Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Теоретические аспекты динамики экономических показателей в преддверии финансовой нестабильности и анализ эмпирических исследований 10
1.1. Теоретические аспекты построения системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности 10
1.1.1. Валютный кризис 15
1.1.2. Банковский кризис 28
1.2. Анализ международного опыта разработки индикаторов-предвестников финансовой нестабильности 33
1.2.1. Качественный анализ 33
1.2.2. Эконометрические оценки 47
1.2.3. Непараметрические оценки 59
ГЛАВА 2. Обоснование и разработка системы индикаторов- предвестников финансовой нестабильности в РФ 70
2.1. Методология качественного анализа индикаторов-редвестников финансовой нестабильности 72
2.2. Методология количественного анализа индикаторов-предвестников финансовой нестабильности 82
2.2.1. «Сигнальный» подход к выбору индикаторов-предвестников финансовой нестабильности 82
2.2.2. Построение сводного индекса финансовой стабильности 91
ГЛАВА 3. Возможности применения системы индикаторов- предвестников для мониторинга финансовой стабильности в рф и развивающихся странах 102
заключение 113
Список использованных источников и литературы 117
Приложение 1. Сигналы, подаваемые индикаторами-
Предвестниками финансовой нестабильности в 1994-2006 гт 129
Приложение 2. Методология расчета сводных опережающих индексов финансовой стабильности хокинса и клау 134
- Теоретические аспекты построения системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности
- Анализ международного опыта разработки индикаторов-предвестников финансовой нестабильности
- Методология качественного анализа индикаторов-редвестников финансовой нестабильности
- Методология количественного анализа индикаторов-предвестников финансовой нестабильности
Введение к работе
Настоящая работа посвящена изучению закономерностей функционирования экономики накануне финансовой нестабильности (на примере российского финансового рынка), в частности, разработке и обоснованию системы экономических показателей, поведение которых позволяло бы заблаговременно выявлять негативные тенденции в финансовой сфере.
Актуальность. Ни одно государство, даже высокоразвитое, не застраховано от рисков, связанных с нестабильностью финансовой системы. Однако особенно уязвимы к таким рискам переходные и развивающиеся экономики, поскольку их рынки уже открыты, но при этом не сформированы механизмы, смягчающие воздействие фундаментальных факторов возникновения финансовой неустойчивости. Финансовый кризис, произошедший в Азии во второй половине 1997 г., является одним из примеров серии финансовых катаклизмов, сотрясавших мировую финансовую систему в течение последних десятилетий. Только в 1990-х годах мир столкнулся с несколькими крупными кризисами: Европа прошла через валютный кризис в 1992-1993 гг., в 1993-1994 гг. ряд латиноамериканских стран испытали резкую девальвацию национальных валют, а с 1997 г. волна кризисов прокатилась по новым индустриальным странам Азии и Латинской Америки. В 1998 г. финансовый кризис случился и в России.
К настоящему времени в мировой экономике сформировался целый ряд значительных дисбалансов. Это прежде всего крупный дефицит текущего счета платежного баланса и бюджета Соединенных Штатов Америки, большое положительное сальдо текущего счета платежного баланса Китая и связанных с ним экономик Юго-Восточной Азии, быстрое накопление золотовалютных резервов в Китае и странах Юго-Восточной Азии, крупные финансовые дисбалансы в экономике Японии, негибкость курса китайского юаня по отношению к доллару. Все указанные факторы могут оказывать влияние на экономики не только тех стран, где они возникают, но и других стран, подрывая их финансовую стабильность, что может в конечном итоге привести к развертыванию финансового кризиса.
Отметим, что определение эпизодов развития экономики, которые можно назвать финансовой нестабильностью, является само по себе непростой задачей. В частности, вполне логично считать финансовой нестабильностью банкротство нескольких финансовых институтов. Однако в некоторых обстоятельствах это может быть составной частью обычного рыночного процесса, при котором прекращают функционировать убыточные фирмы, которые не смогли организовать эффективную деятельность. В то же время при других обстоятельствах банкротство одного финансового института может стать спусковым крючком финансового кризиса. Поэтому финансовую нестабильность можно определить как такие проблемы в финансовой системе страны, которые оказывают значительное негативное влияние на экономическую активность.
