Научная статья на тему 'Индексы миграционных и усложненных дрифтов в макропруденциальном регулировании'

Индексы миграционных и усложненных дрифтов в макропруденциальном регулировании Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
83
13
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
МАТРИЦА РЕЙТИНГОВОЙ МИГРАЦИИ / RATING MIGRATION MATRIX / МАКРОПРУДЕНЦИАЛЬНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ / MACROPRUDENTIAL REGULATION / СИСТЕМНЫЙ РИСК / SYSTEMIC RISK / ИНДЕКС РАННЕГО ОПОВЕЩЕНИЯ / EARLY WARNING INDEX / ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЦИКЛ / ECONOMIC CYCLE

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Гроссман Юрий Александрович

Данная статья посвящена вопросу совершения российской системы макропруденциального регулирования с помощью индексов миграционного и усложненного дрифта, строящихся на основе матриц рейтинговых миграций. Автором была выявлена необходимость внедрения нового инструмента прогнозирования кризисных явлений, вытекающая из недостаточной предсказательной способности моделей, применяемых в настоящий момент в этих целях. В статье приводится анализ международной и отечественной практики макропруденциального регулирования, включая ключевые принципы и аспекты его реализации, а также сравнительный анализ современных инструментов выявления уязвимостей финансовой системы, в т.ч. используемых Банком России. На основании проведенного анализа устанавливается, что индексы миграционного и усложненного дрифтов по ряду параметров превосходят другие аналогичные индикаторы, не обладая их недостатками, и благодаря этому способны существенно усилить инструментарий российского макропруденциального регулирования в части прогнозирования негативных рыночных тенденций, экспресс оценки состояния экономики и отдельных рынков.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Indices of migration and complicated drifts in macroprudential regulation

This article is devoted to the issue of the Russian system of macroprudential regulation with the help of indices of migration and complicated drift, based on matrices of rating migrations. The author revealed the need for the introduction of a new tool for forecasting crisis phenomena, resulting from the lack of predictive ability of the models used at the moment for these purposes. The article provides an analysis of international and domestic practice of macroprudential regulation, including the key principles and aspects of its implementation, as well as a comparative analysis of modern tools to identify the vulnerabilities of the financial system, including those used by the Bank of Russia. On the basis of the analysis it is established that the indices of migration and complicated drifts surpass other similar indicators in a number of parameters, without having their shortcomings, and thus can significantly strengthen the tools of Russian macroprudential regulation in terms of forecasting negative market trends, rapid assessment of the state of the economy and individual markets.

Текст научной работы на тему «Индексы миграционных и усложненных дрифтов в макропруденциальном регулировании»

РОССИЙСКОЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО

Том 19 • Номер 5 • май 2018 ISSN 1994-6937

>

издательство

Г,

Креативная экономика

Russian Journal of Entrepreneurship

индексы миграционных и усложненных дрифтов в макропруденциальном регулировании

Гроссман Ю.А. 1

1 Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Москва,

Данная статья посвящена вопросу совершения российской системы макропруденциального регулирования с помощью индексов миграционного и усложненного дрифта, строящихся на основе матриц рейтинговых миграций. Автором была выявлена необходимость внедрения нового инструмента прогнозирования кризисных явлений, вытекающая из недостаточной предсказательной способности моделей, применяемых в настоящий момент в этих целях. В статье приводится анализ международной и отечественной практики макропруденциального регулирования, включая ключевые принципы и аспекты его реализации, а также сравнительный анализ современных инструментов выявления уязвимостей финансовой системы, в т.ч. используемых Банком России. На основании проведенного анализа устанавливается, что индексы миграционного и усложненного дрифтов по ряду параметров превосходят другие аналогичные индикаторы, не обладая их недостатками, и благодаря этому способны существенно усилить инструментарий российского макропруденциального регулирования в части прогнозирования негативных рыночных тенденций, экспресс оценки состояния экономики и отдельных рынков.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: матрица рейтинговой миграции, макропруденциальное регулирование, системный риск, индекс раннего оповещения, экономический цикл.

Indices of migration and complicated drifts in macroprudential regulation

Grossman Yu.A. 1

1 The Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, Russia

введение

Великая экономическая депрессия 1930-х гг., нефтяной кризис и кризис денежной системы в 1970-х гг., Азиатский кризис в 1998 г., кризис Доткомов в 2000-х гг., финансовые кризисы 2007-2009 и 20122014 гг. - все эти негативные экономические явления вначале носили локальный характер, но впоследствии перерастали в региональные и глобальные кризисы финансовой системы. Частота наступления системных экономических сбоев за прошедшее столетие резко возросла, несмотря на многократное усиление международного и национального регулирования в данной области.

Россия

АННОТАЦИЯ:

Отсюда наиболее важными инструментами в противодействии системному риску представляются не пруденциальные нормы, а инструменты прогнозирования уяз-вимостей и негативных тенденций финансовой системы. С периода формирования макропруденциального регулирования для его реализации использовались различные прогнозные модели, при этом их совершенствование продолжается по сей день. Однако кризисы, имевшие место с тех пор, свидетельствуют о том, что эти модели все еще не в полной мере отвечают современным реалиям.

Индексы миграционного и усложненного дрифтов - индикаторы состояния отдельно взятых рынков и отраслей или экономики в целом, разработанные Э. Ирматовой и описанные в ее статье от 27.10.15 в журнале «Глобальные рынки и финансовый инжиниринг» [21] (Ьт&вуа, 2015). Данные индикаторы основаны на матрицах рейтинговых переходов, публикуемых рейтинговыми агентствами, позволяют не только выявлять системные уязвимости наряду с другими прогнозными моделями не хуже последних, но и учитывают ряд их недостатков, что существенно влияет на своевременность и точность получаемых результатов. В данной статье описаны результаты анализа состояния современной системы макропруденциального регулирования на предмет возможности ее совершенствования с помощью указанных индикаторов.

Работа состоит из пяти разделов. Во 2-м разделе будут описаны модели миграционного и усложненного дрифтов, в 3-м приведен результат анализа современной сис-

ABSTRACT:_

This article is devoted to the issue of the Russian system of macroprudential regulation with the help of indices of migration and complicated drift, based on matrices of rating migrations. The author revealed the need for the introduction of a new tool for forecasting crisis phenomena, resulting from the lack of predictive ability of the models used at the moment for these purposes. The article provides an analysis of international and domestic practice of macroprudential regulation, including the key principles and aspects of its implementation, as well as a comparative analysis of modern tools to identify the vulnerabilities of the financial system, including those used by the Bank of Russia. On the basis of the analysis it is established that the indices of migration and complicated drifts surpass other similar indicators in a number of parameters, without having their shortcomings, and thus can significantly strengthen the tools of Russian macroprudential regulation in terms of forecasting negative market trends, rapid assessment of the state of the economy and individual markets.

KEYWORDS: rating migration matrix, macroprudential regulation, systemic risk, early warning index, economic cycle

JEL Classification: 010, 011, 040 Received: 29.04.2018 / Published: 31.05.2018

© Author(s) / Publication: CREATIVE ECONOMY Publishers For correspondence: Grossman Yu.A. (yuriy.grossman0gmail.com)

CITATION:_

Grossman Yu.A. (2018) Indeksy migratsionnyh i uslozhnennyh driftov v makroprudentsialnom regulirovanii [Indices of migration and complicated drifts in macroprudential regulation]. Rossiyskoe predprinimatelstvo. 19. (5). - 1739-1754. doi: 10.18334/rp.19.5.39111

темы макропруденциального регулирования в мире, 4-й раздел содержит описание характеристик прогнозных моделей, используемых в макропруденциальном регулировании сегодня, их сравнительный анализ с индексами миграционного и усложненного дрифтов для целей совершенствования макропруденциального регулирования, 5-й раздел является заключительным и содержит основные прикладные выводы.

Рейтинговый, миграционный и усложненный дрифты

Рейтинговое агентство Moody's одним из первых стало использовать данные о рейтинговых переходах в определении общих рыночных тенденций. Для этого они разработали индикаторы рейтинговой активности и рейтингового дрифта. Первый индикатор отвечает за частоту и количество рейтинговых переходов в рамках определенного периода времени, второй индикатор на основании данных о средней глубине переходов дает оценку повышательных или понижательных рыночных тенденций для той или иной отрасли.

Индикатор рейтинговой активности рассчитывается как отношение суммы всех произошедших за период рейтинговых переходов к числу компаний всех категорий рейтингов на начало данного периода. По сути, данный индикатор отражает среднюю частоту изменений рейтинга. Рейтинговый дрифт - индикатор, позволяющий оценить изменение общего кредитного качества объектов рейтингования. Данный показатель выражается через отношение разности всех повышений и понижений рейтингов за период к числу всех компаний, обладающих рейтингом на начало периода. Если индикатор демонстрирует положительное значение, значит, в целом кредитное качество участников рынка возрастает, и наоборот. Положительное значение рейтингового дрифта свидетельствует о преобладании количества повышений над понижениями, что, в свою очередь, указывает на улучшение общего кредитного качества участников рынка. Соответственно, отрицательное значение является показателем совокупного уменьшения кредитоспособности компаний. На практике этот инструмент применим и для оценки общего состояния отдельных рынков и даже целой экономики.

Теоретически и концептуально рейтинговый дрифт могли бы использовать регуляторы для осуществления макропруденциальной политики. Однако на практике это не представляется возможным или, по крайней мере, такое использование ограничено, т.к. агентство Moody's использует в данной модели закрытые данные, поэтому широкому кругу лиц, в т.ч. регуляторам, недоступно использование этих моделей в своих целях.

