Застосування моделей симультативних рівнянь на практиці: спрощена макромодель України, страница 4

Хоча зміни в процентних ставках мають ефект заміни та ефект доходу і тому остаточний вплив є неоднозначним, ми припускаємо, що зростання процентних ставок призводить до зростання споживання. Іншими словами, градієнт має бути позитивним.

В контексті включення процентної ставки до нашого рівняння споживання ми стикаємося з ситуацією, яка часто трапляється в практичних економетричних дослідженнях. Нам потрібно включити процентну ставку, але яку? На жаль, немає єдиної міри процентної ставки. На ринку існує їх декілька: по депозитах, по кредитах, ломбардна тощо. Щоб узяти обґрунтовану змінну для процентної ставки, ми пропонуємо використати зважену процентну ставку по комерційних кредитах, визначену українськими банками у державній грошовій одиниці.

Ми також включаємо фіктивну змінну для 3-го кварталу 1998 р., щоб подолати вплив інфляційних очікувань напередодні фінансової кризи в Україні.

Отже, оцінимо таку функцію споживання:

RCON_t = a₀ + a₁RDI_t + a₂R_t + a₃RCON_t-1 + a₄RCON_t-4 + a₅DUMMY^98:03.

Кількість невключених попередньо визначених змінних дорівнює 10, кількість включених ендогенних змінних мінус 1 дорівнює 2. Оскільки 10 явно більше, ніж 2, ми робимо висновок, що рівняння є переототожненим згідно з умовою порядку. Умова рангу задоволена, оскільки немає невиродженої матриці коефіцієнтів невключених змінних. Е.VIEW не дає можливості автоматично ототожнити рівняння. Це має зробити сам дослідник.

Оцінка функції споживання за МНК дає такі результати (див. таблицю 4.6).

Загалом коефіцієнти мають очікувані згідно з теорією знаки і є економічно значимими. Наприклад, гранична схильність до споживання від доходу у розпорядженні дорівнює приблизно 20 % . Схильність до споживання у довгостроковому періоді дорівнює приблизно 26 % (= 20 %/[1 - 0.23]), що є все таки низьким значенням.

Як виявилося, номінальна процентна ставка не відіграє значної ролі в поясненні змін у споживанні. Вона статистичне незначимо відрізняється від нуля (t-statistic = -0.27, p-value == 0.8)[3]. Причиною незначимості процентної ставки є обмежена ліквідність домогосподарств, пов'язана з нерозвинутим в Україні ринком споживчих кредитів.

Таблиця 4.6. Функція споживання

Dependent Variable: RCON Method: Least Squares Sample(adjusted): 1996:01 1999:3 Included observations: 15 after adjusting endpoints Newey-West HAC Standart Errors & Covariance (lag truncation=2)
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C RDI R RCON(-l) RCON(-4) DUMMY9803a	9.888171 0.195181 0.020336 0.236457 0.233587 1.828440	2.299068 -0.049872 -0.073700 0.148392 0.114231 0.156958	4.300948 3.913652 -0.275933 -1.593457 2.044867 11.64927	0.0020 0.0035 0.7888 0.1455 0.0712 0.0000
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat	0.802813 0.693265 0.539833 2.622780 -8.205461 2.022826	Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)		13.67295 0.974716 1.894061 2.177282 7.328412 0.005338
Ramsey RESET Test:
F-statistic Log likelihood ratio	0.020174 0.037779	Probability Probability		0.890564 0.845888
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic Obs*R-squared	2.176183 5.750827	Probability Probability		0.184094 0.056393
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic Obs*R-squared	0.647723 8.074477	Probability Probability		0.731102 0.526658
Jarque-Bera	3.331778	Probability		0.189023

Проте ми сподіваємось, що в майбутньому ця змінна стане важливим фактором.

Як ми і очікували, фіктивна змінна для передкризового кварталу є дуже важливою. Як показує таблиця 4.6, коефіцієнт цієї фіктивної змінної є статистично значимим за будь-якого практичного рівня значимості. Це, очевидно, вказує на бум споживання перед прискореною інфляцією.

Загальна якість регресії досить висока: коефіцієнт детермінації показує, що фактори регресії пояснюють близько 80 % варіації залежної змінної. F-тест свідчить, що регресія є загалом адекватною. Більше того, тест RESET і тест гетероскедастичності Уайта (White heteroscedasticity test) не вказують на помилки специфікації. Автокореляція помилок також не виявлена (р(Breusch-Godfdrey) > 10% )⁴. Взагалі ця специфікація здається цілком придатною для функції споживання нашої моделі.

Кілька технічних деталей.