Оценка свойств показателей базовой инфляции для России




страница1/4
Дата13.07.2016
Размер0.5 Mb.
  1   2   3   4
Оценка свойств показателей базовой инфляции для России1

Елена Дерюгина2

Алексей Пономаренко3

Андрей Синяков4

Константин Сорокин5

Полезность показателей базовой инфляции для денежной политики таргетирующего инфляцию центрального банка определяется по тому, помогают ли показатели инфляции отделить изменение относительных цен от собственно инфляции, а так же помогают ли они оценить среднесрочные инфляционные риски. На практике, как показывают исследования, ни один из многочисленных измерителей базовой инфляции не обеспечивает одновременного выполнения всех требований, к ним предъявляемых. Применяя различные методы, часто используемые на практике, мы рассчитываем 20 показателей базовой инфляции для России в псевдо-реальном времени. К этим измерителям мы применяем три типа тестов: на экономическую содержательность, на способность прогнозировать будущую инфляцию, а также набор технических тестов. Мы обнаруживаем, что показатели инфляции, рассчитанные на основе динамических факторных моделей, оказываются победителями – оптимальными с позиций многокритериальной оптимизации. Динамика итогового диапазона мер базовой инфляции в 2014 году в сравнении с общей инфляцией указывает, что ускорение роста потребительских цен не было в полной мере отражено в динамике базовой инфляции.



1. Введение

Механизмом денежной политики Банка России с 2015 года становится таргетирование инфляции, где цель («таргет») задается как инфляция по индексу потребительских цен Росстата на уровне 4% в среднесрочной перспективе6. Лаг денежной политики7 делает невозможным управление инфляцией внутри горизонта лага. Поэтому, как отмечает Svensson, L. (1997), на практике центральные банки (далее ЦБ) вынуждены таргетировать будущую среднесрочную инфляцию и любые ценовые шоки оценивать с точки зрения эффектов этих шоков на будущую инфляцию8. Банк России здесь не является исключением, и, наблюдая изменение цен, ищет ответ на вопрос: что это изменение цен означает для инфляции в среднесрочной перспективе? Другими словами, ЦБ стремится идентифицировать факторы наблюдаемой инфляции и сделать прогноз инфляции (учесть эффект наблюдаемых ценовых шоков, а также будущие ожидаемые изменения цен). В частности, ЦБ должен решить: отражает ли изменение измеренного индекса потребительских цен изменение относительных цен, и соответственно, насколько продолжительным окажется эффект изменения относительных цен на будущую инфляцию и прочие макроэкономические переменные, или изменение ИПЦ отражает изменение общего уровня цен и каково тогда видение ЦБ относительно фундаментальных факторов инфляции в среднесрочной перспективе?

Меры базовой инфляции, применяемые центральными банками, призваны помочь в поиске ответов на приведенные выше вопросы. Идеальная мера базовой инфляции9 представляет часть средней инфляции (измеренной по ИПЦ), отражающую инфляционный тренд (среднесрочные инфляционные ожидания; изменение абсолютных, а не относительных цен; динамику денежных агрегатов). Иными словами, необходимый (идеальный) для принятия решений в области денежной политики показатель базовой инфляции призван помогать в идентификации релевантных для денежной политики шоков общей инфляции (изменение относительных цен против изменения абсолютных цен) и призван информировать о динамике будущей общей инфляции (по ИПЦ) или о текущих среднесрочных инфляционных ожиданиях. Например, расширение спрэда между общей и базовой инфляциями, при стабильности базовой, не обязательно требует вмешательства центрального банка по причине того, что это отклонение может отражать изменение относительных цен, не имеющее ничего общего с инфляцией, см. например, Reis and Watson (2010), Nessen and Soderstrom (2001). Напротив, рост базовой инфляции является сигналом о росте инфляционных рисков в среднесрочной перспективе, что может указывать на необходимость вмешательства со стороны денежной политики.10

