Прогнозирование процентных ставок на основе теории детерминированного хаоса как метод управления процентным риском в коммерческих банках. Статистическое моделирование и прогнозирование уровня процентных ставок

Инвесторов практически на всех финансовых рынках в той или иной степени волнует вопрос о будущих процентных ставках. Например, для держателей казначейских облигаций это является одним из ключевых вопросов. Если инвесторы на рынке бондов считают, что процентные ставки повысятся в будущем, то им, вероятно, стоит избегать долгосрочных облигаций, отдавая предпочтение обязательствам с более краткосрочными периодами исполнения.

Кривая доходности
В Соединенных Штатах, кривая доходности Казначейских обязательств является ключевым фактором для всех внутренних процентных ставок и также оказывает влияние на глобальные ставки. Процентные ставки по всем другим категориям облигаций повышаются и снижаются вслед за Казначейскими обязательствами, которые представляют собой долговые ценные бумаги, выпущенные правительством США. Чтобы привлекать инвесторов, любые долговые ценные бумаги, несущие больший риск чем Казначейские обязательства, должны предложить более высокую доходность. Например, ставка по 30-летним закладным в нормальных условиях устанавливается на 1%-2% выше доходности по 30-летним Казначейским обязательствам.

Ниже показана кривая доходности Казначейских обязательств с 5 декабря 2003 года (диаграмма 1 ). Это "нормальная" форма кривой, поскольку она имеет наклон вверх и выгнута соответствующим образом:

Давайте рассмотрим три элемента этой кривой. Во-первых, она показывает номинальные процентные ставки. Инфляция разрушает ценность будущих купонных и основ ных выплат реальная процентная ставка равна доходности за вычетом инфляции. Поэтому, кривая доходности объединяет ожидаемую инфляцию и реальные процентные ставки. Во-вторых, Федеральная резервная система напрямую корректирует только краткосрочную процентную ставку в самом начале кривой. Федеральный Резерв имеет три инструмента монетарной политики, самый действенный из которых ставка по федеральным фондам, которая является ставкой по однодневным кредитам. Третье, оставшаяся часть кривой определяется спросом и предложением на аукционах по размещению бондов.

Диаграмма 1. Кривая доходности Казначейских обязательств.

Искушенные институциональные покупатели имеют свои требования к доходности, которые, наряду с их аппетитом к правительственным обязательствам, определяют, как эти институциональные покупатели выставляют свои предложения на правительственные бонды. Поскольку эти покупатели имеют свое мнение относительно инфляции и процентных ставок, многие полагают, что кривая доходности является тем "магическим кристаллом", который предсказывает будущие процентные ставки. В этом случае, инвесторы предполагают, что только непредвиденные события (например, неожиданный рост инфляции) сместят кривую доходности вверх или вниз.

Долгосрочные ставки следуют за краткосрочными Технически, кривая доходности Казначейских обязательств может измениться различными способами она может сдвинуться вверх или вниз (параллельные изменения), стать более пологой или более крутой (изменение наклона), или стать более или менее выгнутой в середине (изменение кривизны).

Диаграмма 2 сравнивает доходность 10-летних Казначейских обязательств (красная линия) с доходностью 1летних Казначейских обязательств (зеленая линия) с июня 1976 по декабрь 2003 годов. Синяя линия отражает дифференциал между этими двумя доходностями:

Диаграмма 2. Доходность 10-летних и 1-летних бондов.

Глядя на диаграмму 2 можно сделать два наблюдения. Во-первых, эти две доходности двигались вверх и вниз практически вместе (корреляция составляла приблизительно 88%). Поэтому, параллельные изменения являются вполне обычными. Во-вторых, хотя долгосрочные ставки следуют по направлению за краткосрочными ставками, они имеют тенденцию отставать по величине. Определенно видно, что когда краткосрочные ставки повышаются, дифференциал между 10-летней и 1-летней доходностью имеет тенденцию сужаться (кривая дифференциала сглаживается), а когда краткосрочные ставки снижаются, дифференциал расширяется (кривая становится более крутой). В частности увеличение ставок с 1977 до 1981 годы сопровождалось сглаживанием и инверсией кривой (отрицательный дифференциал); снижение ставок с 1990 до 1993 годы привело к более крутой кривой дифференциала; последнее снижение ставок с марта 2000 по конец 2003 года привело к очень крутой, по историческим стандартам, кривой дифференциала.

Спрос-предложение
Итак, что двигает кривую доходности вверх или вниз? В рамках данной статьи, мы не можем уделить должное внимание сложной динамике движений капитала, под взаимодействием которых формируются рыночные процентные ставки. Но следует понимать, что кривая доходности Казначейских обязательств отражает стоимость американского правительственного долга, и поэтому, в конечном счете, отражает спрос и предложение.

Факторы предложения
Монетарная политика
Если Федеральный Резерв хочет увеличить ставку по федеральным фондам, он поставляет больше краткосрочных ценных бумаг для операций на открытых рынках. Увеличение предложения краткосрочных ценных бумаг ограничивает количество денег в обращении, так как заемщики отдают деньги Федеральному Резерву. В свою очередь, это уменьшение предложения денег увеличивает краткосрочную процентную ставку, потому что в обращении остается меньше денег, доступных для заемщиков. Увеличивая поставку краткосрочных ценных бумаг, Федеральный Резерв повышает левый конец кривой, и доходность по бумагам с близлежащими сроками будет быстро корректироваться соответствующим образом.

Можем ли мы прогнозировать будущие краткосрочные ставки? Согласно теории ожиданий, долгосрочные ставки включают прогнозы будущих краткосрочных ставок. Давайте рассмотрим фактическую кривую доходности на декабрь 2003 года, показанную выше (диаграмма 1 ), которая является "нормальной", но очень крутой. Однолетняя доходность равна 1.38%, а двухлетняя 2.06%. Если бы вы хотели инвестировать на двухлетний период и если бы процентные ставки были бы неизменными, то вам бы стоило напрямую купить двухлетние бумаги (которые имеют более высокую доходность) вместо покупки однолетних бондов с последующей пролонгацией. Однако, согласно теории ожиданий, рынок прогнозирует увеличение краткосрочной ставки. Поэтому в конце первого года вы сможете перейти в однолетние бонды с более благоприятной доходностью и, в итоге, получите примерно одинаковую с двухлетними бумагами доходность. Другими словами, теория ожиданий гласит, что крутая кривая доходности прогнозирует более высокие будущие краткосрочные ставки.

К сожалению, теория в чистом виде не работает процентные ставки часто остаются неизменными во время нормальной (наклон вверх) кривой доходности. Вероятно, это объясняется тем, что более долгосрочные бумаги связаны с определенной неуверенностью относительно процентной ставки и предполагают соответственно дополнительную доходность. Если мы посмотрим на кривую доходности с этой точки зрения, то двухлетняя доходность содержит два элемента прогноз будущей краткосрочной ставки плюс дополнительная доходность за неуверенность (т.е. премия за риск). Таким образом, мы могли бы сказать, что кривая доходности с крутым наклоном вверх предвещает увеличение краткосрочной ставки. С другой стороны, кривая с плавным наклоном не предвещает никаких изменений краткосрочной ставки восходящий наклон должен отражать лишь дополнительную доходность за неуверенность, связанную с долгосрочными обязательствами.

