Київський університет імені Тараса Шевченка

УДК 338.92+519.86(477)

Скнарь Андрій Олександрович

МОДЕЛІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ВАЛЮТНИХ КУРСІВ В УМОВАХ НЕДОСТАТНЬОЇ ІНФОРМАЦІЇ

Спеціальність 08.03.02 – економіко-математичне моделювання

Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата економічних наук

Київ - 1998

Дисертація є рукописом

Робота виконана на кафедрі економічної кібернетики економічного факультету Національного університету імені Тараса Шевченка.

Науковий керівник –

Кандидат фізико-математичних наук, професор Карагодова Олена Олександрівна, професор кафедри економічної кібернетики економічного факультету Київського університету імені Тараса Шевченка.

Офіційні опоненти –

Доктор економічних наук, професор Вітлінський Вольдемар Володимирович, професор кафедри економіко-математичних методів Київського національного економічного університету;

Кандидат економічних наук, доцент Лук’яненко Ірина Григорівна, доцент кафедри економічної теорії департаменту економічних наук Національного університету “Києво-Могилянська академія”.

Провідна установа – Інститут економічного прогнозування Національногої Академії Наук України, відділ моделювання економічного розвитку, м.Київ.

Захист відбудеться “30” грудня 1998 року о 12 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 26.001.13 Київського університету імені Тараса Шевченка за адресою: 252022, м.Київ, вул.Васильківська, 90а, ауд.704.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Київського університету імені Тараса Шевченка за адресою: 252033, м.Київ, вул.Володимирська, 58, кім.10.

Автореферат розісланий 26 листопада 1998 року.

Вчений секретар

Спеціалізованої вченої ради Леоненко П.М.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність дослідження. Україна робить реальні кроки в напрямку входження у світовий економічний процес, свого прилучення до функціональних структур сучасної цивілізації. Необхідність передбачення ймовірного перебігу подій на майбутнє ніколи раніше не була такою важливою, як зараз. Вдосконалення підходів до аналізу конкретної ситуації в економіці в умовах недостатньої інформації ще тривалий час буде супутнім процесом прийняттю рішень, що будується на прогнозі. Рішення, що приймаються сьогодні, спираються на ознаки розвитку явищ у майбутньому, в свою чергу вони більш чи менш впливають на це майбутнє допоможе уникнути принципових помилок в господарській діяльності.

Прогностичний аналіз фінансової сфери, зміни обмінних курсів валют особливо важливий при загостренні господарсько-економічних і політичних відносин у державі.

Валютний курс — не лише “ціна” однієї грошової одиниці, виражена в іншій, це синтезуючий показник, що виражає вартісне співвідношення національних економік, їх зовнішню конкурентноздатність. Як і будь-яка ціна, валютний курс тієї чи іншої грошової одиниці формується під безпосереднім впливом попиту й пропозиції, що встановлюються у кожному конкретному випадку на валютному ринку. У цьому зв’язку цілком зрозуміло, що досить суттєве відхилення діючих валютних курсів деяких грошових одиниць (української гривні, російського рубля) від паритету їхньої купівельної спроможності значною мірою пояснюється недостатньою пропозицією вільно конвертованої валюти на відповідних ринках.

Дані, нагромаджені за час спостереження над об’єктом, ще не дають підстави вважати, що є вичерпна інформація про цей об’єкт для правильної оцінки його майбутнього розвитку. Розвиток економічної системи завжди прокладає собі шлях через окремі одиничні явища в умовах зіткнення чинників різної спрямованості і тому описується стохастичним процесом. У багатьох випадках повний набір факторів, що впливають на поведінку валютного курсу, невідомий. Це зумовлює необхідність пошуків нових підходів до прогнозування валютних курсів в короткостроковому аспекті, що особливо важливо для вибору відповідних стратегій поведінки мікроекономічних суб’єктів господарювання.

Моделювання обмінних курсів валют на підставі окремих факторів (наприклад, на основі аналізу змін ціни на продукцію, що експортується та імпортується), або з метою оптимізації прибутку від суміжної торгівельної діяльності на рівні країн-партнерів, як зазначають Г. Тро-фі-мов і А. Алєксєєв [ ??????? ?.?., ???????? ?.?., ??????? ?.?. ????????? ?????????????: ?????? ?? ??????: ?????????? ????????. — ?.: ?????????? “??????”, ???, 1997. — 183 ?.], має фундаментальне значення. В межах цього дослідження викликає інтерес насамперед сам часовий ряд валютних курсів, а також ті фактографічні підходи до прогнозування валютних курсів, що базуються переважно на ньому.

Аналіз загального впливу і взаємодії окремих показників розвитку економічної системи дозволяє висунути чітку гіпотезу про майбутнє значення конкретного показника. Валютна система за своєю внутрішньою будовою завжди була і вважається нині найскладнішою ланкою світо-господарських зв’язків. Прогнозування валютних курсів, особливо короткострокове, дає можливість різним економічним суб’єктам впевненіше вступати у міжнародні економічні відносини, більш раціонально планувати розміщення капіталу з урахуванням можливостей використання валют як об’єкта вкладення капіталів, що особливо актуально в умовах інфляції.

Для керівників, які приймають рішення, як правило, доступна інформація у часовому вимірі про наслідки впливу певних факторів, тобто вони орієнтуються на дані, отримані в результаті спостережень над показниками, що визначаються як функція від часу. Таким чином, ситуацію недостатньої статистики можна визначити як брак інформації про фактори, що впливають на поведінку конкретного показника, за наявності лише часового ряду.

Статистичний аналіз дає можливість порівняти фінансовий стан об’єкта, що розглядається, з іншими і дозволяє використати отримані дані для планування довготривалих інвестицій і визначення виробничих потужностей. За допомогою аналізу статистичних даних суб’єкт господарювання може передбачити зміни в обсягах продажу, скористатися інформацією для вчасного фінансування своїх тимчасових потреб, вчасно закупити сировину та керувати процесом нагромадження запасів. Досліджуючи ці процеси, Е. Маленво [ ??????? ?. ?????????????? ?????? ???????????. — ?.: ??????????, 1975; ???.??. — 1976. — 325 ?.] робить висновок, що використання статистичних моделей для прогнозування грошових надходжень з урахуванням рівня ризику є складовою у процесі прийняття економіко-фінансових рішень.

Проведений науковий пошук та аналіз наукових праць дозволив встановити певні тенденції в підходах до вивчення даної проблеми. Особливої уваги заслуговує позиція Р. Міса та К. Рогоффа [ Meese R.A., Rogoff K. Empirical exchange rate models of the seventies: Do they fit out of sample? // Journal of International Economics. — Vol.14/1-2. — 1983. — ?.3—24.]. Вона полягає у відповідності динаміки валютних курсів так званим випадковим блуканням та передбачуванні майбутніх значень курсів на основі аналізу шокових та імпульсивних змін. Автором опрацьовані методики прогнозування валютних курсів, побудовані на аналізі динаміки курсоутворюючих факторів (динаміки цін, платіжного балансу, основних тенденцій структурної політики, резервних позицій, політичної стабільності та ін.).

Валютні курси можуть прогнозуватися як на макро-, так і на мікрорівнях. Прогнозування валютних курсів на макрорівні базується на аналізі середньо- та довгострокових факторів розвитку відповідних процесів чи явищ (значною мірою через паритет купівельних спроможностей, про що є вичерпна інформація, хоча, можливо, і з деякими похибками). Сутності короткострокового прогнозування відповідає в першу чергу мікроекономічний підхід. Підгрунтям сучасного рівня досліджень у цьому напрямку можуть виступати, з одного боку, монетарні підходи, а з іншого — основи статистичного аналізу та економетричні підходи.

Фундаментальні дослідження статистичних та економічних проблем здійснили Е. Демиденко, Ю. Лукашин, Е. Четиркін, Дж. Бокс,
Г. Дженкінс, Р. Браун, С. Грен-джер, Р. Ньюболд, С. Холт, Г. Шнеєвайс, П. Вінтерс, А. Лестер, Г. Тейл, Е. Маленво, Г. Волкер та інші.

У дисертації використовуються також здобутки провідних вчених, що розкривають сутність фінансово-грошової теорії та монетарних підходів: О. Д. Василика, Н. І. Костіної, Р. Чембера, Р. Дорнбуша, І. Друкарчука, І. Ніханса, Е. Пентекоста, В. Пула, С. Шульмайстера, К. Уелсеса, Е. Долана та інших.

Об’єкт дослідження — динаміка валютних курсів як результуючих показ--ників.

Предмет дослідження — проблеми короткострокового прогнозува-ння ва-лют-них курсів в умовах недостатньої інформації.

Мета роботи — формування теоретико-методологічного підгрунтя застосування економіко-математичних моделей короткострокового прогнозування валютних курсів в умовах недостатньої інформації.

Для досягнення цієї мети в дисертації вирішуються такі основні завдання:

·

· досліджуються основні параметри моделі у їх розвитку, взаємодії і взаємозалежності;

· досліджується поведінка економічних суб’єктів в умовах недостатньої інформації в залежності від можливостей короткострокового прогнозування валютних курсів.

Методи дослідження. В дисертації застосовуються комплексні методи: фактографічні, експертні та комбіновані; екстраполяція та інтерполяція; кон’юнктурні методи; методи оцінки структурних моделей; методи аналізу часових рядів, моделювання прогнозу взаємодії валютних курсів; адаптивні методи прогнозування, що дозволяють довести вірогідність отриманих результатів, простежити динаміку розвитку запропонованої моделі, а також застосовуються аналіз, узагальнення і систематизація способів обробки інформації.

Наукова новизна одержаних результатів полягає у визначенні та науковому обгрунтуванні основних напрямів прогностичних підходів до моделювання фінансової сфери, виявленні й розкритті основних тенденцій розвитку взаємодії валютних курсів з основними економічними показниками, розробці на цій основі моделі оцінювання та прогнозування валютних курсів в умовах реальної динаміки валютного ринку.

Найбільш суттєвим в аспекті наукової новизни є поєднання загально-економічних підходів, практичних застосувань грошової теорії та економіко-математичних методів і моделей прогностичної спрямованості. Таке поєднання дозволило розробити оригінальну динамічну модель взаємодії валютних курсів і окремих економічних показників, яка доповнюється підходами поточного прогнозування часових рядів. На відміну від попередніх досліджень, застосування прогностичних методик оцінювання валютних курсів в Україні, котрі базуються на екстраполяції значень мультиплікативних часових рядів та факторному аналізі, в даній роботі визначено передумови розвитку валютних курсів обмежено-конвертованих валют трансформаційних економік, аналізуються регресійні зв’язки між показниками, що розглядаються, та екстраполяційні очікування суб’єктів господарювання.

