<<
>>

§ 3. Эмпирические исследования влияния технологии платежей на спрос на деньги

После выхода статьи Голдфельда (Goldfeld, 1976) появилось значительное число исследований, направленных на поиск уравнения спроса на деньги, учитывающего влияние финансовых инноваций.

Одной из первых таких работ является статья Либермана (Lieberman, 1977), который включает временной тренд в регрессию спроса на деньги в качестве прокси, отражающей развитие способов управления денежными средствами, ставших возможными благодаря применению новых технологий в финансовом секторе. В качестве еще одного способа корректировки стандартных уравнений спроса на деньги в конце 1970-х и 1980-х гг. достаточно широко[55] использовалось включение в модели дополнительной переменной, а именно последнего пикового (экстремально высокого) значения процентной ставки[56].

Кимбол (Kimball, 1980) и Дотси (Dotsey, 1984) указывают на то, что большинство способов управления денежными средствами, используемых фирмами с целью оптимизации средств, размещенных в депозитах до востребования, включают электронное перемещение неработающих средств на приносящие процентный доход счета овернайт. По этой причине ожидается, что число электронных переводов средств сильно коррелирует с масштабами использования передовых финансовых технологий. Дотси отмечает, что в отличие от временного тренда, который улавливает только изменения в издержках финансовых инноваций из-за технологического прогресса, и в отличие от последнего экстремально высокого значения процентной ставки, которая является прокси только для изменений потенциальных выгод из-за использования финансовых инноваций во время периода очень высоких процентных ставок, подход, основанный на электронных переводах, показывает, что уровень использования инноваций одновременно зависит от изменений как издержек, так и выгод.

В одной из своих следующих работ Дотси (Dotsey, 1985) развивает идею о том, что применение сложных схем управления денежными средствами, получившими распространение в 1970-х гг., влияет на спрос на деньги[57].

Традиционные модели спроса на деньги не учитывают это влияние и, как следствие, являются неправильно специфицированными. Стандартные модели рассматривают трансакционные издержки как экзогенную величину. По мнению Дотси, трансакционные издержки являются эндогенной переменной и определяются использованием той или иной схемы управления ликвидностью.

В работе оценивается спрос на депозиты до востребования на годовых данных (чтобы избежать влияния лагов на динамику денежной массы) за период с 1920 по 1979 г.[58] Дотси показывает, что в период с 1920 по 1965 г., когда технологические инновации не- существенны[59], спрос на депозиты до востребования является стабильной функцией. Соответствующая модель имеет вид:

LNDD = b0 + bLNCON + b2LNRSAV + b3LNRDD +

+b4LNRCP + b5LNPCR + b6LNWAGE + et,              (61) где LN означает натуральный логарифм, DD - депозиты до востребования в реальном выражении, CON - реальные затраты на потребление (этот показатель близок к переменной перманентного дохода), RSAV - средневзвешенная ставка процента (среднее из процента по сберегательным вкладам и ставки инвестиционных фондов открытого типа), RDD - конкурентная имплицитная ставка по депозитам до востребования, рассчитанная по методологии Кляйна (Klein, 1974), RCP - процент по коммерческим бумагам (векселям), PCR - переменная, отражающая относительную значимость использования кредита[60], WAGE - реальная усредненная зарплата (позволяет учесть ценность времени[61]).

Результаты оценки уравнения (61) представлены в табл. 4, колонка I. Все переменные значимы и имеют ожидаемые знаки. Отметим, что коэффициент при переменной потребления статистически меньше единицы, что означает экономию от масштаба. Стандартные тесты на стабильность модели (CUSUM, F-тест Чоу) не позволили отвергнуть нулевую гипотезу о стабильности.

Однако оценка уравнения (61) на данных за период 1920-1979 гг. (см. табл. 4, колонка II) приводит к результатам, значительно отличающимся от полученных ранее.

Существенны изменения в оценках свободного члена, коэффициентов при переменной потребления и реальной зарплаты. В новом уравнении остатки подвержены автокорреляции (статистика Дарбина-Уотсона равна 0.73), т.е. не являются белошумными, что может свидетельствовать о пропущенной переменной.

