Analyzing dynamics and forecasting real effective exchange rates for BRICS countries (1994–2016)

Авторы

  • Вячеслав Михайлович Шавшуков Санкт-Петербургский государственный университет, Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7–9 https://orcid.org/0000-0002-3218-0718
  • Алексей Владимирович Воронцовский Санкт-Петербургский государственный университет, Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7–9 https://orcid.org/0000-0001-6473-1951
  • Людмила Федоровна Вьюненко Санкт-Петербургский государственный университет, Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7–9 https://orcid.org/0000-0002-9741-3949

DOI:

https://doi.org/10.21638/spbu05.2018.405

Аннотация

В статье проведен анализ динамики индексов реальных эффективных обменных курсов валют стран BRICS и евровалют (на примере USD и GBP). Методологической основой анализа поведения валют является модификация кейнсианской теории трех рынков с включением в нее Forex. Полученные данные выявили закономерности поведения валют BRICS за 1994–2017 гг. Подтверждена зависимость курсов экспортно-ориентированных экономик от конъюнктуры международных рынков реальных и финансовых активов. Показана высокая волатильность валют (в среднем 50 % по группе) в зоне до величины индекса BIS real effective exchange rate (REER) = 100 (CPI-Base 2010). Показано, что в долгосрочном фундаментальном анализе (1994–2017) валюты BRICS демонстрируют рост стабильности. При этом валютный режим фиксированного курса (на примере юаня) был более эффективен в период становления национального сегмента глобальной экономики. Для технического, краткосрочного анализа курсовые тренды «вниз» отражают дебютные трудности вхождения экономик и финансов BRICS в глобальную финансово-экономическую среду. Высокая турбулентность и волатильность REER стран BRICS в диапазоне 60–130 % являлась результатом влияния глобального кризиса 2008–2009 гг. и нефтяных шоков 2014–2015 гг. Нахождение REER главным образом в зоне ниже индекса 100 % отражает низкую корпоративную и глобальную конкурентоспособность экономик BRICS, слабость публичных и корпоративных финансов, нестабильность валют. Исследование дает прогноз долгосрочного тренда усиления стабильности валют как результат повышения эффективности национальных экономик, создания финансовой инфраструктуры BRICS: New Development Bank (capital $100 bln) and Pool Contingent Reserve Arrangement (startup capital $100 bln), увеличение доли национальных валют во взаимных расчетах. На примере BIS REER для валют стран БРИКС показана возможность построения краткосрочного прогноза динамики REER, основанного на модели полиномиальных остатков и статистическом моделировании. Результаты моделирования краткосрочной динамики REER могут быть использованы для прогнозирования поведения валют, хеджирования участников внешнеэкономической деятельности и валютной политики центральных банков.

Ключевые слова:

страны БРИКС, валюты, эффективные обменные курсы, BIS REER, фундаментальный анализ, волатильность, среднесрочное прогнозирование

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.
 

Библиографические ссылки


References in Latin Alphabet

Anderson G. H., Karamouzis N. V., Skaperdas P. D. A New Effective Exchange Rate for the Dollar and Its Implications for U. S. Merchandise Trade. Federal Reserve Bank of Cleveland Economic Review, 1987. Quarter 2, pp. 2–23.

Anderson T. W. The Statistical Analysis of Time Series. Wiley Classics Library Edition, 1994. 704 p.

Ardzinba I. S. Buducshee gruppu BRICS glazami ekspertnogo soobshestva [BRICS future by view of expert society]. Megdunarodnaia jizn [The International Life], 2014, no. 3, pp. 150–168. (In Russian)

Arratia A., Cabana A., Cabana E. A construction of continuous-time ARMA models by iterations of OrnsteinUhlenbeck processes. SORT- Statistics and Operations Research Transactions, 2016, vol. 40, no. 2, pp. 267–302.

Attaly J. Mirovoi economicheskiy krizis… A chto dalshe? [World economic crisis. What follows?]. St. Petersburg, Piter, 2009. 176 p. (In Russian)

Avdoshkin E. F., Jarikov M. V. Stranu BRICS v sovremennoi mirovoi economike [BRICS countries in the modern world economy]. Moscow, Infra-M Publ., 2013. P. 47]. (In Russian)

Barunik J., Krehlik T., Vacha L. Modeling and forecasting exchange rate volatility in time-frequency domain. European Journal of Operational Research, 2016, vol. 251 (1), pp. 329–340.

Bell H. A. BRICs’: An Analysis of Growth Factors. International Research Journal of Finance and Economics, 2011, iss. 69, pp. 19–25.

Brockwell P. J., Davis R. A. Introduction to Time Series and Forecasting (Springer Texts in Statistics). 3rd ed. Springer, 2016. 428 p.

Campbell J. Y., Mankiw G. Permanent and Transitory Components in Macroeconomic Fluctuations. American Economic Review Proceedings, 1987, vol. 77, pp. 111–117.

Chinn M. D. A primer on Real Effective Exchange Rates: Determinants, Overvaluation, Trade flows and Competitive Devaluation. Open economies review, 2006, vol. 17, pp. 115–143.

Detken Carsten. Model uncertainty and the equilibrium value of the real effective Euro exchange rate. Frankfurt am Main: Europ. Central Bank, Working paper series 160, 2002. 51 p.

Dosse T. Real Exchange Rate Misalignment and Economic Growth in Developing Countries. South-Western Economic Review, 2007, vol. 3, pp. 57–72.

Dougherty С. Introduction to Econometrics. 5th ed. London, Oxford University Press, 2016. 608 p.

Eichengreen B. The Real Exchange Rate and Economic Growth. Paper prepared for the Growth Commission, 2007. World Bank. Working paper no. 4. Available at: http://documents.worldbank.org/curated/en/868701468152077108/pdf/577040NWP0Box31UBLIC10gc1wp10041web.pdf (accessed: 15.08.2018).

Gali J., Rabanal P. Technology Stocks and Aggregate Fluctuations: How Well Does the RBC Model Fit Postwar U. S. Data? Annual. NBER Macroeconomics, 2004, pp. 225–288.

Ghai M. A model for universal social security coverage: The experience of the BRICS countries. International Social Security Review, 2015, vol. 68 (3), pp. 99–118.

Glinkina S. P., Lenchuk E. B., Golobnin B. A., Heifiz B. A. Novoe napravlenie rossiiskoi vneshnei I vneshneeconomicheskoi — vzaimodeistvie v BRICS [The New direction of the Russian foreign and foreigneconomic policy — interaction in BRICS]. Moscow, Institut economici RAN Publ., 2014. 360 p. (In Russian)

Gujarati D. N. Basic Econometrics. 5th ed. New York, McGraw-Hill/Irwin, 2009. 946 p.

Gupta Sanjeev, Kashyap Sachin. Modelling volatility and forecasting of exchange rate of British pound sterling and Indian rupee. Journal of Modelling in Management, 2016, vol. 11(2), pp. 389–404.

International Monetary Fund. European Dept. Russian Federation: 2013 Article IV Consultation.

Jones S. BRICs and Beyond: Lessons on Emerging Markets. West Sussex, Wiley, 2012. 304 p.

Jürgens, U., Krzywdzinski, M. Breaking off from Local Bounds: Human Resource Management Practices of National Players in the BRIC Countries. International Journal of Automotive Technology and Management, 2013, vol. 13, no. 2, pp. 114–133.

Juselius K. Using a Theory-Consistent CVAR Scerio to Test an Exchange Rate Model Based on Imperfect Knowledge. Econometrics (2225–1146), 2017, vol. 5, iss. 3, pp. 1–20.

Kouwenberg R., Markiewicz A., Verhoeks R. Model Uncertainty and Exchange Rate Forecasting. Journal of Financial & Quantitative Analysis, 2017, vol. 52, iss. 1, pp. 341–363.

Kudrin A. Realni effectivni kurs rublya: problemy rosta [Real effective exchange rate of ruble: problems of growth]. Voprosy economiki, 2006, no. 10, pp. 4–18. (In Russian)

Liu C., Hou W., Liu D. Foreign Exchange Rates Forecasting with Convolutional Neural Network. Neural Processing Letters, 2017, vol. 46, iss. 3, pp.1095–1119.

Maeso-Fernandez F., Osbat Ch., Schnatz B. Determinants of the euro real effective exchange rate: a BEER/PEER approach. Australian Economic Papers, 2002, vol. 41(4), pp. 437–461.

Maeso-Fernandez F., Osbat Ch., Schnatz B. Pitfalls in estimating equilibrium exchange rates for transition economies .Economic Systems, 2005, vol. 29, no. 2, pp. 130–143.

Manzur M. Exchange rate economics is always and everywhere controversial. Routledge. Applied Economics, 2018, vol. 50 (3), pp. 216–232.

Mindreci G., Mihai I.-J. Economic realities and prospects of BRICS and G7. Strategii Manageriale, 2013, iss. 2, pp. 67–72.

Moosa I. A., Vaz J. J. Cointegration, error correction and exchange rate forecasting. Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 2016, vol. 44, pp. 21–34.

Moosa I. A. Why is it so Difficult to Outperform the Random Walk in Exchange Rate Forecasting? Applied Economics, 2013, vol. 45, iss. 23, pp. 3340–3346.

Morales-Arias L., Moura G. V. Adaptive forecasting of exchange rates with panel data. International Journal of Forecasting, 2013, vol. 29 (3), pp. 493–509.

O’Niel J., Wison D., Purishothaman R., Stupitska A. Goldman Sachs Economic Research. Global Economic Paper, no. 134. 1st December 2005. 24 p. Available at: https://portal.gs.com (accessed: 15.08.2018).

Özorhan M., Toroslu I. Sehitoglu O. A strength-biased prediction model for forecasting exchange rates using support vector machines and genetic algorithms. Soft Computing — A Fusion of Foundations, Methodologies & Applications, 2017, vol. 21, iss. 22, pp. 6653–6671.

Pieterse J. N. Multipolar globalization: emerging economies and development. London: Routledge, 2018. 247 p.

Renard Th. A BRIC in the World: Emerging Powers, Europe and the coming order. October 2009. Egmont, Academia press, 2009, 42 p.

Roberts C. Building the New World Order BRIC by BRIC. The European Financial Review, 2011, pp. 4–11. Available at: http://www.europeanfinamcialreview.com (accessed: 15.08.2018).

Rogovsky E. A., Vasiliev V. S. Global’naia ekonomika i factor Grinspena [Global economy and Greenspen factor]. SHA i Kanada: economica, politica, kultura [USA and Canada: Economy, Policy, Culture], 2008, no. 11. (In Russian)

Rout M., Majhi B., Majhi R., Panda G. Forecasting of currency exchange rates using an adaptive ARMA model with differential evolution based training. Journal of King Saud University. Computer and Information Sciences, 2014, vol. 26, pp. 7–18.

Sadovnichy V. A., Akaev A. A., Korotaev A. V., Malkov S. Y. Kompleksnoe modelirovanie i prognozirovanie razvitiia stran BRICS v kontekste mirovoi dinamiki [Complex modeling and forecasting of development of the BRICS countries in a context of world dynamics]. Мoscow, Publishing House “Science”, 2014. 382 p. (In Russian)

Stiglits Dj. O mezhdunarodnoi valutno-finasovoi sisteme: uroki krizisa [Reforming the international monetary and financial systems in the wake of the global crisis]. Doklad finansovoi komissii OON. Moscow, International Relations, 2012. 328 p.]. (In Russian)

Tkacz G. Macroeconomic forecasting. London, Routledge, 2013. 288 p.

Triennial Central Bank Survey. Foreign exchange turnover in April 2013: preliminary global results. Basel, BIS. 2013, pp. 10–11.

Turnovsky S. J. Methods of Macroeconomic Dynamics. Sec. Ed. Cambridge Mass., MIT Press, 2000. 670 p.

Vinnitskiy D. BRICS and Developing Countries Legal Experts Forum: Emergence of International Coordination in Economic and Tax Law (2018). BRICS Law Journal, 2018, vol. 5, iss. 1, pp. 140–162.

Volkov N. I., Yuhn K.-h. Oil price shocks and exchange rate movements. Global Finance Journal, 2016, vol. 31, pp.18–53.

Vorontsovskiy A. V., Vyunenko L. F. Postroenie traektorii razvitiia ekonomiki na osnove approksimatsii uslovii stokhasticheskikh modelei ekonomicheskogo rosta [Constructing of Economic Development Trajectories by Approximating Conditions of Stochastic Models of Economic Growth]. Vestnik of Saint Petersburg University. Series 5. Economics, 2014, iss. 3, pp. 123–147. (In Russian)

Vorontsovskiy A. V., Vyunenko L. F. Prognozirovanie indeksov real’nyh ehffektivnyh valyutnyh kursov s uchetom sluchajnogo faktora [Forecasting real effective exchange rate indices of currencies using a stochastic factor]. St Petersburg University Journal of Economic Studies, 2017, vol. 33, iss. 4, pp. 522–549. (In Russian)

Wamboye E., Tiruneh E. A. Foreign Capital Flows and Economic Development in Africa. The Impact of BRICS versus OECD. New York, Palgrave Macmillan US, Imprint, Palgrave Macmillan, 2017. 514 p.

Wilson D., Burgi C., Carlson S. The BRICs remain in the Fast Lane. Goldman Sachs Global Economics, Commodities and Strategy Research. BRICs Monthly, 2014, iss. no. 11.06, June 24, 2011, pp. 1–3. Available at: https://www.goldmansachs.com/insights/archive/archive-pdfs/brics-remain-in-the-fast-lane.pdf (accessed: 15.08.2018).

Woodford M. Globalization and Monetary Control. Columbia University. July 31, 2007. 77 p. Available at: http://www.columbia.edu/~mw2230/global.pdf (accessed: 15.08.2018).

Wulf H., Tobias D. India’s “Strategic Autonomy” and the Club Model of Global Governance: Why the Indian BRICS Engagement Warrants a Less Ambiguous Foreign Policy Doctrine. Strategic Analysis, 2015, vol. 39/1, pp. 27–43.

Yuan Y. Forecasting the movement direction of exchange rate with polynomial smooth support vector machine. Mathematical and Computer Modeling, 2013, vol. 57 (3–4), pp. 932–944.

Zhenhua Z., Zezheng O., Chao M. A Novel Combination Forecast Method on Non-Stationary Time Series and its Application to Exchange Rate Forecasting. International Journal of Simulation. Systems, Science & Technology, 2016, vol. 17, iss. 47, pp. 1–7.

Загрузки

Опубликован

17.02.2019

Как цитировать

Шавшуков, В. М., Воронцовский, А. В., & Вьюненко, Л. Ф. (2019). Analyzing dynamics and forecasting real effective exchange rates for BRICS countries (1994–2016). Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика, 34(4), 568–590. https://doi.org/10.21638/spbu05.2018.405

Выпуск

Том 34 № 4 (2018)

Раздел

Мировая экономика и международные финансы

Лицензия

Статьи журнала «Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Санкт-Петербургским государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

1 2 > >>