RUONIA

Средняя

-143.0168

-0.0019

0.0014

10.1821

Медиана

0.0000

-0.0021

0.0011

10.3000

Максимум

400.0000

0.0818

0.1239

28.6500

Минимум

-11272.00

-0.0878

-0.1287

4.7100

Станд. Отклон.

651.3440

0.0212

0.0165

3.3567

Jarque-Bera

554642.9

170.0724

4800.739

173.9781

Вероятность

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

Значения максимумов и минимумов R_BRENT и R_USDRUB практически не отличаются по модулю, что также подтверждает несущественность асимметрии, а стандартные отклонения данных выборок равны соответственно 0.021 и 0.016, что указывает на присутствие ощутимого уровня волатильности цен нефти Brent и курса рубля. Минимальное значение интервенций значительно больше максимального, что указывает на присутствие асимметрии, которое объясняется крупными продажами золотовалютных резервов ЦБ на валютном рынке в марте и осенью 2014 года с целью поддержания стабильности курса рубля.

Значения ставки Ruonia за рассматриваемый период колебались в пределах от 4.71% до 28.65%, при этом стандартное отклонение оказалось равным более 3.3%, что указывает на высокий уровень волатильности для ставки процента. На рис.3 можно заметить, что существенный скачок межбанковской ставки процента возникал в декабре 2014 года, когда экономика находилась в нестабильном состоянии. Именно данный период оказал влияние на стандартное отклонение Ruonia. На рис.7 продемонстрированы гистограммы частот, которые демонстрируют распределения значений выборок и отражают их асимметрии.

Рис. 7. Гистограммы приращений исследуемых показателей

На основе данных гистограмм можно заметить, что распределения выборок R_BRENT и R_USDRUB практически схожи с нормальным распределением, однако присутствуют незначительные асимметрии. Также стоит отметить заметную вытянутость вверх гистограммы частот R_USDRUB, другими словами приращения курса рубля в основном колебались в диапазоне от -2% до 2%.

Последним показателем из таблицы 8 является тест Jarque-Bera и его P-значение, данный тест сверяет третьи и четвертые моменты с нормальным распределением для того, чтобы проверить ошибки наблюдений на нормальность. В рассматриваемых выборках P - значение оказалось меньше 1%, поэтому гипотеза о нормальности распределений представленных выборок отвергается.

5.4 Корреляционный анализ

Корреляционный анализ тесно связан с регрессионным анализом, поэтому далее проведем корреляционный анализ для того, чтобы определить наличие взаимосвязи исследуемых переменных с курсом рубля и выбрать какие именно факторы необходимо включать в уравнение множественной регрессии. В таблице 8 представлены результаты корреляционного анализа, где была взята выборка данных за период с августа 2000 по январь 2016 года.

Таблица 8

Результаты корреляционного анализа

Период: 04.08.2000 - 29.01.2016
	R_USDRUB	R_BRENT	RUONIA	SANCTIONS
R_USDRUB	1.000
R_BRENT	-0.266***	1.000
RUONIA	0.034**	0.006	1.000
SANCTIONS	0.066***	-0.043***	0.458***	1.000

*** коэффициенты значимы на 1% уровне значимости;

** коэффициенты значимы на 5% уровне значимости;

* коэффициенты значимы на 10% уровне значимости

Корреляционный анализ продемонстрировал, что существует как негативная взаимосвязь приращений курса рубля и приращений нефтяных цен, так и положительная зависимость доходностей курса рубля с кумулятивным индексом санкций на 1% уровне значимости, другими словами введение санкций приводит к ослаблению курса рубля. На 5% уровне значимости также наблюдается положительная связь межбанковской ставки процента и доходностей курса рубля. Остальные результаты не имеют логического объяснения, поэтому не будут использоваться для дальнейшего анализа.

Для дальнейшего анализа выборка данных была разбита на 3 выборки, для того, чтобы сравнить, как изменились уровни взаимосвязей переменных в результате возникновения следующих событий: кризис 2008 года, который стал одной из причин падения нефтяных цен; текущий обвал нефтяных цен, сопровождаемый введением экономических санкций в отношении России. В таблице 9 представлены результаты корреляционного анализа выборки за период с августа 2000 по июнь 2009 года, данная выборка включает в себя период, когда последствия финансового кризиса проявились в наибольшей степени, а цены на нефть превысили отметку в $140 за баррель, после чего резко обвалились до $40.

Таблица 9

Результаты корреляционного анализа

Период: 04.08.2000 - 30.06.2009
	R_USDRUB	R_BRENT	RUONIA
R_USDRUB	1.000
R_BRENT	-0.168***	1.000
RUONIA	0.086***	0.034	1.000

*** коэффициенты значимы на 1% уровне значимости;

** коэффициенты значимы на 5% уровне значимости;

* коэффициенты значимы на 10% уровне значимости

Результаты анализа демонстрируют наличие отрицательной взаимосвязи доходностей курса рубля и нефтяных цен и положительной зависимости приращений валютного курса от ставки Ruonia.

Следующий исследуемый период начинается с января 2009 и продолжается до декабря 2013 года, когда мировая экономика и экономика России смогли приспособиться к новым условиям и перейти к стадии восстановления. Результаты корреляционного анализа представлены в таблице 10. Результаты за данный период продемонстрировали наличие аналогичных взаимосвязей между исследуемыми переменными, однако коэффициент корреляции доходностей курса рубля и нефтяных цен значительно уменьшился с -0.16 до -0.4.

