К оценке долгосрочной взаимосвязи курсов AZN/RUB и USD/RUB на фоне усиливающихся санкций против России

Оруджев Эльшар Гурбан оглы   Мамедова Лейла Маздак кызы   

Статья опубликована в журнале «Проблемы прогнозирования» (ISSN: 0868-6351 (Print), ISSN: 3034-0071 (Online)), №2 2024

RUEN
К ОЦЕНКЕ ДОЛГОСРОЧНОЙ ВЗАИМОСВЯЗИ КУРСОВ AZN/RUB И USD/RUB НА ФОНЕ УСИЛИВАЮЩИХСЯ САНКЦИЙ ПРОТИВ РОССИИ

ОРУДЖЕВ Эльшар Гурбан оглы, д.ф.-м.н., профессор, elsharorucov63@mail.ru, Бакинский государственный университет, Баку, Азербайджан
ORCID: 0000-0002-6985-1407; Scopus Author ID: 6506480372

МАМЕДОВА Лейла Маздак кызы, к.ф.-м.н., l.mamedova2807@gmail.com, Бакинский государственный университет, Баку, Азербайджан

Аннотация. В статье исследуются взаимовлияния курсов валют AZN/RUB и USD/RUB на фоне усиливающихся санкций против России в период с 02.01.2023 г. по 06.09.2023 г. (пятидневные показатели,178 наблюдений) с использованием механизма коррекции ошибок (ECM) и авторегрессионных моделей с распределенным лагом (ARDL) с учетом структурных сдвигов. Определены конкретные спецификации регрессионных моделей, подтверждающие, что изменение обменного курса американского доллара к российскому рублю оказывает статистически слабо значимый сонаправленный эффект на обменный курс азербайджанского маната к российскому рублю. Определены скорости восстановления равновесия после шоковых изменений между зависимой и независимой переменной, а также соотношения с положительными коинтегрирующими коэффициентами, при которых траектория указанных курсов сходит с равновесного положения и не возвращается к нему после влияния шока в предыдущем периоде. Полученные результаты для разных спецификаций показывают, что, в связи с девальвацией российского рубля к американскому доллару, в настоящее время угрозы для курса азербайджанского маната к российскому рублю нет.

Ключевые слова: валютный курс, механизм коррекции ошибок, коинтеграция, граничная модель авторегрессии с распределенным лагом, структурные изменения.

DOI: 10.47711/0868-6351-203-208-221

Статья поступила в редакцию 20.10.2023. Статья принята к публикации 09.11.2023.

Для цитирования: Э.Г. Оруджев, Л.М. Мамедова. К оценке долгосрочной взаимосвязи курсов AZN/RUB и USD/RUB на фоне усиливающихся санкций против России // Проблемы прогнозирования. 2024. № 2 (203). С. 208-221. DOI: 10.47711/0868-6351-203-208-221

ON THE ASSESSMENT OF THE LONG-TERM RELATIONSHIP BETWEEN THE AZN/RUB AND USD/RUB RATES AGAINST THE BACKDROP OF INCREASING SANCTIONS AGAINST RUSSIA

E.G. ORUDZHEV, Doct. Sci. (Phys.-Math.), Professor, Baku State University, Baku, Azerbaijan
ORCID: 0000-0002-6985-1407; Scopus Author ID: 6506480372

L.M. MAMEDOVA, Cand. Sci. (Phys.-Math.), Baku State University, Baku, Azerbaijan

Abstract. The article examines the mutual influence of the AZN/RUB and USD/RUB exchange rates against the backdrop of increasing sanctions against Russia in the period from January 2, 2023, to September 6, 2023, (five-day indicators, 178 observations) using the error correction mechanism (ECM) and autoregressive distributed lag (ARDL) models taking into account structural shifts. Exact specifications of regression models have been determined, confirming that changes in the exchange rate of the US dollar to the Russian ruble have a statistically weakly significant codirectional effect on the exchange rate of the Azerbaijani manat to the Russian ruble. The rates of restoration of equilibrium after shock changes between the dependent and independent variables have been determined, as well as relationships with positive cointegrating coefficients, at which the trajectory of these rates leaves the equilibrium position and does not return to it after the influence of the shock in the previous period. The results obtained for different specifications show that due to the devaluation of the Russian ruble against the US dollar, there is currently no threat to the exchange rate of the Azerbaijani manat against the Russian ruble.

Keywords: exchange rate, error correction mechanism, cointegration, boundary autoregressive distributed lag model, structural changes.

DOI: 10.1134/S1075700724020114

Received 20.10.2023. Accepted 09.11.2023.

For citation: E.G. Orudzhev and L.M. Mamedova. On the Assessment of the Long-Term Relationship between the AZN/RUB and USD/RUB Rates against the Backdrop of Increasing Sanctions against Russia // Studies on Russian Economic Development. 2024. Vol. 35. No. 2. Pp. 308-318. DOI: 10.1134/S1075700724020114

Литература/References

  1. Пылин А.Г. Внешнеэкономические связи Азербайджана в контексте региональной интеграции // Проблемы постсоветского пространства. 2015. № 1. С. 58-76. [Pylin A.G. Foreign economic relations of Azerbaijan in the context of regional integrat. Problems of the post-Soviet space. 2015. No. 1. Pp. 58-76. (In Russ.)]
  2. Куклина Е.А. Энергетический вектор российско-азербайджанского экономического сотрудничества в цифровом пространстве современного мира // Евразийская интеграция: экономика, право, политика. 2019. № 4. С. 50-61. [Kuklina E.A. The energy vector of Russian-Azerbaijani economic cooperation in the digital space of the modern world. EURASIAN INTEGRATION: economics, law, politics. 2019. No. 4. Рр. 50-61. (In Russ.)]
  3. Orudzhev E., Mammadova L. Prediction of EUR/AZN exchange rate dynamics on the basis of spectral characterıstıcs // Journal of International Studies. 2020. No. 13 (2). Pp. 242-258. DOI: 10.14254/2071-8330.2020/13-2/17.
  4. Мамедова Л.М. О комбинациях гармоник и полиномов в эконометрическом моделировании курсовых изменений RUB/AZN // Статистика и Экономика. 2022. № 19 (5). С. 48-58.  URL: https://doi.org/10.21686/2500-3925-2022-5-48-58 [Mamedova L. On the Combination of Harmonics and Polynoms in Econometric Modeling of RUB/AZN Exchange Rate. Statistics and Economics 2022. No. 19 (5). Pp. 48-58. (In Russ.)]
  5. Azretbergenova G.Z. The Interrelation between Stock Prices and the Exchange Rate in Kazakhstan // Economics: the strategy and practice. 2022. No. 17 (2). Pp. 206-216. URL: https://doi.org/10.51176/1997-9967-2022-2-206-216
  6. Sultonov M. Regional Economic and Financial Interconnectedness and the Impact of Sanctions: The Case of the Commonwealth of Independent States // Journal of Risk and Financial Management.  2022. No. 15 (12). P. 565. URL: https://doi.org/10.3390/jrfm15120565
  7. Darie F.C., Tache I. Managing exchandge rate volatility during political crises // Bulletin of the Transilvania University of Braşov. Series V: Economic Sciences. 2022. Vol. 15 (64). No. 1. Pp. 83-96. URL: https://doi.org/10.31926/but.es.2022.15.64.1.9
  8. Анисимова Я.А., Плотников В.А. Экономическая безопасность, санкции и переориентация российских внешнеторговых потоков // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2023. № 13 (2). С. 10-23. URL: https://doi.org/10.21869/2223-1552-2023-13-2-10-23 [Anisimova Ya.A., Plotnikov V.A. Economic security, sanctions and reorientation of Russian foreign trade flows. News of the Southwestern State University. Series: Economics. Sociology. Management. 2023. No. 13 (2). Pp. 10-23. (In Russ.)]
  9. Drapkin I.M., Fedyunina A.A., Simachev Y.V. Unrealized opportunities: Exploring Russia’s untapped OFDI potentials amidst economic sanctions // Russian Journal of Economics. 2023. No. 9 (2). Pp. 134-157. DOI: 10.32609/j.ruje.9.104661.
  10. Aksenov I., Afonin P., Grekov I., Shemyakin N., Chicherov I. Trade and economic relations of the Russian Federation in modern conditions. E3S Web of Conferences 402, 08054 (2023). International Scientific Siberian Transport Forum – TransSiberia 2023. URL: https://www.e3s-conferences.org/articles/e3sconf/abs/2023/39/e3sconf_transsiberia2023_08054/e3sconf_transsiberia2023_08054.html
