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:
- Раджабова З. К. Мировая экономика: Учебник. — М.: НИЦ ИНФРА-М, 2015.
- Сердюченко О. П. Анализ факторов, влияющих на динамику курса рубля // Инфраструктурные отрасли экономики: проблемы и перспективы развития. — 2015. — № 8. — С.24–27.
- 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.
- 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.
