«Путеводитель по финансовой статистике»: как измерить денежно-кредитные условия

При работе со статистикой могут возникать проблемы, когда собранные данные искажаются при обработке, неверно интерпретируются или даже просто выпадают из памяти, вытесненные яркой историей. Но во всех этих случаях не возникает вопросов к самим данным, то есть к тому, что именно и как именно следует измерить. А как быть, если нужно охарактеризовать нечто более эфемерное? Денежно-кредитные условия (ДКУ) – одно из таких интуитивно очевидных, однако трудноизмеримых понятий.

Понятно, что речь идет о влиянии финансового сектора на реальный и что высокие ставки по кредитам соответствуют жестким условиям, а низкие – мягким. Но как только доходит до конкретики, выявляются различия.

О влиянии финансового сектора на что именно идет речь? О влиянии на доступность кредитов (что чаще всего подразумевается предпринимателями, говорящими о ДКУ) или о влиянии на общий спрос в экономике (что имеют в виду макроэкономисты)? Разница принципиальная – например, бюджетный дефицит способен существенно увеличить общий спрос и денежное предложение, но на доступность кредитования он может повлиять и отрицательно.

Не менее важный вопрос – о влиянии чего на реальный сектор идет речь? Всего финансового сектора или только той его части, на которую влияют действия центрального банка (именно последнее имеется в виду, когда ДКУ рассматриваются как характеристика денежно-кредитной политики)?

Любой из ответов на эти вопросы имеет право на существование, и для каждого из подходов к ответу на эти вопросы существуют условия, в которых именно этот подход будет востребован. Примеры разных подходов, в том числе используемых в Банке России, приведены в вышедшей на днях аналитической записке «Индикаторы жесткости денежно-кредитных условий». Она представляет собой не «описание маршрута», а «путеводитель» по статистике денежно-кредитных условий, не навязывает читателю конкретный набор показателей, но предлагает рекомендации, применимые к управлению любым набором.

Такие разные условия (и их индикаторы)

Жесткие (или мягкие) денежно-кредитные условия – термин, применяемый в современной мировой практике почти так же широко, как «удобство для потребителя» или «благоприятные климатические условия». В подавляющем большинстве текстов этот термин используется как самоочевидный, без формулировки определения. И только в случае возникновения дискуссии о том, действительно ли ДКУ являются жесткими, мягкими или нейтральными, становится понятно, что содержание, которое те или иные авторы вкладывают в данное понятие, может существенно различаться. Продолжая аналогию – большинство согласится с тем, что климатические условия в Анадыре жестче, чем в Калуге, однако намного сложнее составить суждение о соотношении жесткости климатических условий в Курске, Воронеже и Саратове, с которым согласились бы все жители этих городов.

Многообразие смыслов, которые вкладываются в понятие денежно-кредитных условий, предопределяет обилие статистических показателей, которые могут использоваться для оценки их жесткости или мягкости. И, увы, ни один из этих показателей не может уверенно характеризовать денежно-кредитные условия, у любого есть свои подводные камни.

Кредитные ставки? Да, ценовую доступность кредита они характеризуют. Но, во-первых, ставки характеризуют только ценовую доступность. Осторожная кредитная политика банков, при которой они придирчиво отбирают заемщиков, зачастую ограничивает доступность заемных средств существеннее, чем высокие ставки. И, во-вторых, среднерыночные ставки подвержены изменениям из-за колебаний структуры кредитного рынка (что может приводить к парадоксу Симпсона при интерпретации таких данных).

Объем выданных кредитов? Да, высокие темпы наращивания кредитования экономики могут служить признаком мягкости ДКУ. Но данный показатель однобок: низкая кредитная активность совершенно не обязательно является проявлением жесткости денежно-кредитных условий. Встречаются ситуации, когда, несмотря на привлекательные условия кредитования, спрос на кредиты остается низким (к примеру, после экономического кризиса, когда неуверенность в завтрашнем дне перекрывает эффект мягкой денежно-кредитной политики).

Можно продолжать перечисление – но почти у любого показателя есть свои недостатки, очевидные или скрытые. Полагаться на один показатель – значит делать себя заложником возможной ошибки или неточности. Поэтому в мировом опыте основным решением стало использование массива из множества разнородных индикаторов для характеристики ДКУ. Принцип «вместе с ума не сходят, вместе только гриппом болеют» применим не только к людям, но и к статистическим показателям – и ошибка в одном показателе при корректных значениях остальных будет малозначительна.

Как измерить ДКУ (и как не надо это делать)

Можно выделить две основные группы показателей, обычно используемых для характеристики денежно-кредитных условий: 1) ценовые, 2) объемные.

1. Ценовые показатели финансовых рынков (кредитные ставки, доходность облигаций, валютные курсы, котировки акций и кредитных деривативов, цены недвижимости) и производные от них (спреды, индикаторы волатильности и т.д.) характеризуют ценовую доступность финансовых ресурсов, настроения кредиторов и инвесторов, риски, связанные с привлечением заемных средств.

Сильная сторона индикаторов этой группы в том, что они объективно и непосредственно характеризуют условия заключения сделок и что эти условия сопоставимы как для разных периодов времени, так и для разных стран и регионов.

Слабая сторона – в том, что ценовые условия – это только часть условий: есть еще и неценовые. Более того, изменение неценовых условий может искажать оценку ценовых. Например, если банки смягчают условия по кредитам, то прежние надежные заемщики могут получить кредит по сниженным ставкам, а считавшиеся менее надежными теперь тоже могут получить кредит, но по ставкам более высоким. В итоге среднерыночная ставка растет, что интерпретируется как ухудшение доступности финансовых ресурсов, хотя на самом деле произошло ровно обратное (одно из проявлений уже упоминавшегося парадокса Симпсона).

2. Объемные показатели финансовых рынков характеризуют приросты кредитных и облигационных портфелей, рост денежной массы, обороты первичного рынка акций и облигаций, показывающие объем средств, поступивших в экономику по тем или иным каналам.

Сильная сторона индикаторов этой группы в том, что они отражают влияние как ценовых, так и неценовых условий, то есть все факторы, которые влияют на приток средств в экономику.

Недостатки показателей данной группы являются продолжением их достоинств: они действительно характеризуют все факторы, влияющие на приток средств из финансового сектора в реальный, – в том числе и факторы, не имеющие никакого отношения к ситуации в финансовом секторе. Например, спрос на кредиты может снизиться из-за ухудшения конъюнктуры мировых рынков или ожидания повышения налоговых ставок даже при смягчении ДКУ.

Многообразие индикаторов оценки ДКУ связано с тем, что ни один из них не может корректно отобразить все аспекты влияния финансового сектора на реальный. Анализ проблем, порожденных подводными камнями финансовых индикаторов, содержащийся в записке, может быть интересен не только в контексте анализа денежно-кредитных условий. С теми же проблемами может столкнуться и аналитик, изучающий конъюнктуру кредитного рынка, и социолог, анализирующий сберегательное поведение населения.

Самый очевидный источник неточностей в финансовой статистике – изменение структуры рынка. Наиболее значим он для рынков, где имеется два-три крупных сегмента, ставки на которых существенно различаются (ипотека и потребкредиты, кредиты малому бизнесу и крупным компаниям, льготное и нельготное кредитование). На таких рынках изменение доли одного из сегментов может оказать на среднерыночную ставку большее влияние, чем собственно изменение ставок. Поэтому имеет смысл смотреть не только за среднерыночной ставкой, но и за ставками отдельных сегментов рынка.

С изменением структуры операций связан и еще один подводный камень финансовой статистики. Наряду с крупнейшими сегментами национального финансового рынка, привлекающими наибольшее внимание исследователей, существуют и другие – не столь крупные. К примеру, рынок облигаций, являющийся альтернативой кредитному рынку для предприятий и банков и депозитному рынку – для населения. В России этот рынок не столь уж велик – его объемы многократно уступают объемам кредитного или депозитного рынка, и зачастую исследователи концентрируют свое внимание на последних. Но в периоды нестабильности банки начинают отдавать предпочтение более ликвидным (пусть и менее доходным) облигациям перед кредитами – и аналитик, не учитывающий перетока между сегментами рынка, может переоценить сокращение кредитной активности.

Для неспециалистов привычнее номинальные значения ставок или приростов, и при анализе краткосрочной (а до определенной степени – и среднесрочной) динамики подобный подход вполне применим: игнорирование изменений инфляции искупается наглядностью показателей. Однако в долгосрочном анализе (и особенно в дальнесрочном) или при межстрановых сопоставлениях нельзя игнорировать различия в инфляции, способные существенно сдвинуть уровень номинальных ставок. Очевидно, что летом 2015 г., когда инфляция в России достигала 15%, ставка по кредиту в 10% годовых была весьма привлекательна, а двумя годами позднее, когда инфляция снизилась до 3–4%, та же самая ставка стала существенно менее интересна. Поэтому при долгосрочном сопоставлении ДКУ всегда используются реальные ставки, то есть ставки с поправкой на инфляцию.

Причем корректировать на инфляцию необходимо не только ставки, но и объемные показатели – даже не слишком высокая инфляция способна за десятилетие превратить цену новой квартиры в стоимость подержанного автомобиля. Поэтому важным элементом долгосрочного анализа являются оценки реальных ставок и реальной кредитной активности.