В литературе представлены разнообразные подходы к конструированию базовой инфляции, не только и не столько как статистической меры, сколько как аналитического инструментария. Эти подходы по построению принято разделять на статистические и основанные на моделях (структурные): Amstad et al. (2014), Meyer et al. (2014), Bilke and Stracca (2008), Wynne (2008, 1999), Lafleche and Armour (2006), Aucremanne and Wouters (1999). Дементьев и Бессонов (2012) и Цыплаков (2004) для России. Из-за того, что базовая инфляция не является наблюдаемой, а количество различных подходов к её измерению велико (то есть статистические и эконометрические техники позволяют реализовать основные черты определения базовой инфляции не единственным способом), возникает задача тестирования того, какая из мер базовой инфляции является наилучшей с точки зрения критериев, отражающих определение базовой инфляции. Такие тесты представлены в Amstad et al. (2014), Mankikar and Paisley (2004), Silver (2006). На практике может получиться так, что некоторые меры базовой инфляции, демонстрируют хорошие свойства по одним критериям и плохие по другим критериям, предъявляемым к базовой инфляции. Например, меры, которые хорошо очищают инфляцию от экстремальных изменений цен (от изменения относительных цен, например, trimmed weighted mean), могут оказаться излишне стабильными и малоинформативными о будущей динамике инфляции11. Это происходит, когда сильные изменения отдельных компонент ИПЦ отражают зарождающийся инфляционный тренд, который может быть ложно воспринят как изменение относительных цен, см. Mankikar and Paisley (2004).

Поэтому, для практики в указанных выше исследованиях, тестировавших меры базовой инфляции, рекомендуется использовать целый спектр индикаторов базовой инфляции. При таком подходе, в случае, когда диапазон оценок базовой инфляции является достаточно узким, вероятность ошибки денежной политики только снижается, а доверие в решения центрального банка растет, а когда диапазон оценок оказывается достаточно широким, у практиков денежной политики возникает возможность анализа причин разнонаправленной динамики индикаторов.

В этой статье мы приводим расчеты используемых на практике центральными банками и/или предложенных в научной литературе мер базовой инфляции для России. Затем, мы применяем к рассчитанным мерам базовой инфляции ряд тестов, отражающих определение базовой инфляции в попытке найти «идеальный» показатель или построить диапазон из наиболее соответствующих определению показателей базовой инфляции. Как и в исследованиях по другим странам мы приходим к выводу, что ни один из используемых центральными банками на практике показателей базовой инфляции не проходит все предложенные тесты. Поэтому мы предлагаем диапазон мер базовой инфляции к практическому использованию.

Оставшаяся часть этой статьи состоит из двух частей. В первой части мы рассчитываем меры базовой инфляции с описанием используемых данных и алгоритма наших расчетов, в частности опираясь на обзор, приведенный в Дементьев А. и Бессонов И. (2012). Мы рассчитываем 20 показателей базовой инфляции на основе методов исключения, изменения весов, усечения распределения месячных изменений цен, а также с использованием динамических факторных моделей. Также мы рассматриваем базовый ИПЦ Росстата. Во второй части мы описываем тесты и их результаты, проводим отбор наиболее соответствующих приведенному определению показателей базовой инфляции. Тесты мы делим на технические, прогностические, содержательно-экономические. Мы демонстрируем практическую ценность использования полученных показателей базовой инфляции на примере анализа динамики инфляции за последнее десятилетие в России. В Заключении мы приводим выводы нашего исследования.

2. Меры базовой инфляции

В практике центральных банков основной задачей расчета показателей базовой инфляции является очищение динамики инфляции от изменения относительных цен и изменений инфляции, которые не несут информации полезной для понимания будущей инфляции. Целесообразность такой процедуры возникает в связи со следующими теоретическими соображениями.