Поскольку наблюдение за Федеральным Резервом является профессиональным занятием, недостаточно ждать фактического изменения ставки по федеральным фондам. Для инвестора важно пытаться на один шаг опережать решения монетарных властей, ожидая вместо того, чтобы наблюдать изменения процентных ставок. Рыночные участники по всему миру тщательно исследуют формулировку каждого заявления Федерального Резерва (и выступления руководителей ФРС) в попытке распознать их будущие намерения. В последнее время Федеральный Резерв становится все более прозрачным в своих решениях. Например, в августе 2003 года Федеральный Резерв заявил, что будет удерживать низкую учетную ставку в течение значительного периода времени, поэтому рыночные участники в последующие месяцы просто ждали, когда ФРС опустит эту фразу и, таким образом, просигнализирует о своем намерении повысить ставку по федеральным фондам.

Фискальная политика
Когда американское правительство компенсирует дефицит бюджета, оно заимствует деньги, выпуская долгосрочные Казначейские обязательства. Чем больше правительство заимствует, тем больше долговых бумаг оно выпускает. Когда объем заимствований увеличивается, в некоторый момент американское правительство должно увеличить процентную ставку, чтобы обеспечить дальнейшее кредитование. Однако, иностранные кредиторы всегда рады приобрести долговые обязательства американского правительства, так они имеют высокую ликвидность, и Соединенные Штаты ни разу не нарушили своих обязательств (фактически в конце 1995 года они были близки к дефолту, но Министр финансов в то время Роберт Рубин предотвратил угрозу и назвал дефолт по бондом "немыслимым и чем-то сродни ядерной войне"). Однако, иностранные кредиторы могут легко найти альтернативу в виде Европейских облигаций (Евро-бонды), и поэтому они могут требовать более высокую процентную ставку, если США пытаются продать слишком большой объем своего долга.

Факторы спроса
Инфляция
Если мы предполагаем, что держатели американского долга ожидают получить данную реальную доходность, то увеличение инфляционных ожиданий повысит номинальную процентную ставку (номинальная доходность = реальная доходность + инфляция). Инфляция также объясняет, почему краткосрочные ставки двигаются быстрее долгосрочных. Когда Федеральный Резерв поднимает краткосрочные ставки, долгосрочные ставки также повышаются, отражая ожидание более высоких краткосрочных ставок в будущем. Однако, это увеличение смягчено более низкими инфляционными ожиданиями, поскольку более высокие краткосрочные ставки также означают более низкую инфляцию (поскольку ФРС поставляет большее количество краткосрочных Казначейский обязательств, он собирает деньги и ограничивает денежную массу).

Диаграмма 3. Влияние повышения учетной ставки на доходность (синим первоначальная кривая доходности, зеленым после повышения ставки ФРС).

Увеличение ставки по федеральным фондам имеет тенденцию сглаживать кривую доходности, потому что кривая доходности отражает номинальные процентные ставки: более высокая номинальная ставка = более высокая реальная ставка + более низкая инфляция.

Экономические факторы
Факторы, которые создают спрос на Казначейские обязательства, включают экономический рост, конкурентоспособность валюты и возможности хеджирования. Только помните: все, что увеличивает спрос на долгосрочные Казначейские обязательства, оказывает нисходящее давление на процентные ставки (выше спрос = более высокая цена = ниже доходность или процентные ставки), а меньший спрос на бонды, соответственно, имеет тенденцию оказывать восходящее давление на процентные ставки. Более сильная экономика имеет тенденцию делать корпоративные (частные) долговые бумаги привлекательнее правительственных, снижая спрос на них и повышая ставки. Более слабая экономика, с другой стороны, стимулирует "спрос на качество", увеличивая спрос на Казначейские обязательства, что ведет к более низкой доходности. Иногда предполагается, что сильная экономика автоматически вынудит Федеральный Резерв поднять краткосрочные ставки, но не обязательно. Только, когда возникает угроза, что рост трансформируется в более высокие цены, Федеральный Резерв, вероятно, пойдет на повышение ставок.

В глобальной экономике, Казначейские обязательства США конкурируют с долговыми бумагами других стран. С глобальной точки зрения, американские бонды представляют инвестиции и в реальные процентные ставки США и в доллар.

Наконец, Казначейские обязательства играют огромную роль в качестве хеджирования (страхования) рыночных участников. В среде падающих процентных ставок, многие держатели обеспеченных закладными ценных бумаг, например, могут хеджировать свой риск, покупкой долгосрочных бондов. Эти страховочные покупки могут играть большую роль в спросе, помогая держать ставки на низком уровне, но в то же время, они могут вносить свой вклад в рыночную нестабильность.

Заключение
В данной статье мы охватили ключевые факторы, связанные с движениями процентной ставки. Со стороны предложения, монетарная политика определяет, какой объем правительственного долга и денег поставить в экономику. Со стороны спроса, ключевым фактором являются инфляционные ожидания. Однако, мы обсудили и другие важные факторы влияющие на процентные ставки, включая: фискальную политику (т.е. сколько правительству необходимо заимствовать), а также и связанные со спросом факторы, вроде экономического роста и конкурентоспособности валюты. Мы понимаем, что эти другие факторы постоянно изменяются, но есть два важных вопроса, которые вы должны постоянно задавать себе: "фискальная политика создает слишком большое предложение долга на рынке?" и "будет ли спрос на долговые бумаги США сохранять тот же темп на глобальном рынке?"

Дэвид Харпер

Введение к работе

Актуальность темы исследования. Задача управления рисками в банковском секторе является нетривиальной на всем протяжении ведения банковской деятельности. Проблема банковских рисков в современности приобретает все большую актуальность в свете увеличения влияния финансового сектора на мировую экономику. Так, к примеру, в США, в крупнейшей экономике мира, в 1970-х годах доля доходов финансового сектора в общем объеме доходов корпораций не превышала 16%, а в 2000-х достигла уже 41%. Принимая во внимание колоссальную роль банков в мировом финансовом кризисе 2008 года и набирающем обороты кризисе 2011 года, проблема управления и контроля за рисками в банковском секторе требует пристального внимания и изучения.

Среди всех видов риска, свойственных банковской деятельности, процентный риск занимает особое место, уступая лидирующие позиции по степени влияния лишь кредитному риску. Однако одним из существенных отличий процентного риска от кредитного является тот факт, что область, подверженная его влиянию, много шире. Вследствие этого, значимость процентного риска является высокой не для одного отдельного направления бизнеса, а для банка в целом.

Кроме этого, принимая во внимание высокую волатильность финансовых рынков, в том числе и рынка процентных ставок, в период экономической нестабильности, управление процентным риском должно осуществляться взвешенно, учитывая возможные варианты развития событий, влияющих на уровень процентного риска.

Упомянутые выше обстоятельства обуславливают актуальность исследования.

Степень научной разработанности темы. Изучением понятия процентного риска и исследованием различных аспектов проблем оценки и управления данным видом риска занимались такие ученые как Macaulay F., Redhead К., Hughes S., Entrap О., Cade E., Helliar C, Fabozzi F., Gardener E., Mishkin F., van Greuning H., Patnaik I., Madura J., Amadou N.

Современный уровень разработки данной проблемы в нашей стране отражены в работах отечественных ученых и специалистов, среди которых следует выделить Севрук В.Т., Ларионову И.В., Виниченко И.Н., Лаврушина О.И., Соколинскую Н.Э., Валенцеву Н.И., Хандруева А.А.

Одним из динамично развивающихся направлений в исследовании экономических объектов и систем является использование математических методов. Среди них отдельно следует отметить подходы, позволяющие широко использовать в исследовании концепции синергетики, детерминированного хаоса, фрактальной геометрии. Разработкой и развитием таких методов занимались следующие ученые: Takens F., Sornette D., Peters E., Bachelier L., Mandelbrot В., Gilmore R., Kantz H., Grassberger P., Procaccia I., Fama E., Lorenz E., Ruelle D., Casdagli M., Cao L., Haken H., Lefranc M. В российской науке значительный вклад в развитие этого направления внесли Курдюмов СП., Малинецкий Г.Г., Безручко Б.П., Лоскутов А.Ю., Шумский С.А., Куперин Ю.А.

Целью диссертационного исследования является разработка теоретических и методологических основ для управления процентным риском в коммерческих банках на базе прогнозирования процентных ставок с помощью теории детерминированного хаоса.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

Исследование существующих подходов для прогнозирования финансовых временных рядов и оценки процентного риска с целью использования имеющегося опыта в разработке нового метода.

Выбор эффективного инструментария для исследования нелинейных динамических систем на основе порожденных временных рядов.

Исследование связи рынка процентных ставок и процентного риска в коммерческих банках.

Адаптация одномерной математической модели прогнозирования к рынку процентных ставок с учетом ограниченной детерминированности и предсказуемости.

Разработка многомерной математической модели прогнозирования процентных ставок.

Создание методики управления процентным риском на основе разработанных моделей прогнозирования.

Объектом исследования выступают коммерческие банки, подверженные процентному риску в результате осуществления операций с процентными продуктами.

Предметом исследования является методы и инструменты для управления процентным риском в коммерческих банках, а также методы и алгоритмы, обеспечивающие моделирование связанных с процентным риском систем.

Область исследования соответствует паспорту специальности ВАК РФ 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики» по следующим пунктам:

1.1. Разработка и развитие математического аппарата анализа экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и других методов, используемых в экономико-математическом моделировании.

1.6. Математический анализ и моделирование процессов в финансовом секторе экономики, развитие метода финансовой математики и актуарных расчетов.

2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.

Теоретической и методологической основой являются научные труды отечественных и зарубежных ученых в области оценки и управления процентным риском в банках, теории детерминированного хаоса, нелинейной динамики, математических методов и моделей финансовых рынков, фрактальной геометрии, синергетики, опубликованные в российской и зарубежной печати, а также в сети Интернет.

Практические расчеты в рамках настоящего исследования производились с использованием таких прикладных программных средств как MS Excel, MathWorks Matlab, Fractan, Tisean.

Информационную базу исследования составили:

данные информационно-аналитических материалов по исследуемой проблеме, представленные в научной литературе, периодической печати и сети Интернет;

статистические источники в виде котировок ставок межбанковского кредитования LIBOR и EURIBOR на различные сроки.

Наиболее существенными результатами, полученными лично автором, имеющими научную новизну и выносимыми на защиту, являются:

Установленная с помощью статистических методов нелинейность и детерминированность рынка процентных ставок LIBOR и EURIBOR.

Модифицированная математическая модель для прогнозирования процентных ставок на основе одномерного временного ряда, учитывающая детерминированность исследуемых

систем, а также разработанный подход для определения области применимости данной модели.

Математическая модель для прогнозирования процентных ставок на основе многомерного временного ряда, учитывающая детерминированность исследуемых систем и позволяющая использовать при построении прогноза динамику нескольких систем.

Методика управления процентным риском в коммерческих банках, в основе которой лежит математическая модель прогнозирования процентных ставок на базе методов теории детерминированного хаоса, позволяющая производить сценарное моделирование с помощью прогностических данных.

Теоретическая значимость результатов. Сформулированные в диссертационном исследовании положения и выводы развивают теоретико-методологическую базу анализа и прогнозирования рынка процентных ставок, а также методов управления процентным риском.

Практическая значимость результатов. Разработанный методологический подход предоставляет коммерческим банкам корректный инструмент, позволяющий в задаче управления процентным риском перейти от гипотетического сценарного моделирования к сценарному моделированию, основанному на более вероятных прогнозных данных.

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались на научно-технической конференции студентов и молодых ученых ПГТУ (г. Пермь, 2007 г.), на XV Международной научно-технической конференции «Информационно-вычислительные технологии и их приложения (г.Пенза, 2011 г.), на XII Международной научно-технической конференции «Кибернетика и высокие технологии XXI века (г.Воронеж, 2011 г.), на семинаре Лаборатории конструктивных методов исследования динамических моделей ПГНИУ (г. Пермь, 2011г.).

Результаты исследования нашли практическое применение в ЗАО ЮниКредит Банк. В работе данной организации используется методология управления процентным риском, а также применяется описанная в исследовании модель прогнозирования процентных ставок.

Также материалы, методы и результаты диссертации используются на кафедре Прикладной математики Пермского национального исследовательского политехнического университета при чтении курса «Математический анализ динамических моделей в экономике» по направлению подготовки 010500.68 «Прикладная

математика и информатика» в рамках магистерской программы «Математические методы в управлении экономическими процессами» и при чтении курса «Математический анализ динамических процессов в экономике» по направлению подготовки 080100.68 - «Экономика» в рамках магистерской программы «Математические методы анализа экономики».

Размер: px

Начинать показ со страницы:

Транскрипт

1 18 С.А. Полуяхтов, В.А. Белкин С.А. Полуяхтов, В.А. Белкин УДК Кондратьевские циклы ставки процента как основа прогнозирования его динамики Аннотация. В статье на обширном статистическом материале доказана гипотеза о том, что циклические колебания банковской процентной ставки по кредитам определяются циклами солнечной активности. На этой основе возможно прогнозирование процентной ставки в среднесрочной и долгосрочной перспективе, а следовательно, и будущего состояния мировой и российской экономики. Summary. Extensive statistic material helped the authors to prove the hypothesis that cyclical fluctuations of the bank credit interest rate are determined by solar cycles. This facts makes it possible to forecast an interest rate in medium-term and long-term perspective and consequently to predict future economic situation in the world and in Russia as well. Ключевые слова. цикличность банковской процентной ставки, циклы солнечной активности, циклическое развитие экономики, прогнозирование экономических кризисов, прогнозирование банковской процентной ставки. Key words. Cyclical fluctuations of the bank credit interest rate, solar cycles, cyclical development of economy, forecast of economic crisis, forecast ofbank interest rate. Мировой финансовый кризис гг. снова обнажил проблему неадекватного прогнозирования основных экономических показателей и, как следствие, слишком оптимистического взгляда правительств различных стран на будущую экономическую ситуацию в мире. Одной из причин сложившейся ситуации является отсутствие прогнозов одного из важнейших экономических показателей банковской процентной ставки. В своей статье «О прогнозе процентной ставки» С. Моисеев отмечает, что «если за рубежом процентные ставки и без прогнозов центрального банка хорошо предсказуемы, то в России налицо дефицит информации о будущей динамике денежного рынка. Гадание на процентных ставках является одним из самых сложных анализов и, как правило, оценки будущих ставок не входят в консенсус-прогнозы и опросы профессиональных прогнозистов» . Не имея возможности получить прогноз процента из официальных источников, многие экономисты решают прогнозировать его сами. Однако имеющиеся на сегодняшний день методы прогнозирования либо слишком примитивны, либо настолько трудоемки, что недоступны большинству из них. Поэтому нами предлагается разработать метод для прогнозирования процента, основанный на его связи с циклами солнечной активности (далее по тексту СА), который будет давать более точный прогноз без каких-либо трудоемких вычислений, что позволит применять его любому экономическому субъекту. Âåñòíèê Òþìåíñêîãî ãîñóäàðñòâåííîãî óíèâåðñèòåòà ¹ 11

2 Кондратьевские циклы ставки процента В качестве исходной мы принимаем гипотезу В.А. Белкина о том, что «циклические колебания основных макроэкономических показателей, в том числе таких, как уровень безработицы, уровень инфляции и средней ставки кредита, курс национальной валюты, дефицит (профицит) консолидированного бюджета, определяются циклами солнечной активности» . Для проверки данной гипотезы за период с 1947 г. по июль 2010 г. нами были взяты среднегодовые данные о числах Вольфа, которые пропорциональны количеству пятен на солнечном диске и характеризуют СА . В качестве банковской процентной ставки, влияющей на состояние мировой экономики, за этот же период была взята ставка прайм-рейт (процентная ставка, в наибольшей мере приближающаяся к безрисковой). Далее нами были построены графики изменения данных показателей во времени (рис.1). Как показывает данная диаграмма, начиная с 1968 г., цикличность изменения ставки прайм-рейт в достаточной степени определяется циклами СА. Рис. 1. Динамика изменения среднегодовых чисел Вольфа и ставки прайм-рейт Стоит отметить некоторые особенности цикличности СА и ставки прайм-рейт. Так, фаза роста СА длится в среднем в течение 4 лет, а фаза падения 7 лет, общая продолжительность цикла составляет в среднем 11 лет. То есть цикл СА имеет резкий подъем и плавное снижение. При этом во время фазы роста СА наблюдается также фаза роста банковской процентной ставки, и при достижении циклом СА своего пика процентная ставка сразу или спустя 1 год также достигает максимального значения. Во время фазы снижения СА одновременно уменьшаются и значения банковской процентной ставки. Однако примерно за один-два года до очередного минимума СА банковская процентная ставка достигает своего следующего максимума. Пока мы не можем точно определить причину повторного цикла банковской ставки в рамках цикла СА и можем высказывать только предположения или гипотезы. Э К О Н О М И К А

3 20 С.А. Полуяхтов, В.А. Белкин Чтобы избавиться от влияния краткосрочных колебаний прайм-рейт, были рассчитаны средние значения анализируемых показателей по годам в точках перегиба кривой циклов СА и построены соответствующие графики (рис. 2). Из данной диаграммы видно, что 11-летние циклы СА в достаточной мере совпадают с циклами банковской процентной ставки (коэффициент корреляции равен 79%), которые совпадают с циклами К. Жюгляра. То есть рост СА приводит к росту прайм-рейт и, как следствие, в точках максимума к экономическому кризису. Таким образом, именно циклическая активность солнца является ключевым фактором, определяющим изменение банковской процентной ставки. Также выявленная связь раскрывает истинную причину цикличности данного показателя и развития мировой экономики в целом. Покажем, что такие ставки как LIBOR, EURIBOR изменяются практически синхронно со ставкой прайм-рейт. Тем самым мы докажем, что циклы СА определяют динамику банковского процента по всему миру, а не только в США. Рис. 2. Динамика изменения среднегодовых чисел Вольфа и ставки прайм-рейт в точках перегиба (экстремумах) кривой солнечной активности Для исследования наличия связи между ставками прайм-рейт и LIBOR была выбрана ставка LIBOR по кредитам до одного года. Значения по ней были взяты с сайта экономической статистики MORTGAGE-X . Далее приведена диаграмма, наглядно показывающая динамику синхронного изменения среднегодовых значений ставок прайм-рейт и LIBOR (на срок до одного года) (рис. 3). Âåñòíèê Òþìåíñêîãî ãîñóäàðñòâåííîãî óíèâåðñèòåòà ¹ 11

4 Кондратьевские циклы ставки процента Рис. 3. Динамика изменения среднегодовых значений ставок прайм-рейт и LIBOR (на срок до одного года) Для исследования наличия связи между ставками прайм-рейт и EURIBOR, была выбрана ставка EURIBOR по кредитам до одного года. Значения по ней были взяты с сайта ItIsTimed . Далее нами была построена диаграмма, наглядно показывающая динамику в высокой степени синхронного изменения среднегодовых значений ставок прайм-рейт и EURIBOR (на срок до одного года) (рис. 4). В гг. ставка EURIBOR изменялась синхронно со ставкой прайм-рейт, но с временным отставанием (лагом) примерно в 1 год. Рис. 4. Динамика изменения среднегодовых значений ставок прайм-рейт и EURIBOR (на срок до одного года) Э К О Н О М И К А

5 22 С.А. Полуяхтов, В.А. Белкин Представленные диаграммы наглядно и убедительно доказывают высокую степень синхронности изменения основных международных процентных ставок LIBOR и EURIBOR и ставки прайм-рейт. Таким образом, доказанная нами связь СА и прайм-рейт может быть распространена и на другие процентные ставки, в частности LIBOR и EURIBOR. На основе полученного результата, а также прогноза 24-го цикла СА (рис. 5) можно разработать прогноз значения ставки прайм-рейт. Следующий пик СА ожидается в гг., и, следовательно, можно ожидать роста ставки прайм-рейт вплоть до 2013 г., а в гг. нами прогнозируется очередной максимум данной ставки и последующий мировой финансовый кризис. Разумеется, фактическая активность Солнца в 24-ом цикле может отличаться от прогнозной, так как данные циклы несколько изменяются по длительности (9-11 лет). В этом случае произойдет некоторый соответствующий сдвиг во времени указанной даты следующего максимума прайм-рейт и мирового экономического кризиса. Рис. 5. Прогноз 24-го цикла солнечной активности На рис. 5 показано, что следующий минимум СА должен произойти примерно в 2020 году. Следовательно, примерно в 2018 г. произойдет очередной рост ставок процента, а затем в 2019 и 2020 гг. замедление темпов роста реального ВВП США или экономический кризис. Для того, чтобы дать более точный прогноз значения прайм-рейт в 2013 г., обратимся к теории волн Н. Кондратьева, на основе которой выделено 5 экономических циклов, длиной около лет : Âåñòíèê Òþìåíñêîãî ãîñóäàðñòâåííîãî óíèâåðñèòåòà ¹ 11

