CC BY
32
оригинальная статья
DOI: 10.26794/2587-5671-2021-25-2-6-34 УДК 336.027(045) JEL G15
(СО ]
Влияние внутренних противоречий в экономике США на глобальную финансиализацию и экспансию фиктивного капитала
Д.А. Динеца н, Р.А. Камаевь
а Иркутский государственный университет путей сообщения, Иркутск, Россия; ь Московский финансово-юридический университет, Москва, Россия а http://orcid.org/0000-0001-8734-8998; ь http://orcid.org/0000-0003-3131-5649
нАвтор для корреспонденции
АННОТАЦИЯ
Эволюция процесса финансиализации глобальной экономики с центром в США подошла к точке бифуркации - экспансия фиктивного капитала угрожает нарушением механизмов общественного воспроизводства капитала. Однако сегодня отсутствует четкий метод идентификации масштабов распространения фиктивного капитала, он используется в научных исследованиях как метафора, а не в качестве новой институциональной основы движения финансовых потоков. Цель исследования - актуализация конфигурации мировой финансовой системы, ее зависимости от результатов деятельности корпораций и банков США, выявление источников уязвимости мировых финансов и глобальной ликвидности от фиктивного капитала американских финансовых рынков. Методологической основой исследования стало сопоставление теоретически установленных закономерностей поведения финансового капитала с фактическими данными о результатах совершения операций рыночными агентами. База исследования - статистические данные о движении финансовых потоков и результатах финансовых операций в глобальной экономике с упором на данные статистики США как центра мировой финансовой системы. В результате обоснования вывода о преобладании цели максимизации ликвидности над максимизацией прибыльности банковских операций авторы выявили источники фиктивного капитала в деятельности банковского сектора США. Масштабы забалансовых операций банков подтверждают данный вывод. Показана зависимость цен базисных активов товарных деривативов от биржевых индексов, а также устойчивость рыночной капитализации американских компаний к изменениям уровня ликвидности их акций. Сделан вывод, что глобальная финансиализация поддерживается существенными внутренними противоречиями в экономике США. Источником противоречий является финансовый механизм вывода ликвидности из сферы производства и обращения в сферу финансовых рынков. Размещение капиталов с использованием инструментов финансового рынка США влечет угрозу потери их ликвидности, а прогнозирование динамики глобальной экономики без учета роли фиктивного капитала, зарождающегося на американских финансовых рынках, приводит к глобальной уязвимости и может стать причиной очередного финансового кризиса.
Ключевые слова: финансиализация; фиктивный капитал; Федеральная резервная система; забалансовые операции банков; деривативы; капитализация; ликвидность
Для цитирования: Динец Д.А., Камаев Р.А. Влияние внутренних противоречий в экономике США на глобальную финансиализацию и экспансию фиктивного капитала. Финансы: теория и практика. 2021;25(2):6-34. DOI: 10.26794/25875671-2021-25-2-6-34
original paper
The Influence of Internal Contradictions in the US Economy on Global Financialization and the Expansion of Fictitious Capital
D.A. Dinetsa | R.A. Kamaevb
a Irkutsk State Transport University, Irkutsk, Russia; b Moscow University of Finance and Law, Moscow, Russia a http://orcid.org/0000-0001-8734-8998; b http://orcid.org/0000-0003-3131-5649
^Corresponding author
ABSTRACT
The financialization genesis of the global economy centered in the United States is on the bifurcation point now - a fictive capital' expansion is damaging with the social capital regeneration mechanism disaster. The method of identifying and estimating the fictive capital' extension is absent for now. The fictive capital exists as a metaphor on the science papers
© Динец Д.А., Камаев Р.А., 2021
BY 4.0
but not as an institutional basis of the capital flows directions. The paper aims to update the configuration of the global financial system, its dependence on the performance of US corporations and banks; to identify the sources of vulnerability of world finance and global liquidity from the fictitious capital of American financial markets. The methodology is theoretical pattern' of financial capital movements and its real statistical market indicators comparison. The empirical base is statistical data about the financial flows and financial results especially about the US as a global financial center. Based on the results the authors have revealed an origin of fictive capital on the US bank sector by the justification for the conclusion of liquidity above the profitable as the purpose of financial operations. This conclusion is confirmed with the scale of off-balance sheet transactions of banks. Besides the regression between the prices of derivative' basis assets and stock indexes has been shown. Also, the market capitalization of American companies is not sensitive to change in market liquidity indicators. The authors concluded that global financialization is supported by significant internal contradictions in the US economy. The source of contradictions is the financial mechanism for withdrawing liquidity from the sphere of production and circulation into the sphere of financial markets. Capital investment using instruments of the US financial market entails the threat of losing their liquidity. Forecasting the dynamics of the global economy without taking into account the role of fictitious capital, which is emerging in the American financial markets, leads to global vulnerability and may cause the next financial crisis.
Keywords: financialization; fictitious capital; Federal Reserve System; off-balance sheet bank transactions; derivatives; capitalization; liquidity
For citation: Dinets D.A., Kamaev R.A. The influence of internal contradictions in the Us economy on global financialization and the expansion of fictitious capital. Finance: Theory and Practice. 2021;25(2):6-34. (In Russ.). DOI: 10.26794/25875671-2021-25-2-6-34
ВВЕДЕНИЕ
Финансиализация глобальной экономики сегодня признается даже либерально настроенными учеными в качестве института разрушения фундаментальных основ воспроизводственной модели и устойчивого экономического роста. Декларация постиндустриальной фазы развития капитализма все чаще сменяется оценкой экономических потерь от разрушения материального и индустриального базиса мировой экономики. Технологическая стагнация и отсутствие прорывных технологий XXI в. свидетельствуют о нарушении обычной смены конъюнктурных циклов. Представляется, что все перечисленное является последствием финансовой экспансии посредством мультипликации фиктивного капитала.
Процессы надувания и схлопывания финансовых пузырей, осознанного устроения финансовых пирамид, финансовых махинаций и манипуляций исторически не новы и достаточно изучены в литературе (Ч. Киндлебергер [1], Д. Гэлбрейт [2], Дж. Эпштейн [3], К. Перес [4], Дж. Стиглиц [5], Ч. Каломирис [6], М. Вулф [7], М. Льюис [8], Р. Шиллер [9], Р. Батра [10], Р. Бреннер [11], Дж. Тобин [12], Б. Эйхенгрин [13], Дж. Филд [14], В. А. Мао [15], С. К. Дубинин [16] и др.). Однако в текущем состоянии мировой финансовой системы усматривается принципиально новый масштаб заблуждений и порождаемого ими неравенства. В последнем видится откат к феодальной формации с той лишь разницей, что перспектив в той системе было больше.
Полагаем, что рентные модели обогащения, характерные феодализму, сегодня сменяются схватка-
ми за ликвидность, которую, по возможности, лучше выводить из-под регулирования. Существенная разница в том, что рентоискательство предполагает наличие некоего редкого ресурса, а борьба за ликвидность происходит на базе фиктивного капитала.
Последний довольно часто встречается в трудах прогрессивно настроенных экономистов и финансистов, однако чаще в качестве метафоры или умозрительного института, который однозначно существует, но неуловим в пространстве официальной статистики и не идентифицируем по моделям поведения и реакциям на внешние шоки.
Поэтому целью настоящего исследования видится актуализация конфигурации мировой финансовой системы, ее зависимости от результатов деятельности корпораций и банков США, выявление источников уязвимости мировых финансов и глобальной ликвидности от фиктивного капитала американских финансовых рынков.
Теоретическая значимость данного исследования состоит в актуализации существенных характеристик и закономерностей процесса финансиа-лизации глобальной экономики, а также выявлении причинно-следственных связей, приводящих к формированию и экспансии фиктивного капитала в финансовом обороте, и показателей, позволяющих прямо или косвенно оценить подобные тенденции.
Практическая значимость работы состоит в идентификации и количественном измерении показателей, свидетельствующих об экспансии фиктивного капитала, проникающего в глобальные финансы вследствие деятельности корпораций и банков США, что позволяет перейти от абстрак-
financetp.fa.ru »
7
Таблица 1 / Table 1
Доля гособязательств в активах центральных банков / Share of government liabilities in central bank assets
Доля государственных обязательств в активах ЦБ, % / Share of government liabilities in central bank assets, % 2014 2015 2016 2017 2018 2019
ФРС 57,72 57,54 57,65 57,21 56,74 57,54
ЕЦБ 1,21 0,90 0,72 0,56 0,51 0,50
ЦБ Японии 83,41 84,83 86,15 84,52 86,32 83,98
ЦБ Китая 4,52 4,81 4,44 4,21 4,09 4,31
Источник/Source: Banks' Balance Sheets Data. URL: https://bankinglibrary.com/data/banks-balance-sheets-data/ (дата обращения: 14.11.2020) / (accessed on 14.11.2020).
тного представления о наличии фиктивного капитала и финансовых пузырей глобальной ликвидности к формированию методики его количественной оценки при проведении финансово-экономических расчетов и обосновании финансовых решений на различных уровнях.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Методология исследования находится на стыке нормативного и позитивного методов экономического анализа, основная цель применения статистических данных о банковских балансах, объемах выпуска государственных облигаций, данных о финансовых показателях деятельности корпораций и их рыночных позициях в выявлении связей, которых в ходе нормального воспроизводственного процесса возникать не должно, однако фактически они присутствуют, и наоборот, в разрыве зависимости между теми показателями, которые должны быть связаны логикой нормального воспроизводственного процесса.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
Поскольку финансиализация, как правило, начинается с раскручивания механизма финансового рычага [17], первым объектом анализа должны стать банки. Способ банковской эмиссии, как правило, зависит от структуры активов центральных банков. Обобщим доступные статистические данные.
Для оценки роли правительств в формировании основ для экспансии фиктивного капитала рассмотрим балансы центральных банков (ЦБ) и долю в их активах государственных обязательств (табл. 1).
Оценка каналов эмиссии посредством анализа балансов центральных банков позволила определить, что Китай использует главным образом международные активы, Федеральная резервная система (ФРС) приблизительно в равных долях использует казначейские облигации и выкуп проблемных активов у финансовых институтов, Европейский центральный банк (ЕЦБ) инвестирует в облигации финансовых и нефинансовых организаций, по большей части — в евро, а ЦБ Японии, как видно из таблицы, предпочитает эмиссию под государственные обязательства. Для актуализации полученных результатов рассмотрим государственные заимствования с другой стороны — в той части, которая приходится на балансы центральных банков (табл. 2).
Сопоставление таблиц позволяет выявить противоречие: в активах ФРС и Центрального банка Японии высокий удельный вес имеют обязательства соответствующих стран, однако среди держателей таких облигаций центральные банки занимают намного более скромные позиции. Это означает, что финансовые структуры США и Японии концентрируют ликвидность, созданную на финансовых рынках иными игроками. И если инвестиции ЕЦБ и Народного банка Китая направлены на финансирование покупок различных активов, т.е. можно говорить о рыночном (биржевом) способе эмиссии, то специфика США и Японии в создании такого рынка за счет собственных обязательств с целью привлечения ликвидности.
Получаем, что активы балансов центральных банков Японии и США почти полностью состоят из инструментов, которые, вероятнее всего, будут
Источник/Source: Banks' Balance Sheets Data. URL: https://bankinglibrary.com/data/banks-balance-sheets-data/ (дата обращения 14.11.2020) / (accessed on 14.11.2020).
Таблица 3/ Table 3
Валютная структура международных резервов (%) / Currency composition of global foreign
exchange reserves
Таблица 2/ Table 2
Государственные обязательства, размещенные в центральных банках / Government liabilities deposited with central banks
Доля государственных обязательств, размещенных в ЦБ, % / Government liabilities deposited with central banks, % 2014 2015 2016 2017 2018 2019
ФРС 14,30 13,40 12,94 12,07 10,45 10,34
ЕЦБ 0,22 0,20 0,21 0,20 0,19 0,18
ЦБ Японии 24,31 31,01 38,31 40,59 43,31 43,33
ЦБ Китая 0,01 0,01 0,01 0,01 0,00 0,00
Год / Year Доллар США / U.S. dollar Евро / Euro Фунт стерлингов / Pound sterling Японская иена / Japanese Yen Швейцарский франк / Swiss franc Остальные / Other currencies
2009 62,05 27,65 4,25 2,9 0,12 3,04
2010 62,14 25,71 3,93 3,66 0,13 4,43
2011 62,59 24,4 3,83 3,61 0,08 5,49
2012 61,47 24,05 4,04 4,09 0,21 3,26
2013 61,24 24,19 3,98 3,82 0,27 2,84
2014 63,34 21,9 3,79 3,79 0,27 3,14
2015 64,16 19,73 4,86 4,86 0,29 3,13
2016 63,96 19,74 4,42 4,42 0,17 3,41
2017 62,72 20,15 4,54 4,89 0,18 3,67
2018 61,69 20,68 4,43 5,2 0,15 4,37
2019 60,89 20,54 4,62 5,7 0,15 2,56
Источник/Source: Distribution of global currency reserves. URL: https://www.statista.com/statistics/233674/distribution-of-global-currency-reserves/#:~:text=The%20U.S.%20dollar%20was%20the,of%20global%20reserves%20that%20year (дата обращения: 14.11.2020) / (accessed on 14.11.2020).
рефинансированы в будущем для недопущения финансового краха соответствующих банковских систем [6]. При этом доля доллара в международных резервах стабильна (табл. 3).
Получаем, что эмиссия доллара — основной резервной валюты — осуществляется за счет:
а) выпуска под государственные обязательства;
б) международных резервов;
в) выпуска под выкуп проблемных активов у финансовых институтов «too big to fail» [5].
Напомним, что при организации ФРС было установлено, что доллар должен поддерживаться государственной гарантией, золотым покрытием и потребностями торговли. В сложившейся ситуа-
млн долл.
2500000
30000000
2000000
w И
1500000
§ 1000000
500000
25000000
20000000
а
о
15000000
10000000
5000000
222222222222222222
00000
00000
00000
00000
00000
00000000000000000000000000000000
"капитал банков
0
0
Рис. 1 / Fig. 1. Динамика госдолга США и собственного капитала банков / Dynamics of the US national debt and equity capital of banks
Источник/Source: FRED Statistical data. URL: https://fred.stlouisfed.org (дата обращения: 14.11.2020) / (accessed on 14.11.2020).
ции, как видно из приведенных таблиц, ни одно из перечисленных условий не соблюдено.
Далее полагаем, что высокий удельный вес долларовых активов в структуре международных резервов фактически означает, что обязательства Казначейства США фактически не используются американскими банками для формирования безрисковых активов. В подтверждение этого на сайте Казначейства имеются данные об иностранных держателях государственного долга США: из 24 трлн долл. госдолга на балансе ФРС находятся 2,4 трлн долл., в руках частных зарубежных инвесторов — 15 трлн долл., в официальных резервах — порядка 6 трлн долл.1 Получается, что национальная банковская система практически не содержит на балансах обязательств собственного правительства, а это, в свою очередь, означает что для восполнения недостатка безрисковых активов в пространстве третьего Базельского пакета коммерческие банки США вынуждены либо наращивать капитал первого уровня, либо использовать синтетические активы с высоким кредитным рейтингом, печально известные
1 U. S. Long-Term Securities Held by Foreign Residents. URL: https://ticdata.treasury.gov/Publish/slt2d.txt (дата обращения: 14.11.2020).
в качестве виновников мирового финансового кризиса 2007-2008 гг.
Предварительный вывод довольно тривиален. Деятельность по эмиссии доллара в большей степени, чем других резервных валют, сказывается на формировании фиктивного капитала, поскольку, во-первых, активы баланса ФРС могут только рефинансироваться, но не воспроизводиться, а во-вторых, Казначейством притягивается ликвидность со сторонних рынков без какой-либо привязки к нуждам обращения.
Однако ситуация безрассудного поведения эмитента мировой валюты в целом тоже не нова [1], и деятельность ФРС и Казначейства США можно считать первым шагом на пути зарождения фиктивного капитала, однако в полной мере масштабы экспансии только этими причинами объяснить нельзя. Следующим шагом должно стать рассмотрение структуры активов и пассивов коммерческих банков. Интересным выглядит сопоставление динамики госдолга США и размера собственного капитала коммерческих банков (рис. 1).
При схожих темпах роста капитал банков опережал темпы роста госдолга до 2000 г., затем ситуация кардинально поменялась, а в 2014 г. темпы роста сбалансировались. Схожесть темпов роста подтверждается наличием значимой регрессии (рис. 2).
3000000
2500000
2000000
1500000
1000000
500000
y = 0,0221x1'086 R2 = 0,9629
■•jA .'ije* 9
/
н г
0 5000000 10000000 15000000 20000000 25000000 30000000
0
Рис. 2 /Fig 2. зависимость собственного капитала коммерческих банков от динамики госдолга в США / Dependence of equity capital of commercial banks on the dynamics of the Us national debt
Источник/Source: FRED DATABASE. URL: https://fred.stlouisfed.org (дата обращения: 14.11.2020) / (accessed on 14.11.2020).
Полагаем, что ситуация объясняется просто: по мере роста госдолга и спроса на соответствующие инструменты со стороны мировой финансовой общественности происходит укрепление доллара и рост доверия к долларовым активам и финансовому рынку США [17], за счет чего укрепляется курс акций и рыночная оценка собственного капитала коммерческих банков. Иными словами, рис. 1, 2 — это иллюстрация взаимных переходов фиктивного капитала между секторами долговых (в данном случае — государственных) инструментов и инструментов фондового рынка. Далее по той же схеме фиктивный капитал проникает в прочие сегменты финансового рынка с целью борьбы за его ликвидность.
Однако вернемся к банковским балансам. На сайте https://fred.stlouisfed.org/categories/100 имеются данные о динамике (в темпах роста) различных агрегированных показателей банковского сектора США. Нами была произведена выборка основных показателей с целью оценки их взаимной зависимости. Расчеты проводились в несколько этапов для разных объемов выборки: вначале оценивались значения за период с 1973 г., затем с 2008 г., затем с 2014 г. Интересно проанализировать изменения значений коэффициентов корреляции при изменении интервалов анализа (табл. 4).
Сопоставление данных расчетов позволило выявить направления изменений по мере исследуемой экспансии фиктивного капитала:
• при сужении периода анализа с 1973 до 2008 г. было выявлено отрицательное взаим-
ное влияние банковских депозитов и ипотечных кредитов, что объясняется ипотечным кризисом и изменением кредитного портфеля банков [6]; положительное взаимное влияние величины депозитов и чистых активов, что означает поиск альтернативных источников фондирования после кризиса ликвидности; сокращение зависимости между казначейскими обязательствами и совокупными активами, что с учетом результатов анализа, приведенных на рис. 2, свидетельствует о направленности казначейских инструментов на поддержку фондового рынка, а не банковских балансов;
• при дальнейшем ограничении периода исследования 2014 г. бросается в глаза усиление взаимной зависимости всех оцениваемых параметров, кроме ипотечных кредитов и казначейских ценных бумаг на балансах банков, с денежными активами на банковских балансах. Иными словами, любые операции коммерческих банков транслируются не в изменения финансовых результатов, а направлены на формирование запаса наличности. Налицо погоня за ликвидностью со стороны самой большой банковской системы мира. Если связать эту тенденцию с ростом доли прибыли в доходах и доли дивидендов в прибыли [18], то получаем, что банки становятся «сборщиками» денег для акционеров, которые получают рост цен на принадлежащие им инструменты за счет деятельности Казначейства по усилению глобальной зависимости от доллара. Отсутствие зависимо-
financetp.fa.ru »
11
Таблица 4/ Table 4
Коэффициенты корреляции между балансовыми показателями коммерческих банков / Correlation coefficients between the balance sheet indicators of commercial banks
Коэффициенты корреляции/ Correlation coefficients Депозиты / Deposits Совокупные активы / Total assets Кредит/ Loan Ипотечные кредиты / Real estate loan Вложения в казначейские бумаги / Treasury and agency securities Чистые активы / Net assets Совокупные обязательства / Total liabilities
Период 1973-2020 гг.
Депозиты x
Совокупные активы 0,64582 x
Кредит 0,50097 0,746358 x
Ипотечные кредиты 0,21812 0,412757 0,668 x
Вложения в казначейские бумаги 0,14693 0,161007 0,317 -0,00443 x
Чистые активы -0,1554 0,053858 0,088 0,101239 0,087563 x
Совокупные обязательства 0,61941 0,802671 0,573 0,278149 0,066638 -0,52 x
Денежные активы 0,37574 0,53823 0,062 -0,11341 -0,01073 -0,11 0,520257
Период 2008-2020 гг.
Депозиты Совокупные активы Кредит Ипотечные кредиты Вложения в казначейские бумаги Чистые активы Совокупные обязательства
Депозиты x
Совокупные активы 0,67273 x
Кредит 0,52319 0,675635 x
Ипотечные кредиты 0,04141 0,213481 0,648 x
Вложения в казначейские бумаги 0,1357 0,050632 0,280 -0,04754 x
Чистые активы -0,0020 0,122747 0,003 0,030242 -0,03315 x
Совокупные обязательства 0,64781 0,907093 0,643 0,185856 0,066779 -0,30 x
Денежные активы 0,35174 0,69656 0,123 -0,18688 -0,05529 -0,01 0,669157
Окончание таблицы 4/ Table 4 (continued)
Коэффициенты корреляции/ Correlation coefficients Депозиты / Deposits Совокупные активы / Total assets Кредит/ Loan Ипотечные кредиты / Real estate loan Вложения в казначейские бумаги / Treasury and agency securities Чистые активы / Net assets Совокупные обязательства / Total liabilities
Период 2014-2020 гг.
Депозиты Совокупные активы Кредит Ипотечные кредиты Вложения в казначейские бумаги Чистые активы Совокупные обязательства
Депозиты x
Совокупные активы 0,8225 x
Кредит 0,6806 0,858847 x
Ипотечные кредиты -0,0919 0,118101 0,323 x
Вложения в казначейские бумаги 0,18731 0,154868 0,403 -0,09836 x
Чистые активы -0,05096 0,057981 0,105 0,090418 0,23393 x
Совокупные обязательства 0,82764 0,991927 0,845 0,106903 0,127304 -0,07 x
Денежные активы 0,83174 0,942268 0,714 0,033468 -0,03484 -0,01 0,942387
Источник/Source: FRED balance sheets statistics. URL: https://fred.stlouisfed.org/categories/100 (дата обращения: 14.11.2020) / (accessed on 14.11.2020).
сти между денежными активами и ипотечными кредитами, а также казначейскими обязательствами, как представляется, есть следствие того, что названные инструменты имеют свои отлаженные механизмы формирования ликвидности за счет самостоятельного хождения на мировых финансовых рынках.
Для подтверждения предположения рассмотрим обзор деятельности банковских систем, подготовленный исследователями Всемирного банка и МВФ2. В данном отчете сгруппированы по различным показателям результаты деятельности банковских систем многих стран. Рассмотрим ряд интересующих нас показателей.
2 Asli Demirguç-Kunt, Martin Cihak, Erik Feyen, Thorsten Beck, Ross Levine, The World Bank, Washington D. C., International Monetary Fund, Washington D. C., Cass Business School, University College London, United Kingdom, University of California at Berkeley, California.
В первую очередь обратим внимание на динамику рентабельности активов в банковском секторе (рис. 3).
Обращает на себя внимание поведение рентабельности активов банковского сектора США, спровоцировавших глобальный финансовый кризис: после прохождения предельно низких (однако выше нуля) значений рентабельности в 2008 г. начался стремительный рост, и к завершению исследуемого периода банковская система США догнала Канаду и Китай, не показавших снижения в 2008 г., по уровню банковской рентабельности [19].
Чуть более сглаженную картину можно наблюдать при анализе рентабельности собственного капитала (рис. 4).
По методологии базы Orbis оба показателя рентабельности рассчитываются по показателю чистой прибыли, притом относительно США известно, что совокупные активы превышают по темпам роста
Рентабельность активов банков, %
США ^^"Великобритания Швейцария Япония
Германия Франция Китай ^^™Канада
Рис. 3 / Fig. 3. Динамика рентабельности активов банков / Dynamics of ROA
Источник/Source: Global Financial Development Report 2019/2020. URL: https://issuu.com/world.bank.publications/docs/9781464809675 (дата обращения: 11.11.2020) / (accessed on 11.11.2020).
Рентабельность капитала банков, %
40 -
-50
США ^^"Великобритания Швейцария Япония
Германия Франция Китай Канада
Рис. 4 / Fig. 4. Динамика рентабельности собственных средств банков / Dynamics of ROE
Источник/Source: Global Financial Development Report 2019/2020. URL: https://issuu.com/world.bank.publications/docs/9781464809675 (дата обращения: 11.11.2020) / (accessed on 11.11.2020).
Динамика совокупных обязательств банков, %
140,0 -
-60,0
Рис. 5 / Fig. 5. Динамика банковских обязательств в США / Dynamics of liabilities of the US banks
Источник/Source: Global Financial Development Report 2019/2020. URL: https://issuu.com/world.bank.publications/docs/9781464809675 (дата обращения: 11.11.2020) / (accessed on 11.11.2020).
собственный капитал банков [20]. Однако мы видим, что после 2008 г. рентабельность собственного капитала растет медленнее, чем экономическая рентабельность активов. Известно, что эти показатели связаны между собой эффектом финансового рычага, для идентификации результатов влияния которого рассмотрим динамику ликвидных обязательств в банковской системе США (рис. 5).
Действительно, в период с 2008 по 2017 г. динамика роста банковских обязательств несущественно замедлилась, однако основное условие запаздывания темпа роста рентабельности собственных средств по отношению к рентабельности активов видится в том, что рыночная оценка собственного капитала банков определяется привлекательностью инструментов, номинированных в долларах и внешним спросом на казначейские обязательства США.
Также нельзя не заметить резкий скачок обязательств банков в начале 2020 г., причем около половины этого прироста обусловлено приращением депозитной базы. Возникает вопрос: каким образом пандемия и предвыборная неопределенность в США в совокупности повлияли на колоссальный прирост ресурсной базы банков? Полагаем, что вновь ответы нужно искать в деятельности регулятора (рис. 6).
Рост ликвидности банковской системы происходит за счет различных банковских фондов, размещаемых ФРС с целью оказания превентивных мер поддержки банковской ликвидности. Интересно отметить, что по данным Forbes «ФРС выбрала для своих нынешних операций по количественному смягчению не банки, как это делала обычно, а управляющие компании BlakcRock и PIMKO» [21]. Таким образом, мы имеем дело с еще одной надстройкой в пирамиде фиктивного капитала.
В цитируемой статье содержатся данные со ссылкой на отчет Boston Consulting Group, согласно которым 10 крупнейших управляющих компаний в совокупности владеют 35% рыночных активов в США, а весь совокупный приток фондов распределен между 18 крупнейшими управляющими компаниями. Полагаем, что такое колоссальное обезличивание операций на финансовом рынке также является признаком фиктивного капитала — капитала, не привязанного к конкретным активам, инвесторам, странам и другим более-менее осязаемым субъектам. Понятно, субъектность в распределении финансовых ресурсов в такой системе оказывается под вопросом, поскольку обезличенные «упакованные» юниты финансового капитала включают
Рис. 6 / Fig. 6. Из отчета ФРС за август 2020 г. / Federal Reserve's balance sheet report, August 2020
Источник/Source: Balance sheet developments report. URL: https://www.federalreserve.gov/publications/files/balance_sheet_developments_ report_202008.pdf.pdf (дата обращения: 11.11.2020) / (accessed on 11.11.2020).
Таблица 5/ Table 5
Остатки по забалансовым операциям банков США, млрд долл. / Balances on off-balance sheet
transactions of US banks, billions of dollars
Инструмент / Instrument 2018 2019 2020 (II квартал) / 022020
Невостребованные обязательства 7693,9 8003,8 8235,0
Кредитные деривативы 2078,1 1895,2 1545,4
Процентные деривативы 128 173,9 125 078,3 132 102,0
Источник /Source: Off-balance sheet items Report. URL: https://www.federalreserve.gov/releases/efa/off-balance-sheet-items.pdf (дата обращения: 11.11.2020) / (accessed on 11.11.2020).
в себя несчетное число сложно структурированных элементов [22], в которых выявить направления реальных финансовых ресурсов не представляется возможным.
В этом контексте считаем необходимым проанализировать доступные данные об объемах забалансовых операций банков (табл. 5).
Получаем, что более 8 трлн банковских кредитов США переведены на забалансовые счета для последующей их «упаковки» в обеспеченные облигации. Это также может быть фактором неравномерной динамики рентабельности активов и собственного капитала банков [23]: если активы систематически списываются с балансов, то обеспечивать
рентабельность оставшихся средств становится несколько проще.
Кроме того, расчетная стоимость производных финансовых инструментов американских банков составляет порядка 133 трлн долл., причем большая их часть нацелена на спекуляции с процентными ставками, что несопоставимо с величиной процентных обязательств, не подчиняется логике их формирования и погашения, а следовательно, фиктивно.
Для более подробного освещения роли производных финансовых инструментов в формировании фиктивного капитала обратимся к отчету KEY TRENDS IN THE SIZE AND COMPOSITION OF OTC
Рис. 7 / Fig. 7. Стоимость базисных активов по производным контрактам / Underlying asset value under derivative contracts
Источник / Source: BIS STAT EXPLORER. URL: https://stats.bis.org/statx/srs/tseries/OTC_DERIV/H:D:A:A:5J:A:5J:A:TO1:TO1:A:A:3: C?t=D5.1&p=20191&i=1.8&x=DER_TYPE.1.CL_0D_TYPE&o=s:line (дата обращения: 12.10.2020) / (accessed on 12.10.2020).
Рис. 8/Fig. 8. Рыночная стоимость деривативов / Market value of derivatives
Источник / Source: BIS STAT EXPLORER. URL: https://stats.bis.Org/statx/srs/tseries/OTC_DERIV/H:D:A:A:5J:A:5J:A:TO1:TO1:A:A:3: C7t=D5.1&p=2Q191&i=1.8&x=DER_TYPE.1.CL_OD_TYPE&o=s:lme (дата обращения: 12.10.2020) / (accessed on 12.10.2020).
DERIVATIVES MARKETS IN THE SECOND HALF OF 20193, в котором отражены результаты действий с деривативами. Данные о стоимости базисных активов и рыночной стоимости производных инструментов отражены на рис. 7, 8 соответственно.
3 KEY TRENDS IN THE SIZE AND COMPOSITION OF OTC DERIVATIVES MARKETS IN THE SECOND HALF OF 2019. URL: https://www.bis.org/publ/otc_hy2005.pdf (дата обращения: 12.10.2020).
В специализированной прессе бытует мнение о том, что официальная статистика по производным инструментам сильно занижена (по разным оценкам, от 40 до 100%), однако даже оперируя официальными данными, легко доказать, что инструменты экспансии фиктивного капитала широко представлены на рынке производных финансовых инструментов [24]. Причем 12 трлн рыночной стоимости производных составляют 13,7% глобального ВВП в 2019 г., а эта сумма фактически фигурировала
■ канадский доллар ■ евро ■ фунт стерлингов
■ шведская крона ■ швейцарский франк доллар США
■ японская йена
Рис. 9 /Fig. 9. Ключевые валюты деривативных контрактов / Key currencies of derivative contracts
Источник / Source: BIS STAT EXPLORER. URL: https://stats.bis.org/statx/srs/tseries/OTC_DERIV/H:D:A:A:5J:A:5J:A:TO1:TO1:A:A:3: C?t=D5.1&p=20191&i=1.8&x=DER_TYPE.1.CL_0D_TYPE&o=s:line (дата обращения: 12.10.2020) / (accessed on 12.10.2020).
в операциях с производными контрактами, а следовательно, спрос на соответствующую ликвидность был предъявлен и изъят из воспроизводства как финансового, так и реального капитала. То есть если стоимость базисного актива никогда не будет реализована на рынке производных инструментов, поскольку это лишь вопрос спекуляций и арбитража, то рыночная стоимость самих контрактов участвует в сделках при их заключении. Такой спрос на ликвидность не может быть удовлетворен без применения рычагового финансирования [17], а следовательно, роль банков в финансировании соответствующих операций по созданию фиктивного капитала становится еще более ярко выраженной.
Также необходимо рассмотреть валютную структуру требований по деривативным контрактам (рис. 9).
Немногим меньше половины требований по соответствующим контрактам номинировано в долларах США, что, безусловно, является колоссальным фактором спроса на долларовую ликвидность.
Однако полагаем, что роль рынка производных инструментов не только и не столько в формировании пирамиды требований над несуществующими валютными и процентными активами [25] и даже не столько в разжигании спекулятивных гонок на финансовых рынках. Мы полагаем, что рынок производных инструментов является проводником фиктивного капитала за счет изменения правил ценообразования на финансовых и товарных рынках. В частности, деривативы на реальные товары практически не реагируют на спрос и предложение
на рынках базисных активов, а напротив, цены базисных активов подпадают в зависимость от биржевых котировок на рынках акций, поскольку производные на товары приобретаются для диверсификации финансовых портфелей. Таким образом, цены на физические биржевые товары попадают в зависимость от биржевых индексов. Эту тенденцию можно проследить двумя путями: во-первых, отследить изменение мировых цен различных торгуемых товаров относительно друг друга, а во-вторых, оценить степень влияния биржевых индексов акций на изменения товарных цен.
Исходные данные для анализа получены на сайте https://fred.stlouisfed.org, горизонт анализа — 10 лет с помесячной разбивкой. Результаты проведенного корреляционного анализа между ценами различных товарных групп приведены в табл. 6.
Незначительные значения парных коэффициентов корреляции показывают товары цинк и шерсть, по категории «бананы» корреляция отрицательна, все остальные товарные группы и ценовые индексы показывают ощутимую связь в ценовой динамике. Однако из курса экономической теории известно, что факторы спроса на различных рынках не могут быть одинаковыми, а уровень инфляции не объясняет ценовую динамику ввиду ее постепенного снижения и неравномерности проявления.
Обращает на себя внимание, что самые большие коэффициенты корреляции соответствуют следующим видам товаров: пшеница, железная руда, пальмовое масло, соевые бобы, рапсовое масло, никель, а также по композитным ценовым индексам. Если
Таблица 6 / Table 6
Результаты корреляционного анализа ценовой динамики различных товарных групп / The results of the correlation analysis of the price dynamics of various product groups
Товар / Product Пшеница /Corn Железная руда / Iron ore Бананы / Bananas Резина / Rubber Уголь/Coal Алюминий / Aluminum Пальмовое масло / Palm oil Соевые бобы / Soybeans Рис/Rice Кофе/Coffee Хлопок/Cotton Никель / Nickel Рапсовое масло / Rapeseed oil Сахар / Sugar Цинк/Zinc Шерсть/Wool Индекс цен на металлы / Price index: metals Индекс цен на энергетические ресурсы / Price index: energy Индекс цен на промышленные товары / Price index: industrial production Индекс цен на сырую нефть АР5Р/ Price index: APSP crude oil
Пшеница X 1,00 0,98 0,72 0,41 0,49 0,71 0,87 0,74 0,54 0,54 0,75 0,78 0,58 -0,42 0,11 0,78 0,85 0,78 0,82
Железная руда X X 0,99 0,88 0,56 0,60 0,82 0,70 0,78 0,61 0,69 0,83 0,90 0,71 -0,21 0,27 0,97 0,74 0,96 0,72
Бананы X X X -0,39 -0,10 -0,11 -0,43 -0,60 -0,25 -0,38 -0,21 -0,29 -0,38 -0,55 0,51 0,20 -0,26 -0,56 -0,29 -0,51
Резина X X X X 0,67 0,74 0,92 0,70 0,72 0,78 0,85 0,84 0,94 0,87 -0,16 0,39 0,91 0,70 0,94 0,65
Уголь X X X X X 0,85 0,58 0,36 0,42 0,46 0,71 0,57 0,66 0,56 0,36 0,84 0,68 0,60 0,70 0,57
Алюминий X X X X X X 0,65 0,39 0,45 0,62 0,78 0,76 0,68 0,57 0,39 0,72 0,77 0,60 0,79 0,57
Пальмовое масло X X X X X X X 0,75 0,72 0,79 0,75 0,80 0,91 0,89 -0,22 0,25 0,85 0,73 0,87 0,67
Соевые бобы X X X X X X X X 0,74 0,45 0,45 0,61 0,77 0,67 -0,37 0,05 0,70 0,84 0,71 0,82
Рис X X X X X X X X X 0,48 0,40 0,64 0,82 0,62 -0,35 0,11 0,76 0,66 0,75 0,63
Кофе X X X X X X X X X X 0,71 0,78 0,70 0,79 -0,18 0,19 0,68 0,51 0,71 0,43
Хлопок X X X X X X X X X X X 0,78 0,74 0,68 0,08 0,52 0,78 0,53 0,82 0,49
Никель X X X X X X X X X X X X 0,82 0,69 -0,09 0,29 0,91 0,72 0,92 0,70
Рапсовое масло X X X X X X X X X X X X X 0,83 -0,24 0,36 0,92 0,77 0,93 0,73
Сахар X X X X X X X X X X X X X X -0,22 0,23 0,73 0,63 0,76 0,57
Цинк X X X X X X X X X X X X X X X 0,56 -0,06 -0,21 -0,07 -0,18
Шерсть X X X X X X X X X X X X X X X X 0,41 0,33 0,43 0,33
Индекс цен на металлы X X X X X X X X X X X X X X X X X 0,79 0,9968 0,77
Индекс цен на энергетические ресурсы X X X X X X X X X X X X X X X X X X 0,80 0,99
Индекс цен на промышленные товары X X X X X X X X X X X X X X X X X X X 0,77
Источник/Source: Global prices. URL: https://fred.stlouisfed.org (дата обращения: 11.11.2020) / (accessed on 11.11.2020).
Таблица 7 / Table 7
Топ товарных деривативов в 2019 г. / Top commodity derivatives in 2019
№ Товарный дериватив / Commodity derivative Биржа / Exchange Объем, число контрактов / Volume, number of contracts Стоимость базисных активов, долл. / Underlying asset price Открытая позиция на конец 2019 г., долл. / Open interest, end of 2019
1 Futures on Brent oil Moscow Exchange 616 575 370 25413037 2684190
2 PTA futures Zhengzhou Commodities Exchange 312470222 8882021 918896
3 Iron Ore futures Dalian Commodity Exchange 296 538 010 19 873 140 702827
4 CRUDE OIL futures CME Group 291648494 16 596 793 2146037
5 Soybean Meal futures Dalian Commodity Exchange 272869691 7603012 2925246
6 Methanol futures Zhengzhou Commodities Exchange 265094214 6100150 877821
7 Brent Crude futures ICE Futures Europe 221329190 10 490 953 2594785
8 Rapeseed meal futures Zhengzhou Commodities Exchange** 138085360 3201333 329954
9 Palm Olein futures Dalian Commodity Exchange 135 504 196 7129820 888380
10 CRUDEOILM futures Multi Commodity Exchange of India 134 909 828 5390660 45
Источник / Source: The WFE's Derivatives Report 2019. URL: www.world-exchanges.org (дата обращения: 14.11.2020) / (accessed on 14.11.2020).
рассмотреть отчет о динамике биржевой торговли производными финансовыми инструментами за 2019 г., можно заметить, что именно эти товарные группы являются лидерами по объемам торгов биржевыми товарными деривативами в качестве базисных активов (табл. 7).
Итак, цены на торгуемые на бирже товары определяются не рынками соответствующих товаров, а общими рыночными тенденциями. Далее необходимо показать связь с рынком акций (рис. 10).
Все представленные рисунки позволяют однозначно идентифицировать связь между исследуемыми величинами, однако обращает на себя внимание наличие «переломного момента» на всех графиках: при значении индекса S&P 2000 пунктов направление зависимости меняется. Если до 2000 зависимость строго обратная, т.е., как представля-
ется, товарные рынки становятся инструментом хеджирования риска изменения стоимости акций и в большей степени интересны инвесторам как способ диверсификации портфеля, то после достижения индексом значения 2000 пунктов направление меняется, и связь становится прямой: рост цен на акции приводит к росту цен на биржевые товары. Вероятно, это можно связать со спекулятивными настроениями инвесторов и надуванием финансовых пузырей на рынках различных активов. Однако интересно отметить, что значение в 2000 пунктов индекс S&P преодолевает в 2014 г., а ранее нами показано, что именно с 2014 г. банковская деятельность в США полностью посвятила себя борьбе за ликвидность. Полагаем, такое совпадение нельзя назвать случайным. Если ключевой целью банковских операций является максимизация лик-
Пшеница
Пальмовое масло
350,00 300,00 250,00 200,00 150,00 100,00 50,00 0,00
Л
M 1
» »
ч
y = 5E-05x2 - 0,2825x + 568,33 R2 = 0 6336
0,00 1000,00 2000,00 3000,00 4000,00
Индекс цен на энергетические ресурсы
300,00 250,00 200,00 150,00 100,00 50,00 0,00
f4
«Г"./* -140,3ln(x) + 1234,7 R2 = 0,5681
y =
0,00 1000,00 2000,00 3000,00 4000,00
1400,00 1200,00 1000,00 800,00 600,00 400,00 200,00 0,00
•
à
jtfW t:
y = - i 4E-08x3 + ■ 0,0005x2 2599,4 - 1,7797x
R2 : = 0,7672
0,00 1000,00 2000,00 3000,00 4000,00
Индекс цен на металлы
250,00 200,00 150,00 100,00 50,00 0,00
£
F
a*
y = - w 3E-11x4 + 2E-07x3- 0,0007x2 +
0,662x + 26,88 R2 = 0,7574 6
0,00 1000,00 2000,00 3000,00 4000,00
Индекс цен на промышленные товары
250,00 200,00 150,00 100,00 50,00 0,00
it!
*
y = -2E-11x4 + 2E-07x3 ' - 0,0004x2 + 0,3676x + 143,63
R2 = 0,762
0,00
500,00 1000,00 1500,00 2000,00 2500,00 3000,00 3500,00 4000,00
Рис. 10/Fig. 10. Оценка зависимости товарных цен и индексов от динамики S&P-500 / Regression on commodity prices and indices on the dynamics of the S&P 500
Источники / Sources: Global prices. URL: https://fred.stlouisfed.org (дата обращения: 11.11.2020) / (accessed on 11.11.2020); S&P 500 Dynamic Participation Index. URL: https://www.spglobal.com/spdjVen/indices/strategy/sp-500-dynamic-participation-index/#overview (дата обращения: 11.11.2020) / (accessed on 11.11.2020).
видности, то реальные основания сделок перестают играть какую-либо роль, а все усилия по перегреву рынков направлены на то, чтобы за счет рычагового финансирования получить процент от каждой биржевой сделки при надувании финансового пузыря. Условием достижения эффективности приложения банковских ресурсов к раздуванию финансового пузыря является абсолютная универсальность объ-
ектов торговли и возможность их многократной делимости, независимо от физических свойств объектов, что вполне достигается за счет использования производных финансовых инструментов.
Вместе с тем выше было упомянуто, что процесс финансиализации сам по себе не гарантирует наличия фиктивного капитала в экономике [26] и, хотя косвенно мы уже доказали обратное, необходимо
рассмотреть деятельность компаний различных секторов экономики и выявить элементы фиктивного капитала в результатах этой деятельности. Анализ проведен с использованием публичной базы данных А. Дамодарана4. Использованы данные по 95 различным секторам американской экономики за период 1999-2019 гг. по 21 показателю деятельности фирм. Такой охват необходим для выявления не частных тенденций, а «генеральной линии» поведения американских фирм на реальных и финансовых рынках.
Целью данного этапа исследования является определение изменений закономерностей, направляющих финансовые ресурсы фирм. Результаты анализа зависимостей показателей представлены в табл. 8 (по годам) и 9 (по отраслям).
Дадим интерпретацию полученных результатов анализа. Таблица 8 показывает, как изменяется во времени структура финансовых импульсов и какие финансовые решения принимают компании. Можно сделать следующие выводы:
1. На количество фирм в отрасли не влияют размеры чистой прибыли и рыночной капитализации (в табл. 8 расчетные значения коэффициентов корреляции по данным соотношениям находятся вблизи значения 50%, за исключением 2003 г.). Более того, существует тенденция сокращения числа публичных компаний в связи с концентрацией финансовых ресурсов у признанных лидеров различных отраслей и отсутствием возможности реальной конкуренции с ними на финансовых рынках ввиду колоссального преимущества по уровню рыночной ликвидности финансовых инструментов, эмитируемых лидерами рынка [27].
2. Влияние размера чистого денежного потока на рыночную капитализацию постепенно ослабевает, что было характерно и в преддверии кризиса 2007-2008 гг., к примеру, в 2003-2004 гг. динамика рыночной капитализации потока на 90% соответствовала динамике чистого денежного потока (ЧДП), тогда как в предкризисном 2006 г. коэффициент корреляции составил 1%. В настоящее время коэффициент корреляции по данному соотношению не превышает 70%.
3. Чистая прибыль оказывает в среднем большее влияние на рыночную капитализацию, чем чистый денежный поток, что может быть следствием нерациональной инвестиционной политики или чрезмерных выплат дивидендов. Коэффициент
4 Damodaran Online. URL: http://people.stern.nyu.edu/ada-modar/New_Home_Page/dataarchived.html (дата обращения: 19.10.2020).
корреляции в данной паре факторов не имеет таких существенных колебаний, как при сопоставлении рыночной капитализации с чистым денежным потоком. Отчасти это может быть обусловлено тем, что чистый денежный поток является более объективным финансовым показателем, будучи избавлен от налогово-бухгалтерских аспектов его формирования, однако полагаем, что процесс после-налогового распределения прибыли также является фактором большей волатильности зависимости капитализации от денежного потока.
4. Чистая прибыль компаний не коррелирует с уровнем капитальных вложений. Для данной пары факторов ни один из периодов анализа не дает наличия устойчивой связи (табл. 8). Следовательно, реинвестирование прибыли не является важным способом финансирования капитальных вложений. Причина видится в рычаговом финансировании и чрезмерных дивидендах и обратном выкупе акций для поддержания фиктивной капитализации [17].
5. Связь дивидендов с размером чистой прибыли ослабевает, иными словами, для поддержания спроса на ликвидность со стороны инвесторов компании изыскивают иные ресурсы, чем финансовый результат деятельности. Так, по данным табл. 8 в 1999 г. 88% выплат дивидендов можно было связать с динамикой чистой прибыли, тогда как в 2019 г.— только 61%. Поскольку влияние дивидендов на капитализацию также ослабевает, причиной всему видится обратный выкуп акций.
6. Средневзвешенная стоимость капитала по данным табл. 8 не оказывает практически никакого влияния на рыночную капитализацию, несмотря на то, что при проведении финансового анализа средневзвешенная стоимость капитала не может не влиять на ставку дисконтирования (ставка дисконтирования, учитываемая при анализе временной стоимости денежных потоков, как правило, не может быть ниже цены привлечения финансовых ресурсов. Поскольку дисконтированный денежный поток лежит в основе прогнозирования цен финансовых инструментов, в том числе акций, должна просматриваться отрицательная зависимость между капитализацией и средневзвешенной стоимостью капитала. Отсутствие такой зависимости может быть следствием либо неверных оценок ставок дисконтирования лицами, принимающими решения, либо об отсутствии влияния цены привлечения капитала на динамику рыночной капитализации). Поскольку при этом стандартное отклонение и бета-коэффициент цен акций также не оказывает значимого влияния на капитализацию, делаем вывод, что риск ликвидности акций не учитывается
при принятии решения об инвестировании. Концепция учета риска ликвидности [2], отраженная, например, в модели Мертона, основана на том, что рыночная ликвидность зависит от прогнозируемого инвесторами соотношения между рыночной капитализацией компании и величиной ее долгов. При оценке прогнозной капитализации с учетом риска ликвидности в соответствии с данной моделью обязательно учитываются бета-коэффициент, уровень волатильности цен акций и средневзвешенная стоимость капитала. Отсутствие связи между капитализацией и перечисленными параметрами свидетельствует либо о нарушении основных принципов рыночного фундаментализма, либо о неверных оценках участников рынка. В любом случае концепция оценки риска ликвидности не действует на практике, поскольку последний рассматривается финансовыми спекулянтами в большей степени как возможность присвоения ликвидности, нежели как угроза портфельных потерь.
7. Дополнительный довод в том, что коэффициент автономии не связан со стоимостью заемного капитала, что также противоречит базовым параметрам оценки платежеспособности, применяемых, к слову, рейтинговыми агентствами и банками. Мы видим, что возможность привлекать ликвидность с рынка акций не зависит ни от рисков ликвидности (рыночной), ни от показателей платежеспособности (балансовой), т.е. фактически деятельность на финансовых рынках существует в отрыве от показателей деятельности фирм, что явно говорит о фиктивности обслуживающих этот процесс капиталов.
8. Уровень дивидендов не связан с экономической добавленной стоимостью, хотя дивиденды оказывают влияние на средневзвешенную стоимость капитала, имеющуюся в формуле EVA, что явно указывает на независимость результатов использования инвестиций и способность их к генерированию прибыли в вопросе выплаты дивидендов [22]. Экономическая добавленная стоимость показывает, был ли у инвесторов лучший способ размещения своих активов, однако, если инвесторов интересует только cash flow в форме дивидендов, то такими условностями можно пренебречь.
9. Устойчивую зависимость можно проследить между суммой капитальных вложений, чистого оборотного капитала и дивидендов и величиной заемных средств. Исключение составляют предкризисные годы надувания финансового пузыря (20052007 гг.) [7]. Все остальные временные интервалы характеризуются устойчивой сильной связью между индикаторами. Иными словами, заемные средства
используются для финансирования инвестиций, потребностей в восполнении оборотного капитала и осуществления дивидендных выплат, однако все это никак не связано с приростом экономической добавленной стоимости и ростом рыночной капитализации за счет устойчивого денежного потока. Мы видим, что балансовые показатели (капитальные вложения, оборотный капитал, выплаты на собственный капитал) осуществляются из займов, и это одна область корпоративных финансов в США, а рыночные показатели существуют изолированно от этого процесса и характеризуются собственной динамикой вне связи с балансовыми индикаторами.
10. В итоге получаем, что финансирование деятельности осуществляется независимо от ее результативности за счет заемных средств, но при этом рыночная капитализация является самостоятельным инструментом управления ликвидностью на финансовых рынках, поскольку ее динамика не учитывает фундаментальные финансовые риски эмитентов. Фирмы в таком случае становятся посредниками, передающими импульс от банков на финансовые рынки и переводящими туда банковскую ликвидность, при этом накапливая на балансах обязательства, а в основных фондах — неэффективность.
Таблица 9 позволяет детализировать полученные выводы с точки зрения различий в поведении отраслей на финансовых рынках. При рассмотрении данных за весь период анализа, но с группировкой по отраслям, видно, что большинство отраслей активно используют долговой метод финансирования, связи между фундаментальными показателями оказываются еще менее существенными [22]. Более устойчивые связи между фундаментальными показателями в отраслевом разрезе можно заметить по таким секторам, как банки, автомобильная промышленность, производство компьютеров, электроники и полупроводников, химическая промышленность, а также интернет и телеком.
В автомобильной промышленности, отрасли, имеющей высокую долю в американском экспорте, явно прослеживается исключительно долговое финансирование и отрицательная зависимость между динамикой коэффициента автономии и рыночной капитализацией. Имеем низкую балансовую ликвидность, финансирование капитальных вложений на фоне сокращения доли собственных средств на балансе, при росте капитализации и приоритетном режиме экспорта.
Анализ глобальной экономики в контексте фи-нансиализации и движения потоков ликвидности невозможен без рассмотрения динамики прямых
SJ
Таблица 8/Table 8
Результаты анализа взаимного влияния различных показателей результативности деятельности компаний в США (по годам) / Results of the analysis of the mutual influence of various indicators of the performance of companies in the United States (by year)
£ ta
Коэффициенты корреляции / correlation coefficients 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Количество фирм в отрасли - чистая прибыль 0,434 0,234 0,206 0,164 0,987 0,391 0,439 0,402 0,065 0,393 -0,053 0,170 0,243 0,392 0,286 0,299 0,044 0,048 0,338 0,261 0,316
Количество фирм в отрасли - рыночная капитализация 0,598 0,591 0,561 0,531 0,994 0,605 0,608 0,590 0,498 0,465 0,550 0,590 0,532 0,558 0,448 0,461 0,497 0,514 0,529 0,511 0,495
Количество фирм в отрасли - спред 0,516 0,407 0,327 0,325 0,151 0,312 0,295 0,334 0,368 0,364 0,227 0,276 0,383 0,387 0,231 0,330 0,318 0,025 0,221 0,119 0,079
Рыночная капитализация - чистый денежный поток 0,501 0,187 0,605 0,691 0,985 0,801 0,549 -0,109 0,080 0,272 0,495 0,504 0,679 0,942 0,220 0,411 0,373 0,481 0,759 0,622 0,688
Рыночная капитализация - чистая прибыль 0,828 0,324 0,728 0,625 0,994 0,858 0,909 0,891 0,065 0,873 0,570 0,615 0,773 0,931 0,577 0,826 0,563 0,514 0,826 0,712 0,768
Чистая прибыль - капитальные вложения 0,065 -0,169 -0,018 -0,018 -0,004 0,057 0,060 0,050 0,013 0,079 0,024 0,061 0,012 -0,020 -0,080 -0,132 -0,026 0,039 0,020 0,010 -0,067
Чистая прибыль - дивиденды 0,880 0,849 0,786 0,700 0,994 0,840 0,875 0,889 0,817 0,931 0,703 0,679 0,787 0,925 0,508 0,733 0,420 0,442 0,718 0,678 0,614
Чистая прибыль-чистый оборотный капитал 0,383 0,427 -0,073 -0,280 -0,901 0,145 -0,447 0,344 0,333 0,148 -0,135 0,203 -0,105 -0,437 0,070 0,234 0,122 0,219 0,089 -0,003 0,143
Рыночная капитализация - балансовая стоимость собственных средств 0,796 0,821 0,684 0,778 0,998 0,881 0,904 0,937 0,850 0,820 0,846 0,858 0,853 0,853 0,728 0,752 0,706 0,781 0,723 0,665 0,621
Рыночная капитализация - коэффициент автономии 0,301 0,290 0,258 0,139 -0,003 0,074 н/д н/д н/д 0,193 0,117 0,071 0,075 0,037 0,217 0,117 0,206 0,130 0,152 0,267 0,306
Рыночная капитализация - дивиденды 0,754 0,215 0,756 0,787 0,994 0,869 0,873 0,901 0,095 0,853 0,883 0,841 0,897 0,923 0,751 0,789 0,704 0,759 0,707 0,655 0,640
>
X
n
о
-о
?
>
z
n
О >
-о
Я >
n
Окончание таблицы 8/Table 8 (continued)
Коэффициенты корреляции / correlation 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
coefficients
Рыночная капитали-
зация - средневзвешенная стоимость 0,381 0,229 0,216 0,077 0,003 0,131 н/д н/д н/д 0,077 -0,076 -0,066 -0,053 -0,061 -0,020 н/д 0,099 0,023 0,059 0,176 0,136
капитала
Рыночная капитали-
зация - стандартное отклонение рыноч- 0,251 0,276 0,224 0,055 0,050 -0,011 0,120 0,159 0,224 0,161 0,147 0,163 -0,030 0,223 0,011 0,001 0,039 -0,057 -0,066 0,095 0,109
ных цен
Рыночная капитализация - beta 0,339 0,176 0,166 0,056 -0,005 0,127 0,100 0,104 0,036 -0,088 -0,169 -0,151 -0,159 -0,111 -0,146 -0,230 -0,113 -0,158 -0,077 0,001 -0,081
Коэффициент автономии - капитальные 0,017 -0,025 -0,128 -0,280 -0,042 -0,176 н/д н/д н/д -0,034 -0,036 -0,084 -0,037 -0,054 -0,115 -0,062 -0,142 -0,159 -0,162 -0,093 -0,081
вложения
Капитальные вложения - EVA 0,754 0,183 -0,093 0,509 0,670 0,851 0,335 0,219 0,269 0,459 0,585 0,227 0,390 0,670 -0,245 н/д -0,192 -0,057 -0,004 0,073 0,117
Амортизация - стоимость долга 0,051 0,004 0,090 0,074 н/д 0,115 0,036 0,099 0,128 0,090 0,036 -0,056 0,003 0,045 -0,045 н/д 0,270 0,156 0,015 -0,078 0,025
Стоимость долга - коэффициент автономии 0,405 0,287 0,161 0,193 н/д 0,209 н/д н/д н/д 0,048 0,085 0,208 0,226 0,153 0,276 н/д 0,003 0,125 0,139 0,186 0,264
EVA - Beta 0,094 -0,078 -0,189 -0,188 -0,145 #н/д -0,115 -0,066 -0,028 0,028 -0,184 -0,292 -0,158 -0,108 0,116 н/д 0,074 0,066 0,158 0,234 0,141
EVA - дивиденды 0,626 0,319 0,189 0,255 0,733 #н/д 0,337 0,319 0,061 0,493 0,721 0,565 0,561 0,807 0,181 н/д -0,032 -0,024 -0,039 -0,070 0,006
Капитальные вложения - долг 0,422 0,390 0,601 0,472 0,964 0,411 0,218 0,219 0,149 0,193 0,255 0,239 0,186 0,183 0,082 0,083 0,076 0,106 0,105 0,110 0,119
Капитальные вложе-
ния + чистый оборотный капитал + диви- 0,969 0,713 0,980 0,953 0,985 0,902 0,334 0,266 0,180 0,567 0,963 0,954 0,964 0,964 0,973 0,956 0,951 0,934 0,919 0,903 0,899
денды - долг
Средневзвешенная
стоимость капитала -стандартное отклонение 0,640 0,749 0,763 0,786 0,506 0,120 0 0 0 0,462 0,504 0,562 0,148 0,411 0,718 0 0,443 0,553 0,599 0,495 0,430
рыночных цен акции
Средневзвешенная стоимость капитала - beta 0,806 0,938 0,950 0,943 0,695 0,967 н/д н/д н/д 0,696 0,837 0,830 0,805 0,844 0,860 н/д 0,733 0,745 0,843 0,868 0,838
Источник/Source: Damodaran Online. URL: http://people.stern.nyu.edu/adamodar/New_Home_Page/dataarchived.html (дата обращения: 19.10.2020) / (accessed on 19.10.2020).
SJ
Таблица 9/Table
Результаты анализа взаимного влияния различных показателей результативности деятельности компаний в США (по отраслям -выборочно) / Results of the analysis of the mutual influence of various indicators of the performance of companies in the United States
(by industry - selectively)
£ ta
Сектор /Sector Количество фирм в отрасли - чистая прибыль/ Number of firms in the industry - net profit Количество фирм в отрасли - рыночная капитализация / Number of firms in the industry -market capitalization Количество фирм в отрасли - спред/ Number of firms in the industry - spread Рыночная капитализация - чистый денежный поток/ Market capitalization - net cash flow Рыночная капитализация - чистая прибыль/ Market capitalization - net profit Рыночная капитализация - балансовая стоимость собственных средств / Market capitalization - balance sheet value of equity Рыночная капитализация - коэффициент автономии / Market capitalization - equity ratio Рыночная капитализация - дивиденды / Market capitalization - dividends Рыночная капитализация - средневзвешенная стоимость капитала / Market capitalization -weighted average cost of capital Рыночная капитализация - стандартное отклонение рыночных цен / Market capitalization -standard deviation of market prices Коэффициент автономии - капитальные вложения / Equity ratio - capital investments Капитальные вложения - eva / Capital investments - eva Амортизация - стоимость долга / Amortization - cost of debt Стоимость долга - коэффициент автономии / Cost of debt - equity ratio Eva -beta / Eva - beta Eva-дивиденды / Eva - dividens Капитальные вложения - долг/Capital investments - debt Капитальные вложения + чистый оборотный капитал + дивиденды - долг/ Capital investments + net working capital + dividends - debt
Реклама -0,07033 0,128241 0,171814 0,307086 -0,26548 0,368879 0,590194 0,370634 0,330382 -0,2928 -0,10316 -0,40057 -0,04753 0,011211 -0,28515 -0,21332 0,515824 -0,00926
Аэрокосмическая промышленность/ Оборона 0,548737 0,586996 0,397509 0,372549 0,650408 0,811033 0,379787 0,466147 0,167956 0,419945 -0,2125 0,679233 -0,01524 0,282469 0,165569 0,242245 0,442937 0,266511
Воздушный транспорт -0,24336 0,193749 -0,2041 0,087196 0,127214 0,008349 0,675161 0,500772 0,077721 -0,36291 -0,23395 0,03317 -0,20747 -0,57057 0,017565 -0,04769 0,831864 0,851195
Производство одежды -0,02341 -0,09003 0,624351 0,179446 0,521668 0,767288 0,694944 0,843118 0,275507 -0,06498 0,100827 0,575059 -0,16781 0,021931 -0,40349 0,045452 0,857229 0,70108
Автомобилестроение -0,7426 -0,63309 0,243515 0,863009 0,952922 0,992124 -0,61069 0,982442 -0,31149 -0,0644 -0,65588 0,353261 0,001761 0,319424 -0,15414 0,336544 0,999393 0,998879
Банки 0,882287 0,902418 -0,15035 0,994697 0,993477 0,99328 0,120653 0,993012 0,066395 -0,19153 0,019859 0,900709
Производство стройматериалов 0,060202 -0,21733 0,300387 -0,07763 -0,45136 0,075939 0,628124 -0,12086 0,254133 -0,06201 0,102405 0,212475 -0,05748 0,192844 -0,20765 -0,11838 0,680594 0,525532
Химическая промышленность -0,05052 -0,09409 0,692141 0,05942 0,775595 0,808748 0,428584 0,027205 -0,135 -0,08666 0,02466 0,528771 -0,1723 -0,15029 -0,33603 0,077721 0,258456 0,147921
>
X
n
о
-о
?
>
z
n
О >
-о
73 >
n
LZ
■9 fiaVddl3DNVNId
X:
о
3
a с
>4
S
С
3
о
о
NJ О
о ki о
Телекоммуникации Производство стали Производство полупроводников Машиностроение Интернет Строительство жилья Финансовые услуги Производство электроники Производство компьютеров и периферии Сектор /Sector
0,445719 -0,77068 0,276545 0,122218 -0,05125 -0,61494 0,469795 -0,14146 0,506574 Количество фирм в отрасли - чистая прибыль/ Number of firms in the industry - net profit
0,244915 0,464427 0,407505 0,445251 0,025554 -0,00705 0,525708 0,129557 0,171278 Количество фирм в отрасли - рыночная капитализация / Number of firms in the industry -market capitalization
0,517005 0,022514 -0,15126 -0,07511 0,251875 0,191454 -0,47972 -0,02576 -0,50568 Количество фирм в отрасли - спред/ Number of firms in the industry - spread
-0,07416 -0,11501 0,495549 0,521295 0,118706 0,089756 ~NJ 0,025126 0,405852 Рыночная капитализация - чистый денежный поток/ Market capitalization - net cash flow
0,078647 -0,51058 0,469785 -0,08241 0,181548 0,505148 0,225289 -0,17475 0,64222 Рыночная капитализация - чистая прибыль/ Market capitalization - net profit
0,719075 0,698752 0,676411 0,772487 0,012906 0,755554 0,19916 0,476224 0,604895 Рыночная капитализация - балансовая стоимость собственных средств / Market capitalization - balance sheet value of equity
0,615055 0,524591 0,555987 0,215566 0,475557 0,505584 0,257598 0,490504 0,615575 Рыночная капитализация - коэффициент автономии / Market capitalization - equity ratio
0,076894 0,20858 X Ё- -0,05122 X Ё -0,52592 0,410195 -0,1551 0,057925 Рыночная капитализация - дивиденды / Market capitalization - dividends
0,097796 0,151257 0,247915 -0,21155 -0,18695 0,125469 -0,05965 0,027287 0,114876 Рыночная капитализация - средневзвешенная стоимость капитала / Market capitalization -weighted average cost of capital
-0,49625 -0,18915 -0,01168 -0,51267 -0,06982 -0,05942 -0,25254 -0,1569 -0,5512 Рыночная капитализация - стандартное отклонение рыночных цен / Market capitalization -standard deviation of market prices
-0,15155 -0,51549 -0,15814 -0,41262 -0,10518 0,15545 -0,58656 -0,58517 -0,15529 Коэффициент автономии - капитальные вложения / Equity ratio - capital investments
0,418156 0,198955 0,006959 0,554419 X Ё 0,161129 X Ё -0,0506 -0,41717 Капитальные вложения - eva / Capital investments - eva
-0,05682 -0,2406 -0,20289 -0,08217 -0,07444 -0,05895 -0,61505 -0,2701 -0,1167 Амортизация - стоимость долга / Amortization - cost of debt
-0,51228 0,124859 -0,17155 -0,10476 -0,0467 0,168107 0,552012 0,118252 0,025811 Стоимость долга - коэффициент автономии/ Cost of debt - equity ratio
-0,0151 -0,00152 0,45505 0,074854 X Ё -0,49465 X Ё -0,41506 -0,10571 Eva -beta / Eva - beta
0,286088 0,069145 Ё 0,086554 X Ё -0,50551 X Ё -0,51555 0,061064 Eva-дивиденды / Eva - dividens
0,942596 0,794808 0,215787 0,510462 -0,70655 0,629152 0,882891 0,160651 -0,55657 Капитальные вложения - долг/Capital investments - debt
0,945481 0,579726 0,250555 0,578482 -0,4621 -0,52191 0,062402 0,520687 -0,29169 Капитальные вложения + чистый оборотный капитал + дивиденды - долг/ Capital investments + net working capital + dividends - debt
0 §
Э: -с Q
1 С П>
3
Q
С Я
S1
Сг
оГ vo
о 3
з' с
П> Cl
SdDHDyj Yd "naHntfytf
Таблица 10 / Table 10
Результаты регрессионного анализа исходящих потоков прямых иностранных инвестиций / Results of the regression analysis of FDI outflows
Страна, количество наблюдений / Country, number of observations R2 множественной регрессии / R2 multiple regression Значимость параметра F / Significance F Коэффициент фактора «внутренний корпоративный долг по отношению к ВВП» / "Internal corporate debt-to-GDP" coefficient Р-зна-чение / P-value Коэффициент фактора «капитализация» / "Capitalization" coefficient Р-зна-чение / P-value
Австрия, 19 0,4424 0,00935 928,87 0,018 72 0,056
Бельгия, 13 0,157 0,275 296,603 0,76 77,33 0,14
Люксембург, 18 0,51206 0,0046 7,02 0,97 383,177 0,00149
Германия, 19 0,41076 0,01453 371,259 0,673 68,4455 0,0193
Франция, 19 0,077805 0,52309 292,2 0,7742 11,38961 0,5472
Нидерланды, 19 0,01911 0,857 229,647 0,951 36,775 0,6
Швейцария, 27 0,47804 0,000408 443,781 0,58 39,527 0,027
Великобритания, 30 0,2156 0,0377 90,32 0,87523 54,917 0,0197
США, 30 0,4284 0,0005253 -4,345 0,204 4002,144 0,00098
Канада, 19 0,56077 0,00139 468,725 0,02386 0,000000014 0,15187
Япония, 30 0,68245 0,000000188 -1204,47 0,00272 28,6914 0,000086
Китай, 17 0,82295 0,0000055 996,17 0,14371 12,5455 0,0135
Гонконг, 30 0,70616 0,00000007 204,782 0,273 14,55 0,0024
Источники/Sources: рассчитано авторами на основании данных UNCTAD World Investment Report FDI inflows / outflows. URL: https://unctad.org/topic/investment/world-investment-report (дата обращения: 05.12.2020) / (accessed on 05.12.2020); World Bank Open Data. URL: https://data.worldbank.org (дата обращения: 05.12.2020) / (accessed on 05.12.2020).
иностранных инвестиций. Поскольку цель настоящей работы в оценке влияния глобализационных тенденций финансиализации на формирование фиктивного капитала, подчиняющегося исключительно законам перераспределения и нарушающего воспроизводственные контуры глобальной экономики, проведем регрессионный анализ влияния показателей финансовых рынков на динамику прямых иностранных инвестиций [28].
Для этого нами использован инструментарий множественной линейной регрессии (авторегрессия неприменима ввиду крайне ограниченного объема исходных данных для анализа). Исходящие потоки прямых иностранных инвестиций проанализированы с точки зрения влияния на них внутреннего долга компаний-резидентов и динамики рыночной капитализации национальных компаний (в первоначальном варианте периметр анализа включал
также долю налога на прибыль в корпоративной прибыли для идентификации офшорных потоков, долю финансов в ВВП, долю услуг в ВВП и долю финансовых услуг в экспорте услуг, однако перечисленные показатели на предварительном этапе анализа не показали существенных регрессий). Входящие потоки прямых иностранных инвестиций тестировались на наличие зависимости от коэффициента оборачиваемости акций на внутреннем фондовом рынке и от объемов торгов акциями на внутреннем фондовом рынке в отношении к ВВП страны (первоначально также тестировалась гипотеза влияния доли промышленности в ВВП на динамику ПИИ, но работоспособность модели была нарушена). Период анализа — 1990-2019 гг. (для ряда стран диапазон анализа уже ввиду отсутствия официальных данных), анализ проводился на основе абсолютных значений, а также темпов роста
Таблица 11 / Table 11
Результаты регрессионного анализа входящих потоков прямых иностранных инвестиций /
Results of the regression analysis of FDI inflows
Страна, количество наблюдений / Country, number of observations R2 множественной регрессии / R2 multiple regression значимость параметра F / significance F Коэффициент фактора «оборот акций»/ "Stock turnover"" coefficient Р-значение / P-value Коэффициент фактора «объем торгов» / "Trading volume"" coefficient Р-значе-ние / P-value
Австрия, 30 0,2008 0,048 -4,49 0,58 314,1 0,014
Бельгия, 13 0,3188 0,14663 -816,57 0,1 2292,98 0,064
Люксембург, 18 0,00557 0,95899 -8709,57 0,844 5950,08 0,873
Германия, 30 0,48857 0,00012 -436,441 0,00248 1656,62 0,0000249
Франция, 25 0,1718 0,1256 -50,8788 0,75 246,247 0,1493
Нидерланды, 25 0,57688 0,000078 -291,57 0,011 616,28 0,000029
Швейцария, 30 0,0447 0,539 -150 0,3437 111,7 0,303
Великобритания, 19 0,504 0,003637 -79,92 0,885 1332,26 0,0168
США, 29 0,6373 0,0000019 -905,7 0,014 1747,09 0,000073
Канада, 30 0,58289 0,0000075 63,1336 0,77 675,145 0,004218
Япония, 30 0,2521 0,01979 52,44 0,3527 39,898 0,49148
Китай, 17 0,45594 0,01411 320,667 0,05131 -133,354 0,444
Гонконг, 30 0,6162 0,0000024 -550,658 0,0738 153,405 0,0000007
Источники/Sources: рассчитано авторами на основании данных UNCTAD World Investment Report FDI inflows / outflows. URL: https://unctad.org/topic/investment/world-investment-report (дата обращения: 05.12.2020) / (accessed on 05.12.2020); World Bank Open Data. URL: https://data.worldbank.org (дата обращения: 05.12.2020) / (accessed on 05.12.2020).
показателей для повышения качества моделей. Результаты регрессионного анализа приведены в табл. 10,11.
Ячейки, выделенные цветом, соответствуют незначимым регрессиям или низкой значимости конкретного фактора, однако, несмотря на наличие подобных значений, часто объясняемым ограничением объема выборки, можно говорить о наличии определенных тенденций.
Во-первых, для большинства рассматриваемых стран, являющихся активными игроками финансовых рынков, имеется значимая регрессия с высокой долей объясняющей силы влияния рассмотренных факторов на потоки прямых иностранных инвестиций. Например, исходящие потоки прямых иностранных инвестиций Японии на 68,25% объясняются взаимным влиянием долга и капитализации внутреннего рынка, причем рост долга на 1% по отношению к ВВП объясняет снижение исходящих
прямых инвестиций на 1204,47 млн долл., а рост капитализации японского рынка — к росту оттока ПИИ на 28,69 млн долл. Другой пример — притоки ПИИ в Германию на 48,86% объясняются динамикой внутреннего фондового рынка, причем ускорение оборота акций на 1% приводит к сокращению ПИИ на 436,41 млн долл., а рост объемов торгов — к увеличению ПИИ на 1656,62 млн долл.
Во-вторых, в табл. 11 следует обратить внимание на превалирование отрицательных значений в столбце «Коэффициент фактора "оборот акций"». Данный показатель можно получить за счет деления объема торгов акциями на капитализацию (автокорреляции не обнаружено), при этом динамика объема торгов дает положительное значимое в большинстве случаев влияние на динамику притоков прямых иностранных инвестиций. Далее отметим, что показатели, использованные для регрессионного анализа притоков ПИИ, также являются показате-
y = -0,0002x6 -0,0486x5 -4,1439x4 - 179,87x3 -4178,1x2 -48774x -206334 20000
R2 = 0,5697 18000
л 16000
y 14000
• ...•*......." Ä 12000
/ \ • *
• ..•• 10000 • \
• \. 8000
\ • • 6000
4000
2000
—0-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10
0
Рис. 11 / Fig. 11. Зависимость глобальных инвестиций в основные фонды от международных финансовых потоков США в % от ВВП / Dependence of global investment in fixed assets on the US international financial flows (% of GDP)
Источники/Sources: Balance of payment analytical presentation by country. URL: https://data.imf.org/?sk=7A51304B-6426-40C0-83DD-CA473CA1FD52&sId=1542633711584 (дата обращения: 19.10.2020); Gross fixed capital formation data. URL: https://data. worldbank.org/indicator/NE.GDLFTOT.CD (дата обращения: 19.10.2020) / (accessed on 19.10.2020).
лями глубины рынка при оценке его ликвидности, чем и был объяснен их выбор. В итоге получаем, что связующим звеном в рассмотренных моделях является капитализация внутреннего фондового рынка, которая является основным фактором, оказывающим влияние на движение ПИИ.
В модели притоков прямых иностранных инвестиций можно выявить следующую логическую взаимосвязь: когда оборот торговли на фондовом рынке растет быстрее, чем рыночная капитализация, притоки ПИИ замедляются, однако при наличии обратной тенденции возникает ускорение притоков средств на данный рынок. На оттоки ПИИ капитализация совместно с ростом долговых обязательств (за исключением США и Японии, где рост долга приводит к сокращению инвестиций за рубеж) компаний-резидентов оказывает прямое воздействие: чем быстрее происходит увеличение капитализации, тем интенсивнее инвестиции резидентов за рубежом.
Отсутствие связей ПИИ с производительностью в стране-реципиенте, отмеченное в работах Дж. Стиглица [5] и П. Кругмана [29], Д. Родрика [30] и У. Истерли [31], усугубляет негативное влияние сформулированных нами выводов. В среднем половина потоков ПИИ объясняется изменениями капитализации национальных фондовых рынков, причем рост капитализации ускоряет как притоки, так и оттоки прямых иностранных инвестиций.
Интересно также отметить, что международные финансовые потоки (по платежному балансу в целом), обслуживающие центр притяжения глобальных финансов, негативно влияют на динамику инвестиций в основные фонды. Рассмотрим соотношение уровня финансового капитала, привлекаемого в США, и уровня глобальных инвестиций в основные фонды (рис. 11).
Данный вывод, на наш взгляд, является косвенным, но очевидным свидетельством наличия фиктивного капитала в финансовых отношениях глобальной экономики применительно к движению прямых иностранных инвестиций и объясняющий существенную часть от их общего объема, циркулирующего между центрами притяжения финансов.
ВЫВОДЫ
Процесс финансиализации глобальной экономики сегодня стал, во-первых, сложно поддающимся анализу, во-вторых, совершенно не поддающимся управлению. На процесс неуправляемости национальных экономик указывает, в частности, тот факт, что, несмотря на изменение структур ВВП, к динамике докризисных темпов роста сумели ненадолго приблизиться лишь некоторые страны. Сложность и зачастую невозможность установления связей между показателями реального выпуска, производительности, фондоотдачи и динамикой финансовых потоков приводит к ошибочным
финансовым решениям на уровне частных инвесторов, компаний, государств и международных организаций. Размещение финансовых ресурсов на рынках США способствует раздуванию финансовых пузырей, усугублению диспропорций между показателями финансовых рынков и реального сектора, что в конечном счете составляет угрозу стабильности глобальной ликвидности и спекулятивному характеру ее обращения. Отдельную обеспокоенность вызывают рынки глобальных деривативов, не имеющих национальной принадлежности в качестве своих ключевых характеристик.
Имеется ряд косвенных свидетельств возникшего в глобальных финансах хаоса, однако полагаем, что важнейшей задачей теоретического осмысления и практического анализа сегодня становится поиск способов защиты капиталов от угрозы потери за счет вывода ликвидности и формирования на ее месте фиктивного капитала. Не претендуя на решение этой задачи в целом, авторы предложили методологический подход, позволяющий идентифицировать наличие фиктивного капитала и формы его проявления на основе общедоступной статистики о состоянии банковского сектора и корпораций в центре мировой финансовой системы, динамике прямых иностранных инвестиций и рынка деривативов. Идентификация причинно-следственных связей и обоснование инструментов оценки источников фиктивного капитала и форм его проявления на глобальных финансовых рынках позволит инвесторам избежать вложений в токсичные спекулятивные инструменты, а регуляторам — своевременно спрогнозировать вероятность финансового кризиса на конкретном рынке, имеющем признаки финансового пузыря.
К признакам фиктивного капитала в корпоративном секторе можно отнести: независимость
рыночной ликвидности от платежеспособности по балансовым показателям, независимость капитализации от фундаментальных показателей развития отраслей экономики, преобразование фундаментальных рисков в возможности торговли и арбитража в масштабах, сильно превышающих оцененные рисковые позиции, неучет базовых показателей инвестиционной привлекательности при принятии решений о размещении капиталов.
Фиктивный капитал, не имея «гражданства», становится активным участником, определяющим до 50% прямых иностранных инвестиций, курсирующих между финансовыми центрами, традиционными или зарождающимися. Если замедление капитализации на конкретном рынке становится причиной активизации ПИИ как в направлении притока, так и в направлении оттока, то это зачастую является свидетельством наличия финансового пузыря в результате формирования фиктивного капитала, т.е. вывода ликвидности из производственного и торгового секторов.
Процесс наращивания международного оборота финансовых ресурсов через США сопровождается сокращением глобальных инвестиций в основные фонды, что является доказательством роста обезли-ченности, универсальности финансового капитала при переходе его в фиктивные формы. Действительно, если банки направляют ресурсы для того, чтобы при посредничестве фирм они вернулись на финансовый рынок в ликвидной форме, то сомнительным представляется процесс их реинвестирования. Аналогично отвлечение ресурсов в финсектор США приводит к изъятию их из воспроизводства реального капитала путем переупаковки в универсальные безликие юниты фиктивного капитала, способные к быстрому обращению и проходящие через балансы фирм только для сохранения источников ликвидности.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Киндлбергер Ч., Алибер Р. Мировые финансовые кризисы. Мании, паники и крахи. Пер. с англ. СПб.: Питер; 2010. 544 с.
2. Гэлбрейт Дж. К. Экономика невинного обмана. Правда нашего времени. Пер. с англ. М.: Эксмо; 2019. 124 с.
3. Polychroniou C. J. Financialization has turned the global economy into a house of cards: An interview with Gerald Epstein. Other News: Voices against the Tide. July 24, 2017. URL: http://www.other-news.info/2017/07/ financialization-has-turned-the-global-economy-into-a-house-of-cards/
4. Перес К. Технологические революции и финансовый капитал. Динамика пузырей и периодов процветания. Пер. с англ. М.: Дело; 2013. 232 с.
5. Стиглиц Дж. Ю. Люди, власть и прибыль: Прогрессивный капитализм в эпоху массового недовольства. Пер. с англ. М.: Альпина Паблишер; 2020. 430 с.
6. Каломирис Ч., Хабер С. Непрочные по конструкции: политические причины банковских кризисов и дефицита кредитов. Пер. с англ. М.: Изд-во Института Гайдара; 2017. 713 с.
financetp.fa.ru »
31
7. Вулф М. Сдвиги и шоки: чему нас научил и еще должен научить финансовый кризис. Пер. с англ. М.: Изд-во Института Гайдара; 2016. 512 с.
8. Льюис М. Большая игра на понижение. Тайные пружины финансовой катастрофы. Пер. с англ. М.: Аль-пина Паблишер; 2015. 280 с.
9. Шиллер Р. Дж. Иррациональный оптимизм: Как безрассудное поведение управляет рынками. Пер. с англ. М.: Альпина Паблишер; 2013. 424 с.
10. Батра Р. Мошенничество Гринспена. Как два десятилетия его политики подорвали глобальную экономику. Пер. с англ. Мн.: Попурри; 2006. 496 с.
11. Бреннер Р. Экономика глобальной турбулентности: развитые капиталистические экономики в период от долгого бума до долгого спада, 1945-2005. Пер. с англ. М.: Изд. дом ВШЭ; 2014. 552 с.
12. Тобин Дж. Денежная политика и экономический рост. Пер. с англ. М.: Либроком; 2010. 272 с.
13. Эйхенгрин Б. Непомерная привилегия: Взлет и падение доллара. Пер. с англ. М.: Изд-во Института Гайдара; 2013. 320 с.
14. Филд Д. Есть ли будущее у капитализма? Введение в XXI век. Пер. с англ. М.: Ад Маргинем; 2019. 144 с.
15. Мау В. А. Возможности и предпосылки обеспечения устойчивого экономического роста России. Среднерусский вестник общественных наук. 2017;12(3):14-18. DOI: 10.22394/2071-2367-2017-12-3-14-36
16. Дубинин С. К. Финансиализация экономического роста и российская национальная финансовая система. Финансы: теория и практика. 2017;21(4):6-21.
17. Minsky H. Р. The financial instability hypothesis. The Levy Economics Institute Working Paper. 1992;(74). URL: http://www.levy.org/pubs/wp74.pdf
18. Срничек Н. Капитализм платформ. 2-е изд. Пер. с англ. М.: Изд. дом ВШЭ; 2020. 128 с.
19. Пикетти Т. Капитал в XXI веке. Пер. с франц. М.: Ад Маргинем; 2016. 592 с.
20. Мюллер Дж. Капитализм, демократия и удобная бакалейная лавка Ральфа. Пер. с англ. М.: Олимп-бизнес; 2006. 288 с.
21. Логинов В. Новое зазеркалье: как мировой фондовый рынок стал добычей технологических гигантов и брокерских домов. Forbes. 14.09.2020. URL: https://www.forbes.ru/finansy-i-investicii/408727-novoe-zazerkale-kak-mirovoy-fondovyy-rynok-stal-dobychey
22. Бузгалин А. В., Колганов А. И. Глобальный капитал (в 2-х т.). Т. 1. Методология: По ту сторону позитивизма, постмодернизма и экономического империализма (Маркс re-loaded). М.: Ленанд; 2015. 640 с.
23. Мусатов В. Т. Международная миграция фиктивного капитала. М.: Междунар. отношения; 1983. 207 с.
24. Гильфердинг Р. Финансовый капитал. Новейшая фаза в развитии капитализма. Пер. с нем. М.: Либроком; 2011. 480 с.
25. Ермолаев К. Н. Титульный капитал: методология, теория и практика. Дис. ... д-ра. экон. наук. Самара: Самарский гос. экон. ун-т; 2014. 256 с.
26. Lane P. R., Milesi-Ferretti G. M. International financial integration in the aftermath of the global financial crisis. IMF Working Paper. 2017;(115). URL: https://www.elibrary.imf.org/doc/IMF001/24287-9781484300336/24287-9781484300336/0ther_formats/Source_PDF/24287-9781484300381.pdf
27. Койл Д. ВВП: Краткая история, рассказанная с пиететом. Пер. с англ. М.: Изд. дом ВШЭ; 2016. 176 с.
28. Аганбегян А. Г. Как возобновить социально-экономический рост в России? Научные труды Вольного экономического общества России. 2020;222(2):164-182. DOI: 10.38197/2072-2060-2020-222-2-164-182
29. Кругман П. Кредо либерала. Пер. с англ. М.: Европа; 2009. 368 с.
30. Родрик Д. Парадокс глобализации: демократия и будущее мировой экономики. Пер. с англ. М.: Изд-во Института Гайдара; 2014. 576 с.
31. Истерли У. В поисках роста. Приключения и злоключения экономистов в тропиках. Пер. с англ. М.: Ин-т комплексных стратегических исследований; 2006. 352 с.
REFERENCES
1. Kindleberger C., Aliber R. Manias, panics and crashes: A history of financial crises. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc.; 2005. 355 p. (Wiley Investment Classics Series. Book 39). (Russ. ed.: Kindleberger C., Aliber R. Mirovye finansovye krizisy. Manii, paniki i krakhi. St. Petersburg: Piter; 2010. 544 p.).
2. Galbraith J. K. The economics of innocent fraud: Truth for our time. Boston: Houghton Miffin Co.; 2004. 62 p. (Russ. ed.: Galbraith J. K. Ekonomika nevinnogo obmana. Pravda nashego vremeni. Moscow: Eksmo; 2019. 124 p.).
3. Polychroniou C. J. Financialization has turned the global economy into a house of cards: An interview with Gerald Epstein. Other News: Voices against the Tide. July 24, 2017. URL: http://www.other-news.info/2017/07/ financialization-has-turned-the-global-economy-into-a-house-of-cards/
4. Perez C. Technological revolutions and financial capital: The dynamics of bubbles and golden ages. Northampton: Edward Elgar Publ.; 2003. 224 p. (Russ. ed.: Perez C. Tekhnologicheskie revolyutsii i finansovyi kapital. Dinamika puzyrei i periodov protsvetaniya. Moscow: Delo; 2013. 232 p.).
5. Stiglitz J. E. People, power, and profits: Progressive capitalism for an age of discontent. New York: W. W. Norton & Co.; 2019. 366 p. (Russ. ed.: Stiglitz J. E. Lyudi, vlast' i pribyl': Progressivnyi kapitalizm v epokhu massovogo nedovol'stva. Moscow: Alpina Publisher; 2020. 430 p.).
6. Calomiris C. W., Haber S. H. Fragile by design: The political origins of banking crises and scarce credit. Princeton, Woodstock: Princeton University Press; 2014. 584 p. (The Princeton Economic History of the Western World. Vol. 50). (Russ. ed.: Calomiris C., Haber S. Neprochnye po konstruktsii: politicheskie prichiny bankovskikh krizisov i defitsita kreditov. Moscow: Gaidar Institute Publ.; 2017. 713 p.).
7. Wolf M. The shifts and the shocks: What we've learned — and have still to learn — from the financial crisis. New York, London: Penguin Books; 2015. 528 p. (Russ. ed.: Wolf M. Sdvigi i shoki: Chemu nas nauchil i eshche dolzhen nauchit' finansovyy krizis. Moscow: Gaidar Institute Publ.; 2016. 512 p.).
8. Lewis M. The big short: Inside the doomsday machine. New York: W. W. Norton & Co.; 2011. 291 p. (Russ. ed.: Lewis M. Bol'shaya igra na ponizhenie. Tainye pruzhiny finansovoi katastrofy. Moscow: Alpina Publisher; 2015. 280 p.).
9. Shiller R. J. Irrational exuberance. Princeton, NJ: Princeton University Press; 2005. 336 p. (Russ. ed.: Shiller R. J. Irratsional'nyi optimizm: Kak bezrassudnoe povedenie upravlyaet rynkami. Moscow: Alpina Publisher; 2013. 424 p.).
10. Batra R. Greenspan's fraud: How two decades of his policies have undermined the global economy. New York: St. Martin's Press; 2005. 288 p. (Russ. ed.: Batra R. Moshennichestvo Grinspena. Kak dva desyatiletiya ego politiki podorvali global'nuyu ekonomiku. Minsk: Poppuri; 2006. 496 p.).
11. Brenner R. The economics of global turbulence: The advanced capitalist economies from long boom to long downturn, 1945-2005. New York: Verso Books; 2006. 369 p. (Russ. ed.: Brenner R. Ekonomika global'noy turbulentnosti: razvitye kapitalisticheskie ekonomiki v period ot dolgogo buma do dolgogo spada, 1945-2005. Moscow: HSE Publ.; 2014. 552 p.).
12. Tobin D. Monetary policy and economic growth. Transl. from Eng. Moscow: Librokom; 2010. 272 p. (In Russ.).
13. Eichengreen B. Exorbitant privilege: The rise and fall of the dollar and the future of the international monetary system. Oxford: OUP Publ.; 2012. 240 p. (Russ. ed.: Eichengreen B. Nepomernaya privilegiya. Vzlet i padenie dollara. Moscow: Gaidar Institute Publ.; 2013. 320 p.).
14. Field J. Is capitalism working? A primer for the 21st century. London: Thames & Hudson; 2018. 144 p. (Russ. ed.: Field J. Est' li budushchee u kapitalizma? Vvedenie v XXI vek. Moscow: Ad Marginem; 2019. 144 p.).
15. Mau V. A. Opportunities and prerequisites for ensuring sustainable economic growth in Russia. Srednerusskii vestnik obshchestvennykh nauk = Central Russian Journal of Social Sciences. 2017;12(3):14-18. (In Russ.). DOI: 10.22394/2071-2367-2017-12-3-14-36
16. Dubinin S.K Financialization of economic growth and the Russian national financial system. Finansy: teoriya i praktika = Finance: Theory and Practice. 2017;21(4):6-21. (In Russ.).
17. Minsky H. P. The financial instability hypothesis. The Levy Economics Institute Working Paper. 1992;(74). URL: http://www.levy.org/pubs/wp74.pdf
18. Srnicek N. Platform capitalism. Cambridge, Malden: Polity Press; 2017. 120 p. (Russ. ed.: Srnicek N. Kapitalizm platform. 2nd ed. Moscow: HSE Publ.; 2020. 128 p.).
19. Piketty Th. Le capital au XXIe siècle. Paris: Éditions du Seuil; 2013. 976 p. (Russ. ed.: Piketty T. Kapital v XXI veke. Moscow: Ad Marginem; 2016. 592 p.).
20. Mueller J. Capitalism, democracy and Ralph's pretty good grocery. Princeton, NJ: Princeton University Press; 2001. 352 p. (Russ. ed.: Mueller J. Kapitalizm, demokratiya i udobnaya bakaleynaya lavka Ral'fa. Moscow: Olymp-Business; 2006. 288 p.).
21. Loginov V. New looking glass: How the global stock market fell prey to tech giants and brokerage houses. Forbes. 14.09.2020. URL: https://www.forbes.ru/finansy-i-investicii/408727-novoe-zazerkale-kak-mirovoy-fondovyy-rynok-stal-dobychey (In Russ.).
22. Buzgalin A. V., Kolganov A. I. Global capital (in 2 vols.). Vol. 1. Methodology: Beyond positivism, postmodernism and economic imperialism (Marx re-loaded). Moscow: Lenand; 2015. 640 p. (In Russ.).
financetp.fa.ru »
33
23. Musatov V. T. International migration of fictitious capital. Moscow: Mezhdunarodnye otnosheniya; 1983. 207 p. (In Russ.).
24. Hilferding R. Das Finanzkapital: Eine Studie über die jüngste Entwicklung des Kapitalismus. Wien: Wiener Volksbuchandlung; 1910. 477 p. (Russ. ed.: Hilferding R. Finansovyi kapital. Noveishaya faza v razvitii kapitalizma. Moscow: Librokom; 2011. 480 p.).
25. Ermolaev K. N. Title capital: Methodology, theory and practice. Doct. econ. sci. diss. Samara: Samara State Economic University; 2014. 256 p. (In Russ.).
26. Lane P. R., Milesi-Ferretti G. M. International financial integration in the aftermath of the global financial crisis. IMF Working Paper. 2017;(115). URL: https://www.elibrary.imf.org/doc/IMF001/24287-9781484300336/24287-9781484300336/0ther_formats/Source_PDF/24287-9781484300381.pdf
27. Coyle D. GDP: A brief but affectionate history. Princeton, Oxford: Princeton University Press; 2015. 184 p. (Russ. ed.: Coyle D. VVP: Kratkaya istoriya, rasskazannaya s piyetetom. Moscow: HSE Publ.; 2016. 176 p.).
28. Aganbegyan A. G. How to resume social and economic growth in Russia? Nauchnye trudy Vol'nogo ekonomicheskogo obshchestva Rossii = Scientific Works оf the Free Economic Society of Russia. 2020;222(2):164-182. (In Russ.). DOI: 10.38197/2072-2060-2020-222-2-164-182
29. Krugman P. The conscience of a liberal. New York: W. W. Norton & Co.; 2007. 352 p. (Russ. ed.: Krugman P. Kredo liberala. Moscow: Evropa; 2009. 368 p.).
30. Rodrik D. The globalization paradox: Democracy and the future of the world economy. New York: W. W. Norton & Co.; 2012. 368 p. (Russ. ed.: Rodrik D. Paradoks globalizatsii: demokratiya i budushchee mirovoy ekonomiki. Moscow: Gaydar Institute Publ.; 2014. 576 p.).
31. Easterly W. The elusive quest for growth: Economists' adventures and misadventures in the tropics. Cambridge, MA: The MIT Press; 2002. 256 p. (Russ. ed.: Easterly W. V poiskakh rosta. Priklyucheniya i zloklyucheniya ekonomistov v tropikakh. Moscow: Institute for Complex Strategic Studies; 2006. 352 p.).
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ / ABOUT THE AUTHORS
Дарья Александровна Динец — кандидат экономических наук, доцент, заведующая кафедрой экономики и управления на железнодорожном транспорте, Иркутский государственный университет путей сообщения, Иркутск, Россия
Dar'ya A. Dinets — Cand. Sci. (Econ.), Assoc. Prof., Head of the Transport Management and Economics Department, Irkutsk State Transport University, Irkutsk, Russia [email protected]
Роман Александрович Камаев — доктор экономических наук, профессор, Московский финансово-юридический университет, Москва, Россия
Roman A. Kamaev — Dr. Sci. (Econ.), Prof., Moscow University of Finance and Law, Moscow, Russia
Статья поступила в редакцию 23.12.2020; после рецензирования 16.01.2021; принята к публикации 27.01.2021. Авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
The article was submitted on 23.12.2020; revised on 16.01.2021 and accepted for publication on 27.01.2021. The authors read and approved the final version of the manuscript.
