Построение системы индикаторов раннего предупреждения валютного кризиса тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Мансуров, Андрей Касимович |
| Место защиты | Москва |
| Год | 2008 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.05 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Построение системы индикаторов раннего предупреждения валютного кризиса"
На правах рукописи
Мансуров Андрей Касимович
Построение системы индикаторов раннего предупреждения валютного кризиса
Специальность 08 00 05-08 - Экономика и управление народным хозяйством (специализация - макроэкономика)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Москва, 2008
Jl/alM^jul
003170061
Работа выпонена в Институте народнохозяйственного прогнозирования Российской академии наук
Научный руководитель:
кандидат экономических наук Говтвань Олег Джонович
Официальные оппоненты:
доктор экономических наук, профессор Хандруев Александр Андреевич
кандидат экономических наук Пискунов Андрей Дмитриевич
Ведущая организация:
Московская международная высшая школа бизнеса
Защита состоится 18 июня 2008 года в 12 часов на заседании Диссертационного совета Д 002.061.01 в Институте народнохозяйственного прогнозирования РАН по адресу 117418, г Москва, Нахимовский проспект, д. 47, ауд 1517
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института народнохозяйственного прогнозирования РАН.
Автореферат разослан л| мая 2008 г
Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы исследования Валютные кризисы, характерные для последних десятилетий, отрицательно сказались на экономическом росте многих государств Мексиканский (1994 г) и Азиатский (1997 г) кризисы и кризис в России (1998 г), названные кризисами нового тысячелетия по масштабности, неожиданности и скорости распространения, послужили мощным стимулом для разработки антикризисных мероприятий, особенно моделей раннего предупреждения валютных кризисов
В разработке технологии предупреждения валютных кризисов заинтересованы как частные инвесторы, нацеленные на увеличение собственной прибыли, так и органы денежно-кредитного регулирования, ответственные за стабильность валютной системы Прогнозы, полученные с помощью моделей раннего предупреждения валютных кризисов, в совокупности с макроэкономическим анализом позволяют частным инвесторам и государственным органам фокусировать внимание на проблемных направлениях развития и планировать мероприятия по реагированию на кризисные сигналы
Для России, находящейся на стадии развития рыночных механизмов, проблема валютных кризисов особенно актуальна. Интеграция России в мировую финансовую систему, высокая зависимость национальной экономики от внешнеэкономической конъюнктуры отдельных рынков, неравновесие между структурообразующими секторами экономики, слабые механизмы эффективного перераспределения финансовых ресурсов являются предпосыками возможного развертывания макроэкономических угроз
Однако значительное количество разработанных к настоящему времени моделей раннего предупреждения валютных кризисов имеет ряд недостатков невысокую точность прогнозирования, недоступность различных показателей, зависимость интерпретации поведения кризисных показателей от экономической обстановки в стране, невозможность точного определения
времени возникновения кризиса, сложность прогнозирования реакции инвесторов на информацию моделей раннего предупреждения
Несовершенство моделей раннего предупреждения валютных кризисов ограничивает их широкое распространение В связи с этим особую актуальность приобретают исследования, нацеленные на поиск индикаторов кризисов, которые позволили бы устранить вышеуказанные недостатки этих моделей
Цель и задачи исследования. Цель работы состоит в том, чтобы на основе обобщения международного опыта разработать и обосновать систему индикаторов раннего предупреждения валютного кризиса
В соответствии с поставленной целью решались следующие основные задачи
- аналитический обзор моделей раннего предупреждения валютного кризиса,
- выявление общих и специфических факторов формирования валютных кризисов в России и в других развивающихся странах,
- разработка методического подхода анализа устойчивости валютного рынка,
- построение индикаторов валютной нестабильности, сигнализирующих о нарастании кризисного потенциала на валютном рынке
Объект исследования представляют финансовые рынки стран, использующие модель плавающего валютного курса
Предметом исследования является динамика обменных валютных курсов и фондовых индексов, включающая спокойный, предкризисный и послекризисный периоды
Теоретической и методологической основой исследования являются работы отечественных и зарубежных ученых в области прогнозирования и моделирования валютных кризисов, а также положения теории информационно эффективных финансовых рынков По первому направлению основополагающими работами, использованными при
подготовке диссертации, являются труды В Попова, Л Камински и М Рейнхарта, по второму - исследования Э Петерса и М Ауслуса
Информационная база исследования: ежедневные данные обменных валютных курсов и фондовых индексов стран, отдающих предпочтение модели плавающего валютного курса, зарубежные статистические данные, работы отечественных и зарубежных ученых
Научная новизна диссертации состоит в следующем
- Предложен и теоретически обоснован методический подход к прогнозированию валютной нестабильности, в основе которого лежит исследование изменений мотивов и стереотипов поведения участников рынка. Показано, что спекулятивное поведение участников валютных рынков лежало в основе валютных кризисов 90-х гг
- Построена система индикаторов раннего предупреждения валютного кризиса, которая представляет собой совокупность индексов, позволяющих устанавливать взаимозависимость между значениями валютного курса в разные периоды времени Определены пороговые значения индикаторов, систематическое нарушение которых свидетельствует о накоплении кризисного потенциала и возрастании вероятности дестабилизации валютного рынка На основе полученных результатов осуществляется оценка валютной нестабильности в России в 2007 г.
- Предложен способ адаптации разработанного метода анализа устойчивости валютного рынка к фондовому рынку, состоящий в корректировке пороговых значений для фондовых индексов
Теоретическая и практическая значимость исследования.
Теоретическая значимость исследования определяется, во-первых, разработкой нового методического подхода к прогнозированию валютной нестабильности на основе современных статистических инструментов анализа, во-вторых, построением индикаторов, способных сигнализировать о приближении валютного кризиса.
Практическая значимость исследования определяется возможностью использования полученных результатов, прежде всего, государственными институтами при формировании денежно-кредитной политики и, кроме того, частными инвесторами для оценки валютных рисков
Апробация результатов. Результаты исследования были представлены на XXXIV сессии российско-французского Семинара по денежно-финансовым проблемам современной российской экономики (Вологда, 2007), а также на круглом столе, проводившемся в рамках П сессии Секции регионального развития вышеуказанного семинара и посвященном проблемам мирового финансового кризиса ликвидности и его влияния на экономику России (Майкоп, 2007)
Основные результаты диссертационного исследования изложены в двух публикациях общим объемом 1,9 пл, в том числе одна статья в журнале, рекомендованном ВАК Минобрнауки РФ для публикации основных результатов научных исследований
CTpyicrypa и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений Общий объем диссертации -143 страницы
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обосновывается актуальность темы исследования, формализуются цель и задачи диссертационной работы, приводятся положения научной новизны, раскрывается теоретическая и практическая значимость результатов исследования
В первой главе диссертации исследуются факторы, определяющие возникновение и развитие валютной нестабильности, и математические методы прогнозирования валютных кризисов
Системы раннего предупреждения валютных кризисов являются математическими моделями оценки и прогнозирования вероятностей их
возникновения и основываются на учете количественных показателей, характеризующих состояние валютного рынка.
Модели раннего предупреждения валютных кризисов следует рассматривать как инструмент, сигнализирующий о необходимости дальнейшего исследования состояния определенных стран (финансовых рынков, отдельных финансовых институтов) и позволяющий надзорным органам и частным инвесторам в условиях ограниченности времени и ресурсов сконцентрироваться на тех направлениях, где наиболее высока вероятность реализации кризисных явлений Модели раннего предупреждения валютных кризисов являются первой ступенью фундаментального анализа уязвимости и допоняют методы оценки качественных показателей и финансовых рисков
В главе приводятся различные теоретические модели, объясняющие возникновение валютных кризисов, и анализируются статистические методы прогнозирования валютных кризисов Также автором дается описание методики расчетной третьей главы диссертации - метода исключения трендов (Detrended fluctuation analysis, далее - DFA), позволяющего устанавливать зависимость текущего значения исследуемой переменной от предыдущих В качестве показателя, характеризующего взаимозависимость между значениями переменной в разные периоды времени, используется индекс Пенга Расчет индекса Пенга осуществляется методом DFA Если индекс Пенга равен 1,5, то приращения во временном ряду независимы между собой Отклонение индекса Пенга от значения 1,5 в большую (меньшую) сторону соответствует положительной (отрицательной) коррелированноеЩ данных
В основе метода DFA лежит аппроксимация исследуемого временного ряда в виде комбинации чередующихся фигур. В качестве фигуры может выступать линейный тренд (в этом случае метод обозначается как DFA-1) либо более сложные фигуры, моделируемые многочленом определенного порядка (обозначение - DFA-n, где п - степень многочлена) Данный подход до некоторой степени аналогичен подходу, применяемому в техническом анализе В техническом анализе изучение ценовых фи!ур (двойные вершины и
впадины, голова и плечи и т д) предоставляет возможность прогнозирования цен активов
Значению 1,5 индекса Пенга валютных курсов (биржевых котировок и т д) соответствует эффективное состояние финансового рынка, т е состояние при котором совокупность информации, относящейся к оценке актива, торгующегося на рынке, мгновенно отражается в стоимости этого актива В качестве условий функционирования эффективного рынка выделяются большое число участников торговли, одинаковый доступ всех участников рынка к значимой информации, быстрая реализация принятых решений о покупке (продаже) активов и др
В главе доказывается, что в действительности финансовые рынки сопряжены со значительными отклонениями от эффективного состояния
С экономической точки зрения, существенное отклонение индекса Пенга от значения 1,5 в большую сторону свидетельствует о нарастании спекулятивного пузыря на финансовом рынке, характеризующегося эйфорией среди экономических агентов (оптимистические настроения участников рынка) Можно сказать, что в этом случае экономические агенты больше руководствуются краткосрочными интересами и мотивами прибыли, чем догосрочной стратегией продуктивного производства
Обратный случай (те индекс Пенга значительно меньше значения 1,5) соответствует ситуации, при которой экономические агенты неуверены относительно перспектив дальнейшего роста финансового рынка (пессимистические настроения) В результате на рынке может наблюдаться рост волатильности финансовых показателей, что усиливает неопределенность функционирования не только финансового сектора, но и процесса производства (подрывается возможность догосрочного стратегического планирования, требуются существенные затраты на страхование от рисков и т п)
Таким образом, значительное отклонение индекса Пенга валютных курсов (биржевых котировок и тд) от значения 1,5 сигнализирует о наличии кризисного потенциала на соответствующем рынке
В главе формируется классификация показателей, которые способны заблаговременно сигнализировать о приближении валютного кризиса. Анализ показывает, что в соответствии с различными уровнями исследования можно выделить три вида таких показателей
- основные макроэкономические показатели (реальный обменный курс, сальдо текущего счета платежного баланса, динамика внутреннего кредита, обеспеченность денежной массы и платежей по внешнему догу золотовалютными резервами и т д),
- система взаимосвязей между отдельными участниками и рынками (доля займов, полученных страной от страны-кредитора в общей сумме займов, доля одной страны во внешнеторговом обороте другой страны и т д, либо коэффициенты корреляции между котировками финансовых инструментов, доходностями фондовых индексов и т д),
- показатели рыночных настроений
В главе показываются недостатки предложенных отечественными и зарубежными исследователями подходов к прогнозированию валютной нестабильности В частности, показатели рыночных настроений представлены в моделях раннего предупреждения в основном фиктивными переменными, принимающими определенные значения при наступлении экстренных событий (например, помощь центрального банка коммерческим банкам в связи с набегом вкладчиков) Данный подход, по мнению автора, слабоинформативен, так как построенные с его помощью показатели рыночных настроений могут сигнализировать о кризисе на весьма поздней стадии его формирования (набегу вкладчиков могли предшествовать девальвационные ожидания, что и спровоцировало массовый спрос на сбережения в банках в национальной валюте)
В главе анализируются некоторые негативные последствия валютных кризисов для финансового и реального секторов экономики
Во второй главе диссертации исследуются механизмы формирования валютных кризисов, происходивших в разных странах, а также анализируются
факторы, способные дестабилизировать валютный рынок в современной ситуации в России
В главе излагаются результаты макроэкономического анализа, проведенного автором, в части причин валютного кризиса 1997 г в странах Восточной Азии и валютного кризиса 1998 г в России Исследование показывает, что приведенные в первой главе факторы и индикаторы валютных кризисов не могут считаться универсальными Их структура, интенсивность и направленность действия зависят в общем случае от конкретных условий и взаимодействий, характерных для отдельной страны. Так, основными причинами кризисных явлений в России являлись - сильная переоцененность национальной валюты и значимая величина внутреннего краткосрочного государственного дога, в то время как в восточноазиатских странах -чрезмерные накопления частным сектором внутреннего и внешнего краткосрочных догов (табл 1)
В главе исследуются макроэкономические дисбалансы, которые могут угрожать устойчивости валютного рынка РФ в современных условиях (укрепление валюты, рост внешнего дога частного сектора, взаимосвязь денежной и валютной политик)
Укрепление валюты
Сохранение сложившейся на текущий момент инвестиционной модели, не позволяющей обеспечить модернизацию основных фондов, слабая инновационная активность приводят к тому, что быстрый рост реального курса рубля сопровождается экспансией импорта. Воспроизведение указанных тенденций будет означать подавление производства, вытеснение продукции отечественных предприятий с внутренних товарных рынков, ухудшение состояния платежного баланса, которое приведет к его дефицитности и девальвации рубля
Таблица 1
Сравнение причин и механизмов валютных кризисов в странах Восточной Азии и в России
Причины и механизмы Восточная Азия Россия
Макроэкономическая ситуация Высокие темпы роста экономик Макроэкономические дисбалансы
Денежная политика Низкие процентные ставки, адекватная спросу денежная масса Высокие процентные ставки, дефицит денежного предложения
Валютный курс Квазификсированный валютный курс, незначительная переоцененность национальной валюты Квазификсированный валютный курс, сильная переоцененность национальной валюты
Политика финансовой либерализации Либерализация финансового сектора с середины 1980-х гг Открытие финансового рынка в середине 1990-х гг
Внешний дог Низкий государственный дог, большой корпоративный дог, краткосрочный характер корпоративной задоженности Высокий государственный дог
Внутренний дог Низкий государственный дог, большой корпоративный дог Высокий государственный дог, краткосрочный характер задоженности
Наличие лэффекта заражения Передача кризисных воздействий по каналам внешней торговли и через финансовые рынки Передача кризисных воздействий по каналам фондового рынка и через выведение ссудного капитала
Уровень развития банковского сектора Большое количество банков, высокая степень аффилированноеЩ с предприятиями, бум кредитования корпоративного сектора (особенно в секторе недвижимости), слабый пруденциальный надзор Большое количество банков при недостаточном капитале, высокая степень аффилированноеЩ с предприятиями, узкий спектр операций, чрезмерная концентрация активных операций на рынке ценных бумаг, неразвитость кредитной деятельности, слабый пруденциальный надзор
Внешний дог частного сектора. На протяжении последних лет наблюдается быстрый рост внешнего дога частного сектора (если на начало 2003 года иностранный дог предприятий нефинансового сектора и банков составлял менее 50 мрд дол, то к октябрю 2007 года - уже 370 мрд дол) Показывается, что с данной тенденцией связан ряд макроэкономических рисков Так, увеличение чистого дожа банков перед остальным миром сопровождается одновременно увеличением чистого валютного дога экономики перед банковской системой (рис 1) В результате, риск возможных, в случае внезапного ослабления рубля, потерь перераспределяется с банковской системы на остальную экономику Кроме того, ситуация стремительного роста заимствований частного сектора усугубляется тем, что на текущий момент не наблюдается адекватного роста экспорта реальной продукции отечественных производителей Учитывая высокую долю сырьевой составляющей в экспорте, ситуация наращивания догов частным сектором является уязвимой по отношению к риску падения мировых цен на сырьевые ресурсы
Рис 1 Чистый внешний валютный дог банков, чистый валютный дог экономики перед банками, валютная позиция банков (мрд дол), курс долара к рублю (руб /дол)
Взаимосвязь денежной и валютной политик В последние годы происходит качественное изменение структуры российского платежного баланса Экспортная выручка, служившая главным источником притока валюты в страну, постепенно перестает быть таковой вследствие замедления роста физических объемов экспорта Источники формирования притока
валюты переносятся со счета текущих операций на счет операций с капиталом и финансовыми инструментами В данных условиях в случае неспособности центрального банка перейти от функции стерилизации ликвидности к регулированию денежного предложения (предоставление недостающей ликвидности или стерилизация избыточной ликвидности) возможно возникновение денежного дефицита на денежном рынке, который будет транслироваться в реальный сектор, и далее экономического спада
В главе анализируются результаты прогноза финансовой стабильности в России в конце 2007 г с помощью модели, разработанной специалистами Института экономики переходного периода Согласно модели три индикатора сигнализировали о возросшей вероятности финансовой нестабильности в России в четвертом квартале 2007 г бегство капитала, рост внутреннего кредита, лизбыточное предложение денег
Сигнал, связанный с бегством капитала, обусловлен оттоком частного капитала в августе-сентябре 2007 г в результате кризисных явлений на международных финансовых рынках В главе показывается, что сигналы, подаваемые двумя другими индикаторами (рост внутреннего кредита, лизбыточное предложение денег), являются неправомерными Индикатор лизбыточное предложение денег свидетельствовал об ускоренных темпах денежного предложения, в то время как в конце лета - осенью банковский сектор находися в ситуации дефицита ликвидности Данное несоответствие автор объясняет тем, что в модели учитывается общий баланс денежного спроса и предложения При этом игнорируется структурный аспект - неравномерность распределения денежной ликвидности между различными группами банков Неразвитость рыночных каналов перераспределения ликвидности может стать причиной нестабильности задого до момента проявления общего признака дефицита денег в экономике
Влияние показателя рост внутреннего кредита на вероятность реализации кризисных событий определяется тем обстоятельством, что
интенсивное расширение объемов кредитования может сопровождаться снижением качества активов банков (кредитный риск) Однако проведенный в главе анализ свидетельствует о том, что ситуация роста просроченной задоженности кредитных организаций весьма далека от кризисной Так, согласно данным ЦБ основной причиной повышения кредитного риска банковского сектора является опережающий темп роста просроченной задоженности физическим лицам по сравнению с темпом роста объемов выданных кредитов По состоянию на начало октября 2007 года просроченная задоженность в кредитах населению составила 3,3% против 2,6% на начало 2007 года. Однако даже с учетом различных форм сокрытия истинной величины просроченной задоженности банками уровень накопленных кредитных рисков существенно ниже рисков, характерных для формирования кризиса плохих догов (согласно международному опыту критический уровень доли просроченной задоженности в розничных кредитах находится на уровне 10-13%) Кроме того, ухудшение качества кредитов населению сопровождается улучшением качества кредитов предприятиям - в кредитах нефинансовым предприятиям удельный вес просроченной задоженности снизися до 1,0% к октябрю 2007 года против 1,3% на начало 2006 года (рис 2)
На основании проведенного исследования автор делает вывод о невысокой вероятности наступления финансовой нестабильности в конце 2007 г.
доля просроченной ладожвпносги кредитах есего доля просроченной задоженности Х кредитах организациям ЧЧдоля просроченной задоженности Х кредитах населению
Рис 2 Доля просроченной задоженности в кредитах
В третьей главе диссертации осуществляется построение системы индикаторов раннего предупреждения валютного кризиса.
Большее внимание к третьей главе диссертации обусловлено тем, что в ней сконцентрированы основные результаты исследования
В качестве основного фактора, определяющего устойчивость валютного рынка, рассмотрены мотивы и стереотипы поведения инвесторов Иррациональные ожидания инвесторов относительно условий экономического роста или перспектив развития того или иного рынка способны привести к появлению стадных стратегий и формированию спекулятивных пузырей Когда риски, накопленные участниками рынка, превышают критический уровень, реализуется кризис Указанное деструктивное поведение инвесторов может проявляться в появлении ценовых трендов, возрастании волатильности и в других нарушениях ценовой динамики Для анализа диспропорций динамики валютных курсов и фондовых индексов используется метод ОИА
Валютный рынок Исследование валютных курсов проводилось по группам стран, которые не испытывали валютных кризисов (или наблюдались кратковременные неустойчивые состояния валютного рынка) и которые подверглись масштабным валютным потрясениям (табл 2) К валютным кризисам относились события в соответствии с данными отечественных и зарубежных исследователей Курсы валют представляли собой среднесуточные значения стоимости 1 долара и 1 евро в единицах рассматриваемой валюты на рынке Рогех Исследуемый период с 1996-2000 гг (в зависимости от страны в соответствии с доступностью данных) по третий квартал 2007 г
В табл 2 (гр 3 и 4) приведены результаты вычислений индекса Пенга валютных курсов методом ОРА-1 Первое число в таблице представляет среднее значение индекса Пенга, второе число в скобках - стандартное значение ошибки индекса Пенга Последующие результаты представлены в аналогичной форме Анализ данных позволяет сформулировать следующие выводы
1 Значения индексов Пенга валютных курсов стран, не подвергшихся кризисам, практически не отличаются от 1,5 Те в динамике валютных курсов этих стран наблюдается незначительный уровень автокорреляций
Таблица 2
Значения индексов Пенга временных рядов курсов валют
Страна Начало кризиса Стационарный метод Метод скользящего окна**
Базовая валюта- Базовая валюта -Е1Ж Базовая валюта -ЮТ Базовая валюта -ЕШ
ЭРА-1 ОИА-1 ОРА-1 ОЯА-1 ОРА-4
1 2 3 4 5 6 7 8
I Устойчивые тюсы валют
Австралия Ч 1.45(0.05) 1.43(0,04) 1.45(0 13) 1 51(0.15) 1 40(0 13) 1 45(0 14)
Великобритания Ч 1.39(0.04) 1.44(0.07) 1 40(0 09) 1 55(0.09) 1 42(015) 1 40(0.10)
Греция _ 1.44(0.10) 1.35(0.20) 1.50(0.09) 1.48(0.11) 1.47(0.11) 1,58(0,07)
Канада Ч 1.47(0.02) 1.50(0.02) 1.46(0.11) 1.43(0.15) 1.47(0.11) 1.43(0.14)
Латвия _ 1.44(0.04) 1.50(0.04) 1.49(0.09) 1.42(0.11) 1.55(0.11) 1.39(0.13)
Новая Зеландия _ 1.50(0.07) 1.44(0.07) 1.46(0.15) 1.47(0.15) 1.41(0.10) 1.45(0.14)
Норвегия Ч 1.45(0.05) 1,50(0,05) 1.43(0.14) 1.45(0.12) 1,43(0,12) 1.41(0.12)
Швеция _ 1.47(0.04) 1,41(0,08) 1.47(0.11) 1.48(0.15) 1,40(0.09) 1.40(0.12)
США _ Ч 1,51(0,05) _ Ч 1,52(0.18) 1.43(0.15)
II Неустойчивые курсы валют
До коизиса
Венесуэла <Ьев 2002 1.85(0.06) 1,75(0,08) 1.89(0.05) 1,15(0.11) 1.90(0.06) 1.31(0.08)
Индия ноя 1997 1.12(0.48) 1.18(0.25) 1.26(0.13) 1,21(0.10) 1.17(0.10) 1.32(0.11)
Индонезия дек. 1997 1.79(0.13) 1.81(0.10) 1,61(0,09) 1,21(0,10) 1.75(0.09) 1.32(0.16)
Казахстан ало 1999 1.89(0.16) 1.91(0.17) 1.61(0.32) 1.11(0.14) 1,56(0.11) 1.27(0.06)
Колумбия сен 1998 1.75(0.04) 1.74(0.08) 1.77(0.05) 1,31(0.04) 1.79(0.11) 1.30(0.09)
Мексика* пек 1994 0.99(0.29) Ч 1.29(0.24) 1,16(0.14) _ _
Россия авг 1998 1.81(0.07) 1.77(0.06) 1.87(0.07) 1.24(0.09) 1.81(0.05) 1.31(0.05)
Румыния мал 1999 1.92(0.05) 1.87(0.12) 1.83(0.13) 1,68(0.05) 1.72(0.11) 1,73(0,04)
Укоаина авг 1998 1.33(0.12) 1.31(0.14) 1,59(0.07) 1,02(0.05) 1.51(0.07) 1.17(0,03)
Филиппины июл 1997 2.16(0.24) 1.73(0.19) 1,40(0.05) 0.93(0.19) 1.49(0.13) 1,18(0.12)
Эквадоо (Ьев 1999 1.88(0.13) 1.96(0.12) 1.81(0.09) 1,25(0.08) 1.66(0.09) 1.14(0.10)
После коиг иса
Венесуэла* Ч- _ Ч Ч _ _ _
Индия Ч 1.56(0.07) 1.52(0.03) 1.63(0.11) 1,40(0.16) 1.52(0.09) 1,43(0.11)
Индонезия _ 1.56(0.13) 1.54(0.04) 1,51(0.09) 1,35(0.12) 1.47(0.08) 1,34(0.11)
Казахстан Ч 1,28(0,33) 1.37(0.15) 1,60(0.06) 1.51(0.08) 1.49(0.04) 1.58(0.06)
Колумбия Ч 1,63(0.08) 1,56(0.11) 1,58(0.13) 1.40(0.13) 1.53(0.14) 1.40(0.15)
Мексика Ч 1.47(0.10) 1.55(0.05) 1.43(0.10) 1.41(0.13) 1,53(0,11) 1.43(0,12)
Россия Ч 1.61(0.09) 1.46(0.13) 1.52(0.12) 1.35(0.11) 1,45(0,10) 1.44(0.13)
Румыния Ч 1,59(0,05) 1.59(0.09) 1.58(0.10) 1,41(0.15) 1,53(0.12) 1.51 (0.08)
Укоаина Ч 1.72(0.16) 1.70(0.33) 1,49(0.04) 1.42(0.03) 1.33(0.03) 1,58(0,03)
Филиппины Ч 1.52(0.06) 1.57(0.03) 1.55(0.13) 1.37(0.10) 1.53(0.09) 1.40(0.07)
Эквадоо* Ч Ч Ч Ч Ч
* Предкризисные значения индекса Пенга не указаны в связи с отсутствием данных поаекризисные - в связи с переходом на фиксированные курсы валют
** Показатели получены усреднением юкальных значений индекса Пенга, рассчитанных методом скочьзящего окна Дчя неустойчивых валютных курсов усреднение перед кризисом производилось на временном интервале 12 месяцев
2 Перед валютными кризисами значения индекса Пенга валютных курсов развивающихся стран и стран с переходной экономикой существенно завышены или существенно занижены относительно уровня 1,5
Анализ показал, что в большинстве случаев индекс Пенга отклоняется от значения 1,5 в большую сторону, что сигнализирует о формировании спекулятивного пузыря При принятии решений относительно объектов и объемов инвестирования участники рынка ориентируются не на имеющуюся у них информацию, а на поведение других участников (стадное поведение) Такой характер поведения инвесторов приводит к концентрации сделок с активами в определенном секторе, что способствует отрыву цен от фундаментальных значений Отклонение индекса Пенга валютных курсов от значения 1,5 в большую сторону наблюдалось, например, в странах Юго-Восточной Азии (спекулятивный пузырь на рынке недвижимости) и в России (спекулятивный пузырь на рынке ГКО) В условиях масштабного притока иностранного капитала сформировавшиеся спекулятивные пузыри на указанных рынках привели также к дестабилизации валютного рынка
В Индии динамика валютного курса накануне кризиса характеризовалась заниженными значениями индекса Пенга Согласно предположению автора, нервозность участников валютного рынка накануне кризиса определялась слабой банковской системой и менее высокими по сравнению со странами Юго-Восточной Азии темпами роста экономики В результате, на валютном рынке преобладали пессимистические настроения относительно стабильности валютного курса.
3 После завершения валютного кризиса и наступления фазы послекризисной стабилизации индексы Пенга приближаются к значению 1,5, что свидетельствует об уменьшении автокоррелированности между курсовыми приращениями
В целях исследования нестационарной динамики индекса Пенга применен метод скользящего окна, суть которого состоит в следующем. В начале ряда данных выделяется последовательность значений (временное
окно), для которых рассчитывается индекс Пенга Далее интервал перемещается вправо вдоль временного ряда на одно значение, и индекс Пенга вычисляется для данных нового временного окна Значения индекса Пенга валютных курсов могут зависеть от длины временного окна, а также от метода расчета (БРА-1, БРА-2 и т д)
В главе доказывается, что при увеличении длины временного окна абсолютная и относительная погрешности расчета индекса Пенга монотонно убывают Автор приводит объяснение данного эффекта. Для исключения влияния сезонных эффектов длина временного окна в расчетах принималась равной 360 дням.
Исследование показало, что использование метода ОБА четвертого порядка и выше (ОРА-4, БРА-5 и тд) практически не влияет на значения индекса Пенга (те расхождение между индексами Пенга, рассчитанными с помощью различных методов, находится в пределах погрешности расчета). Автором приводится возможная интерпретация указанного явления Результаты расчетов индекса Пенга валютных курсов методами БРА-1 и БРА-4 (при длине временного окна 360 дней) приведены в табл 2 (гр 5-8)
Анализ показал, что динамика индекса Пенга устойчивых валют и динамика индекса Пенга валют, претерпевших девальвацию, принципиально различаются Для устойчивых валют характерны колебания индекса Пенга около среднего значения 1,5, что свидетельствует об отсутствии выраженных корреляций между курсовыми приращениями В качестве примера на рис 3 изображена динамика индекса Пенга курса долара к греческой драхме
верхняя граница устойчивости
нижняя Гранина устойчивл
Ч индекс Пенга-мстод Г5РА-1 ..........индекс Пенга-мстод ОРА.-4
Рис 3 Динамика индекса Пенга валютного курса ШОЖБ
Динамика индекса Пенга неустойчивого валютного курса USD/RUR (курс долара к рублю) имеет различный характер до и после валютного кризиса 1998 г Отличительными чертами предкризисного периода являются- больший, чем для валютного курса USD/GRD, уровень стационарности, заниженные (для метода DFA-4) и завышенные (для метода DFA-1) значения индекса Пенга относительно уровня 1,5 (рис 4) После завершения валютного кризиса значения индекса Пенга стали ближе к 1,5 (рис 5) Таким образом, существенное отклонение значений индекса Пенга от 15 может рассматриваться в качестве одного из характерных признаков предкризисной динамики обменного курса
Анализ показал, что существуют предельные значения индекса Пенга, при приближении к которым возникает неустойчивость валютного курса Нижняя и верхняя границы бескризисного состояния составляют 1,2 и 1,8
1 л Х 1 2
верхняя граница устойчивости
нижняя граница >
Рис 4 Динамика индекса Пенга валютного курса USD/RUR (предкризисный период)
верхняя граница устойчивости
Рис 5 Динамика индекса Пенга валютного курса USD/RUR (послекризисный период) Как показано автором, из всех анализируемых валют не было ни одной,
которой бы удалось лизбежать валютного кризиса при систематическом
нарушении указанных границ Для прогнозирования поведения валютного курса имеет значение нарушение указанных границ индексом Пенга, рассчитанным как с помощью метода ОРА-1, так и метода БРА-4 Нарушение границ возможно по различным сценариям В ряде случаев происходит выход за границы только одного индекса Пенга, в то время как другой находится в области бескризисного состояния Для других валют наблюдается нарушение границ обоими индексами Пенга (индекс Пенга, рассчитанный методом БРА-1, нарушает верхнюю границу, а индекс Пенга, рассчитанный методом БРА-4, наоборот, нижнюю) Автор приводит возможное объяснение различного поведения индексов Пенга, основанное на предположении об увеличении валютных интервенций центрального банка в предкризисный период
Проведенные расчеты показали, что индексы Пенга валютных курсов стран, не претерпевших валютных потрясений, практически не выходили за пределы интервала (1,2,1,8)
Фондовый рынок Исследование временных рядов фондовых индексов (на момент закрытия торговых сессий) проводилось по группе стран в соответствии с табл 3 методом БРА-1 Отсутствие данных по фондовым индексам в период, предшествующий валютным кризисам, не позволило провести анализ по некоторым странам, приведенным в табл 2
Расчет индексов Пенга производися отдельно на временном интервале до спада фондовых рынков в 1997-1998 гг, вызванного валютными кризисами в странах Восточной Азии и в России, и после указанных событий Исследуемый период с 1990-1995 гг (в зависимости от страны в соответствии с доступностью данных) по третий квартал 2007 г
Стационарный метод не выявил существенных отклонений индексов Пенга от значения 1,5 ни в одной из стран в предкризисный период (табл 3, гр 2) По мнению автора, объяснение может заключаться в следующем Как показало исследование динамики индексов Пенга методом скользящего окна, существенное изменение индексов Пенга происходило фактически непосредственно (за несколько месяцев) до фондовых спадов Усреднение
динамики индексов Пенга в спокойные периоды с динамикой индексов Пенга в периоды нестабильности элиминирует проявление кризисных тенденций
Таблица 3
Значения индекса Пенга временных рядов фондовых индексов
Страна Стационарный метод Метод скользящего окна*
По Фондовой коооекиии
Австралия 1.57 (0.07) 1.43(0.03)
Великобритания 1.55(0,04) 1.40(0,04)
Германия 1.58 Г0.15) 1.35(0.02)
Новая Зеландия 1.44 (0.06) 1.36(0.02)
Франция 1.50 (0.05) 1.39(0.06)
Бразилия 1.40 (0.06) 1.38(0.04)
Индонезия 1.52 (0.05) 1.62(0.06)
Малайзия 1.56 (0.07) 1.48(0.02)
Россия 1.58(0.10) 1.45(0.02)
Тайвань 1.48(0.06) 1.60(0.05)
Таиланд 1.49(0.08) 1.61 (0.04)
Пост Фондовой коррекции
Австралия 1.48 (0.04) 1.50(0.07)
Великобритания 1.42(0.07) 1.48 (0.04)
Германия 1.53 (0.02) 1.43(0.06)
Новая Зеландия 1.56(0,05) 1.49(0.09)
Франция 1.46(0.03) 1.43 (0.07)
Бразилия 1,48(0,04) 1.42 (0.05)
Индонезия 1,44(0.04) 1.48(0.03)
Малайзия 1.53(0.05) 1.56 (0.04)
Россия 1.58(0.09) 1.46(0.03)
Тайвань 1.56(0.05) 1.44(0.05)
Тайланд 1.42(0.07) 1.54(0.06)
* Показатели потучены усреднением локальных значений индекса Пенга рассчитанных методом скочьзягцего окна Усреднение перед фондовой коррекцией производилось на временном интервале 6 месяцев
Анализ динамики индексов Пенга методом скользящего окна (при длине временного окна 360 дней) показал, что нижняя и верхняя границы бескризисного состояния индексов Пенга фондовых индексов составляют 1,4 и 1,6 (табл. 3, гр 3) Индекс Пенга накануне фондового спада в большинстве случаев обнаруживает смещение в сторону повышенных (пониженных) значений относительно уровня 1,5 Однако динамика индекса Пенга фондового индекса РТС накануне спада в 1997 г не сигнализировала о нестабильности По мнению автора, это объясняется тем, что в тот период времени фондовый рынок составлял незначительную часть финансового сектора. Нарушение границы устойчивости индексом Пенга фондового индекса РТС наблюдается только в период с марта по май 2006 г, что соответствует фондовой коррекции
в мае-июне 2006 г В остальные периоды времени индекс Пенга находися в диапазоне устойчивости
В рамках проведенных исследований автор пришел к следующим основным выводам и результатам.
1 Изучение международного опыта позволило составить перечень макроэкономических индикаторов, которые могут применяться для прогнозирования валютного кризиса (реальный обменный курс, сальдо текущего счета платежного баланса, величина золотовалютных резервов, темп роста внутреннего кредита) Однако, такие индикаторы, хотя и позволяют выявить экономико-финансовые дисбалансы, в целом характеризуются достаточно низкой прогностической способностью
2 Причина ограниченных возможностей традиционных эконометрических моделей прогнозировать валютные кризисы заключается в многофакторной природе валютных кризисов, что приводит к изменению состава статистически значимых индикаторов кризиса и снижению качества прогнозирования моделей Кроме того, в указанных моделях не учитываются институциональные показатели (например, эффективность мер пруденциального надзора и регулирования банковского сектора), ожидания иностранных и отечественных инвесторов и т д
3 В подходе, предлагаемом в исследовании, основньм фактором, определяющим устойчивость валютного рынка, является система мотивов поведения инвесторов Для целей исследования используется широко известный математический аппарат - метод исключения трендов, позволяющий устанавливать зависимость текущего значения исследуемой переменной от предыдущих В качестве показателя, характеризующего коррелированность данных, применяется индекс Пенга. Значению 1,5 индекса Пенга валютного курса соответствует эффективное состояние валютного рынка. Значительное отклонение индекса Пенга от указанного уровня в большую (меньшую) сторону сигнализирует о формировании на валютном рынке спекулятивных тенденций (об усилении пессимистических настроений относительно стабильности валютного курса)
4 В работе экспериментально подтверждена связь между значениями индекса Пенга и устойчивостью валютного рынка Эмпирически установлены границы устойчивости значений индекса Пенга, систематическое нарушение которых свидетельствует о накоплении кризисного потенциала и возрастании вероятности дестабилизации валютного рынка
5 Система индикаторов на основе индексов Пенга позволяет осуществлять диагностику кризисного потенциала в макроэкономической системе В результате такого анализа выявляются нарушения функционирования валютного рынка, проявляющиеся в иррациональном поведении его участников, принимающих избыточные риски При определенных обстоятельствах (например, при слабой системе регулирования надзорными органами) эти нарушения могут сохраняться на протяжении достаточно догого времени валютным кризисам, которые исследовались в работе, предшествовал период длительных (до года и более) нарушений индексом Пенга границ устойчивости В данных условиях спусковым крючком валютного кризиса могут являться, например, заявления правительства о снижении государственных гарантий частному сектору, смена правительства и т д В то же время, если надзорные государственные органы своевременно примут меры по ограничению и снижению рисков участников рынка, возможно уменьшение кризисного потенциала валютного рынка
6. После валютного кризиса 1998 г индекс Пенга валютного курса долара к рублю дважды нарушал границы устойчивости в 2002 г и в 2007 г Первое событие обусловлено крахом рынка акций высокотехнологичных компаний на американском финансовом рынке, второе - нестабильностью на мировых финансовых рынках в результате продожающегося спада на рынке недвижимости в США Кратковременный характер (не более трех месяцев) нарушений границы устойчивости свидетельствует о том, что в указанных случаях имели место локальные периоды нестабильности валютного рынка
7 Индексы Пенга позволяют прогнозировать неустойчивое поведение валютного курса в условиях действия внутренних по отношению к
экономической системе факторов Влияние на экономику внешних факторов (например, резкое ухудшение внешнеторговой конъюнктуры на основных экспортных рынках) может проявиться только в виде лоткрытой фазы кризиса - массовый сброс потенциально слабой валюты Кроме того, несмотря на то, что индексы Пенга могут сигнализировать о нестабильности на валютном рынке, источником такой нестабильности не обязательно дожен являться непосредственно валютный рынок
8 Определены диапазоны колебаний индексов Пенга фондовых индексов, в рамках которых фондовый рынок находится в устойчивом состоянии Установлено, что обнаруженные границы устойчивости не соблюдаются при непродожительной дестабилизации фондового рынка При кратковременных спадах фондового рынка индексы Пенга не выходят за границы устойчивости
По теме диссертации опубликованы следующие работы
1 Мансуров А К Прогнозирование валютных кризисов с помощью методов фрактального анализа. // Проблемы прогнозирования 2008, № 1 - 0,8 п л
2 Мансуров А К Подходы к созданию системы ранней идентификации валютно-банковских кризисов в России // Научные труды Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН Гл ред А Г Коровкин - М, МАКС Пресс, 2006 -1,1 п л
Мансуров Андрей Касимович
Построение системы индикаторов раннего предупреждения валютного кризиса
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Научный руководитель к э н Говтваиь О Дж
Подписано в печать 14 05 2008 Формат 60x80 1/16 Бумага офсетная Печ Л 1,0 Тираж 100 экз Заказ № Москва, Нахимовский пр-кт, 32
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Мансуров, Андрей Касимович
Введение.
Глава 1. Теоретико-эмпирические подходы к анализу и прогнозированию валютных кризисов.
1.1. Модели раннего предупреждения валютного кризиса и определение валютного кризиса.
1.2. Классификация валютных кризисов.
1.3. Статистические инструменты прогнозирования валютного кризиса.
1.4. Системы индикаторов - предшественников валютной нестабильности.
1.5. Влияние валютного кризиса на экономику.
Глава 2. Ретроспективный анализ валютных кризисов.
2.1. Валютный кризис в странах Восточной Азии.
2.2. Валютный кризис 1998 года в России.
2.3. Макроэкономические риски валютной стабильности.
2.4. Мониторинг финансовой стабильности методом сигналов.
Глава 3. Построение системы индикаторов раннего предупреждения валютного кризиса.
3.1. Устойчивость и дестабилизация валютного рынка.
3.2. Регрессионная техника.
3.3. Валютный рынок.
3.4. Фондовый рынок.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Построение системы индикаторов раннего предупреждения валютного кризиса"
Актуальность темы исследования. Валютные кризисы, характерные для последних десятилетий, отрицательно сказались на экономическом росте многих государств. Мексиканский (1994 г.) и Азиатский (1997 г.) кризисы и кризис в России (1998 г.), названные кризисами^ нового тысячелетия- по масштабности, неожиданности, и скорости распространения, послужили мощным стимулом для разработки антикризисных мероприятий, особенно моделей раннего предупреждения валютных кризисов.
В разработке технологии предупреждения валютных кризисов заинтересованы как частные инвесторы, нацеленные на увеличение собственной, прибыли, так и органы денежно-кредитного регулирования, ответственные за стабильность валютной системы. Прогнозы, полученные с помощью моделей раннего- предупрежденияj валютных кризисов, в совокупности с макроэкономическим анализом позволяют частным инвесторам и государственным органам фокусировать внимание на проблемных направлениях развития И' планировать мероприятия, по реагированию на кризисные сигналы.
Для- России, находящейся на стадии развития рыночных механизмов, проблема валютных кризисов особенно актуальна. Интеграция России в мировую финансовую систему, высокая зависимость национальной экономики от внешнеэкономической конъюнктуры отдельных рынков, неравновесие между структурообразующими секторами экономики, слабые механизмы* эффективного перераспределения финансовых ресурсов являются предпосыками возможного развертывания макроэкономических угроз.
Однако значительное количество разработанных к настоящему времени моделей раннего предупреждения валютных кризисов имеет ряд недостатков: невысокую точность прогнозирования; недоступность различных показателей; зависимость интерпретации поведения кризисных показателей от экономической обстановки в стране; невозможность точного определения времени возникновения кризиса; сложность прогнозирования реакции инвесторов на информацию моделей раннего предупреждения.
Несовершенство- моделей раннего предупреждения валютных кризисов ограничивает их широкое распространение. В связи с этим особую актуальность приобретают исследования^ нацеленные на поиск индикаторов кризисов, которые позволили бы. устранить вышеуказанные1 недостатки этих моделей.
Цель, и. задачи исследования. Цель работы состоит в том, чтобы на основе обобщения международного опыта разработать и обосновать систему индикаторов раннего предупреждения валютного кризиса.
В' соответствии' с поставленной, целью решались следующие основные задачи:
- аналитический обзор моделей раннего предупреждения валютного кризиса;
- выявление общих и специфических факторов формирования1 валютных кризисов в России и в других развивающихся странах;
- разработка методического подхода анализа устойчивости валютного рынка;
- построение индикаторов валютной нестабильности, сигнализирующих о нарастании кризисного потенциала на валютном рынке.
Объект исследования представляют финансовые рынки стран, использующие модель плавающего валютного курса.
Предметом исследования является динамика обменных валютных курсов* и фондовых индексов, включающая спокойный, предкризисный и послекризисный периоды.
Теоретической и методологической, основой исследования являются работы отечественных и зарубежных ученых в- области прогнозирования- и моделирования валютных кризисов, а также положения теории информационно эффективных финансовых рынков. По первому направлению основополагающими работами, использованными при подготовке диссертации, являются труды В. Попова, JI. Камински и М. Рейнхарта; по второму - исследования Э. Петерса и М. Ауслуса.
Информационная база исследования: ежедневные данные обменных валютных курсов и фондовых индексов стран, отдающих предпочтение модели плавающего валютного курса, зарубежные статистические данные, работы отечественных и зарубежных ученых.