В каждый момент времени действуют шоки, которые влияют на все цены одновременно (разовые изменения или one-off events), или, которые являются специфическими для рынков отдельных товаров. Важность разделения относительных цен и инфляции отмечается, например, Reis and Watson (2010), Fisher (1981). В теории отдельные изменения относительных цен не влияют на инфляцию в среднесрочной перспективе, а потому не требует реакции со стороны монетарных властей, см. Nessen and Soderstrom (2001), для критики в случае шока цен на нефть см. Plante (2012) и Bullard (2011). Аргументы в пользу невмешательства центрального банка основаны, во-первых, на эффекте замещения, во-вторых, на особенностях подстройки абсолютных цен к новому равновесию.

Эффект замещения. Теоретически, замещение одного товара другим при изменении относительных цен способно полностью элиминировать эффект на измеренную инфляцию12. На практике, во-первых, цены являются жесткими. В ответ на изменение относительных цен, цены одних товаров могут меняться быстрее, чем цены других, что ограничивает действие эффекта замещения, растягивая его во времени. Во-вторых, не все товары и услуги включены в расчет ИПЦ, таким образом, не всегда удается учесть эффект замещения на измеренную инфляцию. В-третьих, особенности измерения инфляции ограничивают учет эффекта замещения и усиливают эффект относительных цен на наблюдаемые темпы инфляции: так веса потребительской корзины измеряются с лагом, и как правило фиксируются на календарный год. В результате, изменение относительных цен все же отражается в изменении наблюдаемой (измеренной статистически) инфляции. В этом случае для центрального банка важно, во-первых, идентифицировать изменения относительных цен в наблюдаемой инфляции, во-вторых, оценить насколько продолжительным может быть их эффект на инфляцию и могут ли наблюдаться долгосрочные побочные эффекты (например, изменения ожиданий или индексация)13.

Подстройка абсолютных цен к новому равновесию. В случае изменения равновесных относительных цен подстройка к новому равновесию, при жесткости цен, может происходить с ускоряющейся, а затем замедляющейся инфляцией для данных товаров. Это арифметически найдет отражение в динамике общего индекса потребительских цен, который сначала будет расти с ускорением, а затем с замедлением, т.е. инфляция будет снижаться.

Помимо изменения относительных цен, бывают разовые изменения общего уровня цен – такие как повышения налогов или акцизов. Для денежной политики важны только их вторичные эффекты, которые могут повлиять на инфляционный тренд в среднесрочной перспективе.

Предположительно, показатели базовой инфляции должны быть очищены именно от таких ценовых колебаний.

Общая черта всех наших расчетов – концепция «псевдо реального времени». Расчет мер базовой инфляции выполнен в псевдо-реальном времени, означает, что для расчета базовой инфляции для любого месяца мы используем только ту информацию, которая была доступна исследователю в этот месяц в реальном времени. Использование псевдо-реального времени имеет целью получить меру базовой инфляции такую, которая была бы посчитана центральным банком в прошлом. Именно тот уровень базовой инфляции (при параметризации моделей на основе имевшейся на тот момент информации) и сообщал центральному банку важную информацию для принятия решений по денежной политике.

Мы оперируем месячной статистикой Росстата или Банка России с января 2002 года по декабрь 2014 года. Ежемесячный расчет призван обеспечить оперативность анализа динамики инфляции на основе показателей базовой инфляции. В качестве ценовых показателей мы работаем с ИПЦ Росстата (и индексом базовой инфляции), а так же используем 43 компоненты ИПЦ наивысшего уровня агрегации, которые в сумме дают 100% потребительской корзины для расчета ИПЦ (список приведен в Приложении 1). Из-за отсутствия данных до 2006 года по компонентам ИПЦ более низкого уровня агрегации, мы решили оперировать только наиболее укрупненными категориями ИПЦ. В частности, такие укрупненные категории как «прочие продовольственные товары», «прочие непродовольственные товары», «прочие услуги» мы рассматриваем как отдельную индивидуальную категорию ИПЦ, несмотря на их неоднородность. Сезонное сглаживание реализовано в программе TRAMO/SEATS Банка Испании.

