equation for this time period.In th

equation for this time period.
In this concern, we compare the estimates calculated for the
whole sample (Model (1) with estimates calculated on its segments
(Models 2 and 3). The splitting date is not random. Taking
into account both the hypothesis on the importance of the magnitude
of oil prices for the real effective exchange rate of Oomes
and Kalcheva (2007), on the one hand, and the effects of the sheer
volume of exported oil, emphasized by Sosunov and Zamulin
(2006), on the other, we divide the period under examination
(January 1997–April 2013) at February 2005. Although the value of
crude oil exports increased in both periods, the driving forces of
growth varied. From January 1997 to April 2005, oil export volumes
increased remarkably while the export price of oil increased
only modestly. By the end of 2004, the volumes of oil exports
reached the level of 21 million tons per month, and stayed roughly
at the same level throughout the entire second period of our
sample. Therefore, the influx of oil dollars to Russia was driven
primarily by increases in the volume of oil exports in the first
subsample, but by increases in oil prices in the second (see Fig. 6).
The choice of the final specifications for all three models was
made on the basis of the Akaike and Schwarz information criterion
(AIC and BIC) and values of the log likelihood. The table contains
only statistically significant coefficients, resistant to variations in
the number of lags and the introduction of additional variables, as
well as relatively robust to small changes in the sample size. The
distribution of residuals is close to normal and passes heteroscedasticity
and autocorrelation tests. The values of the coeffi-
cients are reasonable.
The results for the whole sample (Model 1) indicate that the
real effective exchange rate depends positively on the oil price and
government expenditures, whereas the changes in monetary reserves
does not play a big role. At the same time, the level of REER
dropped after the crises of 1998 and 2008.
The estimates of the cointegrating equation during each of the
time periods confirm our hypothesis – indeed, the values of
coefficients are different before and after February 2005. The Zivot–Andrews
and Perron tests do not reject the presence of a
structural shift in the data, and the Chow test validates the division
of the sample into two sub-samples in February 2005. The
above-mentioned differences in the driving factors of oil exports
are modelled as the product of oil price and physical volume in
Model (2).
Comparing values of coefficients in cointegrating equations of
Models (1), (2) and (3), we note the following:

Kết quả (Việt) 1:

phương trình cho khoảng thời gian này.Trong mối quan tâm này, chúng tôi so sánh các ước lượng được tính cho cáctoàn bộ mẫu (mô hình (1) với các ước tính được tính vào các phân đoạn của nó(Mô hình 2 và 3). Chia tách ngày không phải là ngẫu nhiên. Tham giavào tài khoản cả hai các giả thuyết về tầm quan trọng của tầm quan trọngcủa giá dầu cho tỷ giá hối đoái thực sự hiệu quả của Oomesvà Kalcheva (2007), một mặt, và những ảnh hưởng của tuyệtkhối lượng của dầu xuất khẩu, nhấn mạnh bởi Sosunov và Zamulin(2006), mặt khác, chúng tôi chia kỳ thi(Tháng một 1997-Tháng năm 2013) Tại tháng 2 năm 2005. Mặc dù giá trị củaxuất khẩu dầu mỏ tăng trong cả hai thời gian, các lực lượng lái xe củatăng trưởng khác nhau. Từ tháng 1 năm 1997 đến tháng 4 năm 2005, dầu xuất khẩu khối lượngtăng đáng kể trong khi giá xuất khẩu dầu tăngchỉ khiêm tốn. Cuối năm 2004, số lượng dầu xuất khẩuđạt đến trình độ 21 triệu tấn mỗi tháng, và ở lại khoảngở mức độ tương tự trong suốt toàn bộ các giai đoạn thứ hai của chúng tôimẫu. Vì vậy, dòng dầu đô la để Nga đã được thúc đẩychủ yếu là do tăng trong khối lượng xuất khẩu dầu mỏ trong lần đầu tiênsubsample, nhưng bằng cách tăng trong dầu giá trong lần thứ hai (xem hình 6).Sự lựa chọn của các thông số kỹ thuật cuối cùng cho tất cả các mô hình ba làthực hiện trên cơ sở tiêu chuẩn thông tin Akaike và Schwarz(AIC và BIC) và giá trị của khả năng đăng nhập. Bảng chứachỉ ý nghĩa thống kê hệ, đề kháng với các biến thể trongsố chậm lại và sự ra đời của các biến, nhưcũng như tương đối mạnh mẽ để thay đổi nhỏ trong kích thước mẫu. Cácphân phối của dư là gần gũi với bình thường và đi heteroscedasticityvà autocorrelation kiểm tra. Các giá trị của coeffi-cients là hợp lý.Các kết quả cho toàn bộ mẫu (Model 1) chỉ ra rằng cáctỷ giá hối đoái thực sự hiệu quả tích cực phụ thuộc vào giá dầu vàchi tiêu chính phủ, trong khi những thay đổi trong tiền tệ dự trữkhông đóng một vai trò lớn. Đồng thời, mức độ của REERbỏ sau khi cuộc khủng hoảng năm 1998 và 2008.Những ước tính của phương trình cointegrating trong mỗi của cáckhoảng thời gian xác nhận giả thuyết của chúng tôi-thực sự, các giá trị củaHệ số là khác nhau trước khi và sau khi tháng 2 năm 2005. Zivot-Andrewsvà xét nghiệm Perron không từ chối sự hiện diện của mộtCác thay đổi cấu trúc trong dữ liệu, và thử nghiệm Chow xác nhận sự phân chiacủa mẫu vào hai mẫu tiểu trong tháng 2 năm 2005. CácCác khác biệt nói trên trong các yếu tố lái xe của dầu xuất khẩuđược mô hình như các sản phẩm của giá dầu và các khối tin vật lý trongMô hình (2).So sánh các giá trị của các hệ số trong các phương trình cointegrating củaMô hình (1), (2) và (3), chúng tôi lưu ý những điều sau đây:

