Диссертация (1137870), страница 11
Текст из файла (страница 11)
Данная комбинация метода и данныхоказаласьспособнойвоспроизводитьрезультаты,хорошосогласующиеся с мнение экспертов.2.5 Стресс на рынке МБК и статистика открытых позицийВ предыдущем разделе был построен номинальный индикаторуровня стресса на рынке МБК. При выборе переменных, на которыйиндикаторопирается,ипроверкесовпадениявоспринимаемогоэкспертами уровня стресса на рынке МБК с оценками модели мыубедились в устойчивости и точности результатов. Возможно отметитьвысокую степень соответствия между результатами идентификациипереходовмеждуразличнымирежимами,идентифицированнымиэкспертами и алгоритмом.Соответственно, логично использовать данный номинальныйпоказатель (здесь и ниже мы используем показатель, построенный вчасти «Одномерный алгоритм» раздела 3 настоящей главы) для того,чтобы проверить, какие из статистик открытых позиций на рынке МБКстатистически связаны с изменениями уровня напряженности на рынкеМБК и насколько данная связь сильна.В настоящем разделе мы предлагаем результаты множественнойлогистической регрессии, которая опирается на динамику статистикструктуры рынка МБК в качестве независимых переменных ииспользовалась для прогноза состояния рынка МБК.
В спецификации73моделимыруководствовалисьнеобходимостьювобеспечениисравнимости результатов с анализом, проведенным в работе [82].Модель была построена следующим образом. Была оценена модельмножественнойлогистическойрегрессии.Вкачествезависимойпеременной использовалась номинальная переменная состояния рынкаМБК на следующий торговый день.
В качестве независимых переменныхиспользовался набор переменных, описанных во втором разделе вместе ссостояниемрынкаМБКпредполагается известнымсовпадаетсв28индикаторами,текущийторговыйдень,которое. Перечень независимых переменныхприведенныминарис. 13выше,дополнительно учитывается состояние рынка МБК с лагом в один день.Для того, чтобы получить реалистичные оценки точностиполученного механизма прогноза состояния рынка МБК мы производимпрогнозы на один день вперед на скользящем периоде с закрепленнымпервым наблюдением и размером начальной выборки в 100 наблюдений.При этом мы производим переоценку модели на каждом шаге с учетомвновь поступившей информации.Наглядно результаты оценки приведены на рис.
14 ниже.Полученная модель позволила идентифицировать верно 501 из 514наблюдений вне обучающей выборки. К сожалению, единственнымзначимым параметром, является предыдущее значение состояние рынкаМБК,абольшинствопереходныхднеймеждусостояниямиидентифицировано неверно.Таким образом, мы рассмотрели широкий перечень характеристикструктуры рынка МБК, которые дают оценки его качественных свойств с28В действительности, информация о структуре денежного рынка окажется известной лишь к концуследующего дня из-за процедуры обработки и предоставления отчетности74различных сторон (однородность, активность и так далее). Результатыоценки связи между структурой рынка МБК и индикатором стресса даютвозможностьутверждать,чтодинамикаэтихпоказателейврассмотренном случае не может быть признана точным индикаторомпредстоящего изменения состояния рынка МБК.Логичным объяснением негативного результата представляется несоответствующийзадачеисследования,нораспространённыйнапрактике подход к построению структуры графа на определенную дату.Так вслед за [82] используется объем открытых позиций на заданнуюдату.
Представляется, что под структурой рынка МБК следует пониматьне конкретную конфигурацию открытых позиций на дату, а скореепотенциальную структуру отношений.Рисунок 14. Состояние рынка МБК и его прогнозИсточник: расчеты автора.Пояснение: Кружками отмечено состояние рынка МБК,треугольниками – прогноз моделиИнтуитивно представляется, что таким объектом могла бы бытьструктура лимитов открытых банками друг на друга.
Хотя статистики пооткрытым лимитам у центральных банков нет, идентифицированную еена основе исторических данных представляется возможным (однаковыходит за рамки данного исследования). Такая структура по75построению окажется более инертной и ее динамика должна отражатьболее фундаментальные изменения, чем текущий шоки ликвидности.Результаты второй главыЦентральные банки во многих странах исследуют структуру рынкаМБК с целью как идентификации угроз финансовой стабильности. Вотличии от практики управления процентными ставками в областифинансовойстабильностиневозможноограничитьсянаборомпредположений об эффективности или однородности рынка МБК.Регуляторам важно иметь инструменты мониторинга рынка МБК,прогнозирования изменения его способности распределять ликвидностьмежду банками.Именно с этой целью исследователи предлагают индикаторыоднородности, концентрации и активности рынка МБК, которые былирассмотренывначаледаннойглавы,дополнительнобылапродемонстрирована динамика основных индикаторов для внутреннегорынка МБК.
Однако мониторинг всех индикаторов структуры как и всехэлементов,матрицыкредитныхотношениймеждубанками,представляется малоэффективным.Вовторойчастиработыбылпредложенобзормодели,связывающей некоторые показатели структуры рынка МБК с уровнемнапряженностиидентифицируемнанем,несколькопостроеннойслабыхБанкомсторонРоссии.подхода,такихМыкакпроизвольный выбор правил идентификации режима и числа такихрежимов.Для того, устранить недостатки указанного подхода предлагается вдва этапа. Во-первых, предлагается алгоритм идентификации режимафункционирования рынка МБК на основе модифицированного нами76подхода [76]. Во-вторых, следуя [83], мы строим множественнуюлогистическую модель для того, чтобы идентифицировать наличие исилу связи между динамикой индикаторов структуры и уровнемнапряженности.В соответствии с полученными оценками индикаторы структурырынкаМБКнесодержатзначимойинформацииотносительнопредстоящего изменения состояния рынка МБК.
Логичным объяснениемнегативного результата представляется распространённый на практикеподход к идентификации структуры рынка на основе статистикиоткрытых позиций на определенную дату.77Глава 3. Идентификация структуры рынка МБК иуправление ликвидностью3.1 Критика простого суммирования шоков ликвидностиНесмотря на незначительное внимание академической литературык вопросам несовершенства структуры рынка МБК, рыночные аналитикизачастую используют данный фактор для объяснения отклонения ставокмежбанковского рынка от целевых значений Банка России.Наряду с указанной, существуют альтернативные гипотезы,которые бы могли объяснить отклонение процентных ставок от целевогоуровня, в том числе:1)нехватка обеспечения у отдельных участников рынка вусловияхувеличенияструктурногодефициталиквидности,ограничивающая возможности привлечения банками ликвидностиу Банка России и перераспределения ее между собой;2)обострение проблемы несогласованности сроков работыплатежной системы и инструментов Банка России в условияхувеличения структурного дефицита ликвидности;3)увеличение кредитных рисков в банковском секторе;4)неэффективность систем управления ликвидностью в банках;5)возникновениесегментированностиилирынкаобострениеМБК,проблемыограничивающейперераспределение ликвидности между банками.Некоторые из таких гипотез о механизме, приводящем к ростуставок достаточно легко проверить.
Проведенный анализ показывает,что:1)уровень утилизации обеспечения банков влияет на динамикуставок денежного рынка, но лишь часть эпизодов роста ставок78возможно объяснить увеличением утилизации обеспечения, чтоговорит о наличии других значимых факторов;2)спред между ставками MIACR-B и MIACR-IG не претерпелсущественных изменений за последние годы, что косвенносвидетельствует об отсутствии роста кредитных рисков вбанковском секторе.Более сложной представляется проверка последней гипотезы, вчастностивсилуотсутствияформальныхилиобщепринятыхопределений сегментированности рынка межбанковского кредитования,индикаторов уровня сегментированности и уровней таких индикаторов,которые возможно было бы считать приемлемыми или, наоборот,вызывающими опасения.Ниже будет предложено формальное определение полной илиблизкойкполнойизолированностисегментоврынка.Затеманализируется потенциальное влияние на возможность полученияденежными властями корректных оценок спроса на инструментыпредоставленияликвидности.Наосновепредложенноймоделивозможно сформулировать контринтуитивную гипотезе о том, чтонесоответствие действительности предположений Банка России оструктуре рынка МБК может оказать существенное влияние на оценкиспроса банковского сектора на ликвидность лишь в отсутствиивыраженного дефицита или профицита ликвидности.Получивподтверждениегипотезыозначимостисегментированности рынка МБК в некоторых условиях в первой частиглавы, во второй части, используя современные подходы к поискуструктуры сообществ, предпринимается попытка идентифицироватьустойчивые, стабильные группы кредитных организаций.79Наконец в третьей части предлагаются две модели взаимодействиябанков на рынке МБК с учетом его фактической структуры.
Данныемодели позволяют учитывать структуру двусторонних лимитов междукредитными организациями. Модели базируются на симулированиипроцесса распределения ликвидности на рынке МБК и не включаютпредположений о наличии некоторого централизованного механизма,который приводит рынок в равновесие.Так,вматериалаханалитиков,рассматривающихэпизодыповышенного уровня процентных ставок на рынке МБК, зачастуювстречаются ссылки на «сегментированность» и «неоднородность»рынкамежбанковскогокредитования,котораязатрудняетперераспределение ликвидности. Хотя подобное объяснение можетпоказатьсяинтуитивноприемлемым,напрактикемеханизм,связывающий структуру рынка с ростом процентных ставок, редкораскрывается формально.Первым шагом на пути к определению сегментирования рынкаМБК, наличие которого возможно было бы протестировать, состоит ввыделении двух типов сегментирования:1)ценовое сегментирование возможно определить как наличиегрупп кредитных организаций, между которыми наблюдаетсяустойчивая,статистическизначимаяразницавстоимостизаимствования29;2)объемноеналичие29групп,сегментированиевнутрикоторыхвозможноопределитьпроисходиткакэффективноеТочнее распределения спредов стоимости заимствования групп к среднерыночному уровню ставкистатистически различны.80перераспределение ликвидности, а их члены слабо или совершенноне взаимодействуют с кредитными организациями вне группы.Убедиться в наличии ценового сегментирования на внутреннемрынке МБК тривиально.
Для этого достаточно рассчитать спред междуставками заимствования банками с инвестиционным рейтингом MIACRIG и спекулятивным рейтингом MIACR-B и проверить отлично ли егоматематическое ожидание от 0. Результаты такого теста приведены вприл. 6. Кроме того, на практике участники зачастую выставляют вторговыхсистемахразличныепарыставокзаимствованияикредитования для категорий контрагентов (например, крупных инекрупных резидентов, нерезидентов).С другой стороны, в рамках определения данного выше проверканаличияобъемногосегментирования(далее,еслиотдельнонеуточняется, речь идет об объемном сегментировании) потребовала бысущественно большего объема информации: о лимитах, открытыхбанками друг на друга, об использовании таких лимитов, то есть обобъемеичастотезаключениясделокмеждупарамибанков.Представляется, что данные, необходимые для получения таких оценокмогут быть агрегированы лишь денежными властями.Однако представляет ли идентификация структуры кредитныхотношений на рынке МБК интерес с точки зрения управленияликвидностью банковского сектора? Если да, то в каких условиях даннаяинформация может быть особенно полезна, а в каких ее вклад в принятиерешений окажется нейтральным?В настоящей работе мы, опираясь на раскрытый Банком Россииалгоритм принятия решения о параметрах аукциона РЕПО, основногоинструмента предоставления ликвидности и управления процентными81ставками,приводимиллюстрацию,позволяющуюсоставитьпредставление о том, в каком из состояний рынка МБК (дефиците илипрофиците ликвидности или в переходный между этими состояниямипериод) наличие объемного сегментирования, если оно не учтеноденежными властями при расчете лимита, приведет к наибольшейнедооценке спроса на ликвидность.Рассмотрим базовую модель рынка МБК, который состоит изkодинаковых сегментов, содержащих по n кредитных организаций.Внутри каждого сегмента происходит эффективное перераспределениеликвидность.Приэтомчленысегментоввзаимодействуютисключительно внутри сегмента.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
