Анна Пестова (ЦМАКП, НИУ-ВШЭ) Опережающие индикаторы
advertisement
Анна Пестова (ЦМАКП, НИУ-ВШЭ) Опережающие индикаторы смены фаз бизнес-цикла: роль ожиданий агентов и состояния кредитного рынка Недавний глобальный макроэкономический кризис конца 2000-х гг. развеял иллюзии о «конце бизнес-цикла». Большинство крупных европейских стран, включая Россию, оказались в 2009 г. в состоянии рецессии (по критерию перехода к отрицательным годовым темпам прироста реального ВВП). В настоящее время риски возобновления рецессии (а для многих европейских стран – ее продолжения) находятся на высоком уровне. В этих условиях актуальным выступает не только вопрос о предсказании точки входа в рецессию, но и точки выхода из макроэкономического кризиса. Данное исследование нацелено на построение опережающих индикаторов смены фаз бизнес-цикла по широкому набору стран на основе поквартальных данных (до сих пор не было представлено в литературе по данной проблематике). Существует гипотеза, что медленный выход из кризиса стран Европы может быть связан с вялым восстановлением кредитования банками, сохранением на их балансах банков проблемных кредитов при высоком уровне кредитной нагрузки на доходы экономических агентов. Данное исследование одной из своих задач ставит эмпирическую проверку влияния состояния кредитных рынков на скорость выхода из макроэкономического кризиса, а также на формирование предпосылок для входа в рецессию. В качестве объясняющих переменных используется широкий набор показателей реального и финансового секторов, включая ожидания экономических агентов. Важной проблемой в рамках оценивания моделей опережающих индикаторов смены фаз бизнес-цикла является проблема посткризисного смещения (post-crisis bias), неучет которой приводит к смещенным оценкам эконометрической модели. Модели смены фаз бизнес-цикла оцениваются с устранением данного смещения. В работе рассчитаны величины прироста предсказательной силы модели вследствие учета посткризисного смещения по сравнению с традиционными спецификациями моделей. Полученные оценки моделей входа и выхода из макроэкономических кризисов позволяют рассчитывать вероятности изменения фазы бизнес-цикла в ближайший год по различным странам. Результаты данного исследования могут быть использованы для повышения качества и своевременности мер по предотвращению или смягчению кризисных эпизодов. В качестве информационной базы исследования используются данные МВФ, ОЭСР, Всемирного Банка. Поскольку по одной стране число кризисов не достаточно для построения качественной модели, мы используем межстрановые панельные данные. В работе тестируется влияние ожиданий экономических агентов на вероятность смены режима макроэкономической динамики, поэтому мы используем единственную сопоставимую межстрановую базу данных по опросам домохозяйств и фирм об их оценке будущей экономической конъюнктуры - базу данных ОЭСР (всего порядка 30 экономик). Для устранения «посткризисного смещения» в рамках данного исследования специфицируются и оцениваются две эконометрические модели бинарного выбора (на вход в рецессию и на выход из нее, с исключением из выборки тех периодов, в которые эти события были невозможны) на панельных данных. При этом данная модель связывает переменныеиндикаторы фаз бизнес цикла (вход в рецессию, нет входа в рецессию; выход из рецесии, нет выхода из рецесии, с исключением наблюдений, когда реализация событий была невозможна) с переменными-предикторами с лагом минимум в год (4 квартала). Устранение посткризисного смещения в моделях входа и выхода в рецессию является новым шагом в данном направлении исследований (ранее это было сделано только для моделей финансовых кризисов). В качестве переменной, отражающей циклические колебания в экономике, используется темп прироста реального ВВП в годовом выражении как наиболее простой и доступный по всем странам показатель экономической активности. Другие варианты переменной, отражающей циклические колебания в экономике: индекс промышленного производства (OECD, 2008); ряд синхронных показателей (датировка NBER, следом за ним – большинство исследований по бизнес-циклам США, в т.ч. Estrella, Mishkin 1998; Kauppi, Saikkonen, 2008; Ng, 2012 и др.); составные синхронные индексы (Conference Board, 2000; Stock, Watson, 1989). Для периодизации фаз бизнес-цикла применяется подход циклов темпов роста, в отличие от подхода классического бизнес-цикла, принятого в большинстве работ. Мы трактуем периоды устойчивого ухода этого показателя в область отрицательных значений как рецессии, в область положительных – соответственно, как экспансии. Для оценивания моделей бинарного выбора на панельных данных используется метод максимального правдоподобия. В качестве объясняющих переменных используются показатели реального и финансового сектора (внутренняя макроэкономическая динамика, включая ожидания экономических агентов, внешнеэкономическая конъюнктура, состояние финансовых и кредитных рынков). Отдельно рассматривается вопрос о воздействии переменных кредитного рынка (показатели кредитования реального сектора, качества кредитных портфелей банков) на вероятность выхода из макроэкономического кризиса, что ранее не было сделано в имеющихся исследованиях. Поскольку фаза бизнес-цикла обладает существенной инерцией, мы включаем в модели лагированные значения прошлой фазы бизнес-цикла (как это делается в динамических и авторегрессионных бинарных моделях - см. Kauppi, Saikkonen, 2008; Ng, 2012) в состав переменных-предикторов. Анализ прогностической силы модели осуществляется по двум основным параметрам: доле верно предсказанных состояний и показателю шум / сигнал. При этом «оптимальный» порог (значение вероятности события, лежащее в интервале от 0 до 1, после превышения которого сигнал о событии классифицируется как «поданный» или «не поданный») выбирается на основе минимизации функции потерь регулятора, возникающей вследствие балансировки между ошибками первого (пропущенное событие) и второго рода (ложный сигнал). В работе построены опережающие индикаторов смены фаз бизнес-цикла по широкому набору стран, включая Россию, на основе поквартальных данных (новый в мировой литературе результат). Эмпирически было выявлено значимое влияние ожиданий агентов (домохозяйств и фирм) на резкие изменения макроэкономической конъюнктуры. Переменные кредитования реального сектора помогают предсказать входы и выходы из макроэкономических кризисов, при этом фактор качества выданных ссуд не снижает вероятность выхода из рецессии по анализируемой выборке стран. Был выявлен положительный прирост предсказательной силы моделей смены фаз бизнес-цикла вследствие устранения посткризисного смещения.
