определение факторов динамики текущего счета в

ISSN 1561-2422
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ФАКТОРОВ ДИНАМИКИ
ТЕКУЩЕГО СЧЕТА В УКРАИНЕ
Сергей Николайчук, Надежда Шаповаленко
Научный доклад No 13/12Р
Проект (No R12-0801) реализован при поддержке
Консорциума экономических исследований и образования
на средства GDN
Мнение авторов может не совпадать с точкой зрения Консорциума
Направление исследования: Макроэкономика и открытая экономика
Сергей Николайчук
Национальный банк Украины*
01601, Киев
ул. Институтская, 9
+380 44 230 18 62
nikolaichuk@gmail.com
Надежда Шаповаленко
Национальный банк Украины*
01601, Киев
ул. Институтская, 9
+380 44 230 18 62
nadia.shapovalenko@gmail.com
Классификация JEL: C32; E0; F41.
Аннотация:
В статье изучаются факторы динамики текущего счета в Украине. Мы
применяем структурный ВАР подход для оценки эффектов следующих шоков:
предложения и спроса, номинальных и условий торговли. Для целей
идентификации мы накладываем знаковые ограничения на функции откликов
на импульсы, которые определяются на основе макроэкономической теории и
результатов предыдущих работ на соответствующие темы. Мы используем
оцененные структурные шоки для исторической декомпозиции торгового
баланса на фундаментальные факторы. Результаты работы подтверждают ряд
выводов, полученных при рассмотрении моделей открытой экономики: (1)
торговый баланс Украины в большей степени определяется шоками спроса и
условий торговли; (2) увеличение спроса, вызванное изменениями в
фискальной политике и/или в предпочтениях экономических агентов, приводит
к значительному ухудшению торгового баланса; (3) стойкий неблагоприятный
шок условий торговли имеет долгосрочное отрицательное влияние на торговый
баланс (в соответствии с эффектом Харбергера-Лаурсена-Метцлера); (4)
номинальные шоки имеют гораздо меньшее влияние на торговый баланс.
Кроме того, были обнаружены факты, свидетельствующие о существовании
эффекта J-кривой.
Благодарность:
Авторы благодарят за финансовую поддержку Консорциум экономических
исследований и образования (EERC), грант №R12-0801. Мы искренне
благодарим группу экспертов, принявших участие в 32-м, 33-м и 34-м
семинарах, организованных EERC, за плодотворные замечания и предложения.
В частности, мы в значительной степени благодарны Гэри Крюгеру за его
экспертизу и предложения. Кроме того, в этой работе были учтены ценные
замечания наших коллег из Национального банка Украины и Дэвида Вавры
(OGResearch).
Мы несем ответственность за все оставшиеся ошибки.
Ключевые слова: сальдо текущего счета, торговый баланс; СВАР модель;
знаковые ограничения.
* Все мнения, высказанные здесь, принадлежат авторам и могут не совпадать с
точкой зрения Национального банка Украины
2
СОДЕРЖАНИЕ
Резюме.....................................................................................................................................4
1. Вступление ......................................................................................................................6
2. Стилизованные факты о текущем счете в Украине ..............................................8
3. Моделирование динамики торгового баланса в малой открытой экономике 13
3.1. Теоретические аспекты ........................................................................................13
3.2. Эконометрическая методология .........................................................................17
3.3. Вопросы идентификации .....................................................................................22
4. Исследование динамики торгового баланса в Украине .........................................29
4.1. Данные ...................................................................................................................29
4.2. Вопросы оценивания ............................................................................................32
4.3. Эмпирические результаты: функции отклика на импульс ...............................33
4.4. Анализ декомпозиции дисперсии ошибок прогнозов и вкладов шоков на
историческом периоде ................................................................................................36
5. Устойчивость результатов ...........................................................................................39
5.1. Чувствительность результатов к изменениям в методе идентификации
(использование разложения Холецкого) ...................................................................39
5.2. Чувствительность результатов к изменениям в структуре ВАР модели
(уровни вместо первых разниц) .................................................................................40
5.3. Чувствительность результатов к изменениям переменных и
идентификационных схем модели .............................................................................41
5.4. Чувствительность результатов к изменениям в определениях переменных
модели ...........................................................................................................................43
6. Выводы .............................................................................................................................44
Приложения .........................................................................................................................46
Приложение 1. Переменные модели..........................................................................46
Приложение 2. Тесты на наличие единичного корня ..............................................49
Приложение 3. Парные тесты причинности по Грэйнджеру ..................................50
Приложение 4. Базовая СВАР модель: выбор оптимального количества лагов ..53
Приложение 5. Базовая СВАР модель: корни характеристического полинома ...54
Приложение 6. Базовая СВАР модель: тест причинно-следственной связи .........55
Приложение 7. Базовая СВАР модель: результаты оценивания ............................56
Приложение 8. Базовая СВАР модель: полный набор функций откликов на
импульсы ......................................................................................................................57
Приложение 10. Альтернативная СВАР модель: сальдо текущего счета вместо
сальдо внешней торговли ...........................................................................................61
Список литературы............................................................................................................63
3
Резюме
По ряду причин, большие устойчивые дефициты текущего счета часто являются поводом для
беспокойства. Пожалуй, основной причиной беспокойства является тот факт, что в условиях больших
дефицитов увеличивается риск потери платежеспособности, наращивается чрезмерный уровень
внешнего долга, что может привести к дефолту или развороту потоков капитала и вызвать резкую и
дорогостоящую коррекцию. Кроме того, большой дефицит и рост задолженности могут сделать
страну более уязвимой к неблагоприятным внешним шокам.
Однако неправильно будет пытаться влиять на текущий счет только по причине наличия
дефицита, главными критериями должны быть уровень устойчивости и уязвимости. Иными словами,
политики (лица, принимающие решения) должны обеспечить дефицит текущего счета на уровне,
который отражает оптимальные решения заемщиков и кредиторов и не приводит к чрезмерному
накоплению внешней задолженности. При проведении политики коррекции внешних дисбалансов
структурные особенности страны очень важны. Особый интерес вызывают факторы, определяющие
уровень этих дисбалансов.
В последнее время в экономике Украины наблюдались значительные внешние дисбалансы.
Имеющиеся теоретические исследования содержат различные объяснения этого феномена для
развивающихся стран. Однако эмпирические исследования дисбалансов в Украине практически не
проводились. В данной работе авторы пытаются оценить важность влияния различных шоков на
динамику сальдо внешней торговли для Украины, используя модель структурной векторной
авторегрессии (СВАР). С целью идентификации шоков предложения, спроса, условий торговли и
номинального
шока
мы
используем
знаковые
ограничения,
полученные
на
основе
макроэкономической теории и результатов более ранних работ по схожей тематике. Полученные
структурные шоки используются для декомпозиции динамики торгового баланса на компоненты,
отражающие воздействия фундаментальных факторов.
Результаты работы подтверждают ряд выводов, полученных при рассмотрении моделей открытой
экономики. Динамика торгового баланса Украины в большей степени определяется действием шоков
спроса и условий торговли. Этот факт также подтверждается результатами декомпозиции торгового
баланса на компоненты на историческом периоде.
4
Поскольку самыми значимыми для торгового баланса являются шоки спроса, принятие решений в
сфере фискальной политики должно быть своевременным и обдуманным. Стоит отметить, что
монетарная политика тоже может играть значительную роль в управлении совокупным спросом, и
соответственно, в коррекции внешних дисбалансов.
Значимость внешних шоков можно объяснить особенностями структуры экономики (например,
высокой концентрацией экспорта сырьевых товаров и высокой степенью открытости экономики).
Тем не менее, выбор режима обменного курса также является важным фактором. На протяжении
всего исследуемого периода времени Украина сохраняла режим жесткой привязки курса гривни к
доллару США (с небольшими эпизодами корректировки, например, во время кризиса в конце 2008
года). Режим жесткой привязки обменного курса означает, что адаптация к внешним шокам
происходит путем изменения внутренних цен, поскольку номинальный курс не может служить в
качестве буфера. Принимая во внимание высокую уязвимость торгового баланса Украины к внешним
шокам, переход к более гибкому режиму обменного курса, вероятно, улучшит ситуацию.
Наконец, результаты нашего эмпирического анализа не могут опровергнуть существование
эффекта J-кривой для Украины. Это означает, что влияние на торговый баланс номинального
ослабления в краткосрочном периоде (первый квартал) будет близким к нулю из-за более быстрой
реакции относительных цен по сравнению с изменением объемов внешней торговли.
В целом, можно сделать вывод, что механизм воздействия шоков на торговый баланс зависит от
структурных особенностей украинской экономики и выбора режима обменного курса. По нашему
мнению, режим жесткой привязки курса гривни к доллару США значительно увеличивает
относительную важность шоков спроса и условий торговли. Так, например, при благоприятных
условиях, режим жесткой привязки обменного курса будет способствовать притоку капитала в
страну, который в свою очередь приведет к увеличению спроса (то есть, сгенерирует новые шоки
спроса). Также, в случае действия режима жесткой привязки обменного курса, номинальный курс не
может служить в качестве буфера в случае воздействия неблагоприятных внешних шоков, а
монетарная политика играет пассивную роль. Поэтому, переход к более гибкому режиму обменного
курса может существенно изменить ситуацию. Однако достаточно трудно предсказать комплексный
результат таких изменений в политике.
5
1. Вступление
До 2005 года в Украине текущий счет платежного баланса был профицитным, вследствие
благоприятных
внешних
условий,
а
также экспортно-ориентированного роста
экономики,
базирующегося на заниженном реальном обменном курсе и сдерживаемом внутреннем спросе. После
2005 года Украина из чистого кредитора превратилась в чистого дебитора и реципиента
иностранного капитала, с соответствующим изменением знака сальдо текущего счета. Этот разворот
сопровождался мягкой фискальной политикой, перегревом внутреннего спроса и реальным
укреплением обменного курса.
Финансирование возникшего дефицита текущего счета не представляло сложностей в условиях
обильной глобальной ликвидности и режима жесткой привязки курса гривни к доллару США. Как
следствие, к концу 2008 года дефицит текущего счета достиг 7 % к ВВП, и, по различным оценкам,
превысил свой устойчивый уровень, что поспособствовало усилению отрицательных последствий
финансового кризиса для украинской экономики.
Резкое падение спроса на внутреннем рынке и массивная девальвация обменного курса привели к
существенной коррекции дефицита текущего счета, который сократился до 1,5 % к ВВП. Однако к
2012 году, вследствие влияния внутренних факторов (в том числе, роста внутреннего спроса) и
внешних сил (ухудшения условий торговли и падения внешнего спроса), дефицит текущего счета
увеличился до 8,4 % к ВВП, еще раз подняв вопрос о внешней устойчивости украинской экономики.
Таким образом, управление текущим счетом с целью обеспечения его устойчивости и избегания
отрицательных последствий для экономики является важной задачей для лиц, принимающих
решения в сфере макроэкономической политики.
Принимая во внимание сказанное выше, целью нашего исследования является определение и
анализ основных факторов динамики сальдо текущего счета в Украине с целью содействия
разработке оптимальных мер макроэкономической политики.
Особое внимание в своем исследовании мы уделяем вопросу взаимосвязи между изменениями
условий торговли и торгового баланса. Согласно гипотезе Харбергера-Лаурсена-Метцлера
экзогенное улучшение условий торговли в малой открытой экономике вызывает улучшение
торгового баланса (Harberger, 1950; Laursen and Metzler, 1950). Учитывая зависимость украинской
экономики от экспорта сырьевых товаров, следовало бы ожидать такой эффект и в Украине. Тем не
6
менее, эмпирически связь между изменениями условий торговли и торгового баланса, на первый
взгляд, не подтверждается. Одним из возможных объяснений может быть тот факт, что в Украине
периоды с благоприятными условиями торговли обычно сопровождаются реальным укреплением
обменного курса, бумом внутреннего спроса и, как следствие, ухудшением торгового баланса. Кроме
того, продолжительность шока условий торговли также может иметь значение.
Для поиска ответов на вопросы нашего исследования мы используем эмпирическую стратегию,
базирующуюся на оценивании структурных векторных авторегрессионных (СВАР) моделей со
знаковыми ограничениями, ослабляя более традиционные долгосрочные ограничения (например,
нулевой эффект номинального шока на торговый баланс). Применяемая методология позволяет
идентифицировать базовые структурные шоки на основе макроэкономической теории и результатов
более ранних работ по схожей тематике. Преимущественно, наш подход базируется на предыдущих
работах с использованием СВАР моделей со знаковыми ограничениями (Fry and Pagan, 2007, 2011).
Мы используем алгоритм случайной факторизации оцененной ВАР модели, который основан на
преобразовании Хаусхолдера, предложенном в работе (Rubio-Ramírez et al., 2006) и считающемся
предпочтительным в сравнении с альтернативным методом вращений Гивенса, при условии
увеличения размеров системы. В соответствии с работой (Fry and Pagan, 2011) мы выбираем одну
СВАР модель с функциями откликов на импульсы, самыми близкими к медиане (вместо
использования медианных функций откликов на импульсы для соответствующего шока). Это дает
возможность построить последовательности структурных шоков, которые используются для
декомпозиции торгового баланса на фундаментальные факторы на историческом периоде.
Полученные для украинской экономики результаты подтверждают существование эффекта
Баласса-Самуэльсона и гипотезы Харбергера-Лаурсена-Метцлера, а также, не опровергают гипотезу
о существовании эффекта J-кривой.
Согласно результатам, шок спроса, ассоциирующийся с фискальным смягчением, приводит к
перманентному увеличению выпуска, реальному усилению обменного курса и ухудшению торгового
баланса.
Номинальный
шок,
сконструированный
как
перманентная
реальная
девальвация
национальной валюты, имеет долгосрочный положительный эффект на выпуск и торговый баланс.
Тем не менее, для торгового баланса эффект относительно невелик. Динамика оцененных функций
отклика на номинальный шок свидетельствует о невозможности опровержения существования
эффекта J-кривой для Украины. Согласно шоку предложения, увеличение производительности
7
вызывает перманентное усиление реального обменного курса (в соответствии с широко известным
эффектом Баласса-Самуэльсона). Тем не менее, эффект на торговый баланс страны незначительный,
но положительный, что в основном отражает рост выпуска торгуемых товаров. В долгосрочной
перспективе, положительный перманентный шок условий торговли благоприятно влияет на выпуск и
торговый баланс, тем самым подтверждая гипотезу Харбергера-Лаурсена-Метцлера.
Декомпозиция дисперсии ошибки прогноза для показателя торгового баланса определяет шоки
условий торговли и спроса в качестве основных движущих сил динамики торгового баланса. На эти
два шока в совокупности приходится более 90 % от общей дисперсии в долгосрочной перспективе
(44 % – на шок условий торговли и 48 % – на шок спроса). Значимость номинального шока
относительно невелика (не более 6 % от общей волатильности).
Для проверки устойчивости результатов базовой модели мы оцениваем различные альтернативные
модели, использующие: 1) другие методы идентификации (на основе декомпозиции Холецкого), 2)
другие переменные и идентификационные схемы, 3) другие определения переменных, 4) другие
измерения переменных (уровни вместо первых разниц). В целом, тесты устойчивости результатов
подтверждают наши выводы о том, что шоки спроса и условий торговли являются основными
движущими силами динамики текущего счета.
Работа организована следующим образом: в следующем разделе содержится информация о сальдо
текущего счета в Украине и основных факторах, определяющих его динамику. Раздел 3 описывает
аналитическую структуру для оценивания источников динамики текущего счета в малой открытой
экономике на основе существующей литературы по данной теме. Далее, в разделе 4, следует
эмпирический анализ, а результаты тестов устойчивости результатов представлены в разделе 5.
Раздел 6 содержит резюме и выводы.
2. Стилизованные факты о текущем счете в Украине
В этом разделе мы обсудим текущий счет Украины, его компоненты, а также основные факторы,
влияющие на его динамику. Сальдо текущего счета в Украине имеет высокую волатильность и
характеризуется сильной сезонностью. На рисунке 1 отображена динамика сальдо текущего счета и
его основного компонента, а именно торгового баланса, на квартальных данных с 2000 по 2012 год.
Другими
важными
компонентами
являются
потоки
8
денежных
переводов
в
Украину
и
инвестиционные доходы. За последние пять лет, сумма по этим двум компонентам была близка к
нулю. Однако в первой половине 2000-х годов выплаты по инвестиционным доходам не были
настолько высоки, что обеспечивало положительное сальдо по этим двум компонентам. Рисунок 2
демонстрирует годовые темпы роста экспорта и импорта товаров, колебания которых в основном
определяют динамику сальдо текущего счета.
80
20
15
Сальдо текущего счета
Сальдо торгового баланса
60
10
40
5
20
0
0
-5
-20
-10
-40
-15
-60
Экспорт товаров
2000:1
2000:3
2001:1
2001:3
2002:1
2002:3
2003:1
2003:3
2004:1
2004:3
2005:1
2005:3
2006:1
2006:3
2007:1
2007:3
2008:1
2008:3
2009:1
2009:3
2010:1
2010:3
2011:1
2011:3
2012:1
2012:3
2000:1
2000:3
2001:1
2001:3
2002:1
2002:3
2003:1
2003:3
2004:1
2004:3
2005:1
2005:3
2006:1
2006:3
2007:1
2007:3
2008:1
2008:3
2009:1
2009:3
2010:1
2010:3
2011:1
2011:3
2012:1
2012:3
Импорт товаров
Рисунок 1. Сальдо текущего счета и торгового
баланса, % к ВВП
Рисунок 2. Экспорт и импорт товаров, годовые
изменения, %
До 2005 года благоприятные внешние условия, а также реализация экспортно-ориентированной
модели роста (базирующейся на недооцененном реальном обменном курсе и сдерживаемом
внутреннем спросе) определяли формирование профицита текущего счета платежного баланса в
Украине. Отчасти это можно объяснить феноменом “избытка сбережений” – одним из наиболее
важных факторов формирования профицита текущего счета в развивающихся странах, появление
которого, в некоторой степени, вызвано недостаточным развитием и отсутствием интеграции
финансовых рынков (Bernanke, 2005).
С 2005 года ситуация поменялась в обратную сторону. Украина из чистого кредитора
превратилась в чистого дебитора и реципиента иностранного капитала. Рост экономики в основном
осуществлялся за счет внутреннего спроса, в то время как отрицательный вклад чистого экспорта был
существенным (рисунки 3, 4). Экономика была перегрета из-за мягкой фискальной политики,
направленной на повышение социальных стандартов, и адаптивной монетарной политики,
основанной на жесткой привязке обменного курса к доллару США. Такая политика, в свою очередь,
стимулировала кредитный бум в условиях значительного притока капитала. В результате,
потребительская инфляция превысила 30 %, темпы роста импорта составили 50-60 %% в год, а
дефицит текущего счета в 2008 году достиг 7 % к ВВП.
9
12
105
8
100
4
95
0
90
-4
85
-8
80
-12
75
25
20
15
10
5
0
-5
-10
-20
-25
Вклад Чистого экспорта
-30
Вклад Абсорбции
-35
Реальный ВВП, годовое изменение, %"
2001:1
2001:3
2002:1
2002:3
2003:1
2003:3
2004:1
2004:3
2005:1
2005:3
2006:1
2006:3
2007:1
2007:3
2008:1
2008:3
2009:1
2009:3
2010:1
2010:3
2011:1
2011:3
2012:1
2012:3
2000:1
2000:3
2001:1
2001:3
2002:1
2002:3
2003:1
2003:3
2004:1
2004:3
2005:1
2005:3
2006:1
2006:3
2007:1
2007:3
2008:1
2008:3
2009:1
2009:3
2010:1
2010:3
2011:1
2011:3
2012:1
2012:3
-15
Сальдо торгового баланса, сезонно скоррегированное, в % к ВВП
Относительный выпуск, 2005=100 (правая шкала)
Рисунок 3. Торговый баланс и относительный
выпуск (реальный ВВП в Украине /
взвешенный реальный ВВП основных
торговых партнеров)
Рисунок 4. Вклад чистого экспорта и абсорбции в
рост реального ВВП
Вследствие углубления мирового финансового кризиса в сентябре 2008 года Украина столкнулась
с резким ухудшением условий торговли. В частности, следуя тенденции падения мировых цен на
сырье, цены на сталь упали на 60 % по сравнению с пиковым уровнем в летний период. В то же
время, произошло удорожание энергетического импорта (Россия убрала оставшиеся субсидии на
импортируемый газ). В условиях мирового финансового кризиса, Украина также пострадала от
резкого разворота внешних финансовых потоков и была фактически отрезана от международных
рынков капитала. Банковская система испытывала значительные трудности, в первую очередь, в
связи с широкомасштабным изъятием вкладов. А потеря доверия к местной валюте и банковской
системе привела к переводу капиталов из гривни в наличную иностранную валюту.
Все вместе это привело к 25%-ной девальвации валюты в реальном выражении, падению
реального ВВП на 15% и сокращению в 2009 году дефицита текущего счета до 1,5 % к ВВП.
Поскольку восстановление внутреннего спроса, скорее всего, выступило основным фактором
увеличения дефицита текущего счета до 6,2 % к ВВП в 2011 году и до 8,4 % к ВВП в 2012 году,
вопрос о внешней устойчивости снова стал актуальным, особенно принимая во внимание текущую
неопределенность на мировых финансовых рынках.
Также, следует упомянуть некоторые особенности взаимосвязей между торговым балансом и его
основными факторами. Во-первых, существует тесная связь между реальным эффективным
обменным курсом и торговым балансом (рисунок 5). Такая зависимость выглядит закономерной,
принимая во внимание высокую степень открытости украинской экономики. Однако сама по себе она
не дает ответа на вопрос, какие фундаментальные факторы потенциально могут объяснить такую
10
высокую корреляцию или так называемую двойственную природу динамики торгового баланса и
реального обменного курса. Особенно, учитывая во внимание тот факт, что по результатам
статистического анализа, основанного на коррелограммах или тестах причинности Грейнджера,
направление причинности не является очевидным. Например, положительные шоки спроса (в
результате фискальной экспансии) приведут к одновременному повышению реального обменного
курса и ухудшению торгового баланса. Схожая реакция может быть достигнута посредством
номинального (или монетарного) шока.
15
12
сальдо торгового баланса, сез онно
сглаженное, в % к ВВП (лев ая шкала)
РЭОК на основ е дефлят ора ВВП, 2005=100
130
125
120
6
115
3
110
0
105
-3
100
-6
95
-9
90
-12
85
2000:1
2000:3
2001:1
2001:3
2002:1
2002:3
2003:1
2003:3
2004:1
2004:3
2005:1
2005:3
2006:1
2006:3
2007:1
2007:3
2008:1
2008:3
2009:1
2009:3
2010:1
2010:3
2011:1
2011:3
2012:1
2012:3
9
Рисунок 5. Торговый баланс и РЭОК
Во-вторых, с 2005 года наблюдается отрицательная корреляция между индексом условий торговли
(основанном на дефляторах экспорта и импорта) и торговым балансом, что противоречит эффекту
Харбергера-Лаурсена-Метцлера (рисунок 6). Однако следует заметить, что соотношение дефлятора
экспорта к дефлятору импорта не обязательно отражает только воздействие внешних шоков условий
торговли. Например, номинальные шоки, вызывающие изменения номинального обменного курса,
могут также потенциально повлиять на относительные цены экспорта. В этом смысле динамика
индекса условий торговли повторяет динамику индекса реального обменного курса, где дефлятор
экспорта используется для внутренних цен, а дефлятор импорта – для внешних. В таком случае тренд
существенного улучшения условий торговли в 2004-2008 годах согласован с повышением реального
обменного курса, связанным в основном с внутренними фундаментальными факторами.
Аналогичные выводы могут быть сделаны для 2009 года, когда ухудшение условий торговли было
согласовано с ослаблением РЭОК, и для 2010-2012 годов, когда улучшение условий торговли было
согласовано с усилением РЭОК.
В то же время “чистые” шоки условий торговли должны отражать изменения внешних условий, а
именно, соотношения цен на товары украинского экспорта и цен на товары украинского импорта на
11
международных товарных рынках. Динамика этих внешних шоков условий торговли может
значительно отличаться от динамики индекса условий торговли, основанного на дефляторах экспорта
и импорта. Кроме того, индекс условий торговли, на основе цен на товары на международных
рынках, которые составляют наибольшую долю в экспорте и импорте товаров – стали и энергии,
соответственно, похоже имеет сильную положительную корреляцию с торговым балансом (рисунки
7-9). Таким образом, влияние “чистых” шоков условий торговли на торговый баланс требует
дополнительного исследования.
12
15
150
12
140
9
130
6
120
3
110
0
100
-3
90
-6
80
-9
70
-12
60
140
130
4
120
0
110
-4
100
90
-12
80
2000:1
2000:3
2001:1
2001:3
2002:1
2002:3
2003:1
2003:3
2004:1
2004:3
2005:1
2005:3
2006:1
2006:3
2007:1
2007:3
2008:1
2008:3
2009:1
2009:3
2010:1
2010:3
2011:1
2011:3
2012:1
2012:3
-8
2000:1
2000:3
2001:1
2001:3
2002:1
2002:3
2003:1
2003:3
2004:1
2004:3
2005:1
2005:3
2006:1
2006:3
2007:1
2007:3
2008:1
2008:3
2009:1
2009:3
2010:1
2010:3
2011:1
2011:3
2012:1
2012:3
8
Сальдо торгового баланса, сезонно скоррегированное, в % к ВВП
Сальдо торгового баланса, сезонно скоррегированное, в % к ВВП
Индекс условий торговли, 2005=100 (правая шкала)
Рисунок 6. Торговый баланс и индекс условий
торговли (дефлятор экспорта / дефлятор
импорта)
Другое
(включая
неформальную
торговлю)
Продукция
3%
машиностроения
19%
Индекс товарных условий торговли, 2005=100 (п равая шкала)
Рисунок 7. Торговый баланс и индекс товарных
условий торговли (мировые цены на сталь / цены
на энергоносители)
Другое
(включая Продукты
неформальАПК
ную
8%
торговлю)
9%
Продукты
АПК
26%
Продукция
машиностроения
25%
Минеральные
продукты
10%
Черные и
цветные
металлы
27%
Промышлен-Продукция
ные товары деревообработки
2%
3%
Продукция
химической
отрасли
10%
Рисунок 8. Структура экспорта товаров
(в 2012 году)
Минеральные
продукты
30%
Черные и
цветные
металлы
6%
Промышленные товары
5%
Продукция
деревообработки
2%
Продукция
химической
отрасли
15%
Рисунок 9. Структура импорта товаров
(в 2012 году)
12
3. Моделирование динамики торгового баланса в малой открытой
экономике
3.1. Теоретические аспекты
За последнее десятилетие не только Украина сталкивалась со значительными дисбалансами
текущего счета. Поэтому, в последние годы в литературе факторы внешних дисбалансов являются
объектом тщательного изучения. Ниже следует обзор основных подходов к этой проблематике.
В первом подходе используются методы перекрестной и панельной регрессии. Например, в работе
(Chinn and Prasad, 2003) эта методология применена для промышленно развитых стран. Результаты
работы показали, что дисбалансы государственного бюджета и начальный уровень чистых
иностранных активов являются основными факторами, определяющими внешние дисбалансы.
Согласно выводам работы (Chinn and Ito, 2007) основными факторами, определяющими дисбалансы
во внешней торговле, являются факторы институционального порядка, а именно, в развитых странах
– бум на рынке ценных бумаг, а в развивающихся - глубина финансовых рынков. Наконец, в работе
(Bussière et al., 2005) для 21 страны ОЭСР продемонстрировано, что дисбалансы во внешней торговле
в основном объясняются действием шоков продуктивности.
Второй подход предполагает симуляцию больших мультистрановых моделей. Например, в работе
(Erceg, Guerriery, and Gust, 2006) с помощью динамической стохастической модели общего
равновесия ФРС SIGMA показано, какие экономические силы, в случае ускорения продуктивности,
приводят в конечном итоге к профициту внешней торговли после первоначального формирования
дефицита. Также в работе рассмотрено, как различные начальные представления об основном шоке
влияют на динамику коррекции сальдо внешней торговли.
В третьем подходе для выявления факторов внешних дисбалансов используются структурные ВАР
модели. Этот подход наиболее популярен для эмпирических исследований и предлагает широкий
спектр разнообразных результатов в зависимости от состояния и характерных особенностей
анализируемых экономик. Ниже мы приводим основные выводы из последних работ.
Среди них большое значение для нашего исследования представляют работы (Hoffmaister et al.,
1997, 1998), поскольку в них авторы рассматривают страны Латинской Америки, Азии и Африки
южнее Сахары, экономики которых имеют много схожих характеристик с украинской (а именно,
высокая степень открытости экономики, значительная доля сырьевых товаров в экспорте и режим
13
привязки обменного курса). Выводы этих работ состоят в том, что шоки условий торговли важны для
динамики торгового баланса, однако наиболее важными факторами являются внутренние, особенно
фискальные шоки.
Аналогичный вывод был сделан в работе (Garcia-Solanes et al., 2011), а именно: шоки реального
спроса объясняют большую часть вариации дисбалансов текущего счета в странах G-7 и в Испании.
Кроме того, (Barnett and Straub, 2008) с помощью структурной ВАР модели со знаковыми
ограничениями показали, что положительные шоки частной абсорбции вместе с шоками
стимулирующей монетарной политики были основными факторами ухудшения текущего счета в
США. При этом влияние шоков частной абсорбции оказалось более персистентным. В работе (Zhang
and Wan, 2007) шок относительного спроса был определен в качестве основной движущей силы
динамики торгового баланса в Китае. В этой же работе было показано, что влияние номинального
шока является ограниченным, а изменения обменного курса незначительно влияют на торговый
баланс.
Однако в определенных работах подчеркивается главная роль номинальных шоков в объяснении
динамики сальдо текущего счета. Например, (Fisher and Huh, 2002) показали, что для стран G-7 в
пост-бреттон-вудский период номинальные шоки имеют значительное долгосрочное влияние на
торговый баланс. В работе (Bracke and Fidora, 2008) было исследовано влияние монетарных шоков
(гипотеза
“избыточной
ликвидности”),
шоков
предпочтений
(гипотеза
“перенасыщения
сбережениями”) и инвестиционных шоков (гипотеза “инвестиционной засухи”) в различных
регионах, а именно, в Соединенных Штатах и развивающихся странах Азии. Было обнаружено, что
монетарные шоки являются более важным фактором реальных и финансовых дисбалансов в США и
странах развивающихся Азии, чем шоки сбережений и инвестиций. Тем не менее, в работе (Kim,
2001) с помощью ВАР моделей для Франции, Италии и Великобритании было показано, что влияние
шоков монетарной политики на торговый баланс в большинстве случаев незначительно.
В работе (Corsetti et al., 2006) было исследовано влияние шоков продуктивности на
внешнеторговые балансы в странах G7. В результате, была подтверждена гипотеза Харрода-БалассаСамуэльсона, а именно, то, что при улучшении продуктивности: повышается относительное
потребление, ухудшается чистый экспорт и растут относительные цены на неторгуемые товары.
Кроме того, ухудшение внешней позиции было довольно персистентным, особенно для США. В
работе (Kim and Roubini, 2007) шоки выпуска оказались более значимыми, по сравнению с
14
фискальными, для объяснения совместной динамики сальдо текущего счета и сальдо бюджета в
Соединенных Штатах.
