Все
 
 
 


Модель зависимости обменного курса рубля от цен на нефть с марковскими переключениями режимов
 
Код статьиS042473880012410-0-1
DOI10.31857/S042473880012410-0
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Шумилов Андрей Валерьевич 
Должность: старший научный сотрудник
Аффилиация: РАНХиГС
Адрес: Москва, Российская Федерация
Полбин Андрей Владимирович
Должность: Зав. лабораторией математического моделирования экономических процессов
Аффилиация:
РАНХиГС, Москва
Институт Гайдара, Москва
Адрес: Российская Федерация
Название журналаЭкономика и математические методы
ВыпускТом 56 Номер 4
Страницы88-98
Аннотация

В работе исследуется зависимость обменного курса рубля к доллару США от мировых цен на нефть с помощью авторегрессионной модели с марковскими переключениями режимов. Показано, что на дневных данных 2009–2019 гг. эта зависимость наиболее адекватно характеризуется тремя режимами со следующими особенностями: 1) слабой реакцией обменного курса на шоки цены нефти — низкой условной волатильностью изменений курса; 2) сильной реакцией — умеренной волатильностью; 3) сильной реакцией — высокой волатильностью. Режим 3 охватывает кризисные периоды, когда рубль существенно ослабевал по отношению к доллару США. Состояние 1 является преобладающим в период действия режима управляемого валютного курса до ноября 2014 г. После перехода Банка России к плавающему обменному курсу и инфляционному таргетированию режим 1 стал стабильно наблюдаться cиюля 2017 г. Этот результат можно связать с введением в 2017 г. нового бюджетного правила, снижающего зависимость обменного курса рубля от колебаний цен на нефть. Переключения между режимами модели могли быть, кроме того, обусловлены колебаниями неопределенности, измеренной индексами геополитического риска, и неопределенности в экономической политике для России. Также в работе показано, что трехрежимная модель с марковскими переключениями по предсказательным свойствам превосходит модели случайного блуждания и линейную модель обменного курса рубля. Предложенная модель может быть использована для идентификации режимов обменного курса в реальном времени, сценарной оценки последствий для курса рубля при альтернативных траекториях цен на нефть, а также при выработке стратегий хеджирования валютных рисков частным сектором.

Ключевые словаобменный курс рубля, цены на нефть, авторегрессионная модель c марковскими переключениями режимов, предсказание обменного курса рубля
Источник финансированияСтатья подготовлена в рамках выполнения научно-исследовательской работы государственного задания РАНХиГС.
Получено01.12.2020
Дата публикации16.12.2020
Кол-во символов29907
Цитировать  
100 руб.
При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 0, всего просмотров: 702

Оценка читателей: голосов 0 

1. Пестова А.А. (2017). Режимы денежно-кредитной политики Банка России: рекомендации для количественных исследований // Вопросы экономики. № 4. С. 38–60.
2. Полбин А.В., Шумилов, А.В., Бедин А.Ф., Куликов А.В. (2019). Модель реального обменного курса рубля с марковскими переключениями режимов // Прикладная эконометрика. Т. 55. С. 32–50.
3. Baker S.R., Bloom N., Davis S.J. (2016). Measuring economic policy uncertainty. Quarterly Journal of Economics, 131, 4, 1593–1636.
4. Bloom N. (2009). The impact of uncertainty shocks. Econometrica,  77, 3, 623–685.
5. Bartsch Z. (2019). Economic policy uncertainty and dollar-pound exchange rate return volatility. Journal of International Money and Finance, 98. DOI:10.1016/j.jimonfin.2019.102067
6. Caldara D., Iacoviello M. (2019). Measuring geopolitical risk. Working paper. Board of Governors of the Federal Reserve Board.
7. Chen Y. (2002). Exchange rates and fundamentals: Evidence from commodity economies. Mimeograph. Cambridge: Harvard University Press.
8. Chen Y., Rogoff K. (2003). Commodity currencies. Journal of international Economics, 60, 1, 133–160.
9. Devereux M.B., Lane P.R., Xu J. (2006). Exchange rates and monetary policy in emerging market economies. Economic Journal, 116, 511, 478–506.
10. Diebold F., Mariano R. (1995). Comparing predictive accuracy. Journal of Business & Economic Statistics, 13, 3, 253–263.
11. Dornbusch R. (1976). Expectations and exchange rate dynamics. Journal of Political Economy, 84, 6, 1161–1176.
12. Ferraro D., Rogoff K., Rossi B. (2015). Can oil prices forecast exchange rates? An empirical analysis of the relationship between commodity prices and exchange rates. Journal of International Money and Finance, 54, 116–141.
13. Frenkel J.A. (1976). A monetary approach to the exchange rate: Doctrinal aspects and empirical evidence. Scandinavian Journal of Economics, 78, 2, 200–224.
14. Gali J., Monacelli T. (2005). Monetary policy and exchange rate volatility in a small open economy. Review of Economic Studies, 72, 3, 707–734.
15. Goldfeld S.M., Quandt R.E. (1973). A Markov model for switching regressions. Journal of Econometrics, 1, 3–16.
16. Golub S. (1983). Oil prices and exchange rates. Economic Journal, 93, 371, 576–593.
17. Hamilton J.D. (1989). A new approach to the economic analysis of nonstationary time series and the business cycle. Econometrica, 57, 2, 357–384.
18. Husted L., Rogers J., Sun B. (2019). Monetary policy uncertainty. Journal of  Monetary Economics. DOI:10.1016/j.jmoneco.2019.07.009
19. Krol R. (2014). Economic policy uncertainty and exchange rate volatility. International Finance, 17, 2, 241–256.
20. Kuang P., Mitra K. (2016). Long-run growth uncertainty. Journal of Monetary Economics, 79, 67–80.
21. Mussa M. (1982). A model of exchange rate dynamics. Journal of Political Economy, 90, 1, 74–104.
22. Obstfeld M., Rogoff K. (1995). Exchange rate dynamics Redux. Journal of Political Economy, 103, 3, 624–660.
23. Rogoff K. (2009). Exchange rates in the modern floating era: What do we really know? Review of World Economics, 145, 1, 1–12.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх