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.
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.