Книги по разным темам
Pages: | 1 | ... | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | ... | 32 | - эндогенные переменные – месячная номинальная доходностьГКО, месячный темп прироста ИПЦ, темп прироста широкой денежной массыМ2 в текущем месяце (модель1);
- эндогенные переменные – месячная номинальная доходностьГКО, месячные темпы прироста ИПЦ. Экзогенная переменная – среднемесячные темпы приростаМ2 за шесть – девять предыдущих месяцев(модели 2–5);
- эндогенные переменные – месячная номинальная доходностьГКО, темп прироста реальной денежной массы М2 в текущем месяце (модель6);
- эндогенные переменные – реальная месячная ставка по ГКО,темп прироста денежной массы М2 в текущем месяце (модель 7).
При выборе денежного агрегата, влияющего надинамику доходности ГКО и инфляцию, мы опирались на предыдущие исследованияИЭПП о взаимосвязи между различными денежными агрегатами (денежная база,М0, М2, широкие деньги) и темпами приростаИП - (см. Энтов, Радыгин и др., 1998). Согласно полученным результатам, темпы прироста индексапотребительских цен определяются динамикой широкой денежной массы М242. Глубина временногоинтервала, на котором проявляется влияние денежного агрегата на темпы ростацен, составляет от 6 до 9 месяцев (наиболее высокие оценки были получены для 8месяцев).
Поскольку выше были выявлены единичныекорни в рядах месячной доходности ГКО и темпов прироста ИПЦ, мы рассматриваемпервые разности этих переменных. Результаты расширенных тестов Дикки-Фуллерасвидетельствуют об отсутствии единичных корней в рядах темпов прироста денежноймассы М2, кроме среднихтемпов за 8 и 9 месяцев43. Тест Йохансена отрицаеткоинтеграцию между эндогенными переменными во всех шести моделях. Графикифункций отклика месячной доходности для моделей 1, 6 и 7 показаны на рисунке5.1.
Рисунок 5.1*
* Число лагов в моделях выбрано равнымчетырем с учетом качества моделей и необходимого числа степеней свободы.Условные обозначения: IM – месячная доходность ГКО, P – темп прироста ИПЦ, М2– темп приростаМ2, D(●) – разностный оператор, RI– реальная ставка поГКО, СО – стандартноеотклонение. Число наблюдений: 59 (с октября 1993 года по август 1998года).
Полученные результаты исследования непозволяют нам полностью подтвердить высказанные гипотезы. Все векторные моделиноминальной доходности ГКО статистически незначимы, значения функций откликаноминальной доходности на шоки денежного предложения неотличимы от нуля на всемвременном периоде. Таким образом, исследование номинальных ставок неподтверждает наличие эффекта ликвидности (снижения ставок при расширенииденежного предложения). В то же время модель 7 показывает, что реальнаядоходность ГКО понижается на протяжение первых двух месяцев послеположительного шока денежного предложения. В последствие влияние исчезает. Понашему мнению, полученные результаты могут иметь следующиеобъяснения:
- мы не разделяли короткие и длинные ставки по ГКО. В то же времядаже на развитых финансовых рынках эффект ликвидности лучше всего проявляетсяпри анализе наиболее коротких (до трех месяцев) процентных ставок.Средневзвешенная доходность ГКО аналогична проценту со сроком от трех до шестимесяцев (по дюрации рыночного портфеля);
- исследуемые ряды не имеют достаточного числа наблюдений (не болеепяти лет), поэтому мы были ограничены при выборе глубины авторегрессионныхчленов четырьмя месяцами. Таким образом, отсутствовала возможность проверкигипотезы нейтральности шоков денежного предложения, по крайней мере, в пределахпериода их влияния на уровень цен (до девяти месяцев);
- на протяжении рассматриваемого периода рынок испытывалзначительное число других шоков, помимо денежных, влияние которых невозможноотсечь, не уменьшая число наблюдений. К числу таких шоков мы относим, вчастности, периоды усиления политической неопределенности и шоки бюджетнойполитики.
з5.2. Влияние бюджетнойполитики на доходность ГКО:
проявление эффекта ликвидности на российском рынке государственныхоблигаций
Рассматривая влияние бюджетной политики науровень доходности государственных долговых обязательств, необходимо учитыватьнесколько аспектов44.
Во-первых,увеличение дефицита государственного бюджета вынуждает правительство выходитьна финансовый рынок с предложением новых ценных бумаг. Рост предложения ведет кповышению стоимости заимствования. Помимо последующего увеличения долигосударственных расходов, идущих на обслуживание и погашение долга, этотпроцесс негативно влияет на экономику через так называемый эффект вытеснения(crowding out), то естьзамещение частных заимствований государственными и уменьшение частныхзаимствований из-за повышения уровня процента.
Во-вторых, ростгосударственного долга ведет к росту процентной ставки вследствие увеличенияриска дефолта, высокой вероятности развития событий, при котором государствоокажется неспособным выполнять в будущем растущие обязательства в полномобъеме.
В-третьих,повышение процентных ставок может быть связано с эффектом отложенной инфляции.Эта проблема особенно актуальна в ситуации, когда рыночное финансированиедефицита бюджета является составной частью программы по борьбе с инфляцией. Какотмечалось выше, при высоких заимствованиях государство сталкивается в будущемс необходимостью расходовать все больше средств на погашение и обслуживаниедолга. При достижении предельного уровня платежеспособности правительство имеетвозможность либо отказаться от выполнения обязательств (дефолт), либоприбегнуть к дополнительной эмиссии, обесценивая долг в реальномвыражении45.
В-четвертых,необходимость размещения новых государственных облигаций в условияхперманентного первичного дефицита и ограниченного спроса со стороны участниковрынка заставляет министерство финансов более агрессивно действовать напервичных аукционах. Превышение предложения новых ценных бумаг сверх ожидаемогообъема приводит к повышению доходности на аукционе по сравнению с уровнем,связанным с фундаментальными факторами (долговременная реальная ставка плюсожидаемая инфляция).
Эмпирический анализ российского рынкагосударственного долга не выявил наличие статистически значимой взаимосвязимежду уровнем реальной ставки по ГКО, дефицитом федерального бюджета иувеличением объема долга46. На наш взгляд, это можетбыть связано прежде всего с малым числом наблюдений на временном интервале,когда проводилась политика финансирования дефицита государственного долгапреимущественно за счет заимствования на внутреннем финансовом рынке (совторого квартала 1995 года до первого квартала 1998 года). Качественный анализрынка (см. главу 1) показывает, что на отдельных периодах зависимость имеламесто (вторая половина 1995 года, 1996 год, лето 1997 года47, перваяполовина 1998 года), но данная гипотеза не поддается проверке на основеэконометрических методов из-за малого числа наблюдений.
В данном параграфе мы рассмотрим влияниебюджетной политики через изменения потребности Министерства финансов РФ попривлечению средств в бюджет на основе анализа поведения эмитента на аукционах.Теоретически данный подход базируется на моделях предпочтения ликвидности (см.Приложение 1). Предыдущие исследования данного вопроса подтвердилисправедливость гипотезы о проявлении эффекта ликвидности на рынке ГКО-ОФЗ(Дробышевский, 1998).Однако в указанной работе рассматривался только 1995 год48. Здесьанализируется весь период, когда регулярно (еженедельно) проводились аукционыпо размещению государственных краткосрочных облигаций: с января 1995 года помай 1998 года49.
Для анализа эффекта ликвидности мырассмотрим динамику трех переменных: отношение средневзвешенной доходности кпогашению на аукционе к средневзвешенной за данную неделю доходности навторичных торгах по всем сериям облигаций (RR); отношение объема (по номиналу)размещенных на аукционе облигаций к первоначальному спросу, заявленномуинвесторами (VID);отношение выручки Министерства финансов РФ на аукционе к первоначальному спросу(GID).
Первая переменная отражает степень влиянияминистерства финансов на ожидаемую номинальную ставку процента по ГКО. Как былоотмечено в главе 2, доходность облигаций на вторичном рынке в большей степенисоответствует рыночной ставке процента, тогда как доходность на аукционенаходится под сильным влиянием Министерства финансов РФ. В этом случае значениепеременной означает негативный шок в политикеэмитента для инвесторов: превышение объема привлеченных средств по сравнению ссуммой, которую инвесторы были согласны вложить в облигации в условияхограничения ликвидности. В последующие торговые дни влияние эффекта ликвидности(повышение уровня доходности) распространяется и на вторичный рынок. Однако,поскольку мы рассматриваем средневзвешенную за неделю доходность, данныйимпульс нивелируется результатами торгов в дни до аукциона, и аукционная ставкаостается выше средней ставки на вторичных торгах.
