Методологические подходы к разработке и обоснованию индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в России тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Трунин, Павел Вячеславович |
| Место защиты | Москва |
| Год | 2007 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.01 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Методологические подходы к разработке и обоснованию индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в России"
На правах рукописи
Трунин Павел Вячеславович
Методологические подходы к разработке и обоснованию индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в России
Специальность 08 00 01 Экономическая теория
Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Москва - 2007
1 7 МАЙ 2007
003059733
Работа выпонена в Институте экономики переходного периода
Научный руководитель кандидат экономических наук
Дробышевский Сергей Михайлович
Официальные оппоненты доктор экономических наук
Верников Андрей Владимирович
кандидат экономических наук Струченевский Антон Александрович
Ведущая организация Центр стратегических разработок
Защита состоится 31 мая 2007 г в часов 00 минут на заседании диссертационного совета К 520 011 01 по присуждению ученой степени кандидата экономических наук в Институте экономики переходного периода по адресу
125993, Москва, Газетный переулок, д 5, конференц-зал Тел (495)629 5565
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института экономики переходного периода, а также в сети Интернет по адресу http //www iet ru/
Автореферат разослан 25 апреля 2007 г
Ученый секретарь диссертационного совета
кандидат военных наук Алексеев А И
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность исследования. Ни одно государство, даже высокоразвитое, не застраховано от рисков, связанных с нестабильностью финансовой системы Однако особенно уязвимы к таким рискам переходные и развивающиеся экономики, поскольку их рынки во многих случаях являются открытыми, но при этом не сформированы механизмы, смягчающие воздействие фундаментальных факторов возникновения финансовой неустойчивости Финансовый кризис, произошедший в Азии во второй половине 1997 г, является одним из примеров серии финансовых катаклизмов, случившихся в мировой финансовой системе в течение последних десятилетий Только в 1990-х годах мир стокнуся с несколькими крупными кризисами Европа прошла через валютный кризис в 1992 - 1993 гг, в 1993 - 1995 гг ряд латиноамериканских стран испытал резкую девальвацию национальных валют, а в 1997 - 1998 гг вона кризисов прокатилась по новым индустриальным странам Азии и Латинской Америки В 1998 г финансовый кризис случися и в России
К настоящему времени в мировой экономике сформировася целый ряд значительных дисбалансов Это, прежде всего, крупный дефицит текущего счета платежного баланса и бюджета Соединенных Штатов Америки, значительное положительное сальдо текущего счета платежного баланса Китая и связанных с ним экономик Юго-Восточной Азии, крупные финансовые дисбалансы в экономике Японии и пр Все указанные факторы могут оказывать влияние на экономики не только тех стран, где они возникают, но и других стран, подрывая их финансовую стабильность, что может в конечном счете привести к развертыванию финансового кризиса
Определение эпизодов развития экономики, которые можно назвать финансовой нестабильностью, является само по себе непростой задачей В частности, впоне логично считать финансовой нестабильностью банкротство ряда финансовых институтов в стране Однако при определенных обстоятельствах это может быть составной частью обычного рыночного процесса, при котором прекращают функционировать убыточные фирмы, которые не смогли организовать эффективную деятельность В то же время при других обстоятельствах банкротство одного финансового института может стать спусковым крючком финансового кризиса. Поэтому финансовую нестабильность можно определить как такие проблемы в финансовой системе страны, которые оказывают значительное негативное влияние на экономическую динамику
Как правило, кризисные эпизоды на финансовом рынке сопряжены не только со значительными прямыми потерями вследствие убытков и банкротств финансовых институтов, но и с замедлением экономического роста, уменьшением доверия населения к финансовой системе, затруднениями при проведении денежно-кредитной политики и другими проблемами Вследствие значительных прямых (таких, как рекапитализация банковской системы) и косвенных (например, снижение экономической активности) издержек финансовых кризисов, случившихся в 1990-е гг, в мире была осознана необходимость разработки индикаторов-предвестников финансовой нестабильности
Проведенные исследования1 показали, что периоды финансовой нестабильности, предшествующие кризису, могут иметь общие основные элементы Большие издержки, которые несет экономика в результате финансовых кризисов, вызвали многочисленные попытки построения моделей, которые позволили бы распознать нарастание предкризисных явлений и дать экономическим агентам время на их преодоление Таким образом, для предотвращения развертывания кризиса необходим мониторинг состояния финансовой системы страны, в том числе по некоторому набору индикаторов, позволяющих на регулярной основе анализировать ее стабильность
При построении индикаторов-предвестников финансовой нестабильности учитываются многочисленные взаимосвязи в финансовой системе страны, которые большей частью игнорируются при использовании наиболее популярных индикаторов кредитного и валютного рисков - спрэдов процентных ставок и суверенных кредитных рейтингов Можно привести несколько причин низкой эффективности данных показателей для прогнозирования финансовой нестабильности Во-первых, у участников рынка может не быть поной, своевременной и точной информации о кредитоспособности заемщиков В частности, доги в иностранной валюте индонезийских корпораций, а также нефункционирующие ссуды в Южной Корее, Таиланде, Малайзии и Индонезии оказались значительно больше, чем можно было предположить, исходя из официальной информации, публикуемой до кризиса. Таким образом, если бы фактические объемы ликвидных активов и обязательств стали известны раньше,
1 См например, Agenor Р -R., Bhandari J S , Flood R.P Speculative Attacks and Models of Balance-of-Payments Crises // NBER Working Paper 3919 1991 , Carramazza F, Ricci L and Saigado R Trade and financial contagion in currency cnses // IMF working paper 00/55 March 2000, Demirguc-Kunt A, Detragiache E Cross-Country Empirical Studies of Systemic Bank Distress ASurvey // IMF Working Paper 05/96 2005
то при прочих равных спрэды процентных ставок были бы выше, а кредитные рейтинги - ниже Иными словами, плохая работоспособность кредитных рейтингов и спрэдов процентных ставок объясняется тем, что при их построении слабо учитываются зависимости в финансовой системе, существование которых можно предположить, исходя из теоретических моделей финансовых кризисов Построение и обоснование системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности позволяет устранить отмеченный недостаток
Во-вторых, кредитные рейтинги и процентные ставки могут не отражать информацию о приближающейся финансовой нестабильности, так как участники рынка, как правило, ожидают, что органы государственной власти либо международные финансовые организации вмешаются и помогут тем финансовым институтам, у которых возникли проблемы В этом случае кредитные рейтинги показывают платежеспособность не столько заемщика, сколько гаранта испонения его обязательств Следовательно, система работающих индикаторов-предвестников финансовой нестабильности является по сравнению с кредитными рейтингами гораздо более полезной экономическим агентам для своевременного принятия мер по адаптации к ухудшающейся ситуации на финансовом рынке
Отмеченные тенденции и взаимосвязи определяют важность и актуальность исследования, посвященного разработке системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в РФ Заметим, что в настоящее время в России построение такой системы индикаторов является слабоизученной темой В мировой экономической литературе описываются различные методы построения системы индикаторов-предвестников Однако в РФ, по всей видимости, она дожна иметь свои особенности, определяемые спецификой развития финансового рынка в переходной экономике
Объект исследования. Объектом исследования в настоящей работе является финансовый рынок РФ и взаимосвязи его состояния с основными макроэкономическими индикаторами развития страны
Предмет исследования. Предмет исследования включает в себя закономерности динамики макроэкономических индикаторов накануне периода финансовой нестабильности, складывающиеся под воздействием негативных тенденций в экономике страны
Х общие показатели экономического развития,
Х показатели платежного баланса,
Х показатели внешней торговли,
Х индикаторы валютного рынка,
Х процентные ставки,
Х динамика цен,
Х показатели денежного рынка,
Х индикаторы развития мировой экономики
Цель работы. Целью настоящей работы является разработка и обоснование эффективной системы индикаторов-предвестников нестабильности на финансовом рынке РФ, в том числе сводного индекса состояния финансовой системы, позволяющего оценить вероятность возникновения финансовой нестабильности
Основные задачи. Для достижения поставленной цели в данной работе решаются следующие основные задачи
Х производится аналитический обзор теоретических аспектов выявления индикаторов-предвестников финансовой нестабильности, систематизация подходов к их построению и оценке пороговых значений, пересечение которых свидетельствует о приближении периода финансовой нестабильности,
Х осуществляется подготовка статистической базы исследования, в которую включаются показатели, которые потенциально являются работающими индикаторами-предвестниками финансовой нестабильности в РФ,
Х производится отбор работающих индикаторов предвестников нестабильности на финансовом рынке РФ в 1995 - 2006 гг как с помощью качественного анализа, так и с применением формальных статистических методов,
Х осуществляется построение сводного индекса финансовой стабильности, позволяющего оценить вероятность возникновения финансовой нестабильности в краткосрочной перспективе,
Х на основе полученных результатов производится разработка методологии мониторинга финансовой стабильности в РФ и осуществляется экпериментальное проведение такого мониторинга для оценки финансовой стабильности в России на статистических данных за несколько кварталов 2006 года
Степень разработанности проблемы Современная экономическая литература содержит значительный объем теоретических и эмпирических работ, посвященных изучению индикаторов, которые могут являться работающими предвестниками нестабильности на финансовом рынке Значительное число
работ таких авторов, как Ф Мишкин, М Кили, Л Кодрес, М Прицкер, Э Дэвис, И Гофайн, Т Байг, Р Дорнбуш, Г Камински, К Рейнхарт, Д Хокинс, М Клау, А Струченевский, Д Плисецкий, С Смирнов, В Попов, С Дробышевский, П Кадочников, посвящено изучению причин возникновения кризиса на финансовом рынке В ряде работ указанных авторов предложены модели, описывающие факторы возникновения и развития финансовых кризисов, эффект заражения, взаимосвязь банковских и валютных кризисов
Общим выводом, полученным в рассмотренных в диссертации работах, является то, что существует ряд основных макроэкономических показателей, которые могут как с теоретической, так и с практической точки зрения являться работающими индикаторами-предвестниками финансовой нестабильности При этом основные трудности при разработке системы таких индикаторов возникают при выборе метода их отбора и определения пороговых значений, пересечение которых свидетельствует о высокой вероятности возникновения финансовой нестабильности в краткосрочной перспективе
Проведенный в работе анализ показал, что в целом все исследования можно разделить на три группы в зависимости от методологии, которая применялась авторами для определения наилучших индикаторов-предвестников финансовой нестабильности
1 Качественный анализ Данный подход предполагает графическое сопоставление динамики фундаментальных экономических показателей в период перед финансовым кризисом и в нормальном состоянии В данном направлении наиболее известными являются исследования Д Азиза, Р Сальгадо, Г Каприо, Д Клингебиля2
2 Эконометрическое моделирование При таком подходе строятся регрессионные модели, служащие для определения связи показателя с вероятностью финансового кризиса Чаще всего авторы данных моделей (Ф Карамацци, Г Корсетги, П Пезенти, Н Рубини, А Демирпок-Кунт, М Крюгер3 и др) применяли анализ или ргоЫ-анализ, при котором оценивается регрессионная
2 Cm Aziz J , Caramazza F and R Salgado Currency crises in search of common elements // IMF working paper 00/67 March 2000, Caprio Jr G and D Klingebtel Bank Insolvencies Cross-countiy Expirience // Policy Recearch working Paper №1620 Washington DC The World Bank July 1996
3 Cm Corsetti G , P Pesenti and N Roubini Paper tigers'? A model of the Asian crisis // National Bureau of Economic Research working paper 6783 November 1998, Demirguf-Kunt A and E Detragiache The Determinants of Banking Crises in Developing and Developed Countries II IMF Staff Papers Vol 45 № 1 March 1998 P 81 - 109
модель, отражающая зависимость вероятности финансового кризиса от ряда экономических индикаторов Оцененная модель используется для прогнозирования вероятности финансового кризиса в будущем 3 Непараметрические оценки При данном подходе разрабатываются различные числовые характеристики, позволяющие заблаговременно выявлять уязвимость экономики к финансовому кризису Наибольший вклад в данном направлении внесли такие авторы, как Г Камински, К Рейнхарт, С Лизондо, X Эдисон, Д Хокинс, M Клау4 В рамках указанного подхода можно выделить два основных направления построение граничных значений индикаторов-предвестников финансового кризиса на основе различных критериев, а также разработку сводных индексов финансовой стабильности Несмотря на значительное количество работ по теме исследования, лишь в некоторых из них осуществляется оценка пороговых значений индикаторов-предвестников Более того, в настоящее время в России предпринимаются только отдельные попытки разработки показателей, позволяющих прогнозировать наступление финансовой нестабильности, а единой системы индикаторов-предвестников еще не предложено
Методологическая база исследования. Методологической базой исследования является сочетание качественного и количественного анализа для выявления и обоснования индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в условиях экономики России, изучения взаимосвязей между ними, а также построения для них индивидуальных пороговых значений
Большое значение в работе имеют анализ и систематизация теоретических и эмпирических работ и применяемых в них подходов к исследованию индикаторов-предвестников Разработка и обоснование системы индикаторов-предвестников осуществляется с применением методологии сопоставительного анализа динамики основных макроэкономических показателей РФ перед кризисными эпизодами, имевшими место в России в прошлом При построении отдельных индикаторов используется методология эконометрического
4 См KaminskyG,S Lizondo and С Reinhart Leading indicators of currency crises // IMF Staff Papers Vol 45 Кз 1 March 1998 PIЧ 48, Edison H Do indicators of financial cnses work? An evaluation of an early warning system // Board of Governors of the Federal Reserve System International Finance Discussion Paper № 675 July 2000 Hawkins J and M Klau Measuring Potential Vulnerabilities in Emerging Market Economies // BIS Working Papers Jt 91 October 2000
моделирования, в рамках оценки пороговых значений индикаторов применяются статистические методы
Статистический и эконометрический анализ проводися с использованием специализированного программного обеспечения SPSS 8 и Econometric Views 4 1
Метод исследования. Теоретический раздел настоящей работы строится на основе анализа основных положений теории финансовых кризисов и обзора эмпирических работ по данному направлению
Построение системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности осуществляется в два этапа На первом этапе производится качественный анализ работоспособности индикаторов в 1994 - 2006 гг Далее с применением статистических методов осуществляется отбор наиболее эффективных индикаторов и построение для них пороговых значений На втором этапе исследования осуществляется выбор сводного индекса финансовой стабильности, который наиболее точно позволяет оценить вероятность возникновения финансовой нестабильности в краткосрочной перспективе
Работа выпонена на основе статистической информации о российской экономике за период 1994 - 2006 гг, включающей данные об экономической динамике, внешнеторговых отношениях, инвестиционной активности, индексах цен и др показатели Полученные результаты сопоставляются с аналогичными результатами для других стран
Научная новизна. Автор видит новизну полученных результатов в следующем
1 На основе теоретического анализа процессов возникновения и развития финансовой нестабильности показано, что ее прогнозирование в РФ возможно на основе использования системы, состоящей из набора макроэкономических индикаторов
2 Проанализированы методологические особенности различных подходов к эмпирическому исследованию индикаторов-предвестников финансовой нестабильности и обоснован выбор подхода, используемого для построения и обоснования системы индикаторов-предвестников в РФ Выбранный непараметрический подход позволяет получить лучшие результаты по сравнению с аналогичными зарубежными исследованиями
3 В работе впервые предложен комплексный подход к созданию системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в РФ Для этой цели в диссертации анализируется прогностическая сила широкого спектра макроэкономических показателей Результаты анализа
индикаторов-предвестников позволили сделать выводы о наличии существенных макроэкономических взаимосвязей, и согласуются с существующими соображениями относительно роли реального эффективного курса, процентных ставок и потоков капитала в процессах возникновения и распространения финансовой нестабильности 4 Разработанная в диссертации оригинальная система индикаторов позволяет не только заблаговременно прогнозировать наступление финансовой нестабильности, но и оценить вероятность ее возникновения с помощью предложенного сводного индекса финансовой стабильности в РФ
Теоретическая и практическая значимость. В плане теоретических исследований проведенный анализ, во-первых, продемонстрировал возможность применения современных теоретических разработок и методов эмпирических исследований показателей финансовой стабильности, отработанных на развитых финансовых рынках, для развивающегося финансового рынка в РФ Во-вторых, он позволил выявить макроэкономические показатели, которые наилучшим образом способны заблаговременно сигнализировать о приближении финансовой нестабильности
Автор рассматривает методологический подход, который применяется для мониторинга стабильности на финансовом рынке РФ Полученные результаты могут быть использованы, во-первых, российскими органами денежно-кредитного регулирования при мониторинге ситуации на российском финансовом рынке, во-вторых, инвесторами при прогнозировании ситуации на рынке и оценке рискованности своих вложений, и, в-третьих, при преподавании специальных курсов по финансовым рынкам в высших экономических учебных заведениях
На основе данной работы были подготовлены научные доклады и аналитические записки по вопросам оценки финансовой стабильности, направленные в Минфин России, Банк России, Аппарат Правительства РФ и другие министерства и ведомства Результаты работы используются ЦБ РФ при выработке денежно-кредитной и валютной политики
Апробация исследования. Основные положения диссертации отражены в 5 опубликованных научных работах с вкладом автора 15,6 пл Результаты исследования прошли апробацию на различных конференциях и семинарах по проблемам финансовой стабильности, устойчивости экономики России и других стран с переходной экономикой, проведенных Институтом экономики переходного периода, Академией народного хозяйства при Правительстве РФ,
Агентством международного развтия США, в которых автор принимал участие в 2003-2006 гг
Мониторинг финансовой стабильности, методология проведения которого предлагается в диссертации, регулярно осуществляется в ИЭПП и публикуется в сети Интернет по адресу http //vvmv let ru/publication php^folder-id=44&category-id=5788 Методология анализа индикаторов-предвестников также используется Банком России для мониторинга ситуации на российском финансовом рынке
Структура диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и двух приложений Ниже приводится оглавление диссертации ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ДИНАМИКИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В ПРЕДДВЕРИИ ФИНАНСОВОЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ И АНАЛИЗ ЭМПИРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
з1 1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ ИНДИКАТОРОВ-ПРЕДВЕСТНИКОВ ФИНАНСОВОЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ
з1 2 АНАЛИЗ МЕЖДУНАРОДНОГО ОПЫТА РАЗРАБОТКИ ИНДИКАТОРОВ-ПРЕДВЕСТНИКОВ ФИНАНСОВОЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ
ГЛАВА 2 ОБОСНОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ИНДИКАТОРОВ-ПРЕДВЕСТНИКОВ ФИНАНСОВОЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ В РФ
з2 1 МЕТОДОЛОГИЯ КАЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА ИНДИКА ТОРОВ-ПРЕДВЕСТНИКОВ ФИНАНСОВОЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ
з2 2 МЕТОДОЛОГИЯ КОЛИЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА ИНДИКА ТОРОВ-ПРЕДВЕСТНИКОВ ФИНАНСОВОЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ
ГЛАВА 3 ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМЫ ИНДИКАТОРОВ-ПРЕДВЕСТНИКОВ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ФИНАНСОВОЙ СТАБИЛЬНОСТИ В РФ И РАЗВИВАЮЩИХСЯ СТРАНАХ ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ ПРИЛОЖЕНИЕ 1 ПРИЛОЖЕНИЕ 2
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
В теоретической части настоящей работы мы акцентировали внимание на обобщении материала об основных экономических показателях, которые могут быть использованы для анализа финансовой стабильности на российском финансовом рынке
В первой главе диссертации Теоретические аспекты динамики экономических показателей в преддверии финансовой нестабильности и анализ эмпирических исследований автор осуществляет обзор теоретических подходов к выявлению показателей, динамика которых позволяет заблаговременно прогнозировать наступление финансовой нестабильности, а также анализ международного опыта построения работающей системы индикаторов-предвестников В данной главе автором рассматриваются некоторые модели, объясняющие развитие кризисов на финансовом рынке Кроме того, осуществляется классификация методов отбора работающих индикаторов на основе изучения лучшей международной практики применения системы таких индикаторов для мониторинга финансовой стабильности, изучаются предпосыки применимости каждого метода, а также делается вывод о возможности реализации мониторинга финансовой стабильности в РФ Заметим, что к настоящему времени вопросы построения индикаторов-предвестников финансовой нестабильности практически не представлены в отечественной экономической литературе5
На основании проведенного анализа впервые для РФ предлагается перечень индикаторов, которые могут быть использованы для анализа финансовой стабильности, В табл 1 приведено обоснование использования некоторых показателей в качестве индикаторов-предвестников финансовой нестабильности (указано количество публикаций, в которых подтверждается работоспособность индикатора либо знаком л+ обозначается работоспособность индикатора, выявленная в конкретной работе) Как можно заметить из табл 1, такие показатели, как реальный обменный курс, темп роста
5 Российскими авторами до настоящего времени предпринимались лишь отдельные попытки обобщения международного опыта прогнозирования финансовых кризисов См, например, Струченевский А А Эмпирический анализ финансовых кризисов в России // Экономический журнал ВШЭ 1998 Т 2 №2 С 197 - 209, Плисецкий Д Система мониторинга финансового сектора экономики II Банковское дело № 9 2004 С 6-10 Кроме того, в РФ был выпонен ряд исследований по построению опережающих индексов, призванных предвосхитить будущую экономическую динамику Но такие работы базировались преимущественно на качественном анализе и были направлены на прогнозирование ситуации в реальном, а не в финансовом секторе См, например, Смирнов С Система опережающих индикаторов для России // Вопросы экономики 2001 №3, Остапкович Д О системе индикаторов цикличности экономики Н Вопросы статистики 2000 №12
ВВП, динамика внутреннего кредита и предложения денег, изменение потребительских цен, условия торговли и пр были успешно применены для прогнозирования возникновения финансовой нестабильности в других странах Следовательно, индикаторы финансовой стабильности с высокой степенью вероятности могут использоваться для прогнозирования наступления финансовой нестабильности и в нашей стране
Таблица 1
Индикаторы - предвестники финансовой нестабильности
KLR HK1 BP HK2 DK IMF JPM MLD
ВВП 6 16 5 1 +
Реальный обменный курс 12 22 1 5 + +
Сальдо счета текущих операций 4 10 4 + + +
Экспорт 2 9 3 + +
Условия торговли 2 6 2 +
Сальдо счета операций с капиталом 3 1
Внешний дог 4 1 3 + + +
Золотовалютные резервы 11 18 3 5 + + +
Предложение денег 2 16 3 2 + +
Внутренний кредит 5 10 4 3 + + +
Реальная ставка процента 1 8 4 1 + +
Инфляция 5 8 4 2 + +
KLR Kaminsky G, S Lizondo and C Reinhart Leading indicators of currency cnses II 1Mb Staff Papers Vol 45 № 1 March 1998
HK1 Hawkins J and M Klau Measuring Potential Vulnerabilities in Emerging Market Economies // BIS Wurkmg Papers M 91 October 2000
BP Bell J, Pain D Leading indicator models of banking cnses - a critical review // Financial Stability Review December 2000
HK2 Hawkins J Klau M Early Warning Indicators for Emerging Economies Paper prepared for Irving Fisher Committee conference 20-22 August 2002 Basel
DK Экономика переходного периода Сборник избранных работ 1999-2002 М Дело 2003
IMF International Monetary Fund Early warning system models the next steps forward // GlobalFmancialSlability Report Chapter IV March 2002
JPM HargreavesD Emerging economies' country risk scores It World Financial Markets July 2001 JPMorgan
MLD Muller С , R Perrelll and M Rocha The role of corporate legal and macroeconomic balance sheet indicators in crisis
detection and prevention // /Л-//' working paper 02/59 March 2002
Во второй главе диссертации автором впервые осуществляется качественный анализ индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в РФ и применяются непараметрические методы для оценки пороговых значений индикаторов и сводного индекса финансовой стабильности
В рамках методологии качественного анализа делается вывод о том, что динамика показателя свидетельствует о повышении вероятности наступления финансовой нестабильности в ближайшем будущем, если его поведение соответствует предполагаемому перед кризисом
В диссертации впервые для РФ оценивается работоспособность системы индикаторов-предвестников в рамках методологии качественного анализа на основе изучения их динамики перед кризисными эпизодами, имевшими место в новейшей истории РФ (см табл 2)
Таблица 2
Оценка работоспособности индикаторов в рамках методологии качественного анализа
Индикатор Кризис межбанковского кредитного рынка в 1995 г Кризис рынка акций в 1997 г Валютный кризис 1998 г Кризис доверия в банковской свстеме в 2004 г
Темп роста ВВП Нераб Нераб Неодн Нераб
Объем промышленного производства Нераб Нераб Раб Раб
Сальдо текущего счета Раб Раб Раб Нераб
Золотовалютные резервы Нераб Раб Нераб Неодн
Внешний дог Нет данных Нет данных Недостаточно данных* Нераб
Условия торговли (цены на нефть)7 Раб Нераб Раб Нераб
Импорт Неодн Раб Нераб Нераб
Экспорт Раб Нераб Раб Неодн
Реальный эффективный курс рубля Раб Нераб Неодн Неодн
Чистый отток капитала" Нераб Неодн Нераб Раб
Бегство капитала Неодн Неодн Раб Нераб
Реальная процентная ставка Раб Раб Раб Раб
Спрэд между внутренней и внешней процентными ставками Раб Нераб Раб Раб
Отношение ставки по кредитам к ставке по депозитам Раб Раб Нераб Раб
ИГПД Раб Нераб Нераб Нераб
Динамика внутреннего кредита в реальном выражении Нет данных Раб Нераб Неодн
Денежный мультипликатор Нераб Неодн Нераб Неодн
Темп роста депозитов в реальном выражении Нет данных Нераб Неодн Нераб
6 Данные по внешнему государственному догу в 1998 г доступны на 01 01 1998 г и на 01 01 1999 г, поэтому вывод о том, насколько хорошо динамика внешнего государственного дога предсказывает кризис, сделать невозможна
7 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 не возможен. В качестве аналогичного показателя нами рассмотрена динамика цен на нефть марки Бренг Поскольку нефть является одной из главных позиций российского экспорта, то индекс изменения ее цены при предпосыке об относительной неизменности цен импортируемых товаров может служить достаточно надежным индикатором условий торговли страны
8 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
Отношение денежной массы к золотовалютным резервам Раб Раб Нераб Раб
Избыточное предложение денег в реальном выражении9 Раб Нераб Нераб Раб
Индекс давления на валютный рынок'" Раб Hepa б Неодн Нераб
Проведенный анализ работоспособности индикаторов-предвестников нестабильности в финансовой системе нашей страны, их поведения перед кризисными явлениями, которые наблюдались в прошлом, приводит к выводу о том, что использование предлагаемых индикаторов позволяет заранее выявлять приближение финансовой нестабильности В то же время формальный статистический анализ индикаторов-предвестников призван увеличить объективность, а, следовательно, и практическую ценность такого мониторинга Поэтому далее во второй главе диссертации для идентификации работающих индикаторов автором впервые для РФ используется сигнальный подход, который позволяет устранить значительный субъективизм качественного анализа
9 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 Ч= а0 + а,У, + агАр( + а^ + И(,
где М, - денежная масса Мг, - номинальный ВВП, У{ - объем ВВП (в реальном выражении),
Ар1 - индекс потребительских цен, / - время Остатки , интерпретируются как показатель лизбыточного кредитования экономики
10 Индекс представляет собой среднее взвешенное значение трех показателей
1) темп прироста курса национальной валюты за месяц, Е ,
2) темп прироста золотовалютных резервов (с обратным знаком) Л ,
3) уровня процентной ставки (для РФ Ч процентная ставка на рынке МБК), /
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 дня расчета индекса третьего слагаемого Таким образом, индекс давления на валютный рынок рассчшывается как
Веса н,1,н'-),н;3 выбираются таким образом, чтобы дисперсии всех трех величин были одинаковы, т е = )(и>2/?) = >(иу) Следовательно принимая =1
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 трех-шести месяцев возможно возникновение финансовой нестабильности Как и при тестировании любой статистической гипотезы, для каждого индикатора необходимо выбрать границу (критическое значение)11 Если значение индикатора выходит за установленное пороговое значение, то будем считать, что он подает сигнал
Для выбора оптимального порогового значения для каждого индикатора необходимо задать некоторый критерий В качестве такого критерия используется показатель, учитывающий соотношение плохих и хорошихсигналов12 Для построения данного показателя разделим все значения индикатора на четыре группы (см табл 3) Понятно, что в идеальном случае его значения будут попадать только в ячейки АиБ
Таблица 3
Сигнальный подход к анализу индикаторов-предвестников
Есть кризис в течение 3 месяцев Нет кризиса в течение Э месяцев
Есть сигнал А В
Нет сигнала С О
С помощью табл 3 легко пояснить методологию выбора пороговых значений Определим безусловную вероятность наступления финансовой нестабильности (1) для каждого индикатора как отношение наблюдений, за которыми в течение 3 месяцев следовала финансовая нестабильность, ко всем наблюдениям
Р(0 =-1--(1)
А+В+С+Э к '
Если индикатор посылает большое количество хороших сигналов, то можно ожидать, что вероятность наступления финансовой нестабильности при условии подачи сигнала ДС|) будет больше, чем безусловная вероятность Р(С) При этом
11 Мы будем тестировать односторонние гипотезы То есть мы полагаем, что либо снижение, либо рост показателя могут свидетельствовать о росте вероятности наступления финансовой нестабильности
12 Плохим сигнал является в том случае, если после его подачи финансовая нестабильность не возникает Соответственно, хороший сигнал подается перед наступлением финансовой нестабильности
= (2) А + п
Тогда для того, чтобы индикатор имело смысл использовать для прогнозирования наступления финансовой нестабильности, необходимо выпонение соотношения
Я(С|Я)>Р(С) (3)
Данное условие является необходимым для выбора оптимального порогового значения Кроме того, при выборе пороговых значений мы минимизировали отношение плохих сигналов к хорошим Н/5=В/(В + В) А/(А + С)
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) выпонялось 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, то есть не подает сигналы перед значительным числом кризисов Поэтому при выборе пороговых значений необходимо также обращать внимание на долю предсказываемых индикатором кризисов (обозначим ее РС) в общем количестве кризисов
Применение описанной выше методологии для выбора индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в РФ впервые позволило получить результаты, представленные в табл 4 Заметим, что рассчитать статистические характеристики удалось для всех индикаторов, указанных выше, за исключением внешнего государственного дога и динамики промышленного производства, по которым недостаточно статистической информации Пороговые значения строились на основе анализа данных за январь 1994 - декабрь 2006 гг (с учетом их доступности по отдельным показателям)
Таблица 4
Результаты применения сигнального подхода13
Индикатор Пороговое значение N/S PC P(C\S) P(C\S)-P(C)
Сальдо текущего счета платежного баланса* -1,5 мрд дол 0 0,5 1 0,85
Реальная процентная ставка на рынке МБ К 4,4% 0 0,5 0,75 0,67
Отношение денежной массы к золотовалютным резервам* 3,7 0,12 0,5 0,63 0 46
Реальный эффективный курс рубля + 6,5% 0 08 0 25 0,5 0,42
Избыточное предложение денег в реальном выражении 2 2% ВВП 009 0 5 0 5 0 42
Спрэд между внутренней ставкой процента и ставкой LIBOR 40 пп 0 17 05 0 35 0 27
Темп роста ВВП* - 5,2% 0,31 0,25 0,4 0,23
Условия торговли (цены на нефть марки Брент) 12,1 дол за баррель 0 18 0,25 0,29 0 22
Бегство катггала* - 8 3 мрд дол 0 55 0 25 0 25 0,1
Золотовалютные резервы - 2,2% 0,45 0,75 0,16 0,08
Экспорт - 1,4% 0,5 0.5 0,14 0,07
Внутренний кредит 1,6% 0,52 0,5 _0J3 0,06
Индекс давления на-валютный рынок 1,7 0,52 1 0,15 0,06
ШЩ 0 So 0 25 О 12 0
Депозиты 0,9/о 0(, 0 s 0,11 0,04
Импорт > 40,*"/ 0 84 0 25 0№ с 01
Чепе i кии мулынп шкиор 2 02 (И' ! 0,0% 0,0!
Ошоиюнк t~rdf км по К|длиым к спвкс по а' по <итам I 74 0 4л 1 0 0л 0
Чистин OTTCK К1ПИТЯЛ1 -1- 2 К мрд ДО IJI 0 8S 1 0 07 001
Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод о том, что использование всех показателей за исключением чистого оттока капитала
позволяет прогнозировать наступление финансовой нестабильности с вероятностью, превышающей безусловную Иными словами, применение предлагаемой автором методологии дает возможность предсказывать финансовую нестабильность как минимум лучше, чем при использовании в качестве прогноза частоты финансовых кризисов в прошлом, что, на взгляд автора, является необходимым условием работоспособности индикатора Кроме того, автор предлагает установить нижнюю границу превышения условной вероятности над безусловной на уровне 5 п п В этом случае работающими индикаторами, анализ динамики которых позволяет предугадывать финансовую нестабильности, будут 13 показателей
13 Звездочкой отмечены те показатели, для которых наилучшие результаты были получены при оценке пороговых значение с использованием шестимесячного периода перед кризисом
В табл 5 приведено состояние системы работающих индикаторов-предвестников финансовой нестабильности перед кризисными эпизодами, имевшими место в РФ
Таблица 5
Состояние системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности перед кризисными эпизодами в РФ
Кризисный эпизод Количество индикаторов, по которым есть статистика накануне кризиса Количество индикаторов, подавших сигнал в течение 3 месяцев перед кризисом Доля индикаторов, подавших сигнал, в общем числе индикаторов, %
Кризис на межбанковском рынке в августе 1995 года 12 5 42
Кризис на фондовом рынке в октябре 1997 года 13 6 46
Финансовый кризис в августе 1998 года 13 9 69
Кризис доверия в банковской системе РФ в мае 2004 года 13 5 38
Как можно заметить из табл 5, большего всего индикаторов сигнализировало о приближении финансового кризиса 1998 года Этого впоне следовало ожидать, так как данный кризисный эпизод является самым масштабным из всех рассматриваемых Что касается остальных эпизодов, то перед ними подавали сигнал порядка 40% индикаторов Однако впоне вероятно, что доля индикаторов, подавших сигнал о возможном приближении финансовой нестабильности, является не самым лучшим сводным показателем финансовой стабильности в стране Иными словами, так как количество анализируемых показателей достаточно велико, возникает вопрос об агрегировании той информации, которую дает изучение динамики индикаторов Автор рассматривает различные варианты такого агрегирования, то есть построения сводных индексов финансовой стабильности
Анализ нескольких индексов финансовой стабильности показал, что наилучшим способом такого агрегирования является построение индекса (5)
/, =5/(Ру(С|5)-Ру(С)), (5)
где 5/ равняется 1, если индикатор / подает сигнал в момент времени / и 0 в противном случае При расчете данного индекса производится взвешивание индикаторов с помощью величин, равных превышению условной вероятности наступления финансовой нестабильности в случае подачи сигнала над безусловной, что позволяет учесть индивидуальную прогностическую силу каждого индикатора.
После расчета значений, которые принимал данный индекс в июле 1995 -декабре 2006 гг, были оценены вероятности Р(С | / < /, < 7) наступления финансовой нестабильности при различных значениях, принимаемых индексом
Р(С\1<1,<1) = -^-, (6)
где / - нижняя граница интервала, для которого рассчитывается вероятность наступления финансовой нестабильности, 7 - верхняя граница этого же интервала, Л равняется количеству случаев, когда значение индекса находилось в промежутке [/,/), и в течение следующих трех месяцев случися кризис, В равняется количеству случаев, когда значение индекса находилось в том же интервале, но кризиса в течение следующих трех месяцев не произошло
Для оценки прогностической силы индекса автор предлагает оценить отклонение эмпирических вероятностей наступления финансовой нестабильности Р,, рассчитанных по формуле (6), от фактических вероятностей, под которыми мы будем понимать значения дамми-переменной Я,, принимающей значение 1 в течение трех месяцев перед кризисом и 0 в остальных случаях Следовательно, можно рассчитать следующий показатель
где 7 равняется числу наблюдений
В табл 6 приведены значения показателя Для сводного индекса, а также для лучшего из индикаторов-предвестников (сальдо текущего счета платежного баланса) и показателя, равного на всем рассматриваемом промежутке времени безусловной вероятности наступления финансового кризиса
Таблица 6
Прогностическая сила различных показателей финансовой стабильности
Показатель Прогностическая сила (0)
Безусловная вероятность 0 134
Сальдо текущего счета платежного баланса 0,130
1 0,093
Как можно заметить из табл б, лучше всего прогнозировать наступление финансовой нестабильности позволяет именно сводный индекс, учитывающий работоспособность каждого индикатора Он прогнозирует финансовую нестабильность точнее, чем лучший из индикаторов-предвестников, и его
использование более эффективно, чем безусловной вероятности финансовой нестабильности
Сравнение предлагаемой автором методологии с альтернативными, в частности, с суверенными кредитными рейтингами, присваиваемыми международными рейтинговыми агентствами, позволило подтвердить ее эффективность В частности, агентство Standard & Poor's летом 1998 года не только не понизило, но повысило суверенный кредитный рейтинг РФ с ВВ до В+ Незначительное понижение рейтинга до В- произошло лишь 13 августа, а до уровня ССС - 17 августа (день начала кризиса), в то время как предлагаемый в диссертации сводный индекс финансовой стабильности уже в мае 1998 года указывал на практически неизбежное наступление финансовой нестабильности в течение следующих трех месяцев
В третьей главе диссертации приводятся результаты апробации предложенной автором оригинальной методологии анализа финансовой стабильности в РФ
Методология качественного анализа уже применялась автором для мониторинга финансовой стабильности в РФ, странах СНГ, государствах Центральной и Восточной Европы, а также развивающихся странах Азии и Латинской Америки, результаты которого ежеквартально публикуются в сети Интернет14 За все время проведения мониторинга лишь отдельные показатели некоторых стран (Эстонии, Белоруссии, Киргизии, ЮАР) свидетельствовали о росте вероятности наступления финансовой нестабильности, что не позволяло говорить о возможном приближении финансового кризиса пив одной из них
Результаты апробации методологии количественного анализа для мониторинга финансовой стабильности в РФ во II - IV кварталах 2006 года приведены в табл 7
и httpV/www let ni/pnhlication nhn?folrter-id=44iS-cateL'Orv-ld=5788
Таблица 7
Состояние системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности во II - IV кварталах 2006 года.
Индикатор Пороговое значение П квартал Ш квартал IV квартал
Значение индикатор а на 30 июня Сигнал 18 Значение индикатор а на 30 сентября Сигнал Значение индикатор а на 31 декабря Сигнал
Сальдо текущего счета платежного баланса - 1 5 мрд дол + 24 9 мрд дол 0 + 23 6 мрд дол 0 + 17,6 мрд дол 0
Реальная процентная ставка на рынке МБК 4,4% -0,1% 0 0,2% 0 - 0 4% 0
Отношение денежной массы к золотовалютным резервам 3 7 1 05 0 1 09 0 1,12 0
Реальный эффективный курс рубля + 6,5% 1 2% 0 0,2% 0 -0,1% 0
Избыточное предложение денег в реальном выражении 2,2% ВВП 0 5% ВВП 0 0,8% ВВП 0 2,7% ВВП 1
Спрэд между внутренней ставкой процента и ставкой ЬШОЯ 40 п п - 2,3 п п 0 - 1 8 п п 0 - 0,3 п п 0
Темп роста ВВП - 5,2% + 7% 0 + 6,8% 0 + 7,8% 0
Условия торговли (цены на нефть марки Брент) 12 1 дол за баррель 73,3 дол за баррель 0 62,5 дол за баррель 0 60,9 дол за баррель 0
Бегство капитала - 8,3 мрд дол - 6 0 мрд дол 0 >,4 мрд дол 0 - 6 7 мрд дол 0
Золотовалютные резервы - 2 2% + 1,3% 0 + 2 4% 0 + 5,1% 0
Экспорт - 1,4% + 31% 0 + 18,8% 0 + 19,4% 0
Внутренний кредит 1,6% + 5.7% 1 + 2,6% 1 + 15,4% 1
Индекс давления на валютный рынок 1,7 0,4 0 -0 03 0 - 1 0
Как можно заметить из табл 7, на протяжении рассматриваемого промежутка времени состояние системы индикаторов-предвестников было стабильным во II и в III кварталах лишь один индикатор (динамика внутреннего кредита в реальном выражении) подавал сигнал, что объясняется ускоренным расширением внутреннего кредита при росте объема ликвидных средтв в экономике за счет масштабного поступления валютной выручки в страну В IV квартале сигнал подал еще один индикатор Ч лизбыточное предложение денег в реальном выражении, что, по всей видимости, было вызвано быстрым
1 Ч есть сигнал, 0Ч нет сигнала
увеличением денежной массы в РФ, что отчасти может быть объяснено традиционным ростом денежного предложения в конце года
В силу выявленной в диссертации нелинейности роста вероятности наступления финансовой нестабильности по мере увеличения количества индикаторов, подающих сигнал, вероятность возникновения финансовой нестабильности по данным мониторинга в IV квартале выросла незначительно (см рис ])
X 80%
С X 60% Х
X п 40% -
Г, 20%
D. ш 0% -
Рисунок 1 Оценка вероятности наступления финансовой нестабильности в июле 1995-декабре 1996 гг с помощью сводного индекса
Если во II - III кварталах значение сводного индекса финансовой стабильности колебалось в диапазоне 0 - 0,14, то в третьем квартале зафиксированное состояние системы индикаторов-предвестников соответствовало его значению в размере 0,48 То есть в конце 2006 года вероятность возникновения финансовой нестабильности в I квартале 2007 года увеличилась с 0 до 1,2% Иными словами, применение предлагаемой автором методологии свидетельствует о крайне низкой вероятности наступления финансовой нестабильности в начале 2007 года
На основании проведенного исследования были получены следующие основные выводы:
1 Выпоненный автором анализ позволяет утверждать, что существование индикаторов, позволяющих заблаговременно прогнозировать наступление финансовой нестабильности, подтверждается как теоретическими, так и практическими исследованиями Международный опыт показывает, что такие индикаторы могут успешно использоваться для прогнозирования наступления финансовой нестабильности
2 Проведенное исследование подходов к прогнозированию наступления финансовой нестабильности позволило составить теоретически обоснованный перечень индикаторов, работоспособность которых впервые была протестирована автором в условиях российского финансового рынка Данный перечень включает в себя такие показатели, как реальный обменный курс, темп роста ВВП, динамика внутреннего кредита и предложения денег, изменение потребительских цен, условия торговли и другие показатели
3 Изучение международного опыта построения индикаторов-предвестников финансовой нестабильности наглядно продемонстрировало ограничения данного метода прогнозирования Такие индикаторы позволяют выявлять негативные тенденции в экономике, но не точно идентифицировать приближение финансового кризиса В то же время индикаторы-предвестники являются полезным инструментом мониторинга ситуации в экономике как для органов государственной власти, так и для фирм, исследовательских организаций и частных лиц
4 Проведенный в диссертации анализ позволил автору построить оригинальную работающую систему индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в РФ, представляющую собой набор экономических показателей, статистический анализ которых дает возможность прогнозировать наступление финансовой нестабильности с вероятностью, превышающей безусловную вероятность наступления финансовой нестабильности Более того, автор продемонстрировал, что использование различных методологий отбора работающих индикаторов-предвестников дает схожие результаты, что еще раз свидетельствует в пользу их эффективности Кроме того, предлагаемая автором методология не уступает в качестве прогнозирования альтернативным, на что указывает низкая эффективность суверенных рейтингов, присваиваемых международными рейтинговыми агентствами
5 Проведенное исследование показало, что разработка системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности для конкретной
страны, а не для группы стран, позволяет значительно повысить работоспособность индикаторов, что особенно важно при использовании предлагаемой методологии для принятия решений экономическими агентами При анализе финансового рынка отдельной страны становится возможным учесть ее специфику и соответствующим образом адаптировать пороговые значения индикаторов-предвестников Для России наиболее эффективными индикаторами оказались сальдо текущего счета платежного баланса, реальная ставка процента, отношение денежной массы к золотовалютным резервам, реальный эффективный курс рубля и лизбыточное предложение денег в реальном выражении
6 В работе предлагается оригинальный сводный индекс финансовой стабильности в РФ, с помощью которого можно получить количественную оценку вероятности наступления финансовой нестабильности При этом автор показал, что вероятность возникновения финансовой нестабильности увеличивается нелинейно по мере роста количества сигналов, подаваемых работающими индикаторами-предвестниками
7 Апробация предлагаемой автором методологии для анализа финансовой стабильности во II - IV кварталах 2006 года показала, что лишь два из тринадцати индикаторов подавали сигнал лизбыточное предложение денег в реальном выражении и внутренний кредит, что было вызвано быстрым увеличением денежной массы за счет масштабного поступления валюты в страну, а также традиционного роста денежного предложения в конце года Такое состояние системы индикаторов-предвестников в конце 2006 г соответствует значению сводного индекса финансовой стабильности в размере 0,48 и, соответственно, вероятности наступления финансовой нестабильности в первом квартале 2007 г на уровне 1,22%
Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах автора:
1 Некоторые подходы к разработке системы индикаторов мониторинга финансовой стабильности Научные труды №103Р - М ИЭПП, 2007 12,5 п л (В соавторстве, вклад автора 9,7 п л)
2 Разработка методики построения и ежеквартального мониторинга индикаторов финансовой нестабильности на развивающихся рынках // Российское предпринимательство, №4,2007 0,2 п л
3 Некоторые подходы к прогнозированию экономических показателей Научные труды 89Р - М ИЭПП, 2005 6,4 п л (В соавторстве, вклад автора 1,5 п л),
4 Взаимодействие потоков капитала и основных макроэкономических показателей в Российской Федерации Научные труды №94Р - М ИЭПП, 2006 3,4 п л (В соавторстве, вклад автора 3,2 п л )
5 Сравнительный анализ денежно-кредитной политики в переходных экономиках Научные труды №58Р - М ИЭПП, 2003 9,6 п л (В соавторстве, вклад автора 1 п л )
Объем 1,2 пл Тираж 100 экз Отпечатало 20 04 2007 в ИЭПП 125993, Россия, Москва, Газетный пер, 5 Тел 629-64-13 Факс 291-35-94 www let ru
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Трунин, Павел Вячеславович
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ДИНАМИКИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В ПРЕДДВЕРИИ ФИНАНСОВОЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ И АНАЛИЗ ЭМПИРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ.
з1.1. Теоретические аспекты построения системы индикаторовпредвестников финансовой нестабильности.
з1.1.1. Валютный кризис.
з1.1.2. Банковский кризис.
з 1.2. Анализ международного опыта разработки индикаторов-предвестников финансовой нестабильности.
з1.2.1. Качественный анализ.
з1.2.2. Эконометрические оценки.
з1.2.3. Непараметрические оценки.
ГЛАВА 2. ОБОСНОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ИНДИКАТОРОВ-ПРЕДВЕСТНИКОВ ФИНАНСОВОЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ В РФ.
з2.1. Методология качественного анализа индикаторов-предвестников финансовой нестабильности.
з2.2. Методология количественного анализа индикаторов-предвестников финансовой нестабильности.
з2.2.1. Сигнальный подход к выбору индикаторов-предвестников финансовой нестабильности.
з2.2.2. Построение сводного индекса финансовой стабильности.
ГЛАВА 3. ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМЫ ИНДИКАТОРОВ-ПРЕДВЕСТНИКОВ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ФИНАНСОВОЙ СТАБИЛЬНОСТИ В РФ И РАЗВИВАЮЩИХСЯ СТРАНАХ.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Методологические подходы к разработке и обоснованию индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в России"
Настоящая работа посвящена изучению закономерностей функционирования экономики накануне финансовой нестабильности (на примере российского финансового рынка), в частности, разработке и обоснованию системы экономических показателей, поведение которых позволяло бы заблаговременно выявлять негативные тенденции в финансовой сфере.
Актуальность. Ни одно государство, даже высокоразвитое, не застраховано от рисков, связанных с нестабильностью финансовой системы. Однако особенно уязвимы к таким рискам переходные и развивающиеся экономики, поскольку их рынки уже открыты, но при этом не сформированы механизмы, смягчающие воздействие фундаментальных факторов возникновения финансовой неустойчивости. Финансовый кризис, произошедший в Азии во второй половине 1997 г., является одним из примеров серии финансовых катаклизмов, сотрясавших мировую финансовую систему в течение последних десятилетий. Только в 1990-х годах мир стокнуся с несколькими крупными кризисами: Европа прошла через валютный кризис в 1992-1993 гг., в 1993-1994 гг. ряд латиноамериканских стран испытали резкую девальвацию национальных валют, а с 1997 г. вона кризисов прокатилась по новым индустриальным странам Азии и Латинской Америки. В 1998 г. финансовый кризис случися и в России.
К настоящему времени в мировой экономике сформировася целый ряд значительных дисбалансов. Это прежде всего крупный дефицит текущего счета платежного баланса и бюджета Соединенных Штатов Америки, большое положительное сальдо текущего счета платежного баланса Китая и связанных с ним экономик Юго-Восточной Азии, быстрое накопление золотовалютных резервов в Китае и странах Юго-Восточной Азии, крупные финансовые дисбалансы в экономике Японии, негибкость курса китайского юаня по отношению к долару. Все указанные факторы могут оказывать влияние на экономики не только тех стран, где они возникают, но и других стран, подрывая их финансовую стабильность, что может в конечном итоге привести к развертыванию финансового кризиса.
Отметим, что определение эпизодов развития экономики, которые можно назвать финансовой нестабильностью, является само по себе непростой задачей. В частности, впоне логично считать финансовой нестабильностью банкротство нескольких финансовых институтов. Однако в некоторых обстоятельствах это может быть составной частью обычного рыночного процесса, при котором прекращают функционировать убыточные фирмы, которые не смогли организовать эффективную деятельность. В то же время при других обстоятельствах банкротство одного финансового института может стать спусковым крючком финансового кризиса. Поэтому финансовую нестабильность можно определить как такие проблемы в финансовой системе страны, которые оказывают значительное негативное влияние на экономическую активность.
Как правило, кризисные эпизоды на финансовом рынке сопряжены не только со значительными прямыми потерями вследствие убытков и банкротств финансовых институтов, но и с замедлением экономической активности, снижением доверия населения к национальным финансовым системам, затруднениями при проведении денежно-кредитной политики и другими проблемами. После значительных прямых (рекапитализация банковской системы) и косвенных (снижение экономической активности) издержек нескольких финансовых кризисов, случившихся в 1990-х годах, в мире была осознана необходимость разработки индикаторов-предвестников финансового кризиса.
Проведенные исследования показали, что периоды финансовой нестабильности, предшествующие кризису, могут иметь общие основные элементы. Большие издержки, которые несет экономика в результате финансовых кризисов, вызвали многочисленные попытки построения моделей, которые позволили бы распознать нарастание предкризисных явлений и дать экономическим агентам время на их преодоление. Таким образом, для предотвращения развертывания кризиса необходим мониторинг состояния финансовой системы страны, в том числе по некоторому набору индикаторов, позволяющих на регулярной основе анализировать ее стабильность.
При построении индикаторов-предвестников финансовой нестабильности учитываются многочисленные взаимосвязи в финансовой системе страны, которые большей частью игнорируются при использовании наиболее популярных индикаторов кредитного и валютного рисков - спрэдов процентных ставок и суверенных кредитных рейтингов. Можно привести несколько причин низкой эффективности данных показателей для прогнозирования финансовой нестабильности. Во-первых, у участников рынка может не быть поной, своевременной и точной информации о кредитоспособности заемщиков. В частности, доги в иностранной валюте индонезийских корпораций, а также нефункционирующие ссуды в Южной Корее, Таиланде, Малайзии и Индонезии оказались значительно больше, чем можно было предположить, исходя из официальной информации, публикуемой до кризиса. Таким образом, можно говорить о том, что при прочих равных, если бы фактические объемы ликвидных активов и обязательств стали известны раньше, то спрэды процентных ставок были бы выше, а кредитные рейтинги - ниже. Иными словами, плохая работоспособность кредитных рейтингов и спрэдов процентных ставок объясняется тем, что при их построении слабо учитываются зависимости в финансовой системе, существование которых можно предположить, исходя из теоретических моделей финансовых кризисов. Построение и обоснование системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности позволяет устранить отмеченный недостаток.
Во-вторых, кредитные рейтинги и процентные ставки могут не отражать информацию о приближающейся финансовой нестабильности, так как участники рынка, как правило, ожидают, что органы государственной власти либо международные финансовые организации вмешаются и помогут тем финансовым институтам, у которых возникли проблемы. Тогда кредитные рейтинги будут отражать кредитоспособность не столько заемщика, сколько гаранта испонения его обязательств. В такой ситуации система работающих индикаторов-предвестников финансовой нестабильности была бы по сравнению с кредитными рейтингами гораздо более полезна экономическим агентам для своевременного принятия мер по адаптации к ухудшающейся ситуации на финансовом рынке.
Отмеченные тенденции и взаимосвязи определяют важность и актуальность исследования, посвященного разработке системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в РФ. Заметим, что в настоящее время в России построение такой системы индикаторов является слабоизученной темой. В мировой экономической литературе описываются различные методы построения системы индикаторов-предвестников. Однако в РФ, по всей видимости, она дожна иметь свои особенности, определяемые спецификой развития финансового рынка в переходной экономике.
Цель работы. Целыо настоящей, работы является разработка и обоснование эффективной системы индикаторов-предвестников нестабильности на финансовом рынке РФ, в том числе разработка сводного индекса состояния финансовой системы, позволяющего оценить вероятность возникновения финансовой нестабильности.
Основные задачи. Для достижения поставленной цели в данной работе решаются следующие основные задачи:
Х производится обзор теоретических аспектов выявления индикаторов-предвестников финансовой нестабильности, систематизация подходов к их построению и оценке пороговых значений, пересечение которых свидетельствует о приближении финансовой нестабильности;
Х осуществляется подготовка статистической базы исследования, в которую включаются показатели, которые потенциально являются работающими индикаторами-предвестниками финансовой нестабильности в РФ;
Х производится отбор работающих индикаторов-предвестников нестабильности на финансовом рынке РФ в 1995 - 2006 гг. как с помощью качественного анализа, так и с применением формальных статистических методов;
Х осуществляется построение сводного индекса финансовой стабильности, позволяющего оценить вероятность возникновения финансовой нестабильности в краткосрочной перспективе;
Х на основе полученных результатов производится разработка методологии мониторинга финансовой стабильности в РФ и осуществляется ее апробация для оценки финансовой стабильности в России на статистических данных за несколько кварталов 2006 года.
Объект исследования. Объектом исследования в настоящей работе является финансовый рынок РФ и взаимосвязи его состояния с основными макроэкономическими индикаторами развития страны.
Предмет исследования. Предмет исследования включает в себя закономерности динамики макроэкономических индикаторов накануне финансовой нестабильности, складывающиеся под воздействием негативных тенденций в экономике страны:
Х общие показатели экономического развития;
Х показатели платежного баланса;
Х показатели внешней торговли;
Х индикаторы валютного рынка;
Х процентные ставки;
Х динамика цен;
Х показатели денежного рынка;
Х индикаторы развития мировой экономики.
Методы исследования. Методологической базой исследования является сочетание качественного и количественного анализа для выявления и обоснования индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в условиях экономики России, изучение взаимосвязей между ними, а также построения для них индивидуальных пороговых значений.
Большое значение в работе имеют анализ и систематизация теоретических и эмпирических работ и применяемых в них подходов к исследованию индикаторов-предвестников. Разработка и обоснование системы индикаторов-предвестников осуществляется с применением методологии сопоставительного анализа динамики основных макроэкономических характеристик РФ перед кризисными эпизодами, имевшими место в России в прошлом. При построении отдельных индикаторов используется методология эконометрического моделирования, в рамках оценки пороговых значений индикаторов применяются статистические методы.
Работа выпонена на основе статистических данных для российской экономики за период 1994 - 2006 гг., включающих данные об экономической динамике, внешнеторговых отношениях, инвестиционной активности, индексах цен и др. показатели. Полученные результаты сопоставляются с аналогичными результатами для других стран.
Статистический и эконометрический анализ проводися с использованием специализированного программного обеспечения: SPSS 8 и Econometric Views 4.1.
Структура работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и двух приложений.
Первая глава диссертации Теоретические аспекты динамики экономических показателей в преддверии финансовой нестабильности и анализ эмпирических исследований включает в себя обзор теоретических подходов к выявлению показателей, динамика которых позволяет заблаговременно прогнозировать наступление финансовой нестабильности, а также анализ международного опыта построения работающей системы индикаторов-предвестников. В данной главе рассматриваются некоторые модели, объясняющие развитие кризисов на финансовом рынке. Кроме того, осуществляется классификация методов отбора работающих индикаторов на основе изучения лучшей международной практики применения системы таких индикаторов для мониторинга финансовой стабильности.
На основании проведенной работы составляется список индикаторов, которые могут быть потенциально полезны для анализа финансовой стабильности в РФ, а также сводных индексов финансовой стабильности, для расчетов которых достаточно российских статистических данных.
Во второй главе работы обосновывается выбор методов отбора работающих индикаторов-предвестников и построения их пороговых значений. Затем осуществляется идентификация индикаторов, динамика которых наилучшим образом способна отражать наступление финансовой нестабильности в РФ. Выбор работающих индикатор производится как на основе качественного анализа, так и с привлечением статистических методов. Кроме того, во второй главе представлена разработка сводного индикатора финансовой стабильности, который бы аккумулирующего в себе всю информацию, полученную при анализе отдельных индикаторов. В частности, анализируется динамика различных сводных индексов финансовой стабильности, и выбираются те индексы, которые в наибольшей степени подходят для мониторинга ситуации на российском финансовом рынке.
В третьей главе работы Возможности применения системы индикаторов-предвестников для мониторинга финансовой стабильности в РФ и развивающихся странах представлено применение разработанной в диссертации методологии для анализа стабильности на российском финансовом рынке в 2006 году, а также финансовых рынках ряда развивающихся стран. В данной главе продемонстрированы результаты оценки динамики работающих индикаторов-предвестников, полученных во второй главе работы, а также осуществлены расчеты сводного индекса финансовой стабильности, позволяющего оценить вероятность наступления финансовой нестабильности в течение следующих трех месяцев после проведения мониторинга.
В заключении приведены основные выводы, следующие из обзора и анализа международного опыта, построенной системы работающих индикаторов-предвестников нестабильности на финансовом рынке РФ, а также результатов оценки сводного индекса финансовой стабильности.
Приложение №1 содержит информацию о сигналах, подаваемых индикаторами-предвестниками финансовой нестабильности в 1994 - 2006 гг. В приложении №2 помещено описание методологии построения одного из сводных индексов финансовой стабильности.
Диссертация: заключение по теме "Экономическая теория", Трунин, Павел Вячеславович
Заключение
В данной работе были изучены закономерности развития процессов, наблюдавшихся на российском финансовом рынке накануне наступления финансовой нестабильности. Исследование проводилось на основе анализа системы индикаторов-предвестников, динамика которых позволяет заблаговременно выявлять негативные тенденции в финансовом секторе экономики. В рамках настоящего исследования были решены следующие основные задачи:
Х произведен обзор теоретических аспектов определения индикаторов-предвестников финансовой нестабильности, систематизация подходов к их построению и оценке пороговых значений, пересечение которых свидетельствует о приближении финансовой нестабильности;
Х осуществлена подготовка статистической базы исследования, в которую включаются показатели, которые потенциально являются работающими индикаторами-предвестниками финансовой нестабильности в РФ;
Х произведен отбор работающих индикаторов предвестников нестабильности на финансовом рынке РФ в 1995 - 2006 гг. как с помощью качественного анализа, так и с применением формальных статистических методов;
Х осуществлено построение сводного индекса финансовой стабильности, позволяющего оценить вероятность возникновения финансовой нестабильности в краткосрочной перспективе;
Х на основе полученных результатов произведена разработка методологии мониторинга финансовой стабильности в РФ и осуществлен такой мониторинг для оценки финансовой стабильности в России в 2006 году.
Подводя итоги работы, необходимо отметить, что представленное исследование содержит комплексный анализ проблемы построения и обоснования системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в РФ. При этом можно выделить следующие полученные в диссертации результаты.
1. Выпоненный автором анализ позволяет утверждать, что существование индикаторов, позволяющих заблаговременно прогнозировать наступление финансовой нестабильности, подтверждается как теоретическими, так и практическими исследованиями. Международный опыт показывает, что индикаторы финансовой стабильности могут успешно использоваться для прогнозирования наступления финансовой нестабильности.
2. Проведенное исследование подходов к прогнозированию наступления финансовой нестабильности позволило составить теоретически обоснованный перечень индикаторов, работоспособность которых впервые была протестирована автором в условиях российского финансового рынка. Данный перечень включает в себя такие показатели, как реальный обменный курс, темп роста ВВП, динамика внутреннего кредита и предложения денег, изменение потребительских цен, условия торговли и другие показатели.
3. Изучение международного опыта построения индикаторов-предвестников финансовой нестабильности наглядно продемонстрировало ограничения данного метода прогнозирования. Такие индикаторы позволяют выявлять негативные тенденции в экономике, но не точно идентифицировать приближение финансового кризиса, что подтвердил анализ теоретических моделей финансовых кризисов, так как лишь модели первого поколения валютных кризисов указывают на возможность достоверного прогнозирования приближения финансовой нестабильности с помощью анализа динамики макроэкономических индикаторов. В то же время индикаторы-предвестники являются полезным инструментом мониторинга ситуации в экономике как для органов государственной власти, так и для фирм, исследовательских организаций и частных лиц.
4. Проведенный в диссертации анализ позволил автору построить оригинальную работающую систему индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в РФ, представляющую собой набор экономических показателей, статистический анализ которых дает возможность прогнозировать наступление финансовой нестабильности с вероятностью, превышающей безусловную вероятность наступления финансовой нестабильности. Более того, автор продемонстрировал, что использование различных методологий отбора работающих индикаторов-предвестников дает схожие результаты, что еще раз свидетельствует в пользу их эффективности. Кроме того, предлагаемая автором методология не уступает в качестве прогнозирования альтернативным, на что указывает низкая эффективность суверенных рейтингов, присваиваемых международными рейтинговыми агентствами.
5. Проведенное исследование показало, что разработка системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности для конкретной страны, а не для группы стран, позволяет значительно повысить работоспособность индикаторов, что особенно важно при использовании предлагаемой методологии для принятия решений экономическими агентами. Дело в том, что при анализе финансового рынка одной страны становится возможным учесть ее специфику и адаптировать соответствующим образом пороговые значения индикаторов-предвестников. Для России наиболее эффективными индикаторами оказались сальдо текущего счета платежного баланса, реальная ставка процента, отношение денежной массы к золотовалютным резервам, реальный эффективный курс рубля и лизбыточное предложение денег в реальном выражении.
6. В работе предлагается оригинальный сводный индекс финансовой стабильности в РФ, с помощью которого можно получить количественную оценку вероятности наступления финансовой нестабильности. При этом автор показал, что вероятность возникновения финансовой нестабильности увеличивается нелинейно по мере роста количества сигналов, подаваемых работающими индикаторами-предвестниками.
7. Апробация предлагаемой автором методологии для анализа финансовой стабильности во II - IV кварталах 2006 года показала, что лишь два из тринадцати индикаторов подавали сигнал: лизбыточное предложение денег в реальном выражении и внутренний кредит, что было вызвано быстрым увеличением денежной массы за счет масштабного поступления валюты в страну, а также традиционного роста денежного предложения в конце года. Такое состояние системы индикаторов-предвестников в конце
2006 г. соответствует значению сводного индекса финансовой стабильности в размере 0,48 и, соответственно, вероятности наступления финансовой нестабильности в первом квартале
2007 г. на уровне 1,22%.
В заключение, необходимо отметить ряд аспектов, связанных с теоретической и практической значимостью данной работы.
В плане теоретических исследований в области факторов возникновения и развития финансовых кризисов проведенный анализ, во-первых, продемонстрировал возможность применения современных теоретических разработок и методов эмпирических исследований, отработанных на развитых финансовых рынках, для развивающегося финансового рынка в
РФ. Во-вторых, он позволил выявить макроэкономические показатели, которые наилучшим образом способны заблаговременно сигнализировать о приближении финансовой нестабильности.
Автором предложен методологический подход, который применен для мониторинга стабильности на финансовом рынке РФ. Полученные результаты могут быть использованы, во-первых, российскими денежными властями при мониторинге ситуации на российском финансовом рынке, во-вторых, инвесторами при прогнозировании ситуации на рынке и оценке рискованности своих вложений, и, в-третьих, при преподавании специальных курсов по финансовой экономике в высших экономических учебных заведениях.
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Трунин, Павел Вячеславович, Москва
1. Астапович А., Сырмолотов Д. Российские банки в 1998 году: развитие системного кризиса // Вопросы экономики. 1999. №5.
2. Белоусов А. Развитие российской экономики в среднесрочной перспективе: анализ угроз // Проблемы прогнозирования. 2004. №1.
3. Глазьев С. Грядет ли новый финансовый кризис в России? // Вопросы экономики. 2000. №6.
4. Давыдов А., Попов В., Френкель А. Индекс хозяйственной конъюнктуры в России: построение и результаты // МЭиМО. 1993. №12.
5. Дробышевский С., Трунин П. и др. Некоторые подходы к разработке индикаторов мониторинга финансовой стабильности. Научные труды №103Р. М.: ИЭПП, 2006.
6. Иларионов А. Как был организован российский финансовый кризис // Вопросы экономики. 1998. №11.
7. Иларионов А. Мифы и уроки августовского кризиса // Вопросы экономики. 1999. №10-11.
8. Ковзанадзе И. Системные банковские кризисы в условиях финансовой глобализации // Вопросы экономики. 2002. №8.
9. Малютина М., Парилова С. Поведение банков в условиях переходной экономики: причины чрезмерных рисков. Консорциум экономических исследований и образования Россия и СНГ. 2001.
10. Ю.Михайлов Л., Сычева Д., Тимофеев Е. и др. Кризис 1998 года и восстановление банковской системы. Под редакцией М. Дмитриева и Д. Васильева. Московский центр Карнеги. М.: Гендальф, 2001.
11. Несветайлова А. Экономическое наследие Хаймана Мински (глобальная финансовая хрупкость и кризис: уроки для России) // Вопросы экономики. 2005. №3.
12. Остапкович Д. О системе индикаторов цикличности экономики // Вопросы статистики. 2000. №12.
13. Панфилов В., О. Говтвань, А.Моисеев. Нарастающие угрозы макроэкономической стабильности в России // Проблемы прогнозирования. 2002. №3.
14. Н.Попов В. Уроки валютного кризиса в России и в других странах // Вопросы экономики. -М., 1999. №6. С. 100- 122.
15. Попов В. "Азиатский вирус" или "голандская болезнь". Теория и история валютных кризисов". М.: Дело, 1999.
16. Смирнов С. Система опережающих индикаторов для России // Вопросы экономики. 2001. №3.
17. Плисецкий Д. Система мониторинга финансового сектора экономики // Банковское дело №9.2004. С. 6-10.
18. Попов В., Френкель А. Индекс деловой активности для российской экономики // ЭКО. 1996. №10.
19. Струченевский А.А. Эмпирический анализ финансовых кризисов в России // Экономический журнал ВШЭ. 1998. Т. 2. № 2. С. 197-209.
20. Финансовый кризис: причины и последствия. Материалы научной конференции на тему. Научные труды № 18. - М.:ИЭПП, 2000.
21. Экономика переходного периода: Сборник избранных работ. 1999-2002. М.: Дело, 2003
22. Abiad A. Early Warning Systems: A Survey and a Regime-Switching Approach // IMF Working Paper No. 03/32. 2003.
23. Ades A., R. Masih and D. Tenengauzer. GS-watch: A New Framework for Predicting Financial Crises in Emerging Markets // Emerging Markets Economic Research. December 1998.
24. Agenor P.-R., Bhandari J.S., Flood R.P. Speculative Attacks and Models of Balance-of-Payments Crises // NBER Working Paper 3919.1991.
25. Akerlof G., Romer P. Looting: The economic underworld of bankruptcy for profit // Brookings Papers on Economic Activity. 1993.2. P. 1-73.
26. Alexander W., Davis J., Ebrill L., Lindgren C.-J. Systemic Bank Restructuring and Macroeconomic Policy. Washington, D.C.: IMF, 1997.
27. Altman E. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of the Corporate Bankruptcy // Journal of Finance. 1968. Vol. 23 (September). P. 589-609.
28. Arteta C., Eichengreen B. Banking Crises in Emerging Markets: Presumptions and Evidence // Financial Policies in Emerging Markets (ed. by M. Blejer, M. Skreb). 2002.
29. Aziz J., F. Caramazza and R. Salgado. Currency crises: in search of common elements // IMF working paper 00/67. March 2000.
30. Baig T., Goldfajn I. Financial Market Contagion in the Asian Crisis // IMF Staff Paper.1999. Vol. 46 (June). P. 167-195.
31. Barseghyan L. Non-Performing Loans, Prospective Bailouts, and Japan's Slowdown. The Center for Japan-U.S. Business and Economic Studies Working Paper #317. Stern School of Business, New York University. April 2004.
32. Bell J., Pain D. Leading indicator models of banking crises a critical review // Financial Stability Review. December 2000.
33. Berg A, Borensztein E., G-M. Milesi-Ferretti and C. Pattillo. Anticipating balance of payments crises the role of early warning systems. IMF occasional paper No. 186. January2000.
34. Berg A. and R. Coke. Autocorrelation-Corrected Standard Errors in Panel Probits: An Application to Currency Crisis Prediction // IMF Working Paper No. 04/39. 2004.
35. Berg A., Patillo C. Are Currency Crises Predictable? A Test // IMF Working Paper 98/154. November 1998.
36. Berg A., Patillo C. Predicting Currency Crises: The Indicators Approach and an Alternative // Journal of International Money and Finance. 1999. Vol. 18. P. 561 86.
37. Blanco H., Garber P. Recurrent Devaluation and Speculative Attacks on the Mexican Peso // Journal of Political Economy, University of Chicago Press. Vol. 94(1). P. 148-66. February 1986.
38. Brown C.O., Din? S. The Politics of Bank Failures: Evidence from Emerging Markets. 2004.
39. Bruggemann A. and T. Linne. Are the Central and Eastern European Transition Countries Still Vulnerable to a Financial Crisis?: Results from the Signals Approach. Bank of Finland Istitute for Economies in Transition Discussion Paper. 2000.
40. Burkart 0. and V. Couderc. Leading indicators of currency crises in emerging economies. Mimeo. Banque de France. 2000.
41. Burnside C., Eichenbaum M. and Rebelo S. Prospective deficits and the Asian currency crisis // Journal of Political Economy #109.2004. P. 1155 986.
42. Bussiere M. and C. Mulder. External vulnerability in emerging market economies: how high liquidity can offset weak fundamentals and the effects of contagion // IMF working paper 99/88. July 1999.
43. Caballero R. and Krishnamurthy A. International and domestic collateral constraints in a model of emerging market crises // Journal of Monetary Economics #48. 2001. P. 513 48.
44. Caprio G., Honohan P. Restoring Banking Stability: Beyond Supervised Capital Requirement//Journal of Economic Perspectives. 1999. Vol. 13. № 4. P. 43-64.
45. Caprio J., Klingebiel D. Bank insolvencies. Cross-country experience // World Bank Policy Research Working paper 1620.1996a.
46. Caprio J., Klingebiel D. Bank insolvency: Bad luck, bad policy, or bad banking? Annual World Bank Conference on Development Economics. P. 79-104.1996b.
47. Caprio J., Hunter W., Kaufmann G., Leipziger D. Preventing Bank Crises. Lessons from Recent Global Bank Failures. Washington, D.C.: The World Bank, 1998.
48. Caprio J. Safe and sound banking in developing countries: We're not in Kansas more. Prepared for the Brooking Conference 'FDICIA: Bank Reform Five Years Later and Five Years Ahead' on December 19.1996,1997.
49. Caprio G., Martinez-Peri a M.S. Avoiding Disaster: Policies to Reduce the Risk of Banking Crises. Discussion Paper. 2000.
50. Caprio G., Summers L. Finance and Its Reform: Beyond Laissez-Faire'. Policy Research Working Paper No. 1171. 1993.
51. Carramazza F., L. Ricci and R. Salgado. Trade and financial contagion in currency crises // IMF working paper 00/55. March 2000.
52. Chang R. and A. Velasco. Financial Crises in Emerging Markets: A Canonical Model // NBER Working Paper No. 6606.1998.
53. Chang R. and Velasco A. A model of financial crises in emerging markets // Quarterly Journal of Economics 116.2001. P. 489-517.
54. Chari V., Jagannathan R. Banking panics, information, and rational expectations equilibrium //Journal of Finance. 1988.43. P. 749-761.
55. Chen Y. Banking panics: The role of the first-come, first-served rule and information externalities// Journal of Political Economy. 1999. 107. P. 946-968.
56. Compilation Guide on Financial Soundness Indicators. IMF. July 2004.
57. Corsetti G., P. Pesenti and N. Roubini. Paper tigers? A model of the Asian crisis // NBER Working Paper No 6783. November 1998.
58. Cumby R.E., Wijnbergen S. Finanial Policy and Speculative Runs with a Crawling Peg: Argentina 1979-1981 // Journal of International Economics. Vol. 27. No.1/2. P. 111-127. August 1989.
59. Davis E.P. Institutional Investors, Unstable Financial Markets and Monetary Policy // Risk Management in Volatile Financial Markets (ed. By F. Bruni, D.E. Fair, R. O'Brien). 1996.
60. Demirguc-Kunt A., Detragiache E. Financial liberalization and financial fragility. Prepared for the 1998 World Bank Annual Conference on Development Economics. 1998a.
61. Demirguc-Kunt A., Detragiache E. The determinants of banking crises in developing and developed countries. IMF Staff Papers. 1998b. 45. P. 81-109.
62. Demirguc-Kunt A., Detragiache E. Cross-Country Empirical Studies of Systemic Bank Distress: A Survey. IMF Working Paper. May 2005.
63. Detragiache E. and A. Spilimbergo. Crises and Liquidity: Evidence and Interpretation // IMF Working Paper No. 01/2.2001.
64. Deutsche Bundesbank. The role of economic fundamentals in the emergence of currency crises in emerging markets. Deutsche Bundesbank Monthly Report. April 1999. P. 15-27.
65. Diamond D.W., Dybvig P.H. Bank Runs, Deposit Insurance, and Liquidity // Journal of Political Economy. 1983. Vol. 91 (June). P. 401-419.
66. Dornbusch R., Goldfajn I., Valdes R.O. Currency Crises and Collapses. Brookings Papers on Economic Activity: Macroeconomics 2. Brookings Institution. 1995. P. 219-294.
67. Dornbusch R. Expectations and Exchange Rate Dynamics // Journal of Political Economy. 1976. 84. December. P. 1161-76.
68. Dornbusch R. Collapsing Exchange Rate Regimes // Journal of Development Economics. 1987. Vol. 27. October. P. 71-83.
69. Drees B., Pazarbasioglu C. The Nordic banking crises. Pitfalls in financial liberalization? IMF Occasional paper. 161.1998.
70. Edison H. Do indicators of financial crises work? An evaluation of an early warning system. Board of Governors of the Federal Reserve System International Finance Discussion Paper No. 675. July 2000.
71. Edwards S., Vegh C. Banks and macroeconomic disturbances under predetermined exchange rate // Journal of Monetary Economics. 1997.40. P. 239-278.
72. Eichengreen B., Rose A. Staying afloat when the wind shifts: External factors and emerging-market banking crises. NBER Working paper. 6370. 1998.
73. Eichengreen B., Rose A., Wyplosz C. Exchange market mayhem. The antecedents and sftermath of speculative attacks // Economic Policy. 1995. October 1995. P. 249-312.
74. Eichengreen B., Rose A., Wyplosz Ch. Contagious Currency Crises. NBER Working Paper No. 5681. July 1996.
75. Enoch C., Green J. Banking System and Monetary Policy. Issues and Experience in the Global Economy. Washington, D.C.: IMF, 1997.
76. Esquivel G. and F. Larrain. Explaining currency crises. Harvard Institute for International Development. June 1998.
77. Evans O., A. Leone, M. Gillard and R. Hilbers. Macroprudential indicators of financial system soundness. IMF occasional paper No. 192, April 2000.
78. Fisher I. The Debt-Deflation Theory of Great Depression // Econometrica. 1933. Vol. 1 (October). P. 337-357.
79. Flood R., Marion N. Perspectives of the Recent Currency Crisis Literature. NBER Working Paper No. 6380 (Cambridge, Massachusetts, MIT Press). 1998.
80. Flood R., Marion N. A Model of the Joint Distribution of Banking and Exchange Rate Crises //IMF Working Paper No. 01/213.2001.
81. Flood R., Garber P. Collapsing Exchange-Rate Regimes: Some Linear Examples // Journal of International Economics. 1984. Vol. 17. P. 1-13.
82. Flood R., Garber P. Linkages between Speculative Attack and Target Zone Models of Exchange Rates // Quarterly Journal of Economics. 1991. Vol. 106. P. 1367-72.
83. Flood R.P., Marion N. Speculative Attacks: Fundamentals and Self-Fulfilling Prophecies. NBER Working Paper 5789.1996.
84. Flood R.P., Marion N. Perspectives on the Recent Currency Crisis Literature // International Journal of Finance and Economics. 1999. Vol. 4. No. 1. P. 1 26.
85. Flood R.P., Robert J. Hodrick. Real Aspects of Exchange Rate Regime Choice with Collapsing Fixed Rates //Journal of International Economics. 1986. Vol. 21. November. P. 215-32.
86. Flood R., Garber P., Kramer. Collapsing Exchange Rate Regimes: Another Linear Example//Journal of International Economics. 1996.41. No November. P. 223-234.
87. Frankel J.A., Rose A.K. Currency Crashes in Emerging Markets: An Empirical Treatment //Journal of International Economics. 1996. Vol. 41 (November). P. 351-366.
88. Frankel J.A., Rose A.K. Currency Crashes in Emerging Markets: Empirical Indicators. NBER Working Paper No. 5437 (Cambridge, Massachusetts, MIT Press). 1996.
89. Fratzscher M. Why Are Currency Crises Contagious? A Comparison of the Latin American Crisis of 1994-1995 and the Asian Crisis of 1997-1998 // Weltwirtschaftliches Archiv. 1998. Vol. 134. № 4. P. 664-691.
90. Fratzscher M. What Causes Currency Crises: Sunspots, Contagion or Fundamentals? European University Institute Department of Economics. EIU Working Papers 99/39. P. 45.1999.
91. Fratzscher M. On Currency Crises and Contagion // International Journal of Finance and Economics. 2003. Vol. 8. No. 2. P. 109 29.
92. Freixas X., Rochet J.-C. Microeconomics of Banking. Cambridge. MIT Press, 1997.
93. Gerlach S., Smets F. Contagious Speculative Attacks. CEPR Discussion Papers 1055. C.E.P.R. Discussion Papers, 1994.
94. Ghosh S. and A. Ghosh. Structural Vulnerabilities and Currency Crises // IMF Working Paper No. 02/9. January 2002.
95. Glick R. and R. Moreno. Money and Credit, Competitiveness, and Currency Crises in Asia and Latin America. Centre for Pacific Basin Monetary & Economic Studies working paper PB99-01, Federal Reserve Bank of San Francisco. 1999.
96. Goldberg L.S. Collapsing Exchange Rate Regimes: Shocks and Biases. NBER Working Paper 2702. Cambridge, Massachusetts: National Bureau of Economic Research, 1998.
97. Goldberg L.S. Predicting Exchange Rate Crises: Mexico Revisited // Journal of international Economics. 1994. 36. P. 413-430.
98. Goldstein M., Kaminsky G.L., Reinhart C.M. Assessing Financial Vulnerability: An Early Warning System for Emerging Markets. Institute for International Economics, 2000.
99. Goldstein M., Turner P. Banking crises in emerging economies: Origins and policy options. BIS Economic Papers. 1996.46.
100. Gonzalez-Hermosillo B., Pazarbasioglu C., Billings R. Determinants of banking system fragility: A case study of Mexico. IMF Staff Papers. 1997.44. P. 295-314.
101. Guttentag J., Herring R. Credit Rationing and Financial Disorder // Journal of Finance. 1984. Vol. 39 (December). P. 1359-1382.
102. Hardy D., Pazarbasioglu C. Leading indicators of banking crises: Was Asia different? IMF Working paper. 98/91.1998.
103. Hargreaves D. Emerging economies' country risk scores // World Financial Markets. July 2001. JPMorgan.
104. Hartman P., S. Straetmans and C. G. de VriesAsset Market Linkages in Crisis Periods // CEPR Discussion Paper Series No. 2916. 2001.
105. Hausmann R., Rojas-Suarez L. Banking Crises in Latin America. Washington, D.C.: IADB, 1996.
106. Hawkins J., Klau M. Measuring Potential Vulnerabilities in Emerging Market Economies. BIS Working Paper 91. October 2000.
107. Hawkins J., Klau M. Early Warning Indicators for Emerging Economies. Paper prepared for Irving Fisher Committee conference. 20-22 August 2002. Basel.
108. Hayashi F., Prescott E.C. The 1990s in Japan: A Lost Decade // Review of Economic Dynamics, Academic Press for the Society for Economic Dynamics. Vol. 5(1). P. 206. January 2002.
109. Heffernan S. An econometric model of bank failure // Economic and Financial Modelling. Summer 1995. P. 49-82.
110. Heffernan S. Modern Banking in Theory and Practice. John Wiley & Sons, 1996.
111. Hemming R., M. S. Kell and A. Schimmelpfennig. Fiscal Vulnerabilityand Financial Crises in Emerging Market Economies. IMF Occasional Paper No. 218. 2003.
112. Herrera S. and C. Garcia. User's Guide to an Early Warning System for Macroeconomic Vulnerability in Latin American Countries. World Bank Working Paper 2233. November 1999.
113. Honohan P. Banking System Failures in Developing and Transition Countries: Diagnosis and Prediction. BIS Working Paper № 39.1997.
114. Hutchison M., McDill K. Are all banking crises alike? The Japanese experience in international comparison. NBER Working paper. 7253. 1999.
115. International Monetary Fund. Chapter IV: Financial crises: characteristics and indicators of vulnerability. World Economic Outlook. May 1998.
116. International Monetary Fund. International Capital Markets. September 1999.
117. International Monetary Fund. Early warning system models: the next steps forward // Global Financial Stability Report. Chapter IV. March 2002.
118. Kamin S. and O. Babson. The contributions of domestic and external factors to Latin American devaluation crisis: an early warning systems approach. US Federal Reserve System International Finance Discussion Paper No. 645. September 1999.
119. Kaminsky G. Currency and banking crises: the early warnings of distress // IMF working paper 99/178. December 1999.
120. Kaminsky G., Reinhart C. On Crises, Contagion, and Confusion // Journal of International Economics. 2000. Vol. 51. Issue 1. P. 145-168.
121. Kaminsky G., Reinhart C. The Twin Crises: The Causes of Banking and Balance-of-Payments Problems // American Economic Review. 1999. Vol. 89 (June). P. 473-500.
122. Kaminsky G., Lizondo S., Reinhart C. Leading Indicators of Currency Crises // IMF Staff Papers. 1998. Vol. 45 (March). P. 1-48.
123. Kaminsky G., Reinhart C. Financial Crises in Asia and Latin America: Then and Now // AEA Papers and Proceedings. 1998. 98.
124. Kane E. J. The S&L Insurance Mess: How Did it Happen? Urban Institute Press. 1989.
125. Kaufmann D., G. Mehrez and S. Schmukler. Predicting Currency Fluctuations and Crises: Do Resident Firms Have an Informational Advantage? World Bank Working Paper No. 2259. December 1999.
126. Keeley M.C. Deposit Insurance, Risk and Market Power in Banking // American Economic Review. 1990. Vol. 80 (December). P. 1183-1200.
127. Kodres L., Pritsker M. A Rational Expectations Model of Financial Contagion. Finance and Economics Discussion Series № 1998-48.1998.
128. Kumar M., U. Moorthy and W. Perraudin. Determinants of emerging market currency crises and contagion effects. Paper presented to CEPR/World Bank conference "Financial crises: contagion and market volatility". London. 8-9 May 1998.
129. Krkoska L. Assessing Macroeconomic Vulnerability in Central Europe // Post-Communist Economies 13(1). March 2001. P. 41 55.
130. Kruger M., P. Osakwe and J. Page. Fundamentals, contagion and currency crises: an empirical Analysis. Bank of Canada working paper No. 98-10, July 1998.
131. Krugman P. A Model of Balance-of-Payments Crises // Journal of Money, Credit and Banking. 1979. Vol. 11 (August). P. 311-325.
132. Krugman P. Target Zones and Exchange Rate Dynamics // Quarterly Journal of Economics. 1991. Vol. 106. August. P. 669-682.
133. Krugman P. Balance Sheets, the Transfer Problem, and Financial Crises // International Tax and Public Finance 6.1999. P. 459 472.
134. Krugman P., Rotemberg J. Target Zones with Limited Reserves. NBER Working Paper 3418. Cambridge, Massachusetts: National Bureau of Economic Research, 1990.
135. Kumar M., U. Moorthy and W. Perraudin. Predicting Emerging Market Currency Crashes // IMF Working Paper No. 02/07. 2002.
136. Kwack S.Y. An Empirical Analysis of the Factors Determining the Financial Crisis in Asia //Journal of Asian Economics 11(2). 2000. P. 195-206
137. Lindgren C.-J., Garcia G., Saal M. Bank Soundness and Macroeconomic Policy. Washington, D.C.: IMF, 1996.t
138. Manasse P., N. Roubini and A. Schimmelpfennig. Predicting Sovereign Debt Crises // IMF Working Paper No. 03/221. 2003.
139. Mehrez G., Kaufmann D. Transparency, Liberalization, and Financial Crises. 1999.
140. MilesiЧFerritti G. and A. Razin. Current Account Reversals and Currency Crises: Empirical Regularities". IMF working paper No. 98/99. June 1998.
141. Minsky H. Theory of Systemic Fragility // In Altman E., Sametz A. Financial Crises: Institutions and Markets in Fragile Environment. NY: Wiley, 1977. P. 138-152.
142. Mishkin F.S. Understanding Financial Crises: A Developing Country Perspective. NBER Working Paper 5600.1996.
143. Muller C., R. Perrelli and M. Rocha. The role of corporate, legal and macroeconomic balance sheet indicators in crisis detection and prevention // IMF working paper No. 02/59. March 2002.
144. Obstfeld M. (1984). Balance-of-Payments Crises and Devaluation // Journal of Money, Credit and Banking. Vol. 16. May. P. 208-217.
145. Obstfeld M. The Logic of Currency Crises. NBER Working Paper 4640. Cambridge, Massachusetts: National Bureau of Economic Research, 1994.
146. Obstfeld M. Models of Currency Crises with Self-Fulfilling Features. NBER Working Paper 5285. Cambridge, Massachusetts: National Bureau of Economic Research, 1996.
147. Peresetsky A., Karminsky A., Golovan S. Probability of default models of Russian banks. BOFIT Discussion Papers No 21. 2004.
148. Persaud A. Event risk indicator handbook. JP Morgan. London. January 1998.
149. Radelet S. and J. Sachs. The East Asian Financial Crisis: Diagnosis, Remedies, Prospects. Brookings Papers on Economic Activity. 1998. P. 1 90.
150. Rossi M. Financial Fragility and Economic Performance in Developing Economies: Do Capital Controls, Prudential Regulation and Supervision Matter? // IMF working paper No. 99/66. May 1999.
151. Roy A. Emerging Markets Risk Indicator (EMRI). Global Emerging Markets Strategy. 2001.
152. Sachs J., Tornell A., Velasco A. Financial Crises in Emerging Markets: The Lessons from 1995. NBER Working Paper 5576. Cambridge, Massachusetts: National Bureau of Economic Research, 1996.
153. Salant St., Henderson D. Market Anticipation of Government Policy and the Price of Gold //Journal of Political Economy. 1978. 86. P. 627-48.
154. Sargent T., Wallace N. Some unpleasant monetarist arithmetic // Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review. 1985. 9. P. 15-31.
155. Sy A. Rating the Ratings Crises // IMF Working Paper No. 03/122. 2003.
156. Sundararajan V., Balino T. Banking Crises: Cases and Issues. Washington, D.C.: IMF, 1991.
157. Temzelides T. Evolution, coordination, and banking panics // Journal of Monetary Economics. 1997. 40. P. 163-183.
158. Tomczynska M. Early Indicators of Currency Crises. Review of some literature. Studies and Analysis Center for Social and Economic Research # 208 - Warsaw, 2000.
159. Tornell A. Common fundamentals in the Tequila and Asian crises //NBER Working Paper No. 7139.1999.
160. Vlaar P. J. G. Early Warning Systems for Currency Crises. BIS conference papers. March 2000. Vol 8. P. 253-274.
161. Weller C.E. Financial Crises after Financial Liberalization: Exceptional Circumstances or Structural Weakness? // Journal of Development Studies 38(1). 2001. P. 98 127.
162. Willman A. Devaluation Expectations and Speculative Attacks on the Currency // Scandinavian Journal of Economics. March 1989. Vol. 91. P. 96 116.t
Похожие диссертации
- Управление организациями по стадиям их жизненного цикла: теоретико-методологические аспекты
- Пути повышения экономической эффективности производства и переработки сои
- Построение системы индикаторов раннего предупреждения валютного кризиса
- Производные финансовые инструменты и формирование их рынка в Российской Федерации
- Формирование финансовой стратегии страховой компании с использованием прогнозирования