Повторяющиеся периоды относительной стабильности рубля: прогноз и действительность Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Финансы и управление

Правильная ссылка на статью:

Озарнов Р.В. — Повторяющиеся периоды относительной стабильности рубля: прогноз и действительность // Финансы и управление. - 2019. - № 3. DOI: 10.25136/2409-7802.2019.3.30632 URL: https;//nbpublish.com'library_read_article.php?id=30632

Повторяющиеся периоды относительной стабильности рубля: прогноз и действительность

Озарнов Руслан Владиславович

аспирант, Департамент мировой экономики и мировых финансов, Финансовый университет при

Правительстве РФ, г.Москва, РФ

125993, Россия, г. Москва, Ленинградский проспект, 49, Департамент мировой экономики и мировых

финансов

И [email protected]

Статья из рубрики "Финансовые рынки"

Аннотация.

Статья посвящена исследованию особенностей периодов относительной стабильности российского рубля. Предметом исследования является период нестабильности на финансовом рынке, начинающийся в ноябре 2014 года. Рассмотрена и проанализирована роль курсовых механизмов в формировании финансовой стабильности, устойчивого экономического роста. В работе предлагается обзор некоторых возможных торговых стратегий, связанных с курсом рубля в переходный период. Представлен эконометрический прогноз, построенный на основе данных курса RUR/USD, приводится сравнение реальных и прогнозных значений.Исследование основано на общенаучных методах познания (анализ, синтез, сравнение), представлении табличной и графической интерпретации статистической информации, временных рядов, эконометрическом моделировании с использованием программного продукта EViews, предназначенного для исследования и прогнозирования экономических процессов. На базе проведенного исследования автором сделан вывод, что последовательность крупных выигрышей весенней стратегии на курсе рубля в 2015 и 2016 году продлилась относительно небольшим выигрышем в 2017 году, весна 2018 года оказалась проигрышной, а действительное укрепление рубля за весенний период 2019 года составило 5,11%. Подтверждается тезис о стабилизации российской экономики, однако в условиях стабилизации экономики стратегия, построенная на исторических данных о периодических последовательностях укрепления и ослабления рубля, становится все более рискованной. Новизна статьи заключается в эконометрическом исследовании повторяющихся периодов относительной стабильности курса рубля периода новейшей истории России, построении прогнозной модели.

Ключевые слова: международные финансы, макроэкономическое прогнозирование, банковское дело, финансовая стабильность, валютный курс, валютный риск, эконометрика, финансовый рынок, доходность, экономический рост

DOI:

10.25136/2409-7802.2019.3.30632

Дата направления в редакцию:

27-08-2019

Дата рецензирования:

27-08-2019

Актуальность данного исследования определяется тем, что курсовые механизмы играют важную роль в формировании финансовой стабильности как залога устойчивого экономического роста. Валютный курс призван демпфировать не только краткосрочные колебания внешнеэкономической конъюнктуры, но и внешние шоки финансового характера. В отсутствии компенсирующего влияния валютного курса внешние шоки способны существенно дестабилизировать ситуацию на национальном рынке и

трансформироваться во внутренние дисбалансы. —с,86] Финансовая устойчивость представляет собой сложный и многофакторный показатель. Представляется возможным обозначить финансовую устойчивость как удовлетворительное функционирование ключевых элементов финансовой системы, финансовые институты выполняют свои функции эффективного перемещения денежных средств, участники финансового рынка сохраняют высокий уровень доверия, а финансовая инфраструктура хорошо развита.

Рост числа финансовых кризисов, волатильность мировой экономики, увеличение масштабов и взаимосвязанности финансовых транзакций и их сложности оказывают влияние на национальную экономику и заставляют уделять повышенное внимание

анализу финансовой устойчивости. Согласно исследованию Г5], нестабильность финансовой системы является следствием нарушения финансовой устойчивости, может привести к значимым негативным последствиям в реальном секторе экономики, и является частью системного риска. Целесообразно отметить что Международный валютный фонд в отчете о финансовой стабильности положительно оценил используемые Банком России меры, в том числе курсовые механизмы, по повышению стабилизации финансового сектора.

