Моделирование опережающих индикаторов кризиса платежного баланса

Принципиально иные прогнозы получены по банковскому сектору (см. табл. 3), который в период кризиса 2008 г. утратил доступ к дешевым западным источникам финансирования. Этот факт будет оказывать существенное влияние на структуру платежного баланса. Текущая стоимость внешнего долга останется высокой: в краткосрочной перспективе необходимо выплачивать проценты по старым долгам, при этом новые инвестиции не будут поступать в прежнем объеме. Об этом свидетельствует прогноз индикатора K9, который будет оставаться в пределах критического «верхнего» режима. Данный вывод усиливается прогнозом показателя L11, который предсказывает значительное ухудшение ликвидности банковского сектора.

Таблица 2

Прогноз опережающих индикаторов кризиса платежного баланса для госсектора

на основе байесовского подхода

Таблица 3

Прогноз опережающих индикаторов кризиса платежного баланса для банковского сектора

на основе байесовского подхода

Нет оснований говорить об улучшении структуры платежного баланса реального корпоративного сектора, который традиционно страдает в кризисные периоды больше других секторов экономики (см. табл. 4). Прогноз индикатора K7 свидетельствует о невысокой роли иностранных инвестиций и кредитов в жизни нефинансовых корпораций. Это может иметь неоднозначные последствия в будущем, особенно с учетом прогнозируемого роста краткосрочных обязательств (индикатор L4). Волатильность режимов коэффициента текущей ликвидности L4 также не является благоприятным знаком, указывая на высокую вероятность реализации инерционного сценария развития реального сектора экономики.

Таблица 4

Прогноз опережающих индикаторов кризиса платежного баланса для реального сектора

на основе байесовского подхода

Прогноз опережающих индикаторов кризиса платежного баланса на основе TAR-моделей с экзогенным механизмом переключения режимов

Высокая эффективность байесовских оценок TAR-моделей справедлива только для краткосрочного горизонта прогнозирования, однако очевидна их методологическая несостоятельность при решении задач среднесрочного и долгосрочного прогнозирования. Данный факт обусловлен проблемой «зацикливания» режимов и невозможностью учета существенных причинно-следственных связей, поскольку механизм переключения режимов является эндогенным по отношению к исследуемому временному ряду. Для решения проблемы «зацикливания» в диссертации разработана новая модификация TAR-моделей, использующая экзогенные механизмы переключения режимов за счет изменения правил формирования функции-индикатора, отвечающей за тот или иной режим динамики ряда. Математическая формулировка предлагаемой модели записывается следующим образом:

, (6)

где - функция-индикатор, аргумент которой является заданной функцией управляющих переменных ;

- параметр сдвига управляющей переменной;

- пороговое значение управляющей переменной, при достижении которого происходит смена режима динамики эндогенной переменной;

- функции, определяющие траекторию движения управляющей переменной.

Первое уравнение системы описывает динамику эндогенной переменной, в которой (в данном случае) имеются два режима. Функция-индикатор является сложной, ее аргумент зависит от лаговых значений управляющей переменной. Третье уравнение определяет траекторию динамики, которая отвечает за смену режимов волатильности. Таким образом, полученная система представляет собой расширенную версию базовой TAR-модели за счет включения новой «управляющей переменной». Для определенности системе (6) присвоено название «ERSTAR-модель» (Exogenous Regime-Switching Threshold Autoregression).

Результаты сопоставления расчетов по «разрывным» пороговым моделям (D-TAR) и ERSTAR-моделям для коэффициента К1 (см. формулы 7-8 и табл. 5) свидетельствуют о большей эффективности последних при построении прогнозов опережающих индикаторов-сигналов кризиса платежного баланса. Расчет формальных критериев (сумма квадратов ошибок (SSE) и коэффициент детерминации (R2)) также подтверждает превосходство авторской модификации (ERSTAR):

(7)

Таблица 5

Прогноз опережающего индикатора-сигнала K1 «Основной национальный долг к ВВП»

Для построения ERSTAR-модели коэффициента К1 использовалась управляющая переменная, а именно темп прироста сальдо торгового баланса в предыдущем периоде. Выбор данного показателя обусловлен тем фактом, что его динамика отражает вектор внешнеторговой политики Российской Федерации. В частности, анализ таблицы 5 (по третьей строке) свидетельствует о возможном ухудшении структуры платежного баланса, начиная с последнего квартала 2011 г., которое может быть вызвано увеличением доли внешних источников финансирования по отношению к величине произведенного ВВП, при условии сохранения прогнозируемых темпов прироста положительного сальдо торгового баланса.

Основные результаты и выводы работы

На основании проведенного исследования получены следующие выводы и результаты.

1. Сформулирована концепция финансовой войны, которая стала основой для разработки модели кризиса платежного баланса. Ядром концепции являются гипотезы «безответственного заемщика», «неэффективного собственника» и «кредитного рейтинга как инструмента финансовой войны». На основе решения предложенной модели обоснована возможность генерации кризисов платежного баланса в случае, если внешний долг реального сектора обеспечивается эквивалентным размером золотовалютных резервов центрального банка.
2. Разработана методика эконометрической оценки опережающих индикаторов кризиса платежного баланса, объясняющих переход экономики из состояния «нормальных» международных экономических отношений с внешним миром к режиму «финансовой войны». Построен алгоритм преобразования данных статистики платежного баланса в модельную информацию за счет построения «макроэкономических балансов» страны.
3. Усовершенствован аппарат построения пороговых авторегрессионных моделей (TAR-моделей) опережающих индикаторов на основе применения критерия устойчивости при отборе альтернативных моделей. Критерий устойчивости позволяет найти компромисс между минимумом квадрата ошибок и минимальным требуемым расстоянием между режимами динамики.
4. Разработан алгоритм построения байесовских оценок неизвестных параметров TAR-моделей, позволяющий операционализировать априорную информацию и преодолевать ограничения методов наименьших квадратов и максимального правдоподобия. Аналитически получены формулы для расчета математических ожиданий и вариаций неизвестных параметров при использовании различных иерархических комбинаций априорных распределений.
5. Предложена новая модификация TAR-моделей (ERSTAR), позволяющая использовать экзогенные механизмы переключения режимов за счет изменения правил формирования функции-индикатора, отвечающей за тот или иной режим динамики ряда. В общем случае функция-индикатор, присутствующая в ERSTAR-модели, является сложной, ее аргумент зависит от лаговых значений «управляющей» переменной. Последнее обстоятельство позволяет существенно расширить сферу применения данного класса моделей.
6. Построены прогнозы опережающих индикаторов кризиса на краткосрочную перспективу, по результатам которых можно сделать вывод о сохранении неблагоприятной структуры платежного баланса для банковского и реального корпоративного секторов экономики до конца 2012 г. При этом относительная стабильность показателей платежного баланса прогнозируется только для госсектора. Для автоматизации расчетов разработан ряд вспомогательных вычислительных программ на языках программирования WinBUGS и VisualC, которые по своей функциональной структуре соответствуют алгоритмам и методикам оценки опережающих индикаторов кризиса платежного баланса, описанным в диссертации.

Список публикаций по теме исследования

Публикации в изданиях из перечня реферируемых научных журналов ВАК

Синельников И.В. Модель «импульса» и «реакции» кризиса платежного баланса // Вестник ГУУ. №16, 2010. (0,6 п.л.)

Синельников И.В. Динамическая модель платежного баланса и «гипотеза неэффективного собственника» // Вестник ГУУ. №18, 2010. (0,5 п.л.)

Публикации в других научных изданиях

Синельников И.В. Моделирование динамики потребительского импорта РФ // Моделирование экономических процессов в условиях инновационного пути развития России: Сборник научных работ / Под общ. ред. Грачевой М.В., Фадеевой Л.Н., Черемных Ю.Н. М.: МАКС Пресс, 2009. (1 п.л.)