6 Кондратьевские циклы ставки процента цикл с 1790 до гг. 2 цикл с до гг. 3 цикл с до гг. 4 цикл с до гг. 5 цикл с Циклам Кондратьева подчиняются все основные макроэкономические показатели, в том числе и банковская процентная ставка прайм-рейт. При этом в момент окончания цикла ставка достигает своего максимального значения. В подтверждение нашей гипотезы проанализируем диаграмму, представленную на рис. 1. Она показывает, что предпоследний минимум экономических показателей мировой экономики был в 1982 г. и сопровождался максимумом банковской процентной ставки, который мы предлагаем назвать Кондратьевским максимумом ставки прайм-рейт (К-ставкой). До К-ставки наблюдался рост прайм-рейт, после снижение. Данные циклы мы предлагаем называть большими циклами ставки прайм-рейт. Согласно исследованиям японского ученого Симанака Юдзи, подтвержденным Японским центром экономических исследования (JERC) и опубликованным в The Wall Street Journal от г., один Кондратьевский цикл равняется пяти циклам СА, или 55 годам . Исходя из данной теории и того, что за период с 1982 г. по 2010 г. имели место два цикла СА, можно предположить, что 2010 г. является точкой перегиба большого цикла прайм-рейт и в дальнейшем будет наблюдаться ее рост. Следовательно, локальный максимум праймрейт в 2013 г. будет выше локального максимума данного показателя в 2009 г. и находиться примерно на уровне локального максимума 2000 года. Таким образом, ставка прайм-рейт в 2013 году достигнет своего промежуточного очередного максимума в среднесрочной перспективе на уровне 8-9%, что с высокой степенью вероятности повлечет очередной мировой финансовый кризис (рис. 6). Рис. 6. Кондратьевский цикл ставки прайм-рейт и ее прогноз до 2020 г. Э К О Н О М И К А

7 24 С.А. Полуяхтов, В.А. Белкин Аналогичным образом локальный максимум ставки прайм-рейт в 2018 г. будет выше локального максимума данного показателя в 2013 г., но ниже локального максимума данного показателя в 1989 г., то есть ее значение будет находиться примерно на уровне 10% (рис. 6). На основе того факта, что изменения прайм-рейт синхронны с изменениями по процентным ставкам LIBOR и EURIBOR, можно ожидать соответствующего роста данных ставок до уровня 6% и 5%, соответственно, в 2013 г. и ставку LIBOR на уровне 8,5% в 2018 году. Начиная с 2003 г., вследствие глобализации мировой экономики и высокой включенности экономики России в нее, произошла синхронизация ВВП США и ВВП России при более высокой волатильности российского ВВП. Следовательно, изменение ставки прайм-рейт неизбежно приводит к аналогичному изменению российской банковской процентной ставки по кредитам, поэтому к 2013 г. в России банковская процентная ставка по кредитам, выданным юридическим лицам сроком до 1 года, также вырастет до уровня 2000 г. и составит 18-20% годовых. Максимумы активности солнца будут и в дальнейшем приводить к росту российской банковской процентной ставки по кредитам и, соответственно, к очередному финансовому кризису. Полученный результат чрезвычайно важен не только для представителей власти, но и для всего экономически активного населения, так как на его основе можно принимать долгосрочные инвестиционные решения и объективно оценивать будущее развитие экономики страны. В качестве объяснения причины выявленной связи можно привести исследования великого отечественного ученого А. Чижевского, который утверждал, что психопатические эпидемии, панические настроения, массовые истерии, галлюцинации и т.д., а также модификация нервной возбудимости нервно-психического тонуса находятся в тесной связи с циклами СА . Циклические колебания указанных выше настроений пессимизма и оптимизма приводят к циклическим колебаниям величины платы за риск, которая учитывается в ставке процента, и к его циклическим колебаниям. Итак, в результате данного исследования: Выявлена высокая степень связи циклов СА и банковской процентной ставки на примере ставки прайм-рейт; Предложено ввести в научный оборот понятия Кондратьевского цикла банковской ставки (на примере ставки прайм-рейт) и Кондратьевского максимума (минимума) данной ставки; Разработан средне- и долгосрочный прогноз очередных максимумов ставки прайм-рейт и мировых финансовых кризисов; Показана высокая степень синхронности динамики ставок прайм-рейт, LIBOR, EURIBOR; Разработан среднесрочный прогноз очередных максимумов ставок LIBOR, EURIBOR и российской процентной ставки по кредитам в 2013 году. Âåñòíèê Òþìåíñêîãî ãîñóäàðñòâåííîãî óíèâåðñèòåòà ¹ 11

8 Кондратьевские циклы ставки процента Список литературы 1. Моисеев С. «О прогнозе процентной ставки» URL: post/124329/ 2. Белкин В. А. Взаимосвязь циклов солнечной активности и циклов основных макроэкономических показателей // Социально-экономическое развитие России в посткризисный период: национальные, региональные и корпоративные аспекты: сб. м-лов 27 междунар. науч.-практич. конференции Ч.1, Челябинск: УрСЭИ АТ и СО, С; 3. Статистические данные Центра анализа данных по влиянию Солнца (Бельгия) URL: 4. Данные сайта экономической статистики MORTGAGE-X URL: com 5. Данные сайта ItIsTimed URL: php 6. М-лы исследований NASA URL: solnechnyiy-prognoz/ 7. Коротаев А. В., Цирель С. В. Кондратьевские волны в мировой экономической динамике / Системный мониторинг. Глобальное и региональное развитие / Отв. ред. Д. А. Халтурина, А. В. Коротаев. М.: Либроком/URSS, C URL: cliodynamics.ru/download/m02korotayev_tsirel_kondratyevskie_volny.pdf 8. The Union of Intelligible Associations // Configuring: Transformative policy cycles (9. Чижевский А. Л. Земное эхо солнечных бурь. 2-е изд. М.: Мысль, с. Э К О Н О М И К А

Вестник Челябинского государственного университета. 2011. 6 (221). Экономика. Вып. 31. С. 39 43. ЦИКЛЫ СОЛНЕЧНОЙ АКТИВНОСТИ КАК ОСНОВА ЦИКЛОВ БАНКОВСКОЙ ПРОЦЕНТНОЙ СТАВКИ На обширном статистическом материале

Вестник Челябинского государственного университета. 1. (). Экономика. Вып. 3. С. 1. Большие циклы солнечной активности как основа больших циклов конъюнктуры Кондратьева Выявлена сильная связь больших циклов

Вестник Челябинского государственного университета. 2011. 36 (251). Экономика. Вып. 35. С. 23 27. РАЗВИТИЕ ТЕОРИИ ЦИКЛИЧЕСКИХ КОЛЕБАНИЙ ИНФЛЯЦИИ И БЕЗРАБОТИЦЫ НА ОСНОВЕ ИХ СВЯЗИ С ЦИКЛАМИ СОЛНЕЧНОЙ АКТИВНОСТИ

Владимир Алексеевич Белкин Челябинский филиал Института экономики УрО РАН ЦИКЛЫ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА РОССИИ И СОЛНЕЧНОЙ АКТИВНОСТИ: МЕХАНИЗМ И ФАКТЫ СИЛЬНОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ (1861 2013 гг.) В статье

УДК 336.71 ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ УРОВНЯ МОНЕТИЗАЦИИ ЭКОНОМИКИ НА ОСНОВЕ ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ С. В. МИЩЕНКО, кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов E-mail: s-mischenk@mail. ru Университет

Экономический кризис в россии глубже, чем в сша методика оценки последствий экономических кризисов Аннотация Как определить длительность и глубину экономических циклов и кризисов? Автор отвечает на этот

1.5 Макроэкономическая динамика. Инфляция. Теория экономических циклов 1.5.1 Инфляция долговременный процесс устойчивого роста общего уровня цен, приводящего к снижению покупательской способности денег.

Т. Горшкова, С. Дробышевский, М. Турунцева, М. Хромов Макроэкономический прогноз на 2017 2019 годы: рост не выше 1,0 1,5% Итоги 1-го полугодия 2017 г., с одной стороны, подкрепляют высказанные ранее предположения

Финансы, денежное обращение и кредит 247 Влияние процентной ставки на динамику структуры активов и пассивов коммерческих банков 2009 П.С. Бардаева Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Гришина Е.Н., к.э.н., доцент кафедры ИТ и статистики, Вятская государственная сельскохозяйственная академия Россия, г. Киров Трусова Л.Н., к.э.н., доцент кафедры истории и философии Вятская государственная

В. Аверкиев, С. Дробышевский, М. Турунцева, М. Хромов Прогноз на 2016 2017 гг.: экономика входит в зону стабилизации Развитие ситуации в I кв. 2016 г., в частности снижение цен на нефть до минимального

ТЕЗИСЫ ДЛЯ ПРЕССЫ ПО ГЛАВЕ 3: МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОСЛЕДСТВИЯ БЮДЖЕТНОЙ КОНСОЛИДАЦИИ БУДЕТ ЛИ БОЛЬНО? Перспективы развития мировой экономики, октябрь 2010 года Подготовили: Дэниел Ли (руководитель группы),

Аверкиев В., Дробышевский С., Турунцева М., Хромов М. Сценарный прогноз социально-экономического развития РФ в 2017 2018 гг. (Январь 2017) В III ах 2016 г. в экономике России началась фаза циклического

УДК 311.2:364.2 Капелюк С.Д., Сибирский университет потребительской кооперации, г. Новосибирск Экономико-статистические модели в прогнозировании уровня жизни населения Прогнозирование уровня жизни населения

42 Основы экономики, управления и права 5 (5) ФИНАНСЫ, ДЕНЕЖНОЕ ОБРАЩЕНИЕ И КРЕДИТ УДК 336.77:338.43 В.Н. Домрачев, Е.В. Скалецкая* СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ БАНКОВСКОГО КРЕДИТОВАНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

3. ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЦИКЛ. БЕЗРАБОТИЦА ПОНЯТИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ЦИКЛА Экономический цикл- это периодически повторяющиеся на протяжении ряда лет подъёмы и спады в экономике. Экономический цикл- периодические

6. Татаркин, А. Структурная перестройка промышленности как элемент длинноволнового процесса / А. Татаркин, О. Романова, М. Филатова // Федерализм. 2. 4. 7. Кондратьев, В. Промышленная политика или политика

В. Аверкиев, С. Дробышевский, М. Турунцева, М. Хромов Сценарный прогноз социально-экономического развития РФ в 206 208 гг. (Июнь 206) Макроэкономический прогноз для наиболее вероятных сценариев в 206 208

16 О поведении медианы кондратьевских циклов Н. В. Митюков В статье проанализирована динамика изменения асимметрии кондратьевских циклов. Сделано предположение, что сами циклы подвержены гармоническим

ISSN 2079-8490 Электронное научное издание «Ученые заметки ТОГУ» 2017, Том 8, 3, С. 92 96 Свидетельство Эл ФС 77-39676 от 05.05.2010 http://pnu.edu.ru/ru/ejournal/about/ [email protected] УДК 378.147.091.3(571.6)

ПОЛУЯХТОВ СТАНИСЛАВ АНДРЕЕВИЧ ОСОБЕННОСТИ ЦИКЛИЧЕСКИХ КОЛЕБАНИЙ ССУДНОГО ПРОЦЕНТА В ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ Специальности: 08.00.01-Экономическая теория (общая экономическая теория) АВТОРЕФЕРАТ диссертации

Ежемесячный аналитический обзор УРАЛСИБ Банк121 Июль 2011 2 Глобальный прогноз, позиционирование портфеля Июнь, как мы и предполагали в своем прошлом ежемесячном обзоре, стал еще одним месяцем снижения

1002 УДК 330.4 РАСЧЕТ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДИНАМИКИ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ INDICATORS CALCULATION OF ECONOMIC PROCESSES DYNAMIC DEVELOPMENT Сударкина Е.С. Южно-Российский институт управления филиал Российской

УДК 33 Кузнецов С.А., старший преподаватель «Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова» Забудьков В.А., магистрант г. Воронеж, Россия «Воронежский государственный лесотехнический

37 УДК 336.71 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕЛИЧИНЫ ОБЯЗАТЕЛЬНЫХ РЕЗЕРВОВ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА И.Д. Кузнецова Ивановский государственный химико-технологический университет Ю.Е. Пануева Ивановская государственная текстильная

Национальный банк Республики Беларусь МОНИТОРИНГ УСЛОВИЙ БАНКОВСКОГО КРЕДИТОВАНИЯ Аналитическое обозрение январь март Минск 2 В рамках осуществления Национальным банком анализа кредитного рынка проводится

УДК 365.282 Ноур М.В., студент, группа СТм-14 Попова И.В., доцент, к.э.н. ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет архитектуры и строительства», г.пенза, Россия ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕНДЕНЦИЙ РАЗВИТИЯ

124 Т.А. Зеленина Т.А. Зеленина [email protected] УДК 519.8:336.77:005.334 Прогнозирование кредитного риска коммерческого банка АННОТАЦИЯ. В статье представлены результаты прогнозирования риска клиентского

УДК 336.69 ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ МИРОВОЙ ФИНАНСОВОЙ СИСТЕМЫ Белухин В.В., Харченко А.А. Негосударственное аккредитованное некоммерческое частное образовательное учреждение высшего образования «Академия маркетинга

Контрольная работа по «Макроэкономике» Методические рекомендации по подготовке контрольной работы для студентов 1. Вариант контрольной работы определяется последней цифрой студенческого билета (шифра)

УДК: 33(075.8) ЗАКОНОМЕРНОСТИ И СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ МИРОВОГО ХОЗЯЙСТВА: ФАКТОРЫ, ОПРЕДЕЛЯЮЩИЕ ДИНАМИКУ И НАПРАВЛЕНИЕ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ Алексей Васильевич Тебекин, д. т. н., д. э. н., проф.,

NovaInfo.Ru - 46, 2016 г. Экономические науки 1 ИНФЛЯЦИЯ: ПОНЯТИЕ, ВИДЫ И ДИНАМИКА. Ямурова Алия Рафисовна Инфляция - обесценение бумажных денег безналичных денежных средств, сопровождается ростом цен

Ставка ФРС Игра на повышение 07.12.2016 Федеральная резервная система США это независимое федеральное агентство, созданное в 1913 году в качестве регулятора банковской системы страны. Выполняет функции

Вестник Челябинского государственного университета. 213. 15 (36). Экономика. Вып. 41. С. 19 115. ЭКОНОМИКА ПРЕДПРИЯТИЯ МОДЕль эффективной фискальной политики государства Представлена разработка модели

УДК 334.723 Лямкин И.И., кандидат экономических наук, доцент заведующий кафедрой экономической теории и социально-политических отношений Кемеровский институт (филиал) ФГБОУ ВПО «РЭУ им. Г.В. Плеханова»

Крашенинников Н.В. ПРИЧИНЫ БАНКОВСКИХ КРИЗИСОВ В РОССИИ И ИХ ИДЕНТИФИКАЦИЯ НА РАННИХ СТАДИЯХ РАЗВИТИЯ Научный руководитель: доц., к.э.н. Шакер И.Е. В отечественной и зарубежной литературе представлено

МАЛЫЙ БИЗНЕС И ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО А.А. Флешлер соискатель, слушатель ВШЭУиП, Забайкальский государственный университет ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ МАЛОГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА В АСПЕКТЕ НИЗКОГО УРОВНЯ ФИНАНСОВОГО

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ДОЛГОВОЙ ПОЛИТИКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ:КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ И ПЕРСПЕКТИВЫ Кокарев К.Н. Финансовый университет при Правительстве РФ г. Москва Научный руководитель к.э.н., доц. Сангинова Л. Д. Долговая

100%, темно-зеленая закраска), а также: Костромская, Магаданская и Ярославская области, Республики Адыгея, Удмуртия, Башкортостан (растут четыре из пяти секторов, индекс РЭА = 80%, светло-зеленая закраска).

Работу выполнил: студент факультета МЭО, группы М 3-4 МОЛИЙ Г.М., Научный руководитель: к.т.н,профессор НЕВЕЖИН В.П Финансовый Университет при Правительстве РФ, Москва АНАЛИЗ КРИВОЙ ФИЛЛИПСА ДЛЯ РОССИЙКОЙ

Макроэкономика: как зарождается волна кризиса? новая теория экономических циклов, кризисов и макроэкономического равновесия Аннотация Целью настоящего исследования явилось изучение причин и механизмов,

Монетарная концепция экономических циклов Как известно в модели Тевеса присутствует рынок денег, как и в модели Хикса Самуэльсона, В которых причиной конъюнктурных циклов выступают экзогенные изменения

Прогноз 2015 2016: хуже, чем ожидалось С. Дробышевский, В.Петренко, М. Турунцева, М. Хромов Показатели развития экономики РФ в 1-м полугодии 2015 г. и первые данные о динамике основных макроэкономических

УДК 336.02 ХАРАКТЕРИСТИКА ВЛИЯНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЕНЕЖНО-КРЕДИТНОЙ СИСТЕМЫ НА ДИНАМИКУ ВВП Демина П.C. ведущий специалист учебно-методического центра АО Прогноз, Пермь, Россия Аннотация В статье характеризуются

УДК 550.343.6 О СВЯЗИ СИЛЬНЫХ (M W 7.5) ЗЕМЛЕТРЯСЕНИЙ КАМЧАТКИ С СОЛНЕЧНОЙ АКТИВНОСТЬЮ Серафимова Ю.К. Камчатский филиал Геофизической службы РАН, г. Петропавловск-Камчатский, [email protected] Введение

59 УДК 330.4:338.45(470.315) ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ЭКОНОМИКИ ИВАНОВСКОЙ ОБЛАСТИ НА ДОЛГОСРОЧНУЮ ПЕРСПЕКТИВУ А.Н. Петров Ивановский государственный химико-технологический университет Проведен эконометрический

Макроэкономика ГОСУДАРСТВЕННЫЙ БЮДЖЕТ Татьяна ТИЩЕНКО, канд. экон. наук По данным Федерального казначейства, за первое полугодие текущего года доходы федерального бюджета продолжали расти и на конец периода

УТВЕРЖДЕНО Указ Президента Республики Беларусь 07.12.2009 591 ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ денежно-кредитной политики Республики Беларусь на 2010 год РАЗДЕЛ I ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ 1. Денежно-кредитная политика Республики

Инфляционные ожидания населения в мае-июне 2013 года Банк России представляет результаты очередной волны исследования инфляционных ожиданий, проведенного Фондом «Общественное Мнение» (ФОМ) по заказу Банка

Комментарии Консенсус-прогноз 1. Опрос профессиональных прогнозистов: Беларусь и Казахстан В начале мая 2014 а Институт «Центр развития» НИУ ВШЭ провел очередной Опрос профессиональных прогнозистов относительно

УДК 338.27 Шорова С.Н. студент 3 кур, факультет «Финансы и кредит» Россия, г. Краснодар Блохина И.М., кандидат экономических наук, доцент доцент кафедры «Финансов» Кубанский государственный аграрный университет

ФИНАНСОВАЯ СТАБИЛЬНОСТЬ НЕОБХОДИМАЯ ПРЕДПОСЫЛКА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РИСКОВ РАЗВИВАЮЩИХСЯ РЫНКОВ Картавов И.В. Научный руководитель: к.э.н., доц. Матризаев Б.Д. Финансовый

А. А. СУХИХ, А. С. ДЕМИДОВ Юго-западный государственный университет Научный руководитель: к.э.н., доцент Третьякова И.Н. АНАЛИЗ ИНФЛЯЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В РОССИИ (2009-2014 ГГ.) Аннотация В статье анализируются

УДК 35.073.515.2 Куразова Д.А., ассистент кафедры «Статистики и информационные системы в экономике» Чеченский государственный университет Россия, г. Грозный ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ СТРАХОВОГО РЫНКА В РОССИИ.

ТЕЗИСЫ ДЛЯ ПРЕССЫ ПО ГЛАВЕ 4 ПРИНИМАЮЩАЯ СТОРОНА? ВНЕШНИЕ УСЛОВИЯ И ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ В СТРАНАХ С ФОРМИРУЮЩИМСЯ РЫНКОМ ДО, ВО ВРЕМЯ И ПОСЛЕ ГЛОБАЛЬНОГО ФИНАНСОВОГО КРИЗИСА Перспективы развития мировой

Бюджет 3. Консолидация региональных бюджетов в 2014 году, прогноз на 2015 год Сокращение темпов экономического роста с 3,4% в 2012 г. до 1,3% в 2013 г. и до 0,6% в 2014 г. не могло не сказаться на региональных

УДК 330.101.54 Геращенко Э.Р. студентка ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет» (ДГТУ), Митина И.А., к.э.н., доцент ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет» (ДГТУ),

УДК 336.7 Гильванов Т. И. студент гр.э31 экономико-математический факультет Нефтекамский филиал Башкирского Государственного Университета Исламов Ф.Ф., к.э.н., доцент Нефтекамский филиал Башкирского Государственного

Инфляция и процентные ставки в России Анализ изменения цен, действий ЦБ и условий кредитного рынка Укрепление рубля и текущая инфляция дают возможность ЦБ снизить ставку в марте на 0,25% В втором квартале

ТУРБУЛЕНТНОСТЬ НА МИРОВЫХ ФИНАНСОВЫХ РЫНКАХ: ПРИЧИНЫ И РИСКИ* Анна КИЮЦЕВСКАЯ, канд. экон. наук Павел ТРУНИН, канд. экон. наук В последние месяцы глобальная экономика столкнулась с усилением рисков, связанных

Николаенкова Мария Сергеевна студентка Прудникова Анна Анатольевна канд. экон. наук, доцент ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве РФ» г. Москва МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ ОТРИЦАТЕЛЬНОЙ

Дробышевский С.М. Петренко В.Д. Турунцева М.Ю. Хромов М.Ю. Прогноз развития российской экономики на 2015 2016 гг. Очевидно, что в 2015 г. Россия входит в период экономического спада, глубина и продолжительность

УДК 336 ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ Арцуев Абубакар Майрбекович, студент Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Башыбюйюк Мухаммед Энес, студент Финансового университета при Правительстве

Обзор тенденций развития банковского сектора РФ: итоги 21 года Аналитический материал Март 211 Содержание Объем банковских активов вырос на 14,9%. Активы Сбербанка росли быстрее, чем у остальных российских

УДК 368(470.54) ключевые слова: страхование, региональный страховой рынок, плотность, проникновение, имитационное моделирование И. Ю. Ведмедь Анализ основных индикаторов развития страхового рынка Свердловской

Вышковский Геннадий Леонидович МЕТОДОЛОГИЯ ОПТИМАЛЬНОГО ВЫБОРА ФАЗ МАРКЕТИНГОВОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ ПРИ МЕДИАПЛАНИРОВАНИИ КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: медиапланирование, управление информационным спросом, фаза маркетингового

ДОКЛАД «О прогнозе социально-экономического развития Челябинской области на 2015 год и плановый период 2016 и 2017 годов» Слайд 2,3 Прогноз социально-экономического развития Челябинской области на трехлетний

Для моделирования уровней процентных ставок в статистике используют различные типы уравнений, в том числе полиномы разных степеней, экспоненты, логические кривые и прочие виды функций.

При моделировании уровней процентных ставок основной задачей является подбор типа функций, которая максимально точно описывает тенденцию развития изучаемого показателя. Механизм определения функции аналогичен выбору типа уравнения при построении трендовых моделей. На практике для решения этой задачи используются следующие правила.

1) Если ряд динамики имеет тенденцию к монотонному возрастанию или убыванию, то целесообразно использовать следующие функции: линейную, параболическую, степенную, показательную, гиперболическую или комбинацию этих видов.

2) Если ряд имеет тенденцию к быстрому развитию показателя в начале периода и спаду к концу периода, то целесообразно применять логистические кривые.

3) Если ряд динамики характеризуется наличием экстремальных значений, то в качестве модели целесообразно выбрать один из вариантов кривой Гомперца.

В процессе моделирования уровней процентных ставок большое значение уделяется тщательному подбору типа аналитической функции. Это объясняется тем, что точное характеристика выявленной в прошлом закономерности развития показателя определяет достоверность прогноза его развития в перспективе.

Теоретической основой статистических методов, используемых в прогнозировании, является свойство инерционности показателей, которое основывается на предположении о том, что закономерность развития, существующая в прошлом, сохраниться и в прогнозируемом будущем. Основным статистическим методом прогнозирования является экстраполяция данных. Выделяют два типа экстраполяции: перспективную, проводимую в будущее, и ретроспективную, проводимую в прошлое.

Экстраполяцию следует оценивать как первую ступень построения окончательных прогнозов. При ее применении необходимо учитывать все известные факторы и гипотезы относительно изучаемого показателя. Кроме того, следует учесть, что чем короче период экстраполяции, тем более точный прогноз можно получить.

В общем виде экстраполяцию можно описать следующей функцией:

y i + T = ƒ (y i , Т, а n), (26)

где y i + T – прогнозируемый уровень;

y i – текущий уровень прогнозируемого ряда;

Т – период экстраполяции;

а n – параметр уравнения тренда.

Пример 3´´. На основе данных примера 3 произведем экстраполяцию на I полугодие 2001 г. Уравнение тренда выглядит следующим образом: y^ t =10,1-1,04t.

y 8 = 10,1-1,04*8 = 1,78;

y 9 = 10,1-1,04*9 = 0,78.

В результате экстраполяции данных мы получаем точечные значения прогноза. Совпадение фактических данных будущих периодов и данных, полученных при экстраполяции маловероятно по следующим причинам: использованная при прогнозировании функция не является единственной для описания развития явления; прогноз осуществляется с использованием ограниченной информационной базы, и случайные компоненты, присущие уровням исходных данных, повлияли на результат прогноза; непредвиденные события в политической и экономической жизни общества в будущем могут существенно изменить прогнозируемую тенденцию развития изучаемого показателя.

В связи с тем, что любой прогноз носит соотносительный и приближенный характер, при экстраполяции уровней процентных ставок целесообразно определять границы доверительных интервалов прогноза для каждого значения y i + T . Границы доверительного интервала покажут амплитуду колебаний фактических данных будущего периода от прогнозируемых. В общем виде границы доверительных интервалов можно определить по следующей формуле:

y t ±t α *σ yt , (27)

где y t – прогнозируемое значение уровня;

t α – доверительная величина, определяемая на основе t-критерия Стъюдента;

σ yt – среднеквадратическая ошибка тренда.

Кроме экстраполяции на основе выравнивания рядов по аналитической функции прогноз можно осуществлять методом экстраполяции на основе среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста.

Использование первого метода основано на предположении, что общая тенденция развития уровней процентных ставок выражена линейной функцией, т.е. имеет место равномерное изменение показателя. Для определения прогнозируемого уровня ссудных процентов на любую дату t следует рассчитать средний абсолютный прирост и последовательно суммировать его последним уровнем ряда динамики столько раз, на сколько периодов времени экстраполируется ряд.

y i + T = y i + ∆¯*t, (28)

где i – последний уровень исследуемого периода, за который рассчитан ∆¯;

t – срок прогноза;

∆¯ - средний абсолютный прирост.

Второй метод применяется в том случае, если предполагается, что общая тенденция развития определяется показательной функцией. Прогнозирование осуществляется путем расчета среднего коэффициента роста, возведенного в степень, равную периоду экстраполяции.

y i + T = y i * К t ¯. (29)

Конец работы -

Эта тема принадлежит разделу:

Статистика финансов

Высшая школа бизнеса.. факультет банковского дела.. т г ильина о г лукина..

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях: