CC BY
16
Анализ и прогнозирование в Центральном банке
ПРИНЦИПЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЕНЕЖНЫХ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ В СИСТЕМЕ БАНКА РОССИИ
И. Р. КОЩЕГУЛОВА, кандидат экономических наук, доцент Уфимского государственного авиационного технического университета
В последние годы в России взят курс на формирование открытой развитой рыночной экономики, ее активной интеграции в мировую экономическую среду. Очевидно, что принципы формирования денежно-кредитных взаимосвязей и отношений между экономическими субъектами и механизмы их регулирования со стороны Центрального банка РФ (Банка России) будут модифицироваться в соответствии с требованиями открытой рыночной экономики.
Прежде всего, разработка денежно-кредитной политики Банка России будет сопряжена с учетом значительно большего числа экономических факторов, чем в настоящее время. Можно с достаточно большой степенью уверенности ожидать перехода на качественные инструменты денежно-кредитного регулирования, изменения ценовой политики Банка России по отношению к финансовым активам, обслуживающим рынки денег и капитала.
В силу этих обстоятельств традиционные методы экономического анализа и прогнозирования монетарной сферы могут оказаться недостаточно эффективными для адекватного отражения трансмиссионного механизма и принятия обоснованных решений в области денежно-кредитного регулирования. В связи с этим возможно возникновение объективной необходимости в разработке и применении более сложных инструментов анализа, способных учитывать многофакторные зависимости между характером поведения различных секторов экономики на финансовых рынках.
К таким инструментам анализа относятся экономико-математические модели, поскольку они позволяют осуществить комплексный учет большого числа зависимостей между экономи-
ческими и денежно-кредитными параметрами и прогнозирование этих зависимостей не только на краткосрочную, но и на средне- и долгосрочную перспективу.
Их применение актуально, прежде всего, для Центрального банка РФ и его территориальных учреждений, поскольку анализ и прогнозирование состояния экономики и финансовых рынков являются его прямой и законодательно закрепленной функцией.
Большинство центральных банков ведущих стран мира располагают развитым экономико-математическим инструментарием, позволяющим моделировать и прогнозировать возможные последствия для экономики импульсов денежно-кредитной политики и действий монетарных властей. В их числе следует, прежде всего, назвать Банк Англии, Банк Нидерландов, Банк Японии, Бундесбанк, Банк Новой Зеландии.
Общие критерии практической применимости моделей центральных банков были сформулированы специалистами Федеральной резервной системы США [1, с. 122-123]. В соответствии с ними модели должны:
1) быть транспарентными, достоверно отражать сущность экономических процессов и характер взаимодействия основных макроэкономических переменных;
2) иметь фундаментальную теоретическую основу;
3) служить инструментарием для формирования обоснованных рекомендаций для принятия решений в области монетарного регулирования;
4) формировать расчетные варианты нескольких альтернативных и экономически обоснованных сценариев денежно-кредитной политики.
Эти же критерии, на наш взгляд, целесообразно использовать при разработке экономико-математических моделей в Банке России.
При этом разработка и применение подобных моделей в условиях нашей страны целесообразны не только на общестрановом уровне, но и на уровне отдельных регионов. Система моделей Банка России может быть иерархической: центральный уровень может быть представлен моделями, исследующими зависимости между ограниченным числом наиболее важных макроэкономических показателей [2, 3]; а региональный уровень — базовыми эконо-метрическими моделями, включающими в себя более широкий круг переменных. Их использование представляется целесообразным в прогнозно-аналитической деятельности территориальных учреждений (национальных банков) Банка России.
Общие подходы к моделированию денежных взаимосвязей в Банке России должны быть, с одной стороны, методологически едиными с позиций обеспечения единства денежно-кредитной политики. Это предполагает, что параметры всех моделей должны в конечном счете отражать основные элементы и каналы трансмиссионного механизма единой денежно-кредитной политики.
С другой стороны, в моделях регионального уровня должна быть предусмотрена определенная свобода выбора показателей и зависимостей для отражения логики поведения экономических субъектов, формирующейся под влиянием закономерностей экономического развития и специфических особенностей структуры экономики различных сегментов российского экономического пространства.
В качестве базовой идеологии моделирования целесообразно, на наш взгляд, использовать ключевые положения портфельной теории. Это предполагает введение в модели параметров ожидаемой доходности основных секторов экономики от размещения средств в альтернативные виды доходных финансовых инструментов, риска (в виде отклонения фактической доходности от ожидаемой) и предпочтений субъектов каждого сектора экономики относительно ожидаемой доходности и риска формируемых ими портфелей.
Для оценки этих параметров необходимо содержательно определить и построить соответствующие факторные зависимости.
В зарубежной литературе, посвященной вопросам моделирования банковской деятельности, наиболее признанным является методологический подход, основанный на выделении основных сек-
торов экономики и моделировании взаимосвязей между ними. Модели, сформированные на основе этой предпосылки, используются и в практике центральных банков. Основной пример — модель Банка Нидерландов МОЯКМОЫ, применяемая для экономического анализа монетарной политики и квартального прогнозирования ее ключевых параметров. В данной модели выделяются обширный денежно-кредитный сектор и реальный экономический сектор с их последующей детализацией до семи секторов [2].
При моделировании монетарной сферы региона также, на наш взгляд, можно использовать упомянутый методологический принцип. Выявить закономерности формирования и движения денежных потоков в экономике региона возможно путем построения трехсекторной модели регионального рыночного равновесия, позволяющей определить характер рыночного поведения секторов экономики (производственного, домашних хозяйств, банковского) на локальных финансовых рынках.
Разделение экономики на указанные секторы должно производиться по признаку вида участия каждого из этих секторов в системе рыночных отношений. Производственный сектор должен объединять в себе все отрасли экономики, производящие материальные продукты и услуги, которые выступают на рынке в качестве самостоятельных субъектов. Сектор домашних хозяйств в модели в основном выделен в качестве регулятора общего объема денежной массы в обращении, при одновременном рассмотрении его как самостоятельного экономического субъекта, стремящегося к максимизации собственной прибыли. И, наконец, банковский сектор представляет собой все уровни банковской системы — от центрального банка до коммерческих банков и выполняет функции предоставления денежных ресурсов другим секторам экономики и осуществления безналичного платежного оборота.
Для этого требуется определить функции спроса и предложения всех секторов экономики на основных видах региональных финансовых рынков — кредитном, депозитном, денежном (кассовых остатков), на основе построения факторных зависимостей для параметров ожидаемой доходности от размещения средств в альтернативные виды доходных финансовых инструментов, оценки риска (отклонения фактической доходности от ожидаемой), и формирования с учетом предпочтений относительно ожидаемой доходности и риска портфелей финансовых вложений для каждого сектора экономики.
При этом банковский сектор рассматривается как инвестор, формирующий портфель кредитов и депозитов путем предъявления спроса на финансовые активы на депозитном рынке и осуществления предложения на кредитном и денежном рынках. Оптимизация портфеля осуществляется по критерию максимизации полезности, представляющей собой функцию от ожидаемой доходности и риска активов и пассивов кредитных организаций.
Нефинансовые секторы экономики (реальный и домашних хозяйств) предъявляют спрос соответственно на кредиты, депозиты и реальные кассовые остатки, исходя из своих предпочтений относительно структуры портфеля финансовых вложений.
Формирование подобных модельных зависимостей позволит определить:
• равновесные цены активов кредитного, депозитного и денежного рынков на кратко- и среднесрочную перспективу;
• прогнозируемую структуру баланса банковского сектора и показатели, характеризующие будущее состояние банковского сектора в среднесрочном периоде (ликвидность, рентабельность, прирост избыточных резервов);
• величину спроса нефинансовых секторов на реальные кассовые остатки (в том числе наличные деньги), безналичные составляющие денежной массы.
Общие цели моделирования:
1) моделирование механизма ценообразования на активы банковского сектора; в качестве выходных параметров в модели выступают прогнозные равновесные процентные ставки на кредитном, депозитном и денежном рынках, на основании которых представляется возможным определить направления изменения процентной политики Банка России;
2) среднесрочный прогноз развития банковского сектора;
3) среднесрочное прогнозирование количественных параметров денежного пред ложения Банка России в региональном разрезе, формирующихся под воздействием спроса на деньги со стороны нефинансовых секторов экономики:
• безналичных компонентов денежной базы (обязательные и избыточные резервы);
• безналичных компонентов денежной массы, состоящих из субагрегатов М1-М0 (бессрочные депозиты в коммерческих банках) и М2-М1 (срочные депозиты в коммерческих банках);
4) определение основных трансмиссионных каналов воздействия на экономику.
Для того чтобы сформировать модель, позволяющую реализовать обозначенные конечные цели моделирования, необходимо построить соответствующую информационную базу и сформировать модельные зависимости для основных параметров банковского сектора.
В подобной модели банковский сектор выступает, во-первых, основным связующим звеном между другими секторами экономики при опосредовании движения их денежных потоков, и, во-вторых, как самостоятельный предпринимательский сектор экономики, принимающий решения о размещении своих ресурсов, исходя из оценок состояния других секторов экономики.
Поэтому на первом этапе моделирования необходимо создать инструментарий, позволяющий осуществлять выявление и анализ факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на результирующие параметры банковской деятельности.
Для упомянутой выше цели могут служить традиционные эконометрические модели, представляющие собой систему регрессионных уравнений для основных результирующих статей банковского баланса: депозитов нефинансовых секторов (реального, домашних хозяйств, государственного) основных групп срочности; краткосрочных и долгосрочных кредитов реальному сектору, вложений в ценные бумаги, валютные активы и т.п. Кроме того, в качестве прогнозируемых параметров могут выступать величины прироста безналичных компонентов денежной базы и денежной массы, складывающиеся под воздействием экономических процессов в регионах. К ним относятся: величины обязательных и избыточных резервов кредитных организаций региона, остатки средств на их бессрочных и срочных депозитных счетах соответственно.
В данных уравнениях должны быть отражены наиболее существенные факторы, влияющие на структуру операций банковского сектора. Эти модели могут служить и самостоятельным инструментом краткосрочного прогнозирования для банковского сектора.
Определенный положительный опыт разработок в данном направлении к настоящему времени накоплен в Республике Башкортостан. В частности, в ходе работ по построению подобной эконометрической модели, проводившихся на базе Национального банка Республики Башкортостан Центрального банка РФ, были получены достаточна удовлетворительные результаты. Сформирован-
ные уравнения множественной регрессии позволяют с достаточно высокой точностью осуществлять краткосрочное прогнозирование основных статей баланса банковского сектора региона и составных компонентов, включаемых в состав региональных денежных агрегатов.
В ходе построения эконометрических зависимостей были выявлены количественные связи между основными статьями баланса банковского сектора Республики Башкортостан и параметрами развития нефинансовых секторов экономики, позволяющие осуществлять прогнозирование их значений. В качестве факторов, воздействующих на результативные признаки уравнений, принимались характеристики нефинансовых секторов экономики, а также цены финансовых активов на денежных рынках.
Основным инструментом исследования являлись стандартные методы корреляционно-регрессионного анализа, используемые в практике моделирования центральных банков ряда зарубежных стран [2, 3]: формирование линейных уравнений множественной регрессии, применение процедур автокорреляции.
В ходе исследования были выявлены основные факторные признаки, оказывающие наиболее значительное влияние на динамику параметров банковского сектора Республики Башкортостан. Их количество в каждом из уравнений составляет от пяти до восьми показателей, что позволяет использовать полученные уравнения для квартального прогнозирования. Полученные уравнения обладают достаточно высокими прогностическими свойствами.
Для целей регионального финансового анализа наибольшее значение имеют анализ и прогноз показателей, характеризующих взаимодействие банковского сектора региона с сектором нефинансовых корпораций. Регрессионное уравнение, построенное для показателя «Средства на счетах нефинансовых корпораций в банковской системе Республики Башкортостан», содержит восемь наиболее значимых факторных признаков:
1) средства Банка России в иностранной валюте, размещенные у нерезидентов;
2) средневзвешенные процентные ставки по депозитам предприятий и организаций в банковской системе региона в рублях сроком менее одного года;
3) то же, в иностранной валюте;
4) средневзвешенные процентные ставки по депозитам предприятий и организаций в бан-
ковской системе региона в рублях сроком свыше одного года;
5) то же, в иностранной валюте;
6) доходность государственных ценных бумаг;
7) номинальный среднегодовой валовый региональный продукт (ВРП);
8) просроченная дебиторская задолженность в экономике региона.
Множественный коэффициент корреляции данного регрессионного уравнения составил 0,926; коэффициент детерминации — 0,858, что свидетельствует о высоких прогностических свойствах полученного уравнения.
Как видно из результатов исследования, наиболее значимыми факторами для показателя, характеризующего масштабы аккумуляции средств нефинансовых корпораций на счетах кредитных организаций Республики Башкортостан, являются:
• масштабы предложения денег со стороны Банка России. Поскольку основным каналом денежного предложения в стране на сегодняшний день является покупка иностранной валюты Банком России, величина валютных резервов (параметр 1) имеет значительное влияние и на параметры регионального банковского сектора;
• доходность альтернативных инструментов размещения финансовых ресурсов предприятий и организаций (параметры 2 - 6);
• величина общего спроса со стороны сектора нефинансовых корпораций на денежные активы (параметры 7 — 8), положительно зависящего от ВРП и отрицательно - от величины дефицита располагаемых денежных средств. Регрессионное уравнение, построенное для
результативного признака «Кредиты, полученные нефинансовыми корпорациями от банковской системы региона», также содержит восемь факторных признаков. В качестве факторов уравнения выступают цены заемных денежных средств, получаемых нефинансовыми корпорациями от банковской системы региона в виде кредитов (параметры 1 — 4); валютные резервы Банка России (параметр 1); доходность альтернативных инструментов вложений банков на рынке государственных ценных бумаг и денежном рынке (параметры 7 - 8).
В качестве коэффициентов регрессионного уравнения выступают следующие факторы:
1) средневзвешенные процентные ставки по краткосрочным кредитам, предоставленным нефинансовым корпорациям в рублях сроком менее одного года;
2) то же, по кредитам в иностранной валюте;
3) средневзвешенные процентные ставки по средне- и долгосрочным кредитам, предоставленным банковской системой региона нефинансовым корпорациям в рублях на срок свыше одного года;
4) то же, по кредитам в иностранной валюте;
5) средства Банка России в иностранной валюте, размещенные у нерезидентов;
6) номинальный среднегодовой ВРП;
7) доходность государственных ценных бумаг;
8) доходность межбанковских кредитов, определяемая по ставке М1АСЯ.
Множественный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации данного уравнения также имеют высокие значения — 0,994 и 0,988 соответственно. Проведенная верификация уравнения подтвердила возможность его использования для прикладного прогнозирования.
Для целей регионального монетарного анализа значительный интерес представляют также зависимости, позволяющие исследовать динамику безналичных компонентов региональной составляющей денежной массы (М2-М0). Этот показатель определяется как сумма бессрочных (М1-М0) и срочных депозитов (М2-М1) в коммерческих банках региона, учитываемых в составе соответствующих денежных агрегатов согласно общепринятой методологии их исчисления.
Их величина зависит от уровня экономической активности субъектов нефинансовых секторов экономики в регионах. Исследование, проведенное для Республики Башкортостан, показало, что объем безналичных денег на территории региона (М2-М0) или, иными словами, денежное предложение со стороны второго уровня региональной банковской системы, зависит от пяти наиболее значимых макроэкономических факторов:
1) номинальный среднегодовой ВРП;
2) средства Банка России в иностранной валюте,
размещенные у нерезидентов;
3) просроченная дебиторская задолженность в
экономике региона;
4) сальдо доходности государственных ценных бумаг и средневзвешенной процентной
ставки по депозитам в рублях для домашних хозяйств;
5) сальдо доходности государственных ценных бумаг и средневзвешенной процентной ставки по депозитам в рублях для производственного сектора.
Множественный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации регрессионного уравнения составили 0,99 и 0,98 соответственно. Проведенная верификация уравнения подтвердила возможность его использования для краткосрочного прогнозирования значений безналичной составляющей денежной массы.
Позитивные результаты деятельности Национального банка Республики Башкортостан по формированию моделей регионального уровня, по нашему мнению, могут служить отправной точкой для развития подобного аналитического инструментария в масштабах всей системы Банка России. Причем региональным моделям должна быть отведена значительная самостоятельная роль, в силу объективной необходимости адекватного описания закономерностей формирования спроса на деньги на неоднородном экономическом пространстве Российской Федерации. Рынки факторов производства, на которых формируется спрос на деньги, имеют ярко выраженную региональную сегментацию и специфику, что, безусловно, требует своего учета при моделировании денежной сферы. Поэтому модели Банка России должны предусматривать возможность оценки тенденций как макро-, так и мезоуровня.
ЛИТЕРАТУРА
1. Моисеев С.Р. Аналитика центральных банков: обзор эконометрических моделей // Финансы и кредит. № 11.2000. С. 119- 124.
2. M.M.G. Fase, P. Kramer, W.C. Boeschoten. MORKMON II: The Nederlandsche Bank's quarterly model of the Netherlands economy. Economic Modelling, Volume 9, Issue 2, April 1992, P. 146 - 204.
3. Economic models at the Bank of England. - Bank of England, London, 1999.
4. W.C. Brairtard and J. Tobin. Pitfalls in financial model building. American Economic Review, Vol 58, No. 2, May, 1968, p. 99-122.
