Автореферат (Оценка граничной эффективности издержек российских банков), страница 3

2007 г. Классификация топ-100 банков проведена на основе системы показателей, которая учитывает структуру активов и пассивов банка, уровень его доходности и ликвидности7. Метод включает реализацию трех этапов: проведение кластеризации,конструирование «траекторий» банков и выявление динамических групп8.На п е р в о м этапе получены кластеры, в каждый из которых вошлибанки, похожие по структуре операций и финансовым результатам деятельности.

Диаграмма, представленная на рис. 1, показывает, какая доля объектов кластеризации приходится на первые пять бизнес-моделей, первые десять моделейи т.д. Из этого рисунка также видно, что банки выбирают ограниченный наборбизнес-моделей из доступных 80 стереотипов поведения. Так, на первые пятьбизнес-моделей приходится около 62% элементов кластеризации.7565554535251550LIQCAP20PR40CRED%60MBK%80706050403020100GOS100ПоказателиПорядковый номер бизнес-моделиРис. 2. Характеристики наиболеераспространенной бизнес-моделиРис.

1. Распределение объектовкластеризации по бизнес-моделям7Анализ выбранной системы показателей представлен в диссертационной работе.Алескеров Ф.Т., Солодков В.М., Челнокова Д.С. Динамический анализ паттернов поведения коммерческихбанков России // Экономический журнал Высшей школы экономики. – 2006. – №1. – С. 48 – 61.813Наиболее распространенному кластеру соответствует бизнес-модель, которая определяет банки в качестве оптимальных финансовых посредников (онсодержит 1225 объектов кластеризации, т.е. 36% от общего числа наблюдений).Для таких банков характерно (рис. 2), чтобы: их работающие активы на 64% состояли из кредитов коммерческиморганизациям (см. рис. 2, показатель CRED); ликвидность находилась на уровне 14.9% от работающих активов (показатель LIQ); доля государственных ценных бумаг была невысокой – на уровне 3.7%от работающих активов (показатель GOS); они практически не заимствовали на рынке межбанковского кредитования (доля полученных межбанковских кредитов в суммарных обязательствах составляет 6% – показатель MBK).Данная структура активов и пассивов позволяет банкам получать отдачуот работающих активов на уровне 1.9% – показатель PR, при этом достаточность капитала находится на допустимом уровне (14.3% от валюты баланса –показатель CAP).Нав т о р о м этапе проанализированы «траектории» банков, которыепоказывают, какую бизнес-модель в определенный момент времени выбралбанк.

За восемь лет не выявлено ни одного банка с постоянной бизнес-моделью.Многие банки очень часто меняли свои бизнес-модели: 12% банков за это время сменили от 20 до 25 бизнес-моделей. Однако на протяжении последних десяти кварталов, как иллюстрирует табл. 1, наблюдается процесс формированияустойчивых «траекторий»: банки придерживаются бизнес-модели, выбраннойими ранее.Из табл. 1 видно, что доля банков с постоянной бизнес-моделью составляет 24%. Кумулятивный процент, равный 80%, достигается при учете банков,которые на протяжении последних десяти отчетных дат сменили четыре бизнес-модели.14Таблица 1Распределение крупнейших банков*по частоте смены бизнес-моделейЧастота смены бизнес-моделейКоличествобанковКумулятивныйпроцент0…4…924…82…10224…80…100*Включая Сбербанк России и Внешторгбанк.На т р е т ь е м этапе выявлены и изучены динамические группы, в состав которых вошли банки, за последние десять кварталов сохранившие своюбизнес-модель.

Для таких 24 банков выделено пять различных динамическихгрупп. Деятельность наибольшего числа банков (17 банков) описывается числовыми характеристиками превалирующей бизнес-модели, представленными нарис. 2.Таким образом, динамический анализ бизнес-моделей, выбираемых российскими банками, позволил выявить тенденции их развития и определить, чтобольшинство крупных банков ориентировано на кредитование нефинансовогосектора экономики.Кроме этого, проведено деление всех российских банков на однородныегруппы по размеру активных операций в период со II кв. 2006 г. по I кв. 2009 г.;в основе деления банков лежит распределение Парето.В главе 3 представлена разработанная автором модель оценки граничнойэффективности издержек российских банков с учетом их неоднородности пообъему активных операций и бизнес-моделям; выявлены факторы, способствующие повышению граничной эффективности издержек в сравнимых поразмеру группах банков со II кв.

2006 г. по I кв. 2009 г. Впервые апробирован15алгоритм Л. Местер и Дж. Хьюза9, позволяющий определить значение депозитов для российских банков. В соответствии с ним оценена модель переменныхиздержек: банковские переменные рассчитаны в действующих ценах(млн. руб.); индексы для соответствующего банка и квартала упущены:233VCw1 3 31  w wln a 0   a i ln y i  b1 ln( 2 )    sij ln y i ln y j  g1 ln( 2 )    d i ln( 2 ) ln y i w1w12 i 1 j 12  w1 w1i 1i 1 rk ln k  rq ln q 311rkk (ln k ) 2  rqq (ln q ) 2  rqk ln q ln k   hki ln k ln y i 22i 13  hqi ln q ln y i  t k ln k ln(i 123222w2w1 2 2w)  t q ln q ln( 2 )   bl ln x l    g lp ln x l ln x p   g xl ln( 2 ) ln x l w1w12 l 1 p 1w1l 1l 12   d li ln x l ln y i   t kl ln k ln xl   t ql ln q ln x l  1T l 1 i 1l 1l 131 2T 2   n z n  ln ,2n 1(1)где VC – переменные издержки банка; a0 – свободный член; y1  кредиты-нетто небанковскому сектору экономики; y2  кредиты банкам-нетто; y3  вложения в ценныебумаги; w1  цена трудовых ресурсов; w2  цена привлеченных ресурсов (за исключением стоимости депозитов реального сектора экономики); x1  объем депозитов частных лиц; x2  остальные обязательства банка по депозитам клиентов из небанковского сектора; q  резервы под кредиты и векселя небанкам; k – собственный капиталбанка; T – временной тренд; z1, z2, z3 – дамми-переменные соответственно для I, II иIII кв.; ε – совокупная случайная ошибка.Расчеты показали, что производная переменных издержек от объема застрахованныхвкладов является отрицательной (все эффекты значимы на99%-м уровне доверия).

Это означает, что чем больший объем вкладов от населения привлечет банк, тем меньше будут его издержки, связанные с использованием других ресурсов банка. Значит, депозиты частных лиц являются фактором производства. Производная переменных издержек от объема незастрахованных вкладов положительна, т.е. наращивание объема остальных депозитовнебанковского сектора экономики повышает расходы банка по обслуживаниюпривлеченных ресурсов. Следовательно, эти депозиты – банковский продукт.Таким образом, проведенный анализ подтверждает обоснованность выбораподхода добавленной стоимости для российских банков.9Hughes J.P., Mester L.J. A quality and risk-adjusted cost function for banks: evidence on the ‘too-big-to-fail’ doctrine// Journal of Productivity Analysis.

– 1993. – № 4. – P. 293 – 315.16Получены результаты проверки гипотез о виде функциональной формыграницы эффективности по удельным издержкам10 российских банков. Проанализированы три широко используемые функции: функция Кобба–Дугласа,транслогарифмическая функция и функция Фурье11. Из них была выбрана последняя, поскольку включение тригонометрических членов повышает качествопостроенной модели на 1%-м уровне значимости, согласно нижеследующимформулам:lnC a0 w1 k1233ai 1j 1lni 1yiwq b1 ln( 2 )  rq ln kw1ks ij ln (3inz n   1T n 1yjyi1 w 1qln g 1  ln( 2 )   rqq (ln ) 2 kk2 w1 2k3323icos( Y i )   i sin( Y i ) ) i 13dii 1ln(w2y) ln i w1k3  (i 1Y i 1.8 [1 2T 2 2ijcos( Y i  Y j )   ij sin( Y i  Y j ) )  ln  ;j 1yiyyy min( i )] /[max( i )  min( i )]  0.1 ,kkkk(2)где C – сумма расходов на персонал и обслуживание заемных ресурсов банка;y1  выданные кредиты; y2  обязательства банка по депозитам клиентов из небанковского сектора (за исключением объема депозитов частных лиц); y3  вложения в ценные бумаги; w2  цена привлеченных ресурсов12.Это позволяет сделать вывод о желательности ввода в модель стохастической границы дополнительной гибкости, а также учета мультипликативныхэффектов и нелинейной связи объясняющих переменных.Функции издержек (1) и (2) учитывают эффект обучения банков на собственном опыте (learning by doing).

Однако граница эффективности под влияниемразвития применяемой в банке технологии может менять не только свое положение, но и форму. Чтобы учесть, насколько удельные издержки чувствитель10Включение капитала в функцию издержек имеет под собой экономическое обоснование. Во-первых, зависимой переменной становятся удельные издержки, которые приходятся на единицу собственного капитала банка.А этот показатель для многих банков служит целевым ориентиром в большей степени, нежели только уровеньиздержек. Во-вторых, учитывается зависимость банков от заемных средств.

Являясь одним из источников формирования ресурсной базы, собственный капитал банка может привести к росту стоимости заемных ресурсов.Иначе говоря, инвесторы банка могут потребовать от него более высокую норму доходности, поскольку он, поих мнению, не сформировал такой уровень собственного капитала, который был бы достаточным для покрытияфинансовых рисков, присущих банку.11Функция Кобба–Дугласа предполагает наличие постоянной отдачи от масштаба, а транслогарифмическаяфункция – U-образную форму издержек.

Если в действительности эти гипотезы не поддерживаются, возникаютошибки спецификации модели. Применение функции Фурье позволяет избежать этой проблемы. Однако, еслиперед исследователем стоит задача – спрогнозировать будущие издержки банков, тогда требуется точечная настройка функции Фурье или поиск ближайшего приближения к ней.12Остальные объясняющие переменные определены в соответствии с формулой (1).17ны к изменению масштаба производства и стоимости факторов производства,была оценена следующая модель по формуле:ln33Cywq a0   ai ln i  b1 ln( 2 )  rq ln   n z n w1kkw1k n 1i 123y j 1  w2 yy1 3 31qw   sij ln i ln g1 ln( )   rqq (ln ) 2   d i ln( 2 ) ln i 2 i 1 j 1kk 2  w1 2kw1ki 1333  (i cos( Yi )  i sin( Yi ))    (ij cos( Yi  Y j )  ij sin( Yi  Y j ) ) i 1 1T i 1 j 131wy 2T 2   3T ln( 2 )    iT ln i  ln  ,2w1ki 1(3)C)3wyw1k 1   2T   3ln( 2 )   i ln i ,Tw1ki 1 ln(где 1   2T – чистый технический эффект13;3yi T ln ki(4)– мультипликативный эф-i 1фект временного тренда с вектором продуктов; 3T ln(w2) – мультипликативный эфw1фект временного тренда с ценами факторов производства.Установлено, что для российских банков характерно снижение издержекза счет внедрения новых технологий.

Наибольший вклад в сокращение издержек вносит изменение объема операций банка. Совокупный эффект сниженияудельных издержек российских банков от изменения технологии составляет0.80%, что выше, чем у европейских банков из стран с переходной экономикой(там наблюдается снижение издержек на 0.25–0.48%14).