В таблице 11 представлены результаты корреляционного анализа, где использовалась последняя выборка данных за период с ноября 2013 по январь 2016 года. На основе полученных результатов можно сделать вывод, что за рассматриваемый период также присутствовала отрицательная взаимозависимость приращений курса рубля и нефтяных цен.

Таблица 10

Результаты корреляционного анализа

Период: 05.01.2009 - 30.12.2013
	R_USDRUB	R_BRENT	RUONIA
R_USDRUB	1.000
R_BRENT	-0.409***	1.000
RUONIA	0.067**	0.010	1.000

*** коэффициенты значимы на 1% уровне значимости;

** коэффициенты значимы на 5% уровне значимости;

* коэффициенты значимы на 10% уровне значимости

Помимо этого в данном периоде при 10% уровне значимости, приращения курса рубля стали отрицательно зависеть от межбанковской ставки процента. Также стоит отметить, что корреляционный анализ не обнаружил связи приращений курса рубля с интервенциями и кумулятивным индексом санкций, однако выявил иные взаимосвязи, которые не имеют логического обоснования. Корреляционная связь переменных доходностей валютного курса и нефтяных цен в разные периоды имеют разные коэффициенты корреляции. Тем самым можно предположить, что некоторые факторы могли повлиять на эластичность приращений курса рубля к приращениям нефтяных цен.

Таблица 11

Результаты корреляционного анализа

Период: 02.10.2013 - 29.01.2016
	RUONIA	R_USDRUB	R_BRENT	INTERV	SANCTIONS
RUONIA	1.000
R_USDRUB	-0.067*	1.000
R_BRENT	-0.007	-0.445***	1.000
INTERV	0.139***	-0.046	0.054	1.000
SANCTIONS	0.721***	0.031	-0.061	0.174***	1.000

*** коэффициенты значимы на 1% уровне значимости;

** коэффициенты значимы на 5% уровне значимости;

* коэффициенты значимы на 10% уровне значимости

На рис.8 представлены графики рассеивания приращений курса рубля и нефтяных цен за 3 периода, при этом можно заметить, как регрессионная линия становится более крутой, тем самым подтверждая, что уровень эластичности со временем увеличился.

Рис. 8. Графики рассеивания приращений курса рубля и нефтяных цен за 3 периода

5.5 Регрессионный анализ

На основе полученных результатов корреляционного анализа и ранее описанной спецификации модели был проведен регрессионный анализ. Также стоит отметить, что при построении регрессий использовались стандартные ошибки в форме Уайта, робастные при наличии гетероскедастичности. В таблице 12 представлены результаты регрессионных оценок уравнений (1), (2), (3).

Для периодов 2000-2009; 2009-2013

(1)

Для периода 2013-2016

(2)

Для периода 2000-2016

(3)

Исходя из полученных результатов, можно заметить, что доходность курса рубля во всех периодах зависит от доходности нефтяных цен при 1% уровне значимости, однако стоит также обратить внимание на то, что значение коэффициента меняется в течение данных периодов. Коэффициента снижается с -0.026 до -0.34 в течение рассматриваемого периода, аналогичные результаты были получены при проведении корреляционного анализа. Межбанковская ставка процента Ruonia также оказывала влияние на валютный курс на выборках 2000-2009 и 2000-2016 года, однако в данные периоды ее вклад оказался крайне малым и положительным. Исходя из результатов анализа, до 2009 года изменение ставки Ruonia на один процентный пункт приводило к изменению курса менее чем 2.3 копейки (аналогичная ситуация для периода 2000-2016), что является весьма не существенным вкладом, в сравнении с курсом рубля, который колебался в диапазоне от 23 до 36 рублей.

Таблица 12

Результаты регрессионного анализа

Переменная	2000-2009	2009-2013	2013-2016	2000-2016
С	-0.0003***	-0.0008	0.0065	9.15E-05
	(0.0001)	(0.0006)	(0.0053)	(937E-05)
R_BRENT	-0.0258***	-0.1586***	-0.3397***	-0.0927***
	(0.0057)	(0.0125)	(0.0317)	(0.0079)
RUONIA	7.59E-05***	0.0002	-0.0009	0.0009*
	(2.30E-05)	(0.0001)	(0.0008)	(0.0005)
SANCTIONS	-	-	0.0002	0.0002**
			(0.0002)	(9.04E-05)
POLICY	-	-	0.0025	-0.0021
			(0.0034)	(0.0019)
INTERV	-	-	-6.65E-07	-
			(1.82E-06)

*** коэффициенты значимы на 1% уровне значимости;

** коэффициенты значимы на 5% уровне значимости;

* коэффициенты значимы на 10% уровне значимости. В скобках приведены стандартные ошибки.

Кумулятивный индекс санкций оказался значимым лишь на выборке данных 2000-2016 года, при этом коэффициент оказался положительным, что указывает на то, что введение санкций способствовало ослаблению курса рубля. При этом аналогичная зависимость не была выявлена на временном интервале 2013-2016 года. Валютные интервенции и переход на плавающий валютный курс оказались не значимыми, однако данные переменные могли косвенно повлиять на ослабление курса рубля.

Чувствительность доходностей валютного курса к доходностям нефтяных цен могла измениться вследствие возникновения определенных факторов, например введение санкции или перехода на плавающий валютный курс. Для проверки данной гипотезы будет построена State Space Model (Фильтр Калмана), с помощью, которой будет представлено, каким образом изменялся коэффициент за рассматриваемый период, после чего будут рассчитаны регрессии, в которых зависимой переменной будет , а RUONIA, SANCTIONS, POLICY и INTERV будут объясняющими переменными.

5.6 State Space Model

Для того чтобы доказать, поставленную ранее гипотезу о том, что чувствительность курса рубля к изменениям нефтяных цен могла изменяться за рассматриваемый период, в работе будет представлена State Space Model.

Фильтр Калмана представляет собой рекурсивный фильтр, который оценивает вектор состояния системы, используя при этом ряд неполных и зашумленных измерений. На основе априорно известной динамической системы с помощью фильтра Калмана производится рекурсивная оценка вектора состояния. Алгоритм работает в два этапа. На этапе прогнозирования фильтр Калмана экстраполирует значения переменных состояния и их неопределенности. На втором этапе по данным измерения, полученного с погрешностью, результат экстраполяции уточняется.

Для определения, каким образом изменялся параметр из уравнений (1)-(3) в течение рассматриваемого периода, были построены системы уравнений и рассчитана с помощью фильтра Калмана переменная состояния. Переменная состояния будет представлена параметром .Далее будет продемонстрировано краткое описание механизма расчета фильтра Калмана. Для расчета была написана программа, код которой представлен в приложении.

Системы уравнений выглядят следующим образом:

Период 2000-2009

Период 2009-2013

В периодах 2009-2013 и 2009-2013 переменные и принимают значения 0.

Период 2013-2016

Период 2000-2016

где и нормально распределенные ошибки, а , и являются параметрами модели.

Для определения оценок параметров , и была вычислена функция правдоподобия:

Благодаря максимизации функции правдоподобия были определены оценки параметров , а также , , .

Далее на основе полученных оценок , , и и информационного множества , где обратным ходом фильтра Калмана были получены оценки переменной состояния для каждого из периодов.

,

, --является наилучшей оценкой при всей имеющейся информации .

В таблице 13 представлены результаты построения State Space Model.



Таблица 13

Результаты построения State Space Model

Переменная	2000-2009	2009-2013	2013-2016	2000-2016
С	-0.0003**	-0.0008***	0.0069**	-7.33E-05
	(0.0002)	(0.0004)	(0.0033)	(0.0003)
	7.44E-05***	-0.0002***	-0.0010***	-2.51E-05
	(1.42E-05)	(4.82E-05)	(0.0028)	(2.90E-05)
	-	-	-0.0003	0.0002***
			(0.0003)	(4.60E-05)
	-	-	0.0010	-0.0031***
			(0.0002)	(0.0006)
	-11.3161***	-10.1614***	-8.5149***	-9.9556***
	(0.0059)	(0.0195)	(0.0255)	(0.0049)
	-9.6715***	-8.6875***	-6.5526***	-8.6344***
	(0.0674)	(0.3088)	(0.2602)	(0.0602)

*** коэффициенты значимы на 1% уровне значимости;

** коэффициенты значимы на 5% уровне значимости;

* коэффициенты значимы на 10% уровне значимости. В скобках приведены стандартные ошибки.

Коэффициенты и из уравнений (8) и (9) оказались не значимыми в периоде 2013-2016, поэтому можно сделать вывод, что переменные SANCTIONS и POLICY не оказывали прямого влияния на курс рубля. Коэффициент оказался предельно малым и значимым во всех периодах кроме 2000-2016. На основе полученных результатов можно сделать вывод, что влияние ставки Ruonia на курс рубля оказалось незначительным.

На рис. 9 изображена динамика переменных состояния , , и . Графики значений , и практически идеально накладываются на график , переменные состояния, рассчитанные для разных периодов времени с помощью фильтра Калмана, оказались сопоставимы, что указывает на адекватность полученных результатов.

До конца 2008 года эластичность доходности курса рубля к доходности нефтяных цен колебалась в узком коридоре от -0.01 до -0.09, курс рубля слабо зависел от стоимости нефти.

Рис. 9. Динамики эластичности доходности курса рубля к доходности нефтяных цен

В течение данного периода нефтяные цены демонстрировали восходящий тренд, а ЦБ проводил политику фиксированного валютного курса, поэтому для поддержания устойчивости рубля, Центральный Банк пополнял запасы золотовалютных резервов. Благодаря этому зависимость рубля от нефтяных цен практически не изменялась и оставалась незначительной, что и демонстрирует коэффициент , который колебался несущественно.