В настоящее время в России действует режим плавающего валютного курса, который предполагает установление валютного курса под влиянием рыночных факторов спроса и

предложения. Однако «чистое» плавание, без регулирующего воздействия центрального банка страны, практически ни в одной стране не осуществляется. Для большинства стран характерно управляемое плавание, предполагающее периодическое вмешательство центрального банка в функционирование валютного рынка с целью поддержания курса национальной валюты, в том числе и проведение валютной интервенции. Г2, c-4°l

Курс доллара , особенно после его резких изменений находится под пристальным вниманием и вызывает значительный интерес со стороны экономических агентов. Наблюдение колебаний курса в исторической ретроспективе создает иллюзию легкого заработка и сожаления об утраченных возможностях. На установившихся рынках колебания курсов валют являются случайным блужданием (random walk) и построение

долгосрочной гарантированно прибыльной стратегии практически невозможно. Термин

случайное блуждание впервые был введен Карлом Пирсоном в 1905 году. [9] Случайное блуждание - это временной ряд, в котором значение переменной равно ее значению в

предыдущем периоде плюс непредсказуемая ошибка. [7, с-5561 Случайное блуждание — это стохастический процесс, при котором изменения уровня достигаются прибавлением случайной переменной, с постоянной дисперсией и средней, равной нулю, а значение случайной переменной не зависит от предыдущих измерений и подчиняется идентичному распределению вероятностей. [10, с 2281

Далее представим обзор некоторых возможных торговых стратегий, связанных с курсом рубля в переходный период. На рисунке 1 представлен график курса RUR/USD. На графике отчетливо выделяется два периода новейшей истории России. Это период до и период после 2014 года. Момент разделения этих двух периодов можно определить с помощью рисунка 2, на котором отображена дата раздела 30 октября 2014 года.

Рисунок 1. Курс рубля к доллару с 03.06.2012 по 30.03.2019. Дневные данные, цена закрытия

Источник: составлено автором по данным инвестиционной компании «ФИНАМ». URL https://www.finam.ru/ ^

Рисунок 2. Курс рубля к доллару июнь 2014 - январь 2015. Дневные данные, цена закрытия

Источник: составлено автором по данным инвестиционной компании «ФИНАМ». URL https://www.finam.ru/ ^

Используя рисунок 1 и рисунок 2, представляется возможным выделить период нестабильности с началом в ноябре 2014 года. В рыночной экономике всегда присутствует элемент нестабильности, что в свою очередь приводит к нарушению

равновесия на рынках и в первую очередь на финансовом рынке. ——— Нестабильность на финансовом рынке предоставляет возможности для извлечения дополнительных доходов. Естественно получение этих доходов связано с дополнительными рисками. Период, начинающийся в ноябре 2014 года, является предметом исследования данной научной работы.

Представим схему консервативного трейдинга, когда в начале года доллары конвертируются в рубли, в конце года фиксируется прибыль (убыток) и рубли конвертируются обратно в доллары. На практике такая схема не осуществляется и необходима она только для сравнения, а также для оценки динамики курса RUR/USD за год. Чтобы оценить реальные и прогнозируемые результаты в рамках данной консервативной схемы проведем тренд на курс RUR/USD по годам с 2015 по 2019 год

RUR_USD = 56.5 + 9.4*T + 32.3*(YEAR = 2016) + 0.80*(YEAR = 2017) - 39.6* (YEAR=2018) + 50.7*(YEAR = 2019) - 23.9*T*(YEAR = 2016) - 9.0*T*(YEAR = 2017) -3.7*T*(YEAR = 2018) - 19.4*T*(YEAR = 2019), R2=0.646, n = 1046. (1)

Качественные показатели регрессионного уравнения (1) представлены в таблице 1. Все кросс-переменные в (1) значимы с уровнем значимости менее 1%.

Dependent Variable: RUR_USD

Method: Least Squares

Sample: 3/05/2012 3/30/2019 IF YEAR> = 2015

Included observations: 1046

White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance

Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob.

C 56.46605 0.903579 62.49157 0.0000

T 9.410839 1.288450 7.304002 0.0000

YEAR=2016 32.28760 1.558442 20.71787 0.0000

YEAR=2017 0.799830 1.112128 0.719189 0.4722

YEAR=2018 -39.62362 1.469980 26.95522 0.0000

YEAR=2019 50.66433 3.997249 12.67480 0.0000

T* (YEAR = 2016) -23.85010 1.496113 15.94138 0.0000

T* (YEAR = 2017) -9.000778 1.311291 6.864061 0.0000

T* (YEAR = 2018) 3.686999 1.330909 2.770286 0.0057

T* (YEAR = 2019) -19.41799 1.599391 12.14086 0.0000

R-squared 0.646244 Mean dependent va r 62.53386

Adjusted R-squared 0.643171 S.D. dependent va r 5.352068

S E of Akaike info

regression 3.197069 criterion 5.171860

Sum squared resid 10589.21 Schwarz criterion 5.219209

Log likelihood -2694.883 Hannan-Quinn criter. 5.189817

F-statistic 210.2855 Durbin-Watson stat 0.060048

Prob(F-statistic) 0.000000 Wald F-statistic 1061.465

Prob(Wald F-statistic) 0.000000

Таблица 1. Качественные показатели уравнения регрессии (1)

Источник: составлено автором на основе эконометрического моделирования

Реальные значения RUR/USD, а также остатки и прогнозируемые значения (1) показаны на рисунке 3.

Рисунок 3. Реальные значения RUR/USD, остатки и прогнозируемые значения уравнения (1)

Источник: составлено автором на основе эконометрического моделирования

Время T в уравнении (1) измеряется в годах, поэтому оценки параметров показывают значения за год. Поскольку Т = 0 соответствует началу 2015 года, то в соответствии с построенным трендом оценка курса на начало 2015 составляла 56,5 руб./долл. Рост курса за 2015 год (фактически ослабление рубля) составил 9.4 руб./долл. Для фиктивных переменных базисным является 2015 год. Поэтому оценки параметров показывают изменение по отношению к началу 2015 года. Например, прогноз для курса в начале 2016 года составил 56,5 + 32,3 = 88,8 руб./долл. и за 2016 год падение по прогнозу составило 9,4 - 23,9 = - 14,5 руб./долл. Аналогична интерпретация для других периодов.

В таблице 2 приводятся реальные значения курса RUR/USD на начало и конец года, а также расчетные значения, полученные в соответствии с (1). Лидером ослабления курса RUR/USD стал 2015 год с относительным изменением 29,6%. Затем в 2016 и 2017 рубль укреплялся. И в 2018 году курс опустился на 21,8%. Прогнозные оценки сопоставимы с действительными значениями.

Год RUR/USD 2015 2016 2017 2018 2019

01.01 31.12 01.01 31.12 10.01 30.12 10.01 30.12 10.01 30.03

Наблюдение 56.24 72.88 72.93 60.66 59.90 57.60 57.05 69.47 67.10 64.73

прирос т, % 29.60 16.83 -3.83 21.78 -3.50

Прогноз 56.47 65.85 74.31 59.88 58.10 58.49 56.50 69.20 66.83 64.66

прирос т, % 16.62 19.43 0.68 22.49 -3.24

Таблица 2. Реальные и прогнозные значения RUR/USD по годам на начало и конец года, руб./долл., а также относительное изменение за год

Источник: составлено автором по данным инвестиционной компании «ФИНАМ». URL https://www.finam.ru/ на основе эконометрического моделирования

В динамике курса с ноября 2015 года выделим весенние периоды относительной стабильности динамики рубля. На рисунке 4 показан курс RUR/USD начиная с 2015 года и только для весенних месяцев. Эта стабильность предоставляет возможность для построения торговой стратегии, когда в начале весны доллары конвертируются в рубли, а в конце весны конвертируются обратно.

