Эконометрический анализ и моделирование динамики развития платежного баланса в Азербайджане

Цель исследования. Исследование посвящено эконометрическому анализу и моделированию динамики развития платежного баланса Азербайджана, формированию математико-статистического тренда, способной дать перспективную оценкуразвития платежного баланса. В соответствии с целью были поставлены задачи выбора наилучшего состава объясняющих факторов для модели, с помощью характеристик и критериев корреляционного и регрессионного анализа, эконометрических тестов расчет оценок характера и тесноты связи между объясняющими факторами, зависимым и независимыми факторами, проверки стационарности ряда.
Материалы и методы. Использованы официальные статистические данные Государственного Комитета Статистики и Центрального Банка Азербайджана, научные труды и исследования ученых, специалистов, как азербайджанских, так и зарубежных, в областях экономики и математико-экономического моделирования. Для эмпирического анализа нестационарных временных рядов в работе применены статистические методы обработки информации, для проверки адекватности и тестирования многомерной модели использованы соответствующие критерии и современные эконометрические процедуры с учетом воздействия экзогенных факторов. Для расчетов использованы пакеты прикладных программ, таких как Excel и Eviews 8.
Результаты. Создана многомерная регрессионная модель, позволяющая проводить экономико-статистический анализ динамики счета текущих операций платежного баланса; определены форма и направления функциональной зависимости между зависимыми и независимыми переменными, оценена изменчивость переменных, проанализированы результаты многомерного регрессионного анализа по эконометрическим методикам; измерены и интерпретированы количественные характеристики механизмов влияния объясняющих факторов на платежный баланс; в модели исследованы корреляционные зависимости для причинно-следственных зависимостей, выполнен тест Грейнджера и выявлены факторы, достоверно объясняющие исход с высокими вероятностями на основе критерия Фишера; стационарность модели измерялась на основе теста Дики-Фуллера. При разностях первой и второй степени стационарность модели авторегрессии определялась на основе критерия Стьюдента путем изменения величины лага. В процессе моделирования изначально построенная модель, охватывающая 1995–2017-е годы с 5-ю факторами как, иностранные инвестиции, экспорт, импорт, курс маната, общие инвестиции, показала недостаточную адекватность, то есть не стационарность ряда текущего счета платежного баланса. Курс национальной валюты, который участвует в модели как объясняющий фактор, подверг значения зависимого ряда большим колебаниям, росту дисперсии в остатках, что создала не стационарность и которое можно объяснить деноминацией национальной валюты в 2006 году. В последующем шаге был исследован период охватывающий 2006–2017-е годы. Также в процессе исследования в модель были добавлены независимые факторы, как дефицит государственного бюджета и валютные резервы. В результате была построена многофакторная эконометрическая модель.
Заключение. Построенная авторегрессионная модель достаточно адекватна, демонстрирует стационарность для временного ряда зависимой переменной и может считаться пригодной для прогнозных значений текущего счета платежного баланса. Для выработки конкретных рекомендаций перспективного развития платежного баланса, полученные результаты исследования, обоснованные проведенным анализом динамики развития платежного баланса, дают возможность выявить реальные тенденции платежного баланса Азербайджана по текущемусчету и определить его взаимозависимость с другими макроэкономическими переменными.

1. Mendoza E., Uribe M. The Business Cycles of Balance-of-Payments Crises: A Revision of a Mundellian Framework. NBER Working Paper. 1999. № 7045.

2. Mundell R. A. The Monetary Dynamics of International Adjustment under Fixed and Flexible Exchange Rates // The Quarterly Journal of Economics. 1960. Т. 74. № 2. С. 227–257.

3. Thirlwall A. P., Hussain M. N. The Balance of Payments Constraint, Capital Flows and Growth Rate Differences between Developing Countries // Oxford Economic papers. 1982. Т. 34. № 3. С. 498–510.

4. Moreno-Brid J. C. On Capital Flows and the Balance-of-Payments Constrained Growth Model // Journal of Post Keynesian Economics. 1998. Т. 21. № 2. С. 283–298.

5. Kumhof M., Li S., Yan I. Balance of Payments Crises under Inflation Targeting // Journal of International Economics. 2007. Т. 72. № 1. С. 242–264.

6. Cespedes L., Chang R., Velasco A. Balance Sheets, Exchange Rate Regimes, and Credible Monetary Policy [Электрон. ресурс] // Harvard University and NBER. 2001. Режим доступа: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.203.1042&rep=rep1&type=pdf.

7. Кравцов М.К., Пашкевич А.В., Бурдыко Н.М., Гаспадарец О.И. Система эконометрических моделей для анализа и краткосрочного прогнозирования основных макроэкономических показателей Республики Беларусь // Экономика и управление. 2007. № 3. С. 69–80. 8. Харемза В.В., Харин Ю.С., Макарова С.Б., Малюгин В.И., Гурин А.С., Раскина Ю.В. О моделировании Экономики России и Беларуси на основе эконометрической модели LAM-3 // Прикладная эконометрика. 2006. № 2. С. 124–139.

8. Chaldaeva L.A., Chinaeva T.I., BogopolskiyA.S. Analysis of financial and economic indicators, characterizing the activities of organizations in the oil and gas industry // Statistics and Economics. 2020. № 17(1). С. 69–78. DOI: 10.21686/2500-3925-2020-1-69-78/.

9. Ovcharov A.O., Terekhov A.M. Econometric analysis of the use of biological assets in agricultural organizations // Statistics and Economics. 2020. № 17(1). С. 79–87. DOI: 10.21686/2500-3925-2020-1-79-87.

10. Pilnik N. P., Shaikhutdinova M. F. Modeling of the Balance of Payments State in Russia // Financial Journal. 2017. № 5. С. 84–101.

11. Engle, R. F. and Yoo, B. S. Cointegrated Economic Time Series: An Overview with New Results in R. F. Engle and C. W. J. Granger, eds., Long-Run Economic Relationships. Oxford: Oxford University Press, 1991. С. 237–266.

12. Johansen S. and Juselius K. Identification of the Long-run and the Short-run Structure: An Application to the ISLM Model // Journal of Econometrics.1994. № 63. С. 7–36.

13. Official website of the Central Bank of Azerbaijan [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.cbar.az; https://www.cbar.az/page-41/macroeconomic-indicators.

14. State Statistical Committee of the Republic of Azerbaijan [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.cbar.az/page-41/macroeconomicindicators.

15. Orudzhev Elshar G., Ayyubova Natavan S. Empirical analysis of the factors affecting the balance of payments in Azerbaijan // Aktual’ni Problemy Ekonomiky. Kiev. 2016. Т. 181. С. 400–411.

16. Айюбова Н.С., Исазаде А.Э. Вопросы моделирования и анализа взаимосвязей валютного курса маната и детерминантов национальной экономики Азербайджана // Евразийский Союз Ученых (ЕСУ), Ежемесячный научный журнал. 2021. Т. 6. № 1(82). С. 4–11. Серия: Экономические науки. ISSN 2411-6467. DOI: 10.31618/ESU.2413-9335.2021.6.82.

17. Dickey D.A., Fuller W.A. Distribution of Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root // Journal of the American Statistical Association.1979. № 74. С. 427–431.

18. Granger C.W.J., Newbold P. Spurious Regressions in Econometrics // Journal of Econometrics.1974. Т. 2. С. 111–117.

19. Kantorovich Grigory. Time series analysis // Higher School of Economics Economic Journal. 2002. Т. 6. № 2. С. 498–523