Далее, мы приводим описание 20 использованных нами показателей базовой инфляции14. Из них 8 показателей рассчитаны в рамках метода исключения, 1 показатель на основе метода перевзвешивания весов, 4 показателя в рамках метода усечения, 6 показателей в рамках динамических факторных моделей и моделей с ненаблюдаемыми компонентами. К этому набору мы добавили базовый ИПЦ Росстата, рассчитываемый по методу исключения. Динамика всех рассчитанных показателей базовой инфляции (рекурсивные и финальные оценки) приводится в Приложении 2.



2.1 Метод исключения

Первый подход называется «метод исключения». Из потребительской корзины для расчета ИПЦ исключаются отдельные компоненты корзины, которые по каким-либо критериям (например, тест на относительный или абсолютный характер инфляции) не соответствуют определению базовой инфляции. Веса оставшихся в корзине компонент ИПЦ корректируются, чтобы в сумме представлять 100% теперь уже новой корзины, а рассчитанная средняя взвешенная из индексов компонент будет представлять индекс базовой инфляции.

В зависимости от критерия идентификации изменения относительных цен и общего уровня цен на практике рассчитывают следующие меры базовой инфляции:

I. На основе волатильности инфляции, сезонности или регулируемости изменения цен

При расчете базовой инфляции исключаются компоненты ИПЦ, характеризующиеся сильной исторической волатильностью (такие, как цены энергии или топлива), ярко выраженной сезонностью (как цены овощей и фруктов), или являющиеся регулируемыми (как цены алкоголя или отдельных социально-значимых услуг). Волатильность (сезонность, регулируемость) этих цен является указателем на то, что изменяются именно относительные цены15.

Для последующих тестов нами были рассчитаны:

1. Стандартные и широко используемые “ИПЦ без овощей и фруктов, энергии и регулируемых цен (а именно ЖКХ)” – аналог базового ИПЦ США, представляющий в России 84% ИПЦ; “Непродовольственные товары без энергии и топлива”, представляющие 33% ИПЦ. В эту же группу был включен БИПЦ Росстата, представляющий 80,5% ИПЦ (декабрь 2014 г.).

2. ИПЦ без 8 наиболее волатильных компонент (Lafleche and Armour (2006)), где волатильность измеряется стандартным отклонением месячной инфляции отдельных компонент ИПЦ в скользящем двухлетнем окне. В Приложении 3 представлены компоненты ИПЦ, наиболее часто исключаемые (наиболее волатильные) из расчета индекса базовой инфляции для России по методологии Банка Канады.

3. В дополнению к исключению целого числа компонент мы рассчитали базовую инфляцию без 50% и 75% наиболее волатильных компонент по их весу в потребительской корзине. В качестве меры волатильности, как и ранее, выбрано стандартное отклонение месячной инфляции в скользящем двухлетнем окне.

4. Показатели инфляции, представляющие 50% корзины ИПЦ, характеризующиеся наименьшей чувствительностью одновременно (в среднем) к трем типам шоков, часто являющихся источником изменения относительных цен: шоки мировых цен на нефть, шоки мировых цен продовольственных товаров, шоки валютного курса. Чувствительность отдельных компонент ИПЦ к указанным выше шокам определялась в рамках структурной VAR модели с краткосрочными ограничениями на функции импульсного отклика. См. Davis (2012), Fukac (2011), Bicchal (2010). Для критики, см. Lenza (2011). Дополнительная проверка чувствительности проводилась с применением Local Projection Method, см. Jorda (2005), а так же Caselli and Roitman (2014).

Подробное описание алгоритма расчетов и их результаты, а именно, наиболее часто исключаемые компоненты ИПЦ приводятся в Приложении 4.

5. Отбор компонент 50% ИПЦ на основе их способности прогнозировать будущую инфляцию (12 месяцев вперед). Расчет производится для данных в виде «месяц к соответствующему месяцу предыдущего года». Аналогичный индекс приводится в Bilke and Stracca (2008). Основная идея данного подхода состоит в следующем: из-за того, что изменение относительных цен не должно отражаться в будущей инфляции, компоненты, которые подвержены частому изменению относительных цен (чья инфляция отражает изменение относительных цен) должны характеризоваться очень плохой прогностической способностью будущей общей инфляции. Описание алгоритма расчета приводится в Приложении 5.



