Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
| Код |
569097 |
| Дата создания |
2020 |
| Страниц |
53
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 15 ноября в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
Оглавление
Введение 3
Предпосылки и актуальность 3
Постановка задачи 5
Глава 1. Подходы к моделированию потребительской инфляции 7
Глава 2. Описание входных данных 12
Глава 3. Методика, оценка моделей 21
Методика 21
Вычисления 23
Анализ полученных моделей 30
Глава 4. Прогнозирование с помощью моделей 38
Заключение 45
Список использованной литературы 46
Приложения 50
Фрагмент работы для ознакомления
Постановка задачи
Целью моего исследования является получение модели, которая сможет в краткосрочной и среднесрочной перспективе прогнозировать уровень инфляции и обменного курса рубля. При получении качественной модели появится возможность достижения целевого уровня инфляции, так как будет точное понимание того, как и какие факторы необходимо корректировать для получения желаемых значений.
В начале работы будут описаны подходы к моделированию инфляции, которые были использованы и протестированы ранее, а также приведены результаты их применения. После этого будут представлены и описаны основные входные данные, которые используются в ходе исследования для построения моделей.
В третьей главе будет приведена практическая часть работы. На первом этапе будут протестированы различные методики для построения моделей прогнозирования обменного курса рубля и инфляции.
...
Глава 3. Методика, оценка моделей
Методика
На основе изученных подходов к моделированию инфляции, приведенных в первой главе, было решено провести собственный анализ методик для моделирования. Данный анализ, который заключается в построении пробной упрощенной модели динамики валютного курса рубля с использованием только трех переменных: цены на нефть марки Brent, золотовалютные резервы РФ и dummy-переменная покупок валюты Министерством финансов.
Методы пробного моделирования можно разделить на две группы. Первая группа – эконометрические методы. Для более широкого тестирования переменные для построения модели использовались в трех вариациях: в абсолютных значениях, в разностях и по приросту. Самой моделью является простая регрессия, где зависимой переменной выступает только обменный курс рубля. На Рисунке 11 можно увидеть, насколько хорошо модель угадывает значения, однако ставится под сомнение ее использование, так как результаты могут быть смещены, если модель будет усложнена.
...
Вычисления
Особенностью моего исследования является то, что для моделирования инфляции необходимо построить уравнения, описывающие часть переменных, таких как приток иностранного капитала на рынок облигаций федерального займа, индекса потребительских цен, а также динамику денежной массы М2. Помимо этого, не стоит забывать о регрессии динамики валютного курса, так как предыдущая модель является пробной и не подходящей для использования и построения прогнозов.
Для построения уравнения притока иностранного капитала на рынок ОФЗ были использованы следующие показатели: процентная ставка по сделкам РЕПО, процентная ставка по десятилетним облигациям США и покупки валюты Министерством финансов в рамках бюджетного правила.
На основе этих данных мы построили новый ряд. На Рисунке 15 представлен график чистого притока средств от нерезидентов РФ в облигации федерального займа в миллиардах долларов, начиная с января 2012 года.
...
Анализ полученных моделей
Для анализа регрессионных моделей, которые были получены ранее будет использоваться статистическая программа EViews, а также стоит уточнить, что предполагается тестирование последний трех уравнений – обменного курса рубля, денежной массы М2 и индекса потребительских цен.
После построения регрессии, описывающей валютный курс рубля, рассмотрим основные первичные характеристики модели:
• Значение скорректированного R-квадрат приблизительно равно 55%, что является допустимым значением, то есть по данному показателю нет возможности точно сказать, что модель отличная, но и нельзя говорить о несостоятельности регрессии.
• F-статистика согласно критерию Фишера равна 22.26, при этом вероятность данной статистики меньше 0,000001. Для проверки значимости всей модели было необходимо найти критическое значение в рамках построенной регрессии на однопроцентном уровне значимости – F (0,01;10;163) = 2,43.
...
Заключение
На основе методологии построения динамических моделей, были получены регрессии, описывающие динамику обменного курса рубля, денежной массы М2 и индекса потребительских цен, а также построены прогнозы до конца 2025 года в трех различных сценариях: оптимистичном, базовом и пессимистичном. Важно отметить, что после проведения тестирования моделей – все регрессии оказались релевантными и значимыми.
Мной были получены следующие результаты: в случае оптимистичного прогноза уже к 2022 году экономическая ситуация в России восстанавливается быстрыми темпами. Пессимистичный прогноз показал также результат восстановления, однако замедленными темпами в более длительные сроки.
В заключение стоит отметить важный вывод о том, что изменение цен на нефть оказывает довольно весомое значение как на обменный курс, так и на инфляцию, что, конечно же, сказывается на всей экономике в целом.
...
Список литературы
Список использованной литературы
Основная литература:
1. Ball, L. and N. Sheridan, 2005. Does inflation targeting matter? The Inflation Targeting Debate. Chicago: University of Chicago Press, pp: 249-276.
2. Brito R., Bystedt B. Inflation Targeting in Emerging Economies: Panel Evidence // Journal of Development Economics. 2010. № 91. P. 198–210.
3. Deryugina E., Ponomarenko A.. Money-based inflation risk indicator for Russia: A structural dynamic factor model approach. Bank of England, Centre for Central Banking Studies, Joint Research Paper, 2013, No. 3.
4. Ershov M. V., Tatuzov V. Yu., Urieva E. D., Inflation and monetization of economy, Dengi i Kredit, 2013, No. 4, pp. 7–12
5. Masson, P.R., A.M. Savastano and S. Sharma, 1997. The Scope for Inflation Targeting in Developing Countries. IMF Working Paper, 97: 130.
6. Miller, S., Fang W. and Eren O., Inflation targeting: Does it improve economic performance? 2002, Report NEP-CBA-2013-04-27
7. Ponomarenko, A., Solovyeva, A. and Vasilieva, E., Financial dollarization in Russia: causes and consequences, Macroeconomics and Finance in Emerging Market Economies, 2013
8. Ponomarenko, A., Vasilieva, E. and Schobert, F., Feedback to the ECB’s monetary analysis: The Bank of Russia’s experience with some key tools, Working Paper Series, 2012, No. 1471, ECB.
9. Svensson L.E.O., Inflation targeting after the financial crisis. International Research Conference. Challenges to Central Banking in the Context of Financial Crisis, 2010
10. Validova A. F., Inflation targeting in developing countries: perspectives for Russia, Life Science Journal 2014, 11(6s)
11. Андреев А. В., Прогнозирование инфляции методом комбинирования прогнозов в Банке России, Банк России, Серия докладов об экономических исследованиях, 2016, № 14.
12. Банк России, Доклад о денежно-кредитной политике, февраль 2020, № 1, с. 8-20.
13. Банк России, Ликвидность банковского сектора и финансовые рынки. Информационно-аналитический комментарий, февраль 2020, № 2.
14. Баранов А. О., Сомова И. А. Анализ основных факторов инфляционной динамики в России в постсоветский период // Проблемы прогнозирования, 2014, № 1, С. 16–32.
15. Внутриэкономические факторы инфляции, Аналитическая записка Департамента исследований и прогнозирования Банка России, 2016.
16. Головнин М.Ю., Модели проведения денежно-кредитной политики в условиях финансовой глобализации: опыт России и стран Центральной и Восточной Европы, Институт экономики РАН, 2010.
17. Дерюгина Е. Б., Пономаренко А. А., Большая байесовская векторная авторегрессионная модель для российской экономики, Банк России, Серия докладов об экономических исследованиях, 2015, № 1.
18. Дерюгина Е. Б., Пономаренко А. А., Синяков А. А., Сорокин К. С., Оценка свойств показателей трендовой инфляции для России, Банк России, Серия докладов об экономических исследованиях, 2015, № 4.
19. Корищенко К. Н., Пильник Н. П., О пределах возможности инфляционного таргетирования, Вопросы экономики, 2017, № 10. С. 71-87
20. Королев И. С., Инфляция – структурная проблема российской экономики // Деньги и кредит, 2016, Точка зрения, № 8. С. 20–30
21. Крепцев Д. А., Селезнев С. М., DSGE-модели российской экономики с малым количеством уравнений, Банк России, Серия докладов об экономических исследованиях, 2016, № 12.
22. Криворотова Н.Ф., Предпосылки и последствия внедрения режима таргетирования инфляции в странах с формирующимися рынками, Terra Economicus, 2013, Том 11, № 4, с. 65-68.
23. Министерство Финансов России, Краткая информация об исполнении федерального бюджета // URL: https://www.minfin.ru/ru/statistics/fedbud/execute/
24. Министерство экономического развития РФ, Картина инфляции. Январь 2020 года.
25. Пономарев Ю., Трунин П., Улюкаев А., Эффект переноса динамики обменного курса на цены в России, Вопросы экономики, 2014, № 3, С. 21–35.
26. Пономаренко А.А., Внутриэкономические факторы инфляции. Аналитическая записка Департамента исследований и прогнозирования Банка России, 2016, № 2.
27. Сarare A., Stone M.R. Inflation Targeting Regimes. European Economic Review, 2006, vol. 50, iss. 5, pp. 1297–1295.
28. Савина Т.Н., Инфляционное таргетирование: необходимость и невозможность применения в условиях неоиндустриальной модерниазции, Финансовая аналитика: проблемы и решения, 2016, № 23, с. 38-50.
29. Сапова А., Оценка трендовой инфляции в марте 2020 года, Банк России.
30. Трунин П.В., Божечкова А.В., Киюцевская А.М., О чем говорит мировой опыт инфляционного таргетирования, Деньги и кредит, 2015, № 4, с. 61-67
Источники сбора данных:
31. Министерство Финансов РФ // URL: https://www.minfin.ru/
32. Центральный банк Российской Федерации // URL: http://www.cbr.ru/statistics/
33. Фьючерс на индекс доллара США// URL: https://ru.investing.com/quotes/us-dollar-index-historical-data
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00349