ОБ АВТОРЕ:_

Гроссман Юрий Александрович, аспирант, младший научный сотрудник межкафедральной лаборатории финансово-экономических исследований (yuriy.grossman0gmai1.com)

ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_

Гроссман Ю.А. Индексы миграционных и усложненных дрифтов в макропруденциальном регулировании // Российское предпринимательство. - 2018. - Том 19. - № 5. - С. 1739-1754. doi: 10.18334/rp.19.5.39111

Ранее в работе Э. Ирматовой «О двух индексах изменения рыночного состояния на основе матриц рейтинговых миграций» [21] (Irmatova, 2015) были предложены два новых индикатора рыночных тенденций и наличия кризисных явлений, одной из основных отличительных особенностей которых является их доступность для широкого круга лиц. Они, как и индикаторы, разработанные агентством Moody's, основаны на данных о рейтинговых переходах, однако эти данные берутся из матриц вероятностей рейтинговых переходов, регулярно публикуемых в открытых источниках. Также в рамках упомянутой работы был проведен дополнительный сравнительный анализ данных индексов и индикаторов рейтинговой активности, рейтингового дрифта, с применением данных российского рейтингового агентства.

Новые индексы имеют названия iMD - индекс миграционного дрифта и IEDC -индекс усложненного дрифта. Для обоих индексов были использованы матрицы вероятностей рейтинговых миграций размерностью 23х23:

м = (ру), где i=1,...,23, j=1,...,23.

Индекс миграционного дрифта I^d (Migration drift index) рассчитывается как экспонента от суммы вероятностей событий рейтинговых переходов, аналогичных происходившим ранее. Миграционный дрифт подразделяется на два индекса: для повышений и понижений рейтингов. Чем выше значение индекса для повышений, тем лучше рыночные тенденции, выше общая кредитоспособность. Чем выше индекс для понижений, тем ниже общая кредитоспособность, хуже состояние рынка. И наоборот. Формулы их расчета выглядят следующим образом:

1т, =СХР

( 22 Z-1

Л

г=2 7=1

1мвл = ехР

22 23

Л

¿=1 j=i+1

У

где индекс миграционного дрифта для повышений и 1МВ - индекс миграционного дрифта для понижений.

В ходе анализа движений кредитных рейтингов Э. Ирматовой была обнаружена и использована особенность матриц рейтинговых миграций, построенных с использованием параметрического метода. В подобных матрицах отображаются малые вероятности появления событий, фактически не происходивших прежде, но которые могут произойти, исходя из результатов комплексного анализа деятельности обладателей рейтинга. Совокупное изменение числа подобных вероятностей для повышений и понижений свидетельствует о соответствующем изменении состояния рынка, отра-

сли или экономики в целом. Индекс усложненного дрифта (Extended drift complicated index) представляет из себя разность сумм таких вероятностей для понижений и повышений. Формула индекса усложненного дрифта имеет следующий вид:

,

где NU - число вероятностей событий повышения рейтинга, которые не происходили ранее, ND - число вероятностей событий понижения рейтинга, которые не происходили ранее.

В результате работы Э. Ирматовой были сделаны следующие прикладные выводы:

• Индекс миграционного дрифта обнаруживает негативные тенденции, описывает состояние рынка, сопоставим по функционалу и эффективности с индикатором Moody's;

• Индекс усложненного дрифта аналогично индексу миграционного дрифта обнаруживает кризисные явления и оценивает состояние рынка, но делает это раньше индикатора Moody's.

Индекс миграционного дрифта доступен для использования любыми заинтересованными лицами, поскольку в его расчете применяются данные о вероятностях рейтинговых переходов, регулярно публикуемые рейтинговыми агентствами. При этом он может рассматриваться как новый сигнальный инструмент для предупреждения кризисов и оценки состояния отдельных рынков, не уступающий по эффективности индикаторам, созданным Moody's.

Для индекса усложненного дрифта используются матрицы, не публикуемые рейтинговыми агентствами. Но в ходе исследования было обнаружено, что его изменения практически идентичны изменениям индекса рейтингового дрифта. При этом усложненный дрифт оказался восприимчивее к переменам в качественном состоянии рынка, в то время как рейтинговый дрифт оценивает только количественные рыночные изменения.

макропруденциальное регулирование сегодня

Подавляющее большинство национальных финансовых систем сегодня не являются замкнутыми и активно взаимодействуют между собой, оказывают друг на друга взаимное влияние. Это взаимодействие только усиливается с развитием технологий и ростом глобализации. По этой причине макропруденциальное регулирование, призванное обеспечивать устойчивость финансовой системы, не обходится без международного взаимодействия, в частности, в рамках наднациональных компетентных организаций. Далее приводятся, на наш взгляд, наиболее важные из них, краткая характеристика роли и функций каждой:

Международный валютный фонд (МВФ или IMF) создан после Великой депрессии 1930-х гг., сегодня включает более 189 стран-участниц и осуществляет в числе прочих следующие функции:

• повышение глобальной финансовой стабильности;

• создание условий для устойчивого экономического роста;

• совершенствование финансового надзора путем формирования соответствующих международных стандартов и рекомендаций;

• проводит и публикует регулярные исследования по вопросам глобальной финансовой стабильности.

• оказывает прямую и косвенную финансовую поддержку странам-участницам, нуждающимся в ней.

Банк международных расчетов (БМР или BIS) создан в 1930 г., включает в себя 60 центральных банков из разных стран, играет следующую роль:

• банк центральных банков, оказывает им всестороннюю поддержку в укреплении финансовой стабильности, выступает ключевым контрагентом по международным операциям;

• способствует взаимодействию между центральными банками, а также государственными органами власти, отвечающими за поддержание финансовой стабильности;

• проводит исследования с последующей публикацией результатов по вопросам денежно-кредитной политики и вопросам финансовой стабильности, а также банковской и иной финансовой статистики.

Базельский комитет (или Комитет Кука) - комитет, созданный в 1975 г., состоящий преимущественно из председателей центральных банков и иных компетентных представителей 27 государств, в т.ч. России. Выполняет функции по:

• разработке и унификации стандартов банковской деятельности, контролю за их соблюдением;

• совершенствованию национального банковского надзора в странах - членах комитета.

А также:

• Комитет по Глобальной финансовой системе (CGFS) при Банке Международных расчетов;

• Группа Тридцати;

• Совет по финансовой стабильности (FSB);

• Европейский Совет по системным рискам.

В результате эволюции макропруденциального регулирования, не без всесторонней помощи упомянутых выше международных компетентных органов, было сформировано и в настоящий момент активно используется странами несколько ключевых подходов к его организации:

Модель секторального надзора, подразделяющаяся на Функциональную и Институциональную модели.

а) Функциональная модель предусматривает наличие нескольких надзорных органов, отвечающих за контроль над конкретными видами деятельности финансовых институтов.

б) Институциональная модель подразумевает контроль над деятельностью финансовых институтов в зависимости от их правовой формы.

Модель мегарегулирования или консолидированная заключается в создании единого универсального контролирующего органа, в зону ответственности которого входят все или большинство видов профессиональной деятельности на финансовом рынке. Эта модель применяется в России.

Смешанная модель, или модель «Твин Пикс», имеет признаки консолидированной и функциональной моделей, но в рамках данного подхода число надзорных органов, как правило, ограничивается двумя. Один орган обычно отвечает за устойчивость финансовой системы, а другой - за ее прозрачность, деятельность профорганизаций и защиту прав и интересов инвесторов.

Модели с несколькими регуляторами позволяют не перегружать каждого из них, но в данном случае между регуляторами может существовать информационная асимметрия и отсутствие четкого и единообразного понимания зоны их ответственности. Модели с одним или двумя регуляторами не обладают данными недостатками, но их недостатки заключаются в повышенном риске несостоятельности центрального банка как кредитора последней инстанции.

При прочих равных, вне зависимости от формы организации макропруденци-ального регулирования (или МП), большое значение для достижения поставленных перед ней задач имеют ее качественные особенности. Международный валютный фонд выработал ряд универсальных принципов, которые должны соблюдаться для того, чтобы макропруденциальная политика любого государства была эффективной:

• должны быть четко разграничены цели и область применения МП;

• МП должна быть направлена на противодействие системным уязвимостям, а не на множество целей, которые ей не под силу;

• для достижения положительных результатов МП должна иметь поддержку в виде мощной системы надзора, обеспечения соблюдения норм и дополняться денежной, фискальной и иными финансовыми политиками;

• МП должна быть в состоянии оценивать системный риск, формировать и применять собственный набор инструментов, контролировать и закрывать информационные и регуляторные пробелы;

• в рамках МП должны существовать жесткие институциональные и управленческие рамки, включая перечень и силу полномочий, прозрачную систему отчетности. Центральные банки должны занимать важное место в МП;

• МП должна осуществляться на международном уровне в тех случаях, когда имеют место трансграничные взаимодействия крупных корпораций как с контрагентами, так и между собственными филиалами в разных государствах.

Исторически регуляторам часто приходится сталкиваться с рядом фундаментальных вопросов и проблем в рамках осуществления МП, которые далеко не всегда имеют очевидные решения. В частности это касается вопроса своевременного выявления и

оценки системных рисков. В своем докладе от 20 октября 2016 [12], посвященном вызовам и результатам анализа системного риска, советник Департамента денежных рынков и рынков капитала МВФ Стив Филлипс охарактеризовал современную ситуацию примерно следующим образом:

Финансовая система, будучи системой сложной и адаптивной:

• очень комплексна и изменчива, не поддается полному анализу в рамках какой-либо одной модели;

• время от времени подвержена кризисам, сроки которых тяжело прогнозировать;

• не всегда подразумевает в себе связь между природой кризисного события и характером самого кризиса;

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

• может находиться в наиболее уязвимой фазе тогда, когда ряд финансовых показателей демонстрируют самые лучшие уровни.

Для предупреждения новых кризисов существуют такие вызовы, как:

• исторические данные. По крайней мере, регуляторам это до сих пор не удавалось;

• существующие индикаторы, использующие наблюдаемую взаимосвязь между переменными и возникновением кризисов, являются несовершенными.

Финансовые системы существуют по «принципу Анны Карениной»: «Все счастливые семьи похожи друг на друга, но каждая несчастная семья несчастна по-своему», где кризис сравним с несчастной семьей. Иными словами, причины и признаки всех кризисов отличаются друг от друга.

Проблемы показателей раннего предупреждения:

• прогнозирование кризисов в ретроспективе гораздо проще, чем в реальном времени;

• простые индикаторы работают с запозданием, позволяя скорее объяснить то, что происходило в прошлом, чем спрогнозировать дальнейшую ситуацию;

• сигналы часто сопровождаются большим количеством «шума», а также варьируются в зависимости от ситуации, поэтому трудно сказать, какая модель дает лучший результат.

