WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 9 |

Таким образом, на сегодняшний день построение и оценка векторных авторегрессий являются самым популярным методом изучения трансмиссионных механизмов денежно-кредитной политики. В то же время получаемые с его помощью результаты могут быть весьма неустойчивыми в зависимости от порядка включения переменных в модель. Иными словами, модели VAR не представляют собой истину в последней инстанции, но являются полезным инструментом для прояснения взаимодействий между различными переменными. Во второй части работы мы также применим данный подход для анализа трансмиссионных механизмов в России.

1.3. Микроэкономический подход Использование данных индивидуальных балансов коммерческих банков является распространенным подходом при проверке наличия в стране эффективно работающего канала банковского кредитования. Гамбакорта (Gambacorta, 2001) отмечает, что для наличия такого канала должны быть выполнены определенные условия: вопервых, функционирование фирм и домохозяйств должно зависеть от доступности банковских кредитов, и, во-вторых, органы денежнокредитного регулирования должны быть способны изменять объем предложения банками кредитных ресурсов.

При этом важной гипотезой, проверяемой в рамках микроэкономического подхода, является то, что банки, обладающие различными характеристиками, реагируют на шоки денежно-кредитной политики по-разному. В частности, проверяется предположение о том, что для банков с меньшей долей высоколиквидных активов влияние ДКП 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 Штайна (Kashyap, Stein, 2000) 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, так как вкладчики охотнее понесут свои 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, по объему доступной ликвидности и по достаточности собственного капитала.

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 жесткости денежнокредитной политики:

• индекс жесткости ДКП, предложенный Бошеном и Милсом (Boschen, Mills, 1991), который был построен на основании официальных документов комитета по операциям на открытом рынке ФРС США (FOMC); в каждый момент времени проводимую денежно-кредитную политику на основе экспертных оценок 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 ДКП, причем большему значению Mt соответствует более экспансионистская 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 «плохими» индивидуальными характеристиками (небольшой размер, меньший объем выданных кредитов, меньшее отношение собственного капитала к активам), т.е. что 2Lit / BitMt < 0.

Например, для измерения величины 2Lit / BitMt банков различных размеров в работе Кашьяпа и Штейна (Kashyap, Stein, 2000) проводится оценка следующего уравнения на различных временных интервалах:

ln(Lit ) = ln Lit- j + tBit-1 + FBRik + it ( ) (3.1) tj kt j=1 k =В уравнении (3.1) дамми-переменная FBRik отвечает за различные федеральные резервные округа и позволяет учесть различия в экономических характеристиках разных округах, а it – случайные независимые ошибки.

Коэффициент t показывает существенность ограничений, связанных с ликвидностью для банков данного класса, в период t. На втором этапе анализа авторами проводится оценка для коэффициента t при двух различных спецификациях.

В первой спецификации учитывается лишь изменение ДКП:

t = + Mt- j +TIMEt + ut, (3.2) j j=где TIMEt отвечает за временной тренд.

Во второй спецификации учитывается темп прироста ВВП:

. (3.3) t = + Mt- j + GDPt- j +TIMEt + ut j j j=0 j=В обоих случаях гипотеза состоит в том, что для малых банков расширительная денежно-кредитная политика должна вести к уменьшению величины t, т.е. сумма коэффициентов перед Mt ( ) должна быть статистически значимой и отрицательной. Ав j j=торы показали, что поведение банков сильно различается в зависимости от их размеров: если для крупных банков сумма коэффициентов перед Mt часто бывает положительной, для маленьких банков она чаще всего отрицательна.

При использовании такого двухшагового подхода может возникнуть ряд проблем. Во-первых, на первом шаге в уравнении (3.1) справа стоит эндогенная переменная Bit, что может привести к смещению параметра t на первом шаге. Причем такие смещения могут быть как положительными, так и отрицательными. В частности, в активах некоторых банков больший вес имеют вложения в ценные бумаги по сравнению с кредитами. Поэтому может существовать тенденция к большим значениям величины Bit-1 при медленном росте Lit, и, следовательно, коэффициент t будет занижен.

Кроме того, при реализации двухшагового подхода могут возникать более существенные проблемы, связанные с эндогенностью Bit, которые будут отражаться на величине параметра. Такая ситуаj ция возможна, если существует эндогенная связь между Bit и циклической чувствительностью спроса на кредиты. Например, может иметь место так называемое «гетерогенное неприятие риска», которое состоит в том, что одни банки являются более консервативными, чем другие. Консервативные банки стремятся защитить себя, имея при этом высокое значение Bit и стремясь предоставлять займы более предсказуемым, менее чувствительным к циклам клиентам. Например, крупные банки предоставляют кредиты крупным заемщикам, и поэтому они менее чувствительны к циклам. Это означает, что если есть отрицательная корреляция между Bit и циклами, то j будет иметь смещение в отрицательную сторону. Кроме того, существует вероятность наличия «рациональных резервных запасов», когда все банки имеют одинаковую склонность к риску, но у одних есть больше возможностей предоставления кредитов чувствительным к экономическим циклам клиентам. Для таких банков величина Bit должна быть больше, поскольку их деятельность связана с большими рисками. Но тогда смещение коэффициента будет поj ложительным.

Одним из способов, позволяющих исключить возможные смещения, является включение на втором шаге переменной, характеризующей экономическую динамику. Еще одним вариантом получения несмещенных оценок является отдельная оценка уравнений (3.2) – (3.3) для больших банков. Если коэффициент для этих банков j окажется отрицательным и статистически значимым, то можно будет заключить, что имеет место «гетерогенное неприятие риска».

Если же он окажется положительным, то, скорее всего, верно предположение о «рациональных резервных запасах».

Помимо двухшагового подхода, рассмотренного выше, ряд авторов применяет альтернативный одношаговый подход, при котором уравнение для коэффициента t отдельно не оценивается. Сделав некоторые упрощения, уравнения (3.1) – (3.3) можно представить в виде:

44 4 ln(Lit ) = ln Lit- j + Mt- j +TIMEt + QUARTERkt + ( ) j µj µj k j=1 j=0 j=0 k = 12 (3.4) + k FBRik + Bit -1 + TIMEt + + it jMt - j k =1 j = ln(Lit ) = ln Lit - j + µ j jMt - j ln(Lit ) = j =1 j = 44 = ln Lit - j + µ + +TIMEt + j jMt - jj = 0 jGDPt - j j = 1 j = 312 + kQUARTERkt + k FBRik + Bit -1 + + TIMEt jMt - j +it (3.5) k =1 k =1 j = Здесь Lit отвечает за кредитную деятельность банка, Bit описывает состояние балансовой отчетности, Mt характеризует денежнокредитную политику. Также в уравнение включены: даммипеременная FBRik, которая отвечает за различные федеральные резервные округа, квартальная переменная QUARTERkt и временной тренд TIMEt.

Данный подход применен в работе Гамбакорты (Gambacorta, 2001), который также делает попытку проверить чувствительность банковских кредитов и займов к ДКП с учетом таких характеристик банков, как размер активов, ликвидность и величина собственного капитала. Автор выдвигает гипотезу о том, что маленькие банки обычно более ликвидны и характеризуются меньшим отношением собственного капитала к активам. Используется модель с фиксированными индивидуальными эффектами i, причем из-за наличия единичного корня во временных рядах соответствующих переменных они рассматриваются в первых разностях. Оценивается модель вида:

ln(Lit ) =i + ln Lit- j + Mt- j + µ + ( ) j j jMt - jZit - j j=1 j=j = +Zit - j +it - j + ln GDPit - j + it (3.6) j j =Переменная Zti соответствует индивидуальным характеристикам банка (размер, ликвидность или капитализация), тогда коэффициент отражает долгосрочный эффект, который имеет наличие той или иной характеристики на прирост кредитов, а µ показывает, наj сколько сильно влияет ДКП на банки различных видов. Причем, если Nt – число банков на момент t, Ait – совокупные активы банков, Cit – собственный капитал, то Zti определяется как (Ehrmann, 2000;

Ehrmann, Gambacorta, Martinez-Pages, Sevestre, Worms, 2001; Gambacorta, 2001):

ln Ait i размер Sit = ln Ait -, (3.7) Nt Lit i Lit / Ait /T (3.8) ликвидность Liqit = - Ait t Nt Cit i Cit / Ait /T. (3.9) капитализация Capit = - Ait t Nt Заметим, что можно рассматривать модели, в которые входят не все три переменные, отвечающие за специфические характеристики банков. Хотя, как замечают Лупиас и пр. (Loupias, Savignac, Sevestre, 2002), если не включать какую-либо из переменных в уравнение, существует опасность вызвать смещение оценок коэффициентов регрессии, возникающее по причине пропущенных переменных.

Вывод о наличии канала банковского кредитования при анализе панельных данных может быть сделан на основе знака и значимости коэффициентов регрессии, измеряющих влияние монетарной политики, а также учитывающих взаимодействие показателей ликвидности, капитализации банков и размера банковских активов с действиями органов денежно-кредитного регулирования. Если небольшие (низколиквидные или недостаточно капитализированные) банки сталкиваются с дополнительными трудностями при поиске внешнего финансирования после ужесточения ДКП, то они будут уменьшать свои займы в большей степени. Если это так, то в случае, когда коэффициент при инструменте ДКП отрицателен, следует ожидать положительный коэффициент перед переменными, отвечающими за взаимодействие инструмента ДКП, ииндивидуальными банковскими характеристиками.

Стоит отметить, что ликвидность банков можно измерять при помощи различных показателей. Так, например, Лупиас и др., рассматривают три индикатора ликвидности:

- сумма наличных средств и выданных межбанковских кредитов, деленная на активы банка;

- сумма наличных средств, выданных межбанковских кредитов и вложений в ценные бумаги, деленная на активы банка;

- (выданные межбанковские кредиты – полученные межбанковские кредиты)/( At - min(Ct, Lt ) ), где At – общие активы, Ct – выданные межбанковские кредиты, Lt – полученные межбанковские кредиты (МБК); такой подход к определению ликвидности позволяет учесть тот факт, что банки с большим размером выданных межбанковских кредитов не обязательно будут более ликвидны, поскольку им придется выполнять свои обязательства по полученным МБК.

С помощью микроданных возможно также изучать канал денежно-кредитной трансмиссии на уровне не только отдельных банков, но и фирм. Если существует совершенный рынок капитала, то инвестиционные решения фирм не должны зависеть от используемых ими способов привлечения капитала. Те не менее в мире, где суще ствуют моральный риск, агентские издержки, неблагоприятный отбор и провалы рынка, внутреннее и внешнее финансирование не может быть абсолютно взаимозаменяемо. Так как ДКП влияет на доступность кредитов, то анализ механизма трансмиссии на уровне фирм осуществляется с помощью исследования вопроса о том, влияет ли денежно-кредитная политика на инвестиционные решения.

С точки зрения канала балансовой отчетности, если рост реальной ставки процента приведет к изменению финансового положения фирм, то они будут вынуждены сократить свои инвестиции. Чем хуже финансовое состояние фирмы (например, чем выше ее задолженность), тем менее охотно ей будут предоставлять средства кредиторы и тем выше будут издержки, связанные с привлечением внешнего финансирования, что, в свою очередь, может усилить отрицательные монетарные шоки.

Опираясь на ряд теоретических предпосылок, Вальдеррама (Valderrama, 2001) в своей работе показывает, что уравнение спроса на инвестиции можно оценить в следующем виде:

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 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.