Диссертация (1137684), страница 20

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

Текст из файла (страница 20)

ниже).Итак, модели для оценок взаимосвязей процессов внутри триады «рыночная власть – эффективность – стабильность» были специфицированы следующим образом:PPp 1p 11 уровень: EFFit  1i  1COMPETit(j k)    1 pCOMPETit(j k) X1 p , it  k   1 p X1 p, it  k(3.1)Q 1q  MACRO1q , t k   1, itq 1RRr 1r 12 уровень: RISK it( p )   2i  2 EFFit  k    2 r EFFit  k X 2r , it  k    2r X 2r , it  k(3.2)S   RISK it( p1)   2 s  MACRO 2 s , t k   2, its 1гдеi (i = 1…N) и t (t = 1…T) — нижние индексы, отвечающие за объект(банк) и время (квартал) соответственно;1 и 2 — нижние индексы первого и второго уровня оценки соответственно;EFFit — прокси-переменная для эффективности операционных издер-жек банка i в квартале t (SFA-индекс, параграф П1.1, Приложение 1);RISK it( p ) —p-ая прокси-переменная для устойчивости банка i к рискам вквартале t.

В качестве прокси-переменных, как и в главе 2, выступают:p = 1: Z-индекс;p = 2: ODL (Overdue loans ratio) – доля просроченных кредитов в совокупных кредитах;COMPETit(jk) —j-ый индикатор рыночной власти банка i в квартале (t-k), k= 1…4. С учетом результатов анализа различных индикаторов рыночной власти, полученных в главе 2, предпочтение было отдано показателям, отвечающим критериям оптимального индикатора (параграф 2.2.3):j = 1: Индекс Лернера рыночной надбавки к цене кредита банка;105j = 2: Индикатор «эффективной конкуренции» Буна (по прибыли);X 1 p , it k и X 2 r , it k —p-ый (p = 1…P) и r-ый (r = 1…R) контрольные факто-ры из числа факторов гетерогенного эффекта рыночной власти (первый уровень) и эффективности (второй уровень) соответственно, отражающие профиль и ключевые характеристики бизнес-модели банка i в квартале (t-k), k =0…4;MACRO1q , t kи MACRO2 s ,t k — q-ый (q=1…P) и s-ый (s=1…R) макроэконо-мические контрольные факторы (m = 1…M), отражающие общие для всехбанков i (i = 1…N) условия функционирования на территории России в квартале (t-k), k = 1…4; 1i и  2i — индивидуальные эффекты банка i на первом и втором уров-нях оценки соответственно, отражающие присущие этому банку — среднийза анализируемый период — уровень эффективности и подверженности рискам; 1,it ~ N (0, 12,it ) и  2,it ~ N (0, 22,it )— регрессионные ошибки на первом ивтором уровне оценок соответственно;1 ,  11... 1P и  2 ,  21... 2 P — ключевые параметры, подлежащие оценке напервом и втором уровнях соответственно.

Оценки 1 и  2 отражают основнойэффект воздействия рыночной власти на эффективность и эффективности —на подверженность рискам соответственно,  11... 1P и  21... 2 P — дополнительные эффекты, усиливающие или ослабляющие прямые эффекты в зависимости от изменения профиля и ключевых характеристик бизнес-моделей банков.Все микроэкономические факторы были центрированы относительносвоих средних значений во избежание проблемы мультиколлинеарности.

Соответственно, коэффициенты моделей (3.1)-(3.2) могут интерпретироватьсякак эффекты отклонения объясняющих переменных от своих средних.Поскольку в модели (3.1) мы не рассматривали фактор инерции эффективности и все объясняющие переменные были включены в уравнение, как106минимум, с первым лагом, проблема эндогенности исключается. Уравнениеоценивалось с помощью OLS на within-преобразованных данных с коррекцией стандартных ошибок на гетероскедастичность в форме Уайта в рамкахмодели с фиксированными эффектами.

Напротив, в модели (3.2) мы не моглиизбежать учета фактора инерции в подверженности банков рискам (Salas,Saurina, 2002), поэтому оценка производилась с помощью одношагового разностного GMM, разработанного Arellano, Bond (1991) для оценки уравненийна динамических панельных данных. Кроме того, в уравнении (3.2) мы использовали текущие, а не лагированные, значения микроэкономических переменных, отражающих факторы гетерогенности.

Это было необходимо длятого, чтобы импульс рыночной власти доходил до подверженности рискамуже в следующем квартале, а не два квартала спустя, что было бы менее реалистичным. Все текущие значения микроэкономических объясняющих переменных были заинструментированы стандартным способм, в рамках процедуры одношагового разностного GMM (инструменты в стиле GMM, “gmmstyle” instruments, Roodman, 2009).В общем случае, совокупность моделей (3.1)-(3.2) является микроэкономическим расширением модели (2.1) из главы 2.Ключевые предельные эффектыПредельные эффекты в моделях (3.1)-(3.2) задаются следующими выражениями:PEFFit 1    1 p  X 1 p , it k1 уровень:COMPETit(jk)p 1(3.3)RRISK it( p )  2    2 r  X 2 r , it kEFFit kr 1(3.4)2 уровень:Эти выражения определяют итоговые воздействия рыночной власти наэффективность на первом уровне оценок и эффективности на риск — на втором уровне.

Такие воздействия являются уникальными для каждого банка ввыборке в каждый квартал времени, а их итоговые знаки зависят от «наде107ленности» конкретного банка тем или иным фактором Х. Коэффициенты отражают усредненные по всем банкам эффекты, а γ — те самые уникальныедля каждого банка эффекты. Вполне возможна ситуация, когда знаки  иPp 1pявляются противоположными. В таком случае, знак итогового эффектадля каждого банка будет определяться тем, какой из двух эффектов — основной или дополнительный — доминирует для этого банка в каждый конкретный момент времени.Если итоговый эффект на первом уровнеEFFit:COMPETit(jk) положительный и рыночная власть положительно воздействует на эффективность банков, то для российского банковского сектора справедлива так называемая концепция «уникальности банковской деятельности» (the «banking specificities» concept), сформулированная в PruteanuPodpiera et al.

(2008). Суть этой концепции состоит в том, что рыночнаявласть позволяет банкам удлинить сроки взаимоотношений с клиентами на кредитном рынке (customer relationship), что, в свою очередь,способствует снижению издержек на скрининг заемщиков, посколькуболее долгосрочные взаимоотношения банка и клиента помогают первому быть более осведомленным о платежеспособности второго. отрицательный и рыночная власть отрицательно воздействует на эффективность банков, то российским банкам в среднем присущ эффект«спокойной жизни» монополиста (the Quiet Life hypothesis), сформулированный Хиксом в 1935 г., Hicks (1935).

Хикс утверждал, что наиболее важным из всех возможных приобретений, связанных с усилениемпозиций на рынке, является возможность менеджеров сокращать своиусилия, т.е. эффективность.Концепция «уникальности банковской деятельности» нашла эмпирическое подтверждение на данных по банковскому сектору Чехии в PruteanuPodpiera et al. (2008). В работе Maudos, Fernandez de Guevara (2007) было по108казано, что эта концепция справедлива как для рынка кредитов, так и длярынка депозитов в банковских секторах 14 наиболее развитых стран ЕС иВеликобритании.

В Solis, Maudos (2008) авторы пришли к выводу о том, чтомексиканские банки ведут себя как «спокойные монополисты» на кредитномрынке, однако на рынке депозитов усиление позиций банков способствуетповышению эффективности их издержек. В работах Koetter et al. (2012) иSchaeck, Cihak (2010), анализирующих банковские секторы стран ЕС в сравнении с США, авторы также приходят к выводу о релевантности концепции«уникальности банковской деятельности», отвергая «спокойную жизнь».

Заметим, что все работы используют Индекс Лернера в качестве прокси длярыночной власти банков и SFA-индекс для измерения эффективности их издержек.Напротив, в Berger, Hannan (1998) рыночная власть аппроксимируетсяиндивидуальными индексами концентрации, что, несмотря на использованиетех же SFA-индексов, привело авторов к выводу о справедливости концепции «спокойной жизни» монополиста для банков США. К аналогичному выводу пришли авторы работы Delis, Tsionas (2009), применяя инновационнуюметодику локальной оптимизации параметров поведения банков 12 стран ЕС,включая Грецию, в рамках модели Бреснахана (Bresnahan, 1989). Заметим,что как индексы концентрации, так и параметры поведения банков в моделиБреснаханаявляютсяальтернативнымиИндексуЛернерапрокси-переменными для рыночной власти. Это может частично объяснять противоречия двух блоков работ.Если итоговый эффект на втором уровнеRISK it( p ):EFFit  k положительный и эффективность усиливает подверженность банковрискам, то для российского банковского сектора в среднем характернаконцепция «экономии на риск-менеджменте» (the skimping hypothesis).Концепция состоит в том, что в целях повышения эффективности вкраткосрочном периоде банки могут сократить затраты на скрининг109качества заемщиков, что в будущем может привести к росту «плохих»долгов (посредством неблагоприятного отбора заемщиков); отрицательный и эффективность ослабляет подверженность банковрискам, то российским банкам присущ эффект, обратный эффекту«плохого менеджмента».

Этот эффект, и соответствующая ему концепция, альтернативная «скимпингу», состоит в том, что низкая операционная эффективность менеджеров банков может восприниматься каксигнал об общих недостатках корпоративного управления (моральныйриск), проявляющихся, в том числе, в неадекватных процедурах скрининга качества заемщиков, что в будущем ведет к росту «плохих» долгов.Обе концепции были предложены в работе Berger, DeYoung (1997).Концепция «плохого менеджмента» подтвердилась для банковских систем:– США в Berger, DeYoung (1997), Kwan, Eisenbeis (1997);– ЕС в Williams (2004), Fiordelisi et al.

(2011), Salas, Saurina (2002), Louzis etal. (2011);– России в Мамонов (2012), Pestova, Mamonov (2013), Mamonov (2013).В Quagliariello (2007) концепция «плохого менеджмента» не нашлаподтверждения для банков Италии.Концепция «скимпинга» подтвердилась в Berger, DeYoung (1997) —однако лишь на подвыборке высокоэффективных банков США и в целом длябанков ЕС в Altunbas et al.

(2007). В Mamonov (2013) эффекты «скимпинга»были обнаружены на подвыборке высокоэффективных и при этом быстрорастущих на кредитном рынке банков.В итоге, мы можем заключить, что существующие работы как по исследованию эффектов рыночной власти на эффективность (первый уровеньнаших оценок), так и по анализу влияния эффективности на риск, не приходят к единым мнениям. Это обуславливает необходимость проведения собственного исследования по данным российского банковского сектора.110При этом, если опираться на выводы, полученные нами в предыдущейразделе, то можно предположить три возможных исхода моделирования натекущем этапе исследования. Так, в главе 2 мы доказали эмпирически, чтодля российского банковского сектора характерна концепция «рыночнаявласть-устойчивость» («конкуренция-уязвимость»). Тогда если на первомуровне оценок в уравнении (3.1) мы получим положительный эффект рыночной власти на эффективность (концепция «уникальности банковской деятельности»), то в уравнении (3.2) мы должны получить отрицательное воздействие эффективности на риск.

В таком случае выводы текущего разделабудут согласованы с предыдущим этапом исследования. Будем считать этопервым из возможных исходов моделирования.Напротив, если на первом этапе эффект будет оценен как отрицательный (негативное воздействие рыночной власти на эффективность, концепция«спокойной жизни» монополиста), то для того, чтобы не противоречить выводам главы 2, на втором этапе эффект должен быть положительным (сокращение эффективности вызовет снижение подверженности рискам, концепция«скимпинга»). Будем считать это вторым из возможных исходов моделирования.Третий возможный исход моделирования состоит в блокировке исходного импульса рыночной власти каналом эффективности. Это может отражаться в статистической незначимости итогового эффекта на первом уровне.Очевидно, это наименее благоприятный исход из всех трех.Наиболее благоприятным исходом моделирования будем считать первый.

Характеристики

Список файлов диссертации