Особенности использования и интерпретации индикаторов раннего предупреждения и как их лучше использовать:

• не для попытки спрогнозировать кризисы, т.к. в этом случае ошибки первого и второго рода будут частым явлением, а требование большей прогнозной способности может привести к потере доверия;

• для обнаружения уязвимостей, способных спровоцировать появление кризисов, подобных предыдущим;

• в качестве дополнительного инструмента определения фазы экономического цикла, т.к. существенные изменения показателей могут свидетельствовать о росте вероятности кризиса. Для высокочастотного мониторинга уровня риска.

Как сделать прогнозирование эффективнее:

• использовать институциональные механизмы, которые бы заставляли значимых участников рынка внимательнее относиться к возможным негативным событиям, в т.ч. использовать стресс-тестирование с воображением;

• уделять больше внимания новым всесторонним исследованиям, осмысленно использовать исторический опыт и рассматривать больше вариантов будущих событий;

• обращать внимание на закономерности. Например, риски, как правило, аккумулируются там, где к ним растет аппетит и объем денежных вливаний.

Роль стресс-тестов как инструмента анализа системного риска:

• количественное измерение возможных макроэкономических сценариев;

• количественная оценка «усилителей» риска (факторов заражения финансовых рынков организациями, изначально подверженных риску собственных убытков).

На настоящий момент макропруденциальное регулирование сделало колоссальные шаги по повышению стабильности глобальной финансовой системы. В период с 1930-х гг. по наши дни было принято огромное множество мер международного уровня по предупреждению и сдерживанию кризисных явлений. В последнее десятилетие наблюдаются тенденции к повсеместному приведению национальных пруденциальных норм в соответствие с международными стандартами, разработанными МВФ и другими организациями. Это касается и внедрения динамических резервов капитала, и перехода многих государств к модели мегарегулирования, а также создания ограничительных мер для системно значимых финансовых институтов, совершенствования законодательной базы и т.д. Однако, несмотря на прилагаемые усилия, регуляторам по-прежнему не удается до конца предвидеть финансовые кризисы и спады, как тот, что произошел в 2014 г. Поэтому МП по-прежнему нуждается в совершенствовании своего прогнозного инструментария. В следующих пунктах данной работы приводятся предложения по совершенствованию российской системы МП в части выявления и оценки системных рисков с помощью внедрения индексов миграционного и усложненного дрифтов.

Современные модели прогнозирования системных рисков, индексы миграционного и усложненного дрифта в МП

На сегодняшний день в условиях роста глобализационных процессов, с одной стороны, и появления все новых финансовых инструментов и механизмов, имеющих мало изученную природу, с другой стороны, многими исследователями и специалистами регуляторных органов проводятся работы по созданию новых и усовершенствованию существующих инструментов выявления системных уязвимостей, предупреждения кризисных явлений. Ниже представлены наиболее интересные из них, на наш взгляд, с точки зрения потенциала использования и особенностей применяемых методов:

Методология Камински - методология построения индикаторов раннего оповещения о появлении сбоев финансовой системы, предполагающая использование исторических данных показателей финансовой устойчивости и наблюдение за их отклонениями [17] (Kaminsky, Lizondo, Reinhart, 1998). За максимально и минимально допустимые значения отклонений берутся соответствующие отклонения в периоды прошлых кризисов. Когда определенные показатели превышают критическую отметку, появляется сигнал о наличии системной уязвимости. Это позволяет другим исследователям формировать на ее основе более сложные агрегированные индексы, способные учитывать изменения сразу нескольких показателей.

Модель Ло Дюка и Пелтона - модель, построенная с использованием методологии Камински. Ученые включили в свой индекс данные о квартальных изменениях таких переменных, как количество выданных кредитов, размер собственного капитала банков, курсы валют и изменение рыночных цен активов в промежутке между 1990 и 2009 гг. Сигнал о наличии кризисных тенденций они назвали «Системным событием». Данный сигнал может принимать лишь значение 1 либо 0 в зависимости от наличия критических отклонений показателей, входящих в индекс [18] (Lo Duca, Peltonen, 2011).

Погрешность данной модели ставит регуляторов перед выбором между ошибкой первого и второго рода. Поэтому исследователи создали функцию предпочтений регулятора для своей модели:

Цц) = ц (С /(А + С)) + (1 - ц) (В / (В + Б)),

где А - вероятность появления сигнала и последующего наступления системного события (т.е. сигнал оказывается верным); В - вероятность появления сигнала и последующего ненаступления системного события (т.е. сигнал оказывается неверным - ошибка второго рода); С - вероятность того, что индикатор не покажет сигнал, но системное событие в результате произойдет (т.е. сигнал не сработает - ошибка первого рода); Б - вероятность того, что индикатор не покажет сигнал и системное событие в дальнейшем не произойдет; С / (А + С) - вес ошибки первого рода; В / (В + Б) - вес ошибки второго рода; ц - уровень предпочтений регулятора в отношении ошибок 1 и 2 рода;

Сводный индекс раннего оповещения Исраелян М.А. и Кадомцевой С.В. - индекс, объединяющий в себе сигнальный метод, метод индексирования и эконометрический метод, построенный на данных, регулярно публикуемых в открытых источниках [14] (Kadomtseva, Israelyan, 2015).

