Докторант PhD Ишуова Ж. Ш., докторант PhD Кондыбаева С. К.

Казахский национальный университет имени аль - Фараби, г. Алматы,

Влияние денежно-кредитной политики

на реальный рост цен на рынке недвижимости

в Республике Казахстан

 

Глобальный экономический спад 2008 года, приписываемый ипотечному кризису в США, распространил «инфекцию» жилищного сектора по всему миру, тем самым притянув внимание ученых, политиков и экономических агентов к данной проблеме. В своем исследован ии Дж. Х. Сток и М. В. Ватсон [1] отметили, что цены на жилье являются ведущими индикаторами реального сектора экономики и темпа инфляции и, следовательно, могут служить показателем того, насколько быстро растет реальная экономика. Результаты исследований зарубежных ученых, например, М. Яковиелло [2 ; 4], К. Кейса [3], а также Варгаса - Силва [5 – 6]показывают сильную корреляцию цен на рынке жилья и экономической активности в США. Кроме того, циклические колебания подъемов и спадов цен на недвижимость вызвали обеспокоенность политических деятелей [7 – 8], так как эффект «лопнувшего мыльного пузыря» всегда сопровождается значительными сокращениями в реальном секторе экономики [4]. Учитывая вышесказанное, крайне важно, чтобы Национальный Банк РК тщательно проанализировал влияние денежно - кредитной политики на цены активов, в общем, и на недвижимость, в частности, что, в свою очередь, приведет к пониманию эффекта воздействия монетарной политики на экономику в целом. В данной работе проведено исследование влияния шоков денежно–кредитной политики на реальный рост цен на недвижимость. Рассчитаны темпы прироста соотношения ИПЦ и номинальных цен на жилье (1-го, 2-го, 3-го и 4-го класса комфортности), используя квартальные ряды данных: процентные ставки, затраты на строительство, переменные рынка труда, цены на акции, промышленное производство и индекса потребительского доверия за период с 2000 по 2011 годы. Мотивация использовать в анализе четыре основных сегмента рынка жилья с различной квадратурой исходит из того, что спрос на различный класс комфортности реагирует совершенно по - разному на ценовые предложения.

Методология. Пусть Y _t – вектор М×1 наблюдаемых экономических переменных, контролирующий динамику роста экономики. В стандартном подходе, была бы проведена оценка структурной VAR модели, или других форм многомерных моделей временных рядов на основе данных только Y _t . Во многих случаях, дополнительная экономическая информация, которая не может быть полностью охвачена в Y _t , и является необходимой в модели, потребует надлежащего моделирования динамики этих серий. Предположим, что F _t является вектором K×1 ненаблюдаемых факторов, будучи малым K суммирует дополнительную важную информацию, полностью не охваченную в переменной Y _t . Обратите внимание, что F _t также может представлять собой теоретические концепции, такие как ценовое давление, условия кредитования, или даже экономическая деятельность фирм, представляющие собой комбинацию экономических переменных, которые не могут быть представлены одной конкретной серией данных.Предположим, что совместная динамика ( F _t , Y _t ) определяется по следующей формуле:

,

(1)

где Φ(L) – это соответствующий полиномиальный лаг конечного порядка р ;

v _t – ошибка с нулевым средним и ковариационной матрицы Q .

Уравнение (1) – это стандартная форма VAR модели для переменных ( F _t , Y _t ) и вложенные множества VAR модели для переменной Y _t , если полиномиальный лаг Φ(L) , относящийся к Y _t /F _t-1 , равен нулю. В своем нынешнем виде уравнение (1) называется дополненной факторами модели векторной авторегрессии (FAVAR). Очевидно, что система, определяемая уравнением (1) помогает в оценке предельного вклада дополнительного информационного содержания F _t . Более того, если уравнение (1) оценивается без факторов, то мы получили бы смещенные оценки коэффициентов VARмодели и импульсных откликов. Пусть имеется N×1 вектор X _t (причем N>>M+K ), определяющий набор доступной информации, который связан с наблюдаемыми ( Y _t ) и ненаблюдаемыми ( F _t ) параметрами следующим образом:

,

(2)

где матрицы Ʌ ^f , Ʌ ^y имеют размерность N×K , N×M соответственно. Векторы ошибок e _t размерности N×1 с нулевым средним предполагают либо слабо коррелированными, либо не коррелированными вовсе. Таким образом, уравнение (2) основывается на представлении о том, что векторы Y _t и F _t могут описать поведение экономики в целом.

В результате проведенного корреляционного анализа выявлено наличие умеренной линейной связи между объемом ВВП (GDP) и инфляцией (INF) (33 %). На ВВП сильно влияют объем ( М ) (79 %), средняя номинальная зарплата ( w ) (84 %), курс валюты по отношению к тенге ( E ) (78 %), затраты ( G ) (85 %). Очень слабо и отрицательно влияют ( L ) (-0,06 %) и ( C ) (-0,04 %). Сильная связь между объясняющими переменными, то есть наличие мультиколлинеарности, учитывалась при составлении регрессионных моделей.

 

Список использованных источников :

1.              Сток Дж. Х. Прогнозирование объема производства и инфляции: роль цен на активы / Дж. Х. Сток, М. В. Ватсон // Журнал Экономической Литературы. – 2003. – № 41. – С. 788–829.

2.              Яковиелло М. Цены на жилье, заимствование ограничений и денежно-кредитная политика в бизнес-цикле / М. Яковиелло // Американский Экономический Вестник. – 2005. – № 95. – С. 739–764.

3.              Кейс К. Сравнение эффекта богатства: фондовый рыноки рынок жилья / К. Кейс, Р. Шиллер, Дж. Квигли // Достижения в Макроэкономике. – 2005. – № 5. – С. 1–32.

4.              Яковиелло М. Внешние эффекты жилищного рынка: результаты ДСОР модели / М. Яковиелло, С. Нери // Американский Экономический Журнал. – 2008. – № 659. – 44 с.

5.              Варгас - Силва С. Денежно-кредитная политика и рынок жилья в США: VAR анализ с введением ограничений / С. Варгас - Силва // Журнал: Макроэкономика. – 2008. – № 30. – С. 977–990.

6.              Варгас - Силва С. Влияние денежно - кредитной политики на жилищный рынок: подход FAVAR / С. Варгас - Силва // Прикладная экономика. – 2008. – № 15. – С. 749–752.

7.              Борио С. Е. В. Изучение колебания цен на активы в разных странах: факторы и последствия денежно - кредитной политики / С. В. Е. Борио, Н. Кеннеди, С. Д. Проуз // Американский журнал: Экономические исследования. – 1994. – № 40. – 104 с.

8.              Бернанке Б. С. Внутри черного ящика: кредитный канал трансмиссии монетарной политики / Б. С. Бернанке, М. Гертлер // Экономические Перспективы. – 1995. – № 9. – С. 27–48.