А. Р. Анализ современных тенденций в методологии макрофинансового прогнозирования

Вид материала

Подобный материал:

1 2 3

Автокредитование (подробно изложено в [3]).

Для разработки модельной конструкции автокредитования необходима первоначальная оценка современного состояния рынка по продаже автомобилей (как правило, первичного, за отсутствием достоверных данных по обороту рынка вторичных продаж): общие объемы продаж, структура рынка – доли импортируемых новых и подержанных машин иностранного производства, иномарок, произведенных внутри страны, отечественных автомобилей, кредитное покрытие каждого из этих рынков. Предполагается, что автокредитование воздействует на динамику и структуру спроса на автомобили в следующих направлениях :

расширение спроса за счет использования будущих доходов на сегодняшнюю покупку автомобилей;
смещает спрос в сторону более качественных/дорогих автомобилей;
стимулирует обновление парка автомобилей и в этом смысле расширяет предложение на рынке вторичных продаж.

При разработке сценариев параметром насыщения рынка автокредитования является показатель доли покупок в кредит для автомобилей разных ценовых диапазонов, достигающий уровня аналогичного показателя в развитых странах. Каждый сценарий представляет собой результат различного поведения населения, государства, российских производителей в отношении поддержания развития рынка автокредитов. В зависимости от типа экономического субъекта, его роль в формировании и развитии автокредитования определяется следующими характеристиками:

роль государства состоит в развитии кредитных бюро, содержащих информацию по кредитной истории заемщиков, обеспечение преференций (ограничений) для банков, занимающихся определенными функциональными направлениями автокредитования;
роль населения состоит в готовности определенной группы населения к привлечению займов;
роль бизнеса состоит в повышении активности российских производителей по поддержке кредитных программ и их распространению в дилерских сетях.

В модели дилеры и банки ведут себя рационально с точки зрения удовлетворения спроса населения на кредиты и распространения кредитных программ от производителей. С целью удовлетворения потенциального спроса банки повышают уровень информированности населения о разнообразных кредитных банковских схемах. Кроме того, заполнение ниши кредитования автомобилей низкого ценового сегмента (до 10 тыс.долл.) для банков связано с повышением его технических характеристик для эффективной работы с мелкими кредитами.

В конечном итоге выбор сценария предопределяет уровень доступности кредита для определенной группы населения, что выражается в условиях и интенсивности кредитования. К условиям кредитования относятся первоначальный взнос при кредите (в % от суммы покупки), срок кредита, процент по ссудам, интенсивность представлена долей кредитуемых покупок.

Прогнозные расчеты первичного рынка автомобилей и объемов автокредитования сводятся к балансированию доходов и расходов населения с учетом интенсивности и условий кредитования. Экзогенными показателями являются динамика доходов населения (из макроэкономического прогноза) и сценарные условия кредитования. В зависимости от условий кредитования рассчитываются объемы автокредитования и расходы населения на приобретение автомобилей (объемы некредитуемых (чистых) покупок, первоначальных взносов при использовании кредита, объемы платежей по обслуживанию долга).

Помимо валовых характеристик, возможен анализ перспективной структуры спроса на автомобили. Расширение автокредитования снижает нагрузку на текущие расходы населения, которая представляет собой отношение текущих платежей населения при текущем уровне использования кредитования к расходам без использования кредита. В зависимости от объемов экономии на текущих платежах можно рассчитать показатель смещения спроса, представляющий собой вероятное относительное повышение средней цены покупки в связи с переключением части спроса на более высокий уровень качества. При этом исследуются кривые ценового распределения покупок различных групп автомобилей (отечественные, импортные подержанные, импортные новые, иностранное производство внутри страны) и их смещения в зависимости от условий кредитования. В результате можно оценить изменение структуры покупок автомобилей по различным категориям (возможна детализация по маркам) при изменении цены массового спроса, т.е. «того уровня цены, в районе которого наблюдается ощутимая конкуренция между автомобилями различных групп» [3].

Ипотека (подробно изложено в [4]).

Прогнозирование рынка ипотечного кредитования базируется на оценке платежеспособного спроса населения на ипотечные кредиты и объемов предложения жилья на первичном рынке. Предполагается, что «чистые сделки» на вторичном рынке жилья, когда вырученные деньги не направлены на покупку нового жилья, незначительны, поэтому конечный спрос покупателей удовлетворяется на первичном рынке жилья. Спрос определяется двумя характеристиками: кредитоспособностью населения в плане получения ипотечного кредита и оценкой потребности населения в улучшении жилищных условий.

Для оценки кредитоспособности рассматривается дифференциация денежных доходов населения по 20% доходным группам и распределение домохозяйств по количеству членов. На основе этих данных для каждой доходной группы определяется количество домохозяйств и их средний доход в зависимости от количества членов. Максимальный платеж по кредиту домохозяйству рассчитывается как доля (50%) от его доходов или располагаемых доходов (по вариантам), при этом если оставшиеся 50% доходов оказываются ниже прожиточного минимума кредит не выдается.

Помимо оценки кредитного потенциала, важнейшей задачей является определение минимально необходимого увеличения жилой площади для того, чтобы заемщику имело смысл осуществлять покупку новой квартиры. Этот показатель может варьироваться в зависимости от индивидуальных предпочтений, располагаемых доходов домохозяйства, средней обеспеченности жилым фондом на душу населения и пр. Величина минимального увеличения жилой площади как правило задается экспертно с точки зрения приобретения как минимум одной дополнительной комнаты (8-10 кв м) и расширения площади других помещений (санузлы, кухня и пр.), так что средний уровень составляет порядка 16 кв м. Для расчета обеспеченности домохозяйств жильем используется распределение доходных групп населения по размеру жилищ, приходящихся в среднем на одного человека. При этом если на одного человека приходится свыше определенной границы (она задается экспертно, в описываемой модели – 30 кв м), отпадает необходимость в улучшении жилищных условий.

После определения количества домохозяйств, стремящихся улучшить жилищные условия, рассчитывается их кредитный потенциал. Совокупный кредитный спрос населения рассчитывается исходя из кредитных условий (срок кредита, ставка, первоначальный взнос) и кредитного потенциала домохозяйств. В зависимости от цены квадратного метра жилища, может быть подсчитан натуральный спрос на жилье.

Данная методика дополнительно предполагает расчет «естественного» уровня потребности в обеспеченности жильем, который основан на сопоставлении среднедушевой обеспеченности жильем (кв м/чел.) и душевого ВВП по ППС (в долл./чел.) по различным странам. Используя эти данные, можно рассчитать необходимый ежегодный прирост жилья в зависимости от предполагаемых темпов экономического роста и динамики численности населения. При расчете объемов ввода жилья дополнительно учитывается его доля выхода на рынок (около 30% отдается на социальные нужды). Кроме того, объемы строительства корректируются с учетом производственных мощностей строительной отрасли.

Сопоставление ипотечного спроса и предложения на рынке жилья выявляет возможный дисбаланс при заданной цене на жилье. Уравновешивание ипотечного спроса и предложения жилья наряду с учетом ресурсной базы банковской системы достигается путем использования различных вариантов кредитных условий (рискованные, умеренно-консервативные) и изменения стоимости квадратного метра жилья.

Макрофинансовые отраслевые модели (подробно изложено в [3]).

В современных экономических условиях руководство любой компании считает необходимым осуществлять разработку бюджета фирмы на кратко- и/или среднесрочную перспективу (в среднем на 1-2 года). В то же время лица, принимающие решения, могут быть заинтересованы в прогнозировании динамики отдельного производственного сектора. Руководители частных или частно-государственных компаний могут оценить перспективы определенного вида производства в зависимости от вариантов государственной политики и развития финансово-кредитной системы, для государства подобного рода исследования важны в случае разработки государственной политики с целью поддержки определенных отраслей промышленности. Таким образом, зачастую появляется необходимость формирования макрофинансовых моделей для отдельных отраслей промышленности, фактически представляющих собой сводный динамический бухгалтерский баланс всех предприятий выбранной отрасли. С определенной степенью обобщения можно получать дополнительную информацию по функционированию отрасли (сектора) в следующих аспектах:

структура оборотных средств и источники их финансирования ;
источники финансирования инвестиционной деятельности ;
структура и динамика налоговых платежей
финансовые балансы сектора с финансовой системой и государством.

Для такого типа моделей экзогенными переменными являются информация материально-вещественного прогноза и параметры финансовых сценариев. Материально-вещественный прогноз содержит данные о реальной динамике валового выпуска отрасли, себестоимости продукции, структуре затрат отрасли, динамике основных фондов.

Финансовые сценарии состоят из следующих компонентов:

сценариев развития налоговой системы;
сценариев развития финансовых рынков (процентные ставки и сроки кредитования, эластичность предложения кредитов сектору);
сценариев развития внутриотраслевых финансов (выбор налогообложения, изменение структуры оборотных средств, совершенствование платежной дисциплины и пр.).

Модельные расчеты ведутся по трем направлениям:

блок финансирования оборотных активов;
блок финансирования инвестиций;
блок налоговых платежей и распределения прибыли.

Оборотные активы фактически зависят от валового выпуска и затрат производства, их внутренняя структура задается в соответствии со сценарием с учетом определенной методики расчета доступности кредитования. Изменение доступности кредита рассчитывается исходя из изменения рентабельности производства. Предполагается нормальное распределение доходности по предприятиям отрасли и изменение средней рентабельности смещает кривую распределения по горизонтали, при этом уровень процентной ставки задает уровень отсечения предприятий от процедуры заимствования. Отношение площадей фигур, образованных границами этих кривых, определяет относительное изменение доступности кредита.

Финансирование инвестиций происходит на основе собственных средств предприятий, долгосрочных кредитов и займов и бюджетных субсидий, а также за счет роста капитала предприятий отрасли, который определяется рентабельностью и валовым выпуском. Для долгосрочных займов применяется вышеописанная методика доступности кредитования.

В прибыльных отраслях балансирующей статьей является нераспределенная прибыль; если речь идет об убыточных или отраслях господдержки, балансирующей статьей могут выступать бюджетные субсидии или собственные инвестиционные средства предприятий.

Следует отметить, что в представленной методике существуют определенная проблема с точки зрения ее универсальности в применении к различным отраслям (секторам) промышленности. Здесь речь идет о том, что различные предприятия работают с различными финансовыми посредниками, что приводит к «разнородному» финансированию отрасли. В таком случае анализ и моделирование финансового состояния производственного сектора сводится к исследованию и прогнозированию хозяйственной деятельности различных типов предприятий, его образующих, и на «первый план выходит не отраслевая, а институциональная структура» предприятий отрасли.

Модели, описывающие поведение финансовой системы во взаимодействии с экономической динамикой.

Второй тип финансовых моделей подразумевает наличие взаимодействия между динамикой финансовой системы и других областей экономики. В данных моделях необходимо целостное представление финансовой системы наряду со всеми остальными субъектами экономики, поскольку только таким образом могут учитываться все основные денежные потоки с желаемой степенью агрегации. Наличие денежных потоков устанавливает связь между источниками финансовых ресурсов и их использованием, что, во-первых, обеспечивает соблюдение единого баланса всех циркулирующих в экономике денег, во-вторых, позволяет исследовать воздействие на экономическую динамику различных сценариев изменения распределения ресурсов по различным субъектам экономики.

Методология прогнозирования денежно-кредитных показателей, применяемая в финансовых моделях первого типа, в полной мере транслируется на модели взаимодействия финансовой системы и реального сектора. В то же время важным отличием является наличие «обратного» воздействия динамики и структуры денежных ресурсов на функционирование реального сектора внутренней и внешней (в части импорта) экономики. Существование взаимодействия предопределяет динамический характер данного вида моделей и их масштабность за счет добавления описания функционирования дополнительного субъекта экономики – финансовых посредников. При этом выбор детализации описания финансовой системы зависит от степени влияния того или иного денежного показателя на современные процессы в реальном секторе и от того, какие источники денежных ресурсов начнут играть значимую роль в перспективе.

Основными показателями взаимодействия реального и финансового секторов являются непосредственные результаты посреднической деятельности – кредитование бизнеса и домохозяйств. Рост кредитования стимулирует внутренний спрос и тем самым способствует расширению инвестиционной деятельности наряду с прямым финансированием капитальных вложений. При этом распределение кредитных ресурсов между производственными предприятиями и населением (по различным направлениям потребительского кредитования - ипотека, автокредитование, беззалоговые кредиты) в потоке межотраслевых связей приводит к различным показателям структуры и динамики экономического роста. Дополнительный прокредитованный внутренний спрос может вызывать в разной степени и усиление импорта, и внутреннего производства, в зависимости от возможностей отечественного бизнеса по самофинансированию и доступности для него банковского кредитования оборотного и инвестиционного капитала. Текущее кредитование, расширяя спрос, увеличивает нагрузку на будущие периоды в смысле расходов населения и бизнеса по выплате долга и процентов, что также влияет на будущий платежеспособный спрос. Таким образом, в моделях описываемого типа должен быть отражен весь спектр связей между финансовыми посредниками и доходами-расходами субъектов внутренней экономики.

Рис.1. Принципиальная схема моделирования взаимодействия банковского и реального секторов экономики.

Отдельно необходимо учитывать внутренние взаимосвязи финансового сектора и его операции с внешним миром. Наличие двухуровневой банковской системы определяет наиболее важный элемент внутренних взаимодействий в денежно-кредитной сфере – связь между кредитными организациями и Центральным Банком. ЦБ РФ, выступающий в роли главного эмиссионного центра страны, обеспечивает необходимый уровень денежного предложения на базе текущих объемов покупок иностранной валюты на внутреннем рынке (определяемых состоянием платежного баланса страны), операций рефинансирования банковской системы и кредитования государства. В качестве кредитора в последней инстанции, ЦБ РФ должен поддерживать необходимый уровень ликвидности в банковской системе и тем самым регулировать развертывание кризисных ситуаций, вызванных реализацией накопленного потенциала тех или иных рисков (ликвидности, кредитного, валютного и др.). В моделях описываемого типа необходим расчет объемов кредитования банков со стороны органов денежно-кредитного регулирования с точки зрения соблюдения баланса между спросом на деньги и предложением денег. Такой расчет возможен, если будут учитываться все возможные источники финансирования предложения денег и спрос всех субъектов экономики на внутренние деньги (деньги ЦБ и кредитных организаций).

Обратные денежные потоки (от банков к ЦБ РФ) служат для обеспечения платежных операций (корреспондентские счета) и поддержания резервного фонда по обеспечению вкладов. Кроме того, в период высоких темпов роста денежного предложения, не поддающегося прямому регулированию (на базе «сильного» платежного баланса), счета банков в ЦБ служат в качестве инструмента стерилизации избыточных ресурсов.

Внешний мир определяет поток ресурсов, поступающих во внутреннюю финансовую систему, и, с другой стороны, внутренняя экономика определяет спрос на иностранные активы и регулирует объемы кредитования внешнего мира. Чистый отток капитала определяет объемы финансирования внешнего мира за счет внутренних сбережений, чистый приток капитала - дополнительные по отношению к внутренним сбережениям объемы финансирования внутренней экономики.

Встраивание в модель финансовых посредников осуществляется в цепочке доходы субъектов – ресурсы финансового сектора – кредитование субъектов – доходы субъектов. При этом рост организованных сбережений субъектов экономики может быть задан в соответствии с определенной динамикой нормы сбережений и уровнем процентных ставок, как правило, задаваемых экзогенно или с учетом прогнозируемой инфляции. Аналогично объемы кредитования зависят от кредитного потенциала заемщиков, уровня процентных ставок и общей величины располагаемых ресурсов финансовых посредников. Поскольку ресурсы финансового сектора определяются также и внешними займами, при построении прогноза требуются четкие сценарные ориентиры относительно динамики статей платежного баланса. Во многом они определяются заданной динамикой реального курса рубля. Кроме того, курс рубля играет важную роль в формировании предложения денег Центральным Банком и в распределении вкладов населения и предприятий между рублевыми и валютными, что непосредственно воздействует на уровень денежной массы и на накопление рисков (валютных) в банковской системе. Таким образом, курс рубля наряду с показателями платежного баланса в части оценки привлекаемого капитала являются важнейшими сценарными условиями в описываемых моделях взаимодействия. К сценарным следует отнести и объемы кредитования банков со стороны ЦБ, регулирующие ситуацию с ликвидностью и в этом смысле стимулирующие рост доли долгосрочного кредитования. Согласование всей совокупности сценарных условий в финансовой части модели осуществляется посредством балансировки спроса и предложения денег, активов и пассивов ЦБ, активов и пассивов кредитных организаций, объемов поступлений ресурсов на фондовый рынок, а также баланса доходов и расходов (в т.ч. прироста сбережений) населения, бизнеса, государства.

Модели, описывающие экономическую динамику как результат сложившейся финансовой системы.

Третий тип финансовых моделей основан на использовании финансовой информации для определения перспективной динамики экономического роста. В данной группе традиционным методом является построение системы опережающих индикаторов для оценки «поворотных точек» в экономической конъюнктуре. Следует отметить, что непосредственно финансовые показатели являются лишь частью системы опережающих индикаторов, но при этом играют важную роль в осуществлении кратко- и среднесрочных оценок экономической динамики.

Первые разработки системы опережающих индикаторов в США относятся к 1930-м годам, позже, в 1960-е, публикуются на регулярной основе. В странах ОЭСР использование опережающих индикаторов начинается под руководством Статистического департамента ОЭСР в 1980-е годы. В России подобные разработки начались в 2000-е, в период устойчивого пореформенного роста. До этого времени расчеты опережающих индикаторов для российской экономики проводились «в экспериментальном порядке» [6].

Построение опережающих индексов основывается на двух различных концепциях, выделяющих цикл деловой активности, в котором исследуется движение экономики от роста к спаду (как в США), и цикл роста, анализирующий скорость роста экономики. Датировка поворотных точек (впадин или пиков) в экономической динамике может основываться на неком эталонном индикаторе (ОЭСР) или, напротив, на основе анализа всей имеющейся в распоряжении информации (Комитет по датировке деловых циклов при НБЭИ США). В роли эталонного индикатора выступает индекс промышленного производства. В сезонном сглаженном индексе производства локальные (в течение полугода) максимумы можно считать пиками, локальные минимумы – впадинами. Индикатор является опережающим, если удовлетворяет следующим критериям:

«вызывает изменения общеэкономической динамики через изменения спроса и предложения;
отражает ожидания экономических агентов;
раньше, чем экономика в целом, реагирует на изменения экономической активности;
зарекомендовал себя в качестве такового в других странах» [6].

Индикаторы спроса и ожиданий могут быть прямыми или косвенными. Прямые оценки спроса и ожиданий формируются на основе опросных данных об уровне спроса, запасов готовой продукции, состоянии портфеля заказов и т.д. Косвенными оценками спроса служат:

мировые цены на основные экспортные товары (в российских условиях это цена а нефть)
реальный обменный курс
количество денег в экономике (денежная масса, денежная база)
индикаторы текущего финансового состояния предприятий (увеличение прибыли, рост обеспеченности собственными средствами, денежные средства предприятий, счета и депозиты предприятий, прибыль к объему продаж и др.).

Косвенными оценками ожиданий являются:

фондовые индексы, отражающие ожидания инвесторов относительно макроэкономической ситуации, и, дополнительно, изменение капитализации, влияющее на инвестиционные решения, что, в свою очередь, оказывает влияние на объемы выпуска;
международные валютные резервы;
банковские кредиты экономике как оценка банками макроэкономической ситуации и, дополнительно, будущий рост инвестиций на основе сегодняшних долгосрочных кредитов;
уровень реальных процентных ставок, отражающих существующие риски относительно будущей динамики и доступность денежных ресурсов.
демография предприятий (число вновь создаваемых компаний).

Таким образом, именно финансовые индикаторы зачастую являются косвенными оценками спроса и ожиданий и выступают в качестве косвенных опережающих индикаторов экономической динамики. Кроме того, согласно исследованиям С.В.Смирнова [6], в российских условиях ожидания субъектов экономики (как данные опросов) обычно не предвосхищают экономическую динамику (не сбываются), в то время как косвенные оценки ожиданий в действительности являются опережающими показателями.

В мировой практике обычно используют обобщающие индикаторы: сводный и диффузный опережающие индексы. Для этого исходные опережающие индикаторы объединяются в сводный индекс согласно определенной методике, направленной на устранение разницы в масштабах и вариабельности исходных показателей. Диффузный индекс представляет собой отношение числа рядов, изменившихся в позитивном направлении, к общему числу рядов, входящих в «систему раннего обнаружения».

Сводный опережающий индекс позволяет предугадать спад или подъем эталонного индикатора с определенным лагом. Согласно С.В.Смирнову [6], российский сводный опережающий индекс, включающий в себя семь групп индикаторов (платежеспособный спрос к норме, запасы к норме, рост обеспеченности собственными средствами, цена нефти Urals, официальный курс доллара к рублю, долларовый индекс «Moscow times», реальная ставка MIACR-overnight), позволяет предвосхищать поведение индекса производства с лагом 4 месяца.

К третьей группе методов следует отнести принципиально новый, использующий информацию финансовых посредников для оценки будущей экономической динамики. Основная предпосылка данного метода состоит в том, что цены финансовых активов являются отражением ожиданий субъектов экономики относительно будущего экономического роста. К примеру, если исследуется рыночная цена акций, то она формируется под воздействием ожиданий игроков фондового рынка в отношении перспектив корпоративного сектора. Предполагается, что количество участников в процессе оценивания финансовых активов настолько велико, что итоговая динамика цены актива выражает наиболее вероятную ожидаемую динамику корпоративного сектора. Основной гипотезой является то, что сегодняшняя цена акции является суммой поступлений дисконтированной прибыли в будущих периодах. Отсюда, соответственно, выводится прогнозная динамика прибыли бизнеса и другие связанные макроэкономические показатели [5].

Blog

А. Р. Анализ современных тенденций в методологии макрофинансового прогнозирования