авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |

Методология и эконофизический инструментарий моделирования и институциональной реализации экономического прогресса

-- [ Страница 4 ] --

получим в каждый конкретный фиксированный момент накопленным итогом

, (20)

где – эффективная маржа банка.

Для оценок, прежде всего, интересен стационарный режим, который в рамках вышеприведенных приближений (13)-(20) эквивалентен .

При анализируемых сильно зависимых ошибках оценивания проектов агентами мы обязаны в качестве предельной рассмотреть ситуацию работы КО с одним «грубо» ошибающимся модельным агентом, сосредоточившим весь суммарный капитал, и, следовательно, должны смоделировать значимую возможность «обнуления» как потоков вкладов, так и потока возвратов в любой фиксированный момент времени , что с учётом вышеприведённых реальных данных по относительным ошибкам оценивания (стр. 14) даёт для точечных случайных величин и дисперсии порядка .

В частном случае для некоррелированных нормальных , с диагональной ковариационной матрицей (20) сведется к:

, (21)

где – нормированная нормально распределенная случайная величина.

Для того чтобы эта величина с вероятностью порядка 0,99 была неотрицательна, требуется выполнение условия

, (22)

где – взаимоувязанные величины.

Выбирая годичный вариант дискретизации для некризисных российских условий, можно приблизительно зафиксировать и преобразовать соотношение (22) к неравенству на N (число лет):

. (23)

Соответственно .

Т.е. в этом варианте КО выходит с вероятностью P 0,99 на режим гарантированных положительных накопленных итогов через 49 лет. Разумеется, в данной модели некоторые условия (например, = 0,02) более жесткие, чем в реальной жизни. Тем не менее, выполненный вероятностный анализ, так же как и вышеприведенные классические оценки компенсации рисков, показывают, что риски случайных колебаний потоков вкладов очень в небольшом диапазоне могут быть компенсированы эффективной маржой, т.к. ее рост ограничен влиянием на систематическую составляющую потока .

В рамках развитой модели и приближённого описания потоков КО по (13) – (20) учёт любых иных уровней зависимостей ошибок оценивания по агентам и времени не вызывает затруднений.

Следует также заметить, что с точки зрения как статистики, так и бизнес-анализа следовало потребовать не просто накопленной неотрицательности потока (Q), но неотрицательности случайного вектора по (18) во всех временных точках. Это условие (всюду неотрицательность в N-мерном пространстве) выполняется при существенно более высоких требованиях, чем по формуле (23).

Соотношения (13)-(23), которые демонстрируют невозможность компенсировать риски больших колебаний потоков вкладов, управляя только маржой, являются теоретической основой эффективного залога, в частности, ипотеки.

В четвертой главе «Ипотека и строительные сберегательные кассы как системы снижения компенсирующего процента» рассмотрено, с позиций вероятностно-статистической модели рынка, стабилизирующее воздействие государства на кредитную систему. Общая теория вопроса представлена в работах В.М. Полтеровича, О.Ю. Старкова, а также Н.Б Косаревой, М.П. Логинова, Н.С. Пастуховой, Н.Н. Рогожиной, Е.Ю. Фаермана, С.Р. Хачатряна и др. В главе 4 проанализирована работа ипотечных институтов и строительно-сберегательных касс (далее – ССК) в условиях больших колебаний потоков вкладов.

Результаты расчётов по моделям, изложенным в главе 3, продемонстрировали практическую невозможность массового беззалогового кредитования при больших ошибках оценивания рыночной стоимости проектов, что в условиях переходных экономических систем практически неизбежно.

Схема анализа рисков для ипотечных кредитных организаций не отличается принципиально от общей схемы оценок рисков, изложенной в главе 3. Качественно очевидно, что если залог не достаточен для полной компенсации невозврата, то, по существу, мы возвращаемся ко всем проблемам беззалогового кредитования на меньшую сумму выданного кредита. Отсюда требование в условиях возможных сильно коррелированных ошибок в оценках рыночной стоимости недвижимости - не прикрываться законами больших чисел, а рассматривать риски работы с одним агентом в условиях реальной для России относительной ошибки оценивания рыночной стоимости недвижимости в пределах [0,1-0,3], что для устойчивости кредитной системы в целом предполагает нормативный запрет или ограничение на допустимые отношения кредита к залогу, аналогичные правилам типа «трёх сигма» в теории измерений. В работе представлены соответствующие формулы и оценки, а также экспериментальный материал по ипотеке России до кризиса и в период кризиса, качественно хорошо согласованный с развитой моделью.

При анализе рисков дефолта ССК мы не можем применить стандартные оценки для КО, т.к. для ССК существует неразрывная кредитно-депозитная связь для каждого вкладчика, которая, по существу, задается депозитно-кредитным планом. Трудность непосредственного анализа рисков для ССК связана с большим количеством допустимых планов и случайных отклонений от них. В развитых стационарных системах её обходят имитационным моделированием всех возможных планов. Учитывая, что на старте мы в любом случае не располагаем информацией о поведении российских вкладчиков, достаточной для построения адекватных имитационных моделей ССК, представляется оправданной приближённая аналитическая оценка рисков. При этом простейшая детерминированная трехточечная модель нормального вкладчика ССК имеет вид:

, (24)

где 1 – вклад в момент (t = 1) начала плана, (Г) – господдержка, –2 – кредит, выданный ССК вкладчику в должный момент времени (t=2), (–Г) – прибавка кредита, отражающая условие «неприсвоения» ССК господдержки, 1+ – возврат кредита с маржой в момент окончания плана (t = 3).

Во всех реально существующих ССК допускаются так называемые «друзья вкладчиков», т.е. люди, не использующие права на кредит, а ограничивающиеся накоплением с господдержкой. Для них простейшая трехточечная модель примет вид:

(25)

С учетом представленной в работе потоковой модели приведение всех возможных многоточечных планов в области устойчивости к трехточечному, по сути, сведется к оценке эффективных  и. В частности, задержка в предоставлении кредита в связи с риском общей-119 и . В частности, задержка в предоставлении кредита в связи с риском общей-120. В частности, задержка в предоставлении кредита в связи с риском общей несбалансированности ССК эквивалентна увеличению и для вкладчика, и для ССК с соответствующей реакцией на неё.

Если предположить, что а – доля нормальных вкладчиков и (1–а) – доля «друзей» по (24), (25), сводное трехточечное приближение ССК примет вид:

. (26)

Если мы располагаем некоторым потоком вкладов во времени (t), то в рамках предложенной трехточечной модели ССК и развитого в работе формализма итоговый поток финансовых результатов ССК f(t) может быть представлен в виде

, (27)

где R – плановая матрица, – вектор потока вкладов.

(28)

Модель (27), прежде всего, может быть применена для оценки оптимальной маржи и необходимой господдержки в неслучайном варианте, т.к. R() по определению, а поток вкладчиков также зависит от соотношения и внешнего приведенного банковского кредитного процента .

Учитывая, что в России ССК не существуют, целесообразно воспользоваться для грубой оценки этих зависимостей данными [15], полученными в других странах, в частности, в Германии. Такие же зависимости характерны и для других стран, где функционирует ССК.

В относительных единицах кусочно-линейная модель нормированного случайного потока вкладов, соответствующая предоставленным данным, будет иметь вид:

, (29)

где – среднее значение эффективного внешнего кредитного процента, который при годичной дискретизации для приведенных немецких данных составляет 0,05 и для России должен варьироваться в диапазоне 10-6%; = [1, 2... N] – векторный натуральный ряд; – вектор случайных колебаний внешнего кредитного процента за время работы ССК, который для немецких данных нормально распределён со средним квадратичным отклонением (СКО) 0,008. Приемлемое для России СКО составляет 0,01. Однако следует отметить, что работа ССК предполагает независимую фиксацию кредитного и депозитного процентов на весь срок контракта, в связи с чем, планируемое в РФ плавное изменение внешнего процента от 10% до 6% вносит дополнительный вклад в отклонение , что может быть учтено формальным увеличением СКО до уровня 0,02.

Несмотря на частный характер аппроксимации (29), ее можно использовать для достаточно общих суждений, т.к. она соответствует общей гипотезе о значимой коррелированности в поведении агентов.

С учетом (28), (29) и справедливым с точностью да краевых эффектов [4] соотношением

, (30)

накопленный в некоторый момент времени суммарный поток приближенно равен:

. (31)

Из (31) может быть вычислено оптимальное в смысле математического ожидания зафиксированной договором маржи ССК при фиксированном :

. (32)

Прямым следствием для России, как и для любой страны с высокой инфляцией и, значит, большим внешним для ССК процентом – , является рекомендация законодательно ограничить допустимые значения , т.к. оптимальная для ССК маржа может оказаться сильно ущемляющей вкладчиков.

При тех же приближениях для случайных колебаний потока вкладов имеет место соотношение:

(33)

Тогда итоговый к t = результат с вероятностью P 0,99 будет заключен в интервале:

. (34)

Оптимальное для отрицательной границы интервала (в некотором смысле, наилучшее значение для наихудшей реализации случайных колебаний потока) для  незначимо отлично от (32). В «стационарном» варианте сравнение рисков ССК с-149 незначимо отлично от (32).

В «стационарном» варианте сравнение рисков ССК с рисками обычных КО на том же уровне приближений дает для ССК оценку:

, (35)

где – маржа ССК, – среднее квадратичное отклонение потока вкладов.

Принципиальное отличие (35) от аналога для обычных КО состоит в том, что совмещение (хотя и с временным лагом) вкладчика и получателя кредита обеспечивает частичное «вычитание» погрешностей. Соответственно, условие выхода с P 0,99 на режим стабильной неотрицательности для ССК при тех же приближениях по , что и для обычных КО дает:

. (36)

Представленный анализ демонстрирует фундаментальную причину высокой стабильности ССК, что практически проявилось, например, в том, что в послевоенных Германии и Австрии не было зарегистрировано, в отличие от банков, ни одного случая банкротств ССК.

Далее в работе для ССК специально рассмотрены 3 группы рисков: риски, связанные с незапланированными государственными расходами при осуществлении государственной поддержки строительных сберегательных вкладов; риски «обманутых ожиданий» вкладчиков в связи с ростом цен на жилье и риски, связанные с перетоком денег Банк – ССК с использованием больших массивов экспериментальных данных. Показано, что риски второго и третьего типов незначимы, а риск первого типа – управляемый.

В пятой главе исследования «Законодательная реализация результатов использования эконофизического и экономико-математического инструментария исследования экономики рынков» приведены отдельные положения некоторых федеральных законов Российской Федерации, которые были разработаны на основе положений и моделей, содержащихся в диссертационном исследовании.

Многие из них законодательно зафиксированы и используются уже десятилетие и в этом смысле прошли достаточно мощную проверку практикой.

В разделе 5.1 предметом рассмотрения является и хронологически, и идеологически первая редакция закона ФЗ-88 «О государственной поддержке малого предпринимательства»7 от 14.06.1995 г. В рамках развитой вероятностно-статистической модели ключевое значение имеет максимально широкое определение субъектов малого предпринимательства, меры по их декорреляции и системы мер и институтов форсированного роста числа малых предприятий.

В первой главе анализировалось катастрофическое влияние корреляций в оценках и действиях агентов – на эффективность экономической системы. Там же было показано, что источником корреляций может быть участие государства (или любого иного крупного собственника) в капитале агентов. Теряя независимость, они перестают выполнять важную для рынка функцию обеспечения измерения рыночных стоимостей дополнительной независимой информацией. В связи с этим в законе о господдержке малого предпринимательства введены прямые ограничения на доли иных лиц. «Под субъектами малого предпринимательства понимаются коммерческие организации, в уставном капитале которых доля участия Российской Федерации, субъектов Российской Федерации, общественных и религиозных организаций (объединений), благотворительных и иных фондов не превышает 25%, доля, принадлежащая одному или нескольким юридическим лицам, не являющимся субъектами малого предпринимательства, не превышает 25%... В случае превышения малым предприятием установленных ограничений данное предприятие лишается льгот, предусмотренных действующим законодательством...».

Во второй главе показано, что в переходных экономиках действенным методом форсированного роста эффективных малых предприятий являются налоговые преференции. В связи с чем, в первой принятой редакции закона ФЗ-88 были зафиксированы нулевые ставки по налогу на прибыль для малых предприятий и право на ускоренную амортизацию. С учетом анализа в главе 2 влияния на прогресс иных налогов – более общие налоговые преференции закреплены в законе «Об упрощенной системе налогообложения для малых предприятий», первый проект которого также был разработан автором.



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.