Моделювання інфляції у перехідній економіці

Таблиця 3.1

Використані макроекономічні змінні

Змінна	Визначення	Джерело
cpi	Індекс споживчих цін (січень 2009 року = 100)	Держкомстат, власні розрахунки
ppi	Індекс цін виробників (січень 2009 року = 100)	Держкомстат, власні розрахунки.
mb	Монетарна база.	НБУ
m3	Грошова маса М3.	НБУ
е	Номінальний ефективний обмінний курс гривні (січень 2009 року = 100).	НБУ
pf	Індекс імпортованої інфляції (січень 2009 року = 100).	Держкомстат, НБУ, власні розрахунки
ind	Індекс обсягу промислової продукції (січень 2009 року = 100).	Держкомстат, власні розрахунки.
w	Середня заробітна плата.	Держкомстат.
GAP	Розрив випуску промислової продукції	Держкомстат, власні розрахунки.
mGAP	Розрив грошової маси	НБУ, власні розрахунки.

В додатку 1 наводяться графіки всіх макроекономічних змінних, що використовуються в роботі, у рівнях і у перших різницях.

Перевірка на рядів на стаціонарність

Визначення порядку інтегрованості досліджуваних змінних - один з найважливіших етапів даного дослідження, оскільки дослідження довгострокових зв'язків у рамках коінтеграційного аналізу припускає, що досліджувані змінні мають однаковий порядок інтегрованості. Рівні основних змінних, безумовно, є нестаціонарними, однак для перших різниць картина не очевидна (Додаток 1).

Для тестування часових рядів на стаціонарність був використаний розширений тест Дікі-Фуллера (ADF-тест) [33]. Всі розглянуті змінні є нестаціонарними у рівнях, але в більшості випадків є стаціонарними у перших різницях, тобто є інтегрованими порядку 1 (І(1)) (див. результати ADF-тесту в Додатку 2). Хоча зміни ІСЦ є нестаціонарними, перевірка цього ряду на стаціонарність на часовому періоді з 2005 року дає можливість визнати цей показник інтегрованими порядку 1.

Дослідження взаємозв'язків

Першим кроком дослідження впливу окремих макроекономічних індикаторів на інфляцію в Україні є аналіз корелограм і причинності за Грейнджером [37].

Аналіз корелограм дозволяє зробити висновки про найбільш тісний зв'язок між інфляцією та змінами цін виробників з лагом у 3 місяці, про більш швидкий ефект зміни цін в країнах -торгових партнерах на інфляцію в Україні. Зміни номінального ефективного обмінного курсу мають більш повільний і слабкий ефект на ціни в Україні. Можна зазначити, що монетарна база майже не має зв'язку з інфляцією, а розрив грошової маси має досить сильний зв'язок. При цьому треба підкреслити, що лаг між зміною монетарних умов і інфляцію в останні роки суттєво зріс (так, якщо на періоді з 2007 року найбільший вплив відчувався протягом перших трьох місяців, то аналіз даних з 2009 року свідчить про найтісніший зв'язок з лагом у 10 місяців).

Тести Грейнджера на причинність [37] дозволяють ідентифікувати змінні, що надають значущу інформацію для прогнозування майбутніх рівнів інфляції.

Спочатку розрахуємо Б-статистики для нульової гіпотези про непричинність за Грейнджером відповідної індикативної змінної і підрахуємо граничні рівні значущості (p-values) для двозмінних каузальних тестів за Грейнджером для лагів від 1 до 12. Чим менші ці значення, тим сильніший прогнозний зміст відповідного індикатору для інфляції.

Результати тесту (Додаток 4) свідчать, що майже всі представлені показники є потенціально важливими факторами для пояснення динаміки інфляції, окрім розриву промислового виробництва.

Оцінювання моделей

На практиці оцінювання моделей включає два кроки. Перший полягає у встановлення існування довгострокових зв'язків між змінним на основі коінтеграції, а другий в оцінці короткострокової динаміки між змінними.

В цій роботі використано механізм оцінювання коінтеграційних векторів на основі секторального аналізу з використанням процедури максимальної правдоподібності Йохансена для авторегресії визначеного порядку (динамічна версія) [38] та перевірка надійності результатів за допомогою процедури Інгла і Грейнджера (статична версія) [34].

Після встановлення існування коінтеграції другий етап включає процедуру оцінювання моделі корекції похибок (ЕСМ). Основна мета цього кроку полягає в дослідженні короткострокової динаміки інфляції.

Проаналізуємо результати етапів для деяких моделей.

3.3 Аналіз моделей

Моделі націнки

Заробітна плата виявилась незначущим фактором для пояснення довгострокових трендів інфляції, що не дивно, враховуючи слабкий зв'язок між заробітною платою та інфляцією через низьку вагу заробітної плати в собівартості продукції в Україні в цілому порівняно з іншими економіками. Імпортована інфляція та ціни виробників є важливими факторами для пояснення інфляції у довгостроковому періоді, беручи до уваги собівартість продукції (модель оцінки І).

Також було оцінено другу версію моделі націнки з включенням показнику цін, що регулюються адміністративно, з погляду на важливість цього показнику для інфляційного процесу в Україні (модель оцінки ІІ).

Таблиця 3.2 містить оцінку довгострокових моделей інфляції на основі коінтеграційного рівняння.

Таблиця 3.2

Оцінки довгострокових коефіцієнтів в моделях націнки.

Фактор	Модель націнки І	Модель націнки ІІ
Константа	217	227.8
(et+p*t)	0.19	0.263631
ppit	0.553	0.337914
pat		0.184299

У випадку моделі націнки І емпіричні результати показують, що 1% зростання цін виробників призведе до зростання споживчих цін на 0.55% у довгостроковій перспективі. Висновки показують, що довгостроковий вплив зростання імпортованої інфляції на внутрішній рівень цін є значно нижчим: 1% зростання (e_t+p*_t) піднімає рівень цін на 0.2%. Емпіричні висновки для моделі націнки ІІ є приблизно схожими на висновки моделі І, що підтверджує важливість цін виробників та імпортованої інфляції як пояснюючих факторів інфляції з боку собівартості.

Таблиця 3.3 містить результати відповідних моделей корекції похибок для дослідження короткострокової динаміки. На цьому етапі рішення щодо включення змінних і їхніх лагів до моделі приймались на основі інформаційного критерію Акайке (АІС критерію).

Таблиця 3.3

Результати оцінки моделей націнки

Фактор	Модель націнки І	Модель націнки ІІ
Константа	0.18 (1.27)	0.09 (0.68)
ECt-i	-0.07 (2.49)	-0.05 (1.76)
?cpit-1	0.18 (1.65)	0.24 (2.11)
?ppit-4	0.15 (1.69)	0.20 (2.26)
?wt-1	0.09 (2.26)	0.10 (2.47)
Інші статистики
R2	0.47	0.44
Скоригований R2	0.43	0.40
S.E.E.	0.47	0.49
Jarque-Bera	16.07	16.38
White-Heteroskedasticity	8.70	8.37
Reset	4.26	7.41
DW	1.97	1.99

У випадку моделі націнки І коефіцієнт при лаговому члені корекції похибок (ЕСм) дорівнює -0.07, тобто є від'ємним і статистично значущим, припускаючи відносно швидку конвергенцію до довгострокової рівноваги у випадку шоків. Коефіцієнт при лаговому члені корекції похибок в моделі націнки ІІ (-0.05) також приймає коректне від'ємне значення і є статистично значущим, підтверджуючи існування довгострокових зв'язків між включеними в коінтеграційне рівняння змінними. Однак цей коефіцієнт у моделі націнки ІІ є меншим у абсолютному виразі, припускаючи повільнішу конвергенцію до довгострокової рівноваги порівняно з моделлю націнки І.

Серед факторів, що визначають короткострокову динаміку інфляції - лагове значення інфляції з досить високим значенням, що підтверджує висновки попередніх робіт про високу інертність інфляційного розвитку в Україні, зміни цін виробників з досить значним лагом у 4 квартали і зміни середньої заробітної плати, яка хоча і не є фактором довгострокового тренду інфляції, має важливе значення для пояснення її короткострокових змін. Вплив імпортованої інфляції виявився у короткостроковому періоді статистично незначущим.

Монетарні моделі

Як видно з аналізу базових взаємозв'язків між даними, грошова маса має дуже тісний зв'язок з інфляцію, тому для монетарних моделей в роботі використовується лише показник розриву грошей.

Таблиця 3.4 містить результати оцінки рівняння (7)

Таблиця 3.4

Результати оцінки монетарної моделі

Фактор	Монетарна модель
Константа	0.25 (2.28)
?cpit-1	0.31 (2.62)
?cpit-4	0.26 (2.38)
L_M3_GAP (-4)	0.06 (1.66)
Інші статистики
R2	0.32
Скоригований R2	0.28
S.E.E.	0.53
Jarque-Bera	19.94
White-Heteroskedasticity	7.97
Reset	14.94
DW	1.96

Як і очікувалось, вплив монетарних показників на динаміку інфляції виявився дуже слабким, хоча і на межі 10% статистичної значущості. Вплив зростання розриву грошей на інфляцію є позитивним і оцінюється на рівні 0.06 п.п. з лагом у 4 місяці.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Крива Філліпса

Коефіцієнт при розриві випуску також виявився дуже низьким, але в межах 10% статистичної значущості. Його значення свідчить, що зростання розриву ВВП на 1 п.п. призведе до зростання місячної інфляції на 0.04 п.п. Коефіцієнт при лаговій інфляції дорівнює приблизно 0.4, що ще раз підтверджує досить високу інертність інфляційних процесів в Україні. Зміни у номінальних обмінних курсах виявились статистично незначущими для пояснення динаміки інфляції.

Для того, щоб розглянуті моделі були корисні у прогнозуванні, вони мають як мінімум переважати просту одномірну специфікацію, тобто ЛЯ(1) модель.

Таблиця 3.6

Результати оцінки AR(1) моделі

Фактор	AR(1)
Константа	0.33 (3.23)
?cpit-1	0.44 (3.66)
Інші статистики
R2	0.19
Скорегований R2	0.18
S.E.E.	0.57
Jarque-Bera	34.07
White-Heteroskedasticity	0.58
Reset	10.54
DW	1.99

Аналіз отриманих результатів дає змогу припустити, що всі теоретичні моделі є кращими за AR(1) модель. Серед теоретичних моделей результати можна показати, що моделі націнки мають кращі характеристики ніж монетарні моделі та крива Філліпса.

Результати діагностичних тестів показують, що похибки моделей задовольняють класичним припущенням. Зокрема, результати свідчать, що збурення моделей нормально розподілені, гомоскедастичні та незалежні з 99% рівнем значущості.

Порівняння прогнозів

Для порівняння прогнозних властивостей розроблених моделей була використана динамічна регресія з плаваючим періодом оцінки від 2007.01-2009.12, рухаючись на один місяць вперед кожний раз для побудови нового прогнозу.

Для оцінки точності прогнозів були використані найбільш популярні міри, зокрема корінь з середньої квадратичної похибки (RMSE) і середня абсолютна похибка (МАЕ).

Таблиця 3.7 містить похибки прогнозування. Результати показують, що всі теоретичні моделі кращі у прогнозуванні за просту одномірну AR(1) модель. Найкращі прогнозні властивості при цьому показала модель націнки І.

Таблиця 3.7

Размещено на http://www.allbest.ru/

Висновок

Зростаюча увага до прийняття інфляційного таргетування в Україні як режиму монетарної політики підвищує важливість розуміння процесів інфляційної динаміки і її прогнозування. Ця робота розглядає прогнозні властивості моделей націнки, монетарні моделі, кривої Філліпса і простої AR(1)-моделі. Результати дослідження показали, що всі теоретичні моделі мають кращі характеристики та прогнозні властивості порівняно з AR(1) моделлю. Також результати оцінювання і прогнозні властивості демонструють, що найкращою моделлю для прогнозування інфляції виступає модель націнки.

Можна зробити висновок, що ці результати були досить очікуваними з погляду на розвиток інфляційних процесів і монетарну політику в Україні, що базувалась на стабільному обмінному курсі гривні до долару США. Досвід інших країн показує, що в майбутньому при більш активному переході до інфляційного таргетування і більш гнучкому обмінному курсі мають відбутися зміни у відносній важливості різних факторів інфляції. Якщо на сьогоднішній день більш важливими для формування інфляції є чинники собівартості, то в подальшому на перший план мають виходити показники сукупного попиту та монетарного дисбалансу.

Список використаних джерел

1. Селшцев А. С. Макроекономіка. -- СПб.: Санкт-Петербург, 2002- 4-5 с.

2. Савлуч М.І. Гроші та кредит -- К.: Либідь 1996 - 162 с.

3. Самуельсон П. Економіка -- К..: Мысль 2009 - 163 с.

4. Фишер С., Дорнбуш Р., Шнолензі Р. Економіка -- К. : 2004 - 43-44 с.

5. Кемпбел Р. Макконнелл, Стенлі Л. Економікс -- М. : Республіка 1999 - 166 с.

6. Савченко А.Г. Макроекономіка -- К. : Либідь 2009. 101-102 с.

7. Економіка України : Стратегія і політика довгострокового розвитку / За ред. акад. НАН України В.М. Гейця. - К. : Фенікс, 2003. - 2006с.

8. Кейнс Дж.М. Избранные произведения / Дж.М. Кейнс: [Пер. с англ.]. - М. : Экономика, 1993. - 543 с.

9. Крючкова І.В. Прогноз основних макроекономічних показників України до 2000 року / І.В. Крючкова. ? К. : Інститут економічного прогнозування НАН України, 2009. ? 66 с.

10. Лук'яненко І.Г. Попит на гроші. Ілюстрація класичного підходу / І.Г. Лук'яненко // Наукові записки НаУКМА. Серія «Економіка». - К : Видавничий дім «Педагогіка», 2000. - Т. 18. - С. 38-42.

11. Лук'яненко І.Г. Проблеми діагностики класичних економетричних моделей / І.Г. Лук'яненко // Економічна кібернетика : Міжнародний науковий журнал. - Донецьк, 2004. - 3-4 (27-28). - С. 100-107.

12. Лук'яненко І.Г. Застосування формальних тестів для обґрунтування остаточної специфікації економетричної моделі / І.Г. Лук'яненко // Вісник ЖДТУ. Серія «Економічні науки». - Житомир, 2004. - № 4 (30). - С. 346-351.

13. Лук'яненко І.Г. Аналіз та моделювання ризиків інфляційних процесів в Україні / І.Г. Лук'яненко // Модели управления в рыночной экономике. Специальный выпуск. - Донецьк : ДонНУ, 2008. - С. 62-70.

14. Лук'яненко І.Г. Регуляторні механізми та специфіка українського фінансового ринку / І.Г. Лук'яненко // Вісник Сумського аграрного університету : Науково-методичний журнал. Серія «Фінанси і кредит». - № 1 (20). - Суми,2006. - С. 9-17

15. Лук'яненко І.Г., Городніченко Ю.О. Сучасні економетричні методи в фінансах / І.Г. Лук'яненко, Ю.О. Городніченко. - К. : Літера, 2003. - 348 с.

16. Макроекономічне моделювання та короткострокове прогнозування. - Харків : Форт, 2010. - 336 с.

17. Михайличенко С.Ю., Лук'яненко І.Г., Михайличенко М.С. Реальний ефективний обмінний курс гривні : економічний зміст, динаміка, моделі, застосування / С.Ю. Михайличенко, І.Г. Лук'яненко, М.С. Михайличенко. - К. : Видавничий дім «КМ Академія», 2003. - 197 с.

18. Райская Н. Временные лаги в динамике инфляции / Н. Райская // Вопросы экономики. - № 8. - 2008. - С. 34-41.

19. Mankiw N.G. Macroeconomics / N.G. Mankiw. - Second edition - New York : Worth Publishers, Inc, 1992. - 514p.

20. Okun Arthur M. Economics for policymaking / Arthur M. Okun. Massachusetts : The MIT press, 1983. - 665 p.

21. Roland G. Transition and Economics: Politics, Markets and Firms / G. Roland. - Cambridge : Mass. MIT Press, 2010. - 561 p.

22. Sachs J.D., Felipe B.L. Macroeconomics in the global economy / J.D. Sachs, B.L. Felipe. - New Jersey : Prentice-Hall, 1993. - 778p.

23. Taylor L. Income Distribution, Infl ation and Growth : Lectures on Structuralist Macroeconomic Theory / L. Taylor. - Massachusetts, Cambridge : MIT, 1991. - 543 с.

24. Болгарін І.В., Махадева Л., Штерн Г. Деякі методологічні аспекти побудови та використання моделі механізму монетарної трансмісії в Україні. // Вісник НБУ. - 2010. -№11. Стор. 4-6.

25. Петрик О., Половньов Ю. Аналіз факторів та прогнозування інфляції в Україні. //Економіка та прогнозування. - 2005. - №4.

26. Половньов Ю., Ніколайчук С. Оцінка циклу ділової активності української економіки // Вісник НБУ. - 2008. - №8. Стор. 4-8.

27. Тиркало Р., Адамик Б. Передавальний механізм монетарної політики та його значення для ефективної діяльності НБУ. // Вісник НБУ. - 1999. - №7. Стор. 6-11.

28. Шевчук В. Вплив монетарної політики на промислове виробництво, інфляцію та реальний обмінний курс в Україні в 1994-2000 роках. // Вісник НБУ. - 2003. - №1. Стор. 6-11.

29. Bailliu J.D., Garces, M Kruger, Messmacher M. Explaining and Forecasting Inflation in Emerging Markets: the Case of Mexico. // Working Paper written as part of Research Collaboration Program between the Bank of Canada and the Baco de Mexico. - 2009.

30. Banaian K., Bolgarin I.V., de Menil G. Inflation and Money in Ukraine. // DELTA, Centre National De La Recherche Scientifique, Ecole Normale Superieure (E.N.S.). - 1998 (06).

31. Batini N., Kuttner K., Laxton D. Does Inflation Targeting Work in Emerging Markets? // World Economic Outlook. - 2008. - Chapter IV. Pp. 161-86.

32. Bilan O., Siliverstovs B. Inflation Dynamics in the Transition Economy of Ukraine. // IERPC Working Paper No. 28. - 2008.

33. Dickey D.A, Fuller W.A. Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root // Econometrica. - 1981. - №49. Pp. 1057-1072.

34. Engle R.F., Granger C.W.J. Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing // Econometrica. - 1987. - №55. P. 251-276.

35. Friedman M. The Role of Monetary Policy // American Economic Review. - 1968. - Vol. 58. Pp. 1-17.

36. Goodfriend M. A Framework for the Analysis of Moderate Inflations // Journal of Monetary Economics. - 2007. - Vol. 39(1). Pp. 45-66.

37. Granger C.W.J. Developments in the Study of Cointegrated Economic Variables // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. - 1986. - №48. Pр. 213-228.

38. Johansen S. Statistical Analysis of Cointegrating Vectors // Journal of Economic Dynamics and Control. - 1988. - №12. Pр. 231-254.

39. Leheyda N. Determinants of Inflation in Ukraine: a Cointegration Approach. // CDSEM, University of Mannheim. - 2009.

40. Lissovolik B. Determinants of Inflation in a Transition Economy: The Case of Ukraine. // IMF Working Paper 03/126. - 2003.

41. Phillips A.W. The Relationship Between Unemployment and the Rate of Change of Money Wages in the United Kingdom, 1861-1957. // Economica. - 1958. - Vol 25. Pp. 283-299.

Додатки

Графычне представлення даних



Результати перевірки рядів на стаціонарність за допомогою розширеного тесту Діки-Фуллера

Корелограми

Размещено на Allbest.ru