WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 11 |

Чистый отток капитала представляет собой сальдо по счету движения капитала для банков и нефинансовых предприятий, а также чистые ошибки и пропуски. Бегство капитала характеризуется суммой торговых кредитов и авансов, своевременно не возвращенной экспортной выручки и чистых ошибок и пропусков. Положительное значение показателей означает приток капитала, а отрицательное – его отток.

Рассматривается сумма депозитов до востребования, срочных, сберегательных депозитов и депозитов в иностранной валюте.

«Избыточное» предложение денег в реальном выражении определяется как отклонение оцененного спроса на деньги от наблюдаемого предложения денег (выраженного как доля денежной массы в ВВП), M t т. е. как остатки регрессионного уравнения следующего вида: = a0 + a1Yt + a2pt + a3t + t, GDPt где M – денежная масса М2; GDPt – номинальный ВВП; Yt – объем ВВП (в реальном выражении);

t рt – индекс потребительских цен; t – время. Остатки t интерпретируются как показатель «избыточного» кредитования экономики.

Индекс представляет собой среднее взвешенное значение трех показателей:

& 1) темп прироста курса национальной валюты за месяц, E ;

& 2) темп прироста золотовалютных резервов (с обратным знаком), R ;

3) уровня процентной ставки (для РФ – процентная ставка на рынке МБК), i.

В методологии «сигнального» подхода под сигналом понимается выход того или иного индикатора за пределы порогового значения. Если индикатор подает сигнал в течение определенного промежутка времени перед кризисом (называемого сигнальным окном), то такой сигнал будем считать «хорошим». Если же индикатор подает сигнал, а кризиса в течение определенного периода времени после этого не происходит, то сигнал считается «плохим». В нашем случае мы экзогенно устанавливаем сигнальное окно в 3 месяца перед кризисом. Кроме того, для анализа работоспособности индикаторов мы использовали сигнальное окно в 6 месяцев перед кризисом, а также месяца до и 3 месяца после кризиса, однако сигнальное окно в 3 месяца перед кризисом позволило получить наилучшие результаты.

Больший размер сигнального окна мы считаем нецелесообразным, так как ситуация на финансовом рынке характеризуется высокой волатильность и быстро меняется. Иными словами, мы считаем, что негативные тенденции, которые способны привести к возникновению финансовой нестабильности, можно выявить за один-два квартала перед ее фактическим появлением. Кроме того, если такие негативные тенденции проявятся и раньше, то по мере приближения к потенциальной дате наступления финансовой нестабильности они будут лишь усиливаться. В то же время указанный промежуток времени вполне достаточен для принятия мер по устранению негативных тенденций.

Отметим, что в работе Камински, Лизондо и Рейнхарта (Kaminsky, Lizondo and Reinhart, 1998), где впервые была описана методология «сигнального» подхода, предлагается рассматривать сигнальное окно в размере как минимум 12 месяцев. Такой значительные промежуток времени является следствием того, что авторы анализировали большое количество кризисных эпизодов в нескольких странах и пытались при этом получить единые пороговые значения для всех индикаторов. Как мы Два последних слагаемых отражают политику денежных властей на валютном рынке в случае спекулятивной атаки на национальную валюту. Предполагается, что при фиксированном (регулируемом) валютном курсе атака будет приводить к уменьшению золотовалютных резервов. С другой стороны, при любом режиме валютного курса, центральный банк для защиты национальной валюты может повышать процентные ставки. Последнее учитывается при включении в формулу для расчета индекса третьего слагаемого. Таким образом, индекс «давления на валютный рынок» рассчитывается как:

& & w1E + w2 (-R) + w3i I =.

Веса w1, w2, w3 выбираются таким образом, чтобы дисперсии всех трех величин были одинаковы, т. е.

& & D(E) D(E) & & D(w1E) = D(w2R) = D(w3i). Следовательно, принимая w1 = 1, w2 =, w3 =.

& D(R) D(i) отмечали выше, эпизоды финансовой нестабильности в разных странах имеют свои существенные особенности, и индикаторы-предвестники ведут себя перед ними поразному. Поэтому для получения статистически значимых пороговых значений авторам пришлось увеличить сигнальное окно.

При реализации сигнального подхода предполагается, что необходимо протестировать нулевую гипотезу о том, что экономика находится в нормальном состоянии, против альтернативной гипотезы о том, что в течение ближайших трехшести месяцев возможно возникновение финансовой нестабильности. Как и при тестировании любой статистической гипотезы, нам необходимо выбрать границу (критическое значение), которая разделяет распределение индикатора на две зоны14.

Если значение индикатора попадает в критическую зону, то есть выходит за пороговое значение, то будем считать, что данный индикатор посылает сигнал.

Далее для всех показателей строятся пороговые значения, пересечение которых свидетельствует о высокой вероятности возникновения финансовой нестабильности в краткосрочной перспективе. Пороговые значения подбираются таким образом, чтобы, с одной стороны, максимизировать количество правильных сигналов перед кризисными эпизодами, имевшими место в новейшей истории России, то есть таких случаев, когда индикатор пересекает пороговое значение, после чего в действительности происходит кризис. С другой стороны, выбранные пороговые значения обеспечивают минимизацию «шума», то есть случаев, когда сигнал подается, а кризиса в течение заданного промежутка времени не происходит. В том случае, если для индикатора невозможно подобрать пороговое значение, которые обеспечивало бы приемлемый уровень правильных сигналов при заданном уровне «шума», такой индикаторов исключается из рассмотрения.

Для выбора оптимального порогового значения для каждого индикатора необходимо задать некоторый критерий. В качестве такого критерия используется отношение доли плохих сигналов к доле хороших сигналов. Для пояснения данного критерия разделим все значения индикатора на четыре группы (см. табл. 4). Понятно, что в случае идеального индикатора его значения будут попадать только в ячейки A и D.

Мы будем тестировать односторонние гипотезы, то есть мы полагаем, что либо снижение, либо рост показателя могут свидетельствовать о росте вероятности наступления финансовой нестабильности.

Таблица Есть кризис в течение 3 месяцев Нет кризиса в течение 3 месяцев Есть сигнал A B Нет сигнала C D С помощью табл. 4 легко пояснить методологию выбора пороговых значений.

Определим безусловную вероятность наступления финансовой нестабильности (4) для каждого индикатор как отношение наблюдений, за которыми в течение 3 месяцев следовала финансовая нестабильность, ко всем наблюдениям.

A + C P(C) = (4) A + B + C + D Если индикатор посылает большое количество «хороших» сигналов (то есть отличается высокой работоспособностью), то можно ожидать, что вероятность наступления финансовой нестабильности при условии подачи сигнала P(C | S) будет больше, чем безусловная вероятность P(C). При этом A P(C | S) = (5) A + B То есть для того, чтобы индикатор имело смысл использовать для прогнозирования наступления финансовой нестабильности, необходимо выполнение соотношения:

P(C | S) > P(C) (6) Данное условие назовем необходимым для выбора оптимального порогового значения. Кроме того, при выборе пороговых значений мы минимизировали отношение «плохих» сигналов к «хорошим»:

B /(B + D) N S = (7) /(A + C) Таким образом, мы рассматривали все возможные пороговые значения для каждого индикатора за максимально возможный отрезок времени и выбирали то пороговое значение, при котором значение показателя (7) было минимально, а условие (6) выполнялось. Отметим, что в ряде случаев возможно возникновение такой ситуации, при которой отношение «плохих» сигналов к «хорошим» равняется нулю изза того, что доля «плохих» сигналов равна нулю, однако при этом индикатор является слишком нечувствительным, то есть не подает сигналы перед значительным числом кризисов. Поэтому при выборе индикаторов и пороговых значений необходимо также обращать внимание на долю кризисов (обозначим ее PC), которые индикатор предсказывает, то есть подает в течение заданного периода времени перед кризисом хотя бы один сигнал.

Применение описанной выше методологии для выбора индикаторовпредвестников финансовой нестабильности в РФ позволило получить результаты, представленные в табл. 5. Заметим, что рассчитать статистические характеристики удалось для всех индикаторов, указанных выше, за исключением внешнего государственного долга и динамики промышленного производства, по которым недостаточно статистической информации. Пороговые значения строились на основе анализа данных за I квартал 1994 – IV квартал 2006 гг. (с учетом их доступности по отдельным показателям).

Таблица Результаты применения «сигнального» подходаПороговое Индикатор N S P(C | S) P(C | S) - P(C) PC значение Сальдо текущего счета – 1,5 млрд.

0 0,5 1 0,платежного баланса* долл.

Реальная процентная ставка на 4,4% 0 0,5 0,75 0,рынке МБК Отношение денежной массы к 3,7 0,12 0,5 0,63 0,золотовалютным резервам* Реальный эффективный курс + 6,5% 0,08 0,25 0,5 0,рубля «Избыточное» предложение денег 2,2% ВВП 0,09 0,5 0,5 0,в реальном выражении Спрэд между внутренней ставкой 40 п.п. 0,17 0,5 0,35 0,процента и ставкой LIBOR Темп роста ВВП* – 5,2% 0,31 0,25 0,4 0,Условия торговли (цены на нефть 12,1 долл. за 0,18 0,25 0,29 0,марки «Брент») баррель – 8,3 млрд.

0,55 0,25 0,25 0,Бегство капитала* долл.

Золотовалютные резервы – 2,2% 0,45 0,75 0,16 0,Экспорт – 1,4% 0,5 0,5 0,14 0,Внутренний кредит 1,6% 0,52 0,5 0,13 0,Индекс давления на валютный 1,7 0,52 1 0,15 0,рынок ИПЦ 222% 0,56 0,25 0,12 0,Депозиты – 0,9% 0,6 0,5 0,11 0,Импорт + 40,5% 0,84 0,25 0,09 0,Денежный мультипликатор 2,02 0,9 1 0,08 0,Отношение ставки по кредитам к 1,73 0,95 1 0,09 ставке по депозитам + 2,8 млрд.

Чистый отток капитала 0,88 1 0,07 -0,долл.

Звездочкой отмечены те показатели, для которых наилучшие результаты были получены при расчетах с использованием шестимесячного сигнального окна перед кризисом.

Показатели упорядочены в табл. 5 по своей прогностической способности, под которой мы будем понимать превышение условной вероятности предсказания наступления финансовой нестабильности над безусловной вероятностью. Иными словами, чем «лучше» индикатор, тем больше вероятность возникновения финансовой нестабильности при условии подачи сигнала и, следовательно, тем больше превышение данной вероятности над безусловной вероятностью наступления финансовой нестабильностью, так как безусловная вероятность не зависит от выбора порогового значения. Различия в безусловной вероятности обусловлены лишь тем, что по разным индикаторам доступны различные массивы данных.

Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод о том, что использование всех показателей за исключением чистого оттока капитала позволяет прогнозировать наступление финансовой нестабильности с вероятностью, превышающей безусловную. Однако, на наш взгляд, имеет смысл установить некоторую границу такого превышения, чтобы она все-таки выходила за рамки статистической погрешности. Такой границей может стать разница между условной и безусловной вероятностями наступления финансовой нестабильности в размере 5 п.п. В этом случае «хорошими» индикаторами, анализ динамики которых позволяет предугадывать финансовую нестабильности, будут 13 показателей. Интересно сравнить полученный список работающих индикаторов с результатами предыдущего исследования ИЭПП16, в котором работоспособность некоторых индикаторов была изучена с помощью качественного анализа на примере валютного кризиса 1998 г. При этом все индикаторы были разбиты на три группы в соответствии с согласованностью их динамики перед кризисом с предсказаниями теоретических исследований в отношении поведения того или иного индикатора (см. табл. 1). Легко заметить, что перечни работающих и неработающих индикаторов во многом пересекаются, что является дополнительным подтверждением адекватности применяемого подхода.

Напомним, что в отличие от классических работ Камински, Лизондо и Рейнхарта (см., например (Kaminsky and Reinhart, 1999), мы анализировали ситуацию только в РФ, но по всем кризисным эпизодам, имевшим место в новейшей истории страны, тогда как указанные выше авторы рассматривали отдельно банковские и валютные кризисы, но использовали данные по кризисным эпизодам в большом числе развивающихся стран и стран с переходной экономикой. Поэтому интересно сопоставить статистические «Экономика переходного периода: Сборник избранных работ. 1999–2002». – М.: Дело, 2003.

характеристики наших индикаторов и показателей, анализируемых в классических работах (см. табл. 6 и табл. 7).

Таблица Индикаторы-предвестники банковского кризиса N P(C | S) P(C | S) - P(C) Индикатор PC S Реальный обменный курс 0,35 0,52 0,24 0,Денежный мультипликатор 0,46 0,63 0,18 0,Выпуск в реальном выражении 0,54 0,9 0,17 0,Экспорт 0,68 0,79 0,14 0,Реальная процентная ставка 0,68 0,96 0,17 0,Депозиты 0,73 0,64 0,13 0,Отношение денежной массы к 0,84 0,72 0,11 0,золотовалютным резервам «Избыточное» предложение 0,88 0,44 0,11 0,денег в реальном выражении Внутренний кредит 0,89 0,46 0,11 0,Золотовалютные резервы 0,92 0,83 0,11 0,Условия торговли 1,01 0,92 0,11 Отношение ставки по кредитам к 1,48 0,56 0,08 -0,ставке по депозитам Импорт 1,75 0,64 0,06 -0,Источник: M. Goldstein, G. L. Kaminsky and C. Reinhart, «Assessing Financial Vulnerability: An Early Warning System for Emerging Markets», Institute for International Economics, Washington DC, USA, June 2000.

Таблица Индикаторы-предвестники валютного кризиса N P(C | S) P(C | S) - P(C) Индикатор PC S Реальный обменный курс 0,22 0,58 0,62 0,Экспорт 0,51 0,8 0,42 0,Отношение денежной массы к 0,51 0,75 0,42 0,золотовалютным резервам Выпуск в реальном выражении 0,57 0,71 0,43 0,Денежный мультипликатор 0,59 0,72 0,39 0,«Избыточное» предложение 0,57 0,57 0,4 0,денег в реальном выражении Золотовалютные резервы 0,58 0,72 0,39 0,Внутренний кредит 0,68 0,57 0,36 0,Условия торговли 0,74 0,77 0,35 0,Реальная процентная ставка 0,77 0,89 0,32 0,Импорт 0,87 0,59 0,3 0,Депозиты 1,32 0,43 0,22 -0,Отношение ставки по кредитам к 1,32 0,63 0,24 -0,ставке по депозитам Источник: M. Goldstein, G. L. Kaminsky and C. Reinhart, «Assessing Financial Vulnerability: An Early Warning System for Emerging Markets», Institute for International Economics, Washington DC, USA, June 2000.

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 11 |



© 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.