Значение исследования российской инфляции

     Если  посмотреть на перечисленные исследования с точки зрения методов анализа  данных, то для них характерны следующие  недостатки:

•  не применяются эконометрические методы, либо не в полной мере реализуются возможности используемых эконометрических методов,
•  не обсуждается применимость соответствующих методов,
•  не осознается опасность ложной корреляции и ложной регрессии,
•  не учитывается возможность существования корректирующих механизмов.

     Причинные механизмы  — способы рассуждений

     Когда речь идет о причинах или “природе”  какого-либо явления, то требуется проявлять  большую осторожность в суждениях. Причинные суждения в экспериментальных  науках делать гораздо проще, чем  в такой неэкспериментальной  науке, как экономика. Здесь мы рассмотрим основные способы рассуждений, применяемые  при анализе причин российской инфляции. Для этой цели удобно следующим образом  расположить материал: сначала в  стилизованном изложении приводится характерный способ рассуждений, затем  указываются возможные слабые стороны  такого способа рассуждений.

     1) В рассматриваемый период времени  как величина X, так и величина Y возрастали. Следовательно X, является  причиной Y.

     Возражения: X может не быть экзогенной величиной, возможна обратная связь Y®X. Связь может быть ложной, вызванной наличием детерминированного или стохастического тренда в обоих независимых процессах X и Y.

     2) Как X, так и Y возрастали, но  величина X росла медленнее. Следовательно, X не может быть причиной Y.

     Возражения: Это рассуждение неверно в случае, когда Y=X+Z и Z возрастала в рассматриваемый период. Но во всяком случае X — не единственная причина.

     3) X и Y являются стационарными величинами  и Y коррелирует с лагами X. Следовательно X, является причиной Y.

     Возражения: Корреляция может быть вызвана тем, что X и Y причинно зависят от третьей величины Z.

     4) Единичное событие не может  быть причиной перманентного  роста некоторой величины.

     Возражения: Единичное событие может запустить некоторый механизм самовоспроизводящегося роста (в случае инфляции — “спираль”).

     Недостаточность используемых методов

     Опишем  основные технические методы анализа  данных об экономических процессах  в современной России, которые  использовались в рассмотренных  выше работах и разберем их сравнительные  характеристики, недостатки и трудности, которые возникают при их применении. Это позволяет наметить способы  действий, которые позволили бы избежать отмеченные трудности и недостатки.

     1) Сравнение тенденций динамики. Визуальный анализ графиков.

     Эти методы обладают очевидными недостатками. Прежде всего это неизбежная субъективность. Кроме того, такие методы не дают возможности получить точные количественные оценки и оценить количественно, насколько вероятно, что просматривающаяся  связь между данными не является случайным совпадением.

     2) Корреляционный анализ.

     Применим  только к данным определенного вида: случайным величинам с одинаковыми (по наблюдениям) мат. ожиданиями. В  частности, корреляционный анализ неприменим к нестационарным временным рядам  и к случайным величинам, математическое ожидание которых зависят от каких-либо других неучтенных переменных и меняется от наблюдения к наблюдению. 

     E(X_t)=const, E(Y_t)=const, E(X_t²)=const, E(Y_t²)=const, E(X_tY_t)=const, t=1,...,T. 

     Тогда корреляцию X и Y можно состоятельно оценить обычным способом.

     Корреляционный  анализ дает плохо интерпретируемые результаты в случае, когда рассматривается  больше двух переменных. Кроме того, он не подходит, когда связи между  переменными являются нелинейными.

     3) Регрессионный анализ.

     Является  одним из самых мощных статистических инструментов. При его использовании, однако, необходимо учитывать, что теоретические  доказательства хороших свойств  получаемых оценок верны только при  выполнении ряда стандартных предположений. Если используемые данные и оцениваемая  модель не удовлетворяют этим гипотезам, то получается бессмысленный результат. В частности можно получить несостоятельные  оценки в следующих случаях:

• функциональная форма зависимости задана неверно,
• объясняющие переменные коррелированы с ошибкой регрессионного уравнения (например, регрессоры измерены неточно или ошибка автокоррелирована, а среди регрессоров есть лаги зависимой переменной),
• переменные в регрессии нестационарны.

     Отсюда  ясно, что важную роль в применении регрессионного анализа играет диагностическая  проверка полученного регрессионного уравнения.

     Таким образом, чтобы поставить рассуждения  об инфляционных процессах на более  прочную основу, необходимо включить в исследование следующие этапы:

     1. В явном виде изложить предполагаемые  связи между рассматриваемыми  величинами и сформулировать  используемую модель изучаемого  явления. Это позволяет избавиться  от двусмысленности, свойственной  чисто словесному анализу, то  есть позволяет понять, что же  собственно утверждается. Также  следует перечислить гипотезы, выполнение  которых предполагается в данной  теоретической модели.

     2. Использовать статистические методы  для количественного оценивания  силы связи между исследуемыми  переменными. Формальная модель дает возможность это сделать — в этом еще одно ее преимущество перед чисто словесными рассуждениями. Важно понимать, при каких предположениях применение данных статистических методов обосновано, годятся ли они для оценивания параметров эконометрической модели.

     3. Проверить, адекватно ли формальная  модель описывает данные и  выполняются ли гипотезы, лежащие  в основе применяемого статистического  метода. Если тестирование указывает  на то, что модель специфицирована  неверно, то следует ее модифицировать: изменить функциональную форму,  добавить пропущенные факторы,  — либо использовать более  адекватный статистический метод. [3]

 

      Глава 2. Эконометрическое моделирование инфляционных процессов

     Оценивание  функции спроса на деньги

     Упрощенная монетаристская модель

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

     M = kPy        (1)  

     где М — некоторый денежный агрегат,

     P — индекс цен, 

     y — показатель объема сделок, дохода  либо выпуска продукции в постоянных  ценах, 

     k — коэффициент спроса на деньги. 

     В сильно упрощенном варианте монетаристская теория предполагает, что коэффициент k постоянен, а изменения в y 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 = a₀ + a₁ lnM.      (2) 

     Ожидается, что параметр a₁ равен единице.

     Функция спроса на деньги

     При исследовании спроса на деньги примем за базовую следующую модель, являющуюся упрощенным вариантом функции спроса на деньги Кейнса-Фридмена:

 

      ln(m) = m + a ln(y) + b r,      (3) 

     где ln(m) — логарифм от реальной величины денежной массы (m = M/P),

     ln(y) — логарифм от показателя объема сделок, дохода или продукции,

     r — номинальная процентная ставка. 

     При такой записи функция спроса на деньги неявно предполагается, что экономических  субъектов интересует только спрос  на реальные деньги, но не на номинальные, то есть отсутствует феномен денежной иллюзии.

     В записанном уравнении не указаны, какие  именно макроэкономические показатели обозначены буквами m, y и r. Одно из ограничений при выборе показателей — доступность статистики.

     В качестве измерителей денег естественно  взять три основных агрегата, рассчитываемых Центральным банком: H, M0 и M2. Однако не имеет смысла выбирать наиболее подходящий из них, поскольку представляет интерес спрос на каждый из агрегатов. Оценим функцию спроса на каждый из этих измерителей количества денег.

     Самой доступной рыночной процентной ставкой  в российских условиях является ставка по межбанковским кредитам. В качестве r возьмем ставку по межбанковским  кредитам на срок от 1 до 3 месяцев (r^IB).

     Можно назвать 5 доступных из официальной  статистики макроэкономических показателей - претендентов на роль переменной y в уравнении спроса на деньги:

• валовой внутренний продукт (GDP);
• потребительские расходы населения (E);
• доходы населения (I);
• средняя заработная плата в народном хозяйстве (W);
• объем промышленного производства (Q).

     Чтобы выяснить, какой показатель подходит лучше в качестве y, оценим для каждого из них следующее регрессионное уравнение: 

     ln(m) = m₀ + m₁t + m₂t² + a ln(y) + b r,    (4) 

     Здесь t обозначает линейный временной тренд. Он нужен в качестве заменителя неучтенных переменных и для уменьшения вероятности  получения ложной регрессии. Поскольку  представляют интерес только “экономические”  переменные ln(y) и r, то коэффициент детерминации следует скорректировать на наличие временного тренда.

     Оценка потерь от инфляционного обесценения денег

     Используем  полученные оценки коэффициентов уравнения  спроса на деньги для того, чтобы  оценить величину потерь, которые  экономические субъекты несут в  результате того, что находящиеся  у них деньги обесцениваются.

     Примем  упрощающее предположение Кейгана  о постоянной полуэластичности спроса на деньги по инфляции. Отношение чистых потерь от инфляции к прямым потерям  для функции спроса на деньги Кейгана  можно рассчитать по формуле 

     ppp = gp (e ^gp – 1) – 1.      (5) 

     Таким образом, чтобы оценить величину чистых потерь от обесценения денег  при инфляции, надо получить оценку полуэластичности спроса на деньги. Как  уже говорилось, в формуле спроса на деньги должен стоять не фактический  темп инфляции, а ожидаемый. К сожалению, инфляционные ожидания являются ненаблюдаемыми.¹ Ф. Кейган обошел эту трудность, включив в модель адаптивные ожидания, которые формируются на основе темпов инфляции в прошлом в соответствии с точно определенной функциональной зависимостью. Все же попытку Кейгана оценить предложенную им функцию спроса для нескольких европейских гиперинфляций, по-видимому, нельзя считать удачной. Кроме того, возникают сомнения, что его гиперинфляционная модель годится для современной России.

     Представляется  разумным использовать вместо полуэластичности спроса на деньги по темпу инфляции его полуэластичность по процентной ставке. Если принять закон Фишера, то эти величины должны быть примерно одинаковыми. Уравнение, связывающее  ожидаемую инфляцию и номинальную  процентную ставку имеет вид