Оценка роли различных факторов, оказывающих влияние на спрос на деньги, обычно проводится на данных, образующих временные ряды. Проиллюстрируем некоторые особенности такой оценки на примере движения в американской экономике агрегата M1 с начала 1974 года до конца 1993 года (месячный шаг модели)[8].
В уравнении регрессии будем использовать простейшие зависимости (некоторая модификация соотношения (12)):
mt − pt = λ+β(yt − pt ) +γi +ε~t (12’)
В этом уравнении все переменные – денежная масса (М), общий уровень цен (Pt), номинальный доход (Yt) и процент выражены в логарифмах, поэтому соответствующие коэффициенты регрессии можно использовать для характеристики эластичности спроса на реальные денежные остатки.
Достаточно ознакомиться с графиком, изображающим движение агрегата и объема реальных доходов на протяжении двадцатилетнего периода, чтобы возникало предположение о нестационарности изучаемых рядов. В этом случае в движении обоих показателей главную роль может играть прежде всего стохастический тренд, а не содержательные, экономические взаимоотношения. Подобные регрессии известные эксперты в области эконометрического анализа К. Гренджер и П. Ньюболд назвали «ложными» - spurious регрессиях, невозможно полагаться и на высокий коэффициент детерминации R2 как на свидетельство того, что используемая спецификация позволяет как-то «объяснять» реальные хозяйственные зависимости.
Анализ порядка интегрированности переменной log(M/P) показывает, что при использовании расширенного теста Дики-Фуллера ADF (6) значение статистики Ф3 позволяет на 90%-ном уровне отвергнуть гипотезу о существовании двух единичных корней. Значение выборочной статистики Дики-Фуллера Ф1 позволяет на 95%-ном уровне отвергнуть совместную нулевую гипотезу, согласно которой существует второй единичный корень, а свободный член λ в соотношении (12’) равен нулю. Вместе с тем значение Ф3 и Ф1, рассчитанные для проверки гипотезы о существовании одного единичного корня не позволяет отвергнуть нулевую гипотезу. Аналогичные тесты, проведенные с остальными переменными, убеждают нас в том, что переменные, фигурирующие как в левой, так и в правой части соотношения (12’), характеризуются интегрированностью первого порядка I(1) (необходимое условие «сбалансированности» рассматриваемого соотношения)[9].
На очередном этапе оценки можно использовать последующие процедуры ЭнглаГренджера. Использование коинтегрирующей регрессии ADF (4) позволяет предположить наличие коинтеграционной зависимости. Для проверки гипотезы о существовании серийной корреляции остатков используется модель авторегрессии распределенных лагов ADL (4). В этой модели коэффициенты регрессии при независимых переменных, фигурирующих в (12’), не претерпевают существенных изменений. Значения используемой тестовой статистики, использующей множитель Лагранжа (LM – статистики), позволяют с достаточной вероятностью отвергнуть гипотезу о наличии серийной корреляции остатков.
Выше отмечалось, что логарифмическое представление переменных позволяет использовать коэффициенты регрессии в качестве характеристик эластичности спроса на деньги по соответствующим независимым переменным. Но для процентных ставок несколько более естественной представляется оценка полулогарифмической зависимости (в качестве одной из независимых переменных используются абсолютные значения процента, а не их логарифмы). Тогда интерпретация коэффициента при указанной переменной становится совсем прозрачной. Так, в рассматриваемом коинтеграционном соотношении для абсолютных значений процента он устойчиво равен 0,03. Это означает, что при увеличении ставки на один процентный пункт, скажем, в 3% до 4%, при прочих равных условиях спрос на реальные денежные остатки уменьшится на 0,03%.
Переходя к изучению динамических характеристик спроса на деньги, можно использовать модель коррекции ошибок. На этом этапе оценивается модель, в которой изменения спроса ∆(mt − pt ) зависят от лаговых значений зависимой переменной, распределенных лагов независимых переменных (yt - pt) и it, а также от предшествующего значения ошибки оцененного уравнения (12’).
Расчеты свидетельствуют о том, что коэффициент при лаговом значении ошибки характеризуется статистической существенностью. В рассматриваемых уравнениях он оказался равным – 0,025-0,026; это означает, что динамический процесс приспособления спроса к новым условиям, описываемый моделью коррекции ошибок, предполагает, что наряду с постепенным воздействием, оказываемым прошлыми значениями соответствующих переменных, на данном шаге (в текущем месяце) рассматриваемый механизм при прочих равных условиях в среднем на 2,5% сокращает масштабы обнаруживающегося неравновесия.
