Состояние, тенденции и перспективы развития наличного денежного обращения в России

Вычисление коэффициента эластичности между ростом объема денежного агрегата М1 и ростом ВВП: для того, чтобы найти степенное уравнение регрессии между зависимой переменной «ВВП КНР, в текущих ценах, млрд юаней» и независимой переменной «денежный агрегат M1 КНР», обозначим их символами, соответственно, как GDP_CN и M1_CN, а затем прологарифмируем и решим линеаризованное уравнение регрессии с помощью статистической программы EViews. Подробный вывод данных по решению данного уравнения регрессии представлен в таблице Г.2 Приложения Г.

В результате мы получили в логарифмическом виде следующее уравнение регрессии:

LOG(GDP_CN)= 1,052*LOG(M1_CN). (Г.3)

Коэффициент регрессии в уравнении у нас получился статистически значимым с 0,05 уровнем надежности, а коэффициент детерминации R-squared оказался равен 0,980, то есть изменения независимой переменной M1_CN в 98,0 % случаев объясняют динамику зависимой переменной GDP_ CN. Заметим, что данное уравнение у нас без константы, поскольку последняя оказалась статистически незначимой.

После потенцирования получаем следующее степенное уравнение регрессии:

GDP_CN= aM1_CN^b =M1_CN^U°⁵² (Г.4)

Последнее уравнение можно интерпретировать следующим образом: в период с 2002 г. по 2012 г. рост объема денежного агрегата М1 на 1,0 % приводил к росту объема ВВП КНР на 1,052 % (коэффициент эластичности) при нулевом исходном уровне.

Вычисление коэффициента эластичности между ростом объема денежного агрегата М2 и ростом ВВП: для того, чтобы найти степенное уравнение регрессии между зависимой переменной «ВВП КНР, в текущих ценах, млрд юаней» и независимой переменной «денежный агрегат M2 КНР, в млрд юаней», обозначим их символами, соответственно, как GDP_CN и M2_CN, а затем прологарифмируем и решим линеаризованное уравнение регрессии с помощью статистической программы EViews. Подробный вывод данных по решению данного уравнения регрессии представлен в таблице Ж.3 Приложения Ж.

В результате мы получили в логарифмическом виде следующее уравнение регрессии:

LOG(GDP_CN)= 0,952*LOG(M2_CN). (Г.5)

Коэффициент регрессии в уравнении у нас получился статистически значимым с 0,05 уровнем надежности, а коэффициент детерминации R-squared оказался равен 0,985, то есть изменения независимой переменной M2_CN в 98,5 % случаев объясняет динамику зависимой переменной GDP_ CN. Заметим, что данное уравнение у нас без константы, поскольку последняя оказалась статистически незначимой.

После потенцирования получаем следующее степенное уравнение регрессии:

GDP_CN= M2_CN⁰,⁹⁵² (Г.6)

Последнее уравнение можно интерпретировать следующим образом: в период с 2002 г. по 2012 г. рост объема денежного агрегата М2 на 1,0 % приводил к росту ВВП с КНР на 0,952 % (коэффициент эластичности) при нулевом исходном уровне.

Источник: составлено автором

Таблица Г.2 – Решение степенного уравнения регрессии, показывающего зависимость роста ВВП КНР от роста объема денежного агрегата М1

Источник: составлено автором

Таблица Г.3 – Решение степенного уравнения регрессии, показывающего зависимость роста ВВП КНР от роста объема денежного агрегата М2

Источник: составлено автором

Приложение Д

(обязательное)

Макроэкономические показатели отдельных стран

Рисунок Д.1 – ВВП Швейцарии за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.2 – ИПЦ Швейцарии за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.3 – Средняя заработная плата в Швейцарии за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.4 – Агрегат М0 Швейцарии за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.5 – ВВП Греции за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.6 – ИПЦ Греции за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.7 – Агрегат М0 Греции за 2003–2014 гг. 3. Япония

Рисунок Д.8 – ВВП Японии за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.9 – ИПЦ Японии за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.10 – Средняя заработная плата в Японии за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.11 – Агрегат М0 Японии за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.12 – ВВП США за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.13 – ИПЦ США за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.14 – Средняя заработная плата в США за 2006–2014 гг.

Рисунок Д.15 – Агрегат М0 США за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.16 – ВВП Южной Кореи за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.17 – ИПЦ Южной Кореи за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.18 – Средняя заработная плата в Южной Кореи за 2008–2014 гг.

Рисунок Д.19 – Агрегат М0 Южной Кореи за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.20 – ВВП Мексики за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.21 – ИПЦ Мексики за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.22 – Средняя заработная плата в Мексики за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.23 – Агрегат М0 Мексики за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.24 – ВВП Филиппин за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.25 – ИПЦ в Филиппинах за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.26 – Средняя заработная плата в Филиппинах за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.27 – Агрегат М0 Филиппин за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.28 – ВВП России за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.29 – ИПЦ России за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.30 – Средняя заработная плата в России за 2003–2014 гг.

Рисунок Д.31 – Агрегат М0 России за 2003–2014 гг.