XII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2020

Деятельность Центрального Банка РФ направлена на регулирование денежно-кредитной политики. Основным инструментом успешного ее проведения является ключевая ставка, которая также выступает основным индикатором состояния экономики в целом. А это значит, что ее размер дает сигнал к дальнейшим действиям не только банковскому сектору, но и бизнесу.

Цель работы: определение оптимального значения ключевой ставки.

Достижение поставленной цели будет осуществляться посредством следующих задач:

отбор факторов, которые взаимодействуют с ключевой ставкой;

построение уравнения на основе матрицы показателей корреляции;

определение значимости модели по различным показателям и критериям;

расчет оптимального размера ключевой ставки и ее обоснование.

В процессе работы мы опирались на статистические приемы исследования, а также методы экономико-математического моделирования.

При формировании базы исследования руководствовались официальными статистическими данными: Росстат, ЦБ РФ, Минэкономразвития, Экспортный центр РФ, Банки.ru.

В ходе экономического исследования были отобраны показатели, взаимодействующие с ключевой ставкой:

уровень инфляции;

индекс потребительских цен

денежная масса;

показатель деятельности коммерческих банков;

индекс покупательской способности;

уровень безработицы;

средневзвешенная ставка по ипотеке;

ВВП;

импорт;

экспорт;

номинальный курс USD/RUB.

На основе вышеперечисленных данных была построена матрица парных коэффициентов корреляции, были выявлены факторы, влияющие на значение ключевой ставки.

Таблица 1 - Матрица парных коэффициентов корреляции

	y	x1	x2	x3	x4	x5	x6	x7	x8	x9	x10
y	1
x1	0,221	1
x2	0,7	-0,316	1
x3	0,337	0,414	-0,176	1
x4	-0,415	-0,235	-0,290	-0,196	1
x5	-0,493	-0,188	-0,137	-0,565	0,471	1
x6	-0,27	0,044	-0,316	-0,162	0,215	-0,123	1
x7	-0,274	-0,002	-0,077	-0,244	0,007	-0,109	0,634	1
x8	-0,404	0,159	-0,651	0,032	-0,115	-0,269	0,441	0,145	1
x9	-0,181	0,354	-0,443	0,116	0,638	-0,034	0,496	0,172	0,203	1
x10	0,364	0,208	0,196	0,464	-0,719	-0,329	-0,264	-0,171	-0,078	-0,566	1

Таким образом, в уравнение множественной регрессии были выбраны факторы х_1, х₂ и х₃ (таблица 2).

Таблица 2 – Выборка данных

	y	x1	x2	x3
Ноябрь 2017	8,25	1,08	10,94	100,2
Декабрь 2017	7,75	1,00	10,78	100,4
Январь 2018	7,75	0,88	10,64	100,3
Февраль 2018	7,5	1,00	9,85	100,2
Март 2018	7,5	1,09	9,79	100,3
Апрель 2018	7,25	1,00	9,73	100,4
Май 2018	7,25	1,00	9,68	100,4
Июнь 2018	7,25	0,96	9,66	100,50
Июль 2018	7,25	1,09	9,62	100,30
Август 2018	7,25	1,24	9,62	100,00
Сентябрь 2018	7,5	1,10	9,59	100,20
Октябрь 2018	7,5	1,03	9,56	100,40
Ноябрь 2018	7,5	1,09	9,55	100,50
Декабрь 2018	7,75	1,13	9,54	100,80
Январь 2019	7,75	1,16	9,56	101,00
Февраль 2019	7,75	1,04	10,15	100,40
Март 2019	7,75	1,02	10,42	100,30
Апрель 2019	7,75	0,98	10,56	100,30
Май 2019	7,75	0,98	10,53	100,30
Июнь 2019	7,75	0,92	10,28	100,00
Июль 2019	7,5	0,98	10,24	100,20
Август 2019	7,25	0,93	9,91	99,80
Сентябрь 2019	7	0,93	9,91	99,8
Октябрь 2019	7	0,95 (3,6)	9,68	100,1
Ноябрь 2019	6,5	0,97 (3,5)	9,20	100,3

На основе данных факторов было построено уравнение множественной регрессии, где у – ключевая ставка, %; х₁ - темп роста уровня инфляции,%; х₂ - средневзвешенная ставка по ипотеке, % и х₃- индекс потребительских цен, %_, имеющее следующий вид:

͠y = -47,2563+1,4855х₁+0,6638х₂+0,4647х₃

Произведем расчет его параметров (рисунок 1, рисунок 2).

Рисунок 1 - Применение инструмента Регрессия

Рисунок 2 - Результаты применения инструмента Регрессия

Для подтверждения значимости и надежности данного уравнения были рассчитаны разные показатели и критерии:

Значение коэффициента множественной корреляции равен 0,89. Так как это значение близко к 1, то можно сделать вывод о тесной связи значения ключевой ставки с темпом роста уровня инфляции, средневзвешенной ставкой по ипотеке и индексом потребительских цен.

Множественный коэффициент детерминации равен 0,805. Это указывает на то, что вариация значения ключевой ставки на 80,5% определяется вариацией учтенных в регрессии факторов.

F-критерий Фишера равен 28,81 при критическом значении 4,9, то есть с вероятностью 0,99 уравнение регрессии признается статистически значимым и надежным.

Значение t-критерия Стьюдента для первого показателя равно 3,22, второго - 8,57, третьего - 3,24 при критическом значении t-критерия 2,83. То есть можно сделать вывод, что коэффициенты регрессии являются статистически значимыми и надежными.

Средняя ошибка аппроксимации составила 1,65%, то есть меньше 4%. Это значит, что модель отличного качества.

Таким образом, на основе рассмотренных критериев, можно сделать вывод о том, что модель является экономически целесообразной.

С помощью данной модели была определена оптимальная величина ключевой ставки с учётом параметров актуальных на сегодняшний день: при ожидаемом уровне инфляции 4%, а значит, темп прироста (х₁) составит 0,98, средневзвешенная ставка по ипотеке (х₂) на сегодня составляет 8,9% (данный показатель рассчитан на основе предложений 10 ведущих банков по ипотечному кредитованию) и индекс потребительских цен (х₃) составил 100,3 на уровне 6,72% .

Для определения оптимальных уровней социально-экономических явлений были рассчитаны следующие доверительные интервалы:

- верхняя граница: 6,72+0,57=7,29 %;

- нижняя граница: 6,72-0,57=6,15%.

Таким образом, с вероятностью 0,95 можно утверждать, что при желаемом темпе роста уровня инфляции равным 1,14, средневзвешенной ставке равной 8,9% и индексе потребительских цен равном 100,3, благоприятное значение ключевой ставки находится в рекомендованных границах от 6,15% до 7,29%. Исходя из этого, нашим предложением будет снижение ключевой ставки до уровня 6,25%.

Код для цитирования: Скопировать