Диссертация (1137684), страница 22
Текст из файла (страница 22)
Кроме того, розничных заемщиковможет быть сложнее удержать в одном банке в рамках модели customerrelationship, чем корпоративных, поскольку розничные кредитные продукты менее индивидуальные, чем корпоративные, а следовательно,легче замещаемые от одного банка к другому.3. повышение кредитной нагрузки на активы — вне зависимости от реализации корпоративной или розничной бизнес-модели — способно привести к сокращению эффективности банков в случае, если они не смогут параллельно наращивать свою рыночную власть.
Возможная причина состоит в том, что, на наш взгляд, наращивание кредитования безусиления переговорных позиций банков — что могло бы быть обеспечено за счет усиления их рыночной власти — приводит к неблагоприятному отбору и, соответственно, необходимости банков осуществлятьдополнительные (и, возможно, весьма высокие) издержки на скрининг117заемщиков. Это автоматически предполагает сокращение эффективности.Прочие переменные-кандидаты на роль факторов «поглощающей способности» оказались незначимыми, что показано в моделях ПМ3.4-ПМ3.10.Исключение может составить лишь такой показатель, как годовые темпыприроста реальных кредитов, который оказался значимым в модели ПМ3.10,объединяющей все микроэкономические факторы. Эффект этой переменнойоценен как отрицательный (значимость на 1% уровне). Возможная интерпретация схожа с кредитной нагрузкой на активы: усиление интенсивности — ане просто наращивание — кредитования без обеспечения банком устойчивыхрыночных позиций чревато сокращением эффективности такого банка.Среди макроэкономических контрольных факторов обнаружено, чтодинамика ВВП — как показатель цикличности развития экономики — неимеет (или имеет весьма слабое) воздействия на эффективность банков.
Этоможет быть проинтерпретировано тем, что в кризис (период отрицательныхтемпов ВВП) даже эффективные банки вынуждены осуществлять дополнительные издержки на скрининг, т.е. стать менее эффективными, что укладывается в концепцию «неудачного стечения обстоятельств» (bad luck), предложенную в Berger, DeYoung (1997). Напротив, во время макроэкономической экспансии (в периоды положительных темпов ВВП) даже неэффективные банки могут стать более эффективными за счет расширения спроса накредиты со стороны конечных заемщиков. Заметим, что этот вывод противоречит результатам Williams (2012), в котором обнаружен положительныйэффект темпов ВВП на эффективность банков в странах Латинской Америки.Далее, было обнаружено устойчивое негативное воздействие со стороны улучшения платежного баланса РФ на эффективность банков.
Это можетобъясняться тем, что в периоды роста сальдо счета текущих операций относительно ВВП происходит улучшение финансового положения потенциальных заемщиков, сокращающее их спрос на кредиты. Последнее может означать сокращение эффективности издержек банков при условии постоянства118заданных цен входящих ресурсов для банков и заданных объемах их издержек.
Частично этот отрицательный эффект перекрывается положительнымэффектом от роста соотношения «прибыль-долг» по предприятиям.Альтернативное объяснение отрицательного эффекта сальдо счета текущих операции на эффективность состоит в том, что в периоды макроэкономических улучшений банки менее склонны к экономии издержек.И наконец, практически во всех моделях мы показываем, что нестабильность курса рубля ведет к сокращению эффективности банков. Это связано с тем, что в периоды девальваций национальной валюты происходитухудшение платежеспособности заемщиков, чей долг номинирован в валюте,и банкам требуются дополнительные издержки на скрининг таких заемщиков, чтобы определить потенциал их дальнейшего ухудшения.Заметим, что предсказательная сила построенных моделей оказаласьвесьма высокой: скорректированный R2 составил 77-83% в зависимости отспецификации.
Это позволяет надеяться на то, что большая часть значимыхфакторов была учтена в моделях и, соответственно, негативный эффект отневключенных переменных (omitted variables bias) минимален.Результаты моделирования отдельных эффектов со стороны факторовгетерогенности (модели ПМ3.1-ПМ3.9) дают возможность рассчитать совокупный эффект рыночной власти (Индекса Лернера) на эффективность (SFAиндекс) по формуле (3.3). Результаты таких расчетов были агрегированы ввиде гистограмм плотностей распределения совокупных эффектов в соответствующих моделях (Рисунок П7.1, параграф П7.1, Приложение 7).Анализ таких гистограмм показывает, что воздействие рыночной власти на эффективность весьма неустойчив в простых моделях, учитывающихкаждый из факторов «поглощающей способности» в отдельности.
Лишь модель ПМ3.3 (с кредитной нагрузкой на активы в перекрестном эффекте с рыночной властью) представляет более или менее адекватную плотность распределения эффекта — в этом случае эффект весьма гетерогенен, что похожена реальность в условиях большого количества банков в российской банков119ской системе. В остальных случаях, эффекты по всем банкам сосредоточеныв основном вблизи своих средних, что менее реалистично, и кроме того такиесредние весьма непостоянны — особенно если сравнить модель ПМ3.4 (с долей непроцентных доходов в совокупных доходах) с остальными моделями.В последнем случае была выявлена проблема мультиколлинеарности междупеременной Индекса Лернера и долей непроцентных доходов19, которая приводила к занижению индивидуального эффекта рыночной власти на эффективность.
Это указывает на то, что в последующем анализе в итоговых моделях переменная доли непроцентных доходов может содержаться лишь в видеперекрестного эффекта с рыночной властью, но не индивидуально.Это указывает на необходимость поиска оптимальной конфигурациифакторов гетерогенности рыночной власти. Результаты такого поиска дляИндекса Лернера представлены в Таблице 6, в моделях М3.11-М3.15.Сначала мы объединили в одну модель три фактора, которые оказалисьнаиболее значимыми на предыдущем этапе анализа (М3.11) — отношениекапитала к активам, доля кредитов населению в совокупных кредитах и кредитная нагрузка на активы.
Значимость этих переменных подтвердилась.Далее, мы подключили к этим трем перекрестным эффектам следующие три, в том числе произведения Индекса Лернера и следующих переменных: доли непроцентных доходов в совокупных доходах, темпов наращивания кредитования и доли счетов и депозитов в совокупных депозитах (модель М3.12). Из вновь введенных трех переменных лишь вторая оказаласьзначимой и предполагала эффект, аналогичный обнаруженному ранее в модели ПМ3.10 (параграф П7.1, Приложение 7).
Исходные три перекрестныхэффекта по-прежнему остались высоко значимыми.Затем, к исходным трем значимым перекрестным эффектам мы добавили три оставшихся эффекта — произведения Индекса Лернера и следующих переменных: соотношения кредитов и депозитов (LTD), соотношения19Коэффициент парной корреляции этих двух переменных составляет 0.29, что превышает коэффициентыкорреляции между зависимой переменной и любыми другими объясняющими переменными.120Таблица 6. Результаты оценок воздействия рыночной власти на эффективность банков: модели с Индексом Лернера и комбинациями перекрестныхэффектовМоделиЗависимая переменная — SFA-индекс эффективностиоперационных издержек банкаОбъясняющие переменные (лаг = 1 кв.)М3.11Индекс Лернера (скоррект.), центрир.0.157***(0.024)Перекрестные эффекты (на основе центрир.
переменных)Отношение собственного капитала к совокупнымактивам × Индекс Лернера (скоррект.)Доля кредитов населению в кредитах × ИндексЛернера (скоррект.)Кредитная нагрузка на активы × Индекс Лернера(скоррект.)Доля непроцентных доходов в доходах (скоррект.) × Индекс Лернера (скоррект.)Темп прироста реальных кредитов за скольз. 4 кв.× Индекс Лернера (скоррект.)Доля счетов и депозитов в привлеченных средствах × Индекс Лернера (скоррект.)Отношение кредитов к счетам и депозитам (LTD)× Индекс Лернера (скоррект.)Соотношение абс.
ликвид. активов и счетов и депозитов × Индекс Лернера (скоррект.)Масштаб банка (доля в совокупных активах банк.системы) × Индекс Лернера (скоррект.)Отношение собственного капитала к совокупнымактивам, центрир.Доля кредитов населению в кредитах, центрир.Кредитная нагрузка на активы, центрир.–0.0039***(0.0010)–0.0014**(0.0006)–0.0026***(0.0009)0.413***(0.040)0.062**(0.024)0.154***(0.024)Доля непроцентных доходов в доходах(скоррект.) , центрир.Темп прироста реальных кредитов за скольз. 4 кв.,центрир.Доля счетов и депозитов в привлеченных средствах, центрир.Отношение кредитов к счетам и депозитам (LTD),центрир.Соотношение абс. ликвид. активов и счетов и депозитов, центрир.Масштаб банка (доля в совокупных активах банк.системы) , центрир.М3.12М3.13М3.14М3.150.042*(0.022)0.147***(0.030)0.062***(0.023)0.149**(0.025–0.0032***(0.0010)–0.0018***(0.0006)–0.0030***(0.0009)–0.0001(0.0008)–0.00010***(0.00004)0.0008(0.0006)–0.0031***(0.0010)–0.0014**(0.0006)–0.0023**(0.0010)–0.0026***(0.0010)–0.0013**(0.0007)–0.0025***(0.0009)–0.0002(0.0008)–0.00014***(0.00004)–0.0033*(0.0010–0.0014(0.0006–0.0022(0.00090.0015(0.0009–0.00017(0.00000.017(0.014)0.408***(0.042)0.085***(0.022)0.055**(0.023)–0.444***(0.031)–0.0065***(0.0022)0.020(0.0140.397**(0.0390.050*(0.0220.160**(0.0240.381***(0.041)0.081***(0.020)0.046**(0.022)–0.470***(0.030)–0.0033(0.0022)0.214***(0.022)–0.00007(0.00005)0.0003(0.0004)0.024(0.015)0.419***(0.039)0.065***(0.024)0.153***(0.027)–0.002(0.002)–0.023*(0.013)3.450*(1.854)3.714**(1.589)0.053*(0.032)–0.131***(0.046)0.066**(0.030)–0.183***(0.043)–0.0096*(0.00193.402*(1.778Макроэкономические контрольные факторыТемп прироста реального объема ВВП за скольз.4 кв.Отношение сальдо счета текущих операций кВВП0.058*(0.032)–0.136***(0.046)1210.018(0.030)–0.108***(0.039)0.075*(0.033–0.133*(0.045МоделиЗависимая переменная — SFA-индекс эффективностиоперационных издержек банкаОбъясняющие переменные (лаг = 1 кв.)Внутриквартальная волатильность курса долларак рублюОтношение прибыли к долгу по предприятиямТемп прироста реальных расп.
доходов населенияза скольз. 4 кв.КонстантаЧисло наблюдений (банков)Скорректированный R2 (LSDV)М3.11М3.12М3.13М3.14–1.089***(0.307)0.158***(0.058)–0.005(0.035)68.747***(0.500)10615(646)0.792–0.912***(0.264)0.102*(0.053)0.034(0.030)66.843***(0.493)10483(646)0.833–1.149***(0.309)0.142**(0.058)0.003(0.035)66.475***(1.073)10615(646)0.794–0.318(0.284)0.212***(0.057)–0.033(0.032)66.393***(0.487)10483(646)0.823Примечания: ***, ** и * – значимость оценки коэффициента на 1%, 5% и 10% соответственно. Вскобках под коэффициентами указаны их робастные стандартные ошибкиабсолютно ликвидных активов и счетов и депозитов, масштаба банка (модельМ3.13).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
