Об измерении коинтеграционных соотношений между показателями временных рядов текущего счета платежного баланса и ВВП (на примере Азербайджанской Республики)

В статье решается задача построения эконометрической модели (на основе временных рядов макроэкономических показателей), отражающей взаимосвязь между изменениями текущего счета платежного баланса и динамикой ВВП (на примере Азербайджанской Республики).
С целью оценки корректности применения математико-статистических методов для анализа влияния внешнеэкономической деятельности страны на конечные результаты ее экономической деятельности произведено тестирование построенной модели. Так, для проверки гипотез о нормальном распределении рядов был использован тест Харке – Бера, о стационарности – расширенный тест Дики – Фуллера (ADF) и тест Квятковского – Филлипса – Шмидта – Шина (KPSS), а также построены гистограммы и коррелограммы.
В процессе изучения временных рядов рассматриваемых показателей была выявлена их нестационарность как по результатам дескриптивной статистики, теста Харке – Бера, гистограмм, графиков выборочной автокорреляционной функции (АКФ) и частной автокорреляционной функции (ЧАКФ), так и по тесту Дики – Фуллера. Был применен переход к абсолютным приростам первых и вторых разностей.
Кроме того, выполнен тест Йохансена на выявление коинтеграционных соотношений. По его итогам при сравнении линейного и квадратичного трендов с аналогичными характеристиками был выбран линейный, указывающий на наличие коинтеграционного соотношения. После проведения тестов Trace и Maximum Eigenvalue принята альтернативная гипотеза о наличии одного вектора коинтеграции.
Полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что взаимосвязь между показателями счета текущих операций платежного баланса и ВВП Азербайджана имеет долговременный характер. Они также могут служить основой для построения модели коррекции ошибок.

1. Kumhof M., Li S., Yan I. Balance of Payments Crises under Inflation Targeting // Journal of International Economics. 2007. Vol. 72. Iss. 1. P. 242–264. doi: https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2006.10.002.

2. Moreno-Brid J.C. On Capital Flows and the Balance-of-Payments Constrained Growth Model // Journal of Post Keynesian Economics. 1998. Vol. 21. Iss. 2. P. 283– 298. doi: https://doi.org/10.1080/01603477.1998.11490194.

3. Петрикова Е.М. Тенденции развития платежного баланса и международной инвестиционной позиции России // Вопросы статистики. 2019. Т. 26. № 10. С. 46–56. doi: https://doi.org/10.34023/2313-6383-2019-26-10-46-56.

4. Гурвич Е.Т., Прилепский И.В. Как обеспечить внешнюю устойчивость российской экономики // Вопросы экономики. 2013. № 9. С. 4–39. doi: https://doi.org/10.32609/0042-8736-2013-9-4-39.

5. Бурдыко Н.М. Анализ и прогнозирование основных показателей платежного баланса Республики Беларусь на основе моделей коррекции ошибок // Математическое моделирование макроэкономических процессов: сб. науч. тр. Минск: НИЭИ Минэкономики РБ, 2005. С. 55–73.

6. Оруджев Э.Г., Гусейнова С.М. Об одной задаче коинтеграции торговых связей Азербайджана, России, Беларуси и Казахстана // Статистика и Экономика. 2020. Т. 17. № 2. С. 29–39. doi: https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1463.

7. Orudzhev E.G., Ayyubova N.S. Empirical Analysis of Balance of Payments Dynamics // Caspian Journal of Applied Mathematics, Ecology and Economics. 2020. Vol. 8. No 1. P. 3–9. URL: http://cjamee.org/wp-content/uploads/2021/02/v8i1_1.pdf.

8. Айюбова Н.С. Эконометрический анализ и моделирование динамики развития платежного баланса в Азербайджане // Статистика и Экономика. 2022. Т. 19. № 2. С. 14–22. doi: https://doi.org/10.21686/2500-3925-2022-2-14-22.

9. Oруджев Э.Г., Айюбова Н.С. Эмпирический анализ факторов влияния на платежный баланс Азербайджана // Актуальні проблеми економіки / Actual Problems in Economics. 2016. № 7(181). С. 400–411. URL: https://www.researchgate.net/publication/345308676_empiriceskij_analiz_faktorov_vliania_na_plateznyj_balans_v_azerbajdzane.

10. Franses P-H., Kunst R.M. On the Role of Seasonal Intercepts in Seasonal Cointegration // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 1999. Vol. 61. Iss. 3. P. 409–433. doi: https://doi.org/10.1111/1468-0084.00136.

11. Dickey D.A., Fuller W.A. Distribution of Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root // Journal of the American Statistical Association. 1979. Vol. 74. No. 366. P. 427–431. doi: https://doi.org/10.2307/2286348.

12. Hamilton J.D. Time Series Analyses. Princeton, New Jersey: Princeton University Press, 2001.

13. Engle R.F., Yoo B.S. Cointegrated Economic Time Series: An Overview with New Results // R.F. Engle, C.W.J. Granger (eds). Long-Run Economic Relationships: Readings in Cointegration. London: Oxford University Press, 1991. P. 237–266.

14. Канторович Г.Г. Анализ временных рядов. // Экономический журнал ВШЭ. 2003. Т. 7. № 1. С. 79–103.

15. Матюшок В.М., Балашова С.А., Лазанюк И.В. Основы эконометрического моделирования c использованием Eviews: учеб. пос. 2-е изд., перераб. и доп. М.: РУДН, 2011. 206 с.

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

17. Johansen S., Juselius K. Identification of the LongRun and the Short-Run Structure: An Application to the ISLM Model // Journal of Econometrics. 1994. Vol. 63. Iss. 1. P. 7–36. doi: https://doi.org/10.1016/0304-4076(93)01559-5.