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.
Еще по теме Структурные модели:
- Структурные модели или модели оценки CDS на основе стоимости фирмы
- Структурные модели равновесия и комбинированные авторские модели
- Развитие модели Мертона. Другие виды структурных моделей.
- Особенности и замечания к структурным моделям
- 3.1. Структурно-функциональная модель фирмы.
- 3.2.2. Исследование структурной устойчивости математической модели Гудвина без параметрического регулирования.
- Оценка структурной устойчивости математической модели цикла Кондратьева с параметрическим регулированием.
- Практическая реализация модифицированных структурных моделей для оценки стоимости CDS на российские компании
- 3.2.4. Исследование структурной устойчивости математической модели Гудвина с параметрическим регулированием.
- 1.2. Метод исследования устойчивости и структурной устойчивости математических моделей экономической системы страны 1.2.1. Разработка методов оценок показателей устойчивости математических моделей.
- 12. Современные экономические системы, их сущность и структурные элементы. Многообразие моделей смешанной экономики.
- Структурная перестройка экономики региона: понятие, цели, задачи и приоритеты. Программа структурной перестройки экономики региона.
- 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
- 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