До сих пор рассматривались простейшие методы оценки стандартной спецификации уравнения спроса на денежные остатки. На рубеже 90-х годов для оценки спроса на деньги была предложена несколько более сложная техника анализа множественной коинтеграции (см., например, Johansen, Juselius 1990; 1994). С помощью указанных методов удается построить систему уравнений, в которых спрос на денежные остатки может взаимодействовать со спросом на другие активы, и в правой части уравнений регрессии, наряду с экзогенными могут фигурировать и эндогенные переменные. Речь идет, как нетрудно понять, о моделях векторной авторегрессии (VAR – моделях).
В рамках большинства исследований, проведенных указанными методами, не удалось отвергнуть гипотезу о «слабой экзогенности» реального дохода и процента в модели, описывающей формирование спроса на деньги. Особый интерес представляют, по-видимому, коинтеграционные зависимости, учитывающие воздействие других «слабоэкзогенных» факторов, оказывающих влияние на спрос на денежные остатки. Так, Й. Бэйбэ, Д. Хендри и Р. Стар, изучавшие спрос на денежные остатки в США на протяжении почти тридцати лет (1960-1988 гг.), в своих расчетах дополнили соотношение (12’), данными, характеризующими изменения цен и степень риска, сопряженного с хранением облигаций. Коэффициенты регрессии в коинтеграционных связях при всех рассматривавшихся независимых переменных оказались существенными; включение дополнительных факторов позволило заметно уменьшить стандартную ошибку уравнения регрессии (Baba, Hendry, Starr 1992).
Учет степени риска, связанного с альтернативными способами использования денежных ресурсов, подтвердил справедливость некоторых элементарных соображений. Так, знак минус при коэффициенте регрессии может свидетельствовать: чем больше риск, связанный с приобретением и хранением других финансовых активов, тем активней при прочих равных условиях спрос на денежные остатки. Такое влияние риска, по-видимому, не полностью «поглощается» премией за риск, содержащейся в другой контролируемой переменной – процентных доходах по долгосрочным облигациям.
Отрицательный коэффициент регрессии при характеристике изменения цен может интерпретироваться, например, следующим образом. Как известно, в обстановке предвидимой инфляции повышение номинальных процентных ставок, в соответствии с принципом И. Фишера, должно полностью компенсировать кредитора; однако фактические изменения рыночных ставок процента могут не обеспечивать полной «индексации». В указанной ситуации номинальные процентные ставки не дают достаточно полной характеристики альтернативных издержек хранения денег; возникают дополнительные стимулы, побуждающие к уходу от обесценивающихся финансовых активов (денежные остатки и вложения в облигации).
Предложение денег
В стандартных теоретических схемах, описывающих предложение денег, обычно предполагается, что платежные средства могут выпускаться банком, который эмитирует «наличные деньги» (currency), и коммерческими банками; последние представляют обязательства, часть которых функционирует в качестве «банковских денег». Отношения, складывающиеся между Центральным банком, частными финансовыми посредниками и другими участниками хозяйственного процесса, существенно зависят от целого ряда факторов, в частности, от категорических условий формирования денежно-кредитной системы, от особенностей законодательства, от используемой «финансовой технологии» и др.
В любой стране, как заметил К. Бруннер (Brunner 1973), можно выделить два компонента предложения денег: это экзогенная (с точки зрения рассматриваемых теоретических схем) эмиссия наличных денег и другие меры, предпринимаемые монетарными властями и обеспечивающие изменения в предложении денег, и эндогенная реакция финансовых посредников и других участников на указанные действия. Заметим, что такая теоретическая конструкция обладает большей общностью, чем модель К. Викселя, обсуждавшаяся в предшествующей теме (в модели Викселля все изменения массы обращающихся денег предполагалась эндогенными).
Рассмотрим несколько более подробно два важнейших подхода в анализе денежного предложения – модель денежного мультипликатора и трактовка, видящая в выпуске денег другую сторону, отражение движение ресурсов между различными секторами экономики, фиксируемое системой национальных счетов (в английской литературе используется более короткое выражение – “credit counterpart”).
Поскольку данная модель подробно описана в стандартных учебниках макроэкономической теории – см., например, Дорнбуш, Фишер 1997, Глава 11, - отметим коротко лишь некоторые особенности указанного подхода. Денежный мультипликатор µ характеризует связь между денежной базой Н, которая служит объектом непосредственного регулирования, осуществляемого Центральным банком, и объемом обращающейся денежной массы М: