Моделирование влияния параметров кредитно-денежной политики на экономику региона

Введение . Красноярский край является субъектом Российской Федерации с принадлежностью к Сибирскому федеральному округу. Территориально край расположен в пределах Восточной Сибири в бассейне реки Енисей с административным центром в Красноярске.

Красноярский край – один из крупнейших промышленных центров России, является абсолютным лидером среди регионов страны по выработке промышленного продукта на одного жителя. На регион приходится 3,2 % всего объема промышленной продукции, произведенной на территории России. При этом ключевые отрасли региональной экономики играют существенную роль не только на государственном, но и на мировом уровне. Так, в крае производится более 80 % общероссийского объема никеля (или 20 % мирового производства), более 70 % меди, около 30 % первичного алюминия, почти 98 % металлов платиновой группы. По объемам добычи золота край выходит на первое место в России, обеспечивая 18 % добычи; добыча нефти и газа в общероссийском масштабе составляет соответственно 2,5 и 0,3 %. В структуре регионального валового продукта около 53 % составляет промышленность, 7 % – сельское хозяйство [3].

Красноярский край входит в число 15 субъектов Российской Федерации, которые обеспечивают в совокупности более 70 % ее товарообмена с иностранными контрагентами. По итогам 2019 года валовый региональный продукт Красноярского края составил 2 320,0 млрд рублей, что почти в два раза превышает ближайший показатель Иркутской области в 1 61

432,6 млрд рублей. Такие показатели позволяют Красноярскому краю стабильно держать лидерство в Сибирском федеральном округе. Он также входит в десятку регионов страны, формирующих более 50 % суммарного валового регионального продукта. По объему ВВП в общероссийском рейтинге Красноярский край занимает 9-е место.

Исходя из представленных результатов экономического развития региона, можно сделать вывод, что основной рост обеспечивают обрабатывающие производства. В этих условиях безусловный интерес представляет влияние государственного регулирования в форме кредитноденежной политики на экономический рост региона.

Цель исследований. Изучение влияния параметров кредитноденежной политики на региональную экономику.

Задачи исследований :

• 1)    рассмотреть и проанализировать состояние и динамику промышленного производства в Красноярском крае;

• 2)    исследовать сущность и роль кредитно-денежной политики;

• 3)    выявить проблемы применения инструментов кредитноденежной политики на региональном уровне;

• 4)    провести эквивалентирование инструментов кредитно-денежной политики применительно к цели исследования;

• 5)    построить модель и провести оценку влияния выбранных параметров кредитно-денежной политики на уровень промышленного производства Красноярского края.

Методика исследования. Потенциал экономического развития региона определяется множеством факторов, однако в данном исследовании была сделана попытка моделирования влияния на экономику региона инструментов кредитно-денежной политики. Для моделирования была выбрана модель построения линейной множественной регрессии.

Исходя из промышленного направления развития экономики Красноярского края, как результативный признак (Y) был выбран индекс промышленного производства (параметр кредитно-денежной политики) за период с 2015 по 2020 г. Индекс промышленного производства – показатель динамики объема промышленного производства, его подъема или спада – определяется в виде отношения текущего объема производства в денежном выражении к объему промышленного производства в предыдущем или другом базисном году [1]. Индекс промышленного производства в России рассчитывается в соответствии с официальной статистической методологией исчисления индекса промышленного производства (утвержденной приказом Росстата от 08 мая 2014 года № 301). Компании, представляющие фундаментальные отрасли, составляют основу капитализации всего фондового рынка РФ. Рост индекса промышленного производства свидетельствует о росте производства, который, в свою очередь, увеличивает прибыль, а это может выражаться в растущей стоимости акций компаний, связанных с промышленным производством.