Данный индекс учитывает изменения сразу ряда макроэкономических показателей и показателей финансовой устойчивости. Помимо предупреждения о наличии уязвимости, индекс способен оценивать степень изменений в экономике. Модель опирается прежде всего на показатели, демонстрировавшие наиболее мощные сигналы во время прошлых кризисов. Однако т.к. причины каждого нового системного сбоя

могут различаться, показатели, претерпевшие наибольшие отклонения в предыдущий кризис, могут оказаться неэффективными для прогнозирования будущих кризисов. Кроме того, в сводном индексе показатели взвешиваются при помощи распределения Гоббса, подразумевающем присвоение большего веса той переменной, которая демонстрирует самый сильный сигнал. При этом изменения конъюнктуры, нормативно-правовой базы и иных условий с момента предыдущих кризисов может свести значение выбранной переменной к очень низкому уровню (что представляется весьма вероятным с учетом того, что регуляторы стремятся зарегулировать прежде всего те элементы финансовой системы, которые больше всего повлияли на появление кризиса), а возможное нарастание новых негативных тенденций могут спровоцировать совершенно другие факторы. В ходе анализа было установлено, что индекс дает лишь слабые сигналы за некоторое время до наступления кризиса, настолько, что их можно спутать с «шумом», а наиболее сильный сигнал появляется уже непосредственно перед кризисом или в момент его наступления.

Метод стресс-тестирования, (в т.ч. используется Банком России) - модель, предусматривающая анализ влияния заданных сценариев изменений определенных показателей на уровень устойчивости банковского сектора [20] (Уо1коу, 2017). Модель учитывает данные всей российской банковской системы и помогает анализировать как вместе, так и по отдельности возможные последствия кризисных явлений, вытекающих из кредитного, рыночного риска и риска ликвидности банковской системы. Модель позволяет оценивать воздействие макроэкономических изменений на финансовую устойчивость банковской системы, но не дает оценки обратного воздействия. Другим недостатком метода стресс-тестирования является слишком низкий горизонт прогнозирования (1 год), который не позволяет в достаточной мере оценить степень возможных последствий системных сбоев.

Автором предлагается дополнить инструментарий, которым сегодня располагает система макропруденциального регулирования (в частности российского) индикаторами миграционного и усложненного дрифтов Э. Ирматовой и закрыть тем самым пробелы, вытекающие из недостатков уже активно применяемых моделей.

Индексы миграционного и усложненного дрифтов, описанные во втором пункте, обладают рядом уникальных характеристик, выделяющих их из числа других индикаторов. Во многом это обусловлено отличием в наборе исходных данных и методах, используемой для построения прогнозов на их основе.

Одним из важных преимуществ индексов, основанных на данных матриц рейтинговых переходов, является также тот факт, что они, как и классические индикаторы раннего предупреждения, учитывают изменения показателей финансовой устойчивости, но первичные данные об этих изменениях в данном случае более точны, т.к. их обработка и анализ осуществляются еще на микроуровне рейтинговыми агентствами.

Таким образом, если изначально агрегированные данные о показателях финансовой устойчивости отражают лишь «среднюю температуру по больнице» и, следова-

тельно, при их применении в индикаторах раннего предупреждения сигнал о наличии уязвимости появляется лишь при смещении этой средней величины, то данные о рейтинговых переходах могут сигнализировать о негативных тенденциях даже тогда, когда все или большинство общеэкономических показателей финансовой устойчивости находятся в пределах нормы.

Иными словами, если ряд предприятий находится в состоянии, близком к банкротству, но есть и ряд предприятий, которые обеспечивают совокупный прирост показателей финансовой устойчивости, то в среднем на всю совокупность предприятий показатели могут выглядеть нормально или позитивно. Но при этом банкротство сразу большинства или всех предприятий, находящихся в плохом состоянии, может привести к негативным последствиям и для «здоровых» предприятий, если те являются их контрагентами. При этом индексы миграционного и усложненного дрифтов способны спрогнозировать такую ситуацию и своевременно принять меры, так как они чувствительны к снижению устойчивости в т.ч. отдельно взятых предприятий независимо от состояния агрегированных показателей финансовой устойчивости.

В таблице приведено сравнение ключевых прогнозных моделей и индексов миграционного и усложненного дрифтов по ряду важных характеристик. Как можно видеть из таблицы, индикаторы Э. Ирматовой превосходят аналоги по большинству пара-

Таблица

сравнительные характеристики моделей прогнозирования кризисов

миграционный дрифт усложненный дрифт стресс-тестирование методология камински (и индексы, построенные на ее основе)

Способность прогнозировать кризисы + + + +

Доступность исходных данных + +/- (в зависимости от набора переменных) +/- (в зависимости от набора переменных)

Универсальность показателей + + - -

Необходимость постоянной корректировки модели + - + +

Возможность прогнозирования в реальном времени + + - +

Оценка общего состояния экономики + + - -

Оценка вероятности дальнейшего ухудшения/улучшения + +

Источник: составлено автором на основе сравнительного анализа

метров, включая: возможность оперативной оценки рыночного состояния, мониторинга уязвимостей в реальном времени, отсутствие необходимости постоянной корректировки модели и др. На основании вышесказанного считаем, что данные индексы способны послужить хорошей поддержкой в проводимой Банком России макропру-денциальной политике в части предупреждения экономических кризисов, анализа общего состояния экономики и последующего планирования.