Kết quả (Việt) 2:

phương trình cho khoảng thời gian này.
Trong mối quan tâm này, chúng ta so sánh các ước lượng tính toán cho
toàn bộ mẫu (Model (1) với ước tính trên phân khúc của nó
(mô hình 2 và 3). Ngày chia tách là không phải ngẫu nhiên. Đi
vào tài khoản của cả hai giả thuyết về tầm quan trọng của độ lớn
của giá dầu đối với tỷ giá hiệu quả thực sự của Oomes
và Kalcheva (2007), trên một mặt, và những ảnh hưởng của các sheer
lượng dầu xuất khẩu, nhấn mạnh bởi Sosunov và Zamulin
(2006), trên khác, chúng tôi chia giai đoạn dưới, kiểm tra
(tháng 1 năm 1997-tháng 4 năm 2013) ở tháng hai năm 2005. Mặc dù giá trị
xuất khẩu dầu thô tăng trong cả hai giai đoạn, những động lực của
tăng trưởng khác nhau. Từ tháng 1 năm 1997 đến tháng 4 năm 2005, khối lượng xuất khẩu dầu
tăng lên đáng kể trong khi giá xuất khẩu dầu tăng
chỉ khiêm tốn. Đến cuối năm 2004, khối lượng xuất khẩu dầu
đạt mức 21 triệu tấn mỗi tháng, và ở lại khoảng
cùng cấp trong suốt thời gian thứ hai của chúng tôi
mẫu. Do đó, dòng đô la dầu mỏ Nga đã được thúc đẩy
chủ yếu bởi sự gia tăng khối lượng xuất khẩu dầu trong lần đầu tiên
subsample, nhưng bằng sự gia tăng của giá dầu trong lần thứ hai (xem hình. 6).
Việc lựa chọn các thông số kỹ thuật cuối cùng cho tất cả ba mô hình được
thực hiện trên cơ sở các tiêu chí Akaike và Schwarz thông tin
(AIC và BIC) và giá trị của khả năng log. Bảng này chứa
chỉ các hệ số thống kê đáng kể, khả năng chống biến trong
số các độ trễ và sự ra đời của các biến bổ sung, như
cũng như tương đối mạnh mẽ với những thay đổi nhỏ trong kích thước mẫu. Việc
phân phối các phần dư là gần với bình thường và vượt qua các biến ngẫu nhiên
kiểm tra và tự tương quan. Các giá trị của các hệ số của
cients là hợp lý.
Kết quả cho toàn bộ mẫu (Model 1) chỉ ra rằng
tỷ giá thực hiệu quả phụ thuộc tích cực về giá dầu và
chính phủ chi tiêu, trong khi những thay đổi trong dự trữ tiền tệ
không đóng một vai trò lớn. Đồng thời, mức độ REER
giảm sau cuộc khủng hoảng năm 1998 và 2008.
Các ước tính của phương trình cointegrating trong từng
thời kỳ xác nhận giả thuyết của chúng tôi - thực sự, các giá trị của
các hệ số khác nhau trước và sau tháng Hai năm 2005. Zivot -Andrews
kiểm tra và Perron không bác bỏ sự hiện diện của một
sự thay đổi trong cấu trúc dữ liệu, và việc thử Chow xác nhận các bộ phận
của mẫu thành hai tiểu mẫu vào tháng Hai năm 2005. Các
sự khác biệt nói trên trong các yếu tố lái xe xuất khẩu dầu
là mô hình hóa như các sản phẩm của giá dầu và khối lượng vật lý trong
mô hình (2).
So sánh các giá trị của các hệ số trong phương trình cointegrating của
mô hình (1), (2) và (3), chúng tôi lưu ý những điều sau đây: