CC BY
56
процесів приходу іноземних інвесторів в Україну, але водночас порівняння обсягів ПІІ в ці роки свідчить і про приход більш потужніших ТНК [3].
Таким чином на Україну припадає лише 0,045% їх загальної кількості філій. Цей показник значно поступається показниками таких більш «транснаціоналізованих» країн, як Румунія (89911 філії), Чеська Республіка (близько 70 тис.), Угорщина (близько 26 тис.), Польща (близько 15 тис.) постсоціалістичного простору.
У той же час офіційно не було зареєстровано жодної власне української ТНК. А, скажімо, в Естонії в 2007 - 1 168, Литві - 285. Характерно, що до списку 25 найбільших ТНК із країн ЦСЄ на сьогодні входять 5 російських компаній, які посідають у ньому відповідно 1, 2, 4, 5 та 10 місця.
Таким чином, ми бачимо, що процеси транснаціоналізації поки що розвиваються в Україні асиметрично: вони переважно йдуть шляхом проникнення в країну іноземних ТНК а не в аспекті формування українських транснаціональних компаній.
Список використаної літератури
1.Грубов А.П. Взаимодействие транснациональных корпораций и национальногосударственных экономических систем в условиях глобализации: дис. [Електронний ресурс] / канд. экон. наук : Грубов А.П. 08.00.01. - Оренбург, 2006 134 с. - РГБ ОД, 61:07-8/1762. - Режим доступу: http://www.lib.ua-ru.net/diss/cont/153124.html
2.Глобалізація світової економіки [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://buklib. net/component/option, com_jbook/task,view/Itemid, 36/catid, 148/id,5230
3.Глобалізація та економічний розвиток [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http: //www.vuzlib. net/me_kneu/9-1.htm
4.United Nations Conference on Trade and Development [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://www.unctad.org
O. A. Bezzubchenko
ASSESSMENT OF ACTIVITY TNC IN UKRAINE.
In the article the characteristics and patterns of development of internationalization of the modern stage. The conditions for entering the Ukrainian market of powerful transnational corporations (TNCs), which is carried out, usually in the form of foreign direct investment.
УДК 338.45:339.732
Т. В. Орєхова, Д. О. Левченко
ВЗАЄМОДІЯ ПРОМИСЛОВОГО ТА БАНКІВСЬКОГО СЕКТОРІВ ЕКОНОМІКИ В УМОВАХ ЗРОСТАННЯ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ГЛОБАЛЬНОГО СЕРЕДОВИЩА
В статті досліджено розвиток банківського сектору у світовому господарстві, питання взаємодії промислового та банківського секторів економіки в умовах зростання невизначеності глобального економічного середовища. Проведено аналіз ступеня впливу діяльності банківського сектору на формування показників, що характеризують розвиток реальних секторів економіки по групах країн.
Актуальність теми дослідження. Визначення банку як підприємства особливого роду, надане К. Марксом та розвинуте у 60-х роках XX ст. Г ерлі та Шоу, детермінує основне призначення банку як фінансового посередника - трансформатора боргових зобов'язань і ризиків, метою якого є виявлення агентів, здатних організувати пряме або непряме фінансування й фінансувати суб'єктів, які потребують фінансування (підприємства, галузі, економіка в цілому й інші сфери життя суспільства).
На кінець ХХ - початок ХХІ ст. тісний характер взаємодії між банківським та промисловим сектором набув серйозної трансформації. Г оловна диспропорція глобалізаційного економічного середовища світу полягає в розділенні єдиного фінансового-економічного простору на дві слабко взаємодіючі складові: фінансово-посередницький сектор, пов’язаний з обігом фінансового капіталу, і виробничий сектор, який відчуває нестачу фінансових ресурсів. Наслідком зростання даної диспропорції є в тому числі поточна глобальна економічна криза, що має структурний системний характер, найбільш постраждалим сектором у якій є саме фінансовий.
Дані проблеми є особливо актуальними для країн із транзитивною економікою, виробничий сектор яких до сих пір позбавлений реальної фінансової підтримки й достатніх інвестиційних ресурсів для відтворення і модернізації промислового капіталу. Наслідки такої диспропорції відчуваються в життєздатності макроекономічних систем у цілому.
Розвиток виробництва в умовах прискорення науково-технічного прогресу й загострення конкуренції потребує значних капітальних вкладень, які можливі тільки завдяки спільним зусиллям виробничих і фінансових структур. Потреба у взаємодії виробничих і фінансових структур пояснюється й необхідністю протистояння в конкурентній боротьбі зарубіжним корпораціям на вітчизняному та іноземному ринках. Об'єднання промислового та фінансового капіталу дозволить підвищити привабливість підприємств для інвесторів.
Виходячи з вищезазначеного дослідження взаємодії промислового та банківського секторів економіки в умовах зростання невизначеності глобального економічного середовища набуває своєї особливої актуальності.
Дослідженню проблематики й розвитку банківського сектору у світовому господарстві присвячені роботи таких зарубіжних та українських учених: К. Акамацу, П. Баклі, О. Білоруса, В. Білошапки В. Будкіна, А. Вербеке, Р. Вернона, Дж. Гелбрейта, Дж. Даннінга, М. Кассона, Р. Кейвза, Ч. Кіндлебергера, К. Коджими, П. Кругмана, Д. Лук'яненка, О. Мовсесяна, Ф. Ніккербоккера, В. Новицького, Т. Орєхової,
О. Плотнікова, І. Рогача, В. Рокочі, Л. Руденко-Сударєвої, А. Ругмана, С. Хаймера, С. Якубовського та інших.
Незважаючи на велику кількість робіт як зарубіжних, так і вітчизняних учених із досліджуваної проблематики, слід відзначити, що питання взаємодії промислового та банківського секторів економіки в умовах зростання невизначеності глобального економічного середовища потребує подальшого системного дослідження, що зумовило вибір теми даної роботи.
Метою дослідження є аналіз ступеня впливу діяльності банківського сектору на формування показників, що характеризують розвиток реальних секторів економіки по групах країн.
Проведене МВФ дослідження глобальної фінансової стабільності на кінець 2010 р. свідчить про такі зміни по її ключових детермінантах (рис. 1):
- коливання на суверенних боргових ринках Європи збільшили вразливість банків і національних платіжних балансів до криз. Дії європейських урядів та Європейського банку, спрямовані на підвищення прозорості ринку, допомогли певною мірою стабілізувати ситуації, знизити невизначеність і відновити активність банків та суверенних фондів. Проте ризики все ще залишаються високими;
- макроекономічні ризики зросли у зв’язку зі збільшення пресингу на ринки фіскальної консолідації. На кінець 2010 р. спостерігається зменшення прогнозованих темпів зростання економік порівняно з початком року; кредитний ризик у 2010 р. залишається на межі 2009 р. у зв’язку зі стабілізацією корпоративних балансів і окремих індикаторів левериджу домогосподарств, проте баланси банків потребують на
сьогодні підтримки фінансової сталості у відповіді на виклики можливих фондових шоків, а також зворотного зв’язку з реальною економікою;
- незмінними залишаються ринкові ризики та ризики ліквідності, у той час як зменшилися умови для схильності інвесторів до ризику, а також монетарні та фінансові умови як результат ініціативних кроків центральних банків, спрямованих на подолання наслідків глобальної кредитної кризи;
- ризики ринків, що формуються, у 2010 р. також знизилися. Надлишки національних боргів у Європі призвели до обмеження їх європейськими ринками, що формуються.
Ризики ринків, що формуються
Рис. 1. Карта глобальної фінансової стабільності за 2009-2010 рр.
[Global financial stability report, 2010, IMF]
Таким чином, останні опинилися перед необхідністю самостійно вирішувати проблеми високої волатильності потоків капіталу та структурної релокалізації активів із розвинутих країн.
За оцінками МВФ, списання з рахунків і борги, які принесла криза між 2007 та 2010 рр., за другу половину 2010 р. зменшилися на 100 млрд. дол., що підвищило безпеку світової банківської системи в цілому. Зростання банківської системи відбувається відповідно до витрат на захист фінансових інститутів від кредитного дефолту.
Структурна слабкість банківських балансів залишається. На сьогодні банки опинилися перед зростанням уразливості своїх балансів із точки зору зобов’язань. До 40% сукупних банківських зобов’язань припадає на агреговані зобов’язання єврозони проти 25%, які припадають на США, Великобританію та Японію разом. Долар залишається значним ресурсом у формуванні фондів європейських банків, що стає чинником контролю ззовні й уразливості.
Аналізуючи взаємозв’язок між формуванням потоків банківського капіталу й динамікою світового ВВП, слід зазначити перш за все перевищення обсягів банківського кредитування над обсягами світового валового продукту за останні 10 років від 1,85 раза у 2000 р. до 2,14 раза у 2001 р. (рис. 2).
Починаючи з 2003 р. спостерігалося повільне поступове зменшення цього перевищення та повернення у 2008 р. до показника 2000 р. Проте загальна тенденція такого співвідношення свідчить про критичний «перегрів» ринку банківського кредитування - тобто критичний відрив фіктивного спекулятивного капіталу від обсягів кредитування виробництва реального продукту.
%
220
215
210
205
200
195
190
185
180
175
170
Роки
Рис. 2. Відношення банківського кредитування до світового ВВП
за 2000-2008 рр., % [2]
Динаміку темпів зростання (падіння) світового ВВП наведено на рис. 3. При цьому зіставлення даних, поданих на рис. 2 та 3, свідчить, що стійкої залежності між темпами зростання (падіння) частки банківського кредитування у світовому ВВП та його формуванням не спостерігається, крім останніх трьох років загальних кризових явищ як у банківському секторі, так і інших секторах світової економіки.
Рис. 3. Динаміка темпів зростання (падіння) світового ВВП за 2000-2009 рр., % [2]
Перевіримо отримані висновки шляхом кореляційно-регресивного аналізу. Розглянемо залежність, де Y - темпи зростання (падіння) світового ВВП у постійних цінах; X - відношення банківського кредитування до світового ВВП.___________________
Y X
Mean 3,855556 199,5889
Median 4,140000 200,5000
Maximum 5,200000 214,0000
Minimum 2,200000 185,0000
Std. Dev. 1,062863 11,29241
Skewness -0,144500 -0,134332
Kurtosis 1,693344 1,514121
Jarque-Bera 0,671577 0,855007
Probability 0,714774 0,652135
Observations 9 9
Знайдемо кореляційну матрицю факторів, що досліджуються:
Y X
Y 1,000000 -0,630051
X -0,630051 1,000000
Проаналізувавши отриману кореляційну матрицю, можна зробити висновок про наявність зворотного зв'язку між X та Y. Однак цей зв'язок є недостатньо сильним.
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Sample: 2000 2008
Included observations: 9
Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob.
X -0,059302 0,027626 -2,146611 0,0690
C 15,69149 5,521618 2,841829 0,0250
R-squared 0,396964 Mean dependent var 3,855556
Adjusted R-squared 0,310816 S.D. dependent var 1,062863
S.E. of regression 0,882358 Akaike info criterion 2,780692
Sum squared resid 5,449887 Schwarz criterion 2,824519
Log likelihood -10,51311 F-statistic 4,607938
Durbin-Watson stat 1,335715 Prob(F-statistic) 0,068958
Перевірка значущості моделі здійснюється за критерієм Фішера, а значущість коефіцієнтів регресії - на підставі ^статистики.
У таблиці вказано значення F-statistic для всього рівняння (4,607938) і РгоЬ^-st.atistic) = 0,068958 > 0,05. Із цього випливає, що нульова гіпотеза Н0 приймається і рівняння регресії не є статистично значущим при рівні значущості 0,05.
R-squared = 0,396964 вказує на те, що зміна Y описується коливанням чинника Х на 39,69%.
Рівняння, що описує однофакторну модель, має такий вигляд:
Y = -0,05930158343*Х + 15,6914927.
Рис. 4. Динаміка показників ефективності світового банківського сектору
за 2000-2008 рр., % [2]
Отже, можна зробити висновок, що модель неадекватна й варіація залежної змінної Y слабо залежить від варіації незалежної змінної Х.
Про неефективність банківського кредитування свідчать високі показники частки кредитів, які не було повернено в загальному обсязі кредитування, хоча останніми роками політика банків була спрямована на зменшення цих показників (рис. 4).
Проаналізуємо залежність темпів формування ВВП від показників банківської діяльності по групах країн: розвинутих (Великобританія, США, Швейцарія, Канада, Данія, Японія) і країн із транзитивною економікою (Казахстан, Македонія, Молдова, Російська Федерація, Україна, Сербія).
Перш за все, слід відзначити істотне перевищення окремими країнами середньосвітового показника обсягів кредитування банківським сектором обсягів сформованого ВВП (який у свою чергу є також увесь аналізований період близьким до 200%). Дана тенденція є характерною для Японії (перевищення від 3 до 4,5 раза), США (перевищення до 2,5 раза), Канади (в окремі роки 215-230%) (рис. 5).
—♦— Великобританія —США —*— Швейцарія —х— Австралія —ж— Канада —•— Данія —і— Японія
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Роки
Рис. 5. Динаміка внутрішнього кредитування банківським сектором окремих розвинутих країн світу та світу в цілому за 2000-2009 рр., % до ВВП [2]
З одного боку, це є свідченням високої частки банківського кредитування, яке спрямовується на формування фіктивного капіталу для фінансування спекулятивних операцій у цих країнах, а з іншого - донорської ролі банківських систем цих країн для формування ВВП в інших країнах світу.
Рис. 6. Динаміка ставки по депозитах по окремих розвинутих країнах за 2000-
2008 рр., % [2]
Динаміка ставки по депозитах по цій групі країн формувалася переважно практично на однакову рівні за винятком Австрії (із тенденцією до падіння із 3% у
2000 р. до практично 0% у 2003 р., тенденцією до зростання з 2004 по 2007 р. до рівня 2,1% і знову падіння у 2008 р.) (рис. 6). Водночас динаміка реальної ставки кредитування, скоригованої на темп інфляції, характеризувалася значною волатильністю по всіх країнах цієї групи весь аналізований період (рис. 7).
—•— Швейцарія
- Австралія
Канада
Японія
ВБ
• США
Рис. 7. Динаміка реальної ставки кредитування по окремих розвинутих країнах світу за 2000-2009 рр., % [2]
Динаміка темпів зростання ВВП країн цієї групи має тісну кореляційну залежність, що є ще одним доказом зростання холізму світу та глибини взаємного проникнення економік, особливо внутрішньогрупового. При середньому значенні цього показника із 2000 по 2007 р. на рівні 3-3,5% із 2008 р. спостерігається паралельне падіння темпів його зростання по всіх аналізованих країнах цієї групи (0,7-2%), а у
2009 р. - стрімке падіння (від -6% по Японії до -2,5 по Канаді) (рис. 8).
Стабільність фінансових систем більшості країн ПСЄ та СНД знаходиться під впливом ситуації у єврозоні у зв’язку з тим, що висока частка експорту цих країн орієнтована на єврозону.
♦ Швейцарія —■— Австралія а Канада х Японія ^-ВБ -•—США
Рис. 8. Динаміка темпів зростання (падіння) ВВП по окремих розвинутих країнах світу за 2000-2009 рр., % [2]
Наприклад, спреди CDS цих країн знаходяться у прямій залежності від спредів єврозони. Валюти цих країн також мають більш тісний зв’язок із єврозоною, ніж з іншими ринками, що формуються, на відміну від країн Азії, Латинської Америки, Близького Сходу та Африки, які стали більш незалежними від провідних валют світу.
На відміну від інших регіонів світу у країнах ПСЄ та СНД продовжує спостерігатися відплив транснаціонального банківського капіталу. Причинами цього факту є декілька чинників, включаючи зменшення попиту на кредити, дефіцит фондів,
збільшення регуляторних вимог до банків з боку країн, що приймають. Водночас у країнах із високою часткою внутрішньої банківської власності та великими внутрішніми ринками, таких як Польща, Росія та Туреччина, останніми місяцями спостерігається зростання кредитування (рис. 9).
Кумулятивні транснаціональні банківські потоки по окремих країнах (% ВВП 2008 р. до періоду 4-го кварталу 2008 р. - 1-го кварталу 2010 р.) наведено на рис. 10.
І цеє та СНД І Азія Латинська Америка
Рис. 9. Транснаціональні банківські потоки по регіонах світу, %
до річного ВВП [2]
Рис. 10. Кумулятивні транснаціональні банківські потоки по окремих країнах (% ВВП 2008 р. до періоду 4-го кварталу 2008 р. -1-го кварталу 2010 р.) [2]
40
30
20
10
0
%
Рис. 11. Динаміка внутрішнього кредитування банківським сектором окремих країн із транзитивною економікою за 2000-2008 рр., % до ВВП [2]
Аналізуючи роль банківського сектору у формуванні реального ВВП транзитивних економік, слід зазначити перш за все його невисоке значення (у
середньому на рівні 25-30% весь аналізований період) і в цілому його позитивну динаміку по всіх країнах цієї групи (рис. 11).
Ставки по депозитах по всіх аналізованих країнах цієї групи значно перевищували середні значення по розвинутих країнах (від 4% у Російській Федерації до 24% у Македонії), що свідчить, по-перше, про високі темпи інфляційних процесів, по-друге - про незаповнений до цього часу дефіцит капіталу на цих ринках (рис. 12).
Рис. 12. Динаміка ставки по депозитах по окремих транзитивних країнах
за 2000-2008 рр., % [2]
Рис. 13. Динаміка реальної ставки кредитування по окремих транзитивних
Рис. 14. Динаміка темпів зростання (падіння) ВВП по окремих транзитивних
країнах за 2000-2009 рр., %
Динаміка реальної ставки кредитування характеризується значно меншим ступенем волатильності по даних країнах, ніж по розвинутих країнах світу в період із 2000 по 2008 р. (рис. 13).
Проте значною волатильністю характеризується динаміка темпів формування ВВП у цих країнах, що більшою мірою залежить від внутрішніх кризових явищ у цих країнах, ніж від загальносвітових тенденцій (рис. 14).
Порівняємо ступінь впливу показників діяльності банківського сектору на динаміку формування ВВП країн по групах ринкових, транзитивних економік та економіки України зокрема.
Розглянемо залежність, де Yі - динаміка ВВП по країнах групи ринкових економік (Швейцарія, Австралія, Канада, Японія, Великобританія та США); Х1і -кредитна ставка по країнах на 2007 р.; Х2і - депозитна ставка по країнах на 2007 р.; Х3і
- внутрішнє банківське кредитування по країнах на 2007 р.
Вихідні дані аналізу
Країни Y X1 X2 X3
Швейцарія 3 1,9 2,1 185,5
Австралія 3,06 3 4,7 135,9
Канада 2,7 2,8 2,1 140,2
Японія 2,4 2,6 0,8 384,1
Великобританія 3,02 2,6 - 188,4
США 2 5,1 - 278,8
Кореляційна матриця оцінок параметрів
Y X1 X2 X3
Y 1,000000 -0,129318 0,809944 -0,544074
X1 -0,129318 1,000000 0,456532 -0,247180
X2 0,809944 0,456532 1,000000 -0,502771
X3 -0,544074 -0,247180 -0,502771 1,000000
Описові статистики
Y X1 X2 X3
Mean 2,695000 3,000000 2,425000 197,8167
Median 2,850000 2,700000 2,100000 186,9500
Maximum 3,060000 5,100000 4,700000 384,1000
Minimum 2,000000 1,900000 0,800000 135,9000
Std. Dev. 0,426134 1,093618 1,635797 125,7370
Skewness -0,715597 1,305522 0,652024 0,062237
Kurtosis 2,034462 3,517578 2,096953 2,303161
Probability 0,688960 0,412434 0,810852 0,939286
Observations 6 6 4 6
Зворотний зв’язок - Х1 та Х2, прямий - із Х3, слабкий зв’язок - Х1, достатньо
сильний - Х2, середній - із Х3.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 -0,246340 0,099327 -2,480104 0,1313
X2 0,016082 0,072492 0,221839 0,8450
X3 -0,002266 0,001316 -1,721496 0,2273
C 3,903806 0,483758 8,069752 0,0150
R-squared 0,883408 Mean dependent var 2,695000
Adjusted R-squared 0,708519 S.D. dependent var 0,426134
S.E. of regression 0,230065 Akaike info criterion 0,133814
Sum squared resid 0,105860 Schwarz criterion -0,005013
Log likelihood 3,598558 F-statistic 5,051258
Durbin-Watson stat 2,688733 Prob(F-statistic) 0,169687
Із метою поліпшення моделі виведемо з аналізу змінну Х2.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 -0,251237 0,080039 -3,138921 0,0517
X3 -0,002425 0,000913 -2,657140 0,0765
C 3,979269 0,284273 13,99804 0,0008
R-squared 0,880539 Mean dependent var 2,695000
Adjusted R-squared 0,800898 S.D. dependent var 0,426134
S.E. of regression 0,190145 Akaike info criterion -0,175211
Sum squared resid 0,108465 Schwarz criterion -0,279331
Log likelihood 3,525633 F-statistic 11,05637
Durbin-Watson stat 2,894808 Prob(F-statistic) 0,041290
Модель поліпшилась, стала в цілому значущою. Виведемо з моделі Х3.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 -0,301672 0,123314 -2,446383 0,0707
C 3,600017 0,389887 9,233492 0,0008
R-squared 0,599391 Mean dependent var 2,695000
Adjusted R-squared 0,499238 S.D. dependent var 0,426134
S.E. of regression 0,301552 Akaike info criterion 0,701450
Sum squared resid 0,363733 Schwarz criterion 0,632036
Log likelihood -0,104349 F-statistic 5,984789
Durbin-Watson stat 2,570364 Prob(F-statistic) 0,070720
Фактор Х1 незначущий, тобто не впливає сильно на залежну Y.
Таким чином, проведений аналіз довів, що показники розвитку банківського сектору по країнах із ринковою економікою не справляють значного впливу при рівні значущості 0,05 на розвиток реального ВВП у країнах цієї групи. Проаналізуємо
аналогічну залежність для країн із транзитивною економікою.
Країни Y X1 X2 X3
Росія 8,1 -3,8 5,1 27,6
Україна 7,94 -7,2 8,1 61,1
Молдова 10,2 2,5 15 40,2
Македонія 5,86 2,4 4,9 34,4
Сербія 6,9 1,2 4,1 31,4
с писові статистики
Y X1 X2 X3
Mean 7,800000 -0,980000 7,440000 38,94000
Median 7,940000 1,200000 5,100000 34,40000
Maximum 10,20000 2,500000 15.00000 61,10000
Minimum 5,860000 -7,200000 4,100000 27,60000
Std. Dev. 1,615797 4,328048 4,490880 13,21658
Skewness 0,385841 -0,592813 1,129208 1,077950
Kurtosis 2,200930 1,656331 2,660412 2,676593
Jarque-Bera 0,257085 0,668990 1,086617 0,990103
Probability 0,879376 0,715699 0,580823 0,609539
Observations 5 5 5 5
Кореляційна матриця оцінок параметрів
Y X1 X2 X3
Y 1,000000 -0,067351 0,877438 0,214443
X1 -0,067351 1,000000 0,166386 -0,582384
X2 0,877438 0,166386 1,000000 0,368138
X3 0,214443 -0,582384 0,368138 1,000000
Зворотний зв’язок - Х1, прямий - із Х3, слабкий зв’язок - із Х1 та Х3, достатньо
сильний - із Х2.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 -0,222728 0,107594 -2,070080 0,2865
X2 0,426884 0,090660 4,708606 0,1332
X3 -0,069660 0,037367 -1,864197 0,3134
C 7,118251 1,177418 6,045647 0,1044
R-squared 0,959043 Mean depenc ent var 7,800000
Adjusted R-squared 0,836174 S.D. dependentvar 1,615797
S.E. of regression 0,654002 Akaike info criterion 1,979148
Sum squared resid 0,427718 Schwarz criterion 1,666698
Log likelihood -0,947870 F-statistic 7,805362
Durbin-Watson stat 2,443361 Prob(F-statistic) 0,255905
Отримана модель такий має вигляд: Y=7,11 - 0,22Х1 + 0,43Х2 - 0,07Х3.
Із метою поліпшення моделі виведемо з аналізу змінну Х3.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 -0,081916 0,114616 -0,714697 0,5490
X2 0,328834 0,110460 2,976938 0,0967
C 5,273201 0,954015 5,527376 0,0312
R-squared 0,816710 Mean dependent var 7,800000
Adjusted R-squared 0,633420 S.D. dependentvar 1,615797
S.E. of regression 0,978299 Akaike info criterion 3,077706
Sum squared resid 1,914137 Schwarz criterion 2,843368
Log likelihood -4,694264 F-statistic 4,455828
Durbin-Watson stat 2,692609 Prob(F-statistic) 0,183290
Отримана модель такий має вигляд: Y = 5,27 - 0,08X1 + 0,33X2. Виведемо з моделі Х1.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 0,315698 0,099645 3,168234 0,0505
C 5,451206 0,842503 6,470252 0,0075
R-squared 0,769898 Mean depend ent var 7,800000
Adjusted R-squared 0,693198 S.D. dependentvar 1,615797
S.E. of regression 0,894986 Akaike info criterion 2,905157
Sum squared resid 2,403000 Schwarz criterion 2,748932
Log likelihood -5,262892 F-statistic 10,03770
Durbin-Watson stat 1,759830 Prob(F-statistic) 0,050549
Отримана модель такий має вигляд: Y = 5,45 + 0,32X2.
Фактор Х2 значущий, модель у цілому значуща. А залежність Y від фактора Х описується на 81,6%.
Таким чином, усі досліджені змінні, що характеризують показники діяльності банківського сектору у країнах із транзитивними економіками, мають тісний зв’язок із формуванням реального сектору цих країн.
Перевіримо гіпотезу стосовно зв’язку між розвитком банківського та промислового секторів для України, досліджуючи динаміку вищенаведених показників з 2000 по 2008 р.
Вихідні дані
Y Xi X2 X3
4,7 15 13,7 5,85
2,2 20,3 ii 9,2
2,8 19,2 7,9 5,2
3,16 8,9 7 9,56
4,2 2 7,8 12
4,14 -6,7 8,6 2,7
5,1 0,3 7,6 7,3
5,2 -7,2 8,1 7,94
3,2 -8,8 9,9 2,1
Описові статистики
Y X1 X2 X3
Mean 3,855556 4,777778 9,066667 6,872222
Median 4,140000 2,000000 8,100000 7,300000
Maximum 5,200000 20,30000 13,70000 12,00000
Minimum 2,200000 -8,800000 7,000000 2,100000
Std. Dev. 1,062863 11,49867 2,134245 3,245820
Skewness -0,144500 0,177297 1,236502 -0,073274
Kurtosis 1,693344 1,487419 3,412842 2,033294
Jarque-Bera 0,671577 0,905114 2,357322 0,358499
Probability 0,714774 0,636000 0,307691 0,835897
Observations 9 9 9 9
Знайдемо кореляційну матрицю оцінок параметрів.
Y X1 X2 X3
Y 1,000000 -0,533413 -0,047353 0,030961
X1 -0,533413 1,000000 0,345001 0,322795
X2 -0,047353 0,345001 1,000000 -0,253060
X3 0,030961 0,322795 -0,253060 1,000000
Зворотний зв’язок із Х1 та Х2, прямий - із Х3, зв’язок слабкий.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 -0,069250 0,038356 -1,805466 0,1308
X2 0,149062 0,202167 0,737319 0,4941
X3 0,114131 0,131827 0,865764 0,4262
C 2,050589 2,287968 0,896249 0,4112
R-squared 0,396242 Mean dependent var 3,855556
Adjusted R-squared 0,033987 S.D. dependent var 1,062863
S.E. of regression 1,044645 Akaike info criterion 3,226333
Sum squared resid 5,456415 Schwarz criterion 3,313989
Log likelihood -10,51850 F-statistic 1,093822
Durbin-Watson stat 2,118693 Prob(F-statistic) 0,432506
Модель незначуща, змінні - незначущі. Із метою поліпшення моделі виведемо з аналізу змінну Х2.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 -0,056071 0,032621 -1,718900 0,1364
X3 0,074258 0,115562 0,642583 0,5443
C 3,613134 0,828925 4,358821 0,0048
R-squared 0,330597 Mean depene ent var 3,855556
Adjusted R-squared 0,107462 S.D. dependent var 1,062863
S.E. of regression 1,004131 Akaike info criterion 3,107324
Sum squared resid 6,049680 Schwarz criterion 3,173066
Log likelihood -10,98296 F-statistic 1,481604
Durbin-Watson stat 1,842097 Prob(F-statistic) 0,299960
Із метою поліпшення моделі виведемо з аналізу змінну Х3.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 -0,049305 0,029551 -1,668463 0,1392
C 4,091125 0,350099 11,68561 0,0000
R-squared 0,284529 Mean dependent var 3,855556
Adjusted R-squared 0,182319 S.D. dependent var 1,062863
S.E. of regression 0,961101 Akaike info criterion 2,951656
Sum squared resid 6,466012 Schwarz criterion 2,995484
Log likelihood -11,28245 F-statistic 2,783768
Durbin-Watson stat 1,880317 Prob(F-statistic) 0,139157
Параметр Х1 залишився, як і раніше, незначущим, і модель також не є адекватною за Prob(F-stat) > 0,05. Низьке значення R-sq указує на слабку залежність варіації Y від Х, тобто банківський сектор слабко впливає на динаміку реального ВВП в Україні. Проте на сьогодні спостерігається зростання латентної взаємодії між банківським та промисловим секторами у складі сформованих в Україні фінансово-промислових груп.
Висновки. Проведений компаративний економіко-математичний аналіз ступеня впливу діяльності банківського сектору на формування реального ВВП по групах країн із ринковими та транзитивними економіками, зокрема України, показав, що: показники розвитку банківського сектору по країнах із ринковою економікою не має значного впливу на розвиток реального ВВП у країнах цієї групи, у зв’язку з високим ступенем їх інтегрованості до глобального фінансового ринку; змінні, що характеризують показники діяльності банківського сектору у країнах із транзитивними економіками мають тісний зв’язок із формуванням реального сектору цих країн; проте в Україні спостерігається зворотна ситуація у зв’язку з високим дефіцитом на національному ринку довгих грошей, які мають спрямовуватися на розвиток довгострокових проектів у промислових секторах національної економіки.
Список використаної літератури
1.Global financial stability report, 2010, IMF [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://imf.org/external/pub s/ft/gfsr/2010/02/index.htm
2.World Economic Outlook Database [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://www.imf. org/external/pub s/ft/weo/2010/02/weodata/index. aspx
T. V Orekhova., D.A. Levchenko
THE INTERACTION OF INDUSTRIAL AND BANKING SECTORS IN AN INCREASINGLY UNCERTAIN GLOBAL ENVIRONMENT.
In the article the development of the banking sector in the global economy, the interaction of industrial and banking sectors in an increasingly uncertain global economic environment. The analysis of the impact of the banking sector of indicators describing the development of the business by groups of countries.
УДК 339.1(1-77)
Я. А. Дубенюк
СУЧАСНІ РЕЖИМИ РЕГУЛЮВАННЯ МІЖНАРОДНОЇ ТОРГІВЛІ У КРАЇНАХ З РІЗНИМ ТИПОМ СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМ
У статті розглянуто особливості сучасних режимів регулювання міжнародної торгівлі у розвинутих країнах, країнах, що розвиваються, а також кранах Центральної та Східної Європи, зокрема в Україні. Значну увагу приділено оцінці застосування ставок мита на продукцію окремих галузей у країнах з різним типом соціально-економічних систем.
Актуальність дослідження. Сучасні процеси глобалізації та регіоналізації світового господарства, які є, з одного боку, протилежними, а з іншого, - в значній мірі взаємопов’язаними та взаємообумовлюючими, призводять до значних змін у системі регулювання міжнародних економічних, зокрема, торговельних відносин між країнами та їх угрупуваннями. Набір інструментів, спрямованих на захист внутрішніх ринків, постійно удосконалюється та розширюється, і ці процеси відбуваються на тлі одночасної лібералізації міжнародної торгівлі, що характеризується значними