заключение

В ходе данной работы был проведен анализ текущего состояния международной системы макропруденциального регулирования. Данный анализ показал, что в современных условиях для эффективного выполнения основных функций макропруден-циальной политики (противодействие системному риску, повышение финансовой стабильности и др.) в ходе ее реализации должен соблюдаться ряд принципов, распространяющихся в т.ч. на ее организацию, распределение основных усилий и временных ресурсов, на подходы в определении источников системного риска и, безусловно, на отношение регуляторов к индексам раннего оповещения, способам и сферам их применения.

В данной связи возможности индексов миграционного и усложненного дрифтов, разработанных ранее Э. Ирматовой, представляются нам ключом к повышению качества российского макропруденциального регулирования, его приближению к международным стандартам и соблюдению упомянутых принципов. Поскольку некоторые из тезисов (которые, по нашему мнению, можно тоже воспринимать как принципы), выдвинутых советником Департамента денежных рынков и рынков капитала МВФ, Стивом Филлипсом в докладе о вызовах и результатах анализа системного риска, гласят, что природа у всех кризисов - разная и нет смысла использовать индексы раннего оповещения для прогнозирования кризисов, опираясь на исторические данные, вместо этого следует регулярно отслеживать общее состояние рынков, применять индикаторы для определения фазы экономического цикла. Индексы миграционного и усложненного дрифтов являются именно такими инструментами, которые позволяют, с одной стороны, своевременно выявлять понижательные и повышательные тенденции, а с другой - проводить экспресс-оценку общего состояния отдельных рынков, отраслей или целой экономики, чего не могут в полной мере делать другие индикаторы.

Анализ методов, используемых в построении индексов раннего оповещения, показал, что миграционный и усложненный дрифты имеют в своей основе принципиально отличный от подавляющего большинства других индикаторов способ прогнозирования и агрегирования данных. Это позволяет им не привязываться к конкретным показателям финансовой устойчивости, финансовым инструментам, рынкам и т.д., а также демонстрировать более высокую чувствительность к рыночным изменениям.

В виду вышесказанного автор рекомендует внедрить индексы миграционного и/ или усложненного дрифтов в макропруденциальное регулирование, проводимое

Банком России, в целях укрепления существующей системы раннего оповещения об уязвимостях.

благодарности:

Автор выражает глубокую благодарность К.Н. Корищенко за ценные советы.

источники:

1. Официальный сайт Национального рейтингового агентства. [Электронный ресурс].

URL:http://www.ra-national.ru.

2. CODE OF CONDUCT FUNDAMENTALS FOR CREDIT RATING AGENCIES - доку-

мент IOSCO (International Organization of Securities Commissions) 2008

3. European Securities and Markets Authority official web site. [Электронный ресурс].

URL: https://www.esma.europa.eu.

4. Altman E.I. The Importance and Subtlety of Credit Rating Migration // Journal of Banking

& Finance. - 1998. - p. 10-11.

5. Lando D., Skodeberg T.M. Analyzing rating transitions and rating drift with continuous

observations // Journal of Banking and Finance. - 2002. - № 26. - p. 423-444.

6. Официальный сайт Банка России. [Электронный ресурс]. URL: http://www.cbr.ru.

7. Karminsky A.M., Polozov A.A. Handbook of Ratings. Approaches to Ratings in the Economy,

Sports, and Society. - Springer International Publishing Switzerland, 2016. - 356 p.

8. Edward I.Altman and Herbert A.Rijken (2004). How Rating Agencies achieve rating

stability

9. J. Witzany, Rating and Scoring Systems. Credit Risk Management, DOI 10.1007/978-3-

319-49800-3_3

10. Steven Scalet • Thomas F. Kelly. The Ethics of Credit Rating Agencies: What Happened and the Way Forward. Springer Science+Business Media B.V. 2012

11. Imad A. Moosa The regulation of credit rating agencies: A realistic view // Journal of Banking Regulation. - 2016. - № 2. - p. 180-200. - doi: 10.1057/jbr.2015.9.

12. Challenges and Cautions in Analyzing Systemic Risk. Steve Phillips. Advisor, Monetary and Capital Markets Department, IMF Annual Regional Seminar on Financial Stability Issues; October 20-22, 2016

13. Каурова Н. Макропруденциальное регулирование финансовых рынков // Государственный университет минфина россии. финансовый журнал. - 2012. - № 1. - c. 5-18.

14. Кадомцева С.И., Исраелян М. Макропруденциальное регулирование и разработка системы раннего оповещения о потенциальном возникновении финансовой нестабильности в России // Научные исследования экономического факультета. электронный журнал. - 2015. - № 4((18)). - c. 7-27.

15. Кузнецова В.В. Политика финансовой стабильности: Международный опыт. / Монография. - М.: КУРС, 2014. - 48 c.

16. Jan Babecky, Tomás Havránek, Jakub Matéjú, Marek Rusnák, Katerina Smídková and Borek Vasícek, «Early Warning Indicators of Economic Crises: Evidence from a Panel of 40 Developed Countries», 2011

17. Kaminsky G., Lizondo S., Reinhart C. Leading Indicators of Currency Crisis // A quarterly journal of the IMF. - 1998.

18. Lo Duca M., Peltonen T.A. Macro-Financial Vulnerabilities and Future Financial Stress

- Assessing Systemic Risks and Predicting Systemic Events // ECB Working Paper Series.

- 2011. - № 1311.

19. МЕЛЬНИКОВ Р.М. Макропруденциальное регулирование: зарубежные подходы и пути реализации в отечественных условиях // Финансовая аналитика: проблемы и решения. - 2014. - c. 10-19.

20. Волков И.И. Макроэкономический анализ взаимодействия денежно-кредитной и бюджетной политики государства. / Монография. - М.: Креативная экономика, 2017. - 264 c.

21. Ирматова Э.А. О двух индексах изменения рыночного состояния на основе матриц рейтинговых миграций // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. - 2015. -№ 2. - c. 99-112. - doi: 10.18334/grfi.2.2.532.

22. Уманец О.П. Финансовый акселератор: мифы и реальность // Экономика и управление: проблемы, решения. - 2013. - № 4. - c. 2-12.

23. Фролов А.В. Денежная трансмиссия при капиталистическом и административно-плановом развитии экономики // Уникальные исследования XXI века. - 2015. - № 7(7). - c. 266-276.

REFERENCES:

Altman E.I. (1998). The Importance and Subtlety of Credit Rating Migration Journal of

Banking & Finance. 10-11. European Securities and Markets Authority official web site. Retrieved from https:// www.esma.europa.eu

Frolov A.V. (2015). Denezhnaya transmissiya pri kapitalisticheskom i administrativno-planovom razvitii ekonomiki [Money transmission in capitalist and administrative-planned development of the economy].Unikalnye issledovaniya XXI veka. (7(7)). 266-276. (in Russian). Imad A. Moosa (2016). The regulation of credit rating agencies: A realistic view Journal

of Banking Regulation. 18 (2). 180-200. doi: 10.1057/jbr.2015.9. Irmatova E.A. (2015). O dvukh indeksakh izmeneniya rynochnogo sostoyaniya na osnove matrits reytingovyh migratsiy [On two indices of market state change based on rating migration matrices]. Global Markets and Financial Engineering. 2 (2). 99112. (in Russian). doi: 10.18334/grfi.2.2.532.

Kadomtseva S.I., Israelyan M. (2015). Makroprudentsialnoe regulirovanie i razrabotka sistemy rannego opovescheniya o potentsialnom vozniknovenii finansovoy nestabilnosti v Rossii [Macroprudential regulation and early announced development of the potential emergence of financial instability in russia]. Scientific research of the Faculty of Economics. Electronic journal. 7 (4((18))). 7-27. (in Russian).

Kaminsky G., Lizondo S., Reinhart C. (1998). Leading Indicators of Currency Crisis A quarterly journal of the IMF. 45

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Karminsky A.M., Polozov A.A. (2016). Handbook of Ratings. Approaches to Ratings in the Economy, Sports, and Society Springer International Publishing Switzerland.

Kaurova N. (2012). Makroprudentsialnoe regulirovanie finansovyh rynkov [Macroprudential Regulation of Financial Markets]. The Journal of Finance. (1). 5-18. (in Russian).

Kuznetsova V.V. (2014). Politika finansovoy stabilnosti: Mezhdunarodnyy opyt [Financial stability policy: international experience] M.: KURS. (in Russian).

Lando D., Skodeberg T.M. (2002). Analyzing rating transitions and rating drift with continuous observationsJournal of Banking and Finance. (26). 423-444.

Lo Duca M., Peltonen T.A. (2011). Macro-Financial Vulnerabilities and Future Financial Stress - Assessing Systemic Risks and Predicting Systemic Events ECB Working Paper Series. (1311).

Melynikov R.M. (2014). Makroprudentsialnoe regulirovanie: zarubezhnye podkhody i puti realizatsii v otechestvennyh usloviyakh [Macro-prudential regulation: international approaches and ways of implementation in domestic conditions]. Financial Analytics: Science and Experience. 7 10-19. (in Russian).

Umanets O.P. (2013). Finansovyy akselerator: mify i realnost [Financial accelerator: myths and reality].Economics and management: problems, solutions (Ekonomika i upravleniye: problemy, resheniya nauchno-prakticheskiy zhurnal). (4). 2-12. (in Russian).

Volkov I.I. (2017). Makroekonomicheskiy analiz vzaimodeystviya denezhno-kreditnoy i byudzhetnoy politiki gosudarstva [Macroeconomic analysis of the interaction of monetary and budgetary policy of the state] M.: Kreativnaya ekonomika. (in Russian).

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.