Эконометрический анализ процессов высокой инфляции: На прим. России тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Цыплаков, Александр Анатольевич

• Цыплаков, Александр Анатольевич
• кандидат экономических наук
• 1998

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Цыплаков, Александр Анатольевич

ВВЕДЕНИЕ.

1. Значение исследования российской инфляции.

2. Объект и предмет исследования.

3. Цели работы.б

4. Методы исследования.

5. Статистическая база.

6. Структура работы.

ГЛАВА 1. ИССЛЕДОВАНИЯ ПО РОССИЙСКОЙ ИНФЛЯЦИИ.

1. Деньги и цены.

2. Эмиссия и денежная масса.

3. Инфляция спроса.

4. Инфляция издержек.

5. Монетарная инфляция издержек.

6. Особый характер российской инфляции. Структурные объяснения инфляции.

7. Концепция автоматического финансирования.

8. Резюме.

8.1. Содержательная сторона работ, посвященных российской инфляции.

8.2. Причинные механизмы — способы рассуждений.

8.3. Используемые методы эмпирического анализа.

8.4. Недостаточность используемых методов.

ГЛАВА 2. ПОВЕДЕНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СУБЪЕКТОВ ПРИ ВЫСОКОЙ ИНФЛЯЦИИ.

1. Инфляционные ожидания.

2. Спрос на деньги.

I 3. Потери от обесценения денежных остатков.

4. Пересмотр цен и издержки меню.

5. Неопределенность и изменчивость уровня цен при инфляции.

6. Инфляция и неплатежи.

7. Искажение структуры налогов. f Ф

ГЛАВА 3. МЕТОДОЛОГИЯ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ.

1. Традиционная методология: описание и критика.

2. Современный подход к эконометрическому моделированию.

3. Некоторые проблемы эконометрического моделирования.

3.1. Постоянство механизмов.

3.2. Недостаточный набор данных.

3.3. Проблема ложной регрессии.

4. Моделирование гетерос кедастичности.

5. Причинный анализ в эконометрии.

ГЛАВА 4. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНФЛЯЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ.

1. Статистические данные.

1.1. Общие проблемы со статистической информацией.

1.2. Отдельные статистические показатели.

2. Оценивание функции спроса на деньги.

2.1. Упрощенная монетаристская модель.

2.2. Функция спроса на деньги.

2.3. Оценка потерь от инфляционного обесценения денег.

3. Причинные механизмы.:.

3.1. Эконометрическое моделирование причинных связей.

3.2. Моделирование инфляции издержек.

3.3. Деньги и цены.

3.4. Связь между денежными агрегатами.

4. Неопределенность уровня цен.

4.1. Оценки неопределенности уровня цен в современной России.

4.2. Сравнение с другими эпизодами.НО

5. Обозначения.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Эконометрический анализ процессов высокой инфляции: На прим. России»

1. Значение исследования российской инфляции

Многие страны бывшего социалистического лагеря в процессе проведения экономических преобразований столкнулись с феноменом высокой инфляции. Поскольку, как правило, эти страны в предшествующий период характеризовались сравнительной ценовой стабильностью, такой опыт высокой инфляции был серьезным испытанием для экономики, и экономическим субъектам потребовались значительные усилия, чтобы приспособиться к столь стремительному изменению цен. Феномен высокой инфляции застал врасплох российских экономистов. Были выдвинуты различные конкурирующие объяснения этого феномена. При этом исследователи зачастую приходят к полярным заключениям. Эта резко выраженная полярность в точках зрения на инфляционные процессы не является только отвлеченной научной проблемой. Каждая альтернативная концепция подразумевает некоторые мероприятия экономической политики, которые по мнению ее сторонников позволили бы улучшить состояние экономики. Без глубокого понимания инфляционных процессов в экономике невозможно предложить адекватные программы борьбы с инфляцией и в целом проводить адекватную денежно-кредитную политику.

В последнее время инфляция в России существенно замедлилась, однако несмотря на это, проблема роста уровня цен не потеряла своей актуальности. Величинами какого порядка ни измеряется темп прироста уровня цен, он все равно остается одним из важнейших макроэкономических показателей, динамика которого существенно влияет на экономику. Так в странах со стабильной рыночной экономикой повышение годового темпа инфляции на несколько процентных пунктов вызывает серьезное беспокойство и может быть причиной потери поддержки правящей партии большинством населения. Даже если инфляция характеризуется умеренным темпом, важно понимать природу этого феномена.

Таким образом, актуальность работы определяется ролью инфляции в дискуссиях об экономической политике, как среди исследователей, так и среди политических деятелей.

Хотя высокая инфляция представляет собой скорее аномальное явление в мировой экономической истории, и именно поэтому ситуации высокой инфляции крайне ценны для ис-ледователя с точки зрения проверки конкурирующих теорий инфляции.

