<<
>>

Структурные модели

Классификация моделей валютного курса представлена на рис. 2.3.

Основные характеристики моделей валютного курса:

1) направлены, как правило, на определение рыночного равновесного валют­ного курса (market equilibrium exchange rate), т.е.

курса, который уравновешивает спрос и предложение валюты при отсутствии официальных интервенций[25] [26];

2) ориентированы на определение кратко-, средне- или долгосрочного рав­новесного валютного курса (см. подробнее табл. 2.16);

3) основаны, как правило, на условиях международного паритета — паритета покупательной способности, паритета процентных ставок, эффекта Фишера, форвардного валютного курса как показателя, определяющего будущий спот- курс[27].

В зависимости от целей исследования модели можно классифицировать сле­дующим образом:

1) по применяемым теоретическим подходам — более ранние модели на ос­нове оценки потоков платежного баланса (balance of payment approach), в кото­рых валютный курс рассматривается в качестве цены валюты как любого другого товара, т.е. цена определяется спросом и предложением валюты, возникающих в рамках международных операций, отражаемых в платежном балансе[28] (например, к таким моделям относится модель на основе паритета покупательной способно- сти[29], а также модель потоков платежного баланса[30]); более поздние — модели в рамках подхода на основе оценки активов (asset or stock approach)[31], рассматри­вающие валютный курс как цену финансовых активов и учитывающие счет ка­питала платежного баланса — в рамках данных моделей выделяют монетарный

подход (monetary approach) и подход на основе активов (asset approach)1 (соответ­ственно монетарные модели и модель портфельного баланса);

2) по объектам прогнозирования (зависимой переменной) — номинальный и (или) реальный валютный курс, изменение курса или иной объект (см.

табл. 2.16);

3) модели, ориентированные на кратко-, средне- или долгосрочный периоды (см. табл. 2.16);

Модели (определения) валютного курса представлены макроэкономически­ми моделями, микроэкономическими моделями и смешанными моделями.

В рамках макроэкономического подхода основными детерминантами валютно­го курса являются макроэкономические переменные (например, денежное пред­ложение, процентные ставки и др.), но данные модели не улавливают движения валютных курсов в краткосрочном периоде (на горизонте нескольких месяцев) и ориентированы на средне- и долгосрочную перспективу (свыше года).

В рамках микроэкономического подхода предполагается, что движение валют­ных курсов определяется процессом и механизмом торговли на валютном рынке. Микроэкономические модели, в рамках которых одним из ключевых факторов является поток заказов[32] [33], объясняют значительную часть колебаний номинальных валютных курсов на горизонте до четырех месяцев[34]. Это связано с механизмом формирования ожиданий — макроэкономические переменные могут правильно описывать модель, но эмпирическая оценка данных переменных плохо определя­ет ожидаемые значения будущих фундаментальных показателей, т.е. в таких слу­чаях поток заказов является лучшим индикатором изменений в ожиданиях.

Другим отличием макро- и микроэкономических подходов является исполь­зование информации: в макромоделях предполагается, что вся информация, не­обходимая для определения валютных курсов, публична и общедоступна, в мик­ромоделях — что экономические агенты обладают различной и неполной ин­формацией о рыночных и макроэкономических условиях, т.е. информация об ожиданиях не является общедоступной[35].

Выделяют также смешанные модели, использующие как макроэкономиче­ские, так и микроэкономические переменные — например, модель потока зака­зов, предложенная Эвансом. В модели потока заказов изменения валютного кур­са определяются изменениями в разнице процентных ставок, а также измене­ниями в потоке заказов[36] (см.

табл. 2.16).

Микроэкономические модели в силу их ориентации на краткосрочное про­гнозирование не будут рассматриваться в рамках данной книги.

Исследования в области макроэкономических моделей валютных курсов направлены, как правило, на анализ и эмпирическую проверку отдельных ви­дов моделей1 или на оценку прогностической значимости таких моделей в це- лом2.

Основными недостатками структурных моделей считаются их худшая про­гностическая способность по сравнению с моделью случайных блужданий, а так­же худшие результаты проверки вне пределов выборки, что привело к снижению роли макроэкономических моделей. С середины 90-х гг. ХХ в. наблюдается воз­вращение интереса к моделям валютных курсов, в рамках которого новые ре­зультаты исследований ставят под сомнение несостоятельность макроэкономи­ческих моделей для прогнозирования валютных курсов3, а также предлагают подходы к построению и оценке модели, повышающие ее прогностические спо­собности. Так, например, в качестве одной из причин худших прогностических способностей макроэкономических моделей был выявлен фактор нестабильно­сти взаимосвязей между фундаментальными факторами и валютным курсом и сложность его учета и тестирования4. В работе Н. Марка показано, что макро­экономические модели могут быть использованы для прогнозирования на дол­госрочный период (на основе оценки отклонения валютного курса от фундамен­тального уровня, определяемого экономической теорией)5. В работе Энгела, Марка и Уэста показано, что в средне- и долгосрочном периодах движение ре­ального валютного курса может быть частично определено фундаментальными факторами6.

Ключевыми направлениями улучшения результатов прогнозирования с по­мощью макроэкономических моделей, в том числе для прогнозов вне пределов выборки, предложенными современными исследованиями, являются примене­ние панельных оценок7, обеспечение оптимального набора фундаментальных факторов, статистических и экономических критериев оценки модели, а также учета их изменений во времени8 и др.

1 Qiu M., Pinfold J. F., Rose L. C. Predicting Foreign Exchange Movements Using Historic Deviations from PPP // International Review of Economics and Finance. 2011. No. 20. P. 485—497. Для прогноза используют движения валютного курса исторические отклонения курса от паритета покупательной способности.

2 Engel C., Kenneth D. W. Exchange Rates and Fundamentals // Journal of Political Economy. 2005. No. 113. P. 485—517.

3 См., например, работу Беллгард и Голдшмидт, в которой не подтверждается, что движение валют­ных курсов описывается моделью случайных блужданий (Bellgard C., Goldschmidt Р. Forecasting Foreign Exc­hange Rates: Random Walk Hypothesis, Linearity and Data Frequency / Sydney: 12th Annual Australasian Finance & Banking Conference, University of New South Wales. 1999. P. 1—18).

4 См., например, в работе Росси ( Rossi B. Are Exchange Rates Really Random Walks? Some Evidence Ro­bust to Parameter Instability. Duke University, March 2005. P. 1—25. http://public.econ.duke.edu/~bros- si/emptvp.pdf ).

5 Mark N. C. Exchange Rates and Fundamentals. Evidence on Long-Horizon Predictability // The American Economic Review. 1995. March. P. 201—218.

6 См., например: Engel C., Mark N. C., West K. D. Exchange Rate Models Are Not as Bad as You Think / NBER. Working Paper 13318. Cambridge, August 2007.

7 См.: ibid.

8

См., например: Sarno L., Valente G. Exchange Rates and Fundamentals: Footloose or Evolving Relations­hip? // Journal of the European Economic Association. 2009. No. 7(4). June. P. 786—830. В работе в качестве фундаментальных факторов добавлены чистые иностранные активы, торговый баланс и др.

В качестве более эффективных макроэкономических моделей, например, были предложены модель непокрытого паритета процентных ставок, которая для валют с высокими процентными ставками дает лучшие прогнозные резуль­таты, чем модель случайных блужданий1, а также модель, основанная на регрес­сии, учитывающей множество независимых переменных (непокрытый паритет процентных ставок, паритет покупательной способности и др.)2 и др.

<< | >>
Источник: Международная практика прогнозирования мировых цен на финансовых рынках (сырье, акции, курсы валют) / под ред. Я. М. Миркина. — М. : Магистр,2014. — 456 с.. 2014

Еще по теме Структурные модели:

  1. Структурные модели или модели оценки CDS на основе стоимости фирмы
  2. Структурные модели равновесия и комбинированные авторские модели
  3. Развитие модели Мертона. Другие виды структурных моделей.
  4. Особенности и замечания к структурным моделям
  5. 3.1. Структурно-функциональная модель фирмы.   
  6. 3.2.2. Исследование структурной устойчивости математической модели Гудвина без параметрического регулирования.
  7. Оценка структурной устойчивости математической модели цикла Кондратьева с параметрическим регулированием.
  8. Практическая реализация модифицированных структурных моделей для оценки стоимости CDS на российские компании
  9. 3.2.4. Исследование структурной устойчивости математической модели Гудвина с параметрическим регулированием.
  10. 1.2. Метод исследования устойчивости и структурной устойчивости математических моделей экономической системы страны 1.2.1. Разработка методов оценок показателей устойчивости математических моделей.
  11. 12. Современные экономические системы, их сущность и структурные элементы. Многообразие моделей смешанной экономики.
  12. Структурная перестройка экономики региона: понятие, цели, задачи и приоритеты. Программа структурной перестройки экономики региона.
  13. 4.1. Структура та структурні зрушення в розвитку економіки. 4.2. Види структурних співвідношень в економіці. 4.3. Державне регулювання структурних зрушень в економіці. 4.4. Державне регулювання інвестиційної діяльності
  14. 4.2. Регулирование эволюции национальной экономики на базе вычислимой модели общего равновесия с сектором знаний 4.2.1. Описание модели, параметрическая идентификации и ретроспективный прогноз Агенты модели