Результаты оценки, Результаты оценки методом разность разностей - Исследование косвенных эффектов инфляционного таргетирования на динамику прямых иностранных инвестиций

Результаты оценки методом разность разностей

Как мы уже отмечали в описании методологии, которую использовали Ball и Sheridan (2003), разброс годов введения режима инфляционного таргетирования для получения менее смещенных оценок не должен быть слишком большим.

В нашем наборе данных разброс значительно больше, чем у Ball и Sheridan - с 1990 года для Новой Зеландии по 2007 год для Ганы (для "fully - fledged" дат), поэтому нам придется ограничиться набором стран, которые ввели режим инфляционного в 1990-е. Таким образом, в выборку попадут 12 стран, таргетирующих инфляцию, а "средним" годом введения режима инфляционного таргетирования будет 1996 год. Следовательно, для стран, которые не таргетируют инфляцию, выборка разбивается на два периода - с1980 по 1995 и с 1996 по 2014. Для этих двух периодов мы тоже считаем среднее значение X.

Теперь попробуем оценить влияние политики инфляционного таргетирования на динамику прямых иностранных инвестиций, используя подход Ball и Sheridan.

В нашем случае причину регрессии к среднему можно предположить той же, что у Ball и Sheridan.

Политику инфляционного таргетирования с большой вероятностью будут начинать использовать те страны, которые столкнулись с высокой и волатильной инфляцией. Но в этом случае, у них также будут проблемы и с привлечением прямых иностранных инвестиций, поскольку мы уже показали, что стабильная инфляция - важный фактор ПИИ.

Следовательно, относительно высокое улучшение притока ПИИ в странах, таргетирующих инфляцию, будет объясняться не эффективностью политики, а плохими начальными условиями.

Мы сгенерировали ряды и. Оценка моделей (1) и (2) дает следующие результаты (Таблица 2):

Таблица 2. Результаты оценки модели Ball и Sheridan для прямых иностранных инвестиций.

Зависимая переменная: доля прямых иностранных инвестиций в ВВП, %

Регрессор

Модель 1

Модель 2 (с включением в качестве регрессора)

Коэффициент

Стандартная ошибка

Значимость

Коэфф.

Стандартная ошибка

Значимость

(Intercept)

3.0511

0.3997

***

2.3715

0.4756

***

IT

-0.8385

1.2583

-0.9110

1.2288

Xpre

0.4512

0.1805

*

Значимость: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 '' 1

Adj. R^2

-0.005174

0.04182

В обеих спецификациях модели оказывается, что введение режима инфляционного таргетирования отрицательно сказывается на притоке прямых иностранных инвестиций. Однако, коэффициент перед дамми - переменной IT оказывается незначимым на любом разумном уровне значимости. На самом деле, это результат показывает один из главных недостатков подхода Ball и Sheridan к анализу панельного типа данных.

Поскольку "средним" годом для стран, которые не таргетируют инфляцию, мы выбрали 1995, то к этому моменту ряд стран, таргетирующих инфляцию, уже ввели этот режим, и могли получить эффект от действия этого режима. Таким образом, оказывается, что разница для стран таргетирующих инфляцию оказывается не столь высокой, как для стран, которые инфляцию не таргетировали (Рисунок, таргетирующие инфляцию страны - красный плюс). Особенно выделяется здесь Мальта, для который после 1995 года отношение прямых иностранных инвестиций к ВВП в среднем составляло почти 30 процентов.

разница xpost - xpre для развитых и развивающихся стран

Рисунок. Разница Xpost - Xpre для развитых и развивающихся стран.

Удалим из выборки выбросы, оставив в ней страны, для которых лежит в диапазоне от 0 до 5 процентов и оценим модели (1) и (2) по этим данным. Также мы удалили страны, для которых разность не определена. В итоге мы получили выборку из 89 стран, среди которых 10 таргетируют инфляцию. Как видно из Рисунка 10, для стран, таргетирующих инфляцию, выигрыш от введения политики инфляционного таргетирования по отношению к прямым иностранным инвестициям в среднем не выше, чем для других стран.

разница xpost - xpre для 89 развитых и развивающихся стран

Рисунок. Разница Xpost - Xpre для 89 развитых и развивающихся стран

Оценка моделей (1) и (2) для новой выборки дает следующие результаты (Таблица 3):

Таблица 3. Результаты оценки модели Ball и Sheridan для прямых иностранных инвестиций для ограниченной выборки.

Зависимая переменная: доля прямых иностранных инвестиций в ВВП, %

Регрессор

Модель 1

Модель 2 (с включением в качестве регрессора)

Коэффициент

Стандартная ошибка

Значимость

Коэфф.

Стандартная ошибка

Значимость

(Intercept)

2.0186

0.1428

***

1.6983

0.1832

***

IT

0.4447

0.4260

0.2829

0.4163

Xpre

0.3134

0.1178

**

Значимость: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 '' 1

Adj. R^2

0.001021

0.01953

В этот раз оказывается, что политика инфляционного таргетирования положительно влияет на приток прямых иностранных инвестиций. Коэффициенты при дамми - переменной IT снова оказываются незначимыми. Однако, при оценке модели 2, когда мы добавляем регрессор, коэффициент перед дамми - переменной монетарной политики оказывается значительно ниже, что подтверждает гипотезу о наличии регрессии к среднему.

Теперь, чтобы получить менее смещенные оценки, перейдем к методу мэтчинга.

Похожие статьи




Результаты оценки, Результаты оценки методом разность разностей - Исследование косвенных эффектов инфляционного таргетирования на динамику прямых иностранных инвестиций

Предыдущая | Следующая