WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 6 |

I

Неплатежи:
макроэкономический анализ

К концу 1997 года объемы взаимных неплатежей в российской экономике достигли огромных размеров, что существенно затрудняет переход к экономическому росту. Нарастание неплатежей тормозит и развитие финансовых рынков, в том числе рынка корпоративных облигаций, увеличивая риск невозврата вложенных средств.

В Приложении I и II предлагаются два альтернативных подхода к объяснению динамики неплатежей. Подход к анализу причин возникновения и распространения неплатежей в российской экономике и, следовательно, возможных путей борьбы с ними, предлагаемый в Приложении I, основан на выявлении отдельных макроэкономических параметров, которые могут оказать влияние на уровень просроченной кредиторской задолженности, а также на наборе гипотез, объясняющих зависимости между рассматриваемыми переменными.

Другой подход (Приложение II) основан на описании возникающих по поводу рыночного обмена взаимоотношений экономических агентов, которые могут приводить к увеличению или снижению просроченных обязательств со стороны покупателей продукции. Этот подход носит скорее микроэкономический характер, хотя и учитывает изменение отдельных макроэкономических переменных. Особенность второго подхода состоит в том, что он включает гипотезы, исходящие из предположения о возможности влияния кредитора на изменение объема задолженности и описывающие динамику неплатежей с точки зрения его интересов, наряду с интересами дебитора.

Макроэкономическая модель неплатежей

В качестве переменных, влияющих на динамику неплатежей, рассматриваются: просроченная дебиторская задолженность; деловая активность (динамика ВВП); темпы роста денежной массы (М2); величина исполнения расходов федерального бюджета; методы заимствований Министерства финансов РФ на финансовом рынке; реальная и номинальная процентные ставки ГКО.

Рассмотрим несколько подробней каждый из этих факторов.

Динамика деловой активности. Важным фактором, определяющим динамику изменения просроченной кредиторской задолженности, является как наличие сезонных колебаний в деловой активности, так и общий характер динамики ВВП страны. На протяжении 1991–1997 гг. нарастающие спросовые ограничения на продукцию российской промышленности на внутреннем рынке (по ценовым, качественным либо количественным причинам) привели к значительным структурным изменениям в реальном секторе экономики, а также общему спаду промышленного производства. Таким образом, многие предприятия не смогли рассчитаться со своими поставщиками вследствие значительного сокращения выпуска готовой продукции (либо его полного прекращения). Соответственно, может существовать обратная зависимость между изменениями просроченной кредиторской задолженности и динамикой реального ВВП (либо объемом промышленного производства). При этом представляется вероятным запаздывание в один-три месяца, что соответствует технологическим циклам в ряде крупных производств, а также среднему периоду оборачиваемости финансов предприятий. Более того, всплеск деловой активности должен означать относительно меньший прирост накапливаемой задолженности, переходящей впоследствии в просроченную (предположительно в среднем через три месяца).

Масса денег в экономике. При объяснении нарастания неплатежей часто ссылаются на “недостаток денег” в экономике, низкий уровень монетизации ВВП. Сторонники этого подхода в качестве средства снижения просроченной задолженности обычно предлагают увеличение денежной массы. Однако, на наш взгляд, такой подход носит явно односторонний характер, он учитывает лишь краткосрочные эффекты дополнительной эмиссии, а также влияние денежно-кредитной экспансии на другие факторы (влияющие, в свою очередь, на неплатежи). Рост номинальной суммы денег не всегда означает (долгосрочное) расширение объема реальной денежной массы. Более того, именно увеличение темпов роста номинальной денежной массы чаще всего активизирует инфляционные процессы, способствует повышению процентных ставок и в результате этого снижает спрос на реальные денежные остатки.

Доходность государственных ценных бумаг. Высокий уровень доходности на рынке ГКО-ОФЗ также часто называют одной из основных причин неплатежей в реальном секторе экономики. Наиболее распространенная гипотеза заключается в следующем. На протяжении 1994 – начала 1997 гг. реальные ставки на рынке государственных долговых обязательств находились на очень высоком уровне, превосходившем возможную рентабельность в реальном секторе экономики. В такой ситуации многие предприятия предпочитали размещать собственные (и заемные) средства на рынке ГКО-ОФЗ с целью получения особенно высоких доходов, что приводило к “оттоку” денежных средств из реального сектора и к отказу от платежей по обязательствам этого сектора.

Рост номинальных процентных ставок может способствовать росту неплатежей также в связи с усилением инфляционных ожиданий и обострением проблем ликвидности. В первом случае предприниматели могут принять решение о задержке выплаты просроченной задолженности и текущих обязательств, чтобы расплатиться потом обесцененными деньгами, во втором — они не могут вовремя расплатиться по своим обязательствам вследствие обострения проблем ликвидности.

Вместе с тем, следует принять во внимание и обратные связи – связи между неплатежами и процентной ставкой. Достаточно вспомнить, например, о межбанковском кризисе ликвидности в августе 1995 года: банки, испытывавшие проблемы с платежами, вынуждены были прибегнуть к продаже своих активов, в том числе ГКО-ОФЗ, что увеличивало доходность этих обязательств. Также, вероятен рост процента по выдаваемым кредитам при росте неплатежей, как увеличение рисковой премии. Естественно, в этом случае надо рассматривать в качестве экзогенной переменной не доход по ГКО, а ставку процента по выдаваемым кредитам. Поскольку такая статистика труднодоступна, ограничимся проверкой гипотезы о взаимном влиянии процента ГКО и кредиторской просроченной задолженности, полагая, что процент ГКО положительно зависит от роста неплатежей вследствие продажи должниками ликвидных активов.

Формирование цепи неплатежей и исполнение бюджетных обязательств. Особенность сложившейся ситуации заключается в том, что даже дисциплинированное, с точки зрения финансовых расчетов, и стремящееся поддерживать свой имидж предприятие может по независящим от него причинам иметь высокий уровень просроченной кредиторской задолженности. Причиной этому является поведение его контрагентов.

Любая фирма планирует свои денежные потоки с учетом поступления на его счета в срок средств за поставленную продукцию. Нарушение этих условий одним из покупателей создает предпосылки для нарушения, в свою очередь, обязательств рассматриваемой фирмой.

Важно подчеркнуть, что в число таких "недобросовестных" агентов через бюджеты всех уровней входит и государство. Неисполнение бюджетных обязательств, в частности плановых расходов, блокирует работоспособность предприятий и их партнеров, лишает предприятия возможности расплачиваться с кредиторами, что, замыкая круг, приводит к сокращению поступлений в бюджет.

Таким образом, важными факторами при анализе динамики просроченной кредиторской задолженности являются просроченная дебиторская задолженность и степень исполнения бюджетных обязательств (плановых расходов) государства, формирующие замкнутый круг неплатежей.

Эмпирическая проверка гипотез. Для статистического тестирования высказанных гипотез оценим следующую модель:

, (1)

где

- прирост кредиторской просроченной задолженности в сопоставимых ценах;

- прирост дебиторской просроченной задолженности в сопоставимых ценах;

- прирост реального продукта (ВВП);

- превышение фактического исполнения расходов федерального бюджета в прошлом месяце над плановыми1 (в реальных ценах);

- наблюдаемая (в прошлом месяце) реальная трехмесячная процентная ставка ГКО (в процентах годовых);

- темп роста номинальной трехмесячной процентной ставки ГКО (усредненной за месяц);

- ожидаемая инфляция (поскольку мы моделируем трехмесячную процентную ставку, то переменная ожидаемой инфляции также берется на три месяца вперед);

- дополнительные факторы, влияющие на доходность государственных ценных бумаг (будут введены при описании модели процентной ставки).

Система состоит из двух уравнений, описывающих динамику неплатежей и процентной ставки ГКО. Обе объясняемые переменные выступают также в роли объясняющих. В качестве независимых переменных в уравнение неплатежей, в соответствии с выдвинутыми гипотезами, включены темпы роста реального продукта, реальная ставка ГКО, исполнение расходов федерального бюджета и дебиторская просроченная задолженность. Все названные переменные используются с лагом, что усиливает предположение об их экзогенности.

Моделирование процентной ставки строится на предположении о том, что номинальная процентная ставка формируется экономическими участниками из ожидаемой инфляции и предполагаемой (желаемой) реальной доходности вложений (“эффект Фишера”). Кроме ожидаемой инфляции и неплатежей, в качестве объясняющей переменной в модель включены “внешние” факторы, влияющие на процентную ставку. Опишем эти факторы.

Моделирование процентной ставки. Согласно эффекту Фишера номинальная процентная ставка складывается из ожиданий инфляции и желаемой нормы реального дохода:

, (2)

или (для упрощения выводов)

(3)

где

- номинальная процентная ставка, наблюдаемая в текущем периоде;

- "желаемая" реальная процентная ставка (для текущего периода);

- ожидаемая инфляция в текущем периоде.

Номинальная доходность государственных ценных бумаг считается безрисковой нормой дохода по сравнению с другими инструментами (данной страны). Тем не менее существуют риски, которые распространяются и на государственные ценные бумаги, например, риск изменения инфляции, ликвидности, а в периоды политической нестабильности даже риск неисполнения обязательств, что было характерно для предвыборного периода, когда разница в доходности между выпусками, погашаемыми до и после выборов, была более чем существенной. Если разложить номинальную процентную ставку на две компоненты – реальную доходность и инфляцию, то настоящая рисковая премия будет заключаться в реальной "желаемой" норме дохода. Это естественно, поскольку номинальный процент, не превышающий инфляцию, не может являться "премией" т.к. равносилен нулевому (реальному) доходу. Также, всегда существуют средства защиты от инфляции, каким, например, является устойчивая валюта, вложение средств в которую будет означать изоляцию от внутренних инфляционных процессов и девальвации. Доходность настоящей операции будет эквивалентна номинальному проценту, равному инфляции. Отсюда можно утверждать, что риски заключаются в реальной норме дохода, и что номинальная процентная ставка не может быть ниже ожидаемой инфляции, иначе была бы возможность арбитража, в том числе через операции на валютном рынке. Также можно утверждать, что желаемый реальный доход неотрицателен и гораздо менее изменчив, чем фактический. Это связано с тем, что изменение желаемого дохода связано с изменением рисков, не носящих постоянный характер, а изменение фактического реального процента – с ошибкой прогноза инфляции, которая присутствует постоянно.

Вторым определяющим фактором в уравнении Фишера является ожидаемая инфляция. В большинстве случаев существует ошибка в прогнозах инфляции (систематическая или не систематическая), фиксируемая по прошествии периода. Если ожидания адаптивны, то, вероятно, эта ошибка учитывается инвесторами при дальнейшем прогнозе инфляции:

, (4)

где

- ожидаемая к концу периода инфляция в периоде ;

- ожидаемая к концу периода инфляция в периоде ;

- фактическая инфляция в периоде ;

- корректирующий множитель, характеризующий степень самообучения на ошибках ().

Тогда будет ошибкой прогноза инфляции для периода. Т.е. если данная величина будет отрицательной, то инфляционные ожидания были слишком велики, а значит инвесторы получили реальный доход, который оказался выше ожидаемого. Если же инфляционные ожидания были недостаточны, т.е. величина оказалась положительной, то фактический реальный доход оказался меньше ожидаемого.

В то же время, поскольку номинальный процент также можно представить как сумму из фактических значений инфляции и реального дохода:

(5)

то, в соответствии с равенством (2):

, (6)

или

. (7)

Тогда уравнение адаптивных ожиданий (4) можно переписать следующим образом:

(8)

Или, если раскрыть скобки:

(9)

Получаем, что изменение ожидаемой инфляции находится в отрицательной зависимости от фактического реального процента в предыдущем периоде. Действительно, представим себе ситуацию, когда ожидаемая инфляция оказалась настолько меньше фактической, что полученный реальный доход оказался отрицательным. Что, например, наблюдалось в 1993 и частично в 1994 гг., когда фактическая инфляция превосходила номинальный процент. Впоследствии это привело к росту номинального дохода. Так же, из уравнения (9) следует, что желаемый доход и ожидаемая инфляция находятся в положительной корреляции. Это также является разумным, поскольку ожидаемый реальный доход содержит премию за риск изменения инфляции, который, вероятно, должен возрастать с ростом самой инфляции.

Если переписать уравнение(2) в разностях, получим:

, (10)

что означает, что изменение инфляционных ожиданий отражается в номинальной норме дохода.

Как мы уже говорили выше, реальный ожидаемый доход гораздо менее изменчив, чем фактический. Отсюда можно утверждать, что определяющим фактором в корректировке адаптивных ожиданий будет фактический реальный доход.

Таким образом, из наших рассуждений следует, что высокая норма реального дохода (выше ожидаемой), сложившаяся в прошлом периоде, способствует снижению инфляционных ожиданий и, в соответствии с эффектом Фишера, снижению номинального процента. И наоборот, низкая (ниже ожидаемой) или отрицательная норма реального дохода, сложившаяся в прошлом периоде, способствует увеличению инфляционных ожиданий, а значит и росту номинального процента.

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 6 |



© 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.