Диссертация (1137684), страница 41
Текст из файла (страница 41)
Во-первых, подверженность риску и результаты деятельности банка эндогенны, т.е. взаимообусловлены. Во-вторых, между принятием менеджментом банка решения о корректировке уровня риска и результатом такой корректировки может пройти определенное время (в нашемслучае — превышающее один квартал)47.Рост обеспеченности банков ликвидностью может иметь различныепоследствия для их стабильности. С одной стороны, это — повышениеиммунитета к «панике вкладчиков» и должно позитивно сказываться наустойчивости к рискам.
С другой — такой рост может негативно сказываться на эффективности финансового посредничества, поскольку он подразумевает соответствующее сокращение потенциала извлечения прибыли(Koetter, Poghosyan, 2009), что негативно отражается на стабильности банков.Как показали наши расчеты, именно второй эффект доминирует вроссийских банках.
В 12-ти случаях из 45-ти моделей для Z-индекса эф47Действительно, как показывают расчеты, парные корреляции Z-индекса и рассматриваемого показателя ликвидности имеют явную тенденцию к росту по мере углубления лагов.219фект, оказываемый ростом отношение ликвидности к счетам и депозитам,был значимым и отрицательным (для ODL показатель был всюду незначими не попал в итоговые версии уравнений). В моделях только с микроконтролями этот эффект был оценен на уровне -0.027, в моделях с полнымнабором контролей — -0.019. Схожие результаты получены и в работеTabak et al.
(2012).10. Дифференциал эффективных процентных ставок (разница между ставкой по кредитам и ставкой по депозитам, с лагом в четыре квартала). Этот показатель, аналогично предыдущему, был использован с лагом в четыре квартала. Он отражает подверженность банков процентномуриску и, как в случае с ликвидностью, может иметь как позитивное, так инегативное воздействие на стабильность банков. Первое — поскольку показатель положительно влияет на масштаб процентной маржи и, следовательно, на прибыль банков, обеспечивающей «буферы» капитала к возможным шокам (Fonseca, Gonzalez, 2010).
Второе — ввиду актуализациипроблемы неблагоприятного отбора по мере роста показателя.Опять же, в нашем случае второй эффект доминирует над первым —оценка воздействия дифференциала ставок оказалась значимой в 29-тислучаях из 45-ти моделей Z-индекса и с отрицательным коэффициентом (Вмоделях для ODL переменная оказалась незначимой в отличие от, например, Quagliariello, 2007).
В моделях с микро-контролями эффект составил всреднем -0.79, а в моделях с полным набором контролей — -0.54 (на 32%слабее).Заметим, что наши выводы не согласуются с работой Mirzaei et al.(2013), в которой предсказывается положительное воздействие спрэдапроцентных ставок на Z-индексы банков в странах как с развитым, так и сразвивающимся рынком48.48Возможно, в выборке авторов доминирующим оказался первый из двух альтернативных эффектов,описанных выше. Это наводит на мысль о том, что имеет смысл в будущих исследованиях попробоватьвыявить нелинейный характер связи между Z-индексом (или любым другим индикатором стабильности)и дифференциалом процентных ставок.220Обобщение макроэкономических эффектовВо-первых, в моделях Z-индекса подтвердилось негативное воздействие со стороны уровня безработицы (с лагом 1 кв.)49.
Рост безработицы,особенно в периоды макроэкономических рецессий, приводит к сокращению стабильности банков под действием, в том числе, оттока средств счастных вкладов ввиду необходимости замещения утраченного заработкаимеющимися сбережениями (прямой эффект) и общего ухудшения платежеспособности экономических агентов (косвенный эффект). Оценки воздействия уровня безработицы на Z-индекс оказались значимыми в 29-ти из30-ти моделей и составили в среднем -1.6.
При этом полученный в этих 29ти моделях интервал оценок оказался весьма широким — от -2.0 до -0.9.Другими словами, дополнительный прирост уровня безработицы на 1проц. п. ведет к сокращению Z-индекса на 0.9-2.0 пункта.Во-вторых, во всех 30-ти моделях ODL с полным набором контролейподтвердилось положительное воздействие, оказываемое динамикой реального объема ВВП на качество кредитных портфелей российских банков.Эффект был оценен в диапазоне -0.14 — -0.04 со средним, равным -0.08.Другими словами, каждый дополнительный 1 проц.
п. прироста ВВП способствует сокращению доли просроченных кредитов в совокупных кредитах на 0.04-0.14 проц. п. Заметим, что аналогичные эффекты воздействиядинамики ВВП на NPL банков из 13-стран ЦВЕ, оцененные в работеAgoraki et al. (2011), составили -0.12 – -0.10, т.е. попали в наш диапазон исоответствуют нашим выводам. В работе Jimenez et al. (2010) эффект первого лага темпов ВВП на NPL испанских банков был оценен в интервале сНапомним также, что в Приложении 2 была представлена оценка линейной эконометрической моделизависимости Z-индекса от прокси-переменных подверженности банков 5-ти ключевым видам рисков, втом числе, процентному риску.
В роли последнего также использовался дифференциал ставок, но егоэффект был оценен как положительный, а не отрицательный. Это может быть связано с тем, что модельсодержала другой набор контрольных факторов, при котором улавливался альтернативный найденному втекущем разделе эффект дифференциала ставок на стабильность.49Аналогичный контрциклический индикатор макроэкономической конъюнктуры был использован вработе Louzis et al. (2011) в качестве контрольного фактора, правда, в моделях NPL, а не Z-индекса, разработанных авторами для выборки греческих банков221даже несколько меньшими значениями в сравнении с нашими выводами —всего -0.046 – -0.025.В-третьих, отношение прибыли к долгу по нефинансовым предприятиям оказывает в целом сопоставимый эффект на ODL в сравнении с эффектом темпов ВВП, рассмотренным в предыдущем случае.
Оценки составили -0.13 — -0.05 при среднем, равном -0.09. Оценки оказались значимыми в 27-ми из 30-ти соответствующих моделей. Таким образом, если одновременно будут иметь место прирост ВВП на 1 проц. п. и улучшение соотношения прибыли и долга нефинансовых предприятий на 1 проц. п. (заметим, что среднее по этому показателю составило 5.0%), то их совокупныймаксимальный эффект может составить до 0.3 проц. п. сокращения долипросроченных кредитов в совокупных кредитах.Как показали расчеты, если на ODL отношение прибыли к долгу оказывает наиболее значимое и сильное воздействие с лагом в 1 квартал, то наZ-индекс — лишь с лагом в 4 квартала. Возможно, что улучшение финансового состояния компаний, в первую очередь, используется самими компаниями на выплаты задолженностей по старым долгам (если они имелиместо), и лишь по прошествии определенного времени — при условии отсутствия новых финансовых потрясений — компании становятся болеесклонными к привлечению новых банковских кредитов и использованиюпрочих банковских услуг, что для банков означает постепенное повышение прибыльности их операций и, соответственно, повышение их стабильности (рост Z-индекса).
Эффект был оценен в диапазоне 0.15-0.38 со средним, равным 0.27.Схожий по смыслу фактор платежеспособности компаний использовался также в работе Salas, Saurina (2002), исследующей воздействия различных факторов на динамику NPL испанских банков.В-четвертых, было выявлено, что динамика (годовые темпы) реальных располагаемых доходов населения оказывают также позитивное воздействие на качество кредитных портфелей банков, как и в случае с отно222шением прибыли к долгу нефинансовых предприятий. Было выявлено, чтодополнительный прирост реальных располагаемых доходов населения на1 проц. п.
ведет к сокращению доли просроченных кредитов в совокупныхкредитах на 0.05 проц. п. в среднем. При этом в 2-х спецификациях моделиODL (модель ПМ8.3 в Таблице П4.5, см. Приложение 4, и модель ