Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Классификация подходов к оценке влияния денежно-кредитной политики центральною банка на хозяйственную деятельность предприятий реального сектора (трансмиссионный механизм) 9
1.1. Понятие трансмиссионного механизма 9
1.2. Каналы трансмиссионного механизма 13
1.3. Кредитный канал трансмиссионного механизма 17
1.4. Общая модель кредитного канала 23
1.5. Методы обнаружения и количественной оценки действия кредитного канала в зарубежных и отечественных исследованиях 31
1.6. Подход к исследованию кредитного канала в условиях России 49
Глава II. Выявление факторов инвестиционного процесса с учетом участия банковского капитала 54
2.1. Существование кредитного канала в экономике России 54
2.2. Схема обработки неколичественной и смешанной информации опросов предприятий 66
2.3. Оценка факторов инвестиционной активности предприятий 72
2.4. Оценка факторов долгосрочного кредитования предприятий 89
2.5. Отраслевые особенности инвестиционной деятельности 94
Глава III. Моделирование действия кредитного канала в экономике России 99
3.1. Метод моделирования воздействия динамики ставки рефинансирования на долгосрочное кредитование предприятий 99
3.2. Моделирование инвестиционной активности предприятий реального сектора экономики с учетом участия банковского капитала 115
3.3. Моделирование динамики долгосрочного кредитования предприятий 123
3.4. Моделирование ставки процента по долгосрочным кредитам предприятий 127
3.5. Моделирование возможных путей влияния ставки рефинансирования на размер долгосрочного кредитования предприятий 133
3.6. Анализ результатов динамического моделирования кредитного канала 138
Основные результаты и выводы работы 142
Библиографический список 144
Приложение
- Кредитный канал трансмиссионного механизма
- Методы обнаружения и количественной оценки действия кредитного канала в зарубежных и отечественных исследованиях
- Схема обработки неколичественной и смешанной информации опросов предприятий
- Моделирование инвестиционной активности предприятий реального сектора экономики с учетом участия банковского капитала
Введение к работе
Вопрос о взаимодействии финансового и реального секторов экономики является в настоящее время одним из наиболее значимых как в экономической теории, так и в практических задачах государственной политики. Возможности интенсивного экономического роста связывают во многом с развитием финансовой и банковской систем. Центральный банк Российской Федерации (ЦБ) формулирует основную цель осуществляемых действий как стимулирование инвестиций и увеличение темпов экономического роста. Для принятия адекватных мер денежно-кредитной политики необходима оценка степени воздействия ЦБ на инвестиционную деятельность предприятий реального сектора, а также анализ препятствий этого воздействия.
При значительных ограничениях собственных инвестиционных источников предприятий роль банковского капитала при осуществлении капиталовложений оказывается существенной. Вклад кредитов в инвестиционную динамику среди многочисленных ее факторов рассматривался во многих исследованиях в странах с различными тинами финансовой системы. Проблема получения реалистичных выводов для России состоит в том, что высокая инвестиционная активность и вовлечение кредитов в инвестиционный процесс свойственны незначительному числу предприятий. Вследствие этого, достаточно сложно оценить связь макроэкономических показателей инвестиционной деятельности и уровня ее кредитования, что затрудняет моделирование инвестиционной динамики на национальном уровне. Только микроэкономический анализ конкретных инвестиционных решений отдельных предприятий способен оценить роль кредитов и возможность оживления инвестиционных вложений при расширении кредитования.
Моделирование влияния на макроэкономические агрегаты выпуска и совокупного спроса проводимой денежно-кредитной политики осуществляется в центральных банках практически всех стран и служит основой разработки реализуемых мероприятий. В России, несмотря на декларируемые цели, эффективность мер ЦБ традиционно оценивается лишь в рамках изменения финансовых показателей. Сложность механизма стимулирования инвестиционной активности реального сектора с помощью денежно-кредитных мер вынуждает рассматривать в комплексе модели собственно инвестиционной деятельности, процессов инвестиционного кредитования и формирования ставок процента иод влиянием осуществляемых ЦБ мер. Подобное комплексное представление реакции
реального сектора, в том числе инвестиционной активности предприятий, на меры ЦБ до настоящего времени не проведено. В то же время возможны негативные последствия политики ЦБ - свертывание капитальных вложений реального сектора и снижение темпов экономического роста.
Широкое применение результатов исследований воздействия центральных банков на инвестиционную активность в международной практике, а также целевые ориентиры мер Центрального Банка Российской Федерации, находящиеся в сфере реальной экономики, делает актуальным и необходимым исследование данной темы в России.
Цели и задачи исследования
Цель исследования - экономико-математическое моделирование механизмов влияния мер денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий непосредственно и через изменение объемов инвестиционного кредитования, формулировка условий, при которых возможно расширение стимулирующего влияния.
Для выполнения поставленной цели в работе решались следующие задачи.
Провести классификацию существующих моделей влияния мер денежно-кредитной политики на реальный сектор в целях формирования теоретической базы исследования данной темы в России.
Разработать подход к комплексному анализу влияния денежно-кредитной политики в России на инвестиционную деятельность предприятий, объединяющий моделирование на микро- и макроэкономическом уровне и основанный на анализе особенностей российской экономики.
Подготовить базу микроэкономических данных, создав оригинальные и доработав стандартные программные средства и методы обработки данных опросов предприятий. Построить отраслевую классификацию предприятий с выделением инвестиционных и потребительских отраслей экономики.
Разработать и реализовать схему эконометрической обработки статических микроэкономических данных, формирующую пошаговую процедуру отбора факторов инвестиционной активности предприятий, оценить роль банковского кредитования; на основе расчетов охарактеризовать отраслевые различия действия отобранных факторов.
Создать комплекс моделей динамики, позволяющий оценить влияние денежно-кредитной политики на инвестиционную активность предприятий с учетом фактора банковского кредитования.
Осуществить расчеты по модельному комплексу, оценить механизм и степень влияния денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий в России, сформулировать условия, при которых возможно расширение этого влияния.
Объект и предмет исследования
Объектом исследования является инвестиционная деятельность предприятий реального сектора экономики с учетом источников ее финансирования.
Предметом исследования является механизм влияния денежно-кредитной политики на динамику капиталовложений предприятий через процессы банковского кредитования инвестиций.
Теоретическая и методологическая основа исследования
Теоретическая и методологическая основа диссертации сформулирована в результате анализа зарубежных и отечественных исследований, посвященных проблеме моделирования инвестиционной деятельности предприятий с учетом фактора кредитования, а также анализу действия кредитно-денежной политики на экономику. Методы и модели, применяемые в этих целях для стран со сходным типом финансовой системы (Германия, Япония), легли в основу предложенной в диссертации методики анализа. Использовались результаты, полученные в центральных банках западных стран -Англии, Финляндии, Бельгии, Федеральной резервной системе, а также международными организациями, в т.ч. Международным Валютным Фондом. Отечественные источники представлены работами Центра банковского анализа ЦЭМИ РАН, Центра исследований инвестиционного рынка, Института экономики переходного периода, Центра развития, Бюро экономического анализа.
Экономико-математический инструментарий работы включал методы статистической обработки неколичественных данных результатов анкетных опросов, методы корреляционного, регрессионного анализа и анализа временных рядов: исследование стационарности, тест причинности Гренджера, модели векторной авторегрессии.
Основой информационной базы диссертации явились многолетние опросы предприятий Банком России в сфере инвестиционной деятельности, финансовой отчетности, факторах изменения экономической конъюнктуры и спроса предприятий на банковские >слуги. Использовались данные Федеральной службы государственной статистики. Для формирования базы данных опросов предприятий доработаны программные средства, применяемые в текущей работе Банка России. Эконометрические
расчеты осуществлялись с помощью программных пакетов Econometric Views, Statistica, SPSS.
Научная новизна работы
Научная новизна работы заключается в следующем.
Построена классификация существующих теоретических исследований, основанная на выделении различных каналов влияния денежно-кредитной политики на реальный сектор экономики. Внутри каждого направления систематизированы основные выводы эмпирических исследований, реализованные на основе обработки как макроэкономических показателей, так и микроэкономических данных отдельных предприятий. В результате проведенной классификации сформулированы теоретические основы исследования влияния денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий в России.
Разработан новый комплексный подход к моделированию влияния денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий с учетом зарубежной практики моделирования и российских особенностей реализации мер денежно-кредитной политики, инвестиционной деятельности предприятий и ее кредитования. В отличие от существующих исследований, разработанный подход предполагает моделирование макроэкономических процессов на основании подробного анализа деятельности отдельных предприятий, обоснование и конкретизацию связей макроэкономических показателей с привлечением уникального массива микроэкономических данных.
Создана информационная база исследования, для чего предложена и реализована специальная методика кодировки данных опросов предприятий, максимально отражающая имеющуюся информацию. Построена отраслевая классификация предприятий с выделением инвестиционных и потребительских отраслей экономики. Разработан комплекс программных средств первичной обработки массива данных предприятий, реализующий предложенные методики кодировки и отраслевой классификации.
Предложена схема эконометрической обработки уникальных микроэкономических данных предприятий. К данным опросов предприятий последовательно применены методы эконометрической обработки нечисловой информации, информации смешанной природы и количественных данных. На микроэкономическом уровне выделены значимые факторы инвестиционной деятельности предприятий и ее кредитования. Установлена связь инвестиционных кредитов и
инвестиционной активности на предприятиях. Сформулированы различия в инвестиционной деятельности и её финансировании предприятий инвестиционных и потребительских отраслей народного хозяйства.
Разработан оригинальный комплекс векторных авторегрессионных моделей, отражающий взаимосвязь инвестиционной деятельности предприятий, инвестиционного кредитования и процесса формирования долгосрочной ставки процента. Объединение в модельном комплексе переменных, отобранных на теоретическом уровне, позволяет, в отличие от существующих моделей, не только определить наличие, но и подробно описать механизм влияния мер денежно-кредитной политики на динамику инвестиций в основной капитал.
На основе расчетов с использованием комплекса моделей определено наличие влияния денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий в России. Сформулированы основные ограничения, препятствующие стимулированию ЦБ инвестиционных процессов, предложены возможные пути усиления этого влияния.
Теоретическая и практическая значимость исследования
Теоретическая значимость диссертации состоит в том, что в ней на основе существующего зарубежного опыта моделирования "трансмиссионного механизма" денежно-кредитной политики разработан подход к анализу ее влияния на инвестиционную деятельность предприятий, учитывающий особенности российской экономики на микро- и макроэкономическом уровне.
Практическая значимость диссертации определяется тем, что предложенный модельный комплекс может применяться для оценки эффективности денежно-кредитной политики в Центральном Банке Российской Федерации и в аналитических центрах. Разработанная отраслевая классификация, методика последовательного анализа неколичественных данных опросов предприятий, а также методика совместного анализа временных рядов агрегированных показателей опросов предприятий и данных официальной статистики нашли применение как в Центральном аппарате, так и в территориальных учреждениях Банка России.
Апробация и внедрение результатов исследования
Основные положения работы докладывались на научном семинаре «Динамические модели экономики» кафедры «Математические методы анализа экономики» экономического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, Международной научной конференции студентов и аспирантов «Ломоносов - 2000» (Москва, МГУ, апрель 2000),
традиционных Немчиновских чтениях (2000 года), Международных научных семинарах в Санкт-Петербурге (2003 г.) и Ереване (2004 г.), VI международном конгрессе по математическому моделированию в Нижнем Новгороде (2004 г.), где получили положительную оценку. Разработанные методы легли в основу лекций, прочитанных автором в рамках повышения квалификации специалистов в системе Банка России.
Публикации
Основные положения диссертации изложены в 7 опубликованных работах общим объемом 2,6 п.л. (2,6 п.л. лично).
Структура диссертации
Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений, содержащих параметры построенных в диссертации эконометрических моделей и полученных на их основе результатов. Список цитируемой литературы содержит более 100 отечественных и зарубежных источников.
*
Кредитный канал трансмиссионного механизма
Кредитный канал в наибольшей степени распространен в странах Европы. Поскольку теория кредитного канала формируется в рамках кредитного взгляда на механизм передачи, то основные переменные лежат вне денежного рынка. А.Мелтцер [Meltzer (1995)], классик денежного взгляда, признает: "Денежно-кредитные действия эффективны и мощны в менее развитых странах Африки, Латинской Америки, или Азии, где не имеется никакого денежного рынка. Относительные цены отвечают на денежно-кредитные импульсы в странах без центральных банков и без рынков денег. Существует более глубокий процесс передачи, чем признается в моделях." Кредитный канал основан на идее, что инвестиционные решения не независимы от источников финансирования инвестиций, т.к. внешнее и внутреннее финансирование не являются совершенными заменителями. Переменными трансмиссии в рамках кредитного канала являются предложение кредитов банками и потребность предприятий в кредитах, а также возможность предприятий заимствовать. Меры кредитной политики касаются теперь не только процентов по ценным бумагам, но и спроса и предложения кредита. Развитие кредитный канал получил после обнаружения следующего противоречия. Инвестиции в основные средства и запасы вследствие ограничительной денежной политики зачастую сильно реагируют, хотя наблюдается незначительное изменение процентных ставок в экономике. И. Арнольд [Arnold (2000)] подчеркивает, что существует разница между чувствительностью экономики к изменению ставки процента (процентным каналом) и чувствительностью экономики с учетом гибкости банковского кредита.
Однако практически разделить кредитный и денежный взгляд, особенно кредитный и процентный канал, достаточно сложно. В результате рецессии банки, например, будут отказывать в кредите именно тем предприятиям, которые проявляют большую чувствительность к изменениям в ставке процента. Бернэнк и Гертлер [Bernanke, Gertler (1995)] показали, что сложно оценить величину, лаг и структуру откликов экономических переменных исключительно через ставки процента (неоклассическая «стоимость капитала»). Авторы представляют кредитный канал в качестве отдельной, дополнительной части механизма передачи денежно-кредитного импульса, описание которого «заполняет брешь в традиционной теории». Практически во всех исследованиях кредитный взгляд на механизм связан в первую очередь со сжимающими действиями денежно-кредитной политики.
В различных теоретических работах по кредитному каналу присутствует и новая кейнсианская макроэкономика, которая рассматривается здесь как переход к новой классической макроэкономической теории реального делового цикла, теория изъянов рынка, также традиционная кейнсианская позиция. Но новизной кредитного взгляда является то, что в его основе лежат микроэкономические теории. Теоретические основы этого направления, а также основная теоретическая модель, представлены в работе Бернэнка, Гертлера, Гилшриста [Bernanke, Gertler, Gilchrist (1998)]. Основной идеей кредитного канала является снятие одного или нескольких предпосылок о совершенном рынке капитала модели Модильяни-Миллера (1958). При этом происходит ограничение предложения кредита, связанное как с невозможностью заимствовать ту сумму, которая может быть получена под существующую ставку, или же с полным отсутствием доступа к кредитам части предприятий. Помимо ставки процента в процессе передачи импульса кредитной политики в реальный сектор участвует непосредственно изменение объемов спроса и предложения кредита.
Кредитный канал в зарубежных источниках рассматривается как целиком, так и отдельно с точки зрения предложения кредитов и спроса на них, распадаясь на две части.
Сила ТММ определяется в значительной мере возможностью и желанием кредитных организаций вьщавать кредиты экономике. Банковский канал основан на предположении, что при росте учетной ставки сужается денежная масса и возможности банков привлекать депозиты, т.е. снижаются запасы банков. Результатом такого воздействия мер на банковскую деятельность является снижение объема предложения кредитов. В теории банковского канала предполагается, что банки не в состоянии заменить средства для кредитования предприятий, потерянные в результате снижения депозитов на средства из других источников. Обоснованность этого предположения вызывает сильные дискуссии. Снижение объема предложения кредитов, в свою очередь, должно сказаться на динамике как потребления, так и инвестиций. В общем схема функционирования банковского канала описывается как: ставка процента!- = денежная массаі- = депозиты = кредиты1= инвестиции .
Идея канала банковского кредитования впервые была выдвинута Робертом Руза в 1951 году, но подробно проанализирована Бенждамином Бернэнком и Аланом Блайндером только в 1988 году [Bernanke, Blinder (1988)]. Неудивительно, что наибольшее развитие теория и практика банковского канала получила именно в Германии - стране с высоким влиянием банковского капитала на развитие предприятий. В основу модели Бернэнка и Блайндера (ВВ) 1988 года легло основное предположение банковского канала. Предполагается, что ресурсами банков являются только депозиты (D), а активами - резервы (/?), кредиты (L) и облигации. В упрощенном варианте модели резервные требования Dr являются рычагом ДКП. Модель включает в себя функции спроса на кредиты и их предложения. Спрос на кредиты определяется: При этом депозиты, привлеченные банками, рассматриваются как функция от процентной ставки по вкладам. Для того, чтобы показать воздействие политики на совокупный спрос, представление кривой IS: у = Y(i,p), где і - ставка по облигациям, р ставка по кредитам, модифицировано с учетом равновесия на рынке кредитов, из представления которого р = ф(і, у, R). Полученная кривая обозначена СС ("commodities and credits"): у = Y(i, ф(і, у, R)) отражает возможность изменения выпуска при денежно-кредитном регулировании через предоставляемые кредиты. При этом уравнение равновесия рынка кредитов, из которого находится ставка по кредитам имеет вид: L (р, і, у) = Л (р, y)D(l-r). Таким образом, согласно модели, объем кредитования определяется его стоимостью, динамикой производства и ресурсной базой кредитных организаций. Ставка по кредитам зависит от доходности финансовых операций, т.е. альтернативной доходности, выпуска и уровня резервных отчислений.
Уже в 1992 году авторы [Bernanke, Blinder (1992)] снимают главное предположение банковского канала об отсутствии возможности замены дипозитов другими банковскими ресурсами. Как подчеркнули Kashyap и Stein (1997), достаточно, что банки не располагают совершенно эластичным спросом на их средства на рынке. В этом случае при росте учетной ставки снижается возможность привлечения не только депозитов, но и дополнительных источников средств, например выпуск акций. Это, в свою очередь, еще более усиливает шок от потери банками части своих ресурсов.
Поведение рынка кредита, формализованное в модели ВВ (1988), подробно описано в немецком издании, посвященному денежной политике - «Europaeishe Geldpolitik» (2003). Рестриктивная ДКП (рост процентов) сдвигает кривую предложения кредитов влево вверх. При этом снижается объем предложения кредитов и повышается равновесная ставка процента (рис.2: сдвиг от А к В). Однако вместо установления равновесия банки предпочитают устанавливать по кредитам не столь высокие ставки, как новые равновесные и при этом выдавать больше кредитов (ставка Гг). Эта политика преследует целью удовлетворения спроса прежде всего домохозяйств и малых фирм, в то время как крупные фирмы в состоянии найти альтернативные кредитному рынку источники средств. В результате снижения кредита и роста процентов в экономике, согласно теории кредитного канала, при сжимающей денежной политике сдвигается не только кривая LM, но и совокупный спрос, т.е. кривая IS (рис.3).
Методы обнаружения и количественной оценки действия кредитного канала в зарубежных и отечественных исследованиях
В настоящее время в экономической литературе господствует подход к анализу влияния шоков денежной политики на реальный сектор экономики в краткосрочном периоде на основе подхода векторных авторегрессий (VAR approach), предложенного Симсом в 1970-х гг. Основное отличие данного подхода от традиционного эконометрического моделирования экономических процессов в том, что он направлен не на получение выводов относительно оптимальной экономической политики, а на поиск эмпирических свидетельств относительно реакции макроэкономических переменных на шоки экономической политики. В подобном эконометрическом подходе конечная спецификация эконометрической модели определяется эмпирически.
Простая модель векторной авторегрессии записывается в виде: Yt = A(Z )Yt.1 + Zt + Et, где Y - вектор зависимых переменных, Z - вектор экзогенных неременных, Е - вектор случайных ошибок, A(Z/) - матрица лаговых операторов. Включение в модель больших лагов переменных ограничено значительным ростом числа оцениваемых параметров, что вызывает неустойчивость модели и нарушение необходимых условий оценивания.
Основным результатом моделирования являются функции отклика лаговых значений зависимой переменной на некоторое единичное изменение остальных эндогенных переменных. Единичное изменение характеризуется "шоком" изменения фактора. На основании вида и значимости отклика зависимой переменной на шоки изменения факторов делается вывод о степени и периоде связи переменных.
Альтернативные подходы к эмпирическому анализу механизма денежной трансмиссии менее популярны. Одной из наиболее ярких работ является статья McCallum (1999), которая обосновывает приоритет использования структурных динамических моделей перед оценкой функций отклика по VAR-моделям. Аргументами являются, во-первых, сложность и зачастую недостаточная надежность оценки функций отклика, а во-вторых, недостаточность оценки только шоковой, нерегулярной составляющей кредитно-денежной политики. McCallum утверждает, что систематическая часть ДКП значительно больше влияет на экономические агрегаты, чем редкие шоковые меры. Альтернативная структурная оптимизационная модель для оценки влияния систематичекой компоненты политики строится на сильных теоретических предпосылках, таких как: бесконечная жизнь индивидов, вид их функций полезности, скорость приспособления цен товаров и др. Такие стандартные подходы к макроэкономическому моделированию не могут быть применимы для неустоявшихся экономик. Тем более сильные исходные предпосылки являются неприемлемыми для ответа на вопрос, существ ет ли вообще трансмиссионный механизм в России. Для достижения этих целей данное исследование будет придерживаться стандартного эконометрического VAR-подхода.
В большинстве практических исследований моделирование отдельных каналов осуществляется добавлением в общую модель трансмиссионного механизма, связывающую динамику денежной массы (учетной ставки) с объемом выпуска (инвестиций), неременной, характеризующей конкретный канал. Таким образом, основой представления ТММ принимается денежный взгляд. Если при моделировании используется подход векторных авторегрессий, то вывод о преобладающем типе механизма делается на основе анализа импульсных функций отклика как «характерной» переменной на денежный шок, так и вьшуска/инвестиций на изменения в денежной политике и динамике «характерной» переменной.
Подобный подход упрощает моделирование. Действие кредитного канала столь многообразно, как видно из приведенных теоретических обоснований, что одна переменная, например только объем кредитов, не может его отразить. Моделирование кредитного канала требует большого набора факторов, описывающих последовательную трансмиссию денежно-кредитного импульса по кредитному каналу. Лишь несколько западных работ, посвященных отдельно кредитному каналу, построены именно по этой схеме. В них наиболее полно реализован «кредитный взгляд» на механизм передачи ДКП. При этом, как было показано на теоретическом уровне, присутствие в моделях кредитного канала переменных "денежного взгляда" не является необходимым условием.
Модели непосредственно кредитного канала, характеризующие движение импульса от начальной до конечной точки, обязательно содержат параметры как финансовой системы, так и нефинансового сектора. Расплата за столь широкий охват анализа - в глубине исследования. Существующие модели кредитного канала не выходят за рамки работы с национальным уровнем данных. Хозяйственная деятельность экономических агентов уходит из поля зрения этих моделей. Результатом являются неубедительные выводы относительно механизма работы канала кредита. Этот факт отмечается во многих работах, в т.ч. ФРС США [Samolyk (1994)], ЕЦБ [Chatelain, Generale, Hernando, Kalckreuth, Vermeulen (2002)].
Во-первых, возникают трудности в разделении и в оценке значимости действия различных каналов, поскольку, как видно из теоретического описания каналов, они оперируют одними макроэкономическими величинами. Одновременно сильная взаимосвязанность экономических показателей на макроуровне затрудняет определение причинно-следственных связей изменения переменных. В экономической динамике, например, уровень инвестиций зависит от совокупного спроса, стадии экономического цикла, сдвиги которого коррелируют с процентной ставкой. Однако позитивный шок в инвестиционной активности вызывает рост совокупного спроса за счет спроса на инвестиционные товары, спроса на кредиты. Подобная неоднозначная связь показателей динамики зачастую разрешается при анализе деятельности предприятий.
Во-вторых, (что отмечено в работах Чиринко [Chirinko, Schaller (1995) и другие] в рамках инвестиционной деятельности) макроэкономические данные зачастую не позволяют обнаружить экономически значимую связь между переменными, которая видна только при анализе микроданных отдельных предприятий. Этот эффект возникает в связи с "нивелированием" различных по предприятиям значений показателя при агрегации данных, т.е. проблемой "одновременности", как её охарактеризовал Чиринко. Зависимость агрегированных данных от степени вариации признака между предприятиями вызывает трудности анализа макроданных.
Схема обработки неколичественной и смешанной информации опросов предприятий
Основой информационной базы исследования данной главы и частично главы III явились многолетние опросы предприятий Банком России на постоянной основе. Мониторинг, проводимый Банком России, представляет собой ежемесячные опросы руководителей предприятий об оценке ими изменения экономической конъюнктуры, а на квартальной основе - об инвестиционной активности предприятий, спроса предприятий на банковские услуги, а также их финансового положения. Опросы предприятий Банком России проводятся с целью выяснения финансового состояния предприятий и факторов их инвестиционной деятельности, а также параметров взаимодействия предприятий с кредитными организациями. В течение 2001, 2002 годов одновременно в опросах принимали участие более 10000 предприятий всех регионов и отраслей экономики.
Формирование выборочной совокупности осуществляется на основе информации, содержащейся в Едином государственном регистре предприятий и организаций (ЕГРПО), других регистрах и базах данных. В регионе отбираются структурообразующие отрасли экономики и промышленности по доле занятых в общем их числе или объему производства. Отраслевая структура приведена в соответствие с отраслевой структурой экономики региона по доли представленных предприятий. Соответственно отраслевая структура выборки по РФ не искажена. Также равномерно представлены группы предприятий по их размеру (численности занятых). С учетом количества участвующих предприятий утверждается, что выборка предприятий мониторинга в Банке России является репрезентативной. В системе мониторинга предприятий разработаны, в том числе с участием автора, алгоритмы ввода, проверки ввода и хранения анкет в базе данных.
Финансовая анкета содержит данные балансов предприятий. Данные являются количественными. На их основе в работе построены относительные показатели финансового состояния предприятий, отражающие структуру их баланса, динамику статей баланса и эффективность деятельности предприятий.
Инвестиционная анкета включает следующие блоки вопросов: основные тенденции изменения инвестиционной активности предприятий; изменение инвестиционной базы предприятий; изменение влияния факторов, ограничивающих рост производства; изменение инвестиционной активности предприятий и ее мотивации; формы и источники инвестиций.
Анкета экономической конъюнктуры позволяет получить информацию о динамике конъюнктуры в целом и по ее составляющим: спросу, отгрузке, обеспеченности средствами, рискам деятельности и прочим параметрам.
Инвестиционная и конъюнктурная анкеты мониторинга предприятий Банка России содержат несколько видов вопросов: о динамике, об оценке динамики, об уровне показателей, а также вопросы с бинарными ответами (да/нет). Вопросы подразумевают ответы типа «выросло / улучшилось / высокое», «уменьшилось / ухудшилось / низкое», «не изменилось / среднее», «отсутствовало». Опросы предприятий с помощью инвестиционной анкеты проводятся ежеквартально, конъюнктурной - ежемесячно. Для анализа использовались данные за один отчетный период - 2001 и 2002 год (данные за 2003 год находятся в состоянии сбора). Годовой отчетный период удобен для анализа, поскольку финансовая отчетность за этот период с большей вероятностью содержит достоверные данные и является наиболее полной.
Для представления данных неколичественных анкет за год (для сопоставимости с финансовой анкетой) в данном исследовании предложен метод перекодировки ответов. В основе метода лежит вычисление преобладающего варианта ответа и учет степени (количества кварталов) преобладания этого ответа, т.е. учет, по возможности, всей заложенной в данные информации Например, наиболее сложный вопрос: «как изменилась инвестиционная активность Вашего предприятия?» подразумевает 4 варианта ответа: выросла, снизилась, не изменилась, отсутствовала. При приведении к году данных за четыре квартала по описанной методике получены следующие варианты ответа: рост или снижение в течение 4-х, 3-х, 2-х, 1-го квартала, неизменность в течение года, отсутствовие в течение всего года. Т.о. получено 10 вариантов ответов о динамике инвестиционной активности за год. В целях определения более простой зависимости переменных интенсивность процесса в течение года может не учитываться. Тогда количество ответов на вопрос не отличается от исходного, присутствующего в анкете.
Методика сбора и программное обеспечение разработано при участии и частично под руководством автора. Для обработки большого массива данных (14000 предприятий и около 100 помесячных и поквартальных показателей из разных анкет, которые рассчитывались по авторской методике на основе первичной информации) разработан специальный программный продукт и под руководством автора усовершенствованы существующие процедуры обработки данных. В результате, полученные переменные опросов предприятий с помощью конъюнктурной и инвестиционной анкеты имеют порядковую природу. Они позволяют ранжировать наблюдения, но не позволяют количественного их сравнения между собой. В дискретном пространстве необходимо применение специфических методов анализа. Объединение этих данных с количественными финансовыми показателями подразумевает особую методику статистической обработки.
В настоящее время опросы осуществляют несколько организаций. На основе обследования деловой активности около 1000 промышленных предприятий Центр экономической конъюнктуры при Правительстве РФ формир ет индекс предпринимательской веренности в виде суммарного агрегата. Опросы Института экономики переходного периода (ИЭПП) охватывают около 1400 предприятий. Результаты расчетов и методики можно найти в работах Цухло (2001), Дробышевского (2003), Носко (2003). В статье Цухло неколичественные к данным опросов предприятий применяется метод логлинеиного анализа таблиц сопряженности (метод будет описан ниже). В результате в работе отбираются значимые факторы финансово-экономического положения, оцениваемого предприятиями. При анализе инвестиционной деятельности российских предприятий в работе Дробышевского и соавторов проведен анализ с помощью логит-моделей. Однако моделированию предшествует только визуальный анализ данных. Этими примерами практически полностью исчерпывается современная российская практика обработки неколичественной информации опросов предприятий
Моделирование инвестиционной активности предприятий реального сектора экономики с учетом участия банковского капитала
На основании уравнения (2) равновесия на рынке капитала в теоретической модели BGG (глава I) было показано, что объемы наращивания капитала напрямую зависят от размера чистой стоимости фирмы, т.е. ее прибыли и, соответственно, финансового состояния, а также возможности привлекать кредиты посредников. Важным фактором являлось отношение рентабельности инвестиционных мероприятий и безрисковой ставки в экономике. Наряду с этими факторами в результате эмпирических оценок отечественных и зарубежных исследователей (Таблицы 1, 3 главы I) оказались значимы уровень ликвидности, загрузка производственных мощностей и в целом динамика объема производства. Изучение детерминант инвестиционной деятельности во II главе данной работы на основе микроэкономических данных подтвердило значимость выделенных факторов капиталовложений в России.
Для осуществления динамического моделирования инвестиций с помощью VAR-моделей в работе проведена проверка значимости факторов с помощью теста Гренджера на причинно-следственные связи . Поскольку тест использует регрессионные уравнения, переменные должны быть стационарными временными рядами (или коинтегрированными нестационарными, что для работы неактуально).
1. Проверим основную гипотезу «денежного взгляда» и модели IS-LM о влиянии ставки на рынке капитала на объемы реальных инвестиций. В качестве практического аналога ставки на рынке капитала взят процент по долгосрочным кредитам банков. Ряды стационарны. Коэффициент корреляции между рядами 0,14. Существ ет небольшой всплеск корреляции на лаге 3-4. Тест Гренджера с лагом 3 гипотезу об отсутствии зависимости прироста инвестиций от ставки не отвергает:
Таким образом, связь между рядами ставки по долгосрочным кредитам и объемом инвестиций в основной капитал напрямую не установлена. Вероятно, віиниие ставки процента на инвестиции явчяется опосредованным. Причем ставка рефинансирования не рекомендована к применению и в инвестиционных проектах, поскольку «такие показатели, как дисконтированный срок окупаемости, чистый дисконтированный доход, не оцениваются в связи со значительными колебаниями ставки рефинансирования Центрального банка РФ в период реализации проектов и обусловленными ими изменениями коэффициента дисконтирования»1 . Проверим последовательно гипотезу наличия кредитного канала в России, состоящую в том, что влияние динамики ставки рефинансирования происходит через объемы долгосрочных кредитов. 2. Обобщая сферы непосредственного влияния ставки рефинансирования на хозяйственную деятельность предприятий (Приложение 1) можно сказать, что во многом влияние связано с инвестиционной деятельностью предприятий или с наличием у них денежных средств. Связь рядов прироста инвестиций и ставки ЦБ, т.к. корреляция между рядами составляет -0,33, а тест Гренджера отвергает гипотезу отсутствия влияния ставки. Сак инвестиционная активность предприятий реагирует на импульс изменения ставки ЦБ и какие переменные усиливают это влияние можно оценить только проанализировав всю цепочку переменных кредитного канала трансмиссионного механизма. 3. Корреляционная зависимость других переменных анализа с динамикой инвестиций приведена в таблице 11. Верхняя часть таблицы 11 включает переменные, характеризующие наличие финансовых ресурсов на предприятиях. Нижняя часть -внешние для фирм факторы, характеризующие спрос на их продукцию и загрузку мощностей, в соответствии с классификацией показателей (рис. 15). Приведенная корреляционная матрица лишь частично характеризует силу связи переменных. Поскольку VAR-модели включают различные запаздывания факторов, то необходимо изучать кроскорреляционные функции факторов и результирующей переменной динамики инвестиций. Этот анализ проведен в рамках теста Гренджера. факторы инвестиционной деятельности). Ряд прироста сальдированного результата и рентабельности оборотных активов, к сожалению, единственные показатели финансового состояния предприятий, которые возможно рассчитать на публикуемых ФСГС данных. В то же время рентабельность оборотных активов в анализе предприятий банком играет одну из ключевых ролей. Остальная информация представляет собой балансы ответов предприятий на вопросы анкеты. Косвенно о динамике собственных средств может свидетельствовать динамика объема денежных средств, находящихся в распоряжении предприятий, обеспеченность их деятельности оборотными средствами, а также показатель прироста средств на счетах предприятий. Он характеризует расширение деятельности и увеличение оборота средств предприятий, что также отражает динамику прибыли. Таким образом, обе переменные могут быть включены в модель инвестиций. Б) Для показателей приростов объемов долгосрочных кредитов и инвестиций наибольшая корреляция достигается через полгода. Тест Гренджера не отклоняет гипотезу об отсутствии связи ни в одном направлении. Однако вероятность гипотезы об отсутствии влияния динамики объема кредитов на динамику инвестиций значительно меньше. Вероятность того, что динамика кредитов является причиной инвестиционной активности увеличивается по мере увеличения лага и достигает максимума через год. Возможно, что именно год является лагом освоения кредитов в инвестиционном процессе. Б) Изменение объема производства характеризует стимулы инвестиционной деятельности, но в то же время является и результатом инвестиционной деятельности. Действительно внешним фактором инвестиций является показатель баланса ответов предприятий на вопрос: как изменился спрос на продукцию предприятия. Как известно, факторы спроса продолжают являться доминантами динамики производства. Однако тест В) Ожидаемое предприятиями изменение в течение 3 месяцев в объемах производства должно непосредственно сказываться на принятии предприятиями инвестиционных решений. Однако, как показывает практика, ожидания предприятий достаточно Сравнительный анализ ожиданий предприятий и фактической динамики производства свидетельствует об их близорукости. Ожидания оправдываются максимум в течение месяца. Поэтому включение больших лагов в анализ связи ожиданий и инвестиционных решений предприятий не целесообразно. Тест Гренджера с лагом 2 мес. отвергает гипотезу отсутствия влияния ожиданий на инвестиции на 15% уровне значимости. Модель характериз)ст формирование инвестиционных решений под влиянием факторов производственной сферы, т.е. параметров спроса на инвестиции, а также факторов наличия инвестиционных ресурсов, в т.ч. долгосрочных банковских кредитов. В качестве факторов инвестиционной динамики в VAR-модель вошли переменные: - динамика загрузки производственных мощностей (ZAGRUZKABEZS), - ожидания изменения объемов производства (PRCHZVOD3MESBEZS), рентабельность оборотных активов (RENTOBORAKT), прирост объема долгосрочных кредитов (PRIRVKREDSV1). Показатель рисков как экзогенный фактор незначим. Все переменные стационарны. Параметры полученной модели приведены в Приложении 3-2. Моделирование осуществлено в статистическом пакете Eviews. Уравнение динамики инвестиций основное уравнение модели , имеет вид
Похожие диссертации на Моделирование влияния денежно-кредитной политики на инвестиционную деятельность предприятий
