населения способствовал рост его фактических располагаемых денежных доходов, подкрепленный быстрым расширением банковского кредитования населения. Потребительские расходы населения в январе-сентябре 2006 г. в реальном выражении увеличились по сравнению с соответствующим периодом 2005 г., по оценке Банка России, на 11,7 %. Ускорился и темп прироста инвестиций в основной капитал: за 9 месяцев 2006 г. он составил 11,7 % по сравнению с 9,8 % в январе-сентябре 2005 г.
Экономический рост сопровождался в 2006 г. увеличением численности занятого в экономике населения и снижением численности безработных. В январе-сентябре 2006 г. производительность труда возросла на 5,9 % по сравнению с соответствующим периодом 2005 г.
Прирост ВВП в 2006 г., согласно оценкам Минэкономразвития России, составил 6,6 %, прирост промышленного производства – 4,7 %. Увеличились на 12,5 % реальные располагаемые денежные доходы населения, оборот розничной торговли – на 12,1 %, а инвестиции в основной капитал – на 11,0 %.
В сентябре 2006 г. (по сравнению с декабрем 2005 г.) возросли потребительские цены на 7,2 % (в сентябре 2005 г. – на 8,6 %). Инфляция за скользящий 12-месячный период в сентябре 2006 г. составила 9,5 %.
Характерной причиной замедления роста потребительских цен по сравнению с 2005 г. было, прежде всего, заметное снижение темпов прироста цен на платные услуги населению – до 12,0 % по итогам 9 месяцев 2006 г. по сравнению с 18,5 % за соответствующий период 2005 г. В январе-сентябре 2006 г. темпы прироста административно регулируемых цен замедлились, по оценке, в 1,8 раза. Наиболее существенным было снижение темпов прироста цен на жилищно-коммунальные услуги – до 16,8 % по сравнению с 31,2 % за январь-сентябрь 2005 г. Позитивное влияние на динамику роста регулируемых тарифов оказало принятие на федеральном уровне решений об ограничении их роста в 2006 г. для каждого региона России. Одним из основных факторов снижения инфляции оказалось повышение действенности механизма регулирования цен в этой сфере.
Замедлению инфляции в 2006 г. способствовало уменьшение темпов роста цен на товары и услуги, которые учитывались при расчете базового индекса потребительских цен. В сентябре 2006 г., по сравнению с декабрем 2005 г., базовая инфляция составила 5,9 % (в соответствующий период 2005 г. – 6,3 %). За скользящий 12- месячный период в сентябре 2006 г. она была равна 7,9 %, что было меньше, чем в декабре 2005 г., на 0,4 %-ного пункта.
Уровень базовой инфляции, сложившийся за прошедший период 2006 г., свидетельствует о том, что ее значение за год может составить около 8 %.
Повышение номинального эффективного курса рубля в 2006 г. способствовало укреплению доверия к проводимой денежно-кредитной политике, снижению инфляционных ожиданий и замедлению роста потребительских цен. По итогам 2006 г. ожидается снижение инфляции по сравнению с 2005 г. За год ее значение может составить около 9 %. Соответственно снижение инфляции формирует условия для последующего замедления темпов роста потребительских цен согласно ориентирам среднесрочной программы социально-экономического развития.
Последствия резких скачков на валютном рынке сказываются, как правило, на всех направлениях деятельности финансовых институтов. Именно в таких случаях большую роль играют статистические модели по прогнозированию курсов валют. Точный и своевременный прогноз способствует минимизации рисков и может предотвратить существенные убытки кредитной организации.
На современном этапе развития в основе динамики глобального валютного рынка лежат колебания ведущей пары – «доллар/евро». Из чего ясно, почему прогноз по курсу этих валют представляет наибольший практический интерес. Российских участников рынка в первую очередь, что вполне естественно, интересуют колебания этой пары по отношению к рублю.
Когда разрабатывается уравнение регрессии, рекомендуется брать в качестве независимой переменной X значение курса «рубль/евро», а зависимой переменной Y – курс «рубль/доллар». Естественно, вполне вероятно создание прогностической модели, где независимой переменной может стать курс «рубль/доллар», а зависимой – «рубль/евро». Однако в реальности лучше использовать первый вариант, так как доллар продолжает играть более важную роль в обороте, чем евро.
С помощью обычного метода наименьших квадратов (МНК), путем сопоставления временных рядов данных по курсам этих двух валют за 2005 г., решается парное уравнение регрессии. В результате чего получается следующее уравнение:
Данное уравнение можно интерпретировать следующим образом: повышение курса евро на 1 руб. в среднем приводило к повышению курса доллара на 80,4 коп.
У него оказался очень высокий коэффициент детерминации (R = = 0,998), что с одной стороны вроде бы очень хорошо. Но более детальный анализ показал, что это уравнение абсолютно непригодно для использования в качестве прогностической модели, так как:
1) данное уравнение регрессии показывает лишь прямую статистическую зависимость между переменными, но совершенно не учитывает часто наблюдаемое на рынке явление, когда на фоне укрепления курса доллара происходит падение евро;
2) для того, чтобы найти эту формулу регрессии, мы сопоставляли ряды данных с нулевым лагом, а потому его прогностическую ценность можно также считать нулевой;
3) выясняется, что на основе этого уравнения нельзя создать оптимально работающую прогностическую модель.
Трудность в том, что остатки данной регрессии (отклонения фактических значений от плановых) в ходе их исследования не смогли пройти тест на выполнение важнейших предпосылок метода наименьших квадратов.
1. Получившиеся в результате решения уравнения регрессии остатки должны носить случайный характер.
Между величиной отклонений и расчетными значениями Y существует сильная линейная зависимость, о чем говорит высокий коэффициент детерминации, который равен 0,98. Короче говоря, 98 % всех колебаний в остатках можно объяснить изменением величины прогноза. Исходя из формулы линейного тренда, следует вывод: рост прогнозируемого курса доллара на 1 руб., как правило, вел в среднем к отклонению остатков (от 0, когда разница отсутствует и достигается точный прогноз) в сторону отрицательных значений на 1,49 руб. (плюс 42,22 руб. – исходный уровень). Из чего следует, что повышение расчетного значения ведет к отклонениям остатков в сторону положительных значений в той же пропорции.
2. Остатки не должны зависеть от независимой переменной X (в данном случае – величины курса «рубль/евро»).
Изменение величины остатков на 98 % обусловлено колебаниями независимой переменной X. Об этом утверждает высокий коэффициент детерминации, равный 0,98. Согласно формуле линейного тренда, увеличение курса «рубль/евро» на 1 руб. ведет в среднем к отклонениям остатков в сторону отрицательных значений на 1,20 руб. (плюс 42,22 руб. – исходный уровень). Следовательно, снижение переменной X ведет к отклонениям остатков в сторону положительных значений в той же пропорции.
3. Гомоскедастичность (одинаковый разброс) остатков независимо от значения номера наблюдения (для временных рядов). Несоблюдение данного условия называется гетероскедастичностью, т. е. неодинаковым разбросом в остатках.
4. Отсутствие автокорреляции остатков, т. е. остатки должны быть распределены во времени независимо друг от друга. Стоит обратить внимание на наличие автокорреляции в остатках и, если оставить найденные коэффициенты уравнения без дальнейших поправок, в результате не удастся построить прогностическую модель, которая способна работать с достаточно высокой степенью точности.
5. Остатки подчиняются нормальному распределению. При наличии автокорреляции в остатках это означает, что каждый последующий уровень отклонения прогноза от фактических данных зависит от предыдущего. Если эта информация будет учитываться в расчетах, то получится уравнение регрессии со
