Диссертация (1137684), страница 35

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

Текст из файла (страница 35)

Для учета немонотонного характератехнического прогресса, накладывающего определенные ограничения на возможности банков сокращать свои издержки, кроме линейной компоненты была рассмотрена также квадратичная компонентытренда. Для учета не нейтрального характера технического прогресса, отражающегося в различной затратоемкости тех или иных выпусков или факторов производства банков на разных стадиях макроэкономического цикла, в состав уравнения были включены также попарные произведения соответствующих переменных и тренда;εit = vit + uit, где vit ~ i.i.d .N (0,  v2 ) — идиосинкратический шок; uit —— параметры, подлежащие оценке;компонента неэффективности,  2   u2   v2 (vit и uit185независимы).Эффект uit определяет расстояние до границы производственныхвозможностей (наилучшей банковской практики).Аналогичные спецификации были использованы, например, вSchaeck, Cihak (2010), Turk Ariss (2010), Fiordelisi et al.

(2011).Мы предполагаем, что обе компоненты регрессионной ошибки вуравнении (П1.1) могут быть подвержены гетероскедастичности и автокорреляции ввиду значительных различий в масштабах российских банков,их склонностях к риску, нацеленности на различные ниши банковскогорынка и т.п. Поэтому мы попытались учесть эти эффекты с помощью введения двух дополнительных регрессий, объясняющих дисперсии соответственно обеих компонент регрессионной ошибки идентичным наборомфакторов. В качестве таких факторов мы использовали фиктивные переменные собственности и институциональной принадлежности банков (госбанки, дочерние банки нерезидентов, частные столичные банки-резидентыи частные региональные банки-резиденты), а также следующие три переменные, отражающие рискованность бизнес-моделей банков: доля просроченных кредитов в совокупных кредитах, доля абсолютно ликвидных активов в совокупных активах и отношение собственного капитала к совокупным активам:Kvit  v , i   v , j  X j ,it   v , it(П1.2)j 1Kuit  u , i  u , j  X j ,it   u , it(П1.3)j 1где X j ,it — набор объясняющих факторов (риски и тип собственности).При включении переменных риска в уравнения дисперсии компоненты (не)эффективности мы предполагаем, что более рискованные бизнес-модели банков приводят к более волатильным показателям эффективности издержек банков.

В этом отношении мы следуем опыту работы Ka-186ras et al. (2010) и их подходу к инкорпорированию переменных риска и типа собственности в функцию издержек32.На функцию издержек были наложены стандартные условия постоянной отдачи от масштаба цен входящих ресурсов:3m 1m 1;3q 1rq33u 1m 1 0 r  1...3;   su  0 s  1...3;  m  0(П1.4)Для обеспечения устойчивости эмпирических выводов были рассмотрены несколько различных интерпретаций компоненты uit.33В рамках подхода стохастической границы эффективности (SFA,Stochastic Frontier Analysis)34 были произведены две серии расчетов параметров функции (П1.1) при следующих предположениях:uit ~ i.i.d .N  (0, u2 ) — случайная величина, имеющая полунормальное распределение с нулевым средним и дисперсией  u2 ;uit ~ i.i.d .N  (,  u2 ) — случайная величина, имеющая усеченное внуле нормальное распределение с ненулевым средним и дисперсией u2 .Отличие предположений относительно конкретных параметров распределения состоит в том, что во втором случае банкам приписывается некий средний априори постоянный уровень неэффективности (  ).32Мы также проводили расчеты в предположении гомоскедастичности регрессионной ошибки.

Результаты не претерпели качественных изменений.33Другие возможные спецификации функции издержек для оценки эффективности российских банковпредставлены в работах Головань и др. (2008), Назин (2010), Peresetsky (2010) и многие другие.34Одним из наиболее близких к SFA-подходу является так называемый подход без спецификации распределения компонент неэффективности (DFA, Distribution Free Approach), см. Berger (1993). В этом подходе обычно производится серия расчетов параметров эмпирической функции издержек в предположении о том, что uit = ui – фиксированный эффект, отражающий некий постоянный в течение заданногопромежутка времени уровень неэффективности банка i.Для того чтобы получить DFA-оценки эффективности для каждого банка в каждый момент времени ввыборке и обеспечить тем самым их сопоставимость с SFA-оценками, фиксированные эффекты ui могутбыть оценены, например, в серии последовательных панельных регрессий по скользящим четырем кварталам.

Результаты оценки компоненты ui могут быть приписаны четвертому кварталу в каждом наборескользящих четырех кварталов.В рамках данного исследования были проведены оценки в рамках как SFA-, так и DFA-подходов, однако,они не дали качественно различных результатов, поэтому было решено использовать в дальнейшем лишьSFA-индексы.187Параметры функции (П1.1) оценивались с помощью метода максимального правдоподобия (ML, Maximum Likelihood) в рамках подхода SFAи с помощью метода наименьших квадратов (OLS, Ordinary Least Squares)в предположении наличия фиксированных эффектов в рамках подходаDFA в пакете STATA 11.2.Заметим, что пакетом STATA предусмотрена оценка систем наподобие уравнений (П1.1)-(П1.3) только для случая полунормального распределения компоненты (не)эффективности регрессионной ошибки.На основе полученных оценок компонент неэффективности издержек ûit были построены SFA-индексы эффективности для каждого банка iв каждый момент времени t:SFAit  e uˆit  0, 1(П1.5)Оценки производились на панели данных по российским банкам запериод 1 кв.

2005 – 4 кв. 2012 гг. (подробнее описание панели представлено во Введении и в Разделе 1).Подчеркнем, что мы оцениваем эффективность именно операционных, а не совокупных издержек. Для этого из совокупных расходов былиисключены: процентные расходы (кроме ценных бумаг) — для исключения искажающего воздействия на эффективность со стороны различий врыночной власти банков (ценообразовании на финансовые услуги),см.

Berger, DeYoung (1997); расходы, связанные с переоценкой средств в валюте35 и ценных бумаг, составляющие в среднем порядка половины всех расходов и отражающих не эффективность, а вовлеченность банка в валютный ифондовый рынки; расходы по начислению средств в резервы под потери, которые подвержены циклическим колебаниям и отражают не эффективность35В работе Моисеев (2007) указывается на существенную долю валютных доходов (расходов) в совокупных доходах (расходах) российских банков.

Автор называет их «валютными брокерами».188используемых банком технологий, а его подверженность кредитномуриску.Результаты оценок представлены в Таблице П1.1. Во втором столбцетаблицы расположены оценки, произведенные в предположении полунормальности распределения компонент эффективности — см. модель ПМ1.1«SFA-halfN» (от англ. half — половина). В третьем столбце расположеныоценки, осуществленные при предположении об усеченном в нуле нормальном распределении компонент неэффективности — см. модель ПМ1.2«SFA-trunN» (от англ.

truncated — усеченный). Большинство переменных вобеих моделях оказывает значимое воздействие на совокупные издержки, втом числе переменные, связанные с временным трендом. P-значение в тесте на отсутствие значимого воздействия переменной тренда и ее попарных произведений с остальными факторами составило 0.000, т.е.

такоевоздействие имело место и было высоко значимым в период 2005-2012 гг.Оценки SFA-индексов в обоих уравнениях оказались весьма близки,несмотря на различные формы компонент (не)эффективности. Так, в 25-омпроцентиле значения этих индексов составили 54.8% и 53.8% соответственно; в 50-ом процентиле — 72.9% и 73.6%; в 75-ом процентиле —82.4% и 83.3%. Таким образом, медианному банку в выборке требуетсяпреодолеть 36-37% ((1-0.736)/0.736; (1-0.729)/0.729) от своих текущих значений SFA-индексов для достижения границы эффективности.189Таблица П1.1 – Результаты оценки параметров транслогарифмическойфункции издержек российских банков в рамках SFA-подхода (за период 1кв.

2005 – 4 кв. 2012 гг.)МоделиПМ1.1«SFA-halfN»(базовая)Объясняющие переменные(в логарифмах)ПМ1.2«SFA-trunN»Зависимая переменная — операционные издержки‡ (в логарифмах)Выпуски банковКредитыДепозитыКомис.доходы–0.001(0.041)0.250***(0.026)0.342***(0.025)0.256***(0.019)0.113***(0.015)0.288(0.015)0.161***(0.024)0.440***(0.027)0.399***(0.022)0.082***(0.014)0.512***(0.018)0.406***(0.016)0.180***(0.010)–0.155***(0.010)–0.067***(0.008)0.112***(0.004)–0.022***(0.005)0.042***(0.003)0.021***(0.001)–0.020***(0.004)–0.023***(0.004)0.103***(0.002)–0.042***(0.004)0.038***(0.002)0.020***(0.002)–0.045***(0.006)0.005(0.004)0.037***(0.004)–0.030***(0.006)0.012***(0.003)0.004**(0.001)–0.005(0.004)–0.002(0.003)0.012***(0.003)–0.019***(0.005)0.011***(0.002)–0.038***(0.008)0.130***(0.011)–0.092***(0.008)–0.003(0.004)0.080***(0.006)–0.077***(0.005)Цены входящих ресурсовПривл.средстваПерсоналПрочие расходыПерекрестные эффектыпо выпускамКредиты × КредитыКредиты × ДепозитыКредиты × Комис.доходыДепозиты × ДепозитыДепозиты × Комис.доходыКомис.доходы × Комис.доходыпо ценам входящих ресурсовПривл.средства × Привл.средстваПривл.средства × ПерсоналПривл.средства × Прочие расходыПерсонал × ПерсоналПерсонал × Прочие расходыПрочие расходы × Прочие расходыпо выпускам и стоимостям факторов производствКредиты × Привл.средстваКредиты × ПерсоналКредиты × Прочие расходы190МоделиОбъясняющие переменные(в логарифмах)Депозиты × Привл.средстваДепозиты × ПерсоналДепозиты × Прочие расходыКомис.доходы × Привл.средстваКомис.доходы × ПерсоналКомис.доходы × Прочие расходыВременной трендВременной тренд (в квадрате)Привл.средства × ТрендПерсонал × ТрендПрочие расходы × ТрендКредиты × ТрендДепозиты × ТрендКомис.доходы × ТрендПМ1.1«SFA-halfN»(базовая)0.001(0.006)–0.010(0.008)0.009(0.006)0.015***(0.005)–0.022***(0.006)0.007(0.005)–0.01811***(0.00249)0.00042***(0.00004)–0.0004(0.0005)0.0003(0.0005)0.0002(0.0004)–0.0051***(0.0009)0.0028***(0.0007)–0.0004(0.0005)ПМ1.2«SFA-trunN»0.359***(0.034)0.072***(0.007)0.372***(0.020)0.067***(0.004)–0.009***(0.003)–0.044***(0.005)0.053***(0.004)0.001(0.003)–0.031***(0.004)0.031***(0.003)–0.01107***(0.00184)0.00027***(0.00003)–0.0005(0.0003)0.0025***(0.0004)–0.0019***(0.0003)–0.0054***(0.0005)0.0033***(0.0004)–0.0014***(0.0003)Контрольный микроэкономический факторОтношение собственного капитала к активамОтношение собственного капитала к активам(в квадрате)Перекрестные эффекты контрольного микроэкономического фактора и выпусковКредиты × Отношение собственногокапитала к активамДепозиты × Отношение собственногокапитала к активамКомис.доходы × Отношение собственногокапитала к активам–0.102***(0.015)–0.054***(0.010)–0.004(0.007)0.041***(0.005)–0.186***(0.005)0.001(0.004)Перекрестные эффекты контрольного микроэкономического фактора и цен входящих ресурсовПривл.средства × Отношение собственногокапитала к активамПерсонал × Отношение собственногокапитала к активамПрочие расходы × Отношение собственногокапитала к активамТренд × Отношение собственногокапитала к активамКонстанта0.022***(0.007)–0.162***(0.008)0.140***(0.007)0.0027***(0.0007)–2.842***(0.069)0.025***(0.004)–0.085***(0.005)0.060***(0.004)0.0041***(0.0004)–3.020***(0.043)Зависимая переменная — дисперсия компоненты v идиосинкратического шока (в логарифмах)Госбанки–0.166(0.111)191МоделиПМ1.1«SFA-halfN»(базовая)–1.630***(0.334)–0.463***(0.061)0.023(0.017)1.362***(0.059)–0.250***(0.039)–6.064***(0.183)Объясняющие переменные(в логарифмах)Дочерние банкинерезидентовЧастные региональныебанки-резидентыДоля просроченных кредитовв совокупных кредитахОтношение собственного капиталак совокупным активамСоотношение абс.

ликвид. активови счетов и депозитовКонстантаПМ1.2«SFA-trunN»Зависимая переменная — дисперсия компоненты неэффективности u (в логарифмах)Госбанки–0.434***(0.047)0.655***(0.056)–1.245***(0.033)–0.009(0.009)–1.215***(0.075)–0.004(0.021)2.576***(0.176)1669224664–7586.919–14341.20.0000.000chi2( 8) = 221.25Prob > chi2 = 0.0000chi2( 8) = 409.97Prob > chi2 = 0.000025-м процентиле54.853.850-м процентиле72.973.675-м процентиле82.483.3Дочерние банкинерезидентовЧастные региональныебанки-резидентыДоля просроченных кредитовв совокупных кредитахОтношение собственного капиталак совокупным активамСоотношение абс.

Характеристики

Список файлов диссертации