2024. т. 28. №3

Беспрецедентная эмиссия ликвидности, особенно во время пандемии «COVID-19», радикально изменила взаимодействие участников рынка денег и долгов с монетарными и макропруденциальными регуляторами. Когерент­ность денежных и долговых процессов, доминирующая на современном этапе глобальной финансиализации экономики, исследуется в статье на модели гармонического осциллятора с вынужденными и подавленными колебаниями.

Показано, что динамика индекса макрозаимствований следует обыкновенному дифференциальному уравнению (ОДУ) второго порядка, объясняю­щему компенсацию кредиторами ожидаемых потерь из-за роста совокупного долга. Интерференция ликвидности, роста объемов и «размывания» стоимости обязательств формирует циклические колебания денег и долга, которые альтернативно представлены ротацией их фазора на плоскости комплексных чисел. Осцилляции и ротация индексов денег и долга объясняют различные аспекты макрофинансового цикла, включая критические явления резонанса.

Процесс создания денег в общепринятой банковской практике полагается вполне аналогичным «мгновенному» импульсу и моделируется как дельта-функция Дирака. Это позволяет вычислить кумулятивную реакцию долгового рынка на монетарный шок, которая представлена функцией Грина. В свою очередь, конволюция этой функции c драйвером системы деньги/ долги является решением ОДУ осциллятора для различных, не обязательно периодических, монетарных и макропруденциальных воздействий.

Предложенная модель макрофинансового осциллятора раскрывает каузальные связи типа стимул-реакция, существующие на современном рынке денег и долга. Поведение рынка денег и долга в модели согласуется со сценариями циклического развития Ирвинга Фишера и объясняет парадокс «неограниченной» эмиссии денег банками. В частности, инерциальность погашения долга проявляет себя как весомый фактор издержек стабилизации макрофинансовой системы. Численная имитация модели воспроизвела реакцию глобального долгового рынка на действия ведущих центральных банков во время финансового кризиса 2020 г.

Одной из ключевых техник в управлении портфелем ценных бумаг с фик­сированной доходностью является иммунизация, т.е. контроль изменения стоимости портфеля при колебаниях процентных ставок с учетом аналогичной зависимости для портфеля обязательств. Начиная с классических работ Редингтона, были предложены различные модели иммунизации. При этом принимались ограничительные условия, что поток обязательств сводится к единичному платежу, а кривая спот-ставок или/и ее возможные изменения имеют определенный вид (первоначально – соответственно, плоская и парал­лельный сдвиг). Авторами ранее было получено решение задачи оптимальной иммунизации для произвольного потока обязательств и формы и сдвигов кривой бескупонной доходности произвольной структуры. В данной работе результат впервые обобщен на случай, когда приведенные к настоящему моменту времени стоимости потоков активов и обязательств не совпадают. Задача оптимизации сформулирована в виде несбалансированной задачи оптимального транспорта. Получен алгоритм построения оптимального иммунизирующего портфеля, конструктивно реализуемый на практике и имею­щий ясную финансовую интерпретацию. Существенную роль в оценках играет мера близости между произвольными денежными потоками, известная под различными названиями (метрика Монжа – Канторовича, Вассерштейна, Earth Mover’s Distance) в теории оптимального транспорта и широко применяемая в современных методах машинного обучения. Также установлены некоторые соотношения, связывающие расстояние Монжа – Канторовича между денеж­ными потоками с их дюрациями Фишера – Вейля.

В статье исследуются макроэкономические эффекты от политики финансовой репрессии в малой открытой экономике, зависящей от экспорта нефти. Автор рассматривает воздействие финансовой репрессии в форме ограничения на процентную ставку по кредитам для производителей на макропеременные, в особенности на инфляцию, отмечая, что конечный результат от политики репрессии со стороны фискального органа может зависеть от канала ее проведения. В работе строится DSGE-модель малой открытой экономики, зависящей от экспорта сырья, в которую инкорпорируется финансовая репрессия в форме предоставления отдельным производителям доступа к кредитованию по субсидированной процентной ставке за счет бюджетных средств. Рассматриваются два эксперимента. В первом анализируются эффекты от перманентного шока финансовой репрессии (выдачи дополнительного объема кредитования по сниженной процентной ставке отдельным отечественным производителям промежуточных товаров). Во втором эксперименте сравнивается действие шока цены на нефть для двух экономик: в одной уже случился перманентный шок льготного кредитования, и экономика перешла в новое долгосрочное равновесие, а во второй льготное кредитование отсутствует. Особое внимание в обоих экспериментах уделяется реакции общей инфляции. На откалиброванной для экономики Казахстана версии модели продемонстрировано, что финансовая репрессия в виде предоставления некоторым отечественным производителям льготного кредитования по сниженной процентной ставке не дает однозначного повышения уровня волатильности макроэкономических переменных в ответ на шок цены на нефть. Результаты текущей модели показали, что волатильность и общая реакция инфляции, совокупного выпуска и потребления в ответ на шок цены на нефть в модели с указанной формой финансовой репрессии ниже, чем в модели без репрессии. На основании данных результатов и с учетом выводов работы [Пак, Пекарский, 2022], где был рассмотрен схожий механизм финансовой репрессии, делается вывод, что центральному банку в малой сырьевой экономике при проведении ДКП оказывается важным сам канал, через который государство осуществляет финансовую репрессию в форме льготного кредитования.

Настоящее исследование посвящено анализу характера влияния ряда внутренних и внешних факторов на эффективность российских страховых компаний, демонстрирующих отличные финансовые результаты, с учетом локации их головного офиса. В качестве меры эффективности рассматривается рентабельность активов (ROA). Авторы не претендуют на всеобъемлющий характер полученных результатов и отмечают их тесную взаимосвязь с характеристиками внешней экономической среды.

В анализ включаются показатели, значения которых доступны для уп­равления со стороны финансового менеджмента компании. Таким образом, полученные результаты могут быть использованы при решении проблемы управления прибыльностью. Целью исследования является описание возможных механизмов управления ROA с учетом региональной специфики.

В исследование вошли две группы страховых компаний по страхованию иному, чем страхование жизни – «столичные» с головным офисом в Москве или Санкт-Петербурге и «региональные», с головными офисами, расположенными в региональных центрах. Для этих групп были построены модели статистической взаимосвязи между значением рентабельности активов и значениями ряда показателей, традиционно принимаемых во внимание при изучении проблем управления прибыльностью страхового бизнеса. Для построения моделей были сформированы выборки на основе ежегодной отчетности за период с 2017 г. по 2020 г. (СПАРК) группы лидеров по объему страховых премий рейтингового агентства «Эксперт РА» по итогам 2020 г.

Спецификация моделей для «столичных» и «региональных» компаний осуществлялась с учетом возможного нелинейного характера статистической связи объясняющих показателей с показателем ROA на основе алгоритма MFP. В результате построения и оптимизации моделей для ряда показателей была идентифицирована нелинейная форма их вхождения в модель, полезная для принятия финансовых решений.

Итогом исследования был вывод о существенно разных возможных механизмах управления рентабельностью для «столичных» и «региональных» компаний. Если для «столичных» страховых компаний большую роль в этом процессе играет финансовый менеджмент – управление структурой активов и пассивов, то для «региональных» компаний определяющим фактором является их специализация на определенных видах страхования.

В статье выявляются и рассматриваются в общемировом контексте основные особенности налогово-бюджетной системы Российский Федерации в части структуры налоговой нагрузки, распределения налоговых доходов, на­логовой самостоятельности, вертикальной несбалансированности и использования нормативов отчислений от налоговых доходов. Анализ основан на комплексе данных от Федерального казначейства, ФНС России, Международ­ного валютного фонда (МВФ), Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) и организации «Объединенные города и местные власти» (United Cities and Local Governments, UCLG). Комплексность исследования обес­печивается широтой объекта и источников информации, анализом качествен­ных характеристик налогово-бюджетных систем и их количественных критериев, обработкой и анализом данных на нескольких уровнях межбюджет­ных отношений, учетом рентных доходов и страховых взносов, а также оцен­кой несоответствий методологий и данных налоговой статистики в России, некоторых государствах мира и на уровне международных организаций. Показано, что в России сложилась уникальная модель налогово-бюджетных от­ношений. С одной стороны, она близка к модели Австрии и отчасти Индонезии и ЮАР – с низкой налоговой самостоятельностью, слабой развитостью нормативов отчислений и высокой несбалансированностью на внутрирегио­нальном уровне. С другой стороны, она имеет черты развитых федераций – со значительным уровнем децентрализации и вертикальной сбалансирован­ностью на федеральном уровне. Однако оценка децентрализации в России может быть завышена высокими рентными поступлениями, которые обычно относятся к неналоговым доходам. Установлено, что развитый добывающий сектор в России дает возможность снизить налоговую нагрузку на основ­ные факторы производства, что повышает конкурентоспособность национальной экономики. Кроме этого, сложившийся паритет по трем основным видам налогов – на доходы, труд и товары и услуги – указывает на то, что налоговая нагрузка в России является не только небольшой по мировым меркам, но и сбалансированной. Выявлен малый и снижающийся объем налоговых доходов на уровне местных бюджетов, и отрыв от развитых федераций в данном аспекте, и даже от Бразилии, все больше увеличивается. Впервые сформулирована закономерность, которая отражается в практике налогово-бюджетных отношений всех стран мира: нельзя иметь одновременно высокие уровни всех трех основных показателей – степени вертикальной несбалансированности, налоговой самостоятельности на субнациональном уровне и масштабов использования нормативов отчислений.

Десятилетие мягкой монетарной политики и жесткого финансового регулирования после глобального финансового кризиса хоть и снизило прибыльность банковского сектора, но значительно повысило его финансовую устойчивость. Пандемия COVID-19 стала стрессом для банков, однако меры поддержки ликвидности и экстрамягкая денежно-кредитная политика цент­ральных банков развитых стран серьезно ограничили негативные эффекты для банковского сектора.

Ужесточение монетарной политики ФРС в рамках борьбы с инфляцией в 2023 г. стало одним из ключевых факторов банковского кризиса, в ходе которого обанкротились три крупных банка с рекордной суммой активов в 550 млрд долл. Механизм возникновения кризиса 2023 г. был похож на кризис ссудо-сберегательных учреждений в США в 1980-е и имел классическую схему развития в условиях резкого повышения процентных ставок. Масштаб банковского кризиса оказался ограниченным благодаря мерам финансового регулирования, введенным в 2009–2019 гг., а также благодаря оперативной реакции регуляторов – открытию программ поддержки ликвидности и полному покрытию депозитов обанкротившихся банков.

Некоторые банки в таких условиях оказываются в большей степени под­вержены разрыву баланса из-за процентного риска и дальнейшей банковской панике. Бизнес-модели рухнувших банков имели общие черты – крупные корпоративные клиенты, высокая доля ценных бумаг в активах. В рамках данной статьи проводится кластерный анализ банков, который позволяет выявить пять бизнес-моделей, присущих американским коммерческим банкам. Анализируются особенности выявленных бизнес-моделей, изменения в динамике показателей, подверженность рискам в ходе кризисов 2007–2008 гг. и 2023 г. Также выделяется бизнес-модель, наиболее подверженная сегодняшним рискам повышенных процентных ставок – классическая модель с акцентом на займы и высокой долей незастрахованных депозитов, именно этому кластеру принадлежат все обанкротившиеся банки.