Диссертация (1137684), страница 16
Текст из файла (страница 16)
Дальнейший анализ этого вопроса будет представлен вследующем параграфе.Теперь остановимся подробнее на выводах относительно индикатороврыночной власти, удовлетворяющих критерию выбора оптимального индикатора.Индекс Лернера (подтвержденный эффект — CF). Во-первых, повышение рыночной власти, индицируемое ростом значений Индекса Лернера, оказывает позитивный эффект на качество кредитного портфеля, что отражаетсяв снижении показателя ODL. Это может быть объяснено фильтрацией менеекачественных заемщиков благодаря росту переговорной силы банков. Вовторых, рост Индекса позитивно сказывается на общей устойчивости банковк рискам, что отражается в росте Z-индекса стабильности.
Это может бытьобъяснено аккумулированием дополнительных буферов капитала благодарявозможности извлечения банками повышенной прибыли от кредитных операций с заемщиками.Заметим, что в работе Berger et al. (2009) авторы, анализируя выборкуиз 30-ти развитых стран, приходят к выводу о справедливости концепции CFдля связки «Индекс Лернера – NPL», но CS — для связки «Индекс Лернера –Z-индекс». Авторы утверждают, что банки рискуют на кредитном рынке,чтобы заработать большие объемы прибыли на повышенной процентноймарже, и, заработав эти средства, становятся менее склонными к риску на83прочих рынках, не связанных с кредитованием. В итоге, NPL растет, но и Zиндекс растет.
Банки компенсируют повышенный кредитный риск снижением прочих видов риска. Это частично противоречит нашим выводам, но может быть следствием различий в выборках банков и структуре их операций.Известно (Yeyati, Micco, 2007), что банки в развитых странах постепенно переводят акценты с традиционных — кредитных — банковских операций нановые рынки банковских услуг. В условиях же России этот процесс пока мало заметен16 и, возможно, лишь начнет набирать обороты в ближайшие 5-10лет. Соответственно, вряд ли российским банкам в среднем удалось бы компенсировать высокий кредитный риск, скажем, низким валютным или фондовым риском.Индикатор Буна по прибыли (подтвержденный эффект — CS).
Усиление конкуренции между эффективными банками, индицируемое снижениемзначений Индикатора Буна, оказывает позитивный эффект, а не негативный,как было в случае Индекса Лернера, на качество кредитных портфелей такихбанков, что отражается в снижении показателя ODL. Возможное объяснениеэтому феномену состоит в следующем.Как было отмечено в параграфе 1.2.2, снижение значений ИндикатораБуна происходят тогда, когда банки повышают прибыльность своего бизнеса(ROA) или наращивают долю на рынке за счет повышения эффективностисвоих издержек (сокращения предельных издержек выдачи дополнительногорубля кредитов).
Очевидно, что это усиливает конкуренцию за клиента между такими банками, поскольку для большинства клиентов важно получитькачественную услугу при наименьших издержках. Соответственно, усиливается переток клиентов от менее эффективных к более эффективным игрокам,что может сопровождаться повышением концентрации в банковском секторепри одновременном усилении конкуренции (Tabak et al., 2012).
Дополни16Так, наибольшее значение в формировании ROA по-прежнему имеет чистая процентная маржа, составляющая 3.4% совокупных активов в среднем за период 1 кв. 2005 – 2 кв. 2013 гг., тогда как чистые доходы отопераций с ценными бумагами и чистый комиссионный доход составляли в аналогичный период всего лишь0.9% и 1.4% соответственно.84тельный приток клиентов от менее эффективных банков позволяет более эффективным банкам нарастить свои переговорные позиции и провести фильтрацию менее качественных из прибывших клиентов.
Это сопровождаетсяповышением качества кредитного портфеля, как и в случае с Индексом Лернера. Можно предположить также, что рост конкуренции между эффективными игроками раньше или позже завершится усилением рыночных позицийнекоторых из них. Будут созданы все предпосылки для роста их рыночнойвласти. В таком свете прослеживается связь между снижением ИндикатораБуна (ростом эффективной конкуренции) и последующим ростом ИндексаЛернера (усилением рыночной власти, что будет подтверждено с помощьюэконометрических способов — подробнее см. ниже).Далее, снижение Индикатора Буна (по прибыли) приводит и к снижению общей подверженности банков рискам, что отражается в росте Zиндекса. Это хорошо укладывается в концепцию Бергера и ДэЯнга о «плохомменеджменте» (Berger, DeYoung, 1997; параграф 3.1).
Согласно этой концепции, если менеджеры банка способны контролировать кредитный риск (операционная эффективность), то они, вероятно, способны контролировать ипрочие виды риска, которые в агрегированном виде отражаются в Z-индексе.Прочие индикаторы рыночной власти, отличные от Индекса Лернера иИндикатора Буна (по прибыли), критерию выбора оптимального индикаторане удовлетворяют.Н-статистика (CF или CS). Показатель Н-статистики, во-первых,предсказывает справедливость концепции CF для Z-индекса, но CS — дляODL (неустойчивость к выбору индикатора риска).
Во-вторых, 2-я из 3-хтехник оценки (динамический GMM) состоятельно оценивает связь между Нстатистикой и Z-индексом как незначимую и не идентифицирует связь междуэтим же индикатором рыночной власти и ODL вообще. Как показано в Таблице П4.9 Приложения 4, в модели ПМ14.2, в которой в качестве контролейиспользуются только микроэкономические факторы, оценка совокупногоэффекта предыдущих 4-х лагов Н-статистики, взятой со знаком «-» для обес85печения прямой пропорциональности рыночной власти, положительна (этоговорит в пользу CS), хотя и слабо значима (лишь на 10% уровне), а в моделиПМ15.2 с микро- и макроэкономическими факторами аналогичная оценкастановится статистически незначимой (неустойчивость к набору контрольных факторов).
Состоятельные выводы о релевантности концепций CF для Zиндекса и CS для ODL, полученные в рамках 3-й техники оценки (статический GMM), ставятся под сомнение ввиду конфликта с первыми 2-я техниками оценки (неустойчивость к технике оценки)17.Индекс микроуровневой концентрации (CF). Связь Индекса микроуровневой концентрации и Z-индекса была не идентифицирована 2-мя из 3-хтехник оценки (статическим OLS и динамическим GMM).
В Таблице П4.10 вПриложении 4 показано, что в соответствующих моделях совокупный эффект концентрации на стабильность либо незначим в случае микроконтролей и значим для микро- и макро-контролей (модели ПМ16.1 иПМ17.1 соответственно), либо наоборот (модели ПМ16.2 и ПМ17.2 соответственно). Это указывает на неустойчивость выводов к набору контрольныхфакторов. На основе статического GMM в моделях ПМ16.3 и ПМ17.3 делается состоятельный вывод о релевантности концепции CF, однако отсутствиеидентификации связи двумя другими техниками оценки ставит такой выводпод сомнение (неустойчивость к технике оценке).Индикатора Буна по доле на рынке кредитов (CF или CS).
Для Индикатора Буна (по доле на рынке кредитов) 1-я и 3-я техники оценки (статические OLS и GMM) дают аргументы в пользу CS для Z-индекса, но CF — дляODL (неустойчивость выводов относительно выбора индикатора риска). Приэтом 2-я техника оценки (динамический GMM), напротив, указывает на спра-17Заметим, что использование аналогичной методологии оценки (статические инструментальные регрессии), примененной в работе Yeyati, Micco (2007) для анализа банковских секторов 8-ми стран ЛатинскойАмерики, привело к схожим результатам относительно связки «Н-статистика – NPL»: справедлива концепция CF, как и в нашем случае.
Однако, авторы нашли подтверждение релевантности концепции CF и длясвязки «Н-статистика – Z-индекс», что противоположно нашим выводам. Насколько устойчивыми были быэти два вывода авторов при использовании первого, а текущего, лага Н-статистики и/или оценки динамической версии тех же регрессий? Этот вопрос остался без ответа.86ведливость CF для Z-индекса и CS — для ODL (неустойчивость к техникеоценки, см. для сравнения Таблицы П4.6 и П4.7 в Приложении 4).В качестве резюме к разделу мы можем сделать заключение о том, чтосвязь между индикаторами рыночной власти и подверженности риску оченьчасто является неустойчивой не только к выбору индикатора власти или риска, но и к технике оценке выбранных конкретных индикаторов и даже — кнабору контролей, применяемых при оценивании.
С этой точки зрения, выводы работ, опирающихся лишь на одну из возможных техник оценки, индикатор власти и риска, могут быть поставлены под сомнение. Более того, различные индикаторы могут улавливать различные аспекты конкуренции и давать подтверждения противоположным концепциям, что актуализирует поиск и анализ нелинейных форм связей между рыночной властью и подверженностью банков риску.2.3.2 Совмещение противоположных эффектов: оценки нелинейного воздействия рыночной власти на устойчивость банковДля решения задачи совмещения противоположных эффектов, оказываемых рыночной властью на подверженность банков риску, было оценено30 эконометрических уравнений, общий вид которых был представлен формулой (2.2) в параграфе 2.2.2. Для каждого из 4-х индикаторов рыночнойвласти (плюс одной разновидности индикатора Буна) оценивались по 2 видауравнения (с зависимой переменной Z-индексом и ODL) 3-мя различнымиспособами (две статических и одна динамическая техники оценки) по аналогии с решением задачи поиска преобладающего эффекта.Результаты оценки уравнения (2.2) нелинейного воздействия рыночнойвласти российских банков на их подверженность риску систематизированы вТаблице 5 в виде итогового вывода о наличии такой связи, ее форме и точкеоптимума — для каждой возможной связки «индикатор рыночной власти —индикатор стабильности».
Сами оценки коэффициентов представлены в Таблицах П5.1-П5.10 Приложения 5 по аналогии с предыдущим случаем.87Расчеты показали, что лишь два индикатора рыночной власти из четырех (и одной разновидности) позволяют говорить о наличии нелинейногоэффекта, т.е. удовлетворяют сформулированному выше критерию поиска оптимальных индикаторов (параграф 2.2.3). Как и в предыдущем случае, такими индикаторами оказались Индекс Лернера и Индикатор Буна (по прибыли).Для моделей с Z-индексом в качестве зависимой переменной и моделей сODL на основе этих индикаторов были идентифицированы перевернутая Uобразная и обычная U-образная форма связи соответственно (Таблица 5).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
