Методология исследования, Метод разность разностей - Исследование косвенных эффектов инфляционного таргетирования на динамику прямых иностранных инвестиций

Метод разность разностей

Несмотря на то, что оценки методом разность разностей, как мы показали, могут оказаться смещенными, прежде чем перейти к мэтчингу, мы попытаемся оценить влияние политики инфляционного таргетирования на динамику прямых иностранных инвестиций с помощью подхода Ball и Sheridan (2003). Это позволит нам понять, существует ли вообще в нашем случае эффект регрессии к среднему.

Для того, чтобы эмпирически протестировать это предположение Ball и Sheridan используют следующий подход. Здесь мы остановимся только на тех моментах, которые нам важны.

Предположим, что X - переменная, представляющая для нас интерес (у Ball и Sheridan - уровень инфляции; у нас - отношение величины прямых иностранных инвестиций к ВВП, выраженное в процентах). Для каждой из стран у нас есть данные по ежегодной динамике X. Тогда для стран, таргетирующих инфляцию, мы можем посчитать среднее значение X в период до введения инфляционного таргетирования и в период после введения инфляционного таргетирования - и. Для стран, которые используют другую монетарную политику, мы поступаем следующим образом: определяем для них некоторую "среднюю" дату, равную усредненному году введения режима инфляционного таргетирования в странах, таргетирующих инфляцию. Такой подход можно применять, если разброс годов введения режима инфляционного таргетирования не очень велик, например, составляет 5 лет, как у Ball и Sheridan. Почему разброс не может быть большим? Если разброс слишком велик, то действие тех ненаблюдаемых факторов, влияние которых мы пытаемся отделить от влияния политики инфляционного таргетирования, и которые по нашему предположению действуют на все страны, независимо от их монетарной политики, будет безосновательно сдвинуто по времени. Это приведет к существенному смещению оцениваемых коэффициентов.

Далее, можно оценить самую простую спецификацию модели по методу "разность разностей":

(1) ,

Где - усредненное значение переменной X для периода после введения режима инфляционного таргетирования, - усредненное значение переменной X для периода до введения режима инфляционного таргетирования, IT - дамми - переменная, равная 1 для стран, таргетирующих инфляцию. Тогда коэффициент b отражает влияние режима инфляционного таргетирования на зависимую переменную. Однако, оценки могут оказаться смещенными, поскольку дамми - переменная IT может быть коллерирована с переменной, поскольку, например, есть основания полагать, что страны с высокими уровнями инфляции с большей вероятностью вводят режим инфляционного таргетирования. Следовательно, для таких стран итоговое улучшение будет выше, независимо от того эффекта, который оказывает монетарная политика таргетирования инфляции. Чтобы решить эту проблему, Ball и Sheridan предлагают использовать следующую спецификацию модели:

(2) ,

Т. е. мы включаем в модель переменную, чтобы контролировать эффект регрессии к среднему. В этом случае коэффициент b показывает влияние политики инфляционного таргетирования на зависимую переменную при заданном уровне зависимой переменной в период до введения режима инфляционного таргетирования.

Покажем, почему оценки коэффициентов из модели (2) оказываются менее смещенной. Пусть - значение зависимой переменной для страны i в момент времени t. В данной модели у нас есть два периода времени: "pre" и "post". Мы можем предположить, что задается следующим образом:

(3)

Где - индивидуальный эффект (отражает влияние пропущенных или ненаблюдаемых переменных, характеризующих индивидуальные особенности страны, не меняющиеся со временем), - временной эффект, , - дамми - переменная, равная 1, если страна i таргетирует инфляцию в период t. Для всех стран, из уравнения (1), (2). Мы предполагаем, что идиосинкратический шок некоррелирован с и некоррелированы. Теперь мы можем перейти к разности между периодами:

(4)

Где мы используем тот факт, что. Можно интерпретировать уравнение (1) как МНК - оценку уравнения (4).

Предположим, что страны с более высоким начальным значением X, , c большей вероятностью вводят режим инфляционного таргетирования. Из уравнения (3), компонентом, следовательно, более высокое значение делает вероятность введения режима инфляционного таргетирования выше. Значит, положительно коррелирует с дамми - переменой. В уравнении (4) ошибка включена с минусом, т. е. дамми отрицательно коррелирует с ошибкой. Таким образом, мы сталкиваемся с проблемой эндогенности регрессоров. Следовательно, МНК - оценка коэффициента b будет смещена вниз. Таким образом, из регрессии (1) будет следовать, что инфляционное таргетирование уменьшает X, даже если в реальности это не так.

Чтобы избежать этой проблемы, добавим в правую часть модели регрессор. Мы получим следующее уравнение:

(5) ,

Тогда уравнение (2) - МНК - оценка регрессии (5). В этом случае оценка коэффициента b окажется несмещенной, если у нас нет других пропущенных переменных.

Похожие статьи




Методология исследования, Метод разность разностей - Исследование косвенных эффектов инфляционного таргетирования на динамику прямых иностранных инвестиций

Предыдущая | Следующая