WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 9 |

Вторая проблема состоит в том, что импульсные отклики возможно рассчитать лишь для включенных в модель переменных, которые, вообще говоря, составляют лишь малую долю тех показателей, за динамикой которых следит Центральный банк.

Хотя число показателей, на которые обращают внимание Центральные банки, исчисляется десятками, стандартные модели векторной авторегрессии не включают больше шести-восьми переменных, поскольку это отразится на числе степеней свободы в модели. Модель, которую оценивают Бернанка, Бойвин и Ильяз, направлена на решение этих проблем: она сочетает в себе построение структурнуй модели векторной авторегрессии и факторный анализ. Как подчеркивают авторы, динамические факторные модели позволяют обобщить информацию, содержащуюся в большом массиве временных рядов и свести ее к сравнительно небольшому числу индексов.

Оцениваемая авторами модель описывается следующим образом. Пусть Yt – это M 1 вектор наблюдаемых экономических переменных, имеющих влияние на всю экономику в целом. Сначала оценивается модель векторной авторегрессии с использованием данных о значениях вектора Yt. Но исследователю может понадобиться учесть дополнительную информацию, не учтенную в Yt. Можно считать, что эти ненаблюдаемые факторы описывают «экономическую активность» или «кредитные условия», которые сложно описать одним или двумя временными рядами.

Пусть этот дополнительный набор информации может быть описан вектором Ft размерности K 1. Тогда предполагается, что совместная динамика рядов описывается уравнением Ft Ft- =(L) +t, (2.14) Y Y t t-где (L) – соответствующий лаговый оператор порядка d, который может содержать априорные ограничения, как в структурной VAR. Случайная ошибка t имеет нулевое среднее и матрицу ковариаций Q.

Sims Ch. A. (1992).

Bernanke B. S., J. Boivin, P. Eliasz (2004).

Уравнение (1.15) – это система, которая сводится к стандартной модели VAR для Yt если учесть, что та часть оператора (L), которая описывает связь между Yt и Ft-нулевая. Такое уравнение носит название дополненной факторами модели векторной авторегрессии (FAVAR). Причем, если модель FAVAR верна, оценки стандартной системы VAR получаются смещенными.

Пусть имеется N 1 вектор Xt (причем N >> M + K ), определяющий набор доступной информации, который связан с наблюдаемыми (Yt ) и ненаблюдаемыми ( Ft ) параметрами следующим образом:

f Xt ' = Ft '+yYt '+ et ', (2.15) f где матрицы, y имеют размерность N K, N M соответственно. Векторы ошибок et размерности N 1 с нулевым средним предполагаются либо слабо коррелированными, либо не коррелированными вовсе. В работе Бернанке, Бойвина и Ильяза Xt содержит более 120 временных рядов. Таким образом, уравнение (2.15) основывается на представлении о том, что векторы Yt и Ft могут описать поведение экономики в целом. Уравнение (2.15) позволяет, имея информацию об Yt и Xt, получить оценку Ft* для набора ненаблюдаемых переменных. Расчеты можно проводить методом главных компонент. Для этого сначала выделяется K + M главных компонент вектора Xt, и с их помощью при помощи методов факторного анализа оцениваются компоненты вектора (Yt 'F 't )' и определяется Ft*. После этого стандартными методами проводится оценка для уравнения FAVAR.

Бернанке и Гертлер24 выделяют четыре основных результата, которые они получили при изучении откликов экономики на шоки денежно-кредитной политики.

1. Хотя непредвиденное ужесточение денежно-кредитной политики обычно имеет временное влияние на процентные ставки, оно, тем не менее, приводит к устойчивому падению реального выпуска и уровня цен.

2. Конечный спрос падает достаточно быстро после ограничительного шока ДКП. Выпуск также падает, но с запаздыванием, а значит, в краткосрочном периоде наблюдается рост товарных запасов.

Bernanke, B. S., M. Gertler (1995).

Постепенно товарные запасы сокращаются, что обуславливают значительную часть падения ВВП.

3. Самое быстрое и самое значительное падение отмечается в таких компонентах конечного спроса, как инвестиции и потребление.

4. Инвестиции в основной капитал падают в ответ на ужесточение денежно-кредитной политики, но несколько позже, чем инвестиции в строительство и запасы, и значительно позже падения ВВП. Причем падение инвестиций в основной капитал начинается уже после того, как значение ставки процента вернется на первоначальный уровень.

Бернанке и Гертлер подчеркивают, что в то время как большинству исследователей удается идентифицировать наличие кредитного канала, получение количественных оценок амплитуды откликов и их временных характеристик вызывает значительные затруднения.

Стоит отметить, что модели векторной авторегрессии часто приходится оценивать в первых разностях из-за нестационарности временных рядов. При этом одним из направлений улучшения статистических характеристик модели является поиск и интеграция в модель коинтеграционных соотношений, то есть построение модели коррекции ошибок, в которой вектор эндогенных переменных, таких, как выпуск, инфляция, ставка процента и обменный курс, зависит от своих собственных лаговых значений, ряда стационарных экзогенных переменных, характеризующих экономическую ситуацию в мире (это могут быть выпуск, инфляция, ставки процента за рубежом) и вектора коинтеграционных соотношений.25 Напомним, что коинтеграционные соотношения отражают долгосрочные зависимости между переменными, с учетом которых векторная модель коррекции ошибок позволяет понять, каким образом экономические переменные в краткосрочном периоде ведут себя до достижения долгосрочного равновесия.

Зачастую влияние денежно-кредитной политики на экономику очень сложно определить однозначно, так оно может быть разным по силе и по времени, через которое оно становится заметным. Причем конкретные масштабы влияния См., например, Ganev G., K. Molnar, K. Rybiski, P. Woniak (2002), а также Abradu-Otoo P., B. Amoah, M. Bawumia (2003).

определяются неоднозначно даже в пределах одной страны. Работа Вонга26 посвящена изучению этого вопроса.

Для эмпирической проверки автор использовал ежемесячные данные за 1959 – 1994 гг. по экономике США. Была построена модель структурной векторной авторегрессии, оценка которой проводилась на разных временных интервалах, а затем осуществлялось сравнение полученных результатов. Автор включал в векторную авторегрессию следующие переменные следующие переменные: индекс промышленного производства (Y), потребительские цены (P), незаемные резервы (NBR), индекс цен на товары (PCOM), общие резервы (TR), а также ставку по федеральным фондам (FF). В качестве переменной денежно-кредитной политики были выбраны незаемные резервы27. В оцениваемой модели шоки денежно-кредитной политики не влияют на выпуск и цены в текущем периоде, но при этом ставка процента и общие резервы характеризуются одновременной связью.

Если вектор рассматриваемых переменных представить как Zt = (Yt, Pt, PCOMt, NBRt, FFt,TRt )', то модель векторной авторегрессии в структурном виде можно записать следующим образом:

Zt = C0 + B0Zt + Zt-i + Det, (2.16) B i=где et – вектор взаимно некоррелированных шоков. Если предположить, что матрица B0 – нижняя треугольная, а матрица D – единичная, то можно оценить коэффициенты структурной формы и посчитать импульсные функции отклика.

Автор анализирует поведение функций отклика выпуска и цен на шоки денежнокредитной политики. Значения откликов через различные промежутки времени (от 3 до 60 месяцев) дают возможность описать как долгосрочное, так и краткосрочное поведение переменных. В краткосрочном периоде было обнаружено увеличение выпуска после отрицательного шока, что противоречит представлениям о том, что выпуск должен падать. На интервалах средней длины выпуск падает в большинстве случаев, а в долгосрочном периоде эффект шока сходится к нулю. Что касается сопоставления откликов для разных периодов наблюдения, отклик выпуска на шок денежно-кредитной политики становится слабее для более поздних периодов, что согласуется с представлением о большей гибкости цен в долгосрочном периоде.

Ka-Fu Wong (2000).

Согласно Cristiano, Eichenbaum,Evans(1996).

Автор также показал, что отклики выпуска на шоки ДКП были сильнее в том случае, если ЦБ заявлял о стремлении снизить инфляцию, и слабее, когда центральный банк стимулировал экономический рост. Неоднозначность откликов можно объяснить пропущенными переменными, которые не принимаются во внимание при расчетах. В качестве примера таких показателей можно привести некоторые переменные, характеризующие фискальную политику, а также финансовую стабильность.

В завершение данного раздела стоит заметить, что при анализе механизмов денежно-кредитной трансмиссии в развивающихся странах необходимо учитывать их отличие от развитых экономик. В частности, Ганев28 отмечает, что экономическая ситуация в развивающихся странах вряд ли может быть описана при помощи неоклассических моделей.

Во-первых, в течение переходного периода некоторые инструменты денежнокредитной политики могут быть менее эффективными, чем предполагается в теории, поскольку многие важные институты еще недостаточно развиты, а процессы, препятствующие либо искажающие денежную трансмиссию, могут иметь очень большие масштабы (в частности, бюджетный дефицит, просроченные ссуды и т.п.).

Зачастую действия органов денежно-кредитного регулирования в течение переходного периода были обусловлены политическими и социальными причинами, которые практически невозможно учесть в анализе. Кроме того, в странах с развивающимися рынками вызывает сомнения независимость центрального банка.

Во-вторых, переходный период связан с постоянными структурными изменениями экономики, и, следовательно, говорить об однородности данных в течение переходного периода нельзя. Так, например, Гайотти и Женераль29 показали, что в экономике Перу шоки спроса имеют большее влияние на инфляцию, чем шоки предложения.

Таким образом, построение и оценка векторных авторегрессий являются самым популярным методом изучения трансмиссионных механизмов денежно-кредитной политики на сегодняшний день. Во второй части работы мы также применим данный подход для анализа трансмиссионных механизмов в России.

Ganev G., K. Molnar, K. Rybiski, P. Woniak (2002).

Gaiotti E., A. Generale (2001).

1.3. Микроэкономический подход Использование данных индивидуальных балансов коммерческих банков является распространенным подходом при проверке наличия в стране эффективно работающего канала банковского кредитования. Гамбакорта30 отмечает, что для наличия такого канала должны быть выполнены определенные условия: во-первых, функционирование фирм и домохозяйств должно зависеть от доступности банковских кредитов, и, вовторых, органы денежно-кредитного регулирования должны быть способны изменять объем предложения банками кредитов и ссуд.

При этом важной гипотезой, проверяемой в рамках микроэкономического подхода, является то, что банки, обладающие различными характеристиками, реагируют на шоки кредитно-денежной политики по-разному. В частности, проверяется предположения, что для банков с меньшей долей высоколиквидных активов влияние денежно-кредитной политики будет заметнее, так как ужесточение денежно-кредитной политики ограничит их доступ к «дешевым» деньгам в большей степени, чем тех кредитных организаций, у которых есть запас прочности в виде ликвидных ресурсов.

В работе Кашьяпа и Штайна31 проводилось сравнение балансовой отчетности банков разных размеров (по величине активов) на примере США. Авторы показали, что малые банки имеют больше ценных бумаг в активах и предоставляют меньше ссуд.

Деятельность малых банков связана с большим риском, поэтому им труднее привлекать внешнее финансирование, поскольку вкладчики охотнее понесут средства в большие банки. Следовательно, малым банкам приходится держать больше резервов. Кроме того, небольшие банки почти полностью финансируются посредством привлечения депозитов и выпуска обыкновенных акций. Напротив, большие банки меньше используют депозиты и акции, но привлекают другие виды финансирования (например, им легче получать финансирование на межбанковском рынке, тогда как маленькие банки редко имеют доступ на межбанковский рынок).

Как правило, авторы, применяющие микроэкономический подход к выявлению каналов денежной трансмиссии, группируют банки тремя различными способами: по размеру активов, объему доступной ликвидности и достаточности собственного капитала.

Gambacorta L. (2001).

Kashyap A. K., J. C. Stein (2000).

При анализе в рамках микроэкономического подхода обычно используется ряд специфических переменных. Так, для характеристики объема выданных кредитов можно рассматривать как общий объем займов, так и их отдельные виды, например, такие, как займы юридическим и физическим лицам. Займы различных типов могут характеризоваться разной динамикой и изменяться в противоположных направлениях в течение бизнес-цикла.

Как правило, в исследованиях с использованием микроданных рассматриваются три возможных показателя денежно-кредитной политики:

• индекс жесткости ДКП, предложенный Бошеном и Милсом32, который был построен на основании официальных документов комитета по операциям на открытом рынке ФРС США (FOMC); в каждый момент времени проводимую денежнокредитную политику они относят к одной из пяти категорий: сильно стимулирующая, стимулирующая, нейтральная, ограничительная и жестко ограничительная.

• ставка процента на межбанковском рынке;

• незаемные резервы.

Рассмотрим спецификацию модели, которая часто используется при микроэкономическом анализе каналов денежной трансмиссии. Пусть Lit отвечает за кредитную деятельность банка (это могут быть все кредиты банка или кредиты, выданные только одному типу экономических агентов, например, юридическим лицам), Bit описывает индивидуальные банковские характеристики (например, размер банка), Mt характеризует кредитно-денежную политику, причем большему значению Mt соответствует более стимулирующая политика. Тогда можно сказать, что величина Lit / Bit показывает, насколько индивидуальные характеристики влияют на выдачу кредитов банками, а значение производной Lit / Mt характеризует чувствительность объемов выдаваемых кредитов и ссуд к действиям органов денежно-кредитного регулирования.

Проверяемая гипотеза состоит в том, что чувствительность объемов кредитов к денежно-кредитной политике выше для банков с более слабой балансовой отчетностью, то есть, что 2Lit / BitMt < 0.

Boschen, J., Mills, L (1995).

Например, для того чтобы измерить величину 2Lit / BitMt банков различных размеров, в работе Кашьяпа и Штейна33 проводится оценка следующего уравнения на различных временных интервалах:

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 9 |



© 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.