банкаўскi веснiк - Национальный банк Республики Беларусь

БАНКАЎСКI ЕСНIК В С П Е Ц Ы Я Л Ь Н Ы В Ы П У С К • № 14 (595) • М А Й 2 0 1 3 àëëãÖÑéÇÄçàü ÅÄçäÄ ‹ 4 ÄÌ‡ÎËÁ ‡ÍÚË‚Ó‚ Ì‡ÒÂÎÂÌËfl: ÒËÒÚÂÏ‡ ˝ÍÓÌÓÏÂÚË˜ÂÒÍËı ÏÓ‰ÂÎÂÈ ‚Á‡ËÏÓÒ‚flÁË ‰ÓıÓ‰Ó‚, ‡ÍÚË‚Ó‚ Ë ÔÓÚÂ·ÎÂÌËfl Ì‡ÒÂÎÂÌËfl êÂÒÔÛ·ÎËÍË ÅÂÎ‡ÛÒ¸ ÅÂÁ·ÓÓ‰Ó‚‡ Ä.Ç. ç‡ˆËÓÌ‡Î¸Ì˚È ·‡ÌÍ êÂÒÔÛ·ÎËÍË ÅÂÎ‡ÛÒ¸ àëëãÖÑéÇÄçàü ÅÄçäÄ ‹ 4 ÄÌ‡ÎËÁ ‡ÍÚË‚Ó‚ Ì‡ÒÂÎÂÌËfl: ÒËÒÚÂÏ‡ ˝ÍÓÌÓÏÂÚË˜ÂÒÍËı ÏÓ‰ÂÎÂÈ ‚Á‡ËÏÓÒ‚flÁË ‰ÓıÓ‰Ó‚, ‡ÍÚË‚Ó‚ Ë ÔÓÚÂ·ÎÂÌËfl Ì‡ÒÂÎÂÌËfl êÂÒÔÛ·ÎËÍË ÅÂÎ‡ÛÒ¸ ÅÂÁ·ÓÓ‰Ó‚‡ Ä.Ç., „Î‡‚Ì˚È ÒÔÂˆË‡ÎËÒÚ ÛÔ‡‚ÎÂÌËfl ËÒÒÎÂ‰Ó‚‡ÌËÈ ç‡ˆËÓÌ‡Î¸ÌÓ„Ó ·‡ÌÍ‡ êÂÒÔÛ·ÎËÍË ÅÂÎ‡ÛÒ¸ ê‡·ÓÚ‡ ÔÓÒ‚fl˘ÂÌ‡ ËÒÒÎÂ‰Ó‚‡ÌË˛ ‰ËÌ‡ÏËÍË Ë ÒÚÛÍÚÛ˚ ‡ÍÚË‚Ó‚ Ì‡ÒÂÎÂÌËfl êÂÒÔÛ·ÎËÍË ÅÂÎ‡ÛÒ¸, ‡ Ú‡ÍÊÂ ÓÔÂ‰ÂÎÂÌË˛ Ï‡ÍÓ˝ÍÓÌÓÏË˜ÂÒÍËı ÔÓÍ‡Á‡ÚÂÎÂÈ, ‚ÎËfl˛˘Ëı Ì‡ Ëı ÙÓÏËÓ‚‡ÌËÂ. Ç ÌÂÈ ËÒÔÓÎ¸ÁÓ‚‡Ì˚ ÏÂÚÓ‰˚ ÒÚ‡ÚËÒÚË˜ÂÒÍÓ„Ó ‡Ì‡ÎËÁ‡ Ë ˝ÍÓÌÓÏÂÚË˜ÂÒÍÓ„Ó ÏÓ‰ÂÎËÓ‚‡ÌËfl. Ç ÔÓˆÂÒÒÂ ‡·ÓÚ˚ ‡‚ÚÓÓÏ ·˚ÎË ‚˚fl‚ÎÂÌ˚ ÓÒÌÓ‚Ì˚Â ÔÓ·ÎÂÏÌ˚Â ‡ÒÔÂÍÚ˚ ÒÛ˘ÂÒÚ‚Û˛˘ÂÈ ÒÚÛÍÚÛ˚ ‡ÍÚË‚Ó‚ Ì‡ÒÂÎÂÌËfl, ÍÎ‡ÒÒËÙËˆËÓ‚‡Ì˚ Ù‡ÍÚÓ˚, ÙÓÏËÛ˛˘ËÂ ‰ËÌ‡ÏËÍÛ ÍÓÏÔÓÌÂÌÚ ÙËÌ‡ÌÒÓ‚˚ı ‡ÍÚË‚Ó‚ Ì‡ÒÂÎÂÌËfl, Ì‡ ÓÒÌÓ‚Â ‡Á‡·ÓÚ‡ÌÌÓÈ ÒËÒÚÂÏ˚ ˝ÍÓÌÓÏÂÚË˜ÂÒÍËı ÏÓ‰ÂÎÂÈ ÍÓÎË˜ÂÒÚ‚ÂÌÌÓ ÓÔÂ‰ÂÎÂÌ‡ ÒÚÂÔÂÌ¸ ‚ÓÁ‰ÂÈÒÚ‚Ëfl Í‡Ê‰Ó„Ó ËÁ ÓÚÓ·‡ÌÌ˚ı Ù‡ÍÚÓÓ‚ Ì‡ ˝Ì‰Ó„ÂÌÌ˚Â ÔÓÍ‡Á‡ÚÂÎË Û‡‚ÌÂÌËÈ, ‡ÔÓ·ËÓ‚‡Ì‡ ‡·ÓÚ‡ Ú‡ÌÒÏËÒÒËÓÌÌÓ„Ó Í‡Ì‡Î‡ ·Î‡„ÓÒÓÒÚÓflÌËfl. äÎ‡ÒÒËÙËÍ‡ˆËfl JEL: E21 äÎ˛˜Â‚˚Â ÒÎÓ‚‡: ÙËÌ‡ÌÒÓ‚˚Â Ë ÌÂÙËÌ‡ÌÒÓ‚˚Â ‡ÍÚË‚˚ Ì‡ÒÂÎÂÌËfl, ÛÓ‚ÂÌ¸ ·Ó„‡ÚÒÚ‚‡ Ì‡ÒÂÎÂÌËfl, Ú‡ÌÒÏËÒÒËÓÌÌ˚È Í‡Ì‡Î ·Î‡„ÓÒÓÒÚÓflÌËfl, ÔÓÚÂ·ÎÂÌËÂ ‰ÓÏ‡¯ÌËı ıÓÁflÈÒÚ‚, ÒËÒÚÂÏ‡ ˝ÍÓÌÓÏÂÚË˜ÂÒÍËı ÏÓ‰ÂÎÂÈ. E-mail ‡‚ÚÓ‡: a.bezborodova@nbrb.by, aleksandra.bez@yandex.ru ç‡ˆËÓÌ‡Î¸Ì˚È ·‡ÌÍ êÂÒÔÛ·ÎËÍË ÅÂÎ‡ÛÒ¸ Содержание 2 Введение 3 1. Статистический анализ динамики и структуры активов населения Беларуси 5 2. Теоретический обзор процесса моделирования сберегательного поведения населения 13 2.1. Теоретический анализ взаимосвязей активов, сбережений населения и основных макроэкономических показателей 13 2.2. Анализ результатов моделирования финансовых активов населения в рамках концепции Вая и канала благосостояния в рамках гипотезы потребительского поведения, разработанной Фридманом, а также Модильяни и Эндо 18 3. Система эконометрических моделей для анализа и прогнозирования активов населения Республики Беларусь 23 3.1. Формализация системы уравнений активов населения. Эконометрический анализ временных рядов экономических показателей системы 23 3.2. Методология эконометрического анализа активов населения 31 3.3. Система линейных уравнений активов населения 33 3.4. Оценка прогнозной точности системы моделей активов населения. Неструктурные модели для краткосрочного прогнозирования экзогенных факторов системы 45 Заключение 51 Литература 54 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 Введение Необходимость обеспечения устойчивого экономического роста белорусской экономики заставляет искать средства достижения поставленной цели, а также способы ее реализации. Одним из источников, формирующих неэмиссионный прирост ВВП, выступают организованные долгосрочные вложения населения, представляющие собой потенциальные средства обеспечения инвестиций в реальный сектор экономики. Из этого следует важное научно-практическое значение задачи определения основных факторов, формирующих динамику финансовых активов населения, а также прогнозирования данной динамики на среднесрочную перспективу. Влияние динамики финансовых активов населения на реальный сектор экономики происходит не только при помощи их трансформации в инвестиционные ресурсы, но и через канал благосостояния, впервые описанный Франко Модильяни и Альбертом Эндо в 1963 г. Совокупные активы домохозяйств выступают основной детерминантой потребительских расходов. В связи с тем, что процентная ставка оказывает влияние на динамику финансовых активов и активов, выраженных в недвижимости, ее изменение ведет к изменению в динамике совокупных активов, которое, в свою очередь, оказывает влияние на уровень потребления. Роль данного трансмиссионного канала в Республике Беларусь исследована не в полной мере и представляет собой интерес с точки зрения оценки эластичностей уровня потребительских расходов по каждой из компонент активов домохозяйств. Результаты отечественных исследований, посвященных анализу структуры и динамики финансовых активов населения Республики Беларусь, свидетельствуют о том, что за последнее десятилетие эффективность рынка сбережений остается весьма низкой. Существует значительный неиспользованный потенциал увеличения его объема. При этом в отечественной литературе пока редко встречаются исследования, ориентированные на статистическую оценку силы влияния факторов, формирующих сберегательную активность домохозяйств в частности и рынок активов населения в целом. Таким образом, целью данной работы выступают построение системы эконометрических моделей, предназначенных для анализа и прогнозирования активов населения, а также оценка их влияния на уровень потребительских расходов домашних хозяйств, являющихся, в свою очередь, компонентой валового внутреннего продукта (ВВП), а следовательно, потенциальным источником инвестиций для развития экономики. Теоретической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные проблемам анализа потребительского и сберегательного поведения. Вместе с тем зарубежные методики и модели анализа, а также их рекомендации по ряду причин не могут быть целиком применены к белорусским условиям, что нашло подтверждение в межстрановом сопоставлении статистической информации по исследуемому вопросу. Работа состоит из введения, трех глав и выводов, которые резюмируют и подчеркивают наиболее важные детали описываемого исследования, а также содержат рекомендации в области проведения монетарной и бюджетно-налоговой политики. Первая глава «Статистический анализ динамики и структуры активов населения Беларуси» посвящена методике статистической оценки активов населения и проведению расчетов на основе эмпирических данных Республики Беларусь по описываемой методике. Второй раздел исследования «Теоретический обзор процесса моделирования сберегательного поведения населения» включает в себя анализ существующих теорий Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 3 моделирования сберегательного поведения населения. В рамках описываемых теорий детально рассматриваются факторы, формирующие динамику активов населения. В данном разделе также обосновывается выбор конкретных методик моделирования активов населения, приводится межстрановой анализ полученных эластичностей эндогенных переменных по факторам, прописанным данными методиками. Третья глава «Система эконометрических моделей для анализа и прогнозирования активов населения Республики Беларусь» содержит анализ временных рядов отобранных экономических показателей, включенных в систему уравнений, на стационарность, что является необходимым для определения вида эконометрических моделей, учитывая неправомерность применения стандартных методов оценивания моделей в случае нестационарности используемых временных рядов; описание методологии построения линейных регрессий для анализа активов населения, а также опыта моделирования сберегательного поведения на основе аналогичных эконометрических подходов; построение на основе статистических данных Республики Беларусь системы линейных уравнений активов населения; анализ полученных эластичностей эндогенных переменных по экзогенным факторам; экономическую интерпретацию результатов расчетов; доказательство высокой прогнозной точности построенной системы линейных уравнений для анализа активов населения Республики Беларусь. 4 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 1. Статистический анализ динамики и структуры активов населения Беларуси Перед непосредственным построением системы эконометрических моделей необходимо корректно определить уровень и состав финансовых активов населения. Как экономический показатель финансовые активы населения представляют собой уровень накопленного финансового богатства, результат всех предыдущих периодов накопления средств [106]. Данный показатель может быть рассчитан как в валовом, так и чистом виде. Согласно методологии Системы национальных счетов, приведенной в статистическом обзоре ОЭСР [32], в состав валовых финансовых активов входят наличные деньги, депозиты, ценные бумаги, акции, акции паевого фонда, страховые продукты, средства пенсионного фонда. Чистые финансовые активы населения могут быть рассчитаны вычитанием из предыдущего показателя суммы кредитной задолженности [81]. При проведении количественной оценки валовых финансовых активов населения Республики Беларусь необходимо в приведенную методологию внести ряд корректировок с целью ее адаптации к особенностям белорусской экономики. Так, в состав анализируемого показателя не будут включены такие компоненты, как акции, средства пенсионного фонда, страховые продукты. Целесообразность такого решения подтверждают следующие утверждения: 1. Отсутствие приемлемых данных по активам, сформированным в виде страховых продуктов, а также их незначительный удельный вес в общем объеме финансовых накоплений [106]. 2. Неразвитость рынка финансовых инструментов, что делает невозможным отследить и количественно оценить современную рыночную стоимость акций предприятий, находящихся на руках у населения. 3. Отсутствие доступа к статистической информации об объеме пенсионных накоплений. Таким образом, валовые финансовые активы населения Республики Беларусь будут включать срочные депозиты физических лиц в национальной и иностранной валютах, переводные рублевые и валютные депозиты физических лиц, наличные белорусские рубли, наличную иностранную валюту и вложения в ценные бумаги (облигации, сберегательные сертификаты). Методика оценки компонент финансовых активов во многом совпадает с методикой оценки финансовых сбережений населения [95]. Финансовые сбережения, осуществленные за определенный период, являются приростом финансовых активов за данный период за минусом их прироста, образованного за счет начисленных процентов и переоценки курса национальной валюты. При расчете финансовых активов определение объемов наличных белорусских рублей и депозитов населения всех видов не представляет сложности. Наибольшую проблему при проведении таких расчетов вызывает оценка точного уровня накопленной населением наличной иностранной валюты. Для решения данного вопроса была использована оценка накопленной населением наличной иностранной валюты, полученная А.М. Плешкуном [106], на начало 2001 г. в размере 1,4 млрд долл. США. Расчеты данного показателя основывались на оценке наличной иностранной валюты для населения Российской Федерации, сделанной Банком России, и корректировке на разницу в численности населения и объемах ВВП на душу населения России и Беларуси. Данные о финансовых активах населения Республики Беларусь приведены в табл. 1. Установлено, что валовые финансовые активы населения в 2002–2012 гг. характеризовались положительной динамикой. При этом анализ относительных показателей Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 5 свидетельствует о том, что в течение 2002–2008 гг. финансовые активы населения росли примерно теми же темпами, что и ВВП (рис. 1). Значительный скачок в динамике анализируемого показателя, наблюдаемый в 2009 г., связан с девальвацией национальной валюты, обусловившей переоценку валютной составляющей финансовых активов населения и их соответствующий рост в рублевом выражении, а также низким темпом роста ВВП за аналогичный период, вызванным мировым финансовоэкономическим кризисом. Следует также отметить, что увеличение удельного веса финансовых активов населения в объеме ВВП за 2011 г. также результат девальвационных процессов. При этом в 2011 г. темпы роста номинального ВВП превышали уровень аналогичного показателя за 2009 г., что и объясняет не столь значительный скачок в динамике описываемого относительного показателя. Рисунок 1 28,0 27,0 26,0 25,0 24,0 23,0 22,0 21,0 20,0 19,0 18,0 Динамика показателя, характеризующего отношение финансовых активов населения к ВВП, в % 26,9 26,1 26,0 25,8 21,5 19,9 20,5 19,8 18,8 18,8 19,1 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Источник. Собственные расчеты на основе статистических данных, представленных в сборнике «Бюллетень банковской статистики», а также на сайте Национального статистического комитета Республики Беларусь. 6 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 Финансовые активы населения Республики Беларусь (среднее значение накоплений по году, в текущих ценах) 0,1 3770,9 273,0 348,6 15,5 22,2 2003 7242,8 6551,1 782,5 188,9 919,2 13,6 4970,9 367,8 691,7 22,6 26,3 2004 9378,5 7963,1 1340,1 392,6 1279,4 73,2 5755,4 537,8 1415,4 32,1 32,9 2005 12244,8 9734,2 2264,6 738,3 1667,5 89,7 6675,9 808,9 2510,6 38,1 38,9 2006 16250,9 12040,5 3442,2 1124,8 2099,8 119,6 8274,4 1190,1 4210,4 41,5 41,8 2007 20890,1 14339,3 4497,3 1431,3 3111,3 189,3 10205,0 1455,9 6550,8 40,4 44,2 2008 24776,6 14732,2 6110,2 1874,5 4339,7 169,0 10392,4 1890,7 10044,4 38,9 50,4 2009 35923,9 21599,5 5172,9 1863,2 9030,0 226,0 17925,6 1706,1 14324,5 27,4 45,4 2010 42743,7 24155,1 7302,2 2450,3 11050,1 724,9 19133,4 2082,7 18588,6 28,2 50,4 2011 73743,3 46301,7 7450,1 3420,6 19798,0 1249,7 38826,7 2998,2 27441,6 23,3 43,3 2012 125140,5 88827,7 13235,1 6388,4 43823,1 1861,0 55445,1 4387,8 36312,8 21,3 52,2 в ценных бумагах год в наличных рублях 620,8 в наличной валюте 110,1 в инвалютных вкладах 425,4 в переводных рублевых вкладах 4851,7 в срочных рублевых вкладах 5200,3 чистые 2002 валовые организованных активов в финансовых активах Доля, % рублевых активов в финансовых активах Финансовые активы населения, млрд руб. кредитная задолженность, млрд руб. Таблица 1 Источник. Собственные расчеты на основе статистических данных, представленных в сборнике «Бюллетень банковской статистики», а также на сайте Национального статистического комитета Республики Беларусь Важной составляющей в анализе динамики финансового поведения населения является его кредитная активность. В течение 2002–2010 гг. активно развивалось кредитование населения, в результате увеличилась доля кредитной задолженности в объеме ВВП в 8 раз (с 1,3 до 11,3 % (рис. 2)). Темпы роста данного показателя опережали темпы роста финансовых активов, следовательно, на конец 2010 г. кредитная задолженность составляла более 40 % уровня валовых активов населения. В 2011 г. ситуация изменилась (рис. 2), что было вызвано резким ограничением льготного кредитования жилья и снижением доступности кредитов для населения в результате ужесточения монетарной и бюджетной политики, введенного с целью решения проблем валютного рынка страны и восстановления общей макроэкономической стабильности. Результатом предпринятых действий стало снижение доли кредитной задолженности в ВВП до 7,5 %, что соответствует уровню предкризисного 2008 г., при этом доля кредитной задолженности в финансовых активах населения снизилась до уровня 2006 г. и составила 29 % (рис. 2). Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 7 Рисунок 2 Динамика относительных показателей кредитной задолженности населения Республики Беларусь 12,0 10,4 40,5 10,0 25,9 6,0 20,5 15,1 4,0 2,0 9,6 6,7 45,0 10,0 39,9 43,5 31,4 8,0 50,0 11,3 37,2 7,7 29,0 6,7 40,0 35,0 7,5 30,0 5,3 25,0 20,0 3,9 15,0 2,8 10,0 1,9 5,0 1,3 0,0 0,0 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Кредитная задолженность/ВВП Кредитная задолженность/Финансовые активы (правая шкала) Источник. Собственные расчеты на основе статистических данных, представленных в сборнике «Бюллетень банковской статистики», а также на сайте Национального статистического комитета Республики Беларусь. Анализ структуры финансовых активов населения Республики Беларусь свидетельствует о том, что за последние годы выросла доля их устойчивой составляющей, сформированной в виде срочных депозитов и вложений в ценные бумаги (табл. 1). При этом наибольший удельный вес в общей структуре финансовых активов населения, несмотря на его сокращение практически в 2 раза (с 71 до 41 %) за период 2002–2012 гг., по-прежнему составляет наличная иностранная валюта (рис. 3). При изучении структуры организованных вкладов видно, что их значительную часть составляют депозиты в иностранной валюте (рис. 3). Данный факт обусловлен низким доверием населения к национальной валюте и существующими достаточно высокими инфляционными и девальвационными ожиданиями. В первом полугодии 2012 г. на фоне стабилизации инфляционных и девальвационных процессов в экономике Республики Беларусь, в результате проводимой жесткой денежно-кредитной политики наблюдался рост удельного веса организованных вкладов, представленных в национальной валюте, однако данная тенденция носила краткосрочный характер. Так, по итогу за 2012 г. уровень доли рублевых срочных депозитов населения в общей структуре активов соответствовал уровню конца 2003 г. и не превышал 11% (рис. 3). 8 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 Рисунок 3 Динамика структуры финансовых активов населения Республики Беларусь в период 2002–2012 гг., годовые данные 100% В наличных рублях 90% 80% 70% В наличной валюте 60% В ценных бумагах 50% 40% 30% В переводных рублевых вкладах 20% В срочных рублевых вкладах 10% 0% 2002 В инвалютных вкладах 2003 2004 2005 В срочных рублевых вкладах В инвалютных вкладах В наличной валюте 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 В переводных рублевых вкладах В ценных бумагах В наличных рублях Источник. Собственные расчеты на основе статистических данных, представленных в сборнике «Бюллетень банковской статистики», а также на сайте Национального статистического комитета Республики Беларусь. Межстрановой анализ структуры финансовых активов населения стран ОЭСР показал, что лишь для Чехии, Японии, Люксембурга, Словакии, Словении удельный вес депозитов и наличности в общей структуре активов превышает 50 % (табл. 2). Для большинства стран, представленных в табл. 2, значительную долю в общей структуре анализируемого показателя составляют акции и средства страховых фондов. Таким образом, проведенный анализ подтверждает тот факт, что в Республике Беларусь рынок финансовых инструментов является недостаточно развитым, что не дает возможности формировать сбережения, представляющие собой долгосрочные стабильные вложения. На текущий момент наиболее устойчивой компонентой в структуре финансовых активов населения Беларуси являются срочные депозиты. Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 9 Таблица 2 Структура финансовых активов домашних хозяйств стран ОЭСР, в % Наличность, депозиты Ценные бумаги Акции Средства страховых фондов Акции паевого фонда Пенсионный фонд 2007 2010 2007 2010 2007 2010 2007 2010 2007 2010 2007 2010 Австралия 19 25,4 0,7 0,2 17,1 10,8 0 0 2,6 2,3 55,6 56,3 Австрия 44,4 45,1 8,3 9,1 16,3 15,9 10,8 9,3 13,3 13,4 3,1 3,3 Бельгия 29 31,7 8,3 8,8 22,1 20,9 16,6 11,7 19,4 22,2 1,2 1,4 Канада 19,4 22,8 2,5 2,1 - - - - - - - - Чили 12,2 11,4 1,1 0,7 23,9 21,2 4,4 5,2 11,1 11,9 47,1 48,4 Чехия 54,5 56,5 0,3 0,8 22,4 21,4 7,7 5,1 6,4 6,9 5,2 5,9 Дания 20,4 19,2 4,8 3,7 23,4 22,3 7,4 6,8 22,6 24,9 17,8 20 Эстония 17,4 21,8 2 0,1 67,2 66,8 1,1 0,4 2,4 1,5 4 3,9 Финляндия 31,6 34,4 1,9 3,1 34,6 34,1 10 7,8 7,4 6,3 8,7 8,7 Франция 28,5 29 1,7 1,6 21,1 18,2 8,7 7,5 27,8 29,8 3,8 4,3 Германия 36,3 40,1 6,7 5,5 13,2 9,2 10,5 9,4 - - - - Греция 52,2 77,3 9,4 7,5 28 7,5 5,2 1,4 2,1 2,4 0,3 0,8 Венгрия 35,3 34,8 4,9 5,5 26,3 27,1 9,8 8,1 6 5,7 11,5 13,7 Ирландия 37,6 40,5 0 0,1 20,8 17,7 0 0 17 18,6 23,1 21,6 Израиль 20,9 20 13,8 11,8 26,1 18,3 0 7 7,9 9,7 26,6 28,6 Италия 27,4 30,6 19,8 19,8 24,8 21,3 8,6 6,6 9,7 11,5 5,5 5,9 Япония 51,2 54 4,3 3,9 8,8 7 4,1 3,5 14,4 14,1 13 13 Корея 42,5 45,1 12,7 9,7 20,9 19,7 0,5 0,3 18 18,9 2 2 Люксембург 55,5 51,6 10 14,5 12,1 12,9 12,8 10,2 6,7 8,1 2,4 1,8 Мексика 14,3 - 32,1 - 44,6 - 5,6 - 1,9 - 0,9 - Нидерланды 21,3 23,1 3 2,5 11,4 9,7 3,3 3,1 10,3 11,1 47,6 48,2 Норвегия 31,2 32,4 1,3 0,7 11,1 9,2 5,5 5,2 6 6,4 28 29,8 Польша 33,6 43,2 0,8 0,6 30,8 20,3 10,6 6,5 6 6 14,1 19,1 Португалия 34,5 37,4 5,2 5,7 25,4 23,4 7,3 4,1 10,7 12,5 6,1 5,7 Словакия 58,5 60,6 1,7 3,2 4,4 3,8 7,6 2,3 4,2 4,8 13,5 16,6 Словения 45,9 53,7 1,2 1,2 27,5 21,2 9,2 6,2 4,5 5,5 2,2 3 Испания 38,3 48,3 2,6 2,6 31,3 23,5 10,8 7,1 6,2 7,2 5,9 6,2 Швеция 18 18,2 3,1 2,1 28,2 28,7 10,2 7,9 13,8 13,8 19,4 24 Швейцария 26,5 29,9 8,7 7,4 12,7 11 11,3 9,3 5,3 5,1 32,5 33,9 Великобритания 27,1 28 0,8 0,9 10,7 11,5 4,1 3,1 53,2 52,2 0 0 США 11,7 13,5 9,3 10,6 36 32,1 11,5 11,6 2,1 2,3 26 26,6 Источник [32]. Сумма финансовых и нефинансовых активов представляет собой валовые активы населения и отражает его уровень богатства [81, 84]. Согласно методологии ОЭСР [64], нефинансовые активы домашних хозяйств включают как производственные, так и непроизводственные компоненты. Другими словами, в состав нефинансовых активов входят недвижимость, машины, оборудование, домашний скот, продукты интеллектуальной собственности (программное обеспечение, оригиналы литературных произведений), земля. Вместе с тем на практике именно недвижимость служит наиболее весомой составляющей нефинансовых активов [64]. В соответствии с имеющейся статистической информацией по Республике Беларусь приблизительную количественную оценку нефинансовым активам домашних хозяйств можно дать через оценку активов, выраженных в недвижимом имуществе. При этом расчет последних 10 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 проводится на основе перемножения оценки средней стоимости 1м2 жилищного фонда в городской и сельской местности Республики Беларусь на объем жилищного фонда соответствующих местностей. При проведении расчетов вводится предположение, основанное на анализе статистической информации, предоставляемой агентствами недвижимости Республики Беларусь, что стоимость 1м2 жилищного фонда в городе превышает уровень аналогичного показателя в сельской местности в 2,5 раза. На основании проведенных расчетов можно сделать вывод о том, что для Республики Беларусь характерным является то, что более 90 % валовых активов населения составляют нефинансовые активы, которые и определяют их динамику. Данная структурная диспропорция подчеркивает низкую активность населения по формированию финансовых сбережений, связанную с неразвитостью финансового рынка страны и невысоким уровнем доходов [106]. Данная диспропорция особо четко прослеживается при межстрановом сопоставлении. Из данных, приведенных в табл. 3, видно, что для большинства стран распределение активов в общей структуре богатства населения является более пропорциональным, чем в Республике Беларусь, при этом, если развитым странам для возобновления текущего уровня нефинансовых активов с существующим уровнем доходов необходимо около 3–5 лет, то Республике Беларусь – около 6–9 лет. Беларусь США Великобритания Япония Италия Германия Канада Таблица 3 Динамика показателя, характеризующего отношение активов домашних хозяйств к располагаемому доходу, в разрезе стран, в % 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Уровень богатства 663,9 677,3 685,8 680,1 699,8 696,9 704,5 Финансовые активы 345,9 349,6 347,9 345,3 360,4 356,5 358,6 Нефинансовые активы 318,0 327,7 337,9 334,8 339,4 340,4 345,9 Уровень богатства 687,1 685,7 712,4 697,6 721,2 722,3 722,1 Финансовые активы 290 285,5 297,5 279,4 291,6 295 289,2 Нефинансовые активы 397,1 400,2 414,9 418,2 429,6 427,3 432,9 Уровень богатства 907,2 931,5 934,5 935,4 965,6 960,8 - Финансовые активы 386,9 388,5 371,6 364,1 369,2 363,1 - Нефинансовые активы 520,3 543 562,9 571,3 596,4 597,7 - Уровень богатства 939,7 947,5 937,9 905,7 908 901,4 - Финансовые активы 551,4 554,1 538,1 510,4 525 524,9 - Нефинансовые активы 388,3 393,4 399,8 395,3 383 376,5 - Уровень богатства 996,1 1048,9 1090 938,2 978,9 992,1 - Финансовые активы 467,4 486,9 490,2 420,4 457,4 464,8 448,9 Нефинансовые активы 528,7 562 599,3 517,8 521,5 527,3 - Уровень богатства 790,2 796 770,6 612,9 647,2 655,7 637,2 Финансовые активы 483,4 497,8 499,7 387,9 425,5 445 435,3 Нефинансовые активы 306,8 298,2 270,9 225 221,7 210,7 201,9 Уровень богатства 707,8 709,5 984,2 825,4 731,4 642,8 769,7 Финансовые активы 42,6 45,3 46,4 44,3 54,2 56,9 87,9 Нефинансовые активы 665,2 664,3 937,8 781,1 677,2 585,9 681,9 Источник [29]. Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 11 Таким образом, устранение структурных диспропорций и более сбалансированное развитие активов населения в Республике Беларусь невозможно без совершенствования финансового рынка. Данная необходимость обусловлена не только с точки зрения выполнения ими роли посредника при трансформации сбережений в инвестиции и перераспределении капитала в экономике, но и с позиций достижения стабильности всей финансовой системы. 12 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 2. Теоретический обзор процесса моделирования сберегательного поведения населения 2.1. Теоретический анализ взаимосвязей активов, сбережений населения и основных макроэкономических показателей В состав валовых активов населения входят финансовые и нефинансовые. Как было отмечено ранее, основная часть последних представлена недвижимым имуществом. В ряде стран в структуру нефинансовых активов также включают золото и другие непроизводственные активы, которые формируются с целью защиты накопленных средств (сформированного богатства) от инфляции, а также являются резервными активами на непредвиденный случай. Финансовые активы включают наличность, депозиты и другие финансовые инструменты, такие, как акции и облигации. Таким образом, депозиты представляют собой лишь один из видов финансовых активов, которые, в свою очередь, выступают составляющей общего уровня богатства населения. Некоторые из существующих теорий, посвященных анализу активов населения, были разработаны для объяснения их взаимосвязи с доходами и потреблением, а также направления и силы влияния ряда макроэкономических факторов, например процентной ставки, на уровень и развитие динамики активов населения. В работе Кейнса (1936) [45] была проанализирована потребительская функция, с помощью которой на основе межстрановых сопоставлений доказана гипотеза, согласно которой потребление является положительной убывающей функцией от дохода. Высокая безработица, дефляция и высокие процентные ставки, наблюдаемые в начале 30-х гг. ХХ в., оказали значительное влияние на кейнсианцев, не рассматривавших сбережения как важное условие обеспечения роста инвестиций и возобновления экономического роста. По их мнению, рост инвестиций должен был обеспечиваться за счет снижения процентных ставок, а экономический рост – за счет высокого уровня государственных расходов. Согласно исследованию Кузнеца (1960) [50], средняя склонность к потреблению в долгосрочном периоде является константой. В целом гипотеза о том, что сбережения представляют собой фиксированную долю выпуска, принималась в большинстве ранних моделей экономического роста. Позже была установлена функция сбережений, полученная согласно гипотезе жизненного цикла и основанная на микроэкономическом подходе, авторами которой стали Модильяни и Эндо (1963) [63]. Авторы в анализ сберегательной активности индивида ввели процентную ставку, с помощью которой производилось дисконтирование потока денежных доходов, получаемых в течение всей жизни. Таким образом, одним из допущений анализа было эффективное функционирование рынка капитала, при этом предполагалось, что изменения процентной ставки известны заранее и включены в ожидаемые потоки доходов. Именно в данном исследовании был проведен анализ влияния общего уровня богатства населения на потребление. Согласно представленному подходу, потребление зависит от текущего и ожидаемого будущего дохода, а также от общего уровня богатства, разделяемого на две категории: финансовые активы и активы, выраженные в недвижимом имуществе. Общий уровень активов оказывает влияние на потребление по двум каналам: первый – домашние хозяйства могут продать активы для финансирования потребления, второй – домашние хозяйства могут осуществлять заимствования под залог имеющихся активов, что в результате позволит повысить уровень потребления. Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 13 Влияние активов на потребление можно классифицировать по виду существующей финансовой системы конкретной страны. Обычно финансовые системы делят на банковские (основанные на банковских кредитах) и рыночные (доминирующая роль принадлежит финансовым рынкам) [84]. Было доказано, что влияние со стороны активов, выраженных в недвижимом имуществе, может быть значительнее, чем со стороны финансовых активов, особенно в странах, характеризующихся рыночной финансовой системой. Было также установлено, что степень воздействия со стороны финансовых активов будет сильнее в странах с рыночной финансовой системой не только потому, что относительная доля финансовых активов значительнее (по отношению к ВВП), а также ввиду того, что у потребителей есть доступ к более развитой финансовой системе с большим количеством финансовых инструментов. На основе модели сбережений, полученных согласно гипотезе жизненного цикла, тестировалось влияние доли иждивенцев на эндогенный фактор. Ряд авторов в высокой доле иждивенцев в развивающихся странах нашли частичное объяснение низкому уровню сбережений (Лефф, 1969) [53]. Другие исследователи отклонили данную гипотезу, ссылаясь на некорректное определение возраста иждивенцев, особенно в странах с высокой долей сельскохозяйственного производства (Гупта, 1970) [41]. Таким образом, на основе даже самых ранних теоретических и эмпирических исследований представляется возможным выделить группу переменных, которые предположительно оказывают влияние на сбережения и активы населения: доходы, размер семьи, уровень богатства, процентная ставка, наличие объектов альтернативного инвестирования, транзакционные издержки, доступные финансовые инструменты. При этом следует отметить, что противоречивые результаты, полученные на основе проведенных ранних эмпирических исследований, посвященных анализу сберегательной активности населения, в значительной степени были связаны с отсутствием достоверных статистических данных. Так, Микеселл и Зинсер (1973) [61] утверждали, что значительные расхождения в результатах анализа сбережений населения в развивающихся странах могут быть объяснены различиями в статистических источниках. В ряде исследований приводятся доказательства о наличии сильной взаимосвязи уровня доходов и сбережений. Существуют три основные теории, посвященные анализу взаимосвязи доходов и сбережений: теория абсолютного дохода, теория относительного дохода и теория постоянного дохода. В теории абсолютного дохода утверждается, что именно уровень доходов определяет объем осуществляемых сбережений, при этом рост доходов обусловливает пропорциональный рост сбережений (Гилбой, 1968) [36]. Согласно теории относительного дохода, в долгосрочном периоде уровень сбережений не зависит от уровня доходов, а в краткосрочном – определяется соотношением текущего дохода и предыдущего пикового значения дохода. Следует отметить, что для тестирования данной гипотезы было проведено недостаточно эмпирических исследований (Чаухэн, Мандл, Ядхэв, 1972) [16]. Согласно теории Фридмана (1957) [33], доход разделялся на постоянный и временный. В соответствии с данной теорией постоянный доход и постоянное потребление характеризуются положительной взаимосвязью, при этом взаимосвязи между временным доходом и временным потреблением не наблюдается. Следовательно, люди осуществляют сбережения на основе временного дохода, при этом эластичность сбережений по временному доходу составляет единицу. Фридман утверждал, что потребление определяется долгосрочными соотношениями, следовательно, временные изменения в доходе в первую очередь приводят к увеличению денежных остатков или, напротив, к их сокращению, а не к соответствующим изменениям в потреблении. Соответственно, 14 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 рост потребления в определенной пропорции обусловливается ростом только постоянного дохода. Исследования, проведенные Леффом (1969) [53] и Модильяни (1970) [62], являются первыми работами, тестирующими гипотезу о значимости влияния ряда демографических факторов (темп роста населения, доля экономически активного населения, доля иждивенцев) на сбережения, в основу которых было положено межстрановое сопоставление, проведенное на агрегированных макроэкономических данных. Согласно исследованиям, четкой взаимосвязи доли иждивенцев и уровня сбережений установлено не было, так как для этого необходимо, чтобы экономика находилась в состоянии равновесия. В работе было установлено влияние темпов роста дохода на душу населения на уровень сбережений, при этом данная взаимосвязь не улавливалась при одновременном совместном включении в модель темпов роста доходов на душу населения и доли иждивенцев. На основе исследования, проведенного Рэмом (1982) [78], были сделаны выводы, согласно которым доход на душу населения оказывает значительное влияние на уровень сбережений, влияние же доли иждивенцев на эндогенный показатель оказывается незначимым. Следует отметить, что за экономический показатель, отражавший переменную доходов на душу населения, в действительности был принят темп роста доходов населения в целом, что по умолчанию означает учет влияния демографических факторов. Для определения влияния процентной ставки на уровень финансовых активов и сбережений населения было проведено множество теоретических и эмпирических исследований. Так, согласно анализу, представленному в работе Вая (1972) [90], было установлено, что в развивающихся странах финансовые активы не всегда оказываются чувствительны к изменениям процентной ставки. Для объяснения данного факта автор приводит ряд возможных причин: • поддержание рыночной процентной ставки ниже ее равновесного уровня; • сберегательное поведение людей является нечувствительным к незначительным изменениям процентной ставки; • сберегательное поведение людей с низким уровнем дохода является нечувствительным даже к значительным изменениям процентной ставки; • эффект дохода может превышать эффект замещения; • религиозные или социальные правила могут запрещать применение процентных ставок. Действительно, в большинстве развивающихся стран процентные ставки удерживались на довольно низком уровне в течение длительного промежутка времени. Данная политика поддерживалась до середины 80-х гг. ХХ в. и была основана на кейнсианской теории, согласно которой таким образом стимулировался рост инвестиций. В противовес данному подходу Шоу (1973) [80] и МакКинон (1973) [60] выступили в поддержку финансовой либерализации, утверждая, что низкие номинальные процентные ставки совместно с высоким уровнем инфляции не способствуют принятию эффективных инвестиционных решений и сокращают сбережения. До настоящего времени во многих работах ведутся дискуссии о направлении влияния процентных ставок на уровень сбережений. Рост процентных ставок может стимулировать сбережения, делая будущее потребление относительно текущего менее дорогим в результате снижения дисконтированной стоимости будущих покупок относительно ее настоящего уровня (эффект замещения), а также уменьшать сбережения путем сокращения денежных средств, относимых к накоплениям, формируемых Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 15 с целью осуществления будущих потребительских расходов в определенном объеме (эффект дохода). Вопрос влияния процентной ставки подробно описывался в работе Десая (1969) [23], основанной на исследовании Хикса (1946) [42], в котором эффект дохода делится на положительный, отрицательный или нулевой. Направление эффекта дохода зависит от того, положительное или отрицательное влияние оказывает рост процентной ставки на домашние хозяйства. Так, если домашние хозяйства только сберегают, рост процентной ставки оказывает положительное влияние, так как текущая стоимость будущего дохода будет выше, если процентные ставки увеличиваются. Таким образом, домашние хозяйства будут повышать текущий уровень потребления, а эффект дохода для сбережений будет отрицательным. Для домашних хозяйств, которые являются чистыми заемщиками, повышение процентной ставки рассматривается как негативный фактор, а эффект дохода для осуществляемых ими сбережений будет положительным и приведет к снижению уровня потребления. Совокупный эффект зависит от чистого эффекта дохода, получаемого в зависимости от описанных типов домашних хозяйств. Чистый эффект дохода может быть положительным, отрицательным или нулевым в зависимости от структуры домашних хозяйств. Когда эффект дохода представляет собой положительную величину, увеличение процентной ставки будет приводить к повышению уровня сбережений, так как эффект замещения всегда является положительным. При аналогичном эффекте замещения и при нулевом эффекте дохода эластичность сбережений по процентной ставке будет значительно ниже. Когда эффект дохода является отрицательным, итоговый эффект от повышения процентной ставки также может быть отрицательным при относительном превышении первым эффекта замещения. В работе Ланая и Сараджоглу (1983) [51] было отмечено, что большинство существующих эмпирических исследований, посвященных анализу важности эффекта дохода и эффекта замещения, основываются на опыте Азии и Латинской Америки. Авторы также предположили, что для развивающихся стран эффект замещения более важен, чем эффект дохода. В основу данной точки зрения был положен анализ проведенной финансовой реформы Кореи в 1965 г., где влияние процентной ставки на активы населения было значимо и положительно. Также согласно исследованию Брауна (1969) [11], около 66 % всех колебаний в динамике депозитов населения было связано с изменениями процентной ставки. Следует отметить, что влияние изменений в динамике доходов населения на активы населения было более существенным, чем влияние процентной ставки. В своих работах Вогель и Бузен (1976) [88] на основе статистических данных Латинской Америки привели доказательства положительной зависимости объема финансовых активов от их уровня доходности. Также было подтверждено то, что депозиты чувствительны к повышению процентной ставки. Данный факт установлен путем анализа стран с неразвитой финансовой системой, но характеризующихся наличием альтернативных нерегулируемых финансовых секторов. Так, вкладчики осуществляли вложения на нерегулируемом рынке всякий раз, когда предлагаемая процентная ставка на таком рынке превышала уровень инфляции, а также высокий уровень риска, связанный с осуществляемыми вложениями. Сбережения и финансовые активы подвержены влиянию инфляции. Повышение уровня цен воздействует в двух направлениях: первое – рост цен приводит к повышению потребительских расходов в номинальном выражении, второе – инфляция ведет к возрастанию номинальных доходов. В результате анализа ряда эмпириче- 16 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 ских работ были найдены подтверждения наличия как положительной, так и отрицательной взаимосвязи сбережений и инфляции. В работе Дайвана (1968) [27] на примере Индии было установлено наличие отрицательной и значимой зависимости между сбережениями и уровнем инфляции. Позже в работе Коропеки (1984) [48] на основе статистических данных по Бангладеш было определено наличие положительного влияния инфляции на сбережения. При этом в большинстве работ сделан вывод о том, что если уровень инфляции столь велик, что приводит к негативной реальной процентной ставке, то уровень сбережений и финансовых активов сокращается. Доходность альтернативных инвестиций и уровень транзакционных издержек также относятся к факторам, формирующим динамику финансовых активов населения. Наличие прибыльных инвестиционных проектов, более привлекательных, чем условия по сбережениям, осуществляемым в организованной форме, стимулирует домашние хозяйства вкладывать денежные средства в бизнес-проекты, а не поддерживать их покупательную способность путем их размещения на депозитах. Адамс (1983) [1], а также Буркет и Вогель (1987) [12] подтвердили влияние существующих альтернативных инвестиционных проектов на активы населения. В своей работе Ортмейер (1985) [67] выявил значимую негативную зависимость между доходностью по физическому капиталу и финансовыми сбережениями. Высокие транзакционные издержки сокращают чистую доходность по активам и оказывают отрицательное воздействие на их динамику. Транзакционные издержки включают явные издержки на транспортные расходы и другие аналогичные траты, а также издержки, не имеющие явного стоимостного выражения, такие, как затраты времени на создание и поддержание организованных активов. Данные издержки представляется возможным сократить путем открытия счета в банке, располагаемом недалеко от дома, а также с помощью использования различных финансовых инноваций. Вон Пишке (1978) [89] и Маури (1983) [57] доказали, что финансовые активы подвержены влиянию со стороны общего уровня грамотности населения. Вместе с тем исследования по данной теме дают достаточно противоречивые результаты. В то время как Коропеки (1984) [48] на основе статистических данных Бангладеш доказал значимую положительную связь между уровнем грамотности и объемом депозитов в стране, Васкес (1986) [87] на примере Доминиканской Республики получил отрицательную эластичность депозитов по уровню грамотности, ссылаясь на то, что в условиях отрицательных реальных процентных ставок люди, имея достаточный уровень финансовой грамотности, понимают неэффективность создания организованных вкладов. В исследовании Вая (1972) [90] была представлена концепция изучения сберегательного поведения населения, разделяющая все множество факторов на три группы: 1. Способность осуществлять сбережения, которую отражают такие переменные, как доходы, количество иждивенцев, общий уровень богатства. 2. Желание сберегать, определяемое процентной ставкой, этапом жизни, культурными факторами. 3. Возможность сберегать, которая характеризуется наличием финансовых инструментов, предельной эффективностью капитала. Согласно работе Вая, среди переменных, путем регулирования которых представляется возможным непосредственно оказывать влияние на динамику депозитов, можно назвать процентную ставку, а также развитие финансового посредничества. В противоположность данным факторам снижение доли иждивенцев, которое чаще Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 17 всего сопровождается уменьшением темпов роста населения, не может повлиять на финансовые активы за короткий период, при этом иные переменные могут оказывать отрицательное влияние на эндогенный фактор, что в результате приведет не к повышению, а к снижению уровня активов населения. Работы более позднего времени, посвященные анализу влияния доходов населения на сберегательную активность, можно разделить на две категории. Первая включает анализ того, как домашние хозяйства сглаживают свой уровень потребления относительно получаемого дохода, но абстрагируется от исследований влияния уровня развития производства (Дитон, 1991 [22], Крюгер и Перри, 2005 [49], Кэрролл, 2009 [14]), вторая включает исследования, посвященные анализу взаимосвязи уровня сбережений, кредитных ограничений, а также производства (Паксон, 1992 [69], Удри, 1993 [85]). Среди наиболее актуальных отечественных работ, посвященных вопросам моделирования вкладов населения, можно отметить исследования Ю.Г. Абакумовой [94], А.Ю. Миксюка [101] и М.Н. Власенко [96]. Анализ их содержания позволяет сделать вывод, что в основу исследований положены модели, представленные линейными уравнениями, включающими в качестве основных переменных, объясняющих развитие динамики активов населения и их компонент, денежные доходы населения, процентную ставку по депозитам, обменный курс национальный валюты. Следует при этом отметить, что если работы Ю.Г. Абакумовой, А.Ю. Миксюка условно можно отнести к категории исследований, анализирующих изменения в сберегательной активности населения в соответствии с изменениями уровня получаемых доходов, то работу М.Н. Власенко – к категории исследований, изучающих взаимосвязь сбережений и ряда секторов экономики. 2.2. Анализ результатов моделирования финансовых активов населения в рамках концепции Вая и канала благосостояния в рамках гипотезы потребительского поведения, разработанной Фридманом, а также Модильяни и Эндо Основными целями настоящего исследования являются выявление на основе эконометрических моделей основных факторов, формирующих динамику активов населения, установление взаимосвязи их основных структурных компонентов, а также оценка трансмиссионного канала благосостояния, благодаря которому можно определить силу и направление влияния активов населения на потребление. В результате проведенного теоретического анализа были выделены две основные теории для дальнейшего построения эконометрических моделей активов населения на основе данных Республики Беларусь. Концепция сберегательного поведения Вая, разработанная в 1972 году, положена в основу моделей финансовых активов населения, гипотеза потребительского поведения, разработанная Фридманом, а также Модильяни и Эндо, станет базой для модели трансмиссионного канала благосостояния, анализирующего вопрос взаимосвязи потребительских расходов, доходов и активов населения. Выбор данных теоретических концепций является оптимальным. Следует отметить, что зарубежные методики, модели анализа, рекомендации не могут быть в полной мере применены к белорусским условиям. Концепция Вая не содержит четких положений, какие именно факторы должны быть включены в модель активов, она дает лишь характеристики предполагаемым факторам, разделив их на три группы. Таким образом, выбор определенных экзогенных переменных остается за исследователем, что дает возможность учесть специфику моделируемой экономики и в то 18 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 же время осуществить их выбор в рамках уже разработанной системы. Уравнение, разработанное Фридманом, а также Модильяни и Эндо, является классическим для анализа трансмиссионного канала благосостояния и имеет четкую формализацию, которой необходимо придерживаться при исследовании поставленного вопроса [81]. Таким образом, в рамках рассмотрения вопроса анализа финансовых активов населения будут оценены модели, теоретической основой которых является концепция Вая (1972). Согласно данной концепции, система моделей, включающая различные виды финансовых активов, имеет следующий вид: Sti = f(At, Wt, Ot) (1) где Sti – представляет собой i-й вид финансового актива (наличные денежные средства в национальной и иностранной валютах, переводные депозиты физических лиц в национальной и иностранной валютах, срочные депозиты в национальной и иностранной валютах); At, Wt, Ot – векторы переменных, отражающие способность, желание и возможность осуществлять сбережения соответственно. В проводимом исследовании концепция Вая используется с целью классификации экзогенных факторов (доходы населения, процентная ставка, обменный курс национальной валюты, уровень инфляции и др.), влияющих на активы населения. Таким образом, способность, желание и возможность осуществлять сбережения не являются непосредственно переменными, а представляют собой их категории. Следует также отметить, что ряд переменных может быть отнесен более чем к одной категории. Концепция анализа сберегательного поведения населения, разработанная Ваем, была положена в основу ряда эмпирических исследований. Так, в своей работе Васкес (1986) [87] применял описываемый подход с целью анализа депозитов населения Доминиканской Республики. Экономистом Гуэррэро (1988) [40] использовалась та же концепция для построения линейной регрессии, предназначенной для оценки влияния транзакционных издержек на динамику финансовых активов населения Доминиканской Республики. Гуэррэро в модель спроса на депозиты, сформулированную Ваем, добавил дополнительные факторы. Таким образом, представленная функция включала следующие показатели: доходы населения, уровень богатства, процентную ставку, кредитные ожидания, уровень грамотности, уровень развития финансового посредничества, транзакционные издержки. Оценка такой линейной зависимости на основе метода наименьших квадратов позволила автору объяснить причины успешного привлечения денежных средств для формирования организованных вкладов со стороны большого количества домашних хозяйств, являющихся относительно малыми и относящихся к пригородной области. Гуэррэро выделил два наиболее значимых фактора: первый – значительное снижение транзакционных издержек по формированию и поддержанию депозитов населения, второй – ощутимый рост доходности по организованным вкладам. В работе, представленной Кхалайли (1987) [46], концепция Вая послужила теоретической основой для системы одновременных уравнений, смоделированной для подтверждения двусторонней связи между функцией депозитов населения и количеством филиалов банков в различных регионах Бангладеш. Идея исследования заключалась в том, что существующий спрос на финансовые инструменты способствует созданию новых филиалов банков, которые в результате функционирования могут предложить новые более привлекательные инструменты, а также снизить транзакционные издержки по открытию счета и тем самым повысить сберегательную активность населения. Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 19 В работе, проведенной группой исследователей Университета штата Огайо в 2003 г. [2], представлены результаты анализа финансовых активов домашних хозяйств Республики Мозамбик, теоретической основой которого также стала концепция Вая. Эмпирические результаты, полученные на основе модели сбережений, показали, что основными детерминантами сбережений домашних хозяйств выступают доходы, активы, выраженные в недвижимом имуществе, а также ряд демографических и социально-экономических факторов (размер домашнего хозяйства, уровень грамотности, возрастная категория и др.). Фактором, оказывающим максимальное положительное влияние, явились доходы. Размер домашних хозяйств имел сильное отрицательное воздействие на финансовые активы. Данный результат объясняется тем, что домашнее хозяйство, состоящее из большого количества людей, склонно больше потреблять, чем сберегать. Влияние переменной, отражающей возрастную категорию, в которую входит домашнее хозяйство, оказалось положительным. Так, домашнее хозяйство, представленное молодой семьей, характеризуется низкой возможностью сберегать, так как не располагает для этого достаточным количеством ресурсов, в то время как домашнее хозяйство, членами которого являются люди старшего поколения, может позволить себе часть получаемого дохода вложить в финансовые активы. Также положительное влияние на сберегательную активность населения, согласно описываемому исследованию, оказывает количество лет, потраченных на образование. Для анализа влияния финансовых и нефинансовых активов на потребление будет использоваться методология, теоретической основой которой является гипотеза потребительского поведения, разработанная Фридманом (1957), а также Модильяни и Эндо (1963). Согласно данной модели, текущие потребительские расходы домохозяйств в реальном выражении (Ct) определяются их реальным располагаемым доходом (It) и уровнем богатства (Wealtht), также представленным в реальном выражении. Уравнение зависимости потребления от богатства можно записать следующим образом: C t = α + β I t + δWealtht + ε t , (2) где α – автономное потребление, которое не зависит от уровня реального дохода и осуществляется даже при его нулевом уровне, β – склонность к потреблению за счет дохода, δ – склонность к потреблению за счет накоплений, ε t – случайный шок. Коэффициенты эластичности связаны зависимостью 0 ≤ (β + δ ) ≤ 1 . Проведено достаточно большое количество эмпирических исследований, посвященных тестированию данной гипотезы. Так, согласно статистическим данным США, предельная склонность к потреблению по уровню богатства варьируется между 4 и 7 центами. Другими словами, именно данный прирост потребительских расходов обеспечивается за счет прироста уровня валовых активов населения на 1 долл. США (Гале и Сабелхаус, 1999 [35], Кайли, 2000 [47], Давис и Палумбо, 2001 [21]). Существуют также исследования, в которых приводятся доказательства незначительного и временного влияния на потребление со стороны уровня совокупного богатства (Кохрейн, 1994 [18], Майер и Симонс, 1994 [58], Брайтон и Тинсли, 1996 [10], Кэмпбелл, 1997 [13], Леттау и Людвигсон, 2001 [54]), что свидетельствует о точечном и сконцентрированном характере влияния данного фактора, определяемом завещанным наследством и буферными сбережениями (Потерба, 2000 [76]). Для сравнения: по статистическим данным Канады было установлено, что количественная оценка влияния богатства на потребление варьируется от 0,03 до 0,08. 20 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 Неоднозначные результаты дают эмпирические исследования, проведенные по странам Европы. Согласно статистическим данным Франции, доказательств значимого влияния валовых активов на уровень потребления не найдено (Боннер и Дюбоис, 1995 [9], Грюнспан и Сиксик, 1997 [39]). В своем исследовании Росси и Виско (1995) [80] на примере данных Италии показали, что предельная склонность к потреблению по уровню богатства изменяется от 0,03 до 0,035, в то время как Пайелла (2003) [68], Грант и Пелтонен (2008) [37] оценили данную величину на уровне 2 центов на 1 евро. По статистическим данным Португалии, количественная оценка влияния описываемого показателя составила 0,03 (Кастро, 2007 [15]); Испании – 0,26 (Бальмаседа и Телло, 2002 [5], Виллман и Эстрада, 2002 [91]); Швеции – 0,014, в то время как в Финляндии она равна 0,07 (Клафам, 2002 [17]); Великобритании – 0,05 (Фернандез–Коруджедо, 2003 [31]). Исследования на аналогичную тему проводились также в Японии. Согласно анализу эмпирических исследований, проведенных в работах Огавы (1992, 1996) [65, 66], Хориоки (1996) [43], предельная склонность к потреблению по уровню богатства варьировалась от 0,01 до 0,04. В соответствии со статистическими данными Австралии предельная склонность к потреблению по богатству составляет величину от 2 до 5 центов на 1 долл. США, что было описано в исследованиях МакКиббина и Ричардса (1988) [59], Бертаута (2002) [7], Тана и Восса (2003) [82]. Эмпирическое исследование по анализу влияния валовых активов населения на уровень потребления также было проведено специалистами МВФ в «Мировой экономической перспективе» за 2002 г. [92]. Экономисты Фонда изучали эффекты цен на недвижимость и курсов акций на потребление домохозяйств. В статистическую выборку входили шестнадцать промышленно развитых стран ОЭСР. Оценка проводилась за период 1970–2000 гг. Вся выборка стран была разбита на две подгруппы: в первую подгруппу вошли страны с рыночной финансовой системой; во вторую – с банковской финансовой системой. По результатам исследования были получены следующие выводы: 1. В зависимости от внутренней финансовой системы уровень богатства населения оказывает различное влияние на потребление. В рыночной финансовой системе увеличение благосостояния на 1 долл. США ведет к росту потребления на 1,5 цента, в то время как в банковской системе потребление возрастает только на 1 цент. 2. На потребление домохозяйств нефинансовые активы оказывают гораздо больший эффект, чем финансовые. 3. Сопоставление коэффициентов эластичности во времени показывает, что в обеих подгруппах выборки влияние уровня богатства на потребление увеличивается во времени, данное наблюдение наиболее характерно для рыночной финансовой системы. 4. Скорость адаптации потребительского поведения к изменению макроэкономических условий для рыночной финансовой системы выше, чем для банковской. В случае отклонения показателя потребления от желаемого или целевого уровня от 25 до 50 % адаптации проходит в течение первого года коррекции. Среди исследований, посвященных анализу влияния богатства населения на потребление и проведенных по статистическим данным, наиболее близким к белорусской экономике, можно назвать работу С.Р. Моисеева (2002) [103]. Из-за отсутствия полноценных длинных рядов динамики исследовалась только краткосрочная зависи- Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 21 мость потребления от уровня богатства, период наблюдения составил с 1999 по 2002 г. На основе регрессионной оценки были сделаны следующие выводы: 1. Автономное потребление в России отсутствует, т. е. бюджетно-налоговая политика не обладает социальной значимостью и не обеспечивает население трансфертами, позволяющими осуществлять жизненно важные расходы. 2. Склонность к потреблению за счет накоплений стремится к нулю, иными словами, уровень богатства не оказывает влияния на частное потребление. 3. Потребительские расходы домохозяйств полностью определяются их доходом. 22 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 3. Система эконометрических моделей для анализа и прогнозирования активов населения Республики Беларусь 3.1. Формализация системы уравнений активов населения. Эконометрический анализ временных рядов экономических показателей системы Как уже было отмечено выше, моделирование финансовых активов будет осуществляться в рамках концепции Вая (1972) (модель (1)). Согласно данной концепции, все факторы, оказывающие влияние на финансовые активы, разбиваются на три категории. Так, способность осуществлять финансовые сбережения (At) будет представлена, как At=f(It, Waget, Sit-1), (3) где It – объем получаемых доходов населения, Waget – уровень заработной платы, Sit-1– объем i-го актива, сформированного за прошлый период. В соответствии с экономической теорией все перечисленные факторы, относящиеся к категории показателей, характеризующих способность осуществлять сбережения, оказывают положительное влияние на динамику финансовых активов населения. Для анализа категории показателей, характеризующих желание формировать сбережения (Wt) в том или ином виде, были отобраны следующие факторы: Wt=f(Rti, Inf texp, Et, Bt), (4) где Rit – ставка по различным видам депозитов, Inftexp – уровень инфляционных ожиданий, Et – обменный курс национальной валюты, Bt – сальдо покупки-продажи иностранной валюты населением. По направлению влияния отобранных факторов можно предположить, что процентная ставка будет оказывать значимое положительное влияние на организованные вклады населения, показатели инфляции будут негативно воздействовать на активы, выраженные в национальной валюте, и положительно на активы в иностранной валюте, схожее с инфляцией влияние будет оказывать обменный курс белорусского рубля. К категории показателей, отражающих возможность совершать финансовые сбережения (Ot), была отнесена переменная, определяющая количество карточек, находящихся в обращении: Ot=f(Cardst). (5) Значимое и положительное влияние данный фактор может оказывать на переводные депозиты, представленные в национальной валюте. С учетом того, что модель анализа влияния уровня благосостояния населения на потребление будет представлена уравнением (2), система эконометрических моделей по анализу взаимосвязей компонент активов населения будет иметь вид*: * Экономический смысл переменных системы описан в табл. 4. Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 23 ⎧ Dep _ t trub = f (Waget , R _ t trub , Et , Bt ) + + − − ⎪ 12 3 14 424 4 3 ⎪ A w ⎪ Dep _ t f = f ( I , R _ t f , E ) t t t t ⎪ + + + { 14 24 3 ⎪ A w ⎪ rub ⎪ Dep _ trt = f (Waget , Et ,Cardst ) + − + ⎪ 12 3 { 1 42 4 3 w A O ⎪ ⎪ Dep _ tr f = f (Wage , Dep _ tr f , E ) t t t −1 t ⎪ + + 14 424+43 { ⎨ w A ⎪ ⎪Curt rub = f (Waget , Curt rub −1 , E t ) ⎪ + − 14 424+4 3 { ⎪ w A ⎪ f f exp ) t −1 , E t , Inf t ⎪Curt = f (Cur + + + 123 1424 3 ⎪ A w ⎪ ⎪ FWt = Dep _ t trub + Dep _ t t f + Dep _ trt rub + Dep _ trt f + Curt rub + Curt f + Sect ⎪ ⎪Ct = f ( I t , FWt , HWt ). + + + ⎩ Для построения описываемой системы регрессионных линейных уравнений активов населения Республики Беларусь использовались квартальные данные с I квартала 2003 г. по IV квартал 2012 г. Факторы рассматривались в различных формах показателей. При построении модели с учетом статистической и экономической адекватности наилучшие результаты были получены для форм показателей, приведенных в табл. 4. Таблица 4 Условные обозначения временных рядов Обозначение Показатель и единица измерения Срочные депозиты физических лиц в национальной валюте в ценах 2000 г., млрд руб. Dep _ t rub t Dep _ t t f Срочные депозиты физических лиц в иностранной валюте в ценах 2000 г., млрд руб. Dep _ trt rub Переводные депозиты физических лиц в национальной валюте в ценах 2000 г., млрд руб. Переводные депозиты физических лиц в иностранной валюте в ценах 2000 г., млрд руб. Объем финансовых активов, выраженных в наличной национальной валюте, в ценах 2000 г., млрд руб. Объем финансовых активов, выраженных в наличной иностранной валюте, в ценах 2000 г., млрд руб. Финансовые активы населения, представленные в сберегательных сертификатах, облигациях, депозитах в драгоценных металлах, в ценах 2000 г., млрд руб. Совокупные финансовые активы населения в ценах 2000 г., млрд руб. Dep _ trt f Curt rub Curt f Sect FWt Ct Стоимостная оценка активов населения, выраженных в недвижимом имуществе, в ценах 2000 г., млрд руб. Уровень потребительских расходов населения в ценах 2000 г., млрд руб.* It Денежные доходы населения в ценах 2000 г., млрд руб. Waget Средняя заработная плата в ценах 2000 г., тыс. руб. R _ ttrub Реальная ставка коммерческих банков по всем срочным депозитам физических лиц в национальной валюте, %** Ставка коммерческих банков по всем срочным депозитам физических лиц в иностранной валюте, % HWt R _ ttf 24 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 exp Inf t Et Bt Cardst Индекс потребительских цен, взятый с опережающим значением в один квартал, 2000 г. = 1 Обменный курс национальной валюты к доллару США в реальном выражении, бел. руб.*** Удельный вес сальдо покупки-продажи иностранной валюты населением в ВВП Количество карточек, предназначенных для безналичного расчета, находящихся в обращении * Уровень потребительских расходов домохозяйств представляет собой компоненту ВВП, рассчитанного по методу использования, согласно методологии СНС. ** Для отражения переменной процентной ставки по депозитам выбран показатель реальной ставки коммерческих банков по всем срочным депозитам физических лиц в национальной валюте, так как именно реальная процентная ставка оказывает непосредственное влияние на реальный сектор экономики [98]. *** Реальный обменный курс используется как прокси для реальной доходности альтернативного варианта сбережений – срочных депозитов в иностранной валюте (она складывается из реального обменного курса и процентной ставки по депозитам в иностранной валюте, причем основным драйвером является первый фактор) [107]. Все переменные в модели, за исключением показателей, отражающих процентные ставки и доли, будут представлены в логарифмической форме. Данная операция линеаризует временные ряды, что упрощает работу с ними и дает возможность интерпретировать коэффициенты модели как процентную эластичность по анализируемым факторам. Также временные ряды, в динамике которых наблюдается сезонность, будут очищены от нее. Учитывая неправомерность применения стандартных методов оценивания моделей в случае нестационарности используемых временных рядов, прежде чем перейти к спецификации системы, необходимо предварительно определить порядок интегрированности переменных. На основе только визуального анализа (рис. 4) в большинстве случаев затруднительно сделать окончательный вывод о наличии единичного корня в анализируемых переменных. Наиболее часто для определения порядка интегрированности временных рядов используются (расширенные) тесты Дики–Фуллера (ADF-тесты) (Дики, Фуллер, 1979; 1981 [24, 25]). Вместе с тем данные тесты в случае неверной их спецификации имеют низкую мощность (высока вероятность ошибки II рода, когда принимается ложная нулевая гипотеза о наличии единичного корня). В качестве решения указанной проблемы были предложены различные тесты, учитывающие влияние одного определяемого экзогенно или эндогенно структурного сдвига (Перрон, 1990; 1992; 1997 [70, 71, 72]; Зивот, Эндрюс, 1992 [93]), а также двух (Люмсдайн, Папелл, 1997 [55]; Ли, Стражикич, 2003 [52]) и более (Бай, Перрон, 1998; 2003 [3, 4]) структурных сдвигов на основе анализируемых данных. Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 25 Рисунок 4 Ln(Dep Ln(Dep_tt f )t rub )t Ln(Wage )t Ln(Sec )t Ln(Dep_t rub )t R_ttrub Ln(FW )t Ln(Dep_tr f )t Динамика временных рядов, используемых в моделях Ln(Cur Ln(I )t Ln(E )t Ln(Cards )t R R_ttt f Ln(Dep_tr ( Ln(HW )t Bt rub)t Ln(Cur f )t Ln(C )t Ln(Inf )t Нацио ональный ба анк Республи ики Беларуссь Исслед дования бан нка № 4 Май 2 2013 26 2 В настоящем исследовании для более корректного определения уровня интегрированности временных рядов в условиях изменения их среднего уровня был применен подход, описанный в работе И. Пелипася (2011) [104], основанный на зарубежном опыте. Согласно данному исследованию, подход к тестированию переменных на единичный корень заключается в следующем: 1. На первом этапе эндогенно определяются точки структурных сдвигов в динамике исследуемой переменной при помощи теста на структурные сдвиги, основанного на сатурации индикаторными (импульсными) фиктивными переменными. Если по результатам насыщения временного ряда фиктивными переменными была получена модель разложения данного ряда на составляющие его компоненты, основной частью которых являются импульсные фиктивные переменные, идущие последовательно, а полученные при них коэффициенты имеют приблизительно равные значения, тогда можно говорить о наличии структурного сдвига в динамике анализируемой переменной. Следует отметить, что незначительное количество последовательно идущих таких фиктивных переменных (не более трех) может расцениваться как статистический выброс в динамике анализируемого временного ряда, а не сдвиг среднего. 2. На основе результатов теста на структурные сдвиги создаются шаговые (ступенчатые) фиктивные переменные, отражающие различные режимы в динамике исследуемой переменной и учитывающие изменения ее среднего уровня. 3. Полученные фиктивные переменные используются в тесте Дики–Фуллера по аналогии с фиктивными переменными, включенными в коинтеграционный вектор при осуществлении многомерного теста на коинтеграцию Йохансена. 4. При проверке нулевой гипотезы на единичный корень полученные tстатистики в тесте Дики–Фуллера (t-ADF) сравниваются с соответствующими критическими значениями, разработанными для теста на коинтеграцию в рамках одномерной модели с механизмом корректировки равновесия (Эрикссон, МакКиннон, 2002 [30]). При этом фиктивные переменные, включенные в тест Дики–Фуллера, рассматриваются как дополнительные в тесте на коинтеграцию. По результатам проведенного теста на наличие структурных сдвигов, основанного на насыщении фиктивными переменными временных рядов, можно сделать вывод о том, что лишь для двух из них (ряд переводных депозитов в иностранной валюте, ряд индекса потребительских цен) было подтверждено изменение среднего. Следует отметить, что большинство анализируемых временных рядов характеризуется краткосрочными статистическими выбросами, связанными с единовременными макроэкономическими шоками, а не структурным сдвигом. Лаговая структура модели ADF-теста на единичный корень с учетом структурных сдвигов выбиралась таким образом, чтобы обеспечить отсутствие автокорреляции остатков. Коэффициенты при фиктивных переменных, характеризующих сдвиги среднего, являются статистически значимыми (табл. 5). Таблица 5 ADF-тест на единичный корень с учетом структурных сдвигов Переменная Спецификация tADF(n) Ln( Dep _ tr f ) t C, 1 -2,18 Ln(Inf)t С, 2 -0,221 Даты структурAR 1-3 ных сдвигов (p-значение) (t-статистика) 2009Q1 0,053 (3,04) 2011Q1 2011Q4 0,787 (4,20) (-4,29) Критическое значение 5% 10 % Результат -3,86 -3,46 I(1) -4,73 -4,22 I(1) Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 27 Все структурные сдвиги имеют четкую экономическую интерпретацию. В частности, структурный сдвиг в I квартале 2009 г. связан с проведенной в данный период единовременной девальвацией национальной валюты, в результате которой валютные вклады, объем которых выражается в белорусских рублях, были переоценены, что вызвало их резкий номинальный рост. Структурный сдвиг в динамике инфляции в I квартале 2011 г. обусловлен валютным кризисом и последующей девальвацией белорусского рубля, в IV квартале 2011 г. изменение среднего уровня показателя объясняется стабилизацией темпов инфляции, достигнутой путем ужесточения денежно-кредитной политики, а также мерами, направленными на сокращение льготного кредитования. Так как все точки структурных сдвигов имеют экономическую интерпретацию, то включение соответствующих фиктивных переменных, учитывающих влияние этих сдвигов, в тесты на единичный корень экономически оправдано и не является простой «подгонкой» регрессий под данные [104]. Согласно t-ADF для всех переменных, приведенных в табл. 5, нулевая гипотеза о единичном корне не отвергается на 5%-ном уровне значимости. Следовательно, показатели переводные иностранные депозиты и инфляция являются интегрированными первого порядка. Для временных рядов с неподтвержденным наличием структурных сдвигов анализ на стационарность проводился на основе расширенного теста Дики-Фуллера (ADFтест) и теста Квятковского–Филлипса–Шмидта–Шина (KPSS-тест) (табл. 6). При этом спецификация модели ADF-теста осуществлялась согласно стратегии Элдера и Кеннеди (рис. 6). Таблица 6 Переменная Результаты анализа временных рядов на стационарность ADF-тест KPSS – тест ADFКритичеLMКритичеСпецифиСпецифистатиское значестатисти- ское значекация* кация* стика ние ка ние Результат Ln( Dep _ t rub ) t C, 2 -2,623 -2,936 C 0,514 0,463 I(1) Ln( Dep _ t f ) t N, 0 3,684 -1,949 C 0,772 0,463 I(1) Ln ( Dep _ tr rub ) t C, 1 -2,378 -2,936 C 0,638 0,463 I(1) Ln(Cur rub ) t C, 1 -2,015 -2,936 C 0,526 0,463 I(1) Ln(Cur ) t Ln(Sec)t T, 1 -3,617 -3,526 T 0,099 0,146 I(0) T, 0 -4,531 -3,530 T 0,112 0,146 I(0) Ln(FW)t N, 0 3,979 -1,949 C 0,765 0,463 I(1) Ln( HW ) t C, 0 -2,087 -2,938 C 0,563 0,463 I(1) Ln(C ) t N, 0 2,584 -1,949 C 0,765 0,463 I(1) Ln(I)t N, 0 2,539 -1,949 C 0,769 0,463 I(1) Ln(Wage)t N, 2 3,029 -1,950 C 0,758 0,463 I(1) R _ t trub N, 1 -3,951 -1,949 C 0,165 0,463 I(0) R _ ttf N, 2 -0,746 -1,949 C 0,295 0,463 I(1)** Ln( E) t Bt N, 1 1,371 -1,949 C 0,583 0,463 I(1) C, 1 -4,756 -2,937 C 0,157 0,463 I(0) Ln(Cards)t C, 1 -2,318 -2,941 C 0,746 0,463 I(1) f * Для ADF-теста спецификация T означает, что тестируемая модель содержит тренд и константу, C – только константу, N – модель без тренда и константы. Различные спецификации тестируемых моделей имеют свои собственные критические значения, используемые при тестировании нулевых гипотез. Для ADF-теста в спецификации после типа модели приведено количество запаздывающих разностей. Для KPSS-теста спецификация Т означает, что нулевая гипотеза – ряд стационарный относительно тренда, а альтернативная – нестационарный с константой, С означает, что нулевая гипотеза – ряд стационарный с константой, а альтернативная – нестационарный без константы. 28 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 ** Согласно результатам тестов на стационарность, по ряду переменных были получены противоречивые результаты, поэтому для более точного определения порядка интегрированности временных рядов был проведен дополнительный тест Филлипса–Перрона (PP-test). В отличие от теста Дики–Фуллера, Филлипс и Перрон предложили непараметрический метод устранения автокорреляции остатков при проверке временных рядов на наличие единичного корня. По сравнению с ADF-тестом, с помощью теста Филлипса–Перрона можно рассматривать более широкие классы временных рядов. Рисунок 5 Схема проверки временного ряда на наличие единичного корня на основе ADF-теста, согласно стратегии Элдера и Кеннеди Оценивается Проверяется H0: ∆yt = µ1+ µ2t + ψyt-1+ εt Тест на единичный корень (yt стационарен) ψ=0 Тест на единичный корень (yt нестационарен) H0: µ2 = 0 вывод на основе t-статистики Оценивается ∆yt = µ1+ εt H0: µ1 = 0 вывод на основе t-статистики Единичный корень, yt нестационарен без константы: yt = yt-1+ εt Единичный корень, yt нестационарен с константой: yt = µ1+ yt-1+ εt yt стационарен без детерминистического тренда: yt = µ1+ θyt-1+ εt , |θ|<1 yt стационарен по детерминистическому тренду: yt = µ1 + µ2t + θyt-1+ εt , |θ|<1 Источник. Собственная разработка на основе статьи: Elder, J., Kennedy, P.E. Testing for Unit Roots: What Should students be taught // Journal of Economic Education. – 2001. – P. 137–146. На основании проведенного анализа можно заключить, что большинство временных рядов являются интегрированными первого порядка. Временные ряды, отражающие динамику финансовых активов населения, выраженных в наличной иностранной валюте, и активов, представленных в форме облигаций и сберегательных сертификатов, стационарные. Также интегрированными нулевого порядка являются временные ряды ставки коммерческих банков по всем срочным депозитам физических лиц в национальной валюте в реальном выражении и удельного веса сальдо покупкипродажи иностранной валюты населением в ВВП. Необходимо отметить, что результаты, полученные на этом этапе, имеют большое значение для проведения дальнейшего исследования. Определение порядка интегрированности позволяет корректно произвести преобразование временных рядов (путем взятия соответствующих разностей), что обеспечивает их стационарность. Это важно для корректного применения эконометрических методов и избежания так называемой ложной регрессии, которая может быть получена при использовании в регрессионном анализе нестационарных временных рядов [37, 56]. В то же время необходимо отметить, что переход к стационарным временным рядам при помощи взятия первых разностей и дальнейшее использование трансформированных рядов в регрессионном анализе может не дать желаемого результата, так как при этом возможна потеря информации долгосрочного характера, которая содержится в уровнях изучаемых переменных. Решение данного вопроса заключается в Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 29 применении коинтеграционного анализа, благодаря которому устраняется проблема нестационарности экономических показателей при эконометрическом моделировании и осуществляется установление коинтеграционной зависимости между исследуемыми показателями. Данная коинтеграционная зависимость представляет собой линейную комбинацию нестационарных, интегрированных одного порядка временных рядов, являющуюся стационарным процессом. Для рядов типа I(1), представленных в табл. 6, возможно наличие коинтеграционной взаимосвязи. Для установления коинтеграционных соотношений между временными рядами использовался тест Йохансена, по результатам проведения которого было установлено, что существует как минимум одно коинтеграционное соотношение между переменными, входящими в модели срочных депозитов физических лиц в иностранной валюте, переводных депозитов физических лиц в национальной валюте, а также переменными, входящими в модель, описывающую взаимосвязь показателей потребления, активов населения и дохода (табл. 7). Наличие коинтеграционного соотношения между финансовыми активами, представленными в наличной национальной валюте, и рядом отобранных факторов, оказывающих на них влияние, не тестировалось на основе эмпирических данных, так как с точки зрения экономической теории и теоретической эконометрики в рамках описанных концептуальных моделей долгосрочная зависимость для данных активов не может быть установлена. Таблица 7 Модель Модель для срочных депозитов в национальной валюте Модель для срочных депозитов в иностранной валюте Результаты теста Йохансена Количество СобсткоинтеграЭкзогенные венное ционных переменные значесоотношение ний Ln(Wage)t, Ln(E)t Ln(I )t, Ln(E )t, R _ tt f Модель для переводных депозитов в национальной валюте Ln(Wage)t, Ln(E )t Модель для переводных депозитов в иностранной валюте Ln(Wage)t, Ln(E )t Трансмиссионный канал благосостояния Ln(I )t, Ln(HW )t, Ln(FW )t λtrace 5%-ное критическое значение λmax 5%-ное критическое значение Нет 0,36 30,67 29,80 16,29 21,13 Не более одного 0,20 14,39 15,49 8,49 14,27 Нет 0,55 56,91 47,86 32,30 27,58 Не более одного 0,360 24,61 29,80 17,86 21,13 Нет 0,53 38,57 29,80 28,01 21,13 Не более одного 0,23 10,56 15,49 9,18 14,27 Нет 0,32 22,78 29,80 14,23 21,13 Не более одного 0,12 8,55 15,49 4,52 14,27 Нет 0,53 57,21 54,08 28,97 28,59 Не более одного 0,31 28,24 35,19 14,13 22,30 Установление факта наличия коинтеграции между переменными является недостаточным для того, чтобы использовать определенные зависимости в качестве долгосрочных функций в соответствующих моделях. Необходимо, чтобы параметры в найденных коинтеграционных векторах соответствовали положениям экономической теории с точки зрения как направления влияния на зависимую переменную (положительное или отрицательное), так и количественной характеристики этого влияния (величины коэффициентов) [105]. 