Практичне значення отриманих результатів дослідження становлять: узагальнення та систематизація наявних методик прогностичного моделювання динаміки валютних курсів; створення загальної математичної моделі, що дозволяє прогнозувати зміни у валютному курсі. Запропонована модель може бути використана для передбачення валютного курсу та поточного прогнозування; в короткостроковому прогнозуванні може виступати робочою гіпотезою в емпіричних дослідженнях таких суб’єктів господарювання як банки, інвестиційні компанії, інші фінансові установи тощо.

Використання комплексних методик короткострокового прогнозування в аналізі фінансових показників, подібних до обмінного валютного курсу, дозволяє на мікрорівні раціонально підходити до вибору стратегії розвитку; на макрорівні — дає можливість коригувати грошову політику в умовах, що швидко змінюються.

Результати проведеного дослідження та рекомендації щодо їх використання застосовуються у навчальному процесі при викладанні нормативних та спеціальних курсів.

Вірогідність наукових положень, висновків та рекомендацій забезпечується методологічною і теоретичною обгрунтованістю вихідних позицій; відповідністю використаних методів, адекватних меті й завданням дослідження; науковим аналізом фактологічного матеріалу і поєднанням логіко-теоретичного та економіко- математичного підходів до моделювання динаміки валютних курсів в умовах недостатньої інформації.

Особистий внесок здобувача

1.

1.

1.

Апробація результатів дисертації. Матеріали дисертації доповідались на Всеукраїнській науковій конференції “Науково-практичні проблеми інвестиційної та інноваційної політики держави” (5—6 червня 1997 р., м. Київ); на наукових семінарах Інституту статистики та економетрії Мюнхенського університету імені Людвіга-Максиміліана (Мюнхен, 1995, 1997 рр.) та Міжнародної школи економіки (Фонд Сороса, Польща, 1995, 1996 рр.); на наукових конференціях економічного факультету та наукових семінарах кафедри економічної кібернетики економічного факультету Національного університету імені Тараса Шевченка (1995, 1996, 1997, 1998 рр.).

Мета та завдання дослідження, його методика, здобутий у ході роботи теоретичний та емпіричний матеріал зумовили структуру дисертації, яка складається із вступу, трьох розділів, висновків (загальним обсягом 161 стор.), списку використаних джерел (226 назв), 34 рисунків та таблиць.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі висвітлено авторське бачення актуальності теми і сучасного стану її вивчення; мета та завдання дослідження, його наукова новизна та практичне значення; визначено особистий внесок здобувача, зміст і етапи апробації результатів дисертації, наведено публікації автора з даної теми.

У першому розділі “Теоретико-методологічні засади дослідження короткострокового прогнозування валютних курсів в умовах недостатньої інформації” проаналізовані теоретичні пропозиції статистики, економіки та фінансів, необхідність інтеграції яких щодо поняття “економічне прогнозування” усвідомлюється при розгляді динаміки валютних курсів.

У підрозділі 1.1 “Методи прогнозування та їх застосування в економіці” розкрита термінологічна база економічного прогнозування і розкриті його основні функції. Досліджується трирівнева система методів економічного прогнозування у таких аспектах: 1) інформаційна база; 2) способи обробки інформації; 3) сутність конкретних методів. Інформаційну базу становлять дані групи фактографічних методів (безпосередньо фактичні дані різної повноти, точності і достовірності про розвиток досліджуваного явища), експертних і комбінованих методів. Загальні підходи розглядаються в аспектах кон’юнктурних методів, методів оцінки структурних моделей і методів аналізу часових рядів.

У підрозділі 1.2 “Методи формування очікувань” досліджуються статичні, авторегресійні та раціональні очікування. На прикладах аналізу процесів різної природи розкривається гіпотеза екстраполяційного зображення очікувань, котра підтверджує, що економічні суб’єкти при миттєвих змінах параметрів пов’язують лише зустрічні значення змінних попереднього періоду. Аналізується механізм вивчення динаміки процесів, що мали місце в минулому, та можливості пристосування очікувань до оптимальних оцінок досліджуваних індикаторів та прогнозних значень.

У підрозділі 1.3 “Методологія короткострокового прогнозування фінансово-економічних показників” розкриваються теоретичні засади й аспекти прогнозування стаціонарних та нестаціонарних фінансово-економічних процесів, а також валютного курсу як результуючого показника. Аналізуються концептуальні підходи до оцінки валютних курсів у площині зовнішньоекономічних зв’язків. Мікроекономічний аналіз приводить до розгляду мотивації поведінки суб’єктів господарювання на валютному ринку: зовнішні торгівці прагнуть запобігати валютним ризикам; спекулянти — досягти ризикових надприбутків; довгострокові вкладники капіталів — розподілити портфель; короткострокові вкладники капіталів — процентного арбітражу; центральні банки — вчасно здійснити інтервенції для регулювання курсу (інституціонально розрізняються готівковий касовий і строковий курси та курс міжбанківської валютної біржі). Обгрунтовується можливість застосування технічного аналізу. Деталізуються: 1) чартерний аналіз (для кожного прикладу спеціального тренду робиться спроба розкрити динаміку курсів у графічному зображенні і на підставі цього будувати прогнози щодо майбутнього розвитку курсів); 2) системи руху трендів, тобто трансформації часового ряду, який дозволяє виявляти тренди, комбіновані з правилом прийняття рішень; 3) системи зворотних трендів, в основі яких часовий ряд курсу має компонент, що синусоподібно поширюється в часі.

Аналiз трендiв застосовується у разі прогнозування фiнансових показникiв. Якiсний теоретичний аналiз спостережуваного процесу дозволяє розкрити його внутрiшню логiку та механiзм формування у взаємозв’язку з iншими змiнними. Він постає змiстовним базисом прогнозування, доповнюється дослiдженням ем-пi-рич-них даних. Визначаються шляхи зведення нестацiонарного процесу до стацiо-нар-ного.

Динамiчною моделлю результуючого показника (валютного курсу) (W) на момент часу t за умов повної простежуваностi можна вважати процес:

, (*)

де — середнє процесу, — коефіцієнт авторегресії; Ut — Гаусівський шум. Процес (*) буде Гаусiвським з незалежними приростами, якщо Ut є послідовністю незалежних однаково розподiлених випадкових величин з нульовим середнiм та дисперсiєю s2u. Нестацiонарнi часовi ряди відповідно до цього процесу мають важливу особливiсть: вони стають стацiонарними в середньому пiсля зведення до перших рiзниць. Таким чином, процес (*) за умови зводиться до , що є вже стацiонарним процесом стосовно середнього.

Для випадкових блукань аналізується у вигляді . Якщо , де рt вiдображає рiвень цiн придбання валют, то , що відповідає нормi прибутку суб’-єк-тів господарювання від операцій на валютному ринку.

Досліджуються моделі ARIMA (авторегресійне інтегроване рухоме середнє). Особлива увага приділяється лiнiйно-адитивній прогностичній моделі та відповідним методам (Холта, Муіра, Брауна, Бокса — Дженкінса), для яких розкривається сутність параметрів у разі короткострокового прогнозування. Для оцінювання та короткострокового прогнозування валютних курсів використовуються властивості стаціонарних в широкому розумінні процесів. Досліджується ряд оцiночних функцiй та модель авторегресійної схеми.

Аналіз стаціонарних (в широкому розумінні) процесів дає можливість побудувати прогностичні моделі. Для деяких фiнансово-економiчних процесiв можливе застосування теорiї екстраполяцiї. Здійснено зіставлення чотирьох моделей: моделі “оригiнальних значень”, “регресійної прямої”, “рiзниць”, “логарифмiв”. За моделлю “оригiнальних значень”, послiдовностi даних, що спостерiгаються, є реалiзацiєю стацiонарного процесу (в широкому розумінні) з середнiм значенням, що є константою. За моделлю “регресійної прямої”, функ-цiєю середнього значення є пряма. За наявностi виявлених тенденцiй розвитку, в цій моделі пропонується використовувати в дослiдженнях першi рiзницi замiсть оригiнальних значень. Такий підхід використано також у моделi “рiзниць”. Для моделі “логарифмiв” за умов гiпотези мультиплікативних зв’язкiв окремих компонентiв часових рядiв можуть зустрiчатися лише додатнi характеристики проявiв. У цьому разі для знаходження логарифмiв цих проявiв можливе застосування способів розкладу, що базуються на адитивнiй моделi.

У порівняльному аналізі моделей короткострокового прогнозування валютних курсів особливе значення приділяється можливості оцінки точності прогнозу. Аналізуються відхилення як основні показники виміру точності прогнозу при виборі оптимальних моделей. Середньоабсолютна відсоткова помилка (MAPE) є середнім абсолютних значень помилок прогнозу (et), виражених у відсотках відносно фактичних значень показника (dt) для проміжків часу з до .

.

Побудова достовірних прогнозів залежить від таких компонент: передбачуваність навколишнього становища; достовірність вхідної інформації; достовірність проміжної результуючої інформації; надійність інформаційних систем; співвідношення між навколишнім середовищем та суб’єктом господарювання, який будує прогнози; умовний та безумовний зсуви результуючих значень. Оптимізація цих показників (насамперед “передбачуваності”) покращує якість прогнозів валютних курсів, збільшує економічну активність на ринках.

Дослідження моделей сфокусовані саме на ролі, яку відіграють учасники валютного ринку. Вони застосовують різноманітні торговельні стратегії, що базуються на принципово різних інформаційних полях. В цьому аспекті виділяються чартистські, фундаменталістські й так звані “спрощені” моделі. Доводиться, що прогностична модель стане більш надійною, якщо зміни в очікуваних значеннях валютного курсу будуть складатися з двох компонент: прогнозу чартистів та прогнозу фундаменталістів.

У другому розділі “Моделі короткострокового прогнозування валютних курсів в умовах недостатньої інформації” досліджуються наявні моделі оцінювання і прогнозування фінансово-економічних показників, які адаптуються до короткострокового прогнозування валютних курсів, пропонується оригінальна трифазна модель взаємодії валютних курсів і окремих економічних показників.

