Состояние, тенденции и перспективы развития наличного денежного обращения в России

3) В России по сравнению с США отмечается высокий коэффициент эластичности между ростом объема денежного агрегата М0 и ростом ВВП, что, с одной стороны, отражает отмеченную выше высокую долю наличных денег в денежном обороте, а с другой стороны, свидетельствует о важности такого направления деятельности Банка России, как совершенствование регулирования наличного денежного обращения в России как с точки зрения количественного параметра данного показателя денежного оборота, так и с точки зрения качества организации наличного денежного обращения.

Таблица 17 – Денежные агрегаты, индекс потребительских цен, ВВП КНР

Таблица 18 – Оценка эластичности ВВП по различным денежным агрегатам

Высокий показатель коэффициента эластичности между ростом объема денежного агрегата М2 и ростом ВВП в России математически показывает необходимость увеличения сбережений в их кредитной форме, формирования пула долгих денег в стране, создания конкурентоспособной финансовой инфраструктуры

4. Взаимосвязь между макроэкономическими показателями (ВВП, индекс потребительских цен, средний размер заработной платы) и количеством наличных денег в обращении

В процессе изучения перспектив развития наличного денежного обращения, считаем возможным обратиться к анализу взаимосвязи таких показателей как ВВП, индекс потребительских цен, средний размер заработной платы и количество наличных денег в обращении.

Количественная теория денег как экономическая доктрина, объясняет взаимосвязь между уровнем цен на товары (услуги) и стоимостью денег, т. е. между уровнем инфляции и количеством денежных знаков в обращении. Когда множество товаров сталкивается с массой денег, первоначально в экономике не происходит никаких видимых изменений, но по истечении определенного времени начинается рост цен, сначала на один товар (услугу), затем на группу товаров, пока в конце концов цены на все товары не возрастут в такой же пропорции, что и количество денег в обращении. Основой количественной теории денег является классическое уравнение обмена: MV = PQ.

Из данной формулы мы видим, что при увеличении ВВП и V=const, M тоже должно увеличиваться. При уменьшении ВВП, M также уменьшается. Следовательно, между ВВП и объемом наличных денег существует прямая зависимость.

Аналогично и для индекса потребительских цен. При увеличении P (Q = const) для соблюдения равенства необходимо повысить количество денег в обращении.

Проверим, совпадает ли теория с практикой. Для этого проведем статистический анализ показателей ИПЦ, средней з/п и агрегата М0 восьми различных стран за 2003–2014 годы (средняя заработная плата – в национальной валюте; М0 – в национальной валюте). Данные для расчета представлены в Приложении Д.

Рассматривая представленные рисунки, заметим, что у некоторых стран существует прямая зависимость показателей ВВП, ИПЦ, средней заработной платы от количества наличных денег в обращении, у других никаких зависимостей не прослеживается. Для того чтобы узнать существует ли зависимость, прямая или обратная воспользуемся коэффициентом корреляции.

Корреляционная зависимость – статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин. При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин. Математической мерой корреляции двух случайных величин служит коэффициент корреляции. В случае если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической.

Некоторые виды коэффициентов корреляции могут быть положительными или отрицательными. В первом случае предполагается, что мы можем определить только наличие или отсутствие связи, а во втором – также и её направление. Если предполагается, что на значениях переменных задано отношение строгого порядка, то отрицательная корреляция – корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с уменьшением другой. При этом коэффициент корреляции будет отрицательным. Положительная корреляция в таких условиях – это такая связь, при которой увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной. Возможна также ситуация отсутствия статистической взаимосвязи – например, для независимых случайных величин.

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

Коэффициент корреляции не может превышать значение больше 1 и быть меньше -1.

Из этого следует, что если коэффициент корреляции равен 0, то показатели совершенно не зависимы друг от друга. Если же коэффициент находится в верхней границе или равен 1, существует прямая зависимость одного показателя от другого. При -1 – обратная зависимость (таблица 19).