WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |

Таблица 2. Значения информационных критериев для моделей векторной авторегрессии с различным числом лагов % (2) BL (2) CF (2) UPL (3) HLE (2) QT (1) ER (2) LR 170,3669 171,0989 170,5580 174,2740 172,3147 162,9053 170,AIC –3,280140 –3,294928 –3,283999 –3,332123 –3,319488 –3,158105 –3,SIC –3,070433 –3,085222 –3,074292 –3,041973 –3,109782 –3,027847 –3,Следовательно, с точки зрения используемых статистических критериев в экономике России, скорее всего, действуют три разных канала денежной трансмиссии: канал непредвиденного роста уровня цен, канал банковского кредитования и канал богатства домохозяйств. При этом согласно всем критериям наихудшими статистическими характеристиками обладает модель, проверяющая выполнения теории q-Тобина. Следовательно, из трех основных каналов денежной трансмиссии (процентный канал, канал цен активов и кредитный канал) в Российской Федерации, скорее всего, наибольшее значение имеет именно последний. На наш взгляд, такие результаты вполне согласуются с общими представлениями о характере взаимодействия реального и финансового секторов в экономике России.

В частности, канал непредвиденного роста уровня цен объясняется наличием выявленной ранее реакции выпуска на ценовые шоки, хотя мы не получили статистически значимых результатов для выпуска и шоков денежного предложения. В то же время на рассматриваемом промежутке времени темпы инфляции в РФ постоянно снижались, тогда как темпы экономического роста оставались на достаточно высоком уровне. Следовательно, положительная реакция выпуска на снижение цен являлась естественным следствием экономических процессов в России.

Роль канала банковского кредитования также нельзя отрицать на основе наблюдений в 1999–2007 гг., когда рост общего объема ликвидности в экономике привел к увеличению активов банковской системы, что в результате положительно сказалось на объемах кредитования реального сектора экономики. В конечном счете, увеличение инвестиционной активности компаний, в том числе за счет заемных средств, стало одним из факторов быстрого роста выпуска в 2006–2007 гг., когда закончился период восстановительного роста после кризиса 1998 г.

Наконец, существование канала богатства домохозяйств можно объяснить бурным ростом доходов населения в последние годы, который привел к значительному увеличению потребительского спроса, ставшего одним из ведущих факторов экономического роста. Что касается отсутствия канала, соответствующего теории q-Тобина, то такое положение вещей связано с незначительной степенью развития фондового рынка в РФ.

Таким образом, хотя проведенный анализ не позволил отвергнуть гипотезу об отсутствии в РФ работающих каналов денежной транс миссии, мы считаем, что данный результат является следствием низкой мощности используемых статистических критериев из-за малого числа наблюдений. Поэтому можно предположить, что в российской экономике функционируют те трансмиссионные механизмы, при оценке наличия которых были получены наилучшие со статистической точки зрения модели.

В завершение данного раздела следует отметить, что наши результаты аналогичны выводам, полученным в предыдущем исследовании на тему изучению механизмов денежной трансмиссии в 1992– 2001 гг. (Дробышевский, Козловская, 2002). Как и в более ранней работе, мы не обнаружили статистически значимых работающих каналов денежной трансмиссии в российской экономике в 1999– 2007 гг. Данный результат, по всей видимости, отражает практическое отсутствие у Банка России реальных рычагов воздействия на денежно-кредитную политику в стране, и, следовательно, слабое ее влияние на реальный сектор экономики РФ. Важным фактором экономического роста в последние годы были высокие цены на энергоносители, вследствие которых основным каналом формирования денежного предложения в России стала покупка Банком России валюты. В таких условиях говорить о целенаправленной и самостоятельной ДКП представляется неоправданным.

В то же время финансовый сектор России все еще находится в стадии становления, что неизбежно оказывает влияние на все экономические процессы. В таких условиях традиционные каналы денежной трансмиссии, описываемые экономической теорией, вполне могут оказаться неработающими.

Заметим также, что в 1999–2007 гг. наилучшие статистические результаты были получены при проверке наличия канала банковского кредитования, канала непредвиденного роста уровня цен и канала богатства домохозяйств, тогда как в соответствии с результатами более раннего исследования в 1992–2001 гг. аналогичный вывод был сделан относительно процентного канала, канала денежных потоков и канала непредвиденного роста уровня цен. Следовательно, лишь канал непредвиденного роста уровня цен оставался функционирующим на протяжении практически всей новейшей истории РФ.

2.2. Анализ функционирования канала банковского кредитования с использованием панельных данных Использование данных о банковских балансах отдельных банков наряду с методом векторных авторегрессий является одним из основных подходов к изучению механизмов денежной трансмиссии.

При этом если методология VAR позволяет тестировать функционирование всех теоретически возможных каналов, то панельный анализ с использованием балансов коммерческих банков дает возможность проверить эффективность функционирования лишь кредитных каналов, в целом, и канала банковского кредитования, в частности.

Заметим, что канал банковского кредитования по результатам проведенного нами VAR-анализа оказался одним из тех, которые могут функционировать в российской экономике. Причем мы полагаем, что функционирование данного канала представляется наиболее вероятным, так как работа канала ликвидности домохозяйств была крайне затруднена из-за весьма небольшой доли финансовых активов в распоряжении домохозяйств. Что касается канала непредвиденного роста уровня цен, то, несмотря на быстрый рост денежного предложения в 1999–2007 гг., темпы инфляции в РФ снижались, что согласно теоретическим предпосылкам о функционировании данного канала должно было бы привести к замедлению экономической активности. Напомним, что механизм работы канала непредвиденного изменения цен предполагает, что непредвиденное снижение цен приводит к уменьшению чистых активов компаний, что обостряет проблемы морального риска и неблагоприятного отбора, вызывая сокращение банковского кредитования, а, следовательно, инвестиций и ВВП.

Таким образом, в данном разделе мы будем изучать канал банковского кредитования, который акцентирует внимание на той роли, которую в процессе денежной трансмиссии играют коммерческие банки. Напомним, что функционирование данного канала предполагает, что в случае ужесточения денежно-кредитной политики Центральным банком ставки на рынке МБК растут, что снижает предложение кредитных ресурсов. В такой ситуации часть банков сможет найти альтернативные источники средств, например, выпустить облигации. В то же время другая часть банков столкнется с оттоком депозитов и будет вынуждена сократить объемы кредитования нефинансовых организаций, что приведет к снижению выпуска в экономике10.

В работе мы будем использовать квартальные данные индивидуальных банковских балансов с I квартала 2000 по III квартал 2007 г.

Кроме того, мы будем применять макроэкономическую статистику, публикуемую Росстатом и ЦБ РФ. Данные, используемые в нашей работе, предоставлены агентством «Интерфакс – ЦЭА (Центр экономического анализа)».

При построении регрессионных моделей мы рассматривали такие показатели, как активы коммерческих банков, их капитал, объемы выданных кредитов (нефинансовому сектору в целом, а также юридическим и физическим лицам по отдельности) и ликвидные ресурсы кредитных организаций.

Одним из основных показателей функционирования банковской системы являются активы банков. Как видно из рис. 2.9, на протяжении рассматриваемого периода времени активы банковской системы постоянно росли, как в абсолютном выражении, так и в процентах ВВП.

Одной из ключевых черт банковской системы РФ является ее высокая концентрация. Динамика коэффициента Герфиндаля для отечественных банков приведена на рис. 2.10. Отметим, что при равномерном распределении активов коммерческих банков (совершенной конкуренции) данный коэффициент не превышал бы 0,001 (при числе банков порядка 1000). В реальности в последние годы указанный коэффициент находился в пределах 0,08–0,10, что свидетельствует о высокой концентрации активов. В то же время можно заметить, что в последние кварталы концентрация несколько снизилась.

В частности, в работе (Дробышевский, Трунин и др., 2007) было показано, что в ряде российских регионов изменение объемов банковского кредитования действительно оказывает статистически значимое влияние на инвестиционное процессы.

18 60% 50% 12 40% 30% 6 20% 10% 0 0% 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 активы банковской системы (трлн. руб.) активы банковской системы (% ВВП, правая шкала) Рис. 2.9. Динамика активов банковской системы РФ в 2000–2007 гг.

0,0,0,0,0,0,0,2003 2004 2005 2006 Рис. 2.10. Динамика коэффициента Герфиндаля в 2003–2007 гг.

трлн. руб.

I квартал I квартал I квартал I квартал I квартал I квартал I квартал I квартал II квартал II квартал II квартал II квартал II квартал II квартал II квартал II квартал III квартал III квартал III квартал III квартал III квартал III квартал III квартал III квартал IV квартал IV квартал IV квартал IV квартал IV квартал IV квартал IV квартал I I I I I II II II II II IV IV IV IV III III III III III Высокая концентрация банковской системы РФ становится еще более очевидной, если посмотреть на долю крупнейшего банка страны – Сбербанка России – в активах банковской системы (см.

рис. 2.11).

31% 30% 29% 28% 27% 26% 25% 24% 23% 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Рис. 2.11. Изменение доли активов Сбербанка России в совокупных активах банковской системы РФ Из рис. 2.11 видно, что колебания доли Сбербанка находились в течение последних 7 лет в пределах 5 процентных пунктов. При этом, несмотря на постепенное снижение доли с середины 2004 г., делать вывод о том, что данная тенденция будет продолжена, на наш взгляд, несколько преждевременно.

Что касается динамики достаточности капитала (см. рис. 2.12), то в 2004–2006 гг. она постепенно снижалась вследствие бурного развития банковского сектора и резкого увеличения объемов кредитования нефинансового сектора (см. рис. 2.13), однако в 2007 г. она вновь выросла, что стало результатом увеличения собственного капитала Сбербанка России и Внешторгбанка после дополнительной эмиссии акций.

I I I I I I I I II II II II II II II II III III III III III III III III IV IV IV IV IV IV IV 17% 16% 15% 14% 13% 12% 11% 10% 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Рис. 2.12. Динамика достаточности капитала в банковской системе РФ в 2000–2007 гг.

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Кредиты, выданные юридическим лицам Кредиты, выданные физическим лицам Рис. 2.13. Динамика объема кредитов, выданных российскими банками нефинансовому сектору в 2000–2007 гг.

I I I I I I I I II II II II II II II II IV IV IV IV IV IV IV III III III III III III III III трлн. руб.

I I I I I I I I II II II II II II II II III III III III III III III III IV IV IV IV IV IV IV На рис. 2.14–2.15 показана структура активов и обязательств российской банковской системы на 1 октября 2007 г.

Кор. Счета, 5% Прочие активы, 8% Денежные ФОР, 2% средства и драгметаллы, 2% Кредиты банкам, 10% Долговые обязательства, 9% Кредиты НБС, 64% Рис. 2.14. Структура активов банковской системы России на 1 октября 2007 г.

Прочие Кор. счета обязательства, банков, 1% Кредиты банков, 3% Долговые 15% ценные бумаги, Расчетные счета 7% нефинансового сектора, 23% Депозиты нефинансового сектора, 51% Рис. 2.15. Структура обязательств банковской системы России на 1 октября 2007 г.

Как можно видеть из рис. 2.14–2.15, основную часть активов российской банковской системы в настоящее время составляют кредиты нефинансовому сектору, что позволяет предположить, что канал банковского кредитования может действительно играть значительную роль при проведении ДКП. Большую часть обязательств отечественных кредитных организаций составляют депозиты нефинансового сектора, ставшие в последние годы основным источником пополнения средств банковской системы.

Так как ключевым элементом функционирования канала банковского кредитования является различная реакция на ужесточение денежно-кредитной политики банков с разными индивидуальными характеристиками, рассмотрим характеристики российских банков по квартилям (см. табл. 2.6). По данным в таблице видно, что подавляющая доля всех основных статей активов и обязательств российских коммерческих банков приходится на первые 25% банков по величине активов: по всем статьям кроме корсчетов и денежных средств доля первого квартиля превышает 90%. Роль второго квартиля в банковской системе на порядок меньше, а третий и четвертый квартили практически не имеют никакого значения в функционировании российского финансового рынка.

Таблица 2.Распределение основных статей активов и обязательств банков в зависимости от величины совокупных активов Квартили (по величине активов) <25% 25–50% 50–75% >75% 1 2 3 4 Совокупные активы (%) 94,1 4,0 1,5 0,Средняя величина активов 63 085,8 2 698,6 965,4 264,(млн руб.) Активы (%) Корсчета и денежные средства 78,99 11,48 6,20 3,Кредиты банкам 93,37 4,54 1,77 0,Кредиты небанковскому 94,89 3,60 1,18 0,сектору Вложение в ценные бумаги 96,76 2,63 0,51 0, Продолжение таблицы 2.1 2 3 4 Обязательства (%) Корсчета банков 96,16 2,80 0,64 0,Кредиты банков 97,28 2,20 0,45 0,Расчетные счета 90,39 6,19 2,68 0,Депозиты небанковского 95,33 3,42 1,03 0,сектора Долговые ценные бумаги 94,51 4,01 1,28 0,банков Собственный капитал (%) Собственный капитал 91,92 5,00 2,18 0,Источник: данные «Интерфакс-ЦЭА», расчеты авторов.

Эмпирический анализ роли банков в механизме работы канала банковского кредитования фокусируется на зависимости предложения кредитных ресурсов банками нефинансовому сектору от изменений ДКП. При этом возникает вопрос о выборе индивидуальных характеристик банков, с помощью которых можно было бы идентифицировать те кредитные организации, которые в значительной мере подвержены сокращению объема депозитов и выдаваемых кредитов. В качестве таких переменных мы будет рассматривать:

• размер банка: небольшим банкам труднее привлечь ресурсы в случае ужесточения денежно-кредитной политики (доля активов банка в совокупных активах банковской системы);

• ликвидность активов: банки со значительными запасами ликвидных активов легче перенесут ужесточение денежнокредитной политики, чем менее ликвидные банки (экономические нормативы H2 и Н3);

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 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.