Кроме того, оцененное уравнение нестабильно, а прогностические свойства модели плохие. Модель предсказывает большее количество денег по сравнению с реально наблюдаемыми данными, особенно высоки ошибки предсказания с 1974 г. Дотси отмечает, что ошибка прогноза может быть связана с появлением новых способов управления денежными средствами. Включение переменной электронных переводов средств (electronic funds transfer, EFT) в уравнение спроса на депозиты до востребования решает проблему

§ 3. ЭМПИРИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ВЛИЯНИЯ ТЕХНОЛОГИИ ПЛАТЕЖЕЙ НА СПРОС НА ДЕНЬГИ

Результаты оценки Дотси (1985)

I

II

III

IV

V

Двухшаговый МНК

МНК

Выборка

1920-1965

1920-1979

1920-1979

1920-1979

1920-1979

CONSTANT

-1.34 (-2.73)**

1.33 (1.71)

-1.14 (-2.63)*

-1.08 (-2.49)*

-1.24 (-2.81)**

LNCON

0.79(10.49)**

0.31 (2.99)*

0.79(12.29)**

0.79(12.21)**

0.82(11.92)**

LNRSAV

-0.24 (-13.27)**

-0.25 (-8.04)**

-0.23 (-14.85)**

-0.21 (-14.84)**

-0.23 (-14.29)**

LNRDD

0.075 (2.86)**

0.12(2.51)*

0.077 (3.10)**

0.079 (3.18)

0.076 (3.04)**

LNRCP

-0.11 (-3.46)**

-0.11 (-1.82)

-0.10 (-3.50)**

-0.10 (-3.48)**

-0.10 (-3.52)**

LNPCR

-0.28 (-9.66)**

-0.30 (-5.69)**

-0.26 (-10.03)**

-0.26 (-9.70)**

-0.26 (-9.89)**

LNWAGE

0.36 (3.73)**

0.93 (6.17)**

0.39(4.56)**

0.40 (4.67)**

0.36 (4.15)**

EFT

-0.013 (-12.53)**

-0.013 (-12.76)**

-0.013 (-13.38)**

TREND

-0.013 (-0.73)

R2

0.9959

0.9840

0.99

0.99

0.99

D.W.

1.79

0.73

1.74

1.74

1.72

S.E.E.

0.0306

0.0589

0.0287

0.0293

0.0288

Примечание. В скобках указаны ґ-статистики, * - означает значимость на 5%, ** - значимость на 1%.

нестабильности регрессии. Предполагается, что фирмы могут влиять на трансакционные издержки перевода средств из депозитов до востребования в рыночные инструменты, инвестируя в возможности управления наличностью. Оптимальный уровень управления определяется в точке равенства предельных выгод и предельных издержек от использования новых схем. Предельные выгоды определяются как альтернативные издержки хранения средств в депозитах до востребования, умноженные на снижение объема депозитов до востребования вследствие дополнительной единицы управления наличностью.

Дотси опирается на следующую систему уравнений, характеризующую оптимальный выбор депозитов до востребования:

(62)

(63)

D,=a0 + ayt + a2rt + а3а(СМ1) + elt, см, = 00 + AT + A r, + A (MCt)+e2l,

где D - среднее значение реальных остатков по депозитам до востребования, Y - реальный доход, г - альтернативные издержки хранения депозитов до востребования, СМ - возможности по управлению денежными средствами, МС - предельные издержки пользования услугами по управлению денежными средствами («гедоническая» цена компьютерного и учетного офисного оборудования), e , e2 - ошибки.

Если показатель СМ является наблюдаемой величиной, то для оценки уравнений (62)-(63) можно применять двухшаговый МНК. В качестве прокси возможности по управлению денежными средствами Дотси использует число электронных переводов денежных средств (EFT). Предполагается, что число переводов пропорционально уровню услуг по управлению деньгами с постоянным коэффициентом пропорциональности k, т.е. EFT = kCM. Тогда для заданной связи между трансакционными издержками a и уровнем услуг, например, вида a(CM) =a0+aJ(a2+CM) и линеаризации около СМ=0, уравнения (62) и (63) могут быть переписаны следующим образом:

(64)

(65)

A = 7o + 7iT + YiT + (7з /к) EFT, + eu, EFT\\ = amp;A + к fly, + kf32rt + k/33MC, + ke2t,

где y0 = a0 +a3a0 +a3(a2 /a1), yx =ax и y3 = -a3(a1 /A).

Уравнение (64) может быть оценено обычным МНК, если выполняется условие E(e1te2t) = 0. Соответствующие результаты оценки представлены в табл. 4, колонка IV. Поскольку результаты оценки уравнения (64) обычным МНК и двухшаговым МНК (см. табл. 4, колонка III) крайне близки, есть основания полагать, что ошибки e1 и e2 некоррелированы.

Обратим особое внимание на тот факт, что результаты, представленные в табл. 4, колонки I и III, похожи, что свидетельствует в пользу модифицированной модели. Отметим, что в остатках уравнения отсутствует автокорреляция. В то же время тесты на стабильность уравнения не позволяют сделать однозначный вывод. Тем не менее Дотси склоняется в пользу устойчивости модифицированного уравнения спроса на депозиты до востребования.

Добавление дамми переменной, начиная с 1966 г. (см. табл. 4, колонка V), делается для проверки того, что значимость переменной электронных переводов не является следствием ложной корреляции. Включение дамми в модель незначительно влияет на результаты оценки (сравнение колонок IV и V), откуда можно заключить, что время не является значимой переменной. В пользу спецификации Дотси свидетельствуют хорошие прогностические свойства модели спроса на депозиты с учетом EFT. Включение переменной EFT позволило снизить среднюю абсолютную ошибку прогноза в два раза.

В работе Веннингера и Радеки (Wenninger, Radecki, 1986) исследуется проблема влияния возрастающего объема финансовых сделок на спрос на деньги, а также высказаны опасения относительно того, что показатель ВНП становится не слишком хорошим показателем, характеризующим объем трансакций в экономике. Вместо ВНП предлагается использовать показатель списаний со счетов до востребования (debits to checking accounts), поскольку он отвечает как за нефинансовые, так и за финансовые трансакции. Предполагается, что рост объема финансовых операций приводит к увеличению списаний и, как следствие, к росту спроса на денежный агрегат М1. Авторы стремятся найти связь между объемом финансовых сделок и списаниями со счетов и проверить, является ли показатель списаний более хорошей прокси-переменной для объема трансакций по сравнению с ВНП.

В работе было показано, что скорость обращения М1, измеренная при помощи показателя списаний со счетов до востребования, выше, чем скорость обращения М1 в случае, когда в качестве показателя трансакций используется ВНП. Это наводит Веннингера и Радеки на мысль о том, что многие финансовые трансакции (например, овернайт репо) имеют целью уменьшение средств на счетах до востребования. В отличие от обычных трансакций эти сделки лишь снижают показатель М1. Таким образом, сделки по управлению ликвидностью одновременно снижают М1 и увеличивают объем списаний. В работе также отмечается, что в 1982-1985 гг. показатель списаний рос в основном за счет депозитов до востребования, а агрегат М1 - за счет счетов NOW[62].

Авторы предлагают следующие прокси для объема трансакций в экономике:

  1. реальные списания (real debits);

Однако против данного показателя, по мнению Веннингера и Радеки, выступает тот факт, что большое число финансовых инструментов покупается без дебетования трансакционных счетов, входящих в М1. Кроме того, многие финансовые сделки, совершенные фирмой в течение дня, урегулируются до того, как с ее расчетного счета списываются деньги.

  1. объем торгов на финансовых рынках;
  2. долларовый объем расчетов в системе FedWire.

В результате эконометрического анализа авторы приходят к выводу, что поскольку значительная часть финансовых трансакций проводится с целью управления денежными средствами, такие трансакции не увеличивают спрос на деньги.

В работе также выделяются каналы положительной взаимосвязи между финансовыми трансакциями и М1, которые на сегодняшний день не являются существенными:

  1. поскольку у фирмы в течение дня могут иметь место неожиданные исходящие платежи и неприход средств, которые она ожидала, это приводит к ночным овердрафтам. При этом если у фирмы отсутствует договор с банком о кредитной линии, фирма вынуждена держать на своем счете больше средств в начале дня;
  2. чем выше объем трансакций, тем больший компенсационный остаток должны поддерживать фирмы в качестве оплаты за услуги банков. В то же время авторы отмечают, что фирмы переходят от практики поддержания компенсационного остатка к оплате в виде комиссии.

Хафер (Hafer, 1982) полагал, что изменения спроса на деньги в США в середине 1970-х гг. объясняются не исчезновением самого уравнения и связей между переменными, а единовременным сдвигом уровня спроса на деньги. Хафер оценивает уравнение спроса на безналичную составляющую агрегата М1 (депозиты до востребования, счет с обращающимся приказом об изъятии средств, автоматическая система перевода средств, паевые чековые счета в кредитных обществах) на квартальных данных с 1960 по 1979 г. Оценка спроса на все чековые депозиты, а не только на депозиты до востребования позволяет непосредственно проверить гипотезу о том, что финансовые инновации и регулятивные изменения, начавшиеся в 1970-х гг., стерли различия между различными видами трансакционных депозитов. Если последнее верно, то приростная связь между чековыми депозитами, реальным доходом и процентными ставками должна была измениться в 1970-х гг.

Общепринятое уравнение спроса на деньги, оцененное Хафером, имеет вид (в скобках указаны t-статистики):

ln(TCD/P) = -0.317 +0.059lnу, -0.025lnCPRt -

‘              (-261)              С8»)              T-422)              (66)

-0.044lnRCBt +1.021ln (TCD/P)

(-1.94)              \'              (21.43)              V              \'              h-b

где TCD - чековые депозиты, Р - дефлятор ВНП, у - реальный ВНП, CPR - процентная ставка по 4-6-месячным коммерческим бумагам, RCB - средневзвешенная из банковских процентных ставок.

Уравнение (66) характеризуется высоким R2 = 0.872, однако вызывает два вопроса. Первый - это существенное снижение эластичности спроса на депозиты по доходу (0.059) по сравнению с результатами на более ранней выборке. Второй вопрос касается коэффициента при лаговой зависимой переменной (1.021) - результата, не согласующегося со здравым смыслом. Так как столь высокое значение коэффициента[63] может интерпретироваться только как непрерывное приспособление агентами своих реальных остатков не к желаемому уровню, а от него[64]. Кроме того, Хафер ссылается на слабую прогностическую силу модели, а также на то, что F-тест отвергает гипотезу о стабильности коэффициентов модели (на 1%-м уровне значимости).

Все это свидетельствует о том, что взаимосвязь (66) не может интерпретироваться как функция спроса на деньги. Автор предполагает наличие сдвига в уравнении спроса на деньги и тестирует гипотезу о сдвиге в константе против предельных сдвигов (в углах наклона), оценивая стандартное уравнение спроса на деньги в первых разностях. В работе были получены следующие результаты (в скобках указаны t-статистики):

Aln(TCD/P) = 0.181 Лігу. -0.023 AlnCPR, -

V              \' h (2.91)              \'              (-3.30)              \'

-0.046 AlnRCB, +0.611 Aln (TCD/P) ,

(-1.69)              .              (6.37)              [65] \' Л-1              ,              (67)

R2 = 0.440.

Заметим, что уравнение (67) не содержит константу. При этом формальные тесты показывают, что уравнение приростного спроса на депозиты стабильно и что модель обладает хорошими прогнозными свойствами. Из этого Хафер заключает, что гипотеза о наличии сдвига в константе против гипотезы об изменении углов наклона не отвергается, и предлагает следующее уравнение, которое может быть интерпретировано как функция спроса на деньги (в скобках указаны t-статистики):

\\a(TCD/P), = - 0.472 + 0.019Z)l + 0.0861n у, - 0.021 In СРЯ,

V \' Н (-4.35)              (3.63)              (4.52)              \'              (-4.07)              \'              (68)

- 0.037In if СВ, + 0.906 lnfrCZJ/P). ,,

(-2.02)              (17.79)

R2 = 0.918, а D1 равна 1 для точек с 1960 г. по I квартал 1974 г. и равна 0 для остальной части выборки1. Полученные результаты ставят под вопрос влияние финансовых инноваций, институциональных изменений, неправильно измеренных денежных агрегатов и волатильности процентных ставок на спрос на деньги, поскольку перечисленные факторы должны ассоциироваться со сдвигами в углах наклона.

Милбурн и Мур (Milbourne, Moore, 1986) оценивали влияние финансовых инноваций в банковской сфере на спрос на денежный агрегат М1 в Канаде, используя модель частичного приспособления. В результате исследования авторы приходят к выводу, что предоставление пакета услуг по управлению ликвидностью крупным корпорациям в скором времени привело к устойчивому пропорциональному снижению спроса на деньги в начале 1976 г. Последующее распространение этих услуг на малый бизнес вновь привело к снижению спроса на деньги в 1981 г. с запозданием от 6 до 9 месяцев после начала предоставления услуг. Инновации для домохозяйств (ежедневное начисление процента по сберегательным вкладам с 1979 г. и появление чековых сберегательных счетов в 1981 г.) с запозданием в 9 месяцев, но весьма существенно повлияли на коэффициенты в уравнении спроса на деньги: первая из этих инноваций снизила эластичность спроса на деньги по проценту, а вторая увеличила эластичность по доходу и скорость приспособления к желаемому уровню денежных остатков.

Стефен Миллер {Miller, 1989), основываясь на своей работе 1986 г., предлагает следующее уравнение спроса на деньги М1 в США, оцененное на данных с I квартала 1960 г. по I квартал 1988 г. Основная идея этого уравнения состоит в корректной оценке сдвигов константы. Миллер выделяет 4 таких периода и, соответственно, включает в уравнение спроса на деньги 4 дамми переменные, отвечающие за эти сдвиги (DUM1, DUM2, DUM3, DUM4)[66]. Кроме того, в уравнение также вводятся дамми переменные на II и III кварталы 1980 г. (D802, D803). Оцененная функция спроса на деньги имеет следующий вид (в скобках указаны t-статистики):

ln(M/P) = -0.6693+0.2027lny, -0.0203lnRCP, -

V \'              \'lt;              (4.163)              (5.764)              \'              (4.173)              1

-0.0384ln RCB, +0.4921ln (M/P) -0.0330 DUM802 +

(2.171)              ‘ (5.456^              \' \

<< | >>
Источник: Синельникова-Мурылева,Елена Владимировна. Инновации в сфере денежных платежей и спрос на деньги в России / Е. Синельникова-Мурылева - М.: Издательство Ин-та Гайдара,2011. - 224 с.: ил.. 2011

Еще по теме § 3. Эмпирические исследования влияния технологии платежей на спрос на деньги:

  1. Оглавление
  2. Словарь терминов
  3. (Вступительная статья)
  4. Фридрих фон Хайек (Науек)
  5. Содержание
  6. Введение
  7. § 1. Инновации в сфере денежных платежей и их экономические последствия
  8. § 3. Эмпирические исследования влияния технологии платежей на спрос на деньги
  9. Валютный курс как сигнальная величина устойчивости валютной системы
- Авторское право - Аграрное право - Адвокатура - Административное право - Административный процесс - Антимонопольно-конкурентное право - Арбитражный (хозяйственный) процесс - Аудит - Банковская система - Банковское право - Бизнес - Бухгалтерский учет - Вещное право - Государственное право и управление - Гражданское право и процесс - Денежное обращение, финансы и кредит - Деньги - Дипломатическое и консульское право - Договорное право - Жилищное право - Земельное право - Избирательное право - Инвестиционное право - Информационное право - Исполнительное производство - История - История государства и права - История политических и правовых учений - Конкурсное право - Конституционное право - Корпоративное право - Криминалистика - Криминология - Маркетинг - Медицинское право - Международное право - Менеджмент - Муниципальное право - Налоговое право - Наследственное право - Нотариат - Обязательственное право - Оперативно-розыскная деятельность - Права человека - Право зарубежных стран - Право социального обеспечения - Правоведение - Правоохранительная деятельность - Предпринимательское право - Семейное право - Страховое право - Судопроизводство - Таможенное право - Теория государства и права - Трудовое право - Уголовно-исполнительное право - Уголовное право - Уголовный процесс - Философия - Финансовое право - Хозяйственное право - Хозяйственный процесс - Экологическое право - Экономика - Ювенальное право - Юридическая деятельность - Юридическая техника - Юридические лица -