Как правило, кризисные эпизоды на финансовом рынке сопряжены не только со
значительными прямыми потерями вследствие убытков и банкротств финансовых институтов, но и с замедлением экономической активности, снижением доверия населения к национальным финансовым системам, затруднениями при проведении денежно-кредитной политики и другими проблемами. После значительных прямых (рекапитализация банковской системы) и косвенных (снижение экономической активности) издержек нескольких финансовых кризисов, случившихся в 1990-х годах, в мире была осознана необходимость разработки индикаторов-предвестников финансового кризиса.
Проведенные исследования показали, что периоды финансовой нестабильности, предшествующие кризису, могут иметь общие основные элементы. Большие издержки, которые несет экономика в результате финансовых кризисов, вызвали многочисленные попытки построения моделей, которые позволили бы распознать нарастание предкризисных явлений и дать экономическим агентам время на их преодоление. Таким образом, для предотвращения развертывания кризиса необходим мониторинг состояния финансовой системы страны, в том числе по некоторому набору индикаторов, позволяющих на регулярной основе анализировать ее стабильность.
При построении индикаторов-предвестников финансовой нестабильности учитываются многочисленные взаимосвязи в финансовой системе страны, которые большей частью игнорируются при использовании наиболее популярных индикаторов кредитного и валютного рисков - спрэдов процентных ставок и суверенных кредитных рейтингов. Можно привести несколько причин низкой эффективности данных показателей для
прогнозирования финансовой нестабильности. Во-первых, у участников рынка может не быть полной, своевременной и точной информации о кредитоспособности заемщиков. В частности, долги в иностранной валюте индонезийских корпораций, а также нефункционирующие ссуды в Южной Корее, Таиланде, Малайзии и Индонезии оказались значительно больше, чем можно было предположить, исходя из официальной информации, публикуемой до кризиса. Таким образом, можно говорить о том, что при прочих равных, если бы фактические объемы ликвидных активов и обязательств стали известны раньше, то спрэды процентных ставок были бы выше, а кредитные рейтинги - ниже. Иными словами, плохая работоспособность кредитных рейтингов и спрэдов процентных ставок объясняется тем, что при их построении слабо учитываются зависимости в финансовой системе, существование которых можно предположить, исходя из теоретических моделей финансовых кризисов. Построение и обоснование системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности позволяет устранить отмеченный недостаток.
Во-вторых, кредитные рейтинги и процентные ставки могут не отражать информацию о приближающейся финансовой нестабильности, так как участники рынка, как правило, ожидают, что органы государственной власти либо международные финансовые организации вмешаются и помогут тем финансовым институтам, у которых возникли проблемы. Тогда кредитные рейтинги будут отражать кредитоспособность не столько заемщика, сколько гаранта исполнения его обязательств. В такой ситуации система работающих индикаторов-предвестников финансовой нестабильности была бы по сравнению с кредитными рейтингами гораздо более полезна экономическим агентам для своевременного принятия мер по адаптации к ухудшающейся ситуации на финансовом рынке.
Отмеченные тенденции и взаимосвязи определяют важность и актуальность исследования, посвященного разработке системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в РФ. Заметим, что в настоящее время в России построение такой системы индикаторов является слабоизученной темой. В мировой экономической литературе описываются различные методы построения системы индикаторов-предвестников. Однако в РФ, по всей видимости, она должна иметь свои особенности, определяемые спецификой развития финансового рынка в переходной экономике.
Цель работы. Целью настоящей, работы является разработка и обоснование эффективной системы индикаторов-предвестников нестабилыюсти на финансовом рынке РФ, в том числе разработка сводного индекса состояния финансовой системы, позволяющего оценить вероятность возникновения финансовой нестабильности.
