диссертация (1169905), страница 22
Текст из файла (страница 22)
Действительно, в отличие от регулирования притока и оттокаиностранных инвестиций в целом, где целью является уравновешиваниеосновных макроэкономических показателей и либерализация различных видовсделок может привести к разным последствиям для экономики страны, рольвнешней финансовой репрессии представляется однозначной.Для последующего корректного чтения графиков и анализа получившейсястатистической информации следует уточнить: чем больше становится значениеиндекса FRIext, тем сильнее уровень финансовой репрессии, и наоборот.Fernández A., Klein M.W., Rebucci A., Schindler M., Uribe M. Capital control measures: A new dataset // IMFEconomic Review, 2016, no.
64(3), pp. 548–574.139114В данной работе для построения индекса FRIext мы использовали методглавных компонент140, применяя его к случайной выборке, состоящей из двадцатистран ОЭСР и пяти стран БРИКС. Во всех случаях, за исключением России иБразилии, первая компонента объясняет более 75% вариации исследуемыхэлементов.Значения факторных нагрузок первой компоненты, демонстрирующихкорреляцию факторов с вариацией компоненты, свидетельствуют о том, что вбольшинстве стран ОЭСР, представленных в выборке, практически отсутствуютограничения на ввоз и вывоз капитала.Это объясняется тем, что в странах ОЭСР развит финансовый сектор,который способен абсорбировать приток иностранных инвестиций, во много разпревышающий ВВП данных стран141. Исключением являются Австралия,Швейцария и Франция, где наблюдаются частичные ограничения на фондовом,облигационном и денежном рынках.Отметим также, что в странах, где движение капитала либерализовано неполностью, ограничения распространяются на все виды рынков, включаябанковский сектор.
Такая стратегия правительств, использующих инструментывнешнейфинансовойрепрессии,объясняетсявысокойстепеньювзаимосвязанности рынков, поэтому для достижения наибольшей эффективностиограничительных мер чаще всего необходим комплексный подход.Можно сделать вывод: политика финансовой репрессии, проводимая вразвитых странах, не поддерживается внешними инструментами. Общейтенденцией для большинства стран ОЭСР является либерализация счетадвижения капитала, что можно проследить по динамике индекса FRIext за 2000–2014 гг. на рис.12.Ахмед Абу Бакр Ф.А. Анализ структуры индекса финансовой репрессии в странах ОЭСР и БРИКС / Ахмед АбуБакр Ф.А. // Финансовая аналитика: проблемы и решения.
2017. Т. 10. Вып. 8. С.859–876.141Столбов М.И. Финансовый рынок и экономический рост: контуры проблемы / М.И. Столбов. – М.: Научнаякнига, 2008. С. 58–61.140115абИсточник: расчеты автора, подготовленные на основе базы данных МВФ; Fernández A., KleinM.W., Rebucci A., Schindler M., Uribe M. Capital control measures: A newdataset // IMF EconomicReview, 2016, no.
64(3), pp. 548–574. URL: http://www.columbia.edu/ ~mu2166/fkrsu. (датаобращения 08.08.2017)Рис. 12. Динамика индекса внешней финансовой репрессии в странах ОЭСР в 2000–2014 гг.: а –Австралия и Швейцария; б – другие страны ОЭСР.Как можно заметить, начиная с 2005 г., в шести из восьми экономик ОЭСР,отобранных для выборки, индекс FRIext принимает нулевое либо близкое к нулюзначение (в Израиле применяются меры ограничительного характера в отдельныхслучаях).Альтернативнымпоказателем,которыйпозволяетсравнитьстепеньрегулирования внешних потоков капитала, является средний показатель погруппам секторов финансового рынка.
Мы рассчитали средний показатель за2000–2014 гг. для ограничений притока и оттока капитала на фондовом, денежноми производном рынках, а также в банковском секторе. Полученные результатыпредставлены в табл.16.Как следует из анализа приведенных данных, в странах БРИКСнаблюдаются ограничения по всем видам активов и во всех сферах финансовогосектора, в то время как страны ОЭСР намного более открыты для иностранныхинвестиций в финансовый сектор.116Отметим, что ни одна страна ОЭСР не превысила пороговое значение 0,5 нипо одной подгруппе финансового сектора. Чаще всего данный показатель непревышает 0,2.Таблица 16Средние значения коэффициентов регулирования финансового рынкаСтранаeqbommcidefcgsАвстралия0,400,180,190,120,190,310,00Бразилия0,950,630,330,490,690,760,40Канада0,000,000,000,000,000,000,00Китай1,000,991,001,001,001,000,83Франция0,120,040,320,260,000,000,00Индия1,000,981,000,860,861,001,00Япония0,120,080,070,180,150,070,07Израиль0,120,080,070,180,150,070,07Нидерланды0,000,000,000,000,000,000,00Норвегия0,000,000,000,000,190,000,00Россия0,820,700,890,800,670,570,13ЮАР0,670,700,700,420,951,000,50Швейцария0,080,090,110,210,130,170,00Источник: расчеты автора, подготовленные на основе базы данных МВФ; Fernández A., KleinM.W., Rebucci A., Schindler M., Uribe M.
Capital control measures: a new dataset. IMF EconomicReview, 2016, no. 64(3), pp. 548–574. URL: http://www.columbia.edu/~mu2166/ fkrsu. (датаобращения 08.08.2017)В странах же БРИКС очевидно преобладание активной политики жесткойвнешней финансовой репрессии, ведь во всех секторах отрасли наблюдаетсясредний коэффициент регулирования, близкий к единице (рис. 13).Источник: расчеты автора, подготовленные на основе базы данных МВФ; Fernández A., KleinM.W., Rebucci A., Schindler M., Uribe M. Capital control measures: A new dataset // IMF EconomicReview, 2016, no.
64(3), pp. 548–574. URL: http://www.columbia.edu/~mu2166/ fkrsu. (датаобращения 08.08.2017)Рис. 13. Динамика индекса внешней финансовой репрессии в странах БРИКС в 2000–2014 гг.117Активно используются инструменты внешней финансовой репрессии вРоссии и Бразилии, где выборочно и гибко применяются инструментырегулирования как на первичном рынке, так и на рынке производных финансовыхинструментов.Случай Бразилии наиболее примечателен, поскольку, как было отмеченоранее, правительство страны оперативно реагировало на положение внешнейэкономической конъюнктуры, усиливая регулирование в периоды возможного«перегрева» и ослабляя контроль, когда страна нуждалась в дополнительномвнешнем финансировании.Полезно также исследовать показатели притока и оттока капитала.Считается, что развивающиеся страны жестко ограничивают как приток, так иотток капитала, чтобы, с одной стороны, избежать «перегрева» экономики, а сдругой стороны, не допустить утечки капитала на более конкурентныйфинансовый рынок (рис.14).Источник: расчеты автора, подготовленные на основе базы данных МВФ; Fernández A., KleinM.W., Rebucci A., Schindler M., Uribe M.
Capital control measures: A new dataset // IMF EconomicReview, 2016, no. 64(3), pp. 548–574. URL: http://www.columbia.edu/~mu2166/ fkrsu. (датаобращения 08.08.2017)Рис. 14. Средний индекс ограничений притока и оттока капитала в странах ОЭСРи БРИКСРазвитые же страны обладают емким и институционально устойчивымфинансовым рынком, поэтому не дискриминируют иностранных инвесторов навнутреннем рынке.
В то же время острая проблема государственного долга в118Европе, Японии и США побудила развитые страны устанавливать некоторыеограничения на отток капитала. Представленная на рис. 14диаграмма позволяетисследовать структуру ограничений движения капитала с точки зрения притока иоттока инвестиций.Таким образом, анализ структуры индекса показал, что те страны выборки,гдеприменяютсямерывнешнейфинансовойрепрессии,устанавливаютограничения на приток и отток капитала во всех отраслях финансового сектора,повышая эффективность применяемых инструментов.В целом можно заметить, что уровень внешней финансовой репрессии вразвитых странах достаточно низкий, в то время как в развивающихсясохраняются высокие барьеры доступа к национальному финансовому сектору.С учетом динамики можно выделить группу стран со стабильной политикойкапитальных ограничений и группу стран с гибкой политикой регулированияиностранных инвестиций.Таблица 17Выборка стран для кластерного анализа1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.Группа развитых странАвстралияКанадаФранцияЯпонияИзраильНидерландыНорвегияШвейцарияВеликобританияСШАГерманияПольшаТурцияИталияЮжная КореяИспанияШвеция1.2.3.4.5.6.7.8.Группа развивающихся странБразилияРоссияИндияКитайЮжная АфрикаАргентинаИндонезияВьетнамИсточник: классификация ОЭСР.Ранее нами были выявлены группы стран с высоким и низким уровнеминдекса внешней финансовой репрессии.
Сравнительный анализ статистической играфической информации показал, что в развитых странах индекс низкий и не119превышает 0,2. В развивающихся странах роль ограничений движения капиталаочень высока.Однако данный вывод основывается на выборке из 13 стран, гденаблюдались выбросы. Например, в Австралии индекс финансовой репрессиисопоставим с показателями Бразилии. В связи с этим используем кластерныйанализ для расширенных групп развивающихся и развитых стран (табл. 17).Кластерный анализ направлен на определение групп наблюдений 142 . Длятекущего исследования будем использовать кластеризацию на основе методаделения, который позволяют выявить несколько непересекающихся групп.Один из наиболее часто встречающихся методов деления – это методk-средних.
В его рамках задается число кластеров kс использованиемитерационного процесса143. Каждое наблюдение классифицируется в той группе,средняя которой находится ближе всего к наблюдению. Затем на основе такогоупорядочения определяется новая средняя группа. Такая процедура повторяетсядо тех пор, пока ни одно из наблюдений не меняет кластера. Алгоритм начинаетсяс посеянных значений групповых средних k.Разновидностью кластерного анализа k-средних является деление на группыметодом k-медиан. Тот же процесс повторяется с назначением наблюдений вгруппу, медиана которой находится ближе всего к наблюдению.Метод деления позволяет обрабатывать большие массивы информации.Нашейцельюявляетсяопределитьбинарныеданные,соответствующиеприменению или неприменению инструментов внешней финансовой репрессии.142143Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis / Kaufman L., Rousseeuw P.J.
– New York, Wiley, 1990.Cluster Analysis / Everitt B.S. – 3rded. London, Arnold, 1993.120Таблица 18Матрица сходства методов кластеризацииМЕТОД КСРЕДНИХМЕТОД КМЕДИАН112310443410Всего1042ВСЕГО444477725Источник: расчеты автора.Из всех показателей сходства кластеров для бинарных переменныхнаиболее подходящим представляется коэффициент Джаккарда, поскольку онисключает совместные нулевые сравнения в формуле. Данный коэффициенттакже прост в интерпретации. Используем первые наблюдения k в качествецентров кластеров k-средних и k-медиан. Для сравнения полученных двумяметодами кластеров была построена матрица (табл.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
