Реакция валютных рынков на меры денежно-кредитной политики (ДКП) не всегда соответствует теоретическим представлениям, согласно которым при ужесточении ДКП курс национальной валюты должен расти, а при смягчении — снижаться: на практике в данных по США и еврозоне время от времени наблюдается обратная реакция. Ответ на эту «загадку валютного курса» кроется в пересмотре участниками рынка своих ожиданий после сигналов монетарного регулятора, указывает в своей статье Виктория Банникова (МГУ им. М.В. Ломоносова): то, как центральный банк комментирует принятые решения по мерам ДКП, может нивелировать влияние этих мер на валютный курс.
Для российской экономики характерна высокая доля государственного участия, но эффективность госпредприятий оставляет желать лучшего. Евгения Бессонова (Банк России и НИУ «Высшая школа экономики») и Ксения Гончар (НИУ «Высшая школа экономики»), анализируя данные бухгалтерской отчетности за 2008–2015 годы, приходят к выводу, что частные предприятия превосходят государственные в уровне технической эффективности, а совокупная факторная производительность у них растет быстрее, чем у госпредприятий. Эти преимущества частных предприятий сохраняются практически при любом уровне конкуренции (исключение — очень концентрированные рынки). Авторы подтверждают гипотезу, что уровень технической эффективности госпредприятий можно повысить за счет роста конкуренции. В то же время гипотеза о том, что ужесточение бюджетных ограничений может способствовать повышению уровня технической эффективности или увеличению темпов роста совокупной факторной производительности госпредприятий, не получила подтверждения.
Для своевременного выявления подверженности секторов экономики таким проблемам, как дефицит ликвидности или сложности с финансированием вложений в основные фонды, нужно иметь точное представление об уровне долговой нагрузки в этих секторах. Анна Бурова (Банк России) оценивает коэффициент обслуживания долга для частных компаний небанковского сектора, используя детализированные данные кредитного регистра Банка России. Этот источник данных, содержащий информацию на уровне отдельных ссуд, ранее не использовался в таких оценках, и рассчитанные с его помощью коэффициенты оказались выше предыдущих оценок. Расчеты позволяют выделить отрасли, где долговая нагрузка особенно высока — например, коэффициент обслуживания долга выше 50% характерен для таких отраслей, как страхование и финансовые услуги, производство машин и оборудования, производство продуктов питания, химическая промышленность и нефтепереработка.
С этими и другими статьями нового номера журнала «Деньги и кредит» можно ознакомиться здесь.
105197+7 (800) 300-30-00
