Статья:

ЭМПИРИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА КРИТИЧЕСКОЙ ТОЧКИ ИНФЛЯЦИИ БЛАГОПРИЯТНО ВЛИЯЮЩЕЙ НА ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ КАЗАХСТАНА

Конференция: CLXIII Студенческая международная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум»

Секция: Экономика

Выходные данные
Ханетова А.Б. ЭМПИРИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА КРИТИЧЕСКОЙ ТОЧКИ ИНФЛЯЦИИ БЛАГОПРИЯТНО ВЛИЯЮЩЕЙ НА ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ КАЗАХСТАНА // Молодежный научный форум: электр. сб. ст. по мат. CLXIII междунар. студ. науч.-практ. конф. № 12(163). URL: https://nauchforum.ru/archive/MNF_interdisciplinarity/12(163).pdf (дата обращения: 13.06.2024)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

ЭМПИРИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА КРИТИЧЕСКОЙ ТОЧКИ ИНФЛЯЦИИ БЛАГОПРИЯТНО ВЛИЯЮЩЕЙ НА ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ КАЗАХСТАНА

Ханетова Аякоз Бекзатовна
студент Университет Нархоз, ОП MBA «Макроаналитика и прогнозирование», Казахстан, г. Алматы
Баишев Берик Кайратович
научный руководитель, заместитель председателя исполкома Ассоциации Банков РК, Казахстан, г. Алматы

 

Аннотация. В условиях продолжающегося устойчивого роста общего уровня цен в постпандемический период в первую очередь из-за «эффекта отложенного спроса», выявление критического уровня инфляции выведенный эмпирическим путем для малой открытой экономики как Казахстан, который мог бы создавать условия для абсорбции краткосрочных внешних шоков  искажающих эффект экономического роста, поможет в понимании и определении направления макроэкономической политики, а также, при необходимости, стать ориентиром для принятия стратегически важных экономических решений.

Достаточное количество исследований, проведенных в области эволюции теории инфляции приходит к выводу о том, что умеренный рост инфляции не имеет негативного влияния на деловую активность либо есть некая критическая точка, которую можно было бы охарактеризовать как оптимальная точка инфляции, стимулирующая экономический рост в краткосрочный период явно показывая нелинейную связь между двумя переменными. При инфляции выше данной критической точки в экономике происходит спад бизнес цикла, рост издержек, которые в итоге приводят к снижению реальных доходов населения и сокращению внутренних инвестиции т.н. «длинных денег». В связи с этим, в рамках режима инфляционного таргетирования очень важно найти ту пороговую точку, которая будет благоприятно влиять на общий экономический фон и улучшение благосостояния граждан.

По сравнению с высоким уровнем инфляции которая несомненно  имеет весьма негативные последствия для экономики, так же установлена  причинно-следственная связь между низкими темпами роста уровня цен и положительным ростом компонентов ВВП. В целом же наука до с их пор не дала точный ответ, каким должен быть оптимальный уровень инфляции, который мог бы одновременно обеспечивать влияние денежно-кредитной политики на экономическую активность и минимизировать негативное влияние на  покупательную способность денег.

Опираясь на исследования экспертов проведем собственную эмпирическую оценку для Казахстана, поскольку страна с 2015 года перешла на режим инфляционного таргетирования и ценовая стабильность является одним из ключевых макроэкономических факторов, влияющих на социально-экономическое развитие страны и улучшение качества жизни населения.

 

Ключевые слова: критическая точка, инфляционное таргетирование, экономический рост, пороговая регрессия.  

 

В зарубежной литературе широко освещены исследования обосновывающие положительную корреляцию между низкими темпами роста уровня цен и ростом экономики, а также моделирования его показателей.  В основном эмпирические подходы в данном направлении можно поделить по видам данных, использованием эконометрических моделей, включением в модель контрольных переменных.

Большинство эмпирических исследований, включающих в модели ряд независимых переменных помимо инфляции, подтверждают негативное влияние последней на экономический рост. Определённый интерес в контексте нашей темы представляет подход Fischer S. (1993), который в результате проведенных исследований сделали вывод о том, что инфляция препятствует эффективному распределению ресурсов в обществе [1]. Фишер использовал большой спектр макроэкономических факторов для исследования из 73 стран на 16 летний период 1970-1985 гг. Результаты его исследований показали, что  из всех макроэкономических показателей основным каналом через которую инфляция влияет на экономический рост были инвестиции. Также прирост инфляции на 10 п.п. снижает темпы экономического роста на 0,3 п.п.

Следующее исследование заслуживающее внимание по данной тематике это исследовательская работа Синельниковой-Мурылевой Е.В. и др. [3]  в отношении оценки оптимального уровня инфляции в России в условиях режима инфляционного таргетирования. Исследователи изучили опыт многих стран по оценке оптимального уровня инфляции и построили свою модель и получили следующие критические пороги инфляции, где связь между экономическим ростом и инфляцией меняет знак с положительного на отрицательный: 1. Для постсоветских стран критическая точка инфляции  - 4%, для крупнейших стран с формирующимся рынком - 4,2%, а для стран с формирующимися рынками, являющиеся экспортерами сырья критический уровень инфляции составил - 3,5%.

Однако, хотелось бы отметить что результаты эмпирических исследований напрямую зависят от выборки стран и методологии. В разных эмпирических работах, посвященных оценке критического или порогового уровня влияния инфляции на экономический рост делаются выводы о  различных воздействиях инфляции на рост в развитых странах по сравнению с развивающимися. И здесь необходимо уточнить, что подобные разные результаты могут быть следствием разного эффекта воздействия инфляции и ее волатильности для развитых и развивающихся стран.

Перспективным для нашего исследования была работа Самат М.Н., Мекенбаевой К.Б. (2019) [4], которые анализировали взаимодействие между инфляцией и экономическим ростом в Казахстане за период с 2000 года по 2018 год применяя пороговые уравнения по методу Брюса Хансена. В модели были использованы контрольные переменные: темпы роста рабочей силы, отношения инвестиций к ВВП, цена на нефть марки Brent, затраты по бюджету. По результатам исследования была выявлена критическая точка сдвига инфляции на уровне 9%. Это означает, что если уровень годовой инфляции превышает данную критическую точку, то она может негативно влиять на рост экономики в Казахстане и замедлить ее.  Влияние инфляции ниже данной критической точки на рост экономики Казахстан является статистически незначимым.

Методология «Пороговая регрессия» по методу Sarel (1996) с добавлением экзогенных переменных

Для моделирования влияния инфляции на индекс физического объема  ВВП Республики Казахстан была применена пороговая регрессионная модель разработанная экономистом Michael Sarel (1996) [5]. Это модель нелинейной регрессии (Threshold regression - TR). Как было отмечено выше, теоретические предпосылки предполагают, что высокие темпы инфляции негативно сказываются на величине темпов роста экономики начиная с некоторой критической точки или порога, именно поэтому такие модели называют пороговыми регрессиями. В ходе создания модели данные делятся на две или более групп. Одна группа находится ниже порогового уровня и положительно либо слабо влияют на роста ВВП, а вторая группа с высокими темпами инфляции воздействует негативно. Алгоритм, заложенный в пороговые регрессии и реализованный в пакете анализа EViews способен найти данную критическую точку инфляции, которая делит всю совокупность данных на эти 2 группы. После прохождения этой точки происходит статистически значимый сдвиг, после которого темпы роста экономики начинают существенно снижаться по сравнению с первой группой.

В нашей модели в качестве зависимой переменной служит «Индекс физического объема валового внутреннего продукта методом производства». В качестве влияющей переменной «Индекс потребительских цен». В качестве контрольных переменных были выбраны объемы экспорта, импорта, инвестиций в основной капитал, численность населения, индекс реальной заработной платы. Использовались годовые данные по всему Казахстану в целом, за период с 1995 по 2020 годы, всего 26 наблюдений. Кроме того, было произведено преобразование данных, посредством логарифмирования. В своих исследованиях Sarel (1996) предложил использовать логарифмирование, которое поможет устранить асимметрию в распределении индекса потребительских цен и намного улучшит результаты модели. Поскольку наш диапазон данных начинается с 1995 года, который отличается довольно высокими показателями инфляции по сравнению с последующими годами, лучшей аппроксимацией ряда в виде нормального распределения будет преобразованный в логарифмы ряд. Источник данных Бюро национальной Статистики РК.

Было оценено следующее теоретическое уравнение пороговой регрессии:

GDP_IFO = β1*CPI + β2*DV*(CPI -  THRESHOLD) + αi + ε

где GDP_IFO – индекс физического объема валового внутреннего продукта методом производства, в процентах к предыдущему году;

CPI – индекс потребительских цен;

DV – фиктивная переменная, которая делит совокупность данных на две группы и которая принимает значение 1 для ИПЦ выше порогового уровня и 0 для ИПЦ ниже порогового уровня;

THRESHOLD – пороговая точка ИПЦ;

αi – группа контрольных переменных, которые показывают влияние иных макроэкономических независимых факторов на рост экономики;

ε – случайные, нормально распределенные ошибки модели.

Полученные оцененные коэффициенты пороговой регрессии в программе EViews, показывают, что точка равная 6% является точкой структурного сдвига, после которой инфляция оказывает не положительное, а отрицательное воздействие на рост экономики Казахстана. В модель встроены две подмодели. Первая модель для инфляции ниже 6%, а вторая выше данного порога. Обе подмодели показали статистически значимый результат. При этом у коэффициента регрессии, где инфляция ниже найденной критической точки положительный знак, а у коэффициента регрессии выше 6% знак отрицательный. Это говорит нам о том, что инфляция выше 6% негативно сказывается на темпах роста экономики.

Модель получилась статистически значимой. Приведем некоторые значения, характеризующие качество модели. F-статистика равная 9,7 является значимой на уровне 0.000, коэффициент детерминации равен 82%, т.е. модель на 82% может объяснить зависимую переменную. Статистика Дарбина-Уотсона равная 1,85 свидетельствует об отсутствии такого негативного явления как автокорреляция остатков. На следующем графике представлены фактические, прогнозные данные и остатки модели. Визуально видно, что прогнозные значения индекса физического объема ВВП хорошо прогнозируются моделью. Из контрольных переменных статистически значимый результат показала численность населения.

 

Рисунок 1. Фактические, прогнозные данные и остатки модели

 

Также были проведены формализованные статистические тесты на адекватность полученной модели с помощью тестов на автокорреляцию и гетероскедастичность – главные тесты, которые проверяют модель на соблюдение допущений использования метода наименьших квадратов (МНК). Напомним, что если тесты не выявят этих проблем, то можно пользоваться такой моделью для прогнозирования, так как регрессионные коэффициенты будут состоятельными, эффективными и несмещенными.

Был проведен тест LM-тест Бройша — Годфри (Breusch-Godfrey LM-test) на наличие в остатках автокорреляции, который показал отсутствие эффекта автокорреляции в распределении остатков.

Далее был проведен тест по критерию Бройша-Пэгана (Breusch-Pagan test) на гетероскедастичность в остатках модели. Здесь значение F-статистики составило 0.60565, что соответствует вероятности равной 0.761, которая свидетельствует об отсутствии гетероскедастичности в распределении остатков.

Еще одной предпосылкой МНК является то, что остатки модели должны соответствовать нормальному распределению. Данное нарушение не является критичным, что позволяет пользоваться моделью даже при его наличии. Эта предпосылка учитывается при расчете доверительных интервалов для регрессионных коэффициентов, сами значения коэффициентов регрессии при этом остаются несмещенными.

Проверка остатков на соответствие их распределения нормальному распределению проводится с помощью теста Харке – Бера (Jarque-Bera test). В тесте проверяется нулевая гипотеза о том, что данные не отклоняются статистически значимо от нормального распределения. Значение статистики Хи-квадрат на которой строится тест составило 0.937122. В данном случае статистика показала незначимый результат, значимость полученной статистики составила 0.6259 что выше критического значения 0.05, что дает нам основание считать, что остатки распределены нормально.

 

Рисунок 2. Гистограмма остатков модели и проверка их на соответствие нормальному распределению

 

Заключение

В рамках эмпирического подхода для определения критической точки инфляции благоприятно влияющей на рост экономики Казахстана была построена модель с двумя статистически значимыми подмоделями. Результаты пороговой регрессии показали, что критической точкой инфляции показывающей структурный сдвиг является точка инфляции на уровне 6%, т.е. на данном уровне наблюдается определенный сдвиг во взаимосвязи между основными параметрами уравнения. Инфляция ниже данной критической точки влияет положительно на рост экономики, и выше этого порогового значения влияет отрицательно. Как отмечал Sarel M. (1996) [5] в своих исследованиях, наличие подобоного структурного разрыва предполагающая конкретный уровень инфляции дает возможность придерживаться правильной макроэкономической политики, которая для стабилизации цен должна будет держать инфляцию ниже этой точки разрыва.

 

Список литературы:
1. Fischer, Stanley (1993). The Role of Macroeconomic Factors in Growth. Journal of Monetary Economics, Vol. 32 (December), pp. 485–512.
2. И.Е. Греков, В.Г. Садков, «Об оптимальном уровне инфляции с позиции результатов общественного развития», Инфляция и экономический рост, 6 (246) – 2007
3. Синельникова-Мурылева Е.В., Гребенкина А.М., Макеева Н.В., «Анализ подходов к определению оптимального уровня инфляции при инфляционном таргетировании», Москва 2020
4. Самат М.Н., Мекебаева К.Б. (2019). Инфляция и экономический рост: в поисках баланса. Научная работа НБРК.
5. Sarel M. Non-linear effects of inflation on economic growth // IMF Working Paper. 1995. № 96.
6. https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:SvC3H4nM35EJ:https://stat.gov.kz/api/getFile/%3FdocId%3DESTAT105377+&cd=1&hl=ru&ct=clnk&gl=kz