У підрозділі 2.1 “Надійність моделей короткострокового прогнозування валютних курсів в умовах недостатньої інформації” аналізується надійність використання прогностичних підходів до вивчення валютних курсів. Розглядяється теорія паритету купівельної спроможності та грошові і негрошові відхилення від нього. Систематизуються підходи до визначення валютного курсу. Перевага надається монетарним моделям. Ці моделі базуються на гіпотезах існування довгострокової відповідності теорії паритету купівельних спроможностей та відповідності непо-критому процентному арбітражу; функціонування простої системи зі стабільним попитом на гроші; можливості чіткого і повного визначення грошової маси; можливості раціональної побудови очікувань в різних формах. Наводяться порівняння моделей оцінювання та прогнозування валютних курсів, їх основних характеристик (з алгебраїчними формулами). Дається деталізований аналіз розвитку прогностичних підходів щодо оцінки валютних курсів в Україні в 90-х роках.

У підрозділі 2.2 “Модель взаємодії валютного курсу та деяких економічних показників” пропонується оригінальна модель оцінювання і прогнозування валютних курсів (див. рис. 1), досліджуються наслiдки екзогенного шоку економiчної системи, iнiцiйованого зростанням пропозицiї грошей. Вiдзначається, що екзогенне зростання пропозицiї грошей дiйсно викликане збiльшенням рiвнiв урядових витрат за рахунок емiсiї цiнних паперiв або безпосередньої грошової емiсiї, що вiдбивається i на валютному курсi. Простежується вплив економічних змiнних на динаміку валютного курсу.

В умовах активної монетаристської політики державних інститутів найсуттєвішим в динаміці валютних курсів є швидкі імпульсні стрибки, які не є результуючими попереднього розвитку курсів, а спричинені екзогенними для початкового етапу збудженнями. Виходячи з цього, ітераційний процес, пов’язаний саме з внутрішніми для даної країни змінними, починається зростанням грошової маси, викликаним зовнішніми, неспостережуваними на момент розгляду, факторами. На першому етапі моделі відбувається деяке пожвавлення господарсько-економічного життя учасників товарного і грошового ринків. Кредитно-грошова експансія в більш тривалому періоді збільшує рівень цін і валютний курс, зберігаючи постійними реальні баланси і умови зовнішньої торгівлі (третій етап дескриптивної моделі). У короткостроковому періоді, однак, кредитно-грошова експансія збільшує рівень випуску і зменшує ставку процента, понижуючи валютний курс: валютний курс перевищує своє нове

рівноважне значення. Для корекції можливих відхилень на етапі переходу від зростання рівня багатства до зростання витрат та виробництва, можливе використання фіскальних механізмів. Це приводить до спадання валютного курсу, тобто відносного посилення позицій вітчизняної валюти за умови незмінності міжнародного стану економіки.

Другий етап дослідження пов’язаний із стабілізацією валютного курсу, що відображає загальну тенденцію до стабілізації економічної сфери (відносне спадання безробіття, зростання виробничих потужностей і збуту продукції). У більшості випадків цей процес супроводжується зростанням заробітної плати і паралельним зростанням цін на внутрішні акції. Останнє відбивається на подальшому зростанні багатства та відповідному зростанні витрат в мікроекономічному сенсі.

В подальшому досліджується реальне зростання індексу споживчих цін. З цього починається третій етап ітераційного процесу. Передбачаючи негативні наслідки зростання індексу споживчих цін внаслідок інфляційного тиску, державні інститути активізують свою грошову політику.

На підставі аналізу одночасного коригування рівня цін і валютного курсу з боку державних та ринкових регуляторів можна зазначити, що цей процес впливає на рівень прибутку і ставку процента. Зростаючий рівень цін зменшує реальні грошові залишки, що приводить до росту ставки процента. Зміна рівня цін і валютного курсу впливають також на умови зовнішньої торгівлі, а отже, і на попит на вітчизняні товари. Поєднання дії цих факторів в негативному аспекті призводить до моментального вибуху, що постає в суттєвому зростанні валютного курсу, причому більш значному, ніж тимчасове спадання на початку другого етапу. Поряд з цим відбувається спадання багатства, витрат і інвестицій. Останнє є не лише наслідком економічного вибуху, а й результатом раціональних очікувань економічних суб’єктів щодо майбутніх станів ринку. Держава як регулятор намагається застосувати фіскальне та монетарне стимулювання фінансово-економічної сфери. Такі дії приводять розглядувану систему до початкового етапу, але на новому рівні розвитку економіки в цілому. Майже всі зазначені зв’язки є взаємними і можуть описуватись математичними рівняннями для умови нестійкої рів-новаги, а також стану рівноваги, до якого має прямувати економічна система.

При монетарних підходах до корекції відхилень від рівноважного стану ітераційний процес зображується на підставі підходів Дорнбуша —Френкеля і таких передумов (всі величини запропоновані в логарифмічній формі):

1)

де іноземні національні доходи (y*), реальна процентна ставка (r*) та рівень цін (р*) не піддаються впливу внутрішньої політики і беруться екзогеними (зірочкою * позначено іноземні параметри);

2) існує повна міжнародна рухомість капіталів; вітчизняні й інозем-ні цінні папери — абсолютно взаємозаміщувані. При цьому про-цен-т-на різниця (rt – rt*) на момент часу t відповідає знеціненню валю-ти:

rt – rt* =Wet+1 – Wt. (2)

де We відображає очікуване значення валютного курсу;

3) короткострокові очікування валютного курсу можуть бути визначені так:

Wet+1 = aW + (1 – a) Wt + (П – П*), 0 < a < 1, (3)

де W — рівноважний валютний курс, П — очікуваний процент ін-фля-ції, a — параметр регулювання процесу;

4) довгостроково існує паритет купівельних спроможностей:

Wt = Wet+1 = W, тобто П = П*. (4)

Wt = W – ((П – r) – (П* – r*)) а–1. (5)

Валютний курс короткостроково коливається навколо довгострокового значення.

При застосуванні монетарних підходів може розглядатися також теорія процентного паритету та завищення валютного курсу. Тоді (2) приймає вигляд

rt – rt* = Wet+1 + RP, (6)

де RP — ризикова премія тримання ризикових цінних паперів за обмеженої мобільності капіталів, — ступінь заміщуваності.

За умов рівноваги валютний курс може становити

W = (m – m*) – (y – y*) – (r – r*)/а + (a–1 + )(П – П*), (7)

де m — грошова маса, можна — еластичність пропозиції грошей за національним доходом (y), — за процентом. Прийнявши початково в (6) = 0, з (5) отримаємо:

Wt = X t – Wet – Wet+1/a, (8)

де

Xt = (m – m*) – (y – y*) – ( + a–1)(П – П*).

Феномен короткострокового коливання валютного курсу в околі рівноважного значення відомий як “завищення та заниження” курсу. Для визначення передбачуваного курсу необхідна специфікація товар-них ринків. Попит на вітчизняні товари (D) можна розглядати в лога-риф-мічній формі:

lnD = u + (W – p) + gy – r, (9)

де u — автономний попит на товари, d — спостережуване значення (частина попиту на товари, залежна від умов торгівлі, співвідношення між цінами експортованих та імпортованих товарів), p — рівень цін,
r — частина товарного попиту, залежна від процентної ставки, g — частина товарного попиту, що залежить від національного доходу.

Цінові зміни, виражені функцією відношення товарного попиту до твердої пропозиції, (S) зважені зі швидкістю підгонки товарного ринку:

dp/dt = S ln(D/y) = S(u + (w – p) + gy – lny – r), S > 1. (10)

Коли dp/dt > 0 для lnD > lny, отримуємо надлишковий попит.

Саме в регулюванні пропозиції та попиту як для товарних, так і для фінансових ринків і постає одна з функцій держави, яка може бути втілена в життя за допомогою монетарних підходів у визначенні валютних курсів.

Розглянуті в моделі зв'язки розкриваються за регресивним механiзмом з підкріпленням авторегресією. Норма номінального прибутку учасників валютного ринку () від безпосередніх операцій купівлі та продажу має визначатися саме через ціни валюти вкладення капіталів, тобто через валютні курси:

t = (Wt – Wt–1)/Wt–1, (11)

які для короткострокового періоду аналізуються за допомогою логариф-мічних значень lg(Wt) – lg(Wt–1).

Тоді очікуване значення номінального прибутку визначається формулою

et+1 = (Wet+1 – Wt-+ Фet+1 + zet+1)/Wt, (12)

де є додатною константою, що оцінює вплив опосередкованої інформації і може не відноситися безпосередньо до валютних курсів, але відбивається на прибутках (інформація про майбутні угоди, директивні рішення, тощо); Фt — фактор (або фактори), передбачувані та доступні для аналітичних відділів суб’єктів господарювання — торгівців валютою, які можуть впливати на прибутки, а можуть бути і не-сут-тєвими для дослідження; zt — сума неспостережуваних, але потен-ційно перед-бачуваних факторів (імпульсів або випадкових шоків на валютному ринку) — вплив емісії НБУ та інші очікування суб’єктів фінансового ринку, які призводять до так званої валютної паніки при короткостроковому розгляді.

За гіпотезою ефективності et+1 = , де — можлива вартість використання фондів, що може включати і ризикову премію понад гарантовану норму прибутку. В цьому разі

Wt = 0 (Wt+1 + Фt+1 + zt+1)e, (13)

де 0 = 1/(1 + ); у простішому випадку може бути процентною став-кою. Суттєвим є аналіз випадкових величин Фt та zt, які за відсутності ефективного ринку є передбачуваними.

Для розгляду взаємозв’язку динаміки узагальненого індексу цін позабіржового ринку та валютного курсу української національної валюти до російського рубля використовуються регресійні механізмами, на основі яких за наявності значень вхідного показника можливе прогнозування рівня вихідного показника:

Wt = + Фt + zt . (14)

У підрозділі 2.3 “Аналіз моделі взаємодії валютного курсу та деяких економічних показників” детально аналізуються параметри і результати моделі, розглянутої у підрозділі 2.2. Досліджується оптимізаційна проблема внутрішніх фірм-резидентів, котрі перебувають в умовах невизначеного попиту.

У позитивному аспекті результатом дослідження є новий канал ефектів монетарних коливань реальної економіки та впливу ефектів Дорнбуша, що пов'язані з очікуваннями і динамікою валютних курсів та базуються на номінальних цінах.

Ця проблема неодмінно перетинається з пошуками рівноваги на ринку активів і на валютному ринку, та із встановленням можливостей і шляхів підвищення інформованості щодо економічного довкілля, а також ситуації на ринках активів. Модель грунтується на мікро- та макроекономічному аналізі. Перед кожним з економічних суб'єктів постає попит, що дорівнює:

Dtj = (1 / m)Dt – mB(Rtj – Rt) + еtj, j = 1, ..., m, (15)

де Dt — світовий попит (Dt = ); Rtj — відносна ціна, що стягується j-ю фірмою; Rt — середня відносна ціна у світі (Rt = (1/m) Rtj ), m — кількість суб'єктів господарювання, що розглядаються; еtj — стохастичний шок для j-ї фірми в момент часу t; B — деякий фактор або матриця факторів.

Відносними цінами виступають ціни фірм на їхню продукцію у вітчизняній валюті, розділені на рівень цін, який є функцією від цін у вітчизняній валюті на вітчизняні товари та товари іноземного виробництва. Світовий попит є сумою внутрішнього попиту (0 – 1 Rt + 2Xt) та іноземного попиту (0* – 1* Rt), де 0, 1, 2 — додаткові параметри, а Xt — рівень реальних витрат внутрішніх резидентів. Передбачається, що фірми знають свої точки (позиції) щодо попиту, але etj = 0.

Реальні витрати прямо залежать від реальних доходів (Rt Yt), з тією особливістю, що Xt = K1 Rt + K2 Yt + Ut, де K1, K2 > 0, Ut — шум відхилень агрегованих витрат; Yt — обсяг ви-пуску продукції.

Кожна j-та фірма випускає продукцію обсягом Ytj і має запаси продукції обсягом Ntj. Динаміка запасів описується як Ytj = Dtj + Ntj – – Nt–1j. Перед суб'єктами господарювання постає проблема максимі-за-ції математичного сподівання:

Etj[Dt+ijRt+ij – (0 + Kt+1 + 1Yt+1)Yt+1j – (2)(Yt+ij) – 1Nt+i–1 –
– (2)(Nt+i–1j)]i, j =1, ..., m, (16)

де i — дисконтна ставка, константна між нулем та нескінченністю;
Etj — математичне сподівання (умовне щодо інформації, доступної для даної фірми на початку періоду); 0, 1, 2 та 1, 2 — деякі апріорно визначені параметри.

Наводяться прогностичні розрахунки із застосуванням моделі взаємодії валютного курсу з окремими економічними показниками, а також моделі поточного прогнозування. Спираючись на аналіз моделей прогнозування валютних курсів детально розкривається ситуація на фінансових і валютних ринках України і Російської Федерації в 90-х
роках.

У третьому розділі “Використання моделі взаємодії курсу вітчизняної валюти та окремих економічних показників” наводяться при-клади застосування моделі регулюючими інститутами і суб’єктами економічного господарювання, їх якісний і кількісний аналіз.

У підрозділі 3.1 “Динаміка порівняльних характеристик валютних курсів трансформаційних економік” досліджується динаміка валютних курсів економік, що знаходяться в процесі трансформації і перебувають під впливом розвитку структурного реформування. Аналізуються сис-тем-ний зв’язок між грошово-кредитною політикою, котру проводить НБУ, макроекономічною ситуацією в Україні і динамікою промислового виробництва, а також залежності між рівнем ставки процента за кредит і інтенсивністю виробничих інвестицій, пропозицією грошей і динамікою попиту та темпом інфляції. Розглядається динаміка обмінного курсу і долі імпортних товарів у товарних ресурсах торгівлі, порівняльна динаміка цін в основних галузях матеріального виробництва України і Російської Федерації.

У підрозділі 3.2 “Використання моделей короткострокового прогнозування валютних курсів в практиці роботи суб’єктів економічного господарювання” аналізується поведінка суб’єктів економічного господарювання в аспекті короткострокового прогнозування валютного курсу.

Спираючись на модель взаємодії валютного курсу та економічних показників, розглянуту в розділі 2.2, досліджується курс української гривні до американського долара в короткотерміновому аспекті (інтервал розгляду — місяць) починаючи з жовтня 1997 р. до березня 1998 р. (див. табл. 1). В умовах недостатньої інформації шляхом аналізу та вибору декількох з численних економічних показників приходимо до висновку, що для побудови регресійних рівнянь найбільш придатні показники обсягу грошової маси як імпульсивного рушія (див. рис. 2) та рівня процентних ставок за кредити. Це відповідає вторинним змінам в економічній системі (див. рис. 3). Прогнозні значення валютних курсів збігаються з фактичними даними за припущення лінійно-адитивних трендів. Застосування часових рядів для знаходження прогноз них значень валютних курсів за методами екс-по-ненційно згладженого середнього (включаючи часткові накопи-чу-вальні похибки Бокса — Дженкінса з параметрами = 0,8; = 0,2 для 5 спостережень) є такі результати. Прогнозне значення на березень 1998 р. дорівнює 2,029599905, фактичне значення — 2,03. При цьому реальне значення відповідає інтервалу надійності [1,858; 2,201]. Точність прогнозу відповідає вимогам суб’єктів господарювання: сума квадратів помилок дорівнює 0,00845; середній квадрат помилок — 0,00169; середня помилка — 0,02684; середня абсолютна процентна помилка — 1,354%, що відповідає середній процентній помилці.

