Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Моделирование влияния денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученаd>кандидат экономических наук
Автор	Маракуева, Мария Андреевна
Место защиты	Москва
Год	2004
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Моделирование влияния денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий"

На правах рукописи

Маракуева Мария Андреевна

МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ДЕНЕЖНО-КРЕДИТНОЙ ПОЛИТИКИ НА ИНВЕСТИЦИОННУЮ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики

Автореферат Диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Работа выпонена на кафедре математических методов анализа экономики Экономического факультета Московского Государственного Университета им. М.В. Ломоносова

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор

Черемных Ю.Н.

Официальные оппоненты: Доктор экономических наук, профессор

Светлов Н.М.

кандидат экономических наук Моисеев С.Р.

Ведущая организация:

Центральный экономико-математический институт РАН

Защита состоится 16 декабря 2004 г. в часов_мин. на заседании диссертационного совета Д

501.001.35 в Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова по адресу: 119992 ГСП-2, Москва, Воробьевы горы, 2-й учебный корпус, экономический факультет, ауд.№_.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке им А. М. Горького 2-го учебного корпуса МГУ им. М. В. Ломоносова.

Автореферат разослан 11 ноября 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент

Е.А.Туманова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования

Вопрос о взаимодействии финансового и реального секторов экономики является в настоящее время одним из наиболее значимых как в экономической теории, так и в практических задачах государственной политики. Возможности интенсивного экономического роста связывают во многом с развитием финансовой и банковской систем. Центральный банк Российской Федерации (ЦБ) формулирует основную цель осуществляемых действий как стимулирование инвестиций и увеличение темпов экономического роста. Для принятия адекватных мер денежно-кредитной политики необходима оценка степени воздействия ЦБ на инвестиционную деятельность предприятий реального сектора, а также анализ препятствий этого воздействия

При значительных ограничениях собственных инвестиционных источников предприятий роль банковского капитала при осуществлении капиталовложений оказывается существенной. Вклад кредитов в инвестиционную динамику среди многочисленных ее факторов рассматривася во многих исследованиях в странах с различными типами финансовой системы Проблема получения реалистичных выводов для России состоит в том, что высокая инвестиционная активность и вовлечение кредитов в инвестиционный процесс свойственны незначительному числу предприятий. Вследствие этого, достаточно сложно оценить связь макроэкономических показателей инвестиционной деятельности и уровня ее кредитования, что затрудняет моделирование инвестиционной динамики на национальном уровне. Только микроэкономический анализ конкретных инвестиционных решений отдельных предприятий способен оценить роль кредитов и возможность оживления инвестиционных вложений при расширении кредитования.

Моделирование влияния на макроэкономические агрегаты выпуска и совокупного спроса проводимой денежно-кредитной политики осуществляется в центральных банках практически всех стран и служит основой разработки реализуемых мероприятий. В России, несмотря на декларируемые цели, эффективность мер ЦБ традиционно оценивается лишь в рамках изменения финансовых показателей. Сложность механизма стимулирования инвестиционной активности реальною сектора с помощью денежно-кредитных мер вынуждает рассматривать в комплексе модели собственно инвестиционной деятельности, процессов инвестиционного кредитования и формирования ставок процента под влиянием осуществляемых ЦБ мер. Подобное комплексное представление реакции реального сектора, в том числе инвестиционной активности предприятий, на меры ЦБ до настоящего времени не проведенл й тп же кпема впЩп*хы негативные

последствия политики ЦБ - свертывание капитальных вложений реального секте ра и снижение темпов экономического роста.

Широкое применение результатов исследований воздействия центральных банков на инвестиционную активность в международной практике, а также целевые ориентиры мер Центрального Банка Российской Федерации, находящиеся в сфере реальной экономики, делает актуальным и необходимым исследование данной темы в России.

Цели и задачи исследования Цель исследования - экономико-математическое моделирование механизмов влияния мер денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий непосредственно и через изменение объемов инвестиционного кредитования, формулировка условий, при которых возможно расширение стимулирующего влияния.

Для выпонения поставленной цели в работе решались следующие задачи.

Провести классификацию существующих моделей влияния мер денежно-кредитной политики на реальный сектор в целях формирования теоретической базы исследования данной темы в России.

" Разработать подход к комплексному анализу влияния денежно-кредитной политики в России на инвестиционную деятельность предприятий, объединяющий моделирование на микро- и макроэкономическом уровне и основанный на анализе особенностей российской экономики.

Подготовить базу микроэкономических данных, создав оригинальные и доработав стандартные программные средства и методы обработки данных опросов предприятий. Построить отраслевую классификацию предприятий с выделением инвестиционных и потребительских отраслей экономики.

Разработать и реализовать схему эконометрической обработки статических микроэкономических данных, формирующую пошаговую процедуру отбора факторов инвестиционной активности предприятий, оценить роль банковского кредитования; на основе расчетов охарактеризовать отраслевые различия действия отобранных факторов.

Создать комплекс моделей динамики, позволяющий оценить влияние денежно-кредитной политики на инвестиционную активность предприятий с учетом фактора банковского кредитования.

Осуществить расчеты по модельному комплексу, оценить механизм и степень влияния денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий в России, сформулирован; условия, при которых возможно расширение этого влияния.

Объект и предмет исследования

Объектом исследования является инвестиционная деятельность предприятий реального сектора экономики с учетом источников ее финансирования.

Предметом исследования является механизм влияния денежно-кредитной политики на динамику капиталовложений предприятий через процессы банковского кредитования инвестиций.

Теоретическая и методологическая основа исследования

Х Теоретическая и методологическая основа диссертации сформулирована в результате

анализа зарубежных и отечественных исследований, посвященных проблеме моделирования '' инвестиционной деятельности предприятий с учетом фактора кредитования, а также анализу ^ действия кредитно-денежной политики на экономику. Методы и модели, применяемые в этих целях для стран со сходным типом финансовой системы (Германия, Япония), легли в основу предложенной в диссертации методики анализа. Использовались результаты, полученные в центральных банках западных стран - Англии, Финляндии, Бельгии, Федеральной резервной системе, а также международными организациями, в т.ч. Международным Валютным Фондом. Отечественные источники представлены работами Центра банковского анализа ЦЭМИ РАН, Центра исследований инвестиционного рынка, Института экономики переходного периода, Центра развития, Бюро экономического анализа.

Экономико-математический инструментарий работы включал методы статистической обработки неколичественных данных результатов анкетных опросов, методы корреляционного, регрессионного анализа и анализа временных рядов: исследование стационарности, тест причинности Гренджера, модели векторной авторегрессии.

Основой информационной базы диссертации явились многолетние опросы предприятий < Банком России в сфере инвестиционной деятельности, финансовой отчетности, факторах изменения экономической конъюнктуры и спроса предприятий на банковские услуги. Использовались данные Федеральной службы государственной статистики. Для формирования ' базы данных опросов предприятий доработаны программные средства, применяемые в текущей работе Банка России. Эконометрические расчеты осуществлялись с помощью программных пакетов Econometric Views, Statistica, SPSS.

Научная новизна работы

Научная новизна работы заключается в следующем.

1. Построена классификация существующих теоретических исследований, основанная на выделении различных каналов влияния денежно-кредитной политики на реальный сектор

экономики. Внутри каждого направления систематизированы основные выводы эмпирических исследований, реализованные на основе обработки как макроэкономических показателей, так и микроэкономических данных отдельных предприятий. В результате проведенной классификации сформулированы теоретические основы исследования влияния денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий в России.

2. Разработан новый комплексный подход к моделированию влияния денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий с учетом зарубежной практики моделирования и российских особенностей реализации мер денежно-кредитной политики, инвестиционной деятельности предприятий и ее кредитования. В отличие от существующих исследований, разработанный подход предполагает моделирование макроэкономических процессов на основании подробного анализа деятельности отдельных предприятий, обоснование и конкретизацию связей макроэкономических показателей с привлечением уникального массива микроэкономических данных.

3. Создана информационная база исследования, для чего предложена и реализована специальная методика кодировки данных опросов предприятий, максимально отражающая имеющуюся информацию. Построена отраслевая классификация предприятий с выделением инвестиционных и потребительских отраслей экономики. Разработан комплекс программных средств первичной обработки массива данных предприятий, реализующий предложенные методики кодировки и отраслевой классификации.

4. Предложена схема эконометрической обработки уникальных микроэкономических данных предприятий К данным опросов предприятий последовательно применены методы эконометрической обработки нечисловой информации, информации смешанной природы и количественных данных. На микроэкономическом уровне выделены значимые факторы инвестиционной деятельности предприятий и ее кредитования. Установлена связь инвестиционных кредитов и инвестиционной активности на предприятиях. Сформулированы различия в инвестиционной деятельности и ев финансировании предприятий инвестиционных и потребительских отраслей народного хозяйства.

5. Разработан оригинальный комплекс векторных авторегрессионпых моделей, отражающий взаимосвязь инвестиционной деятельности предприятий, инвестиционного кредитования и процесса формирования догосрочной ставки процента. Объединение в модельном комплексе переменных, отобранных на теоретическом уровне, позволяет, в отличие от существующих моделей, не только определить наличие, но и подробно описать механизм влияния мер денежно-кредитной политики на динамику инвестиций в основной капитал.

6. На основе расчетов с использованием комплекса моделей определено наличие влияния денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий в России. Сформулированы основные ограничения, препятствующие стимулированию ЦБ инвестиционных процессов, предложены возможные пути усиления этого влияния.

Теоретическая и практическая значимость исследования Теоретическая значимость диссертации состоит в том, что в ней на основе существующего зарубежного опыта моделирования "трансмиссионного механизма" денежно-кредитной политики разработан подход к анализу ее влияния на инвестиционную деятельность предприятий, учитывающий особенности российской экономики на микро- и макроэкономическом уровне.

Практическая значимость диссертации определяется тем, что предложенный модельный комплекс может применяться для оценки эффективности денежно-кредитной политики в Центральном Банке Российской Федерации и в аналитических центрах. Разработанная отраслевая классификация, методика последовательного анализа неколичественных данных опросов предприятий, а также методика совместного анализа временных рядов агрегированных показателей опросов предприятий и данных официальной статистики нашли применение как в Центральном аппарате, так и в территориальных учреждениях Банка России.

Апробация и внедрение результатов исследования Основные положения работы докладывались на научном семинаре Динамические модели экономики кафедры Математические методы анализа экономики экономического факультета МГУ им М В. Ломоносова, Международной научной конференции студентов и аспирантов Ломоносов - 2000 (Москва, МГУ, апрель 2000), традиционных Немчиновских чтениях (2000 года), Международных научных семинарах в Санкт-Петербурге (2003 г.) и Ереване (2004 г.), VI международном конгрессе по математическому моделированию в Нижнем Новгороде (2004 г.), где получили положительную оценку. Разработанные методы легли в основу лекций, прочитанных автором в рамках повышения квалификации специалистов в системе Банка России.

Публикации

Основные положения диссертации изложены в 7 опубликованных работах общим объемом 2,6 п.л. (2,6 п.л. лично).

Структура диссертации Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений, содержащих параметры построенных в диссертации эконометрических моделей и

полученных на их основе результатов. Список цитируемой литературы содержит более 100 отечественных и зарубежных источников.

Оглавление диссертации

Введение

Глава I. Классификация подходов к оценке влияния денежно-кредитной политики центрального банка на хозяйственную деятельность предприятий реального сектора (трансмиссионный механизм)

1.1. Понятие трансмиссионного механизма

1.2. Каналы трансмиссионного механизма

1.3. Кредитный канал трансмиссионного механизма

1.4. Общая модель кредитного канала

1.5. Методы обнаружения и количественной оценки действия кредитного канала в зарубежных и отечественных исследованиях

1.6. Подход к исследованию кредитного канала в условиях России

Глава П. Выявление факторов инвестиционного процесса с учетом участия банковского капитала

2.1. Существование кредитного канала в экономике России

2.2. Схема обработки неколичественной и смешанной информации опросов предприятий

2.3. Оценка факторов инвестиционной активности предприятий

2.4. Оценка факторов догосрочного кредитования предприятий

2.5. Отраслевые особенности инвестиционной деятельности

Глава П1. Моделирование действия кредитного канала в экономике России

3.1. Метод моделирования воздействия динамики ставки рефинансирования на догосрочное кредитование предприятий

3.2. Моделирование инвестиционной активности предприятий реального сектора экономики с учетом участия банковского капитала

3.3. Моделирование динамики догосрочного кредитования предприятий

3.4. Моделирование ставки процента по догосрочным кредитам предприятий

3.5. Моделирование возможных путей влияния ставки рефинансирования на размер догосрочного кредитования предприятий

3.6. Анализ результатов динамического моделирования кредитного канала Основные результаты и выводы работы

Библиографический список Приложения

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ Классификация подходов к оценке влияния денежно-кредитной политики на деятельность предприятий реального сектора (трансмиссионный механизм).

Механизм воздействия денежно-кредитной политики на национальную экономику традиционно обозначается термином трансмиссионный механизм денежно-кредитной политики (transmission mechanism of monetary policy). В диссертации проведена классификация существующих теоретических и эмпирических моделей трансмиссионного механизма (ТММ), результаты которой систематизированы в таблице 1. Строки таблицы образуют два существующих представления о трансмиссионном механизме денежно-кредитной политики. Традиционной точкой зрения является так называемый денежный взгляд (money view), согласно которому влияние осуществляется через изменение параметров денежного рынка. Эти переменные называются переменными трансмиссии и приведены во второй колонке таблицы 1. Особенности функционирования реального сектора и рынка капитала выпадают из сферы внимания денежного взгляда. В начале 1990-х гг. возникло новое направление - кредитный взгляд (lending view) или кредитный канал ТММ (credit channel). Теоретические работы Бсрнэнка и соавторов допонили переменные трансмиссии сферой микроэкономического анализа процессов предложения кредитов и возможности предприятий заимствовать. Согласно предпосыкам модели, изъяны рынка кредитов приводят к появлению для банков издержек контроля /ив целом надбавки к кредитной ставке процента - внешней финансовой премии

ц рч ij, I/У)

1,11', !-

I) A Ч \

(EFP) Она выражается как -' 1 ' , где знаменатель отражает объем

банковских заимствований, рассчитанный как разница инвестируемых в капитал (QiK^f) и собственных (N,) средств, а числитель представляет собой затраты финансового посредника в случае неплатежа по ссуде, зависящие от средней рентабельности в экономике Я* /т/ и ее возмущений на предприятиях щ которые определяют вероятность невозврата кредита F(ta) В этом случае финансовое положение предприятий играет ключевую роль. Центральный банк, проводя ограничительную денежную политику, ухудшает финансовое положение заемщиков, возможности предприятий заимствовать и, повышая тем самым не только процент по кредитам, но и внешнюю премию, сужает объемы кредитования, инвестирования и ведет к новому витку ухудшения финансового состояния. Этот эффект называется финансовым акселератором, а механизм влияния - балансовым каналом трансмиссионного механизма (balance sheet channel).

Подобный эффект, согласно моделированию ТММ, наблюдается и в банковской сфере. Денежная политика ограничения объема банковских ресурсов снижает инвестиции через сужение предложения кредитов и возможности банков брать на себя кредитные риски. Этот путь образует банковский канал (bank lending channel). Большая роль отраслевых особенностей и производственных показателей для действия ТММ в экономике, полученная в нескольких зарубежных исследованиях, позволила выделить в диссертации наряду с традиционным представлением промышленный канал, имеющий актуальность для России.

Перечисленные механизмы воздействия объединены в кредитный канал. Он дает наиболее поное представление процесса влияния денежно-кредитной политики на реальные инвестиции с учетом источников их финансирования. Основной теоретической моделью кредитного канала можно считать модель Бернэнка, Гертлера, Гишриста 1998 года (BGG). Модель допоняет неокейнсианское представление экономики переменными финансового положения предприятий и банковского кредитования и включает микро- и макроуровни.

Разработанная классификация эмпирических исследований кредитного канала, представленная в двух последних стобцах таблицы 1, позволила определить основные направления, по которым дожно совершенствоваться моделирование кредитного канала

1) Практически все исследования отмечали недостаток глубины анализа с помощью макроэкономических временных рядов из-за отсутствия данных отдельных предприятий о конкретных кредитных сдеках н инвестиционных решениях. Лишь некоторые работы (последний стобец таблицы 1) задействуют микроэкономические данные.

2) Необходимая определяющая роль микроданным отводится в расчетах на основе панельных данных, собираемых в центральных банках стран Европы, которые только получают свое распространение (Чателаин (2002), Вальдеррама (2001)).

3) Традиционным является построение моделей на основе денежного взгляда с ограниченным числом переменных кредитного канала в качестве вспомогательных. Это не дает возможности поностью проследить механизм влияния центрального банка на инвестиции.

4) Исследованиям в России присущи данные недостатки, что не позволяет учесть специфику российской экономики.

В диссертации разработан подход к моделированию кредитного канала, позволяющий решить перечисленные проблемы.

Подход к моделированию влияния денежно-кредитной политики в России.

Предлагаемый в диссертации подход состоит в том, что на основе детального анализа инвестиционной деятельности на микроэкономическом уровне осуществляется отбор факторов

для спецификации моделей динамики. Микроэкономические основы построения макроэкономических моделей согласуются с теоретической моделью 1ЮО. Микроэкономическое моделирование осуществлено за небольшой интервал времени, в рамках которого прослеживаются отдельные инвестиционные решения и кредитные сдеки. Динамическое моделирование требует агрегации данных и осуществлено с использованием макроэкономической информации.

Таблица 1. Классификация моделей трансмиссионного механизма денежно-кредитной политики

Переменная трансмиссии Теоретические основы Практические исследования

Анализ временных рядов макроэкономических переменных С привлечением данных по отдельным предприятиям

Денежный взгляд Предложение денег 15-ЬМ

Денежная база Метцер (1995) Маккалум (1999)

Инфляция Маккалум (1999) - - _ -. '

Ставка процента ,ГД / Т

Кредитный взгляд Кредитный канал в целом Бернэнк, Гертлер, Гишрист (1КЮ) (I998) (объединение макро- и микроуровня) Хол, Ветерит (2002) (основа ТММ - финансовое положение банков и предприятий) Смоляк (1994) (то же). Де Бондт(1998) (значимость ресурсной базы банков) В России' Дробышевский, Слабое Козловская (2002); {действие или Крючкова, Сапьян (2003); [отсутствие Моисеев (2002). J канала Чателаин, Генерале, Хернандо, Калькройт, Фермойлен (2002) (значимость основных факторов инвестиций, в т.ч. ликвидности и стоимости кредита)

в т.ч.: банковский канал (активы банков) Руза(!951), Бернэнк, Блайндер(1988) Обсуждение-Кейншил, Штайн (1997) Кейншип, Штайн (1997), Дефис (2000) (значимость фин. положения банков); Морсинк, Байоми (1999) (Япония: крупнейшие банки -проводники мер ЦБ); В России-Маракуева (2004) (значимость ресурсной базы банков и величины кредитного риска) Вальдеррама (2001) (финансовое положение предприятия определяет инвестиции и объемы кредитования) Маракуева (2004) (тоже)

балансовый канал (активы предприятий) Бернэнк, Гертлер (1989) Киотаки, Мор (1997) Обсуждение: Рудебуш (1996) Хаббард (1994), Бернэнк, Гертлер (1995) (инвестиционные решения зависят от финансового состояния) В России Маракуева (2004) (инвестиционные решения зависят от наличия ресурсов) Бенито, Витли {процент -переменная ТММ) В России Маракуева (объем кредита -переменная ТММ)

промышленный канал (факторы производств, сферы) Арнольд(2000) (автор термина) Карлино, ДеФина(1998), Арнольд(2000) Хайо и Уленброк (2000) (значимость доходов фирм и отрасл. структуры, оценка риск-доходности предприятий) В России Маракуева (отраслевые различия в чувствительности инвестиций)

* Серым помечены аспекты, не рассматриваемые в данной работе

Преимущества подхода в следующем. Проверка основных гипотез действия кредитного канала осуществляется с помощью непосредственной информации о принятии решений и заключения сделок предприятиями. В результате этого детализируется содержание агрегированных данных официальной статистики Микроэкономические данные допоняют недостаток официальной информации. Минимизируются ошибки, связанные с обработкой временных рядов, а также неверной спецификацией моделей динамики. Модели кредитного канала включают основные факторы моделируемого процесса, что делает возможной комплексную оценку значимости и степени влияния переменных трансмиссии.

Рисунок 1. Схема предложенного структурного подхода.

Описание данных и методов анализа результатов опросов предприятий

Микроэкономический анализ осуществлен в диссертации на основе уникальных данных опросов предприятий в рамках мониторинга, проводимого Банком России. База данных включает информацию более 10 тысяч предприятий всех регионов России и отраслей экономики. Репрезентативность выборки постоянно подтверждается как на уровне отраслей, так и на уровне регионов. Многолетний анализ данных свидетельствует, что тенденции данных официальной статистики и полученных в результате опросов предприятий агрегатов совпадают. Микроэкономические данные представляют собой как количественную финансовую информацию, так и неколичественную информацию - оценки руководителей предприятий в рамках предоставленных вариантов ответов. В целях формализации полученных данных в диссертации предложена система кодировки ответов и их агрегации в итоговый годовой показатель, учитывающая степень проявления признака в течение года. Разработана детальная отраслевая классификация предприятий, с помощью которой для анализа действия "промышленного канала" в экономике России выделены комплексы инвестиционных и потребительских отраслей. Для реализации предложенных методов кодировки ответов и отраслевой классификации доработаны специальные программные продукты, с помощью которых создана уникальная база данных опросов предприятий. Особенность ее математической обработки определяет смешанная природа данных (количественная и неколичественная), а также важность учета всей информации, заложенной в получаемые от предприятий данные.

Оценка факторов инвестиционной деятельности н инвестиционного кредитования с использованием результатов опросов предприятий.

В диссертации впервые предложена и реализована схема подробного экоьометрического анализа информации смешанной природы (рис. 2) для обработки данных опросов предприятий. Верхняя часть схемы на рис. 2 содержит последовательность методов анализа неколичественных переменных. С их помощью оценена значимость связи между инвестиционной активностью и факторами, ее определяющими, а также, что представляет наибольший интерес, характер и направление этой связи, различия ее влияния между предприятиями. Методы обработки количественных данных применены в работе для математического описания процессов инвестирования и кредитования на микроуровне.

Рисунок 2. Схема анализа количественных и неколичественных данных опросов предприятий

Критерий % 2 Пирсона

Использовались данные за 2001, 2002 годы. Результаты анализа по годам совпадают, что свидетельствует об устойчивости найденных закономерностей. С помощью реализации схемы анализа данных смешанной природы в диссертации получены следующие выводы.

1. Расчеты показали, что динамика инвестиционной активности связана с факторами: наличие на предприятии денежных средств для финансирования текущей деятельности и достаточность инвестиционных ресурсов (разница накопленных инвестиционных ресурсов и активов), а также степень кредитования инвестиционных расходов. Рост, снижение, неизменность или отсутствие инвестиционной активности руководители предприятий отмечают по результатам каждого квартала. Меры связи факторов и динамики в течение года инвестиционной активности (таб. 2) имеют наибольшие значения для перечисленных факторов,

направление связи определено от факторов к активности - для этого случая направленные меры связи значительно выше.

Таблица 2. Результат расчета мер связи неколичественных переменных (симметричные и направленные) инвестиционной активности и ее факторов

N. Факторы ^^инвестиционной активности Меры \ связи \ наличие инв. кредитования (логическая) интенсивность использования кредитов интенсивность использования прибыли изменение финансового состояния ожидания изменения финансового состояния ограничение роста производства: спрос недостаток денежных средств для текущей деятельности достаточность инвестиционных ресурсов (логическая)

Симметричныл меры связи порядковых величии:

Tay-с Кемдала 0.05 0,18 0.32 0,20 0,17 -0,02 -0,12 0,10

Гамма 0,19 0,40 0,47 0,28 0,24 -0,03 -0,1 в 0,13

Корреляция Спирмена 008 0,28 0.43 0,21 0,19 -0,03 -0,15 0,09

Направленные меры связи порядковых ве личин:

Зависимая инв активность 0,16 0,32 0,38 0,20 0,18 -0 02 -0,12 0,10

Зависимая - фактор 0,03 0,19 0.34 0,17 0,16 -0,02 -0,13 0,07

2. Показано, что инвестиционная деятельность осуществляется при отсутствии на предприятии ограничений ресурсов в текущей деятельности хотя бы в течение двух кварталов, преобладании положительных оценок финансового положения и ожиданий его изменения, а также при наличии кредитов среди источников инвестиционных средств.

3. Установлена значимость кредитования для инвестиционной дешельносги предприятий. Несмотря на то, что доля кредитов в объемах инвестиционных средств предприятий на уровне всей экономики составляет около 5%, кредиты банков в инвестиционном процессе задействовали более 30% предприятий. С помощью анализа соответствий (неколичественный аналог факторного анализа) определено, что использование кредитов существенно для высокой инвестиционной активности в течение года. В этом случае кредиты формируют, по оценкам автора, более 15% объема инвестиционных средств предприятий, более того, наблюдается их рост. Построенные модели логлинейного анализа (неколичественный аналог регрессии) также доказали значимость кредитования и его компенсирующей роли при недостатке собственных средств1.

4. Снижение роли собственных источников средств заметно при росте инвестиционной активности и компенсируется как кредитованием, так и наращиванием небанковских займов. Однако в рамках инвестиционного процесса кредиты, как показали результаты дисперсионного анализа, являются основным источником средств наряду с собственным капиталом.

' В модели инвестиционной активности значимыми оказались взаимодействия собственного капитала и кредитов, т е изменения влияния на результирующую переменную одного фактора при учете влияния другого

5. Значимость отобранных факторов подтверждается построенными в диссертации регрессионными моделями инвестиционной деятельности (1), (2). Спецификация регрессионных моделей учитывает результаты анализа неколичественных данных и осуществлена в соответствии с известными теоретическими исследованиями инвестиционной деятельности. Регрессионное уравнение доли инвестиций в инвестиционных активах (Dinv) по группе предприятий, использующих кредиты, имеет вид (коэффициенты значимы на 95% уровне значимости):

Dinv Ч9.35+0.11 Z+0.0 6КШ +()Л4К,етД+10.9ДД +0.140А//5+0.03^10Х+0.004ЖЖ (I)

R2 (коэффициент детерминации)=0.43, DW (коэффициент Дарбина-Уотсона)=2.0

В уравнении (в %)Х Z - уровень загрузки производственных мощностей, - структурный коэффициент ликвидности активов (отношение высоколиквидных и низколиквидных активов) отражает возможность мобилизации внутренних источников средств в инвестиционных целях, КпДДД - рентабельность инвестиционных активов, ADK - прирост догосрочных кредитов (к предыдущему периоду), СК - прирост собственного капитала (к предыдущему периоду), DK/FS доля кредитов в инвестиционных средствах, ДД - логическая переменная- рост или снижение/отсутствие инвестиционной активности.

Обнаружено относительно сильное (с учетом средних значений) суммарное положительное влияние показателей догосрочного кредитования (DK/rs: ADK) в уравнении (1), что подтвердило значительную роль инвестиционных кредитов в инвестиционном процессе. В результате последовательной реализации схемы методов на рис. 2, в работе сделан вывод о возможности расширения инвестиционной деятельности при увеличении объемов кредитования.

6. Группа предприятий, финансирующих инвестиционные расходы из кредитных источников, отличается от общей массы предприятий степенью инвестиционной активности и финансовыми показателями. Поэтому в диссертации осуществлен отРор факторов инвестиционной деятельности также на поной выборке - более 9,5 тыс. предприятий. Модель имеет вид:

Dim = -2.5 + 0.032 + 0.008 + 0.008AW +0.001 Кгсату + 2.5 Da + 1.7D^ 0.8 D^ (2)

R2 =0,23, DW-1,96, коэффициенты значимы на 95% уровне значимости.

Помимо переменных модели (I) в уравнении участвуют: К^жГт - уровень самофинансирования (доля собственных средств в капитале в %); фиктивные логические переменные учитывают найденные различия влияния факторов по группам предприятий: Д, - рост или снижение/отсутствие инвестиционной активности, Dv- наличие или отсутствие прибыли в источниках инвестиций, Df,Д - оценка руководством предприятия динамики финансового положения (положительная или отрицательная)

Низкое значение коэффициента детерминации модели (2) связано с высокой волатилыюстыо данных и слабым учетом неоднородности выборки с помощью фиктивных переменных при анализе общих для предприятий факторов инвестиционной активности. Наибольшим весом в модели (2) обладают уровни загрузки мощностей (z) и самофинансирования (Дл,,-Д). Отобранные факторы дожны быть включены в макроэкономическую модель инвестиционной деятельности.

7. Значимым фактором догосрочного кредитования в результате расчетов по схеме (рис. 2), оказалось финансовое положение предприятия в целом, и в частности: уровень рентабельности и оборачиваемости капитала (КоЬог) и достаточность инвестиционных ресурсов или сбалансированность капитала по срокам привлечения и размещения (А'л^,,). Из полученной модели (3) видно, что эти факторы положительно влияют на объемы кредитования, т.е. действуют со стороны предложения кредитов в качестве оценок кредитного риска и, в случае показателя сбалансированности капитала, вероятности нецелевого использования догосрочного кредита для покрытия дефицита средств в текущей деятельности:

>*г = 24.39 + 1.08 г - 0.9 + 0.31 /С.Ы, + 0.05 К^ (3)

Я2 =0.76,0('=1.97, коэффициенты значимы на 99% уровне значимости,

где йкг - доля кредитов в инвестиционных активах, г ставка процента по кредитам.

Влияние спроса на кредиты - в модели (3) это отрицательное влияние на объемы кредитов самофинансирования (К^^) - также значимо, но менее выражено по сравнению с факторами предложения. Наиболее интересным и важным результатом является положительная связь ставки процента, т.е. стоимости кредитов, и их объемов. В работе это объяснено низкой относительной привлекательностью кредитных операций и в целом низким предложением кредитов при прочих равных детерминаотах объемов кредитования на уровне предприятий. С помощью модели (3) в диссертации показана определяющая роль кредитных рисков и диктат предложения над спросом.

В исследовании установлены отраслевые различия инвестиционной деятельности и ее финансирования, которые, согласно теории "промышленного канала", определяют особенности реакции отраслей на меры денежно-кредитной политики, а значит и степень чувствительности инвестиций в экономике в целом. Результаты реализации схемы анализа данных смешанной природы по группам предприятий инвестиционного и потребительского отраслевых комплексов свидетельствуют о низком уровне (доли инвестиций в инвестиционных активах) и динамике (оценки руководителей предприятий) инвестиционной активности, доступности догосрочного кредитования и в целом дефиците догосрочных ресурсов на предприятиях инвестиционных отраслей. Объемы кредитования инвестиционного комплекса значительно слабее, чем потребительского, зависят от рыночных факторов. При стимулировании процессов кредитования это влечет слабую реакцию со стороны отстающих инвестиционных отраслей и лишь большее увеличение отраслевой дифференциации.

Построение комплекса динамических моделей влияния ставки рефинансирования на динамику инвестиций предприятий на основе анализа временных рядов

В диссертации проанализированы действующие в России меры денежно-кредитной политики (рис. 3) в целях оценки их влияния на банковскую сферу и предприятия реального

сектора (нижняя часть рис. 3). Выделены меры, воздействующие как на объем кредитования предприятий, так и на инвестиции. Среди них наибольшую роль играет ставка рефинансирования. Несмотря на то, что с помощью ставки ЦБ не в состоянии влиять на предоставление ликвидности кредитным организациям через дисконтное окно (кредиты ЦБ) вследствие незначительных размеров этих операций (0,1% пассивов банков), она является важным ориентиром для установления ставок процента, в т.ч. по кредитно-депозитным операциям коммерческих банков. Ставка рефинансирования также непосредственно влияет на деятельность предприятий, являясь базой для расчета размера штрафных санкций, налоговых и инвестиционных льгот, налоговых отчислений по процентным выплатам. На основе анализа структуры капитала кредитных организаций сделан вывод о возможном наличии в экономике России балансового и банковского каналов.

Рисунок 3 Схема влияния мер денежно-кредитной политики на финансовый и нефинансовый сектор с описанием статей капитала банковского сектора*

* Данные Банка России. Проценты приведены от общего объема капитала кредитных организаций.

Традиционно в практике исследования трансмиссионного механизма используются модели векторной авторегрессии (VAR-модели), получившие распространение в 1990-х годах. Модель представляет собой набор уравнений, содержащих как зависимую, так и независимые переменные, в запаздываниях на некоторый лаг р. Основным результатом моделирования являются функции отклика (impulse-response junctions) значений одной эндогенной переменной

на разовое, неожиданное в рамках модели, изменение другой переменной в одно стандартное отклонение. Построение УАЯ-модели предполагает подробный предварительный щализ данных, осуществленный в работе: анализ стационарности участвующих переменных, кроскорреляционный анализ и тест Гренджера на причинно-следственную связь.

Подробное моделирование действия кредитного канала, осуществленное в данном исследовании, и, по возможности, поное представление моделируемых процессов, потребовало не одной, как обычно, а нескольких моделей векторной авторегрессии, последовательно описывающих процесс трансмиссии. Основу модельного комплекса составляют три модели: динамики инвестиций (4), инвестиционного кредитования (5) и догосрочной ставки процента (6). На рис. 4 выделены начальная и конечная переменные ТММ, в скобках обозначены номера статических микроэкономических и динамических макроэкономических моделей.

Рисунок 4 Схема комплексного моделирования воздействия ставки рефинансирования на инвестиционную деятельность предприятий (с указанием номеров полученных моделей).

В моделях векторной авторегрессии участвуют реальные (очищенные от инфляции) переменные, а также переменные, полученные на основе агрегации результатов опросов предприятий (баланс положительных и отрицательных ответов). Анализ свойств и распределений полученных переменных и зарубежный опыт свидетельствуют о возможности подобного синтеза. Взяты помесячные данные за период с марта 1999 по ноябрь 2003 года (45 точек). Этот временной интервал, как показал анализ, является периодом однородности практически всех переменных, а также характеризует период, в котором существует поная выборка опросов предприятий. Установлена стационарность участвующих в расчетах временных рядов с помощью различных тестов (Дики-Фулера, Филипса-Перроиа, Квятковского).

Спецификация модели векторной авторегрессии определяет поведение функций откликов переменных. Предварительный отбор факторов на микроуровне позволил минимизировать ошибки спецификации. Первая модель из модельного комплекса - динамики инвестиций - включает все важнейшие переменные, значимые на уровне предприятия и вошедшие в микроэкономическую модель (1). Исключение составляет фактор самофинансирования, информация о динамике которого частично содержится в показателе рентабельности, что согласуется с представлением модели BGG. Тест Гренджера2 характеризовал переменные как факторы инвестиционной динамики. Основное уравнение имеет вид:

M(t) = - 0.2W-1) - 0.\M(t-2) + OMRen/ft-/) + 0.02Renl(t-2) + 0A2tsKred(t-l) + 0.01 Mired(i-2) + 0.8Progfr(t-l) -0.%ProgPr(t-2) + n.\SZagr(l-l) + QMAZagr(t-2) - 0.014 (4)

SC (информационный критерий Шварца3, аналог R2) - -3,9; Jarque-Bera (критерий нормальности остатков VAR-модели) ~ О,SO; Breusch-Godfrey LM тест (отсутствие автокорреляции остатков, аналог DW) - 0,37 где в долях: А/ - прирост инвестиций в основной каптал, ДKred - прирост объема догосрочных кредитов. Rent -рентабельность оборотных активов, AZagr - динамика загрузки производственных мощностей и ProgPr - ожидаемое руководителями предприятий изменение объемов производства.

Приведенные оценки модели являются критериями качества авторегрессионных моделей. Согласно тестам Гренджера и значимости факторов в модели, ставка рефинансирования и ставка по кредитам не имеют непосредственного влияния на динамику инвестиций.

Рисунок 5 Реакция динамики объемов инвестиций на рост факторов (в одно стандартное отклонение) в течение 15 мес.

значения фткиий отклика накопленные изменения объема инвестиций

Проведен анализ функций откликов объемов инвестиций на рост переменных модели (4) Наиболее сильная реакция динамики инвестиций (рис. 5) наблюдается в результате увеличения

2 Причинность по Гренджеру у от х устанавливается, если с помощью х уточняется прогноз у, те если

коэффициенты при отстающих значениях х в парной регрессии статистически значимы.

ожиданий роста производства (ProgPr). Действие этого фактора в инвестиционных моделях принято считать краткосрочным. Затухание колебаний (левый график) явно свидетельствует о стационарности системы Однако анализ накопленных изменений (правый график) показал детерминанты загрузки мощностей (AZagr) и рентабельности капитала (Rent) на длительном интервале времени Это производственные показатели, находящиеся вне зоны влияния ЦБ. Получен значимый отклик динамики инвестиций на рост объемов кредитования (AKred) с временным лагом в 6 мес. Однако, как и ожидалось на макроэкономическом уровне, рост кредитов слабее, по сравнению с другими факторами, стимулирует инвестиционную деятельность. Этот вывод следует из природы макроэкономических показателей, отражающих общий низкий уровень кредитования, и согласуется с существующими исследованиями кредитного канала в России (Дробышевский (2002), Моисеев (2002)).

Установленная в диссертации на микро- и макроэкономическом уровне зависимость инвестиционной активности от объемов кредитования позволила, в отличие от отечественных и большинства западных работ, не отвергнуть гипотезу возможности расширения инвестиционной деятельности при росте кредитных вложений в экономику, т.е. наличия кредитного канала. В работе выявлена последовательность процессов, через которые ЦБ может стимулировать инвестиционную активность предприятий реального сектора.

Второй моделью в построенном в работе модельном комплексе является модель динамики инвестиционного кредитования Основное уравнение модели представлено как:

SKred(i)= -0.09AKred(t-l) -021dJ(red(t-2) + OMR^t-l) + 0.09Ri/t-2) - 0A9AProsr(t-J) +0.001 SProsr(t-2) + 0.68 SDep(t-l) + 0.06ADep(l-2) + 0.06 IU(t-l) + 0.04JWt-2) + 0.04 (5)

SC " -3,5; Jarque-Bera - 0,22; LM - 0,86

где: \Kred - прирост объема догосрочных кредитов предприятиям, ADep - прирост объема депозитов, Rt, - реальная ставка по догосрочным кредитам в рублях, AProsr - прирост объема просроченной задоженности по кредитам предприятиям, Ra,r - ставка рефинансирования ЦБ, взятая с отрицательным знаком для удобного отражения функций откликов Переменные реальные, т е очищены от инфляции.

В динамической макроэкономической модели (5) факторы спроса оказались незначимы. Так же и на микроуровне их действие оказалось слабым. Установлено отсутствие значимых откликов объема кредитов непосредственно на изменение ставки рефинансирования. Влияние ЦБ на динамику кредитов может осуществляться косвенно через основные факторы кредитования, определенные в модели (5).

3 Низкие значения критерия Шварца свидетельствуют о хорошем "качестве" модели Для критериев 1ап|ие-Вега и ВгеиБсИ-СосНтеу приведены вероятности неотвержения гипотез нормальности остатков и отсутствия автокорреляции остатков порядка большего, чем порядок модели. Пороговым считается вероятность 0,05.

Проведен детальный анализ реакции догосрочного кредитования на возмущения со стороны основных отобранных факторов в течение 15 месяцев (рис. 6). В результате оценки модели (5) получена гибкая реакция кредитов на изменение объемов депозитов (АОер) - основы ресурсной базы догосрочного банковского кредитования, о чем свидетельствует проведенный в диссертации анализ статей капитала кредитных организаций (рис.3). Значимым фактором является также динамика просроченной задоженности (дРгозг), характеризующей уровень риска кредитования предприятий.

В отличие от традиционного представления, на основе функций откликов переменных модели (5) получена положительная связь динамики объемов кредитов и реальной ставки по догосрочным кредитам (рис. 6). Это соответствует выводам микроэкономического анализа. Кредитные организации в ответ на снижение ставки по догосрочным кредитам лишь сокращают объем предоставляемых кредитов в условиях высокого спроса и альтернативной возможности формировать свою прибыль на финансовых рынках. Этот факт характерен для российской экономики и носит, вероятно, временный характер.

Рисунок б Накопленные изменения динамит объемов догосрочных кредитов на рост факторов в одно стандартное отклонение

Рассчитанны функции откликов факторов догосрочного кредитования на динамику ставки рефинансирования в рамках построенной модели (5). Установлено, что снижение ставки рефинансирования сокращает динамику просроченной задоженности, а значит кредитные риски, связанные с финансовым состоянием предприятий, и ведет к росту кредитования. Расчеты показали, что кредитование увеличивается в связи с сокращением просроченной задоженности только через 5-6 месяцев. Установленная зависимость соответствует стандартному представлению о действии балансового канала. Расширение кредитования объясняется еще и тем, что улучшение финансового состояния заемщиков снижает ограничивающую роль нормативов банковского надзора. В условиях конкуренции банков за платежеспособного

заемщика, соыасно проведенному в работе анализу данных выпонения нормативов, эта роль довольно велика.

Для оценки действия ставки рефинансирования через другой значимый фактор догосрочного кредитования - объем ресурсной базы банков - построена модель динамики депозитов в кредитных организациях, которая, в соответствии с моделью банковского сектора Сили (1980), моделью банковского канала Бернэнка, Блайндера (1998) и оценками для России (Моисеев (2002), Крючкова (2003)), помимо приростов объемов депозитов содержит лишь реальные ставки по депозитам и рефинансирования. В результате моделирования в диссертации установлена значимая зависимость динамики и стоимости депозитов от ставки рефинансирования. В результате построения моделей (5) и динамики депозитов показано, что снижение ставки рефинансирования с минимальным лагом, возможным для модели (месяц), влечет за собой снижение ставки по депозитам и соответствующее сокращение прироста депозитов. Это приводит к краткосрочному снижению динамики кредитов (рис. 6). Такое рассмотрение банковского канала является новым. Оно отражает ту особенность российской экономики, которая сводит практически до нуля рост денежной массы в реальном секторе при возможном се расширении вследствие снижения ставки рефинансирования. На основании расчетов модели (5) показано, что объемы средств предприятий на счетах в банках никак не изменяются при проведении ЦБ процентной политики. Это делает невозможным традиционное представление банковского канала о росте депозитов в связи с расширением денежной массы.

Результатом моделирования динамики депозитов, полученным в работе, является также значимая реакция ставки рефинансирования на динамику депозитной ставки. Это явное свидетельство инерционности денежно-кредитной, в данном случае, процентной политики.

Пошаговое моделирование ТММ позволило в диссертации отдельно от кредитного канала осуществить оценку действия процентного канала и показать его наличие. Трудности разделения каналов ТММ отмечают многие зарубежные исследователи. Это связано с тем, что переменными трансмиссии в рамках процентного канала являются краткосрочные ставки процента, которые влияют также на ставки на кредитном рынке, т.е. на работу кредитного механизма. В диссертации рассчитан импульс от изменения ставки рефинансирования, проходящий через ставку по догосрочным кредитам. Для этого построена модель векторной авторегрессии, в которой уравнение реальной догосрочной процентной ставки (Як,) имеет вид:

Rk.it) = 0.04МН) - 0.13Як^-2) - 0.22МН) - 0.38^-2) - 0.01Л5ге<1Рг(И) - 0.03Д8гес1Рг(1-2) -О гЗДРгозКН) - 0.84Рго8гО-2) - МЛ^к^-Г) + 0.69ДК№(1-2) + 0 25ЭоЬСКО(М) - 0.31 Оо1ЮКО(1-2)+ 0.7Есро1(1) + 0.17 (6)

вС = -2 1; ^чис-Вега = 0,11; ЬМ = 0,3

где 11л, - ставка рефинансирования ЦБ, взятая с отрицательным знаком, Д!5ге<1Рг - прирост средств предприятий на счетах в банках, дРгочг - динамика просроченной задоженности по кредитам предприятиям в общем их объеме, ОоЬСКО - доходность ГКО, отражающая доходность иа финансовых рынках, оценки руководителей предприятий: ДЯ15к1 - изменение рисков хозяйственной деятельности, Есро! - изменение экономического положения (участвует в расчетах как экзогенная переменная, не формируемая колебаниями эндогенных переменных)

Показана значимость колебаний реальной ставки по догосрочным кредитам в результате возмущений ставки рефинансирования ЦБ. Включение в модель переменной доходности ГКО как показателя альтернативной для банков доходности кредитованию позволило показать наличие трансмиссии возмущений ставки рефинансирования через доходность на финансовых рынках, что согласуется с теорией временной структуры ставки процента в экономике. Проведен анализ декомпозиции вариации результирующего признака на основе модели (6). Метод представляет дисперсию эндогенных переменных в виде составных возмущений переменных системы. Показано, что доходность на финансовом рынке не только проводит колебания ставки ЦБ, но и создает допонительный импульс изменения догосрочной ставки.

В работе оценено влияние рисков кредитования на догосрочную ставку с помощью модели (6). Оно соответствует найденному эффекту в работах Стиглица, Вайса (1981), Фрайксас, Роше (1999), Гбргенса (2003): при росте кредитных рисков и доли просроченной задоженности банки снижают ставку, сдерживая рост общего риска невозврата кредита.

Анализ результатов динамического моделирования кредитного канала

С использованием построенного модельного комплекса в диссертационной работе показано наличие кредитного канала в России. В итоге анализа импульсных функций откликов эндо1 енных переменных моделей (5) и (6) представлен следующий механизм воздействия ставки рефинансирования на объемы кредитования. Ставка рефинансирования снижается, что уменьшает стоимость кредитов. Удешевление заемных ресурсов снизит динамику просроченной задоженности. При преобладании факторов предложения это означает итоговое расширение объемов кредитования. Однако сокращение уровня кредитного риска происходит, согласно построенным импульсным функциям, с большим лагом. Ставки по кредитам снижаются при снижении ставки рефинансирования с меньшим лагом и в большей степени. Возникающий отрицательный разрыв между доходностью и рискованностью кредитования ведет к краткосрочному обратному эффекту: снижению динамики догосрочного кредитования предприятий. Этот эффект был получен с помощью моделирования на микро- и макроуровне. Найденная обратная зависимость ставок по кредитам от динамики просроченной задоженности

свидетельствует о том, что банки пользуются возможностью несколько сгладить данный разрыв, повышая доходность при улучшении возврата кредитов и финансового положения предприятий.

Полученный вид существующего в настоящее время в России механизма воздействия ЦБ на инвестиционную активность предприятий соответствует теоретическим основам кредитного канала. Однако в рамках банковского канала падение уровня процентных ставок ведет в большей степени к снижению депозитов. Построение комплекса моделей динамики позволило представить действие банковского канала в России в виде схемы: ставка рефинансирования 1 - ставка по депозитам 4- объем депозитов 4- объем кредитов 4- инвестиции 4-, Для сшмулирующего действия банковского канала необходимо расширение ресурсной базы банков и направление прироста денежной массы в реальный сектор экономики.

Действие балансового канала в результате расчетов определено следующим образом: ставка рефинансирования 1 - доля просроченной задоженности по кредитам 4< -> объем кредитов Т -> объем инвестиций!. При этом снижение ставки процента по догосрочным кредитам имеет меньшее значение и ведет лишь к краткосрочному сокращению кредитования. В этом случае "финансовый акселератор" в России действует, но не через размер "внешней финансовой премии" к ставке по кредитам, а непосредственно через объемы кредитования. Решающим фактором, ограничивающим действие балансового канала, является высокий уровень кредитных рисков по сравнению с доходностью кредитных операций.

В результате расчетов в диссертации обосновано, что общепринятое представление о возможности непосредственного расширения кредитования реального сектора при снижении ставок процента в экономике не оправдалось. Без какого-либо расширения ресурсной базы банков и при сохранении существующего уровня рисков кредитования снижение ставок процента может привести к еще большему сокращению потока догосрочных кредитных ресурсов в реальный сектор экономики. Однако при снятии этих ограничений возможна гибкая реакция инвестиций при их стимулировании за счет мер, реализуемых ЦБ.

Основные результаты и выводы диссертации

1. Классификация работ, посвященных анализу влияния денежно-кредитной политики на реальный сектор экономики, позволила обосновать необходимость сочетания анализа микроэкономических и макроэкономических данных.

2. Предложенная последовательность эконометрических методов обработки нечисловой информации, количественных данных и переменных смешанной природы, примененная к большому массиву данных опросов предприятий, позволила доказать гипотезу о значимости банковского кредитования в инвестиционном процессе предприятий. На ее основе отобраны

основные факторы, формирующие динамику инвестиций предприятий в основной капитал и объемы инвестиционных кредитов предприятий.

3. Разработан модельный комплекс, предназначенный для детального исследования механизма воздействия изменения ставки рефинансирования на динамику инвестиций предприятий в основной капитал. На основе реализации моделей установлено, что снижение лавки рефинансирования активизирует инвестиционную деятельность предприятий посредством расширения объемов кредитования лишь косвенно через основные факторы кредитования. ГГрямая отрицательная зависимость между ставками, по которым осуществляется предложение инвестиционных кредитов банками, и объемами кредитования отсутствует.

4. С помощью реализации комплексного подхода к анализу процессов кредитования на микро- и макроуровнях показано, что расширяющее влияние процентной политики ЦБ на динамику инвестиционных кредитов сдерживают такие факторы как недостаточная ресурсная база кредитных организаций и высокие риски кредитования предприятий. Согласно результатам теоретических моделей кредитного канала, установлено значимое влияние ставки рефинансирования ЦБ на перечисленные факторы.

5. На основе разработанных моделей определена последовательность переменных, образующих передаточный механизм влияния ставки рефинансирования ЦБ на инвестиционную деятельность. Слабость реакции инвестиций на изменение ставки рефинансирования определяется спецификой рынка кредитов.

Сформулированы следующие рекомендации для осуществления денежно-кредитной политики в России:

Отрицательный эффект от политики стерилизации излишней банковской ликвидности не дожен превышать те стимулы кредитования, которые проводятся в экономику при снижении ставки рефинансирования.

Необходимо прогнозирование результатов процентной политики ЦБ, поскольку, как показало проведенное исследование, резкое снижение ставки рефинансирования может повлечь сокращение объемов депозитов и доходности кредитных операций банков, не компенсированное другими факторами кредитования, что вызовет реакцию объемов кредитов, обратную ожидаемой.

Необходима переориентация процентной политики, проводимой ЦБ, с текущих целей сдерживания притока иностранного краткосрочного капитала при укреплении курса рубля и преодоление ее инертности по отношению к доходности кредитно-депозитных операций банков для создания целевых стимулов к ее влиянию на инвестиции и экономический рост.

Стимулирующая процентная политика дожна осуществляться не в противовес ограничительным мерам денежно-кредитной политики, а при поддерживающем условии расширения ресурсной базы банков, иначе ее действие будет способствовать лишь сдерживанию инвестиционной активности.

Расширяющие кредитование меры дожны иметь направленный отраслевой характер, иначе возможпо увеличение отраслевых диспропорций и торможение экономического роста.

Основные результаты диссертации отражены в публикациях

1. Маракуева М.А. Оценка роли банковского кредитования в инвестиционном процессе. // Актуальные вопросы экономико-математического моделирования. М., ТЕИС, 2004 (0,9 п.л.)

2. Маракуева М.А. Трансмиссионный механизм денежно-кредитной политики в России: кредитный канал. // VI (Юбилейная) Международная школа-семинар по многомерному статистическому анализу и эконометрике. Ереван. Сборник тезисов. М., ЦЭМИ, 2004 (0,1 п.л )

3. Marakueva М A. The role of the refunding rate in investment activity of enterprises // VI Internatoinal congress on mathematical modeling. Nizhny Novgorod. Book of abstracts. University of Nizhny Novgorod, 2004 (0,1 п.л.)

4. Маракуева М.А. Оценка роли банковского кредитования в инвестиционном процессе на основе опросов предприятий. // Математическая международная научно-практическая конференция Глобальные тенденции в статистике и математических методах в экономике: наука, практика и образование. Сборник тезисов. С-П., Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов, 2004(0,1 п.л.)

5. Маракуева М.А. Организация мониторинга предприятий в Банке России. Классификация отраслей экономики. Банк России, Центр подготовки персонала Банка России, М. 2002 (0,8 п.л.)

6. Маракуева М.А. Оценка значимости агрегированных товаров отраслей для экономики России и эффективность отраслевой структуры промышленности. // Международная конференция студентов и аспирантов Ломоносов - 2001. Сборник тезисов. М , МАКС Пресс, 2001 (0,1 п. л.)

7 Маракуева М.А. Экономическая оценка инвестиционных проектов: вопросы нахождения альтернативной стоимости товаров. // Рукопись аннотирована в 3.1 выпуске БД ВНИИТЭИагропрома за 1998г.; Справка о депонировании рукописи №17566 от 12 ноября 1998г. в справочно-информациопном фонде ВНИИТЭИ под №95/3 ВС-98 (0,5 п.л.)

Издательство ООО "МАКС Пресс". Лицензия ИД № 00510 от 01.12.99 г. Подписано к печати 12.11.2004 г. Формат 60x90 1/16. Усл.печл. 1,5. Тираж 100 экз. Заказ 1127. Тел. 939-3890, 939-3891,928-1042. Тел./факс 939-3891. 119992, ГСП-2, Москва, Ленинские горы, МГУ им. М.В.Ломоносова. 2-й учебный корпус, 627 к.

N24 8 7 0

РНБ Русский фонд

2005-4 34013

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Маракуева, Мария Андреевна

Введение

Глава I. Классификация подходов к оценке влияния денежно-кредитной 9 политики центрального банка на хозяйственную деятельность предприятии реального сектора (трансмиссионный механизм)

1.1. Понятие трансмиссионного механизма

1.2. Каналы трансмиссионного механизма

1.3. Кредитный канал трансмиссионного механизма

1.4. Общая модель кредитного канала

1.5. Методы обнаружения и количественной оценки действия кредитного 31 канала в зарубежных и отечественных исследованиях

1.6. Подход к исследованию кредитного канала в условиях России

Глава II. Выявление факторов инвестиционного процесса с учетом участия 54 банковского капитала

2.1. Существование кредитного канала в экономике России

2.2. Схема обработки неколичественной и смешанной информации опросов 66 предприятий

2.3. Оценка факторов инвестиционной активности предприятий

2.4. Оценка факторов догосрочного кредитования предприятий

2.5. Отраслевые особенности инвестиционной деятельности

Глава III. Моделирование действия кредитного канала в экономике России

3.1. Метод моделирования воздействия динамики ставки рефинансирования 99 на догосрочное кредитование предприятий

3.2. Моделирование инвестиционной активности предприятий реального 115 сектора экономики с учетом участия банковского капитала

3.3. Моделирование динамики догосрочного кредитования предприятий

3.4. Моделирование ставки процента по догосрочным кредитам предприятий

3.5. Моделирование возможных путей влияния ставки рефинансирования на 133 размер догосрочного кредитования предприятий

3.6. Анализ результатов динамического моделирования кредитного канала 138 Основные результаты и выводы работы 142 Библиографический список 144 Приложение 1. Применение размера ставки рефинансирования Банка России в 150 хозяйственной деятельности предприятий

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование влияния денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий"

Вопрос о взаимодействии финансового и реального секторов экономики является в настоящее время одним из наиболее значимых как в экономической теории, так и в практических задачах государственной политики. Возможности интенсивного экономического роста связывают во многом с развитием финансовой и банковской систем. Центральный банк Российской Федерации (ЦБ) формулирует основную цель осуществляемых действий как стимулирование инвестиций и увеличение темпов экономического роста. Для принятия адекватных мер денежно-кредитной политики необходима оценка степени воздействия ЦБ на инвестиционную деятельность предприятий реального сектора, а также анализ препятствий этого воздействия.

При значительных ограничениях собственных инвестиционных источников предприятий роль банковского капитала при осуществлении капиталовложений оказывается существенной. Вклад кредитов в инвестиционную динамику среди многочисленных ее факторов рассматривася во многих исследованиях в странах с различными типами финансовой системы. Проблема получения реалистичных выводов для России состоит в том, что высокая инвестиционная активность и вовлечение кредитов в инвестиционный процесс свойственны незначительному числу предприятий. Вследствие

1 этого, достаточно сложно оценить связь макроэкономических показателей инвестиционной деятельности и уровня ее кредитования, что затрудняет моделирование инвестиционной динамики на национальном уровне. Только микроэкономический анализ конкретных инвестиционных решений отдельных предприятий способен оценить роль кредитов и возможность оживления инвестиционных вложений при расширении кредитования.

Моделирование влияния на макроэкономические агрегаты выпуска и совокупного спроса проводимой денежно-кредитной политики осуществляется в центральных банках практически всех стран и служит основой разработки реализуемых мероприятий. В России, несмотря на декларируемые цели, эффективность мер ЦБ традиционно оценивается лишь в рамках изменения финансовых показателей. Сложность механизма стимулирования инвестиционной активности реального сектора с помощью денежно-кредитных мер вынуждает рассматривать в комплексе модели собственно инвестиционной деятельности, процессов инвестиционного кредитования и формирования ставок процента под влиянием осуществляемых ЦБ мер. Подобное комплексное представление реакции реального сектора, в том числе инвестиционной активности предприятий, на меры ЦБ до настоящего времени не нроведено. В то же время возможны негативные последствия политики ЦБ - свертывание капитальных вложений реального сектора и снижение темпов экономического роста.

Широкое применение результатов исследований воздействия центральных банков на инвестиционную активность в международной практике, а также целевые ориентиры мер Центрального Банка Российской Федерации, находящиеся в сфере реальной экономики, делает актуальным и необходимым исследование данной темы в России.

Цели и задачи исследования

Цель исследования - экономико-математическое моделирование механизмов влияния мер денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий непосредственно и через изменение объемов инвестиционного кредитования, формулировка условий, при которых возможно расширение стимулирующего влияния.

Для выпонения поставленной цели в работе решались следующие задачи.

Провести классификацию существующих моделей влияния мер денежно-кредитной политики на реальный сектор в целях формирования теоретической базы исследования данной темы в России.

1 Разработать подход к комплексному анализу влияния денежно-кредитной политики в России на инвестиционную деятельность предприятий, объединяющий моделирование на микро- и макроэкономическом уровне и основанный на анализе особенностей российской экономики.

Подготовить базу микроэкономических данных, создав оригинальные и доработав стандартные программные средства и методы обработки данных опросов предприятий. Построить отраслевую классификацию предприятий с выделением инвестиционных и потребительских отраслей экономики.

Разработать и реализовать схему эконометрической обработки статических микроэкономических данных, формирующую пошаговую процедуру отбора факторов инвестиционной активности предприятий, оценить роль банковского кредитования; на основе расчетов охарактеризовать отраслевые различия действия отобранных факторов.

Создать комплекс моделей динамики, позволяющий оценить влияние денежно-кредитной политики на инвестиционную активность предприятий с учетом фактора банковского кредитования. Осуществить расчеты по модельному комплексу, оценить механизм и степень влияния денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий в России, сформулировать условия, при которых возможно расширение этого влияния.

Объект и предмет исследования

Объектом исследования является инвестиционная деятельность предприятий реального сектора экономики с учетом источников ее финансирования.

Предметом исследования является механизм влияния денежно-кредитной политики на динамику капиталовложений предприятий через процессы банковского кредитования инвестиций.

Теоретическая и методологическая основа исследования

Теоретическая и методологическая основа диссертации сформулирована в результате анализа зарубежных и отечественных исследований, посвященных проблеме моделирования инвестиционной деятельности предприятий с учетом фактора кредитования, а также анализу действия кредитно-денежной политики на экономику. Методы и модели, применяемые в этих целях для стран со сходным типом финансовой системы (Германия, Япония), легли в основу предложенной в диссертации методики анализа. Использовались результаты, полученные в центральных банках западных стран -Англии, Финляндии, Бельгии, Федеральной резервной системе, а также международными организациями, в т.ч. Международным Валютным Фондом. Отечественные источники представлены работами Центра банковского анализа ЦЭМИ РАН, Центра исследований инвестиционного рынка, Института экономики переходного периода, Центра развития, Бюро экономического анализа.

Экономико-математический инструментарий работы включал методы статистической обработки неколичественных данных результатов анкетных опросов, методы корреляционного, регрессионного анализа и анализа временных рядов: исследование стационарности, тест причинности Гренджера, модели векторной авторегрессии.

Основой информационной базы диссертации явились многолетние опросы предприятий Банком России в сфере инвестиционной деятельности, финансовой отчетности, факторах изменения экономической конъюнктуры и спроса предприятий на банковские >слуги. Использовались данные Федеральной службы государственной статистики. Для формирования базы данных опросов предприятий доработаны программные средства, применяемые в текущей работе Банка России. Эконометрические расчеты осуществлялись с помощью программных пакетов Econometric Views, Statistica, SPSS.

Научная новизна работы

Научная новизна работы заключается в следующем.

1. Построена классификация существующих теоретических исследований, основанная на выделении различных каналов влияния денежно-кредитной политики на реальный сектор экономики. Внутри каждого направления систематизированы основные выводы эмпирических исследований, реализованные на основе обработки как макроэкономических показателей, так и микроэкономических данных отдельных предприятий. В результате проведенной классификации сформулированы теоретические основы исследования влияния денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий в России.

