Монетарная политика в условиях двойного кризиса

Рис. 7 Потоки капитала в Бразилии 2008-2014 гг.

Источник: www.tradingeconomics.com

2.2.4 Чили

Чили перешла на таргетирование уровня инфляции в 1991 году - первыми в Латинской Америке. Как и остальные страны в регионе, она испытала отток капитала в 2001-2003 гг. Также на экономике сказался кризис 2008 года. Например, инфляция в пик кризиса составляла до 12%, однако примечательно, что уже во второй половине 2009 года уровень инфляции, резко снизившись, достиг отрицательных значений, компенсируя тем самым чрезвычайно резкий экономический спад на уровне остального региона.

Таблица 1. Шоки экономик Латинской Америки

Территория	Шоки	Валютный курс и монетарная политика
Весь регион в целом: Латинская Америка	2001-2002 гг - резкий отток капитала из региона сентябрь 2008-конец выборки - мировой финансовый кризис
Мексика		1995г. - Плавающий валютный курс 1990-е - Высокая долларизация Акцент на инфляции (Werner, 2002)
Бразилия	январь 1999 г. - начало таргетирования инфляции октябрь 2002 г. - президентские выборы: смена курса политики 2001-2003 гг. - кризис энергетического сектора 2004 (конец выборки) - политика регулирования энергетической промышленности
Чили	январь 1991 г. - начало таргетирования инфляции (первые в регионе)

Глава 3. Правило Тейлора в развивающихся странах

Правило Тейлора (Taylor Rule) -- правило монетарной политики, которое определяет, на сколько ЦБ изменяет процентную ставку Под ставкой процента экономисты, как правило, понимают качественную характеристику среднего уровня ставки процента в экономике. в случае изменения показателей ВВП, инфляции и других экономических условий http://smart-lab.ru/finansoviy-slovar/Taylor_rule.

Перейдем непосредственно к тому, какие меры правительство и ЦБ могут принять для предотвращения кризиса и спасения экономики страны. Основными средствами в данной задаче являются инструменты монетарной политики. Поэтому прежде, чем говорить о максимальной эффективности данного средства, необходимо рассмотреть проблемы государства, связанные с ним.

Основной проблемой монетарной политики считается нехватка ликвидности банка: в ситуации недостатка денег банкам приходится отзывать друг у друга займы, что влечет за собой снижение денежной массы. ЦБ может увеличить денежную массу выдачей дополнительных кредитов под ставку рефинансирования, но для этого ее нужно значительно уменьшить. Как уже говорилось выше, последствиями такого действия будет удешевление национальной валюты и рост банковского долга. Поэтому Центральному банку приходится отпускать курс.

3.1 Концепция правила Тейлора

В последние двадцать лет, в особенности после Мирового финансового кризиса 2008 года, данный вопрос обсуждается специалистами все чаще и чаще. Финансовая стабильность экономики страны может быть достигнута путем проведения эффективной монетарной политики. В первую очередь, это управление величиной ставки рефинансирования ЦБ в зависимости от остальных параметров. Для этого рассмотрим различные варианты правила Тейлора и его модификации, представляющие из себя эмпирические формы данной зависимости, которые применялись и могут применяться в настоящее время в развивающихся странах.

Учитывая тот факт, что исследования антикризисной монетарной политики проводились в странах, вовлеченных в двойной кризис, в основном в Латинской Америке, в данной работе будут рассмотрены различные пути проведения денежно-кредитной политики для трех стран: Бразилия, Мексика и Чили. В России с 2015 года планируется ввести таргетирование инфляции и тогда данная методика анализа может быть применена в нашей стране. Дело в том, что ЦБ не может одновременно поддерживать фиксированный валютный курс и контролировать ставку процента. Это происходит потому, что для поддержания фиксированного обменного курса ЦБ использует валютные интервенции. Последствием этих интервенций является в том числе изменение предложения национальной валюты. При этом ставка процента неизбежно меняется, т.к. она зависит от предложения денег. ЦБ уже не может контролировать ставку. И наоборот, когда ЦБ регулирует процентную ставку, у него не остается свободы, чтобы контролировать еще и обменный курс.

Таким образом, объектом данного исследования является определение эмпирических правил денежно кредитной политики (спецификации правила Тейлора) на основе квартальных данных для Бразилии, Мексики и Чили с 2000 по 2013 год.

Предметом исследования является выявление взаимосвязи между краткосрочной процентной ставкой и другими макроэкономическими переменными: долгосрочной ставкой процента, разрывом выпуска (отклонение реального ВВП от его потенциального уровня), уровнем инфляции и динамикой обменного курса.

Основной целью данной работы ставится определение денежно-кредитных правил, которые использовались Центральными банками с целью достижения целевых показателей инфляции или обменного курса и определить, есть ли изменения в правилах после кризиса 2008 года.

Для достижения данной цели будет проведено комплексное исследование правила Тейлора, включающее в себя

8 различных форм правила Тейлора;

анализ двух наборов данных: до кризиса 2008 года и после кризиса (до 2013 года включительно);

сравнение правил денежно-кредитной политики между странами.

3.2 Спецификация правила Тейлора

Традиционным подходом для решения данной проблемы является статистическая оценка правила Тейлора. Правило Тейлора было сформулировано профессором Джоном Тейлором в 1993 году. Оно отражает поведение Федерального резервного банка США, которому приходилось изменять номинальную ставку процента вследствие изменения инфляции. Принцип Тейлора гласит, что при увеличении инфляции на один процентный пункт ЦБ вынужден отреагировать увеличением номинальной процентной ставки не менее чем на один процент. Соответственно правило Тейлора является более точной эмпирической оценкой принципа.

После введения правила Тейлора, в 1993 году, последовал ряд работ, эмпирически подтверждающих применение данной методики, как способ регулирования монетарной политики. Такая оценка была описана в работе Clarida [7].

С другой стороны, некоторые из последних работ уделяют больше внимания анализу характера правила Тейлора. Так в статье Cukierman, Muscatelli [8] была продемонстрирована нелинейность процентной ставки в США, связанной с асимметричностью в предпочтениях Центрального банка. Они показали, что Федеральный резерв позитивно относился к негативным разрывам инфляции в период с 1951 по 1970 годы и реагировал лишь на отрицательный разрыв выпуска с 1978 по 2006 год.

Результаты показывают, что Мексика следовала правилу Тейлора. ЦБ страны проводил монетарную политику, используя данную методику с 1999 по 2008 год. Такая же ситуация наблюдалась в Бразилии и Чили. Эти страны следовали политике таргетирования инфляции в качестве одного из инструментов денежно-кредитного регулирования. Что касается Аргентины, то ЦБ этой страны не соблюдает правило Тейлора. Кроме того, эти модели показывают, что в Мексике, Бразилии и Чили разрыв выпуска не был главной целью проводимой политики.

Этот результат был принят во внимание в работе de Carvalho, Moura [9], где авторы проанализировали 8 спецификаций правила Тейлора. Для анализа авторы предоставили возможные варианты денежно-кредитной политики для семи крупнейших стран Латинской Америки: Бразилия, Аргентина, Мексика, Чили, Колумбия, Венесуэла и Перу. Среди рассматриваемых спецификаций рассматривались, как учитывающие накопленную инфляцию за предыдущие периоды, так и использующие прогнозные значения, которые включают в себя ожидаемый уровень инфляции.

Данное исследование основано на методологии, предложенной авторами. Спецификации правила будут применены для Бразилии, Мексики и Чили, анализируя период с 2008 по 2013 год, т.е. после двойного кризиса.

Первые два уравнения представляют собой ретроспективное (backward-looking) и прогнозное (forward-looking) правило Тейлора. В работе использованы англоязычные названия.

Backward-looking Taylor rule:

it = б + сit?1 + гр(рt?1 ? рt?) + гyyt?1 + еt (2.1)

где

it - краткосрочная ставка процента в момент времени t

рt?1 - инфляция за 12 месяцев в период t?1

рt? - таргетируемый уровень инфляции в период t для последующих двенадцати месяцев

yt?1 - разрыв выпуска в период t - 1

Forward-looking Taylor rule:

it =б + сit?1 + гр(Etрt+12 ? рt?) + гyEtyt+12 + еt (2.2)

где

Etрt+12 - накопленная ожидаемая инфляция за следующий год в период t-1

Etyt+12 - ожидаемый разрыв выпуска в течение последующих 12 месяцев

Различие между первой и второй моделью состоит в том, что первое уравнение основано на инфляции и разрыве в выпуске за предыдущий период, в то время, как второе учитывает ожидаемые значения этих переменных.

Следующая пара моделей включает в себя изменения валютного курса.

Backward-looking Taylor rule с изменениями обменного курса:

it = б + сit?1 + гр(рt?1 ? рt?) + гyyt?1 + гs?st + еt (2.3)

Forward-looking Taylor rule с изменениями обменного курса: it = б + сit?1 + гр(Etрt+12 ? рt?) + гyEtyt+12 + гs?st + еt (2.4)

?st - изменения в обменном курсе

С таким типом модификации правила сталкиваются развивающиеся страны, политика которых нацелена на таргетирование обменного курса или, другими словами, политика управляемого плавания обменного курса.

Следующие формы правила Тейлора включают в себя фиктивную (dummy) переменную. Это необходимо, если уровень таргетируемой инфляции выше, чем фактическая инфляция. В обратном случае фиктивная переменная равняется нулю. Остальные переменные в этих двух спецификациях такие же, как и в предыдущих вариантах.

it = б + сit?1 + гр(рt?1 ? рt?) + гyyt?1 + гр?Dр(рt?1 ? рt?) + еt (2.5)

it =б + сit?1 + гр(Et рt+12 ? рt?) + гyEtyt+12 + гр?Dр(Et рt+12 ? рt?) + еt (2.6)

Седьмая и восьмая модели включают в себя обе переменные: изменения в валютном курсе и фиктивную переменную.

it = б + сit?1 + гр(рt?1 ? рt?) + гyyt?1 + гs?st + гр?Dр(рt?1 ? рt?) + еt (2.7)

it = б + сit?1 + гр(Et рt+12 ? рt?) + гyEtyt+12 + гs?st + гр?Dр(Etрt+12 ? рt?) + еt (2.8)

Чтобы определить отдельную модификацию правила Тейлора для каждой страны, для оценки уравнений используется метод наименьших квадратов (МНК).

3.3 Данные

В данном исследовании были использованы наборы данных для расчета и прогнозирования краткосрочных процентных ставок. Основным источником данных послужил сайт OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development).

За краткосрочную процентную ставку были взяты межбанковские процентные ставки для каждой из стран. В Мексике ежемесячные данные рассчитываются ЦБ исходя из котировок коммерческих банков, предоставляемых в соответствии с the Bank's Cercular telefax 4/1997. Для Бразилии и Чили были взяты трехмесячные доходные бумаги по девяностодневным Treasury Bills.

В качестве долгосрочной процентной ставки в Мексике используются государственные доходные облигации. Ежемесячные данные рассчитаны как средние ежедневные котировки. Годовые и квартальные цифры были получены как средние ежемесячные данные. Как долгосрочная процентная ставка для Бразилии использовались ставки по долгосрочным государственным облигациям (в большинстве случаев десятилетние). Как долгосрочные процентные ставки для Чили были рассмотрены ставки по облигациям, выпускаемые ЦБ Чили, а также Treasury bonds.

Для измерения валютного курса была принята цена единицы национальной валюты в долларах США.

Уровень инфляции измерялся как темп роста ИПЦ (Индекс потребительских цен). Индекс потребительских цен касается всех товаров и услуг, приобретаемых населением внутри страны.

Валовой внутренний продукт (ВВП) - рыночная стоимость всех официально признанных конечных товаров и услуг, произведенных в стране в течение года или другой промежуток времени. Разрыв выпуска рассчитывается как разница между реальным ВВП и его потенциальным уровнем. Однако, точная оценка потенциального ВВП - достаточно сложная задача, поэтому, в случае отсутствия официальных данных о разрыве выпуска или о потенциальном ВВП, в соответствие с законом Оукена вместо разрыва выпуска брался уровень безработицы Одна из возможных форм закона Оукена (см. [Abel, Bernanke 2005]) следующая

Где u - уровень безработицы, а - естественный уровень безработицы, с<0. Последнее изменит соответствующий коэффициент в регрессионном уравнении в константу раз, но статистические характеристики должны остаться прежними в пределах точности закона Оукена.

Данные по таргетируемому уровню инфляции были взяты с сайтов Центральных банков стран Бразилии, Мексики и Чили.

3.4 Статистический анализ переменных

Оценка начинается с анализа рядов данных.

Сначала была проведена проверка рядов на стационарность, используя тест на единичный корень (Unit Root test) Показатель, определяющий характер колебаний в системе.. Для Мексики было установлено, что ВВП, валютный курс, краткосрочная и долгосрочная ставки процента, не являются стационарными на 10% уровне доверия. В то же время было установлено, что инфляция была стационарной. В Чили ВВП не стационарен на 10% доверительном уровне. Проблема нестационаронсти была решена взятием разностей.

Рис. 8 Динамика основных переменных для Мексики

Источник: stats.oecd.org

еxchange - изменения обменного курса

inflation - уровень инфляции

short - краткосрочная ставка процента

long - долгосрочная ставка процента

Долгосрочная и краткосрочные ставки процента имеют похожие тенденции в период до кризиса 2008 года (0-30 кварталы), в то время как после кризиса - динамика изменяется.

После кризиса краткосрочная ставка процента стала принимать меньшие значения при более высоком валютном курсе. Взаимосвязь между переменными изменилась и в будущем анализе будет использован Метод наименьших квадратов (МНК).

Таблица 2. Дескриптивная статистика для Мексики 2008-2013 гг.

Источник: stats.oecd.org

Переменная	Среднее значение	Максимальное значение	Минимальное значение
	5,095455	8,8	3,8
	4,42	5,3	3,4
	3,414286	4	2,9
	-0,81538	0,2	-2
	0,346154	1,3	-0,7
	0,026667	8,07	-9,55

Результаты будут получены для каждой страны по оценке 8 характеристик правила Тейлора и это будет сделано в дальнейших исследованиях. Необходимо оценивать и определять правила, которых придерживаются центральные Банки Бразилии, Мексики и Чили до и после кризиса. Предварительный анализ, приведенный в третьей главе, показывает, что их политика изменилась.

Докризисные результаты содержатся в статье [de Carvalho, Moura, 2008]. Результаты для периода времени начиная с 2008 г. содержатся далее в третье главе.

Для каждой из трех стран (Бразилия, Мексика, Чили) были проведены оценки восьми спецификаций правила Тейлора. Та форма, для которой стандартная ошибка оказалась наименьшей, лучше всего описывает монетарную политику, проводимой ЦБ соответствующей страны.

Ниже приведены результаты по странам - эмпирические оценки коэффициентов, R2-статистики для гипотезы о равенстве коэффициентов нулю, а также величина регрессионного остатка для каждой из стран. Наиболее интересные из результатов были прокомментированы отдельно.

3.5 Построение моделей для Мексики

Таргетиуемый ЦБ уровень инфляции с 2008 по 2013 год не менялся и составлял 3%. При этом реальная инфляция не опускалась ниже 3,4%. Таким образом, фиктивная переменная все время равнялась нулю и соответствующие спецификации правила Тейлора не имеют смысла. Точнее, они совпадают с первыми четырьмя.

В таблице 3 приведены результаты построения регрессий для первых четырех моделей. Во всех случаях величина статистики R2 не опускалась ниже 80%, что является неплохим результатом. Спецификации 2.2 и 2.4, в которых лагированные значения разрыва ВВП и инфляции заменялись на прогнозы из предыдущего периода оказались немного точнее (87% против 84% и 90% против 89%). Также в этих случаях заметно меньше средняя дисперсия (0,02 против 0,12 и 0,11).

Тем не менее из-за поквартальных данных для построения регрессий с 2008 по 2013 год было доступно лишь около 20 точек, что сказывается на точности определения коэффициентов. Так коэффициенты при краткосрочной процентной ставке не равны нулю с точностью, значительно превышающей 99%, коэффициенты при изменениях обменного курса - с точностью около 90% (обе связи положительны). Однако точность Т.е. вероятность того, что коэффициент положителен, или 1 минус вероятность ошибки второго рода для гипотезы коэффициент ? 0. для остальных коэффициентов составляет порядка 40% - 60%. С другой стороны, учитывая тот факт, что во всех четырех моделях значения данных коэффициентов положительны, гипотезу о том, что они не равны нулю, все равно можно считать подтвержденной Смысл в том, что при ошибочном принятии гипотезы, ошибка второго рода должны была быть совершена четырежды. В этом случае вероятности перемножаются, что дает результат порядка 5% (0,5² = 0,0625). В реальности вероятность ошибки будет несколько больше, т.к. четыре модели не являются независимыми. Тем не менее величина ошибки вряд ли превзойдет 10-15%..

Таблица 3. Оценки точности построенных регрессий для монетарной политики Мексики

Модель	Статистика R2, %	F-статистика	Ошибка модели
2.1	84,3	30,36	0,12
2.2	89,1	24,71	0,02
2.3	86,6	26,62	0,11
2.4	90,1	18,95	0,02

Вывод

В целом, как и декларировалось ЦБ Мексики, монетарная политика страны после кризиса 2008 года следует правилу Тейлора. В данном случае лучше всего подходит четвертая спецификация правила Тейлора, опирающаяся на ожидаемые значения разрыва выпуска и уровня инфляции. Последнее выглядит логично, так как этим параметрам относится значительное место в ежеквартальных отчетах ЦБ Мексики об уровне инфляции. При этом главным фактором является краткосрочная процентная ставка за предыдущий период, затем отклонение ожидаемого значения инфляции от таргетируемого значения и разрыв выпуска. Вследствие этого за наблюдаемый период (2008 - 2013) наиболее резкие колебания наблюдались именно у разрыва ВВП.

3.6 Построение моделей для Бразилии

Картина для Бразилии достаточно похожа на предыдущий случай. Здесь также таргетируемый уровень инфляции не менялся с 2004 года и составляет 4,5%. При этом периодически уровень инфляции опускался ниже этого значения, что оправдало использование моделей 2.5-2.8 с фиктивными переменными. К сожалению, не удалось найти данные ни о разрыве выпуска, ни о потенциальном ВВП Бразилии, поэтому вместо разрыва выпуска использовались данные о безработице, представленные на сайте OEСD (см. главу 2).

Во всех случаях выбранные спецификации описывают большую часть изменений краткосрочной процентной ставки - величина статистики R2 опустилась ниже 85% только для модели 2.2 (77%). Таким образом видно, что ЦБ Бразилии продолжал следовать правилу Тейлора с 2008 по 2013 гг. Величина F-статистики также подтверждает это утверждение: вероятность ошибочного отбрасывания гипотезы о равенстве всех коэффициентов нулю сравнима с вероятностью того, что в данную секунду произойдет событие, которое происходит за всю историю Вселенной только один раз.

Из разницы между моделями стоит отметить, что добавление фиктивной переменной незначительно увеличивает точность модели. Замена же значений инфляции за предыдущий период, на их прогнозы на текущий период, сделанные в предыдущим, напротив, уменьшает полученную точность. Отдельного замечания заслуживает разница более, чем в 10% между величинами статистики R2 для моделей 2.1 и 2.2. Тем не менее, можно предположить, что в управлении краткосрочной процентной ставкой ЦБ Бразилии опирается в первую очередь не на прогнозы, а на предыдущие значения инфляции и разрыва ВВП. Здесь также нужно заметить, что эти 10% компенсируются учетом изменения обменного курса или введением фиксированной переменной. Таким образом, политика ЦБ может различаться для случаев, когда инфляция обгоняет или опережает таргетируемое значение.

В таблице 4 приведены более подробные оценки точности для всех восьми моделей.

Таблица 4. Оценки точности построенных регрессий для монетарной политики Бразилии

Модель	Статистика R2, %	F-статистика	Ошибка модели
2.1	87,7	40,53	0,39
2.2	76,7	19,07	0,74
2.3	87,7	28,55	0,41
2.4	87,3	28,82	0,43
2.5	89,7	35,09	0,35
2.6	86,6	26,41	0,45
2.7	88,5	23,74	0,41
2.8	87,8	22,46	0,44

Вывод

Как и ожидалось, ЦБ Бразилии следует правилу Тейлора. Почти все спецификации предоставляют сравнимые точности, тем не менее модели, предпочитающие реальные значения инфляции и разрыва выпуска за предыдущий период соответствующим прогнозам, оказываются чуть точнее. То же самое можно сказать и про модели, использующие фиктивные переменные. Учет обменного курса тоже обычно увеличивает точность. Тем не менее на поведение ЦБ Бразилии на данном периоде лучше всего описывает модель правила Тейлора номер 2.5, являясь одновременно и самой простой - она опирается на процентную ставку, разрыв ВВП и уровень инфляции, отличаясь от первой только введенной фиктивной переменной, отвечающей ситуации, когда уровень инфляции опускается ниже таргетируемого значения.

3.7 Построение моделей для Чили

Снова мы видим характерную ситуацию для региона. Таргетируемый уровень инфляции не изменялся и составлял 3%. Для разрыва ВВП были использованы годовые данные с сайта OECD, линейно аппроксимированные на квартальные значения. Имея помесячную и поквартальную информацию об уровне безработицы была также произведена попытка оценить значения разрыва ВВП через отклонение безработицы от естественного уровня, однако их точность была ниже и в таблицу они не попали. Тем не менее, точные данные о прогнозах разрыва выпуска найдены не были. Вместо них брались сдвинутые на полгода реальные данные о разрыве выпуска, плюс небольшой случайный шум, моделирующий ошибку в прогнозе Шум оценивался с помощью нормальной переменной с дисперсией, составляющей 10% от среднеквадратичной разности между соседними уровнями разрыва ВВП.. Остальные данные нашлись без проблем на сайте OECD и на сайте ЦБ Чили.

Что касается полученных результатов, то изменения в процентной ставке хорошо объясняются использованием правила Тейлора. Показатель R2 даже выше, чем в двух предыдущих случаях, что можно объяснить тем, что Чили первой в Латинской Америке перешла на таргетирование инфляции и, соответственно, ее экономика более приспособлена к данному процессу. При этом точность модели увеличивалась при переходе от лагированных переменным к прогнозным значениям. С одной стороны, причиной этого может быть то, что ожидаемое значения разрыва выпуска моделировалось с помощью реального значения, однако это означает, что подставление в спецификацию настоящих прогнозных значения разрыва ВВП только увеличило бы точность объяснения величины процентной ставки соответствующей моделью, т.к. прогнозы во внекризисном периоде обычно достаточно блики к реальным значениям. Стоит также отметить, что несмотря на то, что инфляция в Чили оказывалась как ниже, так и выше таргетируемого уровня Более того, во второй половине 2009 года инфляция даже была отрицательной, с минимумом в -3,38%. По-видимому, этот процесс компенсировал чрезмерный на фоне остального региона спад во время кризиса 2008 года., введение фиктивных переменных не оказало заметного эффекта на точность моделей (слегка увеличило точность между 2.1 и 2.5, 2.2 и 2.6, 2.3 и 2.7, но слегка уменьшило между 2.4 и 2.8).