Экономист-теоретик как правило не может проверить свои построения экспериментально. Но эксперимент, безусловно, мог бы дать ценную информацию. Резкие изменения экономической политики можно уподобить эксперименту в масштабах всей экономики (хотя, конечно, сам исследователь не может контролировать ход эксперимента). Сильные экономические катаклизмы являлись одним из важнейших факторов, стимулирующих развитие экономической теории в прошлом. Достаточно вспомнить "Великую депрессию" или стагфляцию 70-х годов и вызванные ими значительные изменения в экономической теории.

Исходя из эволюционного взгляда на развитие человеческих знаний влияние таких событий можно описать следующим образом. В науке всегда одновременно существует много подходов к объяснению явлений определенного рода. Одни из подходов хорошо вписываются в наблюдаемые процессы, другие же оказываются неадекватными. Таким образом, в результате переживаемых экономикой событий одни теории становятся популярными, другие подвергаются резкой критике и в конечном итоге модифицируются либо выходят из моды.

Изложенные соображения позволяют говорить об актуальности работы с точки зрения понимания закономерностей функционирования современных денежных систем и развития экономической теории, в особенности для таких ее разделов как экономика инфляции и экономика денежного обращения.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Цыплаков, Александр Анатольевич

Выводы из полученных оценок можно делать только опираясь на предварительные допущения и гипотезы, то есть на положения, не вытекающие из рассматриваемых наблюдений. Так корреляционный анализ устанавливает только наличие связи, а выводы о ее направлении делает уже исследователь.

Ситуация с регрессионным анализом еще сложнее. Сама спецификация порождающего данные процесса (ПДП) для регрессионного уравнения уже основана на гипотезе о направлении причинности. Стандартное предположение регрессионного анализа состоит в том, что возмущающие отклонения считаются статистически независимыми от переменных, стоящих в правой части (регрессоров). Это означает: что переменная левой части не может причинно влиять на регрессоры.

Поскольку все равно невозможно избежать допущений, то желательно их сформулировать в явном виде, что позволит прояснить ситуацию. Одна из таких формулировок — это система структурных моделей. (См. Хейс [47].)

Г. Волд пропагандировал идею о том, что систему одновременных регрессионных уравнений желательно представлять не просто в структурной форме, а в рекурсивной. Он считал, что рекурсивная система представляет "причинную цепь". (См. в Маленво [30], вып. 1, с. 59-62 и вып. 2, с. 194-200, обсуждение и критику такого подхода.)

Другое направление исследования причинности — модели причинности, опирающиеся на ее динамические свойства и направленность из прошлого в будущее. Большое влияние на исследования в этом направлении оказала статья Грейнджера [59] и прикладная работа Сим-са [68], реализующая его идеи. Грейнджер рассматривал причинность в информационном аспекте. Статистическим же наполнением его подхода служила динамическая структурная модель причинности, в которой использовался ПДП типа распределенного лага. Такую систему одновременных авторегрегрессионных уравнений с распределенным лагом принято называть векторной авторегрессией.

Для двух переменных этот ПДП имеет вид: т т

У, = + EU-, + Ли (29) т-1 т=0 т т т=1 t=0 где j]t и st - два независимых случайных процесса типа "белый шум", т - максимальный лаг (для простоты предполагаем, что его длина везде одинакова). Каждое из уравнений данной системы в отдельности представляет авторегрегрессионную модель с распределенным лагом.

Отсутствие причинной связи между У, и Xt-y (прошлые значения X не влияют на У) эквивалентно условию, что 6Г=0 при х = \,.,т. Ясно, что эта модель не позволяет однозначно определить характер причинной связи между X и У, т.к. ничего не говорит о направлении одновременной причинной связи: если Ь0фО, это еще не означает, что X, влияет на Y,, а не наоборот, хотя если Ь0=0, то X, не влияет на Y,.

Когда процесс, описываемый спецификацией (29), стационарен, тогда гипотезы о причинной связи можно проверять с помощью F-критерия (в общем случае - асимптотического). Однако для нестационарных процессов или, как принято говорить, имеющих единичные корни, обычные статистики будут иметь нестандартные распределения. В результате исследователь рискует получить ложную регрессию и сделать неверные выводы.

Один из подходов к решению этой проблемы состоит в использовании аналогичной модели в первых разностях: т т

A Y, = ДУ,-т + Ek AX,-Z + Пи (30) т= 1 t = 0

АХ, = Ее, АХ^ + E^A7ft + е%9 т-1 1-0

Предполагается, что первые разности стационарны, что позволяет применить стандартную технику оценивания. Конечно, эта гипотеза не всегда оправдана. Некоторые экономические переменные вполне могут содержать два и более единичных корня, и их первые разности соответственно, не будут стационарными. В дальнейшем будем предполагать, что данная гипотеза все же выполнена.

Эту модель можно назвать импульсной. Интерпретировать ее можно так: изменения одной переменной вызывают изменения в другой переменной с некоторым лагом. Модель такого вида и соответствующий критерий использовали и до Грейнджера.

Проблема с моделью вида (30) заключается в том, что если на самом деле ПДП выражается зависимостями (29), то при оценивании модели в первых разностях происходит потеря информации.

Для того, чтобы полностью использовать информацию, содержащуюся в модели (29) и при этом не вводить в регрессию нестационарные переменные, предлагается использовать модель исправления ошибок (МИО). Эта модель, в отличие от импульсной модели, кроме первых разностей включает также уровни переменных в виде их стационарной линейной комбинации (Y-ffX): т т

A Y,= ZcbAY^+ZbAXn-eCY-fity+qt, (31) т=1 т=0 т т

АХ, = Ее, АХ„ + Е^тАУ,т-f(Y- ftX) + st, с=1 х = 0

В основе МИО лежит идея долгосрочных стационарных состояний экономической системы и корректирующего механизма, который возвращает экономическую систему к ее долгосрочному состоянию.

Концепция коинтеграции тесно связана с моделями исправления ошибок. Как показано в работах, посвященных коинтеграции, если два нестационарных процесса, задаваемых уравнением (29), коинтегрированы, то можно представить их в виде (31) (с точностью до линейного преобразования и обозначений).

Глава 4. Эконометрическое моделирование инфляционных процессов

1. Статистические данные

Этот раздел посвящен обсуждению статистических данных об основных макроэкономических показателях, представляющих интерес с точки зрения инфляционных процессов в экономике и используемых в данной работе.

1.1. Общие проблемы со статистической информацией

Многие процессы, происходящие в экономике, практически невозможно отследить, либо это потребовало бы крупных материальных затрат. Соответственно, фактически все публикуемые статистические показатели недооценивают или переоценивают масштабы тех реальных процессов, которые они призваны измерять.

Для анализа инфляционных процессов крайне желательно было иметь показатель, дающий представление о том, какие прогнозы относительно темпов инфляции делают экономические субъекты. Одним из способов получения такой информации является опрос. В нашей стране, однако, не проводятся опросы с целью изучения инфляционных ожиданий.

По всеобщему признанию, в России велика доля теневой экономики, данные о которой не входят ни в какие статистические отчеты. Исправников [26], например, приводит экспертную оценку, согласно которой «удельный вес теневой экономики в хозяйственном обороте России равен 40 процентам». Он же указал на некоторые несоответствия в имеющейся статистике, которые можно рассматривать как свидетельства "теневой" экономической деятельности: несоответствие между данными о падении доходов и количестве автомобилей, находящихся во владении россиян, несоответствие между данными о падении ВВП и падении энергопотребления.

Во многих случаях не совпадают данные о производстве и потреблением продукции. Это относится, например, к хлебу и электроэнергии. Разницу между производством и потреблением хлеба нельзя объяснить увеличением импорта (см. Гранвиль [15]).

Невозможности правильного статистического учета способствует использование расчетов наличными деньгами: «В условиях быстрой инфляции оказалось выгоднее перевозить деньги наземным или воздушным транспортом, чем ждать их перевода десятки дней. К тому же этот способ обмена . позволяет избежать налогообложения» (Полтерович [41]). Источником неучтенных наличных денег могут быть предприятия розничной торговли, у которых есть стимул утаивать часть наличной выручки. Через теневую экономику «по некоторым оценкам, прошло 42% российского розничного товарооборота. Это обстоятельство резко уменьшило инкассацию наличных денег в кассы банков и явилось одной из причин роста удельного веса наличных денег на руках в общей сумме денег в обращении» (Косой [29]).

В качестве примера показателя, плохо поддающегося статистическому учету, можно привести объем наличной иностранной валюты на руках у российских экономических субъектов. Можно отследить только поток наличной валюты, провозимой в законном порядке через границу. Однако незаконный ввоз и вывоз валюты не поддается мониторингу статистических органов, так же как и запас валюты, находящейся в стране.

В результате реформ доля частного сектора в экономике существенно выросла, однако о показателях его деятельности судить трудно, поскольку частный сектор недостаточно отражен в официальной статистике (см. напр. Гранвиль [15]).

Для проведения эконометрических расчетов очень важно наличие непрерывных рядов данных за достаточно длительный промежуток времени, если исследование относится к процессам, происходящим во времени, к взаимодействию экономических явлений. К сожалению, ситуация со статистикой в России далеко не идеальная, даже в том случае, когда такая статистика собирается. Не существует общедоступных изданий, которые бы регулярно публиковали важнейшую макроэкономическую информацию. Часто издания, публикующие статистику, неожиданно прекращают публикацию либо делают перерыв в опубликовании, что приводит к тому, что в ряду данных образуется разрыв.

Часто публикуются данные вида: «ВВП за . год составил . рублей». Такие данные, конечно же не могут представлять никакой практической ценности: интересен не уровень ВВП как таковой, а его сравнение с ВВП в другой период времени в той же стране или с ВВП на душу населения в других странахм Кроме того, в условиях высокой инфляции годовой номинальный показатель бессмысленен: рубль в начале года имеет совершенно другой вес, чем рубль в конце года. Интерес в наших условиях представляют в первую очередь помесячные данные. Следует полагать, что постепенно более важными станут поквартальные показатели.

Конечно, статистические органы постепенно приспосабливаются к требованиям текущего времени, перенимают зарубежный опыт. «Госкомстат России сегодня в полной мере владеет методологией ООН по составлению системы национальных счетов,, являющейся важнейшим инструментом статистики на макроэкономическом уровне, методологией Международного Валютного Фонда по исчислению индексов цен и уровня инфляции, а также методами статистического наблюдения, применяемыми в промышленно развитых странах». (А. Данилин [17])

1.2. Отдельные статистические показатели

В зарубежных исследованиях часто при расчетах скорости обращения денег используется ВНП (или ВВП) как один из наиболее полных индикаторов общего уровня экономической активности. Предполагается, что его связь с деньгами более стабильна, чем у других доступных показателей. В случае современной России качество статистики по ВВП вызывает большие сомнения. «Этот расчет ВВП сверху, без надлежащей исходной для этого базы, осуществляется Госкомстатом потому, что месячные данные в вышеупомянутых базовых отраслях статистики [отраслевая статистика, статистика услуг, финансовая и банковская статистика] собираются по очень ограниченному кругу показателей и с большим опозданием» (Данилин [17]). Кроме того, данный макроэкономический показатель более подходит как измеритель валового продукта экономики за год, чем за месяц. Его расчеты довольно сложны, требуют больших затрат времени и часто подвергаются корректировкам.

Индекс промышленного производства. Начиная с июля 1994 г. оценки выпуска продукции на малых предприятиях включаются в статистические ряды динамики промышленного производства, что повышает их уровень примерно на 10%. Малые предприятия и совмести ные предприятия отчитываются только раз в квартал, что должно приводить к искажениям в помесячных рядах. (См. Гранвиль [15])

Данные по заработной плате Госкомстата можно найти в публикациях многих изданий, причем данные практически всегда публикуются одни и те же. Этот показатель очень стандартизирован и редко корректируется после публикации. Хотя положение с публикацией данного показателя хорошее, однако сам этот показатель вряд ли может быть точным, поскольку часть выдаваемой работникам заработной платы не проходит по документам предприятий, и имеет своим источником неучтенную наличность.

Госкомстат публикует данные по заработной плате в двух разновидностях: в среднем по промышленности и в среднем по народному хозяйству. Наибольший интерес представляет второй из этих показателей.

Обычно для измерения инфляции используют индекс потребительских цен. Госкомстатом рассчитывается индекс потребительских цен в нескольких несущественно отличающихся вариантах (различие состоит во включении в корзину "товаров необязательного пользования" и алкоголя). В 1992 г. расчеты ГКС индекса потребительских цен вызывали большие нарекания.

Другой широко известный индекс потребительских цен рассчитывается Институтом экономического анализа. Для вычисления своего индекса ИЭА пользуется базой данных, предоставляемой ГКС. Илларионов [24] объясняет заметные различия в уровнях темпа инфляции за отдельные месяцы по индексам ГКС и ИЭА тем, что индекс потребительских цен ГКС вычисляется по наблюдениям на середину месяца, а индекс ИЭА — на еженедельной базе.

Еще один индекс цен, публикуемый Госкомстатом — это индекс оптрвых цен промышленности. Публиковавшийся в 1992-93 гг. индекс явно завышал темпы роста цен промышленной продукции (см. анализ, поведенный Волконским, Гурвичем и Канторовичем [11]). Если бы индекс был верен, то в соответствии с ним спад промышленного производства был бы гораздо более сильным, чем было на самом деле согласно данным о физических объемах продукции. Этот индекс впоследствии был пересчитан Госкомстатом и теперь сильно коррелирует с индексом потребительских цен.

Известно, что способ расчета индексов цен может сильно влиять на получаемый результат, даже если расчеты ведутся по одним и тем же фактическим данным. При высокой инфляции, сопровождаемой существенными структурными сдвигами, индексы, использующие разные корзины, могут за год разойтись в несколько раз. «Недостаточная обоснованность выборок, невнимание к принципам взвешивания при агрегировании данных о динамике индивидуальных цен, несоблюдение правил согласованности индексов могут приводить к поразительным результатам и для самих авторов, не говоря уже о потребителях информации» (Логосов [42]). Б. Гранвиль [15] обратил внимание на то, что обычные индексы инфляции преувеличивают рост цен, так как делают упор на количественные изменения, а не на качественные, значение которых может быть очень высоким в переходной экономике. В частности, они не учитывают расширение возможности выбора и улучшение качества товаров.

Исходя из монетаристского подхода, концепции монетарной инфляции издержек или концепции автоматического финансирования, следует сделать вывод, что важную роль в инфляционных процессах играют денежные агрегаты.

Статистические данные по таким денежным агрегатам, как денежная база и наличные деньги должны быть с большой точностью известны Центральному банку, так как ЦБ является их единственным эмитентом. Оговорку нужно сделать только для выходящей из оборота не через Центральный банк наличности, но этим можно пренебречь. Данное положение является, однако, неверным для периода существования так называемой «рублевой зоны», когда рубль в больших масштабах имел хождение за пределами России.

Имеется также проблема с тем, каким образом следует определить денежную базу. Дело в том, российские коммерческие банки держат в ЦБР крупные избыточные резервы. Если определить денежную базу как денежный агрегат, величина которого может непосредственно регулироваться центральным банком, то избыточные резервы должны в нее включаться.

Агрегат М2 представляет большой интерес с точки зрения уровня цен. В отличие от МО и Н этот показатель включает в себя депозиты в коммерческих банках, величина которых может быть известна ЦБ только по данным, сообщаемым самими коммерческими банками и для его вычисления требуется произвести более сложные расчеты. Учитывая это, можно предположить, что данные о М2 должны быть менее точными.

Иногда предлагается добавить к М2 иностранную валюту для получения более широкого денежного агрегата. Однако если речь идет об установлении уровня цен, то роль иностранной валюты совершенно иная, чем отечественных денег. Наоборот, для российских условий было бы более правильно не считать деньгами срочные депозиты (особенно в Сбербанке) как малоликвидный актив.

В российской экономике широкое распространение получили различные заменители денег. Например, Илларионов [25] приводит оценку, согласно которой к весне 1996г. совокупная доля различных денежных суррогатов в общем объеме операций российских предприятий превысила 50%. В некоторых отраслях почти весь оборот обслуживается суррогатами. В качестве денежных суррогатов называют ставшие популярными векселя предприятий и местных органов власти, казначейские налоговые освобождения, которые были выпущены для погашения задолженности государства перед предприятиями военно-промышленного и топливно-энергетического комплексов, некоторые виды "натуральных" товаров, используемых для бартера. Около 33% всех налоговых доходов федерального бюджета за первое полугодие 1996 г. приходилось на зачеты казначейскими налоговыми освобождениями (см. Буткевич [9]).

По видимому, все эти заменители денег следует не добавлять к денежной массе, а учитывать их влияние на спрос на деньги или скорость обращения денег. Понятно, что учесть эти факторы довольно сложно, так как достоверной статистики (а тем более непрерывных рядов) не существует.

Объем просроченной задолженности (неплатежей) не является однозначным показателем по той причине, что не ясно, с какого момента задолженность следует считать просроченной. Неплатежи трудно отличить от коммерческого кредита. В России задолженность считается просроченной после того, как предприятие-кредитор признает ее таковой. (См. Афанасьев, Кузнецов, Исаева [4].) Задолженность предприятий включает в себя задолженность (1) поставщикам, (2) государству, (3) работникам по зарплате и (4) банкам по кредитам.

Осенью 1992 г. была ликвидирована картотека №2, собиравшаяся Центральным банком, и учет неплатежей стал вести Госкомстат. В данных по неплатежам вследствие этого произошел существенный скачок (примерно в 2 раза). С октября 1993 г. была введена новая отчетность и неплатежи стали исчисляться в ценах реализации, а не по себестоимости. Данные опять стали несопоставимыми. Разница составила 20-30% (см. Илларионов [23]).

Для того, чтобы оценить влияние цен на энергоносители на общий уровень цен требуется иметь индекс цен на энергоносители. Здесь важным моментом является выбор весов для расчета такого индекса. Из энергоносителей публикуются данные по следующим их видам: нефть сырая, уголь, газ, электроэнергия, а также дизельное топливо и мазут.

Стандартный измеритель валютного курса — среднемесячный курс доллара США на Московской межбанковской валютной бирже, рассчитываемый как простое среднее. Можно также использовать средний курс, взвешенный по объемам торговли. Однако, сложность расчетов в данном случае не оправдывается. Хотя торговля на других биржах стала более активной, однако большая часть оборота приходится на ММВБ.

Из публикуемых ставок процента наиболее доступной является средняя ставка процента по межбанковским кредитам. Эта ставка может быть плохим показателем для портфельного выбора экономических субъектов, не относящихся к финансовой сфере.

2. Оценивание функции спроса на деньги

2.1. Упрощенная монетаристская модель

Классическое денежное тождество в виде уравнения спроса на деньги выглядит следующим образом:

М = кРу (32) где М — некоторый денежный агрегат, Р — индекс цен, у — показатель объема сделок, дохода либо выпуска продукции в постоянных ценах, к — коэффициент спроса на деньги.

В сильно упрощенном варианте монетаристская теория предполагает, что коэффициент к постоянен, а изменения в у пренебрежимо малы по сравнению с изменением цен и денег во время высокой инфляции. Таким образом, прямым способом проверки "количественной теории" будет регрессия цен по деньгам. В логарифмической форме: lnP=ao+ailnM. (33)

Ожидается, что параметр ai равен единице.

Следующая таблица показывает результаты для наличных денег и потребительских цен в России:

Заключение

• Построена эконометрическая модель спроса на деньги для трех денежных агрегатов, — денежной базы, наличных денег и М2. Модель позволила выделить среди макроэкономических показателей те, которые наиболее сильно влияют на спрос на деньги. Во всех случаях наиболее адекватным объясняющим фактором оказался уровень заработной платы. Обнаружена также обратная зависимость спроса от уровня процентной ставки.

• В работе представлена теоретическая модель, в рамках которой можно оценить величину потерь, которые экономические субъекты несут в результате обесценения денег. На основе полученных оценок коэффициентов уравнения спроса на деньги сделаны расчеты погодовой динамики потерь от обесценения денег: за счет общего снижения размера эмиссии и уменьшения доли чистых потерь в общей величине потерь от обесценения денег чистые потери упали с 5,8 млрд. $ в 1993г. до 18 млн. S за 10 месяцев 1996г.

• Для исследования причинных связей в работе предлагается использовать авторегрессионную модель с распределенным лагом, дополненную корректирующим механизмом (модель исправления ошибок). В рамках данной модели получены оценки, позволяющие проанализировать структуру причинных взаимосвязей в экономике России. В результате оценивания были вычислены уровни значимости для проверки гипотез о направлении причинных связей. Использованный подход позволил унифицировать, и, тем самым, сделать сравнимыми результаты по парам рассмотренных показателей и представить структуру причинных взаимосвязей в виде единой графической схемы.

Как показал проведенный анализ, рассмотрение корректирующих механизмов может оказать сильное влияние на выводы о направлении и характере причинных влияний в рамках общей системы причинных связей в экономике. Использование модели исправления ошибок позволяет резко снизить длину лагов, необходимых для описания причинных взаимосвязей.

• В рамках общей модели причинных связей некоторые наиболее интересные связи рассмотрены особо с учетом специфических особенностей моделируемых процессов. Это позволило сформулировать ряд выводов. а) Регулирование цен на энергоносители не оказало серьезного влияния на динамику общего уровня цен в целом по экономике, однако внесло существенный вклад в изменчивость относительных цен и ценовые диспропорции, характерные для переходного периода, что могло отрицательно сказаться на скорости процессов экономической стабилизации в нашей стране в условиях перехода к рыночной экономике. б) Полученные оценки указывают на существование причинного влияния величины заработной платы на уровень цен, что можно проинтерпретировать как свидетельство в пользу концепции инфляции заработной платы. в) Модель со сдвигающимся лагом, формализующая идеи ряда экономистов, действительно улавливает особенности российских инфляционных процессов, т.е свидетельствует о том, что запаздывание в воздействии денег на цены действительно увеличивалось в течении рассматриваемого периода. Расчеты показывают, что средний лаг для денежной базы увеличился с менее 4-х месяцев в октябре 1992г. до примерно 8,5 месяцев в октябре 1996г. (аналогичные оценки получены и для М2). Однако модель исправления ошибок представляется более адекватной для описания данной взаимосвязи, что говорит о необходимости модифицировать базовую "монетаристскую" модель. г) Результаты расчетов не позволяют сделать вывод об экзогенной природе эмиссии. По-видимому существует двусторонняя связь между денежной базой и денежным агрегатом М2: эмиссия вызывает прирост общего количесва денег М2, и наоборот, приросты М2 влияют на размер эмисии.

• Построены эконометрические модели, позволяющие исследовать динамику неопределенности уровня цен. Модели основаны на использовании регрессии с поправкой на гетеро-скедастичносгь; это регрессии с мультипликативной гетероскедасгичностью и с GARCH-процессом в ошибке. Обе модели свидетельствуют о значительном снижении неопределенности уровня цен. Снижение неопределенности может быть результатом снижения темпов инфляции. Такой вывод можно сделать на основе сопоставления современной российской инфляции с данными по разным странам и разным периодам времени. В целом, опыт России в рассматриваемом аспекте вполне вписывается в общемировой опыт.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Цыплаков, Александр Анатольевич, 1998 год

1. "Денежно-кредитная политика и развитие реального сектора экономики России" (Департамент исследований, информации и статистики ЦБ РФ). // Деньги и кредит, 1995, № 3.

2. Агеев, Ю. "Вексельное обращение и отсутствие закона". // Экономика и жизнь, 1996,8.

3. Афанасьев, М., Вите, О. "Инфляция издержек и финансовая стабилизация". // Вопросы экономики, 1995, № 3.

4. Афанасьев, М., Кузнецов, П., Исаева, П. "Кризис платежей в России: что происходит на самом деле". // Вопросы экономики, 1995, № 8.

5. Белоусов, Д., Клепач, А. "Монетарные и немонетарные факторы инфляции в российской экономике в 1992-1994 гг.". // Вопросы экономики, 1995, № 3.

6. Бернштам М. "Приватизация кредита остановка инфляции - подъем экономики". // Российский экономический журнал, 1993, № 7.

7. Бокарева, Л. "Факторы инфляции". // Экономист, 1996, № 2.

8. Буланцев В. " Экономика России в январе-октябре 1993 года: Цены". // ЭКО, 1994,1.

9. Буткевич, В. "Денежные суррогаты не спасают бюджет". // Экономика и жизнь, 1996, № 33.

10. Вермут Й., Берг Э., Дельпла Ж., Гарбузов Ю. " Цены на энергоносители и инфляция в России". // ЭКО, 1993, № 11.

11. Волконский, В., Гурвич, Е., Канторович, Г., "Анализ и прогноз цен и денежно-финансовых показателей в условиях экономической реформы". // Проблемы прогнозирования, 1993, № 2.

12. Волконский, В., Канторович, Г., "Многоярусная экономика России: пределы гибкости". // Экономика и мат. методы, 1995, Т. 3, Вып. 3.

13. Герасименко В. "Инфляция в России: причины, характер, перспективы". // Российский экономический журнал, 1995, № 10.

14. Геращенко В. "Проблемы инфляции в российской экономике и роль банковской системы". // Деньги и кредит, 1993, № 10-11.

15. Гранвиль Б. "Инфляция: высокая цена и никакой отдачи". // Вопросы экономики, 1995, № з.

16. Гужвин П. "Доверие к статистике". //Статистический бюллетень, 1992, № 10.

17. Данилин А. "Статистика не стала достовернее". // Экономика и жизнь, 1996, № 8.

18. Делягин М. "Учет изменчивости временного лага при прогнозировании инфляции на основе динамики денежной массы". // Вопросы экономики, 1995, № 8.

19. Дементьев Н. П. Денежно-кредитная политика и инфляционные процессы в России. Новосибирск: ИЭ и ОПП СО РАН (Препринт 127), 1994.

20. Дребенцов В., Попов В. " Экономика России в январе-октябре 1993 года: Макроэкономическая политика". // ЭКО, 1994, № 1.

21. Иванова, Л. "Проблемы банковской статистики". // Деньги и кредит, 1995, № 6.

22. Икес, Б. "Инфляция в России: уроки для реформаторов". // Вопросы экономики, 1995, № 3.

23. Илларионов, А. "Неплатежи". // Деловой мир, 1993, 29окт.-5дек.

24. Илларионов, А. "Природа российской инфляции". // Вопросы экономики, 1995, № 3.

25. Илларионов А. "Теория денежного дефицита как отражение платежного 1физиса в российской экономике". // Вопросы экономики, 1996, № 12.

26. Исправников В. "Теневой капитал: конфисковать или амнистировать". // Экономика и жизнь, 1996, № 42.

27. Казанцев С. В. "Скрытая природа российской инфляции". // ЭКО, 1996, № 3.

28. Козлова С. "Анализ факторов, влияющих на валютный курс рубля". // Экономика и математические методы, Т. 30 (1994, Вып. 3).

29. Косой А. "Деньги и кредитные ресурсы". // Вопросы экономики, 1995, № 5.

30. Маленво Э. Статистические методы эконометрии-М.: Статистика. Вып. 1 1975, Вып. 2 - 1976.

31. May В., Синельников-Мурылев С., Трофимов Г. "Альтернативы экономической политики и проблемы инфляции". // Вопросы экономики, 1995, № 12.

32. May, В, Синельников-Мурылев, С. Трофимов, Г. "Макроэкономическая стабилизация и тенденции в экономической политике России в 1995-1996 годах". // Вопросы экономики, 1996, № 5.

33. Никитин, С., Глазова, К., Степанова, М. "Антиинфляционная политика: зарубежный опыт и Россия". // Деньги и кредит, 1995, № 5.

34. Никифорова, А. "Инфляция и заработная плата". // "Общество и экономика", 1996,5.

35. Ноздрань Н., Березин И. "Денежные агрегаты: теория и практика". //Вопросы экономики, 1993, № 6.

36. Ноздрань Н. "Денежные агрегаты: опыт переходного периода в России". // Вопросы экономики, 1993, № 11.

37. Ноздрань Н., Березин И. "Факторы и этапы развития инфляции издержек в экономике России". // МЭиМО, 1994, № 1.

38. Ноздрань Н. "Инфляция издержек и кредитно-денежная политика". // Экономика и математические методы, т. 30, (1994, Вып. 3).

39. Пешехонов Ю. "Особенности инфляционного развития экономики России". // Финансы, 1995, № 3.

40. Полтерович В. "Трансформационный спад в России". // Экономика и математические методы, 1996, т. 32, Вып. 1.

41. Полтерович В. "Экономическая реформа 1992 г.: битва правительства с трудовыми коллективами". // Экономика и математические методы, 1993, т. 29, Вып. 4.

42. Погосов, И. "Экономические реформы и информация". // Вопросы экономики, 1993, № 5.

43. Пугачев, В., Пителин, А. "Российская инфляция: трактовка, моделирование, методы борьбы". // Вопросы экономики, 1994, № 11.

44. Райская, Н. "Временные лаги в динамике инфляции". // Вопросы экономики, 1996,8.

45. Сергиенко, Я. "Некоторые особенности монетарных процессов в переходной экономике России". // Вопросы экономики, 1996, № 8.

46. Ханин, Г. "Первый квартал 1992 г.: экономические итоги России". // ЭКО, 1992, №6.

47. Хейс Д. Причинный анализ в статистических исследованиях М.: Финансы и статистика, 1981.

48. Цыплаков А. Некоторые эконометрические методы. Метод максимального правдоподобия в эконометрии, — Новосибирск: ЭФ НГУ, 1997.

49. Эрнандес-Ката, Э. "Россия и МВФ: проблемы стабилизации на макроуровне". // Деньги и кредит, 1995, № 1.

50. Aghevli, В. В., and M.S. Khan. "Inflationary Finance and the Dynamics of Inflation: Indonesia, 1951-72 " American Economic Journal, 67 (June 1977), 390-403.

51. Bailey, M. "The Welfare Cost of Inflationary Finance," Journal of Political Economy, 64 (1956), 93-110.

52. Baumol, W. J. "The Transactions Demand for Cash: An Inventory Theoretic Approach," Quaterly Journal of Economics, 66 (1952), 545-556.

53. Cagan, Ph. "The Monetary Dinamics of Hyperinflation," in: M. Friedman, ed., Studies in the Quantity Theory of Money. Chicago: University of Chicago Press, 1956.

54. Driffill, J., G. E. Mizon, and A. Ulph. "Costs of Inflation," in: В. M. Friedman, and F. H. Hahn, eds., Handbook of Monetary Economics, Vol. II. Elsevier Science Publishers В. V., 1990, pp. 1013-66.

55. Engle, R. F. "Estimates of the Variance of US Inflation Based on the ARCH Model," Journal of Money, Credit and Banking, 15(1983), 286-301.

56. Evans, M. "Discovering the Link between Inflation Rates and Inflation Uncertainty," Journal of Money, Credit and Banking, 23 (1991), 169-184.

57. Fischer, S. "Towards an Understanding of the Costs of Inflation, II," in: K. Brunner, A. Meltzer, eds., The Costs and Cosequences of Inflation, Vol. 15, Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy. Amsterdam: North-Holland, 1981, 5-41.

58. Friedman, M. "The Quantity Theory of Money: A Restatement," in: M. Friedman, ed., Studies in the Quantity Theory of Money. Chicago: University of Chicago Press, 1956.

59. Granger, C. W. J. "Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods," Econometrica, 37 (July 1969), 424-38.

60. Hendry, D. F. Dynamic Econometrics, Oxford University Press, 1995.

61. Hendry, D. F. "Econometrics — Alchemy or Science," Economica, 47 (1980), 387-406.

62. Learner, E. E. "Lets's Take the Con out of Econometrics," American Economic Review, 73 (1983), 31-43.

63. Lejonhufvud, A. and D. Heymann. High Inflations, Oxford University Press, 1994.

64. Okun, A. "The Mirage of Steady Inflation," Brookings Papers on Economic Analysis, 2 (1971), 435-498.

65. Romer, D. Advanced Macroeconomics, California Univ. Press, 1996.

66. Sargent, T. J. "The Ends of Four Big Inflations," in: Hall R. E. (ed.), Inflation: Causes and Effects, Chicago: Univ. of Chicago Press, 1982.

67. Sheshinski, E. and Y. Weiss. "Inflation and the Costs of Price Adjustment," Review of Economic Studies, 44 (1977), 287-303.

68. Sims, C. A. "Money, Income and Causality," American Economic Review, 62 (1972), 54052.

69. Tanzi, V. "Inflation, the Balance in Tax Collection, and the Real Rate of Tax Revenew," IMF Staff Papers, 24 (1977), 154-167.

70. Tobin, J. "The Interest Elasticity of Transactions Demand for Cash," Review of Economics and Statistics, 38 (1956), 241-247.