Книги по разным темам
Pages: | 1 | ... | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | ... | 61 | Во-вторых, в силу нелинейности моделей бинарного выбора представляется затруднительным оценить вклад каждого регрессора в повышение вероятности наступления финансовой нестабильности в том случае, если фактическое значение индикатора значительно отклоняется от среднего.
Наконец, для получения статистически значимых оценок необходимо рассмотреть достаточно большое число кризисных эпизодов. В России таких эпизодов (до последнего кризиса осени 2008 г.), по которым доступны статистические данные, было лишь четыре: кризис на межбанковском рынке в августе 1995 г., кризис на фондовом рынке в октябре 1997 г., масштабный финансовый кризис в августе 1998 г. и кризис доверия в банковской системе РФ в мае 2004 г. Очевидно, четырех кризисных эпизодов недостаточно для оценки модели бинарного выбора.
Оценка модели на панельных данных (т.е. с использованием данных по кризисным эпизодам в других странах), на наш взгляд, является нежелательной, так как это значительно снизит мощность критерия, в соответствии с которым оценивается вероятность наступления финансовой нестабильности. Дело в том, что, несмотря на общие черты, кризисы в разных странах имеют много особенностей, обусловленных спецификой национальных экономик. Поэтому и динамика индикаторов финансовой стабильности в преддверии кризиса в разных странах отличается.
Таким образом, в силу указанных выше причин мы сделали выбор в пользу непараметрических методов. Методология эконометрического анализа по сравнению с непараметрическими оценками является значительно более сложной и требует выполнения большого количества предпосылок относительно используемых данных. В то же время используемая нами методология является прозрачной, а 486 Раздел IV. Макроэкономическая и финансовая политика результаты Ч легкоинтерпретируемыми. Конечно, и они имеют свои ограничения. В частности, при реализации данных методов сложнее использовать стандартные статистические тесты. Однако баланс достоинств и недостатков непараметрического подхода, по нашему мнению, все же свидетельствует о его предпочтительности. Заметим, что в большинстве работ, посвященных прогнозированию наступления финансовой нестабильности с применением таких методов, используется так называемый сигнальный подход1, предложенный впервые в исследовании Камински, Лизондо и Рейнхарта2 в 1998 г. Однако для анализа именно финансовой системы России такой подход еще не применялся. Поэтому мы решили адаптировать его для разработки системы индикаторов Ч предвестников финансовой нестабильности на рынке РФ, а также построить сводный индекс финансовой стабильности в РФ.
Методология сигнального подхода При реализации сигнального подхода предполагается, что необходимо протестировать нулевую гипотезу о том, что экономика находится в нормальном состоянии, против альтернативной гипотезы о том, что в течение ближайших трехЧ шести месяцев возможно возникновение финансовой нестабильности. Как и при тестировании любой статистической гипотезы, следует выбрать границу (критическое значение)3. Если значение индикатора выходит за установленную границу, то будем считать, что данный индикатор подает сигнал.
При выборе оптимального порогового значения для каждого индикатора надо задать некоторый критерий. В качестве такого критерия используется показатель, учитывающий соотношение плохих и хороших сигналов4. Для построения данного показателя разделим все значения индикатора на четыре группы (табл. 1). Понятно, что в идеальном случае его значения будут попадать только в ячейки A и D.
Таблица Сигнальный подход к анализу индикаторов-предвестников Есть кризис в течение Нет кризиса в течение 3 месяцев 3 месяцев Есть сигнал AB Нет сигнала CD С помощью табл. 1 легко пояснить методологию выбора пороговых значений.
Определим безусловную вероятность наступления финансовой нестабильности (1) Краткое описание данного подхода см. в исследовании: Дробышевский С., Трунин П., Палий А., Кнобель А. Некоторые подходы к разработке индикаторов мониторинга финансовой стабильности // Научные труды ИЭПП. 2006. № 103Р.
Kaminsky G., Lizondo S., Reinhart C. Leading Indicators of Currency Crises // IMF Staff Papers.
1998. Vol. 45 (March). P. 1Ч48.
Мы будем тестировать односторонние гипотезы, т.е. мы полагаем, что либо снижение, либо рост показателя могут свидетельствовать о росте вероятности наступления финансовой нестабильности.
Плохим сигнал является в том случае, если после его подачи финансовая нестабильность не возникает. Соответственно хороший сигнал подается перед наступлением финансовой нестабильности.
Применение сигнального подхода к разработке индикаторов предвестников... для каждого индикатора как отношение наблюдений, за которыми в течение 3 месяцев следовала финансовая нестабильность, ко всем наблюдениям.
A + C P(C) =. (1) A + B + C + D Если индикатор посылает большое количество хороших сигналов, то можно ожидать, что вероятность наступления финансовой нестабильности при условии подачи сигнала P(C S) будет больше, чем безусловная вероятность P(C). При этом A P(C | S) =, (2) A + B т.е. для того чтобы индикатор имело смысл использовать для прогнозирования наступления финансовой нестабильности, необходимо выполнение соотношения P(C S) > P(C). (3) Данное условие назовем необходимым для выбора оптимального порогового значения. Кроме того, при выборе пороговых значений мы минимизировали отношение плохих сигналов к хорошим:
B /(B + D) N S =.
(4) А /(A + C) Таким образом, были рассмотрены все возможные пороговые значения для каждого индикатора за максимально возможный отрезок времени и выбиралось то пороговое значение, при котором значение показателя (4) было минимально, а условие (3) выполнялось. Отметим, что в ряде случаев возможно возникновение такой ситуации, при которой отношение плохих сигналов к хорошим равняется нулю из-за того, что доля плохих сигналов равна нулю, однако при этом индикатор является слишком нечувствительным, т.е. не подает сигналы перед значительным числом кризисов. Поэтому при выборе индикаторов и пороговых значений необходимо также обращать внимание на долю предсказываемых индикатором кризисов (обозначим ее PC в общем количестве кризисов).
Обзор литературы, а также качественный анализ различных макроэкономических показателей позволил сформировать следующий перечень индикаторов, которые потенциально могут заблаговременно сигнализировать о надвигающейся финансовой нестабильности.
Х Темп экономического роста:
Ч темп роста ВВП;
Ч динамика промышленного производства.
Х Платежный баланс:
Ч сальдо счета текущих операций платежного баланса;
Ч золотовалютные резервы;
Ч внешний государственный долг;
Ч условия торговли (цены экспорта);
Ч импорт и экспорт;
Ч реальный эффективный курс;
Ч чистый отток капитала;
Ч бегство капитала.
488 Раздел IV. Макроэкономическая и финансовая политика Х Процентные ставки:
Ч реальная процентная ставка;
Ч разница между внутренней процентной ставкой и ставкой LIBOR;
Ч отношение ставки по кредитам к ставке по депозитам.
Х Денежные индикаторы:
Ч индекс потребительских цен (ИПЦ);
Ч внутренний кредит в реальном выражении;
Ч денежный мультипликатор;
Ч депозиты в реальном выражении;
Ч отношение денежной массы к золотовалютным резервам;
Ч лизбыточное предложение денег в реальном выражении.
Х Индекс давления на валютный рынок.
В большинстве случаев мы использовали темпы прироста показателей либо рассматривали их отношение к ВВП, что позволило нам обеспечить сопоставимость данных. В то же время в ряде случаев для анализа использовался показатель, выраженный в уровнях, так как именно в таком виде они продемонстрировали наибольшую прогностическую силу. В табл. 2 приведено описание преобразований, которым подвергались индикаторы, а также указана периодичность данных и их источник.
Таблица Некоторые характеристики индикаторов Ч предвестников финансовой нестабильности Преобразование Индикатор Периодичность Источник переменной 12 3 Темп роста ВВП Темп прироста в реаль- Ежеквартально Росстат ном выражении к аналогичному периоду прошлого года (АППГ) Динамика промышлен- Темп прироста к преды- Ежемесячно Росстат ного производства дущему периоду Сальдо счета текущих Уровень Ежеквартально ЦБ РФ операций платежного баланса Золотовалютные Темп прироста к преды- Ежемесячно ЦБ РФ резервы дущему периоду Внешний долг % ВВП Ежеквартально ЦБ РФ Условия торговли* Уровень Ежемесячно IFS** (цены на нефть марки Брент) Импорт и экспорт Темп прироста к АППГ Ежемесячно IFS Реальный эффективный Темп прироста к преды- Ежемесячно ЦБ РФ курс рубля дущему периоду Чистый отток Уровень Ежеквартально ЦБ РФ, расчеты ИЭПП капитала*** Бегство капитала Уровень Ежеквартально ЦБ РФ, расчеты ИЭПП Применение сигнального подхода к разработке индикаторов предвестников... Окончание табл. 12 3 Реальная процентная Уровень Ежеквартально ЦБ РФ, Росстат, расставка на рынке МБK четы ИЭПП Спрэд между внутрен- Уровень Ежемесячно ЦБ РФ, IFS, расчеты ней ставкой процента и ИЭПП ставкой LIBOR Отношение ставки по Уровень Ежемесячно ЦБ РФ, расчеты ИЭПП кредитам к ставке по депозитам ИП - Темп прироста к АППГ Ежемесячно Росстат Внутренний кредит Темп прироста в реаль- Ежемесячно ЦБ РФ ном выражении к предыдущему периоду Денежный мультипли- Уровень Ежемесячно ЦБ РФ, расчеты ИЭПП катор Депозиты**** Темп прироста в реаль- Ежемесячно ЦБ РФ, Росстат, расном выражении к пре- четы ИЭПП дыдущему периоду Отношение денежной Уровень Ежемесячно ЦБ РФ, расчеты ИЭПП массы к золотовалютным резервам Избыточное предло- % ВВП Ежеквартально ЦБ РФ, Росстат, расжение денег в реальном четы ИЭПП выражении***** Индекс давления на Индекс Ежемесячно ЦБ РФ, расчеты ИЭПП валютный рынок****** Примечание. * В оригинале данный индикатор представляет собой отношение цен экспорта к ценам импорта. Однако по причине отсутствия цен экспорта и импорта в статистике платежного баланса РФ такой расчет невозможен. В качестве аналогичного показателя нами рассмотрена динамика цен на нефть марки Брент. Поскольку нефть является одной из главных позиций российского экспорта, то индекс изменения ее цены при предпосылке об относительной неизменности цен импортируемых товаров может служить достаточно надежным индикатором условий торговли страны.
