диссертация (1169856), страница 28
Текст из файла (страница 28)
Из сгруппированных данных ДКП за 2008-2015 гг. (Рис. 2.12) следует, что в ситуацииэкономической «неопределённости» действия мегарегулятора вызывали большие вопросы как в отношении соответствия целей по ИПЦ, так и в части обеспечения стабильности курса национальной валюты.
Отметим, что снижениетемпов инфляции до сопоставимого с таргетом уровня и «относительная стабилизация» валютного рынка в 2016-2017 г., не позволяет, тем не менее, ввидусвоей кратковременности, делать однозначные научные выводы. Невыполнениецелей по инфляции и курсу рубля объяснимо влиянием экзогенных факторов,однако, инструменты в распоряжении регулятора предоставляют возможностиболее оперативного приятия мер. В конце 2014 г. в русле либерализации валютной сферы российские денежные власти приняли решение о прекращениивалютных интервенций и переходу к плавающему курсу рубля, что в перспективе способствует нивелированию высокой зависимости значений ИПЦ от курсовых колебаний и смягчению внешнеэкономического воздействия на финансовый рынок (включая ценообразование на энергоресурсы), поддержанию экспорта и формированию более эффективной экономической модели в целом.245Дж.
Хэммонд. Руководство № 29: Практика инфляционного таргетирования. Центр исследований центральных банко. Банк Англии. − 2012.S.Fries, A. Taci. Cost Efficiency of Banks in Transition: Evidence from 289 Banks in 15 Post-Communist Countries.//Journal of Banking and Finance.− №29. − 2005.
С. 55-81.246116Рисунок 2.12 – Общие тренды денежно-кредитной политики России (2008-2015)Сводный график показателей ДКП России (2008 - 2015 )n8070Курс доллараКлючевая ставкаСтавка рефинансированияИнфляция (годовая)Инфляция (помесячно)6050403020100Январь 2008Февраль 2008Март 2008Апрель 2008Май 2008Июнь 2008Июль 2008Август 2008Сентябрь 2008Октябрь 2008Ноябрь 2008Декабрь 2008Январь 2009Февраль 2009Март 2009Апрель 2009Май 2009Июнь 2009Июль 2009Август 2009Сентябрь 2009Октябрь 2009Ноябрь 2009Декабрь 2009Январь 2010Февраль 2010Март 2010Апрель 2010Май 2010Июнь 2010Июль 2010Август 2010Сентябрь 2010Октябрь 2010Ноябрь 2010Декабрь 2010Январь 2011Февраль 2011Март 2011Апрель 2011Май 2011Июнь 2011Июль 2011Август 2011Сентябрь 2011Октябрь 2011Ноябрь 2011Декабрь 2011Январь 2012Февраль 2012Март 2012Апрель 2012Май 2012Июнь 2012Июль 2012Август 2012Сентябрь 2012Октябрь 2012Ноябрь 2012Декабрь 2012Январь 2013Февраль 2013Март 2013Апрель 2013Май 2013Июнь 2013Июль 2013Август 2013Сентябрь 2013Октябрь 2013Ноябрь 2013Декабрь 2013Январь 2014Февраль 2014Март 2014Апрель 2014Май 2014Июнь 2014Июль 2014Август 2014Сентябрь 2014Октябрь 2014Ноябрь 2014Декабрь 2014Январь 2015Февраль 2015Март 2015Апрель 2015Май 2015Июнь 2015Июль 2015Август 2015Сентябрь 2015tИст.: Подготовлено авторомДальнейший анализ эффективности моделей РФР углублен при помощимодели DEA-оценки входных данных (макроэкономические показатели, включая ЗВР, расходы регулятора и др., Табл.
2.25) и «выходов» (показатели монетарного и пруденциального регулирования, результаты деятельности финансово-кредитных институтов и др., Табл. 2.25). В качестве поправочного247 коэффициента предлагается принимать показатель девиации реального индекса CPI(ИПЦ) стран от таргетируемой величины. Для расчета величины отклонения(девиации) эффективности ДКП от эталонного значения предлагаем рассчитатьсредневзвешенные величины отклонения инфляции от таргета (0≤ Dev CPI ≤1)и ключевых ставок. Модель оценки эффективности РФР248 построена с учетомлинейной функций совокупной стоимости затрачиваемых человеческих и материальных ресурсов и конечной результативности, где за меру весов может бытьпринята предполагаемая величина равная 1.
В данном ключе проведено ранжирование регуляторов эффективности от 4 до 1. Расчеты табл. 2.24 произведеныс использованием источников представленных в Таблице 2.25 данных при помощи формулы модели Фарелла с введением переменных:247При расчете параметров КНР за дополнительный поправочный коэффициент (~0,5) принят размер параллельной банковской системы.248Шкала бальная (1−100). Предложенные границы интервалов от 1 до 50; 50 до 75; 75 до 90; 90 до 100 баллов в отличие от исходноймодели DEA, где границы предлагаемых интервалов равны 20.117x − множество результатов «выходов», y – множество результатов «входов»; = (1, … , ) (2,… , ),(2.1)2.24 − Ранжирование стран по уровню эффективности регулирования финансовых рынков (по результатам DEA−анализа)КонечныйпоказательРазмер рынкаБаллы (100)УровеньэффективностирегулированияУровеньинтеграциирегулированияКитайСША123986(0,3944) (0,8658)Великобритания382(0,8213)Германия ФранцияЯпония Австралия Нидерланды Бразилия Россия490(0,9013)566(0,6627)677(0,773)787(0,8755)895(0,9523)10114447(0,4489) (0,4721)42213221441(3)2(3)6(5)5(5)2(5)5(3)4(5)5(5)3(2)5(4)Ист.: Подготовлено авторомгде n>1 и m>1 − неотрицательные переменные;V (y1, … ,yn) — суммированная числовая оценка полученных результатов(outputs),а v(x1, … , xm) — использованных ресурсов (inputs).Для определения эффективности числа j органов, регулирующих финансовые рынки (если интеграция регуляторов неполная или отсутствует) нужнопостроение модели анализа суммированной ценности результатов и ресурсов,полученных (outputs) и использованных (inputs) числом j регулирующих органов (регуляторов):1 =()∑=1 ()∑=1 ,где множества () = (1 () … , (2.2)()) и () = (1 () … , ()), обозна-чают «выходы» и «входы» регуляторов (в том числе центральные банки), и,следовательно, переменные l и k представлены неотрицательными значениямивесовых коэффициентов «входов» и «выходов».
За общие поправочные коэффициенты предложено принимать показатели девиации средневзвешенного индекса CPI от таргетируемого уровня и действующих ставок (со знаком +). Суммируем результаты нашего исследования и анализа научных работ249 на предмет зависимости интеграции пруденциального надзора и регулирования от развития экономики, финансового рынка и политического устройства стран:249М.
Melecky, А.М.Podpiera. Institutional structures of financial sector supervision, their drivers and historical benchmarks//Journal ofFinancial Stability. − № 09. − 2013. Р.428-444.118Таблица 2.25 − Показатели эффективности ДКП и регулирования финансовокредитных организаций стран мира250государства(нумерованныепо размерубанковскогорынка)ВВП№ коэффи- СPIтипмодели РФР1Китайденежная всего активы денежная всего всеговсеговсеговсегомасса активы банков массабан- персонал персонал персонал персонал(М2) банков (всего) (М2) кков монетар- регулятора регулятора регуляUSD (млрд.кВВП(ед.)ногобанковбанковтоUSD)ВВП%органаскогоскогора/число%(на1000рынкарынка к банковчел.)(чел.)активамбанков-0,473%1,6%1999424280 234%193%39492,7170070,724,32-0,622%0,76%156211535089,6%687120,222240,140,323-0,275 2%0,55%415212666 430% 141,0$3601,742112510,3311,694-0,905 2%0,19%34868235212% 90,0%173411,613880,160,775-0,965 2%0,07%2456286% 89,8%5791342770,547,386+0,192%2,38%115514779104% 251,3%1984,999970,8650,47-0,362%2,9%17343103196% 109,7%581,15800,18108-0,065 2%0,7%10382865323% 117,4%2040,81010,030,499+0,42 4,5% 6,41%1867224696%23411213660,65,83+1,851121200263,245892,294,8институционалнаяСШАфункциональнаяВеликобританияинтегрированнаяГерманияинтегрированнаяФранцияфункциональнаяЯпонияинтегрированнаяАвстралиятвин-пиксНидерландыинтегрированнаяБразилияфункциональнаяРоссияинтегрированнаяCPIциент target (ИПЦ)девиации %(2014)ИПЦ от%таргета0≤1−СPI/target≤104% 11,34%784888%79,6%74,9% 60,3% 923252Ист.: Подготовлено автором с использованием данных национальных органов РФР (2014 г.)- в случае высокой концентрации активов в конгломератах снижается эффективность РФР – особенно в части защиты инвесторов и конкуренции;- в условиях развитости небанковского финансового рынка органы надзораи регулирования имеют тенденцию к консолидации по типу твин-пикс;- в меньших по объему ВВП экономиках, как правило, существует бόльшаяинтеграция органов пруденциального надзора, и меньшая253 − регулированияделовой этики (эксперты объясняют это высоким уровнем их открытости);- в банковских системах с высоким уровнем рисков и зависимостью отвнешних рынков капитала, органы пруденциального надзора, в основном, интегрированы;- в более развитых странах с эффективным госаппаратом (согласно индексу WGI) распространены интегрированные модели пруденциального надзора;250Числовые показатели рассчитаны по средневзвешенным курсам валют с 01.01.2014 по 31.12.2014 (1USD=0,784EUR;1USD=38,4217RUB; 1USD=110,101JPY; 1USD=1,154AUSD; 1USD= 6,394CNY; 1USD=2451BRL; 1USD=0,632GBP).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
