Международный Институт Экономики и Финансов ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
advertisement
Международный Институт Экономики и Финансов ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА на тему: Студент 4 курса, 2 группы Гараиева Диана Айратовна Научный руководитель Кандидат экономических наук, доцент Замков Олег Олегович МОСКВА, 2013 год Abstract The paper assesses the effects of the energy market on the dynamics of GDP in the short and the long run. In addition to that, the link between the energy market and other macroeconomic factors is considered to investigate the impact of this market on the whole economy more profoundly. The effects of two energy factors, crude oil price and consumption of oil products, are considered. The econometric analysis is conducted using vector models, VAR and VECM. The cointegration of time series is tested using Johansen method. The countries under analysis are three developed countries, Canada, Italy and UK. These countries have a relatively large GDP in the world rating. Also, these countries are important agents on the world oil market. Finally, oil is a widely used energy resource in these countries. This work has two distinctive features. First of all, apart from commonly used macroeconomic variables, the author added growth rates of industrial production, permits for issues of dwellings and passenger car registrations. The influence of these variables on the energy variables and other macroeconomic factors was investigated. Secondly, the degree of openness to trade and the proportion of investment in GDP will be used in the model. Empirically, it was shown that these variables enhance economic growth. However, there seems to be no paper about the effect of the energy market on the whole economy through these variables. The main results for the effect of oil price on GDP were not surprising for oil exporters, Canada and the UK, and an oil importer, Italy. In Canada and the UK oil price growth shock leads to larger GDP growth in the short run. However, the effect is weaker for the UK, than for Canada. In Italy in the short oil price shock leads to a fall in GDP growth. In Italy shock of oil price growth leads to a fall in growth of GDP. In the long run price of oil does not have a significant effect on the economy. In contrast, the results for the link between consumption of oil products and GDP were the following. In Canada the connection between GDP and consumption of oil products is different in the short and long run. In the short run shocks of oil products consumption growth has a positive effect on GDP growth. However, in the long run, the shock of consumption of oil products leads to insignificant changes in GDP. In the UK the growth of oil products consumption leads to a fall in the GDP growth in the short run. In the long run the consumption of oil products has a significant effect in the long run. In contrast, in Italy the growth of oil products consumption leads to an increase in the GDP growth in the short run. In the long run the consumption of oil products has a significant 1 positive effect on GDP in the long run. This means the more energy is used in the economy, the more goods and services can be produced in Italy. Furthermore, the energy market affects the other macroeconomic factors. There seems to exist a relationship between oil price and price level and inflation. The energy market also affects the economy in Canada and Italy through the proportion of investment in GDP. The two explanations are proposed. The increase in oil factors may be connected to a rise in money funds that are used for investment. Also, the price of oil affects real rate of return, and thus, investment. There is a positive effect of the energy factors on the degree of openness to trade in the UK, Canada and Italy. This link happens though changes in oil exports and imports. 2 Оглавление Введение Глава 1. Исследования взаимосвязи энергетического № страницы 4 6 энергетического 14 рынка и ВВП. Глава 2. Исследование взаимосвязи рынка и ВВП в Великобритании, Италии и Канаде в краткосрочной и долгосрочной перспективе 2.1. Выбор данных и предварительный анализ временных рядов 2.2. Оценка векторной авторегрессии 2.3. Оценка векторной модели коррекции ошибками Глава 3. Результаты исследования и возможные пути 14 18 30 39 дальнейшего изучения модели Заключение 43 Список использованной литературы 44 Приложения 46 3 Введение Экономической задачей большинства стран является поддержание экономического роста страны и снижения колебаний выпуска в краткосрочной перспективе. Многие исследователи обратили своё внимание на изучение влияния энергетического рынка на динамику ВВП ввиду особой роли энергии в экономике. Потребление энергии необходимо для производства товаров и услуг, поэтому энергетическая отрасль является важной для функционирования других отраслей экономики. Изменения в отрасли энергии обладают огромным мультипликативным эффектом. Данная работа посвящена изучению влияния в краткосрочной и долгосрочной перспективе двух основных показателей энергетического рынка, цены нефти и потребления нефтепродуктов на ВВП. Анализ проводится для трёх развитых стран с сильным промышленным сектором: Великобритании, Италии и Канады. При этом в работе делается акцент на взаимосвязи энергетических факторов и других макроэкономических показателей для более полного анализа каналов воздействия данного рынка на экономику. У данной работы есть две отличительные черты. Во-первых, кроме макроэкономических переменных, которые часто используются исследователями, были добавлены такие переменные, как темп роста промышленного производства, темп роста строительного сектора и темп роста числа зарегистрированных легковых автомобилей. Будет рассмотрено влияние этих переменных на ВВП и факторы энергетического рынка. Также, будет изучено влияние данных переменных на другие макроэкономические факторы. Во-вторых, степень открытости экономики и процент инвестиций в ВВП будут использованы в модели. Эмпирическая значимость этих двух факторов была подтверждена в работах по экономическому росту. Однако вроде не было работ, которые рассматривали возможность влияния энергетического рынка на экономику через эти показатели. Дипломная работа имеет следующую структуру. В первой части работы будет представлен обзор работ, посвящённых взаимосвязи ВВП и энергетического рынка. Во второй части будут указаны данные, которые были использованы в исследовании, и будет проведён предварительный анализ временных рядов. В третьей части для определения системы взаимосвязи энергетического рынка и ВВП будут оценены модели векторной авторегрессии. Затем, для оценки краткосрочной и долгосрочной взаимосвязи, будет 4 использована векторная модель исправления ошибок. В заключительной части, будут представлены основные выводы и предложения по улучшению данной модели. 5 1. Исследования взаимосвязи энергетического рынка и ВВП Валовой внутренний продукт (ВВП) – это макроэкономический показатель, выражающий совокупную стоимость конечных товаров и услуг, созданных в течение года на территории страны. ВВП может быть посчитан как сумма всех добавленных стоимостей в экономике; как сумма доходов от использованных за год факторов производства на территории страны или как сумма расходов на приобретение товаров и услуг, созданных в стране. Данная работа уделяет особое внимание различиям взаимосвязи переменных в краткосрочном и долгосрочном периоде, поэтому стоит упомянуть различия между краткосрочной и долгосрочной динамикой ВВП. Краткосрочные колебания выпуска обычно соотносят к теории деловых циклов. Данная теория предполагает, что экономики имеют тренд роста, но выпуск экономик не всегда совпадает с выпуском, соответствующим тренду. Современные учёные определяют экономический рост как долгосрочную тенденцию увеличения реального выпуска на душу населения. Экономический рост - это количественный показатель, который связан с ростом общего благосостояния: ростом продолжительности жизни, качества медицинского обслуживания, уровня образования, сокращения продолжительности рабочего дня и т. д. (виртуальный экономический словарь URL: http://vslovar.ru дата обращения 20.05.2011). Энергетический рынок оказывает важное влияние на динамику ВВП. Рынки энергии играют особую роль как в экономиках отдельно взятых стран, так и в мировой экономики в целом. Энергетическая отрасль является своего рода обслуживающей отраслью, потому что она обеспечивает другие отрасли необходимыми материалами для их функционирования. Поэтому изменения, происходящие в данной отрасли, оказывают влияние на все остальные отрасли. Ввиду особой важности энергетики, на протяжении значительного интервала времени она находится под внимательным изучением учёных. Многие исследователи пытаются понять, какие факторы энергетического рынка оказывают положительное или отрицательное влияние на ВВП, и как использовать полученные знания для достижения стабильного роста ВВП. Учёные исследовали влияние различных факторов энергетического рынка на ВВП, но большая часть внимания уделена цене на нефть в качестве основного фактора влияния данного рынка на всю экономику. Также особое влияние уделяется потреблению энергетических ресурсов. В данной работе именно эти показатели энергетического рынка 6 будут использованы, ввиду их эмпирически подтверждённой значимости и наличия квартальных данных. В начале рассмотрим исследования о влиянии потребления энергии, затем - цены нефти на ВВП. Связь между ВВП и потреблением энергии может быть односторонней и двусторонней, поэтому в исследованиях проверяют 4 гипотезы. Во-первых, тестируется гипотеза сохранения, которая предполагает одностороннее влияние экономического роста на потребление энергии. При такой связи данных факторов, экономика является относительно менее зависимой от энергетического рынка. Более того, политики сохранения энергии, которые сокращают потребление энергии, не должны приводить к уменьшению темпа роста экономики. Во-вторых, проверяется гипотеза роста, которая предполагает одностороннее влияние потребления энергии на экономический рост. В такой ситуации падение потребления энергии, например из-за политик сохранения энергии, приведёт к сокращению темпов экономического роста, так как потребление энергии является фактором производства. Следовательно, процветание экономики зависит от состояния энергетического рынка. В-третьих, проверяется гипотеза двустороннего влияния между потреблением энергии и экономическим ростом. Например, если эта связь положительная, тогда политика, направленная на увеличение потребления энергии, приведёт к ускорению роста экономики. Также, любая политика, стимулирующая экономический рост, будет приводить к увеличению потребления энергии. Наконец, экономический рост и потребление энергии могут не иметь какой-либо связи. В такой ситуации политики, направленные на уменьшение потребления энергии, не повлияют на темпы роста экономики. Chontanawat, Hunt, Pierse (2006) и Ozturk (2010) рассмотрели результаты примерно 100 исследований и пришли к выводу, что нет общего мнения насчёт односторонности, двусторонности или отсутствия влияния ВВП и потребления энергии. Chontanawat, Hunt, Pierse (2008) проверил взаимосвязь данных двух факторов для 30 стран ОЭСР и 78 стран, не входящих в ОЭСР. Учёные пришли к выводу, что влияние энергии на ВВП характерно больше для стран ОЭСР. В данном мини-исследовании предположения о влиянии потребления энергии будут частично базироваться на идеях автора Stern (2010). Stern (2010) утверждает, опираясь на законы физики, что энергетический рынок оказывает влияние на ВВП, потому что энергия необходима для производства. Исследователь использовал модель 7 ВВП, в которой производственными ресурсами являются труд, капитал и энергия. Его результаты показывают, что энергия выступает в качестве основного фактора производства. Поэтому возможность замещения энергией других факторов производства является ограниченной. Более того, он утверждает, что недостаток энергии ограничивает возможности экономического роста страны, а её излишек имеет слабое влияние на ВВП. Например, промышленную революцию можно объяснить ослаблением ограничения энергии на экономический рост, так как в то время произошло развитие отрасли угля и были обнаружены новые ископаемые энергетические ресурсы. Также, в данной работе будет использован результат Stern (2010) о том, что страны с высокой долей услуг в ВВП не являются менее зависимыми от энергетического рынка, чем другие страны, при прочих равных условиях. Этот результат важен, потому что в данной работе будут изучены влияния энергетических рынков трёх развитых стран: Великобритании, Италии и Канады. Для этих стран характерен бурно развивающийся сектор услуг. Stern (2010) также упоминает индикатор EROI, который показывает отношение количества энергии, полученной из определённого ресурса, к количеству энергии, которое было затрачено, чтобы получить энергию из ресурса. Неэффективные энергетические ресурсы имеют низкие значения данного показателя. Считается, что низкие значения данного индикатора указывают на небольшое количество энергии, которое может пойти на другие нужды в экономике. В результате, экономика более неэффективна или неразвита. Также падающий EROI может свидетельствовать об угрозе экономическому росту страны. Стоит отметить, что для альтернативных источников энергии EROI улучшается с каждой инновацией в отрасли, но из-за небольшой доли в энергетическом балансе, маловероятно, что эти ресурсы смогут заменить нефть в балансе в ближайшем будущем. К сожалению, квартальных данных по эффективности энергетических ресурсов, используемых в экономике, не были найдены. Поэтому в данной работе нет сопоставления эффективности энергетических ресурсов. Уровень ВВП играет важную роль в определении взаимосвязи ВВП и энергетического рынка согласно работе Farhani, Ben Rejeb (2012). В данной работе исследователи изучали взаимосвязь экономического роста и потребления энергии для ряда стран в период 1971-2008, разделив выборку стран на 4 группы по доходу (с низким, 2 группы стран со средним и с высоким уровнем дохода). Авторы статьи использовали панельные данные. Исследователи обнаружили одностороннее влияние ВВП на 8 потребление энергии для стран с высоким и низким уровнями дохода и двустороннюю связь между ВВП и потреблением энергии для стран со средним уровнем дохода. Страны, которые принадлежат к выборке в данной дипломной работе, имеют достаточно близкие места по уровню номинального ВВП, ВВП на душу населения и ВВП по паритету покупательной способности в рейтинге стран мира. Поэтому, подобное разделение стран не проводилось. Влияние нефтяного рынка можно также объяснить с помощью эластичностей спроса на нефть по цене и доходу. Многие исследователи обнаружили, что спрос на нефть и предложение нефти являются крайне неэластичными. Это означает, что при изменении цены на x%, количество меняется на менее чем x%. Низкая эластичность спроса показывает относительную низкую возможность потребителями заменять данный