WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 20 |

Такая цикличность приводит к возможному множественному равновесию, и экономика может переходить из одного равновесия в другое без изменений в фундаментальных переменных. Таким образом, изначально экономика может находиться в равновесии, совместимом с режимом фиксированного курса, но внезапное ухудшение ожиданий может привести к изменению политики и, как результат, к отказу от поддержания курса, подтверждая тем самым ожидания экономических агентов.

На основании выводов из рассмотренных выше моделей можно расширить список возможных индикаторов надвигающегося кризиса следующими переменными:

1) отклонение выпуска от определенного тренда или желаемого уровня;

2) высокий уровень безработицы;

3) рост мировых и внутренних ставок процента;

4) размер государственного долга;

5) проблемы банковского сектора;

6) политические переменные.

В моделях второго поколения существует определенная трудность в объяснении финансового кризиса только на основе неблагоприятных изменений фундаментальных переменных. Развитие кризиса может осуществляться и без значительного изменения фундаментальных переменных. Как следствие, прогнозирование наступления кризиса становится чрезвычайно сложным.

В работах, посвященных моделям третьего поколения, особое внимание уделяется эффекту заражения, или, другими словами, эффекту передачи кризисов. Например, в работе Герлаха и Шмеца (Gerlach, Smets, 1994) представлена модель, в которой девальвация в одной стране приводит к девальвации в странах – торговых партнерах по причине стремления последних избежать потери конкурентоспособности.

Согласно работе Томчинской (Tomczynska, 2000) можно выделить по крайней мере три фактора, которые делают отдельную страну уязвимой в случае мировой финансовой нестабильности. Во-первых, эффект заражения внешними финансовыми кризисами появляется, когда существует системная связь между страной и экономикой, испытывающей трудности. Причем эта системная связь может быть ненаблюдаемой и, как правило, основывается на сходных экономических и институциональных характеристиках. Вторым фактором, увеличивающим риск переливания кризиса, является макроэкономическая связь (Eichengreen, Rose, Wyplosz, 1996). Охарактеризовать последний фактор можно, выделив несколько каналов распространения эффектов заражения, а именно:

1) мировые шоки приводят к возрастанию давления одновременно на валюты разных стран;

2) значительная девальвация валюты в одной стране подавляет экспорт торговых партнеров вследствие потери ценовой конкурентоспособности;

3) существование финансовых связей ведет к тому, что появление кризиса в одной стране побуждает инвесторов балансировать свои портфели с целью управления рисками.

Существует и третий фактор, который может играть ключевую роль в определении степени отрицательного влияния международных финансовых проблем. Он отражен в так называемых эффектах «полного заражения». Полное заражение имеет место, когда большинство международных инвесторов действуют одинаково независимо от состояния фундаментальных переменных. При появлении кризиса в какой-нибудь развивающейся стране они все могут одновременно вывести свои активы с развивающихся рынков на развитые (как это случилось во время кризисов 1997 г. в развивающихся странах).

Эмпирический анализ валютных кризисов Большое количество финансовых кризисов, охвативших рынки развивающихся стран в 1990-х годах, вызвало значительный интерес к моделям раннего оповещения финансовых кризисов, что привело к оживленной дискуссии по данной тематике в экономической литературе.

Так, обширный обзор приведен в работе Камински, Лизондо и Рейнхарта (Kaminsky, Lizondo, Reinhart, 1998). Авторы рассмотрели 28 работ, посвященных эмпирическому исследованию валютных кризисов, произошедших за последние 20 лет. Несмотря на то, что данные исследования значительно различаются как с методологической точки зрения, так и по перечню рассмотренных в них кризисов, авторы обзора делают несколько общих выводов. Прежде всего, кризисы могут иметь много разных причин, часть которых описывается динамикой отдельной экономической переменной. В результате для объяснения всех кризисов может потребоваться большое количество переменных. В то же время динамика нескольких переменных, по-видимому, может иметь хорошие прогнозные свойства для предсказания большинства кризисов. В частности, реальный обменный курс и международные резервы рассматривались во многих исследованиях и оказывались значимыми в большинстве случаев.

После выхода исследования Камински, Лизондо и Рейнхарта работы по данной тематике стали относить в зависимости от используемой методологии исследования к одной из четырех групп. К первой группе, как правило, относятся ранние работы, содержащие только качественное обсуждение причин и событий, предшествующих валютным кризисам. Зачастую в таких работах рассматривается лишь динамика одного или нескольких индикаторов, и не проводятся какие-либо формальные тесты на пригодность используемых индикаторов для прогнозирования кризисов. Основными представителями этой группы исследований являются работы Дорнбуша, Голдфайна и Вальдеса (Dornbusch, Goldfajn and Valdes, 1995), Голдштайна (Goldstein, 1996).

Во второй группе работ исследуются характерные закономерности в динамике макроэкономических переменных для периодов, следующих до и после валютных кризисов. В некоторых работах предкризисное поведение макроэкономических переменных сравнивается с их поведением на протяжении спокойных периодов для этой же группы стран (см., например, (Eichengreen, Rose, Wyplosz, 1995; Frankel, Rose, 1996)). Для определения того, является ли разница в показателях исследуемой группы стран и контрольной группы значимой, проводятся параметрические и непараметрические тесты. Эти тесты служат для сокращения списка потенциальных индикаторов, так как не все переменные, рассматриваемые в анализе, характеризуются необычной динамикой в преддверии кризиса.

В третьей группе работ используется непараметрический подход, основанный на системе «извлечения сигналов». На основе этого подхода делается вывод о пригодности различных переменных в качестве сигналов о надвигающемся кризисе. Метод включает мониторинг динамики ряда экономических переменных, которые имеют тенденцию к необычному поведению в периоды, предшествующие валютным кризисам. Отклонение какой-либо из этих переменных от нормального уровня рассматривается как сигнал о возможном финансовом кризисе в течение определенного периода 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 истинных сигналов, которые верно предсказали кризис). К данной группе относятся работы Камински и Рейнхарта (Kaminsky, Reinhart, 1999), Камински, Лизондо и Рейнхарта (Kaminsky, Lizondo, Reinhart, 1998), Голдштайна, Камински и Рейнхарта (Goldstein, Kaminsky, Reinhart, 2000).

Камински, Лизондо и Рейнхарт применили «сигнальный подход» для прогнозирования валютных кризисов, используя ежемесячные данные по 15 развивающимся и 5 развитым странам за период 1970– 1995 гг. Для 15 переменных, выбранных с учетом наличия данных и результатов предыдущих теоретических и эмпирических работ, авторы проводили сравнение значений в спокойные периоды и в промежутки времени, начинающиеся 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 прогнозирующую силу показали следующие переменные:

1) отклонение реального обменного курса от детерминированного тренда;

2) наличие банковского кризиса;

3) темп роста экспорта;

4) индекс роста курса акций;

5) отношение темпа роста денежной массы (M2) к темпу роста международных резервов;

6) темп роста выпуска;

7) избыточная денежная масса M1;

8) темп роста международных резервов;

9) темп роста денежного мультипликатора M2;

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

Берг и Паттилло (Berg, Pattillo, 1998) применили этот подход для прогнозирования кризисов в странах Азии и получили неоднозначные результаты. Для большей части кризисов (68%) сигналы не поступали заранее, а из поступивших сигналов более половины (60%) были ложными. Более качественное предсказание было получено при дополнительном включении в список переменных отношения сальдо счета текущих операций к ВВП и отношения денежной массы (M2) к золотовалютным резервам.

Четвертая группа статей проводит оценку вероятности финансового кризиса, основываясь на явно заданной теоретической модели. В данных работах индикатор валютного кризиса моделируется как фиктивная переменная, принимающая значение 0 или 1. Тем не менее, в отличие от предыдущего подхода, объясняющие переменные не принимают форму фиктивных переменных, при этом значимость всех переменных анализируется одновременно, в то время как при «сигнальном подходе» взаимосвязь зависимой и объясняющей переменных изучается для каждой переменной отдельно. Примерами работ этой группы являются исследования Франкеля и Роуза (Frankel and Rose, 1996). Результаты таких исследований также помогают сократить список пригодных индикаторов, так как часть переменных оказывается статистически незначимой.

Франкель и Роуз использовали вероятностную модель для оценки вероятности кризиса на годовых данных по выборке из 105 развивающихся стран за 1971–1992 гг. В качестве определения кризиса в работе была выбрана девальвация национальной валюты более чем на 25% за год. Авторы использовали несколько спецификаций модели и пришли к выводу, что 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 укрепляется национальная валюта.

В то же время результаты для темпов роста выпуска, реального обменного курса и резервов не были устойчивыми при различных спецификациях.

Берг и Паттилло переоценили результаты работы Франкеля и Роуза. При использовании в качестве сигнала о надвигающемся кризисе фиктивной переменной, равной 1, если вероятность кризиса превосходила 25%, только 17 из 69 кризисов были предсказаны корректно, тогда как 33 из 711 спокойных периодов были ошибочно спрогнозированы. По утверждениям авторов, одной из причин таких результатов являлась высокая разнородность стран в выборке. Однако при рассмотрении более однородной и маленькой выборки стран за период 1970–1996 гг. 38 из 60 кризисов и 342 из 383 спокойных периодов были корректно предсказаны.

Авторы применяли также вероятностную модель для оценки вероятности валютного кризиса. Они использовали данные и определение кризиса, описанные в работе Камински, Лизондо и Рейнхарта.

В их регрессионной модели значение зависимой переменной равнялось 1 не только в моменты самих кризисов, но также и с лагом в месяца, предшествующих кризису. Следующие переменные имели наибольшую объясняющую способность:

1) отклонение реального обменного курса от тренда;

2) сальдо текущего счета платежного баланса;

3) темп роста международных резервов;

4) темп роста экспорта;

5) отношение денежной массы (M2) к резервам.

При использовании в качестве сигнала о надвигающемся кризисе фиктивной переменной, равной 1, если вероятность кризиса превосходила 25%, модель корректно предсказывала 48% кризисов внутри выборки и 84% спокойных периодов. При вневыборочном анализе результаты оказались даже лучше: 80% кризисов и 79% спокойных периодов прогнозировались корректно.

Отметим, что в ИЭПП также была предпринята попытка выявления индикаторов, которые позволяли спрогнозировать валютный кризис 1998 г. (см. (Экономика переходного периода, 2003)). При этом наилучшую предсказательную силу имели такие показатели, как золотовалютные резервы, экспорт, цены на нефть, спрэд между внутренней и внешней ставками процента, реальной ставкой процента на внутреннем рынке и индекс промышленного производства.

2. Построение системы индикаторов – предвестников финансовой нестабильности Анализ теоретических и эмпирических аспектов взаимосвязи различных макро- и микроэкономических показателей и вероятности наступления кризиса финансовой системы позволяет выделить набор показателей, которые могут быть использованы в качестве индикаторов – предвестников кризиса (см. табл. 2).

Таблица Индикаторы – предвестники финансовой нестабильности Темп экономического роста • темп роста ВВП • объем промышленного производства Платежный баланс • сальдо текущего счета • золотовалютные резервы • внешний долг • условия торговли (цены экспорта) • импорт и экспорт • реальный эффективный курс • отток капитала Процентные ставки • реальная процентная ставка • разница между внутренней и внешней процентными ставками • отношение ставки по кредитам к ставке по депозитам Денежные индикаторы:

• ИПЦ • динамика внутреннего кредита в реальном выражении • денежный мультипликатор • отношение денежной массы к золотовалютным резервам • темп роста депозитов в реальном выражении • избыточное предложение денег в реальном выражении Индикатор давления на валютный рынокОтметим, что на практике не все индикаторы могут быть использованы при анализе стабильности финансовой системы, так как ста Определение данного индикатора будет дано ниже.

тистика по некоторым показателям может оказаться недоступна.

Наконец, напомним, что каждый раз к анализу индикаторов следует подходить субъективно, т.е. с использованием экспертной информации о состоянии тех или иных рынков, которая не может быть представлена в виде количественного показателя. Поэтому деление индикаторов по различным секторам финансового рынка является достаточно условным, а наибольшее внимание должно уделяться состоянию экономики страны в целом.

В обзоре литературы было показано, что финансовому кризису обычно предшествовали негативные тенденции основных макроэкономических индикаторов. Следовательно, система индикаторов – предвестников финансовой нестабильности должна включать показатели, позволяющие судить о ситуации в экономике страны. Особенно большое значение такие показатели приобретают в условиях, когда доступная статистика по отдельным секторам финансового рынка ограничена небольшим кругом индикаторов. Рассмотрим эти индикаторы более подробно.

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 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.