Сравнительный анализ систем раннего предупреждения кризисных явлений в экономике

Качественный анализ состоит в сопоставлении динамики фундаментальных экономических показателей в период перед финансовым кризисом и в спокойном состоянии. Для идентификации кризисных событий применяются два подхода: фиксация критических событий и превышение пороговых значений некоторыми индикаторами. Первый подход использовался Eichengreen B., Rose A.,Wyplosz Ch. [1] для идентификации валютного кризиса. В качестве событий, которые могут знаменовать валютный кризис авторы рассматривали официальные объявления о девальвации и ревальвации, переходе от фиксированного курса к плавающему, случаи, когда границы валютного коридора были расширены, и других значительных изменений в валютной политике. Окончательный вывод о критичности того или иного события делался на основании сопоставления динамики макроэкономических индикаторов за два года до и в течение двух лет после события. Необходимо отметить, что фиксация событий представляется менее универсальным подходом, поскольку далеко не во всех сферах экономики страны можно явным образом выделить такие события, кроме того, окончательное решение о критичности события требует дополнительного исследования.

Более универсальным представляется подход к идентификации кризиса на основании пороговых значений. Этот подход применяется в большинстве работ, посвященных использованию качественного анализа для определения показателей – предвестников валютных и банковских кризисов.

Основным недостатком качественного анализа является значительная субъективность в интерпретации динамики индикаторов, которая лишь частично может быть исключена с помощью статистических критериев. Выявление тех или иных закономерностей определяется квалификацией и предпочтениями аналитика. Вторым недостатком является субъективный выбор и разделение периодов нормального и кризисного развития, а именно выбор того докризисного периода, который необходимо анализировать. Относи-тельным преимуществом качественного анализа по сравнению с формальными методами раннего предсказания кризисов является отсутствие требований к необходимому количеству наблюдений для обеспечения статистической достоверности, что важно в тех случаях, когда кризисных эпизодов в одной стране мало, а использовать аналогичные эпизоды в других странах невозможно. Однако это также приводит к субъективности в обосновании и обобщении выводов о динамике индикаторов-предвестников кризиса.

Эконометрический подход предполагает построение, как правило, многофакторной регрессионной модели, оценивающей взаимосвязь экономи-ческих показателей с вероятностью кризиса в выбранной сфере. Чаще всего применяются logit-модели и probit-модели бинарного или множественного выбора. Оцененная модель используется для прогнозирования вероятности возникновения кризиса в будущем. Зависимой является фиктивная переменная, которая в простейшем случае принимает значение 1, если в данный момент наблюдается кризис и 0 в противном случае. Для оценки вероятности используются probit-, logit- и tobit-модели.

Анализ работ, посвященных применению эконометрического подхода к предсказанию кризисных явлений, показал, что probit-модели чаще используются для раннего распознавания валютных кризисов, а для системных банковских кризисов, кризисов платежного баланса и других преимущественно используются logit-модели. Что касается tobit-моделей, то они используются крайне редко.

Как отмечают авторы значения коэффициентов в эконометрических probit-, logit- и tobit-моделях не показывают насколько возрастет или упадет вероятность кризиса при изменении одной из объясняющих переменных на определенную величину. Причиной этого является то, что рост вероятности зависит от начальной вероятности, т.е. от исходных значения объясняющих переменных и коэффициентов. Напротив, знак коэффициента в моделях действительно свидетельствует о направлении изменения вероятности: положительный означает рост, а отрицательный – снижение вероятности наступления кризиса.

Из недостатков эконометрического моделирования для построения систем раннего предупреждения кризисов Трунин П.В. и Каменских М.В. [4] акцентируют внимание на следующих: методология эконометрического анализа является достаточно сложной и требует выполнения на практике большого количества теоретических предпосылок относительно природы используемых данных; несмотря на рассмотрение одних и тех же кризисных эпизодов, выбор лучших индикаторов-предвестников и пороговых значений индикаторов различается достаточно сильно у разных авторов. Выбор же эконометрической модели не отличается большей объективностью от простого качественного анализа динамики индикаторов; в силу нелинейности логит- и пробит-моделей бинарного выбора затруднительно оценить вклад каждого регрессора в повышение вероятности наступление финансовой нестабильности в том случае, если фактическое значение индикатора значительно отличается от среднего; для получения статистически значимых оценок необходимо рассмотрение достаточно большого числа кризисных эпизодов.

Сигнальный подход получил широкое распространение благодаря работе 1998 г. Kaminsky G.L., Lizondo S., Reinhart C.M., посвященной анализу валютных кризисов в 25 странах с 1970 по 1995 г. [5]. В основе метода лежит предположение, что накануне кризиса экономика ведет себя аномальным образом. Это аномальное поведение систематически повторяется и проявляется в широком спектре экономических и финансовых показателей. Идея сигнального подхода состоит в том, чтобы протестировать нулевую гипотезу о том, что экономика находится в нормальном состоянии, против альтернативной гипотезы о том, что в течение ближайших трех–шести месяцев возможно возникновение нестабильности. Как и при тестировании любой статистической гипотезы, необходимо выбрать границу (критическое значение), которая разделяет распределение индикатора на две зоны. Если значение индикатора попадает в критическую зону, то есть выходит за пороговое значение, то считаем, что данный индикатор посылает сигнал. Если индикатор посылает большое количество «хороших» сигналов (то есть отличается высокой работоспособностью), то можно ожидать, что вероятность наступления нестабильности при условии подачи сигнала P(C | S) (условная вероятность) будет больше, чем безусловная вероятность P(C) . Разработка системы раннего предупреждения на основе сигнального подхода включает следующие этапы [6]: выбор переменной, отражающей возможность реализации того или иного типа кризиса; периодизация наступления кризисных эпизодов с помощью выбранной переменной; отбор полного набора частных индикаторов, которые содержательно могли бы объяснять динамику выбранной переменной; установление индивидуальных пороговых значений для каждого частного индикатора с учетом экспертно заданной длины «сигнального окна»; корректировка длины «сигнального окна» c целью минимизации отношения числа «плохих» сигналов к числу «хороших»; отсев тех частных индикаторов, которые подают существенно больше «плохих» сигналов; расчет для каждого из отобранных частных индикаторов его индивидуального веса в сводном опережающем индикаторе; расчет сводного опережающего индикатора; оценка вероятности наступления кризиса с помощью построенного сводного опережающего индикатора.

Необходимо отметить, что сопоставление показателей, используемых для качественного и эконометрического анализа кризисов и выделения сигналов, показало, что основная масса показателей с успехом применяются при всех подходах. Однако при исследовании системных финансовых кризисов с помощью сигнального подхода было выделено гораздо больше макроэкономических показателей, чем при эконометрическом исследовании. Это позволяет сделать вывод, что сигнальный подход оказывается более чувствительным к источникам возникновения кризиса, скрытым в системных ошибках функционирования экономики, чем эконометрический подход, ориентирующийся на проявления сугубо в финансовой сфере.

Среди недостатков сигнального подхода необходимо указать следующие. Анализируя использование сигнального подхода к предсказанию банковских кризисов Gaytan A., Johnson Ch.A. [7] указывают: 1) недостаток используемой макроэкономической информации; 2) выбор переменных достаточно произволен и не имеется возможности оценить их вклад в предсказание кризиса; 3) построение сводных индексов также носит произвольный характер, поскольку невозможно определить вес каждого частного показателя; 4) подход не позволяет исследовать силу банковского кризиса; 5) невозможно использовать стандартные тесты статистической надежности; 6) невозможно учесть региональные различия. Последнее замечание достаточно спорно, поскольку другие исследователи как раз отмечают, что использование сигнального подхода дает лучшие результаты по сравнению с эконометрическими моделями именно при исследовании отдельных стран [8].

Таким образом, анализ разработок последних 15 лет показал, что сигнальный подход является достаточно универсальным для прогнозирования кризисов в различных сферах экономической деятельности, позволяет частично смягчить требования к исходной информации, касающиеся длины рядов и их статистических характеристик, позволяет в большей степени учесть особенности проявления и возникновения кризисов в различных странах без введения фиктивных переменных и, в основном, не зависит от субъективных оценок аналитиков. Применение сводных индексов позволяет обобщить результаты, полученные с помощью различных индикаторов и усилить предсказательные возможности метода.

Литература:

1. Eichengreen B., Rose A., Wyplosz C. Exchange market mayhem. The antecedents and aftermath of speculative attacks // Economic Policy. – 1995, October. - P. 249–312.

2. Улюкаев А.В., Трунин П.В. Применение сигнального подхода к разработке индикаторов-предвестников финансовой нестабильности в РФ. – Проблемы прогнозирования. – 2008. – №5. – С. 100-109.

3. Demirgüç-Kunt A., Detragiache E. The Determinants of Banking Crises in Developed and Developing Countries //. IMF Staff Paper: International Monetary Fund, Washington, 1998. – Vol. 45, No. 1. – P. 81-109

4. Трунин П.В., Каменских М.В. Мониторинг финансовой стабильности в развивающихся экономиках (на примере России). – М.: ИЭПП, 2007. – 106 с.

5. Kaminsky G., Lizondo S., Reinhart C. Leading Indicators of Currency Crises // IMF Staff Papers. 1998. –Vol. 45 (March). – P. 1-48.

6. Блохин А.А., Богомолова А.В., Солнцев О.Г. Система опережающих показателей динамики секторов российской экономики. – М.: Федеральное государственное учреждение «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации», 2011. – 128 с.

7. Gaytan A., Johnson Ch.A. A review of the literature on early warning systems for banking crises. – Central Bank of Chile. WP N 183, 2002. – 45 p.: Режим доступа - http://www.bcentral.cl/Estudios/DTBC/doctrab.htm.

8. Davis E.P., Karim D. Comparing early warning systems for banking crises //Journal of Financial Stability. – 2008. – V. 4, Is. 2. – P. 89–120