Диссертация (1138188), страница 16

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

Текст из файла (страница 16)

Далее оценивались модель только с переменными реальногосектора, куда уже не входил сам опережающий индикатор ВВП: возможнымирегрессорами могли быть ожидания потребителей и производителей вкачестве косвенной оценки будущей макроэкономической динамики идругие нефинансовые показатели.К блоку переменных реального сектора были отнесены показателивнутренней макроэкономической динамики (опережающие индикаторы ВВПв методологии ОЭСР, индексы потребительской и бизнес-уверенности,динамикаинвестицийиВВП,импортстроительныхматериалов,производство электроэнергии и др.) и внешнеэкономической конъюнктуры(реальный эффективный валютный курс, счет текущих операций и др.).Третье. На третьем шаге модели с переменными реального секторабыли дополнены показателями финансового сектора.

Было выяснено,приводит ли их учет к повышению предсказательной силы моделей.Блок переменных финансового сектора включает в себя фондовыеиндексы, различные процентные ставки и спрэды между ними, динамикукредитования и ликвидности банков и др. Отдельно отметим показательобщего уровня системного риска в финансовом секторе, разработанного вЦМАКП - см. Солнцев и др. (2011).

По нашему предположению, уровеньфинансового стресса может оказаться значимым предиктором кризиса вреальном секторе.Былпроведенпредварительныйанализиндивидуальнойпрогностической силы отдельных индикаторов. Для этого были оцененыпарные регрессии бинарного выбора переменных входа и выхода из рецессиина каждый показатель по отдельности (см. табл. 5).

Качество приближениябыло оценено при помощи псевдо R2 парных моделей, а также значимостикоэффициентов перед соответствующим индикатором. Итоговые результаты90представлены в табл. 5 и отсортированы по степени приближениявероятности входа в рецессию.Анализ показал, что наиболее информативными индивидуальнымипредикторами являются опережающие индикаторы ВВП в методологииОЭСР.Такжевесьмавысокиепоказателипрогностическойсилыпродемонстрировали показатели, характеризующие ожидания потребителейи бизнес-сообщества.

Значимым предиктором переключения между фазамибизнес-цикла является динамика инвестиций. Замедление темпов приростареального ВВП и их глубокий спад предсказывают вход и выход из рецессии.Рост сальдо счета текущих операций по отношению к ВВП значимо снижаетвероятность входа и повышает вероятность выхода из рецессии. Весьмаобнадеживающиерезультатыдемонстрируетиндикаторфинансовогокризиса.

Значимыми предикторами также являются ставка на межбанковскомрынке и индикаторы кредитного бума.Таблица 5 – Предсказательная сила отдельных частных опережающихиндикаторов бизнес-циклаМодель входа врецессиюОбъясняющие переменные - Xt-1Опережающий индикатор ВВП, в методологииОЭСР, год к годуТемп прироста индикатора потребительскойуверенности, в методологии ОЭСР, за годТемп прироста индикатора предпринимательскойуверенности, в методологии ОЭСР, за годОпережающий индикатор ВВП США, вметодологии ОЭСР, год к годуТемп прироста реального ВВП, за годТемп прироста инвестиций в основной капитал (безучета запасов), за годОтношение сальдо счета текущих операций к ВВПСводный опережающий индикатор системногофинансового кризиса (в методологии ЦМАКП)*Уровень безработицыОтношение кредитов банков к ВВПОтношение внешнего долга к золотовалютнымрезервам91Модель выхода изрецессииПсевдоR2P-знач.(z-стат.)ПсевдоR2P-знач.(z-стат.)0,410,000,370,000,280,000,190,000,160,000,230,000,160,040,000,000,150,070,000,000,040,030,000,000,050,020,000,040,030,020,020,010,010,010,040,070,010,080,000,260,010,060,030,21Ставка процента на межбанковском рынке0,010,03Отношение импорта к экспорту0,010,02Отношение кредитов банков к депозитам0,010,02Темп прироста реального эффективного курса, загод0,010,05Регулируемая ставка процента0,010,09Темп инфляции, за год0,010,09Ставка процента по государственным облигациям0,010,16Спрэд между ставкой процента на межбанковскомрынке и по государственным облигациям0,010,30Темп прироста производства электроэнергии, загод0,000,20Темп прироста цен акции, за год0,000,41Спрэд между ставкой процента на межбанковскомрынке и регулируемой ставкой процента0,000,44Отношение абсолютно ликвидных активов ксовокупным активам банковского сектора0,000,94Примечание: * - берется без лага, поскольку по построению ужеопережения финансового кризиса в 1 год, см.

(Солнцев и др., 2011)0,010,010,020,200,290,060,050,000,010,010,000,470,270,310,010,290,010,010,110,380,030,160,000,47содержит лагИсточник: расчеты автораРезультаты оценивания бинарной модели входа в рецессию приведены втабл. 6. Описательные статистики зависимой и объясняющих переменных,вошедших в итоговые модели входа в рецессию приведены в табл.

П3 вПриложении.Таблица 6 - Результаты оценивания бинарной модели входа в рецессиюОбъясняющие переменные(лаг = 1 год)Опережающий индикатор ВВП страныпо методологии ОЭСР, год к годуПоказатели реального сектораТемп прироста индикаторапредпринимательской уверенностиОпережающий индикатор ВВПСШАпо методологии ОЭСР, год к годуОтношение сальдо счета текущихопераций к ВВПТемп прироста реального ВВП,за годПоказатели финансового сектораСводный опережающий индикаторЗависимая переменная – вероятность входа врецессиюМодельМодельМодель столько столько споказателямиопережающим показателямиреального ииндикаторомреальногофинансовогоВВП ОЭСРсекторасекторов–1,191***(0,235)–0,326**(0,142)–0,340**(0,141)–0,442***(0,143)–0,422***(0,141)–0,119*(0,063)–0,579***(0,193)–0,176**(0,082)–1,024***(0,277)6,788*92системного кризиса банковскогосектора (без лага) по методологииЦМАКП (Солнцев и др., 2011)Отношение кредитов к депозитам(LTD)Процентная ставка рынкамежбанковского кредитования(МБК)Константа(3,904)0,008*(0,005)0,131***(0,029)–0,899***(0,323)2462089,33(0,000)0,370(0,273)–36,2–0,141(0,662)2472051,46(0,000)0,000(1,000)–55,2–1,713*(0,945)2472077,88(0,000)0,000(1,000)–42,0Число наблюденийЧисло странLR-тест на значимость уравнения вцелом (Р-значение)LR-тест на отсутствие случайныхэффектов (Р-значение)Значение логарифмической функцииправдоподобия20,3940,3620,459Псевдо-R (Эфрона24)Примечания.

* – значимость на уровне 10%; ** – значимость на уровне 5%; *** –значимость на уровне 1%.Источник: расчеты автора.Интерпретация полученных результатов. Все переменные значимовошли в уравнения с ожидаемыми знаками коэффициентов. Повышение втекущемгодузначенийопережающихиндикаторовОЭСРдляанализируемой страны и для страны – лидера мировой экономики (США)снижает вероятность наступления рецессии в следующем году. Аналогичновлияет улучшение ожиданий предприятий. Низкое значение профицита счетатекущих операций или переход его в отрицательную область говорят оприближении макроэкономического кризиса. При замедлении темповприроста ВВП возрастает риск наступления рецессии, а при повышенииуровнясистемныхрисковвфинансовомсекторе–вероятностьотрицательных темпов прироста реального выпуска. Рост ставок намежбанковском рынке выступает сигналом надвигающегося кризиса.Существенный рост соотношения кредиты–депозиты вплоть до слишком24Формула расчета: R2  1 NTi 1Nt 1Ti 1(Yi ,t  ˆ i ,t ) 2(Yi ,t  Yi ) 2t 1, где Yi ,t - фактическое значениезависимой переменной (значение «1», если зафиксирована рецессия, «0» - иначе), ˆ i,t модельное значение вероятности рецессии.93высокого уровня может означать накопление значительных кредитныхрисков, не совместимых с продолжением фазы экспансии бизнес-цикла.Предсказательная сила модели по критерию псевдо-R2 хуже прииспользовании показателей реального сектора, чем переменных реального ифинансового секторов.

Это свидетельствует о важности учета последних.Модель только с опережающими индикаторами ОЭСР точнее, чем только споказателями реального сектора, но уступает модели с полным наборомпредикторов (относящихся к реальному и финансовому секторам). Такимобразом, наши расчеты свидетельствуют о том, что если учитыватьпеременные финансового сектора, то можно лучше предсказать наступлениерецессии.Всоответствиистестомнаслучайныеэффектымодельпообъединенным данным (без учета панельной структуры) предпочтительнеедля всех трех спецификаций. Таким образом, гипотеза о наличии присущихстранам «врожденных» вероятностей входа в рецессию не находитподтверждения на имеющихся данных. Проведенные тесты показывают, чтов выборке развитых экономик нет экзогенно задаваемой уязвимости кмакроэкономическимкризисам,скорееонаопределяетсянаборомсложившихся внешних и внутренних факторов.Далее для оценки прогностической силы модели необходимо выбратьпорог отсечения, отделяющий область «подачи сигнала» моделью отспокойногосостояния.Какбылоотмеченовыше,данныйвыборосновывается на минимизации функции потерь регулятора, составленной извзвешенной суммы ошибок первого и второго рода:L(Θ)= Θ * C / (A+C) + (1- Θ) * B / (B+D)При любых значения параметра Θ - параметра чувствительностирегулятора к ошибкам первого рода по сравнению с ошибками второго рода– эта функция будет иметь точку минимума, поскольку доля ошибок первогорода растет с увеличением значений порога отсечения, тогда как доляошибок второго рода – наоборот, падает (см.

Характеристики

Список файлов диссертации