Основные задачи. Для достижения поставленной цели в данной работе решаются следующие основные задачи:
производится обзор теоретических аспектов выявления индикаторов-предвестников финансовой нестабилыюсти, систематизация подходов к их построению и оценке пороговых значений, пересечение которых свидетельствует о приближении финансовой нестабильности;
осуществляется подготовка статистической базы исследования, в которую включаются показатели, которые потенциально являются работающими индикаторами-предвестниками финансовой нестабильности в РФ;
производится отбор работающих индикаторов-предвестников нестабильности на финансовом рынке РФ в 1995 - 2006 гг. как с помощью качественного анализа, так и с применением формальных статистических методов;
осуществляется построение сводного индекса финансовой стабильности,
позволяющего оценить вероятность возникновения финансовой
нестабильности в краткосрочной перспективе;
на основе полученных результатов производится разработка методологии
мониторинга финансовой стабильности в РФ и осуществляется ее апробация
для оценки финансовой стабильности в России на статистических данных за
несколько кварталов 2006 года.
Объект исследования. Объектом исследования в настоящей работе является финансовый рынок РФ и взаимосвязи его состояния с основными макроэкономическими индикаторами развития страны.
Предмет исследования. Предмет исследования включает в себя закономерности динамики макроэкономических индикаторов накануне финансовой нестабильности, складывающиеся под воздействием негативных тенденций в экономике страны:
»
общие показатели экономического развития;
показатели платежного баланса;
показатели внешней торговли;
индикаторы валютного рынка;
процентные ставки;
динамика цен;
показатели денежного рынка;
индикаторы развития мировой экономики.
Методы исследования. Методологической базой исследования является сочетание качественного и количественного анализа для выявления и обоснования индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в условиях экономики России, изучение взаимосвязей между ними, а также построения для них индивидуальных пороговых значений.
Большое значение в работе имеют анализ и систематизация теоретических и эмпирических работ и применяемых в них подходов к исследованию индикаторов-предвестников. Разработка и обоснование системы индикаторов-предвестников осуществляется с применением методологии сопоставительного анализа динамики основных макроэкономических характеристик РФ перед кризисными эпизодами, имевшими место в России в прошлом. При построении отдельных индикаторов используется методология эконометрического моделирования, в рамках оценки пороговых значений индикаторов применяются статистические методы.
Работа выполнена на основе статистических данных для российской экономики за период 1994 - 2006 гг., включающих данные об экономической динамике, внешнеторговых отношениях, инвестиционной активности, индексах цен и др. показатели. Полученные результаты сопоставляются с аналогичными результатами для других стран.
Статистический и эконометрический анализ проводился с использованием специализированного программного обеспечения: SPSS 8 и Econometric Views 4.1.
Структура работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и двух приложений.
«
Первая глава диссертации «Теоретические аспекты динамики экономических показателей в преддверии финансовой нестабильности и анализ эмпирических исследований» включает в себя обзор теоретических подходов к выявлению показателей, динамика которых позволяет заблаговременно прогнозировать наступление финансовой нестабильности, а также анализ международного опыта построения работающей системы индикаторов-предвестников. В данной главе рассматриваются некоторые модели, объясняющие развитие кризисов на финансовом рынке. Кроме того, осуществляется классификация методов отбора работающих индикаторов на основе изучения лучшей международной практики применения системы таких индикаторов для мониторинга финансовой стабильности.
На основании проведенной работы составляется список индикаторов, которые могут быть потенциально полезны для анализа финансовой стабильности в РФ, а также сводных индексов финансовой стабильности, для расчетов которых достаточно российских статистических данных.
Во второй главе работы обосновывается выбор методов отбора работающих индикаторов-предвестников и построения их пороговых значений. Затем осуществляется идентификация индикаторов, динамика которых наилучшим образом способна отражать наступление финансовой нестабильности в РФ. Выбор работающих индикатор производится как на основе качественного анализа, так и с привлечением статистических методов. Кроме того, во второй главе представлена разработка сводного индикатора финансовой стабильности, который бы аккумулирующего в себе всю информацию, полученную при анализе отдельных индикаторов. В частности, анализируется динамика различных сводных индексов финансовой стабильности, и выбираются те индексы, которые в наибольшей степени подходят для мониторинга ситуации на российском финансовом рынке.
В третьей главе работы «Возможности применения системы индикаторов-предвестников для мониторинга финансовой стабильности в РФ и развивающихся странах» представлено применение разработанной в диссертации методологии для анализа стабильности на российском финансовом рынке в 2006 году, а также финансовых рынках ряда развивающихся стран. В данной главе продемонстрированы результаты оценки
динамики работающих индикаторов-предвестников, полученных во второй главе работы, а
также осуществлены расчеты сводного индекса финансовой стабильности, позволяющего
оценить вероятность наступления финансовой нестабильности в течение следующих трех
месяцев после проведения мониторинга.
В заключении приведены основные выводы, следующие из обзора и анализа
международного опыта, построенной системы работающих индикаторов-предвестников
нестабильности на финансовом рынке РФ, а также результатов оценки сводного индекса
финансовой стабильности.
Приложение №1 содержит информацию о сигналах, подаваемых индикаторами-предвестниками финансовой нестабильности в 1994 - 2006 гг. В приложении №2 помещено описание методологии построения одного из сводных индексов финансовой стабильности.
Теоретические аспекты построения системы индикаторов-предвестников финансовой нестабильности
На протяжении последних десятилетий многие исследователи пытались определить индикаторы, отражающие состояние финансовой системы. Причем если в ранних работах акцент делался на анализе фундаментальных экономических показателей, то в исследованиях последнего времени важная роль в прогнозировании финансовых кризисов отводится ожиданиям инвесторов.
Классическое объяснение финансовой нестабильности было дано И. Фишером (Fisher, 1933). Он утверждал, что нестабильность сильно коррелирована с макроэкономическими циклами и, в частности, с динамикой совокупной задолженности в экономике. Проблемы, вызванные накоплением чрезмерно большой задолженности в реальном секторе, приводят к тому, что для восстановления равновесия необходимо погасить возникшую задолженность. Погашение долга вызывает, в свою очередь, сокращение депозитов и распродажу активов по низким ценам. Все это приводит к сокращению темпа роста цен и выпуска, а также к увеличению безработицы и числа банкротств. Таким образом, по мнению Фишера, основной причиной финансовой нестабильности является негативная динамика фундаментальных показателей.
В работе (Diamond, Dybvig, 1983) авторы причины финансовой нестабильности связывают с факторами, влияющими на поведение вкладчиков банков. Даймонд и Дибвиг обсуждают возможность неединственности равновесия на финансовых рынках. Они утверждают, что возможна ситуация, когда экономика переходит из «хорошего» равновесия в «плохое», сопровождающееся банковской паникой. Авторы полагают, что экономические агенты вкладывают деньги в банки в период некоторой стабильности финансовой системы, а в случае каких-либо негативных событий повышается вероятность возникновения банковской паники. Названное исследование указывает на такой важный фактор стабильности финансовой системы, как доверие инвесторов.
В работе Мишкина (Mishkin, 1996) изучается вопрос влияния асимметрии информации на развитие финансовой системы. Он утверждает, что асимметрия информации между кредитором и заемщиком приводит к возникновению неблагоприятного отбора. Иными словами, заемщики зачастую обладают большей информацией о параметрах инвестиционного проекта, в который они намерены вложить полученные деньги, кредиторы в условиях неполной информации вынуждены страховаться от неопределенности, одалживая деньги под среднюю процентную ставку между рисковыми и безрисковыми инвестициями. Это приводит к тому, что заемщики, которым требуются деньги для финансирования высокодоходных проектов с низкой степенью риска, вынуждены платить больший процент, чем в случае информационной прозрачности. В то же время заемщики, финансирующие высокорисковые проекты, имеют возможность получить деньги под более низкий процент. Все это приводит к вытеснению «хороших» инвестиционных проектов «плохими» и, следовательно, к понижению качества портфелей финансовых посредников.
Гуттентаг и Херринг (Guttentag, Herring, 1984) говорят о том, что при существовании неопределенности по поводу будущей отдачи от инвестиций возможно возникновение разницы в ожидаемой отдаче проекта со стороны заемщиков и кредиторов. В том случае, если ожидаемая отдача проекта для кредитора меньше, чем отдача по альтернативному проекту, заемщику может быть отказано в предоставлении кредита. Причем авторы утверждают, что по мере роста финансовой нестабильности количество отказов в предоставлении средств растет, что приводит к нестабильности в реальном секторе и вызывает новый виток финансового кризиса. В качестве решения названной проблемы обычно указывается страхование депозитов. Однако Кили {Keeley, 1990) отмечает, что возможное существование проблемы риска безответственного поведения (moral hazard) при страховании вкладов может привести к тому, что финансовые посредники возьмут на себя большие риски, чем при его отсутствии. Дело в том, что они смогут получать деньги по безрисковой ставке (по ставке по застрахованным депозитам) и инвестировать их в высокорисковые проекты. Это также может повысить уязвимость финансовой системы к возможным шокам.
Некоторые исследования указывают на то, что асимметрия информации на финансовых рынках является источником возникновения эффекта заражения при финансовом кризисе. В условиях высокой взаимозависимости финансовых рынков разных стран негативные внешние шоки могут передаваться в здоровые страны. В частности, Кодрес и Прицкер (Kodres, Pritsker, 1998) разработали теоретическую модель, отражающую факторы, влияющие на эффект заражения, в которой заражение зависит в том числе от уровня асимметрии информации. Авторы также указывают на то, что при существовании механизмов хеджирования рисков заражение может произойти и без возникновения негативных макроэкономических шоков, если инвесторы решают снизить риски и вывести средства из страны. Фактически такая ситуация имела место в азиатских странах перед кризисом 1997 г.
Дэвис {Davis, 1996) утверждает, что институциональные инвесторы могут способствовать финансовой нестабильности из-за существования проблемы агента-принципала. Дело в том, что управляющие фондами могут иметь своей целью вовсе не максимизацию прибыли клиентов. В результате колебания цен активов на финансовом рынке могут значительно усиливаться, увеличивая тем самым вероятность финансовой нестабильности. Для решения указанной проблемы автор предлагает чаще проводить мониторинг деятельности управляющих, а также использовать системы оценки качества управления. В этом случае управляющему выгодно поступать так же, как другим игрокам на рынке, а не принимать самостоятельные решения. Подражание другим инвесторам позволяет управляющему поддерживать свою репутацию на хорошем уровне, поскольку риск получения результатов ниже среднего значительно снижается.
Во многих работах, вышедших в период между мексиканским кризисом 1994 г. и азиатским 1997 г., исследуется уязвимость финансовых институтов перед экзогенными шоками. При этом авторы приводят такие факторы финансовой нестабильности, как девальвация национальной валюты (индикаторы валютных кризисов будут рассмотрены позже), падение темпов экономического роста, ухудшение платежного баланса, высокая инфляция, ухудшение условий торговли, спекулятивные атаки на фондовом рынке, а также снижение производства в экспортных секторах. Кроме того, анализируются такие качественные факторы нестабильности, как недостаточный надзор за банковской системой, неадекватная денежно-кредитная политика, несовершенное законодательство и стандарты отчетности и др.
Анализ международного опыта разработки индикаторов-предвестников финансовой нестабильности
В работе Азиза, Карамацци и Сальгадо {Aziz, Caramazza and Salgado, 2000) изучаются взаимосвязи между макроэкономическими и финансовыми переменными на примере ряда валютных кризисов в индустриальных странах и развивающихся экономиках.
В исследовании рассматриваются кризисы, заключавшиеся как в обесценивании национальной валюты, так и в резком уменьшении объема золотовалютных резервов. Анализ включает в себя сопоставление динамики различных макроэкономических и финансовых показателей во время кризиса и в спокойный период.
В работе исследуются валютные кризисы, произошедшие в 1975 - 1997 гг. При этом валютный кризис определяется как значительная девальвация национальной валюты. Авторы строят индекс, равный средневзвешенному значению месячных изменений обменного курса и золотовалютных резервов. Чтобы избежать доминирования одной из компонент индекса, веса были выбраны таким образом, чтобы дисперсии двух показателей оказались равны. Кризисом считалась такая ситуация, при которой величина индекса превышала заданную границу - 1,5 стандартных отклонения плюс его среднее значение. Для периодов высокой инфляции, когда годовой уровень инфляции превышал 80%, веса и границы подсчитывались для каждого случая в индивидуальном порядке. С помощью такого критерия было идентифицировано 158 случаев кризисов.
После идентификации кризисных ситуаций авторам было необходимо выбрать переменные, поведение которых в ситуации кризисных явлений на финансовом рынке и в спокойное время может значительно отличаться. Набор таких переменных был определен на основе как выводов из теоретических моделей валютных кризисов, так и на базе результатов, полученных в более ранних исследованиях по аналогичной тематике.
Далее для каждой переменной весь период наблюдений (с 1975 по 1997 гг.) был разбит на спокойные периоды и так называемые кризисные окна. Кризисное окно - это некоторое количество периодов до и после кризисной даты. Авторы использовали окно в 49 месяцев для месячных данных (24 месяца до и 24 месяца после кризиса) и окно в 5 лет для годовых данных (2,5 года до и 2,5 года после кризиса).
После этого были посчитаны средние значения (по кризисным эпизодам) всех переменных для каждого момента времени внутри кризисного окошка. Кроме того, рассчитывались средние значения переменных в спокойное время. Чтобы определить, значимо ли отличается поведение переменной в течение кризисного периода от динамики в спокойное время, авторы изображали границу в +/- 2 стандартных отклонения разности средних значений переменной в кризисный и спокойный периоды, а также саму разность.
Затем осуществлялся стандартный t-тест на статистическую значимость различия в средних значениях переменной в течение кризисного и спокойного периодов. Графически различие не отвергалось на 95% уровне значимости, если полоса +/- 2 стандартных отклонения не пересекала 0.
При анализе вся выборка кризисов была разделена на следующие (возможно, пересекающиеся) подгруппы: 1. кризисы в индустриальных странах; 2. кризисы в странах с развивающейся экономикой; 3. кризисы, характеризующиеся, прежде всего, девальвацией национальной валюты (т.е. такие кризисы, при которых не менее 75% прироста индекса давления на валютный рынок определяется валютным курсом); 4. кризисы, характеризующиеся, прежде всего, значительным снижением золотовалютных резервов (т.е. такие кризисы, при которых не менее 75% прироста индекса давления на валютный рынок объясняется снижением золотовалютных резервов); 5. «жесткие» кризисы - кризисы, при которых значение индекса давления на валютный рынок превышает три стандартных отклонения от среднего; 6. «мягкие» кризисы - такие кризисы, при которых значение индекса находится в интервале от 1,5 до 2 стандартных отклонений выше среднего; 7. кризисы, вызванные проблемами в банковском секторе; 8. кризисы с последующим быстрым восстановлением экономики - такие кризисы, после которых ВВП возвращается к тренду в течение двух лет; 9. кризисы с последующим медленным восстановлением экономики - кризисы, после которых ВВП возвращается к тренду через три года или позже.
Для каждой группы был проведен описанный выше анализ поведения переменных. При этом авторы считали, что если динамика какой-либо переменной в различных подгруппах похожа, то можно сделать вывод о том, что она является типичной для валютных кризисов в целом.
Рассмотрим теперь основные выводы, которые получили авторы в своей работе. Для всех категорий кризисов реальный обменный курс в среднем оказался выше в і спокойный период по сравнению с кризисным периодом. При этом уже за два года до кризиса его среднее значение было по всей выборке на 0,4 стандартных отклонения выше, чем во время кризисного периода. После кризиса в большинстве случаев реальный обменный курс резко падал.
Иногда валютным кризисам предшествовало снижение экспорта. Однако, как правило, оно не было значительным и наблюдалось не во всех группах кризисов. В частности, оно не было статистически значимым для кризисов в индустриальных странах и для кризисов, сопровождавшихся значительным снижением золотовалютных резервов.
Условия торговли (отношение цен экспорта к ценам импорта) обычно ухудшались в предкризисный период, но статистически значимым ухудшение становилось лишь в последние несколько месяцев перед кризисом. Кроме того, в большинстве групп наблюдался дефицит платежного баланса в предкризисный период.
Инфляция для большинства групп кризисов перед кризисом значительно превышала свое значение во время спокойного периода. Однако при анализе «жестких» кризисов и кризисов, связанных с проблемами в банковском секторе, такой тенденции не выявлено не было.
Для изучения ситуации на денежном рынке использовались агрегаты Mi и Мг. Анализ показал увеличение номинального значения агрегатов за год-полтора до кризиса. Номинальный рост внутреннего кредита также наблюдался, но был не так явно выражен. В то же время ускорение роста внутреннего кредита в реальном выражении не было значительным. В реальном выражении агрегаты Mi и Мг росли примерно за 24 - 12 месяцев до кризиса, а после этого (непосредственно перед кризисом) демонстрировали спад.
Методология качественного анализа индикаторов-редвестников 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. 4).
Таблица 4 Индикаторы - предвестники финансовой нестабильности Темп экономического роста: темп роста ВВП объем промышленного производства Платежный баланс: сальдо текущего счета золотовалютные резервы внешний долг о условия торговли (цены на нефть ) 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 рынок9 Отметим, что на практике не все индикаторы могут быть использованы при анализе стабильности финансовой системы, так как статистика по некоторым показателям может оказаться недоступна. Наконец, напомним, что в рамках рассматриваемой методологии 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.
Экономический рост. Темпы экономического роста являются ключевым показателем экономической динамики, позволяющим судить о том, насколько успешно развивается экономика. В качестве индикаторов - предвестников финансового кризиса предлагается рассматривать темп роста ВВП в реальном выражении, а также динамику промышленного производства.
Предполагается, что снижение темпа роста экономики снижает способность национальных заемщиков расплачиваться по своим долгам и, следовательно, увеличивает кредитный риск. Отметим, что рецессии предшествовали многим крупным финансовым кризисам.
Показатели платежного баланса. Показатели платежного баланса позволяют отслеживать приближение внешних шоков и своевременно предупреждать о повышении вероятности валютного кризиса.
В частности, рост отношения сальдо текущего счета платежного баланса к ВВП обычно влечет за собой значительный приток в страну экспортной выручки, которая поглощается финансовой системой. В то же время значительный дефицит текущего счета может сигнализировать о росте вероятности валютного кризиса и о снижении ликвидности финансовой системы. Рост валютных рисков, в свою очередь, способен вызвать отток краткосрочных инвестиций из страны и усугубить финансовую нестабильность. Кроме того, резкое снижение золотовалютных резервов либо рост внешнего долга также рассматриваются как явные признаки повышения финансовой нестабильности.
Международный опыт свидетельствует о том, что значительное ухудшение условий торговли приводит к трудностям в финансовом секторе во многих странах. Наиболее уязвимыми к изменению мировой конъюнктуры являются малые экономики с большой зависимостью от экспорта сырьевых ресурсов. Тесно связан с условиями торговли показатель реального эффективного курса валюты, рост которого приводит к снижению конкурентоспособности национальных производителей и может привести к замедлению темпа роста экономики.
Кроме того, сигнализировать о приближающейся нестабильности на финансовых рьшках может значительное ускорение оттока капитала, вызывающее усиление давления на курс национальной валюты.
Наконец, в качестве показателей устойчивости платежного баланса рассматривается динамика экспорта и импорта. Обычно валютным кризисам предшествовали сокращение экспорта и рост импорта.
Процентные ставки. Процентные ставки являются фундаментальной характеристикой финансового рынка. Их динамика позволяет отслеживать стабильность финансовой системы и заблаговременно выявлять возникающие проблемы.
Важнейшим показателем данной группы является реальная процентная ставка. Рост реальной процентной ставки повышает нестабильность финансовой системы, способствует росту показателя неработающих ссуд. В то же время устойчиво отрицательная реальная процентная ставка свидетельствует о наличии диспропорций в финансовой системе, одной из причин которых может быть попытка органов денежно-кредитного регулирования зафиксировать номинальную процентную ставку. Кроме показателя уровня процентной ставки, имеет смысл анализировать и ее волатильность. Увеличение волатильности процентной ставки говорит о росте процентного риска и, следовательно, об увеличении нестабильности финансовой системы.
Методология количественного анализа индикаторов-предвестников финансовой нестабильности
Как и при качественном анализе, для применения сигнального подхода в первую очередь необходимо определиться с перечнем индикаторов, динамика которых будет тестироваться на соответствие предполагаемой перед наступлением финансовой нестабильности. В данной части работы мы будем рассматривать те же показатели, которые потенциально могут являться работающими индикаторами-предвестниками, что и проведении качественно анализа (см. табл. 4).
В большинстве случаев мы использовали темпы прироста показателей либо рассматривали их отношение к ВВП, что позволило нам обеспечить сопоставимость данных, а также решить проблему нестационарности некоторых рядов. В то же время в ряде случаев для анализа использовался показатель, выраженный в уровнях, так как именно в таком виде они продемонстрировали наибольшую прогностическую силу. В табл. б приведено описание преобразований, которым подвергались индикаторы, а также указана периодичность данных и их источник.
В методологии «сигнального» подхода под сигналом понимается выход того или иного индикатора за пределы порогового значения. Если индикатор подает сигнал в течение определенного промежутка времени перед кризисом (называемого сигнальным окном), то такой сигнал будем считать «хорошим». Если же индикатор подает сигнал, а кризиса в течение определенного периода времени после этого не происходит, то сигнал считается «плохим». В нашем случае мы экзогенно устанавливаем сигнальное окно в размере 3 месяцев перед кризисом. Кроме того, для анализа работоспособности индикаторов мы использовали сигнальное окно в размере 6 месяцев перед кризисом, а также 3 месяца до и 3 месяца после кризиса, однако сигнальное окно в размере трех месяцев перед кризисом позволило получить наилучшие результаты.
Больший размер сигнального окна мы считаем нецелесообразным, так как ситуация на финансовом рынке характеризуется высокой волатилыюсть и быстро меняется. Иными словами, мы считаем, что негативные тенденции, которые способны привести к возникновению финансовой нестабильности, можно выявить за один-два квартала перед ее фактическим появлением. Кроме того, если такие негативные тенденции проявятся и раньше, то по мере приближения к потенциальной дате наступления финансовой нестабильности они будут лишь усиливаться. В то же время указанный промежуток времени вполне достаточен для принятия мер по устранению негативных тенденций.
Отметим, что в работе Камински, Лизондо и Рейнхарт (Kaminsky, Lizondo and Reinhart, 1998), где впервые была описана методология «сигнального» подхода, предлагается рассматривать сигнальное окно в размере как минимум 12 месяцев. Такой значительные промежуток времени является следствием того, что авторы анализировали большое количество кризисных эпизодов в нескольких странах и пытались при этом получить единые пороговые значения для всех индикаторов. Как мы отмечали выше, эпизоды финансовой нестабильности в разных странах имеют свои существенные особенности, и индикаторы-предвестники ведут себя перед ними по-разному. Поэтому для получения статистически значимых пороговых значений авторам пришлось увеличить сигнальное окно.
При реализации сигнального подхода предполагается, что необходимо протестировать нулевую гипотезу о том, что экономика находится в нормальном состоянии, против альтернативной гипотезы о том, что в течение ближайших трех-шести месяцев возможно возникновение финансовой нестабильности. Как и при тестировании любой статистической гипотезы, нам необходимо выбрать границу (критическое значение), которая разделяет распределение индикатора на две зоны1 . Если значение индикатора попадает в критическую зону, то есть выходит за пороговое значение, то будем считать, что данный индикатор посылает сигнал.
Для выбора оптимального порогового значения для каждого индикатора необходимо задать некоторый критерий. В качестве такого критерия используется отношение доли плохих сигналов к доле хороших сигналов. Для пояснения данного критерия разделим все значения индикатора на четыре группы (см. табл. 7). Понятно, что в случае идеального индикатора его значения будут попадать только в ячейки А и D.
