Автореферат (1137683), страница 3

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

Текст из файла (страница 3)

Стамбул,Турция, 24 мая 2013 г.;9.17th International Conference on Macroeconomic Analysis and International Finance (ICMAIF). Ретимно, Греция, 1 июня 2013 г.;10. 28th Annual Congress of the European Economic Association. Гётеборг,Швеция, 27 августа 2013 г.;11. XV Апрельская международная научная конференция «Модернизацияэкономики и общества». НИУ ВШЭ, Москва, 2 апреля 2014 г.12 Публикации. Основные результаты диссертационного исследованияопубликованы в 14 работах общим объемом 16.5 п.л., в том числе, вклад автора— 12.5 п.л. Из них 10 работ опубликованы в российских рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ.ОСНОВНЫЕПОЛОЖЕНИЯДИССЕРТАЦИИПервая глава «Конкуренция как отражение рыночной власти банков»посвящена обзору и реализации на российских данных альтернативных методологий расчета индикаторов конкуренции в банковской системе и рыночнойвласти банков.

Обосновывается необходимость анализа конкуренции и ее влияния на устойчивость банков на микроэкономическом, а не общеотраслевом,уровне. Для этого проводится оценка либо уже существующих микроэкономических индикаторов конкуренции, отражающих рыночную власть отдельныхбанков — индекс Лернера «рыночной надбавки» к цене кредита и микроуровневая модификации индекса концентрации Герфиндаля-Хиршмана, либо проводится дезагрегирование общеотраслевых показателей конкуренции — индикатора «эффективной конкуренции» Буна и Н-статистики Панзара-Росса — спомощью статических эконометрических методов.Индекс Лернера (на рынке кредитов) в предложенной в работе модификации был рассчитан как доля рыночной надбавки в цене кредита банка, скорректированная на цену всех привлеченных им средств в пассивы, а не только нацену межбанковского кредита, как принято в литературе.

Показатель отражаетрыночную власть банка в той нише рынка, в которой он функционирует.Формула для расчета индекса Лернера и границы различных типов рынкамогут быть формализованы следующим образом:Lernerit rLNS , it  AFRit  MCLNS , itrLNS , it 0  совершенная конкуренция (0,1)  монополистическая конкуренция 1  монополия(1.1)где для банка i в квартале t: ritLNS — годовая доходность кредитного портфеля; AFRit — средневзвешенная годовая ставка по привлеченным средствам в13 пассивы; MC itLNS — предельные операционные издержки по кредитам, рассчитанные на основе эмпирической функции издержек российских банков.Индикатор Буна отражает эффект, оказываемый изменением предельныхиздержек банков на уровень прибыльности их активов (ROA) и / или долю нарынке (кредитов, депозитов и т.д.). Другими словами, этот индикатор оценивает способность эффективных банков наращивать прибыльность или повышатьсвою долю на рынке в сравнении с менее эффективными банками.В большинстве существующих работ индикатор Буна рассчитывается каксреднее по системе9.

В диссертации были предложены регрессионные моделигетерогенного эффекта предельных издержек на ROA и долю на рынке дляоценки на панельных данных:Nln Yit   i  t   ROAb ln MCit( LNS )    ROAb, j ln MCit( LNS ) ln X j , it   it(1.2)j 1где для банка i в квартале t; Yit — ROA или доля банка на рынке кредитов;;MC itLNS — предельные операционные издержки, X j,it — j-ый фактор, отражающий профиль бизнес-модели банка и обуславливающий гетерогенность эффекта предельных издержек на ROA или долю на рынке кредитов;  i — индивидуальный эффект банка i; t — временной эффект в квартале t;  it ~ i.i.d .( 0,  it2 ) —регрессионная ошибка (здесь и далее).На основе формулы (1.2) индикатор Буна по прибыли ( BOONEit(ROAb) ) и подоле на рынке кредитов ( BOONEit(MS ) ) был рассчитан как:N( ROAb )BOONE ROAb, j  ln X j , it   it , усиление конкуренции по количествуitROAbj 1  0, усиление монополизацииN( MS ) , усиление конкуренции по качеству BOONE it   MS    MS , j  ln X j , it   itj 1(1.3)Н-статистика Панзара-Росса отражает совокупный эффект, оказываемыйценами входящих ресурсов (труда, физического капитала и привлеченныхсредств) на доходы банков.

В Panzar, Rosse (1987)10 доказывается, что в услови 9Кроме работы Delis M.D. Bank competition, financial reform, and institutions: The importance of being developed //Journal of Development Economics, 97(2). 2012. p. 450-465. В этой работе индикатор Буна был дезагрегирован намикроуровень с помощью техники локальной оптимизации.10Panzar J.C., Rosse J.N. Testing for monopoly equilibrium // The Journal of Industrial Economics, 35 (4). 1987.

p.443-456.14 ях монополии такая чувствительность меньше либо равна нулю, а при совершенной конкуренции — равна единице.Обычно Н-статистика оценивается по панели банков как средний эффект11.В диссертации предложены новые спецификации регрессионных уравнений гетерогенного эффекта цен входящих ресурсов на доходы банков для оценки напанельных данных. Суть модификации — включение в состав уравнения попарных произведений цен входящих ресурсов и микроэкономических факторов,отражающих параметры бизнес-моделей банков:3ln INCit   i  t    m  ln Pm , it m 1KK1 3 3  rq  ln Pr ,it  ln Pq,it 2 r 1 q 13   k  ln X k ,it    km  ln X k ,it  ln Pm,it    TAit   it k 1(1.4) k 1 m 1где для банка i в квартале t: INCit — доход банка (совокупный или процентный); Pm,it — цена m-ого входящего ресурса (m=3); X j,it — j-ый фактор,обуславливающий гетерогенность эффекта цен входящих ресурсов на доход;TAit — совокупные активы (фактор масштаба).В предложенной модификации (1.4) Н-статистика рассчитывается как:  ln INCit(l )m 1  ln Pm , it3H stat , it  1 3 3   rq  ln Pr , it  ln Pq , it K 3332 r 1 q 1  m    km  ln X k , it  ln Pm, itm 1m 1k 1 m 1 0  монополия (0,1)  монополистическая конкуренция (1.5)1  совершенная конкуренцияИндекс концентрации Генрфиндаля-Хиршмана (HHI) на рынках платныхактивов в микроуровневой модификации Бергера и ДеЯнга был рассчитан каксумма общеотраслевых HHI, взвешенных по долям соответствующих видовплатных активов в активах банка i в квартале t.Согласно расчетным значениям индекса Лернера, Н-статистики и микроуровневого индекса концентрации, в целом в период 2005-2012 гг.

в российской 11Кроме работы Carbó S., Humphrey D., Maudos J., Molyneux P. Cross-country comparisons of competition and pricing power in European banking // Journal of International Money and Finance, 28. 2009.

p. 115-134. В ней была предложена микроуровневая модификация этого показателя за счет включения в состав оцениваемого уравненияпопарных произведений цен входящих ресурсов15 банковской системе имело место ослабление рыночной власти банков и, соответственно, усиление конкуренции в системе. Индикатор Буна оказался в противофазе с остальными показателями, кроме периода кризиса 2008-2009 гг., длякоторого все четыре индикатора указали на ослабление конкуренции.Во второй главе «Моделирование воздействия рыночной власти российских банков на уровни их устойчивости: базовый подход» проводится обзор литературы по концепциям связи конкуренции и устойчивости банковских системи по данным российских банков за 1 кв.

2004 – 4 кв. 2012 оцениваются панельные регрессионные уравнения гомогенного линейного и квадратичного воздействия рыночной власти на устойчивость, специфицированных с использованием альтернативных прокси для обеих переменных. Далее, осуществляется сравнительный анализ полученных оценок и определяется степень согласованностивыводов оцененных моделей относительно направления и формы воздействиярыночной власти российских банков на уровни их устойчивости.Был предложен следующий набор новых спецификаций статических и динамических регрессионных уравнений воздействия рыночной власти на устойчивость банков для оценки на панельных данных:4(2.1)RISK it( p )   i  I INERT    RISK it( p1)  I LL    j  MPowerit( q )jj 1LMl 1m 1 1  I LL    0  MPowerit( q )    l  BSFit(l )k    m  MACROt(mk)   it и2RISKit( p)  i  I INERT    RISKit( p1)  I LL  1  MPowerit(q1)  1  MPowerit(q1) LMl 1m 1(2.2) 1  I LL    0  MPowerit( q )   0  MPowerit( q )    l  BSFit(l )k    m  MACROt(mk)   it 2где I INERT — бинарный индикатор учета инертности устойчивости банков криску12; I LL — бинарный индикатор лаговой структуры показателей рыночнойвласти13; RISKit( p) — p-ая прокси-переменная для устойчивости банка i к рискам в 12Если индикатор IINERT задается равным 1, уравнение переходит из класса статических панельных регрессий вдинамические, и поэтому оценка уравнения осуществляется с помощью динамической модификации обобщенного метода моментов (GMM), разработанной Ареллано М.

и Бондом С.13I LL задается равным 1 для анализа влияния на стабильность значений индикаторов рыночной власти впредыдущие четыре квартала. В этом случае оценка производится либо с помощью обобщенного методанаименьших квадратов (OLS, если IINERT=0) с поправками на гетероскедастичность, либо с помощью GMM.16 квартале t: Z-индекс устойчивости банка или доля просроченных кредитов в совокупных кредитах банка (ODL); MPowerit( q)j — q-ый индикатор рыночной властибанка i в квартале (t-j), j = 0,1…4: индекс Лернера, индикатор Буна, Нстатистика (со знаком «–») или микроуровневый индекс концентрации; BSF иMACRO — контрольные микро- и макроэкономические факторы.Результаты расчетов в пакете Stata 11.2 показали, что лишь два из анализируемых индикаторов рыночной власти — индекс Лернера и индикатор Буна —оказывают эффекты на устойчивость банков, не зависящие от техники оценки(OLS или GMM) и варьирования лагов.

Характеристики

Список файлов диссертации