Библиографическое описание:

Елистратова Д. А. Эконометрическое исследование курса доллара в современных экономических условиях // Молодой ученый. — 2016. — №12. — С. 1235-1237.

 

Статья посвящена исследованию динамики курса доллара в РФ, включая проведение многофакторного корреляционно-регрессионного анализа уровня курса доллара.

Ключевые слова: валютный курс, валютный рынок, корреляционно-регрессионный анализ, курса доллара

 

Валютный курс в современном мире является важным показателем экономического развития, действенным инструментом осуществления государственной финансовой политики, а также существенной характеристикой состояния валютного рынка, который дает определенную картину уровня развития страны [1].

Курс национальной валюты может изменяться неодинаково по отношению к различным валютам во времени. Так, по отношению к сильным валютам он может падать, а по отношению к слабым подниматься. Такое явление называется динамикой валютных курсов. То есть, ряд значений курса одной валюты по отношению к другой за определенный промежуток времени дает представление о динамике обеих валют относительно друг друга [4].

 

Таблица 1

Оценка динамика курса доллара в РФ

Годы

Среднегодовой курс доллара к российскому рублю

Абсолютный прирост, руб.

Темп роста, %

Темп прироста, %

Абсолютное значение 1 % прироста

баз

цеп

баз

цеп

баз

цеп

2004

28,82

-

-

100,0

-

-

-

-

2005

28,29

-0,53

-0,53

98,17

98,17

-1,83

-1,83

0,29

2006

27,19

-1,63

-1,1

94,34

96,11

-5,66

-3,89

0,28

2007

25,58

-3,24

-1,6

88,76

94,08

-11,24

-5,92

0,27

2008

24,86

-3,99

-0,72

86,26

97,18

-13,74

-2,82

0,26

2009

31,72

2,9

6,87

110,09

127,63

10,09

27,63

0,25

2010

30,37

1,55

-1,35

105,39

95,73

5,39

-4,27

0,32

2011

29,39

0,57

-0,98

101,99

96,77

1,99

-3,23

0,30

2012

31,09

2,278

1,7

107,9

105,8

7,9

5,8

0,29

2013

31,85

3,03

0,76

110,53

102,43

10,53

2,43

0,31

2014

38,42

9,6

6,57

133,34

120,64

33,34

20,64

0,32

 

Как известно, валютами, оказавшие наибольшее влияние на развитие мировой валютной системы, являются доллар и евро. К тому же, доллар США — денежная единица Соединенных Штатов Америки, является одной из резервных валют мира. Поэтому, рассмотрим динамику курса доллара к российскому рублю за 2004–2014 гг. (табл. 1), чтобы выявить основные тенденции изменений валютных курсов и проследить предыдущее развитие валютных курсов [2].

Таким образом, на основе полученных расчетных данных таблицы 1 можно сделать вывод о том, что среднее значение курс доллара к российскому рублю за период 2004–2014 гг. составляло 29,4 рублей. Наибольший прирост был отмечен в 2009 г. по сравнению с 2008 г. и составил 6,8678 рублей (27,63 %).

Наименьший прирост зафиксирован в 2005 г. по сравнению с 2004 г. в размере 0,5286 рублей (-1,83 %). Среднее абсолютное значение 1 % прироста равно 0,289 рублей. Динамика курса доллара к российскому рублю представлена на рисунке 1.

Рис. 1. Динамика курса доллара к российскому рублю

 

По данным рисунка 1 видно, что наименьший курс доллара к российскому рублю был в 2008 г. и составил 24,86 рублей. Наибольшая стоимость доллара была в 2014 г., которая составила 38,42 рублей.

На уровень доллара к курсу российского рубля влияет большое количество факторов. В корреляционно-регрессионном анализе можно устранить воздействие какого-либо фактора, если зафиксировать воздействие этого фактора на результат и другие, включенные в модель факторы. Данный прием широко применяется в анализе временных рядов, когда тенденция фиксируется через включение фактора времени в модель в качестве независимой переменной [3].

Для проведения корреляционно-регрессионного анализа используем следующие факторные признаки: y — курс американского доллара к российскому рублю; x1 — цены на нефть (дол./ баррель); x2 — темп роста ВВП (%); x3 — темп инфляции (%).

Параметры модели с включением фактора времени оцениваются с помощью обычного метода наименьших квадратов (МНК).

С помощью ПК получаем матрицу парных коэффициентов, на основании которых необходимо сделать вывод о факторах, которые могут быть включены в модель множественной регрессии (табл. 2). Корреляционная матрица получена с помощью табличного редактора Excel ХР в пакете анализа.

 

Таблица 2

Корреляционная матрица влияния факторов на курс доллара к российскому рублю

 

у

х1

х2

х3

у

1

 

 

 

х1

0,709259279

1

 

 

х2

-0,592331964

-0,155339867

1

 

х3

-0,285165962

-0,518140701

0,295713524

1

 

Из корреляционной матрицы видна достаточно сильная взаимосвязь между результативным (У) и факторным признаком (Х1). Связь прямая, сильная.

Мультиколлинеарность в построенной модели отсутствует, поэтому строим уравнение с одной независимой переменной.

По результатам регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии:

Анализ полученного уравнения позволяет сделать выводы о том, что с ростом цены на нефть на 1 доллар за баррель курс доллара по отношению к российскому рублю увеличивается на 0,09 руб..

В результате построения уравнения регрессии получили следующие результаты (табл. 3).

 

Таблица 3

Результаты построения регрессии

Показатели

Значения

Коэффициент корреляции R

0,709

Коэффициент детерминации R2

0,503

Скорректированный коэффициент детерминации R2

0,448

Фактическое значении F-критерия Фишера

9,11

Табличное значении F-критерия Фишера

5,12

Стандартная ошибка

2,746

 

Таким образом, на основе полученных расчетных данных можно сделать вывод о том, что множественный коэффициент регрессии равен 0,7. Это свидетельствует о сильной связи между признаками. Коэффициент детерминации — равен 0,5, следовательно, 50,3 % вариации величины курса доллара к российскому рублю обусловлено факторами, включенными в модель (1).

Анализ полученного уравнения позволяет сделать выводы о том, что в России от продажи нефти зависит сегодня практически все. Являясь фактически сырьевым придатком цивилизованного мира, наша страна находится в прямой зависимости от нефтяных торгов, а поскольку цена за баррель назначается в долларах, то чем она выше, тем выше цена рубля по отношению к доллару.

Проверка адекватности всей модели осуществляется с помощью расчета F-критерия. Если Fp>Fт при =0,05, то модель в целом адекватна изучаемому явлению.

Следовательно, построенная модель на основе её проверки по F-критерию Фишера в целом адекватна, и все коэффициенты регрессии значимы. Такая модель может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов.

Таким образом, настоящее время Россия является сырьевой державой, поэтому экономика страны, и соответственно, курс национальной валюты, зависит напрямую от цен на нефть, от событий связанных с нефтяной отраслью (например, по открытию новых месторождений). Так, чем выше цена на российскую нефть, тем сильнее укрепляется национальная валюта. Если цена на нефть наоборот уменьшается, то поступления в бюджет страны от экспорта данного сырья снижаются — курс рубля падает. Данный фактор наиболее сильно влияет на колебания курса доллара к рублю. Чем выше цена на нефть в долларах, тем ниже курс доллара к рублю. А если долларовые цены на нефть наоборот начинают падать, то Россия теряет прибыль и вынуждена девальвировать собственную валюту, для того, чтобы рублёвый эквивалент выручки за нефть не сильно снижался.

 

Литература:

 

  1.                Раджабова З. К. Мировая экономика: Учебник. — М.: НИЦ ИНФРА-М, 2015.
  2.                Сердюченко О. П. Анализ факторов, влияющих на динамику курса рубля // Инфраструктурные отрасли экономики: проблемы и перспективы развития. — 2015. — № 8. — С.24–27.
  3.                Тимофеева Т. В., Снатенков А. А. Статистическая оценка развития валютного рынка РФ // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2011. Т 1. № 29–1. С.111–114.
  4.                Тимофеева Т. В., Снатенков А. А. Статистическое исследование тенденций развития валютного рынка России / Материалы I-ой Международной научной конференции «Формирование основных направление развития современной статистики и эконометрики. Оренбург. 2013. С. 250–258.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle