Анализ долгосрочных связей между денежной массой и индексом потребительских цен Азербайджанской Республики

Цель исследования. Денежно-кредитная политика является одним из наиболее эффективных инструментов государства, находящихся под контролем центрального банка. Она позволяет воздействовать на макроэкономические компоненты, как объём денежной массы, активность на кредитном рынке и курс национальной валюты. Такие действия приводят к увеличению денежной массы и скорости её оборота, обеспечивая доступность кредитов. Происходит стимулирование экономического роста, но возникают и неблагоприятные последствия – ускоряется рост инфляции. Центральный банк использует денежно-кредитную политику чаще, чтобы вызвать желаемый уровень изменений в реальной экономической деятельности. Эти изменения оказывают существенное влияние на фондовый рынок. Экономическая теория подтверждает взаимосвязь между денежной массой и индексом потребительских цен. Анализ влияния денежной массы на индекс потребительских цен необходим для выбора наиболее верного типа денежно-кредитной политики в экономике, для обеспечения макроэкономической стабильности или стимулирования экономического роста.

Денежная масса не только обозначает и показывает уровень денежных средств в разных видах и формах, но и является важным показателем, от которого зависят повышение цен, инфляция, кредитная политика и т.д. Динамика денежной массы определяет динамику цен. Накопление излишней денежной массы в экономике страны ведет к обесцениванию национальной валюты. Цель исследования состоит в проведении анализа долгосрочных связей между денежной массой и индексом потребительских цен Азербайджанской Республики.

Материалы и методы. В статье для анализа долгосрочной связи между денежными агрегатами M1, M2 и индексом потребительских цен Азербайджанской Республики на основе квартальных данных за 2005–2018 гг. была построена модель долгосрочного равновесного состояния и краткосрочная модель коррекции ошибок. При помощи коинтеграционного анализа и векторной модели исследуются долгосрочные и краткосрочные аспекты связи между ростом денежного предложения и повышением уровня цен. Для регрессионного анализа этих моделей использован пакет прикладных программ EViews 8.

Результаты. Использование различных методов показал, что динамика денежных агрегатов М1 и М2 обуславливает рост индекса потребительских цен Азербайджана как в долгосрочном, так и в краткосрочном периодах.

Заключение. Проведенный анализ позволяет корректно подойти к проблеме моделирования уровня инфляции и получить статистически приемлемую и устойчивую модель, обладающую неплохими прогностическими характеристиками. Факт наличия связи в противоположном направлении нашел свое подтверждение. Использование различных, дополняющих друг друга, методов показала, что динамика денежных агрегатов М1 и М2 обуславливает рост индекса потребительских цен Азербайджана как в долгосрочном, так и в краткосрочном периодах.

1. Наcтанский А., Штрое X.Г. Kоинтеграция между доходом, ценами активов, потреблением и инвестициями // Вестник НГУЭУ. 2011. № 1. C. 119–128.

2. Verbeek M. A Guide to Modern Econometrics // John Wiley & Sons. 2012. 386 с.

3. Orudzhev E., Alizade A. Cointegration analysis of the impact of Azerbaijan and Ukraine GDPs on the trade turnover between these countries // Journal of International Studies. 2021. № 14(3). С. 274–290. DOI:10.14254/2071-8330.2021/14-3/1.

4. 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.

5. Оруджев Э.Г., Гусейнова С.М. Об одной задаче коинтеграции торговых связей Азербайджана, России, Беларуси и Казахстана // Статистика и экономика. 2020. № 2. С. 29–39.

6. Engle R.F. 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.

7. Игорь Пелипась Спрос на деньги и инфляция в Беларуси // Экономический вестник (ЭКОВЕСТ). 2001. № 1.

8. Рустамова Л., Керимова У., Эфендиева Х. Исследование Коинтеграционной Связи Между Различными Денежными Агрегатами и Индексом Потребительских Цен // InterConf. 2021. № 93. С. 25–31. DOI: 10.51582/interconf.21-22.12.2021.004.

9. Носко В.П. Эконометрика. Введение в регрессионный анализ временных рядов. М.: МФТИ, 2002. 254 с.

10. Конторович Г.Г. Анализ временных рядов // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2003. № 1. С. 79–103.

11. Государственный комитет по статистике Азербайджанской республики [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.stat.gov.az/.

12. Johansen S. Statistical Analysis of Cointegration Vector // Journal of Economic Dynamics and Control. 1988. № 12. С. 231–254.

13. Johansen S., Juselius K. Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration with Applications to the Demand for Money // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 1990. № 52. С. 169–210.

14. Granger C.W. Investigation Causal Relations Econometrics Models and Cross-Spectral Methods // Econometrica. 1969. № 37. С. 424— 439.

15. Башлакова О.С., Марченко Л.Н. Эконометрическая оценка денежного предложения и инфляции в Республике Беларусь // Известия Гомельского государственного университета имени Ф. Скорины. Серия: Естественные науки. 2016. № 6(99). С. 65–68.

16. Энгл Роберт Ф., Грэнджер К.У.Дж. Коинтеграция и коррекция ошибок: представление, оценивание и тестирование // Прикладная эконометрика. 2015. № 3(39).

17. Saud Almutair A Cointegration Analysis of Money Supply and Saudi Stock Price Index // International Journal of Economics and Finance. 2015. № 5(7). С. 153–165.

18. Зарецкий А. Краткосрочное прогнозирование инфляции в Беларуси. Рабочий материал исследовательского центра ИПМ. 2013. 23 с.

19. Пелипась И., Кирхнер Р. Деньги как опережающий индикатор инфляции в Беларуси и их роль в монетарной политике // Аналитические записки [PP/05/2015]. Центр ИПМ, 2015. 28 с.

20. Сосунов К.А. Оценка функции спроса на деньги в России [Электрон. ресурс] // Журнал Новой экономической ассоциации. 2013. № 2. С. 89–99. Режим доступа: https://www.econorus.org/repec/journl/2013-18-89-99r.pdf

21. Mahadeva L., Robinson P. Unit Root Testing to Help Model Building. Handbooks in Central Banking [Электрон. ресурс]. Centre for Central Banking Studies, Bank of England, London. 2004. № 22. 48 с. Режим доступа: https://docplayer.net/294854-Unit-root-testing-to-helpmodelbuilding-lavan-mahadeva-paul-robinson.html.

22. Банников В.А. Векторные модели авторегрессии и коррекции регрессионных остатков (Eviews) // Прикладная эконометрика. 2006. № 3. С. 96–129.