Экономический журнал ВШЭ, 2019 (1) http://ej.hse.ru ru-ru Copyright 2019 Thu, 14 Mar 2019 11:37:36 +0300 Параметрическая иммунизация процентного риска на основе моделей срочной структуры процентных ставок https://ej.hse.ru/2019-23-1/252575899.html Работа посвящена хеджированию риска непараллельного изменения процентных ставок при управлении процентным риском долговых обязательств. Базель III при определении требований к капиталу и стресс-тестировании рекомендует учитывать риск непараллельных изменений кривой бескупонной доходности [Basel Committee on Banking Supervision, 2016]. При этом, как показывает опрос двадцати семи крупнейших банков России, проведенный Банком России [Банк России, 2017], по состоянию на апрель 2017 г. только один банк учитывал данный риск при расчете процентного риска и один разрабатывал методологию.Мы использовали ряд моделей срочной структуры процентных ставок для хеджирования непараллельных изменений кривой бескупонной доходности путем параметрической иммунизации. Исследование проводилось по данным российского рынка облигаций на пятилетней выборке наблюдений за котировками облигаций. Качество иммунизации обязательства определялось на основе метрик VaR и MAE.Новизна работы заключается в применении моделей срочной структуры процентных ставок различных классов, большая часть из которых ранее не использовалась для решения задачи параметрической иммунизации. Предложена методология оценки качества иммунизации. Исследование проведено на российском рынке облигаций.Кросс-валидация на недельном горизонте показала, что модели Нельсона – Зигеля (а также ее усеченная версия), Свенссона и Кокса – Ингерсолла – Росса в рамках задачи параметрической иммунизации дают лучшие результаты по сравнению с общепринятым подходом на основе дюраций. Полученные результаты имеют серьезную практическую значимость для управляющих долговыми обязательствами. Индекс финансового стресса для России: новые подходы https://ej.hse.ru/2019-23-1/252578004.html В работе предложен индекс финансового стресса для России за период с марта 2008 г. по март 2018 г. При его построении использовались 12 апробированных и в большинстве своем публично доступных индивидуальных метрик финансовой нестабильности, в том числе предложенные Банком международных расчетов в Базеле показатели кредитного разрыва, обслуживания долга и динамики цен на недвижимость. Решается проблема выбора оптимального метода агрегирования панели показателей в сводный индекс. С помощью метода локальных прогнозов [Jordá, 2005, 2009] и байесовского усреднения моделей показано, что конвенциональный подход к построению подобных индексов на основе метода главных компонент уступает способам снижения размерности, учитывающим нелинейный и негауссовый характер индивидуальных метрик финансовой нестабильности. Среди рассмотренных методов наилучший результат показала динамическая факторная модель (dynamic factor model) с выделением одного фактора.Сводный индекс финансового стресса, построенный на основе динамической факторной модели, адекватно отражает основные периоды нарастания нестабильности в российском финансовом секторе осенью 2008 г. и в конце 2014 – начале 2015 гг. Посредством метода локальных прогнозов демонстрируется, что финансовый стресс оказывает статистически значимый негативный эффект на динамику индекса промышленного производства, наряду с индексом глобальной волатильности VIX, но независимо от него, с учетом включения в тестируемую модель нефтяных цен, глобальных и национальных индексов неопределенности экономической политики и геополитических рисков. Выявленный отрицательный эффект оказывается устойчивым на среднесрочном временном горизонте. Барьеры общего рынка ЕАЭС для внешнеэкономической деятельности предприятий https://ej.hse.ru/2019-23-1/252578827.html В статье рассматриваются результаты опроса системообразующих промышленных предприятий ЕАЭС с целью выявления барьеров для торгово-экономического сотрудничества на общем рынке ЕАЭС, устранение которых является одной из ключевых задач на пути дальнейшего углубления интеграционных процессов на пространстве ЕАЭС. Исследование фокусируется на вопросах общей доступности рынков ЕАЭС и конкретных барьерах и препятствиях общего рынка ЕАЭС.Методика настоящего исследования отличается от проводимых ранее. Во-первых, рассматривались не только предприятия-экспортеры, но и компании и предприятия, не осуществляющие в настоящее время внешнеэкономическую деятельность. Во-вторых, перечень внешних барьеров формировался на основе классификации мер нетарифного регулирования ЮНКТАД, однако был существенно модифицирован с целью упрощения понимания отдельных барьеров опрашиваемыми предприятиями. Помимо этого он был дополнен двумя квази-барьерами – высокой конкуренцией и недостатком информации.Исследование позволяет сделать выводы о высокой доступности общего рынка и об отсутствии заградительного характера барьеров: от 70 до 90% предприятий различных государств – членов ЕАЭС считают общий рынок ЕАЭС в целом доступным, несмотря на то, что примерно две трети из них отметили наличие тех или иных барьеров и препятствий для присутствия на общем рынке ЕАЭС.Основными барьерами общего рынка выступают квази-барьеры высокой конкуренции и недостатка информации, а также ограничения конкуренции, технические барьеры и барьеры и препятствия, связанные с финансовым регулированием.На основе проведенного опроса авторами предлагается ряд рекомендаций, направленных на снижение выявленных препятствий, с которыми промышленные предприятия ЕАЭС сталкиваются на общем рынке ЕАЭС.Результаты исследования будут полезны при разработке мероприятий, направленных на развитие внешнеэкономической деятельности и сотрудничества как отдельных промышленных предприятий, так и государств – членов ЕАЭС в целом. Выживает сильнейший? Измерение конкурентного отбора на примере Уральского федерального округа https://ej.hse.ru/2019-23-1/252584141.html Цель данной статьи состоит в том, чтобы проанализировать силу конкурентного отбора в широком спектре отраслей Уральского федерального округа (УрФО) и провести сравнение с результатами для ряда зарубежных стран. Эмпирический анализ основан на базе данных «Ruslana», предоставляемой Bureau van Dijk (BvD) за период с 2006 по 2015 гг. На первом этапе анализа мы прибегаем к популярному в литературе методу декомпозиции агрегированной производительности труда на уровне отрасли на два основных процесса, а именно на рост производительности внутри фирмы и на перераспределение долей рынка между фирмами. Полученные результаты показывают, что рост производительности отрасли практически полностью объясняется повышением производительности на уровне самой фирмы, тогда как роль конкурентного отбора ничтожна. Однако, ввиду ряда недостатков данного подхода, нельзя с уверенностью отрицать отсутствие конкуренции. По этой причине на втором этапе нами рассматривается взаимосвязь непосредственно между ростом выручки фирм и их производительностью. Полученные результаты демонстрируют, что роль рыночного отбора в объяснении роста фирм невелика и оказывается ниже в сравнении с развитыми странами. Данный результат остается неизменным и в случае, если вместо производительности труда использовать общую факторную производительность. Обнаруженная слабая взаимосвязь указывает на необходимость совершенствования промышленной политики в направлении повышения эффективности конкуренции. Акционеры и менеджеры: конфликт интересов в российских корпорациях https://ej.hse.ru/2019-23-1/252585422.html В статье рассматривается проблема несогласованности интересов собственников и наемных менеджеров корпораций, выражающаяся в принятии менеджментом решений, способных ослабить бизнес-модель корпорации и нанести прямой ущерб ее финансовому состоянию. В качестве инструмента предотвращения агентских конфликтов предлагается новая методика оценки качества финансового менеджмента корпорации, в основе которой лежит системный подход к оценке финансово-хозяйственных результатов ее деятельности.Проведенный анализ западных моделей результативности финансового менеджмента показал, что в условиях экономики России исключительное использование EVA, TSR, SVA, CVA, MVA и других моделей, основывающихся на ограниченном наборе информации, не отражает эффективность финансового управления и оставляет возможность топ-менеджерам манипулировать указанными показателями. В связи с этим предлагается методика, позволяющая распознать слабые места бизнес-модели корпорации, вызванные неэффективным управлением, и минимизировать негативные последствия агентских конфликтов в дальнейшем. Методика подразумевает три этапа проведения оценки. На первом этапе происходит обособленный расчет показателей и достигается отражение всех значимых информационных сред. На втором этапе проводится качественная оценка показателей, позволяющая выявить сильные и слабые стороны корпорации с учетом ее отраслевой принадлежности. На третьем этапе осуществляется согласование результатов второго этапа в итоговые оценки качества финансового менеджмента.Главным отличием предлагаемой методики от распространенных моделей является системный подход к финансово-хозяйственной деятельности компании, позволяющий сформировать оценку, отражающую интересы собственников в полной мере, а использование трех информационных баз делает нецелесообразными попытки манипуляции отдельными показателями, что приводит к повышению эффективности менеджмента в долгосрочной перспективе.Методика апробирована на примере пяти крупных нефтегазовых компаний России. В рамках практического применения получены результаты, позволяющие рекомендовать ее к использованию как в рамках нефтегазовой отрасли, так и других отраслей, имеющих высокую долю присутствия публичных корпораций. Моделирование эффективности российских университетов https://ej.hse.ru/2019-23-1/252586396.html В работе анализируются факторы эффективности российских университетов с использованием данных Мониторинга эффективности деятельности образовательных организаций высшего образования за 2017 г. Особое внимание в работе уделяется детерминантам эффективности, которые соотносятся с факторами государственной политики в сфере высшего образования. Объясняя вариацию полученных оценок, мы впервые применяем на российских данных один из современных подходов для анализа факторов эффективности: двухшаговую процедуру Data Envelopment Analysis (DEA) с применением бутстрэпа. Высокая неоднородность российских университетов с точки зрения их целей и задач контролируется с помощью разных спецификаций модели DEA: с фокусом на образовательный потенциал вузов и на результативность их научно-учебной деятельности. Результаты показывают, что влияние рассмотренных факторов эффективности на «неэффективные» университеты выше, чем на «эффективные». Учебные заведения, находящиеся в ведении Министерства науки и высшего образования РФ и региональных органов власти, являются более «эффективными». В данном случае референтной группой выступают вузы, подведомственные федеральным органам исполнительной власти (за исключением Минобрнауки РФ): Министерству сельского хозяйства, Министерству здравоохранения, Министерству культуры, Министерству спорта и др. Среди рассмотренных детерминант подведомственность Минобрнауки имеет самую сильную связь с уровнем эффективности вузов, в то время как подведомственность региональным органам власти – самый слабый эффект. Показатель общей площади помещений университета оказывает положительное и статистически значимое влияние на его уровень эффективности. В то время как между статусом автономного учреждения и уровнем эффективности не было обнаружено статистически значимой связи.