Диссертация (1137684), страница 15
Текст из файла (страница 15)
2004 – 4 кв. 2012 гг.Описательные статистики переменных, задействованных в моделировании, приведены в Таблице П4.1 (Приложение 4). Для устранения возможных выбросов и нивелирования их негативного воздействия на результатыоценок из анализа были исключены данные 1-го и 99-го процентилей по теммикроэкономическим показателям, которые были рассчитаны как относительные величины и при этом не являлись по своей природе долями какоголибо компонента в общей сумме.Число наблюдений, доступных для эконометрического анализа, весьмавелико и варьируется от 13272 (Z-индекс) до 25562 (индекс микроуровневойконцентрации, масштаб банка, кредитная нагрузка на активы и доля кредитовнаселению в кредитах банка).Оценка уравнения (2.1) линейного воздействия рыночной власти наустойчивость проводилась по данным за 32 квартала (1 кв.
2005 – 4 кв. 2012гг.) в моделях с долей просроченных кредитов в совокупных кредитах (ODL)в качестве зависимой переменной. В моделях с Z-индексом в качестве зависимой переменной число доступных наблюдений меньше ввиду спецификирасчета Z-индекса (Приложение 2) — всего 20 кварталов (1 кв. 2008 – 4 кв.2012 гг.).Данные по макроэкономическим факторам, собранные из базы данныхРосстата, доступны за все 36 кварталов наблюдений (кроме одного показателя — отношения прибыли к долгу нефинансовых предприятий).2.3.1 Поиск преобладающего эффекта: оценка линейного воздействия рыночной власти на устойчивость банковБыло оценено 10 версий уравнения (2.1) линейного воздействия рыночной власти на устойчивость (подверженность банков риску).
Каждая вер78сия включала в себя один из четырех индикаторов рыночной власти (один изкоторых — 2 разновидности Индикатора Буна) и один из 2-х индикаторовустойчивости. Каждая версия уравнения оценивалась с помощью 3-х различных техник оценки (статический OLS, статический GMM и динамическийGMM, см.
методологию в параграфе 2.2). При этом, для каждой техники было проведено 2 серии оценок в зависимости от набора контрольных факторов— укороченная (только с микроэкономическими факторами) и полная (смикро- и макроэкономическими факторами). Такие серии оценок позволялиполучить представление о масштабе смещения вверх или вниз воздействиямикроэкономических факторов — в том числе, и индикаторов рыночной власти — при переходе от укороченной к полной модели. В итоге, было оценено5 2 3 2 60 эконометрических уравнений, которые позволили сделать состо-ятельные выводы о характере воздействия рыночной власти на устойчивостьроссийских банков. Заметим, что в каждом из 60-ти уравнений набор контролей идентичен — это необходимо для обеспечения одинаковой силы выводовпо всем индикаторам рыночной власти и подверженности риску.Непосредственные оценки коэффициентов соответствующих 60-тиуравнений представлены в Приложении 4, в Таблицах П4.2-П4.11.Итоговые выводы о релевантности концепции «рыночная властьуязвимость» (она же «конкуренция-стабильность», Competition-Stability, CS)или концепции «рыночная власть-устойчивость» (она же «конкуренцияуязвимость», Competition-Fragility, CF), полученные в рамках оцененных 60ти уравнений, систематизированы в Таблице 4 для различных техник оценки,индикаторов рыночной власти и устойчивости.В первом столбце представлены индикаторы рыночной власти банков вразделении на неструктурные (эконометрические) и структурные (балансовые).
Индикаторы упорядочены по степени согласованности выводов о релевантности концепций CF или CS, которые были получены в рамках различных техник оценки в пределах каждого конкретного индикатора.79Таблица 4. Обобщение эконометрических оценок воздействия рыночной власти российских банков на уровни их устойчивостиИндикатор устойчивостиИндикатор рыночнойвласти банкаТехникаоценкисвязиaZ-индексустойчивостиДоля просроченных кредитов в совокупных кредитах (ODL)Неструктурные индикаторы:123CFCFCFCFCFCFпо прибыли123CSCSCSCSCSCSпо доле на рынкекредитов123CSCFCSCFCS (н/з)CF123CFCF (н/з)CFCS (н/з)н/иCS123н/ин/иCFCFн/иCFИндекс Лернера (на рынкекредитов)Индикатор Буна:–Н-статистика(по процентным доходам)Структурный индикатор:Микроуровневый индексконцентрации (на рынкахплатных активов)bПериод наблюдений1 кв.
2008 – 4 кв. 20121 кв. 2005 – 4 кв. 2012Число наблюдений (банков), мин – макс3615 (449) – 9733 (749)7730 (630) – 18853 (950)0.43-0.700.50-0.87Теснота связи, мин – максПримечания: Условные обозначения.CF – концепция «рыночная власть-устойчивость» (Keeley, 1990; Allen, Gale, 2004);CS – концепция «рыночная власть-уязвимость» (Boyd, De Nicolo, 2005).н/з – (не значима) оценка связи в рамках данного метода статистически незначиман/и – (не идентифицирована) знак оценки связи не устойчив к набору контрольных переменныхaПанельные регрессии:1 – Статическая регрессия с фиксированными эффектами (fixed effects), лаги индикатора рыночной власти –с 1-го по 4-ый, оценка OLS с поправками на гетероскедастичность в форме Уайта;2 – Динамическая регрессия, лаги индикатора рыночной власти – с 1-го по 4-ый, оценка одношагового разностного GMM (One-Step Difference GMM), разработанного Arellano, Bond (1991)3 – Статическая регрессия с фиксированными эффектами (fixed effects), лаги индикатора рыночной власти –0-ой (текущий), заинструментированный предыдущим значением, оценка двухшагового GMM;bпоказатель рассчитан в рамках методологии Berger, Hannan (1998) и является микроуровнем аналогом общеотраслевого индекса концентрации Герфиндаля-Хиршмана (HHI)Во втором столбце указаны техники оценки воздействия рыночнойвласти на устойчивость.
Цифрами обозначены: “1” — OLS-оценка совокупного эффекта воздействия первых четырех лагов индикатора рыночной вла80сти на устойчивость (с поправками на гетероскедастичность в форме Уайта)в статической версии уравнения (2.1). “2” — GMM-оценка аналогичного эффекта в динамической версии (2.1). “3” — GMM-оценка эффекта воздействиятекущего значения индикатора рыночной власти на устойчивость в статической версии (2.1).Далее, в третьем столбце представлены собственно выводы о характеревоздействия — CF или CS — для Z-индекса устойчивости (первой меры подверженности риску), в четвертом столбце — для доли просроченных кредитов в совокупных кредитах (ODL, второй меры подверженности риску).Результаты моделирования показали, что выводы о релевантности концепций CS или CF устойчивы к технике оценки и выбора индикатора подверженности риску лишь для двух индикаторов рыночной власти — для Индекса Лернера и Индикатора Буна (по прибыли).
Эти два показателя удовлетворяют первому из сформулированных выше критериев выбора оптимального индикатора рыночной власти (параграф 2.2.3).Наиболее интересный и значимый вывод состоит в том, что для связок«Индекс Лернера – Z-индекс» и «Индекс Лернера – ODL» было найдено подтверждение концепции CF, а для связок «Индикатор Буна – Z-индекс» и«Индикатор Буна – ODL» — концепции CS. Поскольку мы не делаем предпочтений в пользу того или иного индикатора рыночной власти a priori, анастаиваем на том, что такие индикаторы отражают процесс конкуренции сразличных точек зрения, наш вывод — по сути, о неустойчивости линейнойсвязи между конкуренцией и стабильностью к выбору индикаторов рыночной власти — говорит о следующем. В условиях российской банковской системы не существует однозначной, положительной или отрицательной, линейной связи между рыночной властью и стабильностью банков.
Одни индикаторы (такие, как Индекс Лернера) в большей мере улавливают эффект CF,тогда как другие (такие, как Индикатор Буна) свидетельствуют о преобладании противоположного эффекта — CS. Насколько неожиданными являютсятакие результаты с точки зрения международного опыта?81В параграфе 2.1 анализировался опыт различных работ по исследованию воздействия рыночной власти (или конкуренции на уровне системы) наустойчивость банковских секторов различных стран. Этот опыт был систематизирован в Таблице 2, в столбцах которой указывались работы, поддерживающие концепцию CF или концепцию CS.
Примечательно, что CF чаще всего подтверждалась в тех исследованиях, где авторы использовали ИндексЛернера (и ни разу — Индикатор Буна), а CS — в работах с ИндикаторомБуна или индексами концентрации. С таких позиций, наши текущие выводыбыли весьма ожидаемы.Возьмем типичную работу из первого столбца Таблицы (CF) — исследование Turk Ariss (2010) по 821 банку из 60 развивающихся стран, включаяРоссию. Автор обнаружила устойчивую положительную связь между тремяразличными вариантами Индекса Лернера (обычный, скорректированный нанеэффективность банков, скорректированный на структуру фондированиябанков), с одной стороны, и Z-индексом, с другой стороны.
Этот вывод полностью совпадает с нашим, однако, заметим, что ее исследование строилосьлишь на одной статической инструментальной регрессии, и автором не былаобоснована устойчивость вывода к технике оценке и выбору лагов ИндексаЛернера.В типичной работе из второго столбца этой же таблицы — Schaeck,Cihak (2010) — авторы пришли к выводу о справедливости концепции CSдля выборки из 3600 банков по 10 странам ЕС, проведя серию инструментальных регрессий Z-индекса на Индикатор Буна. Их выводы устойчивы кнабору контрольных факторов. Однако, дополнительные серии регрессий наподвыборках групп банков оказались менее устойчивыми — для сберегательных и кооперативных банков связь подтвердилась, а для коммерческих— оказалась незначимой (неустойчивость относительно банковских бизнесмоделей).
Более того, для выборки из 8900 банков США связь также оказалась незначимой (неустойчивость к выборке). Вместе с тем, это не помешало82авторам утверждать о релевантности CS в целом. Как и в случае с работойTurk Ariss (2010), выводы данных авторов схожи с нашими.Следовательно, с точки зрения международного опыта наши результаты для российского банковского сектора не противоречат ни блоку работсторонников CS, ни блоку работ-приверженцев CF. Все сказанное выше даетпервые свидетельства в пользу того, что связь между рыночной властью иподверженностью банков риску может действительно быть нелинейной, аразличные индикаторы улавливают противоположные преобладающие эффекты (Индекс Лернера — эффект CF, Индикатор Буна — эффект CS, какбыло сказано выше).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