30 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 3.2. Методология эконометрического анализа активов населения Эконометрический анализ временных рядов экономических показателей, входящих в систему моделей, позволил установить наличие долгосрочных соотношений между рядом переменных. Таким образом, для финансовых активов, выраженных в срочных валютных депозитах и переводных рублевых депозитах, является возможным построение модели коррекции ошибок. Для моделирования большинства оставшихся компонент финансовых активов будут использоваться простые линейные регрессии, основанные на взаимосвязи стационарных экономических показателей. Основным преимуществом модели коррекции ошибок является то, что в ней разграничены долгосрочное и краткосрочное поведение. Долгосрочное поведение описывается равновесным статистическим соотношением между эндогенным фактором и множеством других переменных, которое поддерживалось бы при отсутствии случайных колебаний переменных. Краткосрочное поведение аппроксимируется динамическими отношениями, отражающими реакцию эндогенного фактора на случайные ошибки и скорость возврата к стационарному состоянию. Экономическая теория позволяет найти равновесное состояние экономики в долгосрочном периоде, но различные факторы приводят к отклонениям от равновесия. Система может быстрее или медленнее реагировать на возмущения и возвращаться к равновесному состоянию. Соответственно, в экономическом поведении необходимо различать устойчивое равновесие и реакцию на краткосрочные импульсы. Поведение индивидуума можно описать уравнением Ft T+1 = Ft T + ρ (Yt − Ft T ), где (6) Yt – наблюдаемое значение переменной в момент t; Ft T+1 – прогноз значения пе- ременной Y на период t+1; FtT – прогноз для периода t; ρ (Yt − Ft T ) – описывает про- цесс исправления погрешности, где ρ – скорость реакции нового прогноза на по- грешность. Модель, посвященная анализу сберегательного поведения, в рамках подхода коррекции ошибок впервые была предложена Дж. Дэвидсоном (1980) [19]. На ее основе была предпринята попытка объяснения расхождений между предсказаниями теории и фактическими данными для Великобритании. Ставилась цель получить такие эмпирические зависимости, которые бы позволяли лучше описывать и прогнозировать сберегательное поведение и удовлетворяли критериям адекватности эконометрических моделей. Среди них – однородность данных, стабильность параметров, согласованность с предсказаниями экономической теории. Ранние попытки использования моделей коррекции ошибок для исследования сбережений были весьма успешными (Давис, 1984 [20]). Модели обладали точными описательными и прогностическими свойствами. В последующих работах, выполненных на основаниии данных Великобритании, исследовалось влияние все более широкого круга дополнительных переменных. Рассматривались такие переменные, как изменение уровня безработицы, логарифм отношения накоплений и дохода, изменение реальных процентных ставок (Бин, 1978 [6], Болереслев, 1985 [8]). По мере того, как количество различных расширений модели Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 31 увеличивалось, было установлено, что их результаты не согласуются между собой и первоначальной моделью Дэвидсона. Данное обстоятельство послужило основным поводом для критики. Различные авторы, выбирая множество регрессоров, руководствовались в первую очередь интуицией и доступностью информации. В процессе анализа более широкого круга независимых переменных было определено, что нельзя отвергнуть влияние на сбережения множества различных потенциальных факторов. При этом микроэкономическое обоснование, согласно которому их следует включать в модель, отсутствовало. Слабость теоретического фундамента не позволяла объяснить, для чего в уравнения регрессий должны входить именно данные переменные. Хотя для описания долгосрочного равновесия использовались соотношения, вытекающие из экономической теории, выбор дополнительных регрессоров был произволен и основывался лишь на интуиции авторов и проверке статистической значимости параметров. Несмотря на то, что модель коррекции ошибок для исследования сбережений подвергалась критике из-за относительной слабости теоретического фундамента, ее попрежнему широко применяют на практике, что допустимо, так как построенные модели, как правило, соответствуют действительному экономическому поведению. Полученные результаты дали стимул для дальнейших исследований. Во-первых, были определены слабые места подхода, когда модель формулируется лишь на основе теоретического анализа, а статистические данные плохо согласуются с теорией. Вовторых, в рамках модели коррекции ошибок были разработаны процедуры статистического оценивания и прогнозирования в условиях неопределенности. В-третьих, было показано, что даже если равновесное состояние, описывающее соотношение между сбережениями и доходом, существует, реакция сбережений на изменения дохода при некоторых обстоятельствах может быть не немедленной, а растянутой во времени. Для оценки долгосрочного соотношения между уровнем потребления, богатства и дохода будет использоваться регрессия, включающая нестационарные переменные, линейная комбинация которых дает стационарную величину, и реализованная на основе модифицированного метода наименьших квадратов (FM-OLS) [74]. Данный метод является подходом к построению регрессий на основе нестационарных временных рядов, отражающих динамику переменных, характеризующихся наличием долгосрочной связи. Наличие коинтеграционных связей между переменными может привести к эндогенности регрессоров. В большинстве случаев уравнения регрессий, отражающие долгосрочные связи показателей, оцененные на основе обычного метода наименьших квадратов (МНК), не обладают положительными статистическими характеристиками [73]. Так, оценки коинтеграционных взаимосвязей, полученные на основе МНК, являются асимптотически смещенными, другими словами, их доверительный интервал отдален от истинного значения параметров, даже если оценки параметров являются состоятельными. Таким образом, модифицированный метод наименьших квадратов был разработан для получения оптимальной оценки параметров уравнения или системы коинтеграционных регрессий. Преимуществом данного метода является то, что при его реализации в полной мере используется информация, содержащаяся в остатках и первых разностях регрессоров, что дает возможность избежать получения смещенных параметров. Другими словами, модифицированный метод наименьших квадратов подразумевает оценку расширенной модели, которая включает разности и уровни регрессоров. В исследовании [73] также установлено, что информация, содержащаяся в разностях регрессоров и их долгосрочной ковариации с остатками модели, помогает 32 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 повысить скорость сходимости оценок, полученных на основе модифицированного МНК. 3.3. Система линейных уравнений активов населения В результате приведенного эконометрического анализа временных рядов было установлено, что подход модели коррекции ошибок может применяться в случае моделирования динамики срочных депозитов физических лиц, выраженных в иностранной валюте, а также переводных рублевых депозитов. Для моделирования большинства оставшихся компонент финансовых активов будут использоваться простые линейные регрессии, основанные на взаимосвязи экономических показателей, приведенных к стационарному виду путем взятия первых разностей. Коинтеграционные соотношения, отражающие долгосрочную зависимость депозитов физических лиц в иностранной валюте от перечисленных выше макроэкономических факторов, а также взаимосвязь переводных рублевых депозитов и определяющих их факторов, представлены моделями (8) и (9) соответственно: Ln( Dep _ t f )t = 2,353 Ln( I )t + 1, 650 Ln( E )t + 10, 795 R _ tt f + (0,000) (0,000) (0,000) (8) + 40, 292 D _ 2011_ 2t − 2312,862, (0,011) (0,000) Ln( Dep _ tr rub ) t = 1,615 Ln(Wage) t − 1,496 Ln( E ) t + 682,528, ( 0 , 000) ( 0, 000) (9) ( 0 , 000) где D2011_2 – фиктивная переменная, отражающая девальвацию национальной валюты во II квартале 2011 г. Качество построенных моделей оценивалось на основании, во-первых, классических критериев: R 2 , Ra2 , сумма ошибок регрессии (SER) и статистика Дарбина– Уотсона (DW), во-вторых, статистических критериев проверки того, что ошибки регрессии, оцененной методом наименьших квадратов, являются независимыми, нормально распределенными случайными величинами, имеющими одинаковую дисперсию. К последним относятся критерии Жарка–Берры на нормальность распределения, Бройша–Годфри на наличие авторегрессии в остатках, Уайта на наличие гетероскедастичности. В табл. 8 приведены не сами статистики, а p-значение статистики Жарка–Берры ( JB ), p-значение статистики Бройша–Годфри (BG) и p-значение статистики Уайта (White) соответственно. Статистические характеристики моделей (8), (9) Таблица 8 Модель R2 Ra2 SER JB DW BG White (8) (9) 0,967 0,961 0,964 0,959 14,620 12,239 0,378 0,317 1,270 0,453 0,092 0,003 0,665 0,039 По всем статистическим характеристикам, модель (8) может быть признана удовлетворительной (табл. 8): • оценки коэффициентов модели являются статистически значимыми, что подтверждает p-вероятность t-статистики коэффициентов регрессий (приведена в скобках при коэффициентах модели); • остатки модели имеют нормальное распределение, о чем свидетельствует тестJB (p-вероятность статистики JB больше 0,05); Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 33 • в модели отсутствует проблема автокорреляции, т. е. проблема зависимости остатков регрессии модели. Данное утверждение подтверждает тест-BG при 5%-ном уровне значимости; • проведенный тест-White свидетельствует об отсутствии в модели гетероскедастичности. При статистическом анализе модели (9) установлена проблема автокорреляции. Определение данной ошибки спецификации в остатках модели свидетельствует о том, что ошибки регрессии не являются гауссовским белым шумом, а линейная комбинация регрессоров не рассматривается как стационарная величина. Данный факт говорит о невозможности использования модели (9) для дальнейшего анализа переводных рублевых депозитов и построения на ее основе модели коррекции ошибок. Таким образом, для анализа описываемого эндогенного показателя будет использоваться линейная регрессия на основе временных рядов, приведенных к стационарному виду путем взятия первых разностей, реализованная согласно методу наименьших квадратов. Проведение статистического анализа коинтеграционного соотношения не является достаточным для утверждения возможности его включения в модель коррекции ошибок. Полный анализ должен также включать в себя и экономическую часть: анализ коэффициентов эластичностей, расчет долгосрочного равновесного уровня эндогенного показателя и отклонений фактических значений анализируемого показателя от данного долгосрочного равновесия. Так, коэффициенты коинтеграционного соотношения, отражающего влияние независимых переменных на срочные валютные депозиты физических лиц в долгосрочном периоде, можно интерпретировать следующим образом: при росте денежных доходов населения на 1 % происходит увеличение срочных депозитов физических лиц, выраженных в иностранной валюте, на 2,4 %, рост ставки коммерческих банков по всем срочным депозитам физических лиц в иностранной валюте на 1 п.п. приводит к возрастанию депозитов на 10,7 %, девальвация белорусского рубля по отношению к доллару США на 1 % обусловливает рост срочных валютных депозитов физических лиц на 1,65 %. Значительное положительное влияние на динамику эндогенного фактора со стороны фиктивной переменной, характеризующей период единовременной значительной девальвации белорусского рубля, можно объяснить эффектом переоценки валютных вкладов населения Беларуси в национальную валюту по ее девальвированному курсу. Построенное долгосрочное соотношение позволяет рассчитать текущий равновесный уровень срочных валютных вкладов населения [100], а также отклонение фактических значений анализируемого показателя от данного равновесия (разрыв срочных депозитов в иностранной валюте) как остатки коинтеграционного соотношения (рис. 6). 34 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 Рисунок 6 Разрыв депозитов физических лиц в иностранной валюте, % 40 30 20 10 0 2003Q1 2004Q1 2005Q1 2006Q1 2007Q1 2008Q1 2009Q1 2010Q1 2011Q1 2012Q1 -10 -20 -30 Динамика разрыва депозитов физических лиц в иностранной валюте (рис. 6) свидетельствует о том, что уровень анализируемого показателя был выше своего равновесного в следующие периоды: с 2004 г. по 2005 г., а также начиная со второй половины 2009 и заканчивая 2011 г. Уровень срочных валютных вкладов населения находился ниже своего равновесного в период с 2006 г. по первую половину 2009 г., а также в первой половине 2012 г. Основными факторами, обусловливающими положительные разрывы анализируемого показателя, были высокие темпы роста реальных доходов населения относительно их среднего темпа роста за весь анализируемый период, повышение ставки коммерческих банков по всем срочным депозитам физических лиц в иностранной валюте, а также нестабильность на валютном рынке и проведение единовременных девальваций. Так, объяснением положительного разрыва в динамике анализируемого показателя в 2004–2005 гг. служит влияние роста доходов населения: за 2005 г. темп роста доходов в реальном выражении составил 118,4 %, при этом средний темп роста реальных денежных доходов населения за период 2003–2012 гг. составил 111,1 %. Положительное отклонение срочных валютных депозитов физических лиц от их равновесного уровня во второй половине 2009 г. было связано, прежде всего, с резким ростом процентной ставки (рис. 7). Повышение процентной ставки в данный период было направлено на предотвращение оттока организованных вкладов со счетов банка, обусловленного падением доверия к банковской системе после проведения единовременной девальвации национальной валюты в I квартале 2009 г. Положительный разрыв анализируемого показателя во второй половине 2010 г. был связан с опережающим ростом доходов населения, вызванным в основном административными мерами, что подстегивало девальвационные и инфляционные ожидания и стимулировало население к формированию сбережений в иностранной валюте: темп роста доходов в реальном выражении за 2010 г. составил 115,1 %. Во второй половине 2011 г. наблюдаемый положительный разрыв по валютным депозитам можно объяснить увеличением процентной ставки, обусловившей размещение денежных средств на валютных счетах банков после их масштабного оттока во II квартале того же года, связанного с падением доверия населения к банковской системе после единовременной девальвации и введения ограничений на покупку иностранной валюты, а также с расходами на покупку импортных автомобилей перед ожидаемым повышением ввозных таможенных пошлин на них с 1 июля 2011 г. Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 35 Рисунок 7 Динамика процентной ставки по валютным депозитам населения, % 12,0 11,1 11,0 10,0 9,0 8,1 8,0 8,8 8,5 7,2 7,0 6,0 Источник. Статистические данные, представленные в сборнике «Бюллетень банковской статистики». Снижение уровня анализируемого эндогенного показателя относительно его равновесного уровня в период 2006–2008 гг. обусловлено преимущественно стабилизацией ситуации на валютном рынке страны и укреплением реального обменного курса белорусского рубля к доллару США (рис. 8), что способствовало формированию доверия населения к национальной валюте и повышению уровня вкладов в ней. Рисунок 8 Курс белорусского рубля к доллару США в ценах 2000 г., обратная котировка, рублей 620 570 520 470 420 370 Источник. Собственные расчеты на основе статистических данных, представленных в сборнике «Бюллетень банковской статистики». Значительное падение уровня срочных валютных вкладов населения относительно их равновесного уровня в первом полугодии 2012 г. было вызвано спекулятивным мотивом формирования финансовых сбережений в данный период, объясняемым высокими положительными процентными ставками в реальном выражении по рублевым депозитам на фоне начавшейся стабилизации девальвационных процессов и последующего постепенного укрепления национальной валюты (рис. 8). При этом следует отметить, что в разработанные уравнения не была включена важная с экспертной точки зрения переменная, отражающая превышение ставки по депозитам в рублях над рублевой доходностью валютных вкладов. Объяснением этому служит то, 36 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 что в период наибольшей нестабильности экономики депозиты формируются в зависимости от инфляционных и девальвационных ожиданий домашних хозяйств. При статистическом анализе временного ряда описываемого показателя и временных рядов, отражающих динамику приростов депозитов населения, представленных в различных валютах, видно, что зачастую фактическая динамика последних не обусловливается колебаниями в доходности активов, а порой даже является противоположно направленной предполагаемой. Так, в IV квартале 2010 г. и в IV квартале 2012 г. можно наблюдать отток срочных рублевых депозитов и прирост срочных валютных депозитов при превышении ставки по депозитам в рублях над рублевой доходностью валютных вкладов практически на 5 п.п. (рис. 9, 10). Во II квартале 2011 г. наблюдается отток со всех вкладов, при этом рублевая доходность срочных депозитов превышает ставку по депозитам в рублях более чем на 300 п.п. В IV квартале 2011 г. наблюдается приток рублевых вкладов населения при разнице рублевой доходности валютных вкладов и ставки по депозитам в рублях 600 п.п. (рис. 9). Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 37 Рисунок 9 Изменения в динамике срочных рублевых депозитов в соответствии с разницей рублевой доходности по валютным и рублевым организованным вкладам 30,00 100,00 4,94 4,19 - 2003Q2 2004Q2 2005Q2 2006Q2 2007Q2 2008Q2 2009Q2 2010Q2 2011Q2 2012Q2 (100,00) 20,00 10,00 (200,00) 2,18 (300,00) - (3,09) (6,16) (10,00) (400,00) (20,00) (500,00) (30,00) (600,00) (624,72) (700,00) (40,00) Превышение ставки по депозитам в рублях над рублевой доходностью СКВ, п.п. Прирост срочных рублевых депозитов физических лиц, квартал к предыдущему кварталу, % (правая шкала) Источник. Собственные расчеты на основе статистических данных, представленных в сборнике «Бюллетень банковской статистики». Рисунок 10 Изменения в динамике срочных валютных депозитов в соответствии с разницей рублевой доходности по валютным и рублевым организованным вкладам 60,00 100,00 4,94 4,19 - 50,00 2003Q2 2004Q2 2005Q2 2006Q2 2007Q2 2008Q2 2009Q2 2010Q2 2011Q2 2012Q2 (100,00) 40,00 (200,00) 30,00 (300,00) (400,00) 20,00 (325,48) 10,05 3,28 10,00 (500,00) - (600,00) (10,00) (13,76) (700,00) Превышение ставки по депозитам в рублях над рублевой доходностью СКВ, п.п. (20,00) Прирост срочных валютных депозитов физических лиц, квартал к предыдущему кварталу, % (правая шкала) Источник. Собственные расчеты на основе статистических данных, представленных в сборнике «Бюллетень банковской статистики». 