Представляем вашему вниманию статью Александры Безбородовой «Межстрановой анализ инвестиций в основной капитал: эконометрический анализ панельных данных», впервые опубликованную в журнале «Наука и инновации» (№1 за 2011 год).
В общем виде инвестиционная функция представляет собой модель спроса на капитальные вложения и является преимущественно дескриптивной моделью, отображающей корреляцию инвестиций с теми или иными факторами (темпами роста ВВП, массы и нормы прибыли, объема основных производственных фондов и т.д.). Данная модель строится с использованием метода наименьших квадратов или других способов математико-статистической обработки наблюдений по соответствующим признакам. Она применяется автономно или в системе моделей для анализа и прогнозирования потребностей инвестиций под желаемый рост хозяйства в целом или отдельной отрасли.
Известны различные инвестиционные функции, отличающиеся друг от друга набором факторов (независимых переменных), и характером поведения инвестиций, связанным с конкретными хозяйственными условиями, вероятность осуществления которых в будущем определяет пригодность данных моделей для прогностических расчетов.
В зависимости от задач анализа зарубежными исследователями были получены инвестиционные функции, где ключевыми параметрами изменения инвестиционного спроса выступают чистая прибыль, динамика нормы прибыли или величина ожидаемой прибыли. В предложенном польским экономистом Михалем Калецким уравнении спроса на валовые капиталовложения их величина с некоторым временным лагом выступает как функция от объема сбережений и сдвигов прибыли, валового национального продукта, запасов основных фондов.
В брукингской эконометрической модели (США) одним из основных факторов, влияющих на поток инвестиций, являются предшествующие изменения объемов продаж. Некоторые инвестиционные функции содержат нормативные элементы. Такова модель, разработанная американским экономистом Бертом Хикменом и предназначенная для предвидения инвестиционного спроса в перспективе, на начало которой он сбалансирован с предложением капитала, а затем начинает увеличиваться, поскольку растут и потребности в продукции, изменяются цены, процентная ставка и др. [4].
Современная эконометрическая наука развивается и предлагает новые методы изучения социально-экономических процессов. Структура имеющейся информации по странам, характеризуемых определенным набором статистических показателей, за конкретный период времени позволяет применить для изучения межстрановой дифференциации инвестиций в основной капитал аппарат эконометрического моделирования – анализ панельных данных.
Анализ на основе панельных данных обеспечивает большую эффективность оценивания параметров эконометрической модели, возможность контроля над неоднородностью объектов и выявления ее степени, а также идентификацию эффектов, недоступных в анализе пространственных данных (cross-section data), что позволяет более полно учесть особенности объектов, попавших в выборку.
Статистический анализ факторов для построения эконометрических моделей
Инвестиции экономики страны зависят от большого числа факторов – от государственных доходов и расходов, степени развития техники и технологии, инноваций, внутренней и внешней политики государства, состояния законодательной базы, международных связей [2].
Макроэкономическими показателями, определяющими динамику инвестиционных процессов, являются: национальный объем производства, величина накопления денежных доходов населения, распределение их на потребление и сбережение, ожидаемый темп инфляции, ставка ссудного процента, налоговая нагрузка, условия финансового рынка, обменный курс денежной единицы, воздействие иностранных инвесторов и др.
Так, увеличение объема произведенного национального продукта при прочих равных условиях ведет к возрастанию инвестиционного спроса и наоборот. Объяснить данное влияние можно тем, что определенная часть произведенного национального продукта является источником инвестиционных ресурсов. Следует также отметить, что величина реальных ресурсов для инвестиций, которыми располагает экономика на каждом конкретном этапе ее развития, в решающей степени зависит от того, какие приоритеты лежат в основе распределения произведенного продукта — текущее потребление или накопление [1].
В рамках данной работы информация для проведения исследования межстрановой дифференциации инвестиций в основной капитал представляет собой панельные данные за 9 последовательных периодов времени (2000-2008 гг.), где в качестве объектов наблюдения выступают: Беларусь, Россия, Украина, Литва, Латвия, Польша, Венгрия, Великобритания, Швеция; в качестве результирующей переменной: инвестиции в основной капитал; в качестве независимых переменных: валовой внутренний продукт, ставка рефинансирования. Остальные факторы межстрановой дифференциации (политические, природно-климатические и прочие неучтенные параметры) включаются в модели анализа панельных данных в виде индивидуальных эффектов, рассчитываемых для каждой страны.
По методологии Всемирного банка, который ежегодно рассчитывает показатели национального дохода на душу населения, все государства и территории классифицируются тремя уровнями:
высоким (от $ 11906 и выше)
средним
выше среднего (от $ 3856 до $ 11905)
ниже среднего (от $ 976 до $ 3855)
низким (от $ 975 и ниже)
Отобранные для исследования страны входят в различные группы классификации, что является важным для проводимого исследования (см. рисунок 1).
Для простоты дальнейшего изложения реализации описанного метода на практике введем следующие обозначения (см. таблицу 1, по представленной ссылке можно скачать все таблицы и формулы статьи).
Все стоимостные показатели были приведены к единой валюте – евро, после чего был рассчитан темп роста каждого из них по отношению к базовому периоду (2000 г.). Все переменные модели представлены в логарифмической форме, что привело к линеаризации их рядов переменных и тем самым упростило статистическую работу с ними, а также облегчило экономическую интерпретацию коэффициентов, полученных при переменных.
Первым этапом анализа связи между переменными является анализ их стационарности (см. таблицу 2). Он осуществляется посредством тестов на единичный корень, как с общим, так и с индивидуальными процессами. Отсутствие единичного корня свидетельствует о стационарности переменной. Расчет тестов осуществляется с помощью эконометрической программы EViews 6.0. Выбор длины лага производится автоматически на основе информационного критерия Акаика с максимальным лагом в 1 год.
По полученным результатам видно, что на основе тестов на единичный корень с общим процессом отвергается нулевая гипотеза о нестационарности панелей, в то время как на основе тестов с индивидуальными процессами эта гипотеза принимается.
В рамках данного исследования построены модели только на основе панельных данных без рассмотрения какой-либо страны в отдельности. Таким образом, целесообразно использовать статистические данные в уровнях.
Для проверки правильности выбора причинно-следственной зависимости отобранных переменных следует проверить гипотезы об обратном влиянии инвестиций в основной капитал на экзогенные факторы, а также о взаимовлиянии самих экзогенных факторов.
Одним из базовых подходов к анализу причинно-следственных связей в современной эконометрике является тест Грейнджера на каузальность. В основе теста Грейнджера лежит следующая регрессия. Нулевая гипотеза «х не влияет на у» заключается в одновременном равенстве нулю всех коэффициентов B. Для ее тестирования применяется обычный F-тест. Альтернативная гипотеза «у не влияет на х» тестируется аналогично, только необходимо поменять местами х и у. Для того чтобы прийти к заключению, что «х влияет на у», необходимо, чтобы нулевая гипотеза была отвергнута, а альтернативная принята. Если обе гипотезы отвергаются, то между рассматриваемыми переменными существует двусторонняя взаимосвязь. Если же нулевые гипотезы не отвергаются, то каузальная связь между переменными отсутствует. Кроме того, необходимо отметить, что тест Грейнджера чувствителен к количеству лагов m в уравнении регрессии.
В таблице 3 представлены результаты теста Грейнджера по отобранным показателям, количество лагов равняется 5.
В таблице содержатся значения вероятности p для F-статистики. Для отклонения нулевой гипотезы на 5%-ном уровне значимости необходимо, чтобы p-значение для соответствующей пары показателей находилось в пределах до 0,05. Таким образом, проведенные тесты подтверждают правильность выбора экзогенных факторов, а также причинно-следственной зависимости между эндогенными и экзогенными переменными.
Эконометрическое моделирование инвестиций в основной капитал стран ЕС и СНГ
Эмпирический анализ, основанный на панельных данных, начинается с выбора между моделями с общим эффектом и специфичными эффектами, для чего существует ряд статистических тестов. В качестве нулевой гипотезы в F-тесте формулируется отсутствие у данных панельной структуры и возможность получения по объединенной (pooled model) выборке с помощью МНК состоятельных и эффективных оценок.
Для определения целесообразности выбора между моделями со случайными (RE model) и фиксированными (FE model) эффектами используется тест множителей Лагранжа [5]. В случае, когда нулевая гипотеза отвергается, следует строить модель со случайными эффектами. Тест Хаусмана подтверждает обоснованность выбора между моделями с фиксированными и случайными эффектами. Если отвергается нулевая гипотеза о том, что индивидуальные эффекты и зависимые переменные не связаны, то выбор делается в пользу модели с фиксированными эффектами. В противном случае будет верна модель со случайными эффектами, оценки которой являются состоятельными и эффективными [5]. В моделях, где используются межобъектные (cross-section) и временные (time) эффекты, тестирование проводится как отдельно для соответствующего типа эффектов, так и совместно.
Результаты оценивания моделей с использованием различных типов эффектов приведены в таблице 4, в круглых скобках под коэффициентами уравнений указывается P-значение t-статистики оценки коэффициентов.
Статистические результаты F-теста свидетельствуют об обоснованности рассмотрения панельной структуры данных (Р-вероятность равняется 0,000). Из предложенных моделей, на основании статистических характеристик и результатов проведения тестов множителей Лагранжа и Хаусмана, для дальнейшего анализа была выбрана модель 5. Согласно тестированию, полученные оценки параметров данной модели являются состоятельными и эффективными, параметры статистически значимы на 5%-ном уровне. Спецификация содержит фиксированные эффекты для стран, что целесообразно, так как объекты не представляют собой случайную выборку, модель также включает случайные периодические эффекты.
Полученные эмпирические результаты подтверждают положения экономической теории. Инвестиции в основной капитал имеют прямую зависимость с валовым внутренним продуктом и обратную со ставкой рефинансирования (эффект вытеснения инвестиций).
Фиксированные эффекты отражают влияние на инвестиции в основной капитал факторов, индивидуальных для каждой страны. Это могут быть факторы, связанные с природноклиматическими условиями, наличием или отсутствием полезных ископаемых или других природных ресурсов, особым экономическим положением, качеством управления в государстве и т.д. Чем больше индивидуальный фиксированный эффект, тем больше возможностей увеличить уровень исследуемых эндогенных показателей за счет факторов, не включенных в модель.
Страны были проранжированы по величине фиксированного эффекта (см. таблицу 5).
Наибольшие фиксированные эффекты наблюдаются в Украине и России; отрицательные – в Великобритании, Швеции и Польше, что означает наличие факторов, которые «тянут» эндогенный анализируемый показатель вниз. В данных странах при одинаковых описанных экзогенных факторах величина инвестиций в основной капитал будет меньше, чем в странах с положительными фиксированными эффектами.
Таким образом, на основе проведенного анализа, можно сделать вывод, что страны СНГ, а также Литва и Латвия имеют потенциал и возможность наращивания инвестиций в основной капитал за счет внутригосударственных преимуществ, а также факторов не входящих в модель и оказывающих значительное влияние на инвестиционную активность внутри данного конкретного региона.
Заключение
Результаты, полученные в ходе исследования, могут являться основой для последующей экспертной аналитической оценки изменений инвестиций в межстрановом разрезе, а также выявления индивидуальных особенностей инвестиционной политики и анализа инвестиционного потенциала Республики Беларусь.
Литература
1. Безбородова А.В. Об эконометрической модели анализа и прогнозирования инвестиций в основной капитал // Экономика, моделирование и прогнозирование: сб. науч. тр. Э40 Вып. 2 / ред. совет: С.С. Полоник (гл. ред.) [и др.]. – Мн., 2008.
2. Полоник С.С. Инвестиции: анализ, прогноз, управление. Мн.,2007.
3. Сайт Всемирного банка.
4. Экономико-математический энциклопедический словарь. М., 2003.
5. Green W.H. Econometric Analysis. – Pearson Education International, 2005.
Summary
The article is devoted to the comparative analysis of gross fixed capital formation of CIS and EU countries, based on the econometric analysis of panel data. The econometric analysis is based on statistical data for the nine EU and CIS countries for the period from 2000 to 2008. The analysis and selection of the indicators was based on the concepts of economic theory.
Автор: Александра Безбородова, магистр экономических наук
Источник: BusinessForecast.by
Уважаемые коллеги, присылайте ваши статьи, посвященные анализу и прогнозированию в экономике и бизнесе, на электронный адрес info@businessforecast.by – мы с радостью опубликуем их у себя на сайте!