ЗАСТОСУВАННЯ SEM ТА QARDL-МОДЕЛЕЙ У ПРАКТИЦІ АНАЛІЗУ ВПЛИВУ ВОЛАТИЛЬНОСТІ ОБМІННОГО КУРСУ НА МАКРОЕКОНОМІЧНІ ПОКАЗНИКИ
Article Sidebar
Надіслано: 07-12-2024
Опубліковано: 28-02-2025
©, Авторські права належать авторам.
Ця стаття опублікована відповідно до стандартів відкритого доступу та розповсюджується за ліцензією Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0), яка дозволяє необмежене використання, розповсюдження та відтворення змісту на будь-якому носії, за умови зазначення оригінального автора та джерела.
Main Article Content
Анотація
Це дослідження присвячене аналізові й прогнозуванню впливу волатильності реального ефективного обмінного курсу (РЕОК) й безпосередньо, й опосередковано через різні канали на макроекономічні показники України, зокрема на економічне зростання й державний борг. У роботі застосовані модель одночасних симультативних рівнянь (SEM) та квантильна авторегресивна дистрибутивно-лагова модель (QARDL), що дозволило використати їхні можливості й сформувати лінійний і нелінійний підходи щодо оцінки впливу волатильності на обрані індикатори в коротко- та довгостроковому періодах. Основні результати демонструють неоднозначний вплив волатильності РЕОК на економічні параметри: курсова нестабільність сповільнює економічне зростання, але водночас здатна знизити борговий ризик, здебільшого короткостроково. Результати проведення квантильного аналізу показують, що окремі економічні індикатори змінюють ступінь свого впливу залежно від рівня волатильності й стану фінансового сектора. Також важливими чинниками, через які волатильність упливає на економічний розвиток або ж сама змінюється, є рівень, динаміка й структура торгівлі. Запропонований підхід та отримані на його основі результати можуть слугувати методичною основою для обґрунтування та ухвалення рішень щодо проведення стабілізуючої макроекономічної політики державними інституціями.
Article Details
Посилання
Abdulqadir, I.A. (2020). The nonlinearity of exchange rate pass‐through on currency invoice: A quantile, generalized method of moments and threshold effect‐test from sub‐Sahara African economies. International Journal of Finance & Economics, 27(1), 1473–1494. https://doi.org/10.1002/ijfe.2226 DOI: https://doi.org/10.1002/ijfe.2226
Ali, R., Mangla, I.U., Rehman, R.U., Xue, W., Naseem, M.A., & Ahmad, M.I. (2020). Exchange rate, gold price, and stock Market Nexus: A Quantile Regression approach. Risks, 8(3), 86. https://doi.org/10.3390/risks8030086 DOI: https://doi.org/10.3390/risks8030086
Ameziane, Karim, & Bouchra, Benyacoub (2022). Exchange Rate Volatility Effect on Economic Growth under Different Exchange Rate Regimes: New Evidence from Emerging Countries Using Panel CS-ARDL Model. Journal of Risk and Financial Management Journal of Risk and Financial Management, 15(11). https://doi.org/10.3390/jrfm15110499 DOI: https://doi.org/10.3390/jrfm15110499
Ayana, O.U. (2024). Effects of real effective exchange rate volatility on export earnings in Ethiopia: Symmetric and asymmetric effect analysis. Heliyon, 10(1), e23529. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e23529 DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e23529
Bosupeng, M., Naranpanawa, A., & Su, J. (2024). Does exchange rate volatility affect the impact of appreciation and depreciation on the trade balance? A nonlinear bivariate approach. Economic Modelling, 130, 106592. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2023.106592 DOI: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2023.106592
Chen, Z. (2022). The impact of trade and financial expansion on volatility of real exchange rate. PLOS ONE, 17(1), e0262230. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0262230 DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0262230
Chepyha, B., & Pilko, A. (2024) Modeling of the impact of exchange rate volatility on macroeconomic indicators. Modern problems of social and economic systems modelling. International collective monograph. https://mpsesm.org/index.php/mpsesm/mpsesm-xv/paper/view/1164
Đukić, D., Özer, M., & Đukić, M. (2023). The Analysis of the Dynamic Relationships between Real Exchange Rates and Macroeconomic Variables in Selected Countries with Targeted Inflation: Evidence from Linear and Non-Linear ARDL Models. Journal for Economic Forecasting, Institute for Economic Forecasting, (2), 104-124. https://ideas.repec.org/a/rjr/romjef/vy2023i2p104-124.html
Economic Policy uncertainty index. (n.d.). https://www.policyuncertainty.com/gpr.html
Gökmenoğlu, K.K., Eren, B.M., & Hesami, S. (2021). Exchange rates and stock markets in emerging economies: new evidence using the Quantile-on-Quantile approach. Quantitative Finance and Economics, 5(1), 94–110. https://doi.org/10.3934/qfe.2021005 DOI: https://doi.org/10.3934/QFE.2021005
Hashmi, S.M., Chang, B.H., & Shahbaz, M. (2020). Asymmetric effect of exchange rate volatility on India’s cross‐border trade: Evidence from global financial crisis and multiple threshold nonlinear autoregressive distributed lag model. Australian Economic Papers, 60(1), 64–97. https://doi.org/10.1111/1467-8454.12194 DOI: https://doi.org/10.1111/1467-8454.12194
Koenker, R., & Machado, José A.F. (1999). Goodness of Fit and Related Inference Processes for Quantile Regression. Journal of the American Statistical Association, 94(448), 1296-1310. https://doi.org/10.2307/2669943 DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1999.10473882
Liu, Nan & Sato, Kiyotaka. (2024). Asymmetric Exchange Rate Pass-through between Unexpected Yen Appreciation and Depreciation: The case for Japanese machinery exports. Discussion papers 24008. Research Institute of Economy, Trade and Industry (RIETI). https://ideas.repec.org/p/eti/dpaper/24008.html
Manguzvane, M., & Biyase, M. (2023). Exchange rate risk and sovereign debt risk in South Africa: A Regime Dependent Approach. Economics Working Papers, (4). https://www.uj.ac.za/wp-content/uploads/2022/01/manguvzane-biyase-exchange-rate-risk-and-sovereign-debt-risk-in-south-africa-a-regime-dependent-approach.pdf
Mazziotta, M., & Pareto, A. (2021). Data normalization for aggregating time series: the Constrained Min-Max Method. Rivista Italiana di Economia Demografia e Statistica, LXXV(4). https://www.rieds-journal.org/rieds/article/view/82/76
Miteza, I., Tanku, A., & Vika, I. (2023). Is the floating exchange rate a shock absorber in Albania? Evidence from SVAR models. Econ Change Restruct, 56, 1297–1326. https://doi.org/10.1007/s10644-022-09471-8 DOI: https://doi.org/10.1007/s10644-022-09471-8
Nguyen, T.T., Nasir, M., & Vo, X.V. (2022). Exchange rate dynamics of emerging and developing economies: Not all capital flows are alike. International Journal of Finance & Economics, 29(1), 1115–1124. https://doi.org/10.1002/ijfe.2724 DOI: https://doi.org/10.1002/ijfe.2724
Official site of the Independent Association of Banks of Ukraine. (n.d.). https://nabu.ua
Oppong-Baah, T., Yu, B., Twi-Brempong, C., Amoah, E.O., Prempeh, N.A., & Addai, M. (2022). The impact of trade openness on economic growth: the case of Ghana and Nigeria. Journal of Human Resource and Sustainability Studies, 10(01), 142–160. https://doi.org/10.4236/jhrss.2022.101010 DOI: https://doi.org/10.4236/jhrss.2022.101010
Official website of the National Bank of Ukraine. (n.d.). https://bank.gov.ua/
Perazzi, J.R., & Romero, H. (2022). Exchange rate volatility, corruption, and economic growth. Heliyon, 8(12), e12328. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e12328 DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e12328
Pilko, A., & Chepyha, B. (2022). Modeli analizu vzaiemozviazkiv mizh makroekonomichnymy pokaznykamy derzhavnoho borhu. Ekonomika ta suspilstvo, (45). https://doi.org/10.32782/2524-0072/2022-45-60 DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2022-45-60
Pilko, A., Shchur, R., Chepiha, B., Sakun, O., & Matsʹkiv, V. (2024). Analiz vplyvu monetarnykh instrumentiv na velychynu vnutrishnʹoho derzhavnoho borhu. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice, 5(58), 49–60. https://doi.org/10.55643/fcaptp.5.58.2024.4499 DOI: https://doi.org/10.55643/fcaptp.5.58.2024.4499
Sarantis, N. (1999). Modeling non-linearities in real effective exchange rates. Journal of International Money and Finance, 18(1), 27-45. https://doi.org/10.1016/S0261-5606(98)00045-X DOI: https://doi.org/10.1016/S0261-5606(98)00045-X
Zhavoronok, A., Shchur, R., Zhezherun, Y., Sadchykova, I., Viadrova, N., & Tychkovska, L. (2022). The role of the credit services market in ensuring stability of the banking system. International Journal of Safety and Security Engineeing, 12(6), 667-679. https://doi.org/10.18280/ijsse.120602 DOI: https://doi.org/10.18280/ijsse.120602