канд. физ.-мат. наук, доцент
Военно-морскогоинститута радиоэлектроники,
руководитель подпрограммы «Корпоративное управление»
Федерального центра повышения
квалификации «Социология» при СПбГУ
Рассказова А.Н.,
канд. техн. наук, доцент СПб филиала ГУ-ВШЭ,
эксперт Ассоциации независимых директоров,
экономист Управления корпоративных клиентов
Северо-западного банка Сбербанка РФ
<1> Статья включает материалы, полученные при поддержке индивидуального исследовательского гранта 2006 г. научного фонда ГУ-ВШЭ №06-01-0080 «Проверка гипотезы о симметрии в социально-экономических системах на эмпирических примерах из несмежных областей развития мировой экономики и России».
«Теплофизика» финансовых активов
Одним из первых, кто еще в 1720 г. воспользовался выражением «мыльный пузырь», применительно к ситуации на финансовом рынке, был автор Гулливера Джонатан Свифт. Его поэма так и называлась «The Bubble»<2> («мыльный пузырь»). В стихотворении была дана сатирическая версия событий как раз тогда лопнувшего пузыря Компании Южных морей. Произведение не утратило актуальности и с интересом читается в наши дни.
<2> Swift J. The Bubble. The Poems of Jonathan Swift. Ed. Harold Williams. Oxford: Clarendon Press, 1958. Vol. 1.
Теперь глобализация не дает спокойно жить никакой стране. Большие и малые кризисы «пузырятся» по свету, навещая как развитые, так и развивающиеся рынки. В разной степени, в зависимости от обстоятельств, потери несут все. Смысл финансового «пузыря» состоит в значительном расхождении рыночной цены и цены, определяемой фундаментальными экономическими факторами. В силу неустойчивости такого состояния возникают проблемы с поддержанием стабильности финансовой системы в целом<3>. Не миновали «пузыри» и Россию. Оценим исходящую от них опасность.
<3> Chang R., Velasco A. Financial Crises in Emerging Markets: a Canonical Model. NBER Working Paper N6606. June 1998.
«Градусники» фондового рынка
Основные аспекты, относящиеся к «пузырям» цен на активы, оформлены в виде схемы факторов на рисунке 1. Исходной информацией для применения многих стандартных методов<4> являются значения индекса (или цены актива) и дивидендов. Не останавливаясь подробно на теории, поясним идею некоторых из них на реальных примерах. Простейший прикладной алгоритм обнаружения «пузыря» состоит в анализе разности значений индексов на основе дивидендных выплат и рыночных цен акций компаний<5>. Считается, что дивиденды в большей степени связаны с фундаментальной стоимостью, тогда как цена на определенных этапах развития рынка – со спекулятивной составляющей цены. Тем самым их разность может использоваться для анализа рынка на предмет наличия «пузыря».
<4> Gurkaynak R.S. Econometric Tests of Asset Price Bubbles: Taking Stock. Finance and Economic Discussion Series FRB. 2005–04.
<5> Brooks С., Katsaris А. Speculative Bubbles in Asset Prices: Hot Topic or Hot Air? // Banking. 2000. №1. P. 52–54.
Рис. 1. Схема факторов, влияющих на развитие «пузыря» цен и его анализ
Эта идея иллюстрируется на рисунке 2, где показаны индекс дивидендных выплат Dow Jones Select Dividend Index и нормированные (на начальное значение выбранного диапазона) индексы Dow Jones Industrial Average и Nasdaq Composite. Аналогичная зависимость имеет место, если вместо индекса Доу Джонса взять SP500. Перегрев рынка заметен и становится еще более очевидным при использовании NASDAQ Composite. В этом случае наблюдается<6> его резкое возрастание, а затем снижение, позже классифицированное как схлопывание «пузыря» высокотехнологичных компаний весной 2000 г.
<6> Seneker H. Dividends Do Matter. Research Report Dow Jones. August 2004.
Рис. 2. Иллюстрация «перегретости» фондового рынка (на примере США)<7>
<7> Источник данных: finance.yahoo.com, www.djindexes.com; расчеты авторов.
Однако выплата справедливых дивидендов или раскрытие необходимой для расчета денежных потоков и оценки стратегии компании еще не стали нормой корпоративной жизни в большинстве российских фирм.
Наряду с перечисленными методами интенсивно развивается эконофизический (от слов «экономика» и «физика») подход<8>. Его суть, как следует из названия, состоит в попытке переноса аналогий из физики для исследования сложных финансовых явлений. В частности, инвариантность характеристик (неизменность, симметрия) при сжатиях/растяжениях аргумента в физике (скажем, в сейсмике) нередко соответствует поведению процессов в окрестности критической точки. В определенном смысле в финансовых приложениях таким процессам соответствуют явления накануне кризисов.
<8> Рассказов С.В., Рассказова А.Н. Модели симметрии в социально-экономических системах // Материалы VI Всероссийской конференции по проблемам эконофизики и эволюционной экономики. – Екатеринбург: МИ-АБ, Изд-во УМЦ УПИ, 2006. – С. 54-67 (статья доступна на сайте www.ephes.ru).
Основываясь на результатах анализа временных рядов фондовых индексов и валютных курсов, в ряде первоисточников<9> утверждается, что за несколько месяцев (около полутора лет) до точки слома тенденции роста с последующим значительным падением индекса появляется явно выраженная детерминированная составляющая типа cos[vln(t)] . В подтверждение выводов приводятся результаты практически по всем кризисам, начиная с 30-х годов прошлого века и кончая началом нынешнего. Одним из инструментов, применяемых для выявления таких детерминированных периодических компонент на фоне шума во временных рядах, является периодограмма Ломба<10> (Lomb periodogram). Присутствие узких пиков на частотах v на графике периодограммы свидетельствует о возможном существовании периодических компонент. Максимумы указывают на наиболее важные гармонические составляющие во временных рядах. Чем больше пик, тем при наличии шума выше статистическая значимость соответствующей периодической компоненты.
<9> Сорнетте Д. Как предсказывать крахи финансовых рынков: критические события в комплексных финансовых системах. М.: Интернет-трейдинг, 2003.
<10> Numerical Recipes in FORTRAN 77: The Art of Scientific Computing. Cambridge University Press: Cambridge, 1992.
Пример, иллюстрирующий, о чем идет речь, показан на рисунке 3 (этап роста до 8.08.1997 накануне августовского краха 1998 г. в РФ). В выбранном фрагменте удалялась трендовая составляющая, а затем анализ выполнялся для остатков, составленных из разностей реальных данных и соответствующих точек кривой регрессии (полинома четвертой степени)<11>. Как видно на графике, наблюдается четко выраженная гармоника.
<11> Расчеты выполнены для данных в масштабе времени , так как при этом мультипликативная гармоника становится обычным косинусом (или синусом) и применимы традиционные методы цифровой обработки сигналов. «Нуль» времени соответствовал максимальному значению индексов перед падением, а отсчет времени производился в обратном направлении оси абсцисс.
Рис. 3. Периодограмма Ломба индекса РТС накануне дефолта 1998 г. в РФ
В монографии (Сорнетте Д., 2003) в основном рассматривались события, сопоставимые с крахами (crash) типа 1929 г. и 1987 г. в США, гонконгскими (1987, 1994, 1997 гг.) и т. п. Из 32 примеров периодограмм 23 (72%) практически идентичны построенным нами, четыре имеют дополнительные 1–2 узких боковых лепестка вблизи главного и только пять (16%) – полностью не согласуются.
Достаточно слабым звеном здесь является теоретическое обоснование и тот факт, что аналогичная гармоника, как показали наши исследования, иногда встречается на интервалах развития рынка, которые нельзя отнести к явно предкризисным. Проблема также заключается в уникальности результатов в каждой отдельно взятой стране. Это не позволяет в полной мере воспользоваться известными статистическими методами обнаружения. Тем самым устанавливать соответствие между кризисом и появлением мультипликативной гармоники преждевременно, и этот вопрос подлежит дальнейшему изучению. Возможно, будет точнее говорить о возникновении потенциальных угроз стабильности финансовой системы, которые в силу либерального характера фондового рынка отражаются, как в зеркале, в виде характерной динамики индекса. Однако к этому предположению пока надо относиться с осторожностью.
С учетом сказанного выше, на российском рынке нередко используются эмпирические приемы. Это, например, «индекс мыльного пузыря»<12> (BMI) и модели множественной регрессии<13>. Их основной недостаток – нестационарность параметров, зависящих, в частности, от экономической ситуации и выхода на фондовый рынок новых крупных эмитентов.
<12> Russia Market Daily. ИК «Тройка диалог». 31.10.2005.
<13> Российский рынок акций. Сценарный прогноз на 2005 год. ИК «Витус». 20.04.2005.
«Малыш» кусается, но пока – без жертв
Далее воспользуемся методом «капитализация-ликвидность»<14>. Он учитывает высокую степень взаимосвязи денежной массы<15> М2 и индекса РТС. Коэффициент корреляции между значением индекса и М2 с 1.01.2000 по 1.01.2007 составлял r = 0,97. Линейная модель (рис. 4) используется для расчета «фундаментального» значения, а текущая биржевая величина содержит «спекулятивный» компонент. Превышение первого над вторым говорит об «охлажденности» рынка и наоборот.
<14> Тремасов К., Федоров Е. Модель «капитализация – ликвидность» // Стратегия. Банк Москвы. 11 марта 2004 г. - С. 14 – 18. Тремасов К., Веденеев В., Скворцов Д. Модель «капитализация – ликвидность» // Стратегия. Банк Москвы. 12 октября 2005 г. - С. 17 – 18.
<15> Агрегат М2 представляет собой объем наличных денег в обращении (вне банков) и остатков средств в на-циональной валюте на счетах нефинансовых организаций и физических лиц, являющихся резидентами РФ.
Рис. 4. Взаимосвязь индекса РТС и денежной массы М2<16>
<16> Источник данных: www.cbr.ru; расчеты авторов.
На рисунке 5 показаны графики фактических отсчетов индекса (непрерывная черная кривая) и значений, построенных с использованием линейной модели (отмечены квадратами). На иллюстрации виден явный «перегрев» к маю 2006 г.после многомесячного роста фондового рынка.
Рис. 5. Графики фактического и «справедливого» значений индекса РТС<17>
<17> Источник данных: www.rts.ru; расчеты авторов.
В экономически развитых странах обрушения фондового рынка приводили к уменьшению ВВП примерно на 4%<18>; обвалы рынков ценных бумаг и недвижимости часто совпадали или перекрывались с рецессиями 1970–1990-х г. Через активы, чувствительные к изменению рыночных цен на фондовые ценности, ценовые «пузыри» являются одним из факторов, который учитывается при оценке банковского системного риска.
<18> When Bubbles Burst. World Economic Outlook. IMF. April 2003. Chapter II. P. 61–94.
Обратимся к данным по России. В показателе достаточности капитала российского банковского сектора (H1) фондовый риск рос вместе с разогревом рынка ценных бумаг до мая-июня 2006 г. Затем он начал немного снижаться, давая 35,4% вклада в рыночный риск (1.12.2006) по сравнению с 45,3% накануне коррекции в мае-июне. Несмотря на довольно высокий процент, доля фондового риска составляла всего 2% в активах банковской системы, взвешенных по уровню риска (1.12.2006). Такой уровень не представляет опасности для финансовой устойчивости системы в целом, так что падение фондового рынка на 30% в мае-июне осталось практически незамеченным. Несмотря на это, динамика котировок требует непрерывного мониторинга.
Периодограмма Ломба (рис. 6) подтверждает наблюдение о том, что на фоне высоких нефтяных цен майская коррекция 2006 г. носила локальный характер. На иллюстрации присутствует несколько максимумов в широком диапазоне частот. Иностранные инвесторы также не дрогнули и, как уже упоминалось, довели приток частных инвестиций в РФ за год до рекордной отметки. Снижение и неопределенность мировых цен на сырье – объективная угроза стабильности финансовой системы, которая к концу года выразилась на периодограмме в виде узкого пика (рис. 7). Гармоника стала заметной в ноябре и приобрела «классическую» пиковую форму в декабре 2006 г. – январе 2007 г. Все ждут, куда качнется «маятник» цен. Не исключено, что некоторые участники рынка предполагали возникновение каких-то иных неблагоприятных внешних обстоятельств.
Рис. 6. Периодограмма Ломба накануне коррекции индекса РТС на 30% в мае 2006 г.
Рис. 7. Периодограмма Ломба в конце 2006 г. – начале 2007 г.
Российский фондовый рынок пока не является значимым источником финансирования большинства компаний, поэтому локальные события на нем почти не отражаются на финансовом состоянии предприятий и экономике в целом. По сути то же относится к населению. После 15 лет рыночных реформ<19> словосочетание «фондовая биржа» знают 12% населения, 44% – только слышали о нем, а впервые открыли для себя существование этого понятия во время самого опроса 41% россиян.
<19> Материалы исследования «Фондовая биржа», выполненного фондом «Общественное мнение» 7–8 октября 2006 г. (http://bd.fom.ru/report/map/d064020).
По мере расширения IPO (первичное размещение акций), становления рынка коллективных инвестиций и дисперсной продажи акций по образцу «Роснефти» «привязка» массового «физического лица» и компаний к фондовому рынку будет возрастать. В среднесрочной перспективе эти процессы сформируют и укрепят взаимосвязь динамики котировок ценных бумаг и благосостояния широких слоев населения, а также фондового рынка как источника финансирования фирм.
Там «аукнется», у нас – «откликнется»
Примерно с конца 2005 г. во многих городах России наблюдался быстрый рост цен на недвижимость. Его «знаковость» заключается во взаимосвязи с национальным проектом. Измерим «температуру» сложившейся ситуации, выбрав в качестве «case study» столицу.
В аналоге показателя цена/рента арендная плата отвечает за «фундаментальные» факторы, а текущая цена квадратного метра включает спекулятивную составляющую. Прирост средней цены за 2005 г. составил примерно 34,5% (использовались средние значения за декабрь и январь). Тогда же московские арендодатели подняли<20> свою «планку» на 9,1% (средняя стоимость найма 1, 2, 3-комнатных квартир эконом-класса). За 11 месяцев 2006 г. цена выросла еще на 68,7% по сравнению с 16,7% ростом арендных ставок за квартиры эконом-класса. То есть показатель, содержащий спекулятивную компоненту, большую часть года ускоренно отрывался от «фундаментального». Однако, скажем, в октябре изменения средней цены и аренды немного сблизились, составив соответственно 2,1% и 1,1%, а в ноябре почти сравнялись (0,5% и 0,7%). Это – признак наметившегося охлаждения рынка недвижимости.
<20> Жукова М. Обзор рынка аренды жилья в Москве в ноябре 2006 г. 15.12.06 (www.irn.ru).
Коэффициент корреляции между денежной массой М2 и ценой квадратного метра в Москве равняется 0,97 (для Петербурга 0,95). Цены на основных российских площадках в последние годы росли прежде всего на избыточной ликвидности. На рисунке 8 с конца 2005 г. заметно превышение текущей цены над «фундаментальной», что подтверждает перегретое состояние московского (и питерского) рынка. В конце осени кривые сблизились, а рынок на время стабилизировался.
Наблюдавшуюся в 2006 г. ситуацию нередко объясняют десятком «внутренних» детерминант роста. В частности, превышением спроса над предложением, увеличением ипотечных кредитов, удорожанием строительных материалов, транспорта, энергии и коммуникаций, ростом доходов населения, дефицитом строительных «пятен» и трудностями с их выделением, монополизацией и коррупцией. Разными ведомствами вразнобой также называются ценовой сговор (версия уже не нашла подтверждения<22> в ФАС), большие выплачиваемые премии сотрудникам организаций, а также множество других поводов для беспокойства.
<22> Аналитическая записка по проверкам Федеральной антимонопольной службы на предмет наличия ценового сговора при реализации вновь вводимого жилья. ФАС РФ. Декабрь, 2006.
Рис. 8. Графики роста средней цены жилой недвижимости в Москве<23>
<23> Источник данных: www.realprice.ru; расчеты автора
На наш взгляд, перечисленные причины в 2006 г. не столь существенны по сравнению с внешним фактором. Именно он в наибольшей степени оказывал влияние на величину М2. Приток нефтедолларов сопровождается ответным увеличивающимся денежным предложением, которое почти незамедлительно появляется на рынке недвижимости (и ценных бумаг). Общее неустойчивое состояние международных финансов, в частности, вследствие колебаний курса доллара, инфляционных ожиданий из-за неопределенности мировых цен на энергоресурсы, а также ряда других факторов, обусловили внимание к недвижимости как к инструменту сохранения и преумножения денежных средств.
По экспертным оценкам эта категория участников рынка составляла не менее 30%. Поддержку им в отношениях с покупателями, у которых «есть деньги на кухню», оказывала реклама («купи квартиру!»), напоминавшая о том, что цены «растут еженедельно». Вообще, «живи настоящим», так как «новая квартира в кредит – это просто». Всего-то надо выбрать подходящее жилье, а банк профинансирует это желание.
Обращает внимание высокая синхронизация процессов на российском рынке и за пределами страны. На рисунке 9 совмещены ряды динамики Москвы, Петербурга и некоторых западных стран. На интервале с началом в 2000 г. тенденции выглядят почти аналогично. Количественный анализ подтверждает это наблюдение. Коэффициент корреляции между ценой в Москве и американским индексом цен на жилье HPI равняется 0,94 (период с 2000 г. по III кв. 2006 г.). С конца 2005 г. началось замедление роста HPI<24>, что дало повод для серьезного беспокойства западных экономистов<25>.
<24> Источник данных: Office of Federal Housing Enterprise Oversight (OFHEO) (www.ofheo.gov).
<25> Just T., Ebner S. US house prices declining: Is Europe next? Deutsche Bank Research. October 11, 2006.
Можно предположить, что к осени 2006 г. американская «прохлада» и некоторое снижение цен на энергоносители на какое-то время накрыли Россию. Чем ниже цена на нефть, тем больший вес приобретают внутренние факторы, от которых зависит, как долго продлится стабилизация, будет ли и в какой степени снижение цены на жилье. Заметим, что полученный выше результат полезен для прогноза процессов в избирательном цикле, в частности, рейтинга отдельных кандидатов, деятельность которых связана с национальными проектами.
Рис. 9. Динамика цен на жилую недвижимость в России и в ряде зарубежных стран <26>
<26> Источник данных: OECD Economic Outlook №78 (страны ОЭСР), www.realprice.ru, www.bn.ru; идея авторов.
Рассмотрим вариант развития событий, худший в экономическом смысле, но с нетерпением ожидаемый российским населением, когда цена на недвижимость хотя бы на время замедлит рост или снизится. В странах с развитым рынком это – тревожный период (IMF, April 2003). В них цены на жилье непосредственно влияют на совокупный спрос и объем производства. Здесь учитывается, что недвижимость является важным залогом по кредитам, а также ее строительный потенциал, т. е. собственно строительство, производство стройматериалов, занятость в этих и смежных с ними отраслях. Как показывают исследования<27>, 10%-ное замедление темпа роста цен может привести через год к снижению роста реального ВВП на 2%. Наоборот, подорожание стоимости жилья на 1 доллар приводит к увеличению потребления примерно на 3–10 центов<28>. Динамика цен на указанный актив в 2005–2006 гг. признается одним из факторов неопределенности для будущего развития экономики США и, значит, для международных финансов.
<27> World Economic Outlook. Globalization and Inflation. IMF. April 2006.
<28> Bayoumi T., Edison H. Is Wealth Increasingly Driving Consumption? De Nederlandsche Bank. DNB Staff Reports 2003. No. 101.
Перечисленные факты не в полной мере подходят для анализа процессов в России, так как формирование связи между банками и рынком недвижимости находится на начальной стадии развития. Несмотря на взлеты и падения, с середины 2002 г. по конец 2005 г. почти 85% организаций оценивали уровень экономической ситуации в строительстве не ниже «нормального». Размер ипотечного рынка в России составляет всего десятую долю процента от ВВП (в 2003 г. в США –63,73%, в Германии – 54,31%, в Японии – 36,4%, во Франции – 24,75%, WEO IMF, September 2004). Таким образом, российский рынок недвижимости относительно мал и на современном этапе его жизненного цикла не может самостоятельно в отрыве от других факторов вызвать обвал финансовой системы.
Стабилизация цен может дать весомый социальный эффект. Она предоставляет краткосрочную передышку для наведения порядка в строительных и административных вопросах, а населению – вселяет надежду на решение жилищных проблем.
Кто предупрежден, тот – вооружен
Выше влияние факторов анализировалось, главным образом, по отдельности. Комплексный подход реализуется, например, в методике<29> агентства Fitch. В материалах исследования этой компании состояние банковской системы РФ в июле 2005 г. оценивалось<30> как D2. В феврале 2006 г. оценка была снижена до D3 и оставалась таковой, по крайней мере, до сентября 2006 г. Буква «D» означает «низкое качество» в смысле потенциальной устойчивости банковской системы к шоковым воздействиям и соответствующие ей высокие системные риски. При возникновении проблем здесь принципиально важна поддержка со стороны государства или акционеров. «Буквенная» составляющая оценки согласуется с отрицательной динамикой показателя H1 за аналогичный период.
<29> Fox R. y etс. Assessing Bank Systemic Risk: A New Product. Criteria Report. Fitch Ratings Ltd. 26 July 2005.
<30> Fox R., Rawcliffe G. Bank Systemic Risk Report. Fitch Ratings Ltd. (22 February 2006; 6 September 2006).
Следующая за буквой цифра в методике получается в результате «срабатывания» индикаторов раннего предупреждения. При этом выявляются ситуации быстрого роста кредитов частному сектору, особенно сопровождаемому «пузырями» цен на активы и/или укреплением национальной валюты. Самой опасной комбинации факторов присваивается уровень «3». Наш анализ показал наличие всех трех перечисленных факторов. В результате рейтинг российской банковской системы с середины 2005 г. снизился (D®D), а угроза системного риска вплотную приблизилась к худшей из возможных. В мае-июне 2006 г. «пузырь» на фондовом рынке схлопнулся, но остальные влияющие факторы сохранились.
Для всестороннего оперативного контроля обстановки и упреждающей реакции необходима национальная система антикризисного мониторинга. Она также представляет интерес для корпоративного уровня. Структура системы показана на рисунке 10. В схеме «по умолчанию» учитываются содержание и выводы сделанного выше анализа. Кратко охарактеризуем назначение основных блоков.
Подсистема формирования исходных данных обеспечивает информацию, необходимую для функционирования. Это – временные ряды финансовых и социально-экономических показателей для разных масштабов времени, а также экспертные выводы по отдельным аспектам или проблеме в целом.
В подсистеме расчета и анализа на первом этапе выделяются характеристики трех типов взаимосвязанных между собой факторов, обусловливающих развитие кризисных процессов. Структурные факторы включают потенциальные предпосылки нахождения системы в нестабильном состоянии. В зависимости от текущих условий (факторов ускорения) ее склонность к обрушению может нарастать, и достаточно незначимого в обычных обстоятельствах события («спусковые» факторы), чтобы запасенная «пассивная» потенциальная энергия перешла в активную «кинетическую» форму полномасштабного финансового кризиса. Для обнаружения опасных уровней используется три типаиндикаторов<31>: сигнальный, дискретного выбора, структурный. Они позволяют оценить вероятность кризиса и дать количественные характеристики неблагоприятных процессов, которые отображаются и архивируются средствами подсистемы отображения результата.
<31> Chui M. Leading Indicators of Balance-of-Payments Crises: a Partial Review. Bank of England Working Paper № 171. 2002.
Рис. 10. Структура системы антикризисного мониторинга
Наконец, подсистема выдачи рекомендаций предлагает лицу, принимающему решение, сценарий финансово-экономической политики. Меню вариантов включают меры на макроуровне, пруденциальные и другие мероприятия <32>. Для технической автоматизации могут использоваться информационные технологии баз данных и знаний на основе системы продукций и фреймов.
<32> Хилберс П., Откер-Роуб И., Пазарбашолу Ч. Слишком быстрые темпы? Регулирование стремительного роста кредитования в Центральной и Восточной Европе // Финансы & развитие. – Март 2006. | 
