Влияние ставки рефинансирования Центрального Банка Российской Федерации на уровень финансовых инвестиций в 2003-2010 году

  Активные  операции коммерческого банка:

  1.Кредитные

  2.Инвестиционные 

  3.Гарантийные 

  4.Операции  с Центральным банком 

  Таким образом, инвестиционная деятельность входит в активные операции банка, а именно из-за их высокой доходности и  отсутствия особых проблем, нежели с реальными инвестициями банки предпочитают инвестировать свои средства в финансовые инвестиции, и как следствие, от них зависит финансовая надежность и устойчивость банка.

      
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

  Глава2. Статистическое доказательство влияния ставки рефинансирования на уровень финансовых инвестиций 

    2.1 Задачи статистического исследования 

  Существуют  два вида эконометрических моделей: пространственная модель и модель временного ряда. По большей  части временной ряд отличается от пространственной модели тем, что на него оказывают влияния факторы сезонности, цикличности и тренда. Следовательно, поочередное избавление временной выборки от влияния этих факторов приведет к тому, что временной ряд, становится пространственной выборкой, и предоставляется возможность использовать статистические методы, как с пространственной выборкой.

  Для количественной характеристики зависимости  между временными рядами используется линейный коэффициент корреляции, который  и необходимо найти, но прежде нам  необходимо избавиться от влияния других факторов, путем:

- Проверки наличия сезонности и цикличности временных рядов, через коэффициент автокорреляции первого и второго порядка

-   Выявления временного тренда, нахождения его уравнения

- Проверки правильности выбора уравнения тренда путем нахождения коэффициента автокорреляции

-   Нахождения влияния фактора времени на временные ряды

-    Расчета линейного коэффициента корреляции 

Помимо  достижения поставленной цели, решение определенных задач несет с собой дополнительную пользу. Так, например, по найденному уравнению тренда мы можем прогнозировать показатель X и Y на интересующий нас момент времени, а автокорреляция остатков позволяет найти влияние фактора времени на временные ряды.

Следуя экономическому доказательству, приведенному в первой главе курсового исследования, связь  между ставкой рефинансирования и уровнем инвестиций должна быть сильная, обратно – пропорциональная, только в этом случае можно будет  считать, что статистическое доказательство соответствует экономическому, и  выдвинутое предположение верно.

   2.2 Анализ исходных данных 

  Как мы можем видеть в «Приложение 2», данные собранные за 2003-2010 года, представляют собой временные ряды, с заданным временным тактом – квартал. Прежде всего, это связано с тем, что информацию о финансовых вложениях, юридическое лицо предоставляет ежеквартально, заполняя  Форму № П-6 “Сведения о финансовых вложениях”, то есть квартал является минимально возможным временным тактом.

   Видно, что ставка рефинансирования изменялась не квартально, а иногда в квартал менялась два и более раза, следовательно, нам необходимо рассчитать среднюю ставку рефинансирования для каждого квартала, по формуле: 

                                                                                                          (0)                                                   

  Где, X- ставка рефинансирования

         n- количество дней ставки рефинансирования

  Так как мы находим ставку рефинансирования за квартал, то - должна равняться количеству дней в квартале.

  В целом по приведенным данным, видно, что финансовые инвестиции, имеют  тенденцию к увеличению в период с 2003-2010 года. В свою очередь, в этот же период, ставка рефинансирования имеет  тенденцию к снижению, за исключением  периода со второго квартала 2008 года, по второй квартал 2009 года. Это вызвано  тем, что в этот период являлся  пиком развития экономического кризиса  в РФ, а изменение ставки рефинансирования является инструментом денежно-кредитного регулирования Центрального банка, который использовался для преодоления экономического кризиса.

  Так же, стоит обратить внимание, что  столь большой период наблюдения позволяет утверждать, что исследуемая зависимость будет существовать не только в краткосрочном, но и долгосрочном периоде. 
 
 

   2.3 Статистическое доказательство 

  Проверим  на наличие сезонности и цикличности временные ряды. Это делается при помощи  коэффициента автокорреляции первого и второго порядка. Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого порядка, то временной ряд содержит только тенденцию, если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции второго порядка, то временной ряд содержит циклические колебания с периодичностью в t моментов времени.

  Коэффициент автокорреляции первого порядка  для Y: 

                                     (1)                                            

  Где, Y-объем финансовых инвестиций

         - среднее значение Y

  Коэффициент автокорреляции второго порядка  дляY:

                                                                    (2)

  Где, Y-объем финансовых инвестиций

         - среднее значение Y

   Коэффициент автокорреляции первого порядка для X: 

                                       (3)

  Где, X-ставка рефинансирования ЦБ РФ

          - среднее значение X        

  Коэффициент автокорреляции второго порядка  для X:

                                                                   (4)

  Где, X-ставка рефинансирования ЦБ РФ

          - среднее значение X      

      Как мы видим, оба раза коэффициент автокорреляции первого порядка оказался выше коэффициента второго порядка, что говорит о том, что и ряд Y, и ряд X содержат только тенденцию. Найдем уравнение тенденции (тренда) временного ряда. 

                                                                           (5) 

                                                                                            Где, X-ставка рефинансирования ЦБ РФ

    - среднее значение X      

      t- момент времени

     - среднее значение t 

                                                                     (6) 

                                     

  Где, Y-объем финансовых инвестиций

       - среднее значение Y

      t- момент времени

         - среднее значение t 

    Благодаря этим уравнениям тренда, мы можем делать точечный прогноз переменной Y(t) или X(t) путем подстановки в уравнение тренда значений t=n+1 и т.д. Если вид функции тренда выбран неудачно, то вряд ли можно говорить о том, что отклонения от нее (e_t) являются независимыми.

  Если  последовательные значения коррелируют  между собой, то говорят об автокорреляции остатков, то есть уравнение тренда является не верным. Проверим правильность уравнения тренда, используя метод автокорреляции остатка:

                                                                      (7) 

  Где, y- это отклонения от линейного тренда Y ряда (остатки)

          - это среднее значение Y

         t- момент времени   

                                       (8)

  Где, x- это отклонения от линейного тренда X ряда (остатки)

          - это среднее значение X

         t- момент времени   

  Как мы видим, автокорреляция остатков мала, следовательно, уравнения трендов являются верными и нет корреляции между остаточными компонентами временных моделей. Так же отклонения позволяют нам выразить влияние фактора времени, через корреляцию остатков временных рядов.

                                                 (9)

  Где, x- это отклонения от линейного тренда X ряда (остатки)

          - это среднее значение X

         y- это отклонения от линейного тренда Y ряда (остатки)

          - это среднее значение Y 

     Теперь определим коэффициент корреляции между временными рядами X и Y, сначала по исходным уровням ряда, а потом по отклонениям от указанных выше линейных трендов. 
 

  Коэффициент корреляции по исходным уровням:

                                            (10)

  Где, X-ставка рефинансирования ЦБ РФ

         - среднее значение X

         Y-объем финансовых инвестиций

        - среднее значение Y

  То  есть, не учитывая влияния фактора  времени на X и Y, связь между ними между ними сильная, обратно пропорциональная. Теперь используя метод скользящей средней мы найдем корреляцию по скользящей средней, которая показывает взаимосвязь временных рядов без влияния тренда 

                                              (11)

  Таким образом, доказано, что существует сильная, обратно - пропорциональная связь между уровнем финансовых инвестиций и ставкой рефинансирования ЦБ РФ, следовательно, приведенное экономическое доказательство в первой главе, подтверждается, статистическим исследованием приведенным выше, что говорит о доказанности выдвинутого предположения.    
 
 
 
 
 

  

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 

  Подведем  итоги. Инвестиции - это совокупность затрат, реализуемых в форме целенаправленного вложения капитала на определенный срок в различные отрасли и сферы экономики, в объекты предпринимательской и других видов деятельности, для получения прибыли и достижения как индивидуальных целей инвесторов, так и положительного социального эффекта. Экономический смысл инвестиций заключается в использовании вложений для развития и расширения производства с целью увеличения дохода в будущем. Инвестиции делят на реальные и финансовые. Одним из факторов влияния на финансовые инвестиции является ставка рефинансирования.

  Ставка  рефинансирования - это размер процентов  в годовом исчислении, подлежащий уплате центральному банку страны за кредиты, предоставленные кредитным  организациям. Ставка рефинансирования влияет на уровень инвестиций, через  систему коммерческих банков, которая  является одним из лидирующих инвесторов, который отдает предпочтение финансовым инвестициям. Ставка рефинансирования влияет на финансовые инвестиции двумя способами: на инвестирование самих коммерческих банков, и частных инвесторов, опять же через банки. Путем снижения или увеличения ставки рефинансирования ЦБ может усиливать или ослаблять заинтересованность коммерческих банков в получении дополнительных резервов путем заимствований у него. При снижении ставки, снижается стоимость заемных денег, и, как следствие, растет объем корпоративных инвестиций и расходов населения, стимулируя рост ВВП. И наоборот, повышение ставки, сдерживает инвестиции и расходы, что замедляет рост экономики.

  Во  второй главе курсового исследования мы находим линейный коэффициент корреляции, перед этим избавляясь от различных факторов, которые могли повлиять на результат исследования, и находя уровень тренда, который можно использовать для точечного прогнозирования интересующей переменной.

  Видно, что коэффициент корреляции, показывающий связь между временными рядами финансовых инвестиций и ставки рефинансирования за 2003-2010 год, равен -0,85. То есть, между  финансовыми инвестициями и ставкой рефинансирования существует сильная связь, и изменение ставки рефинансирования неизменно ведет к изменению уровня финансовых инвестиций, причем с противоположным эффектом. То есть, при повышении ставки рефинансирования, уровень финансовых инвестиций падает, и наоборот, от понижения ставки рефинансирования, уровень финансовых инвестиций повышается. Следовательно, экономическое доказательство из первой главы, подтверждается непосредственными расчетами, при помощи статистических методов, во второй главе моего курсового исследования.