  11. Gainetdinova A.A. Asymmetric Impact of Geopolitical Risk and Economic Policy Uncertainty on Russian Ruble Exchange Rate // Journal of Applied Economic Research. 2023. Vol. 22. No. 2. Pp. 270-293. URL: https://doi.org/10.15826/vestnik.2023.22.2.012
  12. Sohag K., Gainetdinova A., Mariev O.  The response of exchange rates to economic policy uncertainty: Evidence from Russia // Borsa Istanbul Review. 2022. No. 22 (3). Pp. 534-545. URL: https://doi.org/10.1016/j.bir.2021.07.002
  13. Френкель А.А., Тихомиров Б.И., Сурков А.А. Экономика России в 2022–2024 годах: итоги, тенденции, прогнозы // Вопросы статистики. 2023. № 30 (3). С. 33-52. URL: https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-3-33-52 [Frenkel A.A., Tikhomirov B.I., Surkov A.A. Russian economy in 2022–2024: results, trends, forecasts. Questions of statistics.2023. No. 30 (3). Pp. 33-52. (In Russ.)]
  14. Graceffa F., Brigo D., Pallavicini A. On the consistency of jump-diffusion dynamics for FX rates under inversion // International Journal of Financial Engineering. 2020. Vol. 07. No. 04. P. 2050046. URL: https://doi.org/10.1142/S2424786320500462
  15. Оруджев Э.Г., Гусейнова С.М. Об одной задаче коинтеграции торговых связей Азербайджана, России, Беларуси и Казахстана // Статистика и Экономика. 2020. № 17 (2). С. 29-39. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2020-2-29-39 [Orudzhev E.G, Huseynova M.S. On One Co-Integration Issue of Trade Links of Azerbaijan, Russia, Belarus and Kazakhstan. Baku State University, Baku, Azerbaijan. Statistics and Economics.2020. No. 17 (2). Рр. 29-39. (In Russ.)]
  16. Niftiyev I. Third-country economic consequences of Western sanctions on Russia: a thematic analysis of expert opinions in Azerbaijan // Socio Economic Challenges. 2023. No. 7 (3). Pp. 113-140. URL: https://doi.org/10.61093/sec.7(3).113-140.2023.
  17. Verbeek M. A Guide to Modern Econometrics. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken. NJ. United States. 2012. 386 p.
  18. Zivot E., Andrews D.W.K. Further Evidence on the Great Crash, the Oil-Price Shock, and the Unit-Root Hypothesis // Journal of Business & Economic Statistics. 1992. No. 10 (3). Pp. 251-270. URL: https://doi.org/10.2307/1391541
  19. Bai J., Perron P. Estimating and Testing Linear Models with Multiple Structural Changes // Econometrica. 1998. No. 66 (1). Pp. 47-78. URL: https://doi.org/10.2307/2998540
  20. Bai J., Perron P. Computation and Analysis of Multiple Structural Change Models // Journal of Applied Econometrics. 2003. No. 18. Pp. 1-22. URL: https://doi.org/10.1002/jae.659
  21. Perron P. Dealing with Structural Breaks. In: K. Patterson and T. C. Mills, Eds., Palgrave Handbook of Econometrics, Vol. 1. Econometric Theory, Palgrave. London, 2006.
  22. Tastan H. Testing for Spectral Granger Causality // The Stata Journal. 2015. No. 15 (4). Pp. 1157-1166. URL: https://doi.org/10.1177/1536867X1501500411
  23. Breitung J., Candelon B. Testing for short- and long-run causality: A frequency-domain approach // Journal of Econometrics. 2006. No. 132 (2). Pp. 363-378. URL: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2005.02.004
  24. Pesaran M.H., Shin Y., Smith R.J. Bounds Testing Approaches to the Analysis of Level Relationships // Journal of Applied Econometrics. 2001. No. 16 (3). Pp. 289-326. URL: http://www.jstor.org/stable/2678547
  25. Gusti I.N.A. Time Series Data Analysis Using Eviews. John Wiley & Sons, Inc. Hoboken. NJ, United States.2009. 635 p.