Малкина М.Ю.доктор экономических наук, профессор кафедры экономической теории и методологии, руководитель центра макро- и микроэкономики, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация mmuri@yandex.ru https://orcid.org/0000-0002-3152-3934 SPIN-код: 5055-0218
Овчаров А.О.доктор экономических наук, профессор кафедры бухгалтерского учета, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация anton19742006@yandex.ru https://orcid.org/0000-0003-4921-7780 SPIN-код: 4115-9065
Предмет. Обобщение существующих методов и моделей количественной оценки финансовой нестабильности экономических систем, анализ взаимосвязей между макроэкономическими индикаторами России, демонстрирующими влияние дестабилизирующих факторов на экономические процессы. Цели. Систематизация методологических подходов и конкретных моделей количественной оценки финансовой нестабильности и рассмотрение в этом контексте взаимосвязей между индикаторами нестабильности российской экономики. Методология. Использованы общенаучные методы анализа, сравнения, обобщения, статистические методы обработки экономических данных и построения интегральных показателей, эконометрические методы оценивания авторегрессионных моделей. Результаты. Обобщены подходы и направления количественного оценивания финансовой нестабильности экономических систем. Оценены результаты исследований российских и зарубежных авторов, полученные ими на основе разработанной системы индикаторов – предвестников финансовой нестабильности. Определены возможности эконометрического моделирования широкого круга переменных, совместно указывающих на нестабильность, волатильность или предсказуемость поведения экономических систем. В частности, для российских финансовых рынков показан опыт использования таких моделей, как VAR, BVAR, GARCH и др. Выявлена специфика методов оценивания финансовой нестабильности бюджетной, налоговой, банковской систем. Для России построен ряд регрессионных зависимостей, демонстрирующих совместную динамику основных показателей финансовой нестабильности. Также сконструирован и рассчитан интегральный индекс волатильности, позволяющий выявить наступление периода финансовой нестабильности, совместно с изменением тренда основных показателей. Выводы. Разнообразие моделей оценки финансовой нестабильности объясняется их различной методологической базой, математическим аппаратом, предсказательной силой и возможностями практического использования. Многие из описанных моделей имеют положительный опыт и хорошие перспективы оценивания нестабильности в российских условиях. Разработанные нами новые зависимости и интегральный индикатор волатильности указывают на повторяющиеся периоды нестабильности в российской экономической системе, на которые сильное влияние оказывает меняющаяся конъюнктура на мировых рынках нефти.
Ключевые слова: финансовая нестабильность, система индикаторов, моделирование, оценка, макроэкономические показатели
Список литературы:
Трунин П.В., Каменских М.В. Мониторинг финансовой стабильности в развивающихся экономиках (на примере России). М.: ИЭПП, 2007. 106 с.
Guillaumont Jeanneney S., Kpodar K. Financial Development, Financial Instability and Poverty. CERDI, Etudes et Documents,2006, no. 7. URL: Link
Loayza N., Ranciere R. Financial Development, Financial Fragility, and Growth. IMF Working Paper, 2005, no. 170. URL: Link
Eggoh C. Financial Development, Financial Instability and Growth: A Reappraisal. Law, Economics and Management Faculty, University of Orleans, 2008.
Klomp J., Jakob de Haan. Central Bank Independence and Financial Instability. Journal of Financial Stability, 2009, vol. 5, iss. 4, pp. 321–338. URL: Link
Федорова Е.А. Методологические подходы к построению индекса финансовой стабильности (FCI) для российского финансового рынка // Финансы и кредит. 2015. № 5. С. 11–20. URL: Link
Kaminsky G., Lizondo S., Reinhart C. Leading Indicators of Currency Crises. IMF Staff Papers, 1998, vol. 45, no. 1, pp. 1–48. URL: Link
Kaminsky G. Currency Crises: Are They All the Same? Journal of International Money and Finance, 2006, vol. 25, iss. 3, pp. 503–527. URL: Link
Oviedo P.M. Macroeconomic Risk and Banking Crises in Emerging Market Countries: Business Fluctuations with Financial Crashes. URL: Link
Komulainen T., Lukkarila J. What Drives Financial Crises in Emerging Markets? BOFIT Discussion Paper, 2003, no. 5. URL: Link
Nitschka T. About the Soundness of the US-cay Indicator for Predicting International Banking Crises. The North American Journal of Economics and Finance, 2011, vol. 22, iss. 3, pp. 237–256. URL: Link
Kumar M., Moorthy U., Perraudin W. Predicting Emerging Market Currency Crashes. IMF Working Paper, 2002, no. WP/02/7. URL: Link
Федорова Е., Лукасевич И. Прогнозирование финансовых кризисов с помощью индикаторов: особенности развивающихся стран // Вопросы экономики. 2011. № 12. С. 35–45. URL: Link
Улюкаев А.В., Трунин П.В. Применение сигнального подхода к разработке индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в РФ // Проблемы прогнозирования. 2008. № 5. С. 100–109. URL: Link
Солнцев О.Г., Пестова А.А., Мамонов М.Е., Магомедова З.М. Опыт разработки системы раннего оповещения о финансовых кризисах и прогноз развития банковского сектора России на 2012 г. // Журнал Новой экономической ассоциации. 2011. № 12. С. 41–76. URL: Link
Стратегия экономической безопасности при разработке индикативных планов социально-экономического развития на долгосрочную и среднесрочную перспективу: монография. М.: Институт экономики РАН, 2009. 232 с.
Чепурко В.В., Винц С.Б. Методические аспекты индикации финансового кризиса // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. 2016. № 2. С. 18–26. URL: Link
Федорова Е.А., Лукасевич И.Я. Прогнозирование финансовых кризисов с помощью экономических индикаторов в странах СНГ // Проблемы прогнозирования. 2012. № 2. С. 112–122. URL: Link
Банников В.А. Векторные модели авторегрессии и коррекции регрессионных остатков (EViews) // Прикладная эконометрика. 2006. № 3. С. 96–129. URL: Link
Щепелева М. Финансовое заражение: трансграничное распространение системного риска // Мировая экономика и международные отношения. 2017. Т. 61. № 1. C. 17–28. URL: Link
Тиунова М.Г. Влияние монетарной политики на динамику реального сектора экономики в России // Вестник Московского университета. Сер. 6. Экономика. 2017. № 3. С. 80–108. URL: Link
Bernanke B., Boivin J., Eliasz P. Measuring the Effects of Monetary Policy: A Factor-Augmented Vector Autoregressive (FAVAR) Approach. NBER Working Paper, 2004, no. 10220. URL: Link
Litterman R. Forecasting with Bayesian Vector Autoregressions – Five Years of Experience. Journal of Business & Economic Statistics, 1986, vol. 4, iss. 1, pp. 25–38. URL: Link
Шевелев А.А. Байесовский подход к оценке воздействия внешних шоков на макроэкономические показатели России // Мир экономики и управления. 2017. Т. 17. № 1. С. 26–40. URL: Link
Engle R.F. Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of Variance of United Kingdom Inflation. Econometrica, 1982, vol. 50, iss. 4, pp. 987–1007. URL: Link
Bollerslev T. Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. Journal of Econometrics, 1986, vol. 31, iss. 3, pp. 307–327. URL: Link
Федорова Е.А., Бузлов Д.А. Прогнозирование фондового рынка Российской Федерации с помощью GARCH-моделирования // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2013. № 16. С. 2–10. URL: Link
Galvão A.B. Data Revisions and DSGE Models. Journal of Econometrics, 2017, iss. 196, iss. 1, pp. 215–232. URL: Link
Fagiolo G., Roventini A. Macroeconomic Policy in DSGE and Agent-Based Models Redux: New Developments and Challenges Ahead. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 2017, vol. 20, iss. 1. URL: Link
Микушева А. Оценивание динамических стохастических моделей общего равновесия // Квантиль. 2014. № 12. С. 1–21. URL: Link
Дробышевский С., Полбин А. Декомпозиция динамики макроэкономических показателей РФ на основе DSGE-моделей // Экономическая политика. 2015. Т. 10. № 2. С. 20–42. URL: Link
Seegert N. Optimal Taxation with Volatility. A Theoretical and Empirical Decomposition. URL: Link
Castro G.Á., Camarillo D.B.R. Determinants of Tax Revenue in OECD Countries over the Period 2001–2011. Contaduría y Administración, 2014, vol. 59, iss. 3, pp. 35–59. URL: Link71265-3
Karagianni S., Pempetzoglou M., Anastasios A. Tax Burden Distribution and GDP Growth: Non-linear Causality Considerations in the USA. International Review of Economics and Finance, 2012, vol. 21, iss. 1, pp. 186–194. URL: Link
Малкина М.Ю., Балакин Р.В. Оценка взаимосвязи риска и доходности налоговой системы в регионах России // Экономика региона. 2015. № 3. C. 241–255. URL: Link
Малкина М.Ю. Нестабильность финансовой доходности региональных экономик и ее детерминанты // Пространственная экономика. 2018. № 3. С. 88–114. URL: Link
Яшина Н.И., Прончатова-Рубцова Н.Н. Определение бюджетных рисков Нижегородской области на основе исполнения доходной и расходной части бюджета // Вестник Нижегородского университета имени Н.И. Лобачевского. Сер.: Социальные науки. 2014. № 4. С. 16–24. URL: Link
Курочкина Л.П., Тихонова С.С. Факторная модель возникновения бюджетного риска в системе регионального управления // Управление экономическими системами. 2012. № 4. URL: Link
Гамукин В.В. Бюджетные риски: введение в общую аксиоматику // Terra Economicus. 2013. Т. 11. № 3. С. 52–61. URL: Link
Espen F., Larsen K. How Vulnerable are Financial Institutions to Macroeconomic Changes? An Analysis Based on Stress Testing. Bank of Norway Economic Bulletin, 2002, vol. LXXIII, no. 3.
Arestis P., Jia M. Credit Risk and Macroeconomic Stress Tests in China. Journal of Banking Regulation, 2018, pp. 1–15. URL: Link
Sujit K., Drehmann M., Elliott J., Sterne G. Liquidity Risk, Cash Flow Constraints, and Systemic Feedbacks. Bank of England Working Paper,2012, no. 456. URL: Link
Hirtle B., Kovner A., Vickery J., Bhanot M. Assessing Financial Stability: The Capital and Loss Assessment under Stress Scenarios (CLASS) Model. Federal Reserve Bank of New York Staff Reports, 2014, no. 663. URL: Link
Ершов М. Механизмы роста российской экономики в условиях обострения финансовых проблем в мире // Вопросы экономики. 2016. № 12. С. 5–25. URL: Link