В тоже время в работе (Fratzscher and Straub, 2009) была проанализирована роль цен на активы в
объяснении динамики сальдо внешней торговли в США. Авторы обнаружили, что шоки на фондовом
рынке и шоки цен на жилье были основными факторами, определяющими сальдо текущего счета
США.
Существует также четвертый подход в литературе, фокусирующийся на исследовании
взаимосвязи между сальдо текущего счета (или сальдо внешней торговли) и некоторыми важными
индивидуальными факторами.
Особое внимание в этой части работ уделяется влиянию шоков условий торговли на торговый
баланс. Еще в середине прошлого столетия авторы, исследовавшие влияние условий торговли,
утверждали, что положительный экзогенный шок условий торговли приводит к увеличению сальдо
внешней торговли (Harberger, 1950; Laursen and Metzler, 1950). Теоретическое объяснение этого факта
очевидно: улучшение условий торговли для страны повышает ее текущие доходы, учитывая, что
предельная склонность к потреблению меньше единицы, текущее потребление растет медленнее, чем
текущий доход, в результате чего увеличиваются частные сбережения.
Однако позже возникли альтернативные теории. Так утверждалось, что влияние условий торговли
на торговый баланс зависит от продолжительности шока условий торговли (Sachs, 1981). Если шок
носит временный характер, улучшение условий торговли приведет к увеличению сальдо внешней
торговли, и наоборот. Однако, если шок – перманентный, конечный результат неоднозначен.
Более того, в работе (Obstfeld, 1982) было продемонстрировано, что перманентное улучшение
условий торговли приводит к дефициту торгового баланса.
В работе (Backus, Kehoe, and Kydland, 1994) была теоретически обоснована контрциклическая
динамика условий торговли и торгового баланса на основе данных по разным странам. Эмпирические
исследования показали, что существует отрицательная корреляция торгового баланса с текущими и
будущими изменениями условий торговли, но при этом корреляция с прошлыми изменениями положительная. Следовательно, график взаимосвязи между условиями торговли и торговым
балансом напоминает S-образную кривую. Таким образом, взаимосвязь между условиями торговли и
торговым балансом может меняться.
15
В работе (Cashin and McDermott, 1998) приведена аргументация в пользу того, что отклик сальдо
текущего счета на шок условий торговли зависит от относительной величины эффектов дохода и
замещения. Эффект дохода был ранее описан в работах (Harberger, 1950; Laursen and Metzler, 1950), в
то время как эффекты замещения рассматриваются в моделях, включающих импортируемые,
экспортируемые и неторгуемые товары. Если страны потребляют как неторгуемые, так и
импортируемые товары, относительные цены будут влиять на размер потребления и сбережений.
Степень важности каналов замещения зависит от легкости, с которой страны могут переключаться
между импортируемыми и неторгуемыми товарами в ответ на шок условий торговли
(внутривременное замещение), и легкости, с которой страны могут переключаться между текущим и
будущим потреблением в ответ на изменение относительных цен текущего потребления вследствие
действия шока условий торговли (межвременное замещение). Авторы обнаружили, что для
анализируемых
стран
изменения
условий
торговли
вызывают
большие
и
значительные
внутривременные и межвременные эффекты замещения, компенсирующие эффекты от принятия
решений относительно величины сбережений.
В эмпирическом исследовании, описанном в работе (Otto, 2003), с помощью методов структурной
векторной авторегрессии была протестирована гипотеза Харбергера-Лаурсена-Метцлера для 15
стран-членов
ОЭСР
и
40
развивающихся
стран.
Результаты
исследования
подтвердили
существование эффекта Харбергера-Лаурсена-Метцлера, а именно то, что временное улучшение
условий торговли приводит к улучшению торгового баланса как в странах-членах ОЭСР, так и в
развивающихся странах.
Общий эффект от изменений условий торговли также зависит от внутренней макроэкономической
политики. Например, в работе (Jaaskela and Smith, 2011) было показано, что шоки условий торговли
объясняют большую часть вариации реального обменного курса, но имеют очень небольшое влияние
на другие австралийские макроэкономические параметры, поскольку гибкий валютный курс служит
эффективным буфером для сглаживания внешних шоков. В работе (Hoffmaister et al., 1998) для
африканских стран южнее Сахары также было найдено, что внешние шоки имеют большее влияние
на колебания объемов выпуска и торгового баланса именно в странах с жесткой привязкой курса.
Другой широко исследуемой темой в литературе является влияние изменений номинального
обменного курса на торговый баланс. Предполагается, что торговый баланс должен улучшаться
вследствие девальвации курса национальной валюты (при условии выполнения условия Маршалла-
16
Лернера). Однако, в зависимости от валюты, используемой в экспортных и импортных контрактах,
краткосрочный эффект может быть противоположным. В этом случае отклик сальдо внешней
торговли на шок обменного курса будет иметь вид “J-кривой”.
В процессе эмпирических исследований были получены самые различные выводы относительно
значимости влияния изменений обменных курсов на динамику торгового баланса и существования
эффекта “J-кривой”. Рассмотрев большое количество исследований, авторы работы (Bahmani-Oskooee
and Ratha, 2004) демонстрируют отсутствие однозначных выводов по данной теме. Аналогичные
выводы о разнообразии результатов делает (Stucka, 2004). Его работа содержит обзор различных
методологий, использованных в литературе, как для развитых, так и развивающихся стран. Автор
утверждает, что даже для одних и тех же стран результаты могут существенно отличаться в
зависимости от выбора периода и методологии исследования.
В работе (Bahmani-Oskooee and Kutan, 2009) было проведено обширное исследование для 11
европейских стран с развивающейся экономикой, включая Украину. Авторы, применив ARDL-тест
на коинтеграцию и построив модель коррекции ошибки, подтвердили наличие эффекта J-кривой
только для трех стран: Болгарии, Хорватии и России.
Наш главный вывод из приведенного выше анализа состоит в том, что эмпирическое обоснование
эффекта J-кривой существует, но, как правило, ограничено. Также, эффект J-кривой не был
подтвержден для Украины.
Рассмотренные выше исследования описывают факторы, определяющие сальдо текущего счета
платежного баланса. Тем не менее, наш обзор литературы подтвердил отсутствие соответствующих
исследований для Украины, что создает дополнительный стимул для заполнения этого пробела и,
применения широко используемого для других стран подхода СВАР моделей с целью определения
факторов динамики текущего счета.
3.2. Эконометрическая методология
Как было описано в предыдущем подразделе, существуют различные подходы к исследованию
факторов дисбалансов текущего счета. Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки.
Например, методы перекрестной и панельной регрессии в основном полагаются на корреляции
между сальдо текущего счета и определенными макроэкономическими показателями, игнорируя
вопрос о лежащих в основе фундаментальных факторах (структурных шоках), вызывающих
17
изменения в этих макроэкономических показателях. Также игнорируются вопросы динамических
эффектов (эконометрические методы, применяемые для одной страны, такие как обычный МНК,
коинтеграционные уравнения, системы одновременных уравнений, оцениваемых с помощью 2-х или
3-ступенчатого МНК или ОММ, и т.д. имеют те же недостатки). Симуляция довольно больших
моделей для множества стран предоставляет полезную информацию о фундаментальных факторах и
взаимосвязях между переменными. Однако разработка и поддержка таких моделей требует
значительных затрат времени и труда, а интерпретация результатов может быть сложной и
неоднозначной.
В то же время, структурные ВАР модели по-прежнему остаются самым популярным
инструментом, используемым в эмпирических исследованиях, благодаря трем основным причинам.
Во-первых, они могут быть легко использованы для анализа медианных откликов переменных
модели на заданный одномоментный структурный шок. Во-вторых, они позволяют построить
декомпозицию дисперсии ошибок прогноза, которая представляет собой количественную оценку
среднего вклада каждого заданного структурного шока в вариативность данных. В-третьих, они
могут быть использованы для исторической декомпозиции, которая демонстрирует кумулятивный
вклад каждого структурного шока в эволюцию во времени интересующей переменной. Историческая
декомпозиция необходима, например, для понимания факторов роста дефицита текущего счета в
определенные периоды времени.
Оценивание
структурных
ВАР
моделей
требует
дополнительных
ограничений
(идентификационных предположений), позволяющих перейти от ошибок одношагового прогноза на
основе приведенной формы к ортогональным, интерпретируемым, структурным шокам. Эти
идентификационные предположения должны основываться на институциональных знаниях,
экономической теории или других ограничениях на отклики модели, базирующихся на поступающей
извне информации.
Рассмотрим представление данных в виде следующей ВАР модели (для простоты используем ВАР
модель 1-го порядка):
z t = A1 z t −1 + et ,
(1)
где z t – вектор переменных размерностью n × 1 , et – набор ошибок, имеющих нулевые
математические ожидания, постоянную ковариационную матрицу и отсутствие автокорреляции.
18
Представление этих же данных в виде СВАР модели имеет следующий вид:
B0 z t = B1 z t −1 + ε t ,
(2)
где ε t – структурные (экономические) шоки, которые имеют нулевое среднее, постоянную
дисперсию, отсутствие серийной корреляции и корреляции между отдельными шоками, т.е.
E (ε it ε jt ) = 0 .
Сравнив формулы (2) и (1) мы получим B0 et = ε t , т.е. искомые структурные шоки ε t являются
линейными комбинациями ошибок из ВАР модели et .
Информации, содержащейся в данных, недостаточно для восстановления структурных шоков из
ошибок приведенной формы, необходимо также некоторое количество предположений. Для этих
целей требуется сконструировать соответствующий набор весов B̂0 для êt (остатков ВАР модели),
или, другими словами, использовать идентификационные ограничения, которые снижают количество
“свободных” параметров структурных уравнений до количества, которое может быть извлечено на
основе информации, содержащейся в приведенной форме.
В литературе используется несколько различных методов для идентификации необходимых
ограничений. Первый и самый популярный из них – “ортогонализация” остатков приведенной формы
на основе разложения Холецкого (первоначально применена в работе (Sims, 1980)). Получаемая
структурная модель является рекурсивной, т.е. базируется на определенной причинно-следственной
цепочке. В структурной модели с использованием схемы Холецкого порядок переменных особенно
важен для экономической интерпретации результатов. Второй метод основан на наложении
ограничений на краткосрочные влияния шоков (первоначально применен в работе (Gali, 1992)).
Третья процедура, предложенная в работе (Blanchard and Quah, 1989), базируется на наложении
долгосрочных ограничений, согласующихся с экономической теорией. Также может использоваться
сочетание кратко- и долгосрочных ограничений, как в работе (Fisher and Huh, 2002). В каждом случае
параметрические
ограничения
освобождают
достаточное
количество
инструментов
для
одновременных эндогенных переменных в структурных уравнениях, что позволяет оценивать
параметры этих уравнений.
Совсем недавно была предложена идентификационная схема, базирующаяся на “знаковых”
ограничениях на структурные отклики (Faust, 1998; Canova and De Nicoló, 2002; Uhlig, 2005), и на
19
наш взгляд, такой метод имеет ряд преимуществ. Если накладывать только нулевые ограничения на
кратко- или долгосрочные эффекты, получение правильных в соответствии с основополагающей
теорией знаков откликов на импульсы может быть затруднено. Более того, при большом количестве
шоков и переменных, если временной период выборки не является достаточно длинным, проблема
идентификации может все еще существовать. Причина состоит в том, что как количество
оцениваемых коэффициентов, так и количество ограничений, накладываемых на систему, зависит от
количества переменных в ВАР модели. Соответственно, для получения достоверной оценки
временные ряды должны быть достаточно длинными. Поскольку идентификация со знаковыми
ограничениями требует лишь небольшого количества ограничений, имеющих экономически
значимую интерпретацию, она позволяет избежать определенных идентификационных проблем,
присутствующих в более традиционных структурных ВАР моделях (например, порядок переменных
не влияет на результаты).
Рассмотрим этот метод в деталях, используя алгоритм, описанный в работе (Fry and Pagan, 2011).
Создав матрицу S −1 с стандартными отклонениями ε по диагонали и нулями в остальных
ячейках, разложим оцененные остатки: eˆt = Bˆ 0−1 S −1 Sεˆt = Tηˆt , где η̂ t имеет единичную дисперсию.
Теперь предположим, что мы могли бы найти такую квадратную матрицу Q , чтобы
Q ′Q = QQ ′ = I . Тогда:
eˆt = TQ ′Qηˆt = T *ηˆt* ,
(3)
и у нас есть новый набор оцененных шоков ηˆt* , которые также имеют ковариационную матрицу I ,
поскольку QE (ηˆ t ,ηˆt′ )Q ′ = I . Таким образом, мы приходим к комбинации шоков η t* , которые имеют
идентичную ковариационную матрицу, как и шоки η t , но которые будут иметь разное влияние на et
и, следовательно, переменные z t .
Существует два самых популярных метода для получения ортогональной матрицы Q , а именно
преобразования Гивенса и Хаусхолдера. Мы выбрали второй, поскольку при увеличении размерности
ВАР моделей преобразование Хаусхолдера с точки зрения вычислений является более эффективной
стратегией, чем подход Гивенса (Rubio-Ramírez et al., 2006; Fry and Pagan, 2011). Следовательно,
генерируются некоторые случайные переменные W с плотностью распределения N (0, I n ) для ВАР
20
модели с n переменными, и потом раскладываются следующим образом: W = QR R , где QR –
ортогональная матрица, а R – треугольная матрица. Матричные преобразования Хаусхолдера
используются для декомпозиции W . Алгоритм, производящий QR , часто называют декомпозицией
QR. Очевидно, что QR = I соответствует матрице, используемой в рекурсивном порядке. Поскольку
можно сгенерировать различные W , то можно получить и такие же различные QR .
Итерационный процесс состоит из следующих этапов:
1) Случайная факторизация ковариационной матрицы остатков приведенной формы с целью
получения определенной матрицы влияний структурных шоков (и, следовательно, определенной
структурной ВАР модели).
2) Расчет откликов на импульсы этой определенной структурной ВАР модели на основные
структурные шоки.
3) Тестирование выполнения ограничений для полученных откликов на импульсы. Если отклики
подходят, ВАР модель сохраняется. Если не подходят, модель отбрасывается.
4) Остановка при достижении заданного числа приемлемых СВАР моделей или заданного
максимального числа итераций.
Далее производится выбор результата на основе набора приемлемых СВАР моделей.
Процедура выбора лучшей модели из множества приемлемых моделей с целью изучения
динамических эффектов, предложенная в работе (Uhlig, 2005), базируется на использовании медианы
откликов на импульсы. Однако такой метод имеет существенный недостаток, а именно, медианные
отклики для различных шоков и горизонтов могут объединять информацию из нескольких
идентификационных схем. Это означает, что необходимое условие ортогональности шоков может не
выполняться, потенциально декомпозиция дисперсии становится несостоятельной. Поэтому, мы
используем альтернативный метод, предложенный в работе (Fry and Pagan, 2007), и состоящий в
выборе одной модели, для которой отклики на импульсы максимально приближены к медианным
значениям. Это позволяет преодолеть описанный выше недостаток использования медианных
откликов на импульсы.
21
3.3. Вопросы идентификации
Существует два варианта получения ограничений для идентификации структурных шоков в СВАР
модели – выбрать идентификационные ограничения на основе существующей эмпирической
литературы (Kim and Roubini, 20071) или использовать теоретическую структурную модель. В
зависимости от тестируемых гипотез могут использоваться различные модели – от традиционного
подхода Манделла-Флеминга до комплексных DSGE моделей для двух стран с несовершенными
рынками активов (Fratzscher and Straub, 2010).
Сначала рассмотрим параметрические ограничения в соответствующих работах по факторам
динамики торгового баланса.
Например, модель в работе (Hoffmaister et al., 1997) отражает определенные особенности
украинской экономики (малая открытая экономика, сектора экспортируемых и неторгуемых товаров,
высокие доли промежуточного импорта и сырьевого экспорта) и предоставляет непосредственную
возможность исследования шока условий торговли. При шоке спроса в модели предполагается, что
государственные расходы в основном идут на неторгуемые товары. Таким образом, этот шок влияет
на ВВП через изменения в структуре спроса в сторону неторгуемых товаров. Тем не менее, в
долгосрочной перспективе предполагается, что влияние фискальной политики на ВВП не сильно
отличается от нуля. Несмотря на наличие положительного эффекта богатства, увеличение
государственных расходов ведет к усилению реального обменного курса, поскольку это увеличение
приходится в основном на неторгуемые товары, что требует роста относительных цен на них для
достижения нового равновесия. Положительный шок предложения, вызванный техническим
прогрессом в секторе торгуемых товаров, также как и улучшение условий торговли, приводит к
усилению реального обменного курса. Поскольку положительный эффект от этих шоков ведет к
повышению спроса на неторгуемые товары с последующим ростом цен на них.
Согласно роботе (Hoffmaister et al., 1997) долгосрочные отклики сохраняют двойственную
природу краткосрочных откликов реального обменного курса и торгового баланса (избыточное
давление спроса ведет к усилению реального обменного курса и торгового дефицита). Что касается
номинальных шоков, то как и в большинстве более ранних работ, предполагается долгосрочная
нейтральность денег и/или номинального обменного курса. Для анализа роли номинальных
1
Авторы утверждают, что конкретные теоретические модели могут не отображать эмпирические данные или только
частично отображать действие трансмиссионных механизмов.
22
переменных в краткосрочной перспективе, структурная модель содержит общее уравнение динамики
уровня цен. Идентификационная схема с долгосрочными ограничениями, полученными на основе
описанной выше теоретической модели, представлена в таблице 1.
Таблица 1. Долгосрочные ограничения СВАР модели, использованные в работе (Hoffmaister et al.,
1997)
Мировая
процентная
ставка
Шок мировой процентной
ставки
Шок условий торговли
Шок внутреннего
предложения
Шок внутреннего спроса
(фискальный)
Номинальный шок
Условия
торговли
Внутренний
выпуск
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Торговый
баланс
Внутренние
цены
0
Похоже, что наиболее спорным вопросом в реализации такой идентификационной схемы для
украинского случая является предположение о долгосрочной двойственной природе краткосрочных
откликов реального обменного курса и торгового баланса, что ведет к отсутствию переменной
обменного курса в модели с торговым балансом. Это не позволяет включать торговый баланс и
реальный обменный курс в одну ВАР модель.
Из-за тесной связи между РЭОК и торговым балансом в Украине, естественно предположить, что
номинальные шоки, являющиеся причиной отклонения РЭОК от долгосрочной траектории, могут
привести к значительным изменениям в торговом балансе. Поэтому мы также рассматриваем
альтернативные идентификационные схемы, предложенные в литературе для одновременного
использования переменных РЭОК и торгового баланса в СВАР модели.
Согласно теоретической модели, рассмотренной в работе (Prasad, 1999) номинальные шоки,
которые не влияют на долгосрочный уровень реального обменного курса, являются значимыми для
долгосрочного уровня торгового баланса (таблица 2). Это объясняется тем, что временные изменения
обменного курса могут иметь персистентное влияние на торговый баланс через эффекты
“гистерезиса” или “плацдарма” на международных товарных рынках2. Однако эмпирические
доказательства существования эффекта гистерезиса для торговли далеко не убедительны (Parsley and
Wei, 1993; Campa, 2000).
2
Эффект гистерезиса. Неспособность экономической переменной вернуться в исходное равновесие после временного
шока. Например, производство или торговый поток может исчезнуть в связи с изменением обменного курса, и не появится
потом после возврата курса на прежний уровень.
Плацдарм эффект. Если затраты для вхождения в рынок, например, экспорта, опускаются ниже определенного
приемлемого уровня, то временное изменение рыночных условий, таких как обменный курс, может вызвать
долговременные изменения в структуре торговли
23
Таблица 2. Долгосрочные ограничения СВАР модели, использованные в работе(Prasad,1999)
Внутренний выпуск
относительно внешнего
Шок предложения
Шок спроса (фискальный)
Номинальный (монетарный) шок
РЭОК
0
0
Торговый баланс
0
Альтернативный способ одновременного включения РЭОК и торгового баланса был использован в
работе (Zhang and Wan, 2007). В работе было ослаблено предположение о долгосрочном законе
единой цены (ЗЕЦ)3. То есть, не были наложены ограничения на влияние временного номинального
шока (авторы рассматривают в основном денежное происхождение шока) на реальный обменный
курс ни в долгосрочной, ни в краткосрочной перспективе (таблица 3). Основные аргументы этого –
следующие. Даже если ЗЕЦ работает в долгосрочной перспективе, особый интерес для политики
имеет среднесрочный временной горизонт (5-10 лет), в течение которого отклонения остаются.
Таблица 3. Долгосрочные ограничения СВАР модели, использованные в работе (Zhang and Wan, 2007)
Шок внешнего предложения
Шок внутреннего предложения
Шок относительного спроса
Номинальный шок
Внешний спрос
Внутренний выпуск
Торговый баланс
0
0
0
0
0
0
РЭОК
В эмпирической литературе зафиксировано много фактов несоблюдения ЗЕЦ в средне- и
долгосрочной перспективе для широкого спектра торгуемых товаров даже среди стран с низкими
операционными издержками и торговыми барьерами (Rogers and Jenkins, 1995; Engel, 1999). В
развивающихся странах, в т.ч. с переходной экономикой, вмешательства государства и
несовершенный рынок могут в течение длительного периода нарушить связь между изменениями
номинального обменного курса и ценовыми дифференциалами для отечественных и иностранных
торгуемых товаров. Например, в работе (Polterovich and Popov, 2003) было показано, что Китай и ряд
других быстро растущих экономик накопили огромные запасы валютных резервов, не вызывая при
этом высокой инфляции. Такой тип стерилизованных интервенций на валютном рынке ослабляет
связь между номинальным обменным курсом и ценой торгуемых товаров в национальной валюте.
Данные аргументы, кажется, подходят и для Украины.
Еще одной интересной для нас особенностью модели, описанной в работе (Zhang and Wan, 2007),
является интерпретация шока спроса. Вместо фискального шока рассматривался шок относительного
3
Закон единой цены. Цены торгуемых товаров равны во всем мире. Поэтому последствия изменений номинального
обменного курса незначительны из-за реакции цен.
24
спроса (состоящий в изменении предпочтений торгуемых товаров относительно неторгуемых),
природа которого была обусловлена тем, что быстрый рост доходов и значительные перемены в
системе социального обеспечения предоставляют широкие возможности для изменений в структуре
совокупного спроса.
Среди других исследований, базирующихся на параметрических ограничениях, стоит упомянуть
работу (Fisher and Huh, 2002). В ней было использовано сочетание долго- и краткосрочных
ограничений, которые обеспечили возможность долгосрочного эффекта номинальных шоков на
реальный обменный курс и торговый баланс.
Следующие две работы представляют собой примеры реализации знаковых ограничений,
полученных на основе формальных теоретических моделей для исследования торгового баланса. В
первой из них (Barnett and Straub, 2008) в целях идентификации была использована DSGE модель
малой открытой экономики. В процессе идентификации отклики сальдо текущего счета и реального
обменного курса, основных переменных, представляющих интерес, не были ограничены.
Единственное исключение было сделано для шока частной абсорбции, вызванного изменениями во
временных предпочтениях - его влияние на сальдо текущего счета должно быть отрицательным.
Таблица 4. Знаковые ограничения для СВАР модели, использованные в работе (Barnett and Straub,
2008)
Технологический шок
Шок цен на нефть4
Шок частной абсорбции
Шок монетарной политики
Выпуск
Инфляция
↑
↑
↑
↑
↓
↓
↑
↑
Процентная
ставка
↑
↓
Цены на
нефть / ИПЦ
↑
↓
Частная абсорбция
/ выпуск
↑
Похожим образом в работе (Fratzscher and Straub, 2010), в которой исследуется соотношение
между ценами на активы и состоянием текущего счета для 42 промышленно развитых стран и стран с
формирующимся рынком, влияние этого шока на торговый баланс и реальный эффективный
обменный курс не было ограничено. Отличие этой работы заключалось в наложении ограничений на
4 лага.
Наша схема знаковых ограничений основана на схемах и эмпирических результатах
вышеприведенного обзора литературы. Ниже
более подробно представлены схемы знаковых
ограничений, которые используются в нашей работе.
4
Авторы определили шок цен на нефть как снижение цен, которое приводит к расширению выпуска и уменьшению цены на
нефть относительно общего уровня цен.
25
Таблица 5. Знаковые ограничения для СВАР модели, использованные в работе (Fratzscher and Straub,
2010)
Технологический шок
Новостной шок
Шок государственных расходов
Шок монетарной политики
Потребление
↑
↑
↑
↑
Выпуск
↑
↑
↓
↑
Инфляция
↓
↑
Процентная ставка
Цены акций
↑
↓
↓
↑
↑
Согласно работам (Faust, 1998; Paustian, 2007) для обеспечения идентификации соответствующих
шоков требуется довольно большое количество знаковых ограничений: чтобы различить шоки,
происходящие из разных источников, но имеющие схожее влияние, необходимо применить
сравнительно детальную идентификационную схему.
В виду того, что максимальное количество фундаментальных шоков напрямую связано с числом
переменным, решение о количество идентифицируемых шоков базируется на нескольких
соображениях (Busch et al., 2010). Идентифицируя меньше шоков, чем переменных в ВАР модели,
влияние переменных, не включенных в систему, может быть учтено через неидентифицированные
компоненты вектора шоков ε t (Canova, Gambetti and Pappa, 2007). Однако меньшее количество
идентифицированных шоков, как правило, означает большее суммарное число необъясняемых
шоков. С другой стороны, более детальная экономическая интерпретация, предлагающая большее
количество идентифицированных шоков, подразумевает более высокие вычислительные затраты
(поскольку больше матриц QR будет отклонено).
Выбор количество идентифицируемых шоков зависит от упомянутых выше соображений и от
цели исследования. Учитывая относительно невысокую размерность выборки данных для Украины,
пригодную для исследования, представляется разумным оценить ВАР модель с четырьмя
переменными. В то же время, мы предполагаем, что существуют четыре основных шока, влияющих
на торговый баланс в Украине, а именно: предложения, спроса, номинальный и условий торговли. По
вышеуказанным причинам мы решили использовать СВАР модель с четырьмя переменными и
четырьмя шоками. Выбранное количество шоков и переменных является своего рода компромиссом
между точностью модели (менее сложная идентификационная схема предполагает существование
некоторых важных шоков, которые не были приняты во внимание) и вычислительных затрат (более
сложная идентификационная схема подразумевает более высокие затраты).
В нашей модели мы накладываем столько ограничений на функцию отклика на импульс (как
краткосрочных, так и долгосрочных), сколько возможно, в то же время оставляя интересующие нас
26
взаимосвязи неограниченными. Основной целью данной работы является выявление влияния
различных шоков на торговый баланс. Поэтому почти все отклики на импульсы торгового баланса
остаются неограниченным за исключением краткосрочных эффектов на шоки спроса и условий
торговли.
Другое важное требование для идентификации состоит в наложении знаковых ограничений,
которые должны однозначно определить и отделить друг от друга наши четыре шока.
Начнем с шока спроса, который представляет собой циклическую макроэкономическую
экспансию, обусловленную экзогенными мерами политики (например, фискальной) и/или
экзогенными колебаниями “автономных” компонент потребительских и инвестиционных расходов
(данные колебания часто могут быть вызваны изменением в предпочтениях между торгуемыми и
неторгуемыми товарами). В простой теоретической модели, такой как модель Манделла-ФлемингаДорнбуша бум реального спроса (изменение кривой IS) повышает выпуск и занятость, а также ведет
к росту импорта и усилению обменного курса в реальном выражении (и следовательно, к снижению
чистого экспорта). Влияние на реальный обменный курс в основном является результатом роста цен
на неторгуемые товары относительно цен на торгуемые товары. Однако такое увеличение
определенно повышает цены отечественных товаров относительно цен импорта.
Интерпретация шока предложения (или продуктивности) не настолько проста. Прежде всего, мы
определяем его как шок, ведущий к персистентному положительному влиянию на выпуск. Согласно
эффекту Баласса-Самуэльсона шок предложения ведет к усилению реального обменного курса (в
связи с увеличением цен на неторгуемые товары относительно цен на торгуемые товары). Однако
отличие этого шока от шока спроса заключается в его влиянии на цены торгуемых товаров.
Вследствие шока предложения отечественные производители могут позволить себе снизить цены для
усиления своей конкурентоспособности. Это приводит к снижению индекса условий торговли в
краткосрочной перспективе.
Ограничения на шок условий торговли предполагают, что положительный шок (перманентный
рост индекса условий торговли) увеличивает выпуск и улучшает торговый баланс в краткосрочной
перспективе. При этом этот шок определяется как стимулирующий, и для того, чтобы отличить его от
шока спроса, мы вынуждены ограничить реакцию торгового баланса. Шок условий торговли влияет
на торговый баланс через каналы дохода и замещения, и, принимая во внимание особенности
структуры внешней торговли Украины (высокую долю сырьевых товаров в экспорте и высокую долю
27
энергетических товаров в импорте), мы предполагаем, что эластичности замещения, особенно в
краткосрочной перспективе, не являются существенными. Поэтому доминирующим каналом шока,
скорее всего, является канал дохода, поэтому мы накладываем ограничения на краткосрочные
отклики торгового баланса. Тем не менее, мы оставляем открытым вопрос направления
долгосрочных откликов, то есть, не ограничиваем их.
Кроме того, мы также идентифицируем влияние номинального шока на переменные модели. Шок
реальной девальвации, вызванный, например, изменениями номинального обменного курса
центральным банком или экзогенными факторами, приводящими к изменению НЭОК, очень часто
рассматривается как основной инструмент коррекции дисбалансов текущего счета. Мы собираемся
проверить, насколько эффективна может быть эта мера в Украине, не ограничивая отклик торгового
баланса на этот шок. Таким же образом мы проверяем наличие эффекта J-кривой. Для того чтобы
отличить номинальной шок от шока условий торговли (в нашем случае они оба являются
стимулирующими с точки зрения влияния на относительный выпуск) мы накладываем ограничение
на отклик переменной условий торговли. А именно, мы предполагаем, что реальная девальвация
приведет к снижению цен на украинские экспортные товары относительно иностранных импортных
товаров в краткосрочной перспективе (в то время как положительный шок условий торговли означает
рост переменной условий торговли).
Таблица 6. Знаковые ограничения, используемые в базовой СВАР модели
Условия
торговли
↑/↑
↓
Относительный
выпуск
↑
↑/↑
Торговый
баланс
↑
Реальный
обменный курс
Шок условий торговли
Шок предложения
↑/
(продуктивности)
Шок спроса
↑
↑
↓
↑/
Номинальный шок
↓
↑
↓/↓
Кратко- и долгосрочные эффекты представлены следующим образом: краткосрочные / долгосрочные.
В связи с повышенным вниманием к влиянию номинальных шоков на торговый баланс мы хотели
бы использовать альтернативные идентификационные схемы для более детального исследования
вопроса. Для этой цели мы собираемся использовать относительные цены или номинальные
обменные курсы вместо реального обменного курса (еще одной предпосылкой служит достаточно
высокая корреляция реального обменного курса с торговым балансом и условиями торговли).
Таблица 7 представляет собой идентификационную схему для СВАР модели с относительными
ценами. Ее отличие от базовой модели состоит в реакции цен на номинальный шок (ослабление
28
монетарной политики приводит к росту цен) и на шок предложения, который ведет к снижению цен
(вместо усиления реального обменного курса).
Таблица 7. Знаковые ограничения, используемые в СВАР модели с ценами
Шок условий торговли
Шок предложения
(продуктивности)
Шок спроса
Номинальный шок
Условия
торговли
↑/↑
↓
Относительный
выпуск
↑
↑/↑
Торговый
баланс
↑
↑
↓
↑
↑
↓
Цены
↓
↑
↑
Идентификационная схема, накладываемая на СВАР модель с номинальным обменным курсом,
представлена в таблице 8. В данном случае ослабление монетарной политики состоит в номинальной
девальвации, а шок предложения определяется как шок, имеющий положительное влияние на
номинальный обменный курс (для Украины такое ограничение является спорным, учитывая режим
жесткой привязки курса гривни к доллару США, однако мы используем это ограничение для того,
чтобы отличить шок предложения от номинального).
Таблица 8. Знаковые ограничения, используемые в СВАР модели с номинальным обменным курсом
Шок условий торговли
Шок предложения
(продуктивности)
Шок спроса
Номинальный шок
Условия
торговли
↑/↑
↓
Относительный
выпуск
↑
↑/↑
Торговый
баланс
↑
↑
↓
↑
↑
↓
Номинальный
обменный курс
↑
↓
4. Исследование динамики торгового баланса в Украине
4.1. Данные
Исследование охватывает квартальные данные за период 2001-2012 годов, в том числе по
макропоказателям других стран, данным национальных счетов, данным платежного баланса, цен и
валютных курсов (представлены в таблице 9).
Все данные до оценивания сезонно сглажены с помощью процедуры X12 и прологарифмированы
(за исключением рядов сальдо текущего счета и торгового баланса).
Кроме того, в исследовании используются только относительные переменные. Это сделано с
целью получения согласованных показателей. Поскольку и торговый баланс, и обменный курс по
своей природе являются “относительными” (обе эти переменные отображают относительные потоки
или относительные цены), использование для выпуска и инфляции относительных переменных
29
согласуется с этой эмпирической спецификацией. Вторая причина использования относительных
переменных состоит в проблеме идентификации. Объемы выпуска в Украине, как правило, имеют
проциклическую динамику с мировым выпуском, поэтому увеличение объемов производства в
Украине может отражать еще более сильный рост производства основных стран торговых партнеров.
В этом случае при определенных условиях можно ожидать, что внутренний торговый баланс
улучшится вследствие увеличения внешнего спроса. Аналогичные выводы можно сделать для
инфляции. Как альтернатива, возможно оценивание модели, которая отдельно содержит как
внутренние, так и внешние показатели. Однако в нашем случае такой вариант не подходит из-за
относительно небольшой размерности выборки данных.
Таблица 9. Данные, используемые для исследования
Ряды
Иностранный выпуск
Уровень внешних
цен
Условия торговли
Внутренний выпуск
Сальдо внешней
торговли
Сальдо текущего
счета
Внутренний уровень
цен
Определение
Взвешенный по торговому обороту индекс
реального ВВП стран основных торговых
партнеров
Взвешенный по торговому обороту индекс
дефлятора ВВП стран основных торговых
партнеров
Взвешенный по торговому обороту ИПЦ
основных торговых партнеров
Отношение дефлятора экспорта к
дефлятору импорта товаров и услуг
Отношение цен товарного экспорта к
ценам товарного импорта
Украинский ВВП в постоянных ценах
Отношение сальдо внешней торговли к
ВВП
Отношение сальдо текущего счета к ВВП
Источники
МФС, НБУ, рассчеты авторов
Дефлятор ВВП
ГССУ
МФС, НБУ, расчеты авторов
МФС, НБУ, расчеты авторов
ГССУ, расчеты авторов
НБУ, расчеты авторов
ГССУ
НБУ, ГССУ, расчеты авторов
НБУ, ГССУ, расчеты авторов
ИПЦ
ГССУ
Реальный эффективный обменный курс,
МФС, ГССУ, расчеты авторов
рассчитанный с помощью дефлятора ВВП
Реальный эффективный обменный курс,
НБУ
рассчитанный с помощью ИПЦ
Номинальный
Номинальный эффективный обменный
НБУ
обменный курс
курс
Примечание: МФС – Международная финансовая статистика (IFS), НБУ – Национальный банк
Украины, ГССУ – Государственная статистическая служба Украины
Реальный обменный
курс
Мы используем различные измерения переменных для проверки устойчивости модели:
–
Отношение сальдо внешней торговли к ВВП / Отношение сальдо текущего счета к ВВП.
–
РЭОК рассчитанный с помощью дефлятора ВВП / РЭОК рассчитанный с помощью ИПЦ.
–
Отношение дефлятора экспорта к дефлятору импорта товаров и услуг / Отношение цен
товарного экспорта к ценам товарного импорта (переменная условий торговли).
30
–
Дефлятор ВВП / ИПЦ (переменная относительных цен).
Все переменные, которые используются в исследовании, представлены на рисунках в
Приложении 1.
Также были проведены тесты на стационарность, результаты которых представлены в
Приложении 2. Расширенный тест Дики-Фуллера (ADF-тест) и тест Филипса-Перрона (PP-тест),
показывают, что невозможно отклонить нулевую гипотезу о наличии единичного корня для уровней
переменных. Далее, выполнив тест для первых разниц, мы получаем, что разницы стационарны.
Результаты тестов позволяют сделать вывод, что большинство рассматриваемых временных рядов
являются интегрированными процессами первого порядка (кроме относительных цен). Поэтому в
дальнейшем мы используем первые разницы показателей.
Отдельно следует заметить, что в дополнение к тестам, указанным выше, мы также применили
тест Квятковского-Филлипса-Шварца-Шина – KPSS-тест (Kwiatkowski et all, 1992). В данном тесте
подтверждение нулевой гипотезы говорит о стационарности ряда. Результаты KPSS-теста несколько
отличаются от полученных выше – нулевая гипотеза не может быть отклонена для таких переменных
как: торговый баланс, баланс текущего счета, условия торговли, РЭОК (что не противоречит
экономической теории). Также стоит отметить, что относительный выпуск и цены являются I(1)
процессами согласно всем трем тестам (для критического уровня 5%).
Поэтому, для проверки устойчивости модели, мы собираемся оценить альтернативную модель в
уровнях.
Для исследования причинно-следственных связей между переменными были проведены тесты
причинности по Грейнджеру, основной акцент был сделан на оценке взаимосвязей торгового баланса
с другими переменными (результаты представлены в Приложении 3). Согласно результатам,
торговый баланс зависит от условий торговли в диапазоне от 1 до 5 лагов. Однако оказалось, что
условия торговли на основе товарных дефляторов не являются причинными факторами по
Грейнджеру для торгового баланса. Также, выявлено отсутствие причинно- следственных связей
между торговым балансом и относительным выпуском. Этот факт может быть объяснен тем, что в
течение исследуемого периода рост экономики Украины был определен разными факторами
(моделями) - до 2005 года рост был следствием развития экспорта, тогда как после 2005 – следствием
роста внутреннего спроса. Поэтому, корреляционные связи между торговым балансом и
относительным ВВП в эти периоды могут быть разными. Было также обнаружено, что торговый
31
баланс зависит от РЭОК на основе дефлятора ВВП в диапазоне от 1 до 3 лагов. Однако, существует и
обратная причинно-следственная связь, что может быть объяснено действием на эти показатели
других общих факторов. Что касается РЭОК на основе ИПЦ, он согласно тесту Грэйнджера не
является значимым фактором для динамики торгового баланса. Также не было найдено причинноследственных связей между торговым балансом и НЭОК, а также относительными ценами.
Для сальдо текущего счета тест причинности по Грейнджеру показывает схожие результаты. А
именно, сальдо текущего счета зависит от условий торговли, не зависит от относительного выпуска, а
также обнаружена его взаимозависимость с РЭОК.
4.2. Вопросы оценивания
Наша базовая СВАР модель включает четыре переменные в первых разницах:
- индекс условий торговли, как отношение дефлятора экспорта к дефлятору импорта товаров и
услуг (tott),
- относительный выпуск, как отношение внутреннего выпуска к внешнему спросу (ryt),
- сальдо внешней торговли, как отношение к ВВП (tbt),
- реальный эффективный обменный курс, рассчитанный с помощью дефлятора ВВП (reert).
Мы оцениваем ВАР модель с константой и двумя лагами (Приложение 4). Параметры модели
были выбраны с помощью информационных критериев5. Корни характеристического полинома
(Приложение 5) были вычислены с целью проверки стабильности модели. Далее была
протестирована экзогенность переменных модели (Приложение 6). Согласно результатам,
переменные модели (кроме показателя относительного выпуска) могут рассматриваться в качестве
эндогенных переменных. Что касается относительного выпуска, то на него значимое влияние имеет
РЭОК.
К полученной модели была применена схема знаковых ограничений и оценена структурная ВАР
модель на основе алгоритма, описанного в разделе 3.2. Было получено 5000 моделей с откликами на
импульс, соответствующими схеме ограничений6.
5
Выбор был сделан на основе критерия Акайке, поскольку на малых выборках он имеет лучшие свойства (выбирает
правильный порядок чаще), чем критерии Шварца и Ханнана-Квинна (Lutkepohl, 2007). Для модели, использующей
показатели уровней торгового баланса, РЭОКа и условий торговли оптимальным согласно критерию является
использование трех лагов, соответственно для модели в разницах мы используем два лага.
6
Количество успешных моделей выбрано произвольно на основе компромисса межу максимальным количеством для
подтверждения результатов и временем расчетов (5000 успешных попыток потребовали около 10 часов расчетов на
ноутбуке с процессором Intel Core(TM)2 Duo CPU 2.13 GHz и 2GB оперативной памяти).
32
4.3. Эмпирические результаты: функции отклика на импульс
На рисунке 10 представлены функции импульсных откликов базовой структурной модели
векторной авторегрессии, показана медиана 5000 откликов, отклики «лучшей модели», ближайшей к
медиане (дальнейший анализ в большей мере основан на результатах «лучшей модели», следуя
работе (Fry and Pagan, 2007)). Также, на рисунке отображены 5% и 95% квантили функций
импульсного отклика (полный набор функций представлен в Приложении 8). Для откликов
выполняются знаковые ограничения, представленные в таблице 6. Стоит заметить, что значение
отклика в первом квартале представляет собой мгновенный отклик.
На рисунке 10а отображены отклики четырех переменных на шок спроса. Согласно результатам,
экспансивный шок спроса (например, вызванный смягчением фискальной политики) приводит к
начальному повышению уровня выпуска на 1.0%, что влечет значительное ухудшение сальдо
внешней торговли к ВВП (на 1.7%). Внутренние цены также реагируют на шок, а именно, растут
относительно внешних цен. В результате изменения ценовой конкурентоспособности, первичный
темп роста выпуска ослабевает, однако, в долгосрочной перспективе, влияние шока на выпуск
остается положительным (в диапазоне от 0.0 до 1.6%). Ухудшение ценовой конкурентоспособности
вместе с повышением спроса ведет к устойчивому отрицательному эффекту на торговый баланс (с
последующей интенсификацией). Главной особенностью этого шока является его ненулевой
долгосрочный отрицательный эффект на торговый баланс. На основе полученных результатов можно
сделать вывод о значимости шока спроса и его весомом влиянии на структуру и долгосрочный
уровень внутреннего спроса и торгового баланса.
Отклики на номинальный шок представлены на рисунке 10b. Данный шок интерпретируется как
реальная девальвация национальной валюты. Поскольку шок является долгосрочным, это определяет
его долгосрочное положительное влияние на спрос и торговый баланс. Однако стоит отметить, что
относительное влияние номинального шока на торговый баланс значительно слабее, чем влияние
шока спроса. Это факт может быть объяснен экспансивной природой реакции внутреннего выпуска
на номинальную девальвацию. Рост внутреннего спроса вследствие действия номинального шока
(максимальная
величина
данного
эффекта
достигается
через
год)
частично
нивелирует
положительный эффект номинального шока на торговый баланс. Кроме того, не наблюдается
значительное положительное влияние номинального шока на торговый баланс в краткосрочной
перспективе, что свидетельствует о невозможности отклонения гипотезы существования J-кривой
33
для Украины. Не смотря на то, что мгновенная реакция торгового баланса на номинальный шок в
«лучшей модели» близка к нулю, другие 8 моделей из 10, ближайших к медианному отклику,
показывают, что мгновенная реакция торгового баланса на номинальный шок ниже нуля (рисунок
11). Такой результат согласуется с мгновенной отрицательной реакцией условий торговли на
девальвацию, а именно, эффект переноса (pass-through) номинальной девальвации на экспортные
цены в национальной валюте менее значимый, чем на импортные цены в национальной валюте
(отечественные производители в меньшей мере корректируют свои цены с целью получения
конкурентного преимущества).
а)
b)
c)
d)
Рисунок 10. Функции отклика на импульс структурных моделей векторной авторегрессии (медиана
5000 откликов, отклики «лучшей модели», 5% и 95% квантили функции импульсного отклика,
отклики структурных моделей, основанных на разложении Холецкого, которые рассмотрены в
Разделе 5.1).
34
Рисунок 11. Функции отклика торгового баланса на номинальный шок (отклики 10 моделей,
ближайших к медиане)
Согласно шоку предложения, представленному на рисунке 10c, долгосрочное увеличение выпуска,
наступившее вследствие повышения продуктивности, приводит к перманентному укреплению
реального курса, что подтверждает известный эффект Баласса-Самуэльсона. Влияние шока на
условия торговли является отрицательным из-за относительного снижения внутренних цен со
стороны предложения. Действие перечисленных выше разнонаправленных факторов приводит к
суммарному небольшому положительному влиянию шока на торговый баланс, отражая увеличение
предложения торгуемых товаров.
На рисунке 10d показаны отклики на шок условий торговли (в данном случае рассматривается
шок перманентного улучшения условий торговли). Согласно результатам, шок имеет долгосрочное
положительное влияние на выпуск и реальный обменный курс (хотя для курса эффект не является
значимым). Благодаря наложенным ограничениям, краткосрочное влияние шока на торговый баланс
положительное, однако в дальнейшем эффект ослабевает вследствие роста внутреннего спроса и
ухудшения ценовой конкурентоспособности. Тем не менее, долгосрочный эффект шока на торговый
баланс остается положительным, что подтверждает гипотезу Харбергера-Лаурсена-Метцлера, а также
тот факт, что влияние условий торговли на торговый баланс в Украине в основном происходит через
канал дохода, а не канал замещения.
35
4.4. Анализ декомпозиции дисперсии ошибок прогнозов и вкладов шоков
на историческом периоде
Тогда как функции отклика на импульс описывают усредненный эффект одномоментного шока на
переменные модели, декомпозиция дисперсии ошибок прогнозов показывает относительную
важность каждого шока на временном горизонте.
На рисунке 12 представлена декомпозиция дисперсии ошибок прогнозов для показателя торгового
баланса. Согласно рисунку шок условий торговли и шок спроса являются основными факторами,
определяющими динамику показателя. Вместе они определяют более 90% дисперсии в долгосрочном
периоде (из них 44% – шок условий торговли, 48% – шок спроса). Значимость номинального шока в
первом квартале близка к нулю, что объясняется близким к нулю мгновенным откликом торгового
баланса на номинальный шок. Позже, значимость номинального шока растет, но его влияние остается
небольшим (6%). Роль же шока предложения еще меньше (2%).
Рисунок 12. Декомпозиция дисперсии ошибок прогнозов
Интересным является тот факт, что влияние номинального шока, согласно анализу, весьма
скромное, несмотря на наличие достаточно высокой корреляции между РЭОК и торговым балансом.
Объяснить это явление, скорее всего, можно наличием факторов, имеющих сильное долгосрочное
36
влияние, как на торговый баланс, так и на РЭОК (например, смена предпочтений между товарами
внутреннего производства и импортируемыми товарами или экспансивная фискальная политика).
