文章基本信息

标题：Economic Cycle and Credit Volume Interaction: Case of Lithuania
本地全文：下载
作者：Ausrine Lakstutiene ; Rytis Krusinskas ; Jovita Platenkoviene 等
期刊名称：Information Technology And Control
印刷版ISSN：2335-884X
出版年度：2011
卷号：22
期号：5
页码：468-476
DOI：10.5755/j01.ee.22.5.965
语种：English
出版社：Kaunas University of Technology
摘要：Pastaraisiais metais ekonomikos cikliškumas tapo viena pagrindinių temų mokslinėje literatūroje. Tuo metu pasaulio ekonomikos plėtra, ilgą laiką augusi, 2007 m. pastebimai sumažėjo. Cikliškumas pastebimas ir bankų veikloje – kreditavimo apimtys mažėja daugelyje pasaulio valstybių. Tačiau nepaisant tai, priežastinis ryšys tarp finansinio ir ekonominio ciklo nėra iki galo aiškus ir kiekvienoje šalyje skirtingas. Kalbant apie kreditavimo apimtis ir ekonomikos aktyvumą Lietuvoje taip pat gali būti tam tikrų cikliškumų, kurie pastebimi svyruojant bendrajam vidaus produktui (BVP) ir kredito apimtims. Remiantis įvairiomis verslo ciklo fazių identifikavimo metodologijomis, ne kiekvienas toks svyravimas gali būti laikomas ekonomikos ciklu: vieni šių svyravimų nėra identifikuojami kaip dideli ir negali būti laikomi ekonomikos ciklu, kiti atitinka ciklo fazės ir trukmės kriterijus ir identifikuojami kaip ekonomikos ciklai. Atsigaunant pasaulio ekonomikai ir esant atitinkamai situacijai Lietuvoje, kai ne tik šalies ekonomika 2011 m. pereina iš recesijos etapo į augimo etapą, bet ir atsigauna kredito rinka, kredito ciklo procikliškumo problema, palyginti su ekonomikos ciklu, tampa labai aktuali, nes žinant ciklinius kredito ciklo požymius ir sinchronizacijos tarp ekonominio ir kredito ciklų laipsnį galima numatyti vienokias ar kitokias finansinio stabilumo įgyvendinimo politikos gaires. Todėl pastaruoju metu mokslinėje literatūroje ypač daug dėmesio skiriama vienos iš finansinių tarpininkų veiklos – kreditavimo - sąsajoms su ekonominiais procesais vertinti. Vienas pirmųjų autorių, nagrinėjęs bankų kreditavimo veiklos poveikį makroekonomikai Lietuvoje, buvo Ramanauskas (2005, 2006). Finansų sektoriaus veiklos ypatumus ir sąryšį su ekonominiais procesais analizavo Dudzevičiūtė (2006), Lakštutienė (2008), Lakstutiene et. al. (2006, 2009); Boguslauskas, Mileris (2009); Žukauskas, Neverauskas (2008); Strumickas, Valančienė (2006); Mačerinskienė, Ivaškevičiūtė (2008); Leika (2008), Račickas, Vasiliauskaitė (2010) Ginevičius, Podvezko (2008). Tačiau mokslinių tyrimų, analizuojančių kredito cikliškumo sąsajas su ekonominius ciklais Lietuvoje, pasigendama. Tačiau ekonominio ciklo ir bankų kreditavimo veiklos tarpusavio sąveika nėra nauja tema mokslinėje literatūroje. Problema ta, kad kol kas šiuo klausimu nėra vieningos mokslininkų nuomonės. Vertinant priklausomybę tarp ekonominio ciklo ir bankų kreditavimo apimčių, atlikta daugybė tyrimų. Tam taikomos įvairios metodikos, tačiau rezultatai gaunami gana prieštaringi: vienų mokslininkų nuomone, tarp ekonomikos ciklo ir kreditavimo apimčių yra stipri priklausomybė (Bikker ir Hu (2002) Cappielo ir kt. (2010), Igan ir kt. (2009), Kress (2004), King ir Levine (1999), Avouyi-Dovi S. ir kt. (2006), Pojatina (2008)), kiti mokslininkai įžvelgia tik silpną ryšį (Uuskula ir kt. (2005) Gugliemo ir kt. (2009), Berglof ir Bolton (2002)), arba atliktų tyrimų rezultatais jį paneigia (Koivu (2002)). Moksliniuose tyrimuose, kuriuose aptariamas šis ryšys, taikomi skirtingi modeliai ir metodikos. Dažniausiai minimos ir autorių tyrimuose plačiausiai taikomos šios metodikos: JAV nacionalinio ekonominių tyrimų biuro (NBER) taikoma metodologija Bry ir Boschan (BB) metodologija, Harding ir Pagan (BBQ) metodologija ir Markov (MS, DFMS) metodologija (Tsouma, 2010, Kress (2004), Zarnowitz (1992), Chauvet, 2007). Plačiausiai taikoma BBQ metodologija, kuri turi keletą skirtingų atmainų, taip pat yra adaptuota skirtingų autorių (Avouyi–Dovi S. ir kt. (2006), Tsouma (2010)), atsižvelgiant į turimus statistinius duomenis. Daugelis autorių, tirdami kredito ir ekonomikos ciklo sąveiką, tiria ne atskirų šalių, o jų grupių duomenis. Apibendrina rezultatus, gautus tiriant dažnai gana skirtingo išsivystymo šalių grupių duomenis. Kadangi atlikus šiuos empirinius tyrimus patvirtinama, kad vieningos autorių nuomonės šiuo klausimu nėra, kalbant apie atskiras šalis, tarp jų ir Lietuvą, negalima vienareikšmiškai atsakyti, koks ryšys yra tarp bankų kredito veiklos apimčių ir ekonomikos ciklo joje. Taigi svarbu atlikti analizę, kaip susijusios bankų kredito veiklos apimtys ir ekonomikos ciklai Lietuvoje. Todėl šio straipsnio tikslas – įvertinti Lietuvos ekonomikos ciklo ir Lietuvos bankų kredito veiklos ryšį ir priklausomybę. Tyrimo metodika - sisteminė mokslinės literatūros analizė, loginės lyginamosios ir matematinės – statistinės analizės metodai. Ekonominio ciklo ir kredito apimties sąveikos tyrimo svarbą rodo ir teorinių tyrimų gausa. Todėl vertinant Lietuvos ekonomikos ciklo ir Lietuvos bankų kredito veiklos ryšį ir priklausomybę buvo pasirinkta ir adaptuota Kress (2004) ir Avouyi-Dovi ir kt. (2006) taikyta metodologija, kurią sudaro šie pagrindiniai etapai : 1. Posūkio taškų identifikavimas pagal autorių Avouyi – Dovi ir kt. (2006) adaptuotą Harding ir Pagan metodiką, nustatant piko ir nuosmukio taškus, kai pasirinkti du skirtingi ekonomikos ciklo indikatoriai (Pramonės produkcija, Lt ir BVP, Lt.) ir trys kredito ciklo indikatoriai (Paskolos iš viso, Lt; Paskolos namų ūkiams, Lt; Paskolos nefinansinėms įmonėms, Lt). 2. Atitikimo tarp ekonomikos ciklo ir bankų suteikto kredito apimties indekso (indikatoriaus) apskaičiavimas, taikant ekonomikos ir kredito ciklų indikatorius. 3. Priklausomybės tarp ekonomikos indikatorių ir bankų kredito veiklos rodiklių vertinimas, apskaičiuojant koreliacijos koeficientus. 4. Išvadų pateikimas. Tyrimo metodologija susideda iš atskirų vienas nuo kito nepriklausomų etapų, todėl atskiruose etapuose gautus rezultatus galima palyginti, apibendrinti ir taip pateikti tikslesnes galutines išvadas. Tyrime naudojami Lietuvos duomenys nuo 2001 m. sausio mėn. iki 2010 m. 9 mėn. Toks laikotarpis pasirinktas dėl duomenų prieinamumo – Lietuvos bankas informaciją apie naujai suteiktas paskolas ir jų likučius mėnesio periodiškumu pradėjo teikti nuo šio laikotarpio; iki 2001 metų buvo pateikiami tik metiniai duomenys. Metinių duomenų tyrimas Lietuvos atveju nėra priimtinas dėl per trumpo imties laikotarpio. Pirmajame tyrimo etape nustatyta, kad naudojant tiek mėnesio, tiek ketvirčio duomenis visų paskolų ir paskolų namų ūkiams pakilimas sutampa su ekonominio aktyvumo rodiklių pakilimu. Paskolų namų ūkiams pakilimas pasiekiamas anksčiau nei ekonominio aktyvumo rodiklių pakilimas. Antrasis tyrimo etapas parodė, kad yra stiprus ryšis tarp pokyčių ekonomikos aktyvumo ir kredito rodiklių esamuoju laikotarpiu. Apskaičiavus atitikimo indeksą tarp ekonominio ciklo indikatoriaus ir kredito veiklos rodiklių, didžiausia priklausomybė nustatyta tarp paskolų verslo įmonėms ir BVP (0,8) bei paskolų namų ūkiams ir BVP (0,69). Atitikimo indeksas tarp pramonės produkcijos ir paskolų nustatytas gerokai mažesnis nei tarp BVP ir paskolų. Pagal koreliacinės analizės tarp pramonės produkcijos ir kredito rodiklių rezultatus nustatyta, kad didžiausia koreliacija yra esant laikotarpiui k=0, todėl ryšys tarp naujai suteiktų paskolų ir pramonės produkcijos stiprus esamuoju laikotarpiu (kintant paskolų apimtims, tą patį laikotarpį pastebimi pokyčiai ir pramonės produkcijoje). Tačiau nustatyta stipri koreliacija tarp pramonės produkcijos ir išduotų paskolų laikotarpiu k=1,2,3 rodo, kad esant pokyčiams visose paskolose numatomi pramonės produkcijos pokyčiai, įvyksiantys po 1– 3 mėnesių. Nustatyta maksimali koreliacija, esant laikotarpiui k=8, tiriant ryšį tarp namų ūkiams išduotų paskolų ir pramonės produkcijos rodo, kad naujai suteiktos paskolos esamąjį mėnesį labiausiai susijusios su pagamintos produkcijos apimtimi po 8 mėnesių. Didelis tiesioginis ryšys stebimas ir nuo k=5 iki k=9 laikotarpiu, t. y. didėjant išduotų paskolų apimčiai galima tikėtis ir pramonės produkcijos augimo po 5 – 9 mėnesių. remiantis koreliacinės analizės tarp BVP ir kredito rodiklių rezultatais nustatyta, kad namų ūkiams išduotų paskolų pokyčiai rodo BVP vieno ketvirčio pokyčius. Visų paskolų ir nefinansinių korporacijų paskolų pokyčių BVP nenumato, bet keičiasi kartu su BVP be didelio laiko skirtumo. Paskolos įmonėms priklauso nuo ekonominio aktyvumo esamuoju laikotarpiu, t. y. reaguoja į pokyčius sparčiai, o, esant paskolų, išduotų namų ūkiams pokyčiams, atsiranda ekonomikos aktyvumo pokyčių. Koreliacinė analizė neparodo, kad yra ryšys tarp ekonominio aktyvumo rodiklių ir paskolų namų ūkiams esamuoju laikotarpiu. Remiantis koreliacinės analizės rezultatais, esant paskolų namų ūkiams pokyčiams atsiranda ekonomikos aktyvumo pokyčių. Prie tokios išvados buvo prieita ir pirmajame tyrimo etape, nustatant pakilimo taškus. Atliekant koreliacinę analizę, ekonominio ciklo indikatoriumi pasirinkus pramonės produkciją, ryšys nustatytas gerokai stipresnis nei indikatoriumi pasirinkus BVP. Tačiau visų paskolų ir paskolų įmonėms laikotarpiai, kuriais šie koeficientai nustatyti didžiausi, sutapo. Apibendrinus tyrimo rezultatus, galima teigti, kad visų paskolų ir paskolų įmonėms pakilimas sutampa su ekonominio aktyvumo rodiklių pakilimu, o paskolų namų ūkiams pakilimas pasiekiamas anksčiau nei ekonominio aktyvumo rodiklių pakilimas. Tokias tendencijas parodė ir atlikta koreliacinė analizė bei apskaičiuotas atitikimo indikatorius. http://dx.doi.org/10.5755/j01.ee.22.5.965
其他摘要：Economic (sometimes called “business”) cycle research is one of the most popular topics of scientific literature discussions over the last years encompassing global economy long-term grow and recession starting from 2007. Such cycles can also be observed in banking activities – decreasing crediting volumes can be noticed in the majority of countries. However, the interaction between financial and business cycles is not fully revealed and differs in different countries. In the case of Lithuania credit volume and business activeness cyclic interaction can be also named as specific, reflected in gross domestic product (GDP) and credit volume fluctuations. Based on various economic cycle stages identification methodologies, not every single fluctuations can be assigned as an economic cycle stage: some of them are not identified as significant and are not recognised as economic cycles, the others match an economic cycle stage and time criterions and can be recognized as economic cycles. In the current situation, when global economy and the situation in Lithuania show recovery signs from recession to growth, credit market reacts respectively. Though the question of business and credit volume cycles is very actual, because knowing credit market dynamics indications and synchronization level between credit and economic cycles different financial stability implementation politics measures can be developed. The importance of business and credit volume cycles interaction research is also evident from the number of theoretic studies, however, to investigate interaction between an economic cycle and crediting activities in Lithuania banks there was adopted methodology developed by Kress (2004) and Avouyi-Dovi et al. (2006), including these main stages: 1) identification of turning points according to Avouyi-Dovi et al. (2006) adopted Harding and Pagan methodology, identifying peaks and troughs when two different economic cycle indicators are selected (Industrial production (Lt) and GDP (Lt)) with three credit cycle indicators (Total loans (Lt); Household loans (Lt); Loans to non-financial corporations (Lt)); 2) Calculation of concordance index between economic cycle and banks provided credit volume using business and credit cycle indicators; 3) Valuation of dependence between economic indicators and banks credit activities ratios using correlation function; 4) Conclusions delivering. Research methodology consists of separate independent stages, what makes possible to compare the results in separate stages and deliver more comprehensive conclusions. Obtained results revealed that peak in Total loans indicator converge with the peak in economic cycle indicators, but the peak in Household loans is accessed earlier than the peak in economic cycle indicators. These tendencies were also approved by the correlation analysis and calculation of a conformity indicator. The results allow to deliver significant conclusions about government monetary political decisions influencing the country’s economic cycle fluctuations and determining financial stability. http://dx.doi.org/10.5755/j01.ee.22.5.965
关键词：ekonomikos ciklai;kredito ciklai;bankų kredito veikla;verslo ciklo posūkio (lūžio) taškai;ekonominio aktyvumo rodikliai;kredito ciklo indikatoriai;Lietuva
其他关键词：economic cycle;credit cycle;bank credit activities;turning points;economic cycle indicators;credit cycle indicators