Рисунок 4. Курс RUR/USD с 2015 по 2018 годы март, апрель, май; 2019 март. Дневные данные, цена закрытия. Прогноз RURF/USD на основе уравнения (2)

Источник: составлено автором по данным инвестиционной компании «ФИНАМ». URL https://www.finam.ru/ на основе эконометрического моделирования

Оценка параметров тренда весенней стратегии на курс RUR/USD приводится в следующем уравнении:

RUR_USD = 71.0 - 56.9*T + 34.6*(YEAR=2016) + 2.75*(YEAR = 2017) - 108.1* (YEAR=2018) + 98.8* (YE AR = 2019) + 27.5*T*(YEAR = 2016) + 49.7*T*(YEAR = 2017 + 86.4*T*(YEAR = 2018) + 32.0*T*(YEAR = 2019), R2=0.940, n = 266. (2)

Качественные показатели регрессии (2) приводятся в таблице 3. Все кросс-переменные в (2) значимы с уровнем значимости менее 5%. Прогнозные значения показаны на рисунке 4. Несмотря на уменьшение числа наблюдений с 1046 до 266 коэффициент детерминации увеличился с 0.646 до 0.940. Это указывает на сближение прогнозных и

10.25136/2409-7802.2019.3.30632 действительных значений.

Dependent Variable: RUR_USD

Method: Least Squares

Sample: 3/05/2012 3/30/2019 IF YEAR> = 2015 AN SPRING

Included observations: 266

Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob.

C 71.01678 0.740992 95.84012 0.0000

T -56.91845 2.507737 22.69713 0.0000

YEAR=2016 34.62177 3.290442 10.52192 0.0000

YEAR=2017 2.751277 5.648723 0.487062 0.6266

YEAR=2018 -108.1128 8.187490 13.20463 0.0000

YEAR=2019 98.83254 52.79732 1.871924 0.0624

T* (YEAR = 2016) 27.46463 3.531337 7.777402 0.0000

T* (YEAR = 2017) 49.65150 3.504250 14.16894 0.0000

T* (YEAR = 2018) 86.41858 3.525543 24.51213 0.0000

T* (YEAR = 2019) 32.01497 12.79794 2.501571 0.0130

R-squared 0.940140 Mean dependent var 60.28209

Adjusted R-squared 0.938036 S.D. dependent va r 5.659704

S.E. of regression 1.408850 Akaike info criterion 3.560294

Sum squared resid 508.1237 Schwarz criterion 3.695012

Log likelihood -463.5191 Hannan-Quinn criter. 3.614415

F-statistic 446.7390 Durbin-Watson stat 0.327938

Prob(F-statistic) 0.000000

Таблица 3. Качественные показатели уравнения регрессии (2)

Источник: составлено автором на основе эконометрического моделирования

В таблице 4 приводятся реальные значения курса RUR/USD на начало и конец весны, а также расчетные значения, полученные в соответствии с уравнением регрессии (2). Относительный прирост пересчитан в годовые значения.

Год 2015 2016 2017 2018 2019

RUR/USD 03.03 30.05 01.03 31.05 01.03 31.05 01.03 31.05 01.03 30.03

Наблюдение 62.22 52.97 75.90 66.08 57.96 56.52 56.37 62.59 65.89 64.73

прирос т, % 59.48 51.74 -9.98 44.13 21.03

Прогноз 61.50 47.78 71.34 64.00 58.04 56.23 56.25 63.61 66.14 64.16

прирос т, % 89.25 41.17 12.49 52.30 35.90

Таблица 4. Реальные и прогнозные значения RUR/USD по годам на начало и конец весеннего периода, руб./долл., а также прирост за год

Источник: составлено автором по данным инвестиционной компании «ФИНАМ». URL https://www.finam.ru/ ^^ на основе эконометрического моделирования

Последовательность крупных выигрышей весенней стратегии на курсе рубля в 2015 и 2016 году продлилась относительно небольшим выигрышем в 2017 году. Весна 2018 года оказалась проигрышной. В эту весну наблюдался резкий скачек курса. Хорошие перспективы у весны 2019 года. Если усреднить доходность весенних стратегий за 5 лет, тогда в соответствии с таблицей 4 для реальных значений получится 19,6%, а для прогноза 25,3%. Судя по графику, представленному на рисунке 1, переходный период заканчивается и продолжение весенней стратегии находится под вопросом.