38 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 Таким образом, на основании проведенного анализа можно сделать вывод о том, что представленное долгосрочное соотношение для срочных валютных депозитов населения является качественным со статистической точки зрения, а также адекватно отражает макроэкономическую ситуацию. Следовательно, коинтеграционное соотношение для срочных валютных депозитов населения будет включено в состав модели коррекции ошибок для данного показателя, которая в свою очередь будет реализована в системе эконометрических уравнений для анализа активов населения: ⎧ΔLn( Dep _ t rub ) t = 1,133 ΔLn(Wage) t + 0,250 R _ t trub − 0,532 ΔLn( E ) t − ( 0 , 000 ) ( 0 , 048 ) ( 0 , 004 ) ⎪ ⎪− 1,367 B ⎪ ( 0, 001) t ⎪ ⎪ ⎪ΔLn( Dep _ t f ) t = − 0,104( Ln( Dep _ t f ) t −1 − 2,353 Ln( I ) t −1 − 1,650 Ln( E ) t −1 – ⎪ ( 0 , 045 ) ⎪ f ⎪− 10,795 R _ t t −1 − 40,292 D _ 2011 _ 2 t −1 + 2312,862, ) + 1,233ΔLn( E ) t + ⎪ ⎪+ 14,410 D _ 2009 _ 1t − 20,285 D _ 2011 _ 2 _ 3t + 7,152 ( 0 , 000 ) ( 0 , 000 ) ⎪ ( 0, 006 ) ⎪ ⎪ rub ⎪ΔLn( Dep _ tr ) t = 0,1989 ΔLn(Wage) t − 0,468 ΔLn( E ) t + 0,384 Ln(Cards ) t − ( 0 , 000 ) ( 0 , 000 ) ( 0 , 000 ) ⎪ ⎪− 14,670 D _ 2011 _ 2 t ⎪ ( 0, 011) ⎪ ⎪ ⎪ΔLn( Dep _ tr f ) t = 0,552 ΔLn(Wage) t + 0,510 ΔLn( Dep _ tr f ) t −1 + 1,100 ΔLn( E ) t + ( 0 , 041) ( 0 , 000 ) ( 0 , 001) ⎨ ⎪+ 22,539 D _ 2011 _ 4 t ⎪ ( 0, 045) ⎪ ⎪ ⎪ΔLn(Cur rub ) = 0,672 ΔLn(Wage) + 0,326 ΔLn(Cur rub ) − 0,391ΔLn( E ) − t t t −1 t ⎪ ( 0 , 000 ) ( 0 , 000 ) ( 0 , 003) ⎪ ,485 D _ 2009 _ 1t ⎪− 11 ( 0 , 012 ) ⎪ ⎪ ⎪ f Ln(Cur f ) t −1 + 0,860 ΔLn( E ) t + 0,343 ΔLn( Inf exp ) t + ⎪ Ln(Cur ) t = 0( 0,912 , 000 ) ( 0 , 000 ) ( 0 , 007 ) ⎪ ⎪+ 20,723 D _ 2009 _ 1t + 8,276 D _ 2010 _ 4 t + 86,114 ( 0 , 044 ) ⎪ ( 0, 002 ) ⎪ ⎪ rub f rub f rub f ⎪ FWt = Dep _ t t + Dep _ t t + Dep _ trt + Dep _ trt + Curt + Curt + Sect ⎪ ⎪ ⎪ Ln(C ) t = 0,737 Ln( I ) t + 0,100 Ln( FW ) t + 0,025 Ln( HW ) t + 81,004, ( 0 , 000 ) ( 0 , 079 ) ( 0 , 363) ( 0 , 000 ) ⎩ (10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) (17) где D_2009_1, D_2011_2, D_2011_4 – фиктивные переменные, отражающие девальвацию национальной валюты в I квартале 2009 г., во II и IV кварталах 2011 г. соответственно; D2011_2_3 – фиктивная переменная, характеризующая период наличия Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 39 «теневого валютного рынка» в Республике Беларусь во II и III кварталах 2011 г.; D_2010_4 – фиктивная переменная, отражающая период значительного опережающего роста доходов населения, обеспеченного, прежде всего, административными мерами. Представленная система эконометрических моделей реализована на основе семи уравнений и одного тождества. Каждая из компонент финансовых активов населения за исключением активов, организованных в форме ценных бумаг и облигаций, представлена в виде функциональной зависимости от ряда макроэкономических факторов, определяющих ее динамику. Тождество объединяет в себе все представленные таким образом компоненты финансовых активов в одну агрегированную переменную – валовые финансовые активы, которые являются их суммой. В последнем уравнении (17), представляющем собой модель трансмиссионного канала благосостояния, оценивается влияние валовых финансовых активов, активов, выраженных в недвижимом имуществе, а также доходов населения на уровень потребительских расходов. Оценки коэффициентов уравнений системы для анализа компонент финансовых активов населения являются статистически значимыми, что подтверждает pвероятность t-статистики коэффициентов регрессий (приведена в скобках при коэффициентах модели). Вместе с тем при анализе коэффициентов уравнения потребления домашних хозяйств можно заметить, что влияние переменной, отражающей активы, выраженные в недвижимом имуществе, на эндогенный показатель статистически незначимое, а значение при данной переменной стремится к нулю. Влияние финансовых активов на уровень потребительских расходов домашних хозяйств значимо лишь на 10%-ном критическом уровне и также незначительно. В целом для анализа представленной системы необходимо оценить ее качество со статистической точки зрения по каждому уравнению отдельно (табл. 9). Таблица 9 Статистические характеристики моделей системы 2 Модель R (10) (11) (12) (13) (14) (15) (17)*** 0,729 0,885 0,797 0,722 0,793 0,986 0,982 Ra2 SER JB DW* BG** White 0,706 0,871 0,779 0,698 0,776 0,984 0,988 6,225 3,773 4,381 7,270 3,350 3,857 3,817 0,450 0,803 0,185 0,977 0,348 0,907 0,133 1,383 1,436 1,650 0,077 0,061 0,241 0,130 0,449 0,261 - 0,079 0,127 0,288 0,066 0,320 0,039 - * Среди статистических характеристик моделей (10), (12) - (14) не приведена DW-статистика, так как в указанных регрессиях отсутствует свободный член. ** Наличие автокорреляции в остатках моделей проверялось на основе теста Бройша–Годфри от пятого порядка. *** Для модели (17) анализ на наличие проблемы автокорреляции и гетероскедастичности осуществлялся на основе коррелограмм остатков модели и квадратов остатков модели соответственно, согласно которым было подтверждено отсутствие данных ошибок спецификации в анализируемой регрессии. Статистический анализ уравнений системы проводится аналогично приведенному анализу коинтеграционных соотношений. На основании данных табл. 9 можно сделать вывод о том, что представленная система уравнений для активов населения обладает положительными статистическими характеристиками: оценки коэффициентов моделей являются статистически значимыми, остатки моделей имеют нормальное распределение, в них отсутствует проблема автокорреляции и гетероскедастич- 40 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 ности. Следует отметить, что, в соответствии со статистическими характеристиками регрессии (15) можно отклонить гипотезу об отсутствии гетероскедастичности в остатках данной эконометрической модели на 5%-ном критическом уровне. В связи с этим было принято решение о принятии представленной спецификации модели для наличной иностранной валюты без изменений, так как на 1%-ном критическом уровне данная проблема не выявляется. Графики фактических значений временных рядов и их оценка приведены на рис. 11. С экономической точки зрения полученные результаты по моделям финансовых активов населения можно интерпретировать следующим образом: 1%-ное повышение реальной заработной платы населения приводит к приросту срочных рублевых депозитов населения на 1,1 %, переводных рублевых депозитов – на 0,2 %, переводных валютных депозитов на 0,5 %, наличной национальной валюты, находящейся на руках у населения, – на 0,6 %. Обесценивание национальной валюты в свою очередь воздействует на большинство компонент финансовых активов населения. При этом в соответствии с предположениями, выдвинутыми на основании анализа теоретического материала, было установлено, что влияние колебаний курса белорусского рубля, оказываемое на активы, представленные отдельно в иностранной и национальной валютах, является противоположным. Так, снижение курса национальной валюты по отношению к доллару США на 1 % в реальном выражении приводит к оттоку срочных рублевых депозитов населения на 0,5 %, переводных рублевых – на 0,5 %, наличной национальной валюты – на 0,8 %, однако обусловливает возрастание финансовых активов, выраженных в иностранной валюте: срочных валютных депозитов – на 1,2 % в краткосрочном периоде, что представляет собой корректировку отклонений эндогенного фактора от долгосрочного тренда; переводных валютных депозитов – на 1,1 %, наличной иностранной валюты – на 0,9 %. Влияние на финансовые активы населения, схожее с обесцениванием национальной валюты, оказывает уровень инфляционных ожиданий населения. Так, ожидаемое увеличение инфляции на 1 % обусловит прирост наличной иностранной валюты на 0,3 %. Значимое и значительное отрицательное воздействие на уровень срочных рублевых депозитов населения имеет рост сальдо покупки-продажи иностранной валюты населением. Так, рост удельного веса данного показателя в ВВП на 1 п.п. приведет к снижению срочных вкладов населения, выраженных в национальной валюте, на 1,4 %. Данный факт объясняется тем, что определенная часть операций по переводу рублевых депозитов в валютные включает в себя процесс покупки наличной иностранной валюты, что учитывается в статистике через соответствующий показатель. Другими словами, возрастание сальдо покупки-продажи иностранной валюты населением формируется не только за счет перевода свободных рублевых наличных денежных средств населением в иностранную валюту, но и конвертации организованных вкладов. Также одним из факторов, оказывающих влияние только на одну компоненту финансовых активов населения – переводные рублевые депозиты, – является количество карточек, находящихся в обращении, которые дают возможность осуществлять безналичные платежи, а тем самым снижают потребность в обналичивании денег, находящихся на счетах, что приводит к постепенному приросту эндогенного показателя. Так, увеличение количества карточек на 1 % приводит к приросту переводных рублевых депозитов на 0,4 %. Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 41 Рисунок 11 Ln(Dep_t rub ) t Ln(Cur f ))tt Динамика фактических значений эндогенных переменных регрессий системы и значений данных Ln(Dep_t f ) t Ln(C ) t переменных, смоделированных на ее основе FWt Ln(Cur rub ) t Ln(Dep_tr f ) t Ln(Dep_tr rub ) t Фактические значения эндогенных переменных системы Значения эндогенных переменных, полученных по модели Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 42 Значительное положительное влияние на динамику финансовых активов, выраженных в иностранной валюте, со стороны фиктивных переменных, характеризующих периоды единовременной значительной девальвации белорусского рубля, можно объяснить эффектом переоценки валютных вкладов населения Беларуси в национальную валюту по девальвированному курсу. Отрицательное воздействие фиктивной переменной, отражающей период существования ограничений на покупку иностранной валюты физическими лицами и множественности валютных курсов, ставший поводом для возникновения «теневого рынка», обусловливается отсутствием возможности официального приобретения населением иностранной валюты и перевода рублевых вкладов в валютные. Положительное влияние на объем активов, представленных в виде наличной иностранной валюты, оказываемое со стороны фиктивной переменной, отражающей период опережающего роста доходов населения в предвыборную кампанию, обусловлено возросшими тогда инфляционными и девальвационными ожиданиями. Коэффициент при коинтеграционном соотношении в модели коррекции ошибок для срочных валютных депозитов населения характеризует скорость корректировки уровня эндогенного показателя при его отклонении от своей долгосрочной траектории, обусловленной динамикой процентной ставки, денежными доходами населения, а также курсом национальной валюты. Величина данного коэффициента равна 0,104. Это означает, что для возвращения уровня срочных депозитов, выраженных в иностранной валюте, на равновесную траекторию при соответствующем отклонении требуется около девяти кварталов. Если переходить к анализу степени влияния описанных факторов, то из приведенной системы видно, что заработная плата и доля сальдо покупки-продажи иностранной валюты населением в ВВП выступают факторами, изменения которых оказывают наибольшее воздействие на динамику срочных рублевых депозитов населения. Также согласно полученному уравнению системы срочных рублевых депозитов представляется возможным сделать вывод о том, что степень оказываемого влияния на динамику эндогенного показателя со стороны реальной процентной ставки незначительна. Существует ряд зарубежных исследований, посвященных анализу влияния реальной процентной ставки на сберегательную активность домашних хозяйств [26, 28, 34, 83, 86], однако лишь некоторые из них освещают вопрос воздействия процентной ставки именно на депозиты населения. Так, в работе [44] были представлены модели для валовых депозитов в национальной валюте и отдельно для депозитов домашних хозяйств и юридических лиц. Период моделирования охватывал 1993– 1998 гг. Модели исследования представляют собой линейные регрессии, построенные на основе стационарных временных рядов по методу наименьших квадратов. В качестве экзогенной переменной, отражающей доходность активов, выступает реальная ставка по депозитам в национальной валюте, полученная на основе корректировки номинальной ставки на уровень инфляции (для модели депозитов физических лиц корректировка производилась на индекс потребительских цен, для модели депозитов юридических лиц – на индекс цен производителей промышленной продукции, для валовых депозитов – на дефлятор). Полученные эластичности эндогенных показателей по ставке значительно превышают уровень эластичности срочных депозитов физических лиц в национальной валюте, рассчитанной на основе статистических данных белорусской экономики. Так, эластичность депозитов домашних хозяйств по реальной ставке процента Республики Польша составляет 4,108, депозитов юридических лиц – 1,337, валовых депозитов – 1,526. Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 43 При анализе компонент финансовых активов домашних хозяйств на основе разработанной системы можно сделать вывод о том, что фактором, оказывающим наиболее значительное влияние на каждую из эндогенных переменных, является реальный обменный курс белорусского рубля к доллару США. Так, более значительное влияние на динамику реальных рублевых депозитов населения по сравнению с реальной процентной ставкой оказывает изменение реального обменного курса национальной валюты к доллару США. В настоящем исследовании реальный обменный курс используется как прокси для реальной доходности альтернативного варианта сбережений – срочных депозитов в иностранной валюте (она складывается из реального обменного курса и процентной ставки по депозитам в иностранной валюте, причем основным драйвером служит первый фактор) [107]. Определяющим фактором для динамики переводных депозитов населения также является изменение реального обменного курса национальной валюты. Положительное влияние анализируемого фактора на динамику наличной иностранной валюты вызвано тем, что обесценение реального обменного курса национальной валюты в реальном выражении будет обусловливать изменение структуры совокупных финансовых активов, выражающейся в снижении удельного веса рублевой компоненты при соответствующем увеличении валютной. По итогам анализа видится целесообразным снижение роли данного фактора в формировании финансовых активов населения путем более активного развития финансовой системы Республики Беларусь и повышения значимости процентной ставки как инструмента денежно-кредитного регулирования. В настоящее время процентная политика во многих странах служит одним из эффективных инструментов влияния на реальный сектор экономики, а процентный канал выступает центральным звеном трансмиссионного механизма денежно-кредитной политики [98]. В процессе исследования было установлено воздействие ряда отобранных макроэкономических факторов на каждую из компонент финансовых активов населения (срочные депозиты физических лиц в национальной и иностранной валютах, переводные рублевые и валютные депозиты физических лиц, наличные белорусские рубли, наличная иностранная валюта), наиболее важную часть которых для экономического развития страны представляют организованные вклады. Сумма описываемых финансовых компонент представляет собой агрегированную величину – валовые финансовые активы населения, динамика которых в свою очередь оказывает влияние на уровень потребительских расходов населения. Так, по результатам моделирования коэффициент, отражающий эластичность потребления по финансовым активам, представляется статистически значимым, но незначительным: 1%-ный рост финансовых активов приведет к увеличению потребления на 0,1 %. Эластичность потребления по стоимостной оценке активов, представленных недвижимым имуществом, статистически незначимая величина, стремящаяся к нулю. В большинстве наиболее ранних теоретических и эмпирических исследований, посвященных анализу канала благосостояния, утверждалось, что предельная склонность к потреблению по уровню богатства должна быть аналогичной вне зависимости от представляющих его активов (финансовые или активы, представленные недвижимым имуществом). Позднее мнения исследователей на этот счет стали расходиться (Зелдес, 1989 [92], Потерба и Самвик, 1995 [76]). Объяснением различий в эластичностях уровня потребления по видам активов могут выступать: причины, обусловленные уровнем ликвидности (Писсарайдс, 1978 [75]), причины, связанные с уровнем полезности, получаемой от прав собственности на активы (Потерба, 2000 [77]), различия в распределении активов между домохозяйствами, неверная оценка активов населения. Каждый из указанных факторов предполагает наличие различий 44 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 между оказываемым влиянием со стороны финансовых активов и активов, представленных недвижимостью, на потребительские расходы домохозяйств. Основным показателем, формирующим динамику потребительских расходов населения, являются денежные доходы: коэффициент эластичности потребления по доходам составляет 0,7 %. Также статистически значимое влияние на уровень потребительских расходов оказывает свободный член регрессии, значение которого с экономической точки зрения трактуется как уровень автономного потребления. Данный член аппроксимирует воздействие на потребление прочих неучтенных в модели факторов (например, кредит), анализ которых не предусматривается в рамках спецификации канала благосостояния, основанной на гипотезе потребительского поведения, разработанной Фридманом, а также Модильяни и Эндо. Таким образом, в результате проделанных расчетов, полученных на основе разработанной системы моделей активов населения, установлено, что в текущих условиях белорусской экономики трансмиссионный канал благосостояния работает не в полной мере. Анализ эластичностей потребительских расходов по денежным доходам и активам населения подтверждает положение о необходимости более интенсивного развития финансовой системы национальной экономики. Развитие рынка финансовых инструментов обеспечит рост удельного веса финансовых активов населения в общей структуре его богатства. Другими словами, появится возможность сформировать достаточный «страховой» запас в виде финансовых активов, представленных в организованной форме, что снизит степень зависимости потребления населения от колебаний в его доходах. На основании представленной системы возможно провести анализ как сберегательного, так и потребительского поведения населения, оценить прямое влияние группы макроэкономических факторов на динамику структурных составляющих финансовых активов населения, а через них – косвенное влияние данной группы факторов на уровень потребительских расходов. 3.4. Оценка прогнозной точности системы моделей активов населения. Неструктурные модели для краткосрочного прогнозирования экзогенных факторов системы Прогнозирование динамики финансовых активов населения можно рассматривать как дополнительную информацию для принятия решений в процессе разработки программы развития денежно-кредитной системы на заданный промежуток времени, выбора инструментов прямого и косвенного регулирования процессов денежнокредитной сферы, выявления рисков, снижающих вероятность достижения целевых показателей, определения необходимости и степени вмешательства центрального банка в денежно-кредитные процессы. Для оценки точности краткосрочного прогноза моделей был проведен ретроспективный прогноз анализируемых эндогенных показателей, при котором для каждого из уравнений системы исходные временные ряды разбивались на два интервала с I квартала 2003 по IV квартал 2011 г. и с I по IV квартал 2012 г. Оценка параметров модели производилась на первом интервале. Второй использовался для верификации прогнозов, полученных по моделям [99] (рис. 12). Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 45 Рисунок 12 Ln(Dep_t f ) t Ln(Cur f ) t Ln(Dep_tr rub ) t Спрогнозированные значения показателей, полученные на основе разработанной системы Ln(Dep_t rub ) t Динамика фактических значений эндогенных и спрогнозированных показателей на период I – IV кварталов 2012 г. на основе разработанной системы эконометрических моделей Ln(C ) t Ln(Cur rub) t Ln(Dep_tr f ) t Фактические значения показателей Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 46 Проанализировать точность прогноза системы можно путем расчета значений ошибок прогноза, а также их числовых характеристик (табл. 10). Таблица 10 Модель (10) (11) (12) (13) (14) (15) (17) Прогностические характеристики системы эконометрических моделей (10) – (17) активов населения Статистические показатели Период CovariRMSE MAE MAPE TheilU Bias Variance ance I – IV кв. 2012 23,282 21,761 3,317 0,017 0,873 0,065 0,061 III кв.2011– 14,306 11,662 1,790 0,011 0,432 0,404 0,164 IV кв.2012 I – IV кв. 2012 6,504 6,377 0,892 0,004 0,961 0,024 0,014 III кв.2011– 4,843 4,299 0,564 0,003 0,443 0,426 0,130 IV кв.2012 I – IV кв. 2012 4,221 3,474 0,603 0,003 0,000 0,956 0,044 III кв.2011– 5,169 4,686 0,812 0,004 0,367 0,298 0,334 IV кв.2012 I – IV кв. 2012 17,879 17,471 3,448 0,017 0,955 0,032 0,013 III кв.2011– 6,762 6,183 1,296 0,007 0,001 0,665 0,335 IV кв.2012 I – IV кв. 2012 7,484 7,142 1,368 0,006 0,911 0,084 0,005 III кв.2011– 12,868 11,821 2,175 0,012 0,844 0,086 0,070 IV кв.2012 I – IV кв. 2012 6,765 6,675 0,835 0,004 0,974 0,006 0,020 III кв.2011– 3,994 3,603 0,665 0,003 0,785 0,007 0,208 IV кв.2012 I – IV кв. 2012 5,173 5,037 0,621 0,003 0,139 0,358 0,503 III кв.2011– 4,423 3,989 0,493 0,002 0,147 0,024 0,828 IV кв.2012 RMSE – средняя квадратическая ошибка 1 ⎛ f 2 ⎞ ⎜ RMES = ⎡ 1 ⎟ 2⎤ − ( y y ) ˆ t +i ⎢ f ∑ t +i ⎥ ⎟; ⎜ ⎣ i =1 ⎦ ⎠ ⎝ MAE – средняя абсолютная ошибка; MAPE – средняя абсолютная процентная ошибка f ⎛ y −y ⎞ ⎜ MAPE = 100 ∑ i +1 ˆ i +1 ⎟ ; ⎜ ⎟ f i =1 y i +1 ⎝ ⎠ TheilU – коэффициент неравенства Тейла ⎛ ⎞ 1 ⎜ ⎟ (Yi − Fi ) 2 ∑ f ⎜ ⎟, ⎜U = ⎟ 1 1 2 2 ⎟ ⎜ + F Y ∑ ∑ i i ⎜ ⎟ f f ⎝ ⎠ где Fi – прогнозные значения показателя Yi; ⎛ Bias – смещение прогноза ⎜ Bias = ⎜ ⎝ 1 f f ∑(y i =1 i +1 ⎞ − yˆ i +1 ) ⎟⎟ ; ⎠ Variance – дисперсия прогноза; Covariance – ковариация прогноза. Средняя квадратическая ошибка учитывает как положительные, так и отрицательные отклонения спрогнозированных значений анализируемого показателя от его фактической динамики. При определении прогноза экономического показателя отсутствует какой-либо четкий интервал или строго определенное оптимальное значение. Следовательно, расчетные значения средней квадратической ошибки имеет смысл использовать только при сопоставлении прогнозов одного и того же показателя, полученных на основе различных методик с целью выбора оптимальной. Прогностические характеристики построенной модели, по меньшей мере, должны превосходить уровень аналогичных показателей, полученных на основании «наивного» прогноза. Именно данное требование положено в основу расчетов коэффициента Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 47 неравенства Тейла. По результатам расчетов коэффициента установлено, что чем более высокое значение принимает данный индекс, тем менее точным окажется прогноз. Другими словами, если значение коэффициента Тейла равно единице, то прогноз, полученный на основе «наивной» модели, соответствует расчетам, реализованным посредством представленной структурной модели; если значение больше единицы, то использование описанной структурной модели нецелесообразно, так как ее прогностические результаты менее достоверны, чем прогнозы «наивной» модели. Коэффициент неравенства Тейла может быть разложен на три структурные компоненты: смещение прогноза, дисперсия прогноза и его ковариация, – так что при этом их сумма равняется единице. Смещение прогноза определяет его систематическую ошибку, в то время как ковариация – несистематическую. Наличие высокой дисперсии прогноза означает, что фактические значения временного ряда имеют более высокую волатильность, чем смоделированные. Другими словами, компонента, отражающая смещение прогноза, свидетельствует, как далеко среднее значение спрогнозированного ряда находится от его фактического значения, а значение дисперсии – насколько дисперсия смоделированных значений ряда отлична от аналогичного показателя фактического ряда. Ковариация прогноза численно характеризует оставшуюся часть ошибки прогноза, являющуюся несистематической. Таким образом, основными статистическими характеристиками прогноза, представленными в табл. 10, которые требуют более детального анализа, являются коэффициент неравенства Тейла и его структурные компоненты, а также средняя абсолютная процентная ошибка, отражающая в процентах степень соответствия фактических значений ряда полученным на основе модели. Так, средняя абсолютная процентная ошибка прогноза для большинства моделей не превышает 1,5 % (табл. 10). Отмеченный факт свидетельствует о достоверности прогностических характеристиках представленной системы моделей. По результатам анализа значений коэффициентов неравенства Тейла для представленных регрессий, можно утверждать, что значения данного индекса значительно ниже единицы и близки к нулю, что подтверждает положение о высокой прогностической точности системы. В целом для пяти из семи представленных моделей смещение, отражающее систематическую ошибку, составляет менее 45 % ошибки прогноза. Для четырех моделей немалый удельный вес (более 20 %) в ошибке прогноза эндогенных показателей на представленные промежутки времени составляет ковариация, т.е. несистематическая ошибка. Исходя из статистических данных, отражающих прогнозную точность моделей, установлена возможность оценки будущей динамики эндогенных показателей системы уравнений активов населения в зависимости от развития динамики основных макроэкономических факторов, учтенных в исследуемых моделях. Данные о будущей динамике экзогенных переменных, как правило, формируются с помощью соответствующих экономико-математических моделей, в том числе достаточно сложных структурных моделей, учитывающих взаимосвязи между основными макроэкономическими переменными, например модель среднесрочного прогнозирования и проектирования монетарной политики (МПС) [97]. Вместе с тем не для всех необходимых экзогенных переменных на практике существуют готовые модели прогнозирования. В этом случае можно прибегнуть к использованию более простых ARMA-, ARIMA-, ARIMAX-моделей. В данной работе такие модели были разработаны для краткосрочного прогнозирования динамики экзогенных переменных, таких как денежные доходы населения, средняя заработная плата, процентная ставка по срочным депозитам в иностранной 48 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 валюте, количество карточек, введенных в обращение, удельный вес сальдо покупкипродажи наличной иностранной валюты населением в ВВП, активы населения, представленные в ценных бумагах и недвижимости. Особенностью ARMA-моделей является наличие в данном процессе памяти процесса авторегрессии и процесса скользящего среднего, результатом которого становится авторегрессия с улучшенной краткосрочной памятью. Многие реальные процессы имеют нестационарный характер, проявляющийся в изменении во времени средних значений и дисперсии стохастических рядов. Несмотря на то, что средние, относительно которых происходят флуктуации процесса для определенных интервалов, могут быть разными, общее поведение рядов с учетом различий относительно средних может иметь схожие черты. Для математического описания нестационарных процессов используются авторегрессионные интегрированные модели скользящего среднего (ARIMA-модель). С помощью АRIMA-процессов можно достаточно точно описывать изменения временных рядов самых различных экономических процессов. Данные модели включают три составляющие: процесс авторегрессии, процесс интегрирования и процесс скользящего среднего. В ARIMAпроцессе содержится информация о том, где он находится, как он попал в это состояние, а также о части предыдущего шумового компонента. ARIMA-процесс может служить моделью временного ряда, который является очень гладким и медленно изменяет свое направление. С течением времени такой ряд удаляется все дальше от своего исходного состояния. ARIMA-модели широко применяются для математического описания поведения нестационарных временных рядов различных экономических процессов. При этом, если в описываемый тип модели дополнительно включить экзогенные факторы, ARIMA-модели преобразуются в ARIMAX-модели. Причем в общем случае в модели участвуют не только текущие значения экзогенных факторов, но и их лаговые показатели. Представленные модели весьма удобны для оперативного получения прогнозных значений анализируемых макроэкономических показателей согласно определенным сценариям развития экономики в целом (табл. 11). Таблица 11 Эконометрические модели, предназначенные для прогноза ряда экзогенных факторов разработанной системы уравнений для активов населения Прогностические модели ARIMAX ARIMAX ARMA ARMA ARIMAX АRIMA ARMAX Эндогенный f Ln( Sec) t R _ tt Ln( HW ) t Ln(Cards)t Ln(I)t Ln(Wage)t Bt показатель Экзогенный* rub Ln ( E ) t Ln( E) t R _ tt Ln(Inf)t показатель Ошибки ретроспективного прогноза на 2012 г. MAPE 0,571 3,160 18,777 5,681 0,294 0,125 15,906 TheilU 0,003 0,596 0,091 0,036 0,002 0,001 0,069 Bias 0,544 0,003 0,732 0,496 0,871 0,794 0,033 Variance 0,173 0,483 0,262 0,014 0,017 0,162 0,863 Covariance 0,282 0,428 0,006 0,489 0,112 0,044 0,104 * Прогнозные значения экзогенных показателей возможно получить на основе МСП. Модели, представленные в табл. 11, обладают достаточно достоверными прогностическими характеристиками. Так, средняя абсолютная процентная ошибка ретроспективного прогноза на 2012 г. для показателей доходов, активов, выраженных в недвижимости, и количества карточек, находящихся в обращении, представляет менее 1 %. Для таких макроэкономических показателей, как средняя заработная плата Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 49 и активы населения, представленные ценными бумагами, около половины ошибки прогноза в ее структуре составляет несистематическая ошибка, что подтверждает высокое качество прогностических моделей для данных переменных. Наименее качественной из приведенных в табл. 11 является модель, предназначенная для прогнозирования процентной ставки по срочным валютным депозитам физических лиц. Так, средняя абсолютная процентная ошибка для годового прогноза данной ставки составляет около 19 %. Однако полученный прогноз данной переменной на основе представленной модели значительно превышает качество прогноза «наивной» модели, что подтверждается коэффициентом неравенства Тейла. Таким образом, в данном разделе была доказана высокая прогностическая точность представленной системы активов населения, что подтверждает возможность получения на ее основе краткосрочных прогнозов эндогенных переменных системы. С целью реализации данной возможности в разделе также приводится ряд неструктурных моделей для осуществления краткосрочных прогнозов экзогенных факторов системы. 50 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 Заключение В данном исследовании проведены анализ и моделирование активов населения, объединяющих в себе финансовую и нефинансовую компоненты, а также определено влияние изменений в их динамике на реальный сектор экономики, в частности на потребительские расходы населения Республики Беларусь. Для осуществления корректного анализа рынка активов населения была детально рассмотрена каждая из компонент совокупных финансовых активов населения, а также предложена методика оценки активов населения, представленных недвижимым имуществом. По результатам анализа полученной статистической информации о динамике и структуре активов населения Беларуси за последнее десятилетие можно сделать следующие выводы: 1. В Республике Беларусь более 90 % валовых активов населения составляют нефинансовые активы (недвижимость). В развитых странах на долю последних приходится примерно 50 % всех активов населения. Выявленная структурная диспропорция в активах домашних хозяйств Беларуси обусловлена прежде всего неразвитостью финансового рынка страны. 2. Значительная доля финансовых активов населения Беларуси представлена наличной иностранной валютой (44 % за 2012 г.), т.е. в виде неорганизованных финансовых активов. Это свидетельствует о высоком уровне долларизации экономики, слабом доверии домашних хозяйств к банковской системе, неразвитости финансового рынка, а также ограниченной роли населения в ресурсной поддержке экономики. 3. Наиболее устойчивой компонентой в структуре организованных финансовых активов населения Беларуси являются срочные депозиты, в то время как в большинстве стран ОЭСР значительную долю в общей структуре данного показателя составляют акции и средства страховых фондов. Неразвитость отечественного финансового рынка, проявляющаяся и в ограниченности финансовых инструментов, значительным образом сужает возможности населения по осуществлению долгосрочных инвестиций и диверсификации структуры своих активов. Это, в свою очередь, в сочетании с диспропорциями, указанными выше, усиливает уязвимость финансовой системы белорусской экономики к воздействию различного рода негативных шоков. 4. Изменение чистых активов населения Республики Беларусь в течение 2002– 2010 гг. в большей степени определялось динамикой его кредитной задолженности. Значительное снижение кредитной задолженности населения в 2011–2012 гг. в результате существенного ужесточения условий льготного кредитования жилья, монетарной и бюджетной политики позволило вернуть наметившуюся с 2009 г. тенденцию восстановления чистых финансовых активов населения, содействуя более сбалансированному их развитию. По результатам моделирования динамики финансовых активов населения Республики Беларусь на основе применения концепции Вая было выявлено, что среди факторов, характеризующих способность осуществлять сбережения, наиболее значимыми являются денежные доходы домашних хозяйств и уровень заработной платы. Установлено, что категория экономических показателей, отражающих желание сберегать, объединяет такие переменные, как ставка по различным видам депозитов, уровень инфляционных ожиданий населения, обменный курс национальной валюты. Изменение инфляционных ожиданий оказывает значимое влияние на распределение финансовых активов между организованной и неорганизованной формами. При росте ожиданий неорганизованные сбережения (наличная валюта) возрастают. Рост проНациональный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 51 центных ставок, напротив, ведет к увеличению доли организованных вкладов в структуре финансовых активов населения. Следует отметить, что реальный обменный курс белорусского рубля к доллару США, выступающий в данном исследовании как прокси для реальной доходности альтернативного варианта организованных сбережений – депозитов в иностранной валюте, является фактором, оказывающим наиболее значительное влияние на компоненты финансовых активов населения среди перечисленных в данной категории экономических показателей. При этом обесценивание обменного курса национальной валюты приводит к повышению степени долларизации экономики через отток средств с организованных рублевых вкладов на валютные, а также их перевод в наличную иностранную валюту, что может также вызвать увеличение удельного веса неорганизованных финансовых активов в их общей структуре. Категория экономических показателей, отражающая возможность домохозяйств осуществлять накопления, была представлена в системе активов населения только количеством пластиковых карточек, находящихся в обращении, что подчеркивает неразвитость существующих финансовых инструментов национальной экономики. Моделирование функциональной зависимости потребления домашних хозяйств от валовых финансовых активов, активов, выраженных в недвижимом имуществе, и доходов на основе методологии Фридмана, Модильяни и Эндо дало следующие результаты. Основным фактором, формирующим динамику потребительских расходов населения в Республике Беларусь, являются денежные доходы: коэффициент эластичности потребления по доходам составляет 0,7. Также статистически значимое и устойчивое влияние на уровень потребительских расходов оказывают прочие факторы, аппроксимированные в константе, отражающей автономное потребление. Коэффициент эластичности потребления по финансовым активам является статистически значимым, но незначительным. Установлено, что эластичность потребления по стоимостной оценке активов, представленных недвижимым имуществом, – статистически незначимая величина, стремящаяся к нулю. Приведенные результаты расчетов, полученные на основе разработанной системы моделей активов населения, позволяют сделать вывод о том, что в текущих условиях белорусской экономики трансмиссионный канал благосостояния развит слабо. Анализ эластичностей потребительских расходов по денежным доходам и активам населения подтверждает положение о необходимости более интенсивного развития финансовой системы национальной экономики. Представленная система моделей была разработана не только с целью установления основных факторов, формирующих динамику и структуру активов населения, и оценки силы их влияния, а также для построения прогнозов анализируемых эндогенных показателей системы в рамках разрабатываемых сценариев развития основных макроэкономических показателей, включенных в систему как экзогенные факторы. На основе проведенного исследования целесообразно выделить следующие основные направления по повышению эффективности процесса формирования сбережений и активов населения: 1. Более активное развитие финансовой системы Республики Беларусь. Совершенствование финансовых рынков, институтов и инструментов необходимо не только с точки зрения выполнения ими роли посредника при трансформации сбережений в инвестиции и перераспределения капитала в экономике, но и с позиций достижения стабильности всей финансовой системы. 52 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 2. Поддержание положительного уровня процентных ставок в реальном выражении, обеспечивающем рублевую доходность по вновь привлеченным организованным вкладам населения, представленным в национальной валюте, не ниже доходности аналогичного вида вкладов, представленных в иностранной валюте. Следует заметить, что в настоящее время процентная политика во многих странах служит одним из эффективных инструментов влияния на реальный сектор экономики, а процентный канал часто играет роль центрального звена трансмиссионного механизма денежно-кредитной политики. Результатом комплекса мер в отмеченных областях должно стать: 1) повышение доли финансовых активов в структуре богатства населения; 2) создание для населения возможности осуществления долгосрочных инвестиций и диверсификации структуры своих активов. Другими словами, у населения появится возможность сформировать достаточный «страховой» запас в виде финансовых активов, представленных в организованной форме, что снизит степень зависимости потребления населения от колебаний в его доходах. Это, в свою очередь, сделает белорусскую экономику менее уязвимой к воздействию различного рода негативных шоков; 3) снижение уровня долларизации экономики; 4) повышение значимости процентной ставки по срочным рублевым депозитам физических лиц как инструмента денежно-кредитного регулирования и ослабление роли обменного курса национальной валюты к доллару США в формировании структуры финансовых активов населения; 5) укрепление доверия домашних хозяйств к банковской системе; 6) повышение роли населения в осуществлении ресурсной поддержки экономики. 3. Недопущение ускоренного роста заработной платы, не связанного с повышением производительности экономики страны, что будет способствовать снижению инфляционных и девальвационных ожиданий населения, проведению сбалансированной бюджетно-налоговой и монетарной политики. Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 53 Литература 1. Adams, D.W. Mobilizing Household Savings Through Rural Financial Markets // Rural Financial Markets in Developing Countries. Their Use and Abuse. – Baltimore: The Johns Hopkins University Press. – 1983. 2. Amimo O., Donald, Larson D.W., Bittencourt, M., Graham, D.H. The Potential for Financial Savings in Rural Mozambican Households // Contributed Paper prepared for presentation at the 25th International Conference of Agricultural Economists International Association of Agricultural Economists. – 2003. – 15 p. 3. Bai, J., Perron, P. Computation and Analysis of Multiple Structural Change Models // Journal of Applied Econometrics. – 2003. – № 18. – P. 1–22. 4. Bai, J., Perron, P. Estimating and Testing Linear Models with Multiple Structural Changes // Econometrica. -1998. – № 66. – P. 47–78. 5. Balmaseda, M., Tello, P. Have the determinants of private consumption in Spain changed? // BBVA, Situación Española. – 2002. – P. 33–39. 6. Bean, C.R. The determination of consumers’ expenditure in the UK // Government Economic Service, Working Paper. – 1978. – № 4. 7. Bertaut, C. Equity prices, household wealth, and consumption growth in foreign industrial countries: wealth effects in the 1990s // Board of Governors of the Federal Reserve System: International Finance Discussion Paper. – 2002. – № 724. 8. Bollerslev, V.K., Hyellberg, S. A Note on the Relation between Consumers’ Expenditure and Income in the United Kingdom // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. – May, 1985. – P. 153–70. 9. Bonner, X., Dubois, E. Peut-on comprendre la hausse imprévue du taux d’épargne des ménages depuis 1990? // Ministère de l’Economie, Economie et Prévisions, – 1995. – № 121. 10. Brayton, F., Tinsley, P. A guide to FRB/US. Board of Governors of the Federal Reserve System // Finance and Economics Discussion Paper – 1996. – № 42. 11. Brown, G.T. Interest Rates and Savings: A Case Study // USAID, Unpublished report. – Seoul. – 1969. 12. Burkett, P., Vogel, R.C. Microeconomic Foundation of Financial Liberalization: Interest Rates, Transaction Costs and Financial Savings // Economic Reform and Stabilization in Latin America. – New York: Praeger. – 1987. 13. Campbell, J. Y., Lo, A., MacKinlay, C. The Econometrics of Financial Markets. – Princeton: Princeton University Press. – 1997. 14. Carroll, C. Precautionary Saving and the Marginal Propensity to Consume out of Permanent Income // Journal of Monetary Economics. – 2009. – № 56. – P. 780– 790. 15. Castro, G.L. The wealth effect on consumption in the Portuguese economy // Bank of Portugal, Economic Bulletin. – 2007. – P. 37–55. 16. Chauhan, K. K. S., Mundle, S., Jadhav, D. Income, saving and investment behaviour of small farmers. Indian // Journal of Agricultural Economics. – 1972. – № 27(4). – P. 43–50. 17. Clapham, E., Hytinen, A., Takala, K. Household wealth, credit and consumption: evidence from Finland and Sweden // Bank of Finland, manuscript. – 2002. 18. Cochrane, J. Permanent and transitory components of GDP and stock prices // Quarterly Journal of Economics. – 1994. – № 109(1). – P. 241–265. 54 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 19. Davidson, J., Srba, F., Yeo, S. Econometric modeling of the Aggregate Time Series Relation between Consumption and Income in the U.K. // Econometric Journal. – 1980. – № 12. – P. 661–692. 20. Davis, E.P. The consumption function in Macroeconomic Models: A Comparative Study // Applied Economics. – 1984. – № 10. – P. 799–838. 21. Davis, M., Palumbo, M. A primer on the economics and time-series econometrics of wealth effects // Federal Reserve Board of Governors, Finance and Economics Discussion Paper. – 2001. – № 09. 22. Deaton, A. Savings and Liquidity Constraints // Econometrica. – 1991. – Vol. 59, № 5. – P. 1221–1248. 23. Desai, B.M. A Critique of Research on Rural Savings in India // Economics and Sociology Occasional Paper. – Columbus, Ohio: The Ohio State University. – 1969. – № 782. – 37 p. 24. Dickey, D., Fuller, W. Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root // Econometrica. –1981. – № 49. – P. 1057–1072. 25. Dickey, D.A., Fuller, W.A. Distributions of the estimators for autoregressive time series with a unit root // Journal of American Statistical Association. – 1979. – № 74. – P. 427–431. 26. Dirschmid, W., Glatzer, E. Determinants of the Household Saving Rate in Austria // Monetary Policy and the Economy. – 2004. – № 4. – P. 25–38. 27. Diwan, R.K. The Effects of Prices on Savings // Economic Development and Cultural Change, April. – 1968. – P. 430–435. 28. Douglas, W. Elmendorf The Effect of Interest Rate Changes on Household Saving and Consumption // Survey of Federal Reserve Board. – 1996. – 86 pp. 29. Economic outlook, analysis and forecasts. – Mode of access: http://www.oecd.org/eco/outlook/economicoutlookannextables.htm — Date of access: 17.01.2013. 30. Ericsson, N., MacKinnon, J. Distributions of Error Correction Tests for Cointegration // Econometrics Journal. – 2002. - № 5. – P. 285–318. 31. Fernandez-Corugedo, E., Price, S., Blake, A. The dynamics of consumers’ expenditure: the UK consumption ECM redux // Bank of England Working Paper. – 2003. – № 204. 32. Financial Assets by Households: OECD Factbook 2013. Economic, Environmental and Social Statistics. - Mode of access: http://dx.doi.org/10.1787/factbook2013-en — Date of access: 27.02.2013. 33. Friedman, M. Introduction to "A Theory of the Consumption Function" // National Bureau of Economic Research. – 1957. – P. 1–6. 34. Gaire, H. N. Real Interest Rate and Saving Behavior in Nepal // Banking Journal. – 2011. – № 2. – P. 16–34. 35. Gale, W., Sabelhaus, J. Perspectives on the household savings rate // Brookings Papers on Economic Activity 1. – 1999. –181–224. 36. Gilboy, E.W. A Primer on the Economucs of Consumption. – New York: Random House. – 1968. – 112 p. 37. Granger, C.W. Some properties of time series data and their use in econometric model specification // Journal of Econometrics. – 1981. – P. 121–130. 38. Grant, C., Peltonen, Т.А. Housing and equity wealth effects of Italian households // ECB Working Paper. – 2008. – № 857. 39. Grunspan, T., Sicsic, P. Les effets de richesse // Conseil National du Crédit et du Titre, Rapport annuel. – 1997. – P. 187–192. Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 55 40. Guerrero, J.A. Determinants of Successful Rural Deposit Mobilization: Banco Agricola Dominican Republic // Master's Thesis. – Columbus, Ohio: TheOhio State University. – 1988. 41. Gupta, K.L. On some determinants of rural and urban household saving behaviour // Economic Record. – 1970. – № 46. – P. 578–83. 42. Hicks, J.R. Value and Capital. – Oxford: Oxford University Press. – 1946. – 352 p. 43. Horioka, C. Capital gains in Japan: their magnitude and impact on consumption // Economic Journal. – 1996. – № 106(436). – P. 560–577. 44. Jakubiak, M., Kaczorowski, P., Siwinska-Gorzelak, J., Tokarski, T. Private, Publik and Foreign Savings // Studies and Analyses. – 1999. – № 186. – 80 p. 45. Keynes, J.M. The General Theory of Employment, Interest and Money. – London: McMillian. – 1936. – 403 p. 46. Khalily, A.B. Determinants of Rural Deposit Behavior in Developing Countries: The Bangladesh Case // Master's Thesis. – Columbus, Ohio: The Ohio State University. – 1987. 47. Kiley, M. Identifying the effect of stock market wealth on consumption: pitfalls and new evidence // Board of Governors of the Federal Reserve System. – 2000. 48. Koropecky, О. Rural Saving Potential in Bangladesh // DACCA: Robert Nathan Associates Inc., Draft report. – 1984. 49. Krueger, D., Perri, F. Understanding Consumption Smoothing: Evidence from the US Consumer Expenditure Survey // Journal of the European Economic Association Papers and Proceedings. – 2005. – № 3. – P. 340–349. 50. Kuznets, S. Quantity Aspects of the Economic Growth of Nations: Capital Formation Proportions: International Comparisons for Recent Years // Economic Development and Cultural Change. – 1960. – Vol. 8, № 4, Pt. II. – P. 1–96. 51. Lanyi, A., Saracoglu, R. Interest Rate Policies in Developing Countries.// Occasional Staff Paper. – IMF. – 1983. – № 22. – 31 p. 52. Lee, J., Strazicich, M. Minimum LM Unit Root Test with Two Structural Breaks // Review of Economics and Statistics. – 2003. – № 63. – P. 1082–1089. 53. Leff, N. H. Dependency rates and savings rates // American Economic Review. – 1969. – № 59. – P. 886–896. 54. Lettau, M., Ludvigson, S. Consumption, aggregate wealth, and expected stock returns // Journal of Finance. – 2001. – № 56(9). – P. 815–849. 55. Lumsdaine, R., Papell, D. Multiple Trend Breaks and the Unit Root Hypothesis // Review of Economics and Statistics. – 1997. – № 79. – P. 212–218. 56. Maddala, G.S., Kim, I.-M. Unit roots, cointegration, and structural change. – Cambridge. – 1998. – 505 p. 57. Mauri, A. The Potential for Savings and Financial Innovation in Africa // Savings and Development. – 1983. – Vol. 7, № 4. – P. 319–337. 58. Mayer, C., Simons, K. Reverse mortgages and the equity of housing wealth // Journal of the American Real Estate and Urban Economics. – 1994. – № 22(2). – P. 235–255. 59. McKibbin, W., Richards, A., Consumption and permanent income: the Australian case // Reserve Bank of Australia Discussion Paper. – 1988. – № 8808. 60. McKinnon, R.I. Money and Capital in Economic Development. – Washington: Brookings Institution. – 1973. – 104 p. 61. Mikesell, R., Zinser, J. The Nature Of the Savings Function in Developing Countries: A Survey of the Theoretical and Empirical Literature // Journal of Economic Literature. – 1973. – № 11(1). – P. 1–26. 56 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 62. Modigliani, F. The life cycle hypothesis of saving and inter country differences in the saving ratio // Induction, Growth and Trade (Eds) W. Eltis, M. Scott and J. Wolfe. – Oxford: Oxford University Press. – 1970. 63. Modigliani, F., Ando, A. The Life-cycle Hypothesis of Savings: Aggregate Implications and Tests //American Economic Review. – 1963. – № 53(1). – P. 55–84. 64. Non-Financial Assets by Households: OECD Factbook 2013. Economic, Environmental and Social Statistics. – Mode of access: http://dx.doi.org/10.1787/factbook-2013-en — Date of access: 27.02.2013. 65. Ogawa, K. An econometric analysis of Japanese households behavior // Financial Review. – 1992. – № 25. – P. 112–134. 66. Ogawa, K., Kitasaka, S., Yamaoka, H., Iwata, Y. An empirical re-evaluation of wealth effect in Japanese household behavior // Japan and the World Economy. – 1996. – № 8(4). – P. 423–442. 67. Ortmeyer, D.L. A Portfolio Model of Korean Household Savings Behavior,19621976. // Economic Development and Cultural Change. – 1985. – Vol. 33, № 3. – P. 575–599. 68. Paiella, M. Does wealth affect consumption? Evidence for Italy // Bank of Italy, manuscript. – 2003. 69. Paxson, C. Using Weather Variability to Estimate the Response of Savings to Transitory Income in Thailand // American Economic Review. – 1992. – № 82(1). 70. Perron, P. Further Evidence on Breaking Trend Function in Macroeconomic Variables // Journal of Econometrics. – 1997. – № 80. – P. 355–385. 71. Perron, P. Nonstationarity and Level Shifts With an Application to Purchasing Power Parity // Journal of Business and Economic Statistics. – 1992. – № 10. – P. 301–320. 72. Perron, P. Testing for a Unit Root in a Time Series With a Changing Mean // Journal of Business and Economic Statistics. – 1990. - № 8. – P. 153–162. 73. Phillips, P.C.B. Fully Modified Least Squares and Vector Autoregression // Econometrica. – 1995. - № 63(5). – P. 1023-1078. 74. Phillips, P.C.B., Hansen, B.E. Statistical Inference in Instrumental Variables Regression with I(1) processes // Review of Economic Studies. – 1990. -№ 57. – P. 99–125. 75. Pissarides, C. Liquidity considerations in the theory of consumption // Quarterly Journal of Economics. – 1978. – № 92(2). – P. 279–296. 76. Poterba, J.M., Samwick, A. Stock ownership patterns, stock market fluctuations, and consumption // Brookings Papers on Economic Activity. – 1995. – № 2. – P. 295–372. 77. Poterba, J.M. Stock market wealth and consumption // Journal of Economic Perspectives. – 2000. – № 13. – P. 91-118. 78. Ram, R. Dependency Rates and Saving Rates: A New international Cross-section Study // American Economic Review. – 1982. – № 72 – P. 537–544. 79. Rossi, N., Visco, I. National saving and social security in Italy // Ricerche Economiche. – 1995. – № 49(4). – P. 329–356. 80. Shaw, E. Financial Deepening in Economic Development. – New York: Oxford University Press. – 1973. 81. Sousa R.M. Wealth effects on consumption: evidence from the Euro area // Working paper series of European central bank. – 2009. – № 1050. – 31 p. 82. Tan, A., Voss, G. Consumption and wealth in Australia // The Economic Record. – 2003. - № 79(244). – P. 39-56. Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 57 83. Targets, M. N. Interest Rates, and Household Saving in Urban China // IMF Working Paper. – 2011. – № 223. – 29 p. 84. Three essay on how financial markets affect real activity: World Economic Outlook of IMF. – Mode of access: http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2002/01/pdf/chapter2.pdf — Date of access: 05.01.2013. 85. Udry, C. Risk and Savings in Northern Nigeria // Department of Economics, Occasional Paper. Evanston, – Illinois: Northwestern University. – 1993. 86. Uwe, C., Bernhard, F. Interest Rate Policies and Domestic Savings Mobilization // Kiel Working Papers. – 1986. – № 267. – 27 p. 87. Vasquez, A.L. Determinants of Household Deposit Behavior in the Dominican Republic // Department of Agricultural Economics and Rural Sociology, Unpublished M.S. thesis. – Columbus, Ohio: The Ohio State University. – 1986. – 434 p. 88. Vogel, R.C., Busen, S.A. Inflation, Financial Repression, and Capital Formation in Latin America // Money and Finance in Economic Development: Essays in Honor of Edward Shaw. – New York: Marcel Dekker. – 1976. 89. Von Pischke, J.D. Towards an Operational Approach to Savings for Rural Development // Savings and Development. – 1978. – Vol. 2, № l. – P. 43–55. 90. Wai, U.T. Financial Intermediaries by Individuals and National Savings in Developing Countries. – New York: Praeger Press. – 1972. – 240 p. 91. Willman, A., Estrada, A. The Spanish block of the ESCB-multi-country model // Bank of Spain Working Paper – 2002. – № 0212. 92. Zeldes, S. Optimal consumption with stochastic income: deviations from certainty equivalence // Quarterly Journal of Economics. – 1989. – № 104(2). – P. 275–298. 93. Zivot, E., Andrews, K. Further Evidence On The Great Crash, The Oil Price Shock, and The Unit Root Hypothesis // Journal of Business and Economic Statistics. – 1992. – № 10. – P. 251–270. 94. Абакумова, Ю.Г. Структурная модель банковской системы Республики Беларусь // Экономический бюллетень НИЭИ Министерства экономики Республики Беларусь. – 2011. – № 6. – С. 4–12. 95. Безбородова, А.В. Анализ и прогнозирование срочных депозитов населения Беларуси // Банкаўскі веснік. – 2012. – № 31/576. – С. 23–29. 96. Власенко, М.Н. Эконометрическое моделирование депозитов в условиях финансово-экономического кризиса // Банкаўскі веснік. – 2010. – № 7.– С. 24– 28. 97. Демиденко, М.В. Модель среднесрочного прогнозирования и проектирования монетарной политики // Банкаўскі веснік. – 2008. – № 11. – С. 41–48. 98. Демиденко, М.В., Цукарев, Т.В. Спецификация и оценка параметров правила монетарной политики Национального банка Республики Беларусь // Белорусский экономический журнал. – 2009. – № 2(47). – С. 38–49 99. Кравцов, М.К., Пашкевич, А.В., Бурдыко, Н.М. Эконометрический анализ временных рядов основных макроэкономических показателей // Белорусская экономика: анализ, прогноз, регулирование. – 2005. – № 3. – С. 3–22. 100. Левкович, А., Вечерский, А. Оценка равновесного реального валютного курса для стран с переходной экономикой // Белорусский экономический журнал. – 2007. – № 4. 101. Миксюк, А.Ю. Регрессионная модель анализа срочных депозитов населения // Банкаўскі веснік. – 2006. – № 8. – С. 20–28. 58 Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 102. Мирончик, Н.Л., Демиденко, М.В. Кредит экономике: новые ответы на стандартные вопросы // Банкаўскі веснік. Исследования банка. – 2012. – № 2. – 52 c. 103. Моисеев, С.Р. Трансмиссионный механизм денежно-кредитной политики // Финансы и кредит. – 2002. – № 18. – С. 38–51. 104. Пелипась, И.В. Динамика инфляции и денежных агрегатов в Беларуси: стационарный процесс или случайное блуждание? // BEROC Policy Paper. – 2011. – № 006. – 17 c. 105. Пелипась, И.В. Спрос на деньги и инфляция в Беларуси // Экономический вестник (ЭКОВЕСТ). – 2001. – №1. – С. 6–63. 106. Плешкун, А.М. Анализ сбережений населения Республики Беларусь // Вестник Белорусского государственного экономического университета. – 2009. – № 1. – С. 62–67. 107. Плешкун, А.М., Румас, С.Н. Сбережения населения: оценка, тенденции, факторы роста // Банкаўскі веснік. – 2010. – № 9. – С. 7–15. Национальный банк Республики Беларусь Исследования банка № 4 Май 2013 59 çÓÏÂ ÔÓ‰„ÓÚÓ‚ÎÂÌ ìÔ‡‚ÎÂÌËÂÏ ËÒÒÎÂ‰Ó‚‡ÌËÈ ÉÎ‡‚ÌÓ„Ó ÛÔ‡‚ÎÂÌËfl ÏÓÌÂÚ‡ÌÓÈ ÔÓÎËÚËÍË Ë ˝ÍÓÌÓÏË˜ÂÒÍÓ„Ó ‡Ì‡ÎËÁ‡ ç‡ˆËÓÌ‡Î¸ÌÓ„Ó ·‡ÌÍ‡ êÂÒÔÛ·ÎËÍË ÅÂÎ‡ÛÒ¸ ìÔ‡‚ÎÂÌËÂÏ ËÌÙÓÏ‡ˆËË Ë Ó·˘ÂÒÚ‚ÂÌÌ˚ı Ò‚flÁÂÈ ç‡ˆËÓÌ‡Î¸ÌÓ„Ó ·‡ÌÍ‡ êÂÒÔÛ·ÎËÍË ÅÂÎ‡ÛÒ¸ ÉÎ‡‚Ì˚È Â‰‡ÍÚÓ èÂÚ ÄÎÂÍÒÂÂ‚Ë˜ å‡Ï‡ÌÓ‚Ë˜ Ä‰ÂÒ Â‰‡ÍˆËË 220008, „. åËÌÒÍ, ÔÓÒÔ. çÂÁ‡‚ËÒËÏÓÒÚË, 20 íÂÎ.: (017) 219-23-84, 219-23-87, 220-21-84 íÂÎ./Ù‡ÍÒ 227-17-01 e-mail: bvb @nbrb.by ÜÛÌ‡Î Á‡Â„ËÒÚËÓ‚‡Ì åËÌËÒÚÂÒÚ‚ÓÏ ËÌÙÓÏ‡ˆËË êÂÒÔÛ·ÎËÍË ÅÂÎ‡ÛÒ¸ 20.03.2009 ë‚Ë‰ÂÚÂÎ¸ÒÚ‚Ó Ó Â„ËÒÚ‡ˆËË ‹ 175 ÜÛÌ‡Î ‚ÌÂÒÂÌ ‚ èÂÂ˜ÂÌ¸ Ì‡Û˜Ì˚ı ËÁ‰‡ÌËÈ êÂÒÔÛ·ÎËÍË ÅÂÎ‡ÛÒ¸ ‰Îfl ÓÔÛ·ÎËÍÓ‚‡ÌËfl ÂÁÛÎ¸Ú‡ÚÓ‚ ‰ËÒÒÂÚ‡ˆËÓÌÌ˚ı ËÒÒÎÂ‰Ó‚‡ÌËÈ ÔÓ ˝ÍÓÌÓÏË˜ÂÒÍËÏ Ì‡ÛÍ‡Ï íÓ˜Í‡ ÁÂÌËfl Â‰‡ÍˆËË ÌÂ ‚ÒÂ„‰‡ ÒÓ‚Ô‡‰‡ÂÚ Ò ÏÌÂÌËÂÏ ‡‚ÚÓÓ‚ ì˜Â‰ËÚÂÎ¸ — ç‡ˆËÓÌ‡Î¸Ì˚È ·‡ÌÍ êÂÒÔÛ·ÎËÍË ÅÂÎ‡ÛÒ¸ ê‡ÒÔÓÒÚ‡ÌflÂÚÒfl ÔÓ ÔÓ‰ÔËÒÍÂ èÓ‰ÔËÒÌ˚Â ËÌ‰ÂÍÒ˚: ËÌ‰Ë‚Ë‰Û‡Î¸Ì‡fl ÔÓ‰ÔËÒÍ‡ — 74829 ‚Â‰ÓÏÒÚ‚ÂÌÌ‡fl ÔÓ‰ÔËÒÍ‡ — 748292 éÚÔÂ˜‡Ú‡ÌÓ ‚ ÚËÔÓ„‡ÙËË êìè “åËÌÒÍÚËÔÔÓÂÍÚ” ãËˆÂÌÁËfl ‹ 02330/0494102 ÓÚ 11.03.2009 220123, „. åËÌÒÍ, ÛÎ. Ç. ïÓÛÊÂÈ, 13/61 á‡Í‡Á ‹ 1202. èÓ‰ÔËÒ‡ÌÓ ‚ ÔÂ˜‡Ú¸ 21.05.2013. îÓÏ‡Ú 60ı84 1/8. éÙÒÂÚÌ‡fl ÔÂ˜‡Ú¸. ìÒÎ. ÔÂ˜. Î. 7,5. íË‡Ê 335 ˝ÍÁ.

банкаўскi веснiк - Национальный банк Республики Беларусь

Related documents

Products

Support

банкаўскi веснiк - Национальный банк Республики Беларусь

Related documents

Add this document to collection(s)

Add this document to saved

Suggest us how to improve StudyLib