Оптимальное совместное управление рынками американской валюты и банковских резервов Центральным Банком РФ

Содержание

Слайд 2

Актуальность. Проблемы

Согласование валютной и денежно-кредитной политики
Снижение волатильности рынка межбанковских кредитов
Эмпирическая оценка влияния

Актуальность. Проблемы Согласование валютной и денежно-кредитной политики Снижение волатильности рынка межбанковских кредитов
политики ЦБ РФ на экономику России

Слайд 3

Цель работы:

Показать теоретическую возможность достижения одновременно валютной и процентной стабилизации в условиях

Цель работы: Показать теоретическую возможность достижения одновременно валютной и процентной стабилизации в
активного управления валютным курсом при наличии ограничений на мобильность капитала в России, а также эмпирически исследовать принципы стабилизации со стороны ЦБ РФ.

Слайд 4

Основные источники

Базовые принципы стабилизации:
Bernanke B.S. and Mihov I. «Measuring monetary policy», 1998.
Анализ

Основные источники Базовые принципы стабилизации: Bernanke B.S. and Mihov I. «Measuring monetary
для развивающихся стран, роль валютного курса
Giuseppe De Arcangelis and Giorgio Di Giorgio «Monetary Policy Shocks and Transmission in Italy: A VAR Analysis.», 1999.
Анализ SVAR методологии
Sims, Chris, «Structural VAR’s», 2002
Gottschalk Jan «An Introduction into the SVAR Methodology: Identification, Interpretation and Limitations of SVAR models», 2001

Слайд 5

1. Методология

1. Методология

Слайд 6

Методология. Дилемма

Поведенческая модель vs. Структурная модель

Behavioral Model –модель, в которой каждое

Методология. Дилемма Поведенческая модель vs. Структурная модель Behavioral Model –модель, в которой
уравнение описывает некоторый экономический объект. Каждый оцениваемый коэффициент имеет определенный экономический смысл

Structural Model – модель, которая позволяет предсказать эффект интервенций. /Hurwicz (1962)/
Виды интервенций:
Намеренное политическое действие
Изменение в экономике или природе известного типа

Слайд 7

Методология. Дилемма

SEM vs. VAR

Возможность идентифицировать экономический смысл оцениваемых коэффициентов, а следовательно

Методология. Дилемма SEM vs. VAR Возможность идентифицировать экономический смысл оцениваемых коэффициентов, а
судить об адекватности оцененной модели

Критика Лукаса: практически всегда возникающая невозможность получить корректный отклик системы на интервенции, так как любая интервенция должна повлиять на схему формирования ожидания людей, то есть изменить саму систему.

Возможность получать корректный отклик системы на изменения политических переменных

Невозможность идентифицировать экономический смысл всех полученных коэффициентов

+

-

+

-

Слайд 8

Методология. Почему VAR?

Позволяет оценить структурную модель экономики.
Линейная аппроксимация правил поведения ЦБ обладает

Методология. Почему VAR? Позволяет оценить структурную модель экономики. Линейная аппроксимация правил поведения
достаточной гибкостью, чтобы адекватно отразить систематические сдвиги в политике ЦБ
Мониторинг реакции экономики на инновации в монетарной политике предоставляет средства для наблюдения за эффектами изменений в систематической политике при минимальных предпосылках.

Слайд 9

Общий вид модели (SVAR)

Эндогенные экономические переменные

Экзогенные экономические переменные

Переменные политики

Структурные шоки

Общий вид модели (SVAR) Эндогенные экономические переменные Экзогенные экономические переменные Переменные политики Структурные шоки

Слайд 10

Оценка системы. Шаг 1.

