Диссертация (1137680), страница 19

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 19)

1 Приложения Д. Наоснове его анализа можно сделать следующие выводы: во-первых,полученные перераспределения весов в значительной мере отличаются115отисходных;во-вторых,результаты,полученныенаосновеоптимизации индекса Лернера и индикатора Буна, различаются.3.2 Верификацияоценокконкуренциибанковразвития на основе модели спроса на кредитыкомпаний малого и среднего бизнесаДля того, чтобы определить, позволяет ли предложенная впредыдущемразделеметодикаоценкиполучитькорректныепараметры конкуренции с учетом рисков, то есть приводит ли кперераспределениюсредствсрединаиболеекрупныхбанков-партнеров, в работе далее предлагается оценить эффективностьдеятельности БР, под которой подразумевается способность БРэффективнее закрывать «провалы рынка».

Таким образом, идеядальнейших расчетов заключается в оценке средней рыночной долибанков-партнеров на рынке кредитования МСБ в России, к которойимеется доступ у БР с применением двух методик учета рисков (то естьс различными весами банков-партнеров в портфелях БР, полученнымив предыдущем разделе) и распределением рыночных долей, близком креальному (на основе созданной модели спроса), в банковской системев сегменте кредитования компаний МСБ в прогнозном периоде.Единственнымнеизвестнымпараметромдляоценкиэффективности БР является совокупная доля портфеля банковпартнеров каждого БР на рынке кредитования МСБ в прогнозномпериоде. Сначала было определено то, как будет выглядеть портфелькредитов МСБ коммерческого банка в период T ( VT (при T   ):116VT TUt Du  V1 ,(3.26)t T  Dгде Du – дюрация портфеля, V1 – объем кредитного портфеля намомент времени 1, равный дебетовым оборотам U 1 .Для его расчета можно использовать показатель дюрации,рассчитываемый на основе 101 формы банковской отчетности запоследний доступный период времени, предполагая неизменность ееструктуры, но объем кредитного портфеля требует моделирования.Для этих целей, в первую очередь, необходимо сгенерироватьпул заемщиков.

Предположим, что компании-заемщики на рынкеописываются лишь двумя показателями – вероятностью дефолта ( PD )и годовым товарооборотом ( R ). Первая характеризует риск заемщика, авторая является прокси-переменной для его размера (как, например, висследовании Düllman, Koziol, 2013). Применение всего двухпоказателей в данной модели обусловлено крайне ограниченнымдоступным набором макроэкономических показателей по компаниямМСБ в России.Принятие решения коммерческим банком относительно суммыкредита, выдаваемой отдельному заемщику – компании МСБ –возможно лишь при оценке кредитного риска по данному типу сделок,который учитывается коммерческим банком следующим образом:k  PD borrower L Nˆ 1 ,L(3.27)где k – размер регулятивного капитала, который коммерческий банкаллокирует на покрытие риска по кредиту одному заемщику; N̂1 –оценка достаточности капитала коммерческого банка;вероятность дефолта заемщика;компании МСБ.PD borrower –L – размер кредита, выдаваемого117Таким образом, в формуле (3.27) учтены ожидаемые потери(expected losses) через произведение вероятности дефолта заемщика иразмера выданного кредита, а также непредвиденные потери(unexpected losses) c помощью размера кредита МСБ.

Риск-аппетиткоммерческого банка характеризуется показателем достаточностикапитала. Данный показатель определен на основе линейной регрессиина активы и вероятность дефолта коммерческого банка.С учетом (3.27), для расчета кредитного портфеля коммерческогобанка использована скоринговая модель (т.е. модель, отражающаятехнологию принятия решений о выдаче кредита заемщику на основе снескольких объясняющих переменных)63 в следующей форме:k Rb, если Rb  Nˆ  PD 1Lk, иначеˆ N1  PD ,(3.28)где b – коэффициент, характеризующий размер кредитной заявки взависимости от товарооборота компании МСБ.Фактически Rb представляет собой размер кредитной заявки, аотношение k / ( Nˆ 1  PD* ) – кредитный лимит.

В том случае, если размеркредитной заявки компании-заемщика меньше либо равен размерукредитного лимита, установленного на него коммерческим банком, торазмер выданного кредита будет соответствовать размеру заявки. Вобратном случае заемщик может рассчитывать только на кредитныйлимит. Этот показатель складывается из размера регулятивногокапитала, резервируемого под кредит каждому заемщику, вероятностиВажно отметить, что в последнее время кредитный скоринг становится все более и болеепопулярной технологией для банков в развивающихся странах при обслуживании сегмента МСБ (Ono, 2006).Основные его достоинства: во-первых, он является эффективной по затратам технологией кредитования,использующей статистические методы и оценивающей кредиты как портфель; во-вторых, он обеспечиваетпринятие объективных решений по сравнению, например, с кредитованием на основе отношений (relationshiplending), где многое зависит от мнения кредитного эксперта.

При этом в сегменте кредитования МСБприменение скоринга может привести к возникновению эффекта смещения отбора (Kiefer, Larson, 2004). Вработе De Young et al. (2011) подчеркивается, что модели кредитного скоринга сопряжены с бо́льшимиуровнями дефолта.63118дефолта заемщика и риск-аппетита самого банка (аппроксимируемогочерез расчетный норматив достаточности капитала для каждогокоммерческого банка).Поскольку в данном случае мы фактически занимаемсяпрогнозированием портфелей коммерческих банков (и через них,соответственно, портфелей БР, принимая структуру экзогеннозаданной), то и показатели деятельности банков мы использовали занаиболее позднюю доступную на момент проведения расчетов(октябрь 2015 г.) дату – 2013 г. Список основных переменных,методология их подсчета, а также источники информации указанытабл.10.

Как и в предыдущих главах, в выборку были включены 5 БР –ЕБРР, МСП Банк, ЧБТР, IFC и FMO.Таблица 10 – Описание основных переменныхОбозначениеRPDSAНазвание переменнойРасчетТоварообороткомпании-заемщика(по регионам)-Вероятность дефолтазаемщика (порегионам)Отношение средниххронологическихзадолженности по кредитампо компаниям МСБ кзадолженности по нимОтношение объемарасчетных счетовюридических лиц,приходящихся на одинкоммерческий банк, ксуммарному объемурасчетных счетов вбанковской системеДоля на рынкерасчетных счетовИсточникданныхФедеральнаяслужбагосударственнойстатистикиРФ(Росстат)Банк РоссииИ100, ИнтерфаксЦЭАИсточник: составлено авторомДюрация кредитного портфеля каждого коммерческого банка(для простоты, опустим индекс для каждого банка) рассчитывалась наосновании формы 101 по следующей формуле:11961 12 Du   i 112 t 1Li SME wi SME,6L(3.29)SMEii 1где Du – дюрация кредитного портфеля МСБ (аппроксимированного,как и в предыдущих случаях, через портфель ИП), Li SME – размеркредитного портфеля по субсчету i-го коммерческого банка, wi SME – вессубсчета.

Т.к. форма отчетности подготавливается помесячно, числопериодов в данном случае равно 12. Веса субсчетов представлены втабл.11.Таблица 11 – Веса субсчетов по кредитам ИП для расчета дюрацииСубсчетКредиты45 40345 40445 40545 40645 40745 408от 8 до 30 днейот 31 до 90 днейот 91 дня до 180 днейот 181 дня до 1 годаот 1 года до 3 летсвыше 3 летВес для расчетадюрации0,0520,1660,3710,74823Источник: составлено авторомПеременнаякапитала,N̂1представляет собой оценку достаточностиявляющейсяпрокси-переменнойдляриск-аппетитакоммерческого банка (в соответствии с Базельскими нормами). Онатребует расчета по причине того, что показатель Н1 из формы 135(Отчет «О соблюдении обязательных нормативов») не характеризуетреальный риск-аппетит небольших банков (целевой аудитории БР), т.к.их высокая достаточность капитала объясняется неспособностьюпривлекать пассивы и необходимостью поддерживать избыточнуюликвидность.Вполне разумно предположить, что риск-аппетит банка ( N̂1 )совместно с размером его активов ( A ) определяет вероятность дефолта120( PD ).

Данную взаимосвязь можно представить в виде логистическойрегрессии:PD 11 eˆa0  a1 ln A  a2 N1,(3.30)откуда:ˆe a0  a1 ln A a2 N1 11,PD(3.31)a0  a1 ln A  a2 Nˆ 1  ln(1  PD )  ln PD ,(3.32)Nˆ 1  c0  c1 ln A  c2 ln PD .(3.33)Важно отметить, что переход от (3.32) к (3.33) возможен, т.к.слагаемоеln(1  PD )  0 .Таким образом, оценка N̂1 из уравнения (3.30)была получена с помощью МНК. Размер активов банка был взят изотчета «И-100», а вероятность дефолта банка была посчитана во второйглаве.Для расчета суммы фактически выданного кредита отдельновзятым коммерческим банком тому или иному заемщику на основескоринговой модели (3.28) необходимо сгенерировать пул компанийзаемщиков. Заметим, что размер выдаваемого кредита зависит от двухпоказателей,характеризующихзаемщика–егодефолтаитоварооборота, которые доступны в региональном разрезе (т.е.

Характеристики

Список файлов диссертации