Автореферат (Влияние индивидуальных характеристик российских банков на работу канала банковского кредитования в российской экономике), страница 5

В то же время, после сентября 2013 года для их реакциибыл характерен «антиэффект» ликвидности. По мере ухудшения экономической ситуации и- 19 -постепенного ужесточения денежно-кредитной политики, начавшегося в начале 2014 года,риски нефинансового сектора также постепенно росли, что снижало ожидаемую доходностьподобных вложений и, следовательно, их привлекательность для банков. Одновременно сэтим ухудшение финансового положения фирм в периоды экономической напряженностиможет стать причиной снижения их спроса на заемные средства банков.

Снижение спросаможет являться дополнительной причиной того, почему после сентября 2013 годадиверсифицированные банки предпочитали заменять ссуды фирмам на вложения вликвидные активы.В параграфе 3.3 проанализировано влияние микропруденциального регулированияБанка России в части требований к достаточности собственных средств (капитала) банков наэффективность канала банковского кредитования, а также протестирована гипотеза обасимметричности функционирования данного канала.Для ответа на поставленный исследовательский вопрос были оценены статическиемодели панельных данных следующего общего вида:1212j 0k 1credfit   0i    j MPt  j    DiffN10it k    k MPt k  1212l 0m0 l X it l   mYt m   it ,(13)где credfit — прирост объемов кредитования нефинансовых организаций банком i вмомент времени t ,MPt  j — импульс денежно-кредитной политики Банка России (прирост ключевой ставкиБанка России),DiffN10it k — характеристика достаточности собственных средств для банка (разность впроцентных пунктах между фактическим значением норматива Н1.0 кредитной организациии минимально установленным значением),l X it l — линейная комбинация различных индивидуальных характеристик банков,mYt m — линейная комбинация контрольных переменных (индекс выпуска товаров и услугпо базовым видам экономической деятельности, индекс промышленного производства,индекс выпуска обрабатывающих производств, инфляция по индексу цен производителей,инфляция по индексу потребительских цен, дефицит консолидированного государственногобюджета, средний за месяц курс доллара США к рублю, цена на нефть марки Brent, индексфондового рынка ММВБ).- 20 -Ключевой интерес в данном случае представляют суммы коэффициентов при различныхлагах импульса денежно-кредитной политики12  MPj 0jt j, а также суммы коэффициентовпри различных лагах произведения импульса денежно-кредитной политики и разностимежду фактическим значением норматива достаточности капитала банка и минимальноустановленным12  DiffN10k 1it  kk MPt k  .В анализе использованы месячные данные за период с января 2014 по октябрь 2016 года.Итоговая сбалансированная панель включала в себя данные по 583 кредитным организациям,т.е.19822наблюдения.Чтобыизбежатьискажениярезультатов,вызванныхнеоднородностью российских кредитных организаций, для целей исследования исходнаявыборка банков была разделена на три основные группы: 10 системно значимых кредитныхорганизаций, прочие крупные банки из группы выделяемых Банком России 30 крупнейшихкредитных организаций, а также средние и малые банки.

В свою очередь, последняя группасредних и малых банков также была разделена на четыре подгруппы в зависимости отсреднего за период значения норматива достаточности собственных средств (капитала) иосновного направления размещения средств: («кредитующие») розничные, («кредитующие»)корпоративные, («кредитующие») диверсифицированные, а также прочие «не кредитующие»банки.

Кроме того, с целью учета важных структурных сдвигов, произошедших вроссийском банковском секторе в период 2014–2016 годов, для каждой из рассматриваемыхгрупп банков были оценены три модели: по данным за 2014 год (период минимальногозначения Н1.0 на уровне 10% и ужесточения денежно-кредитной политики), по данным за2015 год (период минимального значения Н1.0 на уровне 10% и смягчения денежнокредитной политики), по данным с января по октябрь 2016 года (период минимальногозначения Н1.0 на уровне 8% и смягчения денежно-кредитной политики).Согласно проведенным расчетам, повышения ключевой ставки Банка России в 2014 годусдерживали рост корпоративных кредитных портфелей системно значимых банков, а в 2015–2016 годах постепенное снижение ключевой ставки оказывало стимулирующее воздействиенакредитованиенефинансовыхорганизаций.Другимисловами,эффективностьфункционирования канала банковского кредитования в России в указанный период нашлаподтверждение.Что же касается влияния нормативов достаточности капитала этой группы банков наработу канала банковского кредитования, то это влияние со временем претерпело изменения.Так, для 2014 года наличие дополнительного запаса собственных средств у системнозначимых кредитных организаций смягчало сдерживающий эффект денежно-кредитной- 21 -политики.

Сдерживающее влияние характеристики достаточности капитала для даннойгруппы банков было обнаружено и для 2015 года, когда Банк России начал постепенноснижать ключевую ставку. Такой результат может объясняться желанием банков сохранитьзапас капитала в условиях высокой общей макроэкономической неопределенности или впреддверии объявленного заранее ужесточения требований Базеля III начиная с 2016 года.Наконец, для системно значимых банков в 2016 году дополнительный запас капиталаусиливал стимулирующее воздействие денежно-кредитной политики на корпоративныйкредитный портфель системно значимых банков. Такой характер взаимосвязи ожидаем вусловияхснизившейсяобщеймакроэкономическойнеопределенностиивцеломсоответствует общей экономической интуиции: имея больший запас капитала, банку прощенаращивать кредитование.Качественно схожие результаты для всех трех периодов были получены для группыпрочих крупных кредитных организаций.

Такой результат также является ожидаемым,поскольку для крупных кредитных организаций в целом были характерны те же процессы,которые происходили с системно значимыми банками — их близкими конкурентами вбольшинстве сегментов рынка.Для подгрупп средних и малых банков показано, что в большинстве случаев денежнокредитная политика не является одним из ключевых факторов, определяющих поведениетаких банков на кредитном рынке. Для банков среднего и малого размера наиболее важныммогут быть, например, взаимоотношения с заемщиками, поддержание взаимоотношений скоторыми может быть для таких банков жизненно важным. Наиболее сильное влияние накорпоративное кредитование отмечается для группы розничных банков, для которых данноенаправление размещения средств не является приоритетным в соответствии с их бизнесмоделью.

Наиболее слабое — для группы корпоративных банков, которые сильнее всегоориентированы на кредитование нефинансовых организаций и, следовательно, большезависят от данной категории заемщиков.Последним важным выводом, который необходимо сделать по результатам расчетов,является вывод об асимметричном характере канала банковского кредитования в 2014–2016годах в России. Для всех крупных российских банков снижение ключевой ставки БанкаРоссии в 2016 году оказывало более сильное воздействие на корпоративный кредитныйпортфель, чем ее повышение в 2014 году. Это может быть связано с тем, что широкиевозможности крупных банков по привлечению и размещению средств позволяют им меньшезависеть от уровня ставок в экономике.

Для подгрупп средних и малых банков наблюдаласьпротивоположная динамика: повышение ключевой ставки Банка России оказывало болеесильное воздействие на корпоративный кредитный портфель таких банков по сравнению с ее- 22 -снижением. Средние и малые банки, в отличие от крупных, имеют значительно меньшевозможностей фондирования, в связи с чем повышение ставок в экономике, как правило,означает для них существенное удорожание заемных средств, и, следовательно, ужесточениеих кредитной политики. В то же время, спрос на кредиты данных банков, в отличие отспроса на кредиты крупных банков, и, как следствие, возможности по расширениюкредитного портфеля в условиях смягчения денежно-кредитной политики для средних ималых банков ограничены.Результаты исследования, полученные в третьей главе, предлагается непосредственноиспользовать при построении теоретических моделей для российской экономики, а такжепри оценивании эконометрических моделей и прогнозировании денежно-кредитныхагрегатов.При теоретическом моделировании российского банковского сектора представляетсяцелесообразным разделять банковский сектор на отдельные группы банков по определеннымкритериям.

В частности, для дифференциации банков по размеру или направлению основнойдеятельности предлагается делать априорные предположения о распределении доли рынкамежду банками или размеру спроса на конкретные банковские продукты. Уровеньликвидности активов и показатель достаточности собственных средств могут бытьнепосредственно включены в модель как отдельные параметры или же с помощьюрасширения математической записи задач банков с помощью дополнительных уравненийограничений (ограничение на минимальный уровень ликвидности активов в соответствии сизначальной предпосылкой о типе бизнес-моделей банков или ограничение на минимальныйуровень показателя достаточности собственных средств (капитала) банков). Введениеподобных ограничений также позволит проанализировать возможную асимметрию работыканала банковского кредитования.