WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 49 | 50 || 52 | 53 |   ...   | 61 |

Анализ импульсных функций откликов выпуска на шоки резервных денег и переменной, отвечающей за определенный канал денежной трансмиссии, а также реакции такой переменной на шок резервных денег не дает оснований отвергнуть гипотезу об отсутствии реакции выпуска на шоки резервных денег и переменных, характеризующих любой из каналов денежной трансмиссии. Исключение представляет случай канала непредвиденного роста уровня цен: выпуск отвечает колебательной реакцией на ценовой шок, но и данная реакция является краткосрочной и неустойчивой.

Таким образом, фактически получены отрицательные результаты для всех каналов денежной трансмиссии на основе графиков импульсных функций отклика.

Однако такой результат может быть следствием низкой мощности используемого критерия (малого числа наблюдений). В такой ситуации, сравнивая статистические характеристики оцененных моделей, можно понять, какая модель в наибольшей степени соответствует эмпирическим данным. Иными словами, возможно выбрать из нескольких моделей, соответствующих различным каналам денежной трансмиссии, наилучшую с точки зрения информационных критериев. Значения статистик, характеризующих статистические качества уравнения выпуска в моделях векторных авторегрессий, приведены в табл. 2. В скобках указано число лагов эндогенных переменных. При этом жирным шрифтом выделены значения критериев, соответствующие тем каналам, которые с точки зрения каждого критерия лучше всего соответствуют эмпирическим данным.

Таблица % (2) BL (2) CF (2) UPL (3) HLE (2) QT (1) ER (2) LR1 170,3669 171,0989 170,5580 174,2740 172,3147 162,9053 170,AIC2 —3,280140 —3,294928 —3,283999 —3,332123 —3,319488 —3,158105 —3,SIC3 —3,070433 —3,085222 —3,074292 —3,041973 —3,109782 —3,027847 —3, Критерий отношения правдоподобия.

Информационный критерий Акайке.

Информационный критерий Шварца.

Следовательно, с точки зрения используемых статистических критериев в экономике РФ, скорее всего, действуют три разных канала денежной трансмиссии:

канал непредвиденного роста уровня цен, канал банковского кредитования и канал богатства домохозяйств. При этом согласно всем критериям наихудшими статистическими характеристиками обладает модель, проверяющая выполнение теории q Тобина.

Такие результаты вполне согласуются с общими представлениями о характере взаимодействия реального и финансового секторов в экономике России. В част448 Раздел IV. Макроэкономическая и финансовая политика ности, канал непредвиденного роста уровня цен объясняется тем, что на рассматриваемом промежутке времени темпы инфляции в РФ постоянно снижались, тогда как темпы экономического роста оставались на достаточно высоком уровне.

Следовательно, положительная реакция выпуска на снижение цен являлась естественным следствием экономических процессов в России.

Роль канала банковского кредитования также нельзя отрицать на основе наблюдений в 1999—2007 гг., когда рост общего объема ликвидности в экономике привел к увеличению активов банковской системы, что в конечном счете положительно сказалось на объемах кредитования реального сектора экономики. Увеличение инвестиционной активности компаний, в том числе за счет заемных средств, стало одним из факторов быстрого роста выпуска в 2006—2007 гг., когда закончился период восстановительного роста после кризисного периода 90-х годов.

Наконец, существование канала богатства домохозяйств можно объяснить бурным ростом реальных доходов населения в последние годы, который привел к значительному увеличению потребительского спроса, ставшего одним из ведущих факторов экономического роста.

Что касается отсутствия канала, соответствующего теории q Тобина, то такое положение вещей связано с незначительной степенью развития фондового рынка в РФ.

Таким образом, проведенный анализ не позволил отвергнуть гипотезу об отсутствии в РФ работающих каналов денежной трансмиссии. Можно предположить, что в российской экономике функционируют те трансмиссионные механизмы, при оценке наличия которых были получены наилучшие со статистической точки зрения модели. Вместе с тем следует признать, что данный результат может являться следствием низкой мощности используемых статистических критериев из-за малого числа наблюдений.

Анализ функционирования канала банковского кредитования с использованием панельных данных Использование данных о банковских балансах отдельных банков наряду с методом векторных авторегрессий является одним из основных подходов к изучению механизмов денежной трансмиссии. При этом если методология VAR позволяет тестировать функционирование всех теоретически возможных каналов, то панельный анализ с использованием балансов коммерческих банков дает возможность проверить эффективность функционирования лишь кредитных каналов в целом и канала банковского кредитования, в частности. Канал банковского кредитования по результатам проведенного VAR-анализа оказался одним из тех, которые, возможно, фактически действуют в российской экономике.

Причем функционирование данного канала представляется наиболее вероятным и из содержательных соображений, тогда как работа канала ликвидности домохозяйств крайне затруднена из-за весьма небольшой доли финансовых активов в распоряжении домохозяйств. Что касается канала непредвиденного роста уровня цен, то, несмотря на быстрый рост денежного предложения в 1999—2007 гг., темпы инфляции в РФ снижались, что согласно теоретическим предпосылкам о функционировании данного канала должно было бы привести к замедлению экономической активности.

Анализ механизмов трансмиссии денежно кредитной политики в РФ Функционирование канала банковского кредитования предполагает, что в случае ужесточения денежно-кредитной политики Центральным банком ставки на рынке МБК растут, что снижает предложение кредитных ресурсов. В такой ситуации часть банков сможет найти альтернативные источники средств, например выпустить облигации. В то же время другая часть банков столкнется с оттоком депозитов и будет вынуждена сократить объемы кредитования нефинансовых организаций, что приведет к снижению выпуска в экономике1.

В расчетах применяются квартальные данные индивидуальных банковских балансов с первого квартала 2000 г. по третий квартал 2007 г., предоставленные агентством «Интерфакс — ЦЭА (Центр экономического анализа)». Всего в выборку попали порядка 1000 кредитных организаций РФ. Кроме того, используется макроэкономическая статистика, публикуемая Статслужбой РФ и ЦБ РФ. При построении регрессионных моделей рассматриваются такие показатели, как активы коммерческих банков, их капитал, объемы выданных кредитов (нефинансовому сектору в целом, а также юридическим лицам и физическим лицам по отдельности) и ликвидные ресурсы кредитных организаций.

Так как ключевым элементом функционирования канала банковского кредитования является различная реакция банков на ужесточение денежно-кредитной политики, рассмотрим характеристики российских банков по квартилям (табл. 3).

Как можно заметить из таблицы, подавляющая доля всех основных статей активов и обязательств российских коммерческих банков приходится на первые 25% банков по величине активов: по всем статьям кроме корсчетов и денежных средств доля первого квартиля превышает 90%. Роль второго квартиля в банковской системе на порядок меньше, а третий и четвертый квартили практически не играют никакого значения в функционировании российского финансового рынка.

Таблица Распределение основных статей активов и обязательств банков в зависимости от величины совокупных активов Kвартили (по величине активов) <25% 25–50% 50–75% >75% 12 3 Совокупные активы, % 94,1 4,0 1,5 0,Средняя величина активов, млн руб. 63 085,8 2 698,6 965,4 264,Активы, % Kорсчета и денежные средства 78,99 11,48 6,20 3,Kредиты банкам 93,37 4,54 1,77 0,Kредиты небанковскому сектору 94,89 3,60 1,18 0,Вложение в ценные бумаги 96,76 2,63 0,51 0,Обязательства, % Kорсчета банков 96,16 2,80 0,64 0, В частности, в работе С. Дробышевского, П. Трунина, Д. Трошкина, С. Четверикова, Л. Ледермана «Региональные банковские системы и инвестиционные процессы» (М.: ИЭПП, 2007) было показано, что в ряде российских регионов изменение объемов банковского кредитования действительно оказывает статистически значимое влияние на инвестиционное процессы.

450 Раздел IV. Макроэкономическая и финансовая политика Окончание табл. 1 Kредиты банков 97,28 2,20 0,45 0,Расчетные счета 90,39 6,19 2,68 0,Депозиты небанковского сектора 95,33 3,42 1,03 0,Долговые ценные бумаги банков 94,51 4,01 1,28 0,Собственный капитал, % Собственный капитал 91,92 5,00 2,18 0,Источник. Данные агентства «Интерфакс — ЦЭА».

Эмпирический анализ роли банков в механизме работы канала банковского кредитования фокусируется на зависимости предложения кредитных ресурсов банками нефинансовому сектору от изменений денежно-кредитной политики. При этом возникает вопрос о выборе индивидуальных характеристик банков, с помощью которых можно было бы идентифицировать те кредитные организации, которые в значительной мере подвержены сокращению объема депозитов и выдаваемых кредитов. В качестве таких переменных можно рассматривать:

• размер банка: небольшим банкам труднее привлечь ресурсы в случае ужесточения денежно-кредитной политики (доля активов банка в совокупных активах банковской системы);

• ликвидность активов: банки со значительными запасами ликвидных активов легче перенесут ужесточение денежно-кредитной политики, чем менее ликвидные банки (экономические нормативы H2 и Н3);

• капитализация: банки с меньшим капиталом, скорее всего, имеют меньший доступ к кредитным ресурсам и поэтому при ужесточении денежно-кредитной политики вынуждены сокращать выдачу кредитов в большей степени, чем более капитализированные кредитные организации.

Для ответа на вопрос о том, как различные группы банков реагируют на изменение денежно-кредитной политики (в качестве индикатора которой рассматривается процентная ставка на рынке МБК), применяется панельный анализ для получения зависимости выдаваемых коммерческими банками кредитов нефинансовому сектору от индикатора денежно-кредитной политики с учетом индивидуальных банковских характеристик, указанных выше.

Динамическая структура оцениваемой модели определяется лагированной эндогенной переменной (с запаздыванием в один квартал), а также лагами экзогенных переменных, которые необходимы для учета сезонных эффектов. В таком случае модель имеет следующий вид:

loanit = + loanit -1 + xt + it + zit + itzit + uit, где loani,t — темп прироста выданных кредитов (к аналогичному периоду предыдущего года); xt — вектор макроэкономических контрольных переменных, которые необходимы для учета шоков со стороны спроса (в число таких переменных входит темп роста ВВП, а также темп прироста реального эффективного курса рубля к аналогичному периоду предыдущего года (АППГ); i — переменная, характериt Анализ механизмов трансмиссии денежно кредитной политики в РФ зующая денежно-кредитную политику в момент (реальная ставка процента на рынке МБК); zit — вектор индивидуальных банковских характеристик (ликвидность, размер и капитализация); uit — нормальные независимо распределенные остатки (по предположению);,,,,, — оцениваемые коэффициенты.

Вектор индивидуальных банковских характеристик zit включается в уравнение с лагом в один квартал для устранения проблемы эндогенности. При оценке приведенного выше уравнения шоки со стороны спроса и шоки со стороны предложения на рынке кредитных ресурсов различаются с помощью коэффициентов при произведениях макроэкономических и индивидуальных банковских характеристик. При этом если канал банковского кредитования действительно функционирует в экономике, то данные коэффициенты должны быть статистически значимыми и положительными.

Таблица Результаты оценки уравнения для кредитов нефинансовому сектору Темп прироста кредитов Эндогенная переменная нефинансовому сектору Период оценивания 2001:1–2007:Kоличество наблюдений 23 Kоличество банков 1 Kоэффициент Probability Свободный член 0,Темп прироста кредитов нефинансовому сектору с лагом 1 квартал 0,0006 0,Темп прироста физического объема ВВП к аналогичному 0,31 0,периоду предыдущего года с лагом 4 квартала Темп прироста реального эффективного курса рубля к преды- —0,15 0,дущему кварталу с лагом 3 квартала Реальная процентная ставка на рынке МБK —0,11 0,Доля активов банка в совокупных активах банковской системы 0,13 0,(размер банка) Отношение собственного капитала банка к его активам —0,06 0,(достаточность капитала) Норматив текущей ликвидности (H3) Статистически незначим Произведение реальной процентной ставки на рынке МБK 1,94 0,и размера банка Произведение реальной процентной ставки на рынке МБK 0,41 0,и достаточности капитала банка Произведение реальной процентной ставки на рынке МБK Статистически незначим и норматива H452 Раздел IV. Макроэкономическая и финансовая политика Таблица Результаты оценки уравнения для кредитов юридическим лицам Темп прироста кредитов Эндогенная переменная юридическим лицам Период оценивания 2001:2–2007:Kоличество наблюдений 22 Kоличество банков 1 Kоэффициент Probability Свободный член 0,Темп прироста кредитов юридическим лицам с лагом 2 квартала 0,0009 0,Темп прироста физического объема ВВП к аналогичному 0,19 0,периоду предыдущего года с лагом 5 кварталов Темп прироста реального эффективного курса рубля к преды- —0,27 0,дущему кварталу с лагом 3 квартала Реальная процентная ставка на рынке МБK —0,22 0,Доля активов банка в совокупных активах банковской системы 0,16 0,(размер банка) Отношение собственного капитала банка к его активам —0,06 0,(достаточность капитала) Норматив текущей ликвидности (H3) Статистически незначим Произведение реальной процентной ставки на рынке МБK 2,24 0,и размера банка Произведение реальной процентной ставки на рынке МБK 0,5 0,и достаточности капитала банка Произведение реальной процентной ставки на рынке МБK Статистически незначим и норматива HРезультаты оценки уравнений, проверяющих гипотезу о наличии канала банковского кредитования, приведены в табл. 4 и 5. Статистически значимые зависимости удалось получить для общего объема ссуд, выданных нефинансовому сектору, и ссуд юридическим лицам. Что касается ссуд физическим лицам, то, по всей видимости, их очень быстрый рост в последние годы объясняется в основном ростом доходов населения и повышенной привлекательностью данного вида кредитования для банков, а не денежно-кредитной политикой. При этом имевшие место колебания процентных ставок на рынке МБK не оказывали статистически значимого влияния на изменение темпов роста ссуд физическим лицам.

Pages:     | 1 |   ...   | 49 | 50 || 52 | 53 |   ...   | 61 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.