Научная статья: О КЛЮЧЕВЫХ АСПЕКТАХ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ МАКРОПРУДЕНЦИАЛЬНОЙ ПОЛИТИКИ (2025) (читать, скачать)

Читать онлайн

Систематизированы, обобщены и сопоставлены результаты работ, направленных на моделирование и оценку эффективности макропруденциальной политики как на уровне отдельных стран, так и в межстрановом формате. Статья содержит междисциплинарный обзор, в рамках которого результаты эмпирических исследований объединены с теоретическими концепциями макропруденциального регулирования, что позволяет предложить новый аналитический взгляд на его эффективность и побочные эффекты. Исследовательский вопрос состоит в существовании универсального подхода к оценке эффективности макропруденциальной политики. Обсуждаются методологические возможности и барьеры, связанные с построением обобщенного индикатора жесткости макропруденциальных мер и количественной оценкой его влияния на различные показатели финансовой стабильности. Системный анализ современных теоретических и эмпирических подходов к количественной идентификации интенсивности пруденциального надзора показывает отсутствие консенсуса и универсального подхода к оценке эффективности данной политики в разных странах мира. Выявленная неоднородность результатов связана с непредвиденными последствиями политики, которым уделено отдельное внимание. Кроме того, акцент в работе сделан на координации макропруденциальной и монетарной политик. Для этого описываются основные трансмиссионные механизмы, которые могут вступать в противоречие и существенно снижать эффективность обеих политик. Показано, что наилучшим образом их взаимодополняемость отражается с помощью динамических стохастических моделей общего равновесия, где макропруденциальное регулирование может быть реализовано через различные каналы, систематизированные в исследовании. Научная новизна материала заключается в выявлении и систематизации ключевых методологических и эмпирических подходов к оценке макропруденциальной политики, а также в идентификации малоизученных аспектов ее эффективности в различных институциональных и экономических контекстах. Предложенный анализ позволяет не только обобщить результаты, но и указать направления будущих изысканий. Это подчеркивает академическую ценность работы.

Ключевые фразы: ючевые слова: макропруденциальная политика, системный риск, финансовая стабильность, монетарная политика

Автор (ы): Лаптева Евгения Витальевна (Lapteva E. V.), Пильник Николай Петрович (Pilnik N. P.)

Журнал: ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ЭКОНОМИКА

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI: Экономика
УДК: 338.22. Общая экономическая политика
338.23. Особые области экономической политики

Для цитирования:

ЛАПТЕВА Е. В., ПИЛЬНИК Н. П. О КЛЮЧЕВЫХ АСПЕКТАХ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ МАКРОПРУДЕНЦИАЛЬНОЙ ПОЛИТИКИ // ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ЭКОНОМИКА. 2025. Т. 41 № 3

Текстовый фрагмент статьи

Моя история просмотров (10)

01. Статья: АНАЛИЗ РЕАЛИЗАЦИИ СТРАТЕГИИ "ПОВОРОТ НА ВОСТОК": ВНУТРЕННИЕ И ВНЕШНИЕ ФАКТОРЫ

02. Статья: Метод коррекции неоднородности многоэлементных фотоприемных устройств по сигналам сцены

03. Статья: ТУРЦИЯ НА ЗАПАДНЫХ БАЛКАНАХ СЕГОДНЯ: ЦИФРЫ И ОЦЕНКИ

04. Статья: Исследование воздействия диэлектрического барьерного разряда на кремнийсодержащую плёнку

05. Статья: Тенденции развития образования в условиях цифровой трансформации

06. Статья: РАЗВИТИЕ ИНСТРУМЕНТАРИЯ УПРАВЛЕНИЯ ОБОРОТНЫМ КАПИТАЛОМ КОМПАНИЙ МАЛОГО И СРЕДНЕГО БИЗНЕСА

07. Статья: ПОЛИТИКА РЕАЛИЗАЦИИ НАУЧНО-ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА МОЛОДЁЖИ БЕЛАРУСИ: РАЗВИТИЕ ИНСТИТУТОВ

08. Статья: СУБЪЕКТЫ СТРОИТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

09. Статья: КУБА В ТВОРЧЕСТВЕ ХУДОЖНИКА ВЛАДИМИРА ИВАНОВИЧА ПЕРЕЯСЛАВЦА (1918-2018)

10. Статья: Риски и угрозы экономической безопасности промышленного сектора Российской Федерации в новых экономических условиях

Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.

Создать тему для обсуждения

Список литературы

1. Aguilar, P., Fahr, S., Gerba, E. and Hurtado, S. (2019) ‘Quest for robust optimal macroprudential policy’, Banco de España Working Paper, no. 1916. DOI: 10.2139/ssrn.3412759
2. Aguirre, H. and Repetto, G. (2017) ‘Capital and currency-based macroprudential policies: An evaluation using credit registry data’, BIS Working Paper, no. 672. Available at: https://ssrn.com/abstract=3074156 (accessed: 26.04.2024).
3. Ahuja, A. and Nabar, M. (2011) ‘Safeguarding banks and containing property booms: Cross-country evidence on macroprudential policies and lessons from Hong Kong SAR’, IMF Working Paper, no. 11/284. DOI: 10.5089/9781463927189.001
4. Aikman, D., Giese, J., Kapadia, S. and McLeay, M. (2023) ‘Targeting financial stability: Macroprudential or monetary policy?’, International Journal of Central Banking, 19 (1), pp. 159-242.
5. Akinci, O. and Olmstead-Rumsey, J. (2018) ‘How effective are macroprudential policies? An empirical investigation’, Journal of Financial Intermediation, 33, pp. 33-57. DOI: 10.1016/j.jfi.2017.04.001
6. Alam, Z., Alter, A., Eiseman, J., Gelos, G., Kang, H., Narita, M., Nier, E. and Wang, N. (2019) ‘Digging deeper - evidence on the effects of macroprudential policies from a new database’, IMF Working Paper, no. 19/66. DOI: 10.5089/9781498302708.001
7. Altunbas, Y., Binici, M. and Gambacorta, L. (2018) ‘Macroprudential policy and bank risk’, Journal of International Money and Finance, 81 (C), pp. 203-220. DOI: 10.1016/j.jimonfin.2017.11.012
8. Andreev, M., Peiris, M. U., Shirobokov, A. and Tsomocos, D. P. (2019) ‘Macroprudential policy and financial (in)stability analysis in the Russian Federation’, Russian Journal of Money and Finance, 78 (3), pp. 3-37. (In Russian). DOI: 10.31477/rjmf.201903.03 EDN: DOJJMM
9. Apergis, N., Aysan, A. F. and Bakkar, Y. (2021) ‘How do institutional settings condition the effect of macroprudential policies on bank systemic risk?’, Economics Letters, 209. DOI: 10.1016/j.econlet.2021.110123
10. Araujo, D. K. G., Barroso, J. B. R. B. and Gonzalez, R. B. (2017) ‘Loan-to-value policy and housing finance: Effects on constrained borrowers’, BIS Working Paper, no. 673. DOI: 10.1016/j.jfi.2019.100830 EDN: BZADDR
11. Armstrong, J., Skilling, H. and Yao, F. (2018) ‘Loan-to-value ratio restrictions and house prices: Micro evidence from New Zealand’, Journal of Housing Economics, 44, pp. 88-98. DOI: 10.1016/j.jhe.2019.02.002
12. Basten, C. (2020) ‘Higher bank capital requirements and mortgage pricing: Evidence from the countercyclical capital buffer’, Review of Finance, 24 (2), pp. 453-495. DOI: 10.1093/rof/rfz009
13. Behncke, S. (2023) ‘Effects of macroprudential policies on bank lending and credit risks’, Journal of Financial Services Research, 63, pp. 175-199. DOI: 10.1007/s10693-022-00378-z EDN: HFZCIQ
14. Beirne, J. and Friedrich, C. (2014) ‘Capital flows and macroprudential policies - a multilateral assessment of effectiveness and externalities’, Bank of Canada Working Paper, no. 2014-2031. DOI: 10.2139/ssrn.2476396
15. Belkhir, M., Ben Naceur, S., Candelon, B. and Wijnandts, J.-C. (2022) ‘Macroprudential policies, economic growth and banking crises’, Emerging Markets Review, 53. DOI: 10.1016/j.ememar.2022.100936
16. Benigno, G., Chen, H., Otrok, C., Rebucci, A. and Young, E. R. (2013) ‘Financial crises and macro-prudential policies’, Journal of International Economics, 89 (2), pp. 453-470. DOI: 10.1016/j.jinteco.2012.06.002
17. Bianchi, J. and Mendoza, E. G. (2018) ‘Optimal time-consistent macroprudential policy’, Journal of Political Economy, 126 (2), pp. 588-634. DOI: 10.1086/696280
18. Boar, C., Gambacorta, L., Lombardo, G. and Pereira da Silva, L. A. (2017) ‘What are the effects of macroprudential policies on macroeconomic performance?’, BIS Quarterly Review. Available at: http://www.bis.org/publ/qtrpdf/r_qt1709g.htm (accessed:21.08.2025).
19. Borio, C., Disyatat, P., Juselius, M. and Rungcharoenkitkul, P. (2018) ‘Monetary policy in the grip of a pincer movement’, BIS Working Papers, no. 706. DOI: 10.13140/RG.2.2.21536.53768
20. Bruno, V., Shim, I. and Shin, H. S. (2017) ‘Comparative assessment of macroprudential policies’, Journal of Financial Stability, 28, pp. 183 202. DOI: 10.1016/j.jfs.2016.04.001
21. Budnik, K. (2020) ‘The effect of macroprudential policies on credit developments in Europe 1995-2017’, European Central Bank Working Paper, no. 2462. DOI: 10.2139/ssrn.3682506
22. Calem, P., Correa, R. and Lee, S. J. (2020) ‘Prudential policies and their impact on credit in the United States’, Journal of Financial Intermediation, 42. DOI: 10.1016/j.jfi.2019.04.002
23. Carreras, O., Davis, P. and Piggot, R. (2018) ‘Assessing macroprudential tools in OECD countries within a cointegrating framework’, Journal of Financial Stability, 37, pp. 112-130. DOI: 10.1016/j.jfs.2018.04.004
24. Cerutti, E., Claessens, S. and Laeven, L. (2017) ‘The use and effectiveness of macroprudential policies: New evidence’, Journal of Financial Stability, 28, pp. 203-224. DOI: 10.1016/j.jfs.2015.10.004
25. Cerutti, E., Dagher, J. and Dell’Ariccia, G. (2017) ‘Housing finance and real-estate booms: A cross-country perspective’, Journal of Housing Economics, 38 (C), pp. 1-13. DOI: 10.1016/j.jhe.2017.02.001
26. Chiang, S. and Chen, C. (2023) ‘Macroprudential policy and the real estate market: Effectiveness and repercussions’,Journal of Asian Economics, 88. DOI: 10.1016/j.asieco.2023.101652
27. Christiano, L. J., Eichenbaum, M. S. and Trabandt, M. (2015) ‘Understanding the Great Recession’, American Economic Journal: Macroeconomics, 7 (1), pp. 110-167. DOI: 10.1257/mac.20140104
28. Claessens, S., Mihet, R. and Ghosh, S. (2013) ‘Macro-prudential policies to mitigate financial system vulnerabilities’, Journal of International Money and Finance, 39 (1), pp. 153-185. DOI: 10.1016/j.jimonfin.2013.06.023
29. Coulier, L. and De Schryder, S. (2024) ‘Assessing the effects of borrower-based macroprudential policy on credit in the EU using intensity-based indices’, Journal of International Money and Finance, 142. DOI: 10.1016/j.jimonfin.2024.103022
30. Danilova, E. and Morozov, M. (2017) ‘The macroprudential policy framework in Russia’, BIS Papers, no. 94. Macroprudential frameworks, implementation and relationship with other policies, pp. 305-319. Availableat: https://ssrn.com/abstract=3101163 (accessed: 26.01.2024).
31. Dautović, E. (2019) ‘Has regulatory capital made banks safer? Skin in the game vs moral hazard’, ESRB Working Paper Series, no. 2019/91. DOI: 10.2139/ssrn.3723447
32. De Schryder, S. and Opitz, F. (2021) ‘Macroprudential policy and its impact on the credit cycle’, Journal of Financial Stability, 53. DOI: 10.1016/j.jfs.2020.100818
33. Dell’Ariccia, G., Igan, D., Laeven, L., Tong, H., Bakker, B. and Vandenbussche, J. (2012) ‘Policies for macrofinancial stability: How to deal with credit booms’, IMF Staff Discussion Note, no. 12/06. DOI: 10.5089/9781475504743.006
34. Drehmann, M. and Gambacorta, L. (2012) ‘The effects of countercyclical capital buffers on bank lending’, Applied Economics Letters, 19 (7), pp. 603-608. DOI: 10.1080/13504851.2011.591720
35. Duca, J. V., Muellbauer, J. and Murphy, A. (2011) ‘House prices and credit constraints: Making sense of the US experience’, Economic Journal, 121, pp. 533-551. DOI: 10.1111/j.1468-0297.2011.02424.x
36. Duprey, T. and Ueberfeldt, A. (2020) ‘Managing GDP tail risk’, Bank of Canada Staff Working Paper, no. 2020-3. DOI: 10.34989/swp-2020-3
37. Eichengreen, B. (1998) ‘Exchange rate stability and financial stability’, Open Economies Review, 9, pp. 569-608. https://doi.org/10.1023/A:1008373022226. EDN: AHDNEH
38. Eickmeier, S., Kolb, B. and Prieto, E. (2018) ‘The macroeconomic effects of bank capital requirement tightenings: Evidence from a narrative approach’, CAMA Working Paper, no. 42/2018. DOI: 10.2139/ssrn.3250499
39. Eller, M., Martin, R., Schuberth, H. and Vashold, L. (2020) ‘Macroprudential policies in CESEE - an intensity-adjusted approach’, Focus on European Economic Integration, Q2/20, pp. 65-81. Available at:https://clck.ru/3QEhKA (accessed: 21.08.2025).
40. Evstaf ‘ev, K. A. (2020) ‘Changes in the consumer credit market in conditions of tightening of the Bank of Russia’s macroprudential measures in 2019’, Finance and Credit, 26 (4), pp. 874-897. (In Russian). DOI: 10.24891/fc.26.4.874 EDN: DXGIKK
41. Fendoglu, S. (2017) ‘Credit cycles and capital flows: Effectiveness of the macroprudential policy framework in emerging market economies’, Journal of Banking and Finance, 79, pp. 110-128. DOI: 10.1016/j.jbankfin.2017.03.008
42. Fernandez-Gallardo, A. (2023) ‘Preventing financial disasters: Macroprudential policy and financial crises’, European Economic Review, 151. DOI: 10.1016/j.euroecorev.2022.104350
43. Forbes, K. and Warnock, F. (2012) ‘Capital flow waves: surges, stops, flight and retrenchment’, Journal of International Economics, 88 (2), pp. 235-251. DOI: 10.1016/j.jinteco.2012.03.006
44. Freixas, X., Laeven, L. and Peydró, J. (2015) Systemic risk, crises and macroprudential regulation. Massachusetts:MIT Press.
45. Gadanecz, B. and Jayaram, K. (2009) ‘Measures of financial stability - a review’, in Proceedings of the IFC Conference on “Measuring financial innovation and its impact”, Basel, 26-27 August 2008, pp. 365-380. Available at: https://www.bis.org/ifc/publ/ifcb31ab.pdf (accessed: 21.08.2025).
46. Gadanecz, B. and Jayaram, K. (2016) ‘Macroprudential policy frameworks, instruments and indicators: a review’, BIS Papers, no. 41. Combining micro and macro data for financial stability analysis. Available at:https://www.bis.org/ifc/publ/ifcb41c_rh.pdf (accessed: 23.01.2024).
47. Gaganis, C., Lozano-Vivas, A., Papadimitri, P. and Pasiouras, F. (2020) ‘Macroprudential policies, corporate governance and bank risk: Cross-country evidence’, Journal of Economic Behavior and Organization,169, pp. 126-142. DOI: 10.1016/j.jebo.2019.11.004 EDN: VHSIGD
48. Gambacorta, L. and Murcia, A. (2020) ‘The impact of macroprudential policies in Latin America: An empirical analysis using credit.
49. registry data’, Journal of Financial Intermediation, 42. DOI: 10.1016/j.jfi.2019.04.004
50. Gertler, M., Kiyotaki, N. and Prestipino, A. (2020) ‘Credit booms, financial crises, and macroprudential policy’, Review of Economic Dynamics, 37 (1), pp. S8-S33. DOI: 10.1016/j.red.2020.06.004 EDN: RWKUOY
51. Gómez, E., Murcia, A., Lizarazo, A. and Mendoza, J. C. (2020) ‘Evaluating the impact of macroprudential policies on credit growth in Colombia’, Journal of Financial Intermediation, 42. DOI: 10.1016/j.jfi.2019.100843
52. Hodula, M. and Ngo, N. A. (2024) ‘Does macroprudential policy leak? Evidence from shadow bank lending in EU countries’, Economic Modelling, 132. DOI: 10.1016/j.econmod.2024.106657
53. Igan, D. and Kang, H. (2011) ‘Do loan-to-value and debt-to-income limits work? Evidence from Korea’, IMF Working Paper, no. 11/297. DOI: 10.2139/ssrn.1915127
54. IMF. (2011) ‘Macroprudential policy: An organizing framework’, IMF Policy Paper. DOI: 10.5089/9781498339179.007
55. IMF. (2014) ‘Israel: Selected Issues’, IMF Staff Country Reports, no. 14/48. Available at: https://www.imf.org/external/pubs/ft/scr/2014/cr1448.pdf (accessed: 02.03.2024).
56. Ivanova, N., Andreev, M., Sinyakov, A. and Shevchuk, I. (2019) ‘Review of Bank of Russia conference on “Macroprudential Policy Effectiveness: Theory and Practice”’, Russian Journal of Money and Finance,78 (3), pp. 89-121. DOI: 10.31477/rjmf.201903.89 EDN: KJROEL
57. Jacome, L. and Mitra, S. (2015) ‘LTV and DTI limits - going granular’, IMF Working Paper, no. 15/154. DOI: 10.5089/9781513551449.001
58. Jiménez, G., Ongena, S., Peydró, J. and Saurina, J. (2012) ‘Macroprudential policy, countercyclical bank capital buffers and credit supply: Evidence from the Spanish dynamic provisioning experiments’, EBC Discussion Paper, no. 2012-011. Available at: https://www.nbb.be/doc/ts/publications/wp/wp231en.pdf (accessed: 08.02.2024).
59. Jordà, Ò., Schularick, M. H. and Taylor, A. M. (2013) ‘When credit bites back: Leverage, business cycles, and crises’, Journal of Money, Credit and Banking, 45 (s2), pp. 3-28. DOI: 10.1111/jmcb.12069
60. Jordà, O., Schularick, M. and Taylor, A. M. (2016) ‘The great mortgaging: Housing finance, crises and business cycles’, Economic Policy, 31, pp. 107-152. DOI: 10.1093/epolic/eiv017
61. Kelly, R., McCann, F. and O’Toole, C. (2018) ‘Credit conditions, macroprudential policy and house prices’, Journal of Housing Economics, 41, pp. 153-167. DOI: 10.1016/j.jhe.2018.05.005
62. Kim, S. and Mehrotra, A. (2018) ‘Effects of monetary and macroprudential policies - evidence from four inflation targeting economies’, Journal of Money, Credit and Banking, 50 (5), pp. 967-992. DOI: 10.1111/jmcb.12495
63. Kim, S. and Mehrotra, A. (2022) ‘Examining macroprudential policy and its macroeconomic effects -some new evidence’, Journal of International Money and Finance, 128. DOI: 10.1016/j.jimonfin.2022.102697
64. Kim, S. and Oh, J. (2020) ‘Macroeconomic effects of macroprudential policies: Evidence from LTV and DTI policies in Korea’, Japan and the World Economy, 53. DOI: 10.1016/j.japwor.2020.100997
65. Kozlovtсeva, I., Penikas, H., Petreneva, E. and Ushakova, Y. (2020) ‘Macroprudential policy efficiency: Assessment for the uncollateralized consumer loans in Russia’, Bank of Russia Working Paper, no. 62. Available at: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/115672/wp-62_e.pdf (accessed: 03.03.2024).
66. Kuttner, K. N. and Shim, I. (2016) ‘Can non-interest rate policies stabilize housing markets? Evidence from a panel of 57 economies’, Journal of Financial Stability, 26, pp. 31-44. DOI: 10.1016/j.jfs.2016.07.014
67. Lim, C. H., Columba, F., Costa, A. Kongsamut, P., Otani, A., Saiyid, M., Wezel, T. and Wu, X. (2011) ‘Macroprudential policy: What instruments and how are they used? Lessons from country experiences’, IMF Working Paper, no. 11/238. DOI: 10.2139/ssrn.1956385
68. Lorenzoni, G. (2008) ‘Inefficient credit booms’, The Review of Economic Studies, 75 (3), pp. 809-833. DOI: 10.1111/j.1467-937X.2008.00494.x
69. Lu, Y. and Wang, Y. (2023) ‘Macroprudential policies, national culture, and bank systemic risk: A crosscountry comparison’, Finance Research Letters, 58 (A). DOI: 10.1016/j.frl.2023.104295
70. Lubis, A., Alexiou, C. and Nellis, J. G. (2019) ‘What can we learn from the implementation of monetary and macroprudential policies: A systematic literature review’, Journal of Economic Surveys, 33 (4),pp. 1123-1150. DOI: 10.1111/joes.12313
71. McCann, F. and O’Toole, C. (2019) ‘Cross-border macroprudential policy spillovers and bank risk-taking’, International Journal of Central Banking, 15 (4), pp. 267-311. https://www.ijcb.org/journal/ijcb19q4a8.pdf.
72. Meuleman, E. and Vander Vennet, R. (2020) ‘Macroprudential policy and bank systemic risk’, Journal of Financial Stability, 47. DOI: 10.1016/j.jfs.2020.100724
73. Mian, A. and Sufi, A. (2015) House of debt. Chicago: University of Chicago Press.
74. Miroshnichenko, D. (2021) ‘Impact of Bank of Russia macroprudential policy on risk exposure of banks’ consumer loan portfolios’, Russian Journal of Money and Finance, 80 (3), pp. 73-93. (In Russian). DOI: 10.31477/rjmf.202103.73 EDN: SROZRP
75. Mirzaei, A. and Samet, A. (2022) ‘Effectiveness of macroprudential policies: Do stringent bank regulation and supervision matter?’, International Review of Economics and Finance, 80, pp. 342-360. DOI: 10.1016/j.iref.2022.02.037 EDN: VKQYQJ
76. Mokas, D. and Giuliodori, M. (2023) ‘Effects of LTV announcements in EU economies’, Journal of International Money and Finance, 133. DOI: 10.1016/j.jimonfin.2023.102838
77. Morgan, P. J., Regis, P. J. and Salike, N. (2019) ‘LTV policy as a macroprudential tool and its effects on residential mortgage loans’, Journal of Financial Intermediation, 37, pp. 89-103. DOI: 10.1016/j.jfi.2018.10.001
78. Orazov, M. (2023) ‘The interaction of monetary and macroprudential policies in the presence of financial frictions’, Russian Journal of Money and Finance, 82 (4), pp. 3-43. Available at: https://rjmf.econs.online/en/2023/4/interaction-monetary-macroprudential-policies/ (accessed: 21.08.2025). (In Russian). EDN: HCLZDY
79. Penikas, H. (2021) ‘Assessing the efficiency of Bank of Russia macroprudential policy aimed at limiting unsecured consumer lending using the modified difference-in-differences method’, Bank of Russia Working Paper, no. 88. Available at: http://www.cbr.ru/statichtml/file/131930/wp_88.pdf (accessed:21.08.2025).
80. Poghosyan, T. (2020) ‘How effective is macroprudential policy? Evidence from lending restriction measures in EU countries’, Journal of Housing Economics, 49. DOI: 10.1016/j.jhe.2020.101694
81. Reinhardt, D. and Sowerbutts, R. (2015) ‘Regulatory arbitrage in action: Evidence from banking flows and macroprudential policy’, Bank of England Working Paper, no. 546. DOI: 10.2139/ssrn.2660121
82. Revelo, J. D., Lucotte, Y. G. and Pradines-Jobet, F. (2020) ‘Macroprudential and monetary policies: The need to dance the tango in harmony’, Journal of International Money and Finance, 108. DOI: 10.1016/j.jimonfin.2020.102156
83. Rey, H. (2015) ‘Dilemma not trilemma: The global financial cycle and monetary policy independence’, NBER Working Paper, no. 21162. DOI: 10.3386/w21162
84. Rey, H. (2016) ‘International channels or transmission of monetary policy and the Mundellian Trilemma’, IMF Economic Review, 64 (1), pp. 6-35. DOI: 10.1057/imfer.2016.4 EDN: UHNFHA
85. Richter, B., Schularick, M. and Shim, I. (2019) ‘The costs of macroprudential policy’, Journal of International Economics, 118, pp. 263-282. DOI: 10.1016/j.jinteco.2018.11.011
86. Sánchez, A. C. and Röhn, O. (2016) ‘How do policies influence GDP tail risks?’, OECD Economics Department Working Paper, no. 1339. DOI: 10.1787/5jln0428l1wl-en
87. Schularick, M. and Taylor, A. M. (2012) ‘Credit booms gone bust: monetary policy, leverage cycles, and financial crises, 1870-2008’, American Economic Review, 102 (2), pp. 1029-1061. DOI: 10.1257/aer.102.2.1029
88. Van der Ghote, A. (2021) ‘Interactions and coordination between monetary and macroprudential policies’, American Economic Journal: Macroeconomics, 13 (1), pp. 1-34. DOI: 10.1257/mac.20190139 EDN: SECHHS
89. Vandenbussche, J., Vogel, U. and Detragiache, E. (2015) ‘Macroprudential policies and housing prices: A new database and empirical evidence for Central, Eastern, and Southeastern Europe’, Journal of Money, Credit and Banking, 4, pp. 343-377. DOI: 10.1111/jmcb.12206
90. Vollmer, U. (2022) ‘Monetary policy or macroprudential policies: What can tame the cycles?’, Journal of Economic Surveys, 36 (5), pp. 1510-1538. DOI: 10.1111/joes.12474 EDN: LIJLVO
91. Yarba, I. and Güner, Z. N. (2020) ‘Uncertainty, macroprudential policies and corporate leverage: Firm-level evidence’, Central Bank Review, 20 (2), pp. 33-42. DOI: 10.1016/j.cbrev.2020.03.005 EDN: QWNNHU
92. Zhang, L. and Zoli, E. (2016) ‘Leaning against the wind: Macroprudential policy in Asia’, Journal of Asian Economics, 42, pp. 33-52. DOI: 10.1016/j.asieco.2015.11.001 EDN: XMOTFL

Выпуск

Т. 41 № 3 (2025)

Кол-во страниц: 164 страницы

Другие статьи выпуска

ОППОРТУНИСТИЧЕСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ СТРАХОВЩИКОВ И ЕЕ ВЛИЯНИЕ НА РАЗВИТИЕ СТРАХОВОГО РЫНКА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ (2025)

Авторы: Брызгалов Д. В., Цыганов А. А.

Представлен анализ проявления в России оппортунистического поведения страховых организаций, выделены его этапы и формы, причины и основные проявления. Использованы эмпирические (выборочное конъюнктурное исследование, социологические опросы) и общетеоретические методы исследования (анализ, синтез, сравнение и обобщение). Выдвинута гипотеза о том, что в современной России изменился характер оппортунистического поведения страховых организаций от поддерживаемого собственниками к мисселингу - более распространенной в мире форме - и действиям работников страховых организаций и страховых посредников. Выявленная проблема развития страховой деятельности указывает на необходимость дополнения и изменения средств и методов надзора, государственного регулирования и саморегулирования отрасли. Цель исследования - показать значение оппортунистического поведения страховых компаний, их собственников, менеджмента и персонала для российского страхового рынка, изучить причины и последствия, варианты проявления и распространенность такого поведения в процессе развития страхового рынка и на этой основе дать рекомендации по минимизации последствий. В работе продемонстрировано, что оппортунистическая деятельность страховых организаций оказывает долгосрочное отрицательное влияние на развитие страхового рынка. Современная практика оппортунистической деятельности страховых организаций более тесно связана с действиями или бездействиями сотрудников страховых компаний и реализуется через повышение стоимости страховых услуг за счет неполного раскрытия информации о программе страхования и недобросовестных действий сотрудников при заключении договора страхования, а также через ограничение выплат на этапе урегулирования. Доказана смена инициаторов оппортунистического поведения с собственников и менеджмента страховых организаций на персонал, страховых агентов и посредников. Показано, что осознание влияния долгосрочных интересов, как корпоративных, так и собственных, на развитие бизнеса препятствует распространению оппортунистического поведения. На сегодня наиболее уязвимы сами сотрудники страховых компаний, чья мотивация объективно более тесно связана с решением кратко- и среднесрочных задач.

Сохранить в закладках

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ ЦИФРОВЫХ ВАЛЮТ ЦЕНТРАЛЬНЫХ БАНКОВ (2025)

Авторы: Королева Е. В., Люкевич И. Н., Игнатикова Е. Е.

ESG-рейтинги, существенно влияющие на деловую репутацию компаний и их доступ к рыночному капиталу в экологически чувствительных секторах, построены на различных субъективных методиках. Отсутствие устоявшихся стандартов способствует получению компаниями-резидентами в отдельных политико-географических регионах неконкурентного преимущества перед другими участниками рынка. В ранних исследованиях качественные характеристики рейтингования не рассматривались в подобном ключе, поэтому изучение экономических эффектов применения рейтингов сквозь призму регионально-отраслевого контекста представляет научный и прикладной интерес. Цель исследования - оценить связь ESG-рейтингов с капитализацией, а также их объективность для публичных компаний энергетического сектора с разным региональным резидентством с учетом факторного влияния ESG-рейтингования на достижение целей устойчивого развития. Методология включала инструментарий регрессионного и многомерного анализа с непараметрическим тестированием, а также предложенную модель композитного ESG-рейтинга. Получены статистически значимые результаты, подтверждающие влияние ESG-рейтингов на объем рыночной капитализации с региональной градацией силы его проявления. Установлено смещение положительных оценок в пользу более крупных компаний, резидентов регионов нетто-потребителей углеводородных энергоносителей. Наиболее жестко ESG-рейтингами оцениваются резиденты регионов нетто-поставщиков энергоресурсов, прежде всего из Содружества Независимых Государств. Субъективизм методических подходов поставщиков рейтингов способствует переоценке компаний регионов нетто-потребителей углеводородных энергоносителей с высокой рыночной капитализацией и создает дополнительные трудности остальным участникам отрасли как в доступе к капиталу, так и в формировании положительной деловой репутации. Это снижает интерес инвесторов к ESG-оценкам и мотивирует поиск альтернатив. В исследовании сделан вывод о том, что ожидаемая пользователями надежность и объективность ESG-рейтингов не обеспечивается ведущими агентствами в должной мере, что негативно влияет на продвижение ESG-повестки, в том числе устойчивых инвестиций. Результаты исследования будут полезны для разработки механизмов минимизации рисков утраты деловой репутации и финансовой устойчивости компаний-резидентов регионов нетто-поставщиков энергоресурсов.

Сохранить в закладках

СУБЪЕКТИВНОСТЬ КОРПОРАТИВНЫХ ESG-РЕЙТИНГОВ: РЕГИОНАЛЬНО-ОТРАСЛЕВОЙ АСПЕКТ (2025)

Авторы: Родченков М. В.

ESG-рейтинги, существенно влияющие на деловую репутацию компаний и их доступ к рыночному капиталу в экологически чувствительных секторах, построены на различных субъективных методиках. Отсутствие устоявшихся стандартов способствует получению компаниями-резидентами в отдельных политико-географических регионах неконкурентного преимущества перед другими участниками рынка. В ранних исследованиях качественные характеристики рейтингования не рассматривались в подобном ключе, поэтому изучение экономических эффектов применения рейтингов сквозь призму регионально-отраслевого контекста представляет научный и прикладной интерес. Цель исследования - оценить связь ESG-рейтингов с капитализацией, а также их объективность для публичных компаний энергетического сектора с разным региональным резидентством с учетом факторного влияния ESG-рейтингования на достижение целей устойчивого развития. Методология включала инструментарий регрессионного и многомерного анализа с непараметрическим тестированием, а также предложенную модель композитного ESG-рейтинга. Получены статистически значимые результаты, подтверждающие влияние ESG-рейтингов на объем рыночной капитализации с региональной градацией силы его проявления. Установлено смещение положительных оценок в пользу более крупных компаний, резидентов регионов нетто-потребителей углеводородных энергоносителей. Наиболее жестко ESG-рейтингами оцениваются резиденты регионов нетто-поставщиков энергоресурсов, прежде всего из Содружества Независимых Государств. Субъективизм методических подходов поставщиков рейтингов способствует переоценке компаний регионов нетто-потребителей углеводородных энергоносителей с высокой рыночной капитализацией и создает дополнительные трудности остальным участникам отрасли как в доступе к капиталу, так и в формировании положительной деловой репутации. Это снижает интерес инвесторов к ESG-оценкам и мотивирует поиск альтернатив. В исследовании сделан вывод о том, что ожидаемая пользователями надежность и объективность ESG-рейтингов не обеспечивается ведущими агентствами в должной мере, что негативно влияет на продвижение ESG-повестки, в том числе устойчивых инвестиций. Результаты исследования будут полезны для разработки механизмов минимизации рисков утраты деловой репутации и финансовой устойчивости компаний-резидентов регионов нетто-поставщиков энергоресурсов.

Сохранить в закладках

ВОЗМОЖНОСТИ РАЗВИТИЯ ТОРГОВЛИ МЕЖДУ РОССИЕЙ И ИНДОНЕЗИЕЙ В ФОРМАТЕ ЗОНЫ СВОБОДНОЙ ТОРГОВЛИ (2025)

Авторы: Зуев В. Н., Островская Е. Я.

В статье исследуются торговые связи между Россией и Индонезией и определяются возможные торговые эффекты в случае заключения соглашения о зоне свободной торговли между государствами - членами Евразийского экономического союза и Республикой Индонезия. Ставится задача выявить, как особенности участия, с одной стороны, России в составе Евразийского экономического союза, с другой - Индонезии в Ассоциации государств Юго-Восточной Азии и других региональных торговых соглашениях могут влиять на торговые связи после заключения соглашения о формировании зоны свободной торговли. Проверяется гипотеза о том, что развитие экономических отношений с Индонезией даст России не только долгосрочные экономические выгоды от увеличения потенциала сотрудничества с Ассоциацией государств Юго-Восточной Азии, но и укрепит договорно оформленную торгово-правовую базу в политике «поворота на Восток». Проведен эмпирический анализ существующих торговых отношений между Россией и Индонезией с помощью расчета трех торговых индексов: индекса комплементарности торговли, индекса выявленного сравнительного преимущества и индекса региональной ориентации. В работе определены группы товаров, обладающие наибольшим потенциалом роста в торговле между странами. Модель частичного равновесия построена с учетом особенностей участия сторон в соглашениях о зоне свободной торговли и используется для определения эффектов либерализации торговли товарами между Россией и Индонезией при реализации соглашения о зоне свободной торговли между Евразийским экономическим союзом и Индонезией. Сделан вывод о том, что, несмотря на относительно незначительный эффект для торговых потоков в целом, данное соглашение существенно повлияет на торговлю отдельными группами товаров и будет иметь важное торгово-политическое значение. Полученные результаты несут ценное практическое значение в условиях текущего переговорного процесса о заключении зоны свободной торговли между Евразийским экономическим союзом и Индонезией и могут быть использованы как представителями федеральных органов исполнительной власти, так и исследователями данной тематики.

Сохранить в закладках

МОНИТОРИНГ ПРЕДПРИЯТИЙ БАНКА РОССИИ КАК ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ПРОГНОЗА ИНФЛЯЦИИ (2025)

Авторы: Кошкин А. В., Крылов Д. В.

В настоящей статье рассматриваются вопросы использования данных мониторинга предприятий Банка России для повышения точности прогноза инфляции по России в краткосрочном периоде. Актуальность исследования определена высоким значением точности прогноза по инфляции для корректного применения доступного регулятору инструментария денежно-кредитной политики. Данные мониторинга могут обладать значительными предиктивными свойствами, поскольку аккумулируют прогнозные оценки осведомленных хозяйствующих субъектов, обладающих релевантной информацией о будущей динамике цен. Вместе с этим все большее значение приобретают исследования, использующие прогнозирование показателей инфляции посредством методов машинного обучения вместо классических эконометрических моделей. В представленной работе реализуется проверка прогностической силы данных мониторинга предприятий через метод сравнения ошибок вневыборочного прогноза индекса потребительских цен в псевдореальном времени для набора моделей эконометрического анализа и машинного обучения с разными информационными множествами - с индикаторами мониторинга и без них. Сравнение ошибок моделей с разными информационными множествами позволило оценить общий вклад данных мониторинга в прогностическую силу моделей. При сравнении метрик точности моделей применялся тест Диболда - Мариано, скорректированный для маленьких выборок. В результате моделирования были получены эмпирические аргументы, поддерживающие наличие у индикаторов мониторинга полезных предиктивных свойств. Добавление индикаторов, как правило, приводит к снижению ошибки вневыборочного прогноза индекса потребительских цен, особенно при прогнозировании на период до трех месяцев. Результат зависит от выбора модели, в среднем модели прямого прогноза с регуляризацией лучше раскрывают предиктивные свойства данных мониторинга. Высокую точность демонстрирует покомпонентный метод прогнозирования индекса потребительских цен, основанный на использовании отраслевой статистики. В целом индикаторы из мониторинга предприятий могут рассматриваться в качестве опережающих и использоваться на этапе краткосрочного прогнозирования.

Сохранить в закладках

Статистика статьи

Статистика просмотров за 2026 год.

Издательство

Издательство: СПБГУ
Регион: Россия, Санкт-Петербург
Почтовый адрес: Россия, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., д. 7–9
Юр. адрес: 199034, г Санкт-Петербург, Василеостровский р-н, Университетская наб, д 7/9
ФИО: Кропачев Николай Михайлович (РЕКТОР)
E-mail адрес: spbu@spbu.ru
Контактный телефон: +7 (812) 3282000
Сайт: https://spbu.ru/

Статья: О КЛЮЧЕВЫХ АСПЕКТАХ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ МАКРОПРУДЕНЦИАЛЬНОЙ ПОЛИТИКИ (2025)

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

Список литературы

Выпуск

Другие статьи выпуска

Статистика статьи

Издательство