Vladislav Borkus
Аномалия
Не секрет, что примерно уже 15 лет курс рубля относительно доллара движется в достаточно узкой полосе вокруг траектории, определяемой ценой нефти марки Brent и отношением инфляции в России и США. Связь между курсом, скорректированным на разность инфляций (реальным курсом), и нефтью, практически степенная. Причина этого в целом понятна - большая часть валютных поступлений в страну происходит от продажи нефти и сырьевой продукции, цена которой хорошо с нефтью коррелирована. Несмотря на различия в проводившейся монетарной политике, курс отклонялся от “нефтяной формулы” заметно больше чем на 10% только в периоды международных финансовых кризисов.
Между тем в середине этого года произвошло необычное явление - курс значительно превысил расчетное значение при довольно спокойной обстановке в мировой экономике.
Также в 2017м курс вел себя необычно по сравнению с 2015-2016 гг. - он почти не зависел от цены нефти. До этого курс плавал вполне свободно, и следовал за ценой нефтью точно, но с января 2017го по март 2018г. зависимость от нефти почти исчезла, что хорошо видно на дневных данных.
| Dependent variable: | |||
| log(RUBUSD*Pus/Prus) | |||
| OLS 2003-2016 | OLS 2015-2016 | OLS 2017 | |
| (1) | (2) | (3) | |
| Наклон | -0.446*** | -0.440*** | 0.028** |
| (0.014) | (0.010) | (0.013) | |
| Constant | 4.861*** | 4.903*** | 2.974*** |
| (0.058) | (0.037) | (0.052) | |
| Observations | 167 | 429 | 228 |
| R2 | 0.866 | 0.830 | 0.020 |
| Adjusted R2 | 0.865 | 0.829 | 0.016 |
| Residual Std. Error | 0.077 (df = 165) | 0.037 (df = 427) | 0.020 (df = 226) |
| F Statistic | 1,066.417*** (df = 1; 165) | 2,079.898*** (df = 1; 427) | 4.579** (df = 1; 226) |
| Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01 | ||
Эксперты связывали изменения в валютной формуле с такими факторами как “санкции”, общая девальвация валют развивающихся стран, выход нерезидентов из ОФЗ и массовые покупки российским Минфинов валюты на бирже. Сразу стоит отметить, что первые два и вторые два фактора - разные. Воздействие “санкций” и “общая девальвация” должны передаваться на валютный рынок через какие-то механизмы, и в модели спроса и предложения - очевидно через изменение спроса или предложения. Частью этого механизма как раз были продажи ОФЗ и выход в валюту. По этой причине и потому, что влияние операций с активами просчитать проще, так как нужные данные имеются в открытом доступе, я буду рассматривать влияние этих двух факторов.
Валютные операции
Попытаемся посмотреть какие были валютные операции Минфина и нерезидентов. В качестве упрощения я буду полагать, что для того, чтобы купить ОФЗ нерезиденты продают валюту на бирже, а когда они от ОФЗ избавляются, то валюту из страны выводят, для чего приобретают ее на бирже. Минфин же просто покупает валюту, но не продает ее. В итоге их действия либо компенсируют, либо усиливают друг друга. Объемы операций довольно значительны - в 2018м они превысили в сумме 400 миллиардов рублей, 7 миллиардов долларов, более 20% экспорта. Ниже приведена диаграмма, иллюстрирующая процесс.
На приведенной картинке можно отметить несколько особенностей.
1) В 2017 м операции нерезидентов с ОФЗ были значительными в сравнении действиями Минфина и укрепляли рубль. Относительно действий Минфина они были в противофазе, т.е. компенсировали закупки валюты Минфином. Между тем эти операции в сумме достигали лишь нескольких процентов экспорта.
2) Весной-летом 2018 г. оба актора действовали в одном направлении, снижая курс рубля. Но даже в максимуме продажи ОФЗ нерезидентами, начавшиеся после дела Скрипаля, давали лишь 30% объемов. Однако, в середине 2018 г. эти операции в совокупности составляли очень большую долю экспорта - до 20-25%.
Модель
Можно предположить, что в непаническом режиме работы валютного рынка объем предложения на рынке напрямую зависит от экспортной выручки. Если мы считаем, что указанные операции определяли необычное поведение курса в 2017-2018 гг., то естественно также предположить, что сдвиг точки равновесия относительно ее “нефтяного положения” можно описать в линейном приближении отношением сумм операций с валютой к экспорту. (Точнее мы описываем этот сдвиг как *log(1+aQ/EX)~aQ/EX))
Можно построить диаграмму, в которой по оси ординат отложено смещение курса относительно “нефтяного равновесия”, а по оси абсцисс - относительный объем рассматриваемых операций. Также можно провести регрессионный анализ, чтобы оценить степень рассматриваемых эффектов.
(Методическое замечание. С точки зрения статистики такая регрессия проводится по двум ограниченным сверху рядам (значения, близкие даже хотя бы к 0.5 маловероятны с точки зрения экономики), которые потому не могут быть рядам случайных блужданий, что упрощает задачу так как позволяет не исследовать коинтеграцию этих рядов и оправдывает использование обычной регрессии.)
Диаграмма и регрессии показывают, что зависимость заметная. Регрессией можно объяснить до 80% изменений зависимой переменной, а F-тест показвает почти нулевую вероятность такого случайного распредления данных. Однако, эта зависимость возникает только благодаря данным середины 2018 года, в 2017м связь курса с валютными рассматриваемыми операциями почти не прослеживается ни с точки значимости коэффициентов по t-статистике, ни с точки F-теста.
С точки зрения объяснения данных квадратичная модель получается несолько лучше, чем линейная. Даже зависимость вида x^2 (т.е. без константы и линейного члена) дает более точную апроксимацию данных как с точки R2, так и с точки F-теста.
Можно также попробовать ослабить предположение о том, что выходя из ОФЗ нерезиденты покупают валюту, сделав долю, направляемую на эту цель свободным параметром модели. Таким образом получится более общая модель вопрос лишь в том, достаточно ли данных, чтобы различить ее с менее общей при помощи регрессии.
| Dependent variable: | ||||||||
|
||||||||
| Датасет | ||||||||
| 2017-2018 | Только 2017 | |||||||
| (1) | (2) | (3) | (4) | |||||
| (MF+OFZ)/EX | 0.854*** | |||||||
| (0.147) | ||||||||
| MF/EX | 0.988*** | 0.481 | ||||||
| (0.130) | (0.339) | |||||||
| OFZ/EX | 0.585** | 0.117 | ||||||
| (0.256) | (0.306) | |||||||
| ((MF+OFZ)/EX)2 | 5.631*** | |||||||
| (0.616) | ||||||||
| Constant | 0.010 | |||||||
| (0.015) | ||||||||
| Observations | 19 | 19 | 19 | 12 | ||||
| R2 | 0.666 | 0.785 | 0.823 | 0.174 | ||||
| Residual Std. Error | 0.055 (df = 17) | 0.053 (df = 17) | 0.047 (df = 18) | 0.049 (df = 10) | ||||
| F Statistic | 33.838*** (df = 1; 17) | 31.111*** (df = 2; 17) | 83.693*** (df = 1; 18) | 1.050 (df = 2; 10) | ||||
| Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01 | |||||||
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
OpWeighted=(MF+0.6*OFZ)/EX
Регрессия показывает, что вклад операций Минфина в текущий уровень курса был подавляющим. Константа в регресси оказывается незначимой, совсем не нужна для объяснения данных.
Сложнее дело обстоит со вкладом операций нерезидентов, который оказывается погранично статистически значим только в модели с нулевой константой. В ней коэффициент при вкладе нерезидентов составляет ~0.6, что можно интерпретировать как то, что нерезиденты тратят на валюту порядка 60% выручки от продажи ОФЗ. Однако погрешность опеределения этого параметра высока, и в принципе данные согласуются с вероятностью порядка 20% с единицей и даже, с вероятностью 4%, с нулем. В вариацию курса закупки валюты Минфином внесли примерно в 10 раз больший вклад, чем операции нерезидентов.
Регрессия по данным только 2017 г. не позволяет обнаружить статистически значимого влияния этих операций на курс - это значит в тот период на него сильнее влияли другие факторы.
Что касается нелинейности, то для объяснения данных достаточно модели, в которой отклонение курса пропорционально квадрату объясняющей переменной (линейные члены и константа в такой модели не требуются). В качестве объсняющей переменной можно использовать взвешенную сумму операций Минфина и нерезидентов, с весами, 1 для операций Минфина и 0.6 для операций резидентов. Точность описания данных сопоставима с просто линейной моделью с двумя объясняющими переменными.
(Методическое замечание. Проверка при помощи вспомогательной регрессии GNR не дает оснований считать остатки коррелированными. Остатки распределены почти нормально, но есть ряд точек, которые оказывают на регрессию заметно большее влияние, чем другие – в частности точки лета 2018 г., что достаточно очевидно. Регрессия по первым разностям не позволяет найти каких-либо зависимостей на фоне шума.)
Экстраполяция данных
К сожалению данные по экспорту в рядах ВШЭ пока есть только до июля, но август и сентябрь можно дополнить апроксимацией, вспомнив, что в первом приближении экспорт РФ линейно зависит от цены нефти. (Здесь стоит отметить, что начиная с 2015 г. экспорт РФ при той же цене нефти чуть выше, чем до 2015 г., примерно на 7 млрд. долл. в мес. Не разбирая структурных причин этого, а просто используя более позднюю зависимость.)
| Dependent variable: | ||
| Export, B.USD. | ||
| Dataset 2003-2014 | Dataset 2015-2018 | |
| (1) | (2) | |
| Brent price, USD | 0.394*** | 0.400*** |
| (0.005) | (0.036) | |
| Constant | -0.142 | 7.085*** |
| (0.311) | (1.937) | |
| Observations | 252 | 42 |
| R2 | 0.964 | 0.757 |
| Adjusted R2 | 0.963 | 0.751 |
| Residual Std. Error | 2.796 (df = 250) | 2.415 (df = 40) |
| F Statistic | 6,599.802*** (df = 1; 250) | 124.364*** (df = 1; 40) |
| Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01 | |
| Dependent variable: | ||||
| RUBUSD/RUBUSD(Brent) | ||||
| (1) | (2) | (3) | (4) | |
| MF/EX(est) | 1.000*** | 2.381** | ||
| (0.132) | (1.081) | |||
| OFZ/EX(est) | 0.585** | -1.750* | ||
| (0.247) | (0.941) | |||
| (MF/EX(est))2 | -5.051 | 6.857*** | ||
| (5.836) | (0.916) | |||
| (MF/EX(est))*OFZ/EX(est) | -7.367 | 1.716 | ||
| (5.835) | (2.633) | |||
| (OFZ/EX(est))2 | 23.490** | 8.531** | ||
| (8.330) | (2.957) | |||
| OpWeighted/Ex(est) | 6.865*** | |||
| (0.702) | ||||
| Constant | -0.085** | |||
| (0.039) | ||||
| Observations | 19 | 19 | 19 | 19 |
| R2 | 0.783 | 0.840 | 0.843 | 0.842 |
| Adjusted R2 | 0.758 | 0.779 | 0.813 | 0.833 |
| Residual Std. Error | 0.053 (df = 17) | 0.044 (df = 13) | 0.047 (df = 16) | 0.044 (df = 18) |
| F Statistic | 30.709*** (df = 2; 17) | 13.696*** (df = 5; 13) | 28.595*** (df = 3; 16) | 95.637*** (df = 1; 18) |
| Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01 | |||
В целом результаты на основе экстраполированной и фактической модели получаются сопоставимыми.
Регрессия по построенному таким образом набору данных дает достаточно близкие оценки к тому, что получены только по данным, заканчивающихся июлем. (Заметим также, что данные по закупкам Минфина на сентябрь тоже плановые, а не фактические).
В августе-сентябре курс оказывается гораздо выше, чем можно было бы ожидать от построенной наивной модели, но вполне укладываются в картину нарастающей паники. Скорее всего имел место и повышенный спрос на валюту (например в связи и с изъятием валютных вкладов из банков, подпадающих под американские санкции), и снижение предложения (за счет того, что, например, “Роснефть” как сообщали некоторые эксперты не возвращала валютну выручку).
Выводы и ожидания
В целом модель не объясняет поведения курса в первой половине 2017м, но объясняет около 70-75% отклонений от “нефтяного уровня” в 2018м.Августовский курс, вероятно, можно декомпозировать так: в июне примерно +0.2 (от “нефтяного уровня”, около 10 руб.) дали покупки валюты Минфином, бегство нерезидентов - около ноля (в июне - 0.04). Еще 0.05-0.07 (+5 руб.) дала нарастающая паника в более позднее время, обычные стохастические и авторегрессионные эффекты, и прочее неучтенное. Если интерпретировать "неучтенное" как дополнительное изменение спроса на валюту, то оно соответствует нетто повышению спроса (или снижению предложения) на ~ 2.7-3 миллиарда долларов (=0.07*экспорт/коэффициент_модели).
Если бы отклонение курса опрделялось только действими Минфина, то курс, вероятно, был бы в конце августа 60-62 руб., но другие факторы подняли его существенно выше.
Это означает, что если бы Минфин прекратил закупки валюты валюты в нынешнем объеме, то курс бы существенно снизился. Потенциал его снижения только при прекращении действия рассматриваемых в модели факторов - примерно 9 рублей, т.е. с учетом инфляционной коррекции (~2%, +1 руб) до уровня ~60 руб/$. Инерционность движения курса велика, как правило на такие сдвиги требуется пара месяцев.
- Минфин продолжит закупки валюты в текущих объемах.
- Нерезиденты, переставшие выходить из рубля в августе, могут снова начать выход из рубля.
- Фактор монетизации политического риска, давший примерно 0.1 отклонения от “нефтяного уровня” (5 руб) может оказаться выше текущих ожиданий. Внешнеполитических рисков для экономики руководство страны создает предостаточно и постоянно расширяет их перечень.
- Растущая цена на нефть.
- Стабилизация ожиданий рынка после опубликования списка контретных американских санкций, а не домыслов.
На эти процессы накладываются обычные колебания размера ~0.1 “нефтяного уровня” (5 руб.).
Если модель верна, то при отказе Минфина от закупок валюты при некризисном развитии событий потенциал ослабления доллара значителен. При продолжении закупок курс будет держаться выше 60-62 руб./долл. Естестевенно, стоить помнить, что на валютном рынке реальность может посмеяться над любыми ожиданиями.
Датасет для игр, листинги R размещены тут.
Комментариев нет:
Отправить комментарий