Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Влияние кредитно-денежной политики на макроэкономические показатели: возможности, методы оценки 10
1.1. Возможности влияния кредитно-денежной ПОЛИТИКИ на основные макроэкономические показатели по результатам эмпирических исследований 10
1.2. Методы, используемые для оценки влияния кредитно-денежной политики на макроэкономические показатели: преимущества и недостатки 18
1.2.1. Дескриптивный метод 20
1.2.2. Метод векторной авторегрессии и его модификации 22
1.2.2.1. Общее представление о методе 22
1.2.2.2. Особенности применения метода для анализа влияния кредитно-денежной политики на макроэкономические показатели 26
1.2.2.3. Преимуществам недостатки 32
1.2.2.4. Перспективы применения метода для анализа влияния кредитно-денежной политики на макроэкономические переменные 34
1.2.3. Структурные эконометрические модели 34
1.2.4. Результаты применения различных эконометрических методов к анализу эффективности кредитно-денежной политики Банка России 36
1.3. Выводы 46
Глава 2. Механизм кредитно-денежной трансмиссии и факторы его эффективности 47
2.1. Теоретические и эмпирические модели канала процентной ставки 48
2.1.1. Содержательная интерпретация работы канала 48
2.1.2. Теоретическое моделирование работы процентного канала 49
2.1.3. Эмпирические подтверждения работы канала процентной ставки 63
2.2. Теоретические и эмпирические модели канала валютного курса 66
2.2.1. Содержательная интерпретация работы канала 66
2.2.2. Теоретическое моделирование канала валютного курса 66
2.2.3. Эмпирические подтверждения работы канала валютного курса 70
2.3. Теоретические и эмпирические модели широкого кредитного канала 72
2.3.1. Содержательная интерпретация работы канала 72
2.3.2. Теоретическое моделирование широкого канала банковского кредитования 73
2.3.3. Взаимодействие с другими каналами 86
2.3.4. Эмпирические исследования широкого канала банковского кредитования 90
2.4. Теоретические и эмпирические модели канала стоимости активов 95
2.4.1. Содержательная интерпретация канала стоимости активов 95
2.4.2. Теоретическое моделирование канала стоимости активов 96
2.4.3. Эмпирические оценки эффективности канала 97
2.5. Выводы 97
Глава 3. Системный подход к оценке эффективности кредитно-денежной политики и его апробация на примере анализа эффективности кредитно-денежной политики Банка России 99
3.1. Метод оценки эффективности каналов кредитно-денежной трансмиссии 100
3.2. Методика оценки эффективности каналов кредитно-денежной трансмиссии 101
3.3. Комплексная модель взаимодействия основных каналов кредитно-денежной трансмиссии 110
3.4. Системный подход к оценке эффективности кредитно-денежной политики 114
3.5. Апробация системного подхода на примере анализа эффективности политики Банка России в 2000 - первой половине 2008 гг 116
3.5.1. Оценка условий эффективности работы отдельных каналов 116
3.5.1.1. Процентный канал 116
3.5.1.2. Канал валютного курса 123
3.5.1.3. Широкий канал банковского кредитования 126
3.5.1.4. Результаты предварительного анализа 132
3.5.2. Анализ факторов, определяющих эффективность каналов кредитно-денежной политики... 133
3.5.2.1. Зависимость рыночных процентных ставок от кредитно-денежной политики 134
3.5.2.2. Зависимость валютного курса от кредитно-денежной политики 136
3.5.2.3. Зависимость предложения кредитов банков от кредитно-денежной политики 137
3.5.2.4. Зависимость потребления от промежуточных показателей 140
3.5.2.5. Зависимость инвестиций от промежуточных показателей 146
3.5.2.6. Зависимость экспорта и импорта от промежуточных показателей 152
3.5.2.7. Результаты анализа факторов, определяющих эффективность каналов кредитно-денежной политики.153
3.5.3. Обобщение и интерпретация полученных результатов 155
3.6. Выводы 157
Заключение 158
Список литературы 160
- Особенности применения метода для анализа влияния кредитно-денежной политики на макроэкономические показатели
- Результаты применения различных эконометрических методов к анализу эффективности кредитно-денежной политики Банка России
- Теоретическое моделирование широкого канала банковского кредитования
- Зависимость предложения кредитов банков от кредитно-денежной политики
Введение к работе
Меры кредитно-денежной политики используются во многих странах мира в целях влияния на макроэкономическую ситуацию. Для реализации грамотной монетарной политики необходимо понимать, как устроен конкретный механизм кредитно-денежной трансмиссии, или, что то же самое, процесс воздействия политики на поведение экономических агентов, конечным результатом которого является изменение основных макроэкономических показателей.
В соответствии с современными воззрениями, передача монетарного импульса осуществляется одновременно через несколько каналов кредитно-денежной трансмиссии, каждый из которых представляет собой цепочку взаимосвязанных показателей.
В работе отдельного канала принято выделять две ступени. На первой ступени изменение инструмента кредитно-денежной политики приводит к изменению некоторого промежуточного показателя (например, рыночных процентных ставок). На второй ступени изменение промежуточного показателя в свою очередь вызывает изменение поведения экономических агентов.
Поэтому оценка эффективности монетарной политики (т.е. возможностей воздействия кредитно-денежной политики на макроэкономические показатели) в соответствии с сущностью механизма кредитно-денежной трансмиссии должна включать не только анализ работоспособности отдельных каналов, но и результатов их взаимодействия.
В современных работах преимущественно анализируется эффективность одного канала кредитно-денежной трансмиссии, причем в большинстве случаев его второй ступени, или же оцениваются исключительно последствия взаимодействия различных каналов, что не позволяет объяснить причины изменения эффективности политики конкретного центрального банка во времени или различий в работоспособности мер кредитно-денежной политики в разных странах.
Таким образом, в существующих исследованиях оценки эффективности монетарной политики применяется односторонний подход, который даёт возможность охарактеризовать воздействие лишь отдельных элементов механизма кредитно-денежной трансмиссии, в то время как для достижения поставленных целей политики необходимо иметь представление о работе целого механизма.
В качестве основного исследуемого макроэкономического показателя в эмпирических работах, как правило, выступает ВВП. Но он является высоко агрегированным индикатором, составные части которого отражают различные типы
экономической деятельности. Исследования показывают, что влияние монетарной политики на компоненты ВВП неодинаково. Следовательно, учёт этого аспекта при оценке эффективности кредитно-денежной политики даст более глубокое представление о последствиях реализуемых мер.
Необходимость разработки подхода к оценке эффективности монетарной политики, позволяющего в полной мере проанализировать работоспособность механизма кредитно-денежной трансмиссии, делает представленную диссертацию актуальной.
Целью исследования является разработка системного подхода к анализу эффективности кредитно-денежной политики на основе экономико-математических и эконометрических методов.
В рамках работы решаются следующие задачи:
Выявить факторы, позволяющие однозначно охарактеризовать работоспособность каналов кредитно-денежной политики, а также условия, потенциально влияющие на эффективность этих каналов;
Разработать метод оценки эффективности каналов кредитно-денежной трансмиссии, который учитывает конкретный механизм действия канала и даёт возможность анализировать работу любого канала;
Обосновать с помощью экономико-математических методов необходимость учёта взаимодействия каналов кредитно-денежной трансмиссии при исследовании эффективности монетарной политики;
Провести сравнительный анализ эконометрических методов, используемых для оценки влияния кредитно-денежной политики на макроэкономические показатели, и выяснить, для оценки эффективности каких элементов механизма кредитно-денежной трансмиссии их целесообразно применять;
Разработать системный подход к оценке эффективности кредитно-денежной политики, позволяющий преодолеть односторонний характер существующих работ;
Оценить эффективность кредитно-денежной политики Банка России с помощью предложенного системного подхода.
Объектом исследования является механизм кредитно-денежной трансмиссии. Предметом работы являются факторы и условия, определяющие эффективность каналов кредитно-денежной трансмиссии.
В основу диссертации легли результаты известных исследований российских и
зарубежных экономистов в области изучения механизма кредитно-денежной трансмиссии
и оценки эффективности кредитно-денежной политики. В частности, труды И.
Анджелони, Б. Бернанке, А. Блиндера, М. Гертлера, Л. Кристиано, И. Михова, К. Эванса,
М. Эйченбаума, М. Яросинки, посвященные изучению кредитно-денежной политики в США и странах Европы. Среди российских работ можно выделить прикладные исследования Ю.В. Вымятниной, Е.Т. Гурвича, А.С. Дмитриева, СМ. Дробышевского, О.А. Замулина, С.А. Кривенко, М.А. Маракуевой, СР. Моисеева, Н. Б. Шугаля, А.В. Улюкаева.
Для выявления особенностей механизма кредитно-денежной трансмиссии и факторов, влияющих на его эффективность, использовались стохастические динамические оптимизационные модели и методы динамической оптимизации. Для оценки эффективности монетарной политики Банка России применялись эконометрические и статистические методы: регрессионный анализ временных рядов, исследование стационарности и коинтеграции временных рядов, построение моделей коррекции ошибок, тест Грейнджера на причинно-следственную связь.
Информационная база исследования была сформирована на основе статистических данных Росстата, Банка России, ГУ-ВШЭ, ОЭСР. Для эконометрических расчетов использовался программный пакет EViews.
Научная новизна работы заключается в следующем:
Выявлены и классифицированы факторы, позволяющие однозначно охарактеризовать работоспособность каналов кредитно-денежной политики. Сформулированы и систематизированы условия, потенциально влияющие на эффективность этих каналов. Анализ обнаруженных факторов и условий даёт возможность проводить детализированное исследование работоспособности отдельных каналов монетарной политики;
Разработан метод оценки эффективности каналов кредитно-денежной трансмиссии, который представляет собой поэтапный анализ работоспособности обеих ступеней каналов с использованием аппарата качественного и эконометрического анализа. В отличие от применяемых в существующих эмпирических исследованиях он позволяет выявить конкретные причины эффективности или неэффективности каналов кредитно-денежной трансмиссии. На основе разработанного метода создана методика оценки эффективности каналов кредитно-денежной политики;
Предложена экономико-математическая модель малой открытой экономики, которая в
отличие от существующих учитывает, во-первых, воздействие кредитно-денежной
политики на макроэкономические показатели через одновременное
функционирование трёх каналов кредитно-денежной трансмиссии, и, во-вторых,
разнонаправленное влияние валютного курса на выпуск. Решение модели показало
неоднозначность результата воздействия монетарной политики на
макроэкономические показатели и стало обоснованием необходимости разработки системного подхода к оценке эффективности кредитно-денежной политики;
Сформулированы рекомендации по применению определенных методов эконометрического моделирования для оценки эффективности отдельных элементов механизма кредитно-денежной трансмиссии. Предложенные рекомендации использованы при разработке подхода к оценке воздействия монетарной политики на макроэкономические показатели;
Разработан системный подход к оценке эффективности кредитно-денежной политики, который включает в себя как анализ работоспособности отдельных каналов кредитно-денежной трансмиссии с помощью предложенного метода с использованием аппарата качественного и эконометрического анализа, так и оценку результатов взаимодействия каналов методом векторной авторегрессии;
Проведена оценка воздействия монетарной политики Банка России в период с 2000 по первую половину 2008 года на макроэкономические показатели на основе предложенного системного подхода. Выявлены причины неэффективности отдельных каналов кредитно-денежной трансмиссии в РФ.
Теоретическая значимость диссертации заключается в том, что в ней предложен системный подход к оценке эффективности кредитно-денежной политики, позволяющий детально проанализировать механизм кредитно-денежной трансмиссии. Представлена экономико-математическая модель, демонстрирующая неоднозначность влияния монетарной политики на макроэкономические показатели в случае передачи импульса кредитно-денежной политики одновременно через три канала.
Практическая значимость диссертации состоит в том, что разработанный системный подход может применяться для анализа эффективности кредитно-денежной политики конкретного центрального банка. По результатам анализа исследователь получает оценку влияния монетарной политики на макроэкономические показатели и детальную характеристику причин неэффективности основных каналов кредитно-денежной трансмиссии. Полученные выводы могут быть использованы при разработке и реализации мер кредитно-денежной политики. Апробация результатов исследования и публикации по теме исследования
Результаты исследования были неоднократно представлены на научном семинаре «Макроэкономические исследования» экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова. Они обсуждались на Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2009», проходившей в Московском государственном университете. Кроме того, результаты исследования используются при
преподавании курса макроэкономики на кафедре математических методов анализа
экономики экономического факультета МГУ имени Ломоносова.
Публикации
Основные положения и результаты диссертации изложены в 5-й опубликованных работах общим объёмом 2,6 п.л. (2,6 п.л. лично), в том числе в журналах, входящих в перечень ВАК, 0,8 п.л. (0,8 п.л. лично).
Структура диссертации
В первой главе работы на основании анализа эмпирических исследований показывается, какими возможностями по воздействию на макроэкономические показатели обладает центральный банк. Одновременно продемонстрировано, что кредитно-денежная политика каждого государства имеет ряд особенностей: различаются сила воздействия монетарной политики на выпуск, величина временного лага, реакция потребительских расходов. Более того, все эти параметры могут изменяться во времени в рамках одной страны. Возникает вопрос, чем обусловлены различия в результатах эмпирических исследований: вызваны ли они объективными причинами или являются следствием некорректного применения эконометрических методов.
Поэтому далее проведён сравнительный анализ наиболее популярных статистических методов - дескриптивного метода, метода векторной авторегрессии и его модификаций, метода структурных эконометрических моделей — используемых для оценки эффективности монетарной политики. Выявлены их преимущества и недостатки, которые в дальнейшем позволили сформулировать рекомендации по применению данных методов для анализа отдельных элементов механизма кредитно-денежной трансмиссии.
Также рассмотрены эмпирические исследования по оценке эффективности кредитно-денежной политики Банка России. В итоге, выяснилось, что корректное применение одних и тех же методов даёт различные результаты, что обусловило необходимость изучения особенностей механизма кредитно-денежной трансмиссии.
Во второй главе диссертации проведен анализ эмпирических и теоретических исследований, который позволил подробно проанализировать работу основных каналов кредитно-денежной трансмиссии: канала процентных ставок, канала валютного курса, широкого канала банковского кредитования и канала стоимости активов.
Исследование работы канала процентных ставок проводилось на основе типичной стохастической динамической модели (СДМ) неокейнсианского типа в постановке Уолша и СДМ Кристиано, Эйченбаума и Эванса, учитывающей изменение капитала во времени. Для анализа работы канала валютного курса рассмотрена статическая модель открытой
экономики с несовершенной мобильностью капитала и зависимостью спроса на деньги от валютного курса Картаева. Особенности работы широкого кредитного канала выявлены с помощью статической модели общего равновесия Бернанке и Блиндера, которая анализирует одновременную работу двух каналов кредитно-денежной политики, и её расширенного варианта в постановке Хурлина-Киерженковского, СДМ с элементами теории контрактов Меха и Морана, СДМ финансового акселератора Бернанке, Гертлера и Гилкриста. Действие канала стоимости активов проанализировано с помощью модели q-Тобина и динамической модели Киётаки и Мура, учитывающей наличие ограничений ликвидности.
По результатам анализа, выявлены факторы и условия, влияющие на эффективность отдельных элементов каждого канала кредитно-денежной трансмиссии. Предложена классификация обнаруженных факторов в соответствии с их ролью в определении эффективности каналов.
В третьей главе разработан системный подход к оценке эффективности кредитно-денежной политики. Подход предполагает анализ работоспособности отдельных каналов монетарной трансмиссии с помощью разработанного метода, который позволяет детально охарактеризовать эффективность каждого канала и выявить причины его низкой работоспособности. На базе метода создана методика оценки эффективности каналов кредитно-денежной трансмиссии. Для оценки работоспособности каналов рекомендовано использовать методы анализа временных рядов и коинтеграционный анализ.
С помощью моделей векторной авторегрессии предложено оценивать результат взаимодействия основных каналов. Обоснованием необходимости проведения подобного исследования стали выводы разработанной модели малой открытой экономики с несовершенной мобильностью капитала, которая, во-первых, в отличие от моделей других авторов учитывает одновременное действие трёх каналов - канала процентных ставок, валютного курса и банковского кредитования, и, во-вторых, учитывает неоднозначное влияние курса на компоненты выпуска. Модель показала, что кредитно-денежная политика может быть неэффективной, даже если каждый канал в отдельности является работоспособным.
Также в последней главе представлены результаты применения предложенного системного подхода к моделированию эффективности кредитно-денежной политики Банка России в период с 2000 г. по первую половину 2008 г.
В заключении работы представлены основные полученные результаты и выводы.
Особенности применения метода для анализа влияния кредитно-денежной политики на макроэкономические показатели
Существует два подхода к познанию какого-либо явления: от теории к практике и наоборот. В первом случае исследователь имеет некоторую теорию, которая объясняет интересующее его явление. Для проверки выдвинутых гипотез он проводит различные вычисления, которые подтверждают или опровергают исходные предположения. Во втором случае исследователь сначала наблюдает за происходящими процессами и устанавливает зависимости между наблюдаемыми явлениями. Потом на основании полученных результатов придумывает теорию-объяснение. Системы одновременных уравнений, регрессионные модели из одного уравнения используются преимущественно представителями первого направления. В обоих случаях подбор переменных модели и априорные предположения о характере их взаимодействия являются следствием выдвинутых гипотез. Модели векторной авторегресии (ВАР-модели) являются преимущественно инструментом представителей второго направления. Применение ВАР-моделей в простейшем варианте не требует от исследователя наложения априорных ограничений. ВАР-модели позволяют получить представление о взаимодействии показателей между собой «так как оно есть». При оценке более сложных ВАР-моделей исследователи вынуждены накладывать дополнительные ограничения на параметры модели, однако в этом случае стараются, чтобы ограничения вытекали из неких общих разумных предположений, не отражающих взгляды конкретной экономической школы1 . где Yt - вектор макроэкономических переменных размерности nxl, AQ- матрица размерности пхп, элементы которой характеризуют одномоментное взаимодействие между показателями модели, А, - матрица размерности пхп, элементы которой характеризуют влияние показателей і-го момента времени на текущее значение переменных, р - глубина лага, D — матрица размерности пхп , элементы которой характеризуют взаимодействие между остатками уравнений в момент времени t, vt-вектор остатков модели размерности nxl, матрица ковариаций которых представляет собой единичную матрицу.
Модель векторной авторегрессии может включать наряду с эндогенными переменными, экзогенные показатели. Это показатели, которые оказывают влияние на эндогенные переменные модели, однако сами в рамках модели не оцениваются.
Остатки модели (1.2) называются фундаментальными инновациями и характеризуют шоки соответствующих показателей модели. Если, например, первое уравнение описывает зависимость ставки процента от выпуска, инфляции и валютного курса, то фундаментальная инновация этого уравнения будет рассматриваться экспертами как шок кредитно-денежной политики. На содержательном уровне фундаментальная инновация характеризует изменение показателя, обусловленное действием внешних факторов, не связанных с показателями модели. Оценив модель (1.3), для идентификации изучаемого шока (например, шока кредитно-денежной политики) нужно вернуться к модели (1.2). Чтобы сделать это, необходимо наложить ограничения на элементы матрицы Ао и матрицы D. Во многих случаях матрица D считается диагональной единичной матрицей. В зависимости от способа идентификации элементов матрицы Ао различают две формы модели векторной авторегрессии — рекурсивную ВАР и структурную ВАР. В рекурсивной ВАР-модели матрица Ао считается треугольной. Предполагается, что есть переменная модели, которая не реагирует на изменения других переменных в текущий момент времени. Следующая переменная зависит только от изменения предыдущей переменной модели. Например, рассмотрим модель из трёх показателей: ставки процента (/), выпуска (у) и инфляции (р). Так как предприятиям требуется время на то, чтобы скорректировать производственную программу, можно ожидать, что в случае использования месячных данных выпуск не зависит от текущих значений процентной ставки и цен. Обычно предполагается, что текущий уровень выпуска влияет на цены, однако ставка процента влияет на уровень цен только с лагом. Ставка процента может изменяться очень быстро, поэтому на текущее значение ставки процента влияет, как выпуск, так и уровень цен. С учетом наложенных ограничений выражение (1.5) можно записать следующим образом: Предложенный алгоритм оценивания модели порождает проблему зависимости полученных результатов (сделанных на её основании выводов и рекомендаций в отношении проведения макроэкономической политики) от порядка включения переменных в модель, что ставит под вопрос корректность полученных результатов. В структурной ВАР-модели ограничения на параметры системы вводятся на основании здравого смысла, результатов других эмпирических исследований, в крайнем случае, на основании выводов теоретической модели. Чтобы оценить коэффициенты модели необходимо наложить на параметры модели, по крайней мере, п(п-1)/2 Для оценки влияния шока одной переменной модели на другие переменные используют два метода. Первый — наиболее распространенный — построение функции импульсного отклика19. Элемент f,j матрицы F отражает влияние шока, связанного с j-ым показателем в момент времени t на i-ый показатель в момент времени t+k. Последовательность таких элементов для разных моментов времени представляет собой функцию импульсного отклика, которая наглядно демонстрирует, каким образом распространяется во времени влияние шока одной переменной на другую. Для функции импульсного отклика строится доверительный интервал. Если доверительный интервал функции импульсного отклика включает в себя нулевое значение, то функция импульсного отклика является статистически незначимой. Если доверительный интервал не включает в себя нулевое значение, то влияние шока на изучаемый показатель является статистически значимым, отличным от нуля. Используя эту формулу, можно вычислить вклад каждого структурного шока в дисперсию прогнозируемого показателя. Это альтернативная оценка влияния одной переменной на другую. Чем выше вклад структурной шока j-oii переменной в дисперсию 1-ого показателя, тем выше влияние этой переменной на i-ый показатель. Типичная модель векторной авторегрессии при изучении влияния шока кредитно-денежной политики на макроэкономические показатели в США включает в себя показатели выпуска, цен, инструмента кредитно-денежной политики и индекса цен на сырьевые товары. При оценки ВАР-модели для других стран включается показатель валютного курса. В модель могут включаться экзогенные показатели, например, показатели, отражающие экономическую ситуацию в странах - крупных экономических партнерах. Изучение влияния КДП на макроэкономические переменные с помощью построения ВАР-модели включает в себя три крупных блока работ20. Первый блок состоит из оценки приведенной формы ВАР. Задача экономиста на данном этапе - определить набор переменных модели. Задача эконометриста — определить свойства данных, выбрать подходящую форму модели, глубину лага, в конечном итоге -получить статистически значимую модель вида (1.3).
Наиболее творческая задача на первом этапе - выбор переменной КДП. В качестве возможных инструментов используются индикативная ставка процента центрального банка, величина собственных резервов банков, доля собственных резервов в общем объеме резервов, совокупность этих показателей. В эмпирических работах по странам Восточной Европы и бывшего СССР применяются и другие показатели: валютный курс -в случае, если страна использовала режим валютного таргетирования, денежная база - в случае отсутствия единого показателя, наилучшим образом аппроксимирующим действия властей. Выбор переменной требует от исследователя знания реальной практики работы денежных властей в определенной стране.
Результаты применения различных эконометрических методов к анализу эффективности кредитно-денежной политики Банка России
На основании анализа построенных функций импульсного отклика в работе делается вывод об эффективности процентного канала в России.
Однако полученные результаты вызывают много вопросов. В соответствии с оцененными функциями импульсного отклика, рост процентной ставки по межбанковским кредитам вызывает ослабление национальной валюты, падение индекса потребительских цен и денежной массы. Но рост процентной ставки должен вызвать снижение выпуска, а не его рост. Непонятно, является ли полученный результат ошибкой в спецификации модели или особенностями российской экономики. Впрочем, доводов в пользу первого аргумента достаточно. Автор использует нестабильное коинтеграционное соотношение , не приводит доверительные интервалы для функций импульсного отклика, использует для оценки модели слишком разнородный интервал, в течение которого произошёл экономический кризис 1998 года, изменялась реализуемая государством политика и менялись внешние условия.
Аналогичное исследование было проведено Вымятниной в 2009 г. В качестве показателя выпуска использовалась оценка МЭР РФ месячных темпов роста ВВП. Были построены две модели на временном интервале с июля 1995 по декабрь 2007 и с 1999 г. по конец 2007 г. Результаты работы 2009 г. подтверждают, что в рассматриваемый интервал времени менялись экономические условия. Во-первых, для более позднего периода эконометрические тесты показали более длинный лаг в модели. Во-вторых, изменились коэффициенты интеграционного соотношения. Снизилась чувствительность спроса на деньги к ставке процента и повысилась чувствительность спроса на деньги к валютному курсу. В соответствии с функциями импульсного отклика, в 2000-е годы рост ставки процента приводил первоначально к падению выпуска и росту уровня цен, что можно истолковать как проявление влияния процентных ставок на выпуск со стороны предложения. Ослабление национальной валюты вело к росту выпуска и падению общего уровня цен, что можно интерпретировать как работу канала валютного курса также через сторону предложения. Хотя падение цен вслед за ослаблением национальной валюты выглядит малоправдоподобным в силу значительной доли импорта в потреблении населения России. Это косвенным образом свидетельствует в пользу некорректной спецификации модели. Оценить статистическую значимость полученных результатов невозможно из-за отсутствия соответствующей информации в статье. Это означает, что к полученным результатам нужно относится осторожно.
В работе Энгельса (2009) анализируется эффективность кредитно-денежной политики банка России в период с 1999 г. по начало 2009 г. Как и Вымятнина, автор строит структурную модель коррекции ошибок, но использует другую схему идентификации модели и другие данные. В качестве эндогенных показателей рассматривается объем промышленного производства (у), индекс потребительских цен (р), синтетический показатель курса рубля (е), ставку межбанковского кредитования (і), денежный агрегат М2 в реальном выражении (ш2). В модель включено несколько фиктивных переменных, отражающих кризис 1998 и 2008 гг. Также автор включил в модель экзогенные переменные - линейный тренд и цены на нефть. Энгельс, применяя тест Йохансенна, обнаружил два коинтеграционных соотношения. Он их идентифицировал как кривую совокупного выпуска (зависимость выпуска от денежной массы, ставки процента и валютного курса) и уравнение динамики цен (зависимость уровня цен от валютного курса, денежной массы и ставки процента). Автор использовал достаточно редкий способ идентификации структурной модели - одновременное использование краткосрочных ограничений на матрицу Ао и ограничений на долгосрочные взаимодействия между переменными. Матрицу Ао автор определил следующим образом: где а - означает отсутствие ограничений на коэффициенты матрицы А. Используемые ограничения отличаются от ограничений Вымятниной.
Также Энгельс накладывал ограничения на долгосрочные взаимодействия между переменными. Он предположил, что в долгосрочном периоде валютный курс не зависит от денежной массы и ставки процента, что, вообще говоря, противоречит гипотезе паритета процентных ставок и паритета покупательной способности, следовательно, должно быть дополнительно подтверждено.
По функциям импульсного отклика, Энгельс обнаружил статистически значимое влияние шока процентных ставок на денежную массу, цены, валютный курс. Статистически значимого влияния процентных ставок на промышленное производство найдено не было. Ослабление национальной валюты статистически значимо влияло на денежную массу, процентные ставки, выпуск, причем девальвация рубля приводила к снижению выпуска в оцененной модели. Необъяснимым является снижение цен в ответ на ослабление номинального курса рубля, что соответствует результату Вымятниной, но противоречит результатам работ, в которых моделируется исключительно инфляция . Это говорит о допущенной в процессе построения модели ошибке, что ставит под вопрос достоверность полученных результатов.
Таким образом, в работе не найдено подтверждение влияния процентной ставки на выпуск и обнаружено статистически значимое воздействие валютного курса на выпуск.
В работе Кудюкиной (2008) также были получены результаты, подтверждающие неэффективность КДП Банка России в период с 1999 по 2007 г. В качестве инструмента кредитно-денежной политики использовалась ставка рефинансирования и денежная масса М2. Автор строит ВАР-модель для трех переменных: выпуск по базовым отраслям промышленности, ИПЦ и ставка рефинансирования. На основе анализа функции импульсного отклика сделан вывод о статистически незначимом влиянии ставки рефинансирования на динамику макропеременных. Далее автор строит модель для четырех переменных: выпуска по базовым отраслям промышленности, ИПЦ, номинального валютного курса и денежной массы М2. К сожалению, автор не приводит подробных характеристик полученной модели (количество лагов, свойства уравнений модели). Воздействие денежной массы на выпуск и инфляцию с помощью функций импульсного отклика также не обнаружено. А доля дисперсии макропоказателей, объясняемая изменением величины денежной массы, является незначительной.
Например, в работе Шмыковой, Сосунова (2005) и Обзоре центра макроэкономических исследований Сбербанка России от 17.09.2009 г. показано, что ослабление курса рубля приводит к росту потребительских цен в России. Представленная работа не позволяет оценить влияние КДП на макропеременные в рассматриваемый период 1999-2007 гг. Переменная М2 является плохим индикатором КДП, так как возникает вопрос, насколько денежная масса чувствительна к инструментам КДП. Отсутствие характеристик модели также заставляет отнестись к полученным результатам скептически. Вместе с тем полученные выводы в целом пересекаются с выводами, полученными в работе коллектива Института экономики переходного периода.
Теоретическое моделирование широкого канала банковского кредитования
Теоретическое моделирование влияния валютного курса на динамику цен осуществляется в рамках моделей неокейнсианского типа71. Одним из важнейших факторов, влияющих на степень переноса изменения валютного курса на цены, является валюта, в которой номинированы контракты на импортные поставки. Если контракты заключаются в национальной валюте, то влияние валютного курса на динамику внутренних индексов цен слабее, чем в случае заключения контрактов в иностранной валюте. Данное различие подтверждается эмпирическими исследованиями72.
Таким образом, через канал валютного курса ЦБ имеет возможность воздействовать на динамику реального выпуска в среднесрочном периоде, однако направление влияния курса на выпуск не является однозначным и зависит от параметров экономической системы. 2.2.3. Эмпирические подтверждения работы канала валютного курса
Эмпирических исследований, посвященных анализу влияния валютного курса на выпуск довольно много . Однако работ, посвященных непосредственно анализу эффективности канала валютного курса мало. Это связано с тем, что развитые страны не используют валютный курс в качестве инструмента кредитно-денежной политики. Поэтому, чтобы оценить влияние монетарной политики на выпуск через канал валютного курса необходимо выделить в общем эффекте, вызванным изменением процентных ставок, ту часть, которая связана только с изменением курса, вызванным колебанием процентных ставок. Это сделать сложно.
В исследованиях для экономики США ВАР-модели даже не включают переменную валютного курса. Однако исследования по оценке эффекта переноса валютного курса на динамику цен существуют. В ВАР-модели для стран Европы или стран СНГ переменная валютного курса обычно включается, так как все исследователи признают наличие взаимосвязи между валютным курсом и процентными ставками, важность взаимодействии с другими странами для развития экономики. Кроме того, в различные периоды времени в европейских странах использовался или еще используется режим фиксированного валютного курса или привязки валютного курса к другой валюте.
Акцент на изучение эффективности канала валютного курса делается в странах Восточной Европы. Например, в работе Антохи и др. (2003)74 продемонстрировано, что в Румынии изменение валютного курса оказывало влияние на макроэкономические переменные, в то время как статистически обнаружить значимое влияние канала процентных ставок на макроуровне не удалось.
Особняком стоит исследование ван Эльса и др. (2001). В этой работе представлены результаты анализа эффективности канала валютного курса в разных европейских странах и США. Обобщая полученные результаты, авторы отметили, что в краткосрочном периоде шок КДП передается преимущественно через канал валютного курса, оказывая влияние на чистый экспорт, потребление, цены, тогда как в долгосрочном периоде на передний план выходит процентный канал. К сожалению, оценить точность и корректность полученных результатов не представляется возможным, так как оценка для каждой страны проводилась различными группами экспертов с использованием моделей экономики, применяемых центральными банками соответствующих стран.
Косвенным методом оценки эффективности канала валютного курса можно считать метод, предложенный в работе Ллаудс (2007). Отличительной чертой этого исследования является отдельная оценка влияния шока КДП на сектор торгуемых (промышленное производство) и неторгуемых благ (услуг). Рост процентных ставок, вызванный ужесточением КДП, приводит к укреплению национальной валюты и снижению выпуска в обоих секторах76. Однако выпуск в секторе торгуемых товаров является более чувствительным к шоку процентных ставок в открытой экономике. Большую зависимость сектора торгуемых товаров по сравнению с сектором неторгуемых благ авторы связывают с влиянием укрепления валютного курса на экспорт национальных товаров и услуг. Подобные результаты получены как при оценивании панельных данных, так и при оценивании моделей для каждой страны в отдельности77.
В работе Ван Эльса и др. (2001) было показано, что укрепление валютного курса приводит в Финляндии к росту потребительских расходов из-за эффекта дохода.
Влияние валютного курса на потребительские цены подтверждается в эмпирических исследованиях. В работе Коричелли (2006) проведен анализ исследований по странам с переходной экономикой, посвященных данной проблеме. В большинстве исследований обнаружено значимое влияние валютного курса на динамику внутренних цен, хотя численно оно и различается от страны к стране. Шмыкова и Сосунов (2005) обнаружили значимое влияние номинального эффективного курса рубля на базовый индекс потребительских цен в России в течение 2002-2004 гг. За полгода в ценах отражается 26% первоначального шока курса.
Канал воздействия кредитно-денежной политики на макроэкономические переменные, связанный с банковским сектором, получил название «широкий кредитный канал» . Широкий кредитный канал включает в себя канал банковского кредитования и балансовый канал.
Действие канала банковского кредитования заключается в том, что в ответ на шок кредитно-денежной политики банки изменяют объем предложения кредитов, что ведет к изменению объемов инвестиций, потребления и выпуска. Эффективность канала банковского кредитования связана с тем, что различные источники внешнего финансирования (векселя, облигации, кредиты) не являются совершенными субститутами для заемщика, а обладают различной стоимостью и степенью доступности. Некоторые организации демонстрируют высокую зависимость от банковского кредитования, например, малые и средние организации, которым иные формы привлечения внешних заимствований недоступны в силу их дороговизны.
Функционирование балансового канала обусловлено зависимостью стоимости активов фирм от ставки процента. Фирмы пользуются краткосрочными кредитами для обеспечения текущей деятельности. Изменение процентных ставок на финансовом рынке приводит к изменению денежных потоков фирм за счет повышения (понижения) стоимости заемных средств. Также изменение процентных ставок ведет к изменению цен на другие финансовые активы, что влияет на стоимость активов, которыми располагают фирмы. Если стоимость доступных фирмам активов снижается, банки снижают объемы выдаваемых кредитов или повышают процентные ставки. В результате фирмы вынуждены отказываться от реализации инвестиционных планов и снижать объемы текущей деятельности. Механизм действия балансового канала известен как механизм «финансового акселератора».
Зависимость предложения кредитов банков от кредитно-денежной политики
Величина долга в иностранной валюте (доля в общем объеме задолженности). Чем выше величина долга в иностранной валюте, тем в большей степени финансовое состояние организаций зависит от курса валюты, так как последний влияет на величину выплат по долгу. В идеальной ситуации необходимо учитывать только тот долг в иностранной валюте, выплаты по которому не застрахованы, например, в форме получения выручки в валюте долга или с помощью финансовых инструментов. Так как в настоящее время учесть эти возможности не удаётся, то можно учитывать только величину долга. Отдельно можно смотреть данную характеристику по банковскому сектору - через изменение валютной позиции. Однако данный показатель также не является идеальным, так как в этом случае открытым остается вопрос о совпадении сроков. Так как не все компании в любом случае имеют возможность застраховать (страхуют) валютные риски, то величина долга может служить индикатором степени зависимости организаций от иностранной валюты.
Объем сбережений в иностранной валюте у населения/фирм. Чем выше объем сбережений в иностранной валюте, тем сильнее влияние курса национальной валюты на экономику, так как колебания курса влияют на величину активов экономических агентов, а значит, на инвестиционный и потребительский спрос. В качестве возможного показателя сбережений в иностранной валюте может выступать величина депозитов в коммерческих банках в иностранной валюте. В целом активы в иностранной валюте также могут включать наличность, ценные бумаги иностранных эмитентов. Однако постоянно публикуемых данных по первому показателю нет, хотя периодически ЦБ РФ и ФРС приводят свои оценки. 11. Доля издержек, номинированных в иностранной валюте, в общих издержках. При прочих равных, чем выше издержки, номинированные в иностранной валюте, тем выше зависимость выпуска от колебаний курса. Оценить эту величину через официальные данные достаточно тяжело. В идеальном случае требуются данные результатов опросов предприятий. Сложности связаны с тем, что здесь необходимо учитывать валюту импортных контрактов, учитывать привязку зарплат к курсу доллара. 12. Валюта заключения импортных/экспортных контрактов. В соответствии с исследованиями по эффекту переноса изменения курса национальной валюты на стоимость импортных товаров, чем больше контрактов заключается в иностранной валюте, тем сильнее влияние изменения курса национальной валюты на стоимость импортируемых товаров, а значит, на величину издержек, и выпуска/потребления. Анализ действия данного фактора можно проводить в случае доступности информации по заключаемым импортным контрактам. 13. Доля кредитов частному сектору в активах банковского сектора. Чем выше доля кредитов в активах банковского сектора, тем острее перед банками стоит вопрос привлечения новых средств в случае возникновения каких-либо сложностей. В этих условиях в ситуациях экономического спада банки становятся крайне чувствительными к процентным ставкам, по которым могут занять требующиеся объемы ликвидности. 14. Уровень ликвидности, капитализации банков (или величина банков). Данные характеристики в целом отражают способность банков совершать операции за счет собственных средств, что делает их менее зависимыми от стоимости заёмных средств. В качестве показателей, характеризующих насыщенность банков ликвидностью, можно использовать норматив достаточности капитала, расчетную величину ликвидных средств в банковском секторе или другие показатели. Также желательно рассматривать эти характеристики по группам банков, так как средний показатель по банковскому сектору может не отражать реальное положение дел. 15. Степень вовлеченности иностранных банков в национальную банковскую систему. Чем больше иностранных банков на рынке банковских услуг данной страны, тем в меньшей степени объемы банковского кредитования зависят от кредитно-денежной политики банка данной страны. Иностранные банки могут привлекать средства от материнских компаний из-за рубежа. Косвенным показателем вовлеченности иностранных банков в экономику является доля капитала, приходящаяся на банки с иностранным участием, публикуемая центральным банком. Можно самостоятельно рассчитывать долю иностранных банков на рынке банковских услуг по бухгалтерским балансам, публикуемым на сайте ЦБ РФ, что, например, делает аналитическое подразделение банка «Траст», предоставляя результаты расчетов на своём сайте. 16. Степень использования секьюритизации93. Использование секьюритизации кредитного портфеля в качестве источника привлечения средств снижает зависимость банков от регулятора. В качестве показателя, характеризующего объем рынка, могут выступать оценки участников рынка или аналитических организаций. Сравнение объемов секьюритизации с объемами средств, привлекаемых через другие источники, или с объемом портфеля позволит оценить вклад данного фактора в общий объем привлечения средств. 17. Уровень стабильности банковской системы. Считается, что чем менее стабильна банковская система, тем в большей степени она зависит от действий центрального банка. Единого показателя, характеризующего уровень стабильности банковской системы, не существуют. Можно, например, использовать индекс, рассчитываемый Центром макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования, который показывает вероятность наступления кризиса в банковской системе. Чем выше вероятность наступления кризиса, тем ниже уровень стабильности банковской системы. 18. Изменение степени неравенства доступа на рынок заёмных средств. В случае снижения степени неравенства доступа экономических агентов к рынку заемных средств, растет объем займов, что делает решения фирм и населения более зависимыми от объемов банковского кредитования. Анализ данного фактора можно проводить по результатам опросов руководителей кредитных организаций. Полезным может оказаться изучение динамики рядов по величине кредитного портфеля. В случае изменения тренда в росте кредитного портфеля можно ожидать, что произошли некоторые изменения в доступности кредитных средств частному сектору. 19. Доля малого бизнеса в общем объеме производства. Малые предприятия в значительной степени зависят от банковского кредитования, так как практически не имеют альтернативных источников привлечения внешнего финансирования. Чем выше вклад малых предприятий в формирование основных макроэкономических показателей, тем выше эффективность второй ступени канала банковского кредитования. В России Росстат приводит некоторые оценки вклада малых предприятий в основные показатели . Этот показатель можно трактовать несколько шире. Если в стране привлечение заёмных средств из иных источников слабо развито и у средних и даже крупных компаний, можно смотреть уровень использования кредитных средств компаниями в целом. 20. Зависимость поведения экономических агентов от объявлений властей о ближайших изменениях в кредитно-денежной политике. В случае доверия населения к органам государственной власти, объявления правительства и центрального банка об определенных намерениях может влиять на поведение экономических агентов. В России в Смотрите сборник «Малое предпринимательство в России - ХХХХ г.» данный момент этот фактор можно не рассматривать, так как российские власти систематически не выполняют поставленные задачи, а изменения в политике иногда носят неожиданный характер и прямо противоречат заявлениям отдельных высокопоставленных чиновников. 21. Доля финансовых активов в совокупных активах населения/фирм. Чем выше доля финансовых активов в совокупных активах экономических агентах, тем эффективнее вторая ступень канала стоимости активов. В качестве такого показателя может служить величина вложений в паевые фонды и величина финансовых вложений, фиксируемых в бухгалтерских балансах организаций. На втором этапе анализа эффективности кредитно-денежной политики необходимо оценить действие факторов эффективности каналов монетарной политики (см. Таблицу 1).
