Анализ современных тенденций в методологии макрофинансового прогнозирования

Размещено на http://www.allbest.ru/

Анализ современных тенденций в методологии макрофинансового прогнозирования

Брусенцева А.Р.

Аннотация

В статье рассматриваются современные подходы в методологии прогнозирования макрофинансовых пропорций. Особое внимание при этом уделяется характеру взаимодействия финансовой системы с экономикой.

Цель работы состояла в попытке структуризации множества существующих прикладных моделей по определенным признакам, характеризующим специфику моделируемого взаимодействия реального и финансового секторов. Кроме того, отдельно рассматривается методология исследования внутреннего состояния финансовой системы. Такого рода анализ позволяет выделить четыре типа финансовых моделей:

1) модели, описывающие поведение финансовой системы как результат задаваемой извне (экзогенной) динамики экономического развития;

2) модели, описывающие поведение финансовой системы во взаимодействии с экономической динамикой;

3) модели, описывающие экономическую динамику как результат функционирования финансовой системы;

4) модели, исследующие главным образом внутренние процессы финансовой системы (потенциальные риски).

Ключевые слова: финансы, финансовая система, прогнозирование, финансовые модели, макроэкономическая динамика.

The modern approaches in the macro-financial proportions forecast methodology are considered. The main attention is given to the character of the interactions between financial system and economy.

The target of the work was the attempt to structure the plurality of the existing applied models according to the certain characteristics that define the particularity of the real sector and financial sectors interaction. Besides the methodology of the internal state of the financial system research is considered. Using such kind of the analysis it's possible to identify four types of the financial models:

1) models describing the financial system behavior as a result of the well-defined (exogenous) economic dynamics;

2) models describing the financial system behavior as a result of interaction between financial system and economic dynamics;

3) models describing the economic dynamics as a result of financial system functioning;

4) models mainly investigating the internal processes of the financial system (potential risks).

Key words: finances, financial system, forecasting, financial models, macroeconomic dynamics.

"Для того, чтобы говорить о причинах и следствиях в экономике, необходимо иметь некую разновидность модели. Она может быть неосознанной, или изложенной на сугубо теоретическом уровне, не имеющей количественно определенной формы или не позволяющей проверять гипотезы, или иметь явную форму, быть количественной моделью, пригодной для аккуратного тестирования и верификации. Можно не уточнять, какой из вышеописанных разновидностей моделей я доверяю в большей мере."

Современное экономическое развитие страны невозможно без построения устойчивой финансовой системы и ее непрерывного совершенствования. Как показывает опыт развитых стран, для поддержания развития и нормального функционирования финансовой системы необходимо государственное регулирование деятельности финансовых институтов. Как известно, подобная практика широко используется во всех развитых странах мира. Российский рынок финансовых услуг в течение последних 10 лет демонстрирует 30-50% темпы прироста, и на сегодняшний день оказывает колоссальное воздействие на развитие внутреннего спроса населения и бизнеса, и, таким образом, на ключевые показатели макроэкономического развития страны.

Для организации эффективной деятельности банковских учреждений и финансового рынка государству необходимо оценивать вероятную динамику и структуру финансовых активов банковской системы, объемы и структуру фондового рынка для каждого определенного варианта изменения макроэкономической ситуации в заданных сценарных условиях. Благодаря этому появляется возможность, с одной стороны, определять необходимый рост и направление развития банковского сектора и финансового рынка для достижения поставленного результата по поддержанию устойчивого роста на среднесрочной перспективе. С другой стороны, прогнозирование макроэкономической динамики во взаимодействии с финансовыми агрегатами позволяет выявить возможные диспропорции в объемах спроса и предложения денежных ресурсов, "очаги" напряженности внутри финансовой системы, оценить вероятность возникновения кризисной ситуации в финансовом секторе. Следовательно, прогнозирование финансовой структуры дополнительно служит определенной проверкой используемых сценарных условий на предмет целостности, адекватности заложенных в сценарий показателей и реальных возможностей Центрального Банка, Минфина, банковского сектора по обеспечению заявленных в сценарии финансовых показателей при том или ином развитии ситуации на внешних и внутренних рынках.

Переживаемый в настоящее время мировой финансовый кризис позволил осознать реальный уровень взаимозависимости финансового сектора и сферы производства, оценить степень вовлеченности российской экономики в мировое экономическое сообщество. Накопленные риски банковского сектора и фондовых рынков существенно отразились на мировой динамике производства, заставив правительства отдельных стран прибегнуть к масштабным мерам поддержки предприятий и вместе с тем скоординировать наиболее выгодным образом действия монетарных властей. Очевидно, что в период нестабильности на мировых рынках капитала особенную актуальность приобретает способность государства проводить адекватную сложившейся ситуации денежно-кредитную политику. Высокая степень зависимости российской экономики от мирового спроса на сырьевые ресурсы и иностранного капитала в начале кризиса 2008 года заставила правительство действовать и принимать решения практически моментально, что определило ход предпринятых мер, в числе которых оказались неэффективные и затратные. Таким образом, помимо создания бюджетных резервов на случай резкого снижения цен на сырье, необходимо также оценивать степень влияния тех или иных мер денежно-кредитной и бюджетной политики на функционирование банковского и реального секторов экономики. Для этой цели необходимо детальное изучение современных тенденций развития банковской системы и ее влияния на реальное производство, анализ динамики банковского сектора на среднесрочную перспективу и выявление возможных способов поддержки банков и производства со стороны Центрального Банка и правительства с использованием наиболее действенных и доступных мер денежно-кредитной политики. спрос финансовый фондовый прогнозирование

Многообразие применяемых в настоящее время макрофинансовых моделей позволяет оценивать большинство существующих денежных показателей, а также формировать адекватные экономической динамике сценарии развития финансовой системы. Как правило, финансовые модели являются неотъемлемой частью макроэкономических моделей и описывают поведение и структуру финансового сектора с различной глубиной и степенью детализации его взаимодействия с реальным сектором. В связи с этим существующие финансовые модели целесообразно рассматривать с позиции применяемых макроэкономических моделей с последующим обзором непосредственно финансовой части этих моделей.

Современные подходы к моделированию макроэкономических процессов условно можно разделить на две группы:

а) основанные главным образом на статистических исследованиях и методах Далее по тексту просто статистические модели.;

б) основанные в первую очередь на принципах экономической теории.

Статистические исследования в большинстве случаев проводятся с использованием эконометрических методов, исследующих соотношения между показателями как на формализованной основе (в виде систем уравнений - методы регрессионного анализа, анализ временных рядов и пр.), так и по принципу "черного ящика" (нейронные сети и пр.), к статистическим методам следует относить и модели затраты-выпуск. Экономическая теория представлена математическими методами в экономике (наиболее прикладными являются модели общего равновесия).

Естественно, большая часть разрабатываемых макроэкономических моделей носит смешанный характер, в той или иной степени учитывающих как теоретические аспекты функционирования экономики, так и наблюдаемые тенденции ее развития во взаимодействии с множеством факторов, отражающих нечетко формулируемые поведенческие реакции субъектов. Обе группы методов обладают своими достоинствами и недостатками, и их разнообразные комбинации позволяют получать наиболее подходящие для решения конкретной задачи методики.

Так, преимуществами первой группы методов являются присущие им изначально актуальность и мобильность. Динамические ряды данных непрерывно обновляются по времени и содержанию, а также меняются их состав и значимость с точки зрения моделирования основных макропеременных. В рамках такого подхода, практически все более или менее значимые тенденции развития экономики могут включаться в статистические макромодели и оказывать соответствующее влияние на прогнозирование дальнейшего развития событий. Недостатками такой конструкции служит ее неустойчивость во времени, обусловленная столь же быстрым очередным изменением экономической ситуации в ближайшей перспективе, "отмиранием" ранее значимых факторов и процессов и появлением новых событий-лидеров, определяющих волатильность экономической динамики. Таким образом, основанные на этой методологии модельные конструкции нуждаются в четком формировании сценариев развития, меняющихся в зависимости от выбранных гипотез о перспективных точках роста и падения экономической динамики. Поскольку статистические модели являются по сути многофакторными, разработка таких сценариев зачастую требует определения значительного количества экзогенных параметров, увязанных между собой в соответствии с выбранной гипотезой и непротиворечащих друг другу. Соответственно, это также является важной проблемой статистических моделей.

Вторая группа методов, основанная преимущественно на теоретических конструкциях, в полной мере устраняет проблему краткосрочности статистических моделей, обладая жесткой внутренней структурой, отражающей выбранные теоретические построения. В этом смысле теоретические модели являются настолько же бессрочными, насколько и лежащие в их основе базовые теории, претендующие на описание неизменных внутренне-присущих экономической системе законов. Несмотря на столь важное преимущество теоретических моделей, именно оно порождает и их важнейшие недостатки. Как и в любых моделях, определенной проблемой теоретического моделирования является высокая степень упрощения экономической жизни в целях выявления и описания законов менее сложной конструкции. Тем не менее, упрощения статистических методов относительно легко снимаются путем расширения круга рассматриваемых показателей; в теоретических методах эти упрощения задаются раз и навсегда, либо теория должна перерастать в новую теорию, что, согласно истории, требует не одного десятилетия. Кроме того, критичной проблемой является положенный в основу теории вид закономерности, противопоставляющий наиболее важным высокоагрегированным макроэкономическим показателям выбранную комбинацию выбранных переменных в строгой математической форме. Именно принятые гипотезы упрощений и вид закономерностей определяют различные ветви экономической теории, с разных позиций и с разной глубиной рассматривающие экономические процессы.

На современном этапе доминирующей является неоклассическая теория, на базе которой разрабатываются широко применяемые в развитых странах модели общего равновесия (CGEM CGEM - Computable General Equilibrium Models.). Основной задачей CGEM является достижение равновесия на всех представленных в модели рынках (инвестиционных и потребительских товаров, услуг, рынке труда и пр.). В отношении моделей равновесия существует определенная критика, суть которой подробно изложена в [1] и кратко может быть представлена в виде следующих положений:

- свобода выбора аналитической формы зависимости функции полезности, производства и затрат из совокупности определенных форм (Кобба-Дугласа, CES, LES (C.D.), LES (CES))[2];

- как статические, так и динамические CGE-модели описывают только положения устойчивого равновесия экономической системы, при этом "что происходит вне равновесия, не объясняется"[1];

- "период" времени в динамических CGE-моделях, связывающий два равновесия, не является определенным с точки зрения календарного времени и во многом представляет собой "шаг итерации" в статических CGE-моделях;

- в моделях равновесия используются специально отрегулированные Здесь имеется в виду метод калибровки неизвестных экзогенных параметров с целью совпадения расчетных и отчетных данных по тому или иному показателю. Как правило, наиболее часто калибровке подвергаются параметры производственной функции, функции полезности, долей бюджетов экономических субъектов, направленных на рынок определенных товаров и услуг и пр. реальные экономические данные, соответствующие неоклассическим парадигмам ("например, предположение о нулевой прибыли в условиях совершенной конкуренции подразумевает удаление прибыли из национального продукта и счетов дохода"[1]);

- в моделях равновесия рассматриваются только относительные цены.

В CGE-моделях внутренние сбережения субъектов экономики формируются как часть общей равновесной системы, включающей в себя баланс сбережений и инвестиций и произведенный на основе этих инвестиций объем производства, целиком удовлетворяющий спрос экономики на все группы товаров и услуг. Спрос, в свою очередь, основан на полученных при производстве доходах занятого населения, прибыли бизнеса и доходов бюджета, за исключением внутренних сбережений, направленных на инвестиции. Так замкнут равновесный цикл инвестиции - производство - спрос - сбережения - инвестиции в теоретических моделях.

В моделях равновесия важен баланс валовых инвестиций и сбережений, и не рассматривается институциональный процесс трансформации сбережений в инвестиционные ресурсы. Воздействие фондового рынка и банковской системы на степень и глубину перераспределения финансовых ресурсов оказывается на уровне принятой гипотезы о величине нормы сбережения, при этом предполагается, что весь объем сбережений направляется на инвестирование. В подобной модельной конструкции не рассматривается структура банковских активов, фондового рынка, их динамка. В такого рода моделях невозможен анализ возникновения и развития рисков банковской системы, что непосредственным образом влияет на динамику кредитования субъектов экономики. В результате за рамками исследования остается анализ способности банковского сектора менять потребительское и инвестиционное поведение производителей и потребителей с позиции изменения направления и объемов кредитования (домохозяйств, определенных отраслей производства, государства), изменения сроков кредитования и соотношения внутреннего/внешнего инвестирования в зависимости от объемов и структуры банковских обязательств и соответствующего банковского риск-менеджмента.

В моделях равновесия предполагается баланс спроса и предложения денежных ресурсов, но не рассматриваются подробно структура активов и обязательств ЦБ, источники покрытия спроса на деньги. Спрос на деньги представляет собой только операционный спрос и определяется количественной теорией денег:

M*V = p*Y,

где V = const - скорость обращения денег.

Функционирование банковского сектора не описывается явно, но предполагается его абсолютная адекватность и управляемость в том смысле, что, во-первых, все сбережения в любой момент времени переходят в инвестиционные ресурсы, во-вторых, Центральный Банк полностью удовлетворяет спрос экономических субъектов на денежные ресурсы, причем если существует излишек предложения денег - он автоматически "снимается" ростом внутренних цен, в-третьих, банковские ставки являются величиной управляемой и подконтрольной органам денежно-кредитного регулирования. Последнее обстоятельство выражается в том, что явно представленный в модели равновесия "продукт" деятельности банков - процентные ставки - является величиной экзогенной, либо непосредственно определяемой ставкой рефинансирования. Процентные ставки здесь как правило влияют на уровень сбережений.

В итоге можно сказать, что в моделях равновесия банковский сектор представлен неявно в следующем виде:

- функция банковского сектора по привлечению ресурсов неявно представлена в структуре распределения доходов экономических субъектов между потреблением и сбережением при условии достижения равновесия на всех рынках потребительских и инвестиционных товаров;

- функция банковского сектора по кредитованию представлена равенством сбережений и инвестиций как условия равновесия на рынке инвестиционных товаров;

- дополнительно в моделях представлены процентные ставки, влияющие на уровень сбережений, и являющиеся экзогенным параметром.

В отличие от теоретических конструкций, первая группа методов, основанных на всевозможном анализе статистических рядов данных, отличается широким спектром применяемых методик в зависимости от выборки исследуемых показателей, степени замкнутости (эндогенизация) модели, вида функциональных зависимостей, лежащих в основе вычислений. Подобные методы не являются теоретизированными, и имеют целью описать поведение той или иной области экономической системы, используя для этого различные существующие статистические данные и различные виды зависимости между расчетными показателями, включающими в себя балансовые тождества, регрессию, нейронные сети и пр. Среди огромного разнообразия указанных методов интересен анализ существующих макроэкономических моделей прогнозирования финансовой системы, в т.ч. денежно-банковской сферы. Очевидно, что в статистических моделях финансовая система может быть представлена гораздо более полно и структурировано по сравнению с вышеописанными теоретическими моделями равновесия. Поскольку речь идет о макроэкономических моделях финансов, центральными прогнозными показателями здесь выступают различные статьи активов и пассивов кредитных организаций, Центрального Банка, объемы и структура фондового рынка, в частности денежная масса (в национальном определении, широкая), денежная база, объем международных валютных резервов, объемы банковских сбережений, объемы кредитования населения и организаций, объем ценных бумаг в портфелях субъектов экономики. Кроме того, к сфере финансов можно отнести и элементы других балансов - доходов и расходов населения, платежного баланса, деятельности предприятий, государственный бюджет, представляющие собой как отдельный интерес с точки зрения функционирования финансовой системы страны, так и служащие для формирования статей макрофинансовых балансов. Сюда относятся, к примеру, объем иностранной и национальной валюты на руках у населения, объемы внешних займов корпораций, национальный платежный оборот, рынки определенных товаров и услуг (автомобили, жилье, и пр.) и др.

Моделирование финансов, таким образом, требует четкого представления о номинальной и физической динамике объемов производства товаров и услуг, объемов внешнеторговых операций и потоков капитала, доходах и расходах всех субъектов экономики (домохозяйства, бизнес, государство), динамике внутренних и внешних цен, направлении курсовой политики. Поэтому, какая бы модель финансов не рассматривалась, так или иначе отправным пунктом для расчетов является тот или иной набор вышеуказанных макропеременных. Следовательно, множество моделей финансового прогнозирования можно агрегировать по следующим основным направлениям:

- модели, описывающие поведение финансовой системы как результат заданной (экзогенной) динамики экономического развития;

- модели, описывающие поведение финансовой системы во взаимодействии с экономической динамикой;

- модели, описывающие экономическую динамику как результат сложившейся финансовой системы;

- модели, исследующие внутренние процессы финансовой системы (потенциальные риски).

Модели, описывающие поведение финансовой системы как результат заданной (экзогенной) динамики экономического развития.

Первая группа моделей, фактически, рассматривает финансовую систему как вполне и определенным образом сложившуюся в условиях заданной экономической динамики. Здесь валовые финансовые показатели определены единственным образом, поскольку не исследуется влияние изменений в финансовой системе и их воздействие на экономическую динамику. Подобные модели дают ответ на вопрос о том, как должны выглядеть параметры финансовой системы при заданных темпах экономического роста. При этом могут строиться гипотезы относительно структурных изменений системы, поведения различных элементов финансовой системы с целью обеспечения указанного роста денежными ресурсами.

Данные по прогнозу экономической динамики для моделей финансов обеспечиваются множеством существующих моделей воспроизводства, в том числе межотраслевых моделей, моделей общего равновесия и др.

Описываемый тип моделей может быть предназначен для расчета всевозможных финансовых показателей, включающих в себя как отдельные статьи финансовых балансов, так и валовые системные показатели. Например, наиболее востребованными с точки зрения формирования денежно-кредитной политики являются балансово-параметрические модели, описывающие динамику и структуру финансовых балансов основных экономических агентов. К ним относятся:

- сводный баланс кредитных организаций;

- сводный баланс органов денежно-кредитного регулирования;

- платежный баланс (и международная инвестиционная позиция коммерческих банков);

- сводный финансовый баланс корпораций;

- баланс доходов и расходов населения;

- государственный бюджет.

Подобное полное описание системы позволяет оценивать баланс спроса и предложения финансовых ресурсов, выявлять излишек или недостаток ресурсов для обеспечения заданной экономической динамики, оценивать накопленный потенциал определенных рисков банковской системы и пр. При разработке балансовых моделей используются различные методики, позволяющие моделировать перспективную динамику финансовых показателей. Среди них можно выделить следующие основные методы:

- эконометрические методы, позволяющие увязывать между собой динамику различных показателей;

- методы прогнозирования на основе исторических, логических и функциональных аналогий, использующиеся для процедуры миметической коррекции параметров динамики. В данном случае информация "о развитии конкретных процессов в других странах используется для оценки предполагаемых изменений экономического развития в российских условиях" [3];

- процедуры экспертной коррекции трендов и структурных соотношений, как правило, учитывающих "потенциальные изменения экономической политики, мотивы поведения основных макроэкономических агентов и внешние факторы" [3].

Если мы говорим о банковском сообществе, наибольший интерес могут представлять тенденции формирования спроса на кредиты со стороны населения и бизнеса. В частности, подробно исследуются потенциальные возможности расширения рынка потребительских кредитов, автокредитования, ипотеки.

Автокредитование (подробно изложено в [3]).

Для разработки модельной конструкции автокредитования необходима первоначальная оценка современного состояния рынка по продаже автомобилей (как правило, первичного, за отсутствием достоверных данных по обороту рынка вторичных продаж): общие объемы продаж, структура рынка - доли импортируемых новых и подержанных машин иностранного производства, иномарок, произведенных внутри страны, отечественных автомобилей, кредитное покрытие каждого из этих рынков. Предполагается, что автокредитование воздействует на динамику и структуру спроса на автомобили в следующих направлениях:

- расширение спроса за счет использования будущих доходов на сегодняшнюю покупку автомобилей;

- смещает спрос в сторону более качественных/дорогих автомобилей;

- стимулирует обновление парка автомобилей и в этом смысле расширяет предложение на рынке вторичных продаж.

При разработке сценариев параметром насыщения рынка автокредитования является показатель доли покупок в кредит для автомобилей разных ценовых диапазонов, достигающий уровня аналогичного показателя в развитых странах. Каждый сценарий представляет собой результат различного поведения населения, государства, российских производителей в отношении поддержания развития рынка автокредитов. В зависимости от типа экономического субъекта, его роль в формировании и развитии автокредитования определяется следующими характеристиками:

- роль государства состоит в развитии кредитных бюро, содержащих информацию по кредитной истории заемщиков, обеспечение преференций (ограничений) для банков, занимающихся определенными функциональными направлениями автокредитования;

- роль населения состоит в готовности определенной группы населения к привлечению займов;

- роль бизнеса состоит в повышении активности российских производителей по поддержке кредитных программ и их распространению в дилерских сетях.

В модели дилеры и банки ведут себя рационально с точки зрения удовлетворения спроса населения на кредиты и распространения кредитных программ от производителей. С целью удовлетворения потенциального спроса банки повышают уровень информированности населения о разнообразных кредитных банковских схемах. Кроме того, заполнение ниши кредитования автомобилей низкого ценового сегмента (до 10 тыс. долл.) для банков связано с повышением его технических характеристик для эффективной работы с мелкими кредитами.

В конечном итоге выбор сценария предопределяет уровень доступности кредита для определенной группы населения, что выражается в условиях и интенсивности кредитования. К условиям кредитования относятся первоначальный взнос при кредите (в % от суммы покупки), срок кредита, процент по ссудам, интенсивность представлена долей кредитуемых покупок.

Прогнозные расчеты первичного рынка автомобилей и объемов автокредитования сводятся к балансированию доходов и расходов населения с учетом интенсивности и условий кредитования. Экзогенными показателями являются динамика доходов населения (из макроэкономического прогноза) и сценарные условия кредитования. В зависимости от условий кредитования рассчитываются объемы автокредитования и расходы населения на приобретение автомобилей (объемы некредитуемых (чистых) покупок, первоначальных взносов при использовании кредита, объемы платежей по обслуживанию долга).

Помимо валовых характеристик, возможен анализ перспективной структуры спроса на автомобили. Расширение автокредитования снижает нагрузку на текущие расходы населения, которая представляет собой отношение текущих платежей населения при текущем уровне использования кредитования к расходам без использования кредита. В зависимости от объемов экономии на текущих платежах можно рассчитать показатель смещения спроса, представляющий собой вероятное относительное повышение средней цены покупки в связи с переключением части спроса на более высокий уровень качества. При этом исследуются кривые ценового распределения покупок различных групп автомобилей (отечественные, импортные подержанные, импортные новые, иностранное производство внутри страны) и их смещения в зависимости от условий кредитования. В результате можно оценить изменение структуры покупок автомобилей по различным категориям (возможна детализация по маркам) при изменении цены массового спроса, т.е. "того уровня цены, в районе которого наблюдается ощутимая конкуренция между автомобилями различных групп" [3].

Ипотека (подробно изложено в [4]).

Прогнозирование рынка ипотечного кредитования базируется на оценке платежеспособного спроса населения на ипотечные кредиты и объемов предложения жилья на первичном рынке. Предполагается, что "чистые сделки" на вторичном рынке жилья, когда вырученные деньги не направлены на покупку нового жилья, незначительны, поэтому конечный спрос покупателей удовлетворяется на первичном рынке жилья. Спрос определяется двумя характеристиками: кредитоспособностью населения в плане получения ипотечного кредита и оценкой потребности населения в улучшении жилищных условий.

Для оценки кредитоспособности рассматривается дифференциация денежных доходов населения по 20% доходным группам и распределение домохозяйств по количеству членов. На основе этих данных для каждой доходной группы определяется количество домохозяйств и их средний доход в зависимости от количества членов. Максимальный платеж по кредиту домохозяйству рассчитывается как доля (50%) от его доходов или располагаемых доходов (по вариантам), при этом если оставшиеся 50% доходов оказываются ниже прожиточного минимума кредит не выдается.

Помимо оценки кредитного потенциала, важнейшей задачей является определение минимально необходимого увеличения жилой площади для того, чтобы заемщику имело смысл осуществлять покупку новой квартиры. Этот показатель может варьироваться в зависимости от индивидуальных предпочтений, располагаемых доходов домохозяйства, средней обеспеченности жилым фондом на душу населения и пр. Величина минимального увеличения жилой площади как правило задается экспертно с точки зрения приобретения как минимум одной дополнительной комнаты (8-10 кв м) и расширения площади других помещений (санузлы, кухня и пр.), так что средний уровень составляет порядка 16 кв м. Для расчета обеспеченности домохозяйств жильем используется распределение доходных групп населения по размеру жилищ, приходящихся в среднем на одного человека. При этом если на одного человека приходится свыше определенной границы (она задается экспертно, в описываемой модели - 30 кв м), отпадает необходимость в улучшении жилищных условий.

После определения количества домохозяйств, стремящихся улучшить жилищные условия, рассчитывается их кредитный потенциал. Совокупный кредитный спрос населения рассчитывается исходя из кредитных условий (срок кредита, ставка, первоначальный взнос) и кредитного потенциала домохозяйств. В зависимости от цены квадратного метра жилища, может быть подсчитан натуральный спрос на жилье.

Данная методика дополнительно предполагает расчет "естественного" уровня потребности в обеспеченности жильем, который основан на сопоставлении среднедушевой обеспеченности жильем (кв м/чел.) и душевого ВВП по ППС (в долл./чел.) по различным странам. Используя эти данные, можно рассчитать необходимый ежегодный прирост жилья в зависимости от предполагаемых темпов экономического роста и динамики численности населения. При расчете объемов ввода жилья дополнительно учитывается его доля выхода на рынок (около 30% отдается на социальные нужды). Кроме того, объемы строительства корректируются с учетом производственных мощностей строительной отрасли.

Сопоставление ипотечного спроса и предложения на рынке жилья выявляет возможный дисбаланс при заданной цене на жилье. Уравновешивание ипотечного спроса и предложения жилья наряду с учетом ресурсной базы банковской системы достигается путем использования различных вариантов кредитных условий (рискованные, умеренно-консервативные) и изменения стоимости квадратного метра жилья.

Макрофинансовые отраслевые модели (подробно изложено в [3]).

В современных экономических условиях руководство любой компании считает необходимым осуществлять разработку бюджета фирмы на кратко- и/или среднесрочную перспективу (в среднем на 1-2 года). В то же время лица, принимающие решения, могут быть заинтересованы в прогнозировании динамики отдельного производственного сектора. Руководители частных или частно-государственных компаний могут оценить перспективы определенного вида производства в зависимости от вариантов государственной политики и развития финансово-кредитной системы, для государства подобного рода исследования важны в случае разработки государственной политики с целью поддержки определенных отраслей промышленности. Таким образом, зачастую появляется необходимость формирования макрофинансовых моделей для отдельных отраслей промышленности, фактически представляющих собой сводный динамический бухгалтерский баланс всех предприятий выбранной отрасли. С определенной степенью обобщения можно получать дополнительную информацию по функционированию отрасли (сектора) в следующих аспектах:

- структура оборотных средств и источники их финансирования;

- источники финансирования инвестиционной деятельности;

- структура и динамика налоговых платежей

- финансовые балансы сектора с финансовой системой и государством.

Для такого типа моделей экзогенными переменными являются информация материально-вещественного прогноза и параметры финансовых сценариев. Материально-вещественный прогноз содержит данные о реальной динамике валового выпуска отрасли, себестоимости продукции, структуре затрат отрасли, динамике основных фондов.

Финансовые сценарии состоят из следующих компонентов:

- сценариев развития налоговой системы;

- сценариев развития финансовых рынков (процентные ставки и сроки кредитования, эластичность предложения кредитов сектору);

- сценариев развития внутриотраслевых финансов (выбор налогообложения, изменение структуры оборотных средств, совершенствование платежной дисциплины и пр.).

Модельные расчеты ведутся по трем направлениям:

- блок финансирования оборотных активов;

- блок финансирования инвестиций;

- блок налоговых платежей и распределения прибыли.

Оборотные активы фактически зависят от валового выпуска и затрат производства, их внутренняя структура задается в соответствии со сценарием с учетом определенной методики расчета доступности кредитования. Изменение доступности кредита рассчитывается исходя из изменения рентабельности производства. Предполагается нормальное распределение доходности по предприятиям отрасли и изменение средней рентабельности смещает кривую распределения по горизонтали, при этом уровень процентной ставки задает уровень отсечения предприятий от процедуры заимствования. Отношение площадей фигур, образованных границами этих кривых, определяет относительное изменение доступности кредита.

Финансирование инвестиций происходит на основе собственных средств предприятий, долгосрочных кредитов и займов и бюджетных субсидий, а также за счет роста капитала предприятий отрасли, который определяется рентабельностью и валовым выпуском. Для долгосрочных займов применяется вышеописанная методика доступности кредитования.

В прибыльных отраслях балансирующей статьей является нераспределенная прибыль; если речь идет об убыточных или отраслях господдержки, балансирующей статьей могут выступать бюджетные субсидии или собственные инвестиционные средства предприятий.

Следует отметить, что в представленной методике существуют определенная проблема с точки зрения ее универсальности в применении к различным отраслям (секторам) промышленности. Здесь речь идет о том, что различные предприятия работают с различными финансовыми посредниками, что приводит к "разнородному" финансированию отрасли. В таком случае анализ и моделирование финансового состояния производственного сектора сводится к исследованию и прогнозированию хозяйственной деятельности различных типов предприятий, его образующих, и на "первый план выходит не отраслевая, а институциональная структура" предприятий отрасли.

Модели, описывающие поведение финансовой системы во взаимодействии с экономической динамикой.

Второй тип финансовых моделей подразумевает наличие взаимодействия между динамикой финансовой системы и других областей экономики. В данных моделях необходимо целостное представление финансовой системы наряду со всеми остальными субъектами экономики, поскольку только таким образом могут учитываться все основные денежные потоки с желаемой степенью агрегации. Наличие денежных потоков устанавливает связь между источниками финансовых ресурсов и их использованием, что, во-первых, обеспечивает соблюдение единого баланса всех циркулирующих в экономике денег, во-вторых, позволяет исследовать воздействие на экономическую динамику различных сценариев изменения распределения ресурсов по различным субъектам экономики.

Методология прогнозирования денежно-кредитных показателей, применяемая в финансовых моделях первого типа, в полной мере транслируется на модели взаимодействия финансовой системы и реального сектора. В то же время важным отличием является наличие "обратного" воздействия динамики и структуры денежных ресурсов на функционирование реального сектора внутренней и внешней (в части импорта) экономики. Существование взаимодействия предопределяет динамический характер данного вида моделей и их масштабность за счет добавления описания функционирования дополнительного субъекта экономики - финансовых посредников. При этом выбор детализации описания финансовой системы зависит от степени влияния того или иного денежного показателя на современные процессы в реальном секторе и от того, какие источники денежных ресурсов начнут играть значимую роль в перспективе.

Основными показателями взаимодействия реального и финансового секторов являются непосредственные результаты посреднической деятельности - кредитование бизнеса и домохозяйств. Рост кредитования стимулирует внутренний спрос и тем самым способствует расширению инвестиционной деятельности наряду с прямым финансированием капитальных вложений. При этом распределение кредитных ресурсов между производственными предприятиями и населением (по различным направлениям потребительского кредитования - ипотека, автокредитование, беззалоговые кредиты) в потоке межотраслевых связей приводит к различным показателям структуры и динамики экономического роста. Дополнительный прокредитованный внутренний спрос может вызывать в разной степени и усиление импорта, и внутреннего производства, в зависимости от возможностей отечественного бизнеса по самофинансированию и доступности для него банковского кредитования оборотного и инвестиционного капитала. Текущее кредитование, расширяя спрос, увеличивает нагрузку на будущие периоды в смысле расходов населения и бизнеса по выплате долга и процентов, что также влияет на будущий платежеспособный спрос. Таким образом, в моделях описываемого типа должен быть отражен весь спектр связей между финансовыми посредниками и доходами-расходами субъектов внутренней экономики.

Рис.1. Принципиальная схема моделирования взаимодействия банковского и реального секторов

Отдельно необходимо учитывать внутренние взаимосвязи финансового сектора и его операции с внешним миром. Наличие двухуровневой банковской системы определяет наиболее важный элемент внутренних взаимодействий в денежно-кредитной сфере - связь между кредитными организациями и Центральным Банком. ЦБ РФ, выступающий в роли главного эмиссионного центра страны, обеспечивает необходимый уровень денежного предложения на базе текущих объемов покупок иностранной валюты на внутреннем рынке (определяемых состоянием платежного баланса страны), операций рефинансирования банковской системы и кредитования государства. В качестве кредитора в последней инстанции, ЦБ РФ должен поддерживать необходимый уровень ликвидности в банковской системе и тем самым регулировать развертывание кризисных ситуаций, вызванных реализацией накопленного потенциала тех или иных рисков (ликвидности, кредитного, валютного и др.). В моделях описываемого типа необходим расчет объемов кредитования банков со стороны органов денежно-кредитного регулирования с точки зрения соблюдения баланса между спросом на деньги и предложением денег. Такой расчет возможен, если будут учитываться все возможные источники финансирования предложения денег и спрос всех субъектов экономики на внутренние деньги (деньги ЦБ и кредитных организаций).

Обратные денежные потоки (от банков к ЦБ РФ) служат для обеспечения платежных операций (корреспондентские счета) и поддержания резервного фонда по обеспечению вкладов. Кроме того, в период высоких темпов роста денежного предложения, не поддающегося прямому регулированию (на базе "сильного" платежного баланса), счета банков в ЦБ служат в качестве инструмента стерилизации избыточных ресурсов.

Внешний мир определяет поток ресурсов, поступающих во внутреннюю финансовую систему, и, с другой стороны, внутренняя экономика определяет спрос на иностранные активы и регулирует объемы кредитования внешнего мира. Чистый отток капитала определяет объемы финансирования внешнего мира за счет внутренних сбережений, чистый приток капитала - дополнительные по отношению к внутренним сбережениям объемы финансирования внутренней экономики.

Встраивание в модель финансовых посредников осуществляется в цепочке доходы субъектов - ресурсы финансового сектора - кредитование субъектов - доходы субъектов. При этом рост организованных сбережений субъектов экономики может быть задан в соответствии с определенной динамикой нормы сбережений и уровнем процентных ставок, как правило, задаваемых экзогенно или с учетом прогнозируемой инфляции. Аналогично объемы кредитования зависят от кредитного потенциала заемщиков, уровня процентных ставок и общей величины располагаемых ресурсов финансовых посредников.

Поскольку ресурсы финансового сектора определяются также и внешними займами, при построении прогноза требуются четкие сценарные ориентиры относительно динамики статей платежного баланса. Во многом они определяются заданной динамикой реального курса рубля. Кроме того, курс рубля играет важную роль в формировании предложения денег Центральным Банком и в распределении вкладов населения и предприятий между рублевыми и валютными, что непосредственно воздействует на уровень денежной массы и на накопление рисков (валютных) в банковской системе. Таким образом, курс рубля наряду с показателями платежного баланса в части оценки привлекаемого капитала являются важнейшими сценарными условиями в описываемых моделях взаимодействия. К сценарным следует отнести и объемы кредитования банков со стороны ЦБ, регулирующие ситуацию с ликвидностью и в этом смысле стимулирующие рост доли долгосрочного кредитования.

Согласование всей совокупности сценарных условий в финансовой части модели осуществляется посредством балансировки спроса и предложения денег, активов и пассивов ЦБ, активов и пассивов кредитных организаций, объемов поступлений ресурсов на фондовый рынок, а также баланса доходов и расходов (в т.ч. прироста сбережений) населения, бизнеса, государства.

Модели, описывающие экономическую динамику как результат сложившейся финансовой системы.

Третий тип финансовых моделей основан на использовании финансовой информации для определения перспективной динамики экономического роста. В данной группе традиционным методом является построение системы опережающих индикаторов для оценки "поворотных точек" в экономической конъюнктуре. Следует отметить, что непосредственно финансовые показатели являются лишь частью системы опережающих индикаторов, но при этом играют важную роль в осуществлении кратко- и среднесрочных оценок экономической динамики.

Первые разработки системы опережающих индикаторов в США относятся к 1930-м годам, позже, в 1960-е, публикуются на регулярной основе. В странах ОЭСР использование опережающих индикаторов начинается под руководством Статистического департамента ОЭСР в 1980-е годы. В России подобные разработки начались в 2000-е, в период устойчивого пореформенного роста. До этого времени расчеты опережающих индикаторов для российской экономики проводились "в экспериментальном порядке" [6].

Построение опережающих индексов основывается на двух различных концепциях, выделяющих цикл деловой активности, в котором исследуется движение экономики от роста к спаду (как в США), и цикл роста, анализирующий скорость роста экономики. Датировка поворотных точек (впадин или пиков) в экономической динамике может основываться на неком эталонном индикаторе (ОЭСР) или, напротив, на основе анализа всей имеющейся в распоряжении информации (Комитет по датировке деловых циклов при НБЭИ США). В роли эталонного индикатора выступает индекс промышленного производства. В сезонном сглаженном индексе производства локальные (в течение полугода) максимумы можно считать пиками, локальные минимумы - впадинами. Индикатор является опережающим, если удовлетворяет следующим критериям:

- "вызывает изменения общеэкономической динамики через изменения спроса и предложения;

- отражает ожидания экономических агентов;

- раньше, чем экономика в целом, реагирует на изменения экономической активности;

- зарекомендовал себя в качестве такового в других странах" [6].

Индикаторы спроса и ожиданий могут быть прямыми или косвенными. Прямые оценки спроса и ожиданий формируются на основе опросных данных об уровне спроса, запасов готовой продукции, состоянии портфеля заказов и т.д. Косвенными оценками спроса служат:

- мировые цены на основные экспортные товары (в российских условиях это цена а нефть)

- реальный обменный курс

- количество денег в экономике (денежная масса, денежная база)

- индикаторы текущего финансового состояния предприятий (увеличение прибыли, рост обеспеченности собственными средствами, денежные средства предприятий, счета и депозиты предприятий, прибыль к объему продаж и др.).

Косвенными оценками ожиданий являются:

- фондовые индексы, отражающие ожидания инвесторов относительно макроэкономической ситуации, и, дополнительно, изменение капитализации, влияющее на инвестиционные решения, что, в свою очередь, оказывает влияние на объемы выпуска;

- международные валютные резервы;

- банковские кредиты экономике как оценка банками макроэкономической ситуации и, дополнительно, будущий рост инвестиций на основе сегодняшних долгосрочных кредитов;

- уровень реальных процентных ставок, отражающих существующие риски относительно будущей динамики и доступность денежных ресурсов.

- демография предприятий (число вновь создаваемых компаний).

Таким образом, именно финансовые индикаторы зачастую являются косвенными оценками спроса и ожиданий и выступают в качестве косвенных опережающих индикаторов экономической динамики. Кроме того, согласно исследованиям С.В. Смирнова [6], в российских условиях ожидания субъектов экономики (как данные опросов) обычно не предвосхищают экономическую динамику (не сбываются), в то время как косвенные оценки ожиданий в действительности являются опережающими показателями.

В мировой практике обычно используют обобщающие индикаторы: сводный и диффузный опережающие индексы. Для этого исходные опережающие индикаторы объединяются в сводный индекс согласно определенной методике, направленной на устранение разницы в масштабах и вариабельности исходных показателей. Диффузный индекс представляет собой отношение числа рядов, изменившихся в позитивном направлении, к общему числу рядов, входящих в "систему раннего обнаружения".

Сводный опережающий индекс позволяет предугадать спад или подъем эталонного индикатора с определенным лагом. Согласно С.В. Смирнову [6], российский сводный опережающий индекс, включающий в себя семь групп индикаторов (платежеспособный спрос к норме, запасы к норме, рост обеспеченности собственными средствами, цена нефти Urals, официальный курс доллара к рублю, долларовый индекс "Moscow times", реальная ставка MIACR-overnight), позволяет предвосхищать поведение индекса производства с лагом 4 месяца.

К третьей группе методов следует отнести принципиально новый, использующий информацию финансовых посредников для оценки будущей экономической динамики. Основная предпосылка данного метода состоит в том, что цены финансовых активов являются отражением ожиданий субъектов экономики относительно будущего экономического роста. К примеру, если исследуется рыночная цена акций, то она формируется под воздействием ожиданий игроков фондового рынка в отношении перспектив корпоративного сектора. Предполагается, что количество участников в процессе оценивания финансовых активов настолько велико, что итоговая динамика цены актива выражает наиболее вероятную ожидаемую динамику корпоративного сектора. Основной гипотезой является то, что сегодняшняя цена акции является суммой поступлений дисконтированной прибыли в будущих периодах. Отсюда, соответственно, выводится прогнозная динамика прибыли бизнеса и другие связанные макроэкономические показатели [5].

Модели, исследующие внутренние процессы финансовой системы (потенциальные риски).

Особый интерес представляют собой модели исследования внутреннего состояния финансовой системы. В данном контексте подразумевается выявление различных потенциальных рисков системы, способных реализоваться в локальный и/или масштабный финансовый кризис. Такого рода исследования, как правило, аккумулируют и сопоставляют данные по множеству финансовых показателей, и в отдельных случаях используют данные о состоянии других секторов экономики. Анализ финансовой информации на предмет наличия потенциальных рисков может проводиться как на основе фактических (отчетных) данных, так и на основе прогнозных денежных показателей. В этом смысле модели рисков представляют собой:

- независимое исследование современного положения дел в финансовой системе,

- дополняющее или, в отдельных случаях, "направляющее" исследование к вышеупомянутым типам моделей прогнозирования финансов, поскольку выявление на прогнозе высокого потенциала накопления рисков в определенных временных интервалах заставляет просчитывать альтернативные варианты финансово-экономической динамики как следствие естественного стремления системы избежать напряженной ситуации за счет рационального поведения экономических агентов, в том числе и органов денежно-кредитного регулирования.

Отметим, что современный финансовый риск-анализ различает системные и систематические риски. Системный риск "может быть определен как потенциальная опасность появления ситуаций, в которых индивидуально-рациональные ответы экономических агентов на появляющиеся риски приводят не к лучшему их разделению, диверсификации, а наоборот - к повышению общей ненадежности" [3]. Системный риск банковской системы, как правило, исследуется по двум направлениям. Во-первых, проводится оценка условий распространения кризисных явлений в системе, во-вторых - выявляется деструктивное поведение экономических агентов, влекущее за собой усиление кризисного потенциала. Анализ условий распространения риска представляет собой поиск корреляций между доходностью и волатильностью рынка ликвидности (межбанковского рынка) и прочих (альтернативных) финансовых рынков, к которым относятся, например, валютный, рынок госбумаг, фондовый рынок. Рынок ликвидности играет центральную роль в банковском риск-анализе, поскольку устойчивость банковской системы выражается "в конечном итоге в ее способности к обеспечению ликвидностью собственных обязательств" [3]. Истощение ликвидности часто провоцирует реализацию прочих рисков (валютного, кредитного и др.), и, с другой стороны, является "замыкающим звеном" в последовательности реализации и взаимодействия банковских рисков.

...