Регрессионная модель анализа срочных депозитов населения

Банкаўскi веснiк, ЖНIВЕНЬ 2006 çÄìóçõÖ èìÅãàäÄñàà Регрессионная модель анализа срочных депозитов населения ÄÎÂÍÒÂÈ åàäëûä значительным инвестиционным ресурсом белорусской экономики в том случае, если будут иметь преимущественно организованные формы, одной из которых выступают срочные депозиты. В этом смысле актуальным является совершенствование экономической политики, ориентированной на стимулирование роста сбережений населения в срочных депозитах. Основываясь на положениях экономической теории, можно определить набор потенциальных факторов, формирующих динамику срочных депозитов населения. Однако выявить особенности влияния факторов на исследуемый показатель, установить их статистическую значимость в национальной экономике можно лишь на основе эмпирических исследований. Целью данной работы является построение адекватной для белорусской экономики регрессионной модели срочных депозитов населения Беларуси в национальной валюте, выявление статистически значимых факторов их формирования, определение эффективных мер по их привлечению. ùÍÓÌÓÏËÒÚ ÓÚ‰ÂÎ‡ ÏÓÌÂÚ‡ÌÓ„Ó ‡Ì‡ÎËÁ‡ Ë ÔÓ„ÌÓÁËÓ‚‡ÌËfl ÉÎ‡‚ÌÓ„Ó ÛÔ‡‚ÎÂÌËfl ÏÓÌÂÚ‡ÌÓÈ ÔÓÎËÚËÍË Ë ˝ÍÓÌÓÏË˜ÂÒÍÓ„Ó ‡Ì‡ÎËÁ‡ ç‡ˆËÓÌ‡Î¸ÌÓ„Ó ·‡ÌÍ‡ В условиях относительно невысокой рентабельности многих белорусских предприятий и недостаточной активности в республике иностранных инвесторов значительно возрастает роль сектора домашних хозяйств в повышении объема инвестиций в белорусской экономике. В период 1999—2005 годов реальные доходы населения Беларуси увеличились вдвое, доля сбережений в доходах населения увеличилась с 3,29 до 5,08 процента1. Однако увеличивающиеся сбережения населения могут стать Ç˚·Ó ÔÓÚÂÌˆË‡Î¸Ì˚ı Ù‡ÍÚÓÓ‚ Так как срочные рублевые депозиты населения Республики Беларусь являются составной частью сбережений, то их объем определяется, с одной стороны, объемом сбережений населения, с другой стороны — их структурой. В кейнсианской теории спроса на деньги рассматриваются две альтернативные формы сбережений: деньги как самостоятельный финансовый актив и ценные бума- ги. Переходная экономика в силу неустойчивости экономической конъюнктуры имеет свою специфику и характеризуется появлением новых форм сбережений: неорганизованные сбережения, сбережения в иностранной валюте и др. Так, в современной экономике России выделяют 7 основных форм хранения сбережений [1]: неорганизованные сбережения; банковские вклады физических лиц; ценные бумаги; резервы взносов в страховых компаниях по личным и имущественным видам страхования (различные виды накопительного страхования); накопленные резервы пенсионных взносов в частных пенсионных фондах; паи в паевых инвестиционных фондах; паи и вклады в кредитных организациях, имеющих некоммерческий характер. Однако белорусская денежнокредитная система имеет существенные особенности, такие, как невысокая развитость рынка ценных бумаг, отсутствие частных пенсионных фондов, непопулярность накопительного страхования2. В связи с этим возникает необходимость изучения структуры сбережений населения Беларуси. На основе годовых данных белорусской экономики была оценена структура сбережений населения Беларуси в 2004 году. Здесь под сбережениями понимается часть денежных доходов населения, предназначенная для удовлетворения потребностей в будущем3. В качестве грубой оценки сбережений в вышеуказанном смысле бралась разность между денежными доходами населения, налогов и сборов и покупки товаров и оплаты услуг (таблица 1). Рассчитано на основе показателей “денежные доходы”, “покупка товаров и оплата услуг” и “обязательные платежи и добровольные взносы” с учетом новой методологии 2004 года. 2 По данным компаний накопительного страхования, из почти 10 миллионов лиц, проживающих в республике, услугами страховых компаний для обеспечения дополнительных пенсий и страхования своей жизни пользуется лишь около 100 тысяч граждан [2]. 3 Корельский В.Ф., Гаврилов Р.В. Биржевой словарь. М.: 2000, http://jur.vslovar.org.ru/14641.html 1 20 Банкаўскi веснiк, ЖНIВЕНЬ 2006 çÄìóçõÖ èìÅãàäÄñàà í‡·ÎËˆ‡ 1 Оценка структуры сбережений населения Республики Беларусь в 2004 году ‹ Ô/Ô 1 2 3 4 5 èÓÍ‡Á‡ÚÂÎ¸ åÎ‰. Û·ÎÂÈ Денежные доходы населения1 Налоги и сборы1 Покупка товаров и оплата услуг1 Сбережения населения (1-2-3) Инвестиции населения в основной капитал2 Прирост срочных рублевых депозитов физических лиц3 Прирост срочных валютных депозитов физических лиц3 Прирост переводных депозитов физических лиц3 Прочие сбережения (4-5-6-7-8) 6 7 8 9 Как видно из таблицы 1, в условиях неустойчивой экономической конъюнктуры значительную часть сбережений белорусы тратят на реальные активы как наиболее надежную форму сбережений (инвестиции населения в общем объеме сбережений составляют 28,7 процента). Значительную долю сбережений составляют срочные рублевые депозиты (28,7 процента). На срочные валютные депозиты приходится 11,7 процента сбережений, то есть ненамного меньше половины объема рублевых вкладов населения. Из этого можно заключить, что иностранная валюта в белорусской экономике все еще имеет функцию средства сохранения стоимости. Учитывая гистерезис процесса долларизации [3], следует ожидать, что она сохранит эту функцию и в ближайшей перспективе. Также небольшая часть сбережений населения остается на переводных депозитах. Прочие сбережения составляют 21,6 процента. % Í Ó·˙ÂÏÛ Ò·ÂÂÊÂÌËÈ Ì‡ÒÂÎÂÌËfl 29 564,9 2 049,6 24 399,5 3 115,8 100 893,3 28,7 892,9 28,7 366,1 11,7 290,3 673,2 9,3 21,6 Можно предположить, что некоторая их часть хранится в неорганизованных формах, а именно “на руках” у населения в виде рублей и СКВ. В соответствии с портфельным подходом к спросу на деньги [4] соотношение между этими активами в объеме сбережений населения определяется их доходностью и степенью риска: чем больше доходность и меньше риск актива по сравнению с другими активами, тем большую долю будет занимать данный актив в портфеле экономического агента. Исходя из данной теории, при заданном риске спрос на актив определяется его сравнительной доходностью относительно других видов активов. Поэтому модель должна включать не только факторы, описывающие доходность на рублевом сегменте депозитного рынка, но и на смежных финансовых рынках. Учитывая требование отсутствия мультиколлинеарности факторов, при построении модели будем стремиться включать в нее минимально необходимое количество факторов. В качестве базового актива рассмотрим срочные рублевые депозиты, непосредственной характеристикой доходности которых выступает ставка процента по срочным депозитам в национальной валюте для физических лиц. Сравнительная доходность срочных депозитов населения в Так как срочные рублевые депозиты населения Республики Беларусь являются составной частью сбережений, то их объем определяется, с одной стороны, объемом сбережений населения, с другой стороны — их структурой. Таким образом, можно выделить следующие виды активов, являющихся наиболее востребованными формами сбережений населения Беларуси: наличные деньги и СКВ (неорганизованные формы сбережений), срочные банковские депозиты в национальной валюте, срочные банковские депозиты в иностранной валюте и реальные активы. СКВ относительно рублевых депозитов определяется разницей соответствующих ставок процента и дополнительным доходом, полученным в результате изменения обменного курса белорусского рубля. При построении модели, однако, было выявлено, что ставка процента по срочным валютным депозитам в изучаемом периоде не являлась статистически значимой Показатели представлены в сборнике “Денежные доходы и расходы населения Республики Беларусь” (Министерство статистики и анализа РБ). Показатели представлены в Статистическом ежегоднике Республики Беларусь (Министерство статистики и анализа Республики Беларусь). 3 Показатели рассчитаны как абсолютный прирост соответствующих видов депозитов, представленных в Бюллетене банковской статистики (Национальный банк Республики Беларусь), за период с 01.01.2004 по 01.01.2005. 1 2 21 Банкаўскi веснiк, ЖНIВЕНЬ 2006 çÄìóçõÖ èìÅãàäÄñàà и, как следствие, оказывала незначительное влияние на динамику срочных депозитов населения в белорусских рублях. Можно предположить, что причиной этого явились небольшие изменения ставки по валютным депозитам по сравнению со ставкой по рублевым депозитам в периоде 2003—2005 годов (рисунок 1). Поэтому динамика разности ставок преимущественно определялась динамикой ставки по рублевым депозитам. Таким образом, относительная привлекательность валютных депозитов определялась колебаниями ставки по рублевым депозитам и ожидаемой динамикой курса белорусского рубля. В работе В.Н. Комкова и Н.П. Домбровской [5] также сделан вывод о том, что основным фактором, определяющим соотношение доходности на рублевом и валютном сегментах депозитного рынка, выступает процентная ставка по срочным рублевым (а не валютным) депозитам. В качестве непосредственной характеристики доходности по наличной СКВ выступает ожидаемый уровень девальвации белорусского рубля, а в качестве характеристики доходности по реальным активам — ожидаемый уровень инфляции: с ростом цен стоимость реальных активов в национальной валюте возрастает, поэтому привлекательность реальных активов повышается. Наконец, наличные рубли — это не приносящий дохода вид актива. Доходности вышеуказанных видов активов относительно рублевых депозитов определяются соответствующим сопоставлением с доходностью по срочным рублевым депозитам. В модель, помимо факторов, формирующих структуру сбережений, предполагается включить факторы, определяющие объем сбережений населения. Как известно из экономической теории, сбережения населения S — это разность между располагаемым доходом Y и конечным потреблением С домашних хозяйств [6]: St = Yt - Ct. Ставки процента по рублевым и валютным депозитам 40 30 Rrub 20 10 Rcur 0 январь 2003 июль 2003 январь 2004 июль 2004 январь 2005 июль 2005 январь 2006 êËÒÛÌÓÍ 1 Согласно теории постоянного дохода [7], домашние хозяйства предпочитают равномерный объем потребления, то есть потребление в некоторый период t связано не только с доходом, полученным в этом периоде, а базируется на оценке средних доходов за период, а значит, зависит от доходов в предыдущие периоды t-1, t-2, ..., t-n: Ct = f(Yt,Yt-1,...,Yt-n). Следовательно, сбережения домашних хозяйств также зависят от текущего и прошлого значений их доходов: St = f’(Yt,Yt-1,...,Yt-n). Предполагая адаптивность ожиданий1, на основе вышесказанного можно заключить, что потенциальный набор факторов, формирующих динамику срочных рублевых депозитов населения Беларуси, определяется доходами домашних хозяйств Республики Беларусь в текущем и предыдущих периодах, ставкой процента по срочным рублевым депозитам физических лиц в текущем периоде, уровнем девальвации белорусского рубля по отношению к СКВ в текущем и предыдущих периодах, уровнем инфляции в текущем и предыдущих периодах. В качестве курса СКВ возьмем рыночный курс белорусского рубля по отношению к доллару США в связи с наибольшей популярностью этого вида валюты у населения Беларуси. Ç˚·Ó ÔÂÂÏÂÌÌ˚ı Для построения регрессионной модели срочных рублевых депозитов населения Республики Беларусь в национальной валюте использовались месячные данные с января 2003-го по январь 2006 года. Факторы рассматривались в различных формах показателей. В качестве переменной масштаба использовались доходы населения за месяц и предшествующие текущему месяцу 12 месяцев2. Для учета уровня девальвации в текущем и предыдущих периодах использовались следующие факторы: уровень девальвации за месяц (то есть не учитывались прошлые значения фактора), уровень девальвации за предшествующие текущему месяцу 12 месяцев, а также ожидаемый уровень девальвации в виде, предложенном Кейганом [8, с. 106]: 1 Теория адаптивных ожиданий предполагает, что ожидания относительно будущих значений показателей строятся на основе их текущих и прошлых значений. Следовательно, для учета факторов “ожидаемый уровень девальвации” и “ожидаемый уровень инфляции” следует рассматривать значения уровня девальвации и уровня инфляции в текущем и предыдущих периодах. 2 Выбор периода в 12 месяцев связан с тем, что это позволяет в значительной мере учесть прошлые значения показателя, а также исключает сезонность. 22 Банкаўскi веснiк, ЖНIВЕНЬ 2006 çÄìóçõÖ èìÅãàäÄñàà Devtexp = γ (Devt + (1- γ )Devt-1 + + (1-γ )2 Devt-2 + ...) (0< γ <1), (1) с различными значениями γ , где параметр γ характеризует скорость корректировки ожиданий. Для учета уровня инфляции в текущем и предыдущих периодах использовались аналогичные факторы: уровень инфляции за месяц, уровень инфляции за предшествующие текущему месяцу 12 месяцев, а также ожидаемый уровень инфляции в виде, предложенном Кейганом. В качестве доходности по срочным рублевым депозитам использовалась средняя процентная ставка по вновь привлеченным срочным рублевым депозитам физических лиц1. При построении модели, с точки зрения статистической и экономической адекватности, наилучшие результаты были получены для форм показателей, приведенных в таблице 2. С прописной буквы обозначим исходный временной ряд, а со строчной — соответствующий временной ряд, взятый в логарифмической форме. В дальнейшем в статье будут рассматриваться временные ряды deprub, incyear, Devdolyear, Rrub, Cpiyear. ùÍÓÌÓÏÂÚË˜ÂÒÍËÈ ‡Ì‡ÎËÁ ‚ÂÏÂÌÌ˚ı fl‰Ó‚ Визуальный графический анализ временных рядов (рисунок 2) говорит об их нестационарности. Для определения типа нестационарности и порядка интегрированности использовался расширенный тест Дики—Фуллера (ADF-тест). К сожалению, данный тест оказался неприменим для временного ряда deprub: как изве- В современной экономике России выделяют 7 основных форм хранения сбережений: неорганизованные сбережения; банковские вклады физических лиц; ценные бумаги; резервы взносов в страховых компаниях по личным и имущественным видам страхования; накопленные резервы пенсионных взносов в частных пенсионных фондах; паи в паевых инвестиционных фондах; паи и вклады в кредитных организациях, имеющих некоммерческий характер. стно, ADF-тест чувствителен к наличию сезонных изменений [9], которые присутствуют в deprub. О наличии сезонности свидетельствует графический анализ первой разности временного ряда (рисунок 3), где можно наблюдать значительное уменьшение темпов í‡·ÎËˆ‡ 2 Условные обозначения временных рядов é·ÓÁÌ‡˜ÂÌËÂ Deprub Incyear роста срочных рублевых депозитов в середине года. Предположение о сезонности также подтверждает близкое к 5-процентному критическому уровню значение выборочной автокорреляционной функции с лагом 12. Результаты применения ADF-теста для остальных временных рядов приведены в таблице 3. Как известно, при использовании ADF-теста должна отсутствовать автокорреляция остатков, что èÓÍ‡Á‡ÚÂÎ¸ Ë Â‰ËÌËˆ‡ ËÁÏÂÂÌËfl Срочные рублевые депозиты физических лиц на 1-е число следующего месяца, млрд. руб. Денежные доходы населения за последние 12 месяцев, млрд. руб. Devdolyear Девальвация белорусского рубля по отношению к доллару США за последние 12 месяцев, % Rrub Средние процентные ставки по вновь привлеченным срочным рублевым депозитам физических лиц, % годовых Cpiyear Индекс потребительских цен к соответствующему месяцу предыдущего года, % достигается включением в тестовую модель необходимого количества лагов. Кроме того, при применении теста необходимо решить вопрос о включении в модель тренда или константы. Во втором столбце таблицы 3 приведена конкретная спецификация теста, использованная для тестирования соответствующего временного ряда: сначала указывается, включались ли в тестовую модель тренд или константа (T — включались и тренд, и константа; C — включалась только константа); после запятой указывается количество включенных лагов. По результатам ADF-теста (таблица 3) можно заключить, что временные ряды incyear, Devdolyear, Rrub, Cpiyear являются интегрированными первого порядка (тот факт, что временной ряд x является интегрированным порядка d, будем обозначать x~I(d)). Это предположение подтверждается визуальным графическим анализом исходных временных рядов (рисунок 2) и временных рядов первых разностей (рисунок 3). На основе графичес- Источники данных: Бюллетень банковской статистики (Национальный банк Республики Беларусь), Статистический бюллетень (Министерство статистики и анализа Республики Беларусь) и Социально-экономическое положение Республики Беларусь (Министерство статистики и анализа Республики Беларусь). 1 23 Банкаўскi веснiк, ЖНIВЕНЬ 2006 çÄìóçõÖ èìÅãàäÄñàà Графики временных рядов 8.0 7.5 10.6 25 10.4 20 10.2 7.0 10 10.0 deprub 6.5 6.0 Devdolyear 15 incyear 9.8 01. 07. 01. 07. 2003 2003 2004 2004 01. 2005 07. 01. 2005 2006 9.6 01. 07. 01. 07. 2003 2003 2004 2004 40 135 35 130 Rrub 30 125 25 120 20 115 15 110 5 0 01. 2005 07. 01. 2005 2006 -5 01. 07. 01. 07. 2003 2003 2004 2004 01. 2005 07. 01. 2005 2006 Cpiyear 105 10 01. 07. 01. 07. 2003 2003 2004 2004 01. 2005 07. 01. 2005 2006 01. 07. 01. 07. 2003 2003 2004 2004 01. 2005 07. 01. 2005 2006 êËÒÛÌÓÍ 2 Графики первых разностей временных рядов 0.12 0.06 0.10 0.04 0.08 0.06 0.02 01. 07. 01. 07. 2003 2003 2004 2004 01. 2005 07. 01. 2005 2006 -0.02 01. 07. 01. 07. 2003 2003 2004 2004 2 1 0 0 -2 -1 ∆Rrub -4 -6 01. 07. 01. 07. 2003 2003 2004 2004 -1.0 -1.5 0.00 ∆deprub 0.00 -2 0.0 -0.5 0.02 0.04 -0.02 0.5 ∆incyear -2.0 01. 2005 07. 01. 2005 2006 -2.5 ∆Devdolyear 01. 07. 01. 07. 2003 2003 2004 2004 01. 2005 07. 01. 2005 2006 ∆Cpiyear -3 01. 2005 07. 01. 2005 2006 01. 07. 01. 07. 2003 2003 2004 2004 01. 2005 07. 01. 2005 2006 êËÒÛÌÓÍ 3 кого анализа можно также предположить, что ряд deprub является интегрированным первого порядка с сезонными изменениями. 24 Таким образом, все рассматриваемые временные ряды являются интегрированными первого порядка: deprub, incyear, Devdolyear, Rrub, Cpiyear ~ I(1). (2) Банкаўскi веснiк, ЖНIВЕНЬ 2006 çÄìóçõÖ èìÅãàäÄñàà í‡·ÎËˆ‡ 3 Результаты ADF-теста ÇÂÏÂÌÌÓÈ fl‰ ëÔÂˆËÙËÍ‡ˆËfl incyear Devdolyear Rrub Cpiyear ∆incyear ∆Devdolyear ∆Rrub ∆Cpiyear ADFÒÚ‡ÚËÒÚËÍ‡ T, 0 T, 1 T, 1 T, 1 C, 0 T, 0 C, 0 C, 0 5-ÔÓˆÂÌÚÌÓÂ ÍËÚË˜ÂÒÍÓÂ ÁÌ‡˜ÂÌËÂ -1.76 -1.03 -2.05 -2.33 -5.62 -3.96 -3.40 -4.77 êÂ„ÂÒÒËÓÌÌ‡fl ÏÓ‰ÂÎ¸ ÒÓ˜Ì˚ı ‰ÂÔÓÁËÚÓ‚ Ì‡ÒÂÎÂÌËfl ÅÂÎ‡ÛÒË ‚ Ì‡ˆËÓÌ‡Î¸ÌÓÈ ‚‡Î˛ÚÂ Между изучаемыми временными рядами не были найдены коинтеграционные соотношения, что не позволило построить модель коррекции ошибок. Поэтому по стационарным временным рядам ∆deprub, ∆incyear, ∆Devdolyear, ∆Rrub и ∆Cpiyear была построена регрессионная модель срочных депозитов населения Республики Беларусь в национальной валюте. Для построения модели использовались также сезонные фиктивные переменные, где две цифры после буквы s обозначают месяц сезонного изменения (например, s11t = 1 в ноябре, s11t = 0 в остальные месяцы). Полученная модель имеет вид: -3.54 -3.53 -3.54 -3.54 -2.94 -3.53 -2.94 -2.94 Ç˚‚Ó‰ нестационарный нестационарный нестационарный нестационарный стационарный стационарный стационарный стационарный В формуле (3) в круглых скобках под коэффициентом указывается P-значение t-статистики оценки коэффициента; T обозначает период оценивания; R2, σ , Mean и SD обозначают, соответственно, коэффициент детерминации, стандартное отклонение остатков, среднее значение эндогенной переменной и стандартное отклонение эндогенной переменной; PJB — P-значение статистики теста Жака—Бера на соответствие распределения остатков нормальному закону; PW — P-значение TR2-статистики теста Уайта на гомоскедастичность остатков; PARCH(i) — P-значение TR2-статистики теста множителей Лагранжа с лагом i на условную гомоскедастичность остатков, где i — значение лага, соответствующее наименьшему P-значению статистики теста (1 ≤ i ≤ 6); PAR(i) — P-значе- ∆deprubt = 0.32∆deprubt-1 – 0.015∆Devdolyeart + 0.005∆Rrubt-1 + (0.000) (0.000) (0.001) + 0.43∆incyeart-2 – 0.009∆Cpiyeart-2 + 0.022(s11t + s12t + s01t + s05t) (0.003) (0.000) (0.000) (3) ние TR2-статистики теста множителей Лагранжа с лагом i на автокорреляцию остатков, где i — значение лага, соответствующее наименьшему P-значению статистики теста (1 ≤ i ≤ 6); PRESET(i) — P-значение статистики RESET-теста на правильность спецификации модели, где параметр теста i соответствует наименьшему P-значению статистики теста (1 ≤ i ≤ 6). Все факторы в формуле (3) оказались статистически значимыми на уровне значимости 5 процентов. Как следует из P-значений соответствующих статистик, гипотезы о нормальном распределении, гомоскедастичности и неавтокоррелированности остатков модели (3) на 5-процентном уровне значимости не отклоняются. Гипотезу о неавтокоррелированности остатков также подтверждают значения выборочной автокорреляционной функции (ВАКФ) и выборочной частной автокорреляционной функции (ВЧАКФ), меньшие 5-процентных критических значений, а также P-значение Q-статистики (рисунок 4). Таким образом, все проведенные тесты свидетельствуют о том, что остатки модели (3) являются гауссовским белым шумом. Графики остатков модели (3), исходного временного ряда ∆deprubt и его оценки (модели (3) приведены на рисунке 5. Для тестирования стабильности модели (3) использовались тесты Чоу (Chow Breakpoint и Chow Forecast), CUSUM (CUSUM и CUSUM of Squares), одношагового прогнозирования, также строились рекурсивные оценки коэффициентов [10]. Однако ни один из вышеуказанных тестов не позволил выявить структурные изменения в модели на уровне значимости 5 процентов. На основе вышеприведенных результатов тестирования полученную модель (3) можно считать статистически адекватной. T = 2003 : 01 – 2006 : 01 R2 = 0.912 σ = 0.008 ùÍÓÌÓÏË˜ÂÒÍ‡fl ËÌÚÂÔÂÚ‡ˆËfl ÏÓ‰ÂÎË Mean = 0.045 SD = 0.027 PJB = 0.158 PW = 0.150 PARCH(2) = 0.539 PAR(1) = 0.120 PRESET(1) = 0.600 Как следует из модели (3), основными факторами, определяющими динамику срочных рублевых депозитов населения Беларуси, являются доходы населения, динамика курса белорусского рубля по отношению к доллару США, уровень инфляции и процентная 25 Банкаўскi веснiк, ЖНIВЕНЬ 2006 çÄìóçõÖ èìÅãàäÄñàà ВАКФ, ВЧАКФ и Q-статистика остатков модели (3) Autocorrelation Partial Correlation 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 AC PAC Q-Stat Prob -0.225 -0.004 -0.047 0.020 -0.087 0.063 0.114 0.041 0.059 -0.146 -0.009 -0.048 -0.225 -0.058 -0.064 -0.007 -0.093 0.021 0.136 0.103 0.119 -0.102 -0.056 -0.059 2.0286 2.0293 2.1215 2.1384 2.4788 2.6639 3.2902 3.3729 3.5496 4.6964 4.7012 4.8325 0.154 0.363 0.548 0.710 0.780 0.850 0.857 0.909 0.938 0.911 0.945 0.963 êËÒÛÌÓÍ 4 Графики остатков модели (3), ряда ∆deprubt и его оценки 0.15 0.10 Actual 0.05 0.02 Fitted 0.00 0.01 -0.05 0.00 -0.01 Residual -0.02 -0.03 01.2003 07.2003 01.2004 07.2004 01.2005 07.2005 01.2006 êËÒÛÌÓÍ 5 ставка по вновь привлеченным срочным рублевым депозитам физических лиц. Следует отметить, что показатель доходов населения представлен в виде совокупных доходов за последние 12 месяцев. Кроме того, показатели девальвации и инфляции представлены в виде индексов роста к соответствующему периоду предыдущего года. Такие формы представления оказались наиболее адекватными по совокупности статистических характеристик. С экономической позиции данный факт может быть интерпретирован следующим образом. Представление показателей в виде годовых 26 доходов или годовых индексов роста нивелирует краткосрочные месячные колебания и преимущественно отражает среднесрочные тенденции в динамике показателей. Применительно к введенным в модель факторам это означает, что, во-первых, сбережения населения Беларуси в форме срочных рублевых депозитов зависят не от доходов, полученных в конкретный месяц, а от средних доходов за год, или от годовых доходов населения, что подтверждает теорию постоянного дохода. Во-вторых, среднесрочную динамику инфляции и девальвации (ревальвации) можно рассматривать как факто- ры, формирующие ожидания населения относительно будущих значений этих показателей. Кроме того, показатели инфляции и девальвации в годовой форме представления можно интерпретировать как индикаторы финансовой устойчивости и, следовательно, как индикаторы степени доверия населения к банковской системе. Тогда, согласно (3) спрос на срочные рублевые депозиты тем выше, чем ниже ожидания населения относительно будущих значений инфляции и девальвации и чем выше уровень финансовой устойчивости. С целью ранжирования введенных в модель факторов были рассчитаны коэффициенты эластичности и полуэластичности срочных рублевых депозитов населения по факторам (таблица 4). Сравнивая полученные значения, можно заключить, что наиболее сильное воздействие на динамику срочных рублевых депозитов населения оказывают индикаторы финансовой устойчивости (инфляция и обменный курс). Так, коэффициент полуэластичности депозитов по инфляции за год равен минус 0,9, то есть уменьшение годового уровня инфляции на 1 процентный пункт при прочих неизменных факторах приведет к увеличению объема срочных рублевых депозитов населения на 0,9 процента. Коэффициент полуэластичности депозитов по девальвации равен минус 1,5. Следовательно, уменьшение годового уровня девальвации (увеличение годового уровня ревальвации) к доллару США на 1 процентный пункт при прочих неизменных факторах приведет к увеличению объема срочных депозитов населения в белорусских рублях на 1,5 процента. Как видно из модели (3), темпы роста срочных рублевых депозитов носят инерционный характер, о чем говорит вхождение в состав факторов эндогенной переменной с лагом 1. Из этого следует, что реальный эффект влияния факторов несколько больше, чем описывается коэффициентами эластичности и полуэластичности. Так, увеличение ставки по рублевым депозитам на один процентный пункт при прочих неизменных факторах приведет к увеличению рублевых депозитов через 1 месяц на 0,5 процента, в следующем месяце можно ожидать дополнительный Банкаўскi веснiк, ЖНIВЕНЬ 2006 çÄìóçõÖ èìÅãàäÄñàà í‡·ÎËˆ‡ 4 Влияние факторов на срочные депозиты населения в белорусских рублях äÓ˝ÙÙËˆËÂÌÚ ˝Î‡ÒÚË˜ÌÓÒÚË ÒÓ˜Ì˚ı Û·ÎÂ‚˚ı ‰ÂÔÓÁËÚÓ‚ Ì‡ÒÂÎÂÌËfl ÔÓ ‰ÓıÓ‰‡Ï Ì‡ÒÂÎÂÌËfl Á‡ ÔÓÒÎÂ‰ÌËÂ 12 ÏÂÒflˆÂ‚ äÓ˝ÙÙËˆËÂÌÚ ÔÓÎÛ˝Î‡ÒÚË˜ÌÓÒÚË ÒÓ˜Ì˚ı Û·ÎÂ‚˚ı ‰ÂÔÓÁËÚÓ‚ Ì‡ÒÂÎÂÌËfl ÔÓ ‰Â‚‡Î¸‚‡ˆËË ·ÂÎÓÛÒÒÍÓ„Ó Û·Îfl Í ‰ÓÎÎ‡Û ëòÄ Á‡ ÔÓÒÎÂ‰ÌËÂ 12 ÏÂÒflˆÂ‚ àèñ Í ÒÓÓÚ‚ÂÚÒÚ‚Û˛˘ÂÏÛ ÔÂËÓ‰Û ÔÂ‰˚‰Û˘Â„Ó „Ó‰‡ ÒÚ‡‚ÍÂ ÔÓˆÂÌÚ‡ ÔÓ ‚ÌÓ‚¸ ÔË‚ÎÂ˜ÂÌÌ˚Ï ÒÓ˜Ì˚Ï Û·ÎÂ‚˚Ï ‰ÂÔÓÁËÚ‡Ï ÙËÁË˜ÂÒÍËı ÎËˆ 0,4 -1,5 -0,9 0,5 рост депозитов за счет инерционной составляющей на 0,5 × 0,32 = = 0,16%, еще через месяц — на 0,16 × 0,32 = 0,05% и т. д. Также из формулы (3) следует, что темпы роста срочных рублевых депозитов населения в белорусских рублях носят сезонный характер: значительный сезонный рост депозитов наблюдается в ноябре — январе и мае. Ранее автором была получена модель реальных срочных рублевых депозитов населения за январь 2000 — февраль 2005 года: ∆rubrealt = 0.409∆rubrealt-1 – – 0.0017∆Dev_yrt-2 + 0.0013∆Reft-3 – – 0.01∆Cpit-3 +1.1832∆2increal_yrt-4 + + 0.0242 + Seasonalt, (4) где rubreal — логарифм реальных срочных рублевых депозитов физических лиц на 1-е число следующего месяца; Dev_yr — девальвация белорусского рубля к доллару США за 12 месяцев; Ref — номинальная среднемесячная ставка рефинансирования Национального банка Республики Беларусь; Cpi — индекс потребительских цен к предыдущему месяцу; increal_yr — логарифм реальных денежных доходов населения за последние 12 месяцев; Seasonal — сезонная фиктивная переменная. Сравнивая формулы (3) и (4), можно заметить в 2003—2005 годах значительное уменьшение лагов воздействия факторов на срочные рублевые депозиты населения по сравнению с 2000—2004 годами: для доходов — с 4 до 2 месяцев, для инфляции — с 3 до 2 месяцев, для ставки процента — с 3 до 1 месяца, для девальвации лаг исчез. Можно предположить, что уменьшение лагов связано с финансовой стабилизацией экономики. Так, с уменьшением инфляции и девальвации уменьшилась неопределенность относительно их будущих значений. Как следствие, в условиях большей финансовой определенности население начало более активно реагировать на изменение доходностей активов, то есть на изменение ставки процента, инфляции, девальвации. Кроме того, уменьшение неопределенности позволило уменьшить время принятия решения населением о вложении полученных доходов, то есть уменьшить лаг воздействия фактора доходов. Следует отметить, что вышеуказанные оценки параметров регрессии (3) характеризуют степень влияния факторов на срочные рублевые депозиты населения в январе 2003-го — январе 2006 года. Однако необходимо быть осторожным при использовании данной информации в прогнозном периоде. В том случае, если значения факторов в прогнозном периоде не соответствуют его динамике в ретропериоде, то можно полагать, что изменятся ожидания экономических агентов, что может оказать влияние на поведение агентов и, как следствие, привести к изменению взаимосвязей между соответствующими показателями, то есть к изменению параметров модели [11]. Следовательно, использование регрессии в целях анализа экономической политики [12], то есть построение прогнозов для различных сценариев значений факторов возможно лишь тогда, когда доказана независимость параметров модели от изменения динамики факторов (суперэкзогенность факторов) [13]. В меньшей степени такая проверка необходима для доходов, инфляции и ставки срочных рублевых депозитов, так как данные показатели входят в модель (3) с лагом и, следовательно, их фактические значения известны населению в момент принятия решения (t-1). Однако показатель девальвации входит в модель без лага, и можно ожидать, что коэффициент полуэластичности депозитов по девальвации может изменяться с изменением ожиданий населения. Проверим предположение о суперэкзогенности девальвации в модели (3) с помощью подхода Энгла—Хендри [14]. Данный подход включает в себя несколько этапов. На первом шаге для девальвации была построена авторегрессионная модель с условной гетероскедастичностью: ∆Devdolyeart = –0,11 + (0.100) +0.58∆Devdolyeart-1 + η̂ t, (0.000) (5) T = 2003 : 01 – 2006 : 01 R2 = 0.33 PJB = 0.57, ВАКФ и ВЧАКФ приведены на рисунке 6. Оценка дисперсии ошибок имеет вид: σ̂ 2t = 0.033 + 0.983η̂2t-1 . (6) (0.078) (0.062) Как видно из приведенных результатов, остатки модели (5) являются независимыми нормально распределенными случайными величинами с нулевым математическим ожиданием и зависящей от времени дисперсией σ 2t. На втором шаге оценки остатков η̂ t, дисперсии σ̂ 2t, квадрат оценки девальвации E2{∆Devdolyeart}, а также совместные произведения оценки дисперсии и оценок девальвации и остатков (E{∆Devdolyeart} •σ̂ 2t и η̂ t•σ̂ 2t) были добавлены в модель (3): 27 Банкаўскi веснiк, ЖНIВЕНЬ 2006 çÄìóçõÖ èìÅãàäÄñàà ВАКФ, ВЧАКФ и Q-статистика остатков модели (5) Autocorrelation Partial Correlation 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 AC PAC Q-Stat Prob 0.059 0.231 0.016 -0.032 0.090 0.096 0.130 -0.084 0.020 -0.104 0.043 -0.162 0.059 0.229 -0.009 -0.090 0.100 0.124 0.082 -0.164 -0.011 -0.035 0.055 -0.203 0.1409 2.3499 2.3605 2.4040 2.7660 3.1924 4.0038 4.3525 4.3728 4.9455 5.0461 6.5637 0.707 0.309 0.501 0.662 0.736 0.784 0.779 0.824 0.885 0.895 0.929 0.885 êËÒÛÌÓÍ 6 ∆deprubt = 0.31∆deprubt-1 – 0.021∆Devdolyeart + 0.005∆Rrubt-1 + 0.41∆incyeart-2 – (0.001) (0.234) (0.016) (0.009) – 0.009∆Cpiyeart-2 + 0.022(s11t + s12t + s01t + s05t) + 0.009η̂ t – 0.005σ̂ 2t – (0.001) (0.000) (0.667) (0.675) – 0.007E2{∆Devdolyeart} – 0.008E{∆Devdolyear}σ̂ 2t – 0.003η̂ tσ̂ 2t . (0.630) (0.560) (0.706) Как видно из (7), все P-значения t-статистик добавленных оценок оказались больше задаваемого уровня значимости 0,05. Кроме того, P-значение F-статистики гипотезы о равенстве нулю коэффициентов всех добавленных оценок равно 0,972, что больше уровня значимости 0,05. Таким образом, все добавленные оценки оказались статистически незначимыми, и гипотеза о суперэкзогенности ∆Devdolyear для параметров модели (3) не отклоняется. Следовательно, параметры модели (3) являются устойчивыми к изменению динамики девальвации, и регрессионная модель (3) может быть использована для анализа экономической политики. Таким образом, на основе приведенных результатов тестирования можно заключить, что построенная регрессионная модель срочных рублевых депозитов населения Республики Беларусь является адекватной. Проведенный тест суперэкзогенности показывает, что данная модель может быть использована не только для анализа причинно-следственных связей, но и для анализа и выбора вариантов экономической политики. Как следует из полученной модели, основными факторами, опре- 28 (7) деляющими динамику срочных депозитов населения в белорусских рублях, являются доходы населения за год, уровень девальвации (ревальвации) белорусского рубля к доллару США за год, уровень инфляции за год и ставка процента по вновь привлеченным срочным рублевым депозитам физических лиц. Также было выявлено, что динамика срочных рублевых депозитов населения в белорусской экономике характеризуется высокой инерционностью: темпы роста депозитов в текущем месяце примерно на треть определяются его темпами роста в предыдущем месяце. Кроме того, срочные депозиты населения в белорусских рублях носят ярко выраженный сезонный характер: в ноябре — январе и мае наблюдается значительное увеличение темпов их роста. Анализ коэффициентов эластичности и полуэластичности свидетельствует о том, что наиболее эффективными мерами по привлечению срочных рублевых депозитов населения Беларуси являются мероприятия, направленные на финансовую стабилизацию экономики, а именно: увеличение уровня ревальвации белорусского рубля по отношению к доллару США, уменьшение уровня инфляции. Причем для достижения положительного результата важным является устойчивость указанной динамики финансовых индикаторов. Также значимыми способами привлечения срочных рублевых депозитов населения являются увеличение процентной ставки по вновь привлеченным срочным рублевым депозитам физических лиц и увеличение доходов населения. При этом эффект от увеличения процентной ставки проявляется в среднем через 1 месяц. Что касается доходов населения, то, как и в случае финансовых индикаторов, для привлечения срочных рублевых депозитов важным является устойчивый рост данного показателя. Следует отметить, что эффективность практического использования полученной модели может быть повышена при включении ее в систему эконометрических моделей, обеспечивающих расчет совокупности денежно-кредитных и экономических показателей, используемых в качестве факторов модели. Источники: 1. Битков В.П. Функции и формы сбережений населения в современной экономике России. Белорусский экономический журнал, №3, 2004. 2. http://www.belgazeta.by/articl.shtml?num= 20040802.30&pub=010170752. 3. Фридман А.А., Вербецкий А.Д. Замещение валют в России. Научный доклад № 01/05, Российская программа экономических исследований, 2001. 4. Агапова Т.А., Серегина С.Ф. Макроэкономика. М.: Дело и Сервис, 2001. 5. Комков В.Н., Домбровская Н.П. Моделирование сбережений населения в срочных депозитах. Проблемы прогнозирования и государственного регулирования социально-экономического развития, том 5, 2004. 6. Пол А. Самуэльсон, Вильям Д. Нордхаус. Экономика. М.: Бином, 1997. 7. Линвуд Т. Гайгер. Макроэкономическая теория и переходная экономика. М.: Инфра-М, 1996. 8. Peter Bofinger. Monetary Policy: Goals, Institutions, Strategies, and Instruments. New York: Oxford, 2001. 9. Харин Ю.С., Малюгин В.И., Харин А.Ю. Эконометрическое моделирование. Мн.: БГУ, 2003. 10. Eviews User’s Guide. Version 3.1. Irvine. California: Quantative Micro Software, 1998. 11. Lucas, R.E., Jr. Econometric Policy Evaluation: A Critique // The Phillips Curve and Labor Markets, Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, Volume 1. Amsterdam, North-Holland, 1976. P. 19—46. 12. Малюгин В.И., Пранович М.В., Мурин Д.Л., Калечиц Д.Л. Система эконометрических моделей для анализа, прогнозирования и оценки вариантов денежно-кредитной политики. Исследования банка. Минск: НБ РБ, 2005, № 1(2). 13. Robert F. Engle, David F. Hendry, and JeanFrancois Richard (1983) Exogeneity. Econometrica, 51, 2, 277—304. 14. Robert F. Engle, David F. Hendry. Testing Super Exogeneity and Invariance in Regression Models. Journal of Econometrics (March 1993), 56, 1/2, 119—139.

Регрессионная модель анализа срочных депозитов населения

Related documents

Products

Support

Регрессионная модель анализа срочных депозитов населения

Related documents

Add this document to collection(s)

Add this document to saved

Suggest us how to improve StudyLib