Диссертация (1138188), страница 15

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 15)

При этом динамика st задается следующим выражением:st  X i',t 1    i ,t , гдеX i , t 1  набор объясняющих переменных для страны i в г од (t  1)  вектор параметров, подлежащих оценкеТогда вероятность наступления интересующего нас события (входа иливыхода из рецессии) для страны i в момент времени t задается следующейформулой:PrYi ,t  1 | X i ,t 1   Pr(st  0)  F ( X i',t 1 ) ,Где F(.) – функция нормального распределения (тогда это будет probitмодель) или логистическая функция распределения (logit-модель).83Оценки коэффициентов модели, получаемые с использованием этихдвух функций, будут близки в большей части точек совместногораспределения независимых переменных.

Заметные отличия могут бытьтолько в «хвостах» этого распределения: у логистической функции онинесколько толще, чем у нормального распределения. Оцениваются logitмодели со следующей функцией распределения:ewF ( w) 1 ewТогда выражение для вероятности интересующего нас события (сменарежима макроэкономической динамики) может быть переписано следующимобразом:PrYi ,t  1 | X i ,t 1  exp X i, t 1  1  exp X i, t 1  Эта модель может быть оценена при помощи метода максимальногоправдоподобия.

Тогда линейная форма от оцененных параметров и текущихзначений объясняющих переменных может служить оценкой вероятностирецессии в следующий период:P̂rYi ,t 1  1 | X i ,t   F ( X i',t ˆ )2.6. Описание результатов построения опережающих индикаторовбизнес-цикла2.6.1. Выбор показателей – предикторов смены фаз бизнес-циклаБольшинство упомянутых выше работ строится на основе помесячныхданных по экономике США, что позволило авторам использовать такиетонкие показатели экономической активности как оперативные данные одвижении рабочей силы (показатели занятости), показатели продаж, запасовизаказов,индикаторырынканедвижимостиидр.Заметим,чтосопоставимых данных по этим показателям по сколько-нибудь широкомукругу стран не существует.

Аналогичная проблема обнаруживается с такимважным предиктором рецессий в США как показатель наклона кривойдоходности государственных облигаций. Данный индикатор не может быть84использован в данной главе, поскольку сопоставимые данные по широкомунабору стран включают только среднюю ставку по государственным ценнымбумагам по всем срокам погашения.Периодичность анализируемых нами данных (погодовые) не позволяетиспользовать лагированные значения прошлой фазы бизнес-цикла (как этоделается в динамических и авторегрессионных бинарных моделях) в качествеобъясняющих переменных. В рамках погодовых наблюдений, которымиимеются в распоряжении, инертность фаз бизнес-цикла существенно ниже,чем на основе помесячных данных, для которых эти модели былиразработаны. К примеру, в соответствие с датировками NBER фаз бизнесцикла американской экономики, длительность рецессий в период 1970-2010гг. составляла от 6 до 18 месяцев, в то время как на наших погодовых данныхза период 1980-2010 гг.

только 40% рецессий длились более 1 года.Принимая во внимание, что данная работа строится на основенизкочастотных (погодовых) данных по широкому набору стран, наборвозможных индикаторов – предикторов смены фаз бизнес-цикла сужается доследующих групп факторов:Показатели внутренней макроэкономической динамики:o Опережающийиндикаторэкономическойактивностивметодологии ОЭСР;o Индексы уверенности экономических агентов в методологииОЭСР;o Прочие макроэкономические переменные (динамика инвестиций,инфляция, темп прироста ВВП).Переменные внутреннего финансового сектора:o Динамика фондовых индексов;o Процентные ставки и спрэды между ними;o Динамика банковского кредитования;o Уровень ликвидности банков;85o Общий уровень системного риска в финансовом секторе вметодологии ЦМАКП23.Показателивнешнеэкономическойконъюнктурыисбалансированности внешнеэкономических операций:o Фаза бизнес-цикла США;o Отношение счета текущих операций к ВВП;o Индекс реального эффективного валютного курса.Далее дополнительно обосновывается включение показателей в качествеопережающих индикаторов с упоромна опыт анализа теоретической иэмпирической литературы, описанный выше.Уверенность экономических агентов.

В рамках динамических моделеймакроэкономическихколебанийнаосновеобщегоэкономическогоравновесия с рациональными ожиданиями агентов при определенныхпредпосылках возможно достижение нескольких равновесных траекторий(Mankiw,2006;Zarnowitz,1996).Приэтомпереключениемежду«благоприятным» и «неблагоприятным» исходом происходит в результатерезкого изменения ожиданий (уверенности в будущей положительноймакроэкономическойдинамике).Данныеожиданиявмоделилегкостановятся самореализующимися.

Один из возможных механизмов –корректировка отдачи от инвестиций, рассчитываемая исходя из ожиданийбудущих прибылей. Если агенты предвидят ухудшение конъюнктуры, онисокращают свои текущие расходы (включая инвестиционные), в результатечего выпуск действительно падает. На немодельном уровне данную логикувпервые описал Кейнс - Keynes (1936), в работах которого одним из факторовинвестиций являются спекулятивные ожидания прибыли инвесторами.Инвестиции.Рольинвестицийвпродуцированииколебанийсовокупного выпуска отмечается как в большинстве ранних теорий бизнесциклов (первой половины прошлого века – см. обзор в Zarnowitz, 1996), так ив современных теориях реального делового цикла (технологические шоки,23См. Солнцев и др.

(2011)86вызванные инвестиционной активностью – см. обзор Rebelo, 2005).Кейнсианская теория, главенствовавшая в умах экономистов, в середине 20в., отводила значительную роль в объяснении кризисов инвестициям,движимым скачками предельной эффективности капитала - Keynes (1936).Отметим здесь также известную модель мультипликатора-акселератораинвестиций, предложенную в работах Samuelson (1939) и Hicks (1950), где врезультатевзаимодействияинвестицийивыпусканаблюдаютсяповторяющиеся колебания производства.Инфляция Динамика инфляции в рамках бизнес-циклов активноизучалась в довоенных теориях: см. например инфляционно-дефляционныйцикл втеории Хоутри.

Нарастание инфляционного давления в рамкахраспространения колебаний отмечается также в ранних динамическихмоделях общего равновесия - Lucas (1976), где случайные (неожиданные)шоки монетарной политики вызывали вначале изменения относительныхцен, а затем и колебания общего уровня цен.Темпы прироста ВВП. Замедление экономики (сокращение темповприроста ВВП) перед рецессиями можно скорее отнести к эмпирическомуфакту и апеллировать к интуиции читателя. Действительно, если пикэкономической активности предшествует рецессии, то при движении к немутемпы роста экономики сокращаютсяВлияние глобального фактора. В последние десятилетия накопилсязначительный эмпирический опыт, подтверждающий рост синхронностибизнес-циклов ключевых стран мировой экономики – (Stock, Watson, 1999;Zarnowitz, 1996).

Среди причин – рост интегрированности стран в мировуюэкономику, ведущий к повышенной зависимости экономик друг от друга, атакже к росту влияния общих шоков. Это объясняет необходимость учетаглобального фактора в моделях бизнес-цикла отдельных стран.Счеттекущихопераций.Значимостьпоказателейвнешнеэкономического баланса в объяснении бизнес-циклов отмечал в своихработах Хоутри.

В его монетарной по своей природе теории, разработанной в87том числе для открытых экономик, сокращение торгового баланса (основнойкомпоненты счета текущих операций) ведет к оттоку золотовалютныхрезервов, и, при прочих равных, к сокращению денежного предложения ирецессии.Altug(2009),перечисляяэмпирическиезакономерности,наблюдаемые в рамках бизнес-циклов, отмечает, что торговый баланс ведетсебя контрциклично, поскольку импорт более подвержен циклическимколебаниям, чем экспорт. Это обосновывает необходимость учета сальдосчета текущих операций как показателя внешнеэкономических дисбалансовпри разработке опережающих индикаторов смены фаз бизнес-цикла.Динамика реального эффективного курса национальной валюты врамках бизнес-цикла может быть соотнесена с колебаниями в темпахинфляции.Припрочихравных,ускорениеинфляцииврамкахповышательной фазы бизнес-цикла ведет к укреплению реального курса, чтоподрывает торговый баланс страны и, тем самым, сокращает ее доход(выпуск).Банковское кредитование и процентные ставки.

Влияние переменныхфинансового рынка рассматривается в нескольких монетарных теорияхбизнес-цикла. Так, в рамках ранних довоенных теорий Хоутри и Хайекаисточником циклических колебаний в экономике считалась нестабильностьбанковского кредитования - Zarnowitz (1996). В этих же теориях переменной,реагирующей на изменение кредитной активности, была ставка процента.Этопозволилосвязать финансовые иреальные переменные черездоступность финансовых ресурсов для инвестиций. Важность кредитногофинансирования при внедрении инноваций в производство отмечалШумпетер-Zarnowitz(1996).Веготеорииколебаниявыпускаобуславливаются инновационными волнами различной длины.Фондовые индексы.

Шоки цен на активы считаются важным фактором,способным спровоцировать макроэкономические колебания через механизмфинансового акселератора (влияние на стоимость залогов по кредитам и,88соответственно, на доступность кредита, что обуславливает спрос на активыи их цены) – Bernanke, Gertler, Gilchrist (1999).Ликвидность и доступность кредита на межбанковском рынке. ВработеGertler,Kyotaki(2011)авторынаосновединамическойстохастической модели общего равновесия с финансовыми посредникамиприходят к выводу, что шоки ликвидности отдельных банков в сочетании снесовершенствами рынков межбанковского кредитования ведут к усилениюкризисногоспада.Механизм–снижениепредложениякредитапострадавшими банками в условиях ограниченного доступа к ликвиднымресурсам.

Расчеты, проведенные авторами, также показывают, что политикаЦентрального банка по предоставлению доступа к рефинансированию можетснизить негативный эффект финансовой нестабильности на выпуск.Влияние финансовых кризисов. В работе Cardarelli et al. (2011)показывается, что периоды финансовой нестабильности сопровождаютсясущественными социально-экономическими потерями. Авторы исследовали113 эпизодов финансовой нестабильности в 17 развитых странах за период1980–2007 гг. и пришли к выводу, что замедления темпов роста выпуска ирецессии, которым предшествовали эпизоды финансовой нестабильности,оказывались более существенными по сравнению с макроэкономическимизамедлениями без финансовых стрессов (по критерию кумулятивных потерьв выпуске в процентах ВВП).2.6.2.

Результаты оценивания моделей входа и выхода из рецессииОценка бинарных моделей входа рецессию и выхода из нееосуществлялась в три этапа.Первое. Вначале оценивались регрессии переменных фазы бизнес-циклатолько на опережающий индикатор ВВП в методологии ОЭСР. Былоинтересно, насколько качественно один этот индикатор может предсказыватьсостояние экономики (если он окажется наилучшим предиктором, тогдапостроение и использование других моделей нецелесообразно). Сравнениемоделей на основе подобранного нами набора наилучших предикторов с89моделями только на основе существующих опережающих индикаторовОЭСР позволит оценить, насколько предложенные модели вероятностипереключения между фазами бизнес-цикла полезнее существующих.Второе.

Характеристики

Список файлов диссертации