В конце 2008 года возник резкий скачок коэффициента , связанный с возникновением мирового финансового кризиса 2008 года, который спровоцировал резкий обвал нефтяных цен. Для предотвращения внезапной девальвации рубля ЦБ проводил огромные интервенции на рынке, продавая валюту, в результате за полгода ЦБ израсходовал почти 40% резервов. Благодаря этому зависимость курса рубля от нефти ненадолго оказалась даже положительной (пик b1 составил 0.05), однако к середине 2009 года курс рубля снова начал отрицательно зависеть от стоимости нефти, при этом в большей степени ( составил -0.2). Коэффициент демонстрирует ощутимые колебания в течение рассматриваемого периода (кривая красного цвета), эластичность принимала значения от -0.08 до -0.35. Данные колебания связаны с двумя причинами: повышением уровня нефтяных цен и политикой ЦБ, а именно увеличением коридора бивалютной корзины и постепенным пополнением золотовалютных резервов. В последнем периоде произошли наибольшие колебания эластичности (кривая зеленого цвета). В апреле 2014 года Центральный Банк произвел огромные интервенции на валютном рынке, в результате чего эластичность доходности рубля к доходности нефтяных цен ненадолго снова стала положительной. Однако после этого зависимость стала отрицательной и эластичность начала резко уменьшаться. К концу 2014 года коэффициент оказался равен -0.73, это связано с переходом Центрального Банка на плавающий валютный курс, присутствием высокого уровня спекуляций на валютном рынке и введением санкций, которые оказали дополнительное давление. Благодаря повышению ключевой ставки процента произошел резкий отскок эластичности до уровня -0.2, после чего коэффициент принял стационарное положение в районе -0.3.

Для проверки гипотезы о влиянии RUONIA, SANCTIONS, POLICY и INTERV на переменную эластичности доходности курса рубля к доходности нефтяных цен были построены регрессии.

Модели данных:

Для периода 2013-2016

(8)

Для периода 2000- 2016

, (9)

Ежедневные значения интервенций представлены в открытом доступе, начиная с ноября 2013 года, поэтому в анализе они будут учтены лишь для периода 2013-2016.

В таблице 14 представлены результаты расчетов регрессионных уравнений (8) и (9).

Таблица 14

Результаты регрессионного анализа

Переменная	2013-2016	2000-2016
С	0.051**	0.047**
	( 0.023)	(0.023)
SANCTIONS	-0.006***	-0.006***
	(0.001)	(0.001)
POLICY	-0.240***	-0.233***
	(0.017)	(0.017)
RUONIA	-0.008**	-0.008**
	(0.003)	(0.003)
INTERV	2.01E-05	-
	(1.41E-05)

*** коэффициенты значимы на 1% уровне значимости;

** коэффициенты значимы на 5% уровне значимости;

* коэффициенты значимы на 10% уровне значимости. В скобках приведены стандартные ошибки.

Полученные результаты подтверждают поставленную ранее гипотезу о том, что санкции и переход на плавающий валютный курс оказали влияние на эластичность доходности курса рубля к доходности нефтяных цен. Переменные SANCTIONS и POLICY оказались значимыми на 1% уровне значимости и сопоставимыми в обоих периодах. Эластичность отрицательно зависит от переменных SANCTIONS и POLICY, другими словами введение санкций и плавающего валютного курса привели к увеличению чувствительности курса рубля к нефтяным ценам. Более весомый вклад в увеличение чувствительности оказал переход на плавающий валютный курс (-0.233), вклад санкций оказался значительно меньшим (-0.006). Смена режима валютного курса, указывает на прекращение поддержания рубля ЦБ с помощью проведения интервенций. В новых условиях курс рубля теперь достигает равновесия с учетом лишь внешних факторов, поэтому чувствительность национальной валюты к изменениям нефтяных цен значительно возросла. Санкции также оказали влияние на эластичность курса рубля к изменениям нефтяных цен косвенным образом, через долговой рынок и ограничение валютной ликвидности. Ставка Ruonia оказалась значимой на 5% уровне значимости в обоих периодах. Ее вклад также оказался достаточно небольшим и составил (-0.008). Интервенции оказались не значимыми, поэтому данный инструмент денежно-кредитной политики ЦБ по результатам регрессионного анализа не оказывал влияния на динамику курса рубля.



Заключение

Представленные аналитические выкладки и полученные результаты эконометрического анализа продемонстрировали основные причины девальвации рубля в 2014 году, и влияние каждого из факторов на курс национальной валюты. Основным фактором, спровоцировавшим девальвацию рубля, оказался обвал цен на нефтяном рынке. Динамика нефтяных цен оказывает существенное влияние на курс национальной валюты, т.к. Россия является крупнейшим экспортером энергоресурсов. Доходы от продажи нефти направляются во многие секторы экономики и в государственный бюджет, где составляют значительную долю доходов. В результате Россия подвержена «голландской болезни». Благодаря результатам эконометрического анализа было выявлено не только наличие зависимости курса рубля от нефтяных цен, но факт того, что данная зависимость с 2000 по 2016 год заметно увеличилась. Результаты регрессионного анализа не подтвердили наличие прямого влияния остальных рассматриваемых факторов на курс рубля. Однако большинство из них оказало воздействие на эластичность курса рубля к изменениям нефтяных цен.

Интервенции, проводимые Центральным Банком в период валютного кризиса 2014 года, оказались неэффективным инструментом для поддержания курса рубля и весьма затратным. Регрессионный анализ подтвердил отсутствие зависимости курса рубля от проводимых интервенций в течение последних двух лет. Осенью 2014 года Центральный Банк проводил интервенции с целью создания мягкого перехода на плавающий валютный курс.

Результаты эконометрического анализа продемонстрировали, что переход на новый режим валютного курса не оказал прямого влияния на курс рубля, однако данное событие спровоцировало значительное увеличение эластичности курса рубля к изменениям нефтяных цен. Благодаря переходу на плавающий валютный курс ЦБ сэкономил золотовалютные резервы и способствовал повышению эффективности ключевой ставки. При плавающем валютном курсе равновесие определяется лишь соотношением спроса и предложения на валютном рынке, которые обусловлены макроэкономическими факторами, поэтому данный переход усилил эффект обесценения валюты, вследствие падения нефтяных цен.

Изменение ключевой ставки процента ЦБ оказывало несущественное воздействие на валютный курс, это подтверждается эконометрическим анализом. Данный инструмент денежно-кредитной политики оказался весьма эффективным для проведения шока на валютном рынке, когда ЦБ поднял ключевую ставку процента с 10,5% до 17%. Благодаря этому девальвация рубля временно приостановилась. Ключевая ставка является основным инструментом регулирования уровня инфляции в экономике, а воздействие на валютный курс является побочным эффектом.

На основе результатов эконометрического анализа санкции, введенные Западными странами в отношении России, также оказали лишь косвенное влияние на курс рубля. Ограничение доступа российских экономических агентов к основным внешним долговым рынкам, которое привело к возникновению дефицита ликвидности иностранной валюты, спровоцировало увеличение эластичности курса рубля к изменениям нефтяных цен. Отсутствие возможности рефинансирования иностранных долгов российскими компаниями не оказало прямого воздействия на курс рубля, а лишь усилило эффект падения нефтяных цен. В свою очередь продовольственное эмбарго, введенное Россией, привело к увеличению уровня инфляции, что также косвенно спровоцировало обесценение национальной валюты.

Таким образом, на курс рубля основное влияние оказывает динамика нефтяных цен, а санкции западных стран оказали лишь косвенное воздействие, усилив зависимость от нефтяных цен. Инструменты монетарной политики Центрального Банка способствовали формированию курса национальной валюты, однако их воздействие было незначительным в сравнении с влиянием изменений нефтяных цен.



Список литературы

1. Мельников Р.М. Влияние динамики цен на нефть на макроэкономические показатели российской экономики // Прикладная эконометрика. - 2010. - №1.

2. Turhan I., Hacihasanoglu E., Soytas U. Oil prices and emerging market exchange rates //Emerging Markets Finance and Trade. - 2013. - Т. 49. - №. sup1. - С. 21-36.

3. Al?mulali U., Sab C., Binti C.N. Oil prices and the real exchange rate in oil?exporting countries //OPEC Energy Review. - 2012. - Т. 36. - №4. - С. 375-382.

4. Mohammadi H., Jahan-Parvar M.R. Oil prices and exchange rates in oil-exporting countries: evidence from TAR and M-TAR models // Journal of Economics and Finance. - 2012. - Т. 36. - №3. - С. 766-779.

5. Ebaidalla E.M. The Effects of Oil Price Volatility on the Sudanese Economy // Eastern Africa Social Science Research Review. - 2014. - Т. 30. - №1. - С. 1-26.

6. Kudrin A. The influence of oil and gas exports on Russia's monetary policy // Problems of Economic Transition. - 2014. - Т. 57. - №1. - С. 3-26.

7. Dreger C. et al. The Ruble between the hammer and the anvil: Oil prices and economic sanctions. - 2015.

8. Gкdek S. Ruble Exchange Rate and Oil Price.

9. Chen Y., Rogoff K. Commodity currencies // Journal of international Economics. - 2003. - Т. 60. - №1. - С. 133-160.

10. Krugman P. A model of balance-of-payments crises // Journal of money, credit and banking. - 1979. - Т. 11. - №3. - С. 311-325.

Электронные ресурсы

1. Число буровых установок в США от Baker Hughes // Информац. портал Investing.com: [сайт]

2. Снижение китайского рынка акций превысило 5% // Информац. портал Interfax: [сайт]

3. Федеральная Таможенная служба [сайт]

4. Правительство опубликовало директиву по валютным активам госкомпаний и их отчетности перед ЦБ // Информац. портал Interfax: [сайт]

5. Шибанов О., Щербакова О. Как рубль отцепился от нефти [Электронный ресурс] // Slon: электрон. журн. 2015

6. ФРС США повысила процентные ставки впервые за 9 лет // Информац. портал Vestifinance: [сайт]

7. Янина И. Мошкин М. Игра в ассоциации // Деловая газета «Взгляд»: [сайт]

8. Государственный совет республики Крым: [сайт]

9. Информац. портал RT-news: [сайт]

10. Санкции как стимул к развитию платежной системы // Информац. портал Vestifinance: [сайт]

11. Федеральный закон от 05.05.2014 N112-ФЗ (ред. от 22.12.2014) "О внесении изменений в Федеральный закон "О национальной платежной системе" и отдельные законодательные акты Российской Федерации"

12. Центральный Банк Российской Федерации: [сайт]

13. RUPNIA: [сайт]

14. Центробанк поднял ключевую ставку до 17% // Информац. портал РБК: [сайт]

Приложение 1

Таблица 2

Внешняя задолженность корпоративного сектора Российской Федерации (млн. долларов США)

	01.01.2014	01.04.2014	01.07.2014	01.10.2014	01.01.2015	01.04.2015	01.07.2015	01.10.2015
Корпоративный сектор, всего	149,1	150,0	149,3	145,9	139,6	130,6	128,4	122,9
Доллар США	112,3	112,6	109,4	107,7	105,9	100,5	98,6	95,5
Евро	19,3	20,0	22,4	22,1	20,3	17,2	16,4	16,7
Российский рубль	8,9	8,2	8,7	7,4	5,3	5,1	5,3	4,6
Прочие валюты	8,5	9,1	8,9	8,7	8,2	7,9	8,1	6,1
Банки	76,5	79,7	79,9	79,7	75,9	70,1	70,0	65,2
Доллар США	60,7	63,7	61,3	61,2	59,3	54,8	54,4	51,7
Евро	4,3	4,4	6,9	7,6	7,3	6,5	6,6	6,7
Российский рубль	5,4	4,9	5,2	4,4	3,2	3,1	3,2	2,8
Прочие валюты	6,1	6,7	6,5	6,4	6,0	5,7	5,8	3,9
Небанковские корпорации	72,6	70,3	69,5	66,2	63,8	60,5	58,4	57,8
Доллар США	51,7	48,9	48,1	46,5	46,5	45,7	44,2	43,8
Евро	15,0	15,7	15,5	14,5	13,0	10,7	9,8	10,0
Российский рубль	3,5	3,3	3,4	2,9	2,1	2,0	2,1	1,8
Прочие валюты	2,4	2,4	2,4	2,3	2,2	2,2	2,3	2,2

Приложение 2

Таблица 4

Таблица заключенных сделок «валютный своп» ЦБ за период 30.09.2014-06.03.2015

Дата	Общий объем первых частей сделок "валютный своп" Банка России, млн. руб.	Объем сделок "валютный своп" Банка России по валютной паре USD/RUB, млн. долл.	Объем сделок "валютный своп" Банка России по валютной паре EUR/RUB, млн. евро	Дата	Общий объем первых частей сделок "валютный своп" Банка России, млн. руб.	Объем сделок "валютный своп" Банка России по валютной паре USD/RUB, млн. долл.	Объем сделок "валютный своп" Банка России по валютной паре EUR/RUB, млн. евро
13.02.2015	12 990,90	197	--	30.04.2015	11 433,50	38,5	166,3
09.02.2015	120 648,50	1 801,80	--	29.04.2015	83 237,70	1 187,10	396,5
05.02.2015	7 914,20	117,1	--	28.04.2015	207 694,90	3 777,80	221,2
23.01.2015	35 149,90	546,9	--	27.04.2015	153 753,10	2 641,70	338,3
22.01.2015	9 677,50	148,6	--	24.04.2015	133 542,10	2 623,40	--
30.12.2014	120 871,10	2 054,80	52,5	21.04.2015	161 144,50	3 034,00	--
29.12.2014	17 832,10	330	--	20.04.2015	68 641,60	1 314,30	--
24.12.2014	24 087,20	184,4	204,9	17.04.2015	112 507,30	2 246,60	--
23.12.2014	9 401,70	--	138,1	16.04.2015	148 701,80	2 959,80	--
22.12.2014	19 426,90	--	267,3	15.04.2015	146 986,10	2 871,40	--
19.12.2014	212 837,70	2 135,00	1 112,20	14.04.2015	111 579,30	2 119,80	--
18.12.2014	123 405,10	1 876,00	100	13.04.2015	124 439,80	2 382,80	--
17.12.2014	144 706,90	1 690,40	244,4	10.04.2015	131 109,30	2 502,30	--
16.12.2014	124 852,40	1 627,60	300	09.04.2015	9 190,20	171,1	--
11.12.2014	28 418,10	--	417,7	07.04.2015	31 719,20	574,1	--
10.12.2014	56 308,90	1 021,00	14,4	03.04.2015	7 338,30	129,4	--
09.12.2014	33 030,70	616,2	--	01.04.2015	15 452,60	265,6	--
26.11.2014	24 820,80	461	65,2	31.03.2015	16 615,70	--	265,7
25.11.2014	89 613,10	1 393,40	487,7	30.03.2015	111 295,90	1 645,60	258,9
24.11.2014	91 495,70	1 446,60	445,1	27.03.2015	105 514,20	1 839,40	--
21.11.2014	2 614,00	--	45	25.03.2015	160 802,30	2 775,10	--
20.11.2014	2 439,50	52,1	--	23.03.2015	9 004,90	--	140,7
12.11.2014	30 402,40	591,7	51,4	20.03.2015	5 646,70	--	88,9
10.11.2014	49 114,10	1 050,50	--	19.03.2015	14 897,70	--	229,2
06.11.2014	93 300,30	2 011,30	58,6	18.03.2015	79 544,00	1 220,00	65,7
05.11.2014	85 004,10	1 397,80	443,7	17.03.2015	37 063,50	388,6	193,6
31.10.2014	209 797,50	4 732,10	237,8	16.03.2015	76 421,20	1 241,50	--
30.10.2014	54 473,20	1 272,10	--	05.03.2015	9 680,60	155,5	--
28.10.2014	1 068,40	--	19,9	04.03.2015	24 455,20	393,9	--
27.10.2014	45 595,90	1 087,20	--	03.03.2015	30 717,50	494,2	--
03.10.2014	--	--	--	02.03.2015	46 468,70	460,1	260,1
02.10.2014	--	--	--	27.02.2015	89 906,20	1 477,70	--
25.09.2014	1 811,50	47,4	--	25.02.2015	93 271,70	1 454,50	26,1
07.08.2014	112,3	3,1	--	24.02.2015	11 574,80	186,5	--



Приложение 3

Таблица 5

Таблица совершенных ЦБ операций РЕПО в иностранной валюте за период 10.11.2014-27.01.2015

Дата	Срок РЕПО	Общий объем заключенных сделок, млн. ед.	Средневзвешенная ставка, %	Дата	Срок РЕПО	Общий объем заключенных сделок, млн. ед.	Средневзвешенная ставка, %	Дата	Срок РЕПО	Общий объем заключенных сделок, млн. ед.	Средневзвешенная ставка, %
10.11.2014	1 неделя	12,5	1,6269	19.01.2015	12 месяцев	230,5	1,1672	16.03.2015	28 дней	2 590,00	0,683
10.11.2014	28 дней	199,9	1,6573	20.01.2015	1 неделя	2 533,10	0,6657	16.03.2015	12 месяцев	1 000,00	1,2199
17.11.2014	28 дней	312,4	1,6533	26.01.2015	28 дней	5 929,20	0,6862	17.03.2015	1 неделя	2 893,00	0,7026
17.11.2014	12 месяцев	87,7	2,1388	26.01.2015	12 месяцев	247,6	1,1937	23.03.2015	28 дней	2 830,80	0,7201
18.11.2014	1 неделя	3,7	1,621	27.01.2015	1 неделя	1 074,10	0,6827	23.03.2015	12 месяцев	1 481,60	1,2025
26.11.2014	1 неделя	3,7	1,6253	02.02.2015	28 дней	222,8	0,6915	24.03.2015	1 неделя	1 565,60	0,6996
26.11.2014	28 дней	--	--	02.02.2015	12 месяцев	208,1	1,1534	30.03.2015	28 дней	1 630,60	1,1862
01.12.2014	28 дней	564,7	1,6546	03.02.2015	1 неделя	1 672,30	0,6665	30.03.2015	12 месяцев	1 500,00	1,721
02.12.2014	1 неделя	2,2	1,6266	09.02.2015	28 дней	3 000,00	0,7018	31.03.2015	1 неделя	884,3	1,2526
08.12.2014	28 дней	113,3	0,7427	09.02.2015	12 месяцев	654,2	1,1389	06.04.2015	28 дней	3 500,00	1,1869
09.12.2014	1 неделя	145,6	0,6763	10.02.2015	1 неделя	1 256,50	0,7085	06.04.2015	12 месяцев	1 000,00	1,8499
15.12.2014	28 дней	1 500,00	2,9699	16.02.2015	28 дней	5 120,60	0,6835	07.04.2015	1 неделя	1 416,10	1,2063
15.12.2014	12 месяцев	4 829,10	1,1162	16.02.2015	12 месяцев	2 324,50	1,1816	13.04.2015	28 дней	3 135,90	1,6845
16.12.2014	1 неделя	732,6	1,5361	17.02.2015	1 неделя	1 689,10	0,6915	13.04.2015	12 месяцев	3 000,00	2,5955
19.12.2014	28 дней	2 768,40	1,2626	20.02.2015	28 дней	2 050,00	0,7301	14.04.2015	1 неделя	571,7	1,7555
22.12.2014	28 дней	3 942,30	1,4351	20.02.2015	12 месяцев	5 500,00	1,1734	20.04.2015	28 дней	1 897,70	1,7993
22.12.2014	12 месяцев	43,2	1,1311	24.02.2015	1 неделя	1 616,50	0,7084	20.04.2015	12 месяцев	655,6	2,6729
23.12.2014	1 неделя	209,7	1,0235	02.03.2015	28 дней	599,9	0,7166	21.04.2015	1 неделя	290,8	2,2607
26.12.2014	28 дней	6 751,10	0,725	02.03.2015	12 месяцев	986	1,2134	27.04.2015	28 дней	1 383,00	2,38
12.01.2015	28 дней	1 663,40	0,6763	03.03.2015	1 неделя	1 235,40	0,6743	27.04.2015	12 месяцев	500	3,4093
12.01.2015	12 месяцев	321,5	1,1989	06.03.2015	28 дней	3 277,50	0,6792	28.04.2015	1 неделя	88,8	2,3576
13.01.2015	1 неделя	381,8	0,8061	06.03.2015	12 месяцев	317	1,2016	30.04.2015	28 дней	2 599,50	2,1949
19.01.2015	28 дней	3 280,00	0,6734	10.03.2015	1 неделя	1 623,00	0,6752	30.04.2015	12 месяцев	300	3,4772



Приложение 4

Таблица 6

Доли торгового оборота России со странами, которые ввели санкции

	Январь-ноябрь 2015г. млн. долларов США	в % к общему объему торгового оборота
Страны Евросоюза	217059	45,2
Германия	41944	8,7
Великобритания	10409	2,2
Япония	19406	4
Турция	21564	4,5
Швейцария	4159	0,9
Украина	13737	2,9
Канада	11045,04	2,3
Исландия	6242,847	1,3
Норвегия	10084,6	2,1



Приложение 5

Таблица 7

Список санкций с присвоенными коэффициентами

Дата	Страна	Вид санкции	Коэф.
04.03.14	США	Приостановление инвестиционного и военного сотрудничества с РФ	1
17.03.14	ЕС	Введение санкций против физических лиц РФ	1
17.03.14	США	Введение санкций против физических лиц РФ	1
18.03.14	Япония	Приостановление переговоров о инвестиционном и военном сотрудничества с РФ	1
19.03.14	Германия	Приостановление выполнения военного контракта	1
20.03.14	США	Введение санкций против физических лиц РФ и банка «Россия»	2
21.03.14	ЕС	Введение санкций против физических лиц РФ	1
21.03.14	Германия	Прекращение экспорта оборонной продукции	1
21.03.14	США	Приостановление сотрудничества с платежными системами	2
22.03.14	Канада	Введение санкций против физических лиц РФ	1
28.03.14	США	Прекращение лицензирования экспорта оборонной продукции	2
11.04.14	Исландия	Введение санкций против физических лиц РФ	1
11.04.14	Норвегия	Введение санкций против физических лиц РФ	1
17.04.14	ЕС	Отказ от строительства газопровода «Южный поток»	1
24.04.14	Германия	Прекращение экспорта военной продукции	1
28.04.14	ЕС	Введение санкций против физических лиц РФ	1
28.04.14	Канада	Введение санкций против физических лиц и компаний РФ	1
28.04.14	США	Введение санкций против физических лиц и компаний РФ	2
04.05.14	Канада	Введение санкций против банков и компаний РФ	2
07.05.14	США	Ограничения на импорт товаров и услуг	2
12.05.14	ЕС	Введение санкций против физических лиц и компаний РФ, ограничение экономического сотрудничества	3
18.06.14	ЕС	Прекращение финансирования проектов в России	1
18.06.14	США	Ужесточение экспортного режима	1
13.07.14	Великобритания	Запрет на приобретение британской авиапродукции	1
16.07.14	США	Введение санкций в отношении ключевых секторов российской экономики	3
21.07.14	Великобритания	Приостановка лицензий на поставки оружия	2
25.07.14	Канада	Введение санкций против компаний РФ	3
28.07.14	ЕС	Введение санкций против физических лиц и компаний РФ	1
29.07.14	США	Ограничение доступа к долговым рынкам и введение санкций против банков РФ	3
30.07.14	ЕС	Введение санкций против банков и компаний РФ	2
31.07.14	ЕС	Введение санкций против банков и эмбарго на оружие	3
05.08.14	Швейцария	Введение санкций против физических лиц и компаний РФ	1
06.08.14	Канада	Введение санкций против банков и компаний РФ	3
06.08.14	США	Запрет на поставку оборудования	1
11.08.14	Норвегия	Введение санкций против банков и компаний РФ	2
27.08.14	Швейцария	Введение санкций против банков РФ и введение эмбарго на ключевые товары	3
12.09.14	ЕС	Введение санкций в отношении ключевых секторов российской экономики	3
12.09.14	США	Введение санкций в отношении ключевых секторов российской экономики	3
16.09.14	Канада	Введение санкций против банков и компаний РФ	3
24.09.14	Япония	Введение санкций против банков РФ	3
10.10.14	Норвегия	Введение санкций в отношении ключевых секторов российской экономики	3
15.10.14	Исландия	Введение санкций в отношении ключевых секторов российской экономики	3
04.12.14	ЕС	Введение санкций на нефтедобычу	1
09.12.14	Япония	Введение санкций против физических лиц и компаний РФ	2
19.12.14	Канада	Введение санкций против физических лиц и компаний РФ	2
19.12.14	США	Введение санкций против компаний РФ	1
18.02.15	Канада	Введение санкций против физических лиц и компаний РФ	2
13.03.15	ЕС	Введение санкций против физических лиц и компаний РФ	2
02.06.15	ЕС	Ограничение доступа к Европейскому парламенту	1
29.07.15	Исландия	Введение санкций против физических лиц и компаний РФ	2
29.07.15	Канада	Введение санкций против физических лиц и компаний РФ	3
30.07.15	США	Введение санкций против физических лиц, банков и компаний РФ	4
22.12.15	США	Введение санкций против физических лиц, банков и компаний РФ	4
05.01.16	Турция	Введение ограничений на внешнюю торговлю	3
20.04.14	Россия	Санкции против физических лиц США	1
24.04.14	Россия	Санкции против физических лиц Канады	1
06.08.14	Россия	Введение продовольственного эмбарго (ЕС, США, Канада, Австралия, Норвегия)	2
11.08.14	Россия	Введение эмбарго на товары легкой промышленности (ЕС, США, Канада, Австралия, Норвегия)	2
27.11.15	Россия	Ограничения на внешнюю торговлю с Турцией	3



Приложение 6

Код программы. Фильтр Калмана

sspace vol1

vol1.append @signal r_usdrub = c(1) + b1*r_brent +c(5)*ruonia +

[var=exp(c(2))]

vol1.append @state b1 = b1(-1) + [var=exp(c(3))]

param _

c(1) 0.0006 _

c(2) -8.5 _

c(3) -7 _

c(4) 0 _

c(5) 0

vol1.ml(m=150, c=1e-6)

vol1.output

vol1.makestates(t=smooth) hat_*

plot hat_b1

sspace vol2

vol2.append @signal r_usdrub = c(1) + b3*r_brent +c(4)*sanctions

+c(5)*ruonia + c(6)*policy + [var=exp(c(2))]

vol2.append @state b3 = b3(-1) + [var=exp(c(3))]

param _

c(1) 0.0006 _

c(2) -8.5 _

c(3) -7 _

c(4) 0 _

c(5) 0

vol2.ml(m=150, c=1e-6)

vol2.output

vol2.makestates(t=smooth) hat_*

plot hat_b3

Размещено на Allbest.ru