Особенности формирования валютных курсов и валютных операций в России

Экспектационная версия концепции капитальных активов     представляет собой простое обобщение модели (27). Для этого в схеме (27) меняется только один элемент: обратная конвертация валютного актива в национальные денежные единицы происходит не по текущему валютному курсу следующего периода k(t+1), а в соответствии с неким ожидаемым в момент t значением k_E(t+1). Тогда условие равновесия (27) перепишется следующим образом:

В соответствии с моделью (29) текущий валютный курс формируется под непосредственным воздействием со стороны ожиданий (экспектаций) его будущих значений. В ряде случаев при конкретизации модели (29) в качестве фактического валютного курса фигурирует спот-курс k_S(t), а в качестве ожидаемого – форвардный курс k_F(t+1):

Основным недостатком  обеих версий концепции капитальных  активов является их равновесный  характер. На самом деле полного  выравнивания прибыльности различных  активов никогда не происходит. Система  просто колеблется между состояниями  относительной выгодности и невыгодности той или иной валюты. И в ряде случаев валютный рынок может довольно далеко «убегать» от своего равновесного состояния.

3.2. Модели экспектаций

 Фактор ожиданий  заложен в экспектационной версии  концепции капитальных активов.  Дальнейшее изучение этого фактора привело к оформлению теории экспектаций в самостоятельное направление экономического анализа. При построении прикладных моделей валютных курсов используется: гипотеза о рациональности ожиданий экономических агентов и гипотеза об эффективности валютного рынка. Применительно к исследованию динамики валютных курсов гипотеза о рациональности ожиданий означает, что фактический спот-курс совпадает со своим ожидаемым значением. Формально это можно записать следующим образом:

где k_E(t,t-1) – ожидаемый в момент времени t-1 валютный курс, который сложится к моменту t; остальные обозначения прежние.

Гипотеза об эффективности валютного рынка  означает, что форвардный курс «вбирает»  в себя всю доступную информацию об ожиданиях экономических агентов  в отношении будущего валютного курса. Формально это можно отразить следующим образом:

Комбинация  соотношений (31) и (32) позволяет построить  простейшую эконометрическую модель:

Где α и σ  – параметры регрессии.

Так как вся  позитивная информация, определяющая текущий валютный курс, сосредоточена в форвардном курсе за предыдущий период, то и модель (33) можно квалифицировать как модель сосредоточенных экспектаций.

Расчеты по модели (33), выполненный Я.Френкелом дали позитивный результат. Более поздние  расчеты, проведенные М.В.Ершовым для курса «марка/доллар» на основе квартальных данных с 4-го квартала 1975 по 2-ой квартал 1987 г., еще раз продемонстрировали справедливость модели (33).

Особо стоит  отметить расчеты, выполненные А.Ивантером  и А.Пересецким на основе ежедневных данных о российских валютных рынках за период с 5 мая по 31 июля 1997 г., которые показали высокую связь между форвардным и текущим курсами (коэффициент корреляции составил 0,9). Следовательно, даже для «молодого» финансового рынка России теория валютных ожиданий дает неплохие эмпирические результаты.

Таким образом, модель валютных экспектаций (33) вполне пригодна для учета краткосрочных  эффектов в динамике валютных курсов. Однако справедливости ради следует  отметить, что имеются исследования, отрицающие в определенных случаях работоспособность модели (33).

Хотя модель (33) хорошо зарекомендовала себя, она  все же не является универсальной. Поэтому  иногда приходится переходить к модифицированным моделям валютных экспектаций. Простейшим примером такой модификации может служить регрессия вида:

где σ₁ и σ₂ – параметры регрессии; остальные обозначения прежние.

В соответствии с моделью (34) эффект, идущий со стороны  форвардного рынка, распределен  между двумя значениями форвардного  курса, в связи с чем и сама модель отображает распределенные экспектации. Переход к такой модели связан с отбрасыванием гипотезы об эффективности валютного рынка. Теоретически данный факт является, конечно, достаточно неприятным, однако общая идея зависимости спот-курса от форвардного рынка сохраняется. Все остальные плюсы и минусы модели такие же, как для модели (33).

В соответствии с кейнсианской моделью открытой экономики одним из факторов, влияющих на валютный курс, является торговый баланс страны. Простейшей базовой моделью, которая может использоваться для описания движения валютного курса, такова:

Данная модель по сути дела представляет собой макроэкономическую версию модели ценообразования П.Самуэльсона  применительно к иностранной  валюте.

В некоторых  случаях более удобными считаются модификации модели (35), учитывающие внешнеторговые агрегаты не в абсолютной, а в относительной форме. К числу таких моделей относится, например, регрессионная модель Ю.В.Ермолаевой:

где α и σ  – параметры регрессии.

Прикладные  расчеты, проведенные Ю.В.Ермолаевой с помощью (36), показали ее принципиальную пригодность, хотя точность аппроксимации оставляет желать лучшего. Для повышения точности модельных расчетов модель может быть подвергнута дополнительной калибровке. В частности, вместо уравнения (36) можно использовать его рекурсивный аналог:

где W_E(t) = E(t) / E(t-1) и W_M(t) = M(t) / M(t-1) – индексы роста экспорта и импорта соответственно.

Подобное использование  «темповой» разновидности схемы  торгового баланса позволяет  существенно улучшить статистические характеристики эконометрической модели.

Таким образом, прикладные расчеты показывают, что, несмотря на свою явную упрощенность, концепция торгового баланса  дает вполне приемлемые результаты.

Ограниченность  схемы (35)-(36) легко снимается путем ее обобщения на платежный баланс. Для этого модель (35) можно переписать в следующем виде:

где V и W – соответственно ввоз и вывоз капитала (второе слагаемое  в правой части (38) представляет собой  баланс по движению капиталов); α и  σ – параметры модели; остальные обозначения прежние.

На практике следует учитывать двойное напряжение: в сфере внешней торговли и  в сфере движения капиталов. Осознавая  тот факт, что экспорт и импорт товаров и услуг представляют собой довольно «грубые» статистические агрегаты, некоторые аналитики вводят в модельный анализ дополнительные факторы из платежного баланса. В частности, Ю.В.Ермолаевой была использована следующая модификация модели (2):

где Z(t) – изменение задолженности по импортным авансам и недопоступившей экспортной выручке.

Однако опыт показал, что подобное уточнение  модели (36) мало, что дало для повышения  точности эмпирических расчетов. Надо сказать, что наряду с указанной  выше имели место и другие попытки  более полного учета структуры  платежного баланса при формировании величины валютного курса. В частности, модель (36) преобразовывалась в следующее соотношение:

где C₁(t)– чистые ошибки и пропуски; C₂(t) – фактическое обслуживание государственного долга; C₃(t) – прирост наличной иностранной валюты; C₄(t) – изменение иностранных активов коммерческих банков; C₅(t) – изменение валютных резервов; остальные обозначения прежние.

Однако точность расчетов по столь детализированной модели оказалась низкой и, следовательно, скрупулезный учет ключевых агрегатов платежного баланса себя в целом не оправдал.

Таким образом, практическое применение концепции  платежного баланса для анализа  и прогнозирования валютных курсов требует более тонких модельных  схем; «лобовая атака» здесь, как правило, не приносит хороших результатов.

 

3.3Алгоритм формирования  валютных курсов 

Попытка отбросить  все «плохие» схемы, оставив только самую «хорошую», обречена на провал. Дело в том, что все они доказали на практике свою работоспособность  в определенных ситуациях. Вместе с  тем, ни одна из них не является настолько универсальной, чтобы заменить собой все остальные.

Нужно интегрировать  все рассмотренные схемы в  рамках одной глобальной многофакторной модели. Почему бы не построить эконометрическую модель, в которой в качестве факторов фигурировали бы паритет покупательной  силы, дифференциал процентных ставок, торговый (платежный) баланс и т.д.?

К сожалению, это  невозможно. Дело в том, что все  представленные выше модели различаются  по степени срочности. Одни рассчитаны на работу с дневной статистикой, которая не имеет квартальных  или годовых аналогов. Другие рассчитаны на работу с усредненными годовыми данными, детализация которых до дневных значений будет просто абсурдной. Таким образом, нельзя «загнать» в одну модельную конструкцию принципиально несоизмеримые экономические показатели.

С другой стороны  модельный плюрализм является объективным отражением ограниченности математического инструментария при описании экономических явлений.

Вышеприведенные рассуждения конкретизируются для  рассмотренной нами системы моделей  формирования валютных курсов. При  объяснении и прогнозировании дневных колебаний курса решающее значение играет биржевой рынок. Спрос на валюту и ее предложение вкупе с вмешательством со стороны ЦБ в виде его валютных интервенций полностью определяют текущий курс. В свою очередь текущая ситуация формирует ожидания экономических агентов, а ожидания в значительной степени поддерживают текущий валютный курс. Поэтому на «короткой дистанции» себя довольно хорошо проявляют модели биржевых торгов и модели валютных экспектаций.

Если же рассмотрение процесса происходит на месяц и более, то законы биржевой торговли утрачивают свое значение и начинают «вклиниваться» другие факторы, которые уже формируют не дневные флуктуации курса, способные придать его динамике то или иное направление, тренд. Власть форвардного рынка над будущей динамикой цены валюты не распространяется слишком далеко и в районе квартала начинает заметно убывать. В это же самое время начинают «встревать» в процесс такие инструменты как процентные ставки. На уровне квартальных отрезков времени подключаются еще и валютные потоки, формирующиеся в результате экспорта и импорта товаров и услуг. На годовых отрезках «включается» фактор эффективности экспорт- и импорториентированных секторов, а еще на более длинных временных интервалах начинает работать сила «притяжения» паритета покупательной силы.

В данной ситуации можно придумать некий алгоритм эффективного манипулирования всеми  концепциями и моделями.

Таким образом, важным моментом проведенного обзора является уяснение того, что в России деформации между основополагающими экономическими параметрами могут быть столь вопиющими, что ни о каких равновесных концепциях формирования валютного курса не может быть и речи. В этом случае следует переходить к построению индикаторов, фиксирующих отклонение фактического курса от его равновесного значения. Диагностика подобных показателей позволит отслеживать накапливающееся в экономической системе напряжение и тем самым понять направление будущей динамики курса и определить вероятность наступления «обвалов» типа девальвации рубля 1998 г.

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Математическая  логика направлена на описание неких  непротиворечивых целостностей. Все  социальные целостности постоянно  развиваются, доходя на определенном этапе  до так называемого отрицания  отрицания. Фактически речь идет об изменении самой целостности. Отрицание отрицания, естественное для социальных миров, представляет собой логическое противоречие для математики. Именно поэтому все экономические законы временны, а модели имеют ограниченную область применения. Качественно новые витки в развитии социальных систем не могут быть описаны в рамках одной математической модели. Здесь уместна аналогия с принципом несводимости различных форм материи друг к другу.    

Имеющийся плюрализм  моделей формирования валютных курсов имеет математическую, аналогию. Каждый отдельный маленький участок кривой можно успешно аппроксимировать маленькими прямыми отрезками, тем выше будет точность аппроксимации. На этом принципе базируется известный принцип математики о том, что все процессы линейны в малом.

Тоже самое  наблюдается при возникновении  модельного плюрализма: на каждом отдельном  временном отрезке действуют  свои экономические законы и факторы  формирования валютных курсов. При  переходе к более длинным временным  отрезкам сама социальная целостность  преобразуется, в ней происходит отрицание отрицания. Чем больше таких моделей, работающих для соответствующих интервалов времени, тем точнее будет каждая из них на своем участке и тем эффективней будет весь модельный комплекс.

Следует иметь  в виду, что даже если и удастся сформировать искомый модельный комплекс, то его эффективность будет зависеть от целей его использования. Скорее всего, ни одна модель не позволит проводить прогнозы в утилитарных коммерческих целях.

 

 

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1.Ершов М.В. Валютно-финансовые механизмы в современном мире (кризисный опыт конца 90-х). М.: Экономика. 2006.

2.Балацкий Е.В. Эффективность внешнеторговых операций: тарифы и валютное равновесие// «Мировая экономика и международные отношения», №6, 1998.

3.Журавлев С.Н. О проблемах перехода к открытой экономике// «Экономика и математические методы», №4, 1990.

4.Журавлев С.Н. Иностранные инвестиции в экономику: возможности регулирования объемов и структуры// «Экономика и математические методы», №6, 1990.

5.Журавлев С.Н. Рецессия в экономике экс-СССР: общие закономерности и специфические черты// «Экономика и математические методы», №4, 1992.

6.Козлова С.В. Анализ факторов, влияющих на валютный курс рубля// «Экономика и математические методы», №3, 1994.