Фёдорова Е.А.доктор экономических наук, профессор кафедры финансового менеджмента, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Российская Федерация ecolena@mail.ru
Фёдоров Ф.Ю.аспирант кафедры прикладной математики, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Российская Федерация fedorovfedor92@mail.ru
Кощеева Е.Е.студент кредитно-экономического факультета, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Российская Федерация koscheeva8@gmail.com
Предмет. Предметом исследования стали кризисные индикаторы для российского финансового рынка. Цели и задачи. Разработка таких кризисных индикаторов, которые могут предсказывать кризис за 1, 3, 6 месяцев. Были поставлены следующие задачи: формулировка гипотез на основании изучения эмпирических работ, составление базы данных и подбор факторов-регрессоров, а также оценка значимых кризисных индикаторов. Методология. Использованы модели бинарного выбора, которые довольно часто применяются в подобных исследованиях. Однако данная методология обладает рядом недостатков в ситуации, когда кризисных периодов намного меньше, чем общий размер выборки. Поэтому для проверки значимости коэффициентов применяется байесовский подход при логит-моделировании. Данный подход заключается в том, что получается апостериорное распределение выборки по априорно заданному распределению. Кризисные и некризисные периоды определялись на основе кризисного индикатора EMP. Общим способом измерения EMP является средневзвешенная величина трех компонентов, а именно изменения валютного курса, изменения процентной ставки и изменения объема резервов. Идентифицированы кризисные периоды на базе модели с марковскими переключениями MRS (Markov regime-switching). Результаты. Основными кризисными индикаторами, которые можно применять для российского финансового рынка, являются: денежный мультипликатор M2 к иностранным резервам, рост импорта, торговые условия, рост цен на акции, рост M2 к ВВП, соотношение иностранных пассивов к активам. Наибольшей прогностической способностью индикаторы обладают на временных лагах в 1 и 6 месяцев. Значимость. Значимые коэффициенты в логит-модели оказались примерно равными и при использовании байесовского подхода для лагов в 1 и 6 месяцев. Таким образом, они демонстрируют устойчивость по отношению к выбору модели исследования. Следовательно, предложенные индикаторы можно использовать для прогнозирования кризисных ситуаций в РФ.
Kaminsky G.L., Reinhart C.M. The Twin Crises: The Causes of Banking and Balance-of-Payments Problems. URL: Link.
Frankel J., Saravelos G. Are Leading Indicators of Financial Crises Useful for Assessing Country Vulnerability? URL: Link.
Фёдорова Е.А., Лукасевич И.Я. Прогнозирование финансовых кризисов с помощью экономических индикаторов в странах СНГ // Проблемы прогнозирования. 2012. № 2. С. 112–121.
Фёдорова Е.А., Афанасьев Д.О. Комплексный кризисный индикатор для России // Журнал Новой экономической ассоциации. 2014. № 3. С. 38–59.
Мамонов М.Е., Пестова А.А., Магомедова З.М., Солнцев О.Г. Опыт разработки системы раннего оповещения о финансовых кризисах и прогноз развития банковского сектора на 2011–2012 гг. // Журнал Новой экономической ассоциации. 2011. № 12. С. 41–76.
Дробышевский С.М., Трунин П.В., Палий А.А., Кнобель А.Ю. Некоторые подходы к разработке системы индикаторов мониторинга финансовой стабильности: монография. М.: ИЭП, 2006. 305 с.
Улюкаев А.В., Трунин П.В. Применение сигнального подхода к разработке индикаторов – предвестников финансовой нестабильности в РФ // Проблемы прогнозирования. 2008. № 5. С. 100–109.
Струченевский А.А. Эмпирический анализ финансовых кризисов в России // Экономический журнал ВШЭ. 1998. Т. 2. № 2. С. 197–209.
Энтов Р., Синельников С. Анализ макроэкономических и институциональных проблем финансового кризиса в России, разработка программы мер, направленных на его преодоление и осуществление финансовой стабилизации. Взаимодействие финансовых показателей и некоторых характеристик реального сектора. М.: ИЭПП, 2000. 205 c.
Azis I.J., Shin H.S. Managing Elevated Risk. Global Liquidity, Capital Flows, and Macroprudential Policy – An Asian Perspective. ADB, Springer-Verlag Singapur, 2015, pp. 45–60. doi: 10.1007/978-981-287-284-5_3.
Westin R.B. Predictions from Binary Choice Models // Journal of Econometrics. 1974. Vol. 2. Iss. 1. P. 1–16.
Park J.Y., Phillips Peter C.B. Nonstationary binary choice. URL: Link.
Фёдорова Е.А., Лукасевич И.Я. Индекс давления на валютный рынок (EMP): особенности развивающихся рынков // Журнал Новой Экономической Ассоциации. 2012. № 2. С. 51–66.
Фёдорова Е.А., Гиленко Е.В., Довженко С.Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы прогнозирования. 2013. № 2. С. 85–92.
Dumitra Stancu. Early warning models for debt crises – case study for romania, Czech Republic and Hungary. URL: Link.
Blanchard O., Faruqee H., Klyuev V. Did Foreign Reserves Help Weather the Crisis? URL: Link.
Abiad A. Early Warning Systems: A Survey and a Regime-Switching Approach. URL: Link.
Fischer S. Real balances, the exchange rate, and indexation: real variables in disinflation // The Quarterly Journal of Economics. 1988. № 103. P. 27–49. doi: 10.2307/1882641.
Caramazza F., Ricci L., Salgado R. International financial contagion in currency crises // Journal of International Money and Finance. 2004. № 23. P. 51–70.
Berkmen P., Gelos G., Rennhack R., Walsh J. The Global Financial Crisis: Explaining Cross-Country Differences in the Output Impact. URL: Link.
Koenig E.F. Forecasting M2 growth: an exploration in real time. URL: Link.
Hultman C.W. Exports and Economic Growth: A Survey // Land Economics. 1967. Vol. 43. Iss. 2. P. 148–157.
Hawkins J., Klau M. Measuring potential vulnerabilities in emerging market economies. URL: Link.
Duttagupta R., Cashin P. Anatomy of banking crises in developing and emerging market countries // Journal of International Money and Finance. 2011. Vol. 30. P. 354–376.
Pearce D.K., Vance Roley V. The Reaction of Stock Prices to Unanticipated Changes in Money. URL: Link.
Inderjit Kaur. Early Warning System of Currency Crisis: Insights from Global Financial Crisis 2008 // The IUP Journal of Applied Economics. 2015. Vol. 14. № 1.
Komulainen T., Lukkarila J. What drives financial crises in emerging markets? // Emerging Markets Review. 2003. Vol. 4. P. 248–272.
Clements M.P., Galvao A.B. Forecasting US output growth using Leading Indicators: An appraisal using MIDAS models // Journal of Applied Econometrics. 2009. Vol. 24. Iss. 7. P. 1187–1206.
Kaminsky G. Varieties of Currency Crises. URL: Link.