ресурс. Следовательно, даже незначительное увеличение цены может привести к значительному падению благосостояния потребителей. Что касается цены нефти, то после кризисов 70-х и 80-х годов последовало много исследований, пытавшихся выявить, действительно ли рост цены на нефть был одной из причин этих рецессий. К примеру, Burbridge, Harrison (1984) пишут, что модели, используемые в изучении влияния экзогенных изменений цен на нефть, обычно показывают, что шоки цены на нефть приводят к падению реального выпуска. Эмпирические результаты также показывают, что общий уровень зарплаты и цены выросли из-за шоков цены нефти, но амплитуда изменений отличается по странам. В своей работе они приходят к выводу, что рост цены на нефть приводит и к росту инфляции, и к углублению рецессии (падению выпуска). Hamilton (1983) обнаружил, что в период с конца второй мировой войны по 1973 шоки цен на нефть предшествовали всем рецессиям, кроме одной, в США. Многие учёные показали примерно такие же результаты, используя другие техники, например Tatom (1988). Также более поздние исследования показали, что изменения нефтяных цен имеют ассиметричный эффект на экономику, то есть повышение нефтяных цен имеет обычно сильный негативный эффект на экономику, но понижение цен оказывает только незначительное влияние. К аналогичному выводу пришли Mork, Olsen, Mysen (1994). К примеру, Bernanke (1983) показал, что фирмы могут посчитать хорошей стратегию отложить необратимые инвестиции, если растёт неуверенность в будущих ценах на нефть. Был предложен ряд объяснений, почему связь между экономическим ростом и нефтяными ценами отрицательная. Во-первых, канал реальных балансов утверждает, что рост цен на нефть приводит к инфляции, которая потом вызывает падение реальных балансов. Во-вторых, учёные, такие как Bohi (1991), говорили о том, что ввиду роста цен 9 на нефть, проводилась антиинфляционная монетарная политика, именно эта политика приводит к рецессии. Далее, канал спроса говорит, что рост нефтяных цен приводит к денежным трансфертам от импортеров к экспортёрам нефти. Наконец, связь между ростом и ценами на нефть можно объяснить через сторону предложения потенциального выпуска. Такой канал предлагал Fischer (1985). Но у первого и последних двух каналов есть один недостаток: они все намекают на симметричную связь между экономическим ростом и ценами на нефть. A Ferderer (1996) приходит к выводу, что не только изменение цен на нефть, но и увеличение их изменчивости, влияют на макроэкономику. Более того, его тесты показали, что рост изменчивости отрицательно и сильно влияет на экономический рост сразу же и затем через 11 месяцев. В то время как реальные цены на ресурс начинают значимо отрицательно влиять на выпуск только примерно через год. Изменение изменчивости цены на нефть объясняет существенную часть изменений в темпе экономического роста. Его результаты показали, что ни одна переменная монетарной политики не может превзойти изменчивость и цену нефти в объяснении колебаний выпуска. Также Ferderer (1996) обнаружил и попытался объяснить ассиметричное отношение между ценами на нефть и экономическим ростом, то есть рост цен на нефть значительно и отрицательно влияет на экономический рост, в то время как влияние падения цены незначительно. Некоторые исследователи тоже пытались показать значимость изменчивости цены на нефть, но путём использования фиктивной переменной, которая определяла два события: резкий рост (изменение) цены на нефть и наоборот. Bjornland (2000) анализировал динамические эффекты совокупного спроса, предложения и нефтяных шоков на ВВП и безработицу в Германии, Норвегии, Великобритании и США и попытался установить роль различных шоков в объяснении колебаний выпуска. Учёный обнаружил, что неблагоприятный шок цен на нефть имел для всех стран, кроме Норвегии, отрицательный эффект на ВВП в краткосрочном периоде и долгосрочный эффект для США. Для Германии, США и Великобритании шок нефтяных цен 1973-74 объясняет рецессию в середине 70-х, в то время как в начале 80-х рецессия была вызвана другими шоками спроса и предложения. В Норвегии, эффект шоков нефтяных цен на ВВП положителен, но в долгосрочном периоде эффект может быть незначительным. В США, Великобритании и Норвегии шок спроса – основная причина изменения выпуска в краткосрочном периоде, но после 2-3 лет шоки предложения в большей степени ответственны за изменения выпуска. В Германии шоки предложения играют самую важную роль в изменение выпуска (Bjornland, 2000, с. 578). 10 В данной дипломной работе будет использована мировая цена на нефть. Поэтому стоит отметить, что в работах, посвящённых влиянию энергетического рынка на ВВП, рассматривалось влияние показателей мирового энергетического рынка, так и энергетического рынка отдельно взятой страны. Например, мировая цена на нефть и внутренняя цена нефти не всегда совпадают. Изменение мировой цены нефти может рассматриваться как экзогенный шок, потому что многие страны имеют незначительную долю в мировой добыче и потреблении нефти и энергии в целом, следовательно, не могут оказать сильного влияния на рынок. Например, Belke, Dreger, Dobnik (2010) различают влияние общемировых и специфических факторов экономики отдельной страны для взаимосвязи потребления энергии и реального ВВП для 25 стран ОЭСР в период 1981 по 2007. Авторы статьи пришли к выводу, что общемировые факторы оказывают более важное влияние в определении долгосрочной взаимосвязи реального ВВП и рынка энергии. Уровень значимости энергии в экономике зависит от энергетического положения экономики. Peersman, Van Robays (2010) рассматривали разные страны по роли энергии в экономике. Евро зона, Япония и Швейцария являются импортёрами, в то время как США – чистым импортером, несмотря на наличие масштабной собственной добычи энергетических ресурсов. Авторы также исследовали Канаду и Норвегию, чистых экспортеров энергии и нефти; Великобританию, чистого экспортера нефти и импортёра энергии, и Австралию, чистого импортера нефти и экспортера энергии других ресурсов. Авторы статьи подчёркивают, что в результате отрицательного шока предложения на нефть, все импортёры нефти ощущают падение деловой активности на постоянной основе. Однако данное отрицательное влияние энергетических шоков на ВВП относительно меньше в США и Швейцарии, которые улучшили свою энергетическую позицию в отличие от других импортеров. В то время как такой шок оказывает положительное влияние или вообще не влияет на экономику экспортёров энергии. Также, для чистых экспортёров энергии характерны более слабые эффекты инфляции, вызванные подорожанием их валюты. Роль энергетического рынка в стране играет важную роль в определении последствий шоков предложения нефти. Стоит заметить, что динамическое влияние шоков спроса похоже по странам. Реальный ВВП временно растёт из-за мирового повышения деловой активности, но временно падает после шока спроса, вызванного изменениями в энергетическом секторе. Инфляция значительно растёт из-за мирового повышения деловой активности, но незначительно меняется после специфического шока спроса. Разная степень влияния 11 одного типа шока на ВВП по странам не связана с различной степенью зависимости экономики от нефти и/или всей энергии. Авторы также отмечают, что влияние экзогенных шоков спроса и предложения на нефть связано с замещаемостью нефти другими энергетическими ресурсами. А что касается цен, то цены на другие энергетические ресурсы, как правило, движутся за ценой на нефть. Следовательно, страна, которая импортирует нефть и экспортирует другие энергетические ресурсы, тоже может выиграть в результате отрицательного нефтяного шока из-за повышения спроса на другие ресурсы. Факторы энергетического рынка не являются единственными факторами, которые оказывают влияние на динамику ВВП, поэтому в модель данной дипломной работы были добавлены другие факторы. В данной работе было принято решение добавить ставку процента, процент инвестиций в ВВП, степень открытости экономики и индекс, связанный с общим уровнем цены в экономике (дефлятор ВВП и темп роста потребительских цен) по следующим причинам указанным ниже. В статье Barro, Lee (1994) было показано, что высокий процент инвестиций в ВВП имеет положительный эффект на экономический рост. Barro, Lee (1994) также выделяли условный эффект конвергенции, отрицательные эффекты высокой доли государственных расходов на потребление, не включая расходы на армию и образование, и вмешательства правительства в работу рынка и политической нестабильности. Данные эффекты не были включены в модель, ввиду предпосылки о важности энергии через промышленность и инвестиции в данной работе и наличия квартальных данных. (Barro, Lee, 1994) Что касается открытости экономики и инфляции, то Barro (2001) показывает их значимость. Он посчитал меру открытости экономики как отношение суммы экспортов и импортов к ВВП, подправленные в соответствие с площадью и населением страны. Этот показатель значимо положительно связан с экономическим ростом, но эффект открытости уменьшается с богатством страны. Оценки также показывают, что улучшение условий торговли (более высокая доля экспортных цен к импортным ценам) увеличивают темпы роста. Также, в работе Barro (2001) темп инфляции показывает предельно значимый отрицательный эффект на экономический рост. Увеличение темпа инфляции в среднем на 10% в год уменьшает экономический рост на 0,14% в год. В данной дипломной работе также будут добавлены переменные: темп роста промышленного производства, темп роста числа зарегистрированных автомобилей и темп 12 роста строительного сектора. Предположения насчёт их возможного влияния на другие факторы описаны на стр. 13. Что касается методов исследования, то в ранних работах исследователи использовали векторную авторегрессию (VAR) и проводили тест причинности по Грейнджеру. Этот тест проверяет, влияет ли один фактор на другой. С помощью данного теста можно узнать, присутствует ли односторонняя или двусторонняя связь между переменными. Стандартный VAR предполагает, что для выборки характерна неизменная взаимосвязь между ВВП и потреблением энергии, поэтому данный метод даёт неправильные оценки, когда отношение между переменными меняется. В таком случае, можно разделить выборку на несколько подвыборок, которым характерно разная структурная связь, а затем использовать стандартную VAR. Даты, когда происходят структурные сдвиги, определяются согласно используемым данным. При таком методе возникает проблема того, что эти даты могут не совпадать с датами, когда происходит реальное изменение взаимосвязи. Когда происходят структурные изменения, можно использовать Markov Switching Vector Autoregression (MS-VAR). При использовании MSVAR разделять выборку нет необходимости. Например, такой метод используется в работе Bildirici (2012). Также Hamilton (1989) предложил использовать простую нелинейную модель вместо стационарной линейной модели для изучения временных рядов с постоянной и циклической частями. Затем исследователи начали применять векторную модель коррекции ошибками, чтобы изучать и долгосрочное, и краткосрочное влияние факторов друг на друга. Появились работы, в которых используется метод Toda, Yamamoto (1995). В последние года учёные очень часто используют векторную модель коррекции ошибками в панельных данных. Эта методология позволяет изучить общие для всех стран характеристики влияния факторов в долгосрочной и краткосрочной перспективе, а также увидеть индивидуальные для страны особенности влияния факторов. В данной работе будут применены векторные авторегрессии (VAR) и векторные модели коррекции ошибками (VECM) для трёх выбранных стран. Затем, общие черты и различия результатов будут описаны. Данные методы позволят достаточно подробно изучить долгосрочную и краткосрочную динамику ВВП. Панельные данные не будут использованы из-за небольшого размера выборки стран. 13 2. Исследование взаимосвязи энергетического рынка и ВВП в Великобритании, Италии и Канаде в краткосрочной и долгосрочной перспективе В первой части второй главы будут описаны используемые в работе данные и будет приведён анализ временных рядов. Во второй части главы для определения системы взаимосвязи энергетического рынка и ВВП будут оценены модели векторной авторегрессии. В заключительной части главы, для оценки краткосрочной и долгосрочной взаимосвязи, будет использована векторная модель коррекции ошибками. 2.1. Выбор данных и предварительный анализ временных рядов Цель данного исследования - показать, как взаимосвязаны энергетический рынок и ВВП в краткосрочном и долгосрочном периоде. В данной работе будут использоваться квартальные данные в период 1984-2011 для Великобритании и Канады и данные в период 1991-2011 для Италии. Источниками данных послужили базы данных Energy Information Administration, OECD.Stat, World Bank, BP Statistical Review of World Energy June 2012. Ниже представлены данные, которые были взяты для проведения исследования, в скобках указан источник: Oil price – покупная цена сырой нефти (доллар за баррель) (Energy Information Administration) Oil C – общее потребление нефтепродуктов (тысяча баррель в день) (Energy Information Administration) GDP deflator – дефлятор ВВП, взвешенный индекс цен на все товары и услуги, формирующие ВВП; базовый год - 2005 (OECD.Stat) Exchange rate – обменный курс в номинальном выражение; число единиц иностранной валюты, необходимые для покупки одного доллара (OECD.Stat) Interest rate – трёх месячная межбанковская ставка процента (OECD.Stat) GDP – уровень ВВП в текущих ценах с устранением сезонных колебаний (OECD.Stat) I_GDP – процент инвестиций в ВВП (OECD.Stat) Open-to-trade – степень открытости экономики, численно равная отношению суммы экспорта и импорта товаров и услуг на ВВП (OECD.Stat) Consumer price growth – темп роста цены потребительской корзины по сравнению с предыдущим периодом (OECD.Stat) Issues of dwellings – темп роста строительного сектора по сравнению с предыдущим периодом с устранением сезонных колебаний (OECD.Stat) 14 Industrial production growth – темп роста промышленного производства по сравнению с предыдущим периодом с устранением сезонных колебаний (OECD.Stat) Passenger car registration – темп роста числа зарегистрированных легковых автомобилей по сравнению с предыдущим периодом с устранением сезонных колебаний (OECD.Stat) Причины выбора переменных, кроме последних трёх, были представлены в обзорной части диплома. Оставшиеся переменные были добавлены для более полного изучения связи ВВП и энергетического рынка по следующим причинам. Возможно, рост ВВП приводит к росту богатства граждан, и как следствие, больше людей могут позволить себе купить легковой автомобиль. Если темп роста числа зарегистрированных легковых автомобилей увеличивается, больше машин используется на дорогах. Следовательно, ожидается рост потребления топлива и бензина. Также, рост ВВП может приводить к увеличению темпов строительства. Увеличение темпа роста строительного сектора означает, что должно использоваться больше электричества и энергетических ресурсов, необходимых для производства