2.2 Перевзвешивание весов ИПЦ

Близким к методу исключения является подход построения индекса базовой инфляции на основе перевзвешивания весов ИПЦ, см., например, Macklem (2001), с весами обратно пропорциональными исторической волатильности месячной инфляции отдельных компонент ИПЦ, где волатильность рассчитывается в скользящем 24-х месячном окне.



2.3 Меры базовой инфляции на основе метода усечения

Суть метода усечения состоит в отборе в индекс базовой инфляции только части эмпирического распределения месячной инфляции отдельных компонент ИПЦ (где частоты распределения компонент заданы их весами в потребительской корзине). Обычно отсекаются хвосты распределения. В отобранной части распределения месячной инфляции далее ищется среднее (медиана), которое и принимается за меру базовой месячной инфляции, см., например, Meyer and Venkatu (2014). Первой особенностью этого подхода является меняющийся каждый месяц состав корзины для расчета базового ИПЦ, что затрудняет анализ динамики такого индекса. Вторая особенность – усечение строится не для волатильностей, как выше при применении метода исключения, а для уровней месячной инфляции. Третья особенность - из-за того, что при построении индекса используется только информация о динамике потребительских цен в данном месяце, расчет в псевдо-реальном времени и финальный расчет всегда совпадают.

Усечение распределения, как и метод исключения имеют целью отсечь те изменения цен в составе ИПЦ, которые могут быть связаны с изменением относительных цен, см. например, теоретическую модель Bryan and Cecchetti (1993).

Нами были рассчитаны четыре показателя базовой инфляции в рамках данного подхода.

Первый вопрос, который возникает при реализации этого подхода: какой уровень усечения выбрать? И должен ли этот уровень быть симметричным?

Следуя работе Meyer and Venkatu (2014), мы рассчитали оптимальные уровни усечения для российских данных. Пусть “alfa” обозначает нижний уровень усечения, т.е. усечение компонент с наименьшим ростом цен за месяц, а “beta” - верхний уровень усечения, компонент ИПЦ с максимальным ростом цен за месяц. Базой для выбора уровней усечения послужила: 24-месячная центрированная скользящая средняя месячной инфляции и будущая месячная инфляция (через 24 месяца). Поиск оптимального уровня усечения был произведен как на полной выборке (2002 – ноябрь 2014 гг.), так и на посткризисной выборке (2010-2014 гг.).

В качестве критерия сравнения была выбрана средняя квадратическая ошибка (Root Mean Squared Error, RMSE) отклонения для заданного “alfa” и “beta” показателя базовой инфляции от значения базы сравнения в рассматриваемой выборке данных (полной или только с 2010 года).

Распределение RMSE для различных уровней “alfa” и “beta”, рассчитанное для двух выборок данных представлено в Приложении 6. В полной выборке минимум RMSE оказался равен 2.1пп в терминах годовой инфляции (alfa=25%, beta=21%), и 1.7пп в выборке, начинающейся в 2010 году (alfa=24%, beta =22%).

Получив значения оптимальных уровней усечения, мы рассчитали две меры базовой инфляции: по одной для двух критериев оптимальности – центрированной 24-месячной скользящей средней и для будущей месячной инфляции, через 24 месяца. В Таблице 3 Приложения 6 представлены компоненты ИПЦ, которые наиболее часто исключались из расчета инфляции.

В связи с тем, что расчет мер базовой инфляции выполнен нами в псевдо-реальном времени, поиск оптимальных уровней усечения сверху и снизу, так же необходимо выполнять в псевдо-реальном времени. То есть, необходимо применять критерии оптимальности уровней усечения не к рассматриваемым нами конечным (финальным) выборкам, а к данным, имевшимся в прошлом в каждый момент времени. На основе такой ежемесячной реоптимизации мы рассчитали «супер оптимальную» усеченную меру базовой инфляции для случаев, менее сильного сглаживания динамики цен (скользящее окно 12 месяцев) или более сильного сглаживания (окно 24 месяца). В частности, как показано на диаграмме 1, оптимальные уровни усечения сильно снижались перед кризисом. Это косвенно отражает то обстоятельство, что в динамике цен снижался вклад изменения относительных цен (вклад монетарной инфляции рос).



