Особенности взаимосвязи финансовой цикличности и индексов промышленного производства в региональных экономиках субъектов РФ в 2009-2011 гг

УДК 336.025

Особенности взаимосвязи финансовой цикличности и индексов промышленного производства в региональных экономиках субъектов РФ в

2009-2011 гг.

Features of interrelation of financial cycles and industrial production indices in the regional economies of the Russian Federation entities in 2009-2011

Замулин Илья Андреевич

аспирант кафедры экономики, экономико-математических методов и информатики ИАТЭ НИЯУ «МИФИ»

Ilya A. Zamulin

graduate student of the Department of Economics, Economics and

Mathematics Methods and Computer MEPhI National Research Nuclear University Аннотация. В исследовании рассматривается явление финансовой цикличности и его взаимосвязь с индексами промышленного производства в региональных экономиках субъектов РФ. Тема актуальна ввиду рекомендаций Базельского комитета по банковскому надзору осуществлять контрциклическое регулирование в рамках проведения макропруденциальной политики и реализации норм Basel III. На основе показателей «отношение кредитов банковского сектора к ВРП» и «гэп кредитного цикла» установлены различия в степени проявления финансовой цикличности у разных субъектов РФ. Субъекты РФ разделены по группам по характеристикам проявления финансовой цикличности. Выявлено, что субъекты с наибольшими показателями кредитного цикла и гэпа кредитного цикла в 2009 г. имеют худшие показатели в динамике индексов промышленного производства в 2011 г.

Abstracts. Purpose. This article describes the features of financial cycle as a factor in the development of regional economic systems of Russia's regions. Methodology. A theoretical framework is proposed based on calculation two activities: «the ratio of bank's loan to GRP», «the gap of credit cycle». This method is

offered by the Basel Committee on Banking Supervision in Third Basel Accord. Originality/value. The present study provides a starting point for further research of macroprudential policy and procyclical supervision in Russia's banking system on regional level. Attention is drawn to inverse relationship between the level of «the ratio of bank's loan to GRP» and «the gap of credit cycle». The impact of credit cycle to the region's Industrial production index has been investigated. The study confirmed the negative effect of surplus credit cycle's gap on Industrial production index.

Ключевые слова: финансовая цикличность, банковский надзор, макропруденциальная политика, контрциклическое регулирование, индекс промышленного производства

Key words: financial cyclicality, the financial crisis, bank supervision, macroprudential policy, counter-cyclical redundancy, regional financial system, Industrial production index

1. Введение

Проблема превентивного управления кризисными рисками в России стала особенно актуальной после кризиса 2008-2009 гг. Его не смогли предупредить существующие на тот момент инструменты и методы денежно-кредитной политики. Поэтому, создание новых инструментов, позволяющих диагностировать риск возникновения кризиса и его вероятные последствия, подтвердило свою актуальность как научной проблемы и практической задачи. Одним из инициаторов и участников исследования этих вопросов выступает Базельский комитет по банковскому надзору, признавший одним из значимых элементов обеспечения финансовой стабильности применение методов макропруденциальной политики [1].

В задачи макропруденциальной политики входит повышение устойчивости финансовой системы и снижение системных рисков, возникающих вследствие финансовой нестабильности [2].

Ранее, в рекомендациях Базеля II комитетом были предложены защитные механизмы для ограничения воздействия избыточной цикличности при расчёте

минимальных требований к капиталу банков. Развивая эту рекомендацию, Базель III рекомендует банкам при благоприятных условиях создавать резервные запасы капитала выше установленного минимума [4, а 99-102].

Также Комитет предлагает ввести макроэкономическую переменную для оценки уровня риска в конкретной стране, связанного с избыточным ростом кредитов. При данном подходе будет необходимо учитывать разность в уровнях развития финансового сектора различных государств. В результате, каждая страна будет иметь определённые пороговые значения роста выданных кредитов, при достижении которых будут выполняться требования по созданию дополнительного запаса капитала [4, а 106].

1.2 Научная проблема

Разработка инструментов измерения избыточной цикличности в финансовом секторе мезорегионов, которые позволят диагностировать новые причины нестабильности в банковском секторе.

1.3 Практическая значимость/новизна

В статье показаны результаты, описывающие зависимость между степенью проявления финансовой цикличности и динамикой индексов промышленного производства в региональных экономиках субъектов РФ. Выявлены наиболее «рискованные» показатели прироста выданных кредитов при определённом уровне их отношения к ВРП. Полученные результаты подтверждают актуальность рекомендаций Базеля III относительно необходимости внедрения контрциклических инструментов и свидетельствуют о том, что в экономиках субъектов РФ наблюдается описываемое в документах Базеля III негативное влияние избыточной цикличности в финансовом секторе на реальный сектор экономики. Предложен триггер дополнительных требований к резервам банков финансовой системы региона.

2. Методологическая и информационная база исследований

В работе произведён анализ показателей финансовой цикличности с использованием метода расчёта разрывов соотношения кредитов банковского сектора к ВРП от сглаженного динамического значения по одномерному

фильтру Ходрика-Прескотта. [3], [6]. Используемые данные показателей валового регионального продукта (ВРП), сумма кредитов банковского сектора (юридическим и физическим лицам, в рублях и иностранной валюте), показатели Индексов промышленного производства (ИПП) доступны на официальном сайте Федеральной Службы Государственной Статистики за 2001 - 2013 гг.

3. Результаты исследования

3.1. Аргументация выбора временного периода изучения финансовой цикличности

Для изучения цикличности в финансовом секторе был рассчитан кредитный цикл, который представляет собой отношение кредитов банковского сектора к ВВП/ВРП в соответствии с рекомендациями Комитета [4].

Также рассчитан показатель «гэп кредитного цикла», который является отклонением от значений кредитного цикла сглаженного по одномерному фильтру Ходрика-Прескотта с параметром сглаживания 100, рекомендованным для годовых статистических данных [7].

В показателях финансовой цикличности на национальном уровне выделяется максимальная величина гэпа кредитного цикла, достигнутая в 2009 году (рисунок 1) .

Рисунок 1. Гэп кредитного цикла РФ в 2001-2013 гг. Источник: расчёты автора

В связи с этим, именно 2009 г. является наиболее интересным временным периодом для изучения воздействия разного уровня гэпа кредитного цикла на региональные экономические системы. В качестве

контрольного периода, отражающего влияние гэпа кредитного цикла, выбран 2011 г. Именно в этом году наступил спад, после наибольшего показателя гэпа кредитного цикла в рассматриваемом периоде.

По результатам исследования Базельского Комитета по банковскому надзору, понесенные убытки банковского сектора в период спада, которому предшествовал чрезмерный рост выданных кредитов, могут оказаться чрезвычайно велики [4, а 106]. В этом случае увеличивается риск дестабилизации банковского сектора, а это, в свою очередь, может спровоцировать спад в реальном секторе экономики. В приведённой статье в качестве индикатора спада в реальном секторе экономики используется динамика индексов промышленного производства, в частности, разница показателей 2010 и 2011 гг.

3.2 Показатели индекса промышленного производства в регионах с разным уровнем проявления финансовой цикличности

Для выявления отличий в динамике индекса промышленного производства в субъектах с разным уровнем проявления финансовой цикличности произведена их группировка по следующим признакам:

1. Квартильная группировка по уровню соотношения кредитов банковского сектора и ВРП в 2009 г. Данное деление необходимо в связи с тем, что при более низком уровне данного соотношения возможны более высокие показатели гэпа кредитного цикла [3]. По результатам группировки субъекты поделены на следующие подгруппы по показателю кредитного цикла:

1.1. Менее 32%

1.2. От 32% до 41%

1.3. От 41% до 51,3%

1.4. Выше 51,3%

2. Квартильная группировка по показателю «гэп кредитного цикла» в 2009 году. Для каждой группы, выделенной в п.1 произведён расчёт квартилей по показателю «гэп кредитного цикла» для разделения на подгруппы по этому признаку По результатам группировки субъекты поделены на следующие

подгруппы (таблица 1):

Таблица 1. Квартили гэпа кредитного цикла для групп субъектов РФ с разным уровнем кредитного цикла

Кредитный цикл <32% 32-41% 41-51% >51%

Гэп кредитного цикла (квартиль 1) 4,0% 15,0% 20,8% 22,3%

Гэп кредитного цикла (квартиль 2) 16,0% 19,5% 26,5% 28,0%

Гэп кредитного цикла (квартиль 3) 23,5% 27,0% 28,3% 31,0%

Источник: расчёты автора

Таким образом, субъекты РФ были разделены на 16 групп по показателям, характеризующим финансовую цикличность. По мнению автора, наибольший научный интерес представляют группы с величиной отношения кредитов банковского сектора к ВРП выше 41% и показателем гэпа кредитного цикла выше 28%. Интерес обусловлен тем, что в субъектах с относительно невысоким для РФ уровнем соотношения кредитов банковского сектора к ВРП характерны высокие показатели гэпа кредитного цикла (рисунок 2), при этом, в данных случаях они вызваны изначально невысокой кредитной нагрузкой на региональную экономическую систему. Это позволяет им иметь показатели гэпа кредитного цикла до 1000% по модулю (например, отрицательный гэп кредитного цикла в Чукотском АО в 2001 году составляет -945%). На рисунке 2 изображён полигон распределения показателей кредитного цикла и соответствующего гэпа кредитного цикла

Рисунок 2. Распределение гэпа кредитного цикла (модуль) и отношения кредитов к ВРП по субъектам РФ (2001-2013гг.) Источник: расчёты автора

В то же время, для субъектов с соотношением кредитов банковского сектора к ВРП выше 28% такие высокие значения гэпа кредитного цикла не характерны. Их высокие показатели могут свидетельствовать о повышенном риске перегрева рынка в связи с уже имеющейся высокой (относительно других субъектов РФ) кредитной нагрузкой на региональную экономику. Стоит отметить, что видимая на рисунке 2 закономерность не наблюдается в 2009 году (таблица 1), где субъекты с более высоким значением кредитного цикла имеют более высокие показатели гэпа кредитного цикла. Именно поэтому в рамках изучения явлений финансовой цикличности интересен этот период с аномальными показателями гэпа.

Рассмотрим, как изменился ИПП в регионах с разными характеристиками проявления финансовой цикличности в 2010-2011 гг. после спада в кредитном цикле, которому предшествовал аномальный рост в 2009 г. В качестве показателя, характеризующего динамику групп, выбрана медиана разности ИПП в 2011 г. и 2010 г. по группе субъектов (таблица 2).

Таблица 2. Группировка показателей субъектов РФ, описывающих финансовую цикличность и динамику ИПП в 2010-2011 гг.

Группа (гэп кредитного цикла) Кредитный цикл

<32% 32-41% 41-51% >51%

A (до 1 квартили) 1,1 3,7 2,9 -4,0

B (от 1 до 2 квартили) 2,2 -8,0 -2,3 4,9

C (от 2 до 3 квартили) -3,7 -1,3 2,4 -3,5

D (от 4 квартили) -0,8 -2,4 -5,2 -8,6

Источник: расчёты автора

Отметим, что наибольшее падение ИПП (выраженное медианой) показывает группа субъектов с наибольшим значением кредитного цикла и одновременно наибольшим гэпом кредитного цикла. Из субъектов в подгруппах C и D по гэпу кредитного цикла только 1 из 8 групп имеет положительную медиану изменения ИПП (2,4). При этом в подгруппах A и B 5 из 8 групп имеют положительную медиану динамики ИПП в 2010-2011 гг. Это

предварительно подтверждает гипотезу о негативном влиянии избыточного гэпа кредитного цикла на реальный сектор экономики.

