Для уравнения проведены также тесты, проверяющие устойчивости регрессии (тесты рекурсивных остатков, CUSUM и рекурсивные коэффициенты), то есть оценивающие устойчивость коэффициентов уравнений при добавлении новых данных (Приложение 5).
Уравнение депозитов показывает высокие коэффициенты эластичности депозитов в банковской системе по процентной ставке (0,56) и обменному курсу (0,53), умеренную эластичность по экономическому росту, заработной плате и ценам на нефть (примерно по 0,15). Имеется также определенная инерциальность объемов депозитов (зависимость от предыдущих значений). Непосредственное влияние инфляции на объемы депозитов минимально.
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
Предварительный анализ переменных
В данном приложении в пункте 1 приведены результаты тестов на нестационарность переменных, в пункте 2 –анализируется корреляция между эндогенной и экзогенными переменными, в пункте 3 данные проверяются на наличие тренда и сезонности.
1. Тесты на нестационарность переменных
Для нейтрализации нестационарности, характерной для многих экономических временных рядов в уравнении депозитов включены не сами исходные факторы, а некоторые функции от них, являющиеся суперпозицией первых разностей и логарифма от них. Так, в уравнении фигурируют переменные DLOG(DEPOZITINBWU(-2)), INF(-3), DLOG(KREDTENURRATE(-1)), D(DLOG(GDP(-1))), D(DLOG(WAGE(-3))), DLOG(EXRATE(-2)), DLOG(OILPRICEWORLD(-4)).
Для проверки эти переменных на стационарность, введем для них новые обозначения[2].
DLOGDEPOZITINBWU_2=DLOG(DEPOZITINBWU(-2)) (≡ Y)
INF_3=INF(-3) (≡ X1),
DLOGKREDTENURRATE_1= DLOG(KREDTENURRATE(-1)) (≡ X2),
dDLOGGDP_1= d(DLOG(GDP(-1))) (≡ X3),
DDLOGWAGE_3 = D(DLOG(WAGE(-3))) (≡ X4),
DLOGEXRATE_2= DLOG(EXRATE(-2)) (≡ X5),
DLOGOILPRICEWORLD_4=DLOG(OILPRICEWORLD(-4)) (≡ X6),
ADF-тесты на наличие нестационарности для данных переменных отрицают наличие нестационарности для каждой из них (Таблица П.1). Таблица П1.1.
| Null Hypothesis: DLOGDEPOZITINBWU_2 has a unit root | ||||||||
| Exogenous: Constant | ||||||||
| Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) | ||||||||
| t-Statistic | Prob.* | |||||||
| Augmented Dickey-Fuller test statistic | -4.830664 | 0.0002 | ||||||
| Test critical values: | 1% level | -3.525618 | ||||||
| 5% level | -2.902953 | |||||||
| 10% level | -2.588902 | |||||||
| Null Hypothesis: INF_3 has a unit root | ||||||||
| Exogenous: Constant | ||||||||
| Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) | ||||||||
| t-Statistic | Prob.* | |||||||
| Augmented Dickey-Fuller test statistic | -6.328580 | 0.0000 | ||||||
| Test critical values: | 1% level | -3.555023 | ||||||
| 5% level | -2.915522 | |||||||
| 10% level | -2.595565 | |||||||
| Null Hypothesis: DLOGKREDTENURRATE_1 has a unit root | ||||||||
| Exogenous: Constant | ||||||||
| Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) | ||||||||
| t-Statistic | Prob.* | |||||||
| Augmented Dickey-Fuller test statistic | -6.856020 | 0.0000 | ||||||
| Test critical values: | 1% level | -3.568308 | ||||||
| 5% level | -2.921175 | |||||||
| 10% level | -2.598551 | |||||||
| Null Hypothesis: DLOGOILPRICEWORLD_4 has a unit root | |||||||||||||||
| Exogenous: Constant | |||||||||||||||
| Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) | |||||||||||||||
| t-Statistic | Prob.* | ||||||||||||||
| Augmented Dickey-Fuller test statistic | -6.682684 | 0.0000 | |||||||||||||
| Test critical values: | 1% level | -3.527045 | |||||||||||||
| 5% level | -2.903566 | ||||||||||||||
| 10% level | -2.589227 | ||||||||||||||
| Null Hypothesis: DDLOGWAGE_3 has a unit root | |||||||||||||||
| Exogenous: Constant | |||||||||||||||
| Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) | |||||||||||||||
| t-Statistic | Prob.* | ||||||||||||||
| Augmented Dickey-Fuller test statistic | -25.78248 | 0.0001 | |||||||||||||
| Test critical values: | 1% level | -3.530030 | |||||||||||||
| 5% level | -2.904848 | ||||||||||||||
| 10% level | -2.589907 | ||||||||||||||
| Null Hypothesis: DLOGEXRATE_2 has a unit root | |||||||||||||||
| Exogenous: Constant | |||||||||||||||
| Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) | |||||||||||||||
| t-Statistic | Prob.* | ||||||||||||||
| Augmented Dickey-Fuller test statistic | -5.825390 | 0.0000 | |||||||||||||
| Test critical values: | 1% level | -3.568308 | |||||||||||||
| 5% level | -2.921175 | ||||||||||||||
| 10% level | -2.598551 | ||||||||||||||
| Null Hypothesis: DDLOGGDP_1 has a unit root | |||||||||||||||
| Exogenous: Constant | |||||||||||||||
| Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) | |||||||||||||||
| t-Statistic | Prob.* | ||||||||||||||
| Augmented Dickey-Fuller test statistic | -21.35948 | 0.0001 | |||||||||||||
| Test critical values: | 1% level | -3.527045 | |||||||||||||
| 5% level | -2.903566 | ||||||||||||||
| 10% level | -2.589227 | ||||||||||||||
2. Анализ корреляции между эндогенной и экзогенными переменными.
Таблица П1.2
| Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | |
| Y | 1,00 | 0,13 | -0,54 | -0,26 | -0,12 | 0,28 | -0,07 |
| X1 | 0,13 | 1,00 | -0,28 | 0,08 | 0,10 | -0,13 | 0,35 |
| X2 | -0,54 | -0,28 | 1,00 | 0,13 | -0,19 | -0,15 | 0,05 |
| X3 | -0,26 | 0,08 | 0,13 | 1,00 | -0,15 | 0,08 | 0,10 |
| X4 | -0,12 | 0,10 | -0,19 | -0,15 | 1,00 | -0,09 | 0,28 |
| X5 | 0,28 | -0,13 | -0,15 | 0,08 | -0,09 | 1,00 | -0,29 |
| X6 | -0,07 | 0,35 | 0,05 | 0,10 | 0,28 | -0,29 | 1,00 |
Из таблицы П 1.2 можно видеть, что между экзогенными переменными практически отсутствует попарная корреляция, однако между эндогенной переменной и тремя экзогенными переменными (инфляцией, заработной платой и ценами на нефть) попарная корреляция достаточно низкая, чтобы дать формальное обоснование для вхождения данных экзогенных переменных в модель. Однако, мы их оставили в модели, исходя из содержательных экономических обоснований, данных в основном тексте.