Перейти к:
Цикличность курса доллара: фазовый анализ
https://doi.org/10.35266/2949-3455-2025-2-1
Аннотация
Анализ динамики курса доллара требует привлечения релевантных методов анализа, которые позволяли бы исследовать важную составляющую временного ряда – цикличность. Предметом исследования в статье является цикличность в динамике курса доллара по отношению к рублю. Новым подходом к исследованию цикличности является моделирование динамики сплайн-функцией, дифференцированием которой получаем и модель скорости роста. Цикличность в экономической динамике проявляется последовательной сменой фаз, отличающихся изменениями скорости изменений курса валюты. Идентификация фаз цикличности выполняется по фазовой траектории – кривой, одновременно описывающей изменения курса доллара и скорости его роста. Фазовый анализ выявил несколько циклов в динамике курса доллара, а также определил метрические и временные параметры циклов.
Для цитирования:
Ильясов Р.Х., Пучкова Н.В. Цикличность курса доллара: фазовый анализ. Вестник Сургутского государственного университета. 2025;13(2):8-15. https://doi.org/10.35266/2949-3455-2025-2-1
For citation:
Ilyasov R.Kh., Puchkova N.V. Dollar exchange rate cyclicality: Phase analysis. Surgut State University Journal. 2025;13(2):8-15. (In Russ.) https://doi.org/10.35266/2949-3455-2025-2-1
ВВЕДЕНИЕ
Колебания курса национальной валюты оказывают решающее воздействие на тенденции международной торговли и финансовую систему России. Несмотря на действующие санкции, ограничивающие международную интеграцию российской экономики и развитие финансового рынка, сохраняется влияние динамики валютного курса на денежно-кредитную и фискальную политику, торговые потоки и инвестиционные решения. В условиях глобализации мировой экономики важно исследовать тенденции валютных курсов – это необходимо как для принятия эффективных решений во внешнеэкономической деятельности, так и для сохранения устойчивого развития внутренней торговли. С другой стороны, тенденции курса валюты служат индикатором устойчивости национальной экономики – их изучение необходимо для понимания механизмов развития кризисов, анализа продолжительности их развития, наблюдения особенностей посткризисного восстановления экономического роста [1][2].
Анализ кривых на рис. 1 показывает, что продолжительность и скорость роста курса валюты оказываются заметно выше интервалов и величины его посткризисного снижения.
Известно, что изменение обменного курса приводит только к ограниченному изменению цен на рынке товаров и услуг в России. Однако продолжительный рост курса валюты может накапливать большой объем негативного воздействия на экономический рост. Скорость и продолжительность изменений оказываются важными характеристиками в исследовании курса валюты, необходимого для эффективной настройки денежно-кредитной политики Банка России и таргетирования инфляции в условиях кризисов. Известно, что динамическим проявлением кризиса является цикличность, состоящая из различных фаз ускорения или замедления роста [4][5].
Рис. 1. Динамика среднегодового курса доллара по отношению к рублю и скорости его роста
Примечание: составлено авторами на основе источника [3].
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Таким образом, для эффективного анализа колебаний курса валюты в условиях кризисов необходимо одновременно наблюдать динамику и скорость его изменений. Одним из методов, позволяющих аналитически описывать динамику и скорость роста показателя, является интерполирование кубическим сплайном. Интерполирование сплайнами широко используются в вычислительной математике, численном анализе и инженерных расчетах. Среди различных типов сплайнов особое место занимают кубические сплайны – класс кусочно-кубических функций с двумя непрерывными производными [6][7]. Интерполяцией кубическими сплайнами решается практически важная задача моделирования волатильной динамики курса валюты гладкой кривой через узловые точки эмпирической динамики. Моделирование кубическим сплайном оказывается эффективнее классических методов, основанных на алгебраических и тригонометрических полиномах, по нескольким причинам [8, 9]. В первую очередь это сохранение точности эмпирических данных – сплайн-модель проходит через все узловые точки с нулевой погрешностью. Во-вторых, благодаря своей непрерывности сплайн-модель содержит в себе информацию и о мгновенной скорости изменений курса доллара. Сплайн-модель динамики курса доллара преобразуется в модель мгновенной скорости роста дифференцированием [10][11].
Одним из методов, позволяющих одновременно исследовать динамику экономического показателя и скорость его изменений, является фазовый анализ. Последовательные и непрерывные изменения самого экономического показателя и скорости его изменений в каждый момент времени описываются фазовой траекторией. Анализ фазовой траектории дает исследователю более глубокое понимание динамики и характеристик устойчивости динамической системы в условиях кризисов. Фазовая траектория строится в системе координат OY(t)Y’(t), где:
Y(t) – ось значений среднегодового курса доллара в момент времени t;
Y’(t) – ось значений мгновенной скорости роста среднегодового курса доллара в момент времени t.
Эмпирической базой исследования послужили данные Центрального банка России об официальных курсах валюты [3].
РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Фазовая траектория (рис. 2) выявляет несколько циклов в динамике среднегодового курса доллара по отношению к рублю с 2007 по 2024 г. Фазовый анализ эффективен возможностью выделять циклы графически, непосредственно по кривой фазовой траектории, а также возможностью определения их метрических и временных параметров. Обратим внимание на тот факт, что фазы циклов (phases of the cycle) определяются по изменениям скорости колебаний курса доллара:
– оживление (revival) – период роста курса доллара с ускорением;
– подъем (expansion) – период роста курса доллара с замедлением;
– пик цикла (peak of the cycle) – точка, в которой прекращается рост курса доллара;
– спад (recession) – период снижения курса доллара с ускорением;
– депрессия (depression) – период снижения курса доллара с замедлением;
– дно цикла (trough) – точка, в которой прекращается снижение курса доллара.
По фазовой траектории (рис. 3) можно анализировать метрические и временные параметры цикла, в частности – амплитуду, период, начало и конец цикла, последовательные фазы в циклической динамике курса доллара. Первый в исследуемой динамике цикл имеет амплитуду около 8 руб./долл. США и период около 5 лет. Амплитуду цикла по фазовой траектории можно определить по горизонтальной оси – как разность между наибольшим и наименьшим значениями курса доллара в текущем цикле. Период цикла определяется как время, за которое цикл проходит все фазы от начала оживления до дна цикла. Началу фазы оживления и дну цикла соответствуют моменты времени, в которые мгновенная скорость роста курса доллара (значения первой производной) равна нулю. Первый цикл в исследуемой динамике курса доллара проходит все фазы за 3,5 года – с середины 2007 до 2011 г. Начиная с середины 2007 г. курс доллара демонстрирует рост с ускорением в фазе оживления, достигая максимальной скорости роста в середине 2008 г. Далее рост курса доллара продолжается с замедлением в фазе подъема, которая завершается пиком в середине 2009 г. Переход фазовой траектории в область отрицательных значений первой производной определяет начало фазы спада – снижения курса доллара с ускорением, она заканчивается ближе к 2010 г. Далее почти до 2011 г. продолжается снижение курса доллара, но уже с замедлением. Снижение курса доллара прекращается в 2011 г. достижением дна цикла.
Изменения в динамике курса доллара и в скорости его роста, происходившие с 2011 по 2013 г., можно считать циклом роста, или квазициклом, так как колебания курса доллара происходили в незначительном диапазоне и не были следствием развития кризиса (рис. 4). Этот цикл завершается в 2013 г. приближением первой производной – скорости роста курса доллара – к нулю. Здесь мы наблюдаем только фазы роста с ускорением и последующим замедлением, а фазы снижения отсутствуют.
Второй цикл в динамике курса доллара имеет бóльшую по сравнению с предыдущим амплитуду – разность между наименьшим и наибольшим значениями курса доллара с 2013 по 2017 г. составляет около 35 руб. Этот цикл совпадает с развитием кризиса в российской экономике, начавшимся в 2014 г. и негативно повлиявшим на многие макроэкономические показатели. Фаза оживления, начавшаяся в 2013 г., показывает быстрый рост курса доллара, а максимальная мгновенная скорость роста наблюдалась в середине 2014 г. Далее рост курса доллара продолжился в фазе подъема, но уже с замедлением. Пик цикла достигается ближе к концу 2015 г. – в точке, где скорость роста курса доллара приблизилась к нулю. Фаза снижения с ускорением (спад) продолжается с конца 2015 до середины 2016 г. Далее курс доллара, снижаясь с замедлением, достигает дна цикла в начале 2017 г. Фазовая траектория цикла показывает, что в точке наибольшего значения производной мгновенная скорость роста курса доллара составляла почти 25 руб./долл. США/год. В точке с наименьшим значением производной мгновенная скорость снижения курса доллара была заметно ниже – около 10 руб./долл. США/год. Период цикла составил 5 лет – с 2013 по 2017 г. Следует отметить, что продолжительность периода роста курса доллара заметно больше продолжительности его снижения.
Далее в фазовой траектории снова наблюдаем цикл роста – ускоренный рост курса доллара с 2017 г., продолжающийся в фазе подъема с замедлением (рис. 5). Скорость роста снижается практически до нуля в середине 2018 г., но цикл не переходит в фазу спада.
Очередной цикл начинается в средине 2018 г. фазой оживления, в которой происходит рост курса доллара с ускорением – до средины 2019 г. Далее рост курса доллара продолжается с замедлением (фаза подъема). В середине 2020 г. фазовая траектория достигает пика, в котором прекращается рост курса доллара и начинается фаза его снижения с ускорением. Достигнув максимальной скорости снижения в середине 2021 г., курс доллара продолжает снижаться почти до конца года, но уже с замедлением. Особенностью этого цикла является то, что практически совпадают достигнутые значения максимальной скорости роста и максимальной скорости снижения курса доллара ±10 руб./долл. США/год. Амплитуда цикла составила 10 руб./долл. США, период цикла – 3 года.
Четвертый цикл в исследуемой динамике среднегодового курса доллара образован только фазами роста (рис. 6). Рост курса доллара с ускорением начинается в конце 2021 г. и достигает максимальной мгновенной скорости роста в середине 2022 г. В дальнейшем рост продолжается с замедлением в фазе подъема до конца 2023 г. В начале 2024 г. фазовая траектория снова переходит в фазу оживления, демонстрируя ускорение роста курса доллара.
Рис. 2. Цикличность в динамике среднегодового курса доллара по отношению к рублю. Фазовая траектория, 2007–2024 гг.
Примечание: составлено авторами на основе источника [3].
Рис. 3. Фазовый анализ цикличности в динамике среднегодового курса доллара, 2007–2011 гг.
Примечание: составлено авторами на основе источника [3].
Рис. 4. Фазовый анализ цикличности в динамике среднегодового курса доллара, 2011–2017 гг.
Примечание: составлено авторами на основе источника [3].
Рис. 5. Фазовый анализ цикличности в динамике среднегодового курса доллара, 2017–2022 гг.
Примечание: составлено авторами на основе источника [3].
Рис. 6. Фазовый анализ цикличности в динамике среднегодового курса доллара, 2022–2024 гг.
Примечание: составлено авторами на основе источника [3].
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Фазовый анализ выявил некоторые закономерности в циклическом изменении курса доллара по отношению к рублю с 2007 по 2024 г. В первую очередь это устойчивое смещение циклов вправо, демонстрирующее общую тенденцию роста. Фазы роста курса доллара в циклах заметно преобладают над фазами снижения по значениям максимальной скорости и продолжительности. Фазовая траектория неоднократно выявляет и циклы роста, которые образуются фазами роста с ускорением и замедлением, но не происходит перехода в фазы снижения.
Фазовые траектории позволяют определять основные характеристики цикличности в динамике курса доллара, наблюдать их качественное поведение, графически изображают, с какой скоростью происходят изменения с течением времени. Фазовый анализ дает более глубокое понимание динамики, метрических и хронологических характеристик цикличности. Фазовый анализ цикличности может быть применен для изучения того, как качественное поведение процесса корректируется изменением воздействующих факторов. Он должен дать схему различных потенциальных действий и критических значений параметров, при которых можно изменять фазовую траекторию цикла. Фазовый анализ цикличности должен помочь и в изучении внезапных изменений в поведении процесса, которые могут происходить в условиях кризисов.
Список литературы
1. Anjum H., Malik F. Forecasting risk in the US Dollar exchange rate under volatility shifts // The North American Journal of Economics and Finance. 2020. Vol. 54. https://doi.org/10.1016/j.najef.2020.101257.
2. Mensah L., Obi P., Bokpin G. Cointegration test of oil price and us dollar exchange rates for some oil dependent economies // Research in International Business and Finance. 2017. Vol. 42. P. 304-311. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.07.141.
3. Официальные курсы валют на заданную дату, устанавливаемые ежедневно // Банк России : офиц. сайт. URL: https://www.cbr.ru/currency_base/daily (дата обращения: 06.01.2025).
4. Ali K. K., Faridi W. A., Tarla S. Phase trajectories and Chaos theory for dynamical demonstration and explicit propagating wave formation // Chaos, Solitons & Fractals. 2024. Vol. 182. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114766.
5. Skare M., Gil-Alana L. A., Porada-Rochon M. Isolating financial cycles using the fractional cyclical model in selected economies: 1970-2019 // Structural Change and Economic Dynamics. 2025. Vol. 72. P. 67-77. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2024.10.001.
6. Безуглов Д. А., Крутов В. А., Швачко О. В. Метод дифференцирования сигналов с использованием сплайн-аппроксимации // Фундаментальные исследования. 2017. № 4-1. С. 24-28.
7. Кораблев Ю. А. Метод восстановления функции по интегралам для анализа и прогнозирования редких событий в экономике // Экономика и математические методы. 2020. Т. 56, № 3. С. 113-124. https://doi.org/10.31857/S042473880010485-2.
8. Ильясов Р. Х. Особенности влияния экономического роста на динамику выбросов углерода в Соединенных Штатах и Китае: сплайн-анализ // Социально-экономические и финансовые аспекты развития Российской Федерации и ее регионов в современных условиях : материалы IV Всерос. науч.-практич. конф., 04-05 мая 2023 г., г. Грозный. Грозный : Чеченский государственный университет имени Ахмата Абдулхамидовича Кадырова, 2023. Т. 4. С. 398-406. https://doi.org/10.36684/95-1-2023-398-406.
9. Ильясов Р. Х. Динамика задолженности по жилищным кредитам в Республике Татарстан: фазовый анализ цикличности // Вестник Чеченского государственного университета им. А. А. Кадырова. 2024. № 2. С. 14-22. https://doi.org/10.36684/chesu-2024-2-54-14-22.
10. Lyeonov S., Strielkowski W., Koibichuk V. et al. Impact of Internet and mobile communication on cyber resilience: A multivariate adaptive regression spline modeling approach // International Journal of Critical Infrastructure Protection. 2024. Vol. 47. https://doi.org/10.1016/j.ijcip.2024.100722.
11. Luo S., Kong X., Nie T. Spline based survival model for credit risk modeling // European Journal of Opera-tional Research. 2016. Vol. 253, no. 3. P. 869-879.
Об авторах
Р. Х. ИльясовРоссия
доктор экономических наук, доцент
Н В. Пучкова
Россия
кандидат экономических наук, доцент
Рецензия
Для цитирования:
Ильясов Р.Х., Пучкова Н.В. Цикличность курса доллара: фазовый анализ. Вестник Сургутского государственного университета. 2025;13(2):8-15. https://doi.org/10.35266/2949-3455-2025-2-1
For citation:
Ilyasov R.Kh., Puchkova N.V. Dollar exchange rate cyclicality: Phase analysis. Surgut State University Journal. 2025;13(2):8-15. (In Russ.) https://doi.org/10.35266/2949-3455-2025-2-1