Для оценивания относительной значимости влияния всех шоков на торговый баланс была
проведена декомпозиция показателя торгового баланса на историческом промежутке времени (20012012 гг.). Фактические изменения временного ряда сальдо внешней торговли были разложены на
следующие составляющие: базовый уровень торгового баланса, вклад шока условий торговли, вклад
шока спроса, вклад шока предложения, вклад номинального шока (Рисунок 13).
Рисунок 13. Историческая декомпозиция изменений торгового баланса
Ухудшение торгового баланса с 1 квартала 2005 года по 1 квартал 2008 года произошло, в
основном, вследствие действия шоков спроса (суммарный эффект составил 13.1 % к ВВП). Вклад
шока условий торговли был незначительный, однако в этот период волатильность условий торговли
сильно повлияла на волатильность торгового баланса. Дополнительно, отрицательный вклад внесли
номинальные шоки (0.7 % к ВВП), которые были следствием стимулирующей монетарной политики.
Не смотря на рост выпуска в этот период, шоки предложения внесли отрицательный вклад в
37
динамику торгового баланса (0.1 % к ВВП), отображая тот факт, что экономический рост был
основан на расширении внутреннего спроса.
В период с 2 квартала 2008 года по 3 квартал 2008 года сальдо внешней торговли увеличилось
вследствие улучшения условий торговли (в этот период наблюдался рекордный рост цен на сталь) и
падающего внутреннего спроса.
В период с 4 квартала 2008 года по 4 квартал 2009 года произошла серьёзная коррекция дефицита
внешней
торговли,
возникшего
вследствие
мирового
финансового
кризиса
и
наличия
внешнеэкономических дисбалансов в стране. Резкое сокращение внутреннего спроса привело к
уменьшению дефицита на 10 % к ВВП. В то же время, ухудшение условий торговли частично
нивелировало положительный эффект (на 1.4% к ВВП). Не смотря на резкую реальную девальвацию
обменного курса, эффект номинального шока был противоречивым. Это можно объяснить тем
фактом, что, скорее всего, существующие дисбалансы требовали еще большей коррекции. Вместо
этого, фактически проведенная коррекция была смягчена массивными интервенциями на валютном
рынке.
Недавнее ухудшение торгового баланса также, в большей степени, объясняется действиями шоков
спроса. Мягкая фискальная политика и перегретый внутренний спрос (хотя, в отличие от событий
2005-2008 годов в 2010-2012 годах главной причиной повышения спроса был инвестиционный бум,
связанный с подготовкой Украины к футбольному чемпионату ЕВРО-2012 а также внедрением новых
технологий, призванных уменьшить энергозатратность производства) привели к кумулятивному
отрицательному влиянию в размере 6.2% к ВВП. Дополнительные 0.8 % к ВВП были следствием
ухудшения условий торговли, отражающего стагнацию на мировых рынках стали и нерыночное
повышение цен на импортируемый газ. Влияние номинальных шоков составило 1.7% к ВВП.
38
5. Устойчивость результатов
5.1. Чувствительность результатов к изменениям
идентификации (использование разложения Холецкого)
в
методе
Важным вопросом является то, как сильно изменятся результаты исследования при изменении
наложенных ограничений. Не смотря на то, что схема идентификации с помощью знаковых
ограничений кажется разумной, полезно будет проверить, как изменятся результаты при
использовании альтернативных схем. Для этого мы используем разложение по Холецкому. А именно,
мы
оцениваем модели векторной авторегрессии со
всевозможными вариантами порядка
расположения четырех переменных и, далее, сравниваем полученные функции отклика на импульс и
декомпозицию дисперсии ошибок прогнозов. Результаты представлены на рисунке 10.
В целом, результаты показывают, что практически для всех моделей направление откликов
торгового баланса на шоки совпадает с базовой моделью, которая использует схему знаковых
ограничений. Однако имеются и некоторые отличия.
Для шока спроса только в половине моделей влияние на выпуск является временным, в
оставшихся моделях оно перманентно, что консистентно с базовой моделью. В принципе, в
теоретических исследованиях часто рассматриваются случаи, когда влияние шока спроса на ВВП
имеет временную природу, однако поскольку в нашем исследовании важно было рассмотреть
действие шока на среднесрочном горизонте, в базовой модели рассматривается именно перманентное
влияние этого шока. Также, в моделях, использующих разложение по Холецкому, наблюдается лаг в
отклике реального обменного курса и условий торговли, что может быть объяснено наличием
краткосрочных ограничений в этих моделях. Отклик торгового баланса на шок спроса одинаковый
для большинства моделей.
Для номинального шока главное отличие кроется в лаговом отклике выпуска. Самым очевидным
объяснением этого является краткосрочная природа ограничений, используемых в моделях. В то же
время, отклик торгового баланса на реальную девальвацию одинаковый во всех моделях, а для
некоторых функция отклика в первом квартале близка к нулю. Следовательно, гипотеза о наличии
эффекта J-кривой не может быть отклонена.
Отклики на шок предложения существенно разнятся. Причиной этого может быть неверная
идентификация шока при использовании разложения Холецкого. В случае положительного шока
предложения (увеличения продуктивности) внутренние цены на торгуемые товары вероятней всего
39
будут снижаться, тогда как в моделях, полученных на основе разложения Холецкого, относительные
внутренние цены растут. Таким образом, полученный в этих моделях шок больше, по своей природе,
напоминает шок спроса, а не шок предложения. Такая разная интерпретация полученных функций
отклика и может служить главным источником несоответствий.
Представление шоков условий торговли тоже отличается. В случае использования разложения
Холецкого этот шок отображает любой шок, который ведет к увеличению экспортных цен
относительно импортных. Тогда как в модели со знаковыми ограничениями шок условий торговли
представляет собой внешний шок, отображающий изменения цен на товары на мировых рынках. Изза указанных выше различий, при использовании разложения Холецкого рассматриваемый шок имеет
высокую корреляцию с укреплением реального курса и ухудшением торгового баланса. В то же
время в базовой модели накладывается ограничение на краткосрочную динамику отклика торгового
баланса (отклик должен быть положительным).
Мы также анализируем декомпозицию дисперсии ошибок прогнозов для полученных
альтернативных моделей (результаты декомпозиции не представлены в приложениях исследования,
однако могут быть предоставлены по запросу). Что касается шока предложения и номинального
шока, они, также как и в базовой модели, играют незначительную роль в определении дисперсии
(значения, соответственно, колеблются в диапазоне 0.02-0.06 и 0.01-0.04). В то же время, значимость
шока спроса в моделях, полученных на основе разложения Холецкого, больше, чем в базовой модели
(0.78-0.86). Соответственно, в альтернативных моделях падает значимость шоков условий торговли в
определении дисперсии (0.08-0.17). Это тоже можно объяснить отличиями в интерпретации шока
условий торговли в базовой модели и в альтернативных моделях.
5.2. Чувствительность результатов к изменениям в структуре ВАР
модели (уровни вместо первых разниц)
С целью проверки устойчивости мы также оцениваем ВАР модель в уровнях. Данное решение
мотивировано наличием неопределенности в результатах тестов на стационарность для показателей
модели.
Результаты функций отклика представлены в Приложении 9. В целом, отклики альтернативной
модели имеют тот же знак, что и отклики базовой. Однако если положительные отклики сальдо
внешней торговли и реального обменного курса на шок условий торговли являются перманентным в
40
базовой модели, то в альтернативной модели долгосрочное влияние на перечисленные выше
переменные
незначительно.
Данное
отличие
может
быть
объяснено
наличием
высокой
отрицательной корреляции между уровнями указанных выше показателей.
По результатам декомпозиции дисперсии ошибок прогнозов, шоки спроса, также как и в базовой
модели, являются самыми значительными. Уменьшение значимости шока условий торговли тоже
может быть объяснено отрицательной корреляцией между уровнями сальдо внешней торговли и
условиями торговли. Номинальный шок и шок предложения оказывают, как и в базовой модели,
незначительное влияние.
5.3. Чувствительность результатов к изменениям переменных и
идентификационных схем модели
В разделе 5.3 оцениваются альтернативные модели, использующие другие переменные. Вопервых, мы оцениваем модели, содержащие относительные цены вместо показателя РЭОК. Для них
схема накладываемых ограничений, представлена в Таблице 7. Еще одна альтернативная модель
содержит показатель номинального эффективного обменного курса (НЭОК) вместо РЭОК (схема
накладываемых ограничений представлена в Таблице 8).
На рисунке 14 представлены функции отклика на импульс для показателя сальдо внешней
торговли из трех альтернативных и базовой модели. Отклики на шок спроса и номинальный шок (в
альтернативных моделях он описывается как номинальная девальвация или рост относительных цен)
совпадают с откликами базовой модели. Однако, реакция торгового баланса на номинальный шок
более быстрая, чем в базовой модели, поэтому в альтернативных моделях отклоняется гипотеза Jкривой. Поскольку наличие отрицательного отклика на шок девальвации зависит от величины
эффекта переноса девальвации на внутренние цены (pass-through effect), рассмотрение в
альтернативных моделях показателя, который отвечает только за динамику цен или динамику
номинального обменного курса не позволяет смоделировать действие механизма эффекта переноса.
Для проверки данной гипотезы необходимо рассматривать модель, в которой отображены как
динамика цен, так и номинального обменного курса (это возможно реализовать в модели, которая
содержит РЭОК).
Также, отличается отклик торгового баланса на шок предложения. В альтернативной модели
получен отрицательный отклик, тогда как в базовой он положительный.
41
Рисунок 14. Функции отклика на импульс для сальдо внешней торговли.
Для относительных цен на основе дефлятора ВВП, можно предположить, что влияние шока
предложения на цены будет больше, чем в базовой модели, поскольку отечественные производители
смогут снизить относительные цены в условиях действия положительного шока предложения
(например, внедрение новых технологий или высокий урожай).
В
то
же
время
результаты,
полученные
для
модели,
содержащей
ИПЦ,
являются
противоречивыми. В структуре ИПЦ достаточно высокая доля неторгуемых товаров, поэтому при
условии существования эффекта Баласса-Самуэльсона, в среднесрочной перспективе относительные
цены должны расти, что не соответствует полученным результатам. Скорее всего, для устранения
несоответствий, следует пересмотреть схему идентификации шоков, а именно, краткосрочное
ограничение отклика относительных цен на шок предложения.
В альтернативных моделях, рассмотренных в данном разделе, значимость номинального шока все
равно остается невысокой (он объясняет менее 20 % дисперсии). Стоит отметить, что в моделях,
которые содержат относительные цены, шок предложения определяет более 30 % дисперсии. Хотя
шоки спроса все равно остаются основной движущей силой формирования сальдо внешней торговли.
42
5.4. Чувствительность результатов к изменениям в определениях
переменных модели
В разделе 5.4 используются следующие альтернативные измерения показателей модели.
Вместо показателя условий торговли, который измеряется как отношение дефлятора экспорта
товаров и услуг к дефлятору импорта товаров и услуг используются дефляторы только для экспорта и
импорта товаров.
В следующей модели, вместо РЭОК на основе дефляторов ВВП используется РЭОК на основе
ИПЦ.
Результаты оценок показаны на рисунке 15. Несмотря на имеющиеся отличия, в целом величина
и направленность откликов в альтернативных моделях соответствует результатам, полученным в
базовой модели.
Рисунок 15. Функции отклика на импульс для торгового баланса.
Анализ декомпозиции дисперсии ошибок прогнозов в альтернативных моделях приводит к тем
же результатам, которые были получены в базовой модели – основными являются шоки условий
торговли и спроса.
Также, нами была рассмотрена модель, в которой вместо торгового баланса содержался
показатель сальдо текущего счета. Полученные результаты практически ничем не отличаются от
результатов базовой модели (Приложение 10).
43
6. Выводы
В последнее время в экономике Украины наблюдались значительные внешние дисбалансы.
Имеющиеся теоретические исследования содержат различные объяснения этого феномена для
развивающихся стран. Однако для Украины эмпирические исследования внешних дисбалансов
практически не проводились. В данной работе авторы пытаются оценить важность влияния
различных шоков на динамику сальдо внешней торговли для Украины, используя структурную
модель векторной авторегрессии. С целью идентификации шоков предложения, спроса, условий
торговли и номинального шока, мы применяем схему знаковых ограничений, полученных на основе
макроэкономической теории и анализа более ранних работ по схожей тематике.
По результатам исследования, в большей степени именно шоки спроса и условий торговли
формируют колебания торгового баланса в Украине. В базовой модели эти два шока определяют
более 90 % дисперсии в долгосрочном периоде (из них 44% – шоки условий торговли, 48% – шоки
спроса). Устойчивость базовой модели проверяется с помощью оценки различных спецификаций.
Для разработанных альтернативных моделей шоки спроса определяют от 27 до 68%% дисперсии,
тогда как шок условий торговли – от 16 до 54%%.
Кроме того, важные результаты получены при анализе исторической декомпозиции торгового
баланса: с 2010 по 2012 год вклад шоков спроса составил 6.2% к ВВП, а дополнительные 0.8% к ВВП
были следствием ухудшения условий торговли.
Ухудшение торгового баланса с 2005 по 2008 год произошло, в основном, вследствие действия
шоков увеличения внутреннего спроса (суммарный эффект составил 13.1% к ВВП), которые привели
к перегреву экономики Украины накануне глобального финансового и экономического кризиса.
Именно поэтому принятие решений в сфере фискальной политики должно быть своевременным и
обдуманным. Однако меры монетарной политики тоже являются важным инструментом в коррекции
внешних дисбалансов.
Эмпирические данные показывают, что внешние шоки являются значимыми в определении
динамики сальдо текущего счета в Украине. Частично, этот факт можно объяснить особенностями
структуры экономики (например, высокой концентрацией экспорта сырьевых товаров и высокой
степенью открытости экономики). Тем не менее, выбор режима обменного курса также является
важным фактором. На протяжении всего исследуемого периода времени Украина сохраняла режим
жесткой привязки курса гривни к доллару США (с небольшими эпизодами корректировки, например,
44
во время кризиса в конце 2008 года). Режим жесткой привязки обменного курса означает, что
адаптация к внешним шокам происходит путем изменения внутренних цен, поскольку номинальный
курс не может служить в качестве буфера. Принимая во внимание высокую уязвимость торгового
баланса Украины к внешним шокам, переход к более гибкому режиму обменного курса, вероятно,
улучшит ситуацию.
Важным результатом исследования также является вывод о слабой реакции торгового баланса на
действие номинальных шоков (которые объясняют лишь 7% дисперсии в базовой модели, и эта доля
не превышает 20% в альтернативных моделях). Это указывает на неэффективность коррекции только
с посредством изменения номинального (реального) обменного курса. Во-первых, согласно
результатам модели, влияние девальвации на торговый баланс видно только в кратко- и
среднесрочной перспективе (1-2 года), что подтверждается анализом ситуации на историческом
периоде: после корректировки текущего счета в 2009 году посредством номинальной девальвации
курса в 2011 году дефицит снова значительно расширился. Во-вторых, реальная девальвация
приводит к существенному отрицательному влиянию на объем национального богатства страны, и,
таким образом, подрывает потенциал для долгосрочного устойчивого роста.
Наконец, результаты нашего эмпирического анализа не могут опровергнуть существование
эффекта J-кривой для Украины. Это означает, что первоначальное влияние на торговый баланс
номинального ослабления в краткосрочном периоде (первый квартал) будет близким к нулю из-за
более быстрой реакции относительных цен по сравнению с изменением объемов внешней торговли.
