Диссертация (1137870), страница 6
Текст из файла (страница 6)
4 напримере кластера «Случайные посетители»:Рисунок 4. Прогноз вероятности наличия спроса на аукционена тестовой выборкеИсточник: собственные расчеты. Черной линией показаныфактические значения: 1 – спрос на аукционе, 0 – отсутствие спроса нааукционе. Красной линей показана оценка вероятности наличия спросана аукционе.Для получения представления о качестве моделей следуетобратиться к табл. 3, которая содержит данные о стандартныхотклонениях ошибок прогноза.
Графически результаты прогнозирования34приведены на рис. 5 (а-г); в силу требований к сохранению анонимностигруппировок вертикальная ось на графиках приводится без разметки.№1234Таблица 3. Ошибки оценки спроса и характеристики выборокНазваниеСтандартноеКоэффициентотклонение ошибки вариации ошибки, %Банковская система57.823.3%(без сегмента А)Сегмент Б6.33.2%Сегмент В3.724.5%Сегмент Д18.523.1%Источник: расчеты автора.Таким образом, точность оценки спроса банковской системы приагрегированииоценокспросаотдельныхсегментовбанков,сгруппированных на основе их поведения на аукционе РЕПО, выше посравнениюсподходом,использовавшимсяБанкомРоссииврассмотренный период.
Дополнительная ценность полученных оценокраспределения ошибок заключается в возможности использования ихпараметровдлякорректированияпрогнозоввсоответствиисприоритетами денежно-кредитной политики в зависимости от функциипредпочтений типа ошибки (переоценки или недооценки спроса).Полученные модели позволяют получать достаточно точныеоценки общего спроса на аукционе РЕПО с Банком России, а оценкиспроса сегментом позволяют диагностировать источники спроса и очагидефицита ликвидности. Дополнительно модульная архитектура подходапозволяет развивать опробовать различные подходы к прогнозированиюналичия и объема спроса независимо.35А.
Кластер 1Б. Кластер 2В. Кластер 3Г. Кластер 4Рисунок 5. Оценка и фактический спрос на аукционе РЕПОИсточник: собственные расчеты. Черной линией показанфактический объем РЕПО, пунктирной – оценка. На графиках отраженлишь тестовый период, поведение модели на обучающей выборке неприводится.Результаты первой главыВ первой главе систематизировано и изложено содержание блокатеоретической и эмпирической литературы, на которую опираетсянастоящее исследование. Существующая литература, рассматривающаяструктуру рынка МБК в контексте денежно-кредитной политики, несбалансирована по объему: блок литературы, рассматривающий вопросыустойчивости рынка МБК, значительно превосходит по объемусуществующие исследования влияния структуры рынка на управлениеликвидностью банковского сектора центральными банками.
При этом36именно сейчас, в период структурного дефицита ликвидности и переходаБанка России к управлению процентными ставками, наиболее актуальнывопросы совершенствования аналитических инструментов анализа рынкаМБК, которые могли бы указать на пути совершенствования и адаптацииинструментовцентральногобанкаиповышенияэффективностиденежно-кредитной политики.Дополнительно были рассмотрены предположения о структурерынка МБК Банка России, на которых основан подход к параметризацииосновных операций на открытом рынке. Были предложены двараспространенных обоснования использования подхода, опирающегосяна предположение об эффективности рынка МБК.
Были представленыдоказательства возможности излишнего упрощения при постулированииэффективности рынка МБК. Действительно предложенная и оцененнаямодель спроса на аукционе РЕПО, опирающаяся на информацию оповедении отдельных его участников и групп участников, позволяетповыситьточностьоценкиспросапосравнениюсподходом,основанным на представление рынка как репрезентативного банка в силу«эмпирической необходимости».37Глава 2. Оценка уровня напряженности на рынке МБК наоснове индикаторов его структурыМониторинг структуры рынка МБК и уровня стресса на этомрынке является важным направлением регуляторов, поскольку позволяетидентифицировать угрозы финансовой стабильности и учитыватьразличные уровни эффективности рынка МБК в условиях того или иногоуровня кредитного риска.2.1 Модели распространения стресса и распространения шоков нарынке МБКВопросы стабильности экономических процессов, финансовойсистемы отдельных стран и международной финансовой архитектурызанимали важное место в работах классиков экономической науки, такихкак В.
Беджет, И. Фишер и Дж. М. Кейнс ([25], [26], [27]). Наиболее явнона финансовую природу современных кризисов указывают вновьобращающие на себя внимание работы Х. Мински [28].Результаты, полученные исследователями, позволяют утверждать,что состояние финансовых рынков, в том числе рынка МБК, уровеньстресса и кредитного риска в значительной степени определяютэффективность их функционирования, в случае с рынком МБК – егоспособностьраспределятьликвидностьмеждупотенциальнымизаемщиками и кредиторами.Исследования стабильности рынка МБК возможно разделить наследующие блоки:ранние исследования, анализирующие природу внешнегошока, который может привести к дефолту банка, например, из-запаники вкладчиков;38современныеисследования,изучающиемеханизмыраспространения шока от оказавшихся неспособными выполнятьсвои обязательства кредитных организаций к другим кредитныморганизациям;наиболее современные исследования, направленные наидентификациювзаимосвязимеждухарактеристикамисложившихся кредитных отношений между банками и уровнемстресса на этом рынке.Классическим примером внешнего шока для банковской системыявлялась паника вкладчиков, описанная в работе [29].
Закономернозадаться вопросом относительно причины такой паники. В работе [30]предлагается рассматривать два механизма: случайный шок, несвязанный с фундаментальной кредитоспособностью банка, например,основанныйнаслухахисплетнях,иналичиеассиметричнойинформации между держателями депозитов и банком, которыйописывается в классической работе [31]. В последнем случае, вкладчики,участвующие в набеге, скорее стремятся убедиться, что у них естьфизическая возможность получить деньги по требованию. Естественновозможнопоказатьналичиесвязимеждувероятностьюнабегавкладчиков и доступностью достоверной информации о качествебанковского баланса, что мотивирует публикацию таких данных воткрытых источниках.К сожалению, в работе [32] демонстрируется возможность«иррационального» набега и при наличии полной информации увкладчиков.Альтернативныйподход,развитыйвработе[33],предполагает в качестве механизма системных банковских кризисов не39асимметрию информации или распространение случайных шоков, апроявление делового цикла.Изучение механизма возникновения финансовых шоков с большейреалистичностью на основе моделирования взаимодействия агентовописано в [34].
В работе рассматривается сценарий, в которомвкладчики, получившие сигнал о возможном наличии проблем сликвидностьюкредитнойорганизации,пытаютсяоценитьнеобходимость снятия средств с учетом оценки ожиданий остальныхвкладчиков. С другой стороны, в работе [35] в противовес исходноймодели [31], где авторы рассматривали репрезентативный банк, былапредложена модель с набором банков с различными исходнымибалансами.В то время как потеря кредитоспособности и дефолт отдельногобанка как изолированный факт может не представлять опасности дляэкономики на макроуровне, современная экономическая историяпредлагает примеры, когда проблемы некрупных, но занимающихключевые позиции в структуре рынка участников, становились угрозойдля стабильности всей экономики.
Показательным является выступлениеБ. Бернанке [36], в котором председатель ФРС комментирует содействие,оказанное JP Morgan Chase & Co в покупке Bear Stearns: «Хотя мы и неможем назвать компанию Bear Stearns крупной ни по одному изиндикаторов, она была глубоко вовлечена в работу ряда ключевыхрынков,втомчислерынкакраткосрочногообеспеченногокредитования».Важно отметить, что анализ распространения шоков внутри сетивзаимосвязанных агентов является важной задачей в смежных областяхнауки, например, социология изучает распространение новостей/сплетен40всоциальныхсетях([37],[38],[39],[40]),эпидемиогогия–распространение заразных заболеваний внутри популяции ([41], [42],[43]).Приэтоманализраспространенияфинансовогошокавэкономических сетях может быть несколько сложнее, поскольку в товремя как заражение в популяции живых организмов моделируется какдвоичноезаражениюсостояние(воздействиеорганизма),вшокафинансовойприводитсетинеизбежновоздействиекшокаликвидности не обязательно приводит к дефолту.Следует отметить, что взаимосвязанность банков через балансыпредставляется очевидной.
Обязательство одной кредитной организацииявляется активом другой или, вероятно, активом клиентов этойкредитной организации. Таким образом, воздействие внешнего шока наодну из кредитных организаций, которое приведет к невозможности (илиснижению вероятности) исполнения ей обязательств перед другимиучастниками рынка МБК приведет к переоценке стоимости выданных ейзаймов, которые являются активами ее контрагентов. В свою очередь,снижение стоимости таких активов может оказать существенное влияниена кредитоспособность ее контрагентов.Таким образом, работы в области распространения рискастремятся оценить возможные потери для финансовой системы в случаедефолта одной или нескольких кредитных организаций на рынке МБК,структура которого симулирована или восстановлена из данных.Алгоритм, ставший стандартным, был предложен в работе [5] ибыл использован для анализа устойчивости для большого количестваразвитых и развивающихся экономик (например, например: [44], [45],[46], [47], [48], [49] и [50]).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
