CC BY
23
Вестник Института экономики Российской академии наук
1/2017
Д.В. БУРАКОВ
кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры «Денежно-кредитные отношения и монетарная политика» ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
ЭЛАСТИЧНОСТЬ РОССИЙСКИХ КРЕДИТНЫХ ЦИКЛОВ: ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ГИПОТЕЗЫ ФИНАНСОВОЙ ДИВЕРГЕНЦИИ
В статье рассматривается гипотеза финансовой дивергенции на основе исследования 18 национальных кредитных циклов развитых и развивающихся стран за период с января 2002 г. по январь 2015 г. Целью исследования является эмпирическое тестирование чувствительности российского кредитного рынка к шокам на национальных кредитных рынках стран выборки. Для проверки жизнеспособности гипотезы мы тестируем эластичность национальных кредитных циклов России в краткосрочной и долгосрочной перспективах. Для выявления наличия/отсутствия эластичности проводится тестирование на наличие коинтеграции. Для оценки чувствительности к экзогенным шокам мы используем простую модель векторной авторегрессии (ВАР-модель) и функцию импульсного отклика. Для определения причинно-следственной взаимосвязи между национальными кредитными циклами мы используем парный тест причинно-следственной связи Грейнджера. В результате проведенного исследования мы пришли к следующим выводам. Во-первых, взаимосвязь между российскими кредитными циклами и циклами развитых стран выборки существует. Во-вторых, мы обнаружили, что отечественные кредитные циклы эластичны к кредитным циклам развитых стран выборки как в краткосрочном, так и в долгосрочном периодах. Данные результаты подтверждают необходимость пересмотра современной теории кредитного рынка и международных финансов, а также необходимость принятия их во внимание при разработке и осуществлении национальной монетарной политики.
Ключевые слова: кредитный цикл, кредитный риск, кредитный рынок, финансовый разрыв, финансовая дивергенция, эластичность, международные финансы.
: С21, Е32, Е51. Введение
Ускорение темпов экономического роста и роста финансового сектора ряда развивающихся стран Латинской Америки и Азии на фоне устойчиво невысоких темпов развитых стран привело к возникновению в конце ХХ столетия гипотезы, согласно которой масштаб и комплексность организации рынков товаров, услуг и активов развивающихся стран достигло такого уровня, что влияние рынков развитых стран схо-
дит на нет. Другими словами, допускалось, что устойчивость национальных экономик и финансовых рынков развивающихся стран к внешним шокам существенно усилилась, а чувствительность, наоборот, сократилась. Данное эмпирическое наблюдение, основанное на превышении показателей функционирования национальных экономик, фондовых рынков и банковских систем развивающихся стран над странами развитыми (в первую очередь США), подтолкнуло исследовательские и экспертные круги к выдвижению гипотезы отрыва (decoupling hypothesis). Причем данная гипотеза распространяется как на экономический сектор (economic decoupling), так и на финансовый (financial decoupling).
Содержание гипотезы отрыва весьма неоднозначно и может затрагивать различные аспекты взаимосвязи национальных экономик и финансовых рынков. Так, например, в одних случаях гипотеза отрыва отражает степень синхронности в движении национальных экономических циклов и их зависимости друг от друга. В других случаях речь может идти о степени чувствительности национального финансового рынка к шокам спроса или технологическим шокам на других рынках.
В рамках данного исследования рассмотрению подлежит именно гипотеза финансовой дивергенции (financial decoupling hypothesis).
Поскольку теоретическим ядром данной гипотезы является вопрос эластичности, чувствительности к шоковым явлениям и, как следствие, синхронности движения национальных экономик и финансово-кредитных сфер, одним из лучших подходов к исследованию жизнеспособности данной гипотезы будет использование теории цикличности движения кредита, которая позволяет учитывать динамический аспект движения ссудного капитала, с одной стороны, а, с другой -позволяет учитывать кризисную компоненту, как реализацию накопленных рисков, и анализировать влияние шоковых явлений на кредитном рынке одной страны на другие и выявлять наличие каналов трансмиссии как в краткосрочной, так и долгосрочной перспективах.
Таким образом, оценка жизнеспособности гипотезы финансовой дивергенции - расхождения трендов движения финансовых рынков развитых и развивающихся стран - является не только задачей академического толка, но и следует из необходимости совершенствования методов управления денежно-кредитной сферой в национальных экономиках, обеспечения финансовой безопасности последних, что в конечно итоге способствует достижению мировой финансовой стабильности. Четкое понимание отсутствия либо наличия и степени чувствительности одних кредитных рынков к движению других позволит сформировать теоретическую базу для разработки инструментов снижения волатильности финансовых рынков, своевременного реагирования на международное движение капитала, а также противодействия кризисным явлениям на национальных финансовых рынках.
Обзор литературы
Современные исследования гипотезы дивергенции условно можно разделить на три блока. Первый блок исследований сопряжен с выявлением дивергенции и отсутствия синхронности на рынках товаров, услуг и капитала. Второй блок исследований опровергает гипотезу финансовой дивергенции, представляя аргументы в пользу наличия синхронности и чувствительности рынков развивающихся стран к шокам в развитых странах. Третий блок исследований включает в себя определение особенностей чувствительности национальных финансово-кредитных рынков к изменениям на рынках развитых стран. Другими словами, третье направление исследований определяет процессы дивергенции-конвергенции существующим контекстом и спецификой каналов взаимосвязи. В связи с необходимостью комплексного освещения различных методов изучения данной проблематики, рассмотрим каждое из данных направлений.
Одной из наиболее известных работ по данному вопросу является исследование 2008 г. Р. Коуза [1], в котором проводится регрессионный анализ степени синхронности экономических циклов 106 стран выборки за период с 1960 по 2005 гг. Разделив страны на региональные выборки, исследованию были подвергнуты временные ряды средних значений темпов роста выпуска реального сектора экономики. Основной результат исследования заключался в том, что в период с 1985 по 2005 гг. синхронность между экономическими циклами развитых и развивающихся стран отсутствовала. К таким же выводам Коуз и Прасад [2] приходят в исследовании, основанном на использовании более длительных временных рядов для стран выборки два года спустя. Авторы Мирового экономического обзора, издаваемого МВФ, на основе метода разложения дисперсии данных на глобальные, региональные и стра-новые, также приходят к выводу о том, что за период с 1985 по 2005 гг. именно региональные взаимосвязи между выборками развитых и развивающихся стран играли ключевую роль в объяснении экономических циклов (темпов роста ВВП). Используя методы регрессионного анализа, к схожим выводам пришли Йейати и Уильямс [3]. На основе регрессионного анализа волатильности взаимосвязи между темпами роста ВВП выбранных развивающихся стран и стран, входящих в С7, авторы получили положительные, устойчивые и статистически значимые значения бета-коэффициентов, что позволяет говорить об однонаправленном движении экономик стран выборки.
Однако существует и альтернативная точка зрения, согласно которой дивергенция национальных экономик не существует или слабо выражена. Так, например, одним из наиболее известных исследований, отрицающих гипотезу финансовой дивергенции, является работа Вэлти
[4], в которой на основе анализа 34 развивающихся стран и 29 развитых стран, выделенных в различные группы, за период с 1980-2007 гг., автор, на основе оценки отклонений значений ВВП от долгосрочного тренда с учетом временного лага, а также применения методов статистической фильтрации, пришел к выводу о том, что степень взаимосвязи между развитыми и развивающимися странами достаточно сильна и не уступает синхронности экономических циклов развитых стран.
Усиление критики в адрес гипотезы финансовой дивергенции связано с масштабным разрастанием ипотечного кризиса в США и началом Великой Рецессии. Например, в работе Виробика и Станчика [5] на основе регрессионного анализа взаимосвязей между экономическими циклами развитых стран и Польши утверждается, что чувствительность экономики последней к шокам в экономических системах развитых стран статистически значима и существенна в 5%-ном доверительном интервале. К схожим выводам приходят Бастер и Коупарит-сас [6], Лемёр [7] и Аймбс [8]. В данных исследованиях рассматривается эффект усиления международной торговли (потоков товаров и услуг) на синхронность деловых циклов за различные временные периоды. В результате исследования авторы приходят к выводу о наличии синхронности в движении национальных экономик стран выборки.
В случае исследования финансовой дивергенции ситуация весьма схожа. Так, например, Аймбс [9] и Инклаар [10] в своих исследованиях доказывают, что финансовая интеграция способствует синхронизации движения не только национальных экономик, но и финансовых рынков. В противовес им сторонники гипотезы финансовой дивергенции (Бордо и Хелблинг [11]), используя векторную модель коррекции ошибок для выявления долгосрочной зависимости, не находят подтверждения важности финансовой интеграции для синхронизации экономических циклов и финансовых рынков. В исследовании по влиянию интеграции рынков капитала на синхронность национальных экономик Калемли-Озхан [12] также приходит к выводу о несущественности данного фактора в связи с тем, что интеграция рынков капитала приводит к усилению разделения труда и отраслевой концентрации национальных экономик, что приводит к снижению синхронности выпуска в экономиках стран выборки.
Анализ на конвергенцию-дивергенцию финансовых рынков также весьма разнообразен. Как правило, исследователи используют данные котировок ценных бумаг, обращающихся на фондовых биржах, либо используют значения рисковой премии для отражения синхронности. Так, например, Майнхель и др. [13], тестируя гипотезу финансовой дивергенции на основе ипотечного кризиса США 2007 г., приходят к выводу о существовании различных каналов трансмиссии шокового явления, обладающих потенциалом воздействия на синхронность
рынков капитала. К их числу он относит международное движение капитала, эффективную ставку Федеральной резервной системы США, а также объемы торговли на фондовых биржах. В результате исследования авторы приходят к выводу о контекстной зависимости синхронности экономических и финансовых циклов от природы шокового явления. К схожим выводам приходят и Флорос и др. [14]. Используя данные рисковой премии по фьючерсам, торгуемым на греческой фондовой бирже, авторы приходят к выводу, что национальный долговой кризис в Греции послужил фактором, усилившим конвергенцию на финансовых рынках европейских стран. Одним из немногочисленных исследований гипотезы финансовой дивергенции, использующих данные движения рынков ссудного капитала, является работа М. Стол-бова [15], применяющего модель векторной авторегрессии для определения взаимосвязи между движением национальных рынков ссудного капитала на региональном уровне. В качестве основного параметра автор использует годовые данные уровня насыщенности экономики кредитными ресурсами (отношение кредита к ВВП) за период с 1980 по 2010 г. и приходит к выводу о существовании взаимосвязи на региональном уровне национальных экономик стран выборки. Однако данное исследование не ставило перед собой задачи тестирования гипотезы финансовой дивергенции, а использование насыщенности экономики кредитом не может являться оптимальным показателем, отражающим специфику движения национальных рынков капитала.
Таким образом, однозначной и общепринятой точки зрения касательно гипотезы финансовой дивергенции в современном исследовательском сообществе не существует. Работы, тестирующие данную гипотезу, с одной стороны (в контексте именно кредитного рынка), на рынках ссудного капитала, а с другой - на примере отечественного кредитного рынка, немногочисленны либо отсутствуют вовсе.
Поэтому очень важно протестировать гипотезу финансовой дивергенции (отрыва) на примере данных по движению национальных кредитных рынков стран выборки, а также определить наличие/отсутствие и характер чувствительности кредитного рынка России к внешним шоковым явлениям на кредитных рынках развитых и развивающихся стран.
Методология исследования1
Состав выборки. Для выявления наличия финансовой дивергенции/ конвергенции между российскими кредитными циклами и циклами развитых и развивающихся стран мы выбрали 18 развитых и развива-
1 В данном разделе раскрывается содержание инструментария и излагаются гипотезы, положенные в основу нашего исследования.
ющихся стран. Выборка развитых стран включает: США, Великобританию, Германию, Францию, Италию, Испанию, Португалию, Чехию, Норвегию, Финляндию, Швецию. В состав выборки развивающихся стран входят: Индия, Индонезия, Малайзия, Бразилия, Мексика, Турция, Польша и Россия. Таким образом, состав выборки позволяет протестировать гипотезу финансовой дивергенции на примере различных национальных финансовых рынков с присущей им спецификой, структурой и особенностями взаимосвязи, даже с учетом континентальной гетерогенности.
Период выборки2. В нашем случае период выборки включает в себя данные с января 2000 по январь 2015 г. Базовым периодом для проведения расчетов является 1 месяц. Выбор ежемесячных значений в качестве базового периода в отличие от использования годовых значений темпов роста кредитов, предоставленных нефинансовому сектору национальной экономики, или использования квартальных значений отрыва кредитного тренда от тренда ВВП (credit to GDP gap), объясняется тем, что использование помесячной статистики позволяет в большей мере учесть и отразить чувствительность национальных кредитных рынков к шоковым явлениям и тем самым способствует усилению достоверности и статистической значимости проводимого анализа.
Информационные источники. Статистические массивы информации по функционированию национальных кредитных рынков стран выборки были получены из официальных источников, включающих в себя национальные статистические агентства и статистические базы данных национальных, центральных или резервных банков стран выборки.
Структура выборки. Под выборкой понимается совокупность национальных кредитных рынков, в части банковских систем, показатели функционирования которых представляют собой структуру -совокупность показателей, анализ и оценка которых позволит тестировать выдвигаемую нами гипотезу. Выбранным для целей данного исследования показателем выступают данные по ежемесячным темпам роста кредитов, предоставленных национальной банковской системой нефинансовому сектору экономики, т.е. за вычетом кредитования населения и финансовых операций.
Гипотеза исследования. В целях эмпирической проверки жизнеспособности тезиса о существовании финансовой дивергенции между развитыми и развивающимися экономиками мы выдвигаем нижеследующую гипотезу.
2 Период выборки представляет собой временной период, за который выбранные переменные для анализа используются в целях проверки выдвигаемых гипотез.
Согласно нашим допущениям, предполагается, что особенности функционирования кредитного рынка России нечувствительны к шокам на кредитных рынках развитых и развивающихся стран.
Проверка данной гипотезы осуществляется при помощи исследования синхронности национальных кредитных циклов (циклов корпоративного кредитования), так как кредитный цикл является формальным проявлением циклической закономерности движения кредита. Осуществление проверки гипотезы в циклическом срезе позволяет выявлять особенности движения кредитных рынков, степень их синхронности и амплитуды осцилляций, а также чувствительность национальных кредитных рынков к экзогенным шокам.
Методы исследования. В целях общего сравнительного исследования используется корреляционный метод анализа, позволяющий выявить наличие либо отсутствие взаимосвязи между национальными кредитными циклами, а также негативный либо позитивный характер данной взаимосвязи. Однако результаты корреляционного анализа временных рядов не позволяют снять проблему временного лага - задержки в реакции результирующей переменной от зависимой, с одной стороны. С другой стороны, результаты корреляционного анализа могут быть ложными в связи с наличием серийной корреляции в рассматриваемых переменных.
В этой связи оптимальным для целей исследования является использование регрессионного анализа, позволяющего устранить данные проблемы, обладающие потенциалом ухудшения качества полученных результатов.
Однако даже при использовании методов регрессионного анализа существует опасность получения ложных результатов. В связи с тем что анализ временных рядов в большинстве случаев сопряжен с нестационарностью данных, наличием серийной корреляции и гете-роскедастичности, не говоря уже о наличии сезонных эффектов, первым шагом на пути проведения исследования является использование методов статистической фильтрации и получения стационарных значений используемых для исследования данных.
Для фильтрации временных рядов выборки и получения сглаженного ряда в целях выявления взаимосвязи в долгосрочном периоде мы используем фильтр Ходрика-Прескотта. Полученный в результате временной ряд состоит из совокупности элементов, минимизирующих следующее выражение:
T 2 T-1 2
К -s) + м£((+1 -st)-( --Vi)) ^ min
t=1 t=2
В целях устранения проблемы нестационарности данных все данные выборки тестируются на наличие единичного корня, исполь-
зуя традиционный расширенный тест Дики-Фуллера (ADF test). Необходимое количество лагов определяется на основе использования
информационных критериев Акайке и Шварца.
p
Ay, = 8 + р( + %yt_! + £ сj Ay,_j + s„ j=i
где: 5 - константа, t - значение тренда, yt - исследуемая переменная временного ряда, например, динамики кредитного рынка РФ или США, st - значение «белого шума» или ошибки; нулевой гипотезой (Н0) является п = 0 (единичный корень), альтернативной (Hj) - п < 0 (стационарность).
Вторым этапом анализа, в целях проверки гипотезы, является проверка анализируемых временных рядов на наличие коинтеграции посредством теста Йохансена, для определения наличия либо отсутствия взаимосвязи между переменными в долгосрочном периоде. В случае отсутствия коинтеграции между элементами выборки, более подходящим способом регрессионного анализа служит использование модели векторной авторегрессии:
Yt = % + «iYt-i +.....+ aPYt-P + biXt-t +.....+ bPXt-P + uf
Xt = c0 + C1Xt-1 +.....+ CpXt-p + d1Yt-1 +.....+ dpYt-p + ??
где Yt представляет значение на момент времени t кредитного цикла страны Y (результирующая переменная), Xt представляет значение на момент времени t кредитного цикла страны X (зависимая переменная). Регрессионный анализ элементов выборки посредством использования модели векторной авторегрессии позволит определить наличие существенной и статистически значимой зависимости не только от значений других стран выборки, но и зависимости от предыдущих значений движения. Однако ВАР-модель должна отвечать требованиям отсутствия серийной корреляции, гетероскедастичности остатков и отвечать требованию стабильности. Только в этом случае полученные результаты можно считать истинными.
Последним этапом определения взаимосвязи и ее направления выступает использование теста на выявление причинно-следственной связи Грейнджера. Так, отвержение нулевой гипотезы теста Грейн-джера (H0), согласно которой
b1 = b2 =.....= bp = 0,
в пользу альтернативной гипотезы (H1) позволяет говорить о том, что изменения на кредитном рынке страны X определяют движение кредитного рынка страны Y. То же справедливо и для обратного. Так, отвержение нулевой гипотезы теста Грейнджера (H0), согласно которой
й = ¿2 =.....= Лр = 0,
в пользу альтернативной гипотезы (Н1), позволяет говорить о том, что изменения на кредитном рынке страны X определяют движение кредитного рынка страны У.
Завершающим этапом анализа становится определение краткосрочной чувствительности кредитных циклов России к шоковым явлениям на рынках развитых стран. На основе построенной ВАР-модели мы используем функцию импульсного отклика для определения наличия/отсутствия и скорости реакции кредитных рынков стран выборки в рамках тестируемой гипотезы.
Результаты исследования
Результаты общего корреляционного анализа (была составлена корреляционная матрица стран выборки) показали отсутствие коэффициентов корреляции больше 0,8. Отталкиваясь от полученных результатов, можно допустить, что гипотеза финансовой дивергенции в части выдвинутых нами тезисов относительно России заслуживает право на жизнь, так как существенной взаимосвязи > 0,8) между национальными кредитными циклами не выявлено. Однако полученные результаты нельзя считать единственно верными в связи с возможной ложностью полученных значений корреляции. Поэтому необходимым видится проведение более глубокого анализа временных рядов выборки для подкрепления либо опровержения выдвинутой нами гипотезы исследования.
В целях проведения регрессионного анализа вначале мы применяем ко всем данным фильтр Ходрика-Прескотта для сглаживания временных рядов и устранения статистических возмущений. Полученные временные ряды тестируются на соответствие требованию стационарности и проверяются на наличие единичного корня посредством использования расширенного теста Дики-Фуллера и теста Филлипса-Перрона. В случае наличия единичного корня необходима дифференциация временных рядов на п-ное количество порядков в целях обеспечения их стационарности. Результаты проверки на наличие единичного корня представлены в табл. 1.
Как видно из результатов обобщенного3 теста на наличие единичного корня, все исходные временные ряды характеризуются нестационарностью. Устранение данной проблемы возможно посредством дифференцирования данных рядов. В случае использования диффе-
3 В связи с ограниченностью объемов мы представляем результаты только обобщенной проверки временных рядов на стационарность, а не каждого из них.
Таблица 1
Результаты тестирования временных рядов на стационарность
Расширенный тест Дики-Фуллера. Статистическая вероятность* Тест Филлипса- Перрона. Статистическая вероятность*
Исходные данные
С константой 8,44 0,94 2656957,00 0,90
С константой и трендом 7,35 0,32 943179,00 0,37
Первый дифференциал
С константой 770,82 0,0000* 745,54 0,0000*
С константой и трендом 749,75 0,0000* 720,58 0,0000*
* означает отсутствие единичного корня (стационарность временных рядов). Источник: расчеты автора по данным центральных банков стран выборки.
ренциала первого порядка проблема нестационарности исчезает, что позволяет нам использовать полученные временные ряды для регрессионного анализа на предмет тестирования гипотез.
Выбор модели для регрессионного исследования (модель векторной авторегрессии либо векторная модель коррекции ошибок) зависит от двух факторов. Во-первых, необходимо выполнение условия стационарности используемых временных рядов в первом дифференциале (1(1)). В-вторых, необходимо наличие коинтегрирующих уравнений, другими словами, наличие коинтеграции между временными рядами выборки в целях проверки долгосрочного равновесия между переменными. Первое требование стационарности дифференцированных по первому порядку временных рядов соблюдается согласно результатам проверки. Результаты тестирования временных рядов выборки на предмет наличия коинтеграции представлены в табл. 2.
Как видно из данных табл. 2, значения вероятностей p и значения статистики следов не соответствуют критическим значениям статистики в 5%-ном доверительном интервале, что вынуждает нас принять нулевую гипотезу коинтеграционного теста Йохансена, согласно которой между рядами выборки не существует коинтегрирующих уравнений.
Данные результаты весьма примечательны по двум причинам. Во-первых, для целей дальнейшего исследования возможно использование только неограниченной ВАР-модели. Во-вторых, отсутствие коинтегрирующих уравнений служит косвенным аргументом в поддержку гипотезы финансовой дивергенции. Другими словами, результаты данного теста говорят о том, что взаимосвязи между исследуемыми временными рядами в долгосрочном периоде не наблюдается. Те есть можно допустить, что долгосрочной зависимости националь-
Таблица 2
Результаты коинтеграционного теста Йохансена
Предполагаемое количество Собственное Статистика Критическое значение Значение
коинтеграцион-ных уравнений значение следа (5%-ный интервал) р*
Ни одного 0,289 145,38 197,37 0,35
Не более 1 0,236 127,87 159,53 0,20
Не более 2 0,168 124,67 125,62 0,18
Не более 3 0,153 88,34 95,75 0,15
Не более 4 0,111 55,55 69,82 0,40
Не более 5 0,085 32,33 47,86 0,59
Не более 6 0,057 14,81 29,80 0,79
Не более 7 0,014 3,11 15,49 0,96
Не более 8 0,002 0,34 3,84 0,56
Не более 9 0,001 7,82 12,34 0,64
Не более 10 0,106 29,32 34,23 0,43
Не более 11 0,121 17,51 19,23 0,83
Не более 12 0,124 22,34 28,95 0,49
Не более 13 0,215 42,12 46,95 0,62
Не более 14 0,186 80,94 87,14 0,13
Не более 15 0,152 2,18 5,78 0,58
Не более 16 0,032 39,73 43,94 0,67
Не более 17 0,154 88,53 103,21 0,12
* означает опровержение нулевой гипотезы.
Источник: расчеты автора по данным центральных банков стран выборки.
ных кредитных циклов развивающихся стран от стран развитых данный тест не выявил. Однако данный результат говорит лишь в пользу отсутствия долгосрочной, а не краткосрочной зависимости.
Так, для определения чувствительности кредитных циклов России от изменений в других и степени их синхронности мы обращаемся к построению ВАР-модели, позволяющей протестировать наши гипотезы.
Для построения ВАР-модели мы используем полученные стационарные временные ряды с учетом их фильтрации. Для начала нам необходимо определить порядковое значение временного лага, который наилучшим образом позволит определить синхронность кредитных циклов. В этих целях мы используем информационный критерий Акайке и Шварца. Расчеты оптимального временного лага для гипотез I и II представлены в табл. 3.
Как видно из результатов оценки оптимального временного лага, все информационные критерии говорят в пользу использования 5 периода в качестве наиболее оптимального значения временного лага для построения ВАР-модели. Также важно отметить, что значение финальной ошибки предсказания стремится к нулю, что говорит о достаточно высоком качестве и предсказательной силы модели.
Таблица 3
Результаты теста на определение оптимального временного лага
для ВАР-модели
Лаг Натуральный логарифм Тест отношения правдоподобия ФОП ИКА ИКШ ИКХК
0 9196,34 24312,48 1.72е-81 -132,05 -131,65 -131,89
1 20214,45 18865,54 4.5е-148 -285,39 -277,37 -282,13
2 23527,72 4767,30 2.1е-166 -327,87 -312,22 -321,51
3 24499,63 1132,73 6.6е-170 -336,66 -313,39 -327,20
4 25332,59 743,07 3.8е-172 -343,45 -312,56 -330,90
5 26543,82 749,3983* 5.4е-176* 355,6809* 317,1739* -340,0327*
* означает оптимальный временной период использования в качестве значения лага согласно соответствующему информационному критерию. ФОП - финальная ошибка предсказания; ИКА - информационный критерий Акайке; ИКР - информационный критерий Шварца; ИКХК - информационный критерий Ханнан-Куинна. Источник: расчеты автора по данным центральных банков стран выборки.
В табл. 4 представлены результаты диагностических тестов построенной модели на предмет наличия гетероскедастичности остатков, а также серийной корреляции остатков. Немаловажным являлось и тестирование модели на требование стабильности. Как видно из данных таблицы, построенная ВАР-модель взаимосвязи национальных кредитных циклов развитых и развивающихся стран отвечает всем необходимым критериям.
В рамках анализа полученных результатов необходимо обратить внимание на тестирование причинно-следственной связи стран выборки согласно выдвинутой нами гипотезы. Для ее определения мы используем причинно-следственный тест Грейнджера. Результаты данного теста для российских кредитных циклов представлены в табл. 5.
Тестирование гипотезы (о чувствительности российского кредитного рынка к шокам на рынках развитых стран), результаты которого представлены в табл. 5, также говорят против гипотезы финансовой дивергенции.
Таблица 4
Результаты диагностического теста ВАР-модели
Тип диагностического теста
Результаты
ЛМ-тест серийной корреляции остатков ВАР-модели
Лаг ЛМ-статистика р-значение
1 325,7519 0,2106*
2 343,2983 0,1132*
3 380,4855 0,2305*
4 293,7904 0,4126*
5 397,3257 0,0912*
Тест стабильности остатков
Все корни находятся внутри круга_
ВАР-модель отвечает требованию стабильности
Тест на гетероскедастичность остатков (тест Уайта)_
0,2396**
Тест кросс-корреляции остатков ВАР-модели
В остатках модели автокорреляция не выявлена_
* означает принятие нулевой гипотезы (отсутствие серийной корреляции); ** означает
принятие нулевой гипотезы (гомоскедастичность остатков).
Источник: расчеты автора по данным центральных банков стран выборки.
Таблица 5
Результаты теста причинно-следственной связи Грейнджера
Страна выборки (импульс) Россия, значение р*
США 0,0012*
Великобритания 0,0304*
Франция 0,1239
Германия 0,0057*
Италия 0,1305
Испания 0,1511
Швеция 0,0081*
Финляндия 0,2756
Норвегия 0,0032*
* означает наличие причинно-следственной связи по Грейнджеру. Источник: расчеты автора по данным центральных банков стран выборки.
Данные результаты можно трактовать как аргумент против гипотезы финансовой дивергенции - разрыва, расхождения в трендах движения национальных кредитных рынков развитых и развивающихся стран. Данный результат весьма закономерен, учитывая роль глобализации и межнациональной интеграции рынков капитала, включая и рынок ссудного капитала. Усиление международной торговли и потоков капитала, с одной стороны, связывает национальные рынки все сильнее, с другой - трансмиссия шоковых явлений через различные каналы проявляется с большей силой.
В табл. 5 представлены значения р статистики, позволяющей отразить истинность или ложность нулевой гипотезы теста Грейнджера. Так, в большинстве случаев стран выборки существует причинно-следственная зависимость по Грейнджеру российских кредитных циклов от кредитных циклов развитых стран выборки. Наличие синхронности в движении кредитных циклов объясняется, на наш взгляд, существованием торговых взаимосвязей между Россией и странами Еврозоны. Наличие тесной взаимосвязи с Великобританией до начала 2015 г. объясняется в целом зависимостью отечественной ресурсной базы коммерческих банков от зарубежной ликвидности. Наличие зависимости от движения кредитных циклов США присуще не только России, но почти всем развивающимся странам выборки. Объяснение такого рода финансовой конвергенции обычно связывают с доминирующим характером и ролью кредитного рынка США, определяющего общемировой тренд потребления, экспортно-импортных операций в части не только сырья, но также товаров и услуг. А учитывая тот факт, что национальный кредитный рынок США весьма чувствителен к изменениям эффективной ставки ФРС США, вслед за которой адаптируют свои ожидания и определяют монетарную политику большая часть мировых игроков, наличие конвергенции такого рода не вызывает недоумения.
Последним тестом на выявление краткосрочной зависимости российских кредитных циклов от специфики циклических процессов в развитых странах является использование функции импульсного отклика. Суть данного метода сводится к тестированию построенной модели на предмет выявления в зависимых переменных статистически значимой и существенной реакции на шоковое явление, а также определение временного интервала и масштаба реакции. Результаты импульсного отклика российских кредитных циклов на шоки в развитых странах представлены на рисунке.
Если мы обратимся к результатам импульсного анализа гипотезы о наличии финансовой дивергенции в России, результаты будут схожими с результатами тестов Грейнджера. Так, для российских кредитных циклов условие чувствительности и, как следствие, синхронность кредитных циклов наблюдается в случае экзогенных шоковых явлений,
Реакция кредитных циклов России на шок в США
0,0004 и 0,00030,00020,00010,0000-0,0001-0,0002-
0,0004 -, 0,00030,00020,00010,0000-0,0001-0,0002-
1 2 3 4 5 6 7 8 9 Н) Реакция кредитных циклов России на шок в Норвегии
0,00040,00030,00020,00010,0000-0,0001-0,0002-
1 2 3 4 5 6 7 8 910 Реакция кредитных циклов России на шок во Франции
Реакция кредитных циклов России на шок в Великобритании 0,0004 п 0,00030,00020,00010,0000-0,0001-0,0002-
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Реакция кредитных циклов России на шок в Италии
0,0004 п 0,00030,00020,00010,0000-0,0001-0,0002-
10
0,0004 п 0,00030,00020,00010,0000-0,0001-0,0002-
1 2 3 4 5 6 7 8 9 К) Реакция кредитных циклов России на шок в Испании
10
Реакция кредитных циклов России на шок в Германии
0,0004 0,0003 0,0002 0,0001 0,0000 -0,0001 -0,0002
0,00040,00030,00020,00010,0000-0,0001-0,0002-
Реакция кредитных циклов России на шок в Швеции
Реакция кредитных циклов России на шок в Финляндии
0,0004 0,0003 0,0002 0,0001 0,0000 -0,0001 -0,0002
Источник: расчеты автора по данным центральных банков стран выборки. Рис. Реакция кредитного рынка России на шок в развитых странах выборки.
проникающих в национальную банковскую систему из США, Великобритании, Германии, Норвегии и Швеции. В случае стран англо-саксонского лагеря синхронность кредитных циклов объясняется зависимостью национальной экономики России от международного движения
капитала, его притока и оттока, влияния на норму доходности в различных экономических секторах, а также объясняется трансмиссией эффектов монетарной политики США, с учетом того, что Великобритания выступает основным ее проводником в страны Еврозоны.
В случае Германии, Норвегии и Швеции синхронность может быть объяснена, на наш взгляд, созависимостью с движением сырья, товаров и услуг (экспортно-импортный канал), с одной стороны, а также близостью структур национальных экономик (например, с Норвегией, как экспортером нефти), - с другой.
Таким образом, специфика международных экономических отношений, устоявшихся торговых партнерских связей, структура национальной экономики, международное движение капиталов и существование глобальной монетарной политики сохраняют свою значимость в международном контексте и служат существенными и значимыми проводниками (каналами) проникновения рисков (шоковых явлений) в национальные экономические и финансово-кредитные системы.
Другими словами, гипотеза финансовой дивергенции, согласно которой экономический и финансовый тренд развивающихся стран оторвался и обрел независимость от развитых стран, не получает однозначного подтверждения. Скорее справедливо говорить о гипотезе дивергенции-конвергенции как о циклическом маятникообразном процессе, к чему в последнее время все чаще приходят зарубежные исследователи.
Заключение
Данное исследование посвящено изучению гипотезы финансовой дивергенции, согласно которой специфика развития ряда стран определяет независимость движения их национальных экономических и финансово-кредитных систем, позволяя тем самым сформировать иммунитет к экзогенным шокам, проникающим из развитых стран.
В рамках данной статьи мы поставили перед собой задачу протестировать данную гипотезу на примере России, с одной стороны, и определить степень синхронности российских кредитных циклов с циклами развитых стран, с другой стороны, в целях эмпирической проверки гипотезы финансовой дивергенции на примере России.
В результате проведенного исследования мы пришли к выводу о том, что гипотеза финансовой дивергенции заслуживает право на жизнь, но не в той жесткой форме, в какой она появилась. Современные исследования все больше тяготеют к признанию контекстной зависимости процессов дивергенции и конвергенции, подтверждением чему служит и наше исследование.
Так, в результате проверки выдвинутой гипотезы мы пришли к выводу о сосуществовании двух противоположных трендов в движе-
нии национальных кредитных рынков. Посредством анализа национальных кредитных циклов стран выборки нами было установлено, что в зависимости от специфики национальной экономики и финансово-кредитной сферы конвергенция/дивергенция кредитных рынков обладает своей длительностью и амплитудой. В случае России зависимость от шоков на кредитном рынке США сохраняется. То же справедливо и для ряда стран Еврозоны. Даже при различных каналах трансмиссии шоковых явлений говорить о существовании независимости кредитных циклов неправомерно: синхронность кредитных, равно как и деловых циклов сохраняется, что лишний раз подтверждает продолжение эры финансовой глобализации, пусть даже и с акцентом на регионализацию экономических и финансовых отношений.
ЛИТЕРАТУРА
1. Kose M., Otrok Ch., Prasad E.S. Global Business Cycles: Convergence or Decoupling? //NBER Working Paper. 2008. No. 14292. Available at: http://www.nber.org/papers/w14292.pdf (accessed 10.03.2016).
2. Kose M., Prasad E.S. Emerging Markets: Resilience and Growth amid Global Turmoil. Washington, D.C.: Brookings Institution Press, 2010.
3. Yeyati E.L., Williams T. (2012). Emerging economies in the 2000s: Real decoupling and financial recoupling //The Policy Research Working Paper 5961. Washington, D.C.: The World Bank. Available at: http://papers.ssrn. com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1998646 (accessed 10.03.2016).
4. Walti S. The myth of decoupling. MPRA Paper, 2009. № 20870. Available at: http://mpra.ub.umi-muenchen.de (accessed 10.03.2016).
5. Wyrobek J., Stanczyk Z. Decoupling Hypothesis and the Financial Crisis. // Financial Assets and Investing. 2013. № 3. Р. 25-40. Available at: https:// is.muni.cz/do/econ/soubory/aktivity/fai/43807721/FAI2013_03_02.pdf (accessed 10.03.2016).
6. Baxter M., Kouparitsas M. Determinants of business cycle comovement: a robust analysis //Journal of Monetary Economics. 2005. 52. Р. 113-157. DOI: 10.3386/w10725.
7. Leamer E. Let's take the con out of econometrics //American Economic Review. 1983. № 73. Р. 31-43.
8. Imbs J. The real effects of financial integration //Journal of International Economics. 2006. № 68. Р. 296-324. DOI: 10.1016/j.jinteco.2005.05.003.
9. Imbs J. Trade, finance, specialization, and synchronization // Review of Economics and Statistics. 2004. № 86. Р. 723-734. D0I:10.1162/ 0034653041811707.
10. Inklaar R., Jong-A-Pin R., de HaanJ. Trade andbusiness cycle synchronization in OECD countries: a re-examination //European Economic Review. 2008. № 52. Р. 646-666. DOI: 10.1016/j.euroecorev.2007.05.003.
11. Bordo M., Helbling T. Have national business cycles become more synchronized? //Macroeconomic Policies in the World Economy (Ed.) H. Siebert, Springer-Verlag. Berlin, 2004. P. 3-39.
12. Kalemli-Ozcan S., Sorensen B., Yosha O. Economic integration, industrial specialization, and the asymmetry of macroeconomic fluctuations //Journal of International Economics. 2001. № 55. P. 107-137. DOI: 10.1016/ S0022-1996(01)00097-6.
13. Miankhel A., Kalirajan K., Thangavelu S. Integration, decoupling and the global financial crisis: A global perspective // MPRA paper. Germany, 2010. May. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/22837/1/MPRA_ paper_22837.pdf (accessed 10.03.2016).
14. Floros C., Kizys R., Pierdzioch C. Financial crises, the decoupling-recou-pling hypothesis, and the risk premium on the Greek stock index futures market // International Review of Financial Analysis. 2013. № 28. P. 166-173. DOI: 10.1016/j.irfa.2013.02.005.
15. Stolbov M. International Credit Cycles: A Regional Perspective // Economic Studies Journal. 2014. № 1. P. 21-47.
D.V. BURAKOV
PhD in economics, senior lecturer of Monetary relations and monetary policy department of Financial university under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia [email protected]
ELASTICITY OF THE RUSSIAN CREDIT CYCLES: ECONOMETRIC RESEARCH OF THE FINANCIAL DIVERGENCE HYPOTHESIS
The hypothesis of financial divergence on the basis of a research of 18 national credit cycles developed and developing countries from January, 2002 till January, 2015 is considered in the paper. A research purpose is empirical testing of sensitivity of the Russian credit market to shocks in the national credit markets of the countries of selection. For check of viability of a hypothesis we test elasticity of national credit cycles of Russia in short-term and long-term prospects. For detection of availability/lack of elasticity testing for availability of a kointe-gration is held. For sensitivity assessment to exogenous shocks we use simple model of vector autoregression (VAR-model) and function of a pulse response. For determination of cause and effect interrelation between national credit cycles we use the pair test of cause and effect relationship of Granger. As a result of the conducted research we came to the following conclusions. First, the interrelation between the Russian credit cycles and cycles of developed countries of selection exists. Secondly, we found out that domestic credit cycles are elastic to credit cycles of developed countries of selection both in short-term, and in long-term the periods. These results confirm need of review of the modern theory of the credit market and the international finance, and also need of their acceptance in attention in case of development and implementation of national monetary policy. Keywords: credit cycle, credit risk, credit market, financial gap, financial divergence, elasticity, international finance.
JEL: G21, E32, E51.
