Методы прогнозирования валютных кризисов

• отношение сальдо текущего счета платежного баланса кВВП;

• реальный обменный курс;

• отношение бюджетного дефицита кВВП;

• внутренний кредит;

• темп роста ВВП на душу населения;

• инфляция;

• мировая ставка процента.

В работе показано, что  замедление темпов роста ВВП, необеспеченное золотовалютными резервами увеличение денежной массы и удорожание национальной валюты способствуют возникновению  кризиса. Переменные, связанные с  внешним долгом, оказались незначимыми. Кроме того, эмпирически был подтвержден  эффект заражения.

В исследовании Торнелла (Tornell, 1999) схожим образом анализируются мексиканский и азиатский кризисы. В работе рассматривались страны с развивающейся экономикой. Автор полагает, что инвестор будет осуществлять спекулятивные атаки на валюты тех стран, в которых высока вероятность девальвации, то есть страны с сильно переоцененной валютой и малыми золотовалютными резервами.

«Кредитный бум» в работе Торнелла идентифицируется с помощью переменной LB, равной увеличению объема кредитов, выданных банковской системой частному сектору и государственным корпорациям за предыдущие 4 года, в реальном выражении. Переменная RER представляет собой изменение реального эффективного обменного курса за предыдущие четыре года. Кроме того, в эконометрическом анализе используется фиктивная переменная HR D , равная 1, если отношение денежной массы М2 к золотовалютным резервам накануне кризиса было меньше 1,8, и 0 в противном случае. Наконец, автор разделяет наблюдения на те периоды, в которые страна имела сильные фундаментальные показатели (LB < 0%, RER < 5%), и все остальные случаи. В первом случае значении фиктивной переменной D^SF принималось равным 1 и 0 в противном случае. После этого оценивается уравнение вида:

IND = β1 + β2 RER+ β3 LB+ β4 D^HR RER+ β5 D^HR LB+ β6 D^SFRER+ β7 D^SFLB+ε

Результаты оценки показали, что в странах с низкими  золотовалютными резервами и слабыми фундаментальными переменными девальвация и «кредитный бум» вносят значимый вклад в вероятность наступления индекса, а для стран с сильными фундаментальными показателями обменный курс и «кредитный бум» на вероятность кризиса не влияют. Кроме того, в статье показано, что страны, относящиеся к тому региону, где находится источник кризиса, страдают от него сильнее.

 

2.3. Непараметрические  методы

 

Первой работой, в которой  для прогнозирования финансовой нестабильности были использованы непараметрические  оценки, стало исследование Камински, Лизондо и Рейнхарт (Kaminsky, Lizondo and Reinhart, 1998), в котором проводится эмпирический анализ валютных кризисов 90-х годов и предлагается система ранних предупреждающих сигналов для определения кризиса.

Кризисом авторы считают  такую ситуацию, при которой атака  на валюту ведет к резкому ее обесценению, сокращению золотовалютных резервов или  сочетанию обоих факторов. Идентификация  кризисов осуществляется с помощью  «индекса давления на обменный курс», равного средневзвешенному изменению  обменного курса и золотовалютных резервов за месяц.

Всвоем исследовании авторырассматривают следующие индикаторы:

• золотовалютные резервы;

• импорт;

• экспорт;

• условия торговли;

• реальный обменный курс;

• спрэд между мировой  и внутренней ставками процента;

• избыточное предложение  денег в реальном выражении;

• денежный мультипликатор;

• отношение внутреннего  кредита кВВП;

• реальная ставка процента по депозитам;

• отношение ставки по кредитам к ставке по депозитам;

• депозитыкоммерческих банков;

• ВВП в реальном выражении;

• индекс фондового рынка.

В качестве сигнального  горизонта, то есть периода, в течение  которого динамика показателей может  предсказать, рассматриваются 24 месяца. Для каждого показателя в каждой стране устанавливается своя собственная  граница. Если значение показателя выходит  за нее, то считается, что сигнал подан. Границы выбирались таким образом, чтобы, с одной стороны, индикаторы не подавали слишком много ложных сигналов, а с другой, – чтобыне пропустить кризис.

Каждый индикатор может  подать сигнал (первая строка табл. 1) или не подать сигнал (вторая строка). Если индикатор подает сигнал, за которым следует кризис в течение установленного временного горизонта (24 месяца), то сигнал называют «хорошим» (ячейка A). Когда индикатор подает сигнал, а кризис не наступает в течение 24 месяцев, сигнал относят к шуму или к «плохим» сигналам (ячейка B). Если индикатор не подает сигнал, а кризис случается, то сигнал считается «пропущенным» (ячейка С). Если же индикатор не подает сигнал, и кризис в течение установленного горизонта (24 месяц) не происходит, то сигнал также относят к «хорошим» сигналам (ячейка D). Заметим, что идеальный индикатор будет характеризоваться ненулевыми значениями только в ячейках A и D.

 

Таблица 1. Распределение  значений индикаторов при подаче сигналов о кризисе

	Кризис в течение 24 месяцев	Нет кризиса в течении 24 месяцев
Есть сигнал	А	B
Нет сигнала	C	D

В ячейках таблицы стоит  количество месяцев, в течение которых  имела место каждая ситуация. При  выборе индикаторов учитывается  доля «хороших» сигналов A/(A+C), доля «плохих» B/(B+D), «отношение шума к сигналам» [B/(B+D)]/[A/(A+C)].Кроме того, для «хорошего» индикатора условная вероятность того, что произойдет кризис A/(A+B) должна быть больше безусловной (A+C)/(A+B+C+D).

В работе было показано, что  сигнальный подход может быть эффективным  при прогнозировании кризиса, а  также были обнаружены индикаторы, имеющие предсказательную силу: обменный курс, внутренний кредит, предложение  денег, золотовалютные резервыи экспорт.

 

 

2.4. Вероятностная модель кризиса.

 

Для прогнозирования  кризиса чаще всего используются модели с ограниченной объясняемой переменной. С помощью данного типа моделей оценивается вероятностное соотношение некоторой дискретной объясняемой переменной yi . Этой переменной присваивается значение один в случае кризиса и ноль в его отсутствии. Потом оценивается нелинейная регрессия с такими объясняющими переменными, как реальный обменный курс, рост денежной массы в обращении, текущий счет платежного баланса, уровень международных резервов и т.д. Результаты оценки дают ответ на вопрос, какая из переменных обладает предсказывающей способностью, и могут интерпретироваться как вероятность возникновения кризиса.

Модель  probit является подходящим инструментом для моделирования бинарных объясняемых переменных, которые зависят от недискретных показателей. В простейшей линейной модели вероятности, такой как

несмотря  на накладываемые ограничения на коэффициенты уравнения, полученные оценки вероятности могут лежать за пределами единичного интервала. Модели probit избавлены от этого недостатка, так как нелинейное соотношение между объясняемой и объясняющими переменными обеспечивает соблюдение условия по не превышению вероятности единичного значения. Результатом оценки модели probit является вероятность того, что объясняемая переменная y_i примет значение один, так как условное математическое ожидание i y по отношению к экзогенным переменным x_i будет равно условной  вероятности того, что событие произойдет при заданных значениях x_i , то есть

prob(y_i =1/x_i ).

Таким образом, окончательная форма модели probit имеет следующий вид:

где t это стандартизованная величина с нормальным распределением. Так как объясняемая переменная может принять только значения 1 или 0, т.е. не существует «наблюдаемых значений вероятности», оценка модели с помощью метода наименьших квадратов является невозможной. Поэтому в данном случае применяется метод наибольшего правдоподобия, при котором оценка параметров достигается путем максимизации функции плотности вероятности наблюдаемых значений объясняемой переменной.

Из-за проблем  с доступностью и надежностью  статистических данных модель оценена  для двух переменных: одной торговой и одной макро. Торговая переменная для страны рассчитывается как доля экспорта, которая приходилась на группу пораженных ранее кризисом стран в общем объеме экспорта4. Таким образом, данная переменная учитывает влияние не только страны, принятой за эталон, но и стран, в которых кризис произошел после российского, но до наступления кризиса в рассматриваемой стране. Для стран, где кризис не произошел эта перемененная представляет собой совокупную долю экспорта в страны, где кризис имел место в общем объеме экспорта. В модели учитывается влияние только прямого торговый канала. Конкурентоспособность учесть не представляется возможным из-за отсутствия сопоставимых статистических данных о структуре торговли в рассматриваемых странах.  В представленной модели торговая перемененная отражает эффект перелива/распространения, а макроэкономическая переменная отражает устойчивость страны к давлению, оказываемому на валютный курс. Таким образом, предполагается, что чем выше степень открытости экономики, тем выше подверженность страны кризису. Однако, в некоторых случаях это может быть не так.

Например, рассмотрим ситуацию, когда наблюдается  отток капитала из двух стран. Обе  страны открыты для капитала, но одна из них имеет более низкий уровень экспорта к ВВП. Наиболее вероятно, что именно вторая страна столкнется с кризисом, так как  потребуется более сильная реальное обесценивание денег для того, чтобы сбалансировать отток капитала из страны. Поэтому, в принципе в  качестве макроэкономической переменной можно было использовать отношение  резервов к долгу, деноминированному  в долларах. В рамках предлагаемого  исследования это не было реализовано  по следующим причинам: (1) из-за отсутствия сопоставимых данных и (ii) из-за того, что специфика кризиса в рассматриваемой группе стран была отличной от описанной выше ситуации .

Заключение

 

Использование методик  прогнозирования валютных кризисов обязательно для всех развивающихся  стран. Учитывая развивающийся характер российской экономики, вопросы исследования валютных кризисов будут еще долго оставаться актуальной темой для исследования. В нынешние дни валютные кризисы не оставили безучастными уже практически ни одного человека, влияя на бюджет каждого. Они породили взрыв валютных противоречий, резкое нарушение функционирования валютной системы, проявляющееся в несоответствии структурных принципов организации мирового валютного механизма к изменившимся условиям производства, мировой торговли, соотношению сил в мире.

В силу своей природы, обусловленной  вызвавшими его противоречиями, валютный кризис призван совершить качественные изменения в мировой хозяйственной  системе, вернув ей эффективность, обеспечить валютную стабилизацию, сменив старую валютную систему на новую.

Изучив валютные кризисы  с точки зрения новейших отечественных  и зарубежных исследований по сходной  проблематике, мы пришли к выводам, что кризисные явления присущи  не только развивающимся странам  и странам с переходной экономикой, но и развитым странам, действуя неравномерно, тяжело переносятся всеми государствами.

Кризис ипотечного кредитования в США породил валютный кризис, чреватый глобальной проблемой кредитования, рецессией американской экономики  и прочими разрушительными последствиями.

Кризис в еврозоне вполне вероятно сформирует новую волну  кризиса, так как доверие к  европейской валюте падает, задача восстановления ее на должном уровне сейчас затруднительна.

С целью минимизации  потерь от кризисов и предотвращения кризисных явлений, актуальным является разработка методик ранней идентификации  финансовых кризисов.

В условиях кризиса нужно  переориентировать всю экономическую  политику на людей, т. к. если не будет  потребителей, то не будет рынка. Но она требует крайне продуманного регулирования.

Направленные на действительное преодоление кризиса меры должны сочетать стимулирование спроса с протекционистской  защитой рынка.

Главный недостаток мировой  финансовой системы сейчас — отсутствие в ней рыночных субъектов, заинтересованных в стабильности. В эпоху всеобщего  господства открытых акционерных обществ  и институциональных инвесторов это звучит парадоксально, учитывая, что каждый отдельный частый инвестор в стабильности, как правило, заинтересован, но это так.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список использованной литературы

 

1. Александров И.М. Бюджетная система  Российской Федерации: Учебник.  – М.: Дашков и Ко, 2007. – 486 с.

2. Бартон. Д. В условиях кризиса  // Вестник McKinsey. – 2008. - № 20. – 118 с.

3. Большой экономический словарь // Под ред. А.Н. Азрилияна. – М.: ОМЕГА-Л, 2012 г. – 1416 с.

4. Евченко М. Кризис поразил мир, но не парализовал // Coach. – 2008. - №9. – 68 с.

5. Зотин А. Спекулянты возвращаются // РБК. – 2009. - № 12. – 156 с.

6. Кияткин А. Написано нефтью // Smart Money. – 2008. - № 45. – 70 с.

7. Колташов В.. Кризис глобальной экономики: Учебник. – М.: ИГИСД, 2009. – 482 с.

8. Малютин А. Как власть общается  с народом и учит бизнес  правильному поведению во время  кризиса // Smart Money. - 2008. - №46 – 70 с.