Книги по разным темам

Drehmann M., Goodhart C., Krueger M., Boldrin M., Rose A. The Challenges Facing Currency Usage: Will the Traditional Transaction Medium Be Able to Resist Competition from the New Technologies // Economic Policy. 2002. Vol. 17. No. P. 19 —227.

Choudhry T. Another Visit to the Cagan Model of Money Demand: The Latest Russian Experience // Journal of International Money and Finance. 1998. Vol. 17. No. 2. P. — 76; Buch C. M.

Russian Monetary Policy — Assessing the Track Record // Economic Systems. 1998. Vol. 22. No 2.

P. 10 —1 ; Banerji A. Money Demand // Russian Federation: Selected Issues and Statistical Appendix // IMF Staff Country Report. 2002. No 02/7 ; Oomes N., Ohnsorge F. Money Demand and Inflation in Dollarized Economies: The Case of Russia // Journal of Comparative Economics. 200. Vol..

P. 62— 8 ; Vymyatnina Y. Monetary Policy Transmission and CBR Monetary Policy // Return to Growth in CIS countries — Monetary Policy and Macroeconomic Framework / L. Vinhas de Souza, O. Havrylyshyn (eds.), Berlin: Springer, 2006; Korhonen I., Mehrotra A. Money Demand in Post­Crisis Russia: De­Dollarisation and Re­Monetisation // BOFIT Discussion Papers. 2007; Дробышевский С., Козловская А. Внутренние аспекты денежно­кредитной политики России // Научные труды ИЭПП.

2002. № Р; Дробышевский С., Кузьмичева Г., Синельникова Е., Трунин П. Моделирование спроса на деньги в российской экономике в 1999—2008 гг. // Научные труды ИЭПП. 2010. № 1 6Р.

32 оценка спроса на деньги в российской экономике с учетом развития банковских технологий ционное соотношение не может быть получено или что уравнение нестабильно29. В данном разделе мы хотим проверить гипотезу 0 о том, оказывают ли платежные инновации существенное влияние на спрос на деньги в России и можно ли считать полученные уравнения ста­ бильными. Для этого необходимо учесть показатель платежной ин­ новации в традиционной модели спроса на деньги. Выделить единый показатель изменения технологии платежей не представляется воз­ можным. Для России некоторые платежные инновации, внедренные в развитых странах, на сегодняшний день недостаточно распростране­ ны или отсутствуют. Как было показано, в качестве прокси для новых платежных технологий могут быть использованы тренд, переменная последнего пикового значения процентной ставки, различные пока­ затели числа или объема крупных платежей или показатели, харак­ теризующие распространение и использование платежных карт. Для России доступна только статистика по банковским картам, поэтому далее будет подробнее изучен вопрос, связанный со все возрастающим распространением в России банковских карт, являющихся близким субститутом наличных денег.

Информация о различных показателях, описывающих операции с использованием банковских карт 1, публикуется в Бюллетене бан­ ковской статистики Банка России и содержит данные о количестве банковских карт и о динамике операций по получению наличных денежных средств и оплате товаров (работ, услуг), совершенных с ис­ пользованием банковских карт на территории Российской Федерации и за ее пределами. Данные о количестве банковских карт приводятся по состоянию на 1­е число месяца, следующего за отчетным кварта­ лом. Данные об объемах операций с использованием банковских карт публикуются за отчетный квартал.

Введем соответствующие обозначения 2:

• M 0 — денежный агрегат М0 в номинальном выражении, млрд руб.;

• P — уровень цен (базисный ИПЦ к 199 году);

• REALM 0 = M 0/P — денежный агрегат М0 в реальном выражении;

• RGDP — реальный ВВП;

• DEPOSIT — процентная ставка по депозитам для физических лиц, рассчитываемая Банком России;

• BC_NUMBER — число эмитированных банковских карт, тыс. ед.;

• BC_CASH — объем операций по получению наличных денежных средств, совершенных с использованием банковских карт на тер­ ритории РФ, млн руб.;

В рамках данной работы была проведена оценка широкого круга моделей в зависимости от широкого набора показателей, используемых в качестве регрессоров.

Проверка осуществляется лишь в рамках полученных моделей.

Подробнее о рынке банковских карт в России см. материалы Банка России, например «Обзор российского рынка платежных карт за 2009 год» (2010).

Данные, используемые для исследования, были взяты из материалов Банка России и Рос­ стата. Окончание периода исследования определяется доступностью данных по реальному ВВП на момент осуществления расчетов.

Елена СИНЕльНИкоВа-МУрылЕВа • BC_PAY — объем операций по оплате товаров (работ, услуг), совершенных с использованием банковских карт на территории РФ, млн руб.

Статистика по показателям банковских карт, характеризу­ ющим распространение пла­ тежных инноваций, доступна с III квартала 2000 года, более ранних данных в открытом до­ ступе нет. На рис. 1 представ­ лены данные по числу эмити­ рованных банковских карт. Из них активными признаются Источник: данные Банка России.

около половины карт.

рис. 1. Количество эмитированных банковских карт, III квартал 2000 года — Распределение объема пла­ III квартал 2010 года (тыс. ед.) тежей, совершаемых при по­ мощи банковских карт, между снятием наличных и оплатой товаров и услуг, а также сум­ марный объем операций по картам представлены на рис. 2.

Мы видим, что операции по снятию наличных средств яв­ ляются доминирующими.

Гипотеза о существовании влияния банковских карт на Источник: данные Банка России.

спрос на деньги следующая:

рис. 2. Объем операций по получению рост объема операций по опла­ наличных денег, оплате товаров (работ, услуг) те товаров и услуг при по­ и суммарный объем операций, совершенных мощи банковских карт (как при помощи карт, III квартал 2000 года — III квартал 2010 года (млн руб.) дебетовых, так и кредитных) снижает спрос на традицион­ ное средство платежа — наличные деньги. Однако обычно широкое распространение платежных карт сопровождается увеличением чис­ ла банкоматов. С одной стороны, распространение банкоматов (при прочих равных условиях) снижает средние кассовые остатки на руках у экономических агентов, так как у агентов появляется возможность часто пользоваться банкоматами для снятия относительно небольших Данные о разделении банковских карт на расчетные (дебетовые), кредитные и предопла­ ченные доступны на сайте Банка России начиная с 01.01.2008 г.

Под активными понимаются карты, с использованием которых проводилась хотя бы одна операция в течение отчетного квартала, связанная со снятием наличных и (или) с оплатой товаров и услуг, включая таможенные платежи. (Источник: Банк России.) Для сравнения: в Германии операции по снятию наличности с карт также занимают более половины объема всех операций по картам, в то время как во Франции, в Бельгии и Канаде, напротив, карты используются чаще для оплаты товаров и услуг. (Источник: данные Банка международных расчетов, www.bis.org.) 34 оценка спроса на деньги в российской экономике с учетом развития банковских технологий сумм на текущие нужды. С другой стороны, доступность банкоматов (также при прочих равных условиях) стимулирует использование на­ личности в качестве средства платежа, вытесняя безналичные пла­ тежи, поскольку ее получение становится более легким и удобным.

В некоторых ситуациях осуществление платежа возможно только бла­ годаря доступности банкомата. К таким ситуациям можно отнести:

• оплату в местах, где карты не принимаются в качестве средства платежа или где карты принимаются начиная с некоторой вели­ чины операции;

• оплату в «сомнительных» местах, когда покупатель опасается, что с его платежной картой могут быть совершены мошеннические действия.

Таким образом, существуют факторы, которые делают привлека­ тельными платежи именно наличными деньгами. Кроме того, прак­ тика осуществления платежей и предпочтения агентов могут быть таковыми, что агентам удобнее платить именно наличными деньгами.

В этом смысле для таких агентов банковские карты выступают не столько средством платежа, сколько аналогом электронного кошелька.

Эти выводы для России подтверждаются результатами исследования ЦСР 6. Действительно, широкое распространение банковских карт в России на сегодняшний день связано прежде всего с «зарплатными» и «социальными» проектами (принудительная выплата зарплат и пен­ сий на карты вне зависимости от желания человека).

В последнее время на развитие банкоматов (или многофункцио­ нальных терминалов, приравненных к ним в статистике) оказывают влияние также следующие факторы. Первый фактор — расширение систем электронной оплаты, которые представляют собой усовер­ шенствованный банкомат, помимо традиционных функций позво­ ляющий оплачивать большое количество услуг (оплата ЖКХ, мо­ бильного телефона и т. д.). Второй фактор связан с тем, что, желая повысить привлекательность кредитов, банки располагают банко­ маты (с возможностью погашения кредита) в удобных для клиен­ тов местах. Кроме того, существующий тренд указывает на то, что в каждом коммерческом здании должен располагаться хотя бы один банкомат.

По этой причине увеличение числа банкоматов при фиксирован­ ном числе банковских карт может способствовать росту денежного агрегата М0. Мы можем сделать вывод о том, что направление со­ вокупного влияния числа банкоматов на агрегат М0 в общем случае неизвестно.

Данные по числу банкоматов доступны начиная с I квартала 2008 года. По этой причине в качестве прокси­переменной для пока­ зателя числа банкоматов в России будут выступать число банковских Доклад «Рынок безналичных розничных платежей в России: выгоды и перспективы раз­ вития» (2009), www.csr.ru.

Елена СИНЕльНИкоВа-МУрылЕВа карт и объем операций по снятию наличных денег с карт (именно эти операции являются доминирующими по картам в России).

Результаты проверки исследуемых рядов на стационарность по­ казали, что ряды логарифмов реального и номинального денежного агрегата содержат один единичный корень, в то время как ряды ло­ гарифмов реального ВВП и цен на рассматриваемом промежутке вре­ мени стационарны около тренда. Ряд депозитной процентной ставки является рядом типа I(1). Ряды логарифмов BC_NUMBER и BC_CASH стационарны около тренда, а ряд BC_PAY является интегрированным первого порядка.

В процессе оценки широкого круга возможных моделей спроса на денежный агрегат М0 с учетом платежных инноваций нами были оценены долгосрочные динамические соотношения между показа­ телем спроса на деньги и описанными выше факторами. При этом оценка соответствующих коинтеграционных соотношений проводи­ лась динамическим методом наименьших квадратов, который поз­ воляет получить так называемые долгосрочные коинтеграционные соотношения 7. Из­за возможной проблемы мультиколлинеарности в каждую из моделей входит только один показатель платежной ин­ новации, поскольку рассматриваемые показатели довольно близки между собой. В то же время динамика показателя объемов платежей по картам отличается от других показателей меньшей скоростью роста.

Первая модель описывает связь между логарифмом реальных на­ личных денег, логарифмом реального ВВП, ставкой по депозитам и объемом платежей по оплате товаров и услуг, совершенных при помощи банковских карт 8:

(1) В скобках указаны t­статистики, R 2 = 0,9. Остатки полученной модели являются стационарными. В пользу полученной модели сви­ детельствует ее стабильность, что подтверждают результаты тестов CUSUM и анализ графиков рекурсивных коэффициентов.

При этом оцененная эластичность спроса на деньги по доходу равна 2, а полуэластичность спроса на деньги по депозитному про­ центу отрицательна и равна по модулю,. Данные свидетельствуют в пользу того, что объем платежей по оплате товаров и услуг, совер­ шенных при помощи карт, значимо отрицательно влияет на спрос Stock J.H., Watson M.W. A Simple Estimator of Cointegrating Vectors in Higher Order Integrated Systems // Econometrica. 199. Vol. 61. No. P. 78 —820. Суть этого метода заключается в ди­ намической корректировке результатов оценки коэффициентов модели обычным МНК.

D1, D2, D — квартальные фиктивные переменные, необходимые для учета детермини­ рованной сезонности в данных; TREND — линейный тренд.

36 оценка спроса на деньги в российской экономике с учетом развития банковских технологий на реальные деньги М0. Полуэластичность спроса на деньги по пе­ ременной BC_PAY равна –0, 6. Это означает, что при увеличении оплаты товаров и услуг с помощью банковских карт на 1 млрд руб.

спрос на наличные деньги (при прочих равных) снизится примерно на 0, 6%. Включенный в уравнение спроса на деньги тренд призван отразить рост доверия экономических агентов к политике, проводи­ мой монетарными властями в период с 2000 по 2010 год 9.

Вторая модель объясняет связь между логарифмом денежного аг­ регата М0, логарифмом уровня цен, логарифмом реального ВВП, процентом и логарифмом объема операций по получению наличных средств, совершенных при помощи банковских карт:

(2) В скобках указаны t-статистики, R 2 = 0,998. Остатки оцененной модели стационарны. В пользу нашей модели свидетельствует тот факт, что коэффициент при логарифме цен, согласно тесту Вальда, статистически равен единице на ­процентном уровне значимости.

Полученная эластичность спроса на деньги по доходу равна 1,, а по­ луэластичность спроса на деньги по (депозитному) проценту отрица­ тельна и по модулю равна 1,66. Кроме того, данные свидетельствуют в пользу гипотезы о том, что спрос на наличные деньги положительно зависит от объема операций по снятию наличных денег с банковских карт, которые являются прокси­переменной для числа банкоматов в России. Численная оценка соответствующего коэффициента, или эластичности (0,2 ), может вызывать сомнения из­за высокой корре­ ляции между рядами Ln RGDP и Ln BC_CASH (0,89). Однако в дан­ ном случае для нас важнее не сама оценка, а ее знак. В то же время проверка модели (2) на стабильность приводит к противоречивым выводам. Тест CUSUM свидетельствует в пользу стабильности урав­ нения спроса на деньги, в то время как тест CUSUM­SQ и динамика рекурсивных коэффициентов указывают на нестабильность модели.

По­видимому, полученную модель нельзя считать стабильной и ис­ пользовать для прогностических целей.

Третья, заключительная модель спроса на наличные деньги пред­ ставляет собой функцию от уровня цен, реального ВВП, процента и числа банковских карт:

( ) Подробнее об этом см.: Дробышевский С., Кузьмичева Г., Синельникова Е., Трунин П. Моде­ лирование спроса на деньги в российской экономике в 1999—2008 гг.

Елена СИНЕльНИкоВа-МУрылЕВа В скобках указаны t­статистики, R 2 = 0,998, а остатки модели ( ) стационарны. Согласно результатам теста Вальда, гипотеза о том, что коэффициент при логарифме цен равен единице, не отвергается.

Книги по разным темам

наверх