CC BY
74
Вестник Института экономики Российской академии наук
3/2018
ФИНАНСЫ, ДЕНЕЖНОЕ ОБРАЩЕНИЕ
И КРЕДИТ
Е.Б. НЕТУНАЕВ
аспирант кафедры финансов и кредита экономического факультета МГУ
им. М.В. Ломоносова
ЭФФЕКТИВНОСТЬ ДЕНЕЖНО-КРЕДИТНОЙ ПОЛИТИКИ КАК ИНСТРУМЕНТА ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ ФИНАНСОВЫМ ПУЗЫРЯМ
В статье приведены результаты эконометрического анализа условий и детерминант пузырей на фондовом рынке развивающихся стран (на примере российского фондового рынка). В основу анализа легла адаптированная автором модель Хекмана, позволяющая выявлять факторы, влияющие на вероятность возникновения и размер фондовых пузырей. Доказано, что регулирование процентных ставок имеет ограниченный потенциал для предотвращения фондовых пузырей. Жесткая денежно-кредитная политика, ведущая к снижению объемов кредитования, может более эффективно препятствовать формированию пузыря на фондовом рынке.
Ключевые слова: денежно-кредитная политика, фондовый пузырь, устойчивость фондо-
Е44, Е52, С23, С28. Введение
Пузыри на фондовых рынках являются одним из сложнейших явлений, наносящих вред фондовым рынкам и экономике в целом. Первое упоминание о пузырях на фондовом рынке (или фондовые пузыри) можно встретить уже в XVIII в. Однако наиболее известные фондовые пузыри стали характерными для XX в.
Пузырь на фондовом рынке представляет собой значительное превышение фактической цены акции над ее фундаментальной стоимостью, возникшее в результате ошибок инвесторов (этот феномен нашел отражение в работах Кинделбергера (ЮпдеШе^ег), а также множества других авторов). Такое превышение не может быть устойчивым: обнаружив перегрев рынка, инвесторы начинают избавляться
вого рынка.
от переоцененных акций. В результате фондовые пузыри завершаются значительным падением котировок, провоцируя нестабильность на фондовом рынке, в ряде случаев выливающуюся в общеэкономические кризисы. Кроме прямых потерь инвесторов финансовые пузыри ставят под удар финансовые институты, затрудняют привлечение инвестиций для компаний реального сектора и разрушают доверие между участниками фондового рынка.
Роль денежно- кредитной политики в управлении
фондовыми пузырями
Негативные макроэкономические последствия обусловили активный поиск методов предотвращения пузырей. Наиболее популярными инструментами управления рисками появления фондовых пузырей являются меры денежно-кредитной политики (ДКП), прежде всего управление процентными ставками. Для этого имеется несколько причин.
Во-первых, довольно большое количество исследований связывает пузыри на фондовых рынках (как и другие пузыри, например, на рынке недвижимости) с кредитной экспансией. Одной из первых работ, доказывающих данную взаимосвязь, является монография Кинледбергера, изданная в 1978 г. В ней автор показывает, что финансовые пузыри являются результатом стимулирующей ДКП и положительных экономических шоков (появление новых технологий, открытие новых рынков, изменение законодательства и т. п.), положительно влияющих на фундаментальную стоимость компаний [13]. Важная роль стимулирующей ДКП была подтверждена и в эмпирическом исследовании Барона и Ксионга [6]. На основе регрессионного анализа данных по 20 развитым странам за 1920-2012 гг. авторы пришли к выводу, что резкому росту котировок, предшествующему масштабному обвалу на рынке акций, обычно сопутствует кредитная экспансия. Работа Дэткена и Сметса, основанная на данных стран ОЭСР, показала, что в период формирования фондовых пузырей темпы роста кредитов и денежной массы значительно выше, чем в другие периоды [9, рр. 14-15].
Во-вторых, существует значительное количество исследований, доказывающих возможность управляемого схлопывания фондовых пузырей с помощью инструментов ДКП, прежде всего за счет управления процентными ставками, например, в рамках модели рациональных пузырей (см., например: Бланшар [7])
В то же время существуют работы, которые ставят под сомнение эффективность применения мер ДКП (в первую очередь регулирования процентных ставок) для предупреждения фондовых пузырей. В частности, Гали и Гамбетти [11] показали, что увеличение процентных ставок приведет к падению фундаментальной стоимости акций,
но не повлияет на спекулятивную составляющую в их цене. На ограничения эффективности монетарной политики как инструмента сдерживания и уничтожения фондовых пузырей указывалось и в работе Е.В. Чирковой [4]: данные меры негативно влияли на реальный сектор экономики и при этом в ряде случаев оказывались неспособными воздействовать на развитие фондового пузыря.
В случае с развивающимися странами (в т. ч. Россией) меры ДКП могут оказаться недостаточно эффективными в качестве инструмента противодействия фондовому пузырю из-за активности на их фондовых рынках иностранных инвесторов, действия которых могут провоцировать возникновение так называемых «заразных пузырей», т. е. фондовых пузырей, вызванных событиями на финансовых рынках других стран [8; 18]. Глобализация и растущая взаимосвязь финансовых рынков разных стран способствуют коинтеграции фондовых рынков (см., например: [16]), затрагивающей в том числе развивающиеся рынки [3] и выражающейся в однонаправленном движении фондовых индексов разных стран. Рост котировок акций, например, в США положительно влияет на котировки в развивающихся странах, провоцируя рост спроса на акции развивающихся стран у международных инвесторов. Возникающий в результате рост ликвидности на вторичном рынке акций приводит к росту котировок. Устойчивый рост цен может способствовать повышению оптимизма инвесторов-резидентов, увеличивая риски возникновения фондового пузыря.
Необходимо отметить, что в приведенных ранее исследованиях ДКП, как и другие факторы, рассматривалась или как причина формирования фондового пузыря (например, в [6]), или как переменная, влияющая на размер фондового пузыря (например, в [11]). Однако сосредоточение на отдельных этапах жизненного цикла пузыря, как представляется, сужает видение перспектив ДКП в качестве инструмента противодействия пузырям. Поэтому мы провели комплексный факторный анализ, сочетающий исследование влияния ДКП и других переменных на вероятность возникновения и размер фондовых пузырей.
Фондовые пузыри в России в 1996-2016 гг.: эмпирический
Чтобы проверить возможность предотвращать формирование фондовых пузырей с помощью различных методов ДКП, нами был проведен эмпирический анализ российского фондового рынка. В качестве источника данных о динамике котировок акций использовался индекс MXRU Index (индекс российского фондового рынка, составленный аналитическим агентством Morgan Stanley Capital International). Выбор индекса обусловлен возможностью сопоставления полученных результатов с данными по другим странам в рамках дальнейших исследований.
анализ
Для идентификации пузырей мы применяли критерий Дэткена и Сметса: отклонение реальных цен от долгосрочного тренда (долгосрочный тренд рассчитывается с помощью фильтра Ходрика-Пре-скотта) более чем на 10% [9]. Кроме того, мы ввели дополнительный критерий, связанный с динамикой мультипликатора Р/В (цена/балансовая стоимость акции): если значение мультипликатора превышает исторически сложившееся значение, то это свидетельствует о наличии фондового пузыря. Использование дополнительного фильтра вызвано необходимостью отсечения эпизодов, когда повышение котировок акций было вызвано в основном ростом фундаментальных показателей. В результате совместного использования обоих индикаторов (динамики цен и мультипликатора Р/В) удалось выделить периоды преобладания иррационального и спекулятивного поведения инвесторов. История пузырей на российском фондовом рынке позволила получить базу для дальнейшего эмпирического исследования влияния ДКП на фондовые пузыри в России.
Критерий, синтезирующий методы идентификации фондовых пузырей на основе анализа динамики цены и мультипликатора Р/В, учитывает как динамику рыночных цен акций, так и изменения фундаментальных характеристик компаний, а также базируется исключительно на общедоступных показателях и не требует введения ограничительных предпосылок. Соответственно, данный критерий подходит для анализа развивающихся рынков.
Нормальное значение мультипликатора определялось на основе анализа долгосрочного тренда мультипликатора Р/В, выявленного с помощью фильтра Ходрика-Прескотта. Минимальный период существования фондового пузыря принимался равным трем месяцам. Более короткие периоды рассматривались как элемент повышенной волатильности, характерной для развивающихся рынков.
На рис. 1 приведены графики соотношения текущих значений индекса рынка акций, используемого в качестве прокси-показателя динамики фондового рынка, и мультипликатора Р/В с их долгосрочными трендами на российском фондовом рынке (см. рис. 1).
Как видно из рис. 1 (а), в период 2005-2008 гг. фактические цены акций значительно превышали значение долгосрочного тренда. Похожая ситуация одновременно наблюдалась и для мультипликатора Р/В (см. рис. 1, б). Соответственно данный период рассматривался нами как финансовый пузырь. Аналогичные эпизоды, хотя и менее ярко выраженные, наблюдались в 1997 г., 1999-2000 гг., 2011-2013 гг. и в конце 2016 г.
Таким образом, на основе сконструированного нами синтетического критерия можно выделить два крупных финансовых пузыря на российском фондовом рынке (конец 1997 г. и в период с 2005 по 2008 г.) и несколько малых (см. рис. 2).
Цена закрытии
Ш N О 05
ооЗооооБооБББооБо
оБооББоооо
т- см со to
^ я s ^ ^
53&S6
о о о о о
б
Источник: рассчитано автором по данным Bloomberg. Рис. 1. Динамика цены закрытия индекса MSCI Russia (MXRU) и долгосрочного тренда (а), мультипликатора Р/В и долгосрочного тренда (б), 1996-2016 гг.
1 1 В (фондовый пузырь) — Цена
J
1 t
t- 00
_ _ о о о о о о о о\о\о\ооооооо
ООООООООО^н—
. . _ _ _ _ __ооооооооооооооооооооо
ОООиОиООООнООООнрнррООиООООнОнОООрн
ооооооооооооооооооооооооооооооооооо
Источник: рассчитано автором по данным Bloomberg.
Рис. 2. Динамика цены закрытия индекса MSCI Russia с выделением периодов существования финансового пузыря на фондовом рынке в 1996-2016 гг.
а
Модель пузырей на российском фондовом рынке
Для выявления механизмов зарождения и надувания идентифицированных на основе нашего определения фондовых пузырей построена модель, опирающаяся на распространенное в теоретической и эмпирической литературе предположение (см., например: [4; 5; 7; 13; 19] и др.), согласно которому возможность существования и характеристики фондового пузыря определяется в первую очередь ожиданиями иррациональных инвесторов1. Их поведение обусловлено событиями в России и на мировых финансовых рынках, которые спо-
1 Т. е. инвесторов, которые принимают решения не только на основе анализа фундаментальных показателей (в отличие от рациональных инвесторов), но и под влиянием поведенческих отклонений. В частности, иррациональные инвесторы могут слишком оптимистично оценивать перспективы роста прибыли компаний, игнорируя негативные факторы.
собны увеличить фундаментальную стоимость российских компаний. Однако иррациональные инвесторы неверно оценивают влияние этих событий на фундаментальную стоимость акций, закладывая избыточно оптимистичные ожидания относительно перспектив развития торгуемых компаний. Ошибки иррациональных инвесторов провоцируют чрезмерный рост котировок акций, создавая фондовый пузырь. Рациональные же инвесторы, которые корректно определяют фундаментальную стоимость акций, в условиях фондового пузыря лишены возможности совершить короткие продажи и потому вынуждены совершать спекулятивные сделки с переоцененными акциями [5].
Как отмечалось выше, для идентификации фондового пузыря использовались одновременно два показателя: фактические цены акций и мультипликатор Р/В. Цена - наблюдаемый показатель, а не расчетный (в отличие от мультипликатора), поэтому на основе ее динамики можно напрямую определить размер уже идентифицированного фондового пузыря [1; 9]. Таким образом, в качестве прокси-переменной величины фондового пузыря (зависимой переменной) использовалось отклонение фактической цены от ее долгосрочного тренда (В), выраженное в процентах2.
Для того чтобы обособить причины появления пузырей и факторы, которые влияют на их размер, объясняющие переменные модели были разделены на две группы. Это позволило отдельно исследовать меры, с помощью которых можно проводить профилактику фондовых пузырей (пока инвесторы еще способны корректно оценивать стоимость акций), и инструменты «быстрого реагирования», которые направлены на схлопывание уже возникшего пузыря.
Первая группа объясняющих переменных, названная нами «условия», охватывает показатели, определяющие вероятность появления пузыря. Данная группа переменных была сформирована исходя из предположения, что надувание пузыря связано с событиями, которые повышают фундаментальную стоимость компаний и способны при этом дать основания для избыточного оптимизма иррациональных инвесторов [13; 19; 20]. Соответственно, анализ условий позволит понять, что стало причиной повышенного интереса инвесторов к вложениям в переоцененные акции.
Вторая группа объясняющих переменных, которую мы назвали «детерминанты», влияет на размер раздувания уже возникшего фондового пузыря. Детерминанты определяют, как оптимизм инвесторов
2 Отметим, что динамика мультипликатора Р/В при этом также учитывается, но косвенно: если уровень Р/В соответствует или ниже исторически обусловленного значения (рассчитанного на основе анализа долгосрочного темпа динамики мультипликатора Р/В), то переменная В будет равна 0.
повлияет на цену, т. е. насколько сильно цена отклоняется от фундаментальной стоимости.
Разделение объясняющих переменных на условия и детерминанты предполагает, что если условия возникновения фондового пузыря не сформируются, то детерминанты, очевидно, будут неважны. С другой стороны, если сочетание детерминант будет исключать существование фондового пузыря (т. е. обусловливать его нулевой размер), то даже наличие благоприятных условий не сможет привести к образованию пузыря. Таким образом, модель, выявляющая раздельно условия и детерминанты развития фондового пузыря, позволяет более точно оценивать возможность ДКП воздействовать как на риски появления, так и на размер уже сформированного пузыря (по сравнению с предыдущими исследованиями, например, с работой Баронда и Ксионга [6], где анализировались, в нашей терминологии, исключительно условия возникновения пузырей).
Поскольку разделение условий и детерминант является ключевым для исследования, то в эмпирической его части использовалась регрессионная модель Хекмана [12]. Модель предполагает двухэтап-ный анализ: на первом этапе строится пробит-модель, которая определяет, существует ли фондовый пузырь (т. е. наблюдается ли более чем 10%-е превышение фактической цены над долгосрочным трендом, при условии, что мультипликатор Р/В выше исторически сложившегося уровня). На этом этапе идентифицируются условия, с которыми ассоциируется возникновение фондового пузыря (определенного на основе нашего синтетического критерия). На втором этапе для тех периодов, где условия сложились и образовался фондовый пузырь, определяется зависимость размера пузыря от различных детерминант. Следует отметить, что модель Хекмана для анализа пузырей ранее не применялась.
Адаптированная нами для изучения проблематики финансовых пузырей модель Хекмана имеет следующий вид:
В =
0
У *Х, < 0
' (1)
< 0
у = £у,*Х, >о,
где: I - период (I = 1, 2, ... п); В - размер фондового пузыря (зависимая переменная); У - вероятность выполнения критерия фондового пузыря: более чем 10% превышение наблюдаемого значения индекса над долгосрочным трендом и значение мультипликатора Р/В, превышающее долгосрочный тренд; Х{ - переменные, определяющие вероятность возникновения пузыря; Zi - переменные, определяющие раз-
мер пузыря; |3, у - коэффициенты в уравнении, отражающие влияние той или иной переменной.
Из уравнения (1) следует, что зависимая переменная принимает ненулевое значение, если сумма в правой части уравнения больше нуля, т. е. если для возникновения фондового пузыря существуют благоприятные условия. В противном случае значение В принимается равным нулю, т. е. вероятность возникновения фондового пузыря отрицается.
Первое уравнение (описывающее вероятность возникновения фондового пузыря) позволяет определить условия, в то время как второе уравнение направлено на анализ детерминант пузыря.
Эмпирическая верификация модели фондовых пузырей на российском рынке
Мы провели эмпирическую верификацию предлагаемой модели для российского фондового рынка за 1996-2016 гг. Для проведения эконометрического анализа в качестве регрессоров были отобраны несколько групп прокси-переменных: индикаторы оптимизма участников фондового рынка; показатели ДКП; показатели деятельности компаний; состояние мировых финансовых рынков. Выбор показателей строился на основе теоретической модели, сформулированной в предыдущем разделе.
Как следует из нашей теоретической модели, ключевую роль в формировании фондового пузыря играют иррациональные инвесторы. Соответственно, размер фондового пузыря находится в зависимости от того, насколько они (иррациональные инвесторы) оптимистично оценивают перспективы развития компаний. Для аппроксимации степени оптимизма иррациональных инвесторов использовалось два показателя:
• отклонение цены от долгосрочного тренда в предыдущем месяце (^_1_рпсв^ар);
• среднее значение отклонения мультипликатора Р/В от его долгосрочного тренда за три предыдущих месяца3 (ау_3_рЪ^ар).
Показатель отклонения цены от долгосрочного тренда в предыдущем месяце демонстрирует, насколько сильно чрезмерно оптимистичные настроения иррациональных инвесторов успели повлиять на цены акций за месяц. Высокие значения данного показателя свидетельствуют о том, что на рынке присутствует большое количество
3 В расчет среднего значения не включалось значение текущего месяца. Так, при расчете показателя на январь учитывались значения за октябрь-декабрь включительно. В рамках анализа рассматривались и другие периоды, однако их использование приводило к снижению качества модели (в терминах значимости переменных и коэффициентов правдоподобия).
избыточно оптимистичных инвесторов, что создает предпосылки для роста фондового пузыря.
Среднее значение отклонения мультипликатора Р/В от его долгосрочного тренда за три предыдущих месяца позволяет выявить периоды перегретого рынка, когда настроения инвесторов строятся на более оптимистичных ожиданиях по сравнению с исторически сложившимися значениями. Иными словами, данный показатель может служить сигналом о преобладании на фондовом рынке избыточно оптимистичных настроений инвесторов.
Показатели деятельности компаний-эмитентов определялись через EPS (earnings per share - чистая прибыль на одну акцию). Иррациональные инвесторы могут интерпретировать рост прибыли на акцию как подтверждение своих оптимистичных ожиданий роста котировок акций. Поэтому в качестве прокси-переменной использовался рост EPS (eps_diff).
В качестве прокси-переменных, характеризующих состояние внешних рынков, использовались доходность индекса S&P 500 (snp) и индекс вмененной волатильности VIX (vix). По итогам эмпирического анализа было выявлено, что наилучшие результаты дает среднее значение доходности S&P 500 за три предыдущих месяца. Это позволило учесть период адаптации участников торгов на российском фондовом рынке к событиям на мировых финансовых рынках. VIX отражает настроения международных инвесторов: высокие значения показателя свидетельствуют о страхах инвесторов и неготовности приобретать высокорисковые активы (к которым относятся акции компаний, обращающиеся на развивающихся фондовых рынках). Поэтому для анализа использовалось текущее значение (регрессии с лагированными и усредненными за предыдущие периоды значениями VIX давали худшие результаты).
Для анализа влияния ДКП на фондовые пузыри были использованы два показателя: ключевая ставка ЦБ РФ и темп роста кредитования Банком России физических лиц и нефинансовых компаний. Как было указано выше, ряд работ (в т. ч. работы Баронда и Ксионга [6]) доказывают, что фондовые пузыри вызваны кредитной экспансией банков, которую, в свою очередь, стимулирует мягкая ДКП Центрального банка.
Следует отметить, что ключевая ставка в России была введена только в 2013 г., что не позволяет провести анализ за период с 1996 по 2013 гг. В частности, это приведет к исключению из рассмотрения крупнейших пузырей в истории России - 1997 г. и в 2005-2008 гг. Поэтому ее использование потребовало бы сильного сокращения длительности выборки и, как следствие, значительно ухудшило бы качество тестируемой регрессии. Для решения этой проблемы мы использовали эмпирически наблюдаемую тесную связь ключевой ставки и ставки денежного рынка (см. рис. 3).
16® •
1400 а5 £ 14.00 £ 12.00 о Л-*""" *
12.00
г——-
8. СО ' \ | 10.00 у = 0,9162х +1.0784
\ 1 8-00 №=0.9807 •
4.00 \ Ключевая ставка ) Слявкя ПННИЖНПГО ПН б 4.00 200
0.00 0
|1|||||| 88888885 111111111 88888Я888 111 8 8 8 00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00 Ключевая ставка. %
а б
Источник: рассчитано автором по данным МВФ. data.imf.org. Рис. 3. Взаимосвязь ключевой ставки ЦБ РФ и ставки денежного рынка России: динамика ставок (а) и результат регрессионного анализа тесноты их связи (б).
Как видно на рис. 3а, ставка денежного рынка4 изменяется в полном соответствии с ключевой ставкой. Это подтверждается и при статистическом исследовании. На основе регрессионного уравнения, приведенного на рис. 3б, можно сделать вывод о наличии тесной взаимосвязи двух индикаторов, что подтверждается высоким коэффициентом детерминации (К2). Поэтому представляется корректным использовать ставку денежного рынка в качестве прокси для степени жесткости ДКП в России вместо ключевой ставки. Мы оценивали изменение процентной ставки денежного рынка (й_1т) месяц к месяцу. Кроме того, были проверены абсолютные значения (а также значения с лагом и усреднением за несколько периодов), однако они давали незначимые результаты.
Наряду с процентными ставками необходимо учитывать мультипликативный эффект от изменения ключевой ставки, а также иных мер ДКП, реализуемых Банком России. В качестве прокси-переменной использовались данные о динамике объемов кредитов, выданных банками частным лицам и нефинансовым организациям. Это позволит проанализировать не только непосредственное воздействие ключевой ставки на фондовый рынок, но и эффективность трансмиссионного механизма ДКП. Иными словами, в рамках эмпирической верификации будут учтены и непосредственное изменение ключевой ставки, и последствия данного изменения на кредитном рынке, с учетом лага воздействия5.
4 Процентная ставка по межбанковским краткосрочным кредитам, рассчитанным в соответствии с методологией МВФ. data.imf.org/regular.aspx?key=60998111.
5 Изменение ключевой ставки может оказать влияние на объемы кредитования с временным лагом.
Помесячная информация об объемах выданных кредитов, приведенная в «Обзоре банковского сектора Российской Федерации»6, к сожалению, включает данные только начиная с 2008 г. Соответственно, использование такой информации не дает возможности охватить крупнейшие в истории России фондовые пузыри, в том числе пузырь 2007 г.
Однако динамика объемов кредитования банками населения и нефинансовых организаций тесно связана с динамикой денежной массы ( агрегат М2): депозиты, служащие одной из компонент М2, являются источником средств для кредитования7. Соответственно, изменения денежной массы тесно связаны с динамикой объемов выданных кредитов. Уровень корреляции денежной массы и выданных кредитов за 2008-2016 гг. составлял 0,99, что подтверждает сильную взаимосвязь между данными показателями.
Информация по динамике денежной массы доступна за весь анализируемый нами период (1996-2016 гг.), и ее можно использовать в качестве инструментальной переменной, позволяющей аппроксимировать динамику кредитования банками населения и нефинансовых организаций. Чтобы учесть период реакции участников торгов на фондовом рынке на изменения денежной массы (и ситуации на рынке кредитования), влияние роста денежной массы определено с лагом в 1 месяц (lag_m2).
В табл. 1 приведены результаты эмпирической оценки влияния прокси-переменных на вероятность возникновения и размер фондового пузыря.
Ключевым показателем качества модели выступает корреляция ошибок (р). Поскольку она отличается от 0, можно говорить о значимости полученной модели.
Также для проверки качества модели был проведен тест на мульти-коллинеарность объясняющих переменных с помощью показателя VIF -фактора инфляции дисперсии (Variance inflation factor). Для расчета VIF были построены регрессии между всеми объясняющими переменными (более подробное описание данного алгоритма приведено в работах [2] и [17]). Значения VIF для каждой переменной приведены в табл. 2.
Мультиколлинеарность объясняющих переменных диагностируется при значениях VIF выше 4 [17, p. 679]. Как видно из табл. 2, значения VIF по всем переменным не превышают данного уровня, что свидетельствует об отсутствии мультиколлинеарности в модели.
6 Источник: Банк России. сЬг.ш/апа1у1:1с5/?Рг1:Ы=Ьпк5у5:.
7 Согласно данным Банка России, на депозиты и средства на расчетных счетах в 2016 г. приходилось свыше 60%. Источник: Банк России. шшш.сЬг.ги/апа1у1:1с5/?Рг:Ы=Ьпк5у51:.
Таблица 1
Результаты эмпирического исследования условий и детерминант финансовых пузырей на российском фондовом рынке
Показатель Значение коэффициента Стандартная ошибка
B (размер фондового пузыря)
lag_1_price_gap 0,970*** 0,0404
d_ir -0,895** 0,4363
diff_eps 0,001* 0,0002
av_3_snp 3,158*** 0,7035
Y (индекс благоприятных условий фондового пузыря)
av_3_pb_gap 0,027*** 0,0041
vix -0,067*** 0,0087
lag_m2 0,100* 0,0556
Показатели качества модели
Р 0,817*** 0,0957
Wald test (р=0) 14.22***
* значимо на 10%-м уровне, ** значимо на 5%-м уровне, *** значимо на 1%-м уровне Источник: рассчитано автором в ПО STATA по данным: Bloomberg, МВФ, ЦБ РФ.
Таблица 2
Фактор инфляции дисперсии объясняющих прокси-переменных
Переменная VIF
av_3_pb_gap 2,24
lag_1_price_gap 2,22
av_3_snp 1,50
vix 1,38
lag_m2 1,14
diff_eps 1,12
d_ir 1,09
Источник: рассчитано автором в пакете STATA по данным: Bloomberg, МВФ, ЦБ РФ.
Полученные результаты эмпирического тестирования позволяют определить условия, при которых формируются фондовые пузыри, и детерминанты, определяющие их размеры на российском фондовом рынке8.
8 Отметим, что для других рынков условия и детерминанты, а также степень их значимости могут отличаться.
Итак, на российском фондовом рынке образование пузыря возможно при сочетании трех условий:
Сохранение «горячего рынка», т. е. превышение фактических значений мультипликатора Р/В над долгосрочным трендом на протяжении трех месяцев и более.
Низкие значения VIX, которые способствуют повышенному спросу иностранных инвесторов на рискованные зарубежные активы, в том числе на акции компаний развивающихся стран, у которых спекулятивная доходность выше, чем у компаний из развитых стран. В результате наблюдается увеличение спроса на акции развивающихся стран, что провоцирует рост цен и создает благоприятные условия для спекулятивных сделок, создавая риск формирования фондового пузыря.
Рост денежной массы. Рост денежной массы (и связанный с ней рост объемов кредитования) порождает избыточный оптимизм экономических агентов [6]. Данный оптимизм, передаваясь участникам торгов на фондовом рынке, провоцирует формирование пузыря. Сильный рост денежной массы может свидетельствовать о перегреве экономики и может стать основной причиной возникновения фондового пузыря. Отметим, что данный вывод подтверждает результаты, полученные в работе [6].
Если условия для возникновения пузыря сложились и пузырь образовался, то в роли детерминант, определяющих размер пузыря, выступают:
Отклонение фактической цены от долгосрочного тренда в предыдущем месяце. В условиях фондового пузыря рациональные и иррациональные инвесторы активно приобретают переоцененные акции, так как либо не способны идентифицировать фондовый пузырь, либо используют спекулятивные операции, стремясь получить прибыль до того, как пузырь начнет сдуваться.
Динамика ставки денежного рынка. Уменьшение ставки денежного рынка поддерживает рост котировок акций, тем самым ускоряя надувания фондового пузыря. Это обусловлено двумя причинами. Во-первых, привлечение заемных средств для покупки акций инвесторами становится выгоднее, что провоцирует рост спроса на акции и, как следствие, увеличение котировок. Во-вторых, низкие процентные ставки могут поддерживать избыточно оптимистичные ожидания инвесторов относительно будущей прибыли торгуемых компаний, что также способствует росту котировок (и надуванию фондового пузыря).
Увеличение EPS: чем выше были темпы роста прибыли на акцию в предыдущем месяце, тем сильнее ассоциируется рост котировок акций с динамикой фундаментальных факторов. Это убеждает инвесторов в корректности их позитивных ожиданий, что стимулирует развитие финансового пузыря.
Устойчиво высокая доходность индекса БЫР 500 в предыдущие три месяца улучшает ожидания инвесторов (прежде всего зарубежных и российских, имеющих доступ к международным рынкам). Данное влияние объясняется эффектом коинтеграции: рост котировок на американском фондовом рынке служит для иррациональных инвесторов подтверждением устойчивости роста котировок российских компаний.
Потенциал ДКП как инструмента противодействия
фондовым пузырям в России
Обобщая результаты нашего исследования, можно отметить, что инструменты ДКП способны противодействовать фондовым пузырям и могут быть использованы как в профилактических целях (создавая неблагоприятные условия для появления фондовых пузырей), так и для уменьшения размера уже возникшего пузыря.
Однако существует ряд аргументов против использования мер ДКП (в первую очередь увеличения процентных ставок) в качестве инструмента противодействия пузырям:
Сдерживание кредитной экспансии может привести к неблагоприятным последствиям, в т. ч. к замедлению экономического роста. Безусловно, подобная политика целесообразна в условиях перегрева кредитного рынка, однако в ситуации нормальной динамики объемов кредитования подобные меры, предпринятые с целью профилактики возникновения фондового пузыря, могут принести больше вреда, чем последующее надувание и самопроизвольное схлопывание пузыря.
Кроме того, сохранение сдерживающей ДКП в течение длительного времени будет негативно влиять на экономический рост и финансовую стабильность. Поэтому регулятор, после уничтожения фондового пузыря, будет вынужден смягчить ДКП и этим спровоцировать новые спекулятивные настроения на фондовом рынке.
Важную роль в образовании фондового пузыря играет ситуация на международных рынках, которой не может управлять национальный регулятор. Размер фондового пузыря в значительной степени определяется доходностью международных финансовых рынков (значение коэффициента при данном показателе в три раза превышает коэффициент при ставках денежного рынка). Ужесточение ДКП на фоне положительной динамики мировых финансовых рынков может оказаться неэффективным с точки зрения схлопывания пузыря и при этом способно замедлить темп роста национальной экономики.
Приведенные аргументы ставят под сомнение целесообразность использования ДКП в качестве узконаправленной меры противодействия фондовым пузырям на российском рынке. Общеэкономические
издержки политики процентных ставок в борьбе с финансовыми пузырями могут оказаться слишком высокими по сравнению с последствиями схлопывания пузыря.
Отсюда следует вывод, что целенаправленное предотвращение и схлопывание фондовых пузырей на российском рынке как самостоятельная задача ДКП не вполне эффективно: негативные последствия для экономики могут превышать выгоды от предотвращения и/ или схлопывания пузыря. Более разумным выглядит использование ДКП в качестве элемента комплексной программы по ослаблению перегрева экономики, которая позволит уменьшить спекулятивную составляющую цен акций и скорректировать действия как внутренних, так и иностранных инвесторов на фондовых рынках развивающихся стран. Кроме того, жесткая ДКП может сдерживать не только фондовые пузыри, но и пузыри на других рынках (например, на рынке недвижимости).
Ограниченная эффективность политики процентных ставок делает целесообразной разработку специализированных методов, которые влияли бы только на фондовый рынок. В качестве перспективных инструментов можно назвать ограничения действий непрофессиональных инвесторов, расширение доступности коротких продаж и иных мер, расширяющих возможности профессиональных инвесторов, снижая тем самым вероятность отклонения фактической цены от фундаментальной стоимости. Это позволит не только сдерживать подпитку фондовых пузырей ликвидностью (что будет препятствовать их разрастанию), но и уменьшить потери для экономики в целом при их схлопывании. Однако необходимы дополнительные исследования, посвященные анализу их применимости в России.
Выводы
Проведенный нами анализ показал, что за 1996-2016 гг. на российском фондовом рынке прослеживаются несколько пузырей. Более того, за данный период было обнаружено 2 крупных фондовых пузыря, повторение которых могло бы пошатнуть финансовую стабильность России. Это обусловливает актуальность изучения причин возникновения и надувания пузырей, а также мер по противодействию им.
Мы разработали модель, позволяющую выделить условия возникновения и детерминанты фондовых пузырей, что позволило точнее, чем в более ранних исследованиях, оценить влияние отдельных переменных на вероятность возникновения и размер пузырей.
Разделение объясняющих переменных на условия возникновения и детерминанты реализовано с помощью модели Хекмана, которая ранее не применялась исследователями данной проблематики. На
основе модели Хекмана нами был проведен эконометрический анализ по данным российского фондового рынка за 1996-2016 гг. Эмпирическое тестирование показало высокое качество и хорошую объясняющую способность модели, что подтверждает достоверность полученных результатов.