45
Приложения
Приложение 1. Переменные модели
Са льдо торгового бала нса (отношение сал ьдо
торгового баланса к ВВП, в разницах)
Сальдо торгового баланса (отношение сальдо
торгового баланса к ВВП)
6
4
15
2
10
0
%
5
-4
-10
-6
-15
-8
20
01
:
20 1
02
20 :1
03
:
20 1
04
20 :1
05
:
20 1
06
20 :1
07
:
20 1
08
:1
20
09
20 :1
10
:
20 1
11
20 :1
12
:1
20
01
:
20 1
02
:1
20
03
:
20 1
04
:
20 1
05
:
20 1
06
:1
20
07
:1
20
08
:
20 1
09
:
20 1
10
:1
20
11
:
20 1
12
:1
-5
%
0
-2
Сал ьдо текущего счета (отношение сальдо
текущего счета к ВВП, в разницах)
Сальдо текущего сче та (отношение сальд о
текущего с чета к ВВП)
20
6
15
4
10
2
5
%
%
0
0
-2
-6
-15
-8
20
01
:1
20
02
:1
20
03
:1
20
04
:1
20
05
:
20 1
06
:
20 1
07
:1
20
08
:
20 1
09
:
20 1
10
:1
20
11
:
20 1
12
:1
-4
20
01
:
20 1
02
:1
20
03
:
20 1
04
:
20 1
05
:
20 1
06
:1
20
07
:1
20
08
:
20 1
09
:
20 1
10
:1
20
11
:
20 1
12
:1
-5
-10
Условия торговли (отношение дефлятора
экспорта к дефлятору импорта товаров и услуг,
в разницах)
490
480
470
460
450
440
15
10
5
0
-5
-10
20
01
:
20 1
02
:1
20
03
:
20 1
04
:
20 1
05
:
20 1
06
:
20 1
07
:
20 1
08
:
20 1
09
:
20 1
10
:1
20
11
:
20 1
12
:1
20
01
:
20 1
02
:
20 1
03
:
20 1
04
:
20 1
05
:
20 1
06
:
20 1
07
:
20 1
08
:1
20
09
:
20 1
10
:
20 1
11
:
20 1
12
:1
логарифмическая шкала
500
логарифмическая шкала
Условия торговли (отношение дефлятора
э кспорта к дефлятору импорта товаров и услуг,
в уровнях)
46
логарифмич еская шкала
480
470
460
450
логарифмич еская шкала
20
01
:
20 1
02
:
20 1
03
:
20 1
04
:
20 1
05
:
20 1
06
:
20 1
07
:
20 1
08
:
20 1
09
:
20 1
10
:
20 1
11
:
20 1
12
:1
20
01
:
20 1
02
:1
20
03
:
20 1
04
:
20 1
05
:
20 1
06
:
20 1
07
:
20 1
08
:1
20
09
:
20 1
10
:
20 1
11
:
20 1
12
:1
логарифм ическая шкала
465
460
455
450
445
логарифмическая шкала
470
470
460
450
20
01
:
20 1
02
:
20 1
03
:
20 1
04
:
20 1
05
:
20 1
06
:1
20
07
:
20 1
08
:
20 1
09
:
20 1
10
:
20 1
11
:1
20
12
:1
логарифм ическая шкала
20
01
:
20 1
02
:
20 1
03
:
20 1
04
:
20 1
05
:
20 1
06
:1
20
07
:
20 1
08
:
20 1
09
:
20 1
10
:
20 1
11
:1
20
12
:1
20
01
:
20 1
02
:
20 1
03
:
20 1
04
:
20 1
05
:1
20
06
:
20 1
07
:
20 1
08
:
20 1
09
:
20 1
10
:
20 1
11
:1
20
12
:1
логарифмич еская шкала
логарифм ическая шкала
450
логарифмическая шкала
20
01
:
20 1
02
:1
20
03
:
20 1
04
:
20 1
05
:
20 1
06
:
20 1
07
:
20 1
08
:
20 1
09
:1
20
10
:
20 1
11
:
20 1
12
:1
475
20
01
:
20 1
02
:
20 1
03
:
20 1
04
:
20 1
05
:
20 1
06
:
20 1
07
:
20 1
08
:1
20
09
:
20 1
10
:
20 1
11
:
20 1
12
:1
20
01
:
20 1
02
:
20 1
03
:
20 1
04
:1
20
05
:
20 1
06
:
20 1
07
:
20 1
08
:
20 1
09
:1
20
10
:
20 1
11
:
20 1
12
:1
500
Условия торговли (отношение дефлятора
экспорта к дефлятору импорта товаров, в
уровнях)
Условия торговли (отношение дефлятора
экспорта к дефлятору импорта товаров, в
40
разницах)
425
440
490
440
480
440
47
30
20
10
-10
0
-20
-30
-40
Относительный выпуск (отношение
отечественного ВВП к взвешенному ВВП
основных торговых партнеров, в уровнях)
Относительный выпуск (отношение
отечественного ВВП к взвешенному ВВП
основных торговых партнеров, в разницах)
6
4
2
-2
0
-4
-6
-10
-8
РЭОК (на основе деф лятора ВВП, в уровнях)
РЭ ОК (на основе дефлятора ВВП, в разницах)
10
5
0
-5
-10
-15
РЭОК (на основе ИПЦ, в уровнях)
РЭОК (на основе ИПЦ, в разницах)
12
8
4
0
-4
-8
-12
логарифмическая шкала
550
525
500
475
450
Относительный дефлятор ВВП, (отношение
оте чественного дефлятора ВВП к взвешенному
д ефлятору ВВП стран торговых партнеров, в
разницах)
12
20
01
:
20 1
02
:
20 1
03
:
20 1
04
:
20 1
05
:1
20
06
:
20 1
07
:
20 1
08
:
20 1
09
:
20 1
10
:
20 1
11
:1
20
12
:1
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
20
01
:
20 1
02
:1
20
03
:
20 1
04
:
20 1
05
:
20 1
06
:
20 1
07
:
20 1
08
:
20 1
09
:
20 1
10
:
20 1
11
:1
20
12
:1
425
Относительный ИПЦ, (отношение
отечественного ИПЦ к взвешенному ИПЦ стран
торговых партнеров, в уровнях)
Относительный ИП Ц, (отношение
оте чественного ИПЦ к взвешенному ИПЦ стран
торговых партнеров, в разницах)
8
525
6
Log scale
500
475
4
2
0
450
-2
-4
20
01
:
20 1
02
:
20 1
03
:
20 1
04
:
20 1
05
:1
20
06
:
20 1
07
:
20 1
08
:
20 1
09
:
20 1
10
:
20 1
11
:1
20
12
:1
425
20
01
:
20 1
02
:1
20
03
:
20 1
04
:1
20
05
:
20 1
06
:
20 1
07
:
20 1
08
:
20 1
09
:
20 1
10
:
20 1
11
:1
20
12
:1
логарифмическая шкала
логарифмическая шкала
Относительный дефл ятор ВВП, (отношение
оте чественного дефлятора ВВП к взвешенному
д ефлятору ВВП стран торговых партнеров, в
уровнях)
НЭОК, в разницах
НЭОК, в уровнях
440
420
400
380
логарифмическая шкала
460
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
-10
-12
-14
20
01
:
20 1
02
:
20 1
03
:
20 1
04
:
20 1
05
:
20 1
06
:1
20
07
:1
20
08
:
20 1
09
:
20 1
10
:
20 1
11
:
20 1
12
:1
360
20
01
:
20 1
02
:
20 1
03
:
20 1
04
:1
20
05
:
20 1
06
:
20 1
07
:
20 1
08
:
20 1
09
:
20 1
10
:1
20
11
:
20 1
12
:1
логарифмич еская шкала
480
48
Приложение 2. Тесты на наличие единичного корня
ADF-тест1
Сальдо внешней торговли
(% к ВВП)
Сальдо текущего счета (% к
ВВП)
Условия торговли
Условия торговли (только
товары)
Относительный выпуск
РЭОК (на основе дефлятора
ВВП)
РЭОК (на основе ИПЦ)
Относительные цены (на
основе дефлятора ВВП)
Относительные цены (на
основе ИПЦ)
НЭОК
уровни
разн.
уровни
разн.
уровни
разн.
уровни
разн.
уровни
разн.
уровни
разн.
уровни
разн.
уровни
разн.
уровни
разн.
уровни
разн.
лаг
0
0
0
0
0
1
4
4
1
0
1
0
6
1
4
2
3
2
1
0
P-знач.
0.26
0.00
0.26
0.00
0.40
0.00
0.04
0.00
0.74
0.00
0.44
0.00
0.22
0.00
0.12
0.07
0.26
0.55
0.26
0.00
P-P -тест2
парам.
сглажив P-знач.
3
0.21
0
0.00
3
0.23
1
0.00
0
0.40
6
0.00
0
0.07
4
0.00
2
0.73
2
0.00
0
0.51
3
0.00
0
0.56
4
0.00
4
0.33
4
0.00
5
0.33
4
0.05
3
0.45
0
0.00
KPSS-тест3
парам.
LMсглажив статистика
5
0.07
0
0.04
5
0.08
1
0.05
5
0.11
5
0.07
4
0.13
7
0.12
5
0.21
3
0.42
5
0.08
3
0.06
5
0.08
1
0.07
5
0.14
4
0.30
5
0.15
5
0.28
5
0.13
2
0.15
Примечания: Временной период оценивания: 1 квартал 2001-4 квартал 2012. В таблице представлены
результаты для уровней и первых разниц. Для уровней в уравнение включены константа и тренд, для первых
разниц - константа.
1
Расширенный тест Дики-Фуллера (АDF-тест). Длина лага выбирается по информационному критерию Акайке.
В таблице указаны P-значения нулевой гипотезы о наличии единичного корня.
2
Тест Филипса-Перона (Р-P тест). Параметр сглаживания определяется согласно оценке Ньюи-Веста. В таблице
указаны P-значения нулевой гипотезы о наличии единичного корня.
3
Тест Квятковского-Филлипса-Шварца-Шина (КPSS-тест). Критические значения на уровне значимости
(1%/5%/10%) для модели с константой (0.74/0.46/0.35), для модели с константой и трендом (0.22/0.15/0.12). В
отличие от предыдущих тестов нулевая гипотеза для этого теста состоит в том, что ряд является стационарным.
49
Приложение 3. Парные тесты причинности по Грэйнджеру
Лаг
1
2
3
4
5
6
7
8
TB не зависит отTOT
F-статистика Вероятность
11.0
0.002
7.0
0.002
4.4
0.009
5.4
0.002
4.4
0.004
3.2
0.016
3.5
0.009
3.2
0.014
TOT не зависит от TB
F-статистика Вероятность
3.4
0.072
3.5
0.040
3.4
0.026
2.9
0.036
3.0
0.026
2.9
0.023
2.4
0.045
3.1
0.016
Лаг
1
2
3
4
5
6
7
8
TB не зависит от TOT_m
F-статистика Вероятность
0.2
0.652
3.0
0.063
1.9
0.142
1.2
0.308
1.8
0.138
1.3
0.300
1.2
0.351
1.0
0.463
TOT_m не зависит от TB
F-статистика Вероятность
0.6
0.427
0.5
0.640
2.1
0.110
1.2
0.312
1.4
0.258
1.1
0.405
0.7
0.677
0.6
0.755
Лаг
1
2
3
4
5
6
7
8
TB не зависит от RY
F-статистика Вероятность
0.1
0.774
0.2
0.838
0.2
0.919
0.4
0.816
0.7
0.614
0.7
0.654
0.8
0.623
0.7
0.703
RY не зависит от TB
F-статистика Вероятность
5.8
0.020
1.5
0.243
1.5
0.242
1.1
0.378
1.1
0.374
0.7
0.625
1.2
0.360
0.8
0.579
Лаг
1
2
3
4
5
6
7
8
TB не зависит от
REER_DEFL
F-статистика Вероятность
9.3
0.003
6.3
0.004
3.7
0.018
2.8
0.039
2.1
0.089
2.8
0.027
2.2
0.066
1.7
0.139
REER_DEFL не зависит от
TB
F-статистика Вероятность
13.3
0.001
8.2
0.001
5.7
0.003
4.4
0.005
3.9
0.007
3.0
0.022
2.5
0.044
2.7
0.026
50
Лаг
1
2
3
4
5
6
7
8
TB не зависит от REER_CPI
F-статистика Вероятность
0.1
0.731
2.6
0.089
2.1
0.118
1.5
0.229
1.2
0.309
0.9
0.476
1.1
0.369
1.0
0.488
REER_CPI не зависит от TB
F-статистика Вероятность
0.0
0.913
0.6
0.578
1.7
0.176
1.1
0.363
0.7
0.610
1.3
0.276
1.1
0.403
0.9
0.560
Лаг
1
2
3
4
5
6
7
8
TB не зависит отNEER
F-статистика Вероятность
1.5
0.216
2.4
0.103
1.5
0.222
1.1
0.369
0.8
0.568
0.7
0.636
0.6
0.756
0.5
0.838
NEER не зависит отTB
F-статистика Вероятность
1.1
0.295
1.6
0.209
2.5
0.074
2.1
0.106
1.7
0.162
1.7
0.147
1.6
0.175
1.6
0.171
Лаг
1
2
3
4
5
6
7
8
TB не зависит от DEFL_rel
F-статистика Вероятность
4.1
0.050
2.6
0.090
2.2
0.103
1.8
0.146
1.4
0.246
1.7
0.156
1.9
0.116
2.2
0.065
DEFL_rel не зависит от TB
F-статистика Вероятность
4.2
0.046
2.1
0.133
1.4
0.244
1.3
0.296
1.1
0.369
1.4
0.258
1.0
0.469
1.3
0.288
Лаг
1
2
3
4
5
6
7
8
TB не зависит от CPI_rel
F-статистика Вероятность
2.3
0.136
1.1
0.354
0.9
0.474
1.2
0.327
0.8
0.539
0.8
0.604
0.6
0.724
0.5
0.833
CPI_rel не зависит от TB
F-статистика Вероятность
3.5
0.069
0.6
0.569
0.4
0.789
0.2
0.909
1.3
0.300
0.8
0.601
1.1
0.363
1.2
0.345
51
Лаг
1
2
3
4
5
6
7
8
CA не зависит от TOT
F-статистика Вероятность
13.3
0.001
7.6
0.002
4.7
0.007
4.8
0.003
4.3
0.004
2.9
0.025
3.3
0.012
3.0
0.016
TOT не зависит от CA
F-статистика Вероятность
2.3
0.133
2.4
0.099
2.6
0.066
2.6
0.051
3.2
0.019
3.3
0.012
2.6
0.032
2.7
0.030
Лаг
1
2
3
4
5
6
7
8
CA не зависит от RY
F-статистика Вероятность
0.3
0.610
0.3
0.758
0.3
0.794
0.7
0.624
0.8
0.527
0.8
0.571
0.8
0.599
0.8
0.620
RY не зависит от CA
F-статистика Вероятность
8.2
0.007
2.3
0.113
2.2
0.105
1.4
0.256
1.3
0.305
0.8
0.552
1.4
0.231
1.1
0.392
Лаг
1
2
3
4
5
6
7
8
CA не зависит от
REER_DEFL
F-статистика Вероятность
8.4
0.006
4.9
0.012
2.9
0.045
1.9
0.129
1.6
0.188
2.4
0.048
2.2
0.069
2.0
0.097
REER_DEFL не зависит от
CA
F-статистика Вероятность
13.1
0.001
8.9
0.001
6.2
0.002
4.5
0.005
3.9
0.007
2.9
0.025
2.4
0.049
2.9
0.021
52
Приложение 4. Базовая СВАР модель: выбор оптимального количества
лагов
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: D(TOT) D(RY) D(TB) D(REER_DEFL)
Exogenousvariables: C
Sample: 2001Q1 2012Q4
Includedobservations: 44
Lag
LogL
LR
FPE
AIC
SC
HQ
0
1
2
3
4
-440.2577
-424.8188
-407.3852
-392.0149
-381.2684
NA
27.36894
27.73533*
21.65806
13.18890
6919.188
7125.756
6807.458*
7358.474
10290.97
20.19353
20.21904
20.15387*
20.18250
20.42129
20.35573*
21.03003
21.61366
22.29108
23.17868
20.25368*
20.51979
20.69523
20.96446
21.44386
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)
FPE: Finalpredictionerror
AIC: Akaikeinformationcriterion
SC: Schwarzinformationcriterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion
53
Приложение 5. Базовая СВАР модель: корни характеристического
полинома
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
1.5
1.0
0.5
0.0
-0.5
-1.0
-1.5
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
54
1.5
Приложение 6. Базовая СВАР модель: тест причинно-следственной связи
Dependentvariable: D(TOT)
Excluded
Chi-sq
D(RY)
17.01178
D(TB)
10.08937
D(REER_DEFL) 0.262805
All
31.41643
df
Prob.
2
2
2
0.0002
0.0064
0.8769
6
0.0000
df
Prob.
2
2
2
0.5702
0.8095
0.0125
6
0.1626
df
Prob.
2
2
2
0.5652
0.7745
0.2522
6
0.3655
Dependentvariable: D(RY)
Excluded
Chi-sq
D(TOT)
1.123425
D(TB)
0.422563
D(REER_DEFL) 8.761992
All
9.201479
Dependentvariable: D(TB)
Excluded
Chi-sq
D(TOT)
1.141125
D(RY)
0.511097
D(REER_DEFL) 2.754971
All
6.539674
Dependent variable: D(REER_DEFL)
Excluded
Chi-sq
df
Prob.
D(TOT)
D(RY)
D(TB)
0.548622
1.481574
7.513484
2
2
2
0.7601
0.4767
0.0234
All
10.73099
6
0.0971
55
Приложение 7. Базовая СВАР модель: результаты оценивания
VectorAutoregressionEstimates
Sample (adjusted): 2001Q3 2012Q4
Includedobservations: 46 afteradjustments
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
D(TOT(-1))
D(TOT(-2))
D(RY(-1))
D(RY(-2))
D(TB(-1))
D(TB(-2))
D(REER_DEFL(-1))
D(REER_DEFL(-2))
C
D(TOT)
D(RY)
D(TB)
D(REER_DEFL)
-0.136515
-0.028105
-0.132780
0.088071
(0.15268)
(0.09159)
(0.12942)
(0.20965)
[-0.89414]
[-0.30686]
[-1.02596]
[ 0.42009]
-0.306579
0.082600
-0.038686
0.117600
(0.13723)
(0.08232)
(0.11632)
(0.18843)
[-2.23412]
[ 1.00339]
[-0.33258]
[ 0.62410]
0.786925
0.347322
-0.012734
0.146238
(0.24714)
(0.14826)
(0.20949)
(0.33935)
[ 3.18417]
[ 2.34273]
[-0.06078]
[ 0.43093]
0.451625
-0.053747
0.164098
0.369311
(0.27606)
(0.16561)
(0.23401)
(0.37907)
[ 1.63595]
[-0.32454]
[ 0.70125]
[ 0.97425]
-0.526182
-0.042079
-0.090773
-0.485533
(0.18889)
(0.11331)
(0.16011)
(0.25937)
[-2.78571]
[-0.37136]
[-0.56694]
[-1.87199]
-0.287603
-0.061495
-0.261256
-0.526112
(0.19443)
(0.11664)
(0.16482)
(0.26699)
[-1.47918]
[-0.52722]
[-1.58515]
[-1.97057]
-0.096129
0.019723
0.013136
-0.163003
(0.11815)
(0.07087)
(0.10015)
(0.16223)
[ 0.16693]
[ 0.18535]
[-1.62762]
[-0.59254]
-0.092209
0.057557
-0.205725
-0.041149
(0.11668)
(0.06999)
(0.09890)
(0.16021)
[ 0.49330]
[-2.93921]
[-0.41606]
[-0.57554]
-0.010784
1.118864
-0.005109
-0.050073
(0.48993)
(0.29391)
(0.41530)
(0.67274)
[ 2.28372]
[-0.01738]
[-0.12057]
[-0.01603]
R-squared
0.487242
0.275437
0.174428
0.227550
Adj. R-squared
0.376376
0.118775
-0.004074
0.060534
Sumsq. resids
346.4168
124.6655
248.9137
653.1741
S.E. equation
3.059839
1.835576
2.593723
4.201589
F-statistic
4.394858
1.758160
0.977178
1.362441
Loglikelihood
-111.7082
-88.20200
-104.1059
-126.2948
Akaike AIC
5.248183
4.226174
4.917646
5.882384
Schwarz SC
5.605960
4.583952
5.275424
6.240161
Meandependent
0.992180
-0.013565
-0.221833
0.433941
S.D. dependent
3.874692
1.955370
2.588456
4.334839
Determinant resid covariance (dof adj.)
3210.275
Determinantresidcovariance
1343.748
Loglikelihood
-426.7587
Akaikeinformationcriterion
20.11994
Schwarzcriterion
21.55105
56
Приложение 8. Базовая СВАР модель: полный набор функций откликов
на импульсы
57
58
Приложение 9. Альтернативная СВАР модель: уровни вместо первых
разниц
Таблица 9.1. Выбор оптимального количества лагов
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: TOT D(RY) TB REER_DEFL
Exogenousvariables: C
Sample: 2001Q1 2012Q4
Includedobservations: 44
Lag
LogL
LR
FPE
AIC
SC
HQ
0
1
2
3
4
-503.7168
-408.4782
-395.2012
-381.5204
-362.4720
NA
168.8320*
21.12245
19.27756
23.37753
123816.8
3390.445*
3912.605
4566.868
4379.282
23.07804
19.47628*
19.60006
19.70547
19.56691
23.24023
20.28728*
21.05985
21.81406
22.32429
23.13819
19.77704*
20.14142
20.48744
20.58948
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)
FPE: Finalpredictionerror
AIC: Akaikeinformationcriterion
SC: Schwarzinformationcriterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
1.5
1.0
0.5
0.0
-0.5
-1.0
-1.5
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
Рисунок 9.1. Корни характеристического полинома
59
а)
b)
c)
d)
Рисунок 9.2. Функции отклика на импульс структурных моделей векторной авторегрессии
(медиана 5000 откликов, отклики «лучшей модели», 5% и 95% квантили функций импульсного
отклика)
Рисунок 9.3. Декомпозиция дисперсии ошибок прогнозов
60
Приложение 10. Альтернативная СВАР модель: сальдо текущего счета
вместо сальдо внешней торговли
Таблица 10.1. Выбор оптимального количества лагов
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: D(TOT) D(RY) D(CA) D(REER_DEFL)
Exogenousvariables: C
Sample: 2001Q1 2012Q4
Includedobservations: 44
Lag
LogL
LR
FPE
AIC
SC
HQ
0
1
2
3
4
-443.0810
-428.4394
-410.9706
-395.8538
-383.6467
NA
25.95541
27.79138*
21.30091
14.98139
7866.626*
8400.498
8012.417
8761.324
11465.85
20.32186
20.38361
20.31684*
20.35699
20.52940
20.48406*
21.19461
21.77664
22.46558
23.28678
20.38201*
20.68437
20.85821
21.13896
21.55197
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)
FPE: Finalpredictionerror
AIC: Akaikeinformationcriterion
SC: Schwarzinformationcriterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
1.5
1.0
0.5
0.0
-0.5
-1.0
-1.5
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
Рисунок 10.1. Корни характеристического полинома
61
а)
b)
c)
d)
Рисунок 10.2. Функции отклика на импульс структурных моделей векторной авторегрессии
(медиана 5000 откликов, отклики «лучшей модели», 5% и 95% квантили функций импульсного
отклика)
Рисунок 10.3. Декомпозиция дисперсии ошибок прогнозов
62
Список литературы
Backus, D. K.,Kehoe, P. J. and Kydland F. E. (1994). Dynamics of the Trade Balance and the Terms-oftrade: The J-Curve? American Economic Review, 84, 84-103.
Bahmani-Oskooee, M. and A. Ratha (2004). The J-curve: a literature review. Applied Economics 36 (13),
1377-1398.
Bahmani-Oskooee, M. and A.M. Kutan (2009). The J-curve in the emerging economies of Eastern Europe.
Applied Economics, Taylor and Francis Journals 41(20), 2523-2532.
Barnett, A. and R. Straub (2008). What drives U.S. current account fluctuations? ECB Working Paper 959.
Blanchard, O. and D. Quah (1989). The dynamic effects of aggregate demand and supply disturbances.
American Economic Review 79, 655-673.
Bracke, T. and M. Fidora (2008). Global liquidity glut or global savings glut? ECB Working Paper 911.
Bussière, M., M. Fratzscher and G. Muller (2005). Productivity shocks, budget deficits and the current
account. ECB Working Paper 509.
Busch, U., M. Scharnagl and J. Scheithauer (2010). Loan supply in Germany during the financial crisis.
Deutsche Bundesbank Discussion Paper 05/2010.
Campa, J.M. (2000). Exchange rates and trade: How important is hysteresis in trade? CEPR Working Paper
2606.
Canova, F. and G. de Nicolo (2002). Monetary disturbances matter for business fluctuations in the G-7.
Journal of Monetary Economics 49, 1131-1159.
Canova, F., L. Gambetti and E. Pappa (2007). The structural dynamics of output growth and inflation: Some
international evidence. The Economic Journal 117(519), 167–191.
Cashin, Р. and C.J. McDermott (1998). Terms of trade shocks and the current account. IMF Working
Papers 98/177.
Chinn, M. and H. Ito (2007). Current account balances, Financial development, and institutions: Assaying
the World “saving glut”. Journal of International Money and Finance 26(4), 546-569.
Chinn, M. and E. Prasad (2003). Medium-term determinants of current accounts in industrial and developing
countries: an empirical exploration. Journal of International Economics 59, 47-76.
Corsetti, G., Dedola, L., Leduc, S.(2006). Productivity, External Balance and Exchange Rates: Evidence on
the Transmission Mechanism Among G7 Countries, NBER Working Paper 12483
63
Engel, C. (1999). Accounting for U.S. real exchange rate changes. Journal of Political Economy 107, 507538.
Erceg, C.J., L. Guerrieri and C. Gust (2006). SIGMA: A new open economy model for policy analysis.
International Journal of Central Banking 2(1), March.
Faust, J. (1998). The robustness of identified VAR сonclusions about money. International Finance
Discussion Papers 610
Fisher, L.A., and H.-S. Huh (2002). Real exchange rates, trade balances and nominal shocks: Evidence for
the G-7. Journal of International Money and Finance 21(4), 497–518.
Fratzscher, M. and R. Straub (2009). Asset prices and current account fluctuations in G7 economies. ECB
Working Paper 1014.
Fratzscher, M. and R. Straub (2010). Asset prices, news shocks and the current account. CEPR Discussion
Paper 8080.
Fry, R. and A. Pagan (2007). Some issues in using sign restrictions for identifying structural VARs. NCER
Working Paper Series 14, National Centre for Econometric Research.
Fry, R. and A. Pagan (2011). Sign restrictions in structural vector autoregressions: A critical review. Journal
of Economic Literature 49(4), 938-960.
Gali, J. (1992). How well does the IS-LM model fit postwar U.S. data? The Quarterly Journal of Economics
107, 709-738.
Garcia-Solanes, J., J. Lopez and J. Torres (2011). Demand shocks and trade balance dynamics. Open
Economies Review 22(4), 739-766.
Harberger, A.C. (1950). Currency depreciation, income, and the balance of trade. Journal of Political
Economy 58, 47-60.
Hoffmaister, A. and J. Roldos (1997). Are business cycles different in Asia and Latin America? IMF
Working Paper 97/9.
Hoffmaister, A., J. Roldos and P. Wickham (1998). Macroeconomic fluctuations in Sub-Saharan Africa. IMF
Working Paper 98/82.
Jaaskela J and P.Smith (2011) Terms-of-trade shocks: What are they and what do they do? RBA Research
Discussion Papers, Reserve Bank of Australia
64
Kim, S. and N. Roubini (2007). Twin Deficit or Twin Divergence? Fiscal Policy, Current Account, and Real
Exchange Rate in the USA. Journal of International Economics Volume 74, Issue 2, March 2008, pp
362–383.
Kim, S. 2001 Effects of monetary policy shocks on the trade balance in small open European countries
Economics Letters. Volume (Year): 71 (2001) Issue (Month): 2 (May) Pages: 197-203
Kim, S. and N. Roubini (2007). Twin deficit or twin divergence? Fiscal policy, current account, and real
exchange rate in the USA. Journal of International Economics 74(2), 362-383.
Kim, S. and N. Roubini (2000). Exchange rate anomalies in the industrial countries: A solution with a
structural VAR approach. Journal of Monetary Economics 45, 561-586.
Kwiatkowski, D., P.C.B. Phillips, P. Schmidt, Y. Shin (1992). Testing the null hypothesis of stationarity
against the alternative of a unit root. Journal of Econometrics 54, 159-178.
Laursen, S. and L.A. Metzler (1950). Flexible exchange rates and the theory of employment. Review of
Economic and Statistics, 32, 281-299.
Lütkepohl, H. (2007). New Introduction to multiple time series analysis. Springer.
Mendoza, E. G. (1995). The terms of trade, the real exchange rate, and economic fluctuations. International
Economic Review 36, 101-137.
Obstfeld, M. (1982). Aggregate spending and the terms of trade: Is there a Laursen-Metzler effect? Quarterly
Journal of Economics, 97, 251-270.
Otto, G. (2003). The effect of terms of trade shocks on the trade balance: There is a Harberger-LaursenMetzler effect? Journal of International Money and Finance 22(2), 155-184.
Parsley, D.C. and S.J. Wei (1993). Insignificant and inconsequential hysteresis: The case of U.S. bilateral
trade. Review of Economics and Statistics 75, 606-613.
Paustian, M. (2007). Assessing sign restrictions. The B.E. Journal of Macroeconomics 7(1), 1-33.
Polterovich, V. and V. Popov (2003). Accumulation of foreign exchange reserves and long term growth.
MPRA Paper 20069, University Library of Munich, Germany.
Prasad, E.S. (1999). International trade and the business cycle. Economic Journal 109, 588-606.
Quenouille, M.H. (1957). The analysis of multiple time series. Volume 1 of Griffin’s statistical monographs
and course (Griffin, London).
Rogers, J.H. and M. Jenkins (1996). Haircuts or hysteresis? Sources of movements in real exchange rates.
Journal of International Economics 38, 339-360.
65
Rubio-Ramirez, J.F., D. Waggoner and T. Zha (2006). Markov-switching structural vector autoregressions:
Theory and application. Computing in Economics and Finance 69, Society for Computational
Economics.
Sachs, J.D. (1981). The current account and macroeconomic adjustment in the 1970s. Brookings Papers on
Economic Activity 1, 201–268.
Sims, Christopher. (1980). Macroeconomics and Reality. Econometrica 48 (1): 1-48.
Sarno, L., D.L. Thornton and Y. Wen (2007). What is unique about the federal funds rate? Evidence from a
spectral perspective. Oxford Bulletin of Economics and Statistics 69, 293-319.
Sims, C.A. and T. Zha (2006). Does monetary policy generate recessions? Macroeconomic Dynamics 10,
231-272.
Stucka, T. (2004). The impact of exchange rate change on the trade balance in Croatia. IMF Working Paper
04/65.
Svensson, L.E.O. and A. Razin (1983). The terms of trade and the current account: the Harberger-LaursenMetzler effect. Journal of Political Economy 91, 97-125.
Uhlig, H. (2005). What are the effects of monetary policy on output? Results from an agnostic identification
procedure. Journal of Monetary Economics 52, 381-419.
Wold, H.O. (1951). Dynamic systems of the recursive type – Economic and statistical aspects. Sankhya 11
(1951), 205-216.
Zhang, Y. and G. Wan (2007). What accounts for China’s trade balance dynamics? Journal of Policy
Modeling 29(6), 821-837.
66