** База данных Международного валютного фонда International Financial Statistics (IFS).
*** Чистый отток капитала представляет собой сальдо по счету движения капитала для банков и нефинансовых предприятий, а также чистые ошибки и пропуски. Бегство капитала характеризуется суммой торговых кредитов и авансов, своевременно не возвращенной экспортной выручки и чистых ошибок и пропусков. Положительное значение показателей означает приток капитала, а отрицательное Ч его отток.
**** Рассматривается сумма депозитов до востребования, срочных, сберегательных депозитов и депозитов в иностранной валюте.
***** Избыточное предложение денег в реальном выражении определяется как отклонение оцененного спроса на деньги от наблюдаемого предложения денег (выраженного как доля денежной массы в ВВП), т.е. как остатки регрессионного уравнения следующего вида:
Mt = a0 + a1Yt + a2pt + a3t + t, GDPt где M Ч денежная масса М2; GTP Ч номинальный ВВП; Y Ч объем ВВП (в реальном выражеt t t нии); рt Ч индекс потребительских цен; t Ч время. Остатки t интерпретируются как показатель лизбыточного кредитования экономики.
490 Раздел IV. Макроэкономическая и финансовая политика ****** Индекс представляет собой среднее взвешенное значение трех показателей:
1) темпа прироста курса национальной валюты за месяц, E;
2) темпа прироста золотовалютных резервов (с обратным знаком), R;
3) уровня процентной ставки (для РФ Ч процентная ставка на рынке МБК), i.
Два последних слагаемых отражают политику денежных властей на валютном рынке в случае спекулятивной атаки на национальную валюту. Предполагается, что при фиксированном (регулируемом) валютном курсе атака будет приводить к уменьшению золотовалютных резервов. С другой стороны, при любом режиме валютного курса центральный банк для защиты национальной валюты может повышать процентные ставки. Последнее учитывается при включении в формулу для расчета индекса третьего слагаемого. Таким образом, индекс давления на валютный рынок рассчитывается как:
wE + w2(-R) + wi 1 I =.
Веса w1, w2, w3 выбираются таким образом, чтобы дисперсии всех трех величин были одина D(E ) D(E ), D(w1E ) = D(w2R) = D(w3i)..
ковы, т.е. Следовательно, принимая w1 = 1, w = w3 = D(R) D(i) Применение описанной выше методологии для выбора индикаторов Ч предвестников финансовой нестабильности в РФ позволило получить результаты, представленные в табл. 3. Пороговые значения строились на основе анализа данных за январь 1994 Ч декабрь 2006 г. (с учетом их доступности по отдельным показателям).
Таблица Результаты применения сигнального подходаПороговое S) S) Ч P(C) Индикатор N/S PC P(C P(C значение 12 3 4 5 Сальдо счета текущих операций пла- Ч1,5 млрд 0 0,5 1 0,тежного баланса* долл.
Реальная процентная ставка на рынке 4,4% 0 0,5 0,75 0,МБK Отношение денежной массы к золото- 3,7 0,12 0,5 0,63 0,валютным резервам* Реальный эффективный курс рубля +6,5% 0,08 0,25 0,5 0,Избыточное предложение денег 2,2% ВВП 0,09 0,5 0,5 0,в реальном выражении Спрэд между внутренней ставкой про- 40 п. п. 0,17 0,5 0,35 0,цента и ставкой LIBOR Темп роста ВВП* Ч5,2% 0,31 0,25 0,4 0,Условия торговли (цены на нефть 12,1 долл. за 0,18 0,25 0,29 0,марки Брент) баррель Бегство капитала* Ч8,3 млрд 0,55 0,25 0,25 0,долл.
Золотовалютные резервы Ч2,2% 0,45 0,75 0,16 0,Экспорт Ч1,4% 0,5 0,5 0,14 0, Звездочкой отмечены те показатели, для которых наилучшие результаты были получены при расчетах с использованием шестимесячного сигнального локна перед кризисом.
Применение сигнального подхода к разработке индикаторов предвестников... Окончание табл. 12 3 4 5 Внутренний кредит 1,6% 0,52 0,5 0,13 0,Индекс давления на валютный рынок 1,7 0,52 1 0,15 0,ИП - 222% 0,56 0,25 0,12 0,Депозиты Ч0,9% 0,6 0,5 0,11 0,Импорт +40,5% 0,84 0,25 0,09 0,Денежный мультипликатор 2,02 0,9 1 0,08 0,Отношение ставки по кредитам 1,73 0,95 1 0,09 к ставке по депозитам Чистый отток капитала +2,8 млрд 0,88 1 0,07 Ч0,долл.
Pages: | 1 | ... | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | ... | 61 | Книги по разным темам