В качестве исследуемых факторов (X) были выбраны следующие параметры кредитно-денежной политики Российской Федерации:

• -    ключевая ставка – параметр кредитно-денежной политики. Значение вычислялось как среднее за год за период с 2015 по 2020 г. Ключевая ставка – процентная ставка по основным операциям Банка России по регулированию ликвидности банковского сектора [5]. Ключевая ставка – это важный экономический и финансовый инструмент государства в области кредитно-денежной политики. Значение ключевой ставки используется Центробанком при предоставлении кредитов коммерческим банкам и приеме депозитов от них. От нее зависит уровень инфляции, а также размеры процентных ставок по кредитам и вкладам в банках для конечного потребителя. Этот фактор нам важен тем, что коммерческие банки, выдающие кредиты предприятиям, в свою очередь сами берут займы у Центрального банка России. Центральный банк Российской Федерации предоставляет кредиты банкам по ставке, равной или выше ключевой. Соответственно, чем ниже ключевая ставка, тем дешевле кредиты;

• -    денежная база – параметр кредитно-денежной политики. Значение вычислялось как среднее за год за период с 2015 по 2020 г. Денежная база – совокупность обязательств Центрального банка, которые могут быть использованы для создания денежной массы [7]. Включает в себя наличные деньги в обращении и обязательства Центрального банка перед кредитными организациями. Банк России выделяет два вида денежной базы: денежная база в узком и широком определении. Цифровые показатели денежной базы периодически публикуются на сайте Банка России. Этот показатель имеет непосредственное отношение ко всем участникам экономических процессов – от компаний до частных домохозяйств. Так, увеличение денежной базы может привести к удорожанию товаров и услуг. А сокращение денежной базы выше определенной меры может являться предвестником будущего сокращения спроса на продукцию, снижения уровня производства и роста безработицы;

• -    курс рубля – параметр кредитно-денежной политики. С учетом ежедневных изменений этого фактора за значение брался первый день года в период с 2015 по 2020 г. по отношению к доллару США. Курс рубля к иностранной валюте (прямая котировка) представляет собой стоимость 1 рубля, выраженную в единицах этой валюты (возможен расчет курса рубля и по отношению к группе валют) [4]. Более распространено использование обратной котировки, а именно курсов иностранных валют к рублю, которые представляют собой стоимость одной единицы иностранной валюты, выраженную в рублях. Повышение курса иностранной валюты к рублю означает ослабление рубля, снижение курса иностранной валюты – укрепление рубля;

• -    индекс РТС [2]. Индекс РТС, как и индекс МосБиржи, сводный индикатор, который рассчитывается по определенному набору ключевых акций и характеризует состояние российского фондового рынка, то есть выступает для него основным бенчмарком, показывая изменение капитализации предприятий, входящих в базу расчета. Этот показатель впервые был рассчитан в 1995 году по 30 акциям крупнейших эмитентов биржи РТС (Российская торговая система), на тот момент крупнейшей в стране торговой площадки.

Исходные значения [10, 9, 6, 7, 8] параметров для моделирования приведены в таблице 1.

Итоговые параметры для моделирования*

Таблица 1

Год	Индекс промышленного производства (Y)	Курс рубля (на 01.01.20ХХ)	Ключевая ставка (среднее за год)	Денежная база (среднее за год)	Индекс РТС, долл.
2015	97,60	56,23	12,50	8840,50	757,04
2016	98,70	72,92	11,00	7971,60	1152,33
2017	103,90	60,65	9,25	8789,80	1154,43
2018	106,40	57,60	7,25	9539,00	1068,72
2019	101,70	69,47	7,50	10312,50	1548,92
2020	91,20	61,90	4,50	10616,10	1387,46

* Разработано авторами.

На основе результатов вычисления коэффициентов корреляции можно сделать вывод, что индекс промышленного производства слабо связан с выбранными факторами.

Результат моделирования по методу линейной множественной регрессии представлен в таблицах 2–3.

Регрессионная статистика*

Таблица 2

Регрессионная статистика
Множественный R	0,597851348
R-квадрат	0,357426235
Нормированный R-квадрат	-2,212868827
Стандартная ошибка	9,616221691
Наблюдения	6

* Разработано авторами.

Таблица 3

	Коэф-ффи-циент	Стан-да-ртная ошибка	t-статистика	P-зна-че-ние	Нижние 9 5%	Верхние 95 %	Нижние 95,0 %	Верхние 95,0 %
Индекс про-мыш-ленного производства (Y)	180,730	139,674	1,294	0,419	-1593, 995	1955,454	-1593,995	1955,454
Курс рубля (на 01.01.20 ХХ)	-1,138	1,736	-0,655	0,631	-23,190	20,915	-23,190	20,915
Денежная база (среднее за год)	1,001	3,596	0,278	0,827	-44,697	46,698	-44,697	46,698
Денежная база	-0,007	0,011	-0,617	0,648	-0,141	0,128	-0,141	0,128
Индекс РТС, долл.	0,037	0,059	0,621	0,646	-0,716	0,790	-0,716	0,790

* Разработано авторами.

Результаты регрессионного анализа*

Рассмотрим полученные результаты. R-квадрат – коэффициент детерминации (табл. 2) – является одним из основных показателей. Именно он указывает на качество модели. В нашем случае данный коэффициент равен 0,357426235, или около 35,74 %. Без учета индекса РТС, не относящегося к инструментам кредитно-денежной политики, этот показатель не превышает 10 %. Это неприемлемый уровень качества, т.е. исследуемые параметры модели слабо объясняют зависимую переменную.

Таким образом, оценивая результаты моделирования, можно сделать вывод, что на индекс промышленного производства в Красноярском крае параметры кредитно-денежной политики не оказывают существенного влияния. В связи с этим возникает необходимость поиска наиболее значимых факторов, позволяющих через управление ими влиять на экономику региона.

Вместе с тем в ходе исследования было установлено, что наиболее существенное влияние на выбранную зависимую переменную оказывают показатели внешней торговли региона. В связи с этим было рассмотрено влияние этих же параметров кредитно-денежной политики на из- 65

менение основных показателей внешней торговли в разрезе отдельного региона, а именно Красноярского края, а также выполнена оценка влияния данных параметров на индекс РТС Российской Федерации (в период с 2015 по 2020 г.).

Для моделирования была также выбрана модель построения линейной множественной регрессии. За множество факторов (X) были выбраны параметры кредитно-денежной политики Российской Федерации, расчет по которым проводился ранее.

Для построения модели в качестве результативных признаков (Y) были выбраны показатели внешней торговли Красноярского края (Y1) и индекс РТС (Y2). Данные для расчета модели получены на основе официальной статистики Управления Федеральной службы по государственной статистике по Красноярскому краю, Республике Хакасия и Республике Тыва (табл. 4–5) [11, 8].

Индекс РТС

Таблица 4

Основные показатели внешней торговли Красноярского края

Год	Основные показатели внешней торговли Красноярского края (в фактически действовавших ценах), млн долл. США (Y)
2015	8043,00
2016	6061,70
2017	7043,60
2018	8885,80
2019	9274,80
2020	8905,70

Таблица 5

Год	Индекс РТС, долл. (Y)
2015	757,04
2016	1152,33
2017	1154,43
2018	1068,72
2019	1548,92
2020	1387,46

Итоговые значения параметров для моделирования основных показателей внешней торговли Красноярского края (Y1) приведены в таблице 6.

Таблица 6

Итоговые параметры для моделирования основных показателей внешней торговли Красноярского края (Y1)*

Год	Основные показатели внешней торговли Красноярского края (в фактически действовавших ценах), млн долл. США (Y1)	Ключевая ставка (среднее за год)	Денежная база (среднее за год)	Курс рубля (на 01.01. 20ХХ)
2015	8043,00	13,25	8054,73	56,23
2016	6061,70	10,75	8441,05	72,92
2017	7043,60	9,13	8997,80	60,65
2018	8885,80	7,50	9926,05	57,60
2019	9274,80	7,20	10368,65	69,47
2020	8905,70	5,56	12269,43	61,90

* Разработано авторами.

Итоговые значения параметров для моделирования индекса РТС (Y2) приведены в таблице 7.

Таблица 7

Итоговые параметры для моделирования индекса РТС (Y2)*

Год	Индекс РТС, долл. (Y2)	Ключевая ставка (среднее за год)	Денежная база (среднее за год)	Курс рубля (на 01.01. 20ХХ)
2015	757,04	13,25	8054,73	56,23
2016	1152,33	10,75	8441,05	72,92
2017	1154,43	9,13	8997,80	60,65
2018	1068,72	7,50	9926,05	57,60
2019	1548,92	7,20	10368,65	69,47
2020	1387,46	5,56	12269,43	61,90

* Разработано авторами.

Результаты моделирования основных показателей внешней торговли Красноярского края (Y1) представлены в таблицах 8–9.

Таблица 8

Регрессионная статистика
Множественный R	0,755996283
R-квадрат	0,57153038
Нормированный R-квадрат	-0,071174051
Стандартная ошибка	1300,608769
Наблюдения	6

Регрессионная статистика*

* Разработано авторами.

Результаты регрессионного анализа*

Таблица 9

	н М CD S У S О О го о «	5 М го н у £ s У Я го о н О	го id S н о S н го н о 1	CD S м CD у го м го	хо ох ю О' CD S S к	ох ю О' CD S м X а CD и	хр ох о 1О О' CD S S к	хр ох о 1О О' CD S м X а CD и
Основные показатели внешней торговли Красноярского края (в фактически действовавших ценах), млн долл. США (Y1)	О' О' o' 00 о	со °1 сГ со о	up о”	О' о о”	ио О' сГ о ю 1	со со (О о О' о 00	ио (О сГ о ю 1	со со (О о О' о 00
Ключевая ставка (среднее за год)	СМ со UD см 1	О' so со ю	00 со о о” 1	со О' о”	О' О' °° 1	о со 00 со о см	О' О' °° 1	о со 00 со о см
Денежная база (среднее за год)	О' о ю o'	ю о Ог	о о ю о”	со о о”	00 00 со 1	ю со °°	00 00 со 1	ю со °°
Курс рубля (на 01.01.20ХХ)	со О' о 1	со О'	о XD о” 1	о? ю о”	'О о 1	со см см со см со	'О о 1	со см см со см со

Регрессионная статистика*

Таблица 10

Регрессионная статистика
Множественный R	0,953231542
R-квадрат	0,908650373
Нормированный R-квадрат	0,771625932
Стандартная ошибка	130,3179214
Наблюдения	6

* Разработано авторами.

Результаты регрессионного анализа*

Таблица 11

	Коэффи-ци-ент	Стандартная ошибка	t-стати-стика	P-зна-че-ние	Нижние 95 %	Верхние 95 %	Нижние 95,0 %	Верхние 95,0 %
Индекс РТС (Y2)	132, 492	1706,593	0,078	0,945	-7210,387	7475,370	-7210, 387	7475,370
Ключевая ставка (среднее за год)	-60, 471	56,481	-1,071	0,396	-303,487	182,545	-303,487	182,545
Денежна я база (среднее за год)	0,025	0,101	0,251	0,825	-0,408	0,459	-0,408	0,459
Курс рубля (на 01.01.2 0ХХ)	21,209	9,141	2,320	0,146	-18,122	60,540	-18,122	60,540

* Разработано авторами.

Результаты и их обсуждение . Рассмотрим полученные результаты по Y. R-квадрат – коэффициент детерминации – является одним из основных показателей. Именно он указывает качество модели. В нашем случае данный коэффициент равен:

– Y (табл. 2) – 0,357426235, или около 35,74 %. Без учета индекса РТС, не относящегося к инструментам кредитно-денежной политики, этот показатель не превышает 10 %. Это неприемлемый уровень качества, т.е. исследуемые параметры модели слабо объясняют зависимую переменную;

– Y1 (табл. 8) – 0,57153038, или около 57,15 %. Это невысокий уровень качества, т.е. расчетные параметры модели не полностью объясняют зависимость между рассматриваемыми параметрами;

– Y2 (табл. 10) – 0,908650373, или около 90,86 %. Это высокий уровень качества, т.е. расчетные параметры модели полностью объясняют зависимость между рассматриваемыми параметрами. Зависимость около 1 является очень хорошей.

Заключение . Оценивая результаты моделирования, можно сделать выводы о том, что выбранные параметры кредитно-денежной политики в Красноярском крае:

• 1)    не оказывают существенного влияния на индекс промышленного производства. В связи с этим возникла необходимость поиска наиболее значимых факторов, позволяющих через управление ими влиять на экономику региона;

• 2)    оказывают влияние на основные показатели внешней торговли Красноярского края, но являются не единственными и не имеют решающего значения;

• 3)    оказывают существенное влияния на индекс РТС, а с помощью их регулирования можно изменять и прогнозировать индекс РТС в будущем.

В связи с вышесказанным можно заключить, что развитие экономики в Красноярском крае наряду с параметрами кредитно-денежной политики должно определяться и другими факторами, поиску которых будет посвящено дальнейшее исследование авторов.