Приложение 2. Результаты поиска

К оглавлению1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 
17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 
34 35 36 37 

коинтеграционных соотношений

Модель: pt pt *−st

Оценка векторной модели коррекции ошибок

Период времени: апрель 1992 г. – август 2003 г.

Количество наблюдений: 137

Коинтеграционное соотношение:

Логарифм цен в России 1,000000

Логарифм цен в США 5,185240 (2,24360) 2,31113

Логарифм обменного курса –1,077430 (0,12154) –8,86503

Константа –2,511472

R2 0,759792 0,140929 0,242405

Тесты Йохансена на коинтеграцию

Тест на коинтеграцию (Trace_тест)

Предполагаемое количест_

во коинтеграционных

соотношений

Собственное

значение

Trace_

статистика

5%_е крити_

ческое зна_

чение

1%_е крити_

ческое зна_

чение

0* 0,198552 41,53867 29,68 35,65

1 0,075613 11,21574 15,41 20,04

2 0,003237 0,444240 3,76 6,65

Тест на коинтеграцию (тест максимального собственного числа)

Предполагаемое количест_

вокоинтеграционных соот_

ношений

Собственное

значение

Статистика

5%_е

критическое

значение

1%_е

критическое

значение

0 * 0,198552 30,32293 20,97 25,52

1 0,075613 10,77150 14,07 18,63

2 0,003237 0,444240 3,76 6,65

* означает отвержение гипотезы на уровне значимости в 5% (1%).

Модель: ( pt −pt*) −st

Оценка векторной модели коррекции ошибок

Период времени: апрель 1992 г. – август 2003 г.

Количество наблюдений: 137

Коинтеграционное соотношение:

Логарифм отношения цен 1,000000

Логарифм обменного курса –0,628469 (0,09814)

–6,40397

Константа –4,303898 (0,51015)

–8,43646

R2 0,747159 0,254871

Тесты Йохансена на коинтеграцию

Тест на коинтеграцию (Trace_тест)

Предполагаемое количест_

во коинтеграционных

соотношений

Собственное

значение

Trace_

статистика

5%_е крити_

ческое зна_

чение

1%_е крити_

ческое зна_

чение

0 * 0,177033 30,73185 19,96 24,60

1 0,029050 4,038869 9,24 12,97

Тест на коинтеграцию (тест максимального собственного числа)

Предполагаемое количест_

во коинтеграционных

соотношений

Собственное

значение

Статистика

5%_е крити_

ческое зна_

чение

1%_е крити_

ческое зна_

чение

0 * 0,177033 26,69298 15,67 20,20

1 0,029050 4,038869 9,24 12,97

* означает отвержение гипотезы на уровне значимости в 5% (1%).

Тесты причинности Грейнджера

Период времени: апрель 1992 г. – август 2003 г.

Количество наблюдений: 137

Зависимая переменная: прирост логарифма отношения цен

Статистика 2 Число степеней свободы P_value

Прирост логарифма курса 0,609173 2 0,7374

Зависимая переменная: прирост логарифма курса

Прирост логарифма отношения цен 7,258900 2 0,0265

Модель: pt −st

Оценка векторной модели коррекции ошибок

Период времени: апрель 1992 г. – август 2003 г.

Количество наблюдений: 137

Коинтеграционное соотношение:

Логарифм цен в России 1,000000

Логарифм курса –0,962985

(0,14441)

–6,66846

Константа –3,595379

(0,39760)

–9,04268

R2 0,754936

Тесты Йохансена на коинтеграцию

Тест на коинтеграцию (Trace_тест)

Предполагаемое

количество коинте_

грационных

соотношений

Собственное значение

Trace_

статистика

5%_е

критическое

значение

1%_е

критиче_

ское зна_

чение

0* 0,190059 37,22377 19,96 24,60

1 0,059095 8,345039 9,24 12,97

Тест на коинтеграцию (тест максимального собственного числа)

Предполагаемое

количество

коинтеграционных

соотношений

Собственное значение Статистика

5%_е

критическое

значение

1%_е

критиче_

ское зна_

чение

0 * 0,190059 28,87873 15,67 20,20

1 0,059095 8,345039 9,24 12,97

* означает отвержение гипотезы на уровне значимости в 5% (1%).

Тесты причинности Грейнджера

Период времени: апрель 1992 г. – август 2003 г.

Количество наблюдений: 137

Зависимая переменная: прирост логарифма отношения цен

Статистика 2 Число степеней

свободы

P_valur

Прирост логарифма курса 0,830292 2 0,6602

Зависимая переменная: прирост логарифма курса

Прирост логарифма отношения цен 7,032801 2 0,0297

Общий вид оцененной векторной модели коррекции ошибок (VECM):

D(P_RF) = – 0,04* P_RF(–1) – 0,96*E(–1) – 3,6 +0,43*D(P_RF(–1))+

+ 0,01*D(P_RF(–2)) – 0,035*D(E(–1)) – 0,0032*D(E(–2)) – 0,16*P_US

D(E) = – 0,07* P_RF(–1) – 0,96*E(–1) – 3,6 – 0,65*D(P_RF(–1)) +

+0,11*D(P_RF(–2)) + 0,35*D(E(–1)) – 0,087*D(E(–2)) – 0,28*P_US

коинтеграционных соотношений

Модель: pt pt *−st

Оценка векторной модели коррекции ошибок

Период времени: апрель 1992 г. – август 2003 г.

Количество наблюдений: 137

Коинтеграционное соотношение:

Логарифм цен в России 1,000000

Логарифм цен в США 5,185240 (2,24360) 2,31113

Логарифм обменного курса –1,077430 (0,12154) –8,86503

Константа –2,511472

R2 0,759792 0,140929 0,242405

Тесты Йохансена на коинтеграцию

Тест на коинтеграцию (Trace_тест)

Предполагаемое количест_

во коинтеграционных

соотношений

Собственное

значение

Trace_

статистика

5%_е крити_

ческое зна_

чение

1%_е крити_

ческое зна_

чение

0* 0,198552 41,53867 29,68 35,65

1 0,075613 11,21574 15,41 20,04

2 0,003237 0,444240 3,76 6,65

Тест на коинтеграцию (тест максимального собственного числа)

Предполагаемое количест_

вокоинтеграционных соот_

ношений

Собственное

значение

Статистика

5%_е

критическое

значение

1%_е

критическое

значение

0 * 0,198552 30,32293 20,97 25,52

1 0,075613 10,77150 14,07 18,63

2 0,003237 0,444240 3,76 6,65

* означает отвержение гипотезы на уровне значимости в 5% (1%).

Модель: ( pt −pt*) −st

Оценка векторной модели коррекции ошибок

Период времени: апрель 1992 г. – август 2003 г.

Количество наблюдений: 137

Коинтеграционное соотношение:

Логарифм отношения цен 1,000000

Логарифм обменного курса –0,628469 (0,09814)

–6,40397

Константа –4,303898 (0,51015)

–8,43646

R2 0,747159 0,254871

Тесты Йохансена на коинтеграцию

Тест на коинтеграцию (Trace_тест)

Предполагаемое количест_

во коинтеграционных

соотношений

Собственное

значение

Trace_

статистика

5%_е крити_

ческое зна_

чение

1%_е крити_

ческое зна_

чение

0 * 0,177033 30,73185 19,96 24,60

1 0,029050 4,038869 9,24 12,97

Тест на коинтеграцию (тест максимального собственного числа)

Предполагаемое количест_

во коинтеграционных

соотношений

Собственное

значение

Статистика

5%_е крити_

ческое зна_

чение

1%_е крити_

ческое зна_

чение

0 * 0,177033 26,69298 15,67 20,20

1 0,029050 4,038869 9,24 12,97

* означает отвержение гипотезы на уровне значимости в 5% (1%).

Тесты причинности Грейнджера

Период времени: апрель 1992 г. – август 2003 г.

Количество наблюдений: 137

Зависимая переменная: прирост логарифма отношения цен

Статистика 2 Число степеней свободы P_value

Прирост логарифма курса 0,609173 2 0,7374

Зависимая переменная: прирост логарифма курса

Прирост логарифма отношения цен 7,258900 2 0,0265

Модель: pt −st

Оценка векторной модели коррекции ошибок

Период времени: апрель 1992 г. – август 2003 г.

Количество наблюдений: 137

Коинтеграционное соотношение:

Логарифм цен в России 1,000000

Логарифм курса –0,962985

(0,14441)

–6,66846

Константа –3,595379

(0,39760)

–9,04268

R2 0,754936

Тесты Йохансена на коинтеграцию

Тест на коинтеграцию (Trace_тест)

Предполагаемое

количество коинте_

грационных

соотношений

Собственное значение

Trace_

статистика

5%_е

критическое

значение

1%_е

критиче_

ское зна_

чение

0* 0,190059 37,22377 19,96 24,60

1 0,059095 8,345039 9,24 12,97

Тест на коинтеграцию (тест максимального собственного числа)

Предполагаемое

количество

коинтеграционных

соотношений

Собственное значение Статистика

5%_е

критическое

значение

1%_е

критиче_

ское зна_

чение

0 * 0,190059 28,87873 15,67 20,20

1 0,059095 8,345039 9,24 12,97

* означает отвержение гипотезы на уровне значимости в 5% (1%).

Тесты причинности Грейнджера

Период времени: апрель 1992 г. – август 2003 г.

Количество наблюдений: 137

Зависимая переменная: прирост логарифма отношения цен

Статистика 2 Число степеней

свободы

P_valur

Прирост логарифма курса 0,830292 2 0,6602

Зависимая переменная: прирост логарифма курса

Прирост логарифма отношения цен 7,032801 2 0,0297

Общий вид оцененной векторной модели коррекции ошибок (VECM):

D(P_RF) = – 0,04* P_RF(–1) – 0,96*E(–1) – 3,6 +0,43*D(P_RF(–1))+

+ 0,01*D(P_RF(–2)) – 0,035*D(E(–1)) – 0,0032*D(E(–2)) – 0,16*P_US

D(E) = – 0,07* P_RF(–1) – 0,96*E(–1) – 3,6 – 0,65*D(P_RF(–1)) +

+0,11*D(P_RF(–2)) + 0,35*D(E(–1)) – 0,087*D(E(–2)) – 0,28*P_US