WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 11 |

Приведенные результаты наглядно демонстрируют высказанную ранее мысль о том, что расширение числа стран привело к значительному ухудшению статистических характеристик используемых индикаторов. Причем улучшить ситуацию не смогло и отдельное рассмотрение банковских и валютных кризисов. Таким образом, анализ лишь российских показателей позволяет повысить эффективность предлагаемой системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности. При этом рассмотрение всех кризисных эпизодов одновременно, вызванное недостатком статистики по кризисам одного типа, не приводит к значительному ухудшению работоспособности показателей.

Однако, несмотря на достаточно высокую работоспособность предлагаемой системы индикаторов, изучение полученных статистических характеристик индикаторов-предвестников финансовой нестабильности все же может поднять вопрос об их эффективности с учетом того, что большинство индикаторов предсказывают не больше половины кризисных эпизодов, а прирост условной вероятности наступления финансовой нестабильности по сравнению с безусловной вероятностью для некоторых индикаторов не превышает 5 – 10 п.п. На наш взгляд, очень хорошим оправданием для мониторинга таких индикаторов является существование и огромная популярность различных суверенных кредитных рейтингов. На первый взгляд, снижение таких рейтингов должно предупреждать кредиторов о приближении проблем в стране.

Однако проведенный в работе Голдштайна, Камински и Рейнхарта17 анализ влияния изменения суверенных кредитных рейтингов на вероятность возникновения финансового кризиса показал, что снижение кредитного рейтинга не оказывает статистически значимого влияния на вероятность наступления финансовой нестабильности. В то же время предлагаемая нами система индикаторов позволяет в ряде случаев заблаговременно выявлять проблемы в финансовом секторе страны и принять меры по их устранению.

Конечно, необходимо понимать те ограничения, которые имеет предлагаемая система индикаторов. В частности, предлагаемая методология дает лишь определенную информацию о складывающихся тенденциях в сфере финансовой нестабильности, но никак не указывает на то, что однозначно случится или не случится финансовый кризис. Кроме того, анализ индикаторов-предвестников позволяет следить за долгосрочными тенденциями развития экономики. Так, отдельные негативные тенденции могут в краткосрочной перспективе компенсироваться благоприятными факторами. В то же время при ухудшении конъюнктуры накопленные негативные явления в экономике могут все-таки вызвать финансовую нестабильность.

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.

В завершение данной части работы продемонстрируем состояние системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности перед кризисными эпизодами, имевшими место в РФ (см. табл. 8 и приложение 2). Заметим, что теперь мы будем рассматривать лишь работающие индикаторы, то есть такие показатели, для которых разность между условной вероятностью наступления финансовой нестабильности в случае подачи сигнала и безусловной вероятностью финансовой нестабильности превышает 5 п.п.

Таблица Состояние системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности перед кризисными эпизодами в РФ Количество Количество Доля индикаторов, индикаторов, индикаторов, по которым подавших подавших Кризисный эпизод есть сигнал в сигнал, в статистика течение 3 общем числе накануне месяцев перед индикаторов, кризиса кризисом % Кризис на межбанковском 12 5 рынке в августе 1995 года Кризис на фондовом рынке 13 6 в октябре Финансовый кризис в 13 9 августе 1998 года Кризис доверия в банковской системе РФ в 13 5 мае 2004 года Как можно заметить из табл. 8, большего всего индикаторов сигнализировало о приближении финансового кризиса 1998 года. Этого вполне следовало ожидать, так как данный кризисный эпизод является самым масштабным из всех рассматриваемых. Что касается остальных эпизодов, то перед ними подавали сигнал порядка 40% индикаторов.

Однако вполне вероятно, что доля индикаторов, подавших сигнал о возможном приближении финансовой нестабильности, является не самым лучшим сводным показателем финансовой стабильности в стране. Иными словами, так как количество анализируемых показателей достаточно велико, возникает вопрос об агрегировании той информации, которую дает изучение динамики индикаторов. Поэтому в следующем разделе работы мы рассмотрим различные варианты такого агрегирования, то есть построения сводных индексов финансовой стабильности.

Построение индексов финансовой стабильности В предыдущих разделах работы мы отобрали 13 индикаторов-предвестников финансовой стабильности, которые лучше всего позволяли прогнозировать те кризисные эпизоды, которые имели место в РФ. Однако при практическом применении данной системы индикаторов возникает проблемы агрегирования подаваемых ими сигналов для получения сводных индексов финансовой стабильности. В данном разделе мы предложим несколько вариантов расчета таких индексов и попытаемся выбрать лучших из них на основе выбранного нами критерия.

Обозначим за X вектор, состоящий из значений наших 13 индикаторов.

j Напомним, что мы говорим о том, что индикатор X подает сигнал в период t (даммипеременная Stj принимает значение 1), если он в этот период пересекает рассчитанное j нами в предыдущем разделе пороговое значение X :

j j {Stj = 1} = {Stj, X > X } (8) t Заметим, что в выражении (8) использованы абсолютные значения X, так как некоторые индикаторы уменьшаются накануне кризиса, а другие растут. В этом случае отсутствие сигнала можно представить как:

j j {Stj = 0} = {Stj, X < X } (9) t Тогда можно рассмотреть несколько сводных индексов финансовой стабильности, которые основываются на индексах, предложенных в работе Камински (Kaminsky, 1999), а также Хокинса и Клау (Hawkins and Klau, 2000). Мы уже описывали их в обзоре литературы, поэтому здесь лишь кратко напомним о них. Заметим, что мы будем рассчитывать не все предложенные в данных работах индексы. В частности, веса, используемые при расчеты индексов Хокинса и Клау (см. обзор литературы и приложение 2), определяются на основе субъективных мнений экспертов, что, на наш взгляд, несовместимо с предлагаемой методологией. Кроме того, один из индексов финансовой стабильности, предложенный в работе Камински, учитывает так называемые мягкие и жесткие пороговые значения. При этом мягкими пороговыми значениями считаются те, которые были получены при минимизации отношения «плохих» сигналов к «хорошим», а жесткие пороговые значения увеличены по сравнению с мягкими на некоторую заданную величину. Мы полагаем, что использование концепции жестких сигналов не вписывается в методологию сигнального подхода, так как в отличие от мягких сигналов они рассчитываются произвольно, а не исходя из некоторого оптимизационного процесса. Такое мнение подтверждается и тем, что расчеты Камински показывают низкую эффективность такого индикатора: его работоспособность оказалась хуже, чем у отдельно взятых индикаторов-предвестников.

Первый индекс представляет собой простую сумму всех поданных в момент t сигналов:

j It1 = (10) St j=Однако понятно, что данный сводный индекс не учитывает многих факторов.

Например, вероятность наступления финансовой стабильности может повышаться, но это не означает, что все индикаторы подадут сигнал одновременно в один и тот же момент времени. Поэтому для того, чтобы отслеживать постепенное накопление проблем в экономике, предлагается использовать следующий индекс:

j It2 =, (11) St-s,t j=где Stj равняется 1, если индикатор j подает сигнал хотя бы один раз в течение -s,t s месяцев до момента t. Параметр s задается экзогенно; исходя из нашей предпосылки о том, что симптомы кризисы должны проявляться как минимум в течение трех месяцев до его начала, мы будем полагать, что s равняется 3.

Оба описанных выше индекса не используют в полной мере информацию, полученную при построении пороговых значений индикаторов-предвестников, так как они не учитывают точность прогнозирования, присущую каждому из них. Логичным способом учета данной информации является взвешивание индикаторов с помощью величин, равных превышению условной вероятности наступления финансовой нестабильности в случае подачи сигнала, к безусловной:

j j j It3 = (P (C | S) - P (C)) (12) St j=Заметим, что в исследовании Голдштайна, Камински и Рейнхарта в качестве весов используются величины, обратные отношениям «плохих» сигналов к «хорошим» для каждого индикатора. Однако у нас некоторые из данных величин равны 0, поэтому мы использовали альтернативные веса. На наш взгляд, чем лучше анализ динамики индикатора позволяет предсказывать наступления финансовой нестабильности по сравнению с безусловной вероятностью наступления финансового кризиса (например, можно сказать, что практика свидетельствует о том, что кризис случается в среднем раз в 3 года), тем больший вес он должен иметь.

Рисунок 1. Динамика индекса I в июле 1995 – декабре 2006 гг.

Рисунок 2 Динамика индекса I в июле 1995 – декабре 2006 гг.

июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.Рисунок 3. Динамика индекса I в июле 1995 – декабре 2006 гг.

После расчета значений, которые принимает каждый из трех индикаторов в июле 1995 – декабре 2006 гг. (см. рис. 1 – 3), мы можем рассчитать для них пороговые значения таким же образом, как это было сделано для индикаторов-предвестников финансовой нестабильности. Однако такие пороговые значения позволят нам получать лишь «бинарную» информацию о приближении финансовой нестабильности. То есть пересечение индексом порогового значения будет свидетельствовать о высокой вероятности наступления финансовой нестабильности в течение следующих трех месяцев. В то же время представляется более интересным определение вероятности наступления финансовой нестабильности при различных значениях, принимаемых индексом. Данные вероятности P(C | I It < I ) можно оценить следующим образом:

P(C | I It < I) =, (13) + B где I – нижняя граница интервала, для которого рассчитывается вероятность наступления финансовой нестабильности; I – верхняя граница этого же интервала; A равняется количеству случаев, когда значение индекса находилось в интервале [I; I), и в течение следующих трех месяцев случился кризис; B равняется количеству случаев, когда значение индекса находилось в том же интервале, но кризиса в течение следующих трех месяцев не произошло.

июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл. В табл. 9 приведены результаты построения эмпирического распределения вероятностей наступления финансовой нестабильности в зависимости от значений, принимаемых каждым индексом. Как можно заметить, вероятность наступления финансовой нестабильности уменьшается быстро и нелинейно после достижения индексами достаточно больших значений. Иными словами, если лишь небольшое количество индикаторов подают сигнал, то вероятность возникновения финансовой нестабильности остается на низком уровне, однако по мере нарастания тревожных симптомов вероятность нестабильности на финансовом рынке резко увеличивается.

Таблица Вероятности наступления финансовой нестабильности в зависимости от значений, принимаемых сводными индексами I1 I2 IЗначения Вероятности Значения Вероятности Значения Вероятности индекса индекса индекса 0 0,00% 0–2 0,00% <0,05 0,00% 1 2,17% 3–4 2,78% 0,06–0,5 1,22% 2 2,94% 5–8 12,50% 0,5–0,7 25,00% 3 12,50% 9 66,67% 0,7–1,53 40,00% 4 20,00% 1,53–1,6 50,00% 5 40,00% 1,6 100,00% 6 57,14% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Рисунок 4. Оценка вероятности наступления финансовой нестабильности в июле 1995 – декабре 1996 гг. с помощью индекса I1.

июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Рисунок 5. Оценка вероятности наступления финансовой нестабильности в июле 1995 – декабре 1996 гг. с помощью индекса I.

120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% Рисунок 6. Оценка вероятности наступления финансовой нестабильности в июле 1995 – декабре 1996 гг. с помощью индекса I.

После оценки вероятностей наступления финансовой нестабильности в зависимости от значений, принимаемых сводными индексами, возникает проблема выбора того индикатора, который наилучшим образом прогнозирует наступление нестабильности. Для оценки прогностической силы каждого индекса логично оценить отклонение эмпирических вероятностей наступления финансовой нестабильности Pt (см. рис. 4 – 6) от фактических вероятностей, под которыми мы будем понимать июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.июл.значения дамми-переменной, Rt принимающей значение 1 в течение трех месяцев перед кризисом и 0 в остальных случаях. Следовательно, для каждого индекса можно рассчитать следующий показатель:

T k Qk = - Rt )2, (2.11) (Pt T t=где k = {1;2;3} обозначает индекс, для которого рассчитывается прогностическая сила, а T равняется числу наблюдений.

В табл. 10 приведены значения показателя Q для всех трех индексов, а также для лучшего из индикаторов-предвестников (сальдо текущего счета платежного баланса) и показателя, равного на всем рассматриваемом промежутке времени безусловной вероятности наступления финансового кризиса.

Таблица Прогностическая сила различных показателей финансовой стабильности Показатель Прогностическая сила (Q ) Безусловная вероятность 0,Сальдо текущего счета платежного баланса 0,0,I0,I 0,I Как можно заметить из табл. 10, лучше всего прогнозировать наступление финансовой нестабильности позволяет индекс I, учитывающий «работоспособность» каждого индикатора. Отметим также, что все сводные индексы прогнозируют финансовую нестабильность точнее, чем лучший из индикаторов-предвестников.

Однако и использование данного индикатора в качестве опережающего показателя финансовой стабильности более эффективно, чем использование для прогнозирования безусловной вероятности финансовой нестабильности.

* * * Таким образом, проведенный нами анализ позволяет предложить систему индикаторов-предвестников финансовой нестабильности, которые заблаговременно сигнализируют о надвигающихся проблемах на финансовом рынке России. На основе проделанной работы можно сделать следующие выводы.

Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 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.