Действительность

Выше представленный прогноз был построен на основе данных курса RUR/USD до 30.03.2019 года. Далее использованы данные по курсу RUR/USD до 31.05.2019, то есть на весь весенний период 2019 года. В таблице 5 приводятся реальные и прогнозные значения курса RUR/USD на начало и конец весны за период с 2015 по 2019 годы. В отличие от таблицы 4, 2019 год представлен значениями на 31.05.2019. Прогнозирование осуществляется в соответствии с уравнением (2). На рисунке 5 показаны значения курса доллара весенних периодов 2015 - 2019 годов, а также прогноз, рассчитанный в соответствии с уравнением регрессии (2).

Год RUR/USD 2015 2016 2017 2018 2019

03.03 30.05 01.03 31.05 01.03 31.05 01.03 31.05 01.03 31.05

Наблюдение 62.22 52.97 75.90 66.08 57.96 56.52 56.37 62.59 65.89 65.06

прирос т, % 59.48 51.74 -9.98 44.13 -5.11

Прогноз 61.50 47.78 71.34 64.00 58.04 56.23 56.25 63.61 66.14 59.93

прирос т, % 89.25 41.17 12.49 52.30 41.44

Таблица 5. Реальные и прогнозные значения RUR/USD по годам на начало и конец весеннего периода, руб./долл., а также прирост за год

Источник: составлено автором по данным инвестиционной компании «ФИНАМ». URL https://www.finam.ru/ на основе эконометрического моделирования

70 -

15

16

17

IS

-RUR'USD May 2019

-RUR'USD

-RUR/USD füTMast

Рисунок 5. Курс RUR/USD с 2015 по 2019 годы март, апрель, май. Дневные данные, цена закрытия. Прогноз RUR/USD forecast

Источник: составлено автором по данным инвестиционной компании «ФИНАМ». URL

На базе проведенного исследования представляется возможным сделать следующий вывод: действительное укрепление рубля за весенний период 2019 года составило 5,11%. Прогноз, построенный по данным, которые заканчиваются 30.03.2019, предсказывает укрепление на 41,44%. Прогнозируемое значение значительно расходится с реальным наблюдением. Подтверждается тезис о стабилизации российской экономики. Однако в условиях стабилизации экономики стратегия, построенная на исторических данных о периодических последовательностях укрепления и ослабления рубля, становится все более рискованной.

Библиография

1. Международные валютные отношения: учебник / коллектив авторов; под общ. ред. Эскиндарова М.А., Е.А. Звоновой. — Москва: КНОРУС, 2019. — 539 с.

2. Мировые финансы в 2 т. Том 1: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / М. А. Эскиндаров [и др.] ; под общей редакцией М. А. Эскиндарова, Е. А. Звоновой. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 373 с.

3. Официальный сайт инвестиционной компании «ФИНАМ» [Электронный ресурс] URL https ://www.finam.ru/

4. Официальный сайт ЦБ РФ Политика валютного курса Банка России [Электронный ресурс] URL https://www.cbr.ru/DKP/exchange_rate/

5. IMF-FSB-BIS Elements of Effective Macroprudential Policies. Lessons from International Experience. [Электронный ресурс] URL https://www.imf.org/external/np/g20/pdf/2016/083116.pdf

6. International Monetary Fund, "Russian Federation: Financial Sector Assessment Program: Technical Note-Macroprudential Policy", IMF Country Report No. 16/307. 2016 [Электронный ресурс] URL https://www.imf.org/external/pubs/ft/scr/2016/cr16307.pdf

7. James H. Stock, Mark W. Watson Introduction to Econometrics, 2015. — 836 p.

8. Patrick Slovik Market uncertainty and market instability IFC Bulletin No 34 Basel 2011. — 647p.

9. Pearson, K. "The Problem of the Random Walk". Nature. 72, 294 (1905) [Электронный

https://www.finam.ru/ ^^l, на основе эконометрического моделирования

ресурс] URL https://doi.org/10.1038/072294b0 10. Terry J. Watsham, Keith Parramore Quantitative Methods in Finance Cengage Learning EMEA, 1997. - 395p.