Автореферат (Конкуренция в российской банковской системе и ее влияние на устойчивость банков), страница 4

В моделях (2.1) на основе первого индикатора подтверждается концепция «рыночная власть-устойчивость», на основе второго — «рыночная власть-уязвимость». Однако, противоречие междуэтими индикаторами устранено в моделях (2.2) — оба индикатора предсказывают U-образную форму воздействия рыночной власти на риск14 (Таблица 1 иРисунок 1). Это говорит о том, что в российской банковской системе минимизация системных рисков трудно достижима в случае движения системы в стороны граничных состояний рынка (монополии или совершенной конкуренции).Для сравнительного анализа оцененных U-образных форм была сформулирована гипотеза о том, что усиление конкуренции по Буну может быть предвестником будущего сокращения конкуренции по Лернеру15. С помощью эконометрических методов было показано, что эта гипотеза не противоречит данным16. Тогда последовательность развития процесса конкуренции будет следующей.

На первом этапе стимулирование конкуренции между более эффективными и менее эффективными банками (по Буну) будет способствовать движению медианного банка в сторону оптимумов в соответствующих квадратичных                                                                                                                                                                                    Проблема эндогенности, возникающая в случае установления ILLравным 0, решается с помощью статическогоGMM.

В качестве инструмента для текущего значения индикатора конкуренции используется его значение впредшествующем квартале.14в моделях Z-индекса форма связи обратная, поскольку значения Z-индекса обратны риску15Как было отмечено выше, конкуренция по Буну запускает процесс борьбы между более и менее эффективными банками. По прошествии определенного времени такая борьба результируется в повышение рыночныхдолей первой группы и сокращение (вплоть до утери) — второй. Итоговый уровень конкуренции (на какое-товремя, до появления новых игроков) станет ниже начального, что отразится в росте значений индекса Лернера.16Было показано, что в линейных регрессионных моделях с фиксированными эффектами лагированные значения индикатора Буна оказывают значимое отрицательное воздействие на текущие значения индекса Лернеравне зависимости от варьирования набора контрольных факторов из числа микро- и макроэкономических.17  Таблица 1.

Эмпирические выводы о наличии и характере нелинейной связиy=f(x) между рыночной властью (x) и устойчивостью (y) российских банковИндикаторустойчивостиМетодоценкисвязиaНаличиесвязиИндикаторрыночнойвласти банкаИндекс Лернера (нарынке кредитов)Z-индекс устойчивостиФормасвязи(параболы)Доля просроченных кредитов в совокупных кредитах (ODL)Точкаоптимума(процентильвыборкибанков)НаличиесвязиФормасвязи(параболы)Точкаоптимума(процентильвыборкибанков)1+58+732+71+483+49+621+9+12+12+23+14+2Индикатор Буна (подоле на рынке кредитов)1––2––3–+Н-статистика(по процентным доходам)1––2––3–+Индекс микроуровневой концентрации (поплатным активам)1––2––3+Индикатор Буна (поприбыли)90+879394Примечания: a Панельные регрессии по российским банкам за период 1кв.

2008 – 4 кв. 2012гг. для моделей Z-индекса и 1 кв. 2005 – 4 кв. 2012 гг. для моделей ODL:1 – Статическая регрессия с фиксированными эффектами (fixed effects), лаги индикатора рыночной власти – с 1-го по 4-ый, оценка OLS с поправками на гетероскедастичность;2 – Динамическая регрессия, лаги индикатора рыночной власти – с 1-го по 4-ый, оценка одношагового разностного GMM (One-Step Difference GMM)3 – Статическая регрессия с фиксированными эффектами (fixed effects), лаги индикаторарыночной власти – 0-ой (текущий), оценка двухшагового GMM;функциях (т.е.

влево, Рисунки 1.в и 1.г). На втором этапе, как минимум, черезквартал (как показали расчеты), это отразится в усилении рыночной власти медианного банка по Лернеру (т.е. в движении вправо на Рисунках 1.а и 1.б). Приэтом, если индикатор Буна медианного банка достигнет оптимума соответствующих квадратичных функций, то такой импульс позволит сократить расстояние этого же медианного банка до оптимумов квадратичных функций от18  индекса Лернера примерно на 40-50%. В итоге уровень стабильности медиан-IV (50.1; 11.0)‐60‐20‐30‐40‐20020406080IV18GMM (60.8; 6.0)0‐1020FE (54.2; 8.5)10Модельные значения квадратичной функции, ODLМодельные значения квадратичной функции, Z‐индексного банка будет выше, чем в первоначальном состоянии.100GMM50.3FE1614FEGMM8FE(61.8; 5.8)6IV(56.1; 5.4)4‐60Индекс Лернера (на рынке кредитов)Модельные значения квадратичной функции, ODLМодельные значения квадратичной функции, Z‐индекс16FE(‐0.39; 12.6)GMM(‐0.36; 8.8)FE864GMM‐0.2220‐0.7‐0.6‐0.5‐0.4‐0.3204060801003018100б) ODL=f(индекс Лернера)IV(‐0.35; 19.3)IV‐20(FE) Статическая модель с фиксированными эффектами(GMM) Динамическая инструментальная модель(IV) Статическая инструментальная модельМедианное значение индекса Лернераа) Z-индекс=f(индекс Лернера)12‐40Индекс Лернера (на рынке кредитов)(FE) Статическая модель с фиксированными эффектами(GMM) Динамическая инструментальная модель(IV) Статическая инструментальная модельМедианное значение индекса Лернера14GMM(49.7; 7.7)10IV2050.312‐0.2‐0.10Индикатор Буна (по прибыли)25GMMGMM(‐0.492; 20.8)2015FE(‐0.51; 9.6)FE10IVIV(‐0.49; 3.9)5‐0.220‐0.7‐0.6‐0.5‐0.4‐0.3‐0.2‐0.10Индикатор Буна (по прибыли)(FE) Статическая модель с фиксированными эффектами(GMM) Динамическая инструментальная модель(IV) Статическая инструментальная модельМедианное значение индикатора Буна(FE) Статическая модель с фиксированными эффектами(GMM) Динамическая инструментальная модель(IV) Статическая инструментальная модельМедианное значение индикатора Бунав) Z-индекс=f(индикатор Буна)г) ODL=f(индикатор Буна)Рисунок 1.

Оценки формы влияния рыночной власти на устойчивость российских банков.В третьей главе «Моделирование воздействия рыночной власти российских банков на уровни их устойчивости: альтернативные подходы» в отличиеот анализа гомогенного воздействия определяются микроэкономические и общеотраслевые факторы, которые могут обуславливать гетерогенность такоговоздействия.

Эти факторы тестируются в статических и динамических линейных эконометрических моделях. Ключевой вопрос, который решается приоценке этих моделей, — существуют ли пороги по выделенным факторам гетерогенности, на основе которых можно отделить положительное воздействиерыночной власти на устойчивость банков от отрицательного?19  Для оценки гетерогенности эффекта рыночной власти на устойчивостьбанков, обусловленной микроэкономическими причинами, предложена совокупность регрессионных уравнений для оценки на панельных данных. Ключевая идея — эффективность издержек банков может быть каналом трансмиссииположительного импульса рыночной власти к устойчивости банков:PPp 1p 11 уровень: EFFit  1i  1  MPowerit(j )k   1 p  MPowerit(j )k  X1 p, it  k  1 p  X1 p, it  k(3.1)Q 1q  MACRO1q, t k  1, itq 1RRr 1r 12 уровень: RISKit( p )   2i   2  EFFit k    2 r  EFFit k  X 2 r , it k   2 r  X 2 r , it k(3.2)S   RISKit( p1)   2 s  MACRO2 s , t k   2, its 1где EFFit — эффективность издержек банка i в квартале t, рассчитанная в рамкахподхода стохастической границы эффективности; RISKit( p) и MPowerit(j )k — см.выше; X 1 p , it k и X 2 r , it k — p-ый (p = 1…P) и r-ый (r = 1…R) факторы гетерогенности, отражающие профиль бизнес-модели банка i в квартале (t-k), k = 0…4.OLS- и GMM-оценки регрессионных уравнений (3.1), (3.2) показали, что,во-первых, рыночная власть (индекс Лернера) большинства банков положительно влияет на эффективность их издержек (EFF).

Во-вторых, эффективностьиздержек банков (EFF) положительно влияет как на качество кредитных портфелей банков (отражается в снижении доли просроченных кредитов в кредитахбанков), так и на устойчивость к рискам в целом (Z-индекс устойчивости).Совмещение ключевых предельных эффектов обоих уравнений позволилополучить вывод о том, что для большинства российских банков справедливаформула «рыночная власть-эффективность-устойчивость». На этой основе показано, что в среднем за весь период на банки из области «рыночная властьустойчивость» приходилось не меньше ¾ совокупных активов банковской системы.

Результаты оказались весьма близки к полученным во второй главе.Для исследования общеотраслевой гетерогенности эффекта рыночнойвласти на устойчивость российских банков анализировались только индексЛернера и доля просроченных кредитов в кредитах, без потери общности. В ка20  честве общеотраслевых показателей, которые могут обуславливать гетерогенность, рассматривались индикаторы концентрации крупных и средних банков,госбанков и частных банков, требования ЦБ РФ к капиталу действующих банков и другие. Для тестирования работоспособности этих показателей специфицирован набор регрессионных уравнений для оценки на панельных данных:))ODLit   i  LERNERit( LNS G j , t k  LERNERit( LNSkk G j , t  k  CONTROLS   it(3.3)где ODLit  — доля просроченных кредитов в совокупных кредитах банка i в)квартале t;  LERNERit(LNSk определен выше; G j , t k — общеотраслевой показатель вида j (j=1…J), определяющий гетерогенность эффекта LERNER на ODL.OLS-оценки уравнений (3.3) подтвердили, что для большинства российских банков характерен эффект концепции «рыночная власть-устойчивость».На основе ключевых предельных эффектов уравнений типа (3.3) рассчитаны пороговые значения, разделяющие положительное и отрицательное воздействие на долю просроченных кредитов в кредитах банков, которое оказывается,во-первых, набором общеотраслевых показателей G в зависимости от режимарыночной власти банков и, во-вторых, рыночной властью в зависимости от состояния банковской системы, индицируемое набором переменных G.Результаты расчетов порогов позволили получить ряд содержательных выводов, полезных с точки зрения практики пруденциального регулирования банковского сектора.