WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 15 | 16 || 18 | 19 |   ...   | 20 |

Вторая группа статей исследует характерные закономерности (stylized facts) в динамике макроэкономических переменных для периодов, следующих до и после валютных кризисов. В некоторых работах предкризисное поведение макроэкономических перемен ных сравнивается с их поведением на протяжении спокойных пе риодов для этой же группы стран (см., например, (Eichengreen, Rose and Wyplosz, 1995); (Frankel and Rose, 1996)). В других иссле дованиях контрольная группа состоит из стран, в которых кризис не наблюдался (см., например, (Edwards, 1989); (Edwards, Santaella, 1993)). Для определения того, является ли разница в по казателях исследуемой группы стран и контрольной группы значи мой, проводятся параметрические и непараметрические тесты.

Эти тесты служат для сокращения списка потенциальных индика торов, так как не все переменные, рассматриваемые в анализе, характеризуются необычной динамикой в преддверии кризиса.

В третьей группе работ используется непараметрический под ход, основанный на системе «извлечения сигналов». На основе этого подхода делается вывод о пригодности различных перемен ных в качестве сигналов о надвигающемся кризисе. Метод включа ет мониторинг динамики ряда экономических переменных, кото рые имеют тенденцию к необычному поведению в периоды, пред шествующие валютным кризисам. Отклонение какой либо из этих переменных от нормального уровня рассматривается как сигнал о возможном финансовом кризисе в течение определенного перио да времени в будущем. При этом пороговый уровень отклонения определяется таким образом, чтобы минимизировать отношение «шум – сигнал» (определяемое как отношение доли ошибочных сигналов, которые предшествуют спокойным периодам, к доле ис тинных сигналов, которые верно предсказали кризис). К данной группе относятся работы (Kaminsky, Reinhart, 1999); (Kaminsky, Lizondo, Reinhart, 1998); (Goldstein, Kaminsky, Reinhart, 2000;

Edison, 2000).

В работе (Kaminsky, Lizondo, Reinhart, 1998) был применен сиг нальный подход для прогнозирования валютных кризисов на осно ве ежемесячных данных по 15 развивающимся и 5 развитым стра нам за период 1970–1995 гг. Для 15 переменных, выбранных с уче том наличия данных и результатов предыдущих теоретических и эмпирических работ, авторы проводили сравнения значений в спо койные периоды и в промежутки времени начиная с 24 месяцев до момента кризиса. Пороговые уровни определялись как квантили распределения переменной для каждой страны таким образом, чтобы оптимизировать отношение шума к сигналу. Наибольшую прогнозную силу показали следующие переменные:

1) отклонение реального обменного курса от детерминированно го тренда;

2) наличие банковского кризиса;

3) темп роста экспорта;

4) индекс роста курса акций;

5) отношение темпа роста денежной массы (М2) к темпу роста международных резервов;

6) темп роста выпуска;

7) «избыточная» денежная масса M1;

8) темп роста международных резервов;

9) темп роста денежного мультипликатора (М2);

10) темп роста внутреннего кредита по отношению к темпу рос та ВВП.

В работе (Berg, Pattillo, 1998) данный подход применен для про гнозирования кризисов в странах Азии, и получены неоднозначные результаты. Для большей части кризисов (68%) сигналы не посту пали заранее, при этом более половины (60%) сигналов были лож ными. Более качественное предсказание было получено при до полнительном включении в список переменных отношения сальдо счета текущих операций к ВВП и отношения денежной массы (М2) к золотовалютным резервам.

Четвертая группа статей проводит оценку вероятности финан сового кризиса, основываясь на явно заданной теоретической мо дели. В данных работах индикатор валютного кризиса моделиру ется как фиктивная (dummy) переменная, принимающая значения 0 или 1. Тем не менее, в отличие от предыдущего подхода, объяс няющие переменные не принимают форму фиктивных перемен ных. При этом значимость всех переменных анализируется одно временно, в то время как в сигнальном подходе взаимосвязь зави симой и объясняющей переменных изучается для каждой пере менной отдельно. Примерами работ этой группы являются иссле дования (Frankel, Rose, 1996); (Berg, Pattillo, 1998); (Kumar, Moorthy, Perraudin, 2002). Результаты таких исследований также помогают сократить список пригодных индикаторов, так как часть переменных оказывается статистически незначимой.

В работе (Frankel, Rose, 1996) была использована вероятност ная модель для оценки вероятности кризиса на годовых данных по выборке из 105 развивающихся стран за 1971–1992 гг. В качестве критерия кризиса в работе была выбрана девальвация националь ной валюты более чем на 25%. Авторы использовали несколько спецификаций модели и пришли к выводу: вероятность кризиса возрастает, когда снижается темп роста выпуска, увеличивается темп роста внутреннего кредита, растут международные ставки процента, уменьшаются прямые иностранные инвестиции как часть общего долга, сокращаются международные резервы и ук репляется национальная валюта. В то же время результаты для темпов роста выпуска, реального обменного курса и резервов не были устойчивыми при различных спецификациях.

В работе (Berg, Pattillo, 1998) были переоценены результаты ис следования (Frankel, Rose, 1996). При использовании в качестве сигнала о надвигающемся кризисе фиктивной переменной, равной 1, если вероятность кризиса превосходила 25%, только 17 из кризисов были предсказаны корректно, тогда как 33 из 711 спо койных периодов были ошибочно спрогнозированы. По утвержде ниям авторов, одной из причин таких результатов являлась высо кая разнородность стран в выборке. Однако при рассмотрении бо лее однородной и маленькой выборки стран за период 1970–1996 гг., 38 из 60 кризисов и 342 из 383 спокойных периодов были коррект но предсказаны.

Авторы применяли также вероятностную модель для оценки ве роятности валютного кризиса. Они использовали данные и опре деление кризиса, описанные в работе (Kaminsky, Lizondo, Reinhart, 1998). В их регрессионной модели значение зависимой перемен ной равнялось 1 не только в моменты самих кризисов, но также и с лагом в 23 месяца, предшествующих кризису. Следующие пере менные имели наибольшую объясняющую способность:

- отклонение реального обменного курса от тренда;

- сальдо текущего счета платежного баланса;

- темп роста международных резервов;

- темп роста экспорта;

- отношение денежной массы (М2) к резервам.

В своей работе авторы использовали не сами переменные, а квантили распределения переменной для каждой страны. При ис пользовании в качестве сигнала о надвигающемся кризисе фик тивной переменной, равной 1, если вероятность кризиса превос ходила 25%, модель корректно предсказывала 48% кризисов внут ри выборки и 84% спокойных периодов. При вневыборочном ана лизе результаты оказались даже лучше: 80% кризисов и 79% спо койных периодов прогнозировались корректно.

4.2. Методологические вопросы Эмпирические работы, рассмотренные в предыдущем разделе, по существу, использовали две альтернативные методики, кото рые можно положить в основу системы индикаторов валютных кри зисов (системы раннего оповещения). Первый подход заключается в оценке вероятности девальвации на один или несколько перио дов вперед на основе многомерных вероятностных моделей. Вто рой подход является непараметрическим и основан на методике «извлечения сигналов».

Каждый из указанных подходов имеет свои преимущества и не достатки. Основное преимущество сигнального (второго) подхода состоит в том, что оценка прогнозной силы каждого индикатора проводится на индивидуальной основе, что позволяет проранжи ровать переменные. Более того, эта методика может использо ваться для выработки текущей экономической политики, так как переменная, подавшая сигнал, может быть непосредственно оп ределена. Однако из за двумерного характера этого подхода взаимодействие между индикаторами не принимается во внима ние. В то же время данная методика позволяет построить инте гральный индикатор финансового кризиса. Так, в работе (Kaminsky, 1998) был предложен такой показатель, построенный как взвешенная сумма индивидуальных индикаторов. Другой про блемой данного подхода является неявное предположение о весь ма специфичной функциональной зависимости между зависимой и объясняющими переменными. Вероятность кризиса по данной ме тодике фактически моделируется как бинарная функция значения индикатора, принимающая значение 0, когда индикаторная пере менная ниже граничного значения, и значение 1 – в противном случае. Таким образом, эти модели не различают случаи, когда переменная превысила пороговое значение только слегка и когда индикаторная переменная значительно превысила пороговый уро вень.

Некоторые недостатки сигнального подхода разрешаются в эконометрическом (первом) подходе, так как результат интерпре тируется как вероятность появления кризиса, и становятся осуще ствимыми стандартные статистические тесты. Более того, эти мо дели охватывают влияние всех объясняющих переменных одно временно и обладают достаточной гибкостью при выборе различ ных функциональных форм связи зависимой и объясняющих пере менных, содержащих в том числе и фиктивные переменные. Одна ко большая трудность реализации такой методики связана с тем фактом, что число кризисов в выборке обычно очень мало по срав нению с числом спокойных периодов. В результате статистические свойства регрессии зачастую не являются показательными, что фактически сводит на нет достоинство данного подхода. Особенно это справедливо для России, где имел место лишь один финансо вый кризис. В этой связи мы будем придерживаться первой из ука занных методик.

4.2.1. Индикаторы На основе теоретических работ и эмпирических исследований по индикаторам финансовых и валютных кризисов нами был ото бран набор показателей – предвестников кризиса (лидирующих или опережающих индикаторов). Наиболее часто используемые опережающие индикаторы могут быть сгруппированы в следую щие большие категории:

1) внешний сектор:

– счет операций с капиталом: международные резервы, потоки капитала, прямые иностранные инвестиции и со отношение между внутренней и внешней процентными ставками;

– счет текущих операций: сальдо, реальный обменный курс, экспорт, импорт, торговый баланс, условия торгов ли, цена экспорта;

2) финансовый сектор:

– показатели либерализации финансовой системы: темп роста внутреннего кредита, реальная ставка процента, денежный мультипликатор, разница между процентными ставками по кредитам и депозитам;

– прочие финансовые показатели: кредиты центрального банка банковской системе, разница между спросом и предложением денег, темп роста денежной массы, до ходность облигаций, внутренняя инфляция, «теневой» обменный курс, отношение денежной массы М2 к между народным резервам;

3) реальный сектор: рост реального ВВП, безработица, зара ботная плата;

4) бюджетно налоговая политика: дефицит бюджета, доходы и расходы правительства, кредитование государственного сектора;

5) институциональные факторы: открытость экономики, кон центрация торговли, финансовая либерализация, торговые связи, банковские кризисы, прошлые валютные кризисы, валютные кри зисы в других странах, методы валютного регулирования;

6) государственные финансы: структура внутреннего и внеш него долга по типам кредиторов и величине процентных ставок;

7) политическая ситуация: фиктивные переменные, соответ ствующие выборам в органы власти, периодам политической не стабильности;

8) международные переменные: реальный рост ВВП и инфля ция в других странах, процентные ставки на мировых рынках.

Следующий шаг заключается в сокращении списка индикаторов до тех переменных, которые являются наиболее полезными в предсказании кризисов. По видимому, наиболее спорной частью анализа лидирующих индикаторов является выбор конкретных пе ременных для предсказания кризисов в каждом отдельном случае.

В табл. 4.1 указаны рассматриваемые в эмпирической литературе индикаторы и число работ, в которых индикатор оказывался стати стически значимым.

Таблица 4.Статистически значимые индикаторы KLR HK(2000) BP HK(2002) ВВП 6 16 5 Бюджетный дефицит 3 6 Реальный обменный курс 12 22 1 Счет текущих операций 4 10 Экспорт 2 9 Условия торговли 2 6 Счет операций с капиталом 3 Внешний долг 4 1 Долг международным банкам Международные резервы 11 18 3 Предложение денег 2 16 3 Кредит 5 10 4 Реальная ставка процента 1 8 4 Стоимость акций 1 8 Инфляция 5 8 4 Эффект «заражения» 1 Политические переменные 3 3 1 Примечания:

KLR – число работ, в которых индикатор был статистически значимым, из 28 статей за 1979–1997 гг., исследованных в (Kaminsky, Lizondo, Reinhart, 1998);

HK(2000) – число работ, в которых индикатор был статистически значимым, из статьи за 1997–2000 гг., исследованной в (Hawkins, Klau, 2000);

BP – число работ, в которых индикатор был статистически значимым, из 5 статей, исследованных в (Bell, Pain, 2000);

HK(2002) – число работ, в которых индикатор был статистически значимым, из статьи за 1997–2000 гг., исследованной в (Hawkins, Klau, 2002).

Необходимо отметить, что в рамках предыдущего исследования валютного кризиса 1998 г. в России, проведенного в ИЭПП (Эко номика переходного периода…, 2003), анализируемые индикато ры были разбиты на три группы в соответствии с согласованно стью их динамики перед кризисом с предсказаниями теоретиче ских исследований в отношении поведения того или иного индика тора (табл. 4.2).

Таблица 4.Работающий Неоднозначный Неработающий индикатор индикатор индикатор 1. Золотовалютные 1. Реальный курс рубля 1. Импорт резервы (к доллару США) 2. Изменение банков 2. Экспорт 2. Отношение ставок по ских депозитов 3. Индекс цен на кредитам к ставкам по 3. «Избыточное» пред нефть депозитам ложение денег в реаль 4. Спред между внут 3. Индекс фондового ном выражении ренней и внешней рынка 4. Денежный мультип ставками процента 4. Отношение денежной ликатор 5. Реальная ставка массы ( М ) к золотова 5. Отношение денежной внутреннего процента лютным резервам массы ( М ) к ВВП 6. Индекс промыш ленного производства Таким образом, на основе анализа эмпирической литературы и наших предыдущих исследований наиболее важными индикатора ми представляются следующие:

• индикаторы счета текущих операций: отклонение реального об менного курса от тренда, импорт и экспорт, условия торговли;

• индикаторы счета капитальных операций: иностранные резер вы, отношение M2 к иностранным резервам, разница между внутренней и внешней процентными ставками;

• индикаторы реального сектора: промышленное производство и индекс цен акций;

Pages:     | 1 |   ...   | 15 | 16 || 18 | 19 |   ...   | 20 |



© 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.