Ниже — практическая, последовательная методология для выявления причинно‑следственной связи между объёмом ипотечного кредитования и уровнем потребительского доверия. Описаны какие данные собирать, какие методы применять, какие угрозы идентификации возникают и как их минимизировать.

Цели и структура исследования

Чётко формулируйте гипотезы: «рост доверия вызывает рост ипотечных объёмов (спрос)» и/или «увеличение ипотечного кредитования влияет на доверие (эффект богатства / ожиданий)».Выделяйте направления (supply vs demand) и возможные механизмы (процентные ставки, занятость, цены на жильё, изменения кредитных стандартов).

Данные — что нужно собрать

Серии: объём выданной ипотеки (квартально/ежемесячно), индекс потребительского доверия (той же частоты). Желательно долгие ряды (10+ лет для квартальных, больше — лучше).Макро-контроль: ВВП/темп роста, безработица, инфляция, официальные процентные ставки (ключевая ставка), рыночные ипотечные ставки, цены на жильё, предложения жилья, доходы домохозяйств, уровень кредитной нагрузки, банковские регулятивные изменения, кредитные стандарты (survey по банкам).Финансовые переменные: ликвидность банков, капитал банков, spread по ипотеке, CDS/банковские маркеры.Региональные/микроданные (если доступно): по регионам — объёмы ипотек и доверие/потребительские опросы; по банкам — выдачи и условия; по домохозяйствам — анкеты о намерениях и ипотечных решениях.Полезные вспомогательные данные: дата и содержание регуляторных/налоговых изменений, программы субсидирования ипотеки, крупные шоки (пандемия, санкции), индекс новостей/Google Trends.

Первичный анализ и подготовка рядов

Визуализация: уровни, логарифмы, сезонность.Тесты на стационарность: ADF, KPSS — принять решения о дифференцировании.Сезонная корректировка (если месячно/квартально).Тесты на коинтеграцию (Johansen) если ряды нестационарны и потенциально имеют долгосрочную связь.Дескриптивные корреляции и кросс‑корреляционная функция (CCF) — для первичного представления задержек.

Базовые динамические подходы (VAR/SVAR/LP)

VAR в уровнях/разностях в зависимости от стационарности; выбрать лаг по AIC/BIC.Если есть коинтеграция — VECM.Получение импульсно‑реакционных функций (IRF) и вкладов шоков (forecast error variance decomposition).Для структурной интерпретации — SVAR с идентификацией через:Эквивалентные экономические ограничения (контраинформационные ограничения),Ограничения знака (sign restrictions),Наративная идентификация шоков (определённые события/политика).Альтернатива: локальные проекции (Jordà) для более устойчивых IRF.

Ограничение: VAR/IRF дают динамику и «каузальную» интерпретацию только при строгих предположениях о структурной идентичности — сами по себе они не решают проблему эндогенности между доверием и кредитом.

Подходы для выявления причинности (качественные методы)
a) Инструментальные переменные (IV)
Идея: найти переменную Z, влияющую на X (например, объём ипотеки), но не влияющую напрямую на Y (доверие), кроме через X.Примеры потенциальных инструментов:Банк‑или‑региональные «supply shocks»: изменения нормативов капитала/ликвидности для отдельных банков или региональные изменения в доступе к финансированию (например, изменение резервных требований, введённые в разное время для банков/регионов).Экзогенные изменения в ипотечных субсидиях/программах, введённые для отдельных групп (например, возраст, доход, регион) — квазиексперимент.Регуляторные пороговые правила (regulatory thresholds) или вступление в силу ограничений с разными датами по регионам/банкам.Внешние банковские шоки: выход крупного банка из региона; международые шоки ликвидности, которые по-разному затрагивают банки внутри страны (например, зависимость банка от внешнего финансирования).Тесты валидности: релевантность (F‑stat >10), тесты экзогенности/overidentification (Sargan/Hansen), чувствительность к слабым инструментам.

b) Разностные подходы: Difference‑in‑Differences (DiD) / Event study

Если есть политика или программа, которая коснулась части регионов/групп в разное время → DiD сравнение до/после между тритментом и контролем.Сделать проверку предтренда (parallel trends), event‑study графики.Подход подходит для выявления эффекта изменения в ипотеке (supply policy) на доверие, либо наоборот — если изменение доверия измеримо по событию (например, крупная информационная кампания).Многоуровневые DiD если несколько этапов/разных интенсивностей.

c) Regression Discontinuity (если есть пороговые правила)

Если право на субсидию или кредит зависит от чётко заданного порога (доход, возраст), сравнение вокруг порога даёт локальный каузальный эффект.

d) Панельные методы и динамические панели

Панель регионов или банков: фиксированные эффекты, контроль временных трендов, динамические панели (Arellano‑Bond / system GMM) для решения эндогенности динамики.Важны инструменты внутри GMM (лаги) — осторожно: слабые инструменты и асимптотические проблемы.

e) Натуральные эксперименты / нарати́вные шоки

Использовать конкретные, документированные шоки (изменение ставки рефинансирования, внезапная отмена программы субсидий, крупные банкротства банков) как экзогенные изменения и проводить event study / DiD.

Разделение спроса и предложения кредита

Важная задача — разграничить эффект со стороны кредитного спроса (доверие повышает спрос на ипотеку) и предложения (банки ослабляют/жестят стандарты).Подходы:Использование банковских данных: разный эффект для банков с высокой/низкой капитализацией → supply channel.Инструменты, которые влияют на предложение (регуляторные изменения, банковские шоки) vs инструменты, влияющие на спрос (изменения в ожиданиях, доходах).Модели с двумя уравнениями (система спрос/предложение) идентифицируемые с помощью внешних инструментов.

Проверки и устойчивость

Проверка на предтренды (для DiD).Placebo‑тесты (фиктивные даты/регионы).Альтернативные меры доверия и кредита.Подбор лагов и спецификаций.K‑fold/leave‑one‑out оценки; подвыборки (до/после кризиса).Тесты на автокорреляцию и гетероскедастичность; коррекция стандартных ошибок (Newey‑West для временных рядов; кластеризация по регионам для панелей).Тесты слабых инструментов, overidentification, баланс предикторов.

Угрозы идентификации и способы их минимизации

Сингулярность/обратная причинность: доверие ↔ ипотека. Решение: IV/натуральные эксперименты/DiD, структурные ограничения.Омотанные переменные (omitted variable bias): общие шоки (экономика, ставки) влияют на оба. Решение: включать широкий набор макроконтролей, фиксированные эффекты, время‑специфические факторы, использовать инструмент, независимый от этих шоков.Тренды и сезонность: ложная коинтеграция. Решение: дифференцирование, VECM, контроль трендов и сезонности.Измерительная ошибка в доверии (survey noise) или объёмах: использовать усреднения, альтернативные индикаторы, инструментальные подходы.Слабые/недействительные инструменты: проводить тесты F‑стат, Hansen/Sargan, искать несколько независимых инструментов.Смешение supply/demand каналов: выделять банковские/региональные источники и использовать шаблоны гетерогенности.Событийные и политические корреляции: placebo и falsification tests, проверка на одновременные события.Простые Granger‑тесты дают только предсказание, не причинность — не полагаться только на них.

Практический план анализа (пошагово)
1) Собрать и проверить данные, задокументировать все политические/регуляторные изменения.
2) Визуализировать ряды; сезонировать; тесты стационарности и коинтеграции.
3) Описательный и корреляционный анализ; CCF для выявления задержек.
4) Построить VAR/VECM и изучить IRF; это даёт динамику и потенциальные лаги.
5) Найти и обосновать инструмент(ы) / событие(я). Выполнить IV/DiD/RDD/натуральные эксперименты, проверив предпосылки (relevance, exogeneity, parallel trends).
6) Развернуть панельный анализ для регионов/банков с FE; использовать динамические панели (GMM) при необходимости.
7) Протестировать альтернативные спецификации, провести robustness checks, placebos, falsification.
8) Проанализировать механизмы (mediation analysis): через цены на жильё, процентные ставки, доходы.
9) Подготовить интерпретацию — аккуратно: представить результаты как локальные к условию идентификации (LATE), указывать ограничения внешней валидности.

Дополнительные методы/опции

Structural DSGE/сбалансированные модели спроса и предложения кредита — для структурной интерпретации (требуется калибровка).Heteroskedasticity‑based IV (Rigobon) — если вариация в волатильности шоков выступает как источник идентификации.Synthetic control — для одного крупного регионального шока.Machine‑learning для отбора контролей и нелинейностей (но не вместо каузального подхода).

Выводы и рекомендации по выбору подхода

Если доступны хорошие внешние шоки / регуляторные различия → DiD/IV/RS natural experiment дают наиболее надёжные каузальные выводы.Если данных только агрегатный долгий ряд — начать с VAR/VECM и аккуратно интерпретировать IRF; затем найти вспомогательные идентификационные стратегии.При панельных данных регион/банк → фиксированные эффекты + IV/DiD + динамические панели для устранения эндогенности.

Если хотите, могу:

Предложить конкретные кандидаты на инструменты и события для вашей страны (если вы скажете страну/период и какие данные доступны).Помочь составить план регрессионных спецификаций (уравнения, список контролей, проверок) и примерный код (Stata/R/Python).