Проведенное исследование содержит дополнительную аргументацию в пользу того, что меры ДКП позволяют противодействовать фондовым пузырям в России. Увеличение процентных ставок может как предотвратить возникновение фондового пузыря, так и ограничить размеры уже возникших пузырей. Однако применение процентных ставок для противодействия фондовым пузырям в России может оказаться нецелесообразным. Во-первых, ужесточение ДКП может негативно повлиять на реальный сектор. Во-вторых, вероятность появления и размер фондовых пузырей в России вследствие эффекта коин-теграции финансовых рынков находится под сильным влиянием ситуации на зарубежных фондовых рынках, которая не подвержена влиянию национального регулятора.
Проведенный анализ показал, что увеличение ключевой ставки имеет ограниченное влияние на размер фондового пузыря. Однако снижение объемов кредитования банками населения и нефинансовых организаций, следующее за увеличением ключевой ставки, позволяет предотвращать возникновение фондовых пузырей. Таким образом, Банку России для профилактики фондовых пузырей необходимо сдерживать рынок кредитования от перегрева.
ЛИТЕРАТУРА
1. Бозина А.Н., Мартанус О.Р. Моделирование пузырей на фондовом рынке с учетом поведенческих факторов // Экономическая наука современной России. 2014. № 4 (67).
2. Орлова И.В., Филонова Е.С. Выбор экзогенных факторов в модель регрессии при мультиколлинеарности данных //Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2015. № 5-1.
3. Федорова Е.А. Финансовая интеграция фондовых рынков стран БРИК: эконометрический анализ // Финансы и кредит. 2011. № 18 (450).
4. Чиркова Е.В. За и против регулирования финансовых пузырей монетарными методами // Корпоративные финансы. 2011. № 2 (18). С. 24-32.
5. Abreu D., Brunnermeier M.K. Bubbles and crashes // Econometrica. 2003. Т. 71. № 1. С. 173-204.
6. Baron M., Xiong W. Credit expansion and neglected crash risk // The Quarterly Journal of Economics. 2017. Т. 132. № 2. P. 713-764.
7. Blanchard O.J. Speculative bubbles, crashes and rational expectations // Economics letters. 1979. Т. 3. № 4. С. 387-389.
8. Cheng I.H., Raina S., Xiong W. Wall Street and the housing bubble // The American Economic Review. 2014. Т. 104. № 9. С. 2797-2829.
9. Detken C, Smets F. Asset Price Booms and Monetary Policy // Macroeconomic Policies in the World Economy. 2004. T. 329. C. 189.
10. Filardo A.J. Monetary policy and asset price bubbles: calibrating the monetary policy trade-offs.//BIS Working Paper. 2004. № 155.
11. Gall J., Gambetti L. The effects of monetary policy on stock market bubbles: Some evidence // American Economic Journal: Macroeconomics. 2015. T. 7. № 1. C. 233-257.
12. Heckman J. Shadow prices, market wages, and labor supply // Econometrica: journal of the econometric society. 1974. C. 679-694.
13. Kindleberger C.P., Aliber R.Z. Manias, panics and crashes: a history of financial crises. Palgrave Macmillan, 2011.
14. Koch A, Ruenzi S., Starks L. Commonality in liquidity: a demand-side explanation // The Review of Financial Studies. 2016. T. 29. № 8. C. 1943-1974.
15. Mishkin F.S. et al. How should we respond to asset price bubbles? // Banque de France Financial Stability Review-Valuation and Financial Stability. 2008. №. 12. C. 65-74.
16. Morana C., Beltratti A. Comovements in international stock markets // Journal of International Financial Markets, Institutions and Money. 2008. T. 18. № 1. C. 31-45.
17. O'Brien R.M. A caution regarding rules of thumb for variance inflation factors // Quality & Quantity. 2007. T. 41. № 5. C. 673-690.
18. Phillips P.C.B., Yu J. Dating the timeline of financial bubbles during the subprime crisis // Quantitative Economics. 2011. T. 2. № 3. C. 455-491.
19. Schiller R.J. Irrational exuberance. Princeton UP, 2000.
20. Xiong W. Bubbles, crises, and heterogeneous beliefs. National Bureau of Economic Research, 2013. № W18905.
ABOUT THE AUTHOR
Evgeny Borisovich Netunaev - Post-graduate student of the Department of Finance and Credit, Faculty of Economics, M.V. Moscow State University. Moscow, Russia. netynaev. evgeny@gmail.com
THE EFFECTIVENESS OF MONETARY POLICY AS A TOOL TO COUNTER FINANCIAL BUBBLES
The article presents the results of econometric analysis of conditions and determinants of bubbles in the stock market of developing countries (on the example of the Russian stock market). The analysis was based on the model of Heckman, adapted by the author, which allows us to identify factors that affect the probability of occurrence and size of stock bubbles. It was proved that interest rate regulation had limited potential to prevent stock bubbles. Rigid monetary policy, leading to a decrease in lending, can more effectively impede the formation of a bubble in the stock market. Keywords: monetary policy, stock bubble, stability of the stock market. JEL: E44, E52, G23, G28.
