Диссертация (1137895), страница 9
Текст из файла (страница 9)
После кризиса фокус сместился натаргетирование инфляции и стабилизацию внутренней ликвидности, но приэтом внешние факторы и обменный курс продолжили оказывать некотороевлияние. Также стоит отметить, что если до кризиса валютные интервенциииспользовались в основном для стабилизации обменного курса и оказывалисильное влияние на предложение ликвидности на денежном рынке, то послекризиса они в большей степени стали реакцией регулятора на внешниефинансовые шоки, и влияние на ликвидность заметно снизилось. На нашвзгляд, результаты оценки модели подтверждают заявления регулятора опостепенном переходе к таргетированию инфляции и снижению зависимостиобменного курса.
На основе полученных оценок можно сделать следующиевыводы для правила денежно-кредитной политики: Рост инфляции приводит к повышению процентных ставок. Исходя изоценки уравнения получается, что при росте инфляции на 1% в годовомвыражении регулятор должен повысить процентные ставки на 25 б.п. Банк России стал в большей степени уделять внимание стабилизациивнутреннего рынка ликвидности, в результате чего влияние внешнихфакторов сократилось. Для стабилизации обменного курса Банк России стал большеиспользовать механизм процентных ставок, при этом валютныеинтервенции остались, но стали меньше. В результате этого реакцияобменного курса на внешние шоки стала более выраженной.Рассмотренный в данной главе подход позволяет оценивать поведениерегулятора в зависимости от различных факторов, в том числе прииспользовании нескольких инструментов и при наличии различных целей.Вместе с тем использование структурной формы позволяет наложитьэкономическиесвязи,учитывающиеспецификуфункционированиямонетарной политики в России, большую зависимость от международныхрынков капитала и цен на нефть.
Мы не ставили перед собой задачу оценитьвлияние проводимой регулятором политики на реальную экономику, так как49это требует более детального анализа каналов трансмиссии, однако беглыйанализ показывает, что механизм процентных ставок был слабо развит,особенно в части передачи сигнала на межбанковском рынке. Результатыоценки модели с добавлением ставки денежного рынка MIACR показываютее слабую зависимость от ставки РЕПО в докризисный период. Следуеттакже отметить некоторые ограничения данной модели, которые в основномимеюттехническийхарактер.Так,например,оценкаструктурнойкомпоненты производится с помощью численного решения уравненияметодом поиска локального минимума, что в некоторых случаях можетпривести к неустойчивым результатам; небольшие изменения в исходныхданных могут привести к значительному расхождению полученных оценок.Также относительно небольшая длина выборки накладывала ограничение навыбор модели и снижала точность оценки.
На наш взгляд, данныеограничения могут быть устранены с помощью использования байесовскихметодов оценки, которые рассматриваются в следующей главе.50Глава 2. Оценка влияния внешних шоков и денежно-кредитнойполитики на экономику России2.1. Методы оценки влияния внешних и внутренних шоковГлобальный кризис и последовавшие за ним годы восстановления былиотмечены наступлением нового этапа в развитии денежно-кредитногоуправления центральными банками по всему миру. Из-за того, чтотрадиционныеинструментыденежно-кредитнойполитикиоказалисьмалоэффективными, регуляторы были вынуждены прибегнуть к новымметодам для поддержки замедляющихся экономик и предотвращениядезинфляционныхпроцессов:вСШАбылазапущенапрограммаколичественного смягчения (QE), Центральный Банк Японии началагрессивную девальвацию йены, а ЕЦБ впервые установил отрицательныепроцентные ставки.
Большинство из этих мер являются беспрецедентными вистории денежного управления, и экспертам еще только предстоит оценитьих влияние на экономику; ясно только одно – денежно-кредитная политика вразвитых странах еще не скоро вернется к своему нормальному состоянию. Вэто же время Банк России объявил о постепенном переходе к таргетированиюинфляции и более свободному обменному курсу рубля. Уже в конце 2014 г.регулятор полностью отказался от валютных интервенций и плавающегокоридора, что привело к окончанию режима, действующего в России напротяжении последних 15 лет. Изменения, которые происходят в денежнокредитной политике центральных банков по всему миру, оказываютнепосредственное влияние на мировую экономику, и в том числе на Россию.А постепенный переход к таргетированию инфляции, осуществляемыйБанком России, существенно повлияет на экономические тренды в стране.Действия Банка России вызывают достаточно бурные споры вэкспертном сообществе о степени их влиянии на экономику страны ибанковский сектор (Кудрин, 2009; Тулин 2014; Юдаева 2014).
Должен лирегулятор повышать процентные ставки, чтобы снизить инфляцию, или,наоборот,должен поддерживать замедляющуюся экономику за счет51дешевыхкредитов?Долженлирегуляторувеличиватьобъемрефинансирования банковского сектора? Нужно ли отказываться отвалютных интервенций и сделать рубль полностью свободным? Для тогочтобы ответить на все эти вопросы, необходимо понять, какое воздействие наэкономику страны оказывают те или иные инструменты денежно-кредитнойполитики, и оценить влияние процентных ставок, объема валютныхинтервенций и уровня обменного курса на другие макроэкономическиепоказатели.
Проводя такую оценку, также необходимо учитывать внешниефакторы: какой эффект будут иметь повышение процентных ставок исворачивание программы количественного смягчения в США, высокаяволатильность на фондовых рынках или падение цен на сырьевые товары.Проблема анализа денежно-кредитной политики и ее влияния на экономикуРоссии еще во многом усугубляется отсутствием общепризнанных подходови методологий для оценки. Споря об эффективности тех или иных мер,эксперты часто вынуждены ссылаться либо на мировой опыт (в основномСША), либо на общетеоретические рассуждения. Но такого рода анализможет быть малоприменим для России из-за особенностей проводимойполитики и структуры российской экономики. В зарубежных исследованияхтрадиционно рассматриваются страны с устоявшимися традициями денежнокредитной политики,в которых центральные банки имеют достаточнопродолжительную и успешную историю таргетирования инфляции.
В то жевремя многие авторы отмечают, что в развивающихся странах денежнокредитная политика может быть еще до конца не сформированной;существуют различные ограничения и структурные изменения, серьезновлияющие на эффективность проводимой политики (Balazs, MacDonald,2009; Arnostova, Hurnik, 2005; Babich, 2001; Ganev et al., 2002).При проведении макроэкономических исследований достаточно частоприходится сталкиваться с необходимостью оценить влияние различныхшоков на экономическую динамику в стране.
Для небольшой открытой52экономики в качестве таких шоков можно рассматривать внешниеглобальные шоки, которые не зависят от ситуации внутри страны, а такжевнутренние шоки, такие как изменение денежно-кредитной или фискальнойполитики или реальные шоки спроса и предложения. В эмпирическойлитературе одним из популярных методов анализа различных экономическихшоков являются модели векторной авторегрессии (VAR); этот подходшироко используется для анализа денежно-кредитной и фискальнойполитики, а также для оценки влияния различных глобальных шоков. Модельвекторной авторегрессии позволяет оценивать сразу несколько переменныхи учитывает их взаимодействие. Популярность этого метода объясняетсяотносительной простотой в использовании, а также в возможностиопределить каналы распространения различных шоков в экономике страны спомощью функций импульсных откликов и получить экономическуюинтерпретацию результатов оценки. В качестве примеров использованиямоделей векторной авторегрессии для оценки денежно-кредитной политики вразличных странах можно рассмотреть работы Бернанке и Михова (Bernanke,Mihov,1997, 1998), Клариды и др., (Clarida et al., 1998); более подробныйанализ шоков фискальной политики проводится в работах Манфорда и Улига(Mountford, Uhlig, 2009), а также Мертена и Равна (Mertens, Ravn, 2010),Бландшара и Перотти (Blanchard, Perotti, 2002).
Общее развитие моделейвекторнойавторегрессиидляанализаденежно-кредитнойполитикирассмотрено в статьях (Bagliano, Favero, 1998; Fernandez-Villaverd et al., 2007;Fry, Pagan, 2005).В то же время применение моделей векторнойавторегресии для исследования развивающихся экономик может бытьсвязано с несколькими проблемами. Например, при анализе денежнокредитной политики Банка России исследователи часто сталкиваются сситуацией, когда необходимо оценить модель с большим количествомпеременных на относительно непродолжительной истории данных. Так докризиса 2008 года Банк России придерживался сразу нескольких целей поденежно-кредитной политике (стабилизация обменного курса, снижение53инфляции и поддержка выпуска) и использовал для их достижения широкийнабор инструментов, включая процентные ставки, валютные интервенции,операции по рефинансированию и абсорбированию ликвидности, а такжетребования по резервам.
Так например, в работе Esanov et al. (2005) оценкаденежно-кредитной политики до 2002 года показывает, что в этот периодвремени Банк России использовал в качестве основного индикатораденежный агрегат М1. В то же время в работе Vdovichenko, Voronina (2006)было показано, что после кризиса 1998 года регулятор стал уделять большевнимания обменному курсу, чем таргетированию инфляции.Похожиевыводы получены и в другой работе (Granville, Mallick, 2010), где такжепоказывается, что инфляция систематически превышала заданный БанкомРоссии уровень.Таким образом, для того чтобы оценить эффект от политики регуляторав модель необходимо включить несколько переменных, описывающих цели иинструменты денежно-кредитной политики.
В то же время одним изнедостатков модели векторной авторегрессии является большое количествокоэффициентов, которые необходимо оценить: для модели с n переменнымии p лагами количество оцениваемых в каждом уравнении коэффициентовбудет равно 1 + оценить(1+)2((1 + ) для всей модели); так же нужно будетпараметров матрицы ковариации. Для таких стран, как Россия– с непродолжительной историей и неустоявшейся денежно-кредитнойполитикой – данный подход может накладывать слишком строгиеограниченияпоколичествупеременных.Учитывая,чтомногиеэкономические показатели в России имеют достоверную историю только запоследние 10-15 лет (120-180 месячных наблюдений), предельное количествопеременных, которые можно включить в стандартную модель, не можетпревышать 6-9 (при количестве лагов, равном 1-3); при увеличении числалагов, количество переменных необходимо пропорционально уменьшить. Вто же время ограничение на количество переменных, во-первых, может54приводить к различным “пазлам” из-за пропущенных важных переменных(Sims, 1992; Sims, Zha, 1995; Christiano et al., 1994), а во-вторых, не позволитопределить каналы трансмиссии, через которые воздействуют внешниефакторы и денежно-кредитной политика.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