Диаграмма 1. Оптимальные уровни усечения снизу (“alfa”, синяя линия) и сверху (“beta”, красная линия) при расчетах в псевдо-реальном времени с 24 месячной скользящей средней в качестве критерия оптимальности.



Диаграмма 2. Оптимальные уровни усечения снизу (“alfa”, синяя линия) и сверху (“beta”, красная линия) при расчетах в псевдо-реальном времени с 12 месячной скользящей средней в качестве критерия оптимальности.

Имея каждый месяц новые уровни усечения, мы дополнительно рассчитали показатель усеченной инфляции, где в качестве критерия оптимальности выступала будущая годовая инфляция (через 12 месяцев).

Наряду с оптимальными мерами усечения, был рассчитан стандартный показатель базовой инфляции - взвешенная медиана (вместо средней, коим является ИПЦ). Расчет взвешенной медианы призван отразить более корректную меру центра распределения инфляции в случае несимметричности последнего.

2.4 Меры базовой инфляции на основе динамических факторных моделей

2.4.1 Стандартная модель

Основной задачей использования динамических факторных моделей является декомпозиция (на основе информации, содержащейся в широком наборе показателей) инфляции на два стационарных, ортогональных ненаблюдаемых компонента – общего χjt и идиосинкразического εjt:

πjt = χjt + εjt,

где общий компонент формируется под воздействием небольшого количества общих факторов (шоков).

Общий компонент в свою очередь может быть разложен на долгосрочную (χLjt) и краткосрочную (χSjt) составляющие с помощью выделения высокочастотных колебаний с периодичностью выше заданного порога h (Cristadoro et al. (2005)):

πjt = χLjt + χSjt + εjt

Сглаженный (долгосрочный) общий компонент может быть получен суммированием волн с периодичностью [−π/h, π/h] используя спектральную декомпозицию. Этот долгосрочный компонент и будет являться мерой базовой инфляции. Эта мера не будет содержать идиосинкразических шоков, которые не являются общими для всех компонентов ИПЦ, а также краткосрочных колебаний, не являющихся релевантными для денежно-кредитной политики. Мы делаем расчеты для двух альтернативных пороговых периодов h=12 и h=24, а также рассчитываем показатель на основе динамической факторной модели без использования спектральных фильтров.

В общем виде модель может быть записана как:

πjt = bj(L)ft + εjt,

где: ft = (f1t, . . . , fqt)′ вектор q динамических факторов и bj(L) лаговый оператор порядка s. Если Ft = (f′t, f′t−1, . . . , f′ts)′, то статическое представление модели:

πjt = λjFt + εjt,

где: bj(L)ft = λjFt. Таким образом, модель с q динамическими факторами содержит r = q(s + 1) статических факторов s. Мы выбираем количество динамических факторов таким образом, чтобы каждый следующий факторов увиливал долю дисперсии нашего набора данных, объяснённой общей компонентой, не менее чем на 10% (Forni et al. (2000)). В результате мы используем q=3. Мы предполагаем s=2 (соответственно r=9).

Наш набор данных состоит из сезонно сглаженных месячных приростов 44 ценовых16 индикаторов (ИПЦ и его компонентов). Эконометрическая процедура оценивания была реплицирована в соответствии с (Cristadoro et al. (2005)).

В результате мы получили 3 альтернативных показателя базовой инфляции в зависимости от выбранной пороговой частоты. Мы также тестируем простые показатели базовой инфляции, рассчитанные исключительно на основе спектральных фильтров.


  1   2   3   4


База данных защищена авторским правом ©uverenniy.ru 2016
обратиться к администрации

    Главная страница