Две последние переменные являются условнымииндикаторами для отражения соотношения объема привлеченных у инвесторов средств(числитель) и ограничения ликвидности у них (знаменатель). Данные переменныеявляются аналогами соответствующей переменной (q) в модели Лукаса (Lucas, 1990). Более высокое значениепеременной должно приводить к росту отношения ставок (RR), т. е. мы ожидаем положительный знаку коэффициента в регрессионном уравнении.
На рисунке 5.2 приведены графики динамикиотношения RR и двухпоказателей аукционных шоков – VID иGID. Отношение доходности кпогашению на аукционе к доходности на вторичном рынке практически на всемвременном интервале превосходило единицу. Исключением являются периоды в первойполовине 1995 года и весной–летом 1997 года. Как уже было отмечено, лето 1997 года былоединственным периодом снижения активности эмитента. На рисунке прослеживаетсяположительная взаимосвязь между отношением доходностей и индикаторамиаукционных шоков.
Рисунок 5.2*
* RR – леваяось, VID и GID – правая ось.
Анализ временного ряда отношениядоходностей показывает, что его динамика соответствует стационарномуавторегрессионному процессу второго порядка. Автокорреляционная и частнаяавтокорреляционная функции показаны на рисунке 5.3. Тест на единичные корниотвергает гипотезу на 5% уровне значимости: статистика расширенного тестаДикки-Фуллера равна -3,055 (критическое значение
-2,879).
Рисунок 5.3.
Для проверки эффекта ликвидности мы оценилилинейные регрессионные модели вида:
,
где – модель 1, –модель 2.
Оценки линейной модели показали, чтоостатки обладают свойством гетероскедастичности (согласно тесту множителейЛагранжа на ARCH). Мы перешли к оценке нелинейных моделей с условной дисперсиейостатков, моделируемой в виде процесса GARCH(1,2). В этом случае оценкикоэффициента при авторегрессионном члене второго порядка статистическинезначимы (его влияние принимает на себя соответствующая переменная в уравненииусловной дисперсии). Таким образом, в окончательном виде модели выглядятследующим образом:
.
Оценки моделей 1 и 2 приведены в таблице5.1.
Анализ статистик моделей позволяет сделатьследующие выводы:
- показатели аукционных шоков являются значимыми факторами,определяющими колебания доходности на аукционе по отношению доходности навторичных торгах. Оценки соответствующих коэффициентов в обеих моделяхстатистически значимы на 95% уровне и имеют предполагаемый (положительный)знак;
- оценки моделей не позволяют однозначно определить какой из двухпоказателей аукционных шоков является более предпочтительным. Коэффициент припеременной VID в модели 2имеет более высокую
t-статистику по сравнению с коэффициентом при GID, однако, коэффициент множественнойдетерминации у модели 1 несколько выше50.
Таблица 5.1*
Модель 1 (GID) | Модель 2 (VID) | |
0,324 (4,80) | 0,416 (6,68) | |
0,669 (13,43) | 0,601 (12,77) | |
0,095 (2,42) | 0,052 (2,78) | |
ω | 0,003 (4,42) | 0,003 (1,04) |
α | 0,233 (3,34) | 0,301 (4,04) |
β | -0,289 (-4,72) | -0,274 (-2,15) |
γ | 0,788 (30,37) | 0,739 (5,77) |
Числонаблюдений | 171 | 171 |
R2 | 0,414 | 0,413 |
НормированныйR2 | 0,393 | 0,391 |
F-статистика | 19,34 | 19,21 |
AIC | -1,698 | -1,717 |
BIC | -1,570 | -1,588 |
Q-статистика Бокса-Льюнга (16 лагов) | 20,44 | 24,68 |
* В скобках – t-статистика.
з5.3. Анализ последствий либерализациирынка ГКО-ОФЗ51
Pages: | 1 | ... | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | ... | 32 | Книги по разным темам