Диссертация (1137684), страница 40
Текст из файла (страница 40)
В данном исследовании мы не останавливались на возможных нелинейных эффектах, оказываемых кредитной нагрузкой на активы банка на его подверженность риску, как, например, в наших более ранних работах, посвященных этому вопросу (Мамонов, 2012; Pestova, Mamonov, 2013)44. Однако, всвоих текущих выводах мы будем иметь в виду, что показатель может оказывать как положительное, так и отрицательное воздействие на подверженность риску.В преобладающем большинстве случаев — в 62-х из 90 оцененныхрегрессий — кредитная нагрузка на активы оказывала положительное воздействие на устойчивость банков как в версии Z-индекса, так и в версииODL.
В основном, это были статические регрессии. При этом средний эффект на Z-индекс оказался равным 0.28 в моделях с микро-контролями и0.18 в моделях с полным набором контролей, на ODL — -0.103 и -0.095 соответственно. В первом случае включение макро-контролей ослабляло эффект на 34%, во втором — на 7%. Наши оценки предполагают примерно в2 раза менее сильное воздействие на Z-индекс, чем аналогичные эффекты,оцененные в Turk Ariss (2010) по 60-ти развивающимся странам и составившие порядка 0.45-0.47. Вместе с тем, наши оценки эффектов на ODLоказались ощутимо выше аналогичных оценок для испанских банков — 0.039 – -0.027, полученных в Jimenez et al.
(2010).Еще в 11 случаях — в большинстве динамических регрессий для Zиндекса — показатель оказывал отрицательный эффект, сопоставимый помодулю с положительными эффектами в предыдущем случае. В Beck et al.(2013) был получен схожий результат.Напомним, что динамические регрессии улавливают спецификукраткосрочных колебаний устойчивости банков. Наш результат может втаком случае указывать на то, что в краткосрочном периоде повышение44В соответствующих работах предсказывалась U-образная форма зависимости ODL от кредитнойнагрузки. На первом участке кривой доминирует логика диверсификации деятельности банка за счет разумного вовлечения в кредитование, на втором участке — эффект «зацикленности» на кредитовании.214кредитной нагрузки на активы может сопровождаться ухудшением качества портфеля, тогда как в долгосрочном — будет способствовать егоулучшению.Почему это возможно? Заметим, что медианное значение нагрузки наактивы по нашей выборке российских банков относительно невелико(55.4%)45, и неверно было бы утверждать, что российские банки сосредоточены лишь на кредитовании.
Соответственно, у российских банков естьнекоторый потенциал относительно безболезненного — с точки зренияподверженности кредитному риску — наращивания кредитования экономики (на это указывали также наши более ранние оценки, в соответствии скоторыми порог, разделяющий положительное и отрицательное воздействие рассматриваемого показателя на кредитный риск, равен 62-64%, см.Мамонов, 2012).
Однако, вполне возможно представить себе такую ситуацию, в которой банк наращивает кредитование в целях удержания своейдоли на рынке (особенно, в периоды экстенсивного роста), и что такоенаращивание может негативно сказаться на его текущих значениях показателя ODL. Несложно представить себе и одну из возможных «развилок» вэтой ситуации, а именно: качество таких кредитов может постепенно вырасти как в результате успешной работы коллекторов (внутри банка), так ив результате макроэкономических улучшений. По-видимому, наши оценкисвидетельствуют о том, что такие ситуации — не редкость в российскомбанковском секторе.5.
Доля вложений в частные ценные бумаги в совокупных активах (слагом в один квартал). Это один из показателей, отражающих альтернативные кредитам размещения банками привлеченных средств — в данномслучае в рынок частных ценных бумаг. Оценки соответствующего эффектана Z-индекс оказались значимыми лишь в 6-ти из 90 уравнений, а направление эффекта — отрицательное. Другими словами, рост вложений в цен45При этом, в 1 кв. 2006 г. медиана составляла 56.7%, а в 4 кв. 2012 г. — 52.0%.
Это указывает на общийтренд сокращения кредитной нагрузки на активы по мере развития банковского сектора (Yeyati, Micco,2007)215ные бумаги сопровождается сокращением стабильности банков, что можетбыть отражением повышенного рыночного (фондового) риска, принимаемого банками на свои балансы46, а может быть и отражением факта сокращения прибыльности операций ввиду частичного изъятия средств из кредитования, перспективы извлечения прибыли в котором более прозрачны,чем на рынке ценных бумаг (ввиду все еще недостаточного развития российского фондового рынка и его спекулятивного характера, «зашумляющего» перспективы зарабатывания прибыли на операциях с ценными бумагами).В моделях с микро-контролями эффект был оценен на уровне -0.077,а добавление макро-контролей усилило эффект до -0.099 (на 29%).
Однако,поскольку значимость такого эффекта слишком часто не подтверждалась,мы относимся к этому результату с осторожностью.Насколько нам известно, схожие эффекты не тестировались в современной литературе.6. Доля непроцентных доходов в совокупных доходах (с сальдированием переоценки средств в валюте, с лагом в один квартал). Это другая(более широкая, чем предыдущая) переменная, отражающая альтернативные кредитам источники прибыли банков. Вообще, в «широте» (многогранности) это переменной заключается ее потенциальная слабость — онаучитывает как операции с повышенным рыночном риском (валюта и частные ценные бумаги, реализация имущества и любого другого непрофильного актива с забалансовых счетов), так и комиссионные доходы, не предполагающие такого риска.46Вместе с тем, по нашему мнению, простой показатель доли частных ценных бумаг не может быть полноценной прокси для подверженности фондовому риску.
Учитывая, что медианное значение показателяв выборке составляет всего 5.3%, что в 10 раз меньше кредитной нагрузки на активы, вряд ли можно серьезно говорить о повышении подверженности банка фондовому риску в случае, например, приобретения им небольшого пакета акций, повышающего долю ценных бумаг на его баланса с, скажем, 1% до 2%.Поэтому мы не интерпретируем данный показатель как показатель, отражающий только фондовый риск.Последнее требовало бы определенной модификации — например, построение показателя, равного отклонению доли частных ценных бумаг от медианы в случае превышения медианы (скажем, в 1.5, 2.0 или2.5 раза) и нулю — во всех остальных случаях.216Такая двусторонняя природа этой переменной привела к достаточноконфликтным выводам.
В нашем случае в 18-ти из 90 уравнений эффектоказался прямо пропорциональным устойчивости банков к рискам (суммарно для моделей с Z-индексом и с ODL), еще в 20-ти случаях — обратнопропорциональным, в остальных 52-х случаях — не значимым. Повидимому, в первом случае улавливался преимущественно эффект диверсификации активов (сокращения «избыточного» кредитования и использования высвобожденных средств на извлечение комиссионных доходов напрочих, некредитных, рынках). Во втором случае, напротив, мог бытьуловлен эффект, связанный с повышенным рыночном риском. Заметим,что именно таким эффектом в работе Beck et al. (2013) объясняется отрицательное воздействие рассматриваемого показателя на Z-индексы банков.В первом случае средний эффект составлял 0.102 в моделях Zиндекса, содержащих полный набор контролей (что на 30% больше эффекта в моделях только с микро-контролями), и -0.049 — в моделях ODL сполным набором контрольных факторов (что на 15% сильнее эффекта вмоделях лишь с микро-контролями).Во втором случае средний эффект составлял -0.068 для моделей Zиндекса с полным набором контролей и 0.032 для моделей ODL.Как в случае с предыдущей переменной (долей вложения в частныеценные бумаги), к полученным выводам относительно доли непроцентныхдоходов в совокупных доходах следует относиться с осторожностью.7.
Доля кредитов населению в совокупных кредитах (с лагом в одинквартал). Этот показатель, напрямую еще не использовавшийся в другихработах (насколько нам известно), призван отразить факт повышения процентной маржи при большем вовлечении банка в розничное кредитование(Мамонов, 2011). Очевидно, что такое вовлечение сулит как большие потоки прибылей, что должно позитивно сказаться на Z-индексе, так и большие кредитные риски, что должно негативно отразиться на ODL и, какследствие, на Z-индексе.217Как показали расчеты, именно эти два эффекта и улавливаются рассматриваемой переменной в соответствующих моделях.
В 42-х из 90 случаев такие эффекты оказались высоко значимыми. При моделировании Zиндекса был получен эффект, равный в среднем 0.196 в моделях с микроконтролями и 0.095 (вдвое меньше) в моделях с полным набором контролей. При моделировании ODL аналогичные эффекты составили всего 0.022и 0.017 соответственно.
Из этих оценок можно предположить, что пока положительные эффекты наращивания специализации на розничном кредитовании превышают отрицательные, в среднем по банковской системе.8. Темп прироста кредитов за скользящие 4 квартала (с лагом в одинквартал). Очевидно, что в этом случае должна действовать (теоретически)логика, схожая с описанной для предыдущей переменной, а именно: повышение темпов роста кредитов может иметь, с одной стороны, позитивный эффект на устойчивость банков ввиду ускорения потоков зарабатываемой прибыли, однако, с другой стороны, и негативный эффект ввиду повышения вероятности неблагоприятного отбора.Как показали наши расчеты, первое подтвердилось лишь в 3-х из 90регрессий, тогда как второе — в 28-ми моделях.
В первом случае эффектоказался весьма небольшим — всего лишь 0.009 в среднем в моделях Zиндекса, тогда как во втором случае эффект оказался существенно сильнее— -0.036 в моделях Z-индекса с микро-контролями и -0.042 (на 16% сильнее) в тех же моделях с полным набором контролей. При этом, положительный эффект был выявлен лишь в динамических моделях, отрицательный — во всех остальных.
Это опять же может говорить о различиях воздействия одной и той же переменной в кратко- и долгосрочном периодах.Примечательно, что повышение темпов кредитования может вести к краткосрочным выгодам с точки зрения роста прибыли и общей устойчивости,однако, на чуть более длительном горизонте эффект может оказаться противоположным, т.е.
обернуться дополнительным «массивом» просроченных кредитов.218Заметим, что в литературе находятся подтверждения как одному, таки другому эффекту. В Beck et al. (2013) эффект роста активов на Z-индексоценен как отрицательный, а в Mirzaei et al. (2013) — как положительный,правда, значимым он оказался только для стран с развитыми рынками.К сожалению, не удалось выявить значимого эффекта рассматриваемой переменной в моделях ODL.9. Отношение абсолютно ликвидных активов к счетам и депозитам(с лагом в четыре квартала). Этот показатель, которым мы аппроксимировали подверженность банков риску ликвидности, был использован с лагом в четыре квартала, а не в один, как по всех предыдущих случаях. Вэтом отношении мы следуем опыту, полученному в работах Berger (1995) иKoetter, Poghosyan (2009), в которых утверждается, что в моделированиивоздействия риска на результат деятельности банка следует использоватьлаг в один год.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
