CC BY
176
Международная кооперация
УДК 339.9
КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ РИСКОВ МЕЖДУНАРОДНОЙ КООПЕРАЦИИ
р.в. кашбразиев,
кандидат экономических наук, соискатель научной степени доктора наук по кафедре мировой экономики и международных финансовых отношений E-mail: [email protected] Финансовый университет при Правительстве российской Федерации
В статье отмечается, что международная производственная кооперация является важнейшим фактором, определяющим характер взаимоотношений России с мировой экономикой и возможность перехода ее предприятий на новый технологический уровень. В то же время налаживание международных кооперационных связей сопряжено с многочисленными рисками.
Представлена классификация всех возможных категорий рисков международной кооперации с выделением финансовых рисков как событий, представляющих опасность возникновения непредвиденных потерь или недополученных доходов на макро- и микроуровнях. Предложена новая методика оценки финансовых рисков международной кооперации на макроуровне, основанная на модели пропорциональных рисков. Авторская модель оценки рисков международной кооперации построена с использованием следующих показателей: «устойчивость международных резервов РФ» (как результирующий признак), «уменьшение доли продукции машиностроения в структуре российского экспорта» и «разрыв между ключевыми ставками центробанков ЕС и РФ» (как независимые переменные).
Сделан вывод о том, что основную опасность в плане финансовых потерь представляют страновой и рыночный риски. Первый связан с вхождением предприятий РФ в глобальные производственные сети с продуктами, обладающими низкой добавленной стоимостью (т.е. из-за сырьевой специализации страны). Второй вызван слишком тесной междуна-
родной финансовой кооперацией российских компаний с зарубежными финансовыми институтами в силу низких процентов по кредитам. Однако из-за высоких валютных и суверенных рисков данный вид международной кооперации ведет к возрастанию корпоративной задолженности страны, он может иметь негативное влияние на экономику, став причиной существенных денежных потерь РФ в будущем.
С учетом выводов, полученных в результате моделирования рисков международной кооперации, сформулированы рекомендации для макроэкономической политики РФ.
Ключевые слова: финансовые риски, международная кооперация, модель оценки рисков, страновой риск, рыночный риск
Актуальность темы исследования
В настоящее время развитие экономики России нуждается в инновационном рывке. Опыт индустриально развитых стран показывает, что производство новых высокотехнологичных товаров требует создания целой сети кооперационных связей с производственными предприятиями, научными организациями и финансовыми институтами со всех уголков планеты [14, 19, 20]. В этих условиях международная производственная кооперация (МПК) становится важнейшим фактором, определяющим характер взаимоотношений экономики Российской
Федерации с глобальной экономикой и возможность перехода ее предприятий на новый технологический уровень. Однако налаживание международных кооперационных связей сопряжено с многочисленными финансовыми рисками.
Следствием глобального финансового кризиса 2007-2009 гг. стали нарастание волатильности мировых финансовых рынков и повышение уровня рисков международных кооперационных проектов, что делает актуальным развитие методов оценки и управления рисками международной кооперации. Практика показала, что волатильность в состоянии мировых финансовых рынков приводит к росту процентных ставок для предприятий стран с формирующимися рынками, увеличению их задолженности перед западными банками и снижению доступности зарубежных кредитных ресурсов. В итоге наблюдается увеличение следующих рисков МПК:
- сокращение инвестиционных потребностей компаний;
- снижение их активности на зарубежных рынках;
- снижение объемов иностранных инвестиций в национальную экономику.
Это положение можно проиллюстрировать на примере России. Согласно данным Росстата, в I квартале 2014 г. российские компании сократили вложения в основной капитал на 4,8% по сравнению с тем же периодом предыдущего года.
В силу структурной слабости российского финансового сектора, результат которой проявляется в виде отсутствия крупных и долговременных займов, отечественные компании прибегают к внешнему заимствованию. Вместе с ним возрастают риски с точки зрения обеспечения сбалансированности между объемом валютных обязательств и валютных доходов корпораций. По расчетам автора, в 2013 г. внешний корпоративный долг по отношения к экспорту товаров и услуг РФ составил 82,9%. Это уже макроэкономическая проблема. Таким образом, нарастание волатильности мировых финансовых рынков и рост внешнего корпоративного долга страны делают актуальным исследование макроэкономических финансовых рисков.
Следует уточнить само понятие «финансовые риски». В наиболее общем виде финансовые риски определяются как опасность возникновения непредвиденных потерь, убытков, недополученных доходов, прибыли по сравнению с первоначальным вариантом [10]. Дальнейшее развитие концепция фи-
нансовых рисков получила в трудах Л.Н. Красавиной, О.И. Лаврушина, И.З. Ярыгиной, Т.В. Струченковой и др. Так, в коллективном труде ученых Финансового университета при Правительстве Российской Федерации «Банковские риски», опубликованном в 2008 г., риск трактуется как деятельность, рассчитанная на успех, при наличии неопределенности финансовых результатов в будущем, требующая от экономического субъекта умения и знания, как преодолевать негативные события [1]. Специалисты по управлению процентными рисками И.З. Ярыгина и Л.А. Тимошук характеризуют риск как опасность неблагоприятного воздействия изменений различных факторов на результаты деятельности кредитного института [11].
Вместе с тем в силу сложности определения рисков вопрос остается дискуссионным. Здесь можно согласиться с исследователем Р.С. Губановым, который утверждает, что «.. .в мире до сих пор нет четкого, единого, общепринятого понятии «риск»» [3]. К тому же в приведенных определениях речь идет об опасностях потерь, грозящих отдельному субъекту экономической деятельности. В данном же случае участник МПК сталкивается как с индивидуальной неопределенностью финансового результата от участия в международной кооперации (с рисками микроуровня), так и с рыночными рисками, имеющими макроэкономическую природу. В связи с этим задачами настоящего исследования являются:
1) классификация рисков международной кооперации;
2) обзор методов исследования (расчета) рисков для достижения конечной цели - разработки динамической макроэкономической модели оценки финансовых рисков международной кооперации.
Классификация рисков международной кооперации
В условиях глобализации мировой экономики вхождение компаний страны в глобальные производственные (кооперационные) сети сопровождается всевозможными рисками. Следует отметить, что участники международной кооперации сталкиваются не с одним отдельным риском, а со всей совокупностью разнообразных рисков. Под воздействием различных факторов формируется ситуация, характеризующая возможность наступления рисковых событий на микро- и макроэкономи-
ческом уровнях. Если первые могут отразиться на результате деятельности отдельных субъектов международных экономических отношений (расходы, убытки, потери), то вторые - на общенациональных экономических показателях.
Риски возникают при реализации любого международного проекта, в том числе по совместному производству. Целью его участников является получение прибыли, что неизбежно связано с риском, поскольку в рыночной экономике действует закономерность «максимум риска - максимум прибыли». Они сталкиваются со следующими рисками:
- изменение цены товара после заключения контракта;
- отказ импортера от принятия товара;
- неплатежеспособность покупателя;
- неустойчивость валютных курсов;
- колебания процентных ставок;
- неблагоприятный инвестиционный климат;
- недостаточная защищенность прав собственности в той или иной стране и т.д.
Эти риски могут быть названы финансовыми рисками МПК на микроуровне. Их основные группы представлены в табл. 1.
Анализ данных табл. 1 показывает, что участники МПК при реализации совместных проектов подвергаются разнообразным коммерческим и финансовым рискам, как и все участники международных экономических отношений. Эти риски возникают на различных стадиях формирования и реализации международных кооперационных связей - заключения контрактов, финансирования инвестиций, организации производства и т.д.
Финансовые риски МПК на макро- и микроуровнях связаны с неопределенностью финансового результата от встраивания российских компаний в глобальные кооперационные сети. Но если финансовые риски микроуровня могут затронуть предприятия избирательно (значение случайной величины события, которое может наступить, находится в определенном интервале), то финансовым рискам на макроуровне подвергаются все участники международных экономических (в том числе валютно-кредитных и финансовых) отношений. Они могут быть классифицированы в виде типовых рисков, представленных в табл. 2.
Макроэкономические финансовые риски, как показывает анализ данных табл. 2, характеризуют общие для всех участников МПК угрозы, связанные с возникновением убытков, агрегируя частные
Таблица 1
Основные группы финансовых рисков международной кооперации на микроуровне [4, 5, 9, 15]
Группа Характеристика
Ценовые риски Изменение цены товара после заключения международного контракта. Вероятность изменения цен с изменением процентных ставок
Риски ликвидности Неспособность предприятия сформировать финансовые средства для своевременного обеспечения своих финансовых обязательств по МПК
Кредитные риски Потенциальная опасность невозвращения контрагентом одного из участников МПК предоставленных ранее средств
Валютные риски Опасность возникновения валютных потерь с изменением курса валют: - возможность убытков в результате изменения курса валюты цены по отношению к валюте платежа; - неблагоприятное воздействие изменения курса валюты на финансовое положение предприятия; - обесценение активов, используемых для обеспечения зарубежных займов, из-за девальвации национальной валюты
Страховые риски Опасность наступления страхового события
Процентные риски Возможность роста (падения) процентных ставок и ограничение доступности кредитов (снижение стоимости инвестиционного портфеля участника МПК и корректировка залоговых обязательств). Финансовые потери могут возникнуть вследствие неблагоприятных изменений процентных ставок по активам, пассивам и забалансовым операциям банка. При изменении процентной ставки предприятие не может получить необходимый кредит для участия в МПК
Инфляционные риски Опасность потерь в связи с ростом инфляции в стране контрагента
Банковские риски Опасность недополучения прибыли банками, обслуживающими международную кооперацию
Операционный риск Возможность потерь от сбоев в системе управления международными бизнес-процессами и производственными процессами
Рыночные риски Изменение конъюнктуры финансовых и товарных рынков. Смена стадий экономического цикла
риски на национальном уровне. Вместе с тем в российской экономике существуют дополнительные макроэкономические факторы, формирующие риски МПК на макроуровне:
Таблица 2
Основные группы финансовых рисков международной кооперации на макроуровне [13, 15, 16, 17]
- высокие (низкие) цены на нефть;
- политика наращивания бюджетных расходов в социальной сфере;
- отток капитала из страны и т.д. Усиление финансовых рисков на макроуровне
отражается на следующих общенациональных экономических показателях:
- курс национальной валюты;
- активное сальдо торгового баланса страны;
- состояние финансовых рынков;
- устойчивость бюджетной системы;
- чувствительных к изменению факторов риска МПК.
Особенно это заметно по таким индикаторам, как объемы международных резервов страны, ве-
личина стабилизационного и резервного фондов. Динамика международных резервов в наибольшей степени чувствительна к изменению странового и рыночного рисков. Ключевым элементом здесь является процентный риск. Поэтому при определении странового риска наряду с показателями суверенного риска (кредитного рейтинга страны) важно учитывать такие позиции, как место страны в международном разделении труда, наличие отраслей международной производственной специализация, качество структуры национального экспорта и т.д. С точки зрения экономической безопасности страна должна специализироваться на производстве достаточно широкого круга товаров и услуг, включая современные высокотехнологичные производства. Можно однозначно утверждать, что в современном мире Россия рискует, имея на глобальном рынке высоких технологий долю, равную всего 0,3% (в то время как доля КНР - партнера по БРИКС, близка к 10%) [6].
Еще одним серьезным фактором риска международной кооперации, угрожающим нашей стране, выступает корпоративная задолженность перед западными банками. На взгляд автора, вероятность наступления данного рискового события определяется следующими двумя фундаментальными причинами.
1. Структурная слабость российского финансового сектора. Именно этим вызвано замедление темпов экономического роста РФ, наблюдаемого в последнее время (начиная со II квартала 2012 г.). Российский финансовый сектор не способен предложить субъектам хозяйственной деятельности крупные и долговременные займы. Выходом являются внешние заимствования. Однако существуют риски, связанные с обеспечением сбалансированности между объемами валютных обязательств и валютных доходов корпораций. В 2013 г. внешний корпоративный долг по отношению к экспорту товаров и услуг РФ составил 82,9%, хотя соотношение «внешний корпоративный долг / ВВП» равно вполне комфортным 21,2%1.
2. В условиях кризиса Банк России проводил процентную политику без учета ситуации на глобальных рынках, повышая процентные ставки, в отличие от центробанков развитых стран, значительно их снижавших. Это привело к сокращению кредитов. В теоретическом плане считается, что
1 Расчеты автора по данным Банка России и Росстата.
Группа Характеристика
Суверенный риск Риск, связанный с финансовым положением государства, всех его экономических агентов
Страновой риск Политическая, экономическая и социальная нестабильность в стране, в экономику которой вложены или планируется вложить значительные инвестиции. Непоследовательность при проведении экономической политики: - увеличение налоговой нагрузки, ставок импортных пошлин; - отмена инвестиционных льгот на налог на прибыль
Риск международной специализации Риски, обусловленные структурой национального экспорта, зависимостью экономики страны от одного рынка
Стратегический риск Опасность финансовых потерь ввиду изменения покупательских предпочтений, экономической и налоговой политики
Процентный риск Вероятность финансовых потерь из-за неблагоприятных изменений процентных ставок и ограничение доступности кредитов в той или иной стране. Неодинаковая степень изменения процентных ставок по требованиям и обязательствам
Риск регулятора Возможность проведения регулятором финансового рынка политики, не вполне соответствующей ситуации на национальных и мировых финансовых рынках
Рыночный риск Вероятность снижения стоимости активов вследствие изменений процентных ставок, курсов валют, снижения цены акций, а также цен товаров
Банк России определяет эффективную денежно-кредитную политику, если он обладает независимостью при назначении процентных ставок по своим операциям, особенно при определении ставки рефинансирования. Вместе с тем, на взгляд автора, в условиях интеграции национальных финансовых рынков центральные банки должны проводить процентную политику с учетом ситуации на глобальных рынках [8].
Если национальные компании в значительных объемах привлекают долгосрочные займы на мировых финансовых рынках, то центральный банк не должен проводить независимую процентную политику. В связи с этим «разрыв между ключевыми ставками центробанков ЕС и Банка России» является важным индикатором для оценки финансовых рисков международной кооперации.
Обзор методов исследования рисков
В соответствии с общепринятой концепцией, риск - это определенное событие, которое может произойти с некоторой долей вероятности. Под воздействием различных факторов риска формируется ситуация, характеризующая возможность наступления рискового события. Под рисковым событием понимается любой неблагоприятный исход, который может быть получен в результате деятельности экономического субъекта (расходы, убытки, снижение прибыли, потеря капитала и т.д.).
Вероятностный подход к определению финансовых рисков субъектов международной экономической деятельности активно применяется в микроэкономических исследованиях. Для интервальной оценки финансовых рисков широко используется методика определения стоимости под риском (Value-at-Risk, УаЯ) [9]. Согласно данной методике УаЯ обозначает максимально возможную величину потерь с заданной вероятностью изменения цены актива, которая не будет превышена в течение определенного периода времени. Например, VaR в 10 млн долл. в день с вероятностью 98% означает, что потери компании не превысят этой суммы с этой же вероятностью. Преимущества метода в том, что он позволяет оценить риски по операциям на различных финансовых рынках и агрегировать риски отдельных позиций в единую величину для всего портфеля.
Модель VaR может быть использована и для оценки инвестиционных рисков. Проанализировав
риски российского бизнеса, М. Гинзбург, Д. Митин и О. Чепьюк определили среднероссийский уровень инвестиционного риска и пришли к выводу, что риск вложений в сектор телекоммуникаций и машиностроения - ниже среднего уровня. Это как раз те сектора национальной экономики, которые в наибольшей степени задействованы в МПК. В 2007-2011 гг. риски в машиностроении были на 0,97% ниже среднероссийского риска благодаря мерам государственной гарантированной поддержки экономической политики - государственных кредитных гарантий для инвестиционных программ [2]. Таким образом, VaR представляет собой универсальный подход к измерению рыночного риска, основанный на вероятности. За последние десятилетия он стал одним из самых популярных методов оценки риска в компаниях различного типа.
Оценка макроэкономических финансовых рисков как вероятности наступления некоторого события с негативными последствиями из-за событий на макроуровне связана с анализом и оценкой категории «страновой риск». Сделки между контрагентами разных стран подвергаются дополнительному риску, который отсутствует во внутренних экономических отношениях. Оценка уровня рисков страны является важной при осуществлении всех видов международных коммерческих, валютно-кредит-ных и финансовых операций, поскольку экономические агенты могут сталкиваться с политической нестабильностью, коррупцией, несовершенством хозяйственного законодательства, слабой защитой собственности, несоблюдением авторских прав, гражданскими беспорядками, войнами и другими событиями. Анализом и оценкой странового риска занимаются такие специализированные международные рейтинговые компании, как Standard & Poor's, Moody's, Fitch Ratings и др. Исследователи оценивают две основные группы рисков - политические и экономические. Среди последних можно выделить рыночные и производственные. В настоящее время в мире создано большое количество моделей оценки страновых и региональных рисков [13, 17, 21].
В связи с этим при разработке методики исследования финансовых рисков МПК вполне естественным является обращение к аппарату теории вероятностей. Вероятностный подход основывается на численном измерении влияния факторов риска на эффективность проектов МПК P. С учетом того, что вероятность рискового события Eявляется коли-
чественной оценкой возможности его наступления, данную вероятность можно представить в виде: 0 < Р(Ег) < 1,
для 7 = 1, 2...п.
Общая сумма финансовых рисков МПК будет равна
Кшс = Р( Е1) + Р( Е2) +... + Р( Еп) = X Р(Е).
Вместе с тем не все слагаемые последнего уравнения равнозначны. В теории вероятностей и математической статистике применяются следующие три метода определения вероятности [12].
1. Классический метод. Вероятность рассматриваемых сценариев определяется как Р(Ы) = 1/п. Применяется, как правило, для определения выигрыша в теории игр.
2. Статистическое определение вероятности. В условиях реального рынка классические методы определения вероятности могут не работать. Например, вероятность того, купят ли потребители новый товар или нет, отнюдь не равна S. Эта вероятность может быть определена на базе объективного (частотного) подхода, предполагающего наличие объективной неопределенности, присущей факторам риска.
3. Субъективный метод. В этом случае распределение случайной величины наступления события также неизвестно, но оно не может быть определено классическим методом, а для применения статистических методов недостаточно данных. Вероятность отдельных событий (например, выигрыш национальной сборной на чемпионате по футболу) определяется уровнем веры в ее победу, т.е. экспертным путем. Соответственно перечисленным методам можно выделить три класса рисков.
1. Объективная вероятность наступления рисков, когда вероятность наступления рассматриваемых событий известна, однако неизвестно, какое конкретное значение примет случайная величина.
2. Объективная интервальная неопределенность риска, когда значение случайной величины также неизвестно, но известно, что оно находится в определенном интервале.
3. Субъективная вероятность наступления рисков. В данном случае вероятность понимается как степень уверенности в истинности суждения. Итак, количественная оценка финансовых рисков МПК на макроуровне может быть произведена на базе определения объективных и субъективных
вероятностей. Разработка методики расчета финансовых рисков предполагает определение ряда показателей, характеризующих риски кооперации страны в мировую экономику, и методов оценки объективной неопределенности, присущей факторам риска. В качестве одного из методов может быть использован байесовский подход к определению вероятности события
Р( А) = £ Р( А / В,) Р(В),
1=1
где А - результирующее событие;
В. - факторы риска.
В качестве результирующего признака, объясняющего результат наступления рисков МПК (т.е. событие А), может служить любой из следующих показателей:
- уменьшение международных резервов страны
[5];
- отрицательное сальдо счета текущих операций платежного баланса страны;
- сокращение доли страны в общемировом экспорте;
- снижение доли машиностроения в национальном экспорте ниже порогового значения а как признак ослабления конкурентоспособности страны, ее технологического суверенитета и экономической безопасности;
- отсутствие устойчивого долговременного экономического роста (снижение темпов экономического роста, отставание от среднемировых темпов роста) и т.д.
Под В. понимаются все значительные факторы риска:
1) риски участия в международном разделении труда или риски специализации страны;
2) риски потери линий кооперационных связей (разрыв хозяйственных отношений, распад региональных торговых союзов, удаленность от транспортных путей в результате появления новых технологий транспортировки и т.д.);
3) таможенные барьеры;
4) процентный риск;
5) валютный риск;
6) связанные иностранные кредиты;
7) задолженность российских компаний перед зарубежными банками;
8) международные финансовые риски (политика количественного смягчения США, долговые проблемы ЕС, замедление экономического роста Китая и т.д.);
9) прочие факторы риска.
Однако в связи с необходимостью соблюдения условия В = 1 практическое применение формулы данного подхода представляется проблематичным, поскольку не все факторы можно учесть.
Данное препятствие может быть преодолено за счет метода оценки надежности (выживаемости) основного рискового события. Мера надежности изучаемого риска может быть представлена как функция опасности ДУ, В), зависящая от множества факторов влияния В Распространенной функцией опасности является экспоненциальная зависимость от факторов воздействия - модель пропорциональных рисков (модель Кокса) [18].
Модели пропорциональных рисков относятся к классу моделей выживаемости и широко используются в медицине, биологии, а также в технических науках. Применительно к данной теме перспективным является ее использование относительно анализа «выживаемости» таких результирующих финансовых показателей на макроуровне, как объемы международных резервов РФ и (особенно) Резервного фонда РФ, который призван обеспечивать выполнение государством принятых на себя расходных обязательств в случае снижения поступлений нефтегазовых доходов в федеральный бюджет.
Модель оценки финансовых рисков международной кооперации
Использование математических моделей и экономико-статистических зависимостей позволяет более адекватно оценивать финансовые риски МПК и эффективно управлять ими.
Обзор методов оценки рисков международной экономической деятельности, включая производственную кооперацию, позволяет сделать вывод, что наиболее подходящей моделью для анализа риска наступления события рассматриваемого объекта является модель пропорциональных рисков (модель Кокса). Данная общая регрессионная модель часто используется в медицинских, технических и эконометрических исследованиях для оценки выживаемости, надежности или устойчивости изучаемого объекта. Модель не связана с какими-либо предположениями относительно распределения времени выживания и предполагает, что функция интенсивности имеет некоторый уровень У, являющийся функцией независимых переменных х . [18]. Модель записывается следующим образом:
У{(У), (X,х2,...,хп)} = У0(0 ехр (Ьх +... + Кхп),
где У{(У), (хрх2,..., хп)} - результирующий риск;
У - время жизни;
х1, х2,..., хп - независимые переменные;
У0(У) - базовый (фоновый) риск;
Ь1,..., Ьп - коэффициенты регрессии.
Из математической записи модели отчетливо видно, что риск рассматривается как функция, зависящая от времени. Макроэкономический риск (риски) - не единичная вероятность, и поэтому может принимать значения больше 1.
Множитель У0(У) является базовой функцией интенсивности, она равна интенсивности в случае, когда все независимые переменные равны нулю. Это базовый риск, одинаковый для всех объектов. Можно линеаризовать эту модель, поделив обе части соотношения на У0(t) и взяв натуральный логарифм от обеих частей
/п[У{(0, (Х1,Х2,..., хп)} / Уо(У)] = К1X1 + ... + Ьхп.
Теперь имеется модель множественной регрессии, хорошо разработанной в теории статистики. Результаты моделирования позволяют определить динамику вероятности макроэкономического рискового события. Формула оценки финансовых рисков МПК RIntC может быть записана следующим образом:
Кшс = пу / Уо(У)] = ЬЛ + ... + ьпхп.
После выбора формы модели оценки рисков можем приступить к следующему этапу моделирования - определению конкретных признаков (переменных).
Классификация и анализ основных рисков позволяют выделить результирующий риск - основной объект наблюдения, для которого прогнозируется риск наступления события У, а также независимые переменные (предикторы), которые оказывают наибольшее влияние на объект X..
1
Основное требование к результирующему признаку У: это должен быть либо экспоненциальный (логарифмический) ряд (для оценки «выживаемости» или устойчивости изучаемого объекта), либо линейный ряд (для оценки устойчивости изучаемого объекта во времени). В качестве У выбран показатель «устойчивость международных резервов РФ», который определяется как соотношение международных резервов и ВВП. Преимущества выбора именно данного показателя в том, что линия его тренда имеет ярко выраженную экспоненциальную форму (2000-2009 гг.) и, достигнув предела, начинает снижаться, демонстрируя затухающий
характер процесса. Поэтому он хорошо подходит для оценки финансовых рисков МПК (см. рис. 1.). На взгляд автора, именно этот показатель является наиболее подходящим (в отличие, например, от динамики показателя Резервного фонда РФ или другого события А) для идентификации рисковых событий МПК. Часть валюты, поступающей в Россию от экспортных контрактов, идет на накопление международных резервов Банка России. Согласно данным, представленным на официальном сайте этой организации, за последние 10 лет - с 01.07.2005 по 01.07.2014, международные резервы РФ выросли с 152 млрд долл. до 478 млрд.
Базовая функция интенсивности У0(^) является корректирующим множителем логарифмического уравнения. Это некоторая постоянная величина, так как требуется, чтобы влияние независимых переменных было равно нулю. На взгляд автора, на эту роль идеально подходит доля монетарного золота в ВВП как наиболее устойчивого актива международных резервов РФ. Среднее значение этой величины составило 1,32% за 2000-2014 гг. и 1,02% - за 2000-2010 гг. Для удобства за У0(г) может быть принято число 1,00 (хотя может быть использован любой множитель - это не скажется на конечном результате).
Таким образом, в качестве базовой функции интенсивности могут выступать риски, угрожающие потере резервов в объеме 1% ВВП. С учетом данного допущения формула оценки финансовых рисков МПК примет следующий окончательный вид: ^ = 1пУ = Ъ.х + ... + Ъ х .
1пС 11 п п
В качестве факторных переменных X. выбраны два наиболее существенных показателя: 1) Х1 - риск специализации (как разновидность странового риска). Для определения данного риска используется показатель «уменьшение доли продукции машиностроения в структуре российского экспорта». Он выбран по той простой причине, что уменьшение доли более дорогостоящей продукции в экспорте приводит к уменьшению финансовых поступлений в страну. Доля машин и оборудования в экспорте РФ в 2013 г. составила всего 3,6%. Собственно риск специализации определяется как «20 - z.» (где z. - доля машин в экспорте) с учетом того, что в 1955-1990 гг. в структуре экспорта СССР машины, оборудование и транспортные средства превышали 20% [7]. Если Р - матрица цен на продукцию машиностроения, то финансовые
потери от данного вида риска могут быть обозначены как
I h (20 - z )р;
2) Х2 - процентный риск (как разновидность рыночного риска). Выбран показатель «разрыв между ключевыми ставками центробанков ЕС и Банка России». Ключевые ставки цен-тробанков играют первостепенную роль при установлении процентных ставок кредитных учреждений, а увеличение разрыва между ключевыми ставками создает поле градиентов, принуждая российские компании обращаться в коммерческие организации зарубежных стран за более дешевыми кредитными ресурсами. Динамика изменения исходных показателей для определения результирующего и факторных рисков международной кооперации представлены на графике (рис. 1).
Коэффициенты Ьр..., Ьп показывают влияние каждой независимой переменной (предиктора) на функцию риска.
При увеличении значения независимой переменной X . на 1% (при неизменности значения остальных переменных) риск наступления события возрастает в ехр (Ь.) раз.
На основании полученных математико-статис-тических зависимостей можно прийти к выводу, что существующая внешнеэкономическая специализация страны и текущая процентная и кредитно-денежная политика Банка России, выступая как предикторы, создают отрицательный макроэкономический фон и оказывают негативное влияние на развитие международной кооперации МПК.
Проведем оценку рисков за 2000-2014 гг. Это можно сделать по формуле:
КтС = 0,17 Х1 - 0,02X2 + 0,68. При этом ехр(0,17) = 1,19; ехр(-0,02) = 0,98.
При росте риска международной специализации РФ на 1% (т.е. при сокращении доли продукции машиностроения в национальном экспорте на 1%) (при неизменном процентном риске Х2), финансовые риски МПК увеличиваются в 1,19 раза. В свою очередь рост процентного риска на 1% (т.е. увеличение разрыва между ключевыми ставками центробанков ЕС и Банка России на 1%) (при неизменном риске специализации Хх) приводит к изменению риска международной кооперации в 0,98 раза.
40 1
35
30
25
20
15
10
О ^ <N 000 000 222
0 0 2
4 0 0 2
0 0 2
чо
0 0 2
t--
0 0 2
00
0 0 2
сл
0 0 2
•Международные резервы / ВВП
•Риск специализации
"Процентный риск
■Тренд результирующего индикатора
0 2
0 2
0 2
0 2
0 2
Рис. 1. Исходные данные для моделирования рисков за 2000-2014 гг.
Если динамику переменных отразить в относительных величинах (в процентах), то результаты моделирования будут иметь следующий вид: при уменьшении доли продукции машиностроения в национальном экспорте на 1%, логарифм доли международных резервов в ВВП сокращается на 0,17% (без логарифма: уменьшение экспорта машин и оборудования на 1% приводит к понижению доли международных резервов в ВВП на 6,91%).
Рост процентного риска на 1%, согласно данной модели, приводит к небольшому увеличению международных резервов (росту их доли в ВВП на 0,02%). Это можно объяснить слишком большим разрывом между ключевыми ставками центробан-ков ЕС и Банка России в 2000 г. (28,75%), который снижался до 2007 г. (6,5%), а с 2007 г. - вновь неуклонно возрастает.
Поскольку результаты относительно процентного риска противоречат критерию «чем меньше частные риски - тем меньше основной риск», предлагаемую модель следует протестировать на других данных.
Для этого разделим ряд, отображающий в модели риск МПК, на две части, согласно тому, что при доказательстве преимуществ выбора данного показателя была выделена часть, линия тренда которой имеет ярко выраженную экспоненциальную форму (2000-2009 гг.), и часть, линия тренда которой снижается с 2009 г., демонстрируя затухающий характер процесса накопления резервов (2010-2014 гг.).
Если при построении первой модели в качестве исходного положения служила устойчивость международных резервов в ВВП, то в этом случае приходится иметь дело:
1) с экспоненциальным ростом;
2) с сокращением доли резервов в ВВП.
Сокращение доли международных резервов в
ВВП можно считать классическим случаем рисков МПК. Как уже было указано в обзоре методов исследования, рост финансовых рисков международной деятельности экономических субъектов страны связан со снижением международных резервов страны [5].
5
0
Однако финансовые риски растут и при росте международных резервов, поскольку резкий рост резервов приводит к увеличению денежной базы, создает монетарные предпосылки для усиления инфляции, в долгосрочном периоде способствует укреплению реального обменного курса, стимулируя рост импорта и снижение притока валюты в страну.
Проведем оценку рисков за 2000-2009 гг. Это можно сделать по формуле
Яшс2 = 0,26X! - 0,01Х2 - 0,48. При этом ехр(0,26) = 1,30; ехр(-0,01) = 0,99.
При росте риска международной специализации РФ на 1% (т.е. при сокращении доли продукции машиностроения в национальном экспорте на 1%) (при неизменном процентном риске Х2), финансовые риски МПК увеличиваются в 1,3 раза (в процентах - логарифм доли международных резервов в ВВП сокращается на 0,26%).
В свою очередь рост процентного риска на 1% (т.е. увеличение разрыва между ключевыми ставками центробанков ЕС и Банка России на 1%) при неизменном риске специализации Хх приводит к изменению риска международной кооперации в 0,99 раза. То есть к росту доли международных резервов в ВВП на 0,01% по той же причине, что и в предыдущей модели (из-за слишком большого разрыва между ключевыми ставками центробанков ЕС и Банка России в начальном периоде исследования) (рис. 2).
Проведем оценку рисков за 2010-2014 гг. Это можно сделать по формуле
Ru
= 0,10X + 0,09X2 - 0,004.
Рис. 2. Данные для оценки рисков за 2000—
При этом
ехр(0,10) = 1,11;
ехр(0,09) = 1,09.
При росте риска международной специализации РФ на 1% (т.е. при сокращении доли продукции машиностроения в национальном экспорте на 1%) при неизменном процентном риске X2 финансовые риски МПК увеличиваются в 1,11 раза (в процентах -логарифм доли международных резервов в ВВП сокращается на 0,1%).
В данной модели рост процентного риска на 1% (т.е. увеличение разрыва между ключевыми ставками центробанков ЕС и Банка России на 1%) при неизменном риске специализации X^ приводит к увеличению риска международной кооперации в 1,09 раза и к сокращению логарифма доли международных резервов в ВВП на 0,09%.
Проведем проверку достоверности моделей оценки рисков:
1) за 2010-2014 гг.
Коэффициент множественной детерминации ^2) равен 0,8583. Это означает, что на 85,83% результирующий признак У меняется за счет объясняющих переменных. ПеременнаяХх тесно связана с У, поскольку коэффициент парной корреляции составляет 0,79. Х2 еще более тесно связан с У и коэффициент парной корреляции составляет -0,92;
2) за 2000-2009 гг.
В этот период R2 = 0, 9655. Это означает, что на 96,55% изменение в результирующем признаке У объясняется двумя представленными переменными. Для выбранных показателей коэффициенты парной корреляции удовлетворяют стандартным требованиям статистики. Связь между двумя объясняющими переменными значительно Рыночный риск меньше, чем связь первой с зависимой переменной. Резул ьтирующий СвязьХ2 с 7 тоже являет-риск (Правая ось) ся значимой;
3) за 2010-2014 гг. Коэффициент множественной детерминации R2 равен 0,9865. Соответственно можно 2009 гг. заключить, что на 98,65%
изменение в результирующем признаке У объясняется двумя представленными переменными. Для выбранных показателей коэффициенты парной корреляции не полностью удовлетворяют стандартным требованиям статистики, когда связь между двумя объясняющими переменными и связь каждой из них с зависимой переменной равны 0,99. Однако по предыдущим моделям уже известно, что объясняющие переменные являются независимыми.
Выводы и рекомендации
В целях эффективного управления рисками международной кооперации проведена классификация финансовых рисков и разработана новая методика их количественной оценки. Построение динамической модели финансовых рисков международной кооперации с двумя объясняющими переменными дало следующие результаты: при росте риска международной специализации РФ (странового риска) на 1%, финансовые риски международной кооперации увеличиваются в 1,19 раза. Увеличение роста процентного риска на 1% приводит к изменению риска международной кооперации в 0,98 раза. Таким образом, вклад странового риска (показателей Хх) в результирующий показатель является более существенным за. 2000-2014 гг.
Но, если взять 2010-2014 гг., то вклад процентного риска будет более значительным (показатели Х2 за данный период являются более значимыми). В этот период рост процентных рисков на 1% приводит к усилению рисков международной кооперации в 1,09 раза, внося свой вклад в сокращение международных резервов РФ.
Параметры Х1 и Х2 объясняют увеличение финансовых рисков международной кооперации на 85,83% (1-я модель), 96,55% (2-я модель) и 98,65% (3-я модель). Таким образом, для РФ самые существенные риски - страновой и рыночный, ключевую роль в котором играет процентный риск.
Следует подчеркнуть, что решение задачи по моделированию оценки рисков международной кооперации на макроуровне осуществлено впервые.
Интерпретация результатов моделирования показала, что при развертывании международной кооперации основные финансовые потери возникают в результате воздействия следующих рисковых событий:
1) страновой риск;
2) рыночный риск.
Первый риск связан с вхождением предприятий РФ в глобальные производственные сети с продуктами с низкой добавленной стоимостью (т.е. из-за углубления сырьевой специализации РФ). По сути это финансовые риски из-за слабой кооперации российских предприятий с зарубежными компаниями в высокотехнологичных сферах производства. Второй риск вызван слишком тесной международной финансовой кооперацией российских корпораций с зарубежными финансовыми институтами в силу низких процентов за кредиты. Однако из-за высоких валютных и суверенных рисков данный вид международной кооперации представляет опасность из-за существенных денежных потерь в будущем, сужая финансовую базу социально-экономического развития России.
В связи с результатами, полученными с использованием авторской методики, могут быть сформулированы рекомендации для организации международной кооперации в современных условиях с минимизацией ее рисков, а также для макроэкономической политики РФ в целом:
- с учетом того, что данная модель показывает наибольший рост рисков при увеличении сырьевой специализации страны, следует отказаться от одностороннего развития экономики с ориентацией на экспорт топливно-энергетических ресурсов;
- необходимо диверсифицировать производство и экспорт: развивать высокотехнологичные отрасли (доля РФ на глобальном рынке высоких технологий составляет всего лишь 0,3%), налаживать долгосрочные и стабильные международные производственно-кооперационные отношения в целях встраивания российских предприятий в глобальные воспроизводственные цепочки;
- следует развивать низкопроцентные и беспроцентные инструменты финансирования производственных инвестиций, включая инструменты исламского банкинга, основанные на партнерстве банков и предприятий и хорошо зарекомендовавшие себя как на Востоке, так и на Западе;
- целесообразно проводить более гибкую процентную политику, понижая ключевую ставку Банка России в ситуациях, когда монетарные власти западных стран понижают базовые ставки до рекордно низкого уровня, чтобы не допустить сокращения кредитования российских предприятий и перехода их к заимствованиям за пределами страны.
Список литературы
1. Банковские риски / под ред. О.И. Лаврушина, Н.И. Валенцевой. М.: КноРус. 2008. 232 с.
2. Гинзбург М.Ю., Митин Д.В., Чепьюк О.Р. Совершенствование методов анализа рисков российского бизнеса // Финансы и кредит. 2013. № 13. С.52-57.
3. Губанов Р.С. Реализация финансовой политики предприятия в целях минимизации инновационного риска // Финансовый менеджмент. 2014. № 1.С. 3-12.
4. Кашбразиев Р.В. Инвестиционные риски в регионе и их роль в территориальном развитии. URL: http://federalmcart.ksu.ru/conference/seminar2/ kashbraziev. htm .
5. Красавина Л.Н. Концептуальные основы регулирования рисков во внешнеэкономической деятельности в условиях участия России в ВТО. Россия в ВТО: финансово-экономические риски. М.: Финансовый университет. 2014. С. 239-245.
6. Кузнецов Б. Инвесторы не ждут от науки быстрой отдачи. URL: http://kpfu.ru/news/ekspert-kfu-39investory-ne-zhdut-ot-nauki-bystroj.html .
7. Постиндустриальная трансформация старопромышленных районов России / под ред. В.А. Шупера. М.: Эслан. 2011. 344 с.
8. Проблемы и перспективы международных валютно-кредитных и финансовых отношений / под ред. И.З. Ярыгиной. М.: Финансовый университет. 2014. 200 с.
9. Струченкова Т.В. Валютные риски. М.: Фи-накадемия. 2009. 160 с.
10. Финансово-кредитный энциклопедический словарь / под ред. А.Г. Грязновой. М.: Финансы и статистика. 2002. 1168 с.
11. Ярыгина И.З., Тимошук Л.А. Управление процентным риском. М.: Финансовый университет. 2011. 70 с.
12. Anderson D., Sweeney D., Williams T. Statistics for Business and Economics. West Publishing Company. 2010.670 p.
13. APEC Quantitative Analysis on Value Chain Risks in the APEC Region. APEC Policy Support Unit. April 2014. 48 p.
14. Elvers D., Song C. R&D Cooperation and Firm Performance - Evaluation of Partnering Strategies in the Automotive Industry // Journal of Finance and Economics. 2014. Vol. 2. № 5. P. 185-193.
15. Global Finance: View from Russia: a monograph. Moscow. Financial University Publ. 2014. 104 p.
16. Kashbrasiev R., Cockell S. Some Methodological Questions Concerning Investment Risks in Regions. European Regional Science Association. 39th Congress. Dublin, Ireland. P. 310-312.
17. Kuepper J. How to Evaluate Country Risk. URL: http://internationalinvest.about.com/od/ researchingglobalstocks/a/How-To-Evaluate-Country-Risk .htm .
18. StatSoft, Inc. Электронный учебник по статистике. Москва. StatSoft. 2012. URL: http://www. statsoft.ru/home/textbook/default.htm .
19. Stevenson A. Regional financial cooperation in Asia // Journal of Asian Economics. 2004. № 15. P. 837-841.
20. UNCTAD World Investment Report 2013: Global Value Chains: Investment and Trade for Development. UN: NY. Geneva. 2013. 264 p.
21. World Economic Forum. The Global Competitiveness Report 2013-2014. WEF. Geneva. 2013.569 p.
Finance and credit International cooperation
ISSN 2311-8709 (Online) ISSN 2071-4688 (Print)
A QUANTITATIVE APPROACH TO INTERNATIONAL COOPERATION
RISK ASSESSMENT
Rinas V. KASHBRAZIEV
Abstract
International production cooperation is a major factor determining the nature of relationships of Russia with the world economy and a possibility of its enterprises
transfer to a new technological level. At the same time, establishing international cooperation is associated with numerous risks . The author classifies all possible risk categories of international cooperation and
distinguishes financial risks as events constituting a danger of contingent losses or lost income origination at macro- and microlevels. The author presents a new technique of assessing financial risks of international cooperation at the macrolevel, which is based on the proportional risk model . The author has built a model of assessing the risks of international cooperation using the following indicators: "stability of international reserves of the Russian Federation" (as a resulting attribute), "reduction in the share of mechanical engineering production in structure within the Russian export structure", "a gap between key rates of the Central Banks of the EU and the Russian Federation" (as independent variables). The author concludes that country and market risks constitute the main danger of financial losses . The country risk arises when Russian enterprises enter global production networks having products with low added value (i.e. due to raw specialization of the country) . The market risk is a result of too close international financial cooperation of Russian companies with foreign financial institutions due to low interest rate of loans. However, because of high currency and sovereign risks this type of international cooperation leads to an increase in corporate debt of the country. It can have an adverse impact on the economy and trigger significant financial losses of the Russian Federation in future . Taking into account the conclusions obtained as a result of international cooperation risk modeling, the author provides recommendations for the macroeconomic policy of the Russian Federation
Keywords: financial risks, international cooperation, model, assessment, country risk, market risk
References
1. Bankovskie risk [Bank risks]. Moscow, KnoRus Publ., 2008, 232 p.
2. Ginzburg M.Yu., Mitin D.V., Chep'yuk O.R. Sovershenstvovanie metodov analiza riskov rossiiskogo biznesa [Improving the methods of risk analysis of the Russian business]. Finansy i kredit - Finance and credit, 2013, no. 13, pp. 52-57.
3 . Gubanov R. S . Realizatsiya finansovoi politiki predpriyatiya v tselyakh minimizatsii innovatsionnogo riska [Implementing financial policy of an enterprise to minimize innovation risk]. Finansovyi menedzhment-Financial management, 2014, no. 1, pp. 3-12.
4. Kashbraziev R.V. Investitsionnye riski v regione i ikh rol' v territorial'nom razvitii [Investment risks in
the region and their role in territorial development]. Available at: http://federalmcart.ksu.ru/conference/ seminar2/kashbraziev.htm. (In Russ.)
5. Krasavina L.N. Kontseptual'nye osnovy regulirovaniya riskov vo vneshneekonomicheskoi deyatel 'nosti v usloviyakh uchastiya Rossii v VTO. Ros-siya v VTO: finansovo-ekonomicheskie riski [Conceptual bases of risk regulation in foreign economic activity in conditions of Russia's accession to the WTO. Russia in the WTO: financial and economic risks]. Moscow, Financial University Publ., 2014, pp. 239-245.
6. Kuznetsov B. Investory ne zhdut otnauki bystroi otdachi [Investors do not expect quick impact from science]. Available at: http://kpfu.ru/news/ekspert-kfu-39investory-ne-zhdut-ot-nauki-bystroj .html. (In Russ . )
7. Postindustrial'naya transformatsiya staropro-myshlennykh raionov Rossii [Post-industrial transformation of old industrial regions of Russia]. Moscow, Eslan Publ., 2011, 344 p.
8. Problemy i perspektivy mezhdunarodnykh va-lyutno-kreditnykh i finansovykh otnoshenii [Problems and prospects of international monetary and financial relations]. Moscow, Financial University Publ., 2014, 200 p.
9. Struchenkova T.V. Valyutnye riski [Currency risks]. Moscow, Finakademiya Publ., 2009, 160 p.
10. Finansovo-kreditnyi entsiklopedicheskii slovar' [Finance and credit encyclopedic dictionary]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2002, 1168 p.
11. Yarygina I.Z., Timoshuk L.A. Upravlenie protsentnym riskom [Interest-rate risk management]. Moscow, Financial University Publ., 2011, 70 p.
12. Anderson D., Sweeney D., Williams T. Statistics for Business and Economics. West Publishing Company, 2010, 670 p.
13. APEC Quantitative Analysis on Value Chain Risks in the APEC Region. APEC Policy Support Unit, April 2014, 48 p.
14. Elvers D., Song C. R&D Cooperation and Firm Performance - Evaluation of Partnering Strategies in the Automotive Industry. Journal of Finance and Economics, 2014, vol. 2, no. 5, p. 185-193.
15. Global Finance: View from Russia: a monograph. Moscow, Financial University Publ., 2014, 104 p.
16. Kashbrasiev R., Cockell S. Some Methodological Questions Concerning Investment Risks in Regions. European Regional Science Association. 39th Congress. Dublin, Ireland, pp. 310-312.
17. Kuepper J. How to Evaluate Country Risk. Available at: http://internationalinvest.about.com/od/ researchingglobalstocks/a/How-To-Evaluate-Country-Risk . htm .
18. StatSoft, Inc. (2012). Elektronnyi uchebnik po statistike. Moskva, StatSoft [StatSoft, Inc. (2012). An electronic manual on statistics. Moscow, StatSoft]. Available at: http://www.statsoft.ru/home/textbook/de-fault . htm. (In Russ.)
19. Stevenson A. Regional Financial Cooperation in Asia . Journal of Asian Economics, 2004, no. 15, pp. 837-841.
20. UNCTAD World Investment Report 2013: Global Value Chains: Investment and Trade for Development. UN, NY, Geneva, 2013, 264 p.
21.World Economic Forum. The Global Competitiveness Report 2013-2014. WEF, Geneva, 2013, 569 p.
Rinas V. KASHBRAZIEV
Financial University under Government of Russian Federation, Moscow, Russian Federation rkashbra@gmail com