Перейдём к рассмотрению индексов промышленного производства по типам производства. В таблице 3 представлены медианные показатели разницы ИПП добывающей промышленности между 2011 и 2010 гг. в разбивке по группам субъектов с различными степенями проявления финансовой цикличности.

Таблица 3. Группировка показателей субъектов РФ, описывающих финансовую цикличность и динамику ИПП по добывающей промышленности в 2010-2011 гг.

Квартиль (гэп кредитного цикла) Кредитный цикл

<32% 32-41% 41-51% >51%

A (до 1 квартили) -1,9 -9,3 0,9 33,1

B (от 1 до 2 квартили) -1,9 6,3 6,9 -13,4

C (от 2 до 3 квартили) -7,7 -6,7 -0,1 -0,3

D (от 4 квартили) -0,9 -4,5 17,2 -6,1

Источник: расчёты автора

Среди показателей динамики ИПП по добывающей промышленности также наблюдается закономерность - в подгруппах C и D 7 групп субъектов из 8 имеют отрицательную медиану, в то время как в подгруппах A и B таких групп только 4 из 8.

В аналогичных показателях ИПП предприятий отрасли "Производство и распределение электроэнергии, газа и воды" уже нет такого соотношения (таблица 4).

Таблица 4. Группировка показателей субъектов РФ, описывающих финансовую цикличность и динамику ИПП отрасли производства и распределения электроэнергии, газа и воды в 2010-2011 гг.

Квартиль (гэп кредитного цикла) Кредитный цикл

<32% 32-41% 41-51% >51%

A (до 1 квартили) -2,2 -4,5 -1,6 -4,2

B (от 1 до 2 квартили) -7 -2,7 1,1 -2,1

C (от 2 до 3 квартили) -5,7 -4,4 5,2 -2

D (от 4 квартили) 1,9 -4,2 -0,8 -5,3

Источник: расчёты автора

Несмотря на то, что группа с наибольшим кредитным циклом и гэпом кредитного цикла имеет 2-е по величине падение (по медиане), общее распределение показывает худшие по динамике результаты в подгруппах A и B, где есть лишь 1 группа с положительной динамикой. Поэтому на основе имеющихся данных можно сделать вывод о том, что в рассматриваемом периоде отрасль производства и распределения электроэнергии, газа и воды в меньшей степени испытала влияние региональной финансовой цикличности, чем ИПП в целом или ИПП в добывающей промышленности.

Иная ситуация сложилась с динамикой ИПП по предприятиям обрабатывающей промышленности (таблица 5).

Таблица 5. Группировка показателей субъектов РФ, описывающих финансовую цикличность и динамику ИПП обрабатывающей промышленности в 2010-2011 гг.

Квартиль (гэп кредитного цикла) Кредитный цикл

<32% 32-41% 41-51% >51%

A (до 1 квартили) 0,1 -6 3,3 -6

B (от 1 до 2 квартили) 7,1 -9,4 -4,1 6,4

C (от 2 до 3 квартили) 0 0,1 2,9 -3,2

D (от 4 квартили) -0,8 0,2 -8,4 -2,8

Источник: расчёты автора

Количество групп с отрицательной медианой динамики ИПП равно в подгруппах A и B, а подгруппах C и D 4 группы имеют отрицательную медиану, 3 положительную и 1 нулевую.

Стоит отметить, что, как и в предыдущих вариантах ИПП, отрицательную медиану имеет группа с кредитным циклом выше 51% и его максимальным

гэпом (подгруппа D). Если рассмотреть отдельно показатели динамики ИПП в 2010-2011 гг. по этой группе, то в 15 наблюдениях (3 типа ИПП по отраслям, 5 субъектов: Свердловская, Самарская, Новосибирская, Кемеровская, Кировская области) лишь 2 имеют положительный показатель. В остальных 13 случаях регионы с описанным проявлением финансовой цикличности имели потерю в динамике ИПП в момент спада избыточного прироста кредитного цикла. Такая статистика позволяет сделать вывод о том, что для субъектов с кредитным циклом выше 51% и гэпом кредитного цикла выше 31% (в соответствии с группировкой в таблице 1) характерен спад в показателях ИПП при замедлении роста и последующем спаде динамики кредитного цикла. Относительно остальных групп это максимальная доля отрицательных изменений в ИПП (таблица 6).

Таблица 6. Доля отрицательных изменений в динамике по трём типам ИПП в регионах с различной степенью проявления финансовой цикличности в 2010-2011 гг.

Квартиль (гэп кредитного цикла) Кредитный цикл

<32% 32-41% 41-51% >51%

A (до 1 квартили) 60% 67% 53% 53%

B (от 1 до 2 квартили) 53% 73% 47% 33%

C (от 2 до 3 квартили) 53% 53% 33% 73%

D (от 4 квартили) 53% 60% 53% 87%

Источник: расчёты автора

В дополнение к уже отмеченной группе, выделяется показатель 73% отрицательных изменений в динамике в группе с кредитным циклом выше 51% и гэпом кредитного цикла в подгруппе С Приведённые расчёты подтверждают актуальность вопроса о дифференцированном применении контрциклических методов макропруденциальной политики в региональных экономических системах субъектов РФ.

Вывод

В статье установлены отличия динамики индекса промышленного

производства в субъектах с разными характеристиками проявления финансовой цикличности в 2009-2011 гг. Для субъектов с уровнем гэпа кредитного цикла выше 2-й квартили характерны худшие показатели динамики ИПП, чем для остальных субъектов, что наблюдается в общем ИПП и ИПП по предприятиям добывающей промышленности. По показателям динамики ИПП предприятий добывающей промышленности, отрасли производства и распределения электроэнергии, газа и воды и отрасли обрабатывающей промышленности характерно падение индекса после окончания периода избыточного роста кредитного цикла, что наблюдается в 87% случаев по данным 2011 года. Это позволяет сделать вывод о том, что для регионов с кредитным циклом выше 51% показатель гэпа кредитного цикла, превышающий 31%, может стать триггером дополнительных требований к резервам банков финансовой системы региона.

Библиография

1. Galati G., Moessner R. Macroprudential Policy — A Literature Review // BIS Working Papers No 337. Basel: Bank for International Settlements. -2011. 38 p.

2. С.Р.Моисеев. Макропруденциальная политика и её применение в России // Промышленник России. - 2011. - №1-2(124). - С. 152-161.

3. Замулин И.А. Особенности финансовой цикличности федеральных округов и субъектов Российской Федерации // Экономика и менеджмент систем управления. - 2016. - №1.2

4. Повышение устойчивости банковского сектора - Режим доступа: www.cbr.ru/today/ms/bn/1.pdf

5. Diego J. Pedregal - Some comments on the use and abuse of the hodrick-prescott filter - Режим доступа:

http://www.usc.es/economet/cycles/cycles25.pdf

6. Федеральная служба государственной статистики - Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat main/rosstat/ru/

7. Hodrick, Robert J, and Edward C. Prescott. "Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation." Journal of Money, Credit, and Banking. Vol. 29, No. 1, February 1997, pp. 1-16. References.

1. Galati G., Moessner R. Macroprudential Policy - A Literature Review // BIS Working Papers No 337. Basel: Bank for International Settlements. -2011. 38 p.

2. S.R.Moiseev. Macroprudential policy and its application in Russia // Russian Industrialist. - 2011. - №1-2 (124). - p. 152-161.

3. Zamulin I.A. Features financial and cyclical federal districts of the Russian Federation // Economy and management control systems. - 2016. - №1.2

4. Increase the stability of the banking sector - Access: www.cbr.ru/today/ms/bn/Lpdf

5. Diego J. Pedregal - Some comments on the use and abuse of the hodrick-prescott filter - Access:

http://www.usc.es/economet/cycles/cycles25.pdf (reference date: April 20,

2016)

6. The Federal State Statistics Service - Access: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/

7. Hodrick, Robert J, and Edward C. Prescott. "Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation." Journal of Money, Credit, and Banking. Vol. 29, No. 1, February 1997, pp. 1-16.