Найти тему

Инфляция в России: как её провоцирует денежно-кредитная политика

Инфляция, рост цен товаров или активов, является одним из ключевых по­ка­за­те­лей, характеризующим состояние народно-хозяйственной системы.

Согласно п. 15.108 SNA-2008 (Система национальных счетов 2008, совместный до­кумент ООН, Европейской комиссии, МВФ, ОЭСР, Всемирного банка), су­щест­ву­ет четыре типа индексов инфляции:

индексы потребительских цен (ИПЦ),

индексы цен производителей (ИЦП),

индексы экспортных цен (ИЭЦ) и

индексы импортных цен (ИИЦ).

При этом индексы экспортных цен рассчитываются на условиях франко-борт (то есть, по ценам на момент погрузки на транспортное средство), в то время как ин­дексы импортных цен могут рассчитываться как на условиях франко-борт, так и с учётом фрахта и страховки.

Дефлятор ВВП формируется на основе всех этих индексов.

Традиционно инфляцию разделяют на монетарную инфляцию и инфляцию из­дер­жек. Моделирование монетарной инфляции, вызванной инструментами де­нежно-кредитной политики, представляет собой относительно простую за­да­чу: рост предложения денег снижает их относительную ценность, приводя к рос­ту цен. Ограничительная денежно-кредитная политика (будь то продажа ценных бу­маг из портфеля эмитента денег, будь то повышение процентной ставки, будь то ревальвация национальной валюты при режиме фиксированного обменного кур­са) снижает кредитование и финансируемый им спрос, приводя к снижению цен. Именно на этой идее и основана политика инфляционного таргетирования, в рамках которой Центральный банк повышает уровень процентных ставок для парирования действительного или ожидаемого роста инфляции.

Сложнее моделирование инфляции издержек, в рамках которого не­об­хо­ди­мо решать следующие задачи:

определить механизмы импорта инфляции;

решить задачу о разделении долго- и краткосрочного периода: ин­вес­ти­ции и текущее потребление по-разному влияют на инфляцию и по-раз­но­му определяются факторами денежно-кредитной политики;

значительное влияние на инфляцию издержек оказывает об­ще­сис­тем­ный уровень риска: присущий народно-хозяйственной системе уровень кре­дитного риска, финансовые дисбалансы в народном хозяйстве, во­ла­тиль­ность валютного курса.

Повышение Центральным банком процентных ставок приводит к росту издержек предприятий, что заставляет их компенсировать через повышение цен. Именно в рамках этой идее будут проанализированы причинно-следственные связи инфляции в Российской Федерации.

Как повышение процентных ставок вызывает инфляцию: статистический анализ

Пример зависимости помесячной инфляции потребительских цен в Рос­сий­ской Федерации от изменения уровня процентных ставок в пред­шест­ву­ю­щий инфляции месяц приведён на рисунке 1.

-2
Рисунок 1. Зависимость инфляции потребительских цен в   Российской Федерации от изменения процентных ставок в предшествующие месяцы
Рисунок 1. Зависимость инфляции потребительских цен в Российской Федерации от изменения процентных ставок в предшествующие месяцы

Представленная зависимость означает, что рост процентных ставок пред­шест­вует инфляции. Полученный результат может быть интерпретирован дво­я­ко:

рост процентных ставок заставляет производителей и продавцов пе­ре­к­ла­дывать возрастающие издержки на потребителей путём повышения цен; то, что этот эффект наблюдается, означает неэффективность по­ли­ти­ки инфляционного таргетирования, которая построена на пред­по­ло­же­нии, что рост процентных ставок оказывает понижающее давление на спрос и, тем самым, влечёт понижение цен;

рост процентных ставок «предсказывает» инфляцию, и в тех случаях, ког­да это повышение процентных ставок было вызвано действиями в рам­ках денежно-кредитной политики, эта инфляция оказывается мень­ше «изначально ожидаемого» уровня; такая интерпретация «спасает» по­литику инфляционного таргетирования, но требует измерения ожи­да­емой, но никогда не реализуемой инфляции, исходит из не­о­клас­си­чес­ких предположений асимметрии информации.

В рамках предположения об инфляции издержек естественно учесть раз­ное влияние разного по величине изменения процентных ставок. Например, их не­значительные колебания могут не влиять на инфляцию, в то время как су­щест­вен­ные изменения ставок могут её обуславливать. В частности, всплески ин­фля­ции на рубеже 2014—2015 годов и в марте 2022 года подозрительно совпали с ис­теричным повышением ключевой процентной ставки Банка России (рисунок 2).

Рисунок 2. История помесячной инфляции в Российской Федерации (источник — Росстат)
Рисунок 2. История помесячной инфляции в Российской Федерации (источник — Росстат)

Для выделения такого влияния целесообразно применение аппарата кри­вых мощности. Такие кривые строятся следующим образом.

1. Упорядочиваются пары значений <объясняющий фактор, инфляция> по воз­растанию объясняющего фактора.

2. Определяется, какая доля накопленной инфляции объяснена объ­яс­ня­ю­щим фактором меньше заданного.

Отношение площади между диагональю и построенной по объясняющему фактору кри­вой к площади между диагональю и кривой, построенной по самóй инфляции, по­казывает, насколько объясняющий фактор эффективно прогнозирует ин­фля­цию. Это отношение обозначено AR (accuracy ratio, коэффициент точности). Ин­тер­валы разной силы влияния объясняющего фактора можно выделить путём ана­лиза интервалов постоянства и изменения наклона построенной кривой.Для выделения такого влияния целесообразно применение аппарата кри­вых мощности. Такие кривые строятся следующим образом.

1. Упорядочиваются пары значений <объясняющий фактор, инфляция> по воз­растанию объясняющего фактора.

2. Определяется, какая доля накопленной инфляции объяснена объ­яс­ня­ю­щим фактором меньше заданного.

Отношение площади между диагональю и построенной по объясняющему фактору кри­вой к площади между диагональю и кривой, построенной по самóй инфляции, по­казывает, насколько объясняющий фактор эффективно прогнозирует ин­фля­цию. Это отношение обозначено AR (accuracy ratio, коэффициент точности). Ин­тер­валы разной силы влияния объясняющего фактора можно выделить путём ана­лиза интервалов постоянства и изменения наклона построенной кривой.

Коэффициент точности интерпретируется по аналогии с базельскими ре­ко­мендациями по моделированию кредитного риска следующим образом:

значение до 20 % показывает неспособность показателя предсказать ин­фляцию (красная зона);

значение от 20 до 40 % показывает слабую предсказательную силу (ян­тар­ная зона);

значение свыше 40 % показывает хорошую предсказательную силу (зе­лё­ная зона).

Таким образом, существенно влияние изменений процентных ставок в пред­шест­ву­ющие инфляции месяцы, валютного курса, денежного агрегата M3 (см. рисунок 3).

-5
-6
-7
-8
-9
-10
-11
Рисунок 3. Кривые мощности по отдельным факторам инфляции: изменениям   среднемесячных процентных ставок MosPrime 3M,   валютного курса, денежных агрегатов, цены на нефть
Рисунок 3. Кривые мощности по отдельным факторам инфляции: изменениям среднемесячных процентных ставок MosPrime 3M, валютного курса, денежных агрегатов, цены на нефть

Анализ графиков позволяет разделить изменения процентных ставок и ва­лют­ных курсов на три интервала (таблица ниже). Эти интервалы едины для всех из­менений процентных ставок: и в предшествующий месяц, и в месяц, на два ме­ся­ца предшествующий инфляции.

-13

Подбор эконометрической модели даёт следующий результат:

-14

Здесь:

πt — инфляция, рассчитанная как логарифм отношения индекса пот­ре­би­тель­ских цен в месяц t и t–1;

MP3t — изменение средней процентной ставки между месяцами t и t–1, по­па­дающее в интервал изменений №3 (либо нуль в других интервалах);

S3t и S8t — сезонные переменные, равные 1, если месяц t является мартом или августом соответственно, и 0 в иных случаях;

εt — ошибка прогноза (величина с нулевым средним), под которой в скоб­ках указана оценка её стандартного отклонения.

Под коэффициентами указаны вероятности их статистической незначимости (то есть, равенства 0, p-значения). Таким образом, все коэффициенты значимы с до­ве­рительным уровнем 0,99 (односторонний доверительный интервал).

Полученная регрессионная зависимость обладает следующими свойст­ва­ми:

она слегка превосходит по качеству зависимость, в которой учи­ты­ва­ют­ся все изменения процентных ставок (без учёта их величины);

все коэффициенты в зависимости имеют экономически обоснованный знак: инфляция падает в августе, имеет сезонный всплеск в марте;

рост среднемесячных процентных ставок более, чем на 0,17 % годовых, при­водит к всплеску инфляции, превосходящему рост процентных ста­вок примерно в 2,5 раза, пролонгированному на два последующих ме­ся­ца;

зависимость инфляции от изменений среднемесячных процентных ста­вок менее 0,17 % годовых является статистически незначимой.

Учёт в регрессии иных переменных (валютного курса, роста процентных ста­вок в месяц t–3, иной сезонности и т. д.) не приводит к статистически зна­чи­мым результатам. Дополнительный анализ показал отсутствие авторегрессии в ошиб­ках.

Для тестирования модели на основе принципа out-of-the-sample по данным вне выборки) была построена вспомогательная модель, исключающая из обу­ча­ю­щей выборки данные с мая 2021 по апрель 2022 года. В такой модели мар­тов­с­кая сезонность оказалась статистически незначимой, но коэффициент подгонки R2 оказался значительно выше, а ошибка регрессии снизилась:

-15

Отсутствие в данных драматической инфляции марта 2022 года оказалось очень по­казательным. Однако данный анализ подтвердил главный вывод: су­щест­вен­ное повышение процентных ставок влечёт всплеск инфляции, пролон­ги­ро­ван­ный на два месяца.

Прогноз инфляции на период с мая 2021 по апрель 2022 года по данной мо­дели в сравнении с фактически реализовавшейся инфляцией приведён на ри­сун­ке 4.

Рисунок 4. Оценка качества моделирования по данным вне выборки (кроме данных марта и апреля 2022 года)
Рисунок 4. Оценка качества моделирования по данным вне выборки (кроме данных марта и апреля 2022 года)

В целом, модель показывает свою работоспособность: фактическая инф­ля­ция лежит внутри доверительного интервала прогнозной инфляции, при этом се­зонные особенности прогнозной инфляции и фактической инфляции сов­па­да­ют. Вместе с этим, инфляционный шок марта—апреля 2022 года моделью от­ра­бо­тан некорректно (таблица).

-17

Интерес представляет анализ этих расхождений, хотя он носит спеку­ля­тив­ный (умозрительный), а не объективный характер:

вопреки логике модели, всплеск инфляции на этот раз предшествовал по­вы­шению процентных ставок;

в целом рост цен за два месяца (март—апрель 2022 года) составил фак­ти­чески

(88,02/12 + 18,66/12) × 6 = 53,34 % годовых

(Следует напомнить, что инфляция в рамках данного исследования вычисляется как логарифм от­ношений ценовых индексов, поэтому операция сложения имеет экономический смысл.),

в то время как прогноз и его границы составляли

(14,17/12 + 70,97/12) × 6 = 42,57 % годовых,

41,73 … 43,41 % годовых;

(Границы прогноза двухмесячной инфляции ýже, нежели рассчитанные на основе границ од­но­месячной инфляции по формулам, аналогичным формулам расчёта прогнозной и фак­ти­чес­кой инфляции, ввиду некоррелированности ошибок прогноза.)

таким образом, двухмесячная инфляция оказалась ближе к прогнозу, хо­тя и лежит вне его доверительного интервала, нежели одномесячная инф­ляция; превышение фактической инфляцией верхней границы от­ра­жа­ет инфляционные шоки, не обусловленные изменением процентных ста­вок;

опережающий всплеск инфляции может иметь с точки зрения денежно-кре­дитной политики Банка России два объяснения:

повышение процентной ставки было реакцией на всплеск инф­ля­ции, и потому наблюдался редкий случай успешной реализации пред­посылок политики инфляционного таргетирования — подав­ле­ния инфляции спроса;

повышение цен предвосхищало политику Банка России (принципы ко­торой заявлены публично и последовательно выдерживались в те­чение 8 лет), и потому инфляция (как и следует из пред­став­лен­ной выше статистики) являлась следствием этой политики.

© С. А. Копылов, CFA, FRM