматривать различные аспекты каждого исследуемого временного ряда, а для этого, прежде всего, нужно определить его глобальную структуру, т. е. решить вопрос об отнесении каждого из рассматриваемых рядов к классу рядов, стационарных относительно тренда – TS (trend stationary), или к классу рядов, остационариваемых только путем дифференцирования ряда – DS (difference stationary) рядов.
Проблема отнесения макроэкономических рядов динамики, имеющих выраженный тренд, к одному из двух указанных классов активно обсуждалась в последние два десятилетия в мировой эконометрической и экономической литературе, поскольку траектории TS и DS ряды отличаются друг от друга кардинальным образом. TS ряды имеют линию тренда в качестве некоторой “центральной линии”, которой следует траектория ряда, находясь, то выше, то ниже этой линии, с достаточно частой сменой положений выше-ниже. DS ряды помимо детерминированного тренда (если таковой имеется) имеют еще и стохастический тренд, из-за присутствия которого траектория DS ряда весьма долго пребывает по одну сторону от линии детерминированного тренда (выше или ниже соответствующей прямой), удаляясь от нее на значительные расстояния, так что по-существу в этом случае линия детерминированного тренда перестает играть роль “центральной” линии, вокруг которой колеблется траектория процесса. В TS-рядах влияние предыдущих шоковых воздействий затухает с течением времени, а в DS-рядах такое затухание отсутствует и каждый отдельный шок влияет с одинаковой силой на все последующие значения ряда. Поэтому наличие стохастического тренда требует определенных политических усилий для возвращения макроэкономической переменной к ее долговременной перспективе, тогда как при отсутствии стохастического тренда серьезных усилий для достижения такой цели не требуется – в этом случае макроэкономическая переменная “скользит” вдоль линии тренда как направляющей, пересекая ее достаточно часто и не уклоняясь от этой линии сколько-нибудь далеко.
Построение адекватной модели макроэкономического ряда, которую можно использовать для описания динамики ряда и прогнозирования его будущих значений, и адекватных моделей связей этого ряда с другими макроэкономическими рядами невозможно без выяснения природы этого ряда и природы рядов, с ним связываемых, т. е. без выяснения принадлежности ряда к одному из двух указанных классов (TS или DS).
Основной результат, полученный в проведенном исследовании, суммирован в табл. 1
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 |
Основные порталы (построено редакторами)