Научная новизна диссертации состоит в.следующем:
- Предложен и теоретически, обоснован методический подход к прогнозированию валютной нестабильности, в основе которого лежит исследование изменений мотивов и стереотипов поведения, участников рынка. Показано, что спекулятивное поведение участников валютных рынков лежало в основе валютных кризисов 90-х гг.
- Построена система индикаторов раннего предупреждения валютного кризиса, которая представляет собой> совокупность индексов, позволяющих устанавливать взаимозависимость между значениями валютного > курса в разные периоды времени. Определены пороговые значения индикаторов, систематическое нарушение которых свидетельствует о накоплении кризисного, потенциала и возрастании вероятности дестабилизации валютного рынка. На основе полученных результатов осуществляется оценка валютной нестабильности в России в 2007 г.
- Предложен способ адаптации разработанного метода анализа устойчивости валютного рынка к фондовому рынку, состоящий в корректировке пороговых значений для фондовых индексов.
Теоретическая и практическая значимость исследования.
Теоретическая значимость исследования определяется, во-первых, разработкой нового методического подхода к прогнозированию валютной нестабильности на основе современных статистических инструментов анализа; во-вторых, построением индикаторов, способных сигнализировать о приближении валютного кризиса.
Практическая значимость исследования определяется возможностью использования полученных результатов, прежде всего, государственными институтами при формировании денежно-кредитной политики и, кроме того, частными инвесторами для оценки валютных рисков.
Апробация результатов. Результаты исследования были представлены на XXXIV сессии российско-французского Семинара по денежно-финансовым проблемам современной российской экономики (Вологда, 2007); а также на круглом столе, проводившемся в рамках II сессии Секции регионального развития вышеуказанного семинара и посвященном проблемам мирового финансового кризиса ликвидности и его влияния на экономику России (Майкоп, 2007).
Основные результаты диссертационного исследования изложены в двух публикациях общим объемом 1,9 п.л., в том числе одна статья в журнале, рекомендованном ВАК Минобрнауки РФ для публикации основных результатов научных исследований.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений.
Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Мансуров, Андрей Касимович
Заключение
В результате проведённого исследования автор пришёл к следующим основным выводам и результатам.
1. Изучение международного опыта позволило составить перечень макроэкономических индикаторов, которые могут применяться для прогнозирования валютного кризиса (реальный обменный курс, сальдо текущего счета платежного баланса, величина золотовалютных резервов, темп роста внутреннего кредита). Однако, такие индикаторы, хотя и позволяют выявить экономико-финансовые дисбалансы, в целом характеризуются достаточно низкой прогностической способностью.
2. Причина ограниченных возможностей традиционных эконометрических моделей прогнозировать валютные кризисы заключается в многофакторной природе валютных кризисов, что приводит к изменению состава статистически значимых индикаторов кризиса и снижению качества прогнозирования моделей. Кроме того, в указанных моделях не учитываются институциональные показатели (например, эффективность мер пруденциального надзора и регулирования банковского сектора), ожидания иностранных и отечественных инвесторов и т.д.
3. В подходе, предлагаемом в исследовании, основным фактором, определяющим устойчивость валютного рынка, является система мотивов поведения инвесторов. Для целей исследования используется широко известный математический аппарат - метод исключения трендов, позволяющий устанавливать зависимость текущего значения исследуемой переменной от предыдущих. В качестве показателя, характеризующего коррелированность данных, применяется индекс Пенга. Значению 1,5 индекса Пенга валютного курса соответствует эффективное состояние валютного рынка. Значительное отклонение индекса Пенга от указанного уровня в большую (меньшую) сторону сигнализирует о формировании на валютном рынке спекулятивных тенденций (об усилении пессимистических настроений относительно стабильности валютного курса). индекса Пенга и устойчивостью валютного рынка. Эмпирически установлены границы устойчивости значений индекса Пенга, систематическое нарушение которых свидетельствует о накоплении кризисного потенциала и возрастании вероятности дестабилизации валютного рынка
5. Система индикаторов на основе индексов Пенга позволяет осуществлять диагностику кризисного потенциала в макроэкономической системе. В результате такого анализа выявляются нарушения функционирования валютного рынка, проявляющиеся в иррациональном поведении его участников, принимающих избыточные риски. При определенных обстоятельствах (например, при слабой системе регулирования надзорными органами) эти нарушения могут сохраняться на протяжении достаточно догого времени: валютным кризисам, которые исследовались в работе, предшествовал период длительных (до года и более) нарушений индексом Пенга границ устойчивости. В данных условиях спусковым крючком валютного кризиса могут являться, например, заявления правительства о снижении государственных гарантий частному сектору, смена правительства и т.д. В то же время, если надзорные государственные органы своевременно примут меры по ограничению и снижению рисков участников рынка, возможно уменьшение кризисного потенциала валютного рынка.
6. После валютного кризиса 1998 г. индекс Пенга валютного курса долара к рублю дважды нарушал границы устойчивости: в 2002 г. и в 2007 г. Первое событие обусловлено крахом рынка акций высокотехнологичных компаний на американском финансовом рынке, второе - нестабильностью на мировых финансовых рынках в результате продожающегося спада на рынке недвижимости в США. Кратковременный характер (не более трех месяцев) нарушений границы устойчивости свидетельствует о том, что в указанных случаях имели место локальные периоды нестабильности валютного рынка.
7. Индексы Пенга позволяют прогнозировать неустойчивое поведение валютного курса в условиях действия внутренних по отношению к экономической системе факторов. Влияние на экономику внешних факторов например, резкое ухудшение внешнеторговой конъюнктуры на основных экспортных рынках) может проявиться только в виде лоткрытой фазы кризиса - массовый сброс потенциально слабой валюты. Кроме того, несмотря на то, что индексы Пенга могут сигнализировать о нестабильности на валютном рынке, источником такой нестабильности не обязательно дожен являться непосредственно валютный рынок.
8. Определены диапазоны колебаний индексов Пенга фондовых индексов, в рамках которых фондовый рынок находится в устойчивом состоянии. Установлено, что обнаруженные границы устойчивости не соблюдаются при непродожительной дестабилизации фондового рынка. При кратковременных спадах фондового рынка индексы Пенга не выходят за границы устойчивости.
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Мансуров, Андрей Касимович, Москва
1. Белова Е.В., Окороков Д.К. Технический анализ финансовых рынков. -М.: ИНФРА-М, 2006.
2. Белоусов А.Р. Развитие российской экономики в среднесрочной перспективе: анализ угроз // Проблемы прогнозирования. 2004. № 1.
3. Берг Э., Паттило К. Задача прогнозирования экономических кризисов. Ссыка на домен более не работаетexternal/pubs/ft/issues/issues22/rus/issue22r.pdf.
4. Бланк А., Гурвич Е., Улюкаев А. Обменный курс и конкурентоспособность отраслей российской экономики // Вопросы экономики. 2006. № 6.
5. Воронина В.Г., Надоршин Е.Р. Валютная политика Центрального банка: степень вмешательства в процесс курсообразования и последствия для экономики // Экономический журнал ВШЭ. Том 8. № 1 2004.
6. Горюнова Н.П. Валютные и банковские кризисы на развивающихся рынках (на примере Восточной Азии и России). Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук: 08:00.14'. Хабаровск, 2005.
7. Доженкова Л.Д. Кризисы и реформы. Дестабилизация' финансовых рынков конца 90-х годов XX в. и изменение архитектуры международной валютно-кредитной системы. М.: Логос, 2004.
8. Ершов М.В. Как обеспечить стабильное развитие в условиях финансовой нестабильности? // Вопросы экономики. 2007. № 12.
9. Ершов М.В. Экономический суверенитет России в глобальной экономике. М.: Экономика, 2005.
10. Заводский М. Восточный экспресс // Эксперт. 2008. № 5.
11. Зотин А. Восточноевропейский перегрев // Финанс. 2008. № 6.
12. Канторович Г.Г. Анализ временных рядов. Ссыка на домен более не работаетtimeseries/Kant/060207.pdf.
13. Кудрин А. Реальный эффективный курс рубля: проблемы роста // Вопросы экономики. 2006. № 10.
14. Левина И. К вопросу о соотношении реального и финансового секторов // Вопросы экономики. 2006. № 9.
15. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика: Начальный курс. М.: Дело, 2005.
16. Мадорский E.JI. Само-реализующиеся валютные кризисы. Ссыка на домен более не работаетtheory/disser 1 /d22.htm.
17. Монтес М.Ф., Попов В.В. Азиатский вирус или голандская болезнь? Теория и история валютных кризисов в России и других странах. / Пер. с англ. М.: Дело, 2000.
18. Навой А.В., Чистяков Ю.И. Некоторые итоги международного движения капитала: Российская Федерация, 2006 год // Деньги и кредит. 2007. № 6.
19. Несветайлова А. Экономическое наследие Хаймана Мински (глобальная финансовая хрупкость и кризис: уроки для России) // Вопросы экономики. 2005. № 3.
20. Панфилов B.C. Денежно-финансовое обеспечение экономической динамики России // Проблемы прогнозирования. 2003. № 5.
21. Перцовский О.Е. Моделирование валютных рынков на основе процессов с длинной памятью. Ссыка на домен более не работаетscience/preprint/WP2200403.pdf.
22. Петере Э. Фрактальный анализ финансовых рынков: применение теории Хаоса в инвестициях и экономике. М.: Интернет-трейдинг, 2004.
23. Розмаинский И. Инвестиционная близорукость в посткейнсианской теории и в российской экономике // Вопросы экономики. 2006. № 9.
24. Рудый К.В. Финансовые кризисы: теория, история, политика. М.: Новое знание, 2003.
25. Симонова JI.H. Финансовая либерализация: чилийский вариант. -М.:ИЛА РАН, 2003.
26. Сонцев О.Г. О проекте Основных направлений единой государственной денежно-кредитной политики на 2008 год. Ссыка на домен более не работаетARCHIVE/Analitics/MonPol2008/MonPolicy2008.pdf.
27. Сонцев О.Г. Мочание Игнатьева.Ссыка на домен более не работаетprintissues/expert/2007/28/molchanieignateva/.
28. Сонцев О.Г, Хромов М.Ю. Тенденции развития банковской системы в первом полугодии 2006 года. Ссыка на домен более не работаетARCHIVE/MONBANKS/2006/BankMonitor8.pdf.
29. Стиглиц Дж. Ревущие девяностые. Семена развала. / Пер. с англ. М.: Современная экономика и право, 2005.
30. Трунин П.В. Методологические подходы к разработке и обоснованию индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в России. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук: 08.00.01. М., 2007.
31. Трунин П.В. Мониторинг финансовой стабильности в РФ, странах с переходной экономикой и развивающихся странах. Ссыка на домен более не работаетfiles/text/prognoz/fragil/20073kv.pdf.
32. Трунин П.В., Каменских М.В. Мониторинг финансовой стабильности в развивающихся экономиках (на примере России). Ссыка на домен более не работаетfiles/text/workingpapers/l 11 .pdf.
33. Улюкаев А., Данилова Е., Российский банковский сектор в условиях нестабильности на мировом финансовом рынке: проблемы и перспективы // Вопросы экономики. 2008. № 3.
34. Шпрингель В.К. Механизмы формирования валютных кризисов на развивающихся рынках. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук: 08.00.10. М., 2003.
35. Якимкин В. Сегментация финансового рынка. М.: Омега-JI, 2006.
36. Ausloos М. Econophysics of stock and foreign currency exchange markets. Ссыка на домен более не работаетPScache/physics/pdf/0606/0606012vl .pdf.
37. Berg A., Borensztein E., Pattillo C. Assessing early warning systems: how have they worked in practice ? Ссыка на домен более не работаетexternal/pubs/ft/wp/2004/wp0452.pdf.
38. Berg A., Pattillo C. Are currency crises predictable? A test. Ссыка на домен более не работаетexternal/Pubs/FT/stafф/1999/06-99/pdf/berg.pdf.
39. Carbone A., Castelli G. Scaling properties of long-range correlated noisy signals: application to financial markets. Ссыка на домен более не работаетricerca/noiselab/PdCSPIEScalingSantaFe2003.PDF.
40. Chen Z., Ни K., Carpena P. Effect of nonlinear filters on detrended fluctuation analysis. Ссыка на домен более не работаетPScache/cond-mat/pdf/0406/0406739v2.pdf.
41. Chen Z., Ivanova Ch., Ни K., Stanley H. Effect of nonstationarities on detrended fluctuation analysis. Ссыка на домен более не работаетPScache/physics/pdf0111/0111103v2.pdf.
42. Frankel J., Rose A. Currency crashes in emerging markets: empirical indicators. Ссыка на домен более не работаетarose/CCrash.pdf.
43. Grech D., Mazur Z. Can one make any crash prediction in finance using the local Hurst exponent idea? Ссыка на домен более не работаетPScache/cond-mat/pdf70311/0311627vl .pdf.
44. Ivanova K., Ausloos M. False EUR exchange rates vs. DKK, CHF, JPY and USD, what is a strong currency? Ссыка на домен более не работаетPScache/cond-mat/pdf/0103/0103033vl .pdf.
45. Kaminsky L. Currency and banking crises: the early warnings of distress. Ссыка на домен более не работает~clai/workingpapers/KaminskyGraciela07-00.pdf.
46. Kaminsky L, Lizondo S., Reinhart M. Leading indicators of currency crises. Ссыка на домен более не работаетhtml/dec/Publications/Workpapers/WPS1800series/ wpsl 852/wpsl 852.pdf.
47. Kaminsky L., Reinhart M. The twin crises: The causes of banking and balance of payments problems, www.puaf.umd.edu/faculty/reinhart/bank3.pdf.
48. Методика расчета индикаторов раннего предупреждения нестабильности на финансовых рынках РФ (модель Трунина)
49. Кризис случися в течение определенного временного интервала Кризис не произошел в течение определенного временного интервала1. Сигнал поступил А В1. Сигнал не поступил С D
50. Безусловная вероятность наступления финансовой нестабильности для каждого индикатора определяется как отношение наблюдений, за которыми в течение 3 месяцев следовала финансовая нестабильность, ко всем наблюдения.1. Р(С) =-Ч--(1)1. A+B+C+D v 7
51. Вероятность наступления финансовой нестабильности при условии подачи сигнала рассчитывается следующим образом:1. P(C\S) = -^Ч ' (2)1. А + В v }
52. Кроме того, при выборе пороговых значений минимизируется отношение качественных сигналов к белому шуму:
53. Таким образом, рассматриваются все возможные пороговые значения для каждого индикатора и выбирается то пороговое значение, при котором значение показателя (4) минимально, а условие (3) выпоняется.
54. Результаты применения описанной выше методологии для выбора индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в РФ представлены в табл. 1.
Похожие диссертации
- Трансформация банковского надзора в целях повышения устойчивости банковской системы России
- Влияние процессов финансовой глобализации на трансформацию финансовой системы России
- Теоретические и методологические основы обеспечения конкурентоспособности банковской системы Российской Федерации
- Система предупреждения валютного и финансового кризисов в условиях глобализирующейся экономики
- Особенности современного кризиса на мировом финансовом рынке