электричества. Следовательно, потребление нефти должно увеличиться. Аналогично для темпа роста промышленного производства. С одной стороны, если происходит промышленный рост или растут инвестиции, вероятно, появляется больше новых машин и оборудования. Следовательно, необходим рост потребления топлива. Но с другой стороны, новые машины и оборудование могут быть более эффективными в потреблении энергии, тем самым приводя к снижению спроса на топливо. Что касается выбора стран, то Великобритания, Италия и Канада были выбраны по следующим критериям. Во-первых, нефть является важным энергетическим ресурсом для этих стран. В балансе потребления энергии нефть занимает первое место в Канаде и Италии и второе место в Великобритании, совсем немного уступая природному газу. На рисунке 1 приведен Энергетический баланс по потреблению энергии в 2011 г. Италия 15 Великобритания Канада Рисунок 1. Энергетический баланс по потреблению энергии в 2011 г. «Источник данных: BP Statistical review of world energy full report 2012» Во-вторых, эти три страны являются важными участниками мирового рынка нефти. Великобритания и Канада входят в первую двадцатку по экспорту нефти. А по импорту сырой нефти все три страны входят в первую двадцатку. Стоит отметить, что в рассматриваемый период Канада является нетто экспортёром сырой нефти. А Великобритания являлась нетто экспортёром сырой нефти до 2006 года, теперь она нетто импортёр. Италия является одним из самых крупных импортёров нефти в Европе. Рейтинг стран по экспорту и импорту нефти (баррель в день) «Источник данных: www.cia.gov. The World Factbook. Дата обращения: 13.06.2013.» Таблица 1 Рейтинг стран по экспорту нефти (баррель в день) Место Экономика Уровень экспорта 11 Канада 1,355,000 (оценка 2009 г.) 16 Великобритания 788,900 (оценка 2009 г.) 60 Италия 6,300 (оценка 2010 г.) Рейтинг стран по импорту нефти (баррель в день) Место Экономика Уровень импорта 7 Италия 1,591,000 (оценка 2010 г.) 11 Великобритания 942,100 (оценка 2009 г.) 15 Канада 791,100 (оценка 2009 г.) 16 В-третьих, все три страны имеют достаточно близкие позиции по уровню ВВП в рейтинге стран мира. Позиции Великобритании, Италии и Канады в рейтинге стран по уровню ВВП 2011г. «Источник данных: World Bank. Дата обращения: 05.06.2013.» Таблица 2 Рейтинг стран по уровню ВВП (миллион $) Место Экономика Уровень ВВП 7 Великобритания 2,445,408 8 Италия 2,193,971 11 Канада 1,736,051 Рейтинг стран по уровню ВВП по паритету покупательной способности (миллион $) Место Экономика Уровень ВВП 9 Великобритания 2,233,587 10 Италия 1,983,986 14 Канада 1,393,846 Рейтинг стран по уровню ВВП на душу населения ($) Место Экономика Уровень ВВП 11 Канада 50,343.69 25 Великобритания 38,974.32 27 Италия 36,130.45 Наконец, выбор был связан с наличием и качеством представленных данных. Данные развитых стран, как правило, обладают достаточно высоким качеством. С помощью обменного курса, все номинальные величины были переведены в доллары. Затем, номинальные величины были переведены в реальные с использованием дефлятора. Наконец, был взят логарифм всех рядов, которые не представлены в процентах. Также были проведены тесты на единичный корень для каждого ряда (см. табл.1,8,15, чтобы установить тип нестационарности ряда, если она присутствует. Для проверки на стационарность был использован расширенный тест Дикки-Фуллера (ADF). В 17 качестве критерия для определения числа лагов был применён критерий Шварца (SIC), при этом был включён автоматический выбор лагов. Для ADF нулевая гипотеза говорит о нестационарности временного ряда. Тесты на единичный корень показали, что большинство рядов являются стационарными в первых разностях, то есть ряд X t нестационарен, но разность, X t X t X t 1 является стационарной. Темпы роста промышленного производства, числа зарегистрированных легковых автомобилей и строительного сектора являются стационарными рядами. Можно отметить определённые трудности, связанные со сбором данных. Первоначально планировалось использовать выбросы углекислого газа, процент альтернативных источников энергии от общей используемой энергии и процент нетто импорта нефти от ВВП, но ввиду проблем с данными, они не были использованы в работе. Годовая выборка с этими данными оказалась слишком небольшого размера, в результате, регрессии были нестабильными и коинтеграция рядов отсутствовала. Стоит отметить насчёт квартальных данных, что на сайте OECD.Stat они представлены уже очищенными от сезонных колебаний с помощью методов X12-ARIMA или TRAMO-SEATS. С помощью добавления фиктивных переменных было проверено, что сезонность действительно отсутствует в авторегрессиях дипломной работы. Однако было бы лучше использовать изначально неисправленные квартальные данные, чтобы рассмотреть возможное изменение связи ВВП и энергетического рынка по сезонам года. Проблема также возникла с ценой на нефть. Мировая цена на нефть и цена на нефть внутри страны могут отличаться. Ввиду ограниченности информации о цене на нефть внутри страны, для всех стран была использована мировая цена. 2.2. Оценка векторной авторегрессии Данная работа исходит из предположения о том, что взаимосвязь всех переменных представляет собой систему уравнений. Другими словами, предполагается, что каждая переменная может оказывать влияние на все остальные и наоборот. Поэтому в данной работе будут использоваться модели векторной авторегрессии. Вначале будет расписана процедура оценки моделей с эконометрической стороны. Потом будет проведён анализ моделей и будут представлены общие результаты и различия по странам. Математическая презентация модели VAR: , (1) 18 где yt – вектор эндогенных переменных, xt – вектор экзогенных переменных, A1, A2,…, Ap, B – матрицы оцениваемых коэффициентов, εt - вектор остатков, которые могут иметь корреляцию между собой, но не могут иметь корреляцию со своими лагами и всеми переменными правой части уравнения. Прежде чем приступить к оценке векторных авторегрессий, были взяты разности всех нестационарных рядов. Также, сразу после оценки авторегрессии проводились тесты на исключения лагов. Оптимальное число лагов определялось с помощью критерия Шварца. Данный критерий выбирает более простые (parsimonious) модели в сравнении с критерием Акаике. Затем, проводился тест на исключение лагов определённого ряда или всех рядов из системы. Если ряд оказывался незначимым, то ряд больше не использовался в качестве зависимой переменной. Также, в случае выявления признаков мультиколлинеарности, модель была изменена. После определения числа лагов и важных переменных, были проведены тесты причинности по Грейнджеру. Эти тесты позволяют узнать, какие переменные оказывают значимое влияние по Грейнджеру на каждую отдельно взятую переменную. Первая оценённая модель рассматривала взаимосвязь ВВП, цены на нефть, потребления нефтепродуктов, ставки процента, процента инвестиций в ВВП и степени открытости экономики. Затем, в модель были добавлены темпы роста промышленного производства, строительного сектора и числа зарегистрированных автомобилей. Тесты на исключение лагов показали, что в большинстве случаев темпы роста промышленного производства и строительного сектора являются значимыми, а темп роста числа зарегистрированных автомобилей незначимыми. Поэтому, число зарегистрированных автомобилей было часто исключено в моделях. Изначально, в моделях не был добавлен общий индекс цен или инфляции, чтобы избежать возможной мультиколлинеарности, которая могла быть вызвана связью между ценой нефти и инфляцией. Но авторегрессии часто указывали на взаимосвязь цены нефти, потребления нефтепродуктов и ставки процента в странах. Было сделано предположение, что такие результаты происходят из-за связи цены нефти с инфляцией. Поэтому дефлятор ВВП был добавлен в авторегрессии. Для закрепления утверждения о связи цены нефти с инфляцией, вместо дефлятора ВВП в авторегрессии был добавлен рост потребительских цен. 19 Далее в работе представлены обобщённые результаты о влиянии переменных на другие факторы по отношению к предыдущему периоду (см. приложения 2,3,5,6,7 по Италии; 9,11,12,13,14 по Канаде; 16,18,19,20,21 по Великобритании). Во всех спецификациях оптимально было включать один лаг переменных. С помощью тестов по Грейнджеру было определено, какие переменные оказывают значимое влияние на другие. Затем по коэффициенту определялось направление влияния на другие переменные. Влияние переменных на ВВП достаточно сильно отличается по странам. В Канаде темп роста потребления топлива и индекс цен положительно влияют на ВВП и темп роста заработной платы отрицательно влияет на ВВП. Получается, что чем больше экономика потребляет топлива, тем больше ВВП. Рост заработной платы влияет отрицательно, вероятно, труд является важным ресурсом производства. Связь цены на нефть и инфляции похоже приводит к положительной связи ВВП с инфляцией и отсутствием значимости влияния цены нефти на ВВП. Для Великобритании темп роста процента инвестиций в ВВП и темп роста промышленного производства положительно влияют на ВВП. Ставка процента и дефлятор ВВП отрицательно влияют на темп роста ВВП. А темп роста потребления нефтепродуктов и цена нефти незначимо влияют на темп роста ВВП. Получается, что для этой страны инвестиции и промышленный сектор являются важными источниками роста ВВП. Рост ставки процента, вероятно, означает рост реальной ставки через уравнение Фишера, и как следствие падение инвестиций и ВВП в целом. Цена на нефть незначима из-за связи с инфляцией, и как следствие, с дефлятором ВВП и ставкой процента. Для Италии темп роста процента инвестиций в ВВП отрицательно влияет на ВВП и на рост промышленного производства. Вероятно, рост инвестиций происходит за счёт финансирования непривлекательных проектов. Энергетический рынок оказывает влияние на экономику Канады и Италии через процент инвестиций в ВВП. В большинстве спецификаций для Канады цена на нефть положительно влияет на процент инвестиций в ВВП. Возможно, рост цены нефти приводит к увеличению денежных ресурсов, которые используются для финансирования инвестиций. Также возможно рост цены на нефть связан с увеличением инфляции, тогда через уравнение Фишера реальная ставка должна падать, а инвестиции расти. Интересно то, что в Канаде значимость влияния темп роста цены нефти на инвестиции пропадает, только когда и рост промышленного производства, и индекс инфляции присутствуют в спецификации модели. Возможно, рост промышленного 20 производства связан с доходами от нефтяных предприятий. Также рост промышленного производства приводит к росту инвестиций. А в Италии темп роста потребления топлива положительно влияет на инвестиции. Возможно, рост потребления топлива вызван увеличением производства товаров и услуг. А доход от этого дополнительного производства может пойти на финансирование инвестиций. В сравнение с Канадой и Италией, в Великобритании ни одна переменная энергетического рынка не влияет по Грейнджеру значимо на темп роста процента инвестиций в большинстве регрессий. В Канаде и Великобритании наблюдается связь между показателями энергетического рынка и заработной платы. В Канаде потребление топлива отрицательно влияет на рост заработной платы. Возможно, чем больше потребление топлива, тем больше занятость населения. Профсоюзам становится тяжелее добиваться более высокой заработной платы из-за низкой безработицы. А в Великобритании темп роста цены на нефть положительно влияет на рост заработной платы. До 2006 года Великобритания – нетто экспортёр нефти, значит, рост цены на нефть приводит к улучшению экономической ситуации. В результате, должен расти спрос на рабочую силу, и как следствие, должна повыситься заработная плата. В Италии и Великобритании присутствует связь между энергетическим рынком и степенью открытости экономики. В Великобритании темпы роста цены нефти и потребления топлива положительно влияют на степень открытости экономики. А в Италии только цена на нефть положительно влияет на темп роста степени открытости экономики. Степень открытости экономики определяется как отношение суммы экспорта и импорта к ВВП. До 2006 года Великобритания является экспортёром нефти, поэтому рост цены на нефть приводит к росту экспорта и ВВП. В результате теоритически степень открытости может вырасти или упасть в краткосрочном периоде. Эмпирические результаты показывают, что эффект положительный. А в Италии если растёт потребление нефтепродуктов, то происходит рост импорта и падение ВВП. В результате, степень открытости экономики растёт. Что касается ставки процента, то прослеживается связь между ценой нефти и ставкой процента через инфляцию во всех странах. Также возможно, присутствует стабилизирующая политика. Когда ВВП растёт или есть улучшение экономической ситуации, ставку увеличивают. В результате, происходит рост реальной ставки, предполагая неизменные ожидания инфляции, и как следствие, падение инвестиций и ВВП. 21 В Канаде темп роста потребления топлива положительно и темп роста степени открытости экономики отрицательно влияют на темп роста цены нефти. Потребление топлива растёт, следовательно, увеличивается спрос на сырую нефть. В результате, цена сырой нефти растёт. Связь цены нефти и степени открытости экономики, возможно, возникает через экспорт нефти. В Великобритании темп роста инвестиций – положительно, а темп роста ставки процента - отрицательно влияют на цену нефти. А в Италии рост промышленного производства положительно влияет на цену нефти. Возможно, уровень инвестиций и промышленный сектор могут оказывать влияние через спрос сырой нефти. Также, нельзя исключать случайность получить значимость влияния данных переменных. Во всех странах разные переменные оказывают влияние на темп роста потребления топлива. В Канаде ставка процента отрицательно и индекс цены положительно влияют по Грейнджеру на потребление нефтепродуктов. Вероятно, увеличение темпа роста ставки процента оказывает отрицательное влияние на экономику, и как следствие, в следующем периоде меньше денежных средств может быть направлено на потребление топлива. Что касается индекса цен, инфляция и рост цены на нефть связаны. Так как Канада является крупным экспортёром нефти, то рост цены ресурса – это положительный шок для всей экономики. Улучшение экономической ситуации может привести к росту потребления топлива в следующем периоде. В Великобритании на 5% уровне значимости ни один фактор не влияет по Грейнджеру на потребление нефтепродуктов. Возможно, экономика Великобритании потребляет стабильный уровень нефтепродуктов. В Италии темп роста цены сырой нефти отрицательно влияет на потребление нефтепродуктов. Эта стандартная ситуация. Сырая нефть используется для производства нефтепродуктов. Чем выше цена нефти, тем дороже производить топливо, а значит выше цена топлива. По закону спроса, в такой ситуации будет меньше количество спроса на топливо. В предыдущем разделе работы предполагалась, что дополнительные переменные будут оказывать влияние на факторы энергетического рынка. Данное предположение скорее опровергается. Во всех странах темп роста зарегистрированных легковых автомобилей был часто незначим в регрессиях. Получается, что изменение темпа роста числа легковых автомобилей не оказывает значимого влияния на спрос топлива. В Канаде и Великобритании темпы роста промышленного производства и строительного сектора не оказывают значимого влияния по Грейнджеру на показатели энергетического рынка. Получается, что эти переменные не должны приводить к 22 изменению цены нефти или потребления топлива. Но возможно, они оказывают влияние на показатели нефтяного рынка через другие переменные. Для сравнения данных по строительному сектору для Италии не было. А рост промышленного производства положительно влияет на цену нефти. Возможно, рост промышленного производства приводит к росту спроса на нефть, и как следствие, к росту цены нефти. В дипломной работе для Италии также были введены фиктивные переменные: землетрясение и евро. Ввиду специфики географического положения, в Италии землетрясения не являются редкостью. Так как Италия является достаточно небольшой страной, землетрясения могут иметь эффект на достаточно большой территории. Введение данной фиктивной переменной принципиально не поменяло взаимосвязи ВВП и энергетического рынка. Фиктивная переменная евро была введена, чтобы учесть эффекты от присоединения Италии в Еврозону. Введение этой фиктивной переменной также принципиально не поменяло взаимосвязи ВВП и энергетического рынка. Возможно, эффекты землетрясений и введения евро влияют на Италию более сложно, чем предполагают обычные фиктивные переменные. Что касается откликов на импульсы, то векторная авторегрессия представляет собой AR модель в многомерном пространстве. Поэтому аналогично AR модели векторная авторегрессия может быть записана в виде векторной модели скользящего среднего. Например, для простой системы с двумя временными рядами: (2) Если провести ряд преобразований, то можно получить следующее выражение: (3) В данном примере откликами на импульсы принято называть и , , . Фактически, отклики на импульсы показывают реакции временных рядов на различные шоки. Например, показывает мгновенную реакцию yt в результате увеличения εx,t на единицу. 23 К сожалению, без введения дополнительных ограничений невозможно получить отклики на импульсы. В данной дипломной работе будут проанализированы обобщённые реакции (Generalized Impulses) и отклики на импульсы по разложению Холецкого. Стоит отметить, что порядок переменных важен для разложения Холецкого, но не важен для построения обобщённых реакций. Также, для разложения Холецкого будет введена поправка на степени свободы в небольшой выборке. Далее, в работе будут приведены обобщённые реакции на импульсы трёх основных переменных: ВВП, цены нефти и потребления нефтепродуктов. В приложении 22 представлены реакции на импульсы согласно разложению Холецкого по некоторым из проверенных комбинаций порядка переменных. В целом, оба метода указывают на похожие реакции переменных на шоки. Далее на рисунке 2 приведены диаграммы обобщённой реакции темп роста ВВП на шок темпа роста цены сырой нефти в исследуемых странах. Италия Великобритания Канада Рисунок 2. Обобщённая реакция темпа роста ВВП на шок темпа роста цены сырой нефти «Источник: расчеты автора» На рисунке 2 приведены обобщённые диаграммы сравнения по исследуемым странам реакции ВВП на шок темпа роста цены сырой нефти. В Канаде и Великобритании 24 шок темпа роста цены сырой нефти приводит к увеличению темпа роста ВВП, а в Италии шок цены нефти в целом приводит к уменьшению ВВП. Это неудивительно для экспортёров и импортёра нефти соответственно. Стоит обратить внимание, что во всех странах шок цены нефти может привести к падению ВВП. Далее рассмотрим обобщённую реакцию темпа роста ВВП на шок темпа роста потребления нефтепродуктов. Италия Великобритания Канада Рисунок 3. Обобщённая реакция темпа роста ВВП на шок темпа роста потребления нефтепродуктов «Источник: расчеты автора» На рисунке 3 приведены диаграммы обобщённой реакции темпа роста ВВП на шок темпа роста потребления нефтепродуктов по исследуемым странам. Ввиду увеличения темпа роста потребления нефтепродуктов темп роста ВВП мгновенно изменяется, в Канаде реакция меняется только во втором периоде. Ожидается, что темп роста ВВП упадёт в Канаде и вырастет в Италии и Великобритании из-за увеличения темпа роста потребления, но в целом во всех странах шок темпа роста потребления нефтепродуктов может привести к уменьшению, увеличению или незначимому изменению темпа роста ВВП. 25 Далее рассмотрим обобщённую реакцию темпа роста цены сырой нефти на шок темпа роста ВВП. Италия Великобритания Канада Рисунок 4. Обобщённая реакция темпа роста цены сырой нефти на шок темпа роста ВВП «Источник: расчеты автора» На рисунке 4 приведены диаграммы обобщённой реакции темпа роста цены нефти на шок темпа роста ВВП. Во всех исследуемых странах шок темпа роста ВВП может привести к уменьшению, увеличению или незначимому изменению темпа роста цены на нефть. Возможно, эффект неопределённый, так как есть и другие важные игроки на мировом рынке энергии. Далее рассмотрим обобщённую реакцию темпа роста цены сырой нефти на шок темпа роста потребления нефтепродуктов в исследуемых странах. 26 Италия Великобритания Канада Рисунок 5. Обобщённая реакция темпа роста цены сырой нефти на шок темпа роста потребления нефтепродуктов «Источник: расчеты автора» На рисунке 5 приведены диаграммы обобщённой реакции темпа роста цены сырой нефти на шок темпа роста потребления нефтепродуктов. В Италии и Великобритании темп роста цены на нефть падает из-за шока темпа роста потребления нефтепродуктов, а в Канаде потребление нефтепродуктов почти не влияет на темп роста цены нефти. Снова эффект неопределённый, поэтому, нужно учесть влияние других важных игроков на мировом рынке энергии. Далее рассмотрим обобщённую реакцию потребления нефтепродуктов на шок ВВП в исследуемых странах. Италия 27 Великобритания Канада Рисунок 6. Обобщённая реакция темпа роста потребления нефтепродуктов на шок темпа роста ВВП «Источник: расчеты автора» На рисунке 6 приведены диаграммы обобщённой реакции темпа роста потребления нефтепродуктов на шок темпа роста ВВП. В Канаде и Великобритании реакция темпа роста потребления нефтепродуктов на шок темпа роста ВВП почти одинаковая. В сравнение, в Италии темп роста потребления вначале растёт, потом падает, а с четвертого периода незначимо отличается от первоначального уровня. Далее рассмотрим обобщённую реакцию темпа роста потребления нефтепродуктов на шок темпа роста цены сырой нефти в исследуемых странах. Италия Великобритания Канада Рисунок 7. Обобщённая реакция темп роста потребления нефтепродуктов на шок темп роста цены сырой нефти «Источник: расчеты автора» 28 На рисунке 7 приведены диаграммы обобщённой реакции темпа роста потребления нефтепродуктов на шок темпа роста цены сырой нефти в исследуемых странах. Ожидается, что в Великобритании и Италии темп роста потребления нефтепродуктов первоначально упадёт, затем вырастет, а в Канаде потребление вырастет. Но в целом, во всех странах изменение потребления нефтепродуктов в результате шока цены нефти может быть как положительным, так и отрицательным в пределах двух стандартных отклонений. Далее рассмотрим обобщённую реакцию темпа роста дефлятора ВВП на шок темпа роста цены сырой нефти в исследуемых странах. Италия Великобритания Канада Рисунок 8. Обобщённая реакция темпа роста дефлятора ВВП на шок темпа роста цены сырой нефти «Источник: расчеты автора» На рисунке 8 приведены диаграммы обобщённой реакции темпа роста дефлятора ВВП на шок темпа роста цены сырой нефти. В Италии и Великобритании темп роста дефлятор ВВП может вырасти, упасть или не измениться, а в Канаде темп роста дефлятор ВВП вырастет. 29 2.3. Оценка векторной модели коррекции ошибками Проделанные ранее действия в предыдущем пункте позволили нам оценить взаимосвязь основных показателей экономики и энергетического рынка, но для экономики важны не только долгосрочные, но и краткосрочные эффекты. Для того чтобы учесть эти эффекты можно использовать векторную модель коррекции ошибками. Эта модель включает в себя преобразование первоначальной модели с нестационарными рядами в модель со стационарными рядами, при этом можно изучать краткосрочные и долгосрочные эффекты одновременно. Фактически, векторная модель коррекции ошибками является векторной авторегрессией с ограничениями. В случае двух временных рядов, модель коррекции ошибками выглядит следующим образом. Первоначальная модель ADL(1,1): Yt 0 1Yt 1 2 X t 3 X t 1 t , (4) где Xt, Yt – временные ряды первой разности и εt – остаток. Считая, что в долгосрочном периоде все переменные достигают стационарного состояния (то есть Y t Yt 1 Y и т.д.), и, выполнив ряд преобразований, получаем долгосрочное взаимоотношение: Y 0 3 2 X t 1 1 1 1 (5) После ряда преобразований первоначальной модели ADL(1,1), можно получить следующее уравнение модели исправления ошибок: Yt (1 1)(Yt 1 0 3 2 X t 1 ) 2 X t t 1 1 1 1 (6) Векторная модель ошибок имеет аналогичную презентацию и интерпретацию, но для большего числа рядов. Для векторной модели: Модель коррекции ошибками имеет следующий вид: где и Для оценки модели коррекции ошибками все стационарные ряды и фиктивные переменные не были использованы. То есть была оценена модель с ВВП, ценой на нефть, 30 потреблением нефтепродуктов, ставкой процента, процентом инвестиций в ВВП и степенью открытости экономики. Линейная комбинация рядов будет обладать порядком интеграции, равным самому большому порядку интеграции среди рядов. Но если у рядов есть долгосрочная связь, их линейная комбинация может обладать меньшим порядком. В данной работе у большинства рядов порядок интеграции равен 1, следовательно, возможно существуют их стационарные линейные комбинации. Проверки на коинтеграцию временных рядов осуществлялась с помощью метода Йохансена. В программе EViews надо указывать спецификацию теста среди 6 возможных вариантов предпосылок. Согласно тестам Дикки-Фуллера (ADF) используемые временные ряды не являются стационарными относительно тренда, поэтому можно предположить вариант 2, то есть наличие константы (отсутствия тренда) у коинтегрирующего уравнения и отсутствия константы у VAR. Программа EViews проводит два теста Йохансена: trace test и maximum eigenvalue test. Иногда тесты могут давать разные результаты насчёт числа коинтегрирующих связей, поэтому в данной работе число коинтегрирующих связей было определено только с использованием статистики следа. В приложениях 2, 9, 16 указаны оценки векторной модели с помощью которой определялось число коинтегрирующих связей для векторной модели коррекции ошибками. В приложениях 3, 10, 17 оценки векторной модели коррекции ошибками и оценки значимости потребления нефтепродуктов и цены нефти в долгосрочной взаимосвязи. Далее в работе представлены графические презентации обобщённых реакций переменных на шоки и их интерпретация. Италия 31 Великобритания Канада Рисунок 9. Обобщённая реакция темпа роста ВВП на шок темпа роста цены сырой нефти «Источник: расчеты автора» На рисунке 9 приведены диаграммы обобщённой реакции темпа роста ВВП на шок темпа роста цены сырой нефти в исследуемых странах. Шок темпа роста цены сырой нефти приводит к увеличению темпа роста ВВП для экспортёров нефти, но в Великобритании эффект значительно слабее, чем в Канаде. Для Италии шок темпа роста цены сырой нефти приводит к уменьшению темпа роста ВВП. Италия Великобритания Канада 32 Рисунок 10. Обобщённая реакция темпа роста ВВП на шок темпа роста потребления нефтепродуктов «Источник: расчеты автора» На рисунке 10 приведены диаграммы обобщённой реакции темпа роста ВВП на шок темпа роста потребления нефтепродуктов. В Канаде шок темпа роста потребления нефтепродуктов в стране приводит к увеличению темпа роста ВВП, эффект становится заметнее во времени в краткосрочном периоде. В Италии шок темпа роста потребления нефтепродуктов в стране приводит к небольшому увеличению темпа роста ВВП в начале, а затем незначительным изменениям в краткосрочном периоде. В Великобритании шок темпа роста потребления нефтепродуктов в стране приводит к уменьшению темпа роста ВВП. Италия Великобритания Канада Рисунок 11. Обобщённая реакция темпа роста цены сырой нефти на шок темпа роста ВВП «Источник: расчеты автора» На рисунке 11 приведены диаграммы обобщённой реакции темпа роста цены сырой нефти на шок темпа роста ВВП. В Великобритании и Канаде шок темпа роста ВВП 33 приводит к увеличению темпа роста цены на нефть в краткосрочном периоде, но эффект затухающий. В Италии шок темпа роста ВВП приводит к уменьшению темпа роста цены на нефть. Вероятно, чем меньше темп роста ВВП, тем меньше темп роста импорта товаров, в том числе и сырой нефти. Далее на рисунке 12 приведены диаграммы обобщённой реакции темпа роста цены сырой нефти на шок темпа роста потребления нефтепродуктов в исследуемых странах. Италия Великобритания Канада Рисунок 12. Обобщённая реакция темпа роста цены сырой нефти на шок темпа роста потребления нефтепродуктов «Источник: расчеты автора» На рисунке 12 приведены диаграммы обобщённой реакции темпа роста цены сырой нефти на шок темпа роста потребления нефтепродуктов. В Канаде темп роста потребления нефтепродуктов положительно влияет на темп роста цены нефти. А в Великобритании и Италии шок потребления нефтепродуктов отрицательно влияет на цену нефти. 34 Италия Великобритания Канада Рисунок 13. Обобщённая реакция темпа роста потребления нефтепродуктов на шок темпа роста ВВП «Источник: расчеты автора» На рисунке 13 приведены диаграммы обобщённой реакции темпа роста потребления нефтепродуктов на шок темпа роста ВВП. В Италии и Канаде темп роста потребления растёт из-за увеличения темпа роста ВВП в краткосрочном периоде. В Великобритании темп роста потребления практически не меняется из-за увеличения темпа роста ВВП. Италия 35 Великобритания Канада Рисунок 14. Обобщённая реакция потребления темпа роста нефтепродуктов на шок темпа роста цены сырой нефти «Источник: расчеты автора» На рисунке 14 приведены диаграммы обобщённой реакции темпа роста потребления нефтепродуктов на шок темпа роста цены сырой нефти. В результате шока темпа роста цены нефти темп роста потребления нефтепродуктов увеличивается в краткосрочном периоде в Канаде. В Великобритании и Италии наоборот падает. Что касается долгосрочного влияния темпов роста потребления нефтепродуктов и цены на нефть, то значимость влияния этих факторов была определена путём введения ограничений. В Великобритании, Италии и Канаде цена на нефть оказывает незначимое влияние на экономику в долгосрочном периоде. Что касается потребления нефтепродуктов, то согласно результатам теста оно оказывает значимое влияние в долгосрочном периоде в Италии. Согласно оценкам коинтегрирующего уравнения, потребление нефтепродуктов положительно влияет на ВВП. Получается, что чем больше потребление нефтепродуктов, тем больше товаров и услуг производится в стране. В Канаде на 1 процентном уровне значимости, но не 5% уровне значимости, потребление нефтепродуктов не оказывает значимого влияния на экономику. В Великобритании потребление нефтепродуктов оказывает значимое влияние в долгосрочном периоде. В приложении 22 представлены отклики на импульсы по разложению Холецкого согласно нескольким вариантам порядка переменных. Далее в работе представлены обобщённые результаты о влиянии переменных на другие переменные по отношению к предыдущему периоду (см. приложения 3, 6, 10, 17). 36 В Канаде и Великобритании в следующем периоде эффект на экономику оказывает темп роста цены на нефть, но эффект в целом незначимый. Более того, в Канаде темп роста цены нефти – это единственный показатель который имеет влияние для следующего периода. Во всех странах наблюдается связь между темпом роста энергетических факторов и темпом роста степенью открытости экономики. В Канаде и Великобритании темп роста цены на нефть влияет на темп роста степени открытости экономики. Эти страны являются экспортёрами нефти на большей части рассматриваемого периода, поэтому увеличение темпа роста цены на нефть приводит к ускорению роста экспорта и ВВП. Степень открытости экономики определяется как отношение суммы экспорта и импорта к ВВП. В результате теоретически степень открытости может вырасти или упасть в следующем периоде. Эмпирические результаты показывают, что эффект всё таки положительный, но общий эффект всех переменных на темп роста степени открытости экономики незначим. Вероятно, в краткосрочном периоде страна не может увеличить производство нефти, чтобы эффект от темпа роста цены на нефть был более значительным. В Италии только темп роста потребления нефти оказывает положительное влияние на степень открытости экономики по сравнению с предыдущим периодом. Если растёт темп роста потребления нефтепродуктов, то происходит увеличение темпа роста импорта и падение темпа роста ВВП. В результате, темп роста степень открытости экономики растёт. Результаты авторегрессий часто указывают на связь между ценой на нефть или/и потреблением нефтепродуктов и ставкой процента. Вероятно, так как изменение цены на нефть является шоком предложения, есть связь между ценой нефти и инфляцией. В результате, через уравнение Фишера возникает связь между ценой на нефть и ставкой процента. Также возможно другое объяснение связи между темпами роста цены на нефть и ставки процента. В Канаде на темп роста цены нефти положительно влияет на темп роста ставки по отношению к предыдущему периоду. Вероятно, присутствует стабилизирующая политика. Рост цены на нефть приводит к положительному шоку экономики. Чтобы вернуть выпуск на стабильный уровень, ставку процента увеличивают. В Канаде и Италии энергетический рынок также связан с темпом роста процента инвестиций в ВВП. В Канаде темп роста цены нефти влияет на темп роста процента инвестиций в ВВП по отношению к предыдущему периоду. Обычно ожидается, что рост цены на нефть приводит к росту издержек фирм, так как нефть является важным 37 производственным ресурсом. В результате инвестиции должны падать (Jiménez-Rodríguez, Sanchez, 2004, p.8). Но возможно цена на нефть приводит к росту денежных ресурсов, которые идут на инвестиции в данной стране. В сравнение в Италии темп роста процента инвестиций в ВВП отрицательно влияет на темп роста потребления топлива по отношению к предыдущему периоду. Возможно, ускорение роста инвестиций происходит за счёт денег, которые могли быть потрачены на потребление топлива. Что касается Великобритании, то показатели энергетического рынка не влияют на темп роста процента инвестиций в ВВП. По отношению к предыдущему периоду в этой стране только ВВП и дефлятор ВВП влияют на процент инвестиций в ВВП. Это может свидетельствовать о том, что источники средств на инвестиции не зависят от динамики цены нефти и потребления нефтепродуктов в предыдущем периоде. Также, изменение темпа роста процента инвестиций не приводит к изменению темпа роста потребления нефтепродуктов по отношению к предыдущему периоду. Что касается влияния показателей экономики на энергетические показатели, то по отношению к предыдущему периоду ни одна переменная не влияет значимо на темп роста цены нефти во всех странах. В Канаде и Великобритании ни одна переменная не оказывает значимого влияния на темп роста потребления нефтепродуктов. Вероятно, тяжело предприятиям и другим экономическим агентам значительно уменьшить или увеличить потребление нефтепродуктов в сравнительно небольшом промежутке времени. 38 3. Результаты исследования и возможные пути дальнейшего изучения модели В данной работе было проведено исследование с помощью модели векторной авторегрессии и векторной модели исправления ошибок. Были выявлены общие черты и различия влияния энергетического рынка на ВВП и другие макроэкономические факторы. Согласно обобщённым реакциям на шоки, в большинстве случаев во всех странах шоки цены нефти, положительному, потребления отрицательному нефтепродуктов или и незначимому ВВП могут изменению приводить друг друга к в долгосрочной перспективе. Влияние переменных энергетического рынка на ВВП достаточно сильно отличается по странам. В Канаде в краткосрочном периоде шок темпа роста потребления нефтепродуктов оказывает положительное влияние на темп роста ВВП и эффект становится заметнее во времени. В долгосрочном периоде шок потребления нефтепродуктов не оказывает значимого влияния на экономику на 5% уровне значимости. Получается, что в Канаде влияние потребления энергии на ВВП отличается в краткосрочном и долгосрочном периоде. Согласно эмпирическим результатам, в Канаде шок темпа роста ВВП приводит к увеличению темпа роста потребления нефтепродуктов в краткосрочной перспективе. В Великобритании шок темпа роста потребления нефтепродуктов приводит к замедлению роста ВВП в краткосрочном периоде. В сравнение, темп роста ВВП не влияет на темп роста потребления нефтепродуктов. В Великобритании потребление нефтепродуктов оказывает значимое влияние на экономику в долгосрочном периоде. В Италии в краткосрочном периоде ВВП увеличится в результате шока темпа роста потребления нефтепродуктов, но незначительно. Шок темпа роста ВВП приводит к увеличению темпа роста потребления нефтепродуктов в краткосрочном периоде. В долгосрочном периоде потребление нефтепродуктов оказывает значимое влияние на экономику. Потребление нефтепродуктов положительно влияет на ВВП в долгосрочном периоде. Получается, что чем больше потребление нефтепродуктов, тем больше товаров и услуг производится в стране. В Канаде и Великобритании шок темпа роста цены сырой нефти приводит к увеличению темпа роста ВВП в краткосрочном периоде, но в Великобритании эффект значительно слабее, чем в Канаде. Канада является более крупным экспортёром нефти. К тому же, Великобритания с 2006 года становится нетто-импортёром нефти. 39 Для Италии шок темпа роста цены сырой нефти приводит к уменьшению темпа роста ВВП. Направления влияния изменения цены нефти на ВВП неудивительны для экспортёров и импортёра нефти соответственно. В Великобритании, Италии и Канаде цена на нефть оказывает незначимое влияние на экономику в долгосрочном периоде. Также возможно изменение цены на нефть связано с изменением инфляции, и как следствие, с реальной ставкой. Результаты авторегрессий указывают на связь между ценой на нефть или/и потреблением нефтепродуктов и ставкой процента. Так как изменение цены на нефть является шоком предложения, есть связь между ценой нефти и инфляцией. В результате, через уравнение Фишера возникает связь между ценой на нефть и реальной ставкой процента, и как следствие, между ценой нефти и процентом инвестиций. Стоит отметить, что энергетический рынок оказывает влияние на экономики Канады и Италии через процент инвестиций в ВВП. Рост энергетических факторов может быть связан с увеличением денежных ресурсов, которые используются для финансирования инвестиций. В краткосрочной перспективе присутствует связь между энергетическим рынком и степенью открытости экономики во всех странах. Эта связь происходит за счёт изменения импорта или экспорта нефти. В краткосрочном периоде в Канаде и Великобритании ни одна переменная не оказывает значимого влияния на потребление нефтепродуктов. Вероятно, тяжело предприятиям и другим экономическим агентам значительно уменьшить или увеличить потребление нефтепродуктов в сравнительно небольшом промежутке времени. Во всех странах темп роста зарегистрированных легковых автомобилей был часто незначим в регрессиях. Получается, что особого влияния на экономику данный показатель не имеет. В Канаде и Великобритании темпы роста промышленного производства и выпуска разрешений на помещения не оказывают значимого влияния по Грейнджеру на показатели энергетического рынка. Получается, что эти переменные не должны приводить к изменению цены нефти или потребления топлива. Но возможно, они оказывают влияние на показатели нефтяного рынка через другие переменные. Для Италии данных на деятельность строительного сектора не было, чтобы провести сравнение. А рост промышленного производства влияет на цену нефти. Возможно, рост промышленного производства приводит к росту спроса на нефть, и как следствие, к росту цены нефти. 40 Работа может быть подвержена проблеме неправильной спецификации модели. Невозможно учесть все объясняющие факторы, поэтому всегда есть риск получения неправильной спецификации модели. Например, Барро (2001) рассматривал влияние образования на ВВП. Было бы интересно проверить связь между энергетическим рынком и образованием. Если в регионе развита энергетическая отрасль, то предприятия могут оказывать материальную помощь школам и высшим учебным заведениям, специализирующимся в инженерии. Также многие учёные показали важность связи экономического роста и неравенства. К примеру, Alesina, Rodric (1994) предполагают, что неравенство влияет на рост, потому что неравенство вызывает социальное беспокойство и требование в перераспределении дохода. Можно было бы проверить для экспортёров нефти, например, не приводит ли рост ВВП в результате развития нефтяной отрасли к более неравномерному распределению доходов и не приводит ли углубление неравенства доходов к понижению ВВП, которое может частично уменьшить положительные эффекты развития отрасли на ВВП. В данной работе не учтены специфические характеристики законодательной базы и налоговой базы каждой страны. Законодательные базы могут содержать в себе законы, запрещающие использование топлив с низким качеством или ограничивающие выбросы в окружающее среду. Также, не только наличие подобных законов, но точность их соблюдения и жесткость наказания в случае их нарушения, оказывают влияние на энергетический рынок и экономику в целом. Более того, эмпирически подтверждена значимость сильной законодательной системы для экономического роста в статье Barro (2001). Возможно, также стоит учитывать различия менталитета людей из разных стран. К примеру, разные предпочтения к видам топлива, отношения к сохранению окружающей среды и энергосбережения могут приводить к разным функциям спроса по странам. К сожалению, не получилось найти данных об эффективности используемых энергетических ресурсов или технологий на энергетическом рынке. Потребление может быть относительно невысоким в экономике, потому что одинаковое количество энергетического ресурса может генерировать больше выходной энергии, например, электричества, или может быть использовано для получения более качественного топлива. 41 Стоит также отметить, что определённые недостатки модели связаны с выбором эконометрических методов. Во-первых, в моделях с системами, к примеру, VAR и VECM, эконометрические результаты сильно зависят от выбора переменных. Во-вторых, так как большинство переменных являются эндогенными, в векторной авторегрессии каждая новая переменная добавляет сразу несколько коэффициентов, тем самым, уменьшает степени свободы в большей степени, чем в стандартных моделях. Поэтому, только самые важные переменные энергетического рынка и экономики использовались. Чтобы учесть влияние большего числа переменных можно использовать панельные данные, так как они заметно увеличивают размер выборки. Если бы выборка с годовыми данными стала бы больше, то тогда можно было бы использовать данные по выбросам углекислого газа, доли нетто импорта нефти в ВВП или в общем нетто импорте. Тем самым, анализ взаимосвязи энергетического рынка и ВВП был бы более детальным. Панельные данные также позволили бы использовать ряды, по которым отсутствуют данные по всем годам или кварталам. Наконец, использование панельных данных позволило бы провести анализ и обнаружить общие черты и различия во взаимосвязи ВВП и энергетического рынка для большого числа стран. Также, можно было бы изучать взаимосвязь ВВП и энергетического рынка по разным группам стран, например, отдельно для развитых и развивающихся стран, экспортёрам и импортёрам нефти. 42 Заключение Данная работа оценивает взаимосвязь между ВВП и энергетическим рынком. Анализ был проведён для Великобритании, Италии и Канады. Основные результаты о влиянии цены нефти на ВВП были следующими. В Канаде и Великобритании шок темпа роста цены сырой нефти приводит к увеличению темпа роста ВВП в краткосрочном периоде. Однако в Великобритании эффект значительно слабее, чем в Канаде, потому что Канада является более крупным экспортёром нефти. Для Италии шок темпа роста цены сырой нефти приводит к уменьшению темпа роста ВВП. Направления влияния на ВВП неудивительны для экспортёров нефти, Великобритании и Канады, и импортёра нефти, Италии. В Великобритании, Италии и Канаде цена на нефть оказывает незначимое влияние на экономику в долгосрочном периоде. В краткосрочном периоде шок темпа роста потребления нефтепродуктов оказывает положительное влияние на темп роста ВВП в Канаде и эффект становится заметнее во времени. В долгосрочном периоде шок потребления нефтепродуктов не оказывает значимого влияния на экономику на 5% уровне значимости. В Великобритании шок темпа роста потребления нефтепродуктов приводит к замедлению роста ВВП в краткосрочном периоде. В Великобритании потребление нефтепродуктов оказывает значимое влияние на экономику в долгосрочном периоде. В Италии в краткосрочном периоде ВВП увеличится в результате шока темпа роста потребления нефтепродуктов, но незначительно. В долгосрочном периоде потребление нефтепродуктов положительно влияет на ВВП в долгосрочном периоде. Получается, что чем больше потребление нефтепродуктов, тем больше товаров и услуг производится в стране. Модель данной работы может стать основой для будущих исследований взаимосвязи энергетического рынка и ВВП. В дальнейшем, можно усложнить работу, рассмотрев большее число каналов влияния энергетического рынка на экономику. Также, можно улучшить работу за счёт использования более продвинутых эконометрических методов. 43 Список использованной литературы 1. Alesina A., Rodric D. Distributive politics and Economic Growth [online]. The Quarterly Journal of Economics, Vol. 109, № 2 [May 1994]. Available from www.jstor.org: <http://links.jstor.org/sici?sici=00335533%28199405%29109%3A2%3C465%3ADPAEG%3E2.0.CO%3B2-N>. 2. Asghar Z. Energy-GDP Relationship: A Causal Analysis for the Five Countries of South Asia [online]. Applied Econometrics and International Development, Vol. 8, No. 1, 2008 (November 27, 2008). Available from Social Science Research Network: <http://ssrn.com/abstract=1308260>. 3. Baranzini A., Bareit M., Weber S., Mathys N. A. The Causal Relationship between Energy Use and Economic Growth in Switzerland [online]. Genève: Haute Ecole de Gestion de Genève, 2011. 20 p. Cahier de Recherche No HES-SO/HEG-GE/C--11/1/1— CH [June 1, 2011]. Available from Social Science Research Network: <http://ssrn.com/abstract=1861874> or <http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1861874> 4. Barro R. J. Determinants of economic growth: A cross-country empirical study. Cambridge, MA: MIT Press, 1997. 5. Barro R. J. Human Capital and Growth [online]. American Economic Association: The American Economic Review, Vol. 91, No. 2, Papers and Proceedings of the Hundred Thirteenth Annual Meeting of the American Economic Association [May, 2001], p. 1217. Available from www.jstor.org: <http://www.jstor.org/stable/2677725>. 6. Barro R. J., Lee J. W. Sources of economic growth // Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy 40. 1994 7. Belke A. H., Dreger C., Dobnik F. Energy Consumption and Economic Growth - New Insights into the Cointegration Relationship [online]. Ruhr Economic Paper No. 190; DIW Berlin Discussion Paper No. 1017 [June 1, 2010]. Available from Social Science Research Network: <http://ssrn.com/abstract=1635765> or <http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1635765>. 8. Bernanke B. S. Irreversibility, Uncertainty, and Cyclical Investment // Quarterly Journal of Economics. February 1983. № 98(1). p. 85-106. 9. Bildirici M. Economic growth and electricity consumption in Africa and Asia: MS-VAR and MS-Granger causality analysis [August 14, 2012]. Available from Social Science Research Network: <http://ssrn.com/abstract=2129017> or <http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2129017> 44 10. Bjornland H. C. The Dynamic Effects of Aggregate Demand, Supply and Oil Price Shocks - A Comparative Study // The Manchester School. 2000. № 68(5). p. 578 - 607. 11. Bohi D. R. On the Macroeconomic Effects of Energy Price Shocks // Resources and Energy. June 1991. № 13(2). p. 145-162. 12. Burbridge J., Harrison A. Testing for the effects of oil price rises using vector autoregressions // International Economic Review. 1984. № 25 (2). p. 459–484 13. Chontanawat J., Hunt L.C., Pierse R. Causality between energy consumption and GDP: Evidence from 30 OECD and 78 Non-OECD countries // Surrey Energy Economics Discussion Paper. 2006. 14. Chontanawat J., Hunt L. C., Pierse R. Does Energy Consumption Cause Economic Growth?: Evidence from Systematic Study of over 100 Countries // Journal of Policy Modeling. 2008. №30 (2). p. 209-220. 15. Enders W. Applied Econometric Time Series // Wiley. 2004. 2nd edition. p. 156-387 16. EViews 7 Users Guide II // Quantitative Micro Software, LLC. 1994–2009. ISBN: 978-1880411-41-4. p. 459-486, 685-703 17. Farhani S., Ben Rejeb, J. Link between Economic Growth and Energy Consumption in Over 90 Countries [online]. Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business (IJCRB). Vol. 3. № 11. p. 282-297. 2012. [1 March 2012]. Available from Social Science Research Network: <http://ssrn.com/abstract=2054541>. 18. Ferderer J.P. Oil Price Volatility and the Macroeconomy // Journal of Macroeconomics. 1996. Vol. 18. №1. p.1-26 19. Fischer S. Supply Shocks, Wage Stickiness, and Accommodation // Journal of Money, Credit and Banking. February 1985. № 17(1). p. 1-15. 20. Hamilton J. D. Oil and the Macroeconomy since World War II // Journal of Political Economy. 1983. vol. 91 . № 2. p. 228-248 21. Hamilton J. D. A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle // Econometrica. vol. 57. № 2. 1989. p. 357-84. 22. Jiménez-Rodríguez R., Sanchez M. Oil Price Shocks and Real GDP Growth: Empirical Evidence for Some OECD Countries [online]. ECB Working Paper № 362 [May 2004]. Available from Social Science Research Network: <http://ssrn.com/abstract=533107>. 23. Mork K. A., Olsen O., Mysen H. T. Macroeconomic Responses to Oil Price Increases and Decreases in Seven OECD Countries // Working Paper 1994/13, The Norwegian School of Management, 1994. 24. Ozturk I. A literature survey on energy–growth nexus // Energy Policy. 2010. №38(1). p. 340-349. 45 25. Peersman G., Van Robays I. Cross-Country Differences in the Effects of Oil Shocks [online]. CESifo Working Paper Series No. 3306 [December 30, 2010]. Available from Social Science Research Network: <http://ssrn.com/abstract=1742768>. 26. Sims C. A. Money, income, and causality // American Economic Review. 1972. № 62(4). p. 540–552. 27. Stern D. I. The Role of Energy in Economic Growth [online]. USAEE-IAEE Working Paper No. 10-055 [27 November 2010]. Available from Social Science Research Network: <http://ssrn.com/abstract=1715855> or <http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1715855>. 28. Toda H.Y., Yamamoto T. Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated process // Journal of Econometrics. 1995. № 66. p. 225–250. 29. Tatom J. A. Are the Macroeconomic Effects of Oil Price Changes Symmetric? // Edited by Brunner K. and Meltzer A. H.: Stabilization Policies and Labor Markets, p. 325-68. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy 28 Amsterdam: North-Holland, 1988. 30. www.eia.gov 31. www.jstor.org 32. www.oecd-ilibrary.org, OECD.Stat 33. www.ssrn.com 34. http://vslovar.ru 35. www.worldbank.org 36. BP Statistical Review of world energy [online], 2012. Available from <bp.com/statisticalreview> 46 Приложение 1 Результаты теста на единичный корень для Италии «Источник: расчеты автора» Италия Переменная Модель с константой Модель с константой и трендом Модель первых разностей lg_gdp -2.06 -2.12 -8.73* Interest -1.52 -2.45 -6.60* lg_oil_price -0.59 -3.38 -7.31* lg_oil_c 1.83 -0.62 -13.74* i_gdp -2.56 -2.56 -7.51* open_to_trade -1.90 -3.48* -5.48* hourly_earnings -7.94* -8.20* -8.56* ind_prod_gr -4.62* -4.92* -7.56* pass_car_reg -10.03* -9.98* -10.55* gdp_deflator -2.72 -1.03 -14.95* * - коэффициент значим при 5% уровне значимости 47 Приложение 2 Оценки векторной авторегрессии Var1 по Италии «Источник: расчеты автора» Log ВВП Ставка Log Pнефть Log С %I_GDP 0.76 1.11* -0.07* 0.06* -0.29* Open-totrade 4.15 -0.0001* 0.97 -0.02 0.004* -0.04* -0.11* LogPнефть(1) Log С(-1) -0.02* 0.22* 0.88 -0.055 0.23* 2.55 0.08* -1.21* -0.42* 0.40 2.73 4.68* %I_GDP(-1) -0.030 0.15* 0.02* 0.005* 0.79 -0.16* Open-totrade(-1) Константа 0.001* -0.02* -0.005* 0.0005* -0.004* 0.79 6.36 -23.22 5.37 2.85 -8.71 -140.61 Log ВВП(1) Ставка(-1) * - коэффициент значим при 5% уровне значимости 48 Приложение 3 Оценки векторной модели исправления ошибок VECM1 по Италии «Источник: расчеты автора» Cointegrating Eq: LG_GDP(-1) CointEq1 1.000000 INTEREST(-1) 0.034190 (0.01185) [ 2.88575] LG_OIL_PRICE(-1) -0.384253 (0.11804) [-3.25527] LG_OIL_C(-1) -5.096184 (0.66270) [-7.69002] I_GDP(-1) 0.184680 (0.03331) [ 5.54448] OPEN_TO_TRADE(-1) -0.009012 (0.00808) [-1.11594] C 9.277801 (4.85764) [ 1.90994] dСтавка dLog Pнефть dLog С d%I_GDP CointEq1 dLog ВВП(-1) dLog ВВП -0,005 0.01 -0.06 -0.10* -0.02 0.05* 0.03 0.03* -0.17 1.41* dOpen-totrade 0.04 4.28* dСтавка(-1) -0.009* 0.27 -0.03* 0.02 0.20 0.18* dLogPнефть(-1) 0.05* 1.08 0.31 0.06* 0.51* 3.00 dLog С(-1) 0.14* -3.44 -0.56* 0.39 0.99* 4.54* d%I_GDP(-1) -0.01* 0.05* 0.05* -0.04 -0.19 -0.18* dOpen-to-trade(1) -0.002* 0.05* -0.006* -0.001* 0.06* 0.34 * - коэффициент значим при 5% уровне значимости 49 Результаты тестов на наличие значимости факторов в долгосрочном соотношении «Источник: расчеты автора» Цена на нефть Потребление нефтепродуктов Chi-square(1) 3.157925 19.07652 Probability 0.075559 0.000013 50 Приложение 4 Оценки векторной авторегрессии Var2 по Италии «Источник: расчеты автора» dLog ВВП dСтавка dLog Pнефть dLog С dLog ВВП(1) 0.76 -0.47* -0.24* dСтавка(-1) -8.43E05* -0.02* 0.96 dLog С(-1) dOpentotrade 1.29* dHourly earnings 0.02* d% I_ GDP -1.42* 0.72* dInd_ Prod _gr -2.12* -0.02 0.004* -0.05* -0.12 0.04* -0.19 -0.22* 0.83 -0.07 -0.11* 1.76 0.35* -0.54* 0.07* -2.09* -0.54* 0.38 2.34* 3.09* -0.81* 0.65* d%I_GDP(-1) -0.03 0.14* 0.03* 0.004* 0.75 -0.19* 0.11 -0.45 dOpen-totrade(-1) Hourly earnings(-1) Ind_prod_gr(1) Константа 0.001* -0.006* -0.004* 0.001* 0.02* 0.83 -0.04 -0.07* -0.009* -0.12* -0.04* 0.0005* 0.08* -0.21* 0.08 0.24* 0.0006* 0.18 0.02 0.005* 0.12 0.33 -0.02* 0.59 6.4 26.62 10.90 4.32 25.21 -50.38 -14.30 67.45 dLogPнефть(1) * - коэффициент значим при 5% уровне значимости 51 Приложение 5 Оценки векторной авторегрессии Var3 по Италии «Источник: расчеты автора» L o g В В П ( 1 ) С т а в к а ( 1 ) L o g P Log ВВП Ставка Log Pнефть Log С %I_GDP 0.76 -0.48* -0.02* 0.02* -0.0003* 0.74 -0.01* -0.02* 0.81 0.08* -0.03 -1.08* Open-totrade 2.71* GDP deflator -0.002* -0.002* -0.15 -0.31 -0.0001* 0.86 -0.04* 0.52* 3.09 -0.001* -1.67* -0.40* 0.39 2.51 4.26* -0.009* 0.04* 0.027* 0.002* 0.73 -0.27* 0.0008* н е ф т ь ( 1 ) L o g С ( 1 ) % 52 I _ G D P ( 1 ) O p e n t o t r a d e ( 1 ) G D P d e l a t o r ( 1 ) К о н с т а н т а В с е 0.001* 0.05* -0.008* 0.003* 0.03* 0.87 0.0005* 0.0002* -11.07 0.38* -0.29* -5.49 -10.03 0.97 6.36 30.49 3.51 4.30 17.93 -91.96 0.11 значим значим значим значим значим значим незначим 53 п е р е м е н н ы е * - коэффициент значим при 5% уровне значимости Приложение 6 Оценки векторной модели исправления ошибок VECM3 по Италии «Источник: расчеты автора» dLog ВВП(1) dСтавка(-1) dLogPнефть(1) dLog С(-1) dLog ВВП dСтавка dLog Pнефть dLog С d%I_GDP dOpento-trade dGDP deflator 0.04 -0.67* 0.12* 0.04* 1.10* 3.89* 0.01* -0.007* 0.26 -0.04* 0.02* 0.18* 0.23* -0.0002* 0.07* 0.73* 0.40 0.06* 0.44* 2.44 -0.002* 0.17* -3.35 -0.44* 0.41 1.31* 3.70* -0.01* 54 d%I_GDP(1) dOpen-totrade(-1) dGDP deflator (-1) * -0.02* 0.06* 0.04* -0.03 -0.19 -0.09* 0.003 -0.002* -0.02* 0.02* -0.003* 0.06* 0.22 -0.001* -2.47 -10.24* 1.05* 0.29* -0.09* 24.68* -0.52 - коэффициент значим при 5% уровне значимости Приложение 7 Оценки векторной авторегрессии Var4 по Италии «Источник: расчеты автора» dLog ВВП(-1) dСтавка(1) dLog Pнефть(-1) dLog С(- dLog ВВП dСтавка dLog Pнефть dLog С d% I_ GDP -1.60 dOpen -totrade 1.20* Hourly ear nings 0.62* Ind_ Prod _gr -2.46* dGDP def lator -0.002* 0.76 -1.02* -0.16* 0.002* -6.00E05* -0.02 0.80 0.003* -0.10* -0.15* 0.005* -0.29* 0.74 1.21E05* -0.05* 0.09* 1.86 0.47* -0.18* -4.93E05* -0.001* 0.37* 0.07* -2.22 -0.52* 0.37 2.29* 3.07* -0.84* 0.57* -0.002* 55 1) d%I_GDP (-1) dOpen-totrade(-1) Hourly earnings (-1) Ind_prod_ gr(-1) dGDP deflator (-1) Константа * -0.03 0.08* 0.03* 0.003* 0.73 -0.20* 0.10* -0.49 0.001* 0.0001* 0.04* -0.01* 0.002* 0.03* 0.84 -0.03* -0.05* 0.0004* -0.009* -0.16* -0.03* -0.001* 0.07* -0.22* 0.07 0.21* -0.001* 0.001* 0.12 0.03 0.004 0.10 0.32 -0.03* 0.55 0.0002* 0.001* -7.85 1.19* -0.19* -2.62* -1.29* -1.52* -4.86* 0.97 6.40 47.41 7.73 4.83 32.15 -46.97 -10.27 80.32 0.13 - коэффициент значим при 5% уровне значимости Приложение 8 Результаты теста на единичный корень для Канады «Источник: расчеты автора» Канада Модель с константой Модель с константой и трендом Модель первых разностей lg_gdp -0.12 -2.01 -10.38* interest -1.62 -3.69* -8.86* Переменная 56 lg_oil_price -0.93 -2.90 -8.96* lg_oil_c -1.34 -2.26 -5.10* i_gdp -1.82 -2.04 -9.73* open_to_trade -1.32 -0.98 -7.92* hourly_earnings -9.76* -9.95* -12.33* ind_prod_gr -5.61* -5.67* -12.17* pass_car_reg -12.40* -12.34* -9.83* issues_of_dwellings -7.70* -7.70* -9.15* 0.26 -1.75 -9.28* -4.56* -8.23* -11.93* gdp_deflator cons_pr_gr * - коэффициент значим при 5% уровне значимости Приложение 9 Оценки векторной авторегрессии Var1 по Канаде «Источник: расчеты автора» Log ВВП (-1) Ставка(-1) LogPнефть (-1) Log С(-1) Log ВВП Ставка Log Pнефть Log С %I_GDP 0.92* -1.34 0.05* 0.04* -1.59 Open-totrade -0.57* -0.001* 0.87* 0.002* -0.004 -0.10 -0.17* 0.01* -0.25* 0.87* -0.004* 0.53 -0.19* 0.12* -0.24* 0.65 0.78* 0.08* -1.57* 57 %I_GDP(-1) 0.0006* 0.19 -0.006* 0.005* 0.91* -0.13* Open-totrade(-1) Константа -0.0007* -0.008* -0.004* 0.001* -0.007* 0.96* 1.28 34.75 -5.23 0.52 42.15 33.71 Незначим значим значим значим значим незначим Все переменные * - коэффициент значим при 5% уровне значимости Приложение 10 Оценки векторной модели исправления ошибок VECM1 по Канаде «Источник: расчеты автора» Cointegrating Eq: LG_GDP(-1) CointEq1 1.10E-16 CointEq2 1.85E-15 CointEq3 1.000000 INTEREST(-1) 2.57E-17 8.74E-16 0.056936 LG_OIL_PRICE(-1) 1.56E-16 1.02E-14 1.009601 LG_OIL_C(-1) 1.09E-16 -2.73E-15 -3.064582 58 I_GDP(-1) -5.67E-17 -3.29E-15 -0.336382 OPEN_TO_TRADE(-1) 1.54E-18 6.37E-17 0.015716 C 4.23E-17 -0.410995 C o i n t E q 1 C o i n t E q 2 C o i n t E q 3 d L o g В В П ( 1 ) d С т а в к а ( - -3.25E-15 dLog ВВП dСтавка dLog Pнефть dLog С d%I_GDP dOpen-to-trade -4.44E+14 -9.51E+15 1.50E+13 -8.54E+13 -1.56E+16 -1.73E+16 1.59E+13 1.03E+14 -4.13E+12 -5.66E+12 3.44E+14 2.12E+14 -0.08 -0.15 -0.04 0.06 -0.63 0.45 0.05* 0.47* 0.21* 0.02* 1.51* -1.22* -0.002* 0.09* -0.02* 0.002* 0.12* -0.32* 59 1 ) d L o g P 0.02 1.20 0.28* 0.02* 1.19 2.11 -0.26* 0.99* -0.18* -0.09* 0.03* 0.42* -0.006* -0.16* -0.05* 0.01* -0.11* -0.40* 0.002* 0.04* -0.005* -0.002* 0.05* 0.30* н е ф т ь ( 1 ) d L o g С ( 1 ) d % I _ G D P ( 1 ) d O p e n t o t r a d e ( 1 60 ) В с е незначим значим незначим незначим значим незначим п е р е м е н н ы е * - коэффициент значим при 5% уровне значимости Результаты тестов на наличие значимости факторов в долгосрочном соотношении «Источник: расчеты автора» Цена на нефть Потребление нефтепродуктов Chi-square(1) 7.210412 8.175496 Probability 0.065485 0.042521 61 Приложение 11 Оценки векторной авторегрессии Var2 по Канаде «Источник: расчеты автора» dLog ВВП dСтавка dLog Pнефть dLog С 0.91 -1.03* 0.08* 0.042* d% I_ GDP -1.23 0.0002* 0.91 0.007* -0.004* dLogPнефть (-1) dLog С(-1) 0.01* -0.37* 0.86 0.15 1.02* d%I_GDP (-1) dOpen-totrade(-1) Hourly earnings (-1) Ind_prod_gr (-1) Issues of dwellings (-1) 0.001* dLog ВВП (-1) dСтавка(-1) dOpen- Hourly toearnings trade 0.02* -0.37* Ind_ prod_ gr -1.27* Issues of dwel lings -15.95 -0.042* -0.10* 0.20 -0.23 -1.72 -0.005* 0.37 -0.41* -0.21* -0.22* 1.47* 0.77 0.78 1.76* 0.65* 6.79 -1.6* -15.53* 0.18 -0.007* 0.005* 0.90 -0.15* -0.10* -0.04* -0.08* -0.001* -0.02* -0.005 0.001 -0.02* 0.95 -0.05 -0.03* -0.12* -0.009 -0.02* -0.001* 0.0002* -0.09* -0.02* -0.12 0.18* 0.61* -0.003* 0.17 0.02* -0.002* 0.16 0.30 0.19 0.46 -1.81 0.001* 0.003* 0.001* 0.0005* 0.01 0.008* 0.02* 0.03 0.07 62 Константа * 1.21 17.95 -7.10 0.46 20.96 2.96 -36.29 49.90 550.54 - коэффициент значим при 5% уровне значимости Приложение 12 Оценки векторной авторегрессии Var4 по Канаде «Источник: расчеты автора» dLog ВВП (-1) dСтавка (-1) dLog Pнефть (-1) dLog С (-1) d%I_ GDP (-1) dOpentotrade (-1) Hourly ear nings (-1) Ind_ Prod dLog ВВП dСтав ка dLog Pнефть dLog С d% I_GD P dOpento-trade Hourly ear nings Ind _prod _gr Pass _car _reg Issues of dwellings dGDP deflator 0.78 0.66* 0.26* -0.16 -0.87* -0.94* 1.47* 1.99* 8.12* 6.63* 0.01* 0.003* 0.90 0.008* -0.001* -0.04* -0.04* 0.16 -0.25 -0.64 -1.85 -0.0002* 0.003* -0.42 0.84 -0.007* 0.33* -0.67* -0.11* -0.33* 2.40* 0.65* 0.0003* -0.07* 3.60 1.03 0.47 2.28* -1.17* 9.79 3.34* 16.75* 18.70* 0.07 0.001* 0.17 -0.008* 0.006 0.90 -0.14* -0.12* -0.06* -0.10* -0.20* -0.0002* -0.001* -0.02* -0.01 0.001 -0.02 0.94 -0.04 -0.03* 0.11* -0.17* -0.0002* -0.01 -0.05* -0.01* 0.001* -0.11 -0.08* -0.10 0.11* 0.89* 0.16* 0.001* -0.001* 0.16 0.01* -0.0002* 0.16 0.33 0.17 0.44 -0.83 -1.94 0.0001* 63 _gr (-1) Pass_ car_ reg(-1) Issues of dwel lings(-1) dGDP defla-tor (-1) Константа * 0.002 0.03 0.01 -0.001* 0.02* 0.10 -0.03* 0.07 -0.27 0.49 0.0002* 0.0004* -3.60E05* 0.0003* 0.0006* 0.01* -0.0006* 0.02* 0.02* 0.04* 0.02 9.67E05* 0.46 -4.73* -0.39* 0.62 -0.77* 5.04* -6.45* -8.94* -48.06 -61.70* 0.93 5.82 -40.99 -13.20 7.42 8.40 38.33 -101.34 -63.40 -307.58 -234.78 -0.81 - коэффициент значим при 5% уровне значимости Приложение 13 Оценки векторной авторегрессии Var5 по Канаде «Источник: расчеты автора» dLog ВВП dСтавка dLog Pнефть dLog С d%I_GDP dOpento-trade Cons_pr_gr 0.92 -1.29* 0.06* 0.05* -1.46 -0.51* -0.69* -0.002* 0.87 0.001* -0.005 -0.11 -0.18* 0.06* dLogPнефть (-1) dLog С(-1) 0.01* -0.29* 0.86 -0.01* 0.44 -0.23* 0.10* 0.13* -0.16* 0.67 0.80 0.26* -1.49* 1.48* d%I_GDP(1) 0.0004* 0.19 -0.01* 0.004* 0.91 -0.13* 0.01* dOpen-totrade(-1) Cons_pr_gr (-1) Константа -0.001* -0.01* -0.01* 0.001* -0.01* 0.96 -0.01* 0.01* 0.09* 0.02* 0.02* 0.21* 0.10* 0.12 1.13 32.85 -5.67 0.16 37.79 31.73 7.06 dLog ВВП (-1) dСтавка(1) 64 * - коэффициент значим при 5% уровне значимости Приложение 14 Оценки векторной авторегрессии Var6 по Канаде «Источник: расчеты автора» dLog ВВП (-1) dСтав ка (-1) dLog Pнефть (-1) dLog С (-1) d%I_ GDP (-1) dOpen -totrade (-1) Hourly ear nings (-1) dLog ВВП dСтав ка dLog Pнефть dLog С d% I_GDP dOpentotrade Hourly earnings Ind_prod_gr 0.92 -1.001* 0.09* 0.05* -1.15* 0.04* -0.34* -0.0002* 0.91 0.01* -0.005* -0.05* -0.11* 0.01* -0.40 0.85 -0.01* 0.30* 0.15 1.05 0.78 0.79 0.001* 0. 18 -0.01* -0.001* -0.02* -0.01 -0.02* Cons _pr_gr -1.28* Issues of dwellings -14.70* 0.19 -0.23 -1.88 0.06* -0.43* -0.24* -0.21* 0.44* 0.11* 1.84* 0.66* 6.83 -1.61* -14.33* 1.22* 0.004* 0.90 -0.15* -0.11* -0.04* -0.14* 0.01* -0.01 0.001* -0.02 0.95 -0.05 -0.03* -0.14* -0.01* -0.001* 0.001* -0.09* -0.01* -0.12 0.17* 0.64* 0.07* -0.64* 65 Ind_ Prod _gr (-1) Issues of dwel lings (-1) Cons_ pr_gr (-1) Кон стан та * -0.003* 0.17 0.02* -0.003* 0.16 0.30 0.19 0.46 -1.85 -0.01* 0.001* 0.002* 0.001* 0.0004 0.01 0.01* 0.02* 0.03* 0.05 0.0004 * * 0.01 0.06* 0.02* 0.02 0.16* 0.03* 0.06* -0.015 2.42* 0.12 1.11 17.03 -7.36 0.20 18.56 2.49 -37.21 50.14 513.64 7.59 - коэффициент значим при 5% уровне значимости Приложения 15 Результаты теста на единичный корень для Великобритании «Источник: расчеты автора» Великобритания Переменная Модель с константой Модель с константой и трендом Модель первых разностей lg_gdp -4.20** -1.14 -3.52** interest -0.92 -2.86 -8.81* lg_oil_price -1.11 -2.73 -8.87* lg_oil_c -2.16 -1.85 -11.41* i_gdp -2.11 -2.88 -11.85* open_to_trade -1.03 -3.20 -8.58* hourly_earnings -1.86 -12.52* -12.51* ind_prod_gr -5.60* -7.48* -15.43* pass_car_reg -10.35* -10.37* -9.52* issues_of_dwellings -10.95* -10.91* -12.77* -1.26 -1.54 -13.11* gdp_deflator 66 cons_pr_gr * -1.95 -18.29* -1.79 - коэффициент значим при 5% уровне значимости Приложение 16 Оценки векторной авторегрессии Var1 по Великобритании «Источник: расчеты автора» Log ВВП Ставка Log Pнефть Log С %I_GDP 0.98 -1.27* 0.01 0.004 -0.69 Open-totrade -1.14 -0.002* 0.74* -0.03* -0.002 -0.09 -0.39* LogPнефть (-1) Log С(-1) 0.002 0.37* 0.96 -0.003 0.035 1.38* 0.006 2.58* 0.16 0.63 -0.02 7.26* %I_GDP(-1) 0.002* 0.34* 0.035* 0.001 0.93 0.21 Open-totrade(-1) Константа -0.0004 -0.02 -0.01 -0.003 -0.026 0.77 0.40 10.60 -1.45 2.78 21.88 -16.33 Все переменные Значим Значим Значим Незначим Незначим Значим Log ВВП (-1) Ставка(-1) * - коэффициент значим при 5% уровне значимости 67 Приложение 17 Оценки векторной модели исправления ошибок VECM1 по Великобритании «Источник: расчеты автора» Cointegrating Eq: LG_GDP(-1) CointEq1 -1.736546 CointEq2 -2.023121 CointEq3 -2.637805 CointEq4 0.896193 INTEREST(-1) -0.069825 -0.199548 -0.684721 0.154058 LG_OIL_PRICE(-1) 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 LG_OIL_C(-1) -1.081981 14.32517 -4.430713 -7.410965 I_GDP(-1) 0.130031 0.459119 0.722059 0.483254 OPEN_TO_TRADE(-1) -0.035922 0.174101 -0.152108 0.102150 C -68.32215 105.2582 15.94083 C oi nt E q 57.80919 dLog ВВП dСтавка dLog Pнефть dLog С d%I_GDP dOpento-trade 0.002 -0.02 0.0005 0.009 0.03 0.12 68 1 C oi nt E q 2 C oi nt E q 3 C oi nt E q 4 d L o g В В П (1) d С та вк а( 1) d L o g Pн 0.004 -0.02 -0.004 0.006 -0.006 0.11 0.004 -0.01 -0.004 0.007 -0.0004 0.13 0.0006 0.02 0.004 0.003 0.05 0.08 0.10* 2.08 2.30 -0.35 20.83 7.68 0.003* -0.04 -0.03 -0.001 0.13 -0.12 0.01 0.64 0.17 0.003 -0.37 1.05 -0.003 -0.73 -0.27 0.19 -0.76 9.85* 0.0002 0.12 0.01 0.002 -0.29 0.41 еф ть (1) d L o g С (1) d % I_ 69 G D P (1) d O pe nto tr ad e( 1) В се п ер е м е н н ы е * -0.001 0.03 0.01 0.004 -0.005 0.16 Значим Незначим Незначим Незначим Незначим Незначим - коэффициент значим при 5% уровне значимости Результаты тестов на наличие значимости факторов в долгосрочном соотношении «Источник: расчеты автора» Цена на нефть Потребление нефтепродуктов Chi-square(1) 4.476162 20.87024 Probability 0.345383 0.000336 70 Приложение 18 Оценки векторной авторегрессии Var2 по Великобритании «Источник: расчеты автора» dLog ВВП (-1) dСтавка (-1) dLog Pнефть (-1) dLog ВВП dСтав ка dLog Pнефть dLog С d% I_GDP 0.99 -1.12* 0.05 -0.004 -0.001* 0.74 -0.02 0.002 0.33 0.96 Hourly earnings -0.65 dOpentotrade -1.16 -1.09* Ind _prod _gr -1.73* Issues of dwel lings -3.89 -0.004 -0.07 -0.41* -0.005 -0.22* -0.61 -0.006 0.080 1.34* 0.43* 0.12 -1.17 71 dLog С (-1) d%I_G DP(-1) dOpentotrade(-1) Hourly earnings (-1) Ind_pro d_gr(-1) Issues of dwelling s(-1) Кон станта * 0.005 2.58* 0.18 0.63 0.004 7.11* 0.87 6.14* -5.36 0.002* 0.32* 0.03* 0.002 0.93 0.19 0.11* 0.07 -1.41* -0.0004 -0.01 -0.003 -0.003 -0.03 0.77 -0.058* -0.039 -0.39 -0.0005 0.20 0.034 0.005 -0.12 0.14 -0.36 0.042 -0.36 0.002* 0.008 0.004 -0.006 0.06 -0.007 0.06 0.23 1.33 -8.60E06 -0.001 0.002 -0.001 0.007 -0.02 0.002 0.01 -0.21 0.34 6.36 -2.86 3.06 20.69 -13.79 24.52 3.24 200.29 - коэффициент значим при 5% уровне значимости Приложение 19 Оценки векторной авторегрессии Var4 по Великобритании «Источник: расчеты автора» dLog ВВП (-1) dСтавка (-1) dLog Pнефть dLog ВВП dСтавка dLog Pнефть dLog С d%I_GDP 1.02 -2.40 -0.59 0.051 - 0.74 - - 0.03* 0.004 0.95 - 0.001* 0.003 0.32 dHourly earnings dInd_prod _gr 4.56 dOpentotrade -11.17* dGDP deflator -2.28 dIssues of dwellings 10.58 -1.06 -0.05 -0.46* -0.005 -0.22* -0.54 0.0004 0.13 1.25* 0.43* 0.11 -1.04 0.002 0.02 72 (-1) 0.006 dLog С (-1) d% I_GDP (-1) dOpen -toTrade (-1) Hourly ear nings (-1) Ind_ Prod _gr(-1) Issues of dwel lings (-1) dGDP defla tor(-1) Кон станта * 0.0006 2.72* 0.25 0.62 -0.56 8.18* 0.86 6.20* -6.91 -0.005 0.0006 0.36* 0.05* -2.70 E-05 0.78 0.48* 0.11 0.09 -1.83* -1.96E05 - -0.02 -0.01 0.003 -0.01 0.73 -0.06* -0.04 -0.34 -0.0001 0.0002 0.19 0.03 0.006 -0.08 0.068 -0.36 0.037 -0.25 -0.0004 0.002* 0.009 0.004 - 0.05 0.004 0.06 0.23 1.31 0.001 0.006 -0.02 0.002 0.01 -0.22 -0.0002 0.0002 0.006 -2.10 E-05 -0.0004 0.003 - -0.10* 3.32 1.67 -0.14 -13.49 25.87* -0.06 1.41 -37.38 0.96 -0.57 37.05 12.59 1.73 -104.08 225.61 23.98 16.28 -145.67 -0.37 0.001 - коэффициент значим при 5% уровне значимости Приложение 20 Оценки векторной авторегрессии Var5 по Великобритании «Источник: расчеты автора» dLog ВВП (-1) dСтавка(-1) dLogPнефть (-1) dLog ВВП dСтавка dLog Pнефть dLog С d%I_GDP dOpento-trade Cons_pr_gr 0.98 -1.29* 0.007 0.004 -0.68* -1.12 -0.29 -0.002* 0.71 -0.03* -0.002 -0.08 -0.34* 0.11* 0.001 0.33 0.96 -0.003 0.05 1.45* 0.56* 73 dLog С(-1) 0.007 3.08* 0.23 0.63 -0.16 6.45* 2.27 d%I_GDP(1) 0.002* 0.35* 0.04* 0.001 0.92 0.19 0.002 dOpen-totrade(-1) Cons_pr_gr (-1) Константа -0.0004 -0.02 -0.006 -0.003 -0.02 0.78 0.01 0.0004 0.20* 0.03 -0.0003 -0.06 -0.33 -0.28 0.39 7.48 -1.87 2.78 22.76 -11.28 -11.32 * - коэффициент значим при 5% уровне значимости Приложение 21 Оценки векторной авторегрессии Var6 по Великобритании «Источник: расчеты автора» dLog ВВП (-1) dСтавка (-1) dLog P dLog ВВП dСтавка dLog Pнефть dLog С d%I_ GDP dOpento-trade -1.01* Hourly earning s -1.10 Ind_ prod _gr -1.71 Issues of dwel lings -3.92* 0.99 -1.18 0.046* -0.004* -0.64* -0.001 0.72 -0.02 -0.004* 0.002* 0.31* 0.96 -0.006* Cons_ pr_gr -0.28* -0.06* -0.36 -0.01* -0.20 -0.62* 0.11 0.09* 1.39 0.42 0.13* -1.18* 0.57 74 нефть (-1) dLog С(-1) d%I_ GDP (-1) dOpen -toTrade (-1) Hourly ear nings (-1) Ind_ Prod _gr(-1) Issues of dwel lings(-1) Cons_ pr_ gr(-1) Кон станта * 0.01* 2.99 0.22* 0.63 -0.11* 6.14* 0.93* 5.95 -5.17 2.29* 0.002 0.34 0.033 0.002* 0.93 0.14* 0.11 0.06* -1.41 0.003* -0.0004* -0.02* -0.004 -0.003* -0.03* 0.78 -0.06 -0.04* -0.40* 0.01* -0.001* 0.13* 0.03* 0.01* -0.10* 0.30* -0.37 0.07* -0.39* -0.03* 0.002 0.006* 0.003* -0.006* 0.06* -0.002* 0.06* 0.23 1.33* 0.02* -8.15E06* -0.001* 0.002* -0.001* 0.007* -0.02* 0.002* 0.01* -0.21* 0.002* 0.0003* 0.17* 0.02* -0.04* -0.39* 0.026* -0.08* 0.08* -0.27 0.34 5.19 -2.99 0.0003 * 3.06 21.00 -11.08 24.34 3.77 199.75 -11.87 - коэффициент значим при 5% уровне значимости Приложение 22 Реакции на отклики по разложению Холецкого «Источник: расчеты автора» Италия Порядок переменных 1 d_lg_gdp d_interest d_lg_oil_price d_lg_oil_c d_i_gdp d_open_to_trade d_gdp_deflator ind_prod_gr pass_car_reg 75 Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Response of D_LG_GDP to D_LG_GDP Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_PRICE Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_C .08 .08 .08 .06 .06 .06 .04 .04 .04 .02 .02 .02 .00 .00 .00 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_GDP .20 .15 .10 .05 .00 -.02 -.02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 -.02 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_PRICE -.05 2 3 4 5 6 7 8 9 -.10 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_C 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_GDP .20 .08 .08 .15 .15 .06 .06 .10 .10 .04 .04 .05 .05 .02 .02 .00 .00 .00 .00 -.05 -.05 -.02 -.02 -.10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 -.04 1 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_C 2 3 4 5 6 7 8 9 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_PRICE .003 .003 .003 .06 .002 .002 .002 .04 .001 .001 .001 .02 .000 .000 .000 .00 -.001 -.001 -.001 -.02 -.002 -.002 -.002 -.04 -.003 -.003 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Порядок переменных 2 2 3 4 5 6 7 8 9 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -.003 1 10 5 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_C .08 1 4 -.04 1 10 3 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_PRICE .20 -.10 2 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 d_lg_oil_price d_lg_oil_c ind_prod_gr d_i_gdp pass_car_reg d_open_to_trade d_lg_gdp d_gdp_deflator d_interest Response to Chol esky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Response of D_LG_GDP to D_LG_GDP Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_PRICE Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_C Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_GDP .08 .08 .08 .20 .06 .06 .06 .15 .04 .04 .04 .10 .02 .02 .02 .05 .00 .00 .00 .00 -.02 -.02 -.02 -.05 -.04 -.04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 -.04 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_PRICE 2 3 4 5 6 7 8 9 -.10 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_C 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_GDP .20 .08 .08 .15 .15 .06 .06 .10 .10 .04 .04 .05 .05 .02 .02 .00 .00 .00 .00 -.05 -.05 -.02 -.02 -.10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 -.04 1 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_C 2 3 4 5 6 7 8 9 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_GDP .08 .06 4 5 6 7 8 9 10 -.04 1 10 3 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_PRICE .20 -.10 2 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_PRICE 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_C .002 .002 .002 .001 .001 .001 .000 .000 .000 -.001 -.001 -.001 -.002 -.002 -.002 -.003 -.003 .04 .02 .00 -.02 -.04 1 2 3 4 5 6 Порядок переменных 3 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -.003 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 d_lg_oil_price d_open_to_trade d_gdp_deflator pass_car_reg d_lg_gdp ind_prod_gr d_i_gdp d_lg_oil_c 5 6 7 8 9 10 d_interest 76 Response to Chol esky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Response of D_LG_GDP to D_LG_GDP Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_PRICE Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_C Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_GDP .08 .08 .08 .20 .06 .06 .06 .15 .04 .04 .04 .10 .02 .02 .02 .05 .00 .00 .00 .00 -.02 -.02 -.02 -.05 -.04 -.04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 -.04 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_PRICE 2 3 4 5 6 7 8 9 -.10 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_C 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_GDP .20 .20 .08 .08 .15 .15 .06 .06 .10 .10 .04 .04 .05 .05 .02 .02 .00 .00 .00 .00 -.05 -.05 -.02 -.02 -.10 -.10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 -.04 1 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_C 2 3 4 5 6 7 8 9 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_GDP .08 .06 3 4 5 6 7 8 9 10 -.04 1 10 2 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_PRICE 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_PRICE 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_C .002 .002 .002 .001 .001 .001 .000 .000 .000 -.001 -.001 -.001 -.002 -.002 -.002 -.003 -.003 .04 .02 .00 -.02 -.04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -.003 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Великобритания 77 Порядок переменных 1 d_lg_gdp d_interest d_lg_oil_price d_lg_oil_c d_i_gdp d_open_to_trade d_gdp_deflator ind_prod_gr pass_car_reg Response to Chol esky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Response of D_LG_GDP to D_LG_GDP Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_PRICE Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_C .010 .010 .010 .008 .008 .008 .006 .006 .006 .004 .004 .004 .002 .002 .002 .000 .000 .000 -.002 -.002 -.002 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_GDP .20 .15 .10 .05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_PRICE 3 4 5 6 7 8 9 .20 .15 .15 .10 .10 .05 .05 .00 -.05 -.05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_C 2 3 4 5 6 7 8 9 2 3 4 5 6 7 8 9 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_PRICE .06 .06 .04 .04 .02 .02 .00 .00 -.02 1 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_GDP 1 10 -.02 1 10 .06 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_C .20 .00 2 .00 -.05 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_PRICE 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_C .004 .004 .004 .003 .003 .003 .002 .002 .002 .001 .001 .001 .000 .000 .000 -.001 -.001 -.001 .04 .02 .00 -.02 -.002 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Порядок переменных 2 -.002 1 10 2 3 4 5 6 7 8 9 -.002 1 10 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 d_lg_oil_price d_lg_oil_c ind_prod_gr d_i_gdp pass_car_reg d_open_to_trade d_lg_gdp d_gdp_deflator d_interest Response to Chol esky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Response of D_LG_GDP to D_LG_GDP Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_PRICE Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_C Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_GDP .008 .008 .008 .20 .006 .006 .006 .15 .004 .004 .004 .10 .002 .002 .002 .05 .000 .000 .000 .00 -.002 -.002 -.002 -.05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_PRICE .20 .20 .15 .15 .10 .10 .05 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_C 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_PRICE .06 .06 .04 .04 .02 .02 .05 .00 .00 -.05 -.05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_C 2 3 4 5 6 7 8 9 .00 .00 -.02 -.02 1 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_PRICE .006 .006 .006 .04 .004 .004 .004 .02 .002 .002 .002 .00 .000 .000 .000 -.02 -.002 -.002 -.002 2 3 4 5 6 Порядок переменных 3 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_C .06 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 d_lg_oil_price d_open_to_trade d_gdp_deflator pass_car_reg d_lg_gdp d_interest ind_prod_gr d_i_gdp d_lg_oil_c 78 Response to Chol esky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Response of D_LG_GDP to D_LG_GDP Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_PRICE Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_C Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_GDP .008 .008 .008 .20 .006 .006 .006 .15 .004 .004 .004 .10 .002 .002 .002 .05 .000 .000 .000 .00 -.002 -.002 -.002 -.05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_PRICE .20 .15 .15 .10 .10 .05 .05 .00 .00 -.05 -.05 2 3 4 5 6 7 8 9 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_C .20 1 2 1 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_C 2 3 4 5 6 7 8 9 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_GDP .06 .04 .04 .02 .02 .00 .00 -.02 -.02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_PRICE .002 .002 .002 .04 .001 .001 .001 .02 .000 .000 .000 .00 -.001 -.001 -.001 -.002 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -.002 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3 4 5 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_C .06 -.02 2 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_PRICE .06 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_GDP 2 -.002 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Канада Порядок d_lg_gdp d_interest d_lg_oil_price d_lg_oil_c d_i_gdp d_open_to_trade 79 переменных 1 d_gdp_deflator ind_prod_gr pass_car_reg Response to Chol esky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Response of D_LG_GDP to D_LG_GDP Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_PRICE Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_C .06 .06 .06 .04 .04 .04 .02 .02 .02 .00 .00 .00 -.02 -.02 -.02 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_GDP .20 .15 .10 .05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_PRICE 3 4 5 6 7 8 9 .20 .15 .15 .10 .10 .05 .05 .00 .00 -.05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_C 2 3 4 5 6 7 8 9 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_PRICE .06 .06 .04 .04 .02 .02 .00 .00 -.02 1 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_GDP .04 2 -.02 1 10 .06 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_C .20 -.05 2 .00 -.05 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_PRICE 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_C .006 .006 .006 .004 .004 .004 .002 .002 .002 .000 .000 .000 -.002 -.002 -.002 .02 .00 -.02 -.004 1 2 3 4 5 6 7 8 Порядок переменных 2 9 -.004 1 10 2 3 4 5 6 7 8 9 -.004 1 10 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 d_lg_oil_price d_lg_oil_c ind_prod_gr d_i_gdp pass_car_reg d_open_to_trade d_lg_gdp d_gdp_deflator d_interest Response to Chol esky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Response of D_LG_GDP to D_LG_GDP Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_PRICE Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_C .06 .06 .06 .04 .04 .04 .02 .02 .02 .00 .00 .00 -.02 -.02 -.02 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_GDP .20 .15 .10 .05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_PRICE 3 4 5 6 7 8 9 .20 .15 .15 .10 .10 .05 .05 .00 -.05 -.05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_C 2 3 4 5 6 7 8 9 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_PRICE .06 .06 .04 .04 .02 .02 .00 .00 -.02 1 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_GDP .04 2 -.02 1 10 .06 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_C .20 .00 2 .00 -.05 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_PRICE 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_C .006 .006 .006 .004 .004 .004 .002 .002 .002 .000 .000 .000 -.002 -.002 -.002 .02 .00 -.02 -.004 1 2 3 4 5 6 Порядок переменных 3 7 8 9 10 -.004 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -.004 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 d_lg_oil_price d_open_to_trade d_gdp_deflator pass_car_reg d_lg_gdp ind_prod_gr d_i_gdp d_lg_oil_c 6 7 8 9 10 d_interest 80 Response to Chol esky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Response of D_LG_GDP to D_LG_GDP Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_PRICE Response of D_LG_GDP to D_LG_OIL_C .06 .06 .06 .04 .04 .04 .02 .02 .02 .00 .00 .00 -.02 -.02 -.02 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_GDP .20 .15 .10 .05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_PRICE 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_PRICE to D_LG_OIL_C .20 .20 .15 .15 .10 2 .00 -.05 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_PRICE .04 .04 .03 .03 .02 .02 .01 .01 .10 .05 .05 .00 .00 -.05 -.05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Response of D_LG_OIL_C to D_LG_OIL_C 2 3 4 5 6 7 8 9 -.01 -.02 1 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_GDP .04 .00 -.01 -.02 1 10 .00 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_PRICE 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D_GDP_DEFLATOR to D_LG_OIL_C .006 .006 .006 .004 .004 .004 .002 .002 .002 .03 .02 .01 .00 .000 .000 .000 -.002 -.002 -.002 -.01 -.02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Италия 81 Порядок переменных 1 lg_gdp interest lg_oil_price lg_oil_c i_gdp open_to_trade Response to Cholesky One S.D. Innovations Response of LG_GDP to LG_GDP Response of LG_GDP to LG_OIL_PRICE Response of LG_GDP to LG_OIL_C .08 .08 .08 .06 .06 .06 .04 .04 .04 .02 .02 .02 .00 .00 .00 -.02 -.02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -.02 1 Response of LG_OIL_PRICE to LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_PRICE .25 .25 .20 .20 .20 .15 .15 .15 .10 .10 .10 .05 .05 .05 .00 .00 .00 -.05 -.05 -.05 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_C to LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_PRICE .05 .05 .04 .04 .04 .03 .03 .03 .02 .02 .02 .01 .01 .01 .00 .00 .00 -.01 1 2 3 4 5 6 7 8 Порядок переменных 2 9 10 4 5 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_C .05 -.01 3 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_C .25 1 2 -.01 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 lg_oil_price lg_oil_c i_gdp open_to_trade lg_gdp 5 6 7 8 9 10 interest 82 Response to Cholesky One S.D. Innovations Response of LG_GDP to LG_GDP Response of LG_GDP to LG_OIL_PRICE Response of LG_GDP to LG_OIL_C .08 .08 .08 .06 .06 .06 .04 .04 .04 .02 .02 .02 .00 .00 .00 -.02 -.02 -.02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_PRICE to LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_PRICE .25 .25 .20 .20 .20 .15 .15 .15 .10 .10 .10 .05 .05 .05 .00 .00 .00 -.05 -.05 -.05 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_C to LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_PRICE .06 .06 .04 .04 .04 .02 .02 .02 .00 .00 .00 -.02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4 5 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_C .06 -.02 3 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_C .25 1 2 -.02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 83 Порядок переменных 3 lg_oil_price open_to_trade lg_gdp interest i_gdp lg_oil_c Response to Cholesky One S.D. Innovations Response of LG_GDP to LG_GDP Response of LG_GDP to LG_OIL_PRICE Response of LG_GDP to LG_OIL_C .08 .08 .08 .06 .06 .06 .04 .04 .04 .02 .02 .02 .00 .00 .00 -.02 -.02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -.02 1 Response of LG_OIL_PRICE to LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_PRICE .25 .25 .20 .20 .20 .15 .15 .15 .10 .10 .10 .05 .05 .05 .00 .00 .00 -.05 -.05 -.05 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_C to LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_PRICE .05 .05 .04 .04 .04 .03 .03 .03 .02 .02 .02 .01 .01 .01 .00 .00 .00 -.01 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4 5 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_C .05 -.01 3 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_C .25 1 2 -.01 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 84 Великобритания Порядок переменных 1 lg_gdp interest lg_oil_price lg_oil_c i_gdp open_to_trade Response to Cholesky One S.D. Innovations Response of LG_GDP to LG_OIL_C Response of LG_GDP to LG_OIL_PRICE Response of LG_GDP to LG_GDP .008 .008 .008 .004 .004 .004 .000 .000 .000 -.004 -.004 -.004 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 .25 .25 .25 .20 .20 .20 .15 .15 .15 .10 .10 .10 .05 .05 .05 .00 .00 .00 -.05 -.05 -.05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 2 3 4 5 6 7 8 9 1 10 .06 .06 .06 .04 .04 .04 .02 .02 .02 .00 .00 .00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 5 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -.02 -.02 -.02 4 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_C Response of LG_OIL_C to LG_OIL_PRICE Response of LG_OIL_C to LG_GDP 3 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_C Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_PRICE Response of LG_OIL_PRICE to LG_GDP 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 85 Порядок переменных 2 lg_oil_price lg_oil_c i_gdp open_to_trade lg_gdp interest Response to Cholesky One S.D. Innovations Response of LG_GDP to LG_GDP Response of LG_GDP to LG_OIL_PRICE Response of LG_GDP to LG_OIL_C .008 .008 .008 .006 .006 .006 .004 .004 .004 .002 .002 .002 .000 .000 .000 -.002 -.002 -.002 -.004 -.004 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -.004 1 Response of LG_OIL_PRICE to LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_PRICE .25 .25 .20 .20 .20 .15 .15 .15 .10 .10 .10 .05 .05 .05 .00 .00 .00 -.05 -.05 -.05 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_C to LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_PRICE .06 .06 .04 .04 .04 .02 .02 .02 .00 .00 .00 -.02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4 5 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_C .06 -.02 3 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_C .25 1 2 -.02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 86 Порядок переменных 3 lg_oil_price open_to_trade lg_gdp interest i_gdp lg_oil_c Response to Cholesky One S.D. Innovations Response of LG_GDP to LG_GDP Response of LG_GDP to LG_OIL_PRICE Response of LG_GDP to LG_OIL_C .010 .010 .010 .008 .008 .008 .006 .006 .006 .004 .004 .004 .002 .002 .002 .000 .000 .000 -.002 -.002 -.002 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_PRICE to LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_PRICE .25 .25 .20 .20 .20 .15 .15 .15 .10 .10 .10 .05 .05 .05 .00 .00 .00 -.05 -.05 -.05 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_C to LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_PRICE .06 .06 .04 .04 .04 .02 .02 .02 .00 .00 .00 -.02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4 5 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_C .06 -.02 3 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_C .25 1 2 -.02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 87 Канада Порядок переменных 1 lg_gdp interest lg_oil_price lg_oil_c i_gdp open_to_trade Response to Cholesky One S.D. Innovations Response of LG_GDP to LG_GDP Response of LG_GDP to LG_OIL_PRICE Response of LG_GDP to LG_OIL_C .04 .04 .04 .03 .03 .03 .02 .02 .02 .01 .01 .01 .00 .00 .00 -.01 -.01 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -.01 1 Response of LG_OIL_PRICE to LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_PRICE .20 .20 .15 .15 .15 .10 .10 .10 .05 .05 .05 .00 .00 .00 -.05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_PRICE .04 .04 .03 .03 .03 .02 .02 .02 .01 .01 .01 .00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 5 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_C .04 .00 4 -.05 1 Response of LG_OIL_C to LG_GDP 3 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_C .20 -.05 2 .00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 88 Порядок переменных 2 lg_oil_price lg_oil_c i_gdp open_to_trade lg_gdp interest Response to Cholesky One S.D. Innovations Response of LG_GDP to LG_GDP Response of LG_GDP to LG_OIL_PRICE Response of LG_GDP to LG_OIL_C .04 .04 .04 .03 .03 .03 .02 .02 .02 .01 .01 .01 .00 .00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 .00 1 Response of LG_OIL_PRICE to LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_PRICE .20 .20 .15 .15 .15 .10 .10 .10 .05 .05 .05 .00 .00 .00 -.05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_PRICE .04 .04 .03 .03 .03 .02 .02 .02 .01 .01 .01 .00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 5 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_C .04 .00 4 -.05 1 Response of LG_OIL_C to LG_GDP 3 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_C .20 -.05 2 .00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 89 Порядок переменных 3 lg_oil_price open_to_trade lg_gdp interest i_gdp lg_oil_c Response to Cholesky One S.D. Innovations Response of LG_GDP to LG_GDP Response of LG_GDP to LG_OIL_PRICE Response of LG_GDP to LG_OIL_C .04 .04 .04 .03 .03 .03 .02 .02 .02 .01 .01 .01 .00 .00 .00 -.01 -.01 -.01 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_PRICE to LG_GDP 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_PRICE .20 .20 .15 .15 .15 .10 .10 .10 .05 .05 .05 .00 .00 .00 -.05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_PRICE .04 .04 .03 .03 .03 .02 .02 .02 .01 .01 .01 .00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 5 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LG_OIL_C to LG_OIL_C .04 .00 4 -.05 1 Response of LG_OIL_C to LG_GDP 3 Response of LG_OIL_PRICE to LG_OIL_C .20 -.05 2 .00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 90
