CC BY
41
EDN: SBWSAR
В;®!0
В J
Л.И. Проняева - д.э.н., профессор, заведующий кафедрой экономики и экономической безопасности, Среднерусский институт управления - филиал РАНХиГС, Орёл, Россия, [email protected],
L.I. Pronyaeva - doctor of economics, professor, head of the department of economics and economic security, Central Russian Institute of Management - branch of RANEPA, Orel, Russia;
Н.В. Парушина - д.э.н., профессор кафедры экономики и экономической безопасности, Среднерусский институт управления - филиал РАНХиГС, Орёл, Россия, [email protected],
N.V. Parushina - doctor of economics, professor of the department of economics and economic security, Central Russian Institute of Management - branch of the RANEPA, Orel, Russia.
УПРАВЛЕНИЕ ФИНАНСОВЫМИ РИСКАМИ В КРЕДИТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ MANAGEMENT OF FINANCIAL RISKS IN LENDING ACTIVITIES OF COMMERCIAL BANKS
Аннотация. В исследовании обоснована актуальность проблемы противодействия финансовым рискам, возникающим в кредитной деятельности коммерческих банков и оказывающих существенное влияние на их финансовую устойчивость. Построена модель влияния финансовых рисков, связанных с кредитной политикой банка, включающая оценочные индикаторы рисков, которые позволяют провести многофакторное моделирование размера ссудной задолженности банка. На основе проведенного многофакторного моделирования влияния рисков на объём ссудной задолженности банка выявлено, что наиболее существенными факторами, влияющими на финансовую устойчивость банка являются риск закредитован-ности населения и внешний валютный риск. Прогнозирование размера ссудной задолженности банка на основе результатов факторного анализа рисков позволило предложить комплекс мероприятий, направленных на повышение эффективности кредитной деятельности банка путем нейтрализации финансовых рисков и оптимизации работы с различными стресс-факторами, направленной на повышение финансовой устойчивости банка.
Abstract. The study substantiates the relevance of the problem of counteracting financial risks arising in the lending activities of commercial banks and having a significant impact on their financial stability. A model of the impact of financial risks associated with the bank's credit policy has been built, including risk assessment indicators that allow for multifactorial modeling of the size of the bank's loan debt. On the basis of the multifactorial modeling of the impact of risks on the volume of the bank's loan debt, it was revealed that the most significant factors affecting the financial stability of the bank are the risk of debt load of the population and external currency risk. Forecasting the size of the bank's loan debt based on the results of factorial risk analysis made it possible to propose a set of measures aimed at improving the efficiency of the bank's lending activities by neutralizing financial risks and optimizing work with various stress factors aimed at improving the financial stability of the bank.
Ключевые слова: финансовые риски, управление, кредитная политика, коммерческий банк, моделирование, противодействие рискам.
Keywords: financial risks, management, credit policy, commercial bank, modeling, risk counteraction.
Кредитная деятельность как основа организации работы коммерческих банков является основополагающим элементом политики банка при реагировании на негативное влияние рисков и угроз внешней и внутренней среды. Оптимально сформированные принципы и выбранные механизмы реализации кредитной политики оказывают существенное влияние на финансовую устойчивость коммерческого банка.
Кредитная политика обеспечивает банку получение прибыли, определяя основные направления развития активных операций в целях повышения платёжеспособности, ликвидности активов, достаточности капитала банка. Эффективная кредитная политика позволяет коммерческому банку не только отвечать по своим обязательствам, но и формировать ресурсы для нивелирования рисков банковской деятельности в ответ на угрозы, связанные с воздействием внешнего окружением [7].
Деятельность коммерческих банков как и любых других экономических субъектов подвержена финансовым рискам. Особенностью банковских финансовых рисков является то, что вероятность их возникновения сильно зависит от клиентской составляющей, от платежеспособности кредитуемых субъектов.[4] Кроме того, финансовые риски сопровождают такие банковские операции как кредитные, депозитные операции, инвестирование, операции с ценными бумагами и др.
В общем смысле под финансовым риском коммерческого банка следует понимать вероятность возникновения финансовых потерь и недополучения запланированных доходов. Финансовые риски в банковской сфере являются наиболее опасными, так как их негативное влияние может привести к банкротству банка. Как считают Вагизова В.И. и Дувалова Э.П. усиление внимания и контроль за финансовыми рисками является важнейшей задачей менеджмента банка. Решению данной задачи будет способствовать повышение компетентности сотрудников банка в части риск-менеджмента,
формирование программ и планов по управлению рисками, применение современных инструментов для компенсации финансовых рисков [3]/
Бобыль В. В., обращаясь к сущности финансовых рисков банка, отмечает, что они представляют собой возможные отклонения от плановых финансовых показателей деятельности, которые не позволять достичь запланированного уровня доходности [2]. Кононенко Т. Е. и Кузнецова О.Р. связывают категорию финансовых рисков банков с возможными потерями в следствии наступления определенных событий [5]. Скребцова Т. В. относит к возможным потерям в результате финансовых рисков не только полученный убыток, но и упущенную выгоду при возможном альтернативном размещении средств банка [11].
Рыночные условия функционирования банковской сферы обусловлены возникновением множества риск-факторов, противодействие которым является довольно сложной задачей для системы управления. Вместе с тем, разумное «умение рисковать» показывает возможности менеджмента банка одновременно получать запланированные доходы и противодействовать рискам [10]. Как считают Кузьмичева И.А. и др. не следует всегда воспринимать финансовые риски как события, которые ведут к потерям. В банковской сфере за высокими финансовыми рисками часто стоит возможность получения высоких доходов и прибылей [8].
В составе финансовых рисков банка выделяют кредитный, процентный, валютный, страховой, рыночный, фондовый, инвестиционный риски, риск снижения рентабельности кредитного портфеля, риск потери ликвидности, риск снижения рентабельности и др. По мнению Ольховской А. Н. среди многообразия финансовых рисков банка к основным их видам следует отнести кредитный риск, валютный, фондовый риск, а также риск процентной ставки [9].
Выявление финансовых рисков, оказывающих наиболее серьезное влияние на финансовую устойчивость банка, позволяет своевременно их идентифицировать и принять меры по снижению их негативного влияния на достаточность капитала банка [6].
Финансовые риски в банковской сфере возникают под влиянием факторов внешней и внутренней среды и соответственно они подразделяются на внешние и внутренние.
Деятельность коммерческих банков наиболее подвержена влиянию внешних финансовых рисков. Они в основном возникают в результате довольно неустойчивой ситуации на финансовом рынке, а также в результате влияния политических, социально-экономических факторов.[1] Внешние финансовые риски менее управляемы и требуют разработки особых управленческих мер противодействия. Внутренние финансовые риски банка возникают в результате основной деятельности. Чаще всего они обусловлены просчетами в управлении, которые связаны с принятием недостаточно эффективных решений в части одобрения кредитных заявок, осуществления операций с ценными бумагами с высоким уровнем риска получения доходности, несоблюдением оптимального баланса в структуре активов и капитала, с формированием ресурсной базы.
Большинство финансовых рисков возникает в связи с кредитной деятельностью банка, реализуемой кредитной политикой и оказывает существенное влияние на его финансовую устойчивость. Финансовые риски имеют свои оценочные индикаторы, которые позволяют провести многофакторное моделирование размера ссудной задолженности банка (рисунок 1).
Для разработки модели взаимосвязи факторов, влияющих на размер ссудной задолженности банка (на материалах ПАО «Промсвязьбанк») необходимо:
- определить связь между факторами и результативным признаком (размером ссудной задолженности);
- по результатам корреляционно-регрессионного анализа выявить наиболее сильную связь факторами.
- У - размер ссудной задолженности (на конец года);
- Х1 - норматив текущей ликвидности банка (Н3);
- Х2 - норматив долгосрочной ликвидности банка (Н4);
- Х3 - уровень чистой прибыли на 1 руб. процентного дохода;
- Х4 - доходность кредитного портфеля;
- Х5 - объём выданных кредитов в среднем на душу населения в России;
- Х6 - количество функционирующих организаций и индивидуальных предпринимателей в целом в экономике;
- Х7 - курс доллара по отношению к рублю.
Рисунок 1 - Модель влияния рисков, связанных с кредитной политикой банка Для простоты построения модели нами отобраны следующие факторы:
В таблице 1 представлены исходные данные для определения тесноты связи между результативным показателем и факторами.
Таблица 1 - Исходные данные для прогнозирования размера ссудной задолженности банка (на конец года)
Год У Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7
2019 1317471 157,91 50,10 7,1 18,0 120254 7784,7 61,91
2020 1882882 178,34 40,12 4,5 13,6 137977 7132,4 73,88
2021 2659096 156,65 64,74 4,8 10,2 171491 6979,8 74,29
На основе данных таблицы 1 построена матрица коэффициентов парной корреляции и анализируется теснота связи между показателями. Ее данные позволяют измерить тесноту связи каждого из факторов-признаков с результативным фактором и между собой (таблица 2).
Таблица 2 -Матрица парных коэффициентов корреляции факторов влияющих на размер ссудной задолженности ПАО «Промсвязьбанк» (на конец года)
Г Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7
У 1 -0,1418 0,661573086 -0,752 -0,9865 0,99634 -0,907 0,83376
Х1 -0,1418 1 -0,83609046 -0,5459 -0,0221 -0,2259 -0,2882 0,42836
Х2 0,66157 -0,8361 1 -0,0032 -0,53 0,72328 -0,2843 0,13757
Х3 -0,752 -0,5459 -0,00319813 1 0,84971 -0,6929 0,95964 -0,9909
Х4 -0,9865 -0,0221 -0,52996685 0,84971 1 -0,9689 0,9637 -0,9129
Х5 0,99634 -0,2259 0,723279449 -0,6929 -0,9689 1 -0,8677 0,78349
Х6 -0,907 -0,2882 -0,28431568 0,95964 0,9637 -0,8677 1 -0,9887
Х7 0,83376 0,42836 0,13756523 -0,9909 -0,9129 0,78349 -0,9887 1
Данные таблицы свидетельствует о том, что наиболее сильная связь между размером ссудной задолженности ПАО «Промсвязьбанк» отмечается по таким факторам как Х5 (объём выданных кредитов в среднем на душу населения в России) и Х7 (курс доллара по отношению к рублю).
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, что зависимая переменная, т.е. размер ссудной задолженности банка имеет тесную прямую связь с:
- объёмом выданных кредитов в среднем на душу населения в России гуХ5 =0,99634.
- курсом доллара по отношению к рублю гуХ7 = 0,833379.
При этом Х5 и Х7 тесно связаны между собой гХ5Х7 = 0,78349, что свидетельствует о наличии коллинеарности. Переменные Х1, Х2, Х3, Х4, Х6 исключаем из модели, т.к. связь их с результативным признаком Y менее тесная. После исключения незначимых факторов имеем п = 3, к = 2. Модель приобретает вид:
У=ао + аА +а2Х2 (1)
На основе метода наименьших квадратов проведём оценку параметров регрессии по формуле:
а = ()(2) При этом используем данные, приведённые в таблице 3.
Таблица 3 - Таблица для определения уравнения регрессии размера ссудной задолженности (на конец года) ПАО «Промсвязьбанк»
Год Размер ссудной задолженности (на конец года) Объём выданных кредитов в среднем на душу населения в России Курс доллара по отношению к рублю
Y Х5 Х7
2019 1317471 120254 61,91
2020 1882882 137977 73,88
2021 2659096 171491 74,29
Расчет вектора оценок параметров регрессии целесообразно проводить с помощью следующей встроенной в Excel функции ЛИНЕИН. Ее применение позволило построить уравнение регрессии зависимости размера ссудной задолженности (на конец года) ПАО «Промсвязьбанк» (Y) от объёма выданных кредитов в среднем на душу населения в России (Х5) и курса доллара по отношению к рублю (Х7): Y = -264424 + 23Х5 + 13182X7
Результаты многофакторного моделирования влияния рисков ПАО «Промсвязьбанк» на объём ссудной задолженности, характеризующей уровень выдачи кредитов банка, свидетельствует о том, что значительное влияние на финансовую устойчивость банка имеют такие факторы как рост зависимости от риска закредитованности населения и внешнего валютного риска. Выявленное уравнение регрессии зависимости от основных факторов, оказывающих влияние, позволяет спрогнозировать уровень ссудной задолженности в будущем, который необходимо достигать и на основе результатов устанавливать планы и меры по реализации достижения прогнозных значений. На первом этапе для прогнозирования требуемого объёма судной задолженности (на конец года) используем имеющиеся данные о фактическом уровне курса доллара к рублю наконец 2022 года, опубликованные на официальном сайте Центрального банка России (рисунок 2).
ov tfVVVVVV^-& /f^Wf V <p -r 0 V c-?' & & л <j>>V -P & ? -r у iVf-.' # & <r
Рисунок 2 - Фактический уровень курса доллара к рублю на конец 2022 г. в России
Для определения прогнозных значений по показателю: объём выданных кредитов в среднем на душу населения в России необходимо изучить линию тренда, провести ее аппроксимацию и сглаживание. Для этого используем возможности MS Excel и построит 3 варианта линии тренда: линейный, полином 2 порядка; степенной.
Построенное уравнение тренда, его значение коэффициента детерминации R2 представлено на рисунке 3.
180000 170000 160000 150000 140000 130000 120000 110000 100000
у = 7895,5х2 - 5963,5х + 118322 Р2 = 1
у=25619х+92004 Р2 = 0,9693
у=117779х
Р2 = 0,9239
2019
2020
2021
—ф— Объём выданных кредитов в среднем на душу населения в России
-Линейный (Объём выданных кредитов в среднем на душу населения в России)
---Полиномиальный (Объём выданных кредитов в среднем на душу населения в России)
— - — Степенной (Объём выданных кредитов в среднем на душу населения в России)
Рисунок 3 - Результаты анализа линии тренда по показателю: объём выданных кредитов
в среднем на душу населения в России
Для выбора более адекватных прогнозных значений необходимо изучить линии трендов, выявить наиболее адекватное уравнение регрессии. Результаты построения уравнений регрессии представлены в таблице 4.
Таблица 4 -Результаты построения моделей регрессии динамики объёма выданных кредитов в среднем на душу населения в России
Вид модели Уравнение регрессии Коэффициент детерминации (Я2)
Линейная у=25619*х+92004 0,9693
Полином 2 -го порядка у=7895,5*х2-5963,5*х+118322 1
Степенная у=117779*х0'3096 0,9239
Для выбора наиболее адекватного типа развития показателя: объём выданных кредитов в среднем на душу населения в России используем максимальные значения коэффициента детерминации Я2: чем ближе значение к единице, тем более точно регрессионная модель соответствует фактическим данным.
В связи тем что равен 1 по полиному 2-го порядка. Уравнение регрессии именно данного тренда используем для прогнозирования объёма выданных кредитов в среднем на душу населения в России на 2022 года.
Предположим что х (порядковый номер) - 2022 г. составляет 4, тогда: Упрогноз 2022 =7895,5*42- 5963,5*4+118322, Упрогноз 2022 220796 руб./чел.
Рассчитанное ранее уравнение размера судной задолженности на конец года, результаты прогнозирования объёма выданных кредитов в среднем на душу населения и фактическое значение курса доллара по отношению к рублю наконец 2022 г. позволяет рассчитать прогнозное значение судной задолженности:
У ПРОГНОЗ = -264424 + 23*220796 + 13182*70,3375, Y прогноз= 5741073 млн. руб.
Графические результаты прогнозирования стоимости судной задолженности на конец года представлен на рисунке 4.
Рисунок 4 - Результаты прогнозирования размера судной задолженности ПАО «Промсвязьбанк» на конец 2022 г.
Проведённое прогнозирование размера судной задолженности на конец года с учётом влияния наиболее значимых факторов, таких как объём выданных кредитов в среднем на душу населения и курс доллара по отношению к рублю свидетельствует о том, что 2022 г. планируется увеличение до уровня 5741073 млн. руб. Для достижения прогнозного увеличения размера судной задолженности необходима разработка и реализация новых направлений по повышению эффективности кредитования ПАО «Промсвязьбанк» в рамках нейтрализации рисков финансовой устойчивости коммерческого банка.
В качестве таких мероприятий для коммерческих банков, оказавшихся в аналогичной ситуации, можно порекомендовать следующие:
- диверсификация кредитного портфеля на приоритетные отрасли экономики (например, для ПАО «Промсвязьбанкопорным, который является опорным банком в рамках обеспечения инвестирования проектов ОПК, следует расширить инвестирование в долгосрочные проекты предприятий, которые заняты во «второй линии обеспечения ОПК» (пошив экипировки, формирование логистических путей, доставка специальных грузов и др.));
- совершенствование организации кредитной работы с физическими и юридическими лицами в филиалах Республики Крым и на новых территориях (ДНР, ЛНР);
- расширение кредитной линейки для физических лиц самозанятых с оптимизацией системы оценки их кредитоспособности;
- расширение выдачи кредитных линий для российских организаций, работающих в Китае и других дружественных странах;
- снижение объемов выдачи кредитов в иностранной валюте (в долларах);
- использование новых информационных технологий и пропаганда противодействия кибер-мошенничеству с помощью разработки и внедрения обучающих программ.
Последнее мероприятие должно обеспечиваться разработкой современной системы сбора данных для обнаружения мошеннических схем по работе с интернет-банкингом, что позволит минимизировать риск возникновения мошенничества, а также определить потенциальные факты возникновения угроз.
Таким образом, можно сделать вывод, что функционирование банковского сектора в современных условиях сопряжено с высоким уровнем риска, обусловленным рядом факторов нестабильности мировой, социально-экономической и политической обстановки. Разработка и реализация мероприятий и программ по оптимизации кредитной политики в коммерческих банках будет способствовать снижению финансовых рисков, наиболее опасных для их финансовой устойчивости. Предложенный в рамках исследования комплекс мероприятия позволит не только усовершенствовать кредитные процессы, но и качественно управлять различными стресс-факторами, связанными с усилением влияния финансовых рисков.
Источники:
1. Бакулевская, Л. В. Финансовые риски и обеспечение финансовой безопасности / Л. В. Бакулевская, А. С. Каратаев // Инновационное развитие экономики. - 2017. - № 2(38). - С. 273-276.
2. Бобыль, В. В. Управление финансовыми рисками по сегментам банка / В. В. Бобыль // Финансовая аналитика: проблемы и решения. -2014. - № 36(222). - С. 11-17.
3. Вагизова В. И. Финансовые риски коммерческих банков: диагностика и проблемы управления / В. И. Вагизова Э. П. Дувалова // Инновационное развитие экономики. - 2021. - № 6(66). - С. 199-206. - DOI 10.51832/2223-798420216199.
4. Гюльмагомедова Г. А. Анализ рисков коммерческих банков и их влияние на результаты деятельности банков / Г. А. Гюльмагомедова Г. А. Фарманова // Эпоха науки. - 2020. - № 21. - С. 142-145. - DOI 10.24411/2409-3203-2020-11026.
5. Кононенко, Т. Е. Управление финансовыми рисками в коммерческих банках / Т. Е. Кононенко, О. Р. Кузнецова // Ученые записки Комсо-мольского-на-Амуре государственного технического университета. - 2016. - Т. 2. - № 3(27). - С. 91-94.
6. Корнилова, О. А. К вопросу выявления значимых для банка финансовых рисков / О. А. Корнилова // Экономика и управление: проблемы, решения. - 2018. - Т. 3. - № 10. - С. 85-90.
7. Костерина, Т.М. Банковское дело/Т.М. Костерина.-М.: ЕАОИ, 2020.- 238 с.
8. Кузьмичева И. А. Виды финансовых рисков, присущих АО "АЛЬФА-БАНКА" / И. А. Кузьмичева Б. М. Екубов, М. Х. Абдуллаева // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2017. - № 8-2. - С. 338-342.
9. Ольховская, А. Н. Управление финансовыми рисками коммерческих банков / А. Н. Ольховская // Научное обозрение. Педагогические науки. - 2019. - № 2-2. - С. 86-90.
10. Полянин, А. В. Управление рисками в предпринимательской деятельности на основе идентификации экономических угроз / А. В. Полянин, Л. И. Проняева, О. А. Федотенкова // Вестник Академии знаний. - 2018. - № 25(2). - С. 178-189.
11. Скребцова, Т. В. Финансовые риски в коммерческом банке: основные методологические аспекты управления / Т. В. Скребцова // Вестник АПК Ставрополья. - 2016. - № 1. - С. 54-58.
References:
1. Bakulevskaya, L. V. Financial risks and ensuring financial security / L. V. Bakulevskaya, A. S. Karataev // Innovative development of the economy. - 2017. - No. 2 (38). - pp. 273-276.
2. Bobyl, VV Management of financial risks by bank segments / VV Bobyl // Financial analytics: problems and solutions. - 2014. - No. 36 (222). - pp. 11-17.
3. Vagizova, V. I. Financial risks of commercial banks: diagnostics and management problems / V. I. Vagizova, E. P. Duvalova // Innovative development of the economy. - 2021. - No. 6(66). - S. 199-206. - DOI 10.51832/2223-798420216199.
4. Gyulmagomedova, G. A. Gyulmagomedova, G. A. Farmanova, G. A. Analysis of the risks of commercial banks and their impact on the results of banks' activity // Epoch of Science. - 2020. - No. 21. - P. 142-145. - DOI 10.24411/2409-3203-2020-11026.
5. Kononenko, T. E. Financial risk management in commercial banks / T. E. Kononenko, O. R. Kuznetsova // Scientific notes of the Komso-molsk-on-Amur State Technical University. - 2016. - T. 2. - No. 3 (27). - pp. 91-94.
6. Kornilova, OA On the issue of identifying financial risks significant for the bank / OA Kornilova // Economics and management: problems, solutions. - 2018. - T. 3. - No. 10. - P. 85-90.
7. Kosterina, T.M. Banking / T.M. Kosterina.-M.: EAOI, 2020.- 238 p.
8. Kuzmicheva, I. A. Types of financial risks inherent in JSC "ALFA-BANK" / I. A. Kuzmicheva, B. M. Ekubov, M. Kh. Abdullaeva // International Journal of Applied and Fundamental Research. - 2017. - No. 8-2. - pp. 338-342.
9. Olkhovskaya, A. N. Management of financial risks of commercial banks / A. N. Olkhovskaya // Scientific review. Pedagogical Sciences. -2019. - No. 2-2. - pp. 86-90.
10. Polyanin, A. V. Risk management in entrepreneurial activity based on the identification of economic threats / A. V. Polyanin, L. I. Pronyaeva, O. A. Fedotenkova // Bulletin of the Academy of Knowledge. - 2018. - No. 25(2). - pp. 178-189.
11. Skrebtsova, T. V. Financial risks in a commercial bank: main methodological aspects of management / T. V. Skrebtsova // Bulletin of the APK of Stavropol. - 2016. - No. 1. - P. 54-58.
EDN: SIYGOB
Д.Я. Родин - д.э.н., доцент кафедры денежного обращения и кредита, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, [email protected],
D.Ya. Rodin - doctor of economics, associate professor of the department of monetary circulation and credit, Kuban state agrarian university, Krasnodar, Russia;
А.А. Антонцева - обучающаяся факультета финансы и кредит, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, [email protected],
A.A. Antontseva - student of the faculty of finance and credit, Kuban state agrarian university, Krasnodar, Russia; Т.А. Кузнецов - обучающийся факультета финансы и кредит, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, [email protected],
T.A. Kuznetsov - student of the faculty of finance and credit, Kuban state agrarian university, Krasnodar, Russia.
ПРОБЛЕМЫ РЕАЛИЗАЦИИ ДЕНЕЖНО-КРЕДИТНОЙ ПОЛИТИКИ РОССИИ
В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ PROBLEMS OF IMPLEMENTATION OF RUSSIA'S MONETARY POLICY IN MODERN CONDITIONS
Аннотация. В настоящее время денежно-кредитная политика способствует достижению финансовой стабильности, управлению инфляционными ожиданиями и укреплению денежной системы страны. В своем исследовании авторы акцентировали внимание на политике монетарных властей, как структурного элемента национальной экономической политики, проводимой государством. Проведена оценка направлений реализации денежно-кредитной политики России на современном этапе. С целью обеспечения стабильности экономического роста, авторами были рассмотрены прогнозные варианты воздействия на него денежно-кредитной политики при различных сценарных моделей. Основной проблемой денежно-кредитной политики является ценовая стабильность, что впоследствии может привести к снижению инфляционных ожиданий населения и корпоративного сектора экономики. На основании проведённых исследований предложены рекомендации по достижению эффективности трансмиссионных каналов денежно-кредитной политики.
Abstract. Currently, monetary policy contributes to achieving financial stability, managing inflation expectations and strengthening the country's monetary system. In their study, the authors focused on the policy of the monetary authorities as a structural element of the national economic policy pursued by the state. The assessment of the directions of implementation of Russia's monetary policy at the present stage is carried out. In order to ensure the stability of economic growth, the authors considered the forecast options for the impact of monetary policy on it under various scenario models. The main problem of monetary policy is price stability, which can subsequently lead to a decrease in inflation expectations of the population and the corporate sector of the economy. Based on the conducted research, recommendations are proposed to achieve the effectiveness of transmission channels of monetary policy.
Ключевые слова: денежно-кредитная политика, трансмиссионные каналы, сценарные модели денежного предложения. Keywords: monetary policy, transmission channels, scenario models of money supply.
На всех сегментах глобального пространства происходят структурные изменения. Трансформация производительных сил и производственных отношений в мировой экономики приводят к глобальным переменам внутри государств, что оказывает влияние на состояние денежно-кредитной политики. Основной проблемой денежно-кредитной политики является ценовая стабильность, что впоследствии способствует снижению и управлению инфляционными ожиданиями среди корпоративного сектора и домохозяйств.
Денежно-кредитную политику можно рассматривать как совокупность мероприятий со стороны монетарных властей, направленных на достижение равновесий макроэкономических пропорций. Макроэкономические пропорции - это количественные соотношение между отдельными видами общественного производства. К ним относятся:
- общеэкономические - пропорции между агрегатами, формируемыми без учета структуры общественного разделения труда.