С оценкой реальных ставок связан еще один вопрос – почти философский. Что важнее: прошлое – твердое, объективное, но уже завершившееся – или будущее, пока присутствующее лишь в нечетких ожиданиях, но этими ожиданиями влияющее на сегодняшние решения? Какая инфляция значима для анализа реальных ставок – ожидаемая (и влияющая на решения) или фактическая (и влияющая на результаты принятых решений)? Привлекая кредит или размещая депозит, клиент банка еще не знает, какой будет инфляция в будущем, – он принимает решение о совершении сделки, руководствуясь своими ожиданиями относительно будущих цен. Поэтому для отражения влияния ситуации в финансовом секторе на реальный сектор используется подход ex ante, при котором ставки корректируются на ожидания участников рынка. Схожая ситуация возникает и с анализом ценовой волатильности – индикаторы исторической и ожидаемой волатильности характеризуют разные грани экономики.

Мечта об «одноруком экономисте» (и ее статистическое воплощение)

Самый популярный метод использования нескольких взаимодополняющих показателей ДКУ – формирование на их основе сводного индикатора (MCI или FCI – Monetary/Financial Conditions Index). Популярность индексов MCI и FCI связана с их простотой и наглядностью, позволяющей не задумываться о многообразии процессов, происходящих в финансовом секторе, и дать простой и однозначный ответ на сложный вопрос о состоянии ДКУ – мягкие они, жесткие или нейтральные.

Согласно популярной легенде, один из президентов США (в разных версиях рассказа фигурируют Трумэн, Эйзенхауэр и Рузвельт), утомленный склонностью своих экономических советников на любой вопрос отвечать «с одной стороны/с другой стороны» (on the one hand/on the other hand), воскликнул: «Хотел бы я найти однорукого экономиста!» В какой-то мере индексы MCI и FCI, позволяя уменьшить сложность анализа, представляют собой реализацию мечты об «одноруком экономисте».

В тех случаях, когда простота восприятия приоритетнее полноты и точности, эти индексы могут быть удобным и эффективным аналитическим инструментом. Однако обратная сторона такой простоты – огрубление и схематизация живой экономической реальности. Среднегодовая температура в пустыне Гоби такая же, как в Екатеринбурге, но вряд ли кто-то согласится с выводом, что климатические условия в этих регионах одинаково жесткие (или одинаково мягкие). С аналогичными проблемами в интерпретации результатов сталкиваются и пользователи индексов ДКУ.

Альтернативу этим индексам представляет использование наборов (панелей) взаимодополняющих индикаторов, характеризующих разные аспекты денежно-кредитных условий (см. врез). Подобный подход наиболее широко применяется при анализе финансовой стабильности (например, МВФ, а также Банком России), а Европейский ЦБ применяет его и к анализу жесткости ДКУ.

Использование панелей индикаторов дает возможность обеспечить более глубокий и системный анализ ситуации в финансовом секторе и учесть неравномерность развития отдельных его сегментов. Оборотная сторона этого инструмента – высокая сложность, требующая больших трудозатрат на анализ и исключительной квалификации аналитика. Если при использовании индексов MCI и FCI оценки ДКУ зависят от субъективности разработчика индекса (ярким примером чего может послужить исследование различных индексов денежно-кредитных условий для экономики Великобритании), то при использовании набора индикаторов возникает риск субъективности аналитика, оперирующего этим набором: одни и те же значения показателей могут давать основания для различных выводов.

В практике департамента денежно-кредитной политики Банка России для анализа индикаторов жесткости ДКУ используются и индексы, и панели индикаторов, однако потенциал применения индексов MCI и FCI ограничен: за последние десятилетия российская экономика неоднократно сталкивалась со структурными сдвигами как в реальном, так и в финансовом секторе, что ограничивает надежность весовых коэффициентов, используемых в индексах. В департаменте денежно-кредитной политики Банка России разработана методика расчета разрыва ДКУ, интегрированная в квартальную прогнозную модель: на уровне концепции данная методика близка к традиционным индексам MCI, но использование математического аппарата квартальной прогнозной модели позволяет учитывать структурные изменения в экономике.

Что касается панелей индикаторов (в частности, некоторые из них приводятся в ежемесячном обзоре Банка России «Денежно-кредитные условия и трансмиссионный механизм денежно-кредитной политики»), то в зависимости от целей экономического анализа (оценка монетарных рисков инфляции, факторов формирования совокупного спроса, рисков перегрева в финансовом секторе и т.п.) могут использоваться различные показатели (примером может послужить объемный массив показателей, используемых в практике ЕЦБ) и методы их оценки.

Свои особенности свойственны большинству исходных статистических показателей, интерпретация статистики всегда в той или иной мере субъективна. И аналитику (неважно, исследует ли он денежно-кредитные условия или любой другой аспект экономики) необходимо анализировать не столько статистику, сколько экономические процессы, стоящие за изменениями статистических индикаторов. В противном случае он рискует пополнить собой число авторов, чьи выверенные статистические данные проигрывают не столь обоснованным, но убедительным историям, упомянутым в начале.