Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет экономических наук

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА

на тему: Оценка правил монетарной политики в развивающихся странах, таргетирующих инфляцию

по направлению подготовки Экономика

образовательная программа «Экономика и статистика»

Студент: Колодников Олег Александрович

Научный руководитель: Челеховский А. Н.

Оглавление

Введение

Глава 1. Теоретико-методологические основы изучения монетарной политики

1.1 Монетарная политика как объект статистического изучения

1.2 Обзор литературы

1.3 Обоснование выбора стран для анализа

1.4 Исходные данные

1.5 Методы исследования

Глава 2. Оценка полученных результатов

2.1 Результаты анализа ЦБ Мексики

2.2 Выводы и прогнозы по Мексике

2.3 Результаты анализа ЦБ Бразилии

2.4 Выводы и прогнозы для Бразилии

2.5 Анализ монетарной политики в России

2.6 Сравнение монетарной политики между Россией и Латинскими странами

Заключение

Список использованной литературы

Приложение

Введение

Монетарная политика осуществляется в каждом государстве для обеспечения стабильности цен, валютного курса и роста производства. Ответственным органом за проведение монетарной политики является Центральный Банк. Монетарные правила направлены на сглаживание циклических колебаний экономики. В периоды бума и высокой экономической активности ЦБ применяет сдерживающую политику, направленную на уменьшение деловой активности и уменьшение инфляции. И, наоборот, во время спада в экономике ЦБ увеличивает денежную массу, уменьшает ключевую ставку процента для увеличения деловой активности.

В рамках данной работы мы будем анализировать правило Тейлора, согласно которому можно оценить монетарную политику в странах, таргетирующих инфляцию. Данная политика применяется во многих развитых и развивающихся странах, таких как Великобритания, Швеция, Финляндия, Чехия, Россия и в странах Латинской Америки. Эта политика считается самой молодой из всех монетарных политик. Главной целью центральных банков, осуществляющих данную политику, является обеспечение ценовой стабильности посредством стабильно низкой инфляции. Денежно - кредитная политика воздействует на экономику, как правило, через использование ключевой процентной ставки.

В данной работе мы изучим литературу, которая изучала схожую проблематику. Это будет сделано для того, чтобы понять какие существуют основные положения и тенденции в данной теме.

Далее мы оценим различные вариации правила Тейлора на примере развивающихся стран Латинской Америки. Мы теоретически и практически изучим базовое правило Тейлора. Далее мы сравним результаты по моделям и выберем лучшие модели для каждой страны. И затем построим краткосрочные прогнозы и сравним получившиеся прогнозы с цифрами, которые публикуют Центральные Банки.

Для оценки различных модификаций правил, мы будем анализировать временные данные. Для анализа мы будем пользоваться эконометрическим анализом: анализ временных данных, анализ остатков, различные тесты на значимость переменных и истинности модели. Данные инструменты позволят корректно сравнить модели, а также позволят найти различные закономерности в выбранных странах, которые характеризую конкретную экономику.

Также мы спрогнозируем значения инфляции для России. Это интересно тем, что Россия в конце 2014 года перешла на политику таргетирования инфляции. Поэтому будет актуально проанализировать первые результаты данной политики и построить краткосрочные прогнозы для ключевых показателей российской экономики. Показатели ключевой ставки процента и инфляции напрямую влияют на повседневную жизнь и повседневные экономические решения. Поэтому построение прогноза поможет лучше понимать текущую динамику экономики России для принятия собственных оптимальных решений, которые касаются уровня потребления, сбережения или инвестирования.

Объектом исследования являются развивающиеся страны, таргетирующие инфляцию.

Предметом исследования является динамика основных макроэкономических показателей: ключевой ставки процента, инфляции, прироста ВВП и значения обменного курса валюты.

Информационной базой является электронный источник данных по странам экономического сотрудничества и развития.

Основными задачами являются:

1. Оценка данных с помощью правила Тейлора.

2. Оценка гипотез, связанных с моделью.

3. Описание и макроэкономическое объяснение результатов вариации коэффициентов в разных странах.

4. Построение краткосрочных прогнозов.

Основной целью данного исследования является эконометрическая оценка политики таргетирования инфляции Центральными Банками в выбранных странах с использованием правила Тейлора.

Данная работа построена в следующем порядке: в первой части рассмотрены основные понятия и работы других авторов в рамках рассматриваемой темы. Также показана методология исследования. Во второй части представлены результаты исследования относительно Мексики, Бразилии и России. В этой части оценены правила Тейлора, сделаны прогнозы, а также сделаны некоторые сравнения политики таргетирования инфляции между Россией и Мексикой. В заключительной части проанализированы основные результаты работы.

Глава 1. Теоретико-методологические основы изучения монетарной политики

1.1 Монетарная политика как объект статистического изучения

Монетарная политика представляет собой различные меры по регулированию денежного рынка для экономической стабилизации экономики. Главной целью проведения монетарной политики является сглаживание циклических колебаний экономики в краткосрочном периоде.

Рассмотрим более подробно режим инфляционного таргетирования. Для этого была рассмотрена работа Д. Хэммонда (Hammond 2012) «Практика инфляционного таргетирования - 2012».

Политика инфляционного таргетирования основывается на том, что главной целью монетарной политики является стабильность цен, при этом желаемая цель по инфляции объявляется публично, вместе с прогнозами макроэкономических показателей. Ценовая стабильность создает благоприятные и предсказуемые условия ведения экономической деятельности. Такая политика снижает экономическую неопределенность, что позволяет формировать долгосрочные инвестиции, которые являются основой для роста экономики.

Для моделирования и прогнозов различные страны использую различные модели, включая статистические и сводные прогнозы, динамические, макроэкономические и структурные прогнозы. Для прогнозирования, как правило, используют значения ИПЦ и инфляционные ожидания. Полученные краткосрочные прогнозы публикуются Центральными Банками в открытых источниках. Такая информация помогает более эффективно оценивать активы. А некоторые исследования, например как Shellon (2008), доказывают то, что публикация прогнозов по процентным ставкам в США приводит к повышению качества прогнозов для компаний и домохозяйств.

1.2 Обзор литературы

монетарный политика статистический макроэкономический

В основе данной работы лежит правило Джона Тейлора, которое было опубликовано в 1993 году Taylor (1993). В данной работе было предложено довольно простое монетарное правило, которое описывало зависимость ставки процента Центрального Банка от значений отклонения значений ВВП от потенциальных значений и разности таргетированного уровня инфляции от текущего значения инфляции. Это правило было выведено на основе политики Федеральной Резервной Системы США по данным с 1987 по 1992 год.

Первоначально, основным макроэкономическим тождеством являлось следующее выражение:

MV=PY (1)

Анализ монетарной политики происходил с использованием данного тождества. Подробный анализ американской экономики, с использованием данного уравнения, был сделан в работе Friedman and Schwartz (1963). В работе было показано то, что увеличение денежной массы повлияет на рост уровня цен, когда реальный выпуск и скорость обращения денег не изменится.

В работе Taylor (1993) выводится то, что скорость обращения денег (V) зависит от ставки процента (r) и реального выпуска (Y). Подставляя скорость (V) в уравнение, получим отношение между ставкой процента (r), уровнем цен (P) и выпуском(Y). Если перенести значение ставки процента за знак равенства, то получим зависимость ставки процента от уровня цен и выпуска. В итоге Тейлором, в своей работе 1999 года, была получена следующая формула:

r = р + gy + h(р- р*) + r^f (2)

Где r - краткосрочная реальная ставка процента, р - уровень инфляции (процентное изменение уровня цен), р* - таргетируемый уровень инфляции, y - отклонение реального выпуска от потенциального, r^f - это прогнозное значение ставки процента, а коэффициенты g и h > 0.

Изучая монетарное правило (2) главным вопросом становится определение параметров в течение времени. Данное уравнение может описывать монетарную политику в различные периоды времени, даже учитывая тот факт, что режимы макроэкономической политики менялись. Основными параметрами, характеризующими политику Центрального Банка, являются показатели g и h. Эти коэффициенты показывают насколько сильно тот или иной Центральный Банк применяет ставку процента в зависимости от изменения ВВП (g) или отклонения инфляции (h). Например, если ЦБ считает, что ставка процента зависит сильнее от значений инфляции, чем от значений ВВП, то коэффициент h при значении инфляции будет более значимым, чем коэффициент при изменении ВВП.

Точно можно отметить то, что эти коэффициенты принимают значения больше 0 при политике, направленной на уменьшение инфляции. А точные значения зависят от экономического положения страны и от целей той или иной монетарной политики.

Также в работе Тейлора было дано определение активной и пассивной монетарной политики. Активная политика заключается в том, что при изменении показателя инфляции или роста ВВП на 1 процент, ЦБ банк изменяет ключевую ставку процента на значение, большее одного. Например, если наблюдается повышение инфляции в стране на 1%, то ЦБ страны повышает ключевую ставку процента больше, чем на 1%. Это приводит к уменьшению инфляции. А пассивная монетарная политика заключается в том, что ключевая ставка процента изменяется не так значительно, при изменении инфляции или тема роста ВВП, что приводит к более сдержанной политике Центрально Банка.

Как уже отмечалось выше, правило Тейлора было открыто по данным Федерального Резервного Банка США с 1987 по 1992 год. Данное правило использовалось во многих работах, которые рассматривали развитые страны.

Однако в данной работе упор сделан на развивающиеся страны Латинской Америки. Мы рассматриваем их, так как в их история развития похожа на развитие России. Рассмотрим основные работы, связанные с данной темой.

Одной из первых работ, посвященной данной теме, является работа Fendel et al. (2008). В данной работе автор оценивает связь между прогнозируемой ставкой процента и правилом Тейлора. Автор изучает данную взаимосвязь на примере стран большой семерки с 1989 по 2007 год.

В данной работе автор опирается на уравнение, которое было предложено в работе Clarida (1998, 2000). Базовое вперед-смотрящее уравнение выглядит следующим образом:

i*_t = + б₁E_t(р_t+k - р*) + б₂E_t(y_t+k - y^*_t+k) (3)

где i*- это желаемый уровень краткосрочной ставки процента, - это ее равновесный уровень, E_t(р_t+k - р*)- это ожидаемое отклонение инфляции от желаемого уровня, E_t(y_t+k - y^*_t+k) - это ожидаемый разрыв выпуска, а коэффициенты б₁ и б₂ >0.

В работе Fendel исследуется возможность применения правила Тейлора для прогнозов.

В результате оценки правила Тейлора выяснилось то, что практически все страны, за исключением Германии и США, имели значимые коэффициенты в моделях. А именно коэффициент б₁ для Германии и США не значим и равен единице в краткосрочном периоде. А в среднесрочном периоде коэффициент не значим для Японии. Коэффициент б₂ получился значимым во всех странах для кратко и среднесрочных периодов.

В более поздней работе автора Fendel et al. (2011) рассматривается группа из десяти развивающихся стран в промежуток с 2001 по 2007 год. Главным результатом является то, что в странах, которые таргетируют инфляцию, можно построить значимые прогнозы, используя правило Тейлора. Это значит то, что Центральные Банки, проводя политику таргетирования инфляции, неизменно придерживаются выбранной политике. И для каждой страны можно оценить и сделать качественный прогноз по текущим данным, используя правило Тейлора. В работе Fendel et al. (2011) оценка временных рядов производилась методом наименьших квадратов.

Еще одна работа, связанная со странами с переходной экономикой, была сделана Alexandre Carvalho (2011). В данной работе рассматривается 4 Латиноамериканских страны: Аргентина, Бразилия, Мексика и Чили с 2001 по 2011 год. В отличие от работы Fendel et al. (2011) Carvalho не использует гипотезу об экзогенности прогнозов ставки процентов. Это значит то, что аналитики оценивают будущие макроэкономические показатели, основываясь на принципе Тейлора.

В этой работе данные оцениваются обобщённым методом моментов. Также исследователь включил в модель дополнительный регрессор -- обменный курс для того, чтобы узнать влияние курса на прогнозную ставку процента. Также как и в предыдущей работе, исследователь рассматривает вперед-смотрящее правило Тейлора. Автор пришел к следующему выводу для Бразилии: аналитики ожидают проведение монетарной политики, которое основывается на правиле Тейлора с вероятностью ошибки 10%. Это значит, что Центральный Банк ведет свою политику, которую можно объяснить, используя правило Тейлора.

Похожий результат был получен и для Мексики. Аналитики используют правило Тейлора в прогнозах, даже при том, что уровень инфляции тогда находился выше желаемого уровня.

Также существуют некоторые ограничения в этой теме. Так многие исследователи не уделяли достаточного внимания выбору эконометрических методов в своих работах. Например, в работе Basilio (2013) используется тест Дарбина - Уотсона для поиска автокорреляции. Но этого теста не достаточно для того, чтобы найти порядок автокорреляции больше одного.

Также Carvalho (2012) в своей работе рассматривает скорректированный коэффициент детерминации для определения лучшей модели. Но для поиска наилучшей модели нужно проводить дополнительный анализ регрессионных остатков. Только таким способом можно узнать насколько адекватна и точна анализируемая модель.

Также интересующая нас информация была проанализирована Синяковым (2013) в работе «Заявленная и фактическая политика Банка России в России в 2000-2008 гг.: велико ли различие?». В этой работе анализируется политика Центрального Банка России. В заявленный период главной целью ЦБР было таргетирование реального валютного курса. То есть ЦБР стремился достичь неизменности стоимости рубля относительно других валют. Однако Синяков изучил, мог ли ЦБР параллельно таргетировать инфляцию в краткосрочные промежутки времени. Для этого рассматривалось две возможные политики ЦБР:

1) ЦБ держит неизменный номинальный курс, увеличивая денежную базу (в основном из-за роста цены на нефть денежная база тоже росла, чтобы курс валюты оставался неизменным)

2) ЦБ сдерживает инфляцию, что позволяет укрепиться национальной валюте и что приводит к уменьшению денежной базы.

Для того чтобы определить момент, когда ЦБР переключался с одной политики на другую, Синяков выбрал следующие переменные: инфляция за предыдущие 3 месяца, накопленная инфляция с начала года и инфляция в предыдущем месяце с учетом сезонности.

В работе был проведен анализ пороговой VAR-модели. Выводом стало то, что ЦБР действительно переключался между двумя режимами в зависимости значений инфляции в предыдущем месяце. То есть когда значения инфляции были низкими, то ЦБ начинал бороться с инфляцией для достижения еще более низкой инфляции. А если значения инфляции за предыдущие периоды оказывались высокими, то ЦБ уделял все внимание динамике валютного курса, для того, чтобы значения курса не выходили за коридорные значения.

Также Синяков отмечает то, что успех адаптации в России таргетирования инфляции зависит от жесткости ЦБ в следовании целям по инфляции. Так как из-за переключений в проводимой политике за 2000-2008 гг. сформировались высокие инфляционные ожидания, с которыми ЦБ России не мог бороться из-за кратковременных периодов борьбы с инфляцией.

1.3 Обоснование выбора стран для анализа

Для анализа были рассмотрены все страны, ЦБ которых занимается таргетированием инфляции. Ниже представлено распределение стран в зависимости от года введения политики и от уровня инфляции в момент введения политики.



Рис. 1. Распределение стран, осуществляющие инфляционное таргетирование в зависимости от года введения политики и уровня инфляции в этот год

Так как нашей задачей является оценка развивающихся стран, которые могут быть похожи с Россией, то рассмотрим только такие страны с сопоставимыми значениями ВВП. Поэтому рассмотрим следующие страны: Бразилия, Венгрия, Мексика, Польша, Чехия и Чили. Эти страны являются похожего уровня развития, что и Россия. Поэтому рассмотрим показатель ВВП для этих стран.

Таблица 1. Значения ВВП в млрд. долл. в постоянных ценах 2010 года для выбранных стран

Страна	1999	2000	2001	2002	2003	2004
Чили	196,61	206,67	213,43	219,17	227,44	243,39
Чехия	198,87	207,41	213,74	217,26	225,09	236,22
Венгрия	169,55	176,71	183,52	191,74	199,11	208,94
Мексика	1343,96	1432,54	1432,07	1443,12	1463,19	1524,79
Польша	517,90	541,51	548,27	559,46	579,39	609,15
Бразилия	…	1959,46	1984,46	2045,51	2070,53	2187,72
Россия	1660,38	1827,18	1920,21	2011,30	2158,04	2312,90

В таблице представлены значения ВВП для выбранных стран во время перехода к новой денежно-кредитной политике. Из таблицы видно, что наиболее крупными экономиками, сравнимыми с Россией, являются Бразилия и Мексика. Также эти две страны имеют различные показатели во время перехода к политике таргетирования инфляции. В Мексике наблюдалась высокая инфляция в 8%, когда в Бразилии она составляла 2%.

Поэтому в данной работе в дальнейшем будут рассмотрены эти две страны. А также рассмотрим данные по России и сопоставим результаты по политике инфляционного таргетирования.

1.4 Исходные данные

Для эмпирического анализа в данной работе используются данные из двух типов источников. К первому типу источников относятся электронные базы данных. Ко вторым относятся информация с сайтов или отчетов Центральных Банков стран выборки. Данное разделение в типах источников данных произошло из-за того, что некоторая специфичная информация, которая касается целевых значений инфляции, публикуется только на официальных ресурсах Центральных Банков. Вторая причина - это проверка данных на их правильность для того, чтобы свести вероятность ошибки модели к минимуму. Перейдем к более подробному описанию первого источника данных. Главным источников статистики служит электронная база OECD, так как все страны нашей выборки входят в организацию экономического сотрудничества и развития. Более того, в электронной базе OECD представлена не только развернутая статистика практически по всем показателям стран OECD, но и представлена основная макроэкономическая статистика некоторых стран, не входящих в данную организацию (например, Бразилия, Россия и т.д.). В результате этого данная база данных использовалась как базовый источник информации. Перейдем к классификации основных показателей.

В наших расчетах мы использовали следующие показатели:

· квартальные значения ВВП. Мы использовали процентное соотношение значения ВВП к аналогичному периоду предыдущего года. Показатель ВВП характеризует производство и потребление в стране во всех отраслях экономики;

· значения инфляции, рассчитанные по ценам на потребительские товары. Показатель учитывает изменение цен на потребительские товары и услуги, потребляемые домохозяйствами. Данный показатель имеет строгую методологию и поэтому может использоваться для сравнения роста цен между государствами;

· краткосрочная 90-дневная ставка процента. Эта ставка, которую платит коммерческий банк за кредит у Центрального Банка страны. Также для России использовалась 1-дневная ключевая ставка процента. Так как в России ее показатель считается ключевым. Этот показатель также называется в различной литературе как ключевая ставка процента или ставка рефинансирования.

Все данные в нашей работе квартальные. В показателях исключается сезонность. Основным временным промежутком является промежуток с 1 квартала 2000 года по 4 квартал 2015 года из-за того, что переход к политике таргетирования инфляции в Мексике и Бразилии произошел в конце 1999 года. В России, из-за небольшого временного промежутка, в течение которого ведется политика таргетирования инфляции, использовались месячные данные с декабря 2014 года по март 2016 года. Далее перейдем к описанию методологии работы.

1.5 Методы исследования

Основными гипотезами, которые позволят нам определить монетарную политику государства, являются:

1. Коэффициент при параметре инфляции и роста ВВП отличен от нуля и не отрицательный. Данное предположение означает то, что ЦБ ведет политику по уменьшению инфляции в зависимости от значений инфляции и изменения ВВП.

2. Коэффициент при параметре инфляции больше или меньше единицы. Данные показатель поможет определить тип политики таргетировнаия инфляции: активная политика или пассивная. При значении коэффициента меньше одного - это будет пассивная политика, и, наоборот, при значении коэффициента больше одного - это будет активной политикой.

В нашей работе анализируются страны с похожим уровнем развития экономики и похожими макроэкономическими показателями. Поэтому мы изучаем каждую страну отдельно, а потом проанализируем все страны вместе для выявления общих трендов, не связанных с конкретной страной. Для этого мы будем использовать два разных типа анализа. Первым типом является анализ временных данных каждой страны. Таким образом, мы проанализируем ключевые экономические показатели каждой страны, подсчитаем модели и выберем наилучшую для построения прогнозов.

Вторым шагом мы оценим все страны выборки в целом. Так мы сможем понять, какие шоки и изменения происходили локально на уровне какой-либо страны после перехода на новую политику.

Для оценки стран мы будем использовать следующее базовое уравнение, которое показывает зависимость краткосрочной ставки процента от значения этой ставки в предыдущем периоде, уровня инфляции и изменения ВВП. Данное уравнение используется как базовое во многих работах по данной теме, например в работе Basilio (2008). Само уравнение выглядит следующим образом:



Где

и

C - это константа, - ставка процента, - значения роста ВВП, - значения инфляции ИПЦ, - ставка процента в прошлом периоде. Коэффициенты Я определяются как краткосрочные коэффициенты влияния инфляции и роста ВВП на ставку процента. Когда коэффициенты в долгосрочном периоде определяют степень влияния инфляции и роста ВВП соответственно. Коэффициент является коэффициентом сглаживания. В зависимости от начальных гипотез можно рассматривать несколько вариантов модели.

Если рассматривать модель без сглаживания, то уравнение примет следующий вид:

Если добавить сглаживание модели для связи текущих значений с предыдущими, то уравнение примет вид аналогично уравнению 4.

Так как мы оцениваем временные данные, то мы будем анализировать данные, используя модель ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average). Мы будем использовать эту модель, так как она достаточно хорошо описывает стационарные и нестационарные временные ряды. Для проверки временных рядов на стационарность мы используем тест Дики - Фуллера. В случае нестационарности временных рядов мы будем брать разность. Также при построении моделей мы уделяем большое внимание остаткам моделей. Мы будем выбирать ту модель, у которой остатки являются белым шумом, а значения автокорреляции не выходят за пределы доверительного интервала.

Также мы проверяем остатки модели на нормальность распределения с помощью критерия Жака - Бера.

Для проверки на наличие или отсутствие автокорреляции существует несколько тестов. В основном применяется тест Дарбина - Уотсона. Но данный тест проверяет только автокорреляцию первого порядка. А при анализе временных рядов мы должны проверять автокорреляцию на уровне 6-12 лагов. Поэтому в данной работе для данной цели мы используем расширенный тест Льюинга - Бокса.

Для сравнения качества моделей мы будем использовать информационные критерии. Данные критерии применяются для сравнения качеств моделей. Критерии включают в себя количество оцениваемых параметров и качество полученных результатов в зависимости от исходных данных. Критерии используются только для сравнения моделей друг с другом. И чем ниже показатели информационных критериев, то тем выше относительное качество моделей. В данном анализе будет использоваться два информационных критерия: критерий Акаике (AIC) и критерий Шварца (BIC).

Также для некоторых временных рядов мы будем анализировать VAR модель. В модели текущие значения зависят от прошлых значений показателя с некоторым временным лагом.

Глава 2. Оценка полученных результатов

2.1 Результаты анализа ЦБ Мексики

Для начала рассмотрим крупнейшую страну Латинской Америки - Мексику. Эта страна является одной из самых развитых экономик региона. За последние десятилетия в стране начали появляться компании, занимающиеся производством, и доля экспорта сильно выросла в совокупном ВВП. Данная страна нам интересна по нескольким причинам. Во-первых, в прошлом в стране наблюдались различные кризисы. С 1970 по 1990 в этой стране были кризисы, включающие в себя двойной кризис. Например, можно отметить тот факт, что в 1988 году в стране была инфляция, составляющая 180%. С 1990 года в стране происходила перестройка фискальной и финансовой систем для предотвращения нестабильности экономики. В результате в Мексике был введен плавающий валютный курс.

Поэтому рассмотрение монетарной политики, которая начала активно бороться с инфляцией с 2000 года, наглядно показывает, как страна добилась макроэкономической стабильности экономики.

Также Мексика одной из первых стран региона ввела макроэкономическую политику таргетирования инфляции. Случилось это в 2000 году. Эта политика была направлена на снижение инфляции в стране. Основными задачами, которые ставил и ставит перед собой Центральны Банк Мексики являются:

· признание ценовой стабильности в качестве основной цели монетарной политики;

· объявление среднесрочных целей по инфляции;

· наличие автономного монетарного органа;

· осуществление денежно-кредитной политики в рамках прозрачности, которая основана на стратегии объяснения целевых задач, планов и монетарных решений;

· постоянный анализ источников инфляционного давления с целью оценки роста цен в будущем. Такой анализ является ориентиром для денежно-кредитной политики;

· использование альтернативных измерителей инфляции (базовая инфляция) для определения временных изменений в ценах для того, чтобы более точно определить среднесрочную тенденцию роста цен.

В связи с этими основными задачами, которые были приняты в 2000 году, Центральный Банк на протяжении 16 лет предоставляет публичную информацию о своей политике. Основным инструментом этого является главный сайт ЦБ. На сайте представлены как и основные направления политик Банка, так и квартальные и годовые отчеты, и прогнозы по основным макроэкономическим показателям. Это помогает понять как и гражданам, так и внешним инвесторам, что ждет экономику страны в будущем.

Также такой шаг формирует у граждан ожидание низкой инфляции. При таком ожидании люди и домохозяйства ведут свою экономическую деятельность более эффективно, обладая более точной информацией относительно проводимой монетарной политики, а значит, более точным прогнозом инфляции.

Перейдем к анализу основных данных по Мексике. Мы будем рассматривать показатели ставки процента, инфляции и ВВП за период с 2000 по 2015 год. На графике 2 показана динамика основных показателей страны.



Рис. 2. Динамика макроэкономических показателей в % в Мексике с 2000 по 2015 гг.

Рассмотрим динамику более подробно. Общий тренд направлен на уменьшение ставки процента, инфляции и роста ВВП. Также можно отметить то, что дисперсия показателей непостоянна, и колебания переменных уменьшаются с течением времени. Можно выделить два участка с различными показателями: до и после кризиса 2008 года. Значения показателей после 2009 года имеют постоянную небольшую дисперсию и практически неизменное математическое ожидание. Более того, в этот же период наблюдается небольшой тренд на снижение показателей.

А в период с 2000 по 2008 год наблюдается более высокие значения дисперсий изменения ВВП и ставки процента. Но если рассматривать динамику показателей за весь период времени, то наибольшие колебания показателя наблюдается у переменной ставки процента.

Поэтому рассмотрим более детально зависимую переменную - ставку процента. Нельзя графически определить стационарность временного ряда. Поэтому для определения стационарности был использован расширенный тест Дики - Фуллера. Нулевой гипотезой теста является гипотеза о стационарности ряда. Полученные значения для анализируемой переменной представлены в таблице.

Таблица 2. Результаты расширенного теста Дики - Фуллера по данным ключевой ставки процента в Мексике

Вид теста	P-значение для 4 лагов:
Тест с константой	0,050
Тест с константой и трендом	0,052

Поскольку значение равно 5%, то данный ряд можно считать стационарным на уровне значимости 5%. Но для достижения более высокого уровня значимости, то возьмем разность для всех переменных. Для получившихся данных проведем тест на стационарность.

Таблица 3. Результаты расширенного теста Дики - Фуллера по данным с взятой разностью ключевой ставки процента в Мексике

Вид теста для 4 лагов:	P-значение:
Тест с константой	3,8е-007
Тест с константой и трендом	1,3е-006

Полученные результаты теста показывают то, что гипотеза об отсутствии стационарности отвергается на уровне значимости менее 1%. Ниже рассмотрим значения частной автокорреляционной функции. Значения этого показателя представляют собой значение коэффициента корреляции между случайными величинами Y_t и Y_t+k. Эти значения не включают значения других величин. Рассмотрим значения автокорреляции для разности показателя ставки процента.



Рис. 3. Показатели корреляции для показателя разности ключевой ставки процента в Мексике

Критический уровень значимости составляет 0,22. Получается, что за область критических значений выходит только первый и второй лаги. Теперь перейдем к построению модели.

Мы будем строить модель ARIMA (2,1,1). Это объясняется тем, что мы используем разности исходных данных, а значения PACF выходят за рамки критической области у первых двух лагов, а значения ACF выходят за пределы критической области только на первом лаге.

Полученные значения представлены в таблице 4.

Полученное уравнение имеет следующий вид:

+ 0.33

(0.0) (0.2) (0.12) (0.04) (0.06) (0.18) (0.16)

Таблица 4. Полученные коэффициенты оценки правила Тейлора для разности данных по Мексике с использованием модели ARIMA (2,1,1)

Название коэффициента	Значение	Р-значение
Const	0.002	0.71
phi_1	0.09	0.64
phi_2	-0.26	0.03
theta_1	-1	0
d_delta_GDP	0.16	0.02
d_inflation_CPI	0.33	0.08
d_short run interest rate in previous period	0.42	0.01

Значения информационных критериев: AIC = 158.6, BIC = 175.6. Тест Льюинга - Бокса показал то, что с вероятностью ошибки 20% гипотеза об отсутствии автокорреляции отвергается. Также ниже представлен график остатков модели. Можно увидеть то, что остатки модели являются белым шумом, а сами значения остатков не выходят за область значимости.

Рис. 4. Показатели корреляции для остатков модели ARIMA (2,1,1) по Мексике

Рассмотрим также модель без взятия разности для исходных данных. Это нужно для определения типа политики Центрального Банка Мексики. Для анализа мы построили модель ARIMA (1,0,1). Получившиеся коэффициенты представлены в таблице 5.

Таблица 5. Полученные коэффициенты оценки правила Тейлора для исходных данных по Мексике с использованием модели ARIMA (1,0,1)

Название коэффициента	Значение	Р-значение
Const	-0.23	0.51
phi_1	0.005	0.98
theta_1	0.588	0.006
d_delta_GDP	0.16	0.02
d_inflation_CPI	0.31	0.03
d_short run interest rate in previous period	0.77	2,4е-035

Данная модель получилась адекватной, так как остатки модели некоррелированы и не выходят за критические значения. Информационные критерии равняются AIC = 146.8, BIC = 162, что лучше, чем у модели, построенной по значениям разностей. Построим график исходных и полученных значений.

Рис. 5. Наблюдаемые и расчетные значения ставки процента по Мексике с 2000 по 2016 г.

Графически можно сказать, что полученная модель адекватно описывает исходный временной ряд.

Теперь проанализируем монетарную политику Центрального Банка Мексики. Как отмечалось выше, политика бывает двух типов: активная и пассивная. В данном случае коэффициенты при показателях изменения ВВП и инфляции положительны, но меньше одного. Это значит, что проводимая монетарная политика по таргетированию инфляции является пассивной.

Также можно сравнить коэффициенты при изменении ВВП и инфляции. Значение показателя при переменной инфляции больше, чем при переменной ВВП. Это значит то, что ЦБ Мексики уделяет больше внимания и реагирует сильнее на инфляцию, чем на изменение ВВП. Это значит то, что ЦБ сглаживает колебания инфляции сильнее, чем колебания ВВП.

Для более подробного анализа рассмотрим раздельно два временных промежутка. Изначально было выяснено то, что до кризиса 2008 года значения показателей сильно колебались, что привело к высокой дисперсии и высокому математическому ожиданию. А после 2008 года у показателей наблюдается низкие значения дисперсии и математического ожидания. Поэтому рассмотрим два промежутка раздельно, чтобы понять к какой политике придерживался ЦБ Мексики. Для этого можно проанализировать данные двумя способами: раздельно рассматривая каждый промежуток или используя дамми-переменную.

Рассматриваемы промежутки не будут включать время мирового кризиса из-за того, что в это время наблюдались сильные колебания переменных. Поэтому будем рассматривать следующие временные промежутки: 2000:1 - 2008:1 и 2010:1 - 2015:4.

Каждая модель будет проанализирована наилучшей ARIMA моделью. Но из-за малого количества наблюдаемых данных за каждый отдельный промежуток, качество моделей получилось хуже, чем исходные модели. Полученные коэффициенты приведены в таблице.

Таблица 6. Полученные коэффициенты оценки правила Тейлора для разных временных промежутков по Мексике с использованием модели ARIMA

Название коэффициента	Значение для 2000:1 - 2008:1	p-значение	Значение для 2010:1 - 2015:4	p-значение
Const	0.37	0.59	0.11	0.29
d_delta_GDP	0.19	0.07	0.06	1.8е-05
d_inflation_CPI	0.60	0.01	-0.06	0.11
d_short run interest rate in previous period	0.57	8.4е-07	0.97	7.8у-182

Из данных таблицы можно сделать следующий вывод: первые 8 лет ЦБ Мексики больше реагировал на изменение инфляции при проведении монетарной политики. Однако после кризиса, когда значения инфляции уже упали ниже 5%, ЦБ Мексики начал вести свою политику, основываясь больше на колебаниях ВВП, чем на изменении роста цен.

2.2 Выводы и прогнозы по Мексике

Теперь проанализируем монетарную политику Центрального Банка Мексики. По полученным результатам получается, что проводимая монетарная политика по таргетированию инфляции является пассивной. А также ЦБ сглаживает колебания инфляции сильнее, чем колебания ВВП.

В течение первых 8 лет регулятор сильнее реагировал на волатильность инфляции, а после кризиса 2008 года, когда основные макроэкономические показатели стали стабильными, ЦБ проводил свою политику, больше ориентируясь на изменение ВВП.

Перейдем к построению прогнозов для основного показателя монетарной политики Мексики - 90 дневной ставки процента по займам между коммерческими банками и ЦБ Мексики. Для прогнозирования были использованы исходный временной ряд, оцененный с помощью ARIMA. Данная модель показала не лучшие результаты по качеству оценки исходных данных. Но для оценки краткосрочных статистических прогнозов эта модель показала адекватные результаты.

С 2014 года тренд по показателю ставки процента был возрастающим. Поэтому при оценке показателя на 2016 год получились следующие результаты, представленный на графике. К концу прогнозного периода, согласно оценке, показатель ставки процента будет составлять 4%.

Рис. 6. Прогнозные значения для ключевой ставки процента в Мексике

Данная цифра совпадает с краткосрочным прогнозом агентства «tradingeconomics.com». Согласно прогнозу, тренд увеличения ставки процента будет наблюдаться до 2020 года. Полученное нами значение на конец 2016 года, равное 4%, совпадает с расчетами агентства. Более того, согласно прогнозу, показатель ставки процента будет продолжать расти до значения в 6% в 2020 году. Вместе с данным показателем прогнозируется рост инфляции до показателя 3-4% к 2020 году.

Данный рост ключевой ставки процента связан, по мнению аналитиков из World Bank, с ослаблением курса песо к доллару США. Это связанно с падением цен на нефть и снижением темпов развития всех развивающихся экономик. За последний год песо подешевел к доллару примерно на 30%. Также из-за внешних шоков в стране наблюдается сокращение совокупного спроса, что приводит к сокращению темпа роста ВВП. Поэтому текущие приоритеты нацелены на проведение эффективной монетарной и фискальной политик, что должно привести к созданию условий для устойчивого роста в среднесрочной перспективе.

2.3 Результаты анализа ЦБ Бразилии

Начнем анализ политики Центрального Банка Бразилии с анализа основных экономических показателей. Ниже на графике представлена динамика изменения ВВП, инфляции и межбанковской ставки процента.

Рис. 7. Динамика макроэкономических показателей в % в Бразилии с 2000 по 2015 гг.

Визуально можно охарактеризовать динамику показателей. Каждый показатель сильно меняется в течение времени. Математические ожидания и дисперсии не постоянны. Также существует несколько пиковых значения в 2003 и 2008 годах. Эти пики вызваны кризисами в экономике Бразилии.

Рассмотрим описательные статистики для показателей. Значения показателей представлены в таблице.

Таблица 7. Описательная статистика для исходных макроэкономических данных по Бразилии

Показатель:	Ставка процента	Инфляция ИПЦ	Изменение ВВП
Среднее	14	6.7	2.9
Медиана	13.5	6.2	3.1
Минимум	7.2	2.9	-6
Максимум	26.5	16.8	9.1
Ст. отклонение	4.5	2.6	3.1
Асимметрия	0.7	2	-0.6

Для каждого показателя средние значения и медианы практически равны. Самый большой разброс наблюдается у показателя ставки процента. Положительные значения показателя асимметрии свидетельствуют о более пологом спуске функции плотности справа. Это значит то, что в основном значения показателей ставки процента и инфляции были меньше средних величин, но и также существовали краткосрочные выбросы значений выше среднего.

Далее рассмотрим ниже коррелограмму для показателя ставки процента.



Рис. 8. Показатели корреляции для показателя разности ключевой ставки процента в Бразилии

Из графиков видно то, что автокорреляционная функция не имеет тенденции к затуханию. А на графике частной автокорреляционной функции видно, что есть корреляция первого и второго порядка. Поэтому для дальнейшего анализа мы будем использовать метод оценки временного ряда с помощью GARCH (1,1) модели из-за того, что наблюдается непостоянная дисперсия временных рядов. Результаты оценки представлены в таблице:

Таблица 8. Полученные коэффициенты оценки правила Тейлора для исходных данных по Бразилии с использованием модели GARCH (1,1)

Название коэффициента	Значение	Р-значение
Const	-3.22	4е-08
delta_GDP	0.21	2е-07
inflation_CPI	0.61	1е-15
short run interest rate in previous period	0.92	2е-151

Все коэффициенты модели получились значимыми. Информационные критерии равняются AIC = 204, BIC = 221. Ниже представлены графически полученные результаты.



Рис. 9. Наблюдаемые и расчетные значения ставки процента по Бразилии с 2000 по 2016 г.

В целом модель адекватно объясняет разброс зависимой переменной. Остатки модели распределены нормально. График коррелограммы остатков близок к белому шуму.

Также оценим исходные данные, используя Метод Наименьших Квадратов (МНК). Получившиеся значения представлены в таблице:

Таблица 9. Полученные коэффициенты оценки правила Тейлора для исходных данных по Бразилии с использованием МНК

Название коэффициента	Значение	Р-значение
Const	0.02	0.97
delta_GDP	0.14	0.02
inflation_CPI	0.21	0.04
short run interest rate in previous period	0.85	4e-22

Все коэффициенты модели, кроме константы, получились значимыми. Информационные критерии равняются AIC = 236, BIC = 244, что выше, чем в модели GARCH.

Используя тест на мультиколлинеарность, мы получили то, что значения VIF меньше 3, что говорит о том, что нет строгой линейной зависимости между регрессорами.

Также LM тест показывает то, что гипотеза об отсутствии автокорреляции до 12 порядка отвергается на уровне значимости 5%.

Тест Вайта показывает то, что гипотез об гетероскедастичности отвергается на уровне значимости 5%. Это значит то, что в полученной модели одинаковая дисперсия ошибок. В итоге наши оценки получились несмещенными, состоятельными и эффективными. Результаты тестирования модели находятся в приложении.

2.4 Выводы и прогнозы для Бразилии

Перейдем к макроэкономическому анализу полученных коэффициентов. Значение при показателе инфляции выше, чем при значении изменения ВВП. Это значит то, что ЦБ Бразилии при проведении денежно-кредитной политики сильнее реагирует на изменение инфляции, чем на изменение ВВП. Но в целом политика ЦБ является пассивной, как и политика ЦБ Мексики.

Как видно из динамики показателей, то начиная с 2012 года наблюдется рост инфляции и ставки процента. По информации Focus Economics (2016) в Бразилии наблюдется самая большая рецессия в экономике за последние 20 лет. Это связанно с высоким уровнем инфляции, низким доверием населения к политике и низким ценам на экспортные товары. Промышленное производство сокращается с 2013 года. На фоне экономических проблем в Бразилии происходят политические проблемы, связанные с отстранением от власти президента страны. Поэтому из-за политических реформ финансовые и экономические проблемы передвинуты на второй план.

Если переходить к прогнозам по Бразилии, то они похожи на прогнозы по Мексике. Но в Бразилии наблюдается более высокая инфляция на уровне 10%. Также в Бразилии не наблюдается стабильности показателей, которая наблюдается в Мексике на протяжении последних 5 лет. По прогнозам «tradingeconomics.com» в ближайшие 2 года будет наблюдаться увеличение инфляции и сокращение ВВП. Это связанно с продолжающимся кризисом в стране, из-за которого правительство уделяет мало внимания реформам в экономике и финансах страны.

Также в последнем опубликованном отчете ЦБ Бразилии (март 2016) не говориться о точных прогнозах по инфляции. Ниже представлен график прогноза инфляции, основанный на вероятностной структуре в зависимости от рыночных оценок ставки процента и обменного курса.

Рис.10. График прогноза инфляции в %, основанный на рыночных оценках ставки процента и обменного курса. ЦБ Бразилии

Черной полосой изображен уровень таргета по инфляции, который не менялся с 2008 года. ЦБ Бразилии прогнозирует, что с начала 2016 года закончится рост инфляции и начнется плавное сокращение показателя к 7% к 2017 году.

Для построения собственного прогноза мы будем оценивать модель, используя векторную авторегрессию (VAR). Для оценки временного ряда был выбран 3 лага на основе сравнения информационных критериев. Результаты сравнения, а также коэффициенты модели представлены в приложении. Прогнозный результат представлен на графике ниже.

Рис. 11. Прогнозные значения для ключевой ставки процента в Бразилии

Данный прогноз показывает то, что значение инфляции будет сокращаться до уровня 8 процентов к концу 2016 года.

Полученный результат практически совпадает с аналогичной оценкой, проведенной ЦБ Бразилии. В своем отчете ЦБ Бразилии также оценил показатель инфляции, используя VAR модель. Однако в своем анализе использовались месячные данные. По прогнозу ЦБ значение инфляции сократится до 7% к концу 2016 года. Прогноз ЦБ Бразилии по инфляции представлен на графике ниже.



Рис. 12. График прогноза инфляции в % , оцененный с помощью VAR модели. ЦБ Бразилии.

Полученные различные прогнозы, подсчитанные в данной работе и различными участниками рынка, показывают о том, что экономическая ситуация Бразилии зависит от различных политических и внешних шоков. И разные прогнозы основываются на различных методологиях и мнениях. Однако все прогнозы сходятся в долгосрочных цифрах. Все аналитики предполагают, что в Бразилии к 2018-2020 годам упадут значения инфляции до уровня таргета, что позволит экономике восстановиться и расти после текущего кризиса.

2.5 Анализ монетарной политики в России

Банк России перешел к политике таргетирования инфляции совсем недавно, в конце 2014 года. Переход к такой политике позволяет защитить доходы и сбережения от инфляции. Также такая политика дает предсказуемость и низкую волатильность процентных ставок. Из-за прогнозируемой и низкой инфляции фирмы и домохозяйства будут большую часть доходов инвестировать и сберегать соответственно. Такой подход позволит расти экономике в долгосрочном периоде. Рассмотрим, как на практике переходит смена монетарной политики в России.

Рассмотрим динамику показателей в России до и после перехода к таргетированию инфляции. А также попробуем сравнить динамику показателей между Россией, Мексикой и Бразилией за первые 1.5 года новой макроэкономической политики. Начнем с анализ динамики основных показателей.

Рис. 13. Динамика макроэкономических показателей в % в России с 2000 по 2015 гг.

Как видно из графика, значения инфляции сокращались с 2000 по 2014 год, не считая кризисные 2008-2009 годы. До 2014 года обменный курс рубля был практически без изменений, не считая небольшого колебания в начале 2009 года, когда ЦБР не допустил серьезного изменения валюты.



Рис. 14. Динамика среднего обменного курса рубля к доллару США с 2000 по 2016 гг.

С конца 2014 года цена национальной валюты стала устанавливаться только рыночными условиями. В это период была повышена ключевая ставка до 17%. Инфляция ИПЦ за 2015 год по официальным данным от Росстата составила 13%. Перейдем к анализу временного ряда ключевой ставки процента в зависимости от инфляции и роста ВВП. Для анализа используются данные с 2014:4 по 2016:1. Строится модель ARMA (1,1). Полученные значения коэффициентов представлены в таблице 9.

Таблица 9. Полученные коэффициенты оценки правила Тейлора для исходных данных по России с использованием модели ARMA (1,1)

Название коэффициента	Значение	Р-значение
Const	13.7	1е-08
phi_1	0.77	0.001
theta_1	1	0.04

Коэффициенты в модели значимы. Поэтому построим прогноз на 4 квартала вперед. Точные результаты по модели, включая стандартные ошибки и информационные критерии, приведены в приложении.



Рис. 15. Прогнозные значения для ключевой ставки процента в % в России

Прогнозные значения предсказывают рост ставки процента. Далее построим прогноз для значений инфляции, используя аналогичную модель ARMA (1,1).

Рис. 16. Прогнозные значения инфляции в % в России

Согласно полученным результатам, значения инфляции будут расти в краткосрочном периоде. Однако рассмотрим последние прогнозы ЦБР.

Рис. 17. Прогнозные значения инфляции в России. Расчет ЦБР

По расчетам ЦБР, инфляция, начиная со второго квартала 2016 года, будет постепенно снижаться. Причинами этого выделяют следующее: адаптация Российской экономике к новым макроэкономическим условиям, развитие импортозамещения в обрабатывающей промышленности, рост экспорта и снижение доли нефти в доле экспорта, стабилизация настроений экономических агентов (по индексам предпринимательской уверенности и деловой активности).

Что качается потребительского спроса, то рост этого показателя ожидается только в 2018 году из-за изменений в благоприятную сторону текущих и ожидаемых доходов. Но в целом, по оценке банка России, инфляция замедляется. И ЦБР до сих пор сохраняет ключевую ставку на уровне 11% для проведения умеренно жесткой денежно-кредитной политики.

2.6 Сравнение монетарной политики между Россией и Латинскими странами

Мы рассмотрим общие тенденции между рассматриваемыми странами при переключении монетарной политики на курс по таргетированию инфляции. Поэтому мы сравним данные по России за период с 2014 года и Мексику с Бразилией с 2000 гг. Если отметить более точно, то Бразилии перешла на новую политику с июня 1999 года, а Мексика официально с 2001 года, хотя такую политику ЦБ Мексики начал проводить с начала 1999 года.

Рассмотрим значения инфляции за первые 5 кварталов в России и за первые 10 кварталов Мексики и Бразилии. Данные значения представлены графически ниже.

Рис. 18. Динамика инфляции, после перехода к политике таргетирования инфляции, в %

Как видно из полученного графика, то динамика инфляции России и Мексики очень похожа. Поэтому можно сделать предположение о том, что в течение нескольких кварталов значение инфляции в России будет сокращаться до целевого уровня в 4%, если основываться на одинаковом проведении политик таргетирования инфляции между Россией и Мексикой.

...