Диссертация (1137680), страница 23

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

Текст из файла (страница 23)

Так,международные БР ориентируются, прежде всего, на наличиемеждународных рейтингов у коммерческих банков, в то время как длянациональногоБР(МСПБанк)егоналичиенеявляетсяосновополагающим критерием. К тому же, при анализе подвыборкибанков-партнеров с международным рейтингом, выяснилось, чтовероятности дефолта при 5–летнем горизонте инвестирования(среднем сроке кредитной линии от БР) у них существенно выше, чем,в среднем, у партнеров международных БР. Негативным сигналомотносительно применяемых МСП Банком методик отбора такжеявляется наличие банков-партнеров, у которых была отозваналицензия.

При этом важно отметить высокую долю МСП Банка наЭто направление является одним из ключевых для БР: на его поддержку направляется, всреднем, около 20-25% кредитного портфеля любого универсального БР.69144рынке ресурсов БР – объем выдаваемых им средств банкам-партнерамв 2,5–4 раза превосходит объем средств всех международных БР вместевзятых. Это также единственный БР, предоставляющий средства своимбанкам-партнерам по субсидированной ставке.Важно отметить, что, в целом, тема оценки конкуренции являетсяодной из наиболее проработанных в области изучения банковскойдеятельности, обладая широким инструментарием, развившимся в XXв. и продолжающим развиваться в настоящее время. При детальномрассмотрении основных методов и моделей, используемых влитературе, выяснилось, что наиболее подходящими с учетомспецифики изучения рынка отдельно взятого банковского продукта(кредита МСБ) инструментами оценки конкуренции для настоящейработы являются модель «ценовой» (индекс Лернера) и «эффективной»(индикатор Буна) конкуренций.

При этом необходимо отметить, чторасчет данных моделей для БР напрямую не представлялся возможнымиз-за отсутствия точной информации по ценам каждого БР(являющимся предметом банковской тайны для БР), а также сложностиоценки предельных издержек данных финансовых институтов (вособенности,длямеждународныхБР).Влитературетакжеподчеркивается, что существенной сложностью в оценке выбранныхмоделей является расчет предельных издержек.Для преодоления этого недостатка в работе предлагаетсяметодика оценки предельных издержек на основе содержательноговыделенияихкомпонент:стоимостифондирования,нормырезервирования и доли операционных расходов банков-партнеров БР.Важно отметить, что при моделировании первой компоненты учтеното, что в ценообразовании своих продуктов БР не закладываютдополнительную маржу, поскольку их деятельность не направлена на145извлечение прибыли. Модель предельных издержек стала базой длярасчета значений индекса Лернера и индикатора Буна для БР.Оценка первой модели конкуренции выявила высокую долюпредельных издержек в цене кредита МСБ, что может служитькосвенным свидетельством низкой рентабельности данного видабанковских продуктов.

При оценке индикатора Буна выяснилось, чтопартнерыЧБТРобладаютнаибольшимизначениямиданногопоказателя. Это означает, что при увеличении предельных издержек наединицу они способны добиться большего роста своих продуктов МСБпо сравнению с группами остальных БР. При этом также быловыявлено, что в общем случае отношения между БР во временнойдинамике при расчете обоих показателей характеризуются частичнымпорядком, т.е. невозможно однозначно определить порядковыеотношения между всеми БР. С одной стороны, это может бытьобъяснено достаточно большим числом перекрывающихся банковпартнеров, а с другой – наличием модельного и операционного рисковв деятельности БР, устранение которой способно привести не только кболее высокой эффективности существующих БР, но и улучшениюсубоптимального результата распределения ресурсов на рынке.В исследовании представлены основные источники и факторывозникновения модельного и операционного рисков в областиподдержки МСБ БР, связанные, прежде всего, с высокими рискаппетитами данных финансовых институтов и, в целом, со стимуламименеджмента БР к достижению эффективности деятельности БР.

Вработе также показано, что применение аппарата оптимизацииприводит к устранению этих рисков в моделях конкуренции. При этомважно отметить, что при проведении оптимизации учитывался тотфакт, что деятельность БР направлена на ускорение достиженияцелевого объема кредитного портфеля; эта задача решаема при146перераспределении средств среди наиболее крупных банков-партнеровпри экзогенно заданных методиках отбора.Важным результатом работы является созданная (с учетомтехнологий,применяемыхкоммерческимибанкамивобластикредитования МСБ, на основе скоринговой модели и оценки ядернойфункцией модели двумерной копулы) модель спроса на кредиты МСБ.Таким образом, с помощью предложенной модели методом МонтеКарло удалось получить распределение рыночных долей партнеров БРна рынке кредитования МСБ, близкое к реальным рыночнымзначениям.Кроме того, оценка параметров разработанной модели спросапозволила составить представление о ключевых характеристикахрынка кредитования МСБ, по которым отсутствует достовернаястатистика.

Так, средний размер выдаваемого кредита МСБ в Россиисоставляет 20 млн руб., а вероятность дефолта компаний МСБ,получающихкредитвкоммерческомбанке,в1,5нижесреднерыночного уровня. Важной особенностью данной моделиявляется ее универсальность, в связи с чем она может использоваться,в частности, Банком России при исследовании других сегментовкредитного рынка, а оценка ее параметров представляется интереснойстойпозиции,чтоиз-заособенностейРСБУнадежнаянеагрегированная статистика непосредственно по кредитам МСБфактически отсутствует.На основе результатов оптимизации и модели спроса былиразработаны показатели эффективности БР в области поддержкисектора МСБ, которые представляют собой, по сути, оценку среднейвеличины спроса, доступной БР через существующую сеть банковпартнеров посредством перераспределения ресурсов БР с помощьюиндекса Лернера и индикатора Буна.

В результате расчетов147выяснилось, что она составляет менее 3%; поэтому, на наш взгляд,целесообразно увеличение объемов поддержки МСБ БР в России, но неза счет госбанков со сложившимися программами поддержки МСБ и неявляющихся финансово-ограниченными, а категории надежныхбанков, которые способны нарастить свою рыночную долю в этомсегменте кредитного рынка.Кроме того, в работе было выявлено, что оптимизация моделейконкуренции с помощью индекса Лернера и индикатора БунапозволяетопределитьраспределенияграницыкредитныхпортфелейзначенийБР.эффективностиТак,минимизациятрадиционного индекса Лернера (единственно достижимый вариант вданной работе с учетом особенностей его расчета, изложенных втретьей главе) при перераспределении портфеля БР ведет кнаихудшему с точки зрения модельного и операционного рисковперераспределению средств среди действующих банков-партнеров, вто время как использование индикатора Буна позволяет добитьсяустранениямодельногоиоперационногорисковвмоделяхконкуренции.В работе также было выявлено, что «эталонным» банком ввыборке по способности закрывать «провал рынка» является ЕБРР,именно этот банк среди анализируемых технологически правильноотносится к выбору банков-партнеров и именно его методику можноиспользовать для повышения эффективности деятельности остальныхрассматриваемых в данной работе БР.Посколькуметодикиотборабанков-партнеровБРнеразглашаются, в работе были использованы методы интеллектуальногоанализа–однофакторныйдискриминантныйанализ,деревьяклассификации и метод главных компонент – для определенияоптимального состава и границ показателей финансового состояния148банков-партнеров, которые могут быть использованы БР дляповышения эффективности собственной деятельности.В частности, на основе данного диссертационного исследованияможно сформировать несколько кратких рекомендаций для повышенияэффективностидеятельностиМСПБанка:во-первых,сконцентрироваться в области поддержки групп банков из топ-150 порейтингу активов в банковской системе России; во-вторых, исключитьиз портфеля государственные банки; в-третьих, при принятии решенияотносительно партнерства отдавать предпочтения коммерческимбанкам с международным рейтингом; в-четвертых, приемлемыми дляотбора считаются значения критериев NPL ниже 7% и Н1 выше 11,24%;в-пятых, методики отбора банков-партнеров не должны опираться напоказатели рентабельности (ROA, ROE) и эффективности (CIR).Причем, как показал анализ, для реализации данных рекомендацийвполне достаточно портфеля действующих банков-партнеров.Важно отметить, что предложенный в данной работе аппарат вобласти оценки конкуренции является универсальным и может бытьиспользован (возможно, с некоторой адаптацией) при исследованиидеятельности БР в области поддержки МСБ в других странах ирегионах мира, а также на другом временно́м промежутке.

Характеристики

Список файлов диссертации