Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
 
 
 
Проблемы современной экономики, N 2 (30), 2009
МОЛОДЫЕ СПЕЦИАЛИСТЫ
Субботницкий Д. Ю.
аспирант кафедры экономической кибернетики Санкт-Петербургского государственного университета

Дефолт ГКО: 10 лет спустя. моделирование изменения доходности государственных обязательств в 1998 году
При исследовании финансовых рынков в условиях кризиса достаточно сложно получить числовые оценки вероятностей вариантов изменения рассматриваемых показателей (доходности, совокупной задолженности). В случае, если рынок нестабилен, одним из возможных вариантов его анализа является использование экспертных оценок, которые, как правило, могут рассматриваться в качестве нечисловой, неточной и неполной информации. Для арифметизации мнений экспертов предлагается использовать метод рандомизированных вероятностей (на примере рынка государственных краткосрочных обязательств в 1998 г.). Для получения прогноза по доходности государственных облигаций в статье используется модификация метода, предполагающая использование в качестве альтернатив развития системы непересекающихся числовых интервалов, в которых может изменяться рассматриваемый показатель
Ключевые слова: рандомизация неопределенности, нечисловая информация, неточная информация, неполная информация, рынок государственного долга, финансовый кризис

С момента финансового кризиса 1998 г. прошло уже более десяти лет, но он по-прежнему остается одним из наиболее значимых экономических феноменов в истории современной России. Современные тенденции на финансовом рынке заставляют вновь взглянуть на дефолт 1998 г., постараться понять причины, которые его вызвали и проанализировать последствия для экономики России. Говорить о неизбежности кризиса уже после того как он произошел несложно – ведь, вероятно, были возможны некоторые другие варианты развития финансовой системы, другие решения правительства, другой ход кризиса. Однако эти варианты не были реализованы, а потому, очевидно, не могут быть проанализированы в том смысле, в каком можно исследовать реально произошедшее событие. В связи с этим, достаточно интересно попытаться смоделировать развитие рынка государственного долга на основании информации, находившейся в распоряжении исследователей перед кризисом и попытаться понять, можно ли было, используя данные, полученные от экспертов, предсказать кризис системы государственных краткосрочных обязательств (ГКО). В данном случае мы не говорим об использовании инсайдерской информации – в том смысле, в каком она понималась в то время, она, скорее, сама была реальностью, действием, пусть еще и не реализованным. Обладателям такой информации заниматься прогнозированием вариантов развития российских финансов в 1998 г. не было нужды, поэтому воспользуемся доступными данными из открытых источников и постараемся понять: предполагали ли исследователи перед кризисом, что он возможен и когда, а также как изменялись их взгляды по мере приближения к дефолту (дата которого, очевидно, нам уже известна). Безусловно, сами эксперты того периода могли пользоваться данными не только открытых источников, но вряд ли открыто публиковали такие сведения. В этом смысле особый интерес представляют логические конструкции, описывающие видение авторами вариантов развития системы ГКО, опирающиеся часто на их личный опыт, который, как известно, часто трудно формализовать (вспомним, например, концепцию личностного знания М. Полани).
При анализе вариантов развития финансовой системы в будущем можно пойти несколькими путями. Например, можно рассмотреть варианты действий различных групп агентов на рынке и попытаться предсказать, в каком состоянии окажется система в случае, если каждой из выделенных групп будет выбран тот или иной вариант (в простейшем случае оценить вероятности дефолта и сохранения относительной стабильности в рассматриваемый период) [14]. Другой вариант связан с попыткой прогнозирования конкретных значений рассматриваемого показателя, т.е. насколько, по мнению экспертов, изменится значение рассматриваемого показателя (в нашем случае – доходности государственных облигаций) через определенный промежуток времени. Мнения экспертов редко носят точный характер. Как правило, они сводятся к сравнительным суждениям, определению некоторых диапазонов, в котором, по их мнению, может изменяться показатель. Причем эти диапазоны в большинстве случаев различны. Одним из возможных методов оперирования с экспертной информацией является метод рандомизированных вероятностей (МРВ) [6].
Рассмотрим вкратце основные идеи метода. Предположим, что исследователю известно состояние рассматриваемого финансового рынка в текущий момент времени (безусловно, это является определенной абстракцией – полной информацией о подобных сложных системах обладать невозможно). Будем считать, что исследователь может выделить ряд взаимоисключающих альтернатив
Описанная выше ННН-информация дает возможность ограничить множество всех возможных векторов вероятностей до множества допустимых (на основании полученной от экспертов информации ) векторов вероятностей . Применяя процедуру рандомизации выбора вектора вероятностей , уже из более узкого множества , получим случайный равномерно распределенный на вектор [6]. Его элементы , являются случайными величинами для каждой из которых можно рассчитать математическое ожидание (оценку вероятности осуществления -го варианта) и стандартное отклонение , понимаемое как мера точности полученной оценки [20].
Идея модификации метода для прогнозирования изменений исследуемого показателя заключается в следующем: предположим, что мы можем выделить несколько непересекающихся интервалов (которые можно уподобить альтернативам ). Показатель может принимать любое значение из этих промежутков с равной вероятностью. Эксперт рассматривает эти интервалы как различные варианты развития событий и оценивает вероятности того, что показатель примет значение, принадлежащее одному из этих интервалов, используя имеющуюся у него информацию, что дает нам возможность использовать МРВ [15].
Как правило, исследователь не может различить значительное число вариантов, поэтому в наших рассуждениях ограничимся случаем с тремя интервалами. Будем считать, что случайное значение характеристики в течение следующего периода будет изменяться в диапазоне
Применим теперь рассмотренный метод для моделирования вариантов изменения показателя средней доходности на рынке ГКО. До середины мая 1998 г. на рынке ГКО сохранялась относительная стабильность, однако уже 12 мая доходность ГКО выросла сразу на 8% (до этого – с начала мая - она также росла, хотя и не столь быстрыми темпами), достигнув величины в 33% [1]. Центральный банк был вынужден отказаться от финансирования системы за счет новых выпусков ГКО, что привело к усилению негативных ожиданий инвесторов (особенно иностранных) – 18 мая доходность превысила 50%, увеличившись за день на 14%. Стало очевидным, что система вступила в полосу острого кризиса и преодолеть его можно только жесткими мерами [8]. Расчеты реальной средней доходности были проведены на основании данных Центрального Банка РФ. На их основании был построен следующий график:
Рис. 1. График динамики средней доходности ГКО в январе-августе 1998 г.
Представим себя на месте инвестора, имеющего вложения на рынке ГКО. Нам необходимо предсказать изменение доходности ГКО, чтобы понять, будет ли усиливаться кризис, или система временно стабилизируется. Анализ будем проводить в два этапа (на две контрольные точки). В качестве промежутка прогнозирования будем рассматривать квартал. Следовательно, в качестве одной точки возьмем конец трехмесячного периода (т.е. середина августа 1998 г.), в качестве другой – середину интервала (конец июня - начало июля). Выбор интервала связан с тем, что на подобном промежутке можно делать достаточно обоснованный прогноз (эксперты обладают значительным объемом информации), кроме того, еще раньше многие эксперты говорили о возможном глубоком кризисе системы или ее крахе в конце лета 1998 г. [10].
Расчеты будем проводить в среде ОСППР «АСПИД-3W» [18] (подробное описание см. в [5]). Будем рассматривать три возможных сценария развития ситуации на рынке, условно назовем их оптимистическим, нейтральным и пессимистическим. Отметим, что резкий рост доходности ГКО будет рассматриваться нами как негативное явление (для экономики страны), однако для многих игроков на рынке (особенно владевших инсайдерской информацией) именно такой вариант развития событий был предпочтительным [4]. Так что уже с этой точки зрения наш подход не может быть признан бесспорным, как учитывающий интересы только определенной группы населения (хотя и численно преобладающей, но не самой влиятельной) [3].
Сначала рассмотрим возможное развитие ситуации на первую контрольную точку (конец июня – начало июля). В качестве оптимистического сценария будем рассматривать вариант с возвращением доходности ГКО к предкризисному значению (20-40%), что, при условии жесткой монетарной политики Центрального банка и отказе от выпуска новых ГКО, могло бы привести к временной стабилизации системы и приостановить ее распад [7]. Нейтральным вариантом будем считать ситуацию, при которой доходность ГКО стабилизировалась бы на уровне 40-60%, причем имелась бы тенденция к ее снижению (Правительству удалось бы убедить инвесторов, особенно – зарубежных в надежности системы и способности России выполнять свои обязательства по внутреннему долгу) [11]. Пессимистическим будем называть вариант, при котором доходность ГКО не удастся удержать на уровне менее 60% [12]. Это означает, что Правительство фактически потеряло контроль над рынком государственного долга [16].
На развитие рынка ГКО в тот период влияла целая совокупность факторов, рассмотреть каждый из них в отдельности вряд ли возможно, поэтому остановимся только на нескольких основных. Наиболее эффективным действием Правительства был бы отказ от прежней политики «валютного коридора» для рублевого курса доллара [16], что привело бы к росту этого курса и постепенно снизило бы реальную задолженность государства перед вкладчиками [2]. Другим возможным действием Правительства была реструктуризация долга по ГКО (установление некоторого наивысшего уровня доходности, при превышении которого Правительство просто не выплачивало бы сверхдоходы инвесторам) [9]. Подобное действие едва ли не более радикально, чем отмена валютного коридора, а потому малоприемлемо для руководства страны, склонного, скорее, к сохранению status quo, чем к преобразованиям [15]. Более характерным для Правительства, в частности – Центробанка, было применение определенных тактических регулятивных шагов по поддержанию стабильности рынка ГКО [8]. Среди них наиболее очевидным было изменение ставки рефинансирования Центробанка, в данном случае – воздействие на межбанковский рынок путем ее увеличения [17]. Предпочтительность подобного средства для Правительства заключалась в том, что, в случае прекращения кризиса и падения доходности, ставку можно было бы вернуть к докризисному уровню административным путем, в то время как «вернуть назад» курс рубля, в случае отмены валютного коридора вряд ли было бы возможно [7].
Введем условные обозначения для описанных вариантов развития событий. Обозначим пессимистический вариант как (его вероятность – ), нейтральный вариант – как (вероятность ), оптимистический – (вероятность, соответственно, ). На основании использования экспертных оценок можно сделать вывод, что пессимистический сценарий развития ситуации наиболее вероятен, о чем писали многие специалисты, в частности – С. Глазьев [4], а нейтральный более реален, чем оптимистический. Вероятность оптимистического сценария крайне невысока, в то время как пессимистический вариант более вероятен, чем остальные сценарии, вместе взятые. Запишем приведенные рассуждения в виде системы неравенств
Мы получили оценку прогнозируемой доходности в 62,91%, что более оптимистично по сравнению с реальным значением (в конце июня – начале июля доходность, в основном, колебалась в промежутке 70-90%).
На данном этапе мы получили прогноз возможного уровня доходности ГКО в конце июня 1998 г. Предположим теперь, что нам необходимо рассмотреть возможную ситуацию в системе ГКО по состоянию на середину августа, основываясь на том, что к первой контрольной точке был реализован один из трех рассмотренных выше сценариев развития событий. Ограничимся здесь рассмотрением случая, когда ситуация на рынке в мае-июне развивалась по негативному сценарию. В условиях непрерывного кризиса на протяжении двух месяцев общеэкономическая ситуация значительно осложнилась бы [2]. Среди характеристик ситуации в финансовой сфере можно отметить банковский кризис, вызванный нестабильным положением на рынке [1], пессимистичные ожидания инвесторов на рынке ГКО [3], усугубление промышленного спада и падение доверия к России на внешнем рынке [11]. Рынок государственного долга характеризовался бы резкими скачками доходности: падения в результате действий Правительства (повышение ставки рефинансирования, соответствующие заявления государственного руководства, оказывающие, правда, все меньше воздействия) и все более резкие скачки, связанные с исчерпанием эффекта от очередного изменения ставки рефинансирования, негативными известиями с внутреннего рынка и недоверием инвесторов [9]. Переломить сложившиеся тенденции в рассматриваемой фазе кризиса представляется практически невозможным [13]. Поэтому наиболее реальной представляется альтернатива A11 (реализация пессимистического сценария, характеризующаяся вероятностью p11), абсолютно доминирующая над другими сценариями: A12 (вероятность p12) и A13 (вероятность p13). С другой стороны, в случае, если Правительство, опасаясь роста массовых протестных настроений, пошло бы на значительные уступки общественному мнению, существовала бы вероятность того, что до конца лета удалось бы удержаться в рамках нейтрального варианта (что не исключает краха системы в дальнейшем) [13]. Оптимистический вариант в таких условиях представляется практически нереальным. Запишем приведенные выше рассуждения в виде системы неравенств
На основании полученных результатов можно говорить о том, что в случае использования экспертных оценок было возможно предсказать кризис рынка государственных облигаций уже примерно за три месяца до дефолта 17 августа 1998 г. Следовательно, инвесторы в тот период могли сделать вывод о том, что ситуация на рынке ГКО усложнится и правительству будет все труднее выполнять свои обязательства как перед отечественными вкладчиками, так и нерезидентами. С другой стороны, хотелось бы подчеркнуть условность наших рассуждений, позволяющих составить лишь общее представление о возможных вариантах изменения доходности ГКО и получить предварительные оценки вероятностей осуществления этих вариантов.
Согласно нашему предположению, доходность ГКО при неблагоприятном сценарии возрастет к середине августа до 149,29%, т.е. к концу лета начнется фактический крах системы ГКО (выплачивать 150% годовых на протяжении сколько-нибудь продолжительного периода времени, очевидно, невозможно).


Литература
1. Баженова Е. Кризис в пользу инвесторов // Коммерсантъ-daily. - 1998. - 10 июня. - С.4.
2. Баранов Г. Сеанс финансовой магии с последующим разоблачением // Коммерсантъ-daily. - 1998. - 27 мая. - С.1.
3. Галиев А. Запах денег успокаивает рынки // Эксперт. - 1998. - №23. - С.10-11.
4. Глазьев С. Центральный банк против промышленности России // Вопросы экономики. - 1998. - №1. - С.16-33; №2. - С.37-51.
5. Колесов Д.Н., Михайлов М.В., Хованов Н.В. Оценка сложных финансово-экономических объектов с использованием системы поддержки принятия решений АСПИД-3W. - СПб.: ОЦЭиМ, 2004. - 64 с.
6. «Колесов Д.Н., Хованов Н.В., Юдаева М.С. Оценка вероятностей вариантов развития финансово-экономических систем // Вестн. С.-Петерб. ун-та». Сер. 5. - 2007. - Вып. 1. - С. 130-140.
7. Кулакова Н. ЦБ и первичные дилеры // Коммерсантъ-daily. - 1998. - 26 мая. - С.4.
8. Митяев Д. Экономическая политика при возврате к мобилизационной модели развития // Рос. экон. журн. - 1998. - №3. - С.11-27.
9. На фондовом рынке все больше “черных” дней // Коммерсантъ-daily. - 1998. - 27 янв. - С.5.
10. Ованесов А. Есть ли противоядие от фондового кризиса? //Рынок ценных бумаг.- 1998. - №5. - С. 56-60.
11. Плаксин И. Ведомости: Центробанк упростит доступ нерезидентов к облигационным займам субъектов РФ // Коммерсантъ-daily. - 1998. - 25 февр. - С.4.
12. Российский рынок акций на 90% зависит от рынка государственного долга. Интервью с Д.Васильевым // Рынок ценных бумаг. - 1998. - №14. - С. 20-24.
13. Самсон И. Придет ли Россия к рыночной экономике? // Вопр. экономики. - 1998. - №8. - С.124-136.
14. Субботницкий Д.Ю. Использование экспертных оценок при прогнозировании развития сложных систем //Современные аспекты экономики. - 2007. - №4(117). - С.168-182.
15. Субботницкий Д.Ю. Оценка вариантов динамики совокупной задолженности на рынке российских ГКО в 1998 году // Анализ, моделирование, управление, развитие экономических систем: Труды II Международной школы-симпозиум АМУР-2008. - Симферополь, 2008. - С.240-246.
16. Титов В., Кантеров К. Пирамидальный синдром // Эксперт. - 1998. - №24. - С. 7.
17. Уринсон Я. Какая промышленная политика нам по карману // Эксперт. - 1998. - №6. - С. 8.
18. Хованов К.Н., Хованов Н.В. Система поддержки принятия решений АСПИД-3W (Анализ и Синтез Показателей при Информационном Дефиците). Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 960087 от 22.03.1996. Российское агентство по правовой охране программ для ЭВМ, баз данных и топологии интегральных микросхем. - М.: 1996.
19. Hovanov N., Yudaeva M., Hovanov K. «Multicriteria estimation of probabilities on basis of expert non-numeric, non-exact and non-complete knowledge // Abstracts of 18-th International Conference on Multiple Criteria Decision Making». - Chania (Greece), June 19-23, 2006. - P.102.
20. Hovanov, N. et al. Multicriteria estimation of probabilities on basis of expert // European Journal of Operational Research. (2007), doi: 10,1016/j.ejor.2007.11.018.

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2020
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия