Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Проблема оценки странового риска на развивающихся фондовых рынках 10
1.1. Исторический обзор инвестирования капитала в финансовые активы на развивающихся рынках 10
1.2. Страновой риск на развивающихся фондовых рынках 17
1.3. Классификация методов оценки странового риска 37
Выводы по первой главе 44
Глава 2. Моделирование странового риска 45
2.1. Общая методология оценки странового риска 45
2.1.1. Методология оценки политического риска 49
2.1.2. Методология оценки финансово-экономического риска 78
2.2 Прогнозирование 108
Выводы по второй главе 117
Глава 3. Оценка странового риска на примере Российской Федерации в период 1994-2001 гг 118
3.1. Оценка политического риска в России в 1994-2001 гг 118
3.2. Оценка финансово-экономического и странового риска в Россиив 1994-2001 гг 134
3.3. Прогнозирование странового риска в Российской Федерации 148
Выводы по третьей главе 151
Заключение 152
Список литературы 155
Приложение 178
- Страновой риск на развивающихся фондовых рынках
- Классификация методов оценки странового риска
- Методология оценки финансово-экономического риска
- Оценка финансово-экономического и странового риска в Россиив 1994-2001 гг
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В связи с процессами глобализации, наблюдаемой интеграцией экономик отдельных стран в мировую экономику, присоединением финансовых и фондовых рынков государств к мировым, широкое распространение получили зарубежные инвестиции. Одним из наиболее привлекательных объектов такого инвестирования являются активы стран с развивающимися фондовыми рынками. Данная категория государств представляет собой наиболее динамично развивающуюся часть мировой экономики. Основу привлекательности активов таких стран для инвесторов составляет сочетание возможности получения на этих рынках более высоких (по сравнению с развитыми фондовыми рынками) прибылей с возможностью диверсификации инвестиционного портфеля, улучшающей его характеристики.
Вместе с тем, инвестирование в указанные активы связано, как показывает опыт, со значительным страновым риском. В результате неожиданных и непредсказуемых финансовых кризисов последнего десятилетия в странах с развивающимися фондовыми рынками потери инвесторов по всему миру составили десятки миллиардов долларов.
Таким образом, для наиболее эффективной реализации всех возможностей, заложенных в странах с развивающимися фондовыми рынками, необходим постоянный мониторинг и прогнозирование странового риска. В свою очередь контроль и анализ риска невозможен без построения модели оценки риска, включающей в себя выбор и определение структуры странового риска, факторов риска и их весов, а также методику оценки уровня риска как по отобранным факторам, так и совокупного.
Следует отметить, что анализом и оценкой странового риска занимается достаточно большое число различных агентств, служб, банков и компаний (Standard & Poor s, Moodys, Fitch IBCA, PRS Group и др.). Ими создано множество различных моделей и методик оценки странового риска. Однако предлагаемые способы оценки риска, как правило, трудоемки (в частности, Institute of Management Development оценивает риск на базе почти трехсот показателей), нередко носят качественный, субъективный характер. Например, оценки риска компаний Institutional Investor и Control Risks Group (CRG), построенные на опросе экспертов, причем итоговый риск у CRG варьируется между пятью значениями: "незначительный", "низкий", "средний", "высокий" и "крайне высокий". Аналогичный качественный характер носит прогноз риска агентства Standard & Poor s: "негативный", "стабильный", "позитивный" и "неустойчивый".
Модели, в основе которых лежат только объективные количественные (статистические) данные обычно упускают из виду качественные социально-политические факторы. Примером является модель Bank of America World Information Services, основанная на 10 экономических показателях.
Существующие методики не делают различия между развивающимися и развитыми странами, хотя представляется очевидным, что влияние рисковых составляющих (социально-политической и финансово-экономической) и веса факторов риска для разных групп стран будут отличаться.
Финансовые кризисы конца XX - начала XXI вв. продемонстрировали еще один недостаток имеющихся моделей оценки странового риска - низкая чувствительность к изменению риска (например, согласно модели компании Dun & Bradstreet рейтинг России с 1994 по 2001 гг. был постоянен) и, как следствие, недостаточная оперативность изменения рейтинга. И хотя ряд агентств (в частности, Moody s) открыто признали несовершенство своих методик и провели определенную работу по их корректировке, используемые ими в настоящее время уточненные модели расчета странового риска остаются по-прежнему закрытыми для обсуждения и детали расчетов не разглашаются. Очевидно, что открытость методик оценки риска способствует не только повышению их эффективности, но и облегчает взаимопонимание между рейтинговыми агентствами и инвесторами, которые неоднократно упрекали ведущие мировые рейтинговые агентства в подражании друг другу при
выставлении рейтингов, в неоперативности их изменения и неспособности предсказывать финансовые кризисы.
Вместе с тем, способность правильно оценить страновой риск и умение своевременно спрогнозировать его изменение важны не только для инвестора, но и для крупных банков (в частности, для управления кредитным портфелем, контроля его качества и анализа результатов деятельности в сфере международных операций), транснациональных корпораций (например, для извлечения дополнительных доходов, оценки своих внутренних рисков).
Таким образом, разработка адекватной модели оценки странового риска, позволяющей оперативно контролировать его изменение, является актуальной задачей математического моделирования экономических процессов.
Цели и задачи исследования. Целью настоящего исследования является разработка экономико-математической модели оценки странового риска на развивающихся фондовых рынках и ее проверка на примере России.
Задачами исследования являются:
- анализ признаков классификации государства как страны с развивающимся фондовым рынком (emerging market);
- изучение и определение особенностей стран с развивающимися фондовыми рынками;
- анализ и обобщение существующих определений "странового риска" и его основных компонент;
- анализ современных моделей оценки и способов прогнозирования странового риска. Обоснование необходимости разработки новых моделей оценки странового риска для стран с развивающимися фондовыми рынками;
- изучение возможности формализации социально-политических факторов странового риска;
- разработка экономико-математической модели оценки странового риска на развивающихся фондовых рынках;
- разработка общей модели оценки странового риска;
- применение разработанной модели к оценке странового риска России и
анализ результатов моделирования на основе сравнения полученных результатов с оценками ведущих мировых рейтинговых агентств;
- исследование предложенной модели с точки зрения ее чувствительности к изменению уровня риска на примере России;
- критический анализ возможных способов прогнозирования странового риска и получаемых с их помощью результатов на примере России и определение оптимального варианта построения математического прогноза уровня риска на примере Российской Федерации.
Объектом исследования является социально-политическая и финансово-экономическая обстановка в странах с развивающимися фондовыми рынками.
Предметом исследования является математический аппарат моделирования странового риска на развивающихся фондовых рынках.
Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых и специалистов в области экономико-математического моделирования и оценки странового риска, методика и практика ведущих мировых рейтинговых агентств, а также доклады и исследования, подготовленные и проведенные крупнейшими международными организациями (Международный валютный фонд, Институт международных финансов, Мировой банк и др.).
Информационной базой данной работы послужили научные источники в виде данных и сведений из книг, журнальных статей, научных докладов и отчетов; статистические материалы и информационно-аналитические обзоры российских, а также зарубежных органов государственной статистики, организаций, ведомств, фондов и институтов, ведущих профильных научно-исследовательских институтов и, кроме того, крупнейших информационных и консалтинговых агентств, в том числе размещенные в Интернете.
При проведении исследования использовано большинство общенаучных методов познания, среди которых можно выделить системный подход, абстрактно-логический метод, эмпирический метод, статистико-вероятностный метод, а также метод экономико-математического моделирования.
В качестве инструментария исследования применялись: регрессионный анализ, анализ временных рядов, элементы теории аппроксимации, компьютерные программы Microsoft Excel и BPWin.
Научная новизна исследования заключается в разработке комплекса моделей оценки уровня странового риска для государств с развивающимися и развитыми фондовыми рынками.
Элементы новизны содержат следующие теоретические и практические результаты, полученные автором:
- доказано существование принципиальных отличий в оценке странового риска для развитых и развивающихся стран;
- построена экономико-математическая модель для оценки уровня странового риска для государств с развивающимися фондовыми рынками, обладающая большей чувствительностью к изменению риска по сравнению с существующими моделями;
- построена общая экономико-математическая модель оценки странового риска для развитых и развивающихся государств, учитывающая взаимосвязанность экономических и политических оценок риска и являющаяся обобщением модели оценки на развивающихся фондовых рынках;
- предложен научно-обоснованный способ построения количественного прогноза странового риска в рамках модели экономического броуновского движения, позволяющий прогнозировать максимальные изменения странового риска в оцениваемом периоде;
- выявлены и обоснованы закономерности в поведении оценок риска по нескольким факторам странового риска.
Теоретическая и практическая значимость. Теоретическая значимость результатов исследования заключатся в дальнейшем развитии теории моделирования странового риска инвестирования капитала.
Практическая значимость работы заключается в том, что ее положения ориентированы на широкое использование при оценке и прогнозировании уровня странового риска на развивающихся фондовых рынках.
Самостоятельное практическое значение имеют:
- результаты исследования по определению особенностей развивающихся фондовых рынков (например, более высокие ожидаемые доходности, отрицательная корреляция с доходностями на фондовых рынках развитых стран);
- методика формализации оценок по ряду социально-политических факторов странового риска;
- оптимальный алгоритм построения прогноза уровней странового риска в рамках модели экономического броуновского движения;
- рекомендации по повышению чувствительности модели оценки риска на развивающихся фондовых рынках.
Апробация и внедрение результатов исследования. Разработанная в диссертации модель апробирована на примере оценки риска Российской Федерации. Основные результаты исследования докладывались на международной научно-методической конференции "XXI век: новая модель специалиста-экономиста" (Москва, Финансовая академия при Правительстве РФ, март 2000), на научно-теоретической конференции "Десять лет экономических реформ в России: итоги и перспективы" (Москва, Финансовая академия при Правительстве РФ, декабрь 2001), международной научно-методической конференции "Современные образовательные технологии подготовки специалистов-экономистов в вузах России" (Москва, Финансовая академия при Правительстве РФ, март 2001), на международной научно-методической конференции "Проблемы качества экономического образования в России" (Москва, Финансовая академия при Правительстве РФ, март 2002).
Материалы диссертационного исследования, а также разработанная автором модель оценки странового риска используются в практической деятельности ОАО "Страховая компания "Прогресс-Гарант" в ходе решения задач по управлению риском инвестиций, риском трансграничных операций клиентов, при консультировании клиентов компании, для принятия обоснованных решений по взаимодействию с деловыми партнерами.
Публикации. По проблеме исследования опубликовано 17 печатных работ, общим объемом 8,21 п.л., в которых автору принадлежит 8,21 п.л.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, содержащего 351 наименование и пятнадцати приложений.
В работе приняты следующие сокращения:
ЕМ (EMs) - страна(ы) с развивающимся фондовым рынком (emerging market(s)), развивающийся фондовый рынок. РФР - страна с развитым фондовым рынком, развитый фондовый рынок. СР - страновой риск.
Страновой риск на развивающихся фондовых рынках
Инвестиции на EMs сопряжены с существенно большей по сравнению с РФР неопределенностью (риском) ([197], [201], [321]). Именно на EMs иностранный инвестор в большей степени ощущает значимость таких факторов риска как экспроприация, национализация, ограничения на репатриацию капитала и т.п. В Приложении 1, табл.Ш.6, согласно [272], показана сравнительная таблица страновых рисков, подсчитываемых тремя различными агентствами (чем больше значение, тем меньше риск). Из приведенных данных видно, что EMs, в отличие от РФР, отличаются более широким диапазоном между странами с самым высоким и самым низким значением риска (по данным Euromoney спрэд между Швейцарией и Гонконгом равен 16,4, а между Тайванем и Нигерией - 59,3).
Обесценение национальной валюты, провалы экономических планов, изменения в законодательстве, дефолты и другие финансовые потрясения (шоки), будучи трудно предсказуемыми, могут оказать губительное воздействие на глобальные портфели инвесторов и часто определяют главное различие между инвестированием на рынках капитала развитых стран и развивающихся ([249], [103]). В качестве одной из основных причин финансовых кризисов конца XX в. является то, что "многие иностранные инвесторы, "ослепленные" сверхприбылями на финансовых рынках этих стран, в определенный момент перестали адекватно оценивать риски" ([187]). Таким образом, подобные кризисные ситуации на мировых финансовых рынках продемонстрировали важность и потребность в адекватных оценках и управлении риском.
Управление риском представляет собой и процесс, и методологию, необходимые для реализации стратегии инвестирования, а также подразумевает наличие определенных организационных структур. Проблема управления риском заключается в оптимизации соотношения "риск-выгода" и организации согласно найденному оптимуму планирования и финансирования бизнеса. Подобное управление, являясь важнейшим инструментом обеспечения прибыльности, необходимо для контроля изменений будущих расходов и доходов, вызванных факторами неопределенности, для воздействия на процесс принятия управленческих решений. Однако неопределенность и незнание - не одно и то же. Задача состоит в том, чтобы идентифицировать как высокий риск, так и предоставляемые возможности и постараться отыскать пути превращения высокого риска в большие прибыли. Кроме того, без измерения риска невозможен анализ эффективности операций в разрезе инструментов, клиентов, подразделений компании ([251]).
Таким образом, демонстрируя потенциальные выгоды, эффективное управление риском одновременно требует решения ряда концептуальных и практических проблем. Прежде всего, оно зависит от способности квантифицировать риски в условиях неопределенности. В свою очередь измерение риска требует как выявления самой неопределенности, так и ее потенциального эффекта.
Характер риска может быть различен и определяется факторами, лежащими в его основе: политическими, экономическими, финансовыми, социальными и др. Инвестор может столкнуться с нестабильностью политического режима, внешними конфликтами, коррупцией, гражданскими беспорядками и войнами, контролем обменного курса, неожиданной инфляцией, различного рода дефолтами, экспроприацией частного капитала и т.д. Для успешной работы на развивающихся рынках необходимо учитывать всю совокупность подобных событий. Определенную информацию о величине риска на фондовом рынке можно получить в соответствии с классической теорией Г. Марковича ([32, С.398], [232, С. 179], [289, С.66]) по стандартному отклонению доходности, являющемуся характеристикой волатильности рынка. Пример, подтверждающий наличие существенно больших рисков (по классической теории инвестирования), которым подвергается портфельный инвестор на развивающихся рынках, показан в Приложении 1, рис.Ш.24.
Согласно [287], с января 1981 г. по март 1998 г. долларовая доходность, вычисленная на основе индекса Morgan Stanley Capital International, характеризовалась стандартным отклонением от среднегодового значения в 14,4%. Среди 28 развивающихся рынков с более чем трехлетней историей имеющихся данных, волатильность доходности в долларах США в 26 случаях превышала удвоенную волатильность рынка США, причем 9 рынков имели утроенную волатильность, а 7 - более чем учетверенную. Вычисленное на основе индексов IFCG стандартное отклонение для развивающихся рынков превышает более чем в 1,5 раза значение для развитых рынков (см. также [122], [271] и данные в Приложении 1, табл.П1.2, рис.П1.24).
Другой мерой риска, используемой в модели оценки финансовых активов (Capital Asset Pricing Model - САРМ), является коэффициент (3 (бета) (см. там же), дающий представление о движении цены ценной бумаги относительно движения рынка. Но мировая бета-модель предполагает, что все рынки капитала полностью интегрированы. Т.е. на любых двух рынках инвестиции в активы с одинаковыми рисками должны принести одинаковые ожидаемые доходности. Однако страны с развивающимися рынками являются, как правило, сегментированными. По этой причине возможно получение близких по значению прибылей на разных рынках (в смысле беты) ([269]).
Следует упомянуть также о методологии оценки рыночных рисков Value-at-Risk, реализуемой на практике с помощью трех методов: аналитического, исторического моделирования и статистического моделирования ([186], [292], [293], [302]).
На основе такой информации, однако, ничего нельзя сказать ни о стабильности политического и экономического курса в стране, ни об ограничениях на вывоз иностранного капитала, ни об устойчивости национальной валюты, ни об инфляции и т.д. Необходима иная количественная мера риска для событий и явлений подобного рода.
С целью определения факторов риска, с которым сталкивается инвестор, осуществляющий зарубежные инвестиции, и его оценки в 70-х годах XX в. в научную литературу было введено понятие "страновой риск" (см., например, [144], [170], [199]). Следует отметить - в связи с важностью подобных рисков для инвестора особое значение приобретает вопрос их страхования. Данная проблема заслуживает отдельного исследования (см., например, [234], [297]).
Классификация методов оценки странового риска
Все способы измерения уровня странового и политического риска можно на основе методического подхода к построению рейтинговой оценки условно разделить на четыре группы ([73], [143]): 1. Качественный подход, основанный на качественных и экспертных оценках: 2. Количественный подход, основанный на исключительном или преимущественном использовании количественных расчетов (в том числе эконометрических); 3. Комбинированный подход, основанный на сочетании качественных оценок и количественных расчетов; 4. Структурный подход с применением качественных оценок.
Каждый из этих способов оценки странового и политического риска имеет свои преимущества и недостатки. Основное преимущество числового выражения перед описательным состоит в том, что удается быстро просмотреть факторы или переменные и найти взаимосвязи. Вместе с тем при этом теряются нюансы, которые могут быть очень важны. Основным недостатком качественных оценок является сильная зависимость от субъективных мнений экспертов. Наиболее оптимальным и распространенным в настоящее время способом оценки риска является сочетание количественного и качественного подходов.
В основе методики взвешивания факторов, влияющих на величину риска, лежат заключения экспертов. Субъективность подобных оценок снижает достоверность получаемых результатов. Применение данных методов имеет смысл только при привлечении очень опытной группы экспертов, очень хорошо знающих не только ситуацию в оцениваемой стране, но и четко представляющих цели обследования. Дополнительное повышение надежности результатов анализа может быть достигнуто путем количественной структуризации оцениваемых факторов, т.е. их систематизацией, что позволит провести на основе рейтингов разбиение обследуемых стран на группы, однако внутригрупповые более глубокие оценки уровня риска затруднены.
При реализации данного метода на основе известных страновых статистических данных происходит отбор наиболее значимых показателей в развитии страны, влияющих на оценку риска, - факторов риска.
Результирующее значение риска (R) - многофакторная функция: где в качестве факторов (х,) используются только те, которые имеют объективное численное значение - (1.1) - обычно, экономические показатели, либо для вычисления риска используется множество уже численно выраженных оценок риска - (1.2) - на основе количественных и качественных оценок Rh
Например, относительная значимость политических рисков, по мнению [102, С.389], для развивающихся и развитых стран, основанная на результатах опроса менеджеров 80 мультинациональных компаний (1982 г.), распределивших политические риски по категориям - от наивысшего (1) до низшего (10), представлена в Приложении 2, табл.П2.22.
Другой пример использования подобного метода - способ вычисления компанией Institutional Investor кредитного рейтинга стран. Он основан на опросе 75-100 ведущих международных банкиров, которых просят оценить каждую страну по шкале от 0 до 100 (где 100 представляет максимум кредитоспособности). Institutional Investor усредняют эти оценки, взвешивая их пропорционально масштабам деятельности респондентов и в соответствии с более утонченными внутренними системами анализа стран.
Однако, используя получаемый Institutional Investor обзор для определения кредитоспособности, сложно определить параметры, взятые в расчет. В любой конкретный момент времени рекомендации экспертов будут базироваться на факторах, которые они считают уместными. В следующий момент факторы могут измениться. В этой связи Institutional Investor просит участников опроса проранжировать факторы, которые они принимают в расчет при подготовке страновых рейтингов. Отметим, что ранги указанных экспертами факторов различны для разных групп стран и с течением времени внутри групп меняются (см. Приложение 2, табл.П2.23).
В соответствии с подобными методами оценки сначала ранжирование стран осуществляется по полученному значению каждого фактора, затем рейтинги по всем факторам объединяются в итоговый рейтинг страновых рисков. Но эффективность применения данной методике снижается из-за затруднения на основе прошлых данных их обычной экстраполяцией достаточно достоверного прогнозирования изменений величины странового риска; отсутствия учета качественных факторов, которые могут оказывать существенное влияние на уровень странового риска; игнорирования факторных весов в итоговом рейтинге. Для повышения достоверности данной методики оценки риска предлагались различные уточнения и дополнения (см., например, [74, С.5 5]), но и они не позволили преодолеть все недостатки.
Данный метод позволяет в определенной степени разрешить некоторые проблемы предыдущих методик. В основе осуществляемого с его помощью прогнозирования странового риска лежит тот факт, что ряд экономических показателей (например, темпы роста, различные индексы, коэффициенты и т.д.) могут служить основой для проведения оценок будущих тенденций. Использование вычислительной техники позволило решить проблему обработки значительных статистических массивов, упростив в то же время технологию взвешивания факторов риска. Вместе с тем качественные факторы (политическая, социально-культурная обстановка в стране и др.), не учитываемые статистикой, но имеющие часто существенное значение для оценок риска, остаются за пределами количественного анализа.
Хотя эконометрический подход претендует на большую объективность, наиболее целесообразными и свободными от недостатков можно считать системы анализа, базирующиеся на сочетании качественных и количественных методов оценки странового риска.
Методология оценки финансово-экономического риска
Экономическая компонента странового риска рассматривается в предлагаемой модели как не связанная с политикой. А к источникам экономических рисков относятся неблагоприятные изменения макроэкономической обстановки в стране: рост внешнего долга, снижение экспорта, нестабильность курса национальной валюты и т.д. Однако на практике экономический риск связан с политической жизнью страны (см., например, [14, С.317]), и влияние экономики на политическую стабильность в стране существенно. Например, согласно проведенным исследованиям ([45]), одной из основных причин крушения авторитарных режимов являлось усиленное давление на государственную финансовую систему, вызванное инфляцией и необходимостью увеличения государственных расходов. Примером может быть и Россия, где дефолт, объявленный в августе 1998 г. в связи с ухудшением основных макроэкономических показателей, привел к немедленной отставке правительства страны. Другой пример - забастовки трудящихся. Несмотря на ограниченный масштаб и экономическую направленность большинства забастовок (требования об увеличении заработной платы, о дополнительных льготах и т.п.), многие общенациональные забастовки носят политический характер и сильно влияют на хозяйственную жизнь в стране (забастовки в Никарагуа в 1978 г., в Польше в 1980 г., в России - во второй половине 90-х годов и т.д.). Модель оценки финансово-экономического риска В отличие от политической составляющей странового риска экономическая компонента основана на объективных численных данных, что упрощает расчеты и позволяет проводить оценку финансово-экономического риска на основе непрерывных (на областях определения) функций.
Предположим, что значение оценки данного риска складывается из оценок риска по нескольким финансово-экономическим показателям. По аналогии с (2.4) можно записать: Финансово-экономическая обстановка Совокупность значений финансово-экономических факторов где се/ - совокупность значений всех финансово-экономических показателей, Re(xe,t) - оценка общего финансово-экономического риска в момент времени t. Соответственно, оценка финансово-экономического риска - это функция вида где xei - значение і-ого финансово-экономического фактора; т - число учитываемых в модели финансово-экономических факторов. Предположим, что итоговая оценка финансово-экономического риска -аддитивная функция оценок риска по каждому из выбранных финансово-экономических показателей. Тогда (2.13) можно представить в виде где a0 - произвольная константа, имеющая смысл минимального или "нулевого" уровня финансово-экономического риска; a/t)- веса оценок риска, означающие различную степень влияния на уровень риска различных финансово-экономических показателей, причем значимость показателей с течением времени может изменяться. Предположим, что веса aj и оценки Rej не зависят от времени. Тогда, выбрав соответствующим образом функции оценок риска можно (2.14) записать в виде (значок " " опустим): Предположим, что финансово-экономические показатели принимают непрерывное множество значений (ограниченное или неограниченное).
Согласно установленным для данной оценки границам, финансово-экономический риск изменяется от 0 до 25. Пусть ао= 0. Тогда В качестве оценок риска Яе/хе ) предлагаем использовать функции (или их комбинации) следующих типов: Использование для оценок риска как возрастающих, так и убывающих функций обусловлено тем, что для ряда финансово-экономических показателей оценки представляют собой возрастающую функцию (например, при оценке инфляции), а для других - убывающую (например, при оценке коэффициента покрытия). Отметим, что линейная зависимость в формуле (2.17) является простейшей и позволяет лишь в самом общем виде установить связь между значениями того или иного финансово-экономического показателя и оценкой риска, при этом одинаковые изменения различных по величине показателей приводят к одинаковым изменениям оценок риска. Хотя очевидно, что, например, увеличение коэффициента покрытия с 1 до 4 месяцев и с 9 месяцев до 12 по-разному отразится на оценке странового риска. В этой связи линейная оценка является достаточно грубой. В большей степени учесть нелинейный характер оценок риска позволяют другие три функции в формуле (2.17), причем в последнем случае функциональная зависимость представляет собой т.н. "кривую роста" ([149, С.89]), часто используемую для описания закономерности развития различных явлений во времени.
Прежде чем рассмотреть выбранные для учета в данной модели финансово-экономические факторы, сделаем следующее замечание. Условимся, что все используемые для расчета величины (если не отмечено иное) выражены в долларах США по среднегодовому валютному курсу в изучаемой стране; оценку активов в какой-либо иной форме (например, золота) будем проводить на основе средних рыночных цен за исследуемый период. Факторы финансово-экономического риска Финансово-экономическое положение государства как и политическая обстановка зависит от множества взаимосвязанных и взаимозависимых факторов, влияние которых на экономику страны, ее финансовую систему и на риск иностранного инвестора различно. Представляется целесообразным при построении модели ограничиться набором из нескольких основных финансово-экономических показателей. Предложенная в данной работе модель основана на 9 таких факторах, выбранных на основе проанализированной литературы и детального изучения существующих моделей
Оценка финансово-экономического и странового риска в Россиив 1994-2001 гг
Экономико-статистические данные, используемые при оценке финансово-экономической составляющей странового риска приведены в табл. 3.9.
При оценке финансово-экономической составляющей странового риска была выявлена "проблема статистических данных", т.е. обнаружено существование определенных расхождений между цифрами, приведенными в различных источниках. Причем, указанные отличия наблюдаются не только между данными российских и зарубежных организаций, но и между различными организациями и ведомствами внутри страны.
Приведем несколько примеров подобного рода несовпадений в статистических данных и оценках (для корректности сравниваются данные опубликованные примерно в одно и то же время).
Согласно [29] и [349], статистические данные по инфляции и сальдо счета текущих операций в России с 1994 г. по 2000 г. составили:
В соответствии с [294], экспорт и импорт товаров и услуг составил в 1997 г. соответственно $102 196 млн. и $90 065 млн., а согласно [30] - $103 197 млн. и $90 445 млн. Или, к примеру, внешний долг России в 1997 г. составлял, согласно [294], $125 645,2 млн., а отношение величины обслуживания внешнего долга к экспорту товаров и услуг равнялось 6,5%, однако, по данным [348], российский внешний долг составлял $123 500 млн., а названный показатель 5,9%. Согласно [280], сальдо счета текущих операций составляло в 1997 г. $3,3 млрд., в 1998 г. равнялось -$1,5 млрд., по информации [348], сальдо составляло -$5,7 млрд. и $0,8 млрд. В то же время в [30] данный показатель равнялся соответственно $4,049 млрд. и $2,446 млрд.
В соответствии с [62], ВВП России в 1995 г. составил 850 млрд. долл. США, а согласно данным Госкомстата от того же момента времени - 1 540 трлн. руб. или около $338 млрд. ([178]).
Согласно [33], по данным Госкомстата, величина душевого дохода в России $1 117, а по данным зарубежных источников $5 300.
На рис.3.2 показан пример расхождения в статистических данных относительно величины внешней задолженности России. В этом случае использованы данные, отражающие мнение ряда российских экспертов ([11], [227]) и данные, опубликованные МВФ ([349]) или, например, рейтинговыми агентствами Dun & Bradstreet ([329]), Moody s ([315]).
Величина отличия зарубежных данных от "местных" показана в процентах. Учитывая то, что, по словам представителя Центрального Банка России, официальной статистики по размеру внешней задолженности России до последнего времени не было (по проблеме внешнего долга России см. также [65], [115]), в основу оценок риска по показателям, связанным с внешним долгом положены данные Международного валютного фонда.
Еще один показательный пример статистического расхождения - между данными по реальному росту ВВП, опубликованными представителем рейтингового агентства S&P и Центральным Банком России. Например,
Отличия в предоставляемых статистических данных и проводимых оценках наблюдаются и между российскими официальными источниками, например, Центральным Банком России и Министерством экономического развития и предпринимательства России. Например, согласно [185], по оценкам Центрального Банка России отток капитала из страны в 2000 г. составил около $20 млрд., в то время как по мнению Минэкономразвития - $28 млрд. Возможно, определенные искажения в российскую официальную статистику были внесены Госкомстатом России, чиновники которого, как было заявлено на громком процессе 1998 г. (см., например, [51], [79]), занижали реальные данные, искажали статистические данные о крупных фирмах и компаниях.
Определенные искажения в данных могут быть также вызваны использованием различных методик подсчета того или иного показателя. Например, коэффициент покрытия в данной модели считается на основе приведения текущих значений импорта и резервов к годовой основе. Т.е. на основе ежеквартальных данных по стоимостной оценке импорта определяется среднемесячная стоимость импорта в исследуемом календарном году, а затем вычисляется количество таких средних "импортных месяцев", которое можно будет оплатить международными резервами страны. Такая методика позволяет в определенной степени сглаживать внутригодовые колебания импорта.
В то же время Банк России считает коэффициент покрытия только на основе последних квартальных данных. Банковская методика позволяет более оперативно учитывать существенные изменения в совокупной стоимости импорта, что становится необходимым в условиях резких изменений в экономике страны. И хотя расхождения не столь значительны, однако они заслуживают упоминания - см. рис.3.3.
