Автореферат (Влияние индивидуальных характеристик российских банков на работу канала банковского кредитования в российской экономике), страница 4

А именно, при сдерживающейденежно-кредитной политике банки с наиболее ликвидными активами могут предпочестьнаоборот больше накапливать менее рисковые ликвидные активы, дополнительноотказываясь от поддержания более рискового вложения, которым является кредитованиенефинансовых организаций (особенно в условиях удорожания денег в экономике).Для выявления указанных эффектов были применены одношаговая и двухшаговаяпроцедуры Кашьяпа и Штейна.Одношаговая процедура представляет собой оценку динамических моделей панельныхданных следующего вида:1212j 1j 0 ln(credfit )   0i   j   ln(credfit  j )    j MPt  j   t 121212j 0j 0j 0 Liquiit 1 (    t   j MPt  j )    j X it  j    jYt  j   it ,(8)где i — индивидуальный индекс коммерческого банка, ln(credfit ) — прирост логарифма объема корпоративного кредитного портфеля банка i вмомент времени t ,MPt  j — импульс денежно-кредитной политики в момент времени t  j (абсолютныйприрост минимальной ставки по недельным аукционам прямого РЕПО с Банком России),Liquiit 1 — уровень ликвидности банка i в период времени t  1 (суммарная доля денежныхсредств банка, объема корреспондентского счета в Банке России (ликвидность в определенииБанка России), объема корреспондентских счетов в других кредитных организациях, а такжеобъема вложений в долговые ценные бумаги в сальдированных активах банка), j X it  j — линейная комбинация индивидуальных характеристик банков (по данным формы0409101), jY j — линейная комбинация контрольных переменных (прирост индекса выпуска товаров иуслуг по базовым видам экономической деятельности, приростсреднемесячногокурсадоллара США к рублю, прирост среднемесячной цены на нефть марки Brent, чистый притоккапитала в Россию за месяц).- 16 -Основной интерес исследователя в модели (8) представляют сумма коэффициентов  jпри импульсах денежно-кредитной политики Банка России MPt  j , а также суммакоэффициентов  j при произведениях уровня ликвидности коммерческого банка Liquiit 1 ипеременной денежно-кредитной политики Банка России MPt  j .

Согласно экономическойинтуиции, увеличение ключевой ставки приводит к снижению объема кредитов, выдаваемыхроссийскимикоммерческими12Другими словами, сумма (j 0jбанкамиотечественнымнефинансовыморганизациям.  j Liquiit 1 ) должна быть отрицательной.Кроме того, сама по себе сумма коэффициентов  j также имеет значение. Если она будетотрицательна, это свидетельствует в пользу наличия «антиэффекта» ликвидности.

Впротивном случае будет получен аргумент в пользу наличия эффекта ликвидности Кашьяпаи Штейна.Второй метод представляет собой двухшаговую процедуру. На первом шаге для каждогомомента времени t оценивается пространственная регрессия вида:12 ln(credfit )   jt  ln(credfit 1 )  t Liquiit 1   it .(9)j 1Полученные на первом шаге оценки коэффициента ˆt становятся зависимой переменной вобычной регрессии временных рядов на втором шаге:121212j 0j 0j 0ˆt     j MPt  j    t    jYt  j    j X it  j  ut .Вуравнениирегрессии(10)основнойинтереспредставляет(10)суммаоценоккоэффициентов  j . Как и в случае с одношаговой процедурой, если такая суммаотрицательна, это свидетельствует о наличии «антиэффекта» ликвидности.Дляанализабылииспользованымесячныеданные,главнымобразом,поиндивидуальным характеристикам балансов российских кредитных организаций за период сянваря 2010 по декабрь 2014 года.

При этом в выборку были включены только те банки,которые существовали на протяжении всего периода. Таким образом, итоговая выборкапредставляла собой сбалансированную панель, содержащую данные по индивидуальнымбалансам 669 кредитных организаций за период с 2010 по 2014 годы, или 40140 наблюдений.В целях учета неоднородности структуры российского банковского сектора была изученаработа канала банковского кредитования отдельно через 6 групп банков: «большуюшестерку» крупнейших государственных банков, прочие крупные банки, средние и малыерозничные, средние и малые корпоративные, средние и малые оптовые, а также средние и- 17 -малые диверсифицированные банки. Средние и малые банки были разделены на подгруппыв соответствии с основным источником фондирования.

Кроме того, для учета структурныхсдвигов каждая из указанных групп банков изучалась отдельно для каждого из трехподпериодов: до июня 2011 года, с июня 2011 года по сентябрь 2013 года, наконец, ссентября 2013 по декабрь 2014 года.Проведенные на основе указанных выше моделей расчеты показали, что в течениеанализируемого периода времени импульсы денежно-кредитной политики не оказывалистатистически значимого влияния на объемы кредитования нефинансовых организацийсредними и малыми корпоративными и оптовыми банками.

Было показано, что банки первойиз двух групп предпочитают поддерживать примерно постоянной долю кредитов фирмам вактивах, не ориентируясь на поведение Банка России. Банки второй группы работают намежбанковском рынке и ориентируются во многом только на него в своих бизнес-моделях.Для остальных групп банков в период после середины 2011 года был обнаружен либо«классический» эффект ликвидности Кашьяпа и Штейна, либо «антиэффект» ликвидности.Другими словами, можно говорить о том, что в период структурного дефицита ликвидностиполитика Банка России более эффективно влияла на объемы кредитования, чем в периодструктурного профицита ликвидности в отсутствие системы процентных инструментовБанка России (в первую очередь, ключевой ставки и процентного коридора).Для объяснения выявленных эффектов, связанных с влиянием уровня ликвидностиактивов на эффективность функционирования канала банковского кредитования вроссийской экономике были оценены модели панельных данных, в которых зависимымипеременными выступали отдельные статьи балансов российских кредитных организаций.Для всех статей активов, кроме ликвидных активов, оцененные уравнения имеют вид:1212j 1j 0assets _ itemit  i    j  assest _ itemit  j    j MPt  j    t 1212j 0j 0 Liquiit 1 (    t   j MPt  j )    j Kit  j   it ,(11)где assets _ itemit — доля в суммарных активах банка одной из статей активов (кредитыкредитным организациям-резидентам, кредиты банкам-нерезидентам, кредиты физическимлицам), j Kit  j — скалярное произведение вектора коэффициентов  j на вектор, элементамикоторого являются доли статей пассивов в общем объеме пассивов коммерческого банка i вмомент времени t  j (фонды и прибыль, депозиты и прочие счета нефинансовых- 18 -организаций, кредиты от банков-резидентов, кредиты от банков-нерезидентов, депозитынаселения, а также счета других банков-резидентов).Спецификация уравнения с долей ликвидных активов в качестве зависимой переменной несодержит произведения уровня ликвидности на переменную монетарной политики в силувозможной эндогенности и имеет вид:121212j 1j 0j 0Liquiit  i    j Liquiit  j   j MPt  j    t    j Kit  j   it ,(12)где  j Kit  j — скалярное произведение вектора коэффициентов  j на вектор, элементамикоторого являются доли статьей пассивов в общем объеме пассивов коммерческого банка i вмомент времени t  j .Согласно полученным результатам, для банков «большой шестерки», а также другихкрупных банков был найден «антиэффект» ликвидности: чем больше уровень ликвидностиактивов таких банков, тем сильнее они сокращают кредитование нефинансовых организацийв ответ на рост ключевой ставки.

Рост ключевой ставки Банка России стимулирует банки«большой шестерки» частично переключаться на предоставление средств другим кредитныморганизациям, вместо фирм, а крупные банки — на покупку менее рисковых (в сравнении скорпоративным кредитованием) ликвидных активов. Такой результат может в значительнойстепени объясняться тем, что ужесточение денежно-кредитной политики в рассматриваемыйпериод происходило в периоды ухудшения общей экономической ситуации в стране. Вподобных условиях экономически обоснованной стратегией для банков может бытьчастичная переориентация на вложения в менее рисковые активы, какими являютсяликвидные активы и кредиты другим банкам по сравнению с кредитами фирмам.В противовес результатам для крупнейших и крупных банков, для группы средних ималых розничных банков было обнаружено, что данные банки не склонны снижать объемыкредитования нефинансовых организаций в ответ на сдерживающую политику Банка России.Расчеты показали, что, вероятно, не желая терять основных заемщиков, банки этих групппри удорожании денег в экономике предпочитают продавать ликвидные активы и выдаватьполученные таким образом деньги в качестве кредитов фирмам.Наконец, было показано, что реакция средних и малых диверсифицированных банков наимпульсы денежно-кредитной политики претерпела изменения за рассматриваемый период.Так, с июня 2011 по сентябрь 2013 года такие банки не снижали объемы кредитования фирмв ответ на рост минимальной ставки по недельным аукционам РЕПО, используя для этогонакопленные ликвидные активы.