Оценка системы без нулевого лага (VAR)

Наблюдаемые необъясненные остатки (инновации)

То

Оценка системы. Шаг 1. Оценка системы без нулевого лага (VAR) Наблюдаемые необъясненные
есть, получаем оценку линейных аппроксимаций правил управления политическими переменными со стороны ЦБ

Слайд 11

Задание ограничений на G0 и Ap:
То есть, построение экономической модели рынков, регулируемых

Задание ограничений на G0 и Ap: То есть, построение экономической модели рынков,
ЦБ РФ.
Наблюдаемые остатки переменных политики up связаны с ненаблюдаемыми структурными шоками vp следующим образом:

Оценка системы. Шаг 2.

Слайд 12

Оценка SVAR вида :
При этом используются ограничения на коэффициенты, смоделированные на предыдущем

Оценка SVAR вида : При этом используются ограничения на коэффициенты, смоделированные на
шаге.
Из-за ограничений алгоритмов оценки всего в матрицах G0 и Ap можно оценить только следующее количество коэффициентов:
, что желательно учесть еще на втором шаге оценки системы.

Оценка системы. Шаг 3.

В итоге можно говорить об оценке принципов управления инновациями со стороны ЦБ (принципов стабилизации выбранной траектории)

Слайд 13

2. Моделирование рынков в РФ.

2. Моделирование рынков в РФ.

Слайд 14

Рынки в модели

1. Рынок иностранной валюты

2. Рынок банковских резервов

Центральный Банк Российской Федерации

Рынки в модели 1. Рынок иностранной валюты 2. Рынок банковских резервов Центральный Банк Российской Федерации

Слайд 15

Требования к модели

В рамках SVAR методологии модель должна:
Быть линейной
Показывать, как структурные шоки

Требования к модели В рамках SVAR методологии модель должна: Быть линейной Показывать,
влияют на равновесные уровни ставки процента и курса иностранной валюты
Задавать схему компенсации структурных шоков с помощью действий ЦБ на рынках
Удовлетворять требованию эконометрической идентифицируемости

Слайд 16

Инструменты монетарной политики. IRGA (1)

IRGA – объем международных резервов (IR) за вычетом

Инструменты монетарной политики. IRGA (1) IRGA – объем международных резервов (IR) за
счетов правительства в ЦБ РФ (GA)
Главная причина объединения:
Противоположность и симметричность воздействия на рынок банковских резервов и иностранной валюты.

Динамика

IRGA – валютная позиция Центрального Банка России

Слайд 17

Инструменты монетарной политики. BICSI (2)

BICSI – кредит правительству (объем ценных бумаг правительства

Инструменты монетарной политики. BICSI (2) BICSI – кредит правительству (объем ценных бумаг
BCB ) и коммерческим банкам IC, за вычетом объема стерилизованной ликвидности коммерческих банков SI.
Главная причина объединения:
Противоположность и симметричность воздействия на рынок банковских резервов и иностранной валюты.

Динамика

BICSI – кредитная позиция Центрального Банка России

Слайд 18

Рынок иностранной валюты

Инновации в избыточном предложении иностранной валюты:

Структурный шок избыточного предложения валюты

Инновация

Рынок иностранной валюты Инновации в избыточном предложении иностранной валюты: Структурный шок избыточного
валютного курса

ПУБЛИКА:

ИНОСТР. ИНВЕСТОРЫ:

Инновация в ставке процента на МБК

Коэффициент, характеризующий мобильность капитала

Инновации в избыточном спросе иностранной валюты:

Структурный шок спроса на банковские резервы

БАНКИ:

ЦБ/Правительство:

Слайд 19

Рынок банковских резервов

Инновация избыточного спроса на банковские резервы:

Инновация избыточного предложения банковских резервов

Рынок банковских резервов Инновация избыточного спроса на банковские резервы: Инновация избыточного предложения
со стороны ЦБ РФ:

Слайд 20

Совместное равновесие

Совместное равновесие

Слайд 21

Функции реакции ЦБ РФ

Коэффициент компенсации валютных шоков с помощью IRGA

Коэффициент компенсации шоков

Функции реакции ЦБ РФ Коэффициент компенсации валютных шоков с помощью IRGA Коэффициент
спроса на резервы с помощью IRGA

Чистая инновация валютной политики ЦБ РФ

Коэффициент компенсации валютных шоков с помощью BICSI

Коэффициент компенсации шоков спроса на резервы с помощью BICSI

Чистая инновация денежно-кредитной политики ЦБ РФ

Слайд 22

Оптимальная политика ЦБ

Подстановка функций реакций ЦБ в равновесные значения инноваций и некоторые

Оптимальная политика ЦБ Подстановка функций реакций ЦБ в равновесные значения инноваций и
арифметические преобразования дают следующие значения коэффициентов компенсации шоков, позволяющих добиться полной стабилизации валютного курса и ставки процента:

Подробнее

Слайд 23

Полная стабилизация ЦБ

Осуществление 100%-ной компенсации шоков на валютном рынке за счет динамики

Полная стабилизация ЦБ Осуществление 100%-ной компенсации шоков на валютном рынке за счет
международных резервов с учетом отчислений в стабилизационный фонд РФ
Проведение 100%-ной стерилизации операций на валютном рынке (стерилизовать те покупки валюты, созданные рубли от которых не уходят в стабилизационный фонд) за счет инструментов стерилизации и кредитования ЦБ РФ
Осуществление 100%-ной компенсации шоков спроса на резервы только за счет операций кредитования и стерилизации, без привлечения международных резервов

Слайд 24

Вывод:
Центральный Банк России может осуществлять полный контроль над валютными и процентными

Вывод: Центральный Банк России может осуществлять полный контроль над валютными и процентными инновациями.
инновациями.

Слайд 25

D_BICSI_TOT(t-3)| -1.023 --- -0.580 --- 0.107 ---
| (0.260) ( )

D_BICSI_TOT(t-3)| -1.023 --- -0.580 --- 0.107 --- | (0.260) ( ) (0.181)
(0.181) ( ) (0.028) ( )
| {0.000} { } {0.001} { } {0.000} { }
| [-3.942] [ ] [-3.197] [ ] [3.852] [ ]
D_I (t-3)| -0.656 0.234 --- -0.066 --- 0.461
| (0.117) (0.078) ( ) (0.028) ( ) (0.164)
| {0.000} {0.003} { } {0.020} { } {0.005}
| [-5.624] [3.006] [ ] [-2.331] [ ] [2.818]
DS_US (t-3)| --- --- -1.247 0.351 --- ---
| ( ) ( ) (0.269) (0.087) ( ) ( )
| { } { } {0.000} {0.000} { } { }
| [ ] [ ] [-4.637] [4.051] [ ] [ ]
DP_CPI (t-3)| -1.503 --- --- --- --- ---
| (0.695) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
| {0.031} { } { } { } { } { }
| [-2.163] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]
DY_M (t-3)| --- --- -0.125 --- 0.024 -0.491
| ( ) ( ) (0.062) ( ) (0.010) (0.088)
| { } { } {0.045} { } {0.018} {0.000}
| [ ] [ ] [-2.007] [ ] [2.366] [-5.558]
Current and lagged exogenous term:
==================================
D_IRGA_TOT D_BICSI_TOT D_I DS_US DP_CPI DY_M
--------------------------------------------------------------------------------
DS_USD_EUR(t) | 0.273 --- --- -0.083 0.031 ---
| (0.107) ( ) ( ) (0.028) (0.015) ( )
| {0.011} { } { } {0.003} {0.037} { }
| [2.552] [ ] [ ] [-2.971] [2.091] [ ]
DP_OIL (t) | --- --- --- --- --- -0.094
| ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (0.033)
| { } { } { } { } { } {0.004}
| [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [-2.897]
DS_USD_EUR(t-1)| --- --- --- -0.183 --- ---
| ( ) ( ) ( ) (0.027) ( ) ( )
| { } { } { } {0.000} { } { }
| [ ] [ ] [ ] [-6.818] [ ] [ ]
DP_OIL (t-1)| --- --- -0.062 --- 0.014 -0.089
| ( ) ( ) (0.031) ( ) (0.005) (0.034)
| { } { } {0.045} { } {0.007} {0.010}
| [ ] [ ] [-2.007] [ ] [2.703] [-2.574]
DS_USD_EUR(t-2)| --- --- --- --- --- 0.371
| ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (0.134)
| { } { } { } { } { } {0.006}
| [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [2.770]
DP_OIL (t-2)| --- --- --- --- --- ---
| ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
| { } { } { } { } { } { }
| [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]
--------------------------------------------------------------------------------
Deterministic term:
===================
D_IRGA_TOT D_BICSI_TOT D_I DS_US DP_CPI DY_M
--------------------------------------------------------------------------
CONST | --- --- --- --- --- 0.110
| ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (0.011)
| { } { } { } { } { } {0.000}
| [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [10.447]

D_IRGA_TOT D_BICSI_TOT D_I DS_US DP_CPI DY_M
---------------------------------------------------------------------------------
D_IRGA_TOT (t-1)| --- --- --- --- 0.061 -0.832
| ( ) ( ) ( ) ( ) (0.013) (0.130)
| { } { } { } { } {0.000} {0.000}
| [ ] [ ] [ ] [ ] [4.728] [-6.422]
D_BICSI_TOT(t-1)| --- 0.294 --- 0.222 0.213 -1.496
| ( ) (0.122) ( ) (0.049) (0.023) (0.299)
| { } {0.016} { } {0.000} {0.000} {0.000}
| [ ] [2.417] [ ] [4.522] [9.416] [-5.010]
D_I (t-1)| -0.770 0.279 -0.436 --- --- 0.426
| (0.131) (0.071) (0.093) ( ) ( ) (0.168)
| {0.000} {0.000} {0.000} { } { } {0.011}
| [-5.875] [3.933] [-4.690] [ ] [ ] [2.538]
DS_US (t-1)| -1.217 --- --- --- --- ---
| (0.367) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
| {0.001} { } { } { } { } { }
| [-3.316] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]
DP_CPI (t-1)| -3.171 --- --- -0.653 1.101 -2.733
| (0.887) ( ) ( ) (0.144) (0.095) (0.880)
| {0.000} { } { } {0.000} {0.000} {0.002}
| [-3.576] [ ] [ ] [-4.543] [11.623] [-3.105]
DY_M (t-1)| 0.189 0.169 --- -0.051 --- -1.082
| (0.054) (0.040) ( ) (0.016) ( ) (0.113)
| {0.001} {0.000} { } {0.001} { } {0.000}
| [3.479] [4.228] [ ] [-3.227] [ ] [-9.565]
D_IRGA_TOT (t-2)| --- --- -0.234 --- --- -0.418
| ( ) ( ) (0.082) ( ) ( ) (0.152)
| { } { } {0.004} { } { } {0.006}
| [ ] [ ] [-2.859] [ ] [ ] [-2.743]
D_BICSI_TOT(t-2)| 1.260 -0.275 --- --- -0.176 ---
| (0.272) (0.097) ( ) ( ) (0.029) ( )
| {0.000} {0.005} { } { } {0.000} { }
| [4.633] [-2.828] [ ] [ ] [-6.152] [ ]
D_I (t-2)| --- --- -0.515 -0.081 --- ---
| ( ) ( ) (0.091) (0.029) ( ) ( )
| { } { } {0.000} {0.005} { } { }
| [ ] [ ] [-5.688] [-2.809] [ ] [ ]
DS_US (t-2)| -0.816 --- --- 0.369 --- 1.370
| (0.340) ( ) ( ) (0.080) ( ) (0.387)
| {0.017} { } { } {0.000} { } {0.000}
| [-2.397] [ ] [ ] [4.605] [ ] [3.538]
DP_CPI (t-2)| 5.799 --- --- 0.802 -0.279 -4.795
| (1.236) ( ) ( ) (0.146) (0.092) (0.856)
| {0.000} { } { } {0.000} {0.003} {0.000}
| [4.692] [ ] [ ] [5.483] [-3.022] [-5.601]
DY_M (t-2)| --- --- -0.110 -0.060 --- -0.814
| ( ) ( ) (0.050) (0.015) ( ) (0.084)
| { } { } {0.029} {0.000} { } {0.000}
| [ ] [ ] [-2.187] [-3.990] [ ] [-9.695]
D_IRGA_TOT (t-3)| -0.555 --- --- 0.100 --- 0.394
| (0.116) ( ) ( ) (0.026) ( ) (0.114)
| {0.000} { } { } {0.000} { } {0.001}
| [-4.762] [ ] [ ] [3.871] [ ] [3.456]

3. Эмпирическая оценка.

Слайд 26

Оценка VAR. Переменные (1)

Эндогенные экономические переменные Yend
Процентное изменение индекса потребительских цен
Процентное изменение

Оценка VAR. Переменные (1) Эндогенные экономические переменные Yend Процентное изменение индекса потребительских
индекса промышленного производства
Экзогенные экономические переменные Yex
Процентное изменение курса доллара по отношению к евро
Процентное изменение цены на нефть марки brent

Слайд 27

Оценка VAR. Переменные (2)

Политические переменные Pt
Изменение величины международных резервов за вычетом счетов

Оценка VAR. Переменные (2) Политические переменные Pt Изменение величины международных резервов за
правительства, соотнесенное с общим объемом активов ЦБ РФ
Изменение величины стабилизационных инструментов, внутреннего кредита и ценных бумаг, соотнесенное с общим объемом активов ЦБ РФ
Процентное изменение курса рублей за доллар
Изменение межбанковской ставки процента

Слайд 28

Оценка VAR. Особенности

Данные были использованы с апреля 2002 года по август 2005

Оценка VAR. Особенности Данные были использованы с апреля 2002 года по август
года
Оценка VAR была проведена в эконометрическом пакете JMulTi 4.0
Все переменные, включенные в VAR, удовлетворяют условию стационарности Dickey-Fuller и Phillips-Perron на уровне 5%
Максимальное количество лагов в модели выбиралось в соответствие с информационными критериями VAR Akaike, Schwarz, Hannan-Quenn и было выбрано равным 3 месяцам для эндогенных переменных и 2 месяца для экзогенных.
Для улучшения качества оценок был использован алгоритм отбора значимых переменных System Testing Procedure и выбором коэффициентов с t-value>2.00

Слайд 29

Оценка VAR

D_IRGA_TOT D_BICSI_TOT D_I DS_US DP_CPI DY_M
---------------------------------------------------------------------------------
D_IRGA_TOT (t-1)| --- ---

Оценка VAR D_IRGA_TOT D_BICSI_TOT D_I DS_US DP_CPI DY_M --------------------------------------------------------------------------------- D_IRGA_TOT (t-1)| ---
--- --- 0.061 -0.832
| ( ) ( ) ( ) ( ) (0.013) (0.130)
| { } { } { } { } {0.000} {0.000}
| [ ] [ ] [ ] [ ] [4.728] [-6.422]
D_BICSI_TOT(t-1)| --- 0.294 --- 0.222 0.213 -1.496
| ( ) (0.122) ( ) (0.049) (0.023) (0.299)
| { } {0.016} { } {0.000} {0.000} {0.000}
| [ ] [2.417] [ ] [4.522] [9.416] [-5.010]
D_I (t-1)| -0.770 0.279 -0.436 --- --- 0.426
| (0.131) (0.071) (0.093) ( ) ( ) (0.168)
| {0.000} {0.000} {0.000} { } { } {0.011}
| [-5.875] [3.933] [-4.690] [ ] [ ] [2.538]
DS_US (t-1)| -1.217 --- --- --- --- ---
| (0.367) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
| {0.001} { } { } { } { } { }
| [-3.316] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]
DP_CPI (t-1)| -3.171 --- --- -0.653 1.101 -2.733
| (0.887) ( ) ( ) (0.144) (0.095) (0.880)
| {0.000} { } { } {0.000} {0.000} {0.002}
| [-3.576] [ ] [ ] [-4.543] [11.623] [-3.105]
DY_M (t-1)| 0.189 0.169 --- -0.051 --- -1.082
| (0.054) (0.040) ( ) (0.016) ( ) (0.113)
| {0.001} {0.000} { } {0.001} { } {0.000}
| [3.479] [4.228] [ ] [-3.227] [ ] [-9.565]
D_IRGA_TOT (t-2)| --- --- -0.234 --- --- -0.418
| ( ) ( ) (0.082) ( ) ( ) (0.152)
| { } { } {0.004} { } { } {0.006}
| [ ] [ ] [-2.859] [ ] [ ] [-2.743]
D_BICSI_TOT(t-2)| 1.260 -0.275 --- --- -0.176 ---
| (0.272) (0.097) ( ) ( ) (0.029) ( )
| {0.000} {0.005} { } { } {0.000} { }
| [4.633] [-2.828] [ ] [ ] [-6.152] [ ]
D_I (t-2)| --- --- -0.515 -0.081 --- ---
| ( ) ( ) (0.091) (0.029) ( ) ( )
| { } { } {0.000} {0.005} { } { }
| [ ] [ ] [-5.688] [-2.809] [ ] [ ]
DS_US (t-2)| -0.816 --- --- 0.369 --- 1.370
| (0.340) ( ) ( ) (0.080) ( ) (0.387)
| {0.017} { } { } {0.000} { } {0.000}
| [-2.397] [ ] [ ] [4.605] [ ] [3.538]
DP_CPI (t-2)| 5.799 --- --- 0.802 -0.279 -4.795
| (1.236) ( ) ( ) (0.146) (0.092) (0.856)
| {0.000} { } { } {0.000} {0.003} {0.000}
| [4.692] [ ] [ ] [5.483] [-3.022] [-5.601]
DY_M (t-2)| --- --- -0.110 -0.060 --- -0.814
| ( ) ( ) (0.050) (0.015) ( ) (0.084)
| { } { } {0.029} {0.000} { } {0.000}
| [ ] [ ] [-2.187] [-3.990] [ ] [-9.695]
D_IRGA_TOT (t-3)| -0.555 --- --- 0.100 --- 0.394
| (0.116) ( ) ( ) (0.026) ( ) (0.114)
| {0.000} { } { } {0.000} { } {0.001}
| [-4.762] [ ] [ ] [3.871] [ ] [3.456]
D_BICSI_TOT(t-3)| -1.023 --- -0.580 --- 0.107 ---
| (0.260) ( ) (0.181) ( ) (0.028) ( )
| {0.000} { } {0.001} { } {0.000} { }
| [-3.942] [ ] [-3.197] [ ] [3.852] [ ]
D_I (t-3)| -0.656 0.234 --- -0.066 --- 0.461
| (0.117) (0.078) ( ) (0.028) ( ) (0.164)
| {0.000} {0.003} { } {0.020} { } {0.005}
| [-5.624] [3.006] [ ] [-2.331] [ ] [2.818]
DS_US (t-3)| --- --- -1.247 0.351 --- ---
| ( ) ( ) (0.269) (0.087) ( ) ( )
| { } { } {0.000} {0.000} { } { }
| [ ] [ ] [-4.637] [4.051] [ ] [ ]
DP_CPI (t-3)| -1.503 --- --- --- --- ---
| (0.695) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
| {0.031} { } { } { } { } { }
| [-2.163] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]
DY_M (t-3)| --- --- -0.125 --- 0.024 -0.491
| ( ) ( ) (0.062) ( ) (0.010) (0.088)
| { } { } {0.045} { } {0.018} {0.000}
| [ ] [ ] [-2.007] [ ] [2.366] [-5.558]
Current and lagged exogenous term:
==================================
D_IRGA_TOT D_BICSI_TOT D_I DS_US DP_CPI DY_M
--------------------------------------------------------------------------------
DS_USD_EUR(t) | 0.273 --- --- -0.083 0.031 ---
| (0.107) ( ) ( ) (0.028) (0.015) ( )
| {0.011} { } { } {0.003} {0.037} { }
| [2.552] [ ] [ ] [-2.971] [2.091] [ ]
DP_OIL (t) | --- --- --- --- --- -0.094
| ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (0.033)
| { } { } { } { } { } {0.004}
| [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [-2.897]
DS_USD_EUR(t-1)| --- --- --- -0.183 --- ---
| ( ) ( ) ( ) (0.027) ( ) ( )
| { } { } { } {0.000} { } { }
| [ ] [ ] [ ] [-6.818] [ ] [ ]
DP_OIL (t-1)| --- --- -0.062 --- 0.014 -0.089
| ( ) ( ) (0.031) ( ) (0.005) (0.034)
| { } { } {0.045} { } {0.007} {0.010}
| [ ] [ ] [-2.007] [ ] [2.703] [-2.574]
DS_USD_EUR(t-2)| --- --- --- --- --- 0.371
| ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (0.134)
| { } { } { } { } { } {0.006}
| [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [2.770]
DP_OIL (t-2)| --- --- --- --- --- ---
| ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
| { } { } { } { } { } { }
| [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]
--------------------------------------------------------------------------------
Deterministic term:
===================
D_IRGA_TOT D_BICSI_TOT D_I DS_US DP_CPI DY_M
--------------------------------------------------------------------------
CONST | --- --- --- --- --- 0.110
| ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (0.011)
| { } { } { } { } { } {0.000}
| [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [10.447]

Impulse Response

Слайд 30

Оценка SVAR. Ограничения (1)

Для получения оценок коэффициентов реакции ЦБ РФ на структурные

Оценка SVAR. Ограничения (1) Для получения оценок коэффициентов реакции ЦБ РФ на
шоки, модель пришлось упростить.
Выполнение условия эконометрической идентифицируемости
Использование программно реализованных алгоритмов оценки SVAR (линейные ограничения и др.)

Слайд 31

Оценка SVAR. Ограничения (2)

Нет участия банков на рынке валюты
Нулевая мобильность капитала
Спрос на

Оценка SVAR. Ограничения (2) Нет участия банков на рынке валюты Нулевая мобильность
резервы не зависит от валютного курса

Подробнее

Слайд 32

Оценка SVAR. Итоговая система

Таким образом, удалось получить систему с линейными зависимостями, 10

Оценка SVAR. Итоговая система Таким образом, удалось получить систему с линейными зависимостями,
параметрами (10 степеней свободы), что позволяет оценить Just Identified SVAR

Слайд 33

Оценка SVAR. Результаты

***<1%

**<5%

Оценка SVAR. Результаты *** **

Слайд 34

4. Интерпретация и анализ результатов.

4. Интерпретация и анализ результатов.

Слайд 35

Оцененная стабилизация

Из оцененных коэффициентов реакции ЦБ РФ на структурные шоки видно, что:
ЦБ

Оцененная стабилизация Из оцененных коэффициентов реакции ЦБ РФ на структурные шоки видно,
РФ осуществлял неполную валютную стабилизацию
ЦБ РФ осуществлял неполную процентную стабилизацию

Слайд 36

Неполная валютная стабилизация

Согласно расчетам, ЦБ РФ компенсировал 68.29% структурных шоков спроса на

Неполная валютная стабилизация Согласно расчетам, ЦБ РФ компенсировал 68.29% структурных шоков спроса
иностранную валюту.

Crawling peg
Компенсация 100% шоков в краткосрочном периоде (дни-недели)
Компенсация лишь части шоков в среднесрочном периоде (месяцы)
Компенсация лишь малой доли шоков в долгосрочном периоде (годы)

Неточная оценка выбранной траектории
Линейная аппроксимация
Изменение принципов управления валютным курсом ЦБ РФ
Непостоянный период принятия решения об изменении траектории валютного курса

Impossible Trinity
Ограничение на систематические компоненты валютной и денежно-кредитной политики при наличии ненулевого уровня мобильности капитала отражаются на управлении несистематической компонентой валютной политики: ЦБ отказывается от полного контроля в пользу «промежуточного решения»

Слайд 37

Неполная процентная стабилизация

Согласно проведенным расчетам, ЦБ РФ стерилизовал 26.59% валютных интервенций с

Неполная процентная стабилизация Согласно проведенным расчетам, ЦБ РФ стерилизовал 26.59% валютных интервенций
помощью инструментов кредитно-денежной политики.
Компенсация шоков спроса на банковские резервы тоже была неполной: общая компенсация 38.40%. Из них 21.55% - кредитные инструменты BICSI, 16.85% - валютные инструменты IRGA.

Нежелание ЦБ РФ активно управлять ставками процента из-за возможности притока иностранного спекулятивного капитала (Impossible Trinity)

Нечетко сформулированная процентная политика ЦБ РФ. Не имея четкой систематической компоненты, нет смысла рассуждать о стабилизации данной компоненты.

Желание ЦБ РФ обеспечить намеченный прирост денежной базы

Слайд 38

5. Поле для дальнейшего исследования.

5. Поле для дальнейшего исследования.

Слайд 39

Что дальше?
Исследование связи систематической и несистематической компонент монетарной политики ЦБ РФ
Оценка влияния

Что дальше? Исследование связи систематической и несистематической компонент монетарной политики ЦБ РФ
действий ЦБ на экономику России

Слайд 40

Спасибо за внимание!

Спасибо за внимание!

Слайд 41

Динамика IRGA

Динамика IRGA

Слайд 42

Динамика BICSI

Динамика BICSI

Слайд 43

Условие полной стабилизации (1)

Немного преобразовав, имеем:

или

Условие полной стабилизации (1) Немного преобразовав, имеем: или

Слайд 44

Условие полной стабилизации (2)

Условие полной стабилизации (2)

Слайд 45

Impulse Response (1)

Рост валютной позиции ЦБ РФ IRGA ведет к кратко- и

Impulse Response (1) Рост валютной позиции ЦБ РФ IRGA ведет к кратко-
долгосрочному повышению валютного курса

Слайд 46

Impulse Response (2)

Рост кредитной позиции ЦБ РФ BICSI ведет к кратко- и

Impulse Response (2) Рост кредитной позиции ЦБ РФ BICSI ведет к кратко-
долгосрочному снижению ставки на МБК

Слайд 47

Impulse Response (3)

Рост валютной позиции ЦБ РФ IRGA ведет к кратко- и

Impulse Response (3) Рост валютной позиции ЦБ РФ IRGA ведет к кратко-
долгосрочному снижению кредитной позиции ЦБ РФ BICSI.

Долгосрочная стерилизация

Слайд 48

Система для оценки SVAR (1)

.

Система для оценки SVAR (1) .

Слайд 49

Система для оценки SVAR (2)

.

Система для оценки SVAR (2) .
Имя файла: Оптимальное-совместное-управление-рынками-американской-валюты-и-банковских-резервов-Центральным-Банком-РФ.pptx
Количество просмотров: 132
Количество скачиваний: 0