WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 6 |

Доходность аукционов ГКО-ОФЗ. Размещение новых выпусков (сверх погашаемых) есть не что иное как временное изъятие свободных средств из оборота на финансовом рынке. Это уменьшает ликвидность, а значит способствует повышению ставок. Более того, если доходность размещаемых выпусков сильно отличается от доходности аналогичных серий на вторичном рынке, то это означает, что действия эмитента были плохо предсказуемыми. В большинстве случаев это воспринимается рынком как шок – побуждение к резкому изменению процентной ставки.

Степень непредсказуемости действий эмитента на аукционах может быть измерена на основе анализа первичного рынка. Аукцион по размещению облигаций представляет собой выставление заявок на покупку дилерами и определение минимальной удовлетворенной цены (цены отсечения) эмитентом. Чем “кучнее” выставляются заявки на аукционе, тем менее разрознены ожидания участников относительно его результатов. Конечный исход зависит от эмитента. В случае, если удовлетворяются только те заявки, доходность которых близка к рыночной, “шокового” давления на рынок не происходит. Если же при этом нет ориентира на рыночную процентную ставку и удовлетворяются заявки, доходность которых значительно превосходит рыночную, формируются ожидания о росте процентной ставки и на следующем аукционе запрашивается еще больший процент.

Введем показатель, характеризующий степень различия доходности отсечения и доходности средневзвешенной:

, где

– максимальная доходность на аукционе (по цене отсечения);

–средневзвешенная доходность на аукционе (по средневзвешенной цене).

Данный показатель неотрицателен, т.к. максимальная доходность всегда выше либо равна средневзвешенной. Чем выше эта величина, тем больше разрыв между доходностью отсечения и средней доходностью, и тем меньше доля заявок с “правильными” ожиданиями в общем числе удовлетворенных заявок. Соответственно, тем менее предсказуемыми были действия Министерства финансов на аукционе. Данный показатель положительно коррелирует с ростом процентной ставки. Т.е., чем более неожиданна высокая максимальная доходность аукциона, тем выше на последующих торгах средняя процентная ставка.

Темпы роста денежной массы. Увеличение темпов роста номинальной денежной массы в экономике в краткосрочном периоде повышает ликвидность и способствует снижению номинального процента, а в более длительном – способствует росту цен и, следовательно, росту процентной ставки.

Рассмотрим влияние дополнительной денежной эмиссии на цены и деловую активность в стандартной макроэкономической модели. Будем полагать (для простоты), что в начальный момент инфляция равна нулю. Тогда рост номинальной денежной массы будет означать (в краткосрочной перспективе) увеличение реального предложения денег в экономике, что повлечет за собой рост совокупного спроса - сдвиг кривой AD вправо вверх (см. рис. 1).

При наличии избытка мощностей и рабочей силы кривую совокупного предложения в краткосрочном периоде можно предположить горизонтальной (SRAS). Тогда увеличение совокупного спроса на первом этапе может вызывать рост реального продукта. Но на протяжении более долгосрочного периода, когда повысятся цены на факторы производства и увеличатся издержки производства, это неизбежно должно способствовать развитию инфляционных процессов, тогда как производство будет сокращаться.

Рис. 1

Воздействие роста денежной массы на совокупный
спрос, продукт и цены

AD - кривая совокупного спроса, Y - продукт, P - цены, SRAS и LRAS - кривые краткосрочного и долгосрочного предложения соответственно.

Таким образом, в отношении действия изменений темпов роста номинальной денежной массы на процент будем проверять одновременно две гипотезы – о краткосрочном и среднесрочном влиянии:

  • В ответ на увеличение темпов роста номинальной денежной массы, в первоначальный момент времени происходит снижение номинальной процентной ставки. Это происходит вследствие возникающего эффекта увеличения ликвидности.
  • Затем номинальная процентная ставка возрастает, что происходит вследствие увеличения инфляционных ожиданий и изменения номинального дохода.

Оценка коэффициентов макроэкономической модели неплатежей и процентной ставки. Введем в модель (1) описанные выше факторы, влияющие на процентную ставку:

, (11)

где

- темп роста номинальной денежной массы М2 в текущем месяце;

- среднее геометрическое темпов роста номинальной денежной массы периодов ;

- аукционная премия (среднее геометрическое за месяц).

Переходя к оценке коэффициентов модели, обобщим вышесказанные рассуждения в гипотезах относительно знаков коэффициентов модели.

Итак, на прирост кредиторской просроченной задолженности влияют:

Отрицательно – предшествующий рост деловой активности ;

- положительно – высокая реальная доходность облигаций в прошлом периоде ;

- отрицательно – превышение фактически исполненных расходов бюджета над плановыми (т.е. их неисполнение – отрицательная разность – ведет к росту неплатежей) ;

- положительно – увеличение в прошлом месяце дебиторской просроченной задолженности (в реальных ценах );

- положительно – рост номинальной (трехмесячной) процентной ставки ГКО.

На изменение номинальной процентной ставки ГКО влияют:

- отрицательно – высокая реальная доходность облигаций в прошлом периоде, интерпретируемая также как ошибка прогноза инфляции прошлого периода в адаптивных ожиданиях ;

- отрицательно – увеличение темпов роста номинальной денежной массы в текущем периоде ;

- положительно – предшествующее увеличение темпов роста номинальной денежной массы – вследствие роста цен ;

- положительно – неожиданно высокая аукционная премия ;

- положительно – прирост кредиторской просроченной задолженности вследствие продажи ликвидных активов должниками, и вследствие спроса должников на ликвидные ресурсы.

Как уже говорилось выше, объясняемые переменные одного уравнения используются в качестве "объясняющих факторов" во втором. Тем самым в модели предполагается взаимозависимость неплатежей и процентной ставки, причем процентная ставка и неплатежи определяются одновременно, и не влияют на остальные (экзогенные) переменные. Чтобы учесть данную связь, воспользуемся двухшаговым методом наименьших квадратов (TSLS - two stage least squares). В таблицах 1 и 2 приводятся результаты оценки коэффициентов полученных на втором шаге TSLS.

Таблица 1

Результаты оценки коэффициентов модели
в уравнении неплатежей
(период с 02/94 по 9/97, помесячные данные, 44 наблюдения)

Variable

Coefficient

Std. Error

T-Statistic

Prob.

1.171929

1.301773

0.900256

0.3737

-0.027380

0.089586

-0.305628

0.7616

0.012535

0.006749

1.857323

0.0710

-0.198543

0.080902

-2.454136

0.0188

0.117504

0.238733

0.492198

0.6254

1.693275

1.446533

1.170575

0.2491

R-squared 0.307419 Mean dependent var 4.242271

Adjusted R-squared 0.216290 S.D. dependent var 1.716738

S.E. of regression 1.519783 Akaike info criterion 0.963259

Sum squared resid 87.77015 Schwartz criterion 1.206558

F-statistic 3.878829 Durbin-Watson stat2 1.935831

Prob(F-statistic) 0.006146

Как видно из таблиц, не все коэффициенты оказались статистически значимыми. Довольно низок процент объясненной дисперсии, особенно в уравнении неплатежей. Анализ графиков частичной корреляции показал наличие “выбросов”, ухудшающих качество регрессии.

Для учета влияния некоторых экономических и политических факторов, по-видимому, сказавшихся на “выбросах”, в модель были введены условные3 переменные.

Таблица 2

Результаты оценки коэффициентов модели в уравнении процентной ставки (период с 02/94 по 9/97, помесячные данные)

наблюдения: 44

Variable

Coefficient

Std. Error

T-Statistic

Prob.

-2.085393

1.317341

-1.583032

0.1217

-2.076823

0.884420

-2.348232

0.0242

2.437325

1.294188

1.883285

0.0673

-0.003523

0.000984

-3.578895

0.0010

2.765761

0.718241

3.850741

0.0004

-0.029704

0.048182

-0.616508

0.5412

R-squared 0.516984 Mean dependent var 0.989793

Adjusted R-squared 0.453429 S.D. dependent var 0.331927

S.E. of regression 0.245395 Akaike info criterion -2.683648

Sum squared resid 2.288313 Schwartz criterion -2.440349

F-statistic 8.358475 Durbin-Watson stat 1.685653

Prob(F-statistic) 0.000021

В уравнение неплатежей добавлены следующие условные переменные:

– сентябрь 1994г. (ситуация перед “Черным вторником” - аккумуляция средств на покупку валюты оттянула средства из реального сектора, плюс ожидания о девальвации рубля равносильны в данной ситуации по действию инфляционным ожиданиям);

– октябрь 1996г. (болезнь Президента Б.Н.Ельцина – повышалась рискованность инвестиций);

– февраль-апрель 1997г. (предположительно – ожидания секвестрирования бюджета и перестановки в Правительстве).

В уравнение процентной ставки включены условные переменные:

и – июль и август 1995г. (нарастающий межбанковский кризис неплатежей – происходил отток средств из ликвидных активов);

– январь 1996г. (в этот период правительство и ЦБ РФ проводили активную политику по снижению доходности гособлигаций в период между выборами президента и государственной думы);

– май 1996г. (ситуация перед президентскими выборами, когда наиболее явно наблюдался разрыв в доходности между выпусками, погашаемыми до и после выборов; выпуски, погашаемые после выборов (какими являлись трехмесячные), были более рискованными, что положительно сказывалось на их доходности).

В таблицах 3 и 4 приводятся результаты оценки коэффициентов модели с добавленными логическими переменными. Новые оценки обладают более высокой значимостью, коэффициент детерминации увеличился до 0.70-0.90.

Таблица 3

Результаты оценки коэффициентов модели в уравнении неплатежей с логическими переменными
(период с 02/94 по 09/97, помесячные данные, 44 набл.)

Variable

Coefficient

Std. Error

T-Statistic

Prob.

0.960232

0.605470

1.585927

0.1218

-0.148385

0.057536

-2.579001

0.0143

0.015665

0.004054

3.863571

0.0005

-0.180973

0.046535

-3.888983

0.0004

0.000271

0.126427

0.002145

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 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.