2. Разработан новый комплексный подход к моделированию влияния денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий с учетом зарубежной практики моделирования и российских особенностей реализации мер денежно-кредитной политики, инвестиционной деятельности предприятий и ее кредитования. В отличие от существующих исследований, разработанный подход предполагает моделирование макроэкономических процессов на основании подробного анализа деятельности отдельных предприятий, обоснование и конкретизацию связей макроэкономических показателей с привлечением уникального массива микроэкономических данных.

3. Создана информационная база исследования, для чего предложена и реализована специальная методика кодировки данных опросов предприятий, максимально отражающая имеющуюся информацию. Построена отраслевая классификация предприятий с выделением инвестиционных и потребительских отраслей экономики. Разработан комплекс программных средств первичной обработки массива данных предприятий, реализующий предложенные методики кодировки и отраслевой классификации.

4. Предложена схема эконометрической обработки уникальных микроэкономических данных предприятий. К данным опросов предприятий последовательно применены методы эконометрической обработки нечисловой информации, информации смешанной природы и количественных данных. На микроэкономическом уровне выделены значимые факторы инвестиционной деятельности предприятий и ее кредитования. Установлена связь инвестиционных кредитов и инвестиционной активности на предприятиях. Сформулированы различия в инвестиционной деятельности и её финансировании предприятий инвестиционных и потребительских отраслей народного хозяйства.

5. Разработан оригинальный комплекс векторных авторегрессионных моделей, отражающий взаимосвязь инвестиционной деятельности предприятий, инвестиционного кредитования и процесса формирования догосрочной ставки процента. Объединение в модельном комплексе переменных, отобранных на теоретическом уровне, позволяет, в отличие от существующих моделей, не только определить наличие, но и подробно описать механизм влияния мер денежно-кредитной политики на динамику инвестиций в основной капитал.

6. На основе расчетов с использованием комплекса моделей определено наличие влияния денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий в России. Сформулированы основные ограничения, препятствующие стимулированию ЦБ инвестиционных процессов, предложены возможные пути усиления этого влияния.

Теоретическая и практическая значимость исследования

Теоретическая значимость диссертации состоит в том, что в ней на основе существующего зарубежного опыта моделирования "трансмиссионного механизма" денежно-кредитной политики разработан подход к анализу ее влияния на инвестиционную деятельность предприятий, учитывающий особенности российской экономики на микро- и макроэкономическом уровне.

Практическая значимость диссертации определяется тем, что предложенный модельный комплекс может применяться для оценки эффективности денежно-кредитной политики в Центральном Банке Российской Федерации и в аналитических центрах. Разработанная отраслевая классификация, методика последовательного анализа неколичественных данных опросов предприятий, а также методика совместного анализа временных рядов агрегированных показателей опросов предприятий и данных официальной статистики нашли применение как в Центральном аппарате, так и в территориальных учреждениях Банка России.

Апробация и внедрение результатов исследования

Основные положения работы докладывались на научном семинаре Динамические модели экономики кафедры Математические методы анализа экономики экономического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, Международной научной конференции студентов и аспирантов Ломоносов - 2000 (Москва, МГУ, апрель 2000), традиционных Немчиновских чтениях (2000 года), Международных научных семинарах в Санкт-Петербурге (2003 г.) и Ереване (2004 г.), VI международном конгрессе по математическому моделированию в Нижнем Новгороде (2004 г.), где получили положительную оценку. Разработанные методы легли в основу лекций, прочитанных автором в рамках повышения квалификации специалистов в системе Банка России.

Публикации

Основные положения диссертации изложены в 7 опубликованных работах общим объемом 2,6 пл. (2,6 п.л. лично).

Структура диссертации

Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений, содержащих параметры построенных в диссертации эконометрических моделей и полученных на их основе результатов. Список цитируемой литературы содержит более 100 отечественных и зарубежных источников.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Маракуева, Мария Андреевна

Основные результаты и выводы работы

Цель исследования - оценить наличие механизмов влияния мер денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий непосредственно и через изменение объемов инвестиционного кредитования предприятий и сформулировать условия, при которых возможно расширение данного влияния.

Классификация работ, посвященных анализу влияния денежно-кредитной политики на реальный сектор экономики, позволила обосновать необходимость сочетания анализа микроэкономических и макроэкономических данных.

Предложенная последовательность эконометрических методов обработки нечисловой информации, количественных данных и переменных смешанной природы, примененная к большому массиву данных опросов предприятий, позволила доказать гипотезу о значимости банковского кредитования в инвестиционном процессе предприятий. На ее основе отобраны основные факторы, формирующие динамику инвестиций предприятий в основной капитал и объемы инвестиционных кредитов предприятий.

Разработан модельный комплекс, предназначенный для детального исследования механизма воздействия изменения ставки рефинансирования на динамику инвестиций предприятий в основной капитал. На основе реализации моделей установлено, что снижение ставки рефинансирования активизирует инвестиционную деятельность предприятий посредством расширения объемов кредитования лишь косвенно через основные факторы кредитования. Прямая отрицательная зависимость между ставками, по которым осуществляется предложение инвестиционных кредитов банками, и объемами кредитования отсутствует.

С помощью реализации комплексного подхода к анализу процессов кредитования на микро- и макроуровнях показано, что расширяющее влияние процентной политики ЦБ на динамику инвестиционных кредитов сдерживают такие факторы как недостаточная ресурсная база кредитных организаций и высокие риски кредитования предприятий. Согласно результатам теоретических моделей кредитного канала, установлено значимое влияние ставки рефинансирования ЦБ на перечисленные факторы.

Установлено, что Банк России располагает в настоящее время средствами поддержания или увеличения темпов экономического роста через расширение банковского кредитования. Влияние осуществляется через основные факторы, ограничивающие кредитование, такие как ресурсная база банков и кредитный риск. Однако отмечена слабость действия кредитного канала трансмиссионного механизма в экономике России. Усиление этого действия, а также наличие процентного канала, т.е. влияние ставки рефинансирования на инвестиционную активность через ставку по догосрочным кредитам возможно в случае снижения роли факторов, ограничивающих рост кредитования. Необходима всесторонняя оценка последствий принимаемых ЦБ мер, иначе возможно не только отсутствие стимулирующего влияния, но и свертывание инвестиционной активности в реальном секторе экономики. Принятие решений в области денежно-кредитной политики дожно базироваться на основе расчетов с использованием построенных в данной работе или аналогичных моделей.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Маракуева, Мария Андреевна, Москва

1. Arnold Ivo J.M. The industry effects of monetary policy and their welfare implications. Rome, 2000

2. Benito A., Whitley J. Implicit interest rates and corporate balance sheets: an analysis using aggregate and disaggregate UK data. / Bank of England. 2003

3. Berk J.M., Green R. C., Naik V. Optimal Investment, Growth Options, and Security Returns / NBER Working paper, No.6627, 1998

4. Bernanke Ben.S., Blinder Alan S. Credit, money and aggregate demand. / NBER Working paper, No. 2534, 1988

5. Bernanke Ben.S., Blinder Alan S. The Federal Funds Rate and the Channels of Monetary Transmission. / American Economics Review, 82, 1992

6. Bernanke B.S., Gertler M. Inside the black box: The credit channel of monetary policy transmission / Journal of Economic Perspectives 9, 27-48. 1995

7. Bernanke B, Gertler M., Gilchrist S. The financial accelerator in a quantitative business cycle framework. / NBER Working paper, No.6455, 1998

8. Blanchard O. Output, the stock market, and interest rates / American Economic Review, 71, 1981

9. Bond S., Meghir C. Dynamic Investment Models and the Firm's Financial Policy / Review of Economic Studies. 1994. № 61. P. 197-222.

10. Bondt G., Finansial Strukture and Monetary Transmission in Europe: A cross-country study / Academisch Proefschrift, Universiteit Amsterdam, 1999

11. Calem, P., J. Rizzo. Financing Constraints and Investment: New Evidence from Hospital Industry Data / Journal of Money, Credit and Banking. 1995. № 27. P. 1002-1014.

12. Carlino G., DeFina R. The differential regional effects of monetary policy. / Review of Economics and Statistics, vol.80, no.2, 1998

13. Cecchetti Stephen G.: Legal Structure, Financial Structure, and the Monetary Policy / Papers of the Bundesbank Spring Conference "The Monetary Transmission Process: Recent Developments and Lessons for Europe", 1999

14. Chatelain J. В., Generale A., Hernando I., Kalckreuth U., Vermeulen P. Firm Investment and Monetary Policy Transmission in the Euro Area. / 10th International Conference on Panel Data, Berlin, July 5-6,2002

15. Chirinko R., H. Schaller. Why Does Liquidity Matter in Investment Equations? / Journal of Money, Credit and Banking. № 27. 1995.

16. Degryse H., Donnay M., Heremans D. Asymetries in the transmission of monetary policy in the EMU: Evidence of the bank lending channel in Belgium. / Revue de la banque, Nr 2/3, Febr/Maerz 2000

17. Freixas X., Rochet J.-C. Microeconomics of banking. MIT Press, 1999

18. Gloess. Transmissionsmechanismus. / Volkswirtschaftliches Diskussionspapier. Bundesbank. 1996

19. Gorgens E., Ruckriegel K., Seitz F. Europaeishe Geldpolitik: Theorie, Empirie, Praxis. Fr., 2003

20. Guzmann M.G. The economic impact of bank structure: A review of recent literature. (USA)/ Economic&Financial Review. Federal Reserve Bank of Dallas, April/Juni, 2000

21. Hall S., Wetherilt A.V. The role of corporate balance sheets and bank lending policies in a financial accelerator framework. / Bank of England. 2002

22. Hamilton J. Time series analysis. Princeton, 1994

23. Hayo В., Uhlenbrock B. Sectoral effect of monetary policy in Germany. / in J. von Hagen and C. Waller eds, Region aspects of monetary policy in Europe, Kluwer Academic Publisher, Dordrecht, 2000

24. Hubbard Robert Glenn. Is There a 'Credit Channel' for Monetary Policy? / NBER Working paper, No. 4977, 1994

25. Jorgenson D. Investment. London, 1996.

26. Kaplan S., L. Zingales. Do Investment-Cash Flow Sensitivities Provide Useful Measures of Financing Constraints? / Quarterly Journal of Economics. № 112. P. 169-215. 1997.

27. Kashyap A.K., Stein J.C. The Role of Banks in Monetary Policy: A Survey with Implications for the European Monetary Union / "Economic Perspectives", Federal Reserve Bank of Chicago, Vol.22, No.5, pp.2-18,1997

28. Kiotaki N., Moore J. Credit Cycles. / NBER Working paper, No.5083, 1997.

29. Kuh E. Capital Stock Growth: A Micro-Econometric approach. / Amsterdam, 1963.

30. McCafferty S. Aggregate demand and interest rates: a macroeconomic approach to the term structure / Economic Inquiry, 24,1986

31. McCallum, B.A Analysis of the Monetary Transmission Mechanism: Methodological Issues / NBER Working paper, No.7395, 1999

32. Mishkin F.S. Symposium on the Monetary Transmission Mechanism / Journal of Economic Perspectives Volume 9, No.4, 1995

33. Meltzer Allan H. Monetary, Credit and Transmission Processes / Journalof Economic Perspectives, 9, 1995

34. Meltzer Allan H. Monetary Transmission / Papers of the Bundesbank Spring Conference "The Monetary Transmission Process: Recent Developments and Lessons for Europe" 1999

35. Morsink J., Bayoumi T. Transmission mechanism in Japan / International Monetary Fund, IMF Working Paper, 1999

36. Oliner S., G. Rudebusch. Sources of the Financing Hierarchy for Business Investment / Review of Economics and Statistics, № 74, 1992.

37. Price L. Economic analysis in a central bank models versus iudgment / Handbooks in Central Banking, No. 3, Bank of England, 1999

38. Rudebusch G.D. Do measures of monetary policy in a VAR make sense? / International Economic Review 39,1998.

39. Rudebusch G.D., Svensson Lars E. O. Policy Rules for Inflation Targeting / NBER Working Paper No. 6452,1998

40. Sealy C.W. Depozit rate-setting, risk aversion, and theory of depository financial intermediates. / J. Finance. Dec. P. 1139-1154, 1980.

41. Sharpe S. Assymetric Information, Bank Lending and Implicit Contracts: A Stylized Model of Customer Relationships. / Journal of Finance; vol. 45; 4: 1069-87, 1990

42. Sims C.A. Interpreting the macroeconomic time series facts: The effects of monetary policy. / European Economic Review 36, 1992

43. Samolyk Katherine A. Banking conditions and regional economic performance. Evidence of a regional credit channel. / Journal of Monetary Economics, 34,1994

44. Schmidt R. H. Differences between Financial Systems in European Countries: Consequences for EMU / Papers of the Bundesbank Spring Conference "The Monetary Transmission Process: Recent Developments and Lessons for Europe", 1999.

45. StatSoft, Inc. Электронный учебник по статистике. Москва, StatSoft, 1999

46. Stiglitz J., A. Weiss. Credit Rationing in Markets with Imperfect Information / American Economic Review, 1981

47. Stoss E. Die Finanzierungstruktur der Unternemen und deren Reactionen auf monitaere Impulse. / Deutsche Bundesbank, Diskussionpapier, 9/1996

48. Turnovsky S. Methods of Macroeconomic Dynamics. / Cambridge, Mass.: MIT Press, 1995

49. Turnovsly S., Miller M. The effects of government expenditure on the term structure of interest rates / Journal of Money, Credit and Banking, 16,1984

50. Tybout J. Credit Rationing and Investment Behavior in a Developing Country / Review of Economics and Statistics. № 65. P. 598-607. 1983.

51. Vauhkonen J. Banks equity stakes in borrowing firms: a corporate finance approach. / Bank of Finland Discussion Papers 13/2003

52. Valderrama M. Credit Channel and Investment Behavior in Austria: A Micro-econometric approach. ECB Working Paper No. 108. 2002

53. Van Els P., Lokarno A., Morgan J., Villetelle J.-P. Monetary policy transmission in the euro area: What do aggregate and national structural models tell us? / ECB Working Paper №94, December 2001.

54. Worthington P. Investment, Cash Flow, and Sunk Costs / Journal of Industrial Economics. № 43. P. 49-61.1995.

55. Анализ экономической деятельности клиентов бан:<а: учебное пособие. Под ред. О.И.Лаврушина. М. 1996.

56. Айвазян С.Л, Енюков И.С., Мешакин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М., 1985.

57. Банковская система России: от кризиса к модернизации., Н.В. Акиндиноза, П.Ф. Андрукович, О.Б. Березинская, А.Н.Клепач, В.В. Красков, Д.В. Лепетиков, М. 2003

58. Бард B.C. Инвестиционные проблемы российской экономики. М.: Изд-во "Экзамен", 2000.

59. Бланк И.А. Инвестиционный менеджмент: Учебный курс. ЧК.: Эльга-Н, Ника-Центр, 2001.

60. Брагинский Л.В. Проблемы повышения эффективности управления инвестиционным процессом в народном хозяйстве и банковская деятельность. Дисс. на соиск. уч. степ, д.э.н., 1989

61. Бююль А. Цеффель П. SPSS: искусство обработки информации. / Диасофт, 2002

62. Вочкова Н.А. Интеграция финансового и промышленного капитала в переходной экономике России. / Автореф. дисс. на соиск. уч. степ, к.э.н., М. 1997

63. Голикова Ю.С., Хохленкова М.А. Банк России: Организация деятельности. Т. 1,2. / ЦБ РФ; МБШ. М.: ДеКа, 2000.

64. Гусева К.Н. Догосрочное кредитование как метод интеграции банковского и промышленного капиталов / Деньги и кредит. 31.07.2000.

65. Дробышевский С., Козловская А. "Внутренние аспекты денежно-кредитной политики" / ИЭПП, Научные труды №45Р, М. 2002

66. Дробышевский С., Радыгин А., др. "Инвестиционное поведение российских предприятий" / ИЭПП, Научные труды №65, М. 2003

67. Егорова Н.Е., Смулов A.M. Банковская фирма: стратегическое планирование и взаимодействие с реальным сектором / М. 2001. ЦЭМИ

68. Замковой С.В. Анализ динамики и рисков банковской системы России. М, МАКСПресс, 2004

69. Крючкова И.П., Сапьян М.Ю. Трансмиссионный механизм денежно-кредитной политики и особенности его функционирования о российской экономике. Банковское дело, N 9,2003

70. Маневич В.Е. Развитие теории денежного обращения в советской экономической литературе. М. 1986.

71. Маневич В.Е. Об Основных направлениях кредитно-денежной политики на 2000 год. / Бизнес и банки. 2000.

72. Маневич В.Е. Об Основных направлениях кредитно-денежной политики на 2001 год. / Бизнес и банки. 2001.

73. Матовников М.Ю. Об оценке эффективности российских банков как финансовых посредников / Деньги и кредит. 2000. № 5

74. Методологические положения по статистике. Выпуск второй. М.: Госкомстат России, 1998.

75. Моисеев С.Р. Трансмиссионный механизм денежно-кредитной политики / Финансы и кредит, N 18,2002(1)

76. Моисеев С.Р. Инерция денежно-кредитной политики / Финансы и кредит, N 20, 2003

77. Моисеев С.Р. Политика финансовых репрессий / Финансы и кредит, N 16,2002 (2)

78. Носко В.П. Эконометрика. Введение в регрессионный анализ временных рядов. М., ИЭПП, 2002

79. Носко В.П., Бузаев А., Кадочников П., Пономаренко С. Анализ прогнозных свойств структурных моделей и моделей с включением результатов опросов предприятий. М., ИЭПП, 2003

80. Организация мониторинга предприятий в системе Центрального Банка Российской Федерации. / Центральный Банк Российской Федерации, М.1999

81. Основные направления денежно-кредитной политики на 2004 год. / Вестник Банка России, №66, 04.12.2003

82. Оценка влияния финансовых факторов на экономический рост в России/ Ф. Ранверсе, А. Харченко-Дорбек / Проблемы прогнозирования. 2002. N 3. С.30-46.

83. Проблемы моделирования финансовых показателей: цены, обменный курс, процентные ставки, фондовый индекс в российской экономике. М., ИЭПП, 1999

84. Роль банковской системы в инвестиционном процессе в реальном секторе экономики / Информационно-аналитические материалы НИИ ЦБ РФ, М. 1999.

85. Сонцев О.Г. Особенности развития банковской системы в рамках современной модели воспроизводства российской экономики. Автореф. дисс. на соискание уч. степ, к.э.н.

86. Стрижкова JI.A. Макроэкономический анализ и прогноз развития переходной экономики. Дисс. на соиск. уч. степ, д.э.н.

87. Турмачев Е.С. Моделирование инвестиционного процесса в России. / Автореф. дисс. на соиск. уч. степ, д.э.н., М. 2003

88. Хандруев А.А. Деньги в экономике современного капитализма. М. 1983

89. Цухло С.В. Анализ факторов, определяющих реальное финансово-экономическое состояние российских промышленных предприятий. / ИЭПП, 2001

90. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа. М, 1996

91. Экономический анализ динамических рядов основных макроэкономических показателей. / Научные труды ИЭПП, 2001 (на сайте www.iet.ru)

92. Экономический анализ: учебникк для ВУЗов / иод ред. JI.T. Гиляровский, М. ЮНИТИ, 2001,527

93. Электронный учебник но статистике. Москва, StatSoft Inc. 1999. www.statsoft.ru

94. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / Под ред. А.А. Лобанова, А.В. Чугунова, М: Альпина Паблишер, 2003.1. Нормативная база

95. Положение ЦБ РФ от 26.03.2004г. N 254-П "О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задоженности."

96. Указание ЦБ РФ от 16.01.2004 N 1379-У "Об оценке финансовой устойчивости банка в целях признания её достаточной для участия в системе страхования вкладов."

97. Положение Банка России от 31.08.1998 г. N 54-П "О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения)" (в ред. Положения, утв. ЦБ РФ 27.07.2001 N 144-П).

98. Положение Банка России от 19.03.2002 N 186-П "О проведении мониторинга Банком России".

99. Письмо Банка России "О рекомендациях по анализу ликвидности кредитных организаций" от 27.07.2000 г. N 139-Т.

100. Положение Банка России "О порядке начисления процентов по операциям, связанным с привлечением и размещением денежных средств банками, и отражения указанных операций по счетам бухгатерского учета" от 26.06.1998 г. N 39-П (редакция от 24.12.1998 г.).

Похожие диссертации

• Система контроля инновационно-инвестиционной деятельности предприятия
• Денежно-кредитная политика в системе государственного регулирования экономики
• Денежно-кредитная политика в системе инфляционного таргетирования экономики
• Денежно-кредитная политика и ее реализация в регионе
• Управление инвестиционной деятельностью предприятий с позиций стоимостного подхода