Диссертация (1137684), страница 10
Текст из файла (страница 10)
Так,коэффициент при попарном произведении обеспеченности капиталом и ценыпривлеченныхсредствоказалсяотрицательнымисоставил-0.066(значимость на 1% уровне), а коэффициент при попарном произведенииобеспеченностикапиталомиценыфизическогокапиталаоказалсяположительным и равным 0.040 (значимость на 5% уровне). Итоговыйэффект на уровне медианного банка составляет 0.081 — т.е. при49одновременном росте всех трех показаталей на 1% доходы в среднемувеличиваются на 0.081%.
Для сравнения: для банков в 25-ом и 75-омпроцентилях по такому агрегированному эффекту аналогичные показателиравны 0.048% и 0.125% соответственно.В-третьих, фактор масштаба оказался высоко значимым (на 1%уровне), а оценка его эффекта превышает единицу. Это означает, что доходыбанков в среднем эластичны по их масштабу: с ростом масштаба на 1%доходы растут более чем на 1%.В предпочтительной модели ПМ1.4 значения показателя конкуренции— Н-статистики — составили 0.56, 0.63 и 0.69 для банков в 25-ом, 50-ом(медианном) и 75-ом процентилях по этому показателю. Соответственно, изтрех указанных значений первое относится к банку с большей рыночнойвластью, а третье — с меньшей.
Другими словами, Н-статистика обратнарыночной власти.Результаты расчетов Н-статистик в обобщенном виде представлены наРисунках 5 и 6.Сравнительный анализ гистограмм плотности распределения Нстатистик в моделях ПМ1.3 и ПМ1.4, показанных на первом из двх рисунков,отчеливоуказываетценуисключениямасштабабанкаизсоставаобъясняющих факторов. Эта цена состоит в существенном занижениипоказателей конкуренции и, соответственно, завышении силы рыночнойвласти отдельных банков.
Медианное значение Н-статистики в модели безучета фактора масштаба составляет всего 0.22, что формально продолжаетсвидетельствовать в пользу наличия монополистической конкуренции вроссийском банковском секторе, однако, это значение почти в три раза нижев сравнении с моделью, в которой фактор масштаба был учтен. Есливспомнить суть Н-статистики (т.е. в какой мере банк может или способенотыграть рост цен входящих ресурсов за счет наращивания доходов) итрактовать ее как показатель, близкий к показателю эффективности подоходу,тополучаетсяследующее:50модельбезучетамасштаба(предпочтительная по Биккеру) предсказыват, что российский банковскийсектор в 3 раза менее эффективный, чем предсказывается моделью с учетоммасштаба (предпочтительнеая с нашей точки зрения).Рисунок 5.
Гистограмма плотности распределения банков по показателю Нстатистики (по процентным доходам, расчеты по моделям ПМ1.3-ПМ1.4)б) с учетом масштабаа) без учета масштабаРисунок 6. Динамика показателя Н-статистики (по процентным доходам) вразличных процентилях выборки банков (расчеты по моделям ПМ1.3-ПМ1.4)Анализ динамики Н-статистик показал, что в модели с учетом факторамасштаба на протяжении всего периода времени значение Н-статистики в 1ом процентиле было выше, чем медианное значение этого показателя вмодели без учета фактора масштаба. Это выглядит весьма странно и, сучетом вышеописанных рассуждений, подкрепляет наши мысли о том, чтомодель с учетом масштаба банков (ПМ1.4) предпочтительнее альтернативной51модели (ПМ1.3).
Единственное, в чем согласуются обе модели, — впредсказании отсутствия роста конкуренции на уровне медианного банка вкризис 2008-2009 гг.1.2.4 От макро к микро уровню: Индекс концентрации банков нарынках платных активов в модификации Бергера-ХаннанаВ работе Berger, Hannan (1998) предпринята попытка дезагрегироватьобщеотраслевой Индекс концентрации Герфиндаля-Хиршмана (HHI) намикроэкономический уровень. Для этого авторы предложили, во-первых,рассчитать HHI-индексы для различных рынков платных активов (кредитовнаселению, кредитов нефинансовым предприятиям и т.д.) и, во-вторых,взвешивать в каждый момент времени в выборке значения полученных HHIдолями соответствующих видов активов в совокупных активах по каждомубанку.
Итоговые значения отражают степень вовлеченности банка в те рынкиплатных активов, в которых он присутствует. Ключевая идея — даже еслибанкнебольшой,ноимеетзначительнуюдолювсвоихактивах,приходящуюся на некий вид актива, рынок которого высококонцентрирован,и при этом банк может устойчиво, от периода к периоду, функционироватьна таком концентрированном рынке и, тем более, если он может наращиватьэтот вид актива, то такой банк обладает определенной рыночной силой.Возможно, он занимает некую пустующую в своем регионе кредитную нишуи обслуживает (почти)постоянный круг лояльных клиентов.Такаялогикаисоответствующийеймикроуровневыйиндексконцентрации обладают существенными недостатками.
Мы не имеемстатистической возможности определять точные границы ниш в пределахтого или иного рынка. Соответственно, мы не можем считать концентрации вэтих нишах. Следовательно, в описанной выше логике некий мелкий банкможет обладать такой же (или даже большей) рыночной властью, как иСбербанк, просто ввиду сопоставимой структуры баланса (т.е. аналогичных,52или очень схожих, долей различных видов активов в своих совокупныхактивах и пассивах).Вместе с тем, показатель существенно проще в расчетах, чем любойдругой — неструктурный — показатель рыночной власти, рассмотренный впредыдущих разделах. Мы будем использовать микроуровневый индексконцентрации в последующих расчетах (оценках воздействия рыночнойвласти на уровни устойчивости банков) лишь для сопоставления сосновнымирезультатами,полученныминаосновенеструктуныхизмерителей рыночной власти.Формально,микроуровневыйиндексконцентрации(длярынкаплатных активов) может быть представлен следующим образом:4HHIitA dit( j ) HHIt( j )j 10 совершенна я конкуренция (0, 10000) монополистическая конкуренция10000 монополия(1.11)где j 1...4 — виды рынков активов: рынки розничных кредитов, корпоративных кредитов, выданных межбанковских кредитов, ценных бумаг;HHIt( j ) —агрегированный(общесистемный)индексконцентрацииГерфиндаля-Хиршмана на рынке актива j;d it( j ) —доля актива j в совокупных активах банка i в квартале t.Результаты расчетов значений Индекса микроуровневой концентрациидля российских банков в период 2005-2012 гг.
представлены в обобщенномвиде на Рисунке 7: в виде плотности распределения банков по этому показателю (а) и его динамики в различных процентилях выборки (б). Среднее значение показателя составило 1217 пунктов, что далеко от показателей монополии (10000 пунктов) и указывает на наличие монополистической конкуренции в среднем по банковскому сектору (со всеми допущениями, описанными выше). Это в целом согласуется с результатами расчетов прочих индикаторов рыночной власти, описанных в предыдущих разделах. Нужно отметить, что, хотя разброс по Индексу микроуровневой концентрации весьма53высок — наблюдаются банки со значениями этого показателя ниже 500 ивыше 2500 пунктов, — основная масса наблюдений сконцентрирована вокругсреднего.
Так, в диапазоне 1050-1400 пунктов сосредоточено около 70%наблюдений за весь анализируемый период. Это свидетельствует о наличииобщих черт в бизнес-моделях различных банков — по крайней мере, внутритех или иных сегментов рынка банковских услуг.а) Гистограмма плотностираспределения банковб) Динамика в различных процентиляхвыборки банковРисунок 7.
Индекс микроуровневой концентрации российских банков енарынках платных активовДинамика Индекса микроуровневой концентрации в различных процентилях выборки показывает, что, во-первых, на уровне медианного банка докризиса 2008-2009 гг. наблюдался тренд на сокращение концентрации, в кризис имел место обратный тренд, однако менее сильный; после кризиса концентрация весьма постоянна и составляет порядка 1160-1170 пунктов. Вовторых, наблюдается явная конвергенция между банками с наибольшей вовлеченностью на рынки платных активов и банки с наименьшей такой вовлеченностью.541.2.5 Обобщение результатов расчетов индикаторов конкуренциии рыночной власти банков на общеотраслевом уровнеВ качестве обобщения и для обеспечения сравнения результатов, полученных в рамках расчетов различных индикаторов рыночной власти, былиоценены общеотраслевые значения таких индикаторов с помощью взвешивания по долям банков в совокупных активах.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
