Методика передмодельного аналізу у VAR-моделях фінансово-монетарної трансмісії

Размещено на http://www.allbest.ru/

Методика передмодельного аналізу у VAR-моделях фінансово-монетарної трансмісії

Є. В. Алімпієв,

к. е. н., доцент, доцент кафедри економічної теорії, „Університет економіки та права „КРОК”,

пошукач наукового ступеня доктора економічних наук кафедри макроекономіки та державного управління КНЕУ імені Вадима Гетьмана

Завданням даної статті є висвітлення методики початкових етапів обробки та аналізу макроекономічних даних у дослідженнях фінансово-монетарних трансмісійних механізмів за допомогою векторних авторегресійних моделей. Розглянуто сучасний інструментарій макроекономічних досліджень у сфері фінансово-монетарного регулювання. Проаналізовано можливості застосування моделей векторної авторегресії у дослідженні трансмісійних механізмів в економіці України. Запропоновано шляхи подолання проблем специфікації та неповноти VAR-моделі на етапах передмодельного аналізу вихідних даних, що, зокрема, є актуальним у дослідженнях фінансово-монетарних механізму економік, що розвиваються, де існують проблеми низької якості вихідних даних макроекономічної статистики. Запропоновано методику перед модельного аналізу, як автономного етапу моделювання, результати якого надають можливість загальної оцінки внутрішньої структури трансмісійного механізму та окремих його каналів і корегування подальших етапів дослідницької програми із використанням VAR-моделей.

The aim of the article is to report methods of initial stages of processing and analyzing macroeconomic data in studies of financial and monetary transmission mechanisms, using vector autoregression models (VARs). The modern tools of macroeconomic research in the field of financial and monetary regulation are described. Possibilities of vector autoregression models to study the transmission mechanisms in the economy of Ukraine are analyzed. Ways to overcome the problems of specification and incomplete VAR models in stages of pre-model analysis of initial data are suggested; they are especially important in the study of financial and monetary mechanisms in emerging economies, where there are problems of poor quality of input data of macroeconomic statistics. The technique of pre-model analysis, as an autonomous phase of modeling, is offered; the results of pre-model analysis enable an overall assessment of the internal structure of the transmission mechanism, its individual channels and adjusting the subsequent phases of the research program using the VAR-models.

Ключові слова: фінансово-монетарна трансмісія, модель векторної авторегресії, передмодельний аналіз, проблема специфікації, методика VAR-моделювання.

Key words: financial and monetary transmission, vector autoregression model, pre-model analysis, problem specification, VAR-modeling technique.

макроекономічний фінансовий авторегресія монетарний

Постановка проблеми

Теоретичне вивчення механізму фінансово-монетарної трансмісії та його особливостей виявляє потенційну потребу в емпіричному дослідженні каналів трансмісії. Принципова важливість визначення переважного механізму передачі фінансових та монетарних імпульсів в економіку обумовлена не тільки пошуком ефективного інструментарію фінансово-монетарного регулювання, але й постановкою завдань удосконалення фінансово-монетарної політики уряду.

Аналіз останніх досліджень і публікацій

Теоретичні основи фінансово-монетарного регулювання та практичні результати сучасних досліджень фінансових та монетарних трансмісійних механізмів в економіках світу викладені у працях Е. Балдаччі, А. Хілманна, Н. Койо [1], М. Ченіца [2], Г. Ганева, К. Молнар, К. Рибінского, П. Возняк [4] доводять, що моделі на основі векторної авторегресії -- VAR-моделі, є одним з найбільш ефективних методів аналізу впливу фінансових та монетарних каналів трансмісії на основні макроекономічні параметри.

Невирішені раніше частини загальної проблеми

Перспективи розвитку сфери фінансово-монетарного регулювання в Україні вимагають ретельного вивчення інструментів кількісних оцінок, розробки методів кількісного аналізу ефективності фінансово-монетарної трансмісії, а також кількісних оцінок результативності окремих фінансових та монетарних інструментів з точки зору їх впливу на макроекономічні параметри та макроекономічну рівновагу.

Формулювання цілей статті

Метою роботи є удосконалення методики передмодельного аналізу у моделюванні фінансово-монетарного трансмісійного механізму у межах дослідницьких програм із використанням VAR-моделей.

Виклад основного матеріалу дослідження

Економічний спад у багатьох країнах світу, що розпочався у 2007 році після фінансової та банківської кризи, гостро поставив питання щодо виявлення можливостей оцінки ефективності передавальних механізмів заходів монетарного та фінансового регулювання на економічну активність. Із цього погляду важливим є визначення працездатності трансмісійного механізму, у розумінні комплексу заходів податково-бюджетної, грошово-кредитної та валютної політики, спрямованих на стимулювання економічної активності, нагромадження, споживання, регулювання зайнятості та інфляційних процесів.

Для вирішення цих завдань доцільно розглядати механізм фінансово-монетарної трансмісії, як складний механізм передавання опосередкованого впливу фінансових імпульсів на реальні змінні, акцентуючи увагу на глибокому вивченні окремих складових (каналів) трансмісійного механізму у їхньому зв'язку та взаємодії.

Починаючи з 70-х років ХХ ст. в економічній літературі панує підхід до аналізу трансмісійних механізмів економічного регулювання на основі векторного авторегресійного підходу, запропонованого К. Сімсом [5]. Методика побудови VAR-моделі полягає у послідовному застосуванні техніки векторного авторегресійного моделювання, яка складається із передмодельної підготовки, моделювання та оцінки отриманих результатів.

Особливість та перевага підходу векторної авторегресії (VAR-моделей) полягає у тому, що він дає можливість дослідити систему взаємопов'язаних часових рядів без побудови детермінованої структурної моделі, досліджуючи кожну з ендогенних змінних як функцію всіх ендогенних змінних системи одночасно та включно із лаговими значеннями [7, c. 96].

Таким чином, VAR-моделювання являє собою більш гнучкий, порівняно із структурним підходом, та більш потужний, порівняно із моделями лінійної регресії, інструментарій для аналізу динамічного впливу випадкових збурень (шоків) на економічну систему і широко використовується в сучасних емпіричних дослідженнях.

Ще одна перевага та відмінність VAR-моделей від інших підходів до моделювання економічних процесів полягає у тім, що моделі векторної авторегресії спрямовані не на одержання висновків щодо оптимальної економічної політики, необхідної для досягнення заявлених економічних цілей, а на пошук емпіричних свідчень щодо реакції макроекономічних змінних на шоки економічної політики й виявлення адекватної теоретичної моделі економіки. Теоретичні знання щодо природи економічних процесів визначають лише набір змінних, що включають у модель, тоді як кінцева специфікація економетричної моделі визначається емпірично [3].

Загальною методологічною основою застосування VAR-підходу до аналізу механізму фінансово-монетарної трансмісії слугує ретельний аналіз вихідних емпіричних даних із врахуванням теоретичної основи функціонування фінансово-монетарного механізму. Насамперед, йдеться про передмодельну статистичну обробку, аналіз та відбір часових рядів даних, оскільки специфіка даних макроекономічної статистики не дає можливості безпосереднього їх використання для економетричного моделювання в межах описаного підходу.

На першому етапі здійснюється передмодельна підготовка та відбір найбільш широкого кола показників для оцінки фінансово-монетарного передавального механізму. На цьому етапі здійснюється відбір та статистична обробка показників, які надають усебічну інформацію про досліджувані явища, а саме про зв'язок між змінами у фінансово-монетарному та реальному секторах економіки.

Алгоритм передмодельної підготовки часових рядів даних передбачає такі складові.

1. Позбавлення часових рядів властивостей, що викликані сезонним характером даних. Зазвичай виражена сезонність економічних даних проявляється у часових рядах, які мають місячну або квартальну розмірність. Для очищення від сезонної компоненти застосовується процедура Хольта-Вінтерса, яка є удосконаленим методом потрійного експоненційного згладжування часового ряду.

2. Перевірка динамічних рядів вихідних показників на стаціонарність на основі критерію Дікі-Фулера, для чого застосовується один з найпоширеніших тестів -- розширений тест Дікі-Фулера (ADF-test).

В основу даного тесту покладено оцінку регресії виду:

,

де a0 , a1, b, ci -- параметри моделі.

При застосуванні даного тесту необхідно враховувати наявність вільного члена і тренда в регресії. Також необхідною умовою є наявність змінних з лагом. Звичайна кількість таких змінних повинна бути менше 10% від загальної кількості спостережень.

Тест призначений для перевірки нуль-гіпотези: H0: b=0 означає, що часовий ряд є нестаціонарним; H1: b< 0, або часовий ряд є стаціонарним.

Нульова гіпотеза може бути відкинута, якщо b< 0 і значення статистики Маккінона є більшим ніж критичне значення при заданому рівні значимості. Дана статистика розраховується за формулою:

,

де b -- оцінюваний параметр;

Se(b) -- середньоквадратичне відхилення оцінюваного параметра.

У випадку виявлення нестаціонарності для приведення часових рядів до стаціонарного виду можуть бути використані різні процедури: перші (другі) різниці часового ряду, лінійний або нелінійний детрендінг ряду, застосування фільтру Ходріка-Прескота [6].

3. Кореляційний аналіз, як важливий підготовчій етап моделювання, спрямований на таке:

- виявлення показників із найбільшими кореляційними залежностями в межах власного блоку показників (фінансового, монетарного, макроекономічного). Це дає змогу виділити найкращі (серед аналогічних) показники для побудови моделі;

- виявлення показників із найбільшими кореляційними залежностями із показниками інших блоків з метою врахування виявлених залежностей у моделюванні перехресних зв'язків каналів фінансово-монетарної трансмісії.

4. Аналіз причинно-наслідкових зв'язків надає додаткові критерії відбору вихідних даних і реалізується на основі тесту Гренджера, згідно якого причинно-наслідкові зв'язки між парами часових рядів оцінюються за такими рівняннями:

де a0, a1, … , aL, b0, b1, … , bL -- параметри рівнянь.

Параметри перевіряються за допомогою нуль-гіпотези: H0: x не є причиною змін y за Гренджером у першому рівнянні; y не є причиною змін x за Гренджером у другому рівнянні. Нуль-гіпотеза відхиляється у випадку виконання нерівності де F -- розрахункове значення F-критерію Фішера, Ft -- табличне значення.

У сучасній практиці застосування VAR-моделей у аналізі фінансово-монетарної трансмісії в економіках що розвиваються існує низка критичних зауважень щодо якості отриманих моделей [8, с. 11-12]. До таких відносяться проблеми специфікації та неповноти моделі. Зазначені проблеми можуть бути подолані у межах передмодельного аналізу вихідних даних.

Визначення специфікації моделі фінансово-монетарного трансмісійного механізму передбачає покладення у її основу теоретичної моделі функціонування економіки, оскільки виділення трансмісійних каналів треба проводити, спираючись на макроекономічні теорії і положення, що випливають із них, про взаємозв'язок основних системних показників. Через те, що економіка України в її нинішньому стані в частині функціонування фінансово-монетарної сфери не може у повній мірі вважатись такою, що функціонує на ринкових засадах, а є економікою, яка знаходиться у транзитивному стані, використання існуючих макроекономічних теорій та моделей, які дають уявлення про взаємозв'язки між фінансовими, монетарними та макроекономічними змінними є ускладненим через велику кількість невідповідностей між теорією та практикою фінансово-монетарного регулювання.

Таким чином, виділення трансмісійних каналів за допомогою введення в розгляд певної теоретичної моделі й опис механізму фінансово-монетарної трансмісії відповідно до її структури в реаліях вітчизняної економіки може привести до перекручених або недостовірних висновків.

Один з найбільш простих і широко використовуваних підходів до розв'язання проблеми специфікації VAR-моделі полягає у накладенні мінімальної кількості апріорних обмежень і описі механізму фінансово-монетарної трансмісії на базі співвідношень, що виявляються емпірично. У цьому полягає ключова перевага VAR-моделювання, що дає можливість виділяти трансмісійні канали на більш гнучкій основі й зводити ризик невірної специфікації моделі до мінімуму.

Розширення моделі векторної авторегресії з метою згладжування проблеми неправильної специфікації є характерним для більшості сучасних досліджень трансмісійних механізмів в економіці. Зокрема, на етапі передмодельного аналізу вихідних даних для моделювання окремих трансмісійних каналів поряд з основним векторним економетричним моделюванням доцільним є використання додаткових або паралельних економетричних процедур з метою уточнення залежностей між окремим елементами фінансово-монетарної трансмісії. В якості економетричних інструментів передмодельного аналізу можуть виступати: кореляційний аналіз, моделі лінійної регресії, тест Гренжера на наявність та напрям причинно-наслідкових зв'язків між змінними. Ці економетричні інструменти дають змогу збільшити якість та доповнити висновки, зроблені на основі аналізу імпульсних функцій відгуку та декомпозиції дисперсій.

Висновки

Застосування VAR-інструментарію для дослідження фінансово-монетарного трансмісійного механізму на сьогодні є загальноприйнятою науковою практикою у дослідженні трансмісійних механізмів. Це обумовлено низкою переваг VAR-підходу, який є гнучким економетричним інструментом, мінімально детермінованим обмеженнями, що накладаються на специфікацію моделі, виходячи з теоретичного підґрунтя. Зокрема, VAR-моделювання надає можливості одночасного моделювання декількох часових рядів за допомогою системи динамічних рівнянь, вивчення динамічного зв'язку між часовими рядами за рахунок включення лагових значень одразу багатьох змінних із виявленням прямих та обернених зв'язків у моделі. Ще одна перевага та відмінність VAR-моделей від інших підходів до моделювання економічних процесів полягає у тому, що моделі векторної авторегресії спрямовані не на одержання висновків щодо оптимальної економічної політики, необхідної для досягнення заявлених економічних цілей, а на пошук емпіричних свідчень щодо реакції макроекономічних змінних на шоки економічної політики й виявлення адекватної теоретичної моделі економіки.

Враховуючи те, що VAR-моделювання є визнаним інструментарієм дослідження трансмісійних механізмів, доцільним є поширення цього типу економетричних моделей також у практику дослідження фінансово-монетарних трансмісійних механізмів в економіках що розвиваються. При цьому забезпечення належної якості моделювання може бути реалізовано за допомогою удосконалених процедур передмодельного аналізу.

Література

1. Baldacci E. Growth, Governance, and Fiscal Policy Transmission Channels in Low Income Countries / E.Baldacci, A. Hillman, N. Kojo // IMF Publications. Working Paper, 2003. -- № 03/237. -- 38 p.

2. Cenic M. Monetary Transmission Mechanisms in Transition Economies / M. Cenic // Working Paper. The Institute of Economics. -- Zagreb, 2006. -- P. 685--697.

3. Favero C. Applied macroeconometrics / С. Favero. -- Oxford University Press, Oxford, 2001. -- 282 p.

4. Ganev G. Transmission Mechanism of Monetary Policy in Central and Eastern Europe / G. Ganev, K. Molnar, K. Rybinski, P. Wozniak // Center for Social and Economic Research (CASE). -- CASE Report. -- № 52. -- 2002. -- 40 p.

5. Sims C. Money, income and causality / C. Sims // American Economic Review, 1972. -- № 652. -- P. 540--542.

6. Алімпієв Є. В. Моделювання фінансово-монетарної трансмісії в економіці України / Є. В. Алімпієв // Економіка і прогнозування. -- К., 2010. -- № 4. -- С. 126--140.

7. Банников В. А. Векторные модели авторегрессии и коррекции регрессионных остатков (EViews) / В. А. Банников // Прикладная эконометрика, 2006. -- № 3 -- С. 96--129.

8. Корищенко К. Н. Денежная трансмиссия в России / К. Н. Корищенко // Экономические науки. -- № 3(16). -- 2006. -- С. 7--19.

Размещено на Allbest.ru