Накопичення в економіці невідповідностей основних показників, а також зміни, що відповідають третьому етапу моделі, розглянутої в розділі 2.2, у липні 1998 р. призвели до різкого зростання курсу української гривні. Ситуація може бути проаналізована виключно застосуванням поточних часових рядів, оскільки регресійні зв’язки не встигають адаптуватися на короткому проміжку часу і часто для суб’єктів господарювання своєчасні реальні дані про розвиток макроекономічних показників недосяжні. На підставі 15 спостережень з інтервалом один день можливо зробити прогноз на останній день місяця, що особливо важливо для зведених статистик та обліку мікроекономічних суб’єктів.

Місце для таблиці 1 (див. файл page17.doc)

Рисунок 2. Регресійний аналіз впливу змін в грошовій масі М3 на валютний курс UAH/USD (жовтень 1997 — березень 1998 рр.)

Регресійна статистика

R | 0,894286518

R-квадрат | 0,799748376

Нормований R-квадрат | 0,74968547

Стандартна похибка | 0,033463145

Спостереження | 6

Спостереження | Передбачуваний курс | Залишки

1 | 1,94207508– | 0,014207508

2 | 1,878460841 | 0,011539159

3 | 1,947116311– | 0,048116311

4 | 1,910347843 | 0,019652157

5 | 1,982546313 | 0,037453687

6 | 2,036321183 | 0,006321183

ANOVA

df | SS | MS | F | Значимість F

Регресія | 1 | 0,017888372 | 0,017888372 | 15,97486924 | 0,016172318

Залишок | 4 | 0,004479128 | 0,001119782

Сумарно | 5 | 0,0223675

Коефіцієнти | Стандартна похибка | t-статистика | Р-значення | Нижні 95% | Верхні 95%

Y-перетин (курсу)
| 0,959721523
| 0,2460172
| 3,901034254
| 0,01752613
| 1,276666858
| 1,642776187

Змінна ставки процента

| 7,87333Е-05

| 1,96988Е-05

| 3,99685742

| 0,016172318

| 2,40406Е-05

| 0,000133426

Рисунок 3. Регресійний аналіз впливу змін в процентних ставках на валютний курс UAH/USD (жовтень 1997 — березень 1998 рр.)

Регресійна статистика

R | 0,983400622

R-квадрат | 0,967076783

Нормований R-квадрат | 0,958845979

Стандартна похибка | 0,013568438

Спостереження | 6

Спостереження | Передбачуваний курс | Залишки

1 | 1,86323555 | 0,01676445

2 | 1,904830642– | 0,014830642

3 | 1,912492896– | 0,013492896

4 | 1,924533581 | 0,005466419

5 | 2,015386019 | 0,004613981

6 | 2,028521312 | 0,001478688

ANOVA

df | SS | MS | F | Значимість F

Регресія | 1 | 0,02163109 | 0,02163109 | 117,4948097 | 0,000411022

Залишок | 4 | 0,00073641 | 0,000184103

Сумарно | 5 | 0,0223675

Коефіцієнти | Стандартна похибка | t-статистика | Р-значення | Нижні 95% | Верхні 95%

Y-перетин (курсу)
| 1,445095411
| 0,046129673
| 31,32680794
| 6,18788Е-06
| 1,31701864
| 1,573172181

Змінна ставки процента

| 0,010946077

| 0,001009832

| 10,839502228

| 0,00041022

| 0,008142328

| 0,013749826

Прогноз курсу гривні до долара із залученням методів Бокса —Дженкінса (з параметрами = 0,2, = 0,2) на 31.07.1998 р. дорівнює 2,13504, фактичне значення — 2,1349. Реальне значення відповідає інтервалу надійності [2,11327; 2,156809]. Незважаючи на специфіку розглядуваного ряду (вона полягає в тому, що два суттєві імпульси є рушійною силою лише на останньому етапі динаміки) точність прогнозу відмінна: середня помилка становить 0,0015; середня абсолютна процентна помилка — 0,074%.

Підходи, запропоновані в моделі взаємодії валютного курсу і деяких економічних показників, розвиток цієї моделі для умов недостатньої інформації та поточного прогнозування в поєднанні з експертними та комбінованими методами прогнозування дають змогу учасникам фінансового і насамперед валютного ринків з достатньою мірою вірогідності прогнозувати такі зміни, як зміни в доходності акцій, можливість наступної емісії з горизонтом прогнозу від одного до трьох місяців; зміни в доходності операцій з облігаціями державної позики; зміни в інвестиційних потоках як з боку резидентів, так і з боку нерезидентів; зміни в напрямках тримання авуарів резервів учасників ринку; зміни в співвідношенні прибутків та збитків для промислового балансу за рахунок змін у курсових різницях (в основному — за депозитами та заборгованістю дебіторів, при застосуванні розрахунків в іноземній валюті); зміни в політиці хеджування з опціонами відносно валютного курсу та ін.

ВИСНОВКИ

Динаміка основних макроекономічних показників розглядається в дослідженні як реальний стан економічного розвитку держави і визначається такими параметрами: рівень виконання бюджетних зобов’язань; величина бюджетного дефіциту і швидкість зростання державного боргу; рівень монетаризації бюджетного дефіциту; величина валютних резервів, що використовуються для фінансування бюджетного дефіциту; динаміка валового внутрішнього продукту; рівень безробіття; рівень збирання бюджетних доходів в цілому і податків