А. Р. Анализ современных тенденций в методологии макрофинансового прогнозирования

Вид материала

Анализ

Подобный материал:

• Кольцова В. А. Теоретико-методологические основы истории психоло­гии., 2091.03kb.
• Аннотации, 608.83kb.
• Тема 2: Методология прогнозирования и макроэкономического планирования, 109.99kb.
• Тема Задачи исследования, 1967.26kb.
• 2 Характеристика предприятия: сеть кафе «Сытый Папа»,, 981.56kb.
• Тематика курсовых работ (проектов) по дисциплине «Туристские агентства», 24.9kb.
• Конспект лекций по курсу «анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности, 2020.06kb.
• Тематика курсовых работ (проектов) по дисциплине «Деятельность туристских агентств», 26.77kb.
• Экзаменационные вопросы по дисциплине «Основы социального прогнозирования», 22.18kb.
• Аннотация рабочей программы дисциплины (модуля) Национальное счетоводство, 36.66kb.

Модели, исследующие внутренние процессы финансовой системы (потенциальные риски).

Особый интерес представляют собой модели исследования внутреннего состояния финансовой системы. В данном контексте подразумевается выявление различных потенциальных рисков системы, способных реализоваться в локальный и/или масштабный финансовый кризис. Такого рода исследования, как правило, аккумулируют и сопоставляют данные по множеству финансовых показателей, и в отдельных случаях используют данные о состоянии других секторов экономики. Анализ финансовой информации на предмет наличия потенциальных рисков может проводиться как на основе фактических (отчетных) данных, так и на основе прогнозных денежных показателей. В этом смысле модели рисков представляют собой:

• независимое исследование современного положения дел в финансовой системе,
  
• дополняющее или, в отдельных случаях, «направляющее» исследование к вышеупомянутым типам моделей прогнозирования финансов,
  

поскольку выявление на прогнозе высокого потенциала накопления рисков в определенных временных интервалах заставляет просчитывать альтернативные варианты финансово-экономической динамики как следствие естественного стремления системы избежать напряженной ситуации за счет рационального поведения экономических агентов, в том числе и органов денежно-кредитного регулирования.

Отметим, что современный финансовый риск-анализ различает системные и систематические риски. Системный риск «может быть определен как потенциальная опасность появления ситуаций, в которых индивидуально-рациональные ответы экономических агентов на появляющиеся риски приводят не к лучшему их разделению, диверсификации, а наоборот – к повышению общей ненадежности» [3]. Системный риск банковской системы, как правило, исследуется по двум направлениям. Во-первых, проводится оценка условий распространения кризисных явлений в системе, во-вторых – выявляется деструктивное поведение экономических агентов, влекущее за собой усиление кризисного потенциала. Анализ условий распространения риска представляет собой поиск корреляций между доходностью и волатильностью рынка ликвидности (межбанковского рынка) и прочих (альтернативных) финансовых рынков, к которым относятся, например, валютный, рынок госбумаг, фондовый рынок. Рынок ликвидности играет центральную роль в банковском риск-анализе, поскольку устойчивость банковской системы выражается «в конечном итоге в ее способности к обеспечению ликвидностью собственных обязательств» [3]. Истощение ликвидности часто провоцирует реализацию прочих рисков (валютного, кредитного и др.), и, с другой стороны, является «замыкающим звеном» в последовательности реализации и взаимодействия банковских рисков.

Второй метод исследования системных рисков основан на анализе рыночных настроений. Накопление макроэкономических рисков происходит на основе иррациональных ожиданий инвесторов в отношении перспектив экономического роста или развития того или иного рынка. Подобные ожидания влекут за собой деструктивное поведение экономических агентов, которое «может проявляться в формировании «стадных» стратегий и спекулятивных «пузырей» на финансовых рынках» [3]. Несмотря на очевидную важность, в современных макроэкономических моделях настроения экономических агентов учитываются в виде фиктивных переменных, «принимающих определенные значения при наступлении каких-либо важных событий», т.е. постфактум случившегося события, влекущего за собой кризисное поведение. При таком подходе, как правило, кризисное явление фиксируется на поздней стадии и является малоинформативным с точки зрения предотвращения нежелательных последствий. Существуют методики диагностики кризисного потенциала в макроэкономической системе на основе анализа информации финансового рынка. Центральной гипотезой является то, что цены активов эффективного рынка меняются лишь с появлением новых событий, и не зависят от своих предыдущих значений. Напротив, если на рынке начинает преобладать «стадное» поведение инвесторов, ориентированное в большей степени на анализ поведения рынка, а не на события реального сектора, рынок перестает быть эффективным (устойчивым), что сопровождается усилением волатильности ценовой динамики. В итоге можно проследить отклонения цен от «нормальных значений», полученных на основе эмпирического анализа, и сделать вывод относительно степени накопления кризисного потенциала в системе. Например, для исследования валютного рынка с помощью метода исключения трендов (Detrended fluctuation analisys) используются показания так называемого индекса Пенга, величина которого характеризует отклонение рынка от эффективного состояния (когда значение индекса превышает 1.5 – преобладает спекулятивное поведение игроков, ниже 1.5 – преобладают пессимистические настроения относительно перспектив реального сектора).

Систематический риск «характеризует случаи массового накопления индивидуальных однотипных рисков под воздействием стереотипов массового поведения в определенных экономических условиях» [3]. На настоящем этапе не существует формализованной методики оценки подобных рисков, и для их оценки в каждом индивидуальном случае используется определенный набор показателей-индикаторов эвристического типа, «принципиально различающимися в зависимости не только от видов рисков, но и от конкретных экономических условий и доступной экономической информации» [3]. Отсутствие единой методики для анализа систематических рисков требует предварительное выявление вероятных зон риска в финансовой системе, что осуществляется в том числе на основе балансовых моделей. В данном случае речь идет об анализе прогнозных результатов на предмет исследования перспективной финансово-стоимостной структуры и ее точек напряженности, где высок потенциал развития системного и/или систематического рисков.

Практически все виды финансовых моделей являются частью или естественным продолжением экономических воспроизводственных моделей, описывая динамику и структуру финансового сектора в соответствии с экономической динамикой. Дополнительно существуют модели, анализирующие возникновение возможных структурных дисбалансов и накопленного в связи с этим кризисного потенциала финансовой системы. Таким образом, в общем случае горизонт финансового прогнозирования определяется временными рамками прогнозной динамики реального сектора (или наоборот, если используются модели третьего типа). Поэтому, если речь идет о моделировании долгосрочных макрофинансовых пропорций, необходимо построение долгосрочного прогноза экономической динамики, опирающегося на основные гипотезы в отношении структуры образа будущего, а именно: геополитика, развитие мирового рынка первичных ресурсов, роль государства в экономике страны, дифференциация уровня жизни населения, экологический срез, жилая среда, демографический срез (падение или рост численности населения), ресурсный срез (темпы использования природных ресурсов), технологический срез (собственные разработки или массовые технологические заимствования), пространственный срез (дифференциация экономической плотности территорий), межотраслевой срез [7]. В частности, требуется построение образа финансовой архитектуры, т.е. соотношения и динамики определенных финансовых структур, составляющих финансовую систему страны⁴. Выделяют два типа организации финансовой структуры экономики в зависимости от двух способов финансового перераспределения: экономика финансовых рынков (система экзогенного предложения денег) с преобладанием финансирования через финансовые рынки и экономика задолженности (система эндогенного предложения денег) с преобладанием финансирования через банковский кредит. С точки зрения построения долгосрочного развития финансовой архитектуры, важнейшей составляющей является мировой опыт развития экономики страны и ее финансовой структуры. Согласно [3], в данном направлении интерес представляет работа Т.М.Рыбжински⁵, представившим следующую последовательность этапов развития финансовых систем:

1. Экономика со слабым потенциалом роста базируется на самофинансировании.
   
2. Дальнейшее развитие способствует накоплению сбережений и организации банковского кредита. Одновременно банки выполняют классическую функцию организации и управления платежной системой.
   
3. На третьем этапе происходит ускоренное развитие финансовых рынков (или рынков капитала) наряду с диверсификацией финансового посредничества и появлением рыночных посредников.
   
4. Высокий экономический рост способствует организации финансовых систем, сильно ориентированных на рынок, в которых на только финансовые инвестиции, но и соответствующие риски перераспределяются через рынок [3].
   

Кратко- и среднесрочные финансовые прогнозы, как правило, базируются на сложившейся финансовой архитектуре и не рассматривают существенных ее изменений. В то же время основным анализом в данных прогнозах может стать исследование потенциальных рисков финансовой системы. Риски инициируются непосредственно деятельностью финансовых институтов, поскольку «производя определенную трансформацию, финансовое посредничество берет на себя определенный риск – риск ликвидности, валютный риск, кредитный риск и т.д.»[3]. Обнаружение возможных диспропорций в структуре финансовых балансов позволяет выявлять так называемые точки перехода (триггеры), когда финансовая система в своем развитии отдаляется от рискового порога под воздействием внутренних балансирующих мотивов или, в крайнем случае, под руководством и с помощью регулирующих органов.

Приведенные в данном обзоре методики служат для обозначения основных направлений в современном макрофинансовом прогнозировании, и в этом смысле являются больше иллюстративными, не охватывая весь круг методического аппарата финансового прогнозирования. Цель работы состояла в попытке сгруппировать множество существующих прикладных моделей по определенным признакам, характеризующим структуру моделируемого взаимодействия реального и финансового секторов, отдельно выделить методологию исследования внутреннего состояния финансового сектора, а также исследовать ключевые моменты в прогнозировании макрофинансов на различные временные горизонты. Решение разнообразных задач и определение будущего образа финансовой системы на кратко-, средне- и долгосрочную перспективу требует применения различных типов и различного количества финансовых моделей. «Но все экономические модели, как бы хороши они ни были, представляют упрощения реальности и, таким образом, ни одна из них не может отразить всего многообразия вещей, имеющих значение для экономической политики...Банк [Англии] опирается на множество моделей для предоставления информации, на основе которой Комиссия строит прогнозы. И эти модели используются как средство, чтобы помочь Комиссии осуществлять экономические оценки…Экономическое прогнозирование это в конечном итоге результат оценок», - Мэрвин Кинг, глава Банка Англии [9].


Список литературы.

1. Маурицио Грассини, Проблемы применения вычислимых моделей общего равновесия для прогнозирования экономической динамики, Проблемы прогнозирования, Москва, МАИК «Наука/Интерпериодика», 2009, №2.
   
2. Shoven J.B., Whalley John, "Applied General-Equilibrium Models of Taxation and International Trade: An Introduction and Survey," Journal of Economic Literature, American Economic Association, September, 1984, vol. 22(3), pages 1007-51.
   
3. Говтвань О.Д., Методология и опыт прогнозирования российской денежно-банковской системы, Москва, Макс-пресс, 2009.
   
4. Панфилов В.С., Финансовое и экономическое прогонзирование: методология и практика, Макс-пресс, Москва, 2009.
   
5. Панфилов В.С., Говтвань О.Д., Шураков А.Г., Панфилов А.В., Моисеев А.К., Инструментальный и методический аппарат среднесрочного сценарного финансового прогноза российской экономики, научные труды ИНП РАН, Макс-пресс, Москва, 2009.
   
6. Смирнов С.В., Система опережающих индикаторов для России, Москва, Вопросы экономики, 2001, №3.
   
7. Узяков М.Н., О качестве научного предвидения, Москва, Проблемы прогнозирования, МАИК «Наука/Интерпериодика», 2008, №1.
   
8. Frank Smets, Raf wouters, An estimated stochastic dynamic general equilibrium model of the EURO area, European Central Bank, ecb.int , working paper №171, 2002.
   
9. Richard Harrison, Kalin Nikolov, Meghan Quinn, Gareth Ramsay, Alasdair Scott and Ryland Thomas, The Bank of England Quarterly Model, bankofengland.co.uk , 2005.
   
10. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сулакшин С.С., Применение вычислимых моделей в государственном управлении, Москва, Научный эксперт, 2007.
    
11. 
    
12.