2016. т. 20. №3

В работе ставится цель выявить основные особенности работы канала банковского кредитования в российской экономике. Наличие ответа на поставленный вопрос важно для повышения эффективности денежно-кредит­ной политики, так как позволит оценить степень влияния импульсов денежно-кредитной политики на кредитование фирм, которое является одним из основных источников инвестиций в основной капитал в России. Методология исследования заключается в анализе индивидуальных данных российских банков за период с января 2010 г. по декабрь 2014 г. и основывается на модели, предложенной в статье [Kashyap, Stein, 2000]. Для учета неоднородности российского банковского сектора выборка была разделена на группы банков по структуре их собственности, размеру и основному направлению деятельности. Неоднородность анализируемого периода также была учтена в исследовании. Проведенные расчеты позволили выявить взаимосвязь между уровнем ликвидности активов российских банков, их кредитной политикой и импульсами денежно-кредитной политики Банка России в зависимости от особенностей банков и периода времени. Показано, что для всех крупных российских банков в период структурного дефицита ликвидности был характерен «антиэффект» ликвидности: при ужесточении денежно-кредитной политики такие банки тем сильнее замещают корпоративное кредитование вложениями в ликвидные активы, чем больше ликвидных активов они уже держат на балансе. Для отдельных подгрупп средних и малых банков, которые в условиях удорожания денег в экономике предпочитают поддерживать объемы кредитования фирм с помощью продажи ликвидных активов, характерен «классический» эффект ликвидности Кашьяпа и Штейна. В процессе анализа были также найдены группы средних и малых банков, через которые канал банковского кредитования не работал в рассматриваемый период.

В работе анализируется динамика неравенства в распределении занятости между российскими домашними хозяйствами с использованием данных РМЭЗ ВШЭ за 1994–2014 гг. Методология исследования следует работе [Gregg, Wadsworth, 2008]. Оцениваются различия между показателями незанятости, рассчитанными на индивидуальном и семейном уровнях, и строятся индексы поляризации занятости на основе сравнения фактического и контрфактического распределения, которое существовало бы в том случае, если бы занятые члены распределялись между домашними хозяйствами слу­чайным образом. Наши результаты показывают, что российский рынок труда характеризуется низким уровнем неравенства между домашними хозяйствами с точки зрения доступа к занятости. Занятые индивиды распределены между домашними хозяйствами более равномерно, чем если бы распределение происходило случайным образом. Лишь 6–7% индивидов трудоспособного возраста живут в домашних хозяйствах, где нет других занятых. Доля домашних хозяйств, не имеющих в своем составе занятых трудоспособного возраста, оставалась близкой к 10%. Показатели семейной незанятости демонстрировали менее выраженную циклическую динамику, чем показатели, рассчитанные на индивидуальном уровне. Это означает, что домашние хозяйства имеют ресурсы для самостоятельной адаптации к макроэкономическим шокам. Низкий уровень семейной незанятости связан, прежде всего, со стабильно высоким уровнем занятости в домашних хозяйствах с двумя взрослыми трудоспособного возраста. Уровень семейной незанятости слабо изменился за 20 лет, что является результатом действия противонаправленных сил. Демографические изменения (увеличение числа семей с одним взрослым трудоспособного возраста) и изменения на рынке труда (рост индивидуального уровня незанятости) способствовали росту уровня семейной незанятости. Вместе с тем снижение неравенства в распределении занятости между домашними хозяйствами действовало в противоположном направлении. Кроме того, расширение доступности высшего образования привело к усилению разрыва в уровне незанятости между домашними хозяйствами, имеющими и не имеющими в своем составе лиц с высшим образованием.

Занятия спортом являются важнейшей составляющей здорового образа жизни, а недостаток физической активности и, как следствие, избыточная масса тела относятся к ведущим факторам риска смерти среди взрослого населения. По этой причине исследования, посвященные анализу вовлеченности населения в спортивную активность, получили распространение во многих странах, однако в России они только появляются. В данной статье преследовалась цель – оценить, каким образом доходы индивидов связаны с вероятностью занятий спортом и вероятностью платить за занятия спортом. Мы сфокусировали внимание непосредственно на занятиях спортом, исключив из сферы анализа расходы на сопутствующие спортивные товары (одеж­ду, инвентарь и т.п.). Для анализа мы использовали данные опроса Левада-Центра* за ноябрь 2011 г. При оценивании применялись вероятностные модели бинарного выбора, в том числе с коррекцией на смещение выборки (хекпробит). В уравнении отбора мы оценивали вероятность выбора занятий спортом, а в качестве основного уравнения – вероятность оплаты занятий спортом. В результате была выявлена устойчивая положительная связь между доходами индивидов и вероятностью занятий спортом, но подтвердить связь между доходами и вероятностью оплаты занятий спортом не удалось. Мы получили, что высокие доходы и наличие спортивной инфраструктуры по месту работы/учебы ассоциируются с более высокой вероятностью занятий спортом. Среди прочего мы обнаружили, что мужчины более склонны заниматься спортом, но женщины (если уж занимаются спортом) с более высокой вероятностью оплачивают занятия. Наличие высшего образования и хорошее здоровье ожидаемо оказались положительно связаны с занятиями спортом, в то время как наличие детей, напротив, ассоциируется со снижением вероятности занятий спортом. Среди других значимых факторов – возраст, убеждения относительно образа жизни, место проживания, тип занятости.

* Решением Минюста РФ Левада-Центр включён в реестр некоммерческих организаций, выполняющих функции иностранного агента.

В рамках структурной векторной авторегрессии на основе квартальных данных по экономике США с 1967 г. по 2007 г. мы оцениваем воздействие сдерживающего шока монетарной политики на различные показатели экономической активности. В качестве инструмента монетарной политики мы рассматриваем ставку процента по федеральным фондам и оцениваем отклик на шоки ставки процента следующих переменных: темп прироста ВВП, загрузка производственных мощностей, безработица, инфляция, темп прироста индекса цен ресурсов, долгосрочная ставка процента, номинальное потребление, инвестиции и изменения в запасах. Для идентификации монетарного правила мы используем предположение о том, что лаговая ставка процента влияет на текущую ставку процента в уравнении, соответствующем монетарному правилу, но не входит ни в одно другое структурное уравнение модели, а также стандартную для литературы по структурным векторным авторегрессиям гипотезу ортогональности структурных шоков. Если модель включает в себя достаточное разнообразие релевантных переменных, использованных гипотез оказывается достаточно для идентификации монетарного правила и функций импульсного отклика на шоки монетарной политики. Предложенные гипотезы для идентификации монетарного правила позволяют получить сравнительно узкие доверительные интервалы для функций импульсного отклика переменных, соответствующих реальному сектору, однако результаты для инфляции и для темпа прироста цен ресурсов оказываются незначимыми или малозначимыми. Все представленные функции импульсного отклика согласуются с предсказаниями макроэкономических моделей с жесткими ценами. Максимальный эффект от сдержива­ющего шока монетарной политики наступает приблизительно через 2–3 года, последствия шока становятся незначимыми примерно через 4–6 лет.

В статье анализируются операционная эффективность и структура капитала портфельных компаний фондов прямых инвестиций Центральной Ев­ропы на основе собранных вручную данных финансовой отчетности 33 компаний. Целью статьи является анализ динамики изменения коэффициентов операционной эффективности и структуры капитала компаний региона, опре­деление статистической значимости отличия коэффициентов между разными периодами, а также выявление факторов, влияющих на изменение показателей операционной эффективности. Основными методами, использованными в статье, являются методы математического, статистического и эконометрического анализа. Для анализа изменений основных финансовых показателей портфельных компаний фондов была использована описательная статистика. Значимость изменений средних значений коэффициентов операционной эффективности и структуры капитала была исследована при помощи статистического непараметрического критерия Уилкоксона – Манна – Уитни. Определение факторов, влияющих на изменение коэффициентов операционной эффективности, было осуществлено при помощи уравнения множественной регрессии. В результате исследования можно сделать вывод, что на протяжении всего рассматриваемого периода наблюдался рост выручки, активов и обязательств портфельных компаний фондов прямых инвестиций. Разница между коэффициентами операционной эффективности и структуры капитала до покупки компаний фондами и после покупки является статистически значимой. Основными факторами, влияющими на операционную эффективность портфельных компаний фондов прямых инвестиций Цент­ральной Европы, являются: прибыльность компании, уровень долга, смена менеджмента. Хотя для совокупной выборки коэффициенты операционной эффективности снижаются после покупки компаний фондами, операционная эффективность компаний, которые были убыточны до покупки, растет. В целом выводы исследования соотносятся со схожими исследованиями, проведенными на выборке портфельных компаний США, хотя разница в макроэкономической и институциональной среде между регионами накладывает свои ограничения.