|
динамики доходов расширенного бюджета. В качестве показателя государственных расходов (G) использовалась сумма расходов на конечное потребление и валового накопления сектора государственного управления. Интерполяция на кварталы производилась пропорционально на основе показателя расходов расширенного бюджета. Также в модели использовалась квартальная динамика ВВП (Y). Помимо трех основных показателей в качестве экзогенной переменной в модель также был добавлен индикатор среднеквартальных цен на нефть в рублевом выражении. Все показатели были приведены в реальное выражение с помощью дефлятора ВВП, сезонно сглажены (за исключением показателя цен на нефть) с помощью процедуры Х\2 и представлены в виде натуральных логарифмов. Использовалась временная выборка по кварталам за период 2000-2007 гг. Исходя из результатов тестирования переменных на наличие единичною корня и учитывая международный опыт, мы предпочли оценивать SVAR-модель, используя переменные в уровнях и с добавлением линейного тренда, что соответствует изначальной методологии Бланшара О. и Перотти П. Длина лагов в модели составила три квартала. Включение дополнительных лагов приводило к нестабильности модели (появлению единичных корней у авторегрессионных компонентов уравнений). Показатель цен на нефть добавлялся с одним квартальным лагом, что обеспечивало наилучшие информационные критерии модели. Необходимо отметить, что выбор данной эконометрической спецификации модели, как и все оценки, полученные с ее помощью, являются лишь предварительными. При использовании коротких (и тем более интерполированных) временных рядов, полученные количественные оценки макроэкономического эффекта бюджетной политики нс могут считаться полностью достоверными. В этой связи необходимы дальнейшие исследования полученных результатов относительно их устойчивости к выбору эконометрической спецификации и исходных данных. В то же время 271 |
123 маемых правительством решений. В рамках нашего исследования мы исходили из того, что при определении параметров бюджета первичными являются показатели доходов. Таким образом, мы принимали a2 = 0 и эмпирически оценивали b2 . Для оценки фискальных SVAR-моделей рассматриваемого типа в качестве исходных данных, как правило, используются показатели системы национальных счетов, что позволяет обеспечить экономическую однородность моделируемых переменных. В данном исследовании в качестве переменной государственных доходов (T) использовался показатель налогов на производство за вычетом чистых трансфертов и субсидий. Интерполяция данного показателя на кварталы производилась пропорционально, на основе динамики доходов расширенного бюджета. В качестве показателя государственных расходов (G) использовалась сумма расходов на конечное потребление и валового накопления сектора государственного управления. Интерполяция на кварталы производилась пропорционально на основе показателя расходов расширенного бюджета. Также в модели использовалась квартальная динамика ВВП (Y). Помимо трех основных показателей в качестве экзогенной переменной в модель также был добавлен индикатор среднеквартальных цен на нефть в рублевом выражении. Все показатели были приведены в реальное выражение с помощью дефлятора ВВП, сезонно сглажены (за исключением показателя цен на нефть) с помощью процедуры Х12 и представлены в виде натуральных логарифмов. Использовалась временная выборка по кварталам за период 2000–2007 гг.8 Исходя из результатов тестирования переменных на наличие единичного корня и учитывая международный опыт, мы предпочли оценивать SVAR-модель, используя переменные в уровнях и с добавлением линейного тренда, что соответствует изначальной методологии Бланшара и Перотти. Длина лагов в модели составила три квартала. Включение дополнительных лагов приводило к нестабильности модели (появлению единичных корней у авторегрессионных компонентов уравнений). Показатель цен на нефть добавлялся с одним квартальным лагом, что обеспечивало наилучшие информационные критерии модели. Необходимо отметить, что выбор данной эконометрической спецификации модели, как и все оценки, полученные с ее помощью, являются лишь предварительными. При использовании коротких (и тем более интерполированных) временных рядов, полученные количественные оценки макроэкономического эффекта бюджетной политики не могут считаться полностью достоверными. В этой связи необходимы дальнейшие исследования полученных результатов относительно их устойчивости к выбору эконометрической спецификации и исходных данных. В то же время результаты расчетов, приведенных 8 В связи с тем что в работе используются показатели институциональных секторов СНС, доступные с годовым запозданием, данные за 2007 г. оказались самыми поздними на момент проведения исследования. Таким образом, модель была оценена на относительно однородном временном периоде между кризисами 1998 и 2008 г., что в принципе дало преимущество, возникшее в результате использования указанного интервала времени. Тем не менее необходимо отметить, что размер выборки не является в полной мере достаточным и полученные результаты не могут считаться окончательными. Роль бюджетной политики в условиях финансово-экономического кризиса |