Что касается направления связей, то оно положительно для процентной ставки, отрицательно для отклонения инфляции от таргетируемого уровня и обменного курса. Как и в случае с Мексикой, в каждой отдельной модели для отклонения инфляции и обменного курса вероятность того, что соответствующий коэффициент действительно положителен составляет слишком мало для достоверного принятия соответствующей гипотезы - около 40-60 %, тем не менее, во всех экспериментах знаки были одними и теми же, что позволяет говорить о направлении связи с приемлемой точностью порядка 90 %. Это наводит на предположение о том, что ЦБ Чили опирается на выпуск при таргетировании инфляции.

Таблица 5. Оценки точности построенных регрессий для монетарной политики Чили

Модель	Статистика R2, %	F-статистика	Ошибка модели
2.1	86,2	35,66	0,59
2.2	91,3	59,39	0,37
2.3	88,2	30,24	0,53
2.4	91,5	43,81	0,38
2.5	86,3	25,58	0,62
2.6	92,6	50,17	0,33
2.7	88,3	23,89	0,56
2.8	89,8	26,26	0,49

Вывод

Благодаря более чем двадцатилетнему опыту таргетирования инфляции, Центральному банку Чили удавалось эффективно удерживать ее в коридоре (3±1) %. Для Бразилии ширина коридора вдвое выше - (4,5±2) %. Монетарная политика следует правилу Тейлора, при этом ЦБ, опирается в первую очередь на прогнозы уровня инфляции. Также важным фактором является разрыв ВВП. Введение в спецификацию обменного курса может увеличить точность, но заметным эффект становится только при использовании лагированных значений уровня инфляции и разрыва выпуска за предыдущий период.

Таким образом, монетарную политику в Чили хорошо описывает спецификация правила Тейлора 2.2, сочетающая в себе как простоту, так и достаточно высокую долю объясненной зависимости. Как, и было спрогнозировано ЦБ Чили, мы можем наблюдать сильное отклонение фактической инфляции от ее целевого значения. Более высокую точность дает спецификации номер 2.6. Несмотря на то, что данная форма правила Тейлора сложнее для расчета и в ней придется учитывать изменения обменного курса и фиктивные переменные, спецификация номер 2.6 часто будет предпочтительнее.

Обобщение результатов

После построения регрессий для трех рассматриваемых стран были выбраны следующие спецификации правила Тейлора Остальные полученные модели представлены в приложении:

Для Мексики лучше всего подходит спецификация Forward-looking, которая включат в себя ожидаемые значения инфляции и выпуска:

it = ?0.364+1.039it?1+0.148(Etрt+12?рt?)+0.081Etyt+12+0.009?st

(0,038) (0,017) (0,025) (0,011) (0,052)

Из полученной модели следует, что политика ЦБ Мексики была настроена на сглаживание инфляции путем повышения ставки процента и, тем самым, снижения уровня выдаваемых кредитов. При росте ожидаемого уровня инфляции ЦБ увеличивает ставку процента и наоборот, понижает ставку, если ожидается снижение инфляции. Так как коэффициент при ожидаемых значениях выпуска принимает значения больше нуля, когда экономика находится на спаде, ЦБ снижает ставку процента (it) и увеличивает ее, когда в стране наблюдается экономический подъем.

Для описания монетарной политики Бразилии больше всего подходит спецификация Backward-looking Taylor rule с включением в модель фиктивной переменной. В данной спецификации в соответствии с законом Оукена была произведена замена разрыва выпуска на отклонения безработицы от естественного уровня и тем самым объясняется отрицательный знак у переменной yt?1.

it = 4.823+0.756 it?1+2.102(рt?1?рt?)?0.498yt?1-1.760Dр(рt?1?рt?)

(0,043) (0,021) (0,014) (0,059) (0,023)

Обе страны, Мексика и Бразилия, считают важным показателем разрыв ВВП и их политика настроена на сокращение отклонения фактического ВВП от его потенциального уровня.

Для оценки правила Тейлора в Чили, лучше всего подходит спецификация Forward-looking, модифицированная фиктивной переменной:

it = 4.852-0.041it?1+0.006 (Etрt+1 ?рt?)+1.371Etyt+12+0.681Dр(Etрt+12?рt?)

(0,025) (0,016) (0,019) (0,033) (0,021)

Как и в предыдущих странах, Чили считает важным отклонение фактического выпуска от его потенциального уровня и как Мексика отдает предпочтение сдерживанию инфляции. Учитывая тот факт, что ЦБ Чили больше заботится о выпуске, чем об инфляции, можно утверждать, что он является менее консервативным, чем ЦБ Мексики.

Теперь сравним полученные результаты с авторами статьи [de Carvalho, Moura, 2008] и посмотрим на изменения в проводимой монетарной политике (спецификациях правила Тейлора) после Мирового финансового кризиса 2008-2009гг. Говоря о Мексике и Чили можно наблюдать продолжение использования ЦБ спецификаций формы Forward-looking. Они включают в себя ожидаемые значения выпуска и инфляции. В то время как спецификация для Мексики учитывает изменения в обменном курсе, для Чили больше подходит спецификация, в которую включена фиктивная переменная. Включение в модель дамми переменной в Чили обусловлено сильными отклонениями фактической инфляции от ее таргетируемого уровня, которые наблюдались в рассматриваемом посткризисном периоде.

Что касается Бразилии, спецификация поменяла свою форму с Forward-looking в докризисный период на более простой вид правила Backward-looking Taylor rule. Данное изменение может быть связано с большой долей вероятности ошибки в формировании ожидаемых значений инфляции и выпуска, вследствие чего правило forward-looking резко теряет свою эффективность и должно быть заменено на более простую его форму, которая берет во внимание предыдущие значения параметров выпуска и инфляции.

Заключение

Cочетание банковского и валютного кризисов называют периодом двойного кризиса. Зависимость между данными типами кризисов прослеживается, когда разрушение банковской системы влечет за собой критическую ситуацию с обесценением национальной валюты. Так же двойными кризисами может считаться обратная ситуация, когда девальвация национальной валюты с большой вероятностью повлечет за собой проблемы в банковском секторе, связанные с активами коммерческих банков и их финансово-кредитной системой.

Как показывает история, в период двойного кризиса наиболее критическая ситуация наблюдается в развивающихся странах. Так, проблемы в банковском секторе, которым сопутствует отток капитала, влекут за собой непоправимые последствия в экономике страны, преодолеть которые может помочь исключительно правильное и эффективное проведение монетарной политики. Проводимые меры должны стимулировать приток иностранных инвестиций, которые являются одним из основополагающих факторов стабильного функционирования экономической системы государства.

Учитывая ситуацию значительного оттока капитала в период Мирового финансового кризиса 2008-2009 годов в странах Латинской Америки, в частности в Бразилии, Мексике и Чили появляется вероятность возникновения двойного кризиса в данных развивающихся странах. Кроме того, фактор колоссального роста цен, сопутствующий оттоку капитала дает возможность утверждать о наличии в рассматриваемых странах ситуации двойного кризиса или, как минимум, наличия всех факторов для его формирования. Вследствие такой опасности ухудшения экономической ситуации Центральными банками стран были использованы кредитно-финансовые меры по ее стабилизации. Использование правила Тейлора позволяет описать монетарную политику, проводимую ЦБ. И поскольку монетарная политика позволила сгладить негативные последствия оттока капитала в рассматриваемых странах, данные спецификации могут быть применены в определенных случаях в будущем.

Таким образом, в данной работе были рассмотрены три развивающиеся страны Латинской Америки: Бразилия, Мексика и Чили; предоставлена возможность описать правилом Тейлора и различными его модификациями монетарные правила в данных экономиках. Проанализировав данные докризисного (2000-2008 гг.) и посткризисного (2008-2013 гг.) периодов можно утверждать, что Центральные банки Мексики, Бразилии и Чили следовали правилу Тейлора в той или иной его спецификации.

В то время, как Мексика пересмотрела форму правила Тейлора и изменила свою политику с forward-looking в период с 2000 по 2008 годы на backward-looking в посткризисный период, форма правила для Бразилии и Чили осталась неизменной - forward-looking Taylor rule. Благодаря проведению такой монетарной политики Центральным банкам удавалось достигать поставленных целей по сдерживанию инфляции или сглаживанию колебаний валютного курса.

Список использованной литературы

J. Stoker “Intermediation and the Business cycle under a specie standard: the role of the gold standart in English financial crises, 1790-1850” // Mimeo, University of Chicago. - 1994.

Velasco, Andres “Financial crises and balance of payments crises: a simple model of the southern cone experience // Journal of development economics. - October 1987. - 27 (1-2).

Kaminsky and Reinhart: «The Twin Crises: The Causes of Banking and Balance-of-Payments Problems» // - June 1999.

Douglas W. Diamond , “Banks and Liquidity Creation: A Simple Exposition of the Diamond-Dybvig Model,” // Federal Reserve Bank of Richmond Economic Quarterly, 93. - 2007. - рр. 189-200.

Frederic S. Mishkin “Understanding financial crises: a developing country perspective” in Michael Bruno, Boris Pleskovic, eds. // Annual World bank conference on development economics. Washington DC: World bank. - 1996. - pp. 29-62

Frankel, Jeffrey A. & Rose, Andrew K. "Currency crashes in emerging markets: An empirical treatment" // Journal of International Economics, Elsevier. - vol. 41(3-4). - November 1996. - pp. 351-366.

Richard Clarida "The Empirics of Monetary Policy Rules in Open Economies" // NBER Working Papers 8603, National Bureau of Economic Research, Inc. - 2001.

Alex, Cukierman, Anton Muscatelli "Nonlinear Taylor Rules and Asymmetric Preferences in Central Banking: Evidence from the United Kingdom and the United States" // The B.E. Journal of Macroeconomics, De Gruyter. - vol. 8(1). - February 2008. - pp. 1-31.

Moura, Marcelo L. & de Carvalho, Alexandre "What can Taylor rules say about monetary policy in Latin America?" // Journal of Macroeconomics, Elsevier. - vol. 32(1). - March 2008. - pp. 392-404.

Goodhart, Charles and Bin Lim, Wen “Do errors in forecasting inflation lead to errors in forecasting interest rates?” // Discussion paper, 611. Financial Markets Group, London School of Economics and Political Science. - London, UK. - 2008.

Juan Carlos Moreno-Brid & Esteban Perez Caldentey & Pablo Ruнz Nбpoles, 2004. "The Washington consensus: a Latin American perspective fifteen years later" // Journal of Post Keynesian Economics, M.E. Sharpe, Inc. - vol. 27(2). - December 2004. - pp. 345-365.

Zhang, Lei & Marcus Miller & Kannika Thampanishvong "Learning to Forget? Contagion and Political Risk in Brazil" // Royal Economic Society Annual Conference 227, Royal Economic Society. - 2003.

Mбrcio Holland "Monetary And Exchange Rate Policy In Brazil After Inflation Targeting" // Anais do XXXIII Encontro Nacional de Economia [Proceedings of the 33th Brazilian Economics Meeting] 032, ANPEC - Associaзгo Nacional dos Centros de Pуsgraduaзгo em Economia [Brazilian Association of Graduate Programs in Economics]. - 2005.

Arminio Fraga "Monetary Policy during the Transition to a Floating Exchange Rate. Brazil's Recent Experience" // Finance & Development. - 2005.

Guillermo A. Calvo & Ernesto Talvi "Sudden Stop, Financial Factors and Economic Collapse in Latin America: Learning from Argentina and Chile" // - NBER Working Paper No. 11153. - February 2005.

Vittorio Corbo "Monetary Policy in Chile" // - Presentation Central Bank of Chile. - 29 November 2006.

Rodrigo O. Valdйs "Inflation Targeting in Chile: Experience and Issues" // - Presentation Central Bank of Chile. - 28 February 2007.

Manuel Sбnchez "Mexico's monetary policy and economic outlook" // - Presentation Central Bank of Mexico , United States, Mexico Chamber of Commerce, Los Angeles, CA. - 15 November 2013.

Luiz de Mello, Diego Moccero "Monetary policy and macroeconomic stability in Latin America: The cases of Brazil, Chile, Colombia and Mexico" // - Journal of International Money and Finance. - 2011. - pp. 229-245.

Приложение 1

Построение регрессий с помощью MATLAB

Для построения регрессий в четвертой главе использовалась среда матричных вычислений MATLAB. Она предоставляет удобный скриптовый язык и множество библиотек для различных прикладных вычислений.

В данном случае использовались средства библиотеки StatisticalTools. Как следует из названия, она предназначена для статистических вычислений. Наиболее полезной для данного исследования оказалась функция regress, предназначенная для построения множественных линейных регрессий. Ее синтаксис следущий Информация взята из русской документации к системе MATLAB, приведенной на официальном сайте.
www.MathWorks.ru/documents/StatisticalToolbox:

[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X,alpha), где

Входные параметры:

y - вектор значений зависимой переменной.

X - матрица значений независимых переменных (должна содержать столбец из единиц, соответствующий аддитивной константе. В противном случае возвращаемые оценки статистик не будут корректными.)

alpha - величина уровня значимости. Границы доверительных интервалов rint и bint будут определены с точностью 100(1-alpha) %.

Выходные параметры:

b - вектор точечных оценок коэффициентов линейного уравнения регрессии

bint - матрица интервальных оценок параметров линейной регрессии.

r - вектор регрессионных остатков.

rint - матрица доверительных интервалов остатков.

Stats - следующие статистики в данном порядке:

значение статистики R2;

величину F-статистики;

ошибка модели.

Приложение 2

Результаты для Мексики

							D	DE
2007 Q4	-	4,0	-	-	-	-	-	-
Q1 Q2 2008 Q3 Q4	-	5,1	-	-	-	-	-	-
	-				-	-	-	-
	-				-	-	-	-
	8,80				-	-	-	-
Q1 Q2 2009 Q3 Q4	7,94	5,3	-	-	-	-9,20	0	0
	5,78				-	8,07	0	0
	4,95				-	0,09	0	0
	5,05				-	1,73	0	0
Q1 Q2 2010 Q3 Q4	5,04	4,2	-	-	-	2,49	0	0
	5,03		-	-	-	0,99	0	0
	4,99		-	-	-	-1,29	0	0
	4,94		3,2	-1,1	1,0	3,19	0	0
Q1 Q2 2011 Q3 Q4	4,89	3,4	3,3	-1,2	1,3	2,72	0	0
	4,88		3,7	-1,0	1,2	2,86	0	0
	4,84		3,7	-0,7	0,1	-5,00	0	0
	4,81		3,4	-0,9	0,1	-9,55	0	0
Q1 Q2 2012 Q3 Q4	4,80	4,1	3,6	0,1	0,2	5,09	0	0
	4,77		3,5	0,2	0,5	-4,40	0	0
	4,80		3,3	0,0	0,8	3,11	0	0
	4,85		3,2	-0,1	0,7	1,73	0	0
Q1 Q2 2013 Q3 Q4	4,72	-	3,0	-0,5	0,1	2,51	0	0
	4,32	-	3,5	-2,0	-0,7	0,82	0	0
	4,25	-	4,0	-1,8	-0,5	-3,06	0	0
	3,85	-	3,5	-1,6	-0,3	-0,83	0	0
Q1 Q2 2014 Q3 Q4	3,80	-	2,9	-	-	-1,51	0	0

При построении регрессий были получены следующие уравнения:

it = 0.704 + 0.703 it?1 ? 0.040 (рt?1 ? рt?) + 0.130 yt?1;

(0,099) (0,101) (0,174) (0,241)

it = ?0.159 + 0.998 it?1 + 0.094 (Et рt+12 ? рt?) + 0.110 Etyt+12;

(0,038) (0,017) (0,025) (0,011) (0,052

it = 0.739 + 0.687 it?1 + 0.015 (рt?1 ? рt?) + 0.124 yt?1 ? 0.030 ?st;

(0,105) (0,129) (0,032) (0,105) (0,113)

it = ?0.364 + 1.039 it?1 + 0.148 (Et рt+12 ? рt?) + 0.081 Etyt+12 + 0.009 ?st.

(0,038) (0,017) (0,025) (0,011) (0,052)

Приложение 3

Результаты для Бразилии

							D	DE
2007 Q4	-	4,46	-	1,8	1,8	-	1	1
Q1 Q2 2008 Q3 Q4	-	5,90	-	0,4	0,4	-	0	0
	-		-			-
	-		-			-
	13,75		6,2			-
Q1 Q2 2009 Q3 Q4	12,75	4,31	4,0	0,6	0,6	-1,68	1	1
	10,25		4,2			11,40
	9,00		4,2			11,36
	8,75		4,3			7,55
Q1 Q2 2010 Q3 Q4	8,75	5,91	5,2	-0,7	-0,7	-3,66	0	0
	10,00		5,3			0,67
	10,75		5,0			2,29
	10,75		5,9			3,24
Q1 Q2 2011 Q3 Q4	11,50	6,50	5,6	-1,5	-1,5	1,68	0	0
	12,00		5,8			4,38
	12,25		6,4			-2,14
	11,50		5,5			-9,08
Q1 Q2 2012 Q3 Q4	10,25	5,84	4,5	-2,0	-2,0	1,58	0	0
	9,00		4,7			-9,75
	7.75		5,2			-3,50
	7,35		4,9			-1,41
Q1 Q2 2013 Q3 Q4	7,25	5,91	5,8	-	-	3,11	0	0
	7,75		5,8			-3,39
	8,75		5,8			-9,62
	9,66		5,7			0,44
Q1 Q2 2014 Q3 Q4	10,60	-	-	-	-	3,55	-	-

При построении регрессий были получены следующие уравнения:

it = 3.046 + 0.787 it?1 ? 1.199 (рt?1 ? рt?) - 0.553 yt?1;

(0,042) (0,069) (0,096) (0,111)

it = 2.632 + 0.684 it?1 + 0.590 (Et рt+12 ? рt?) - 0.208 Etyt+12;

(0,109) (0,085) (0,107) (0,099)

it = 3.055 + 0.786 it?1 ? 1.193 (рt?1 ? рt?) - 0.544 yt?1 - 0.003?st;

(0,035) (0,041) (0,088) (0,094) (0,158)

it = 3.635 + 0.554 it?1 + 1.102 (Et рt+12 ? рt?) + 0.289 Etyt+12 + 0.030?st;

(0,081) (0,109) (0,095) (0,067) (0,104)

it = 4.823 + 0.756 it?1 + 2.102 (рt?1 ? рt?) ? 0.498yt?1 - 1.760 Dр(рt?1 ? рt?);

(0,043) (0,021) (0,014) (0,059) (0,023)

it = 3.660 + 0.565 it?1 + 0.977 (Et рt+12 ? рt?) + 0.332 Etyt+12 - 0.039 Dр(Et рt+12 ? рt?);

(0,073) (0,130) (0,101) (0,048) (0,124)

it = 5.082 + 0.747 it?1 - 2.170 (рt?1 ? рt?) - 0.435 yt?1 - 0.017 ?st - 1.959 Dр(рt?1 ? рt?);

(0,073) (0,079) (0,118) (0,053) (0,115)

it = 3.700 + 0.556 it?1 + 1.041 (Et рt+12 ? рt?) + 0.299Etyt+12 + 0.032?st - 0.164 Dр(Etрt+12 ? рt?).

(0,099) (0,011) (0,028) (0,102) (0,039) (0,138)

Приложение 4

Результаты для Чили

							D	DE
2007 Q4	-	7,24	-	3,5	-	-	-	-
Q1 Q2 2008 Q3 Q4	-	8,01	2,7	1,1	-	-	-	-
	-	8,88			-	-	-	-
	-	9,34			-	-	-	-
	8,25	8,61			-0,15	-	-	-
Q1 Q2 2009 Q3 Q4	5,55	4,84	8,0	-3,9	-1,40	4,48	0	1
	1,44	1,82			-2,65	7,93	0	0
	0,53	-1,85			-3,90	4,01	0	0
	0,50	-3,03			-3,35	5,23	0	0
Q1 Q2 2010 Q3 Q4	0,50	-0,25	-2,0	-1,7	-2,80	-0,08	0	0
	0,58	1,19			-2,25	-2,15	0	0
	1,75	2,25			-1,70	3,62	1	0
	2,88	2,47			-1,30	6,51	1	1
Q1 Q2 2011 Q3 Q4	3,44	2,92	2,8	-0,1	-0,90	-0,25	1	1
	4,74	3,30			-0,50	2,58	1	1
	5,25	3,12			-0,10	-0,35	1	1
	5,25	4,01			-0,03	-8,06	1	1
Q1 Q2 2012 Q3 Q4	5,03	4,15	4,2	0,2	0,05	4,71	1	1
	5,00	3,10			0,13	-1,38	1	0
	5,00	2,64			0,20	2,84	0	0
	5,00	2,18			0,10	1,01	0	0
Q1 Q2 2013 Q3 Q4	5,00	1,50	1,7	-0,2	-0,00	1,12	0	0
	5,00	1,28			-0,10	-2,57	0	0
	5,00	2,11			-0,20	-4,40	0	1
	4,68	2,31			-0,25	-1,81	1	1
Q1 Q2 2014 Q3 Q4	4,34	-	2,9	-0,4	-	-6,35	1	1

При построении регрессий были получены следующие уравнения:

it = 1.011 + 0.716 it?1 ? 0.235 (рt?1 ? рt?) - 0.029 yt?1;

(0,024) (0,107) (0,081) (0,053)

it = 4.753 + 0.038 it?1 - 0.112 (Et рt+12 ? рt?) + 1.251 Etyt+12;

(0,017) (0,025) (0,021) (0,019)

it = 1.397 + 0.647 it?1 - 0.230 (рt?1 ? рt?) + 0.056 yt?1 - 0.068 ?st;

(0,055) (0,043) (0,056) (0,029) (0,103)

it = 4.561 + 0.072 it?1 - 0.117 (Et рt+12 ? рt?) + 1.167 Etyt+12 - 0.026?st;

(0,037) (0,025) (0,031) (0,051) (0,104)

it = 1.080 + 0.718 it?1 ? 0.251 (рt?1 ? рt?) - 0.036 yt?1 - 0.156 Dр(рt?1 ? рt?);

(0,068) (0,031) (0,074) (0,103) (0,081)

it = 4.852 - 0.041 it?1 + 0.006 (Et рt+12 ? рt?) + 1.371 Etyt+12 + 0.681 Dр(Et рt+12 ? рt?);

(0,025) (0,016) (0,019) (0,033) (0,021)

it = 1.482 + 0.649 it?1 - 0.250 (рt?1 ? рt?) + 0.048 yt?1 - 0.069 ?st - 0.187 Dр(рt?1 ? рt?); монетарный валютный кризис тейлор

(0,121) (0,047) (0,069) (0,098) (0,034) (0,025)

it = ?0.640 + 0.627 it?1 - 0.035(Et рt+12 ? рt?) - 0.666 Etyt+12 - 0.035 ?st + 0.247 Dр(Etрt+12 ? рt?).

(0,103) (0,015) (0,031) (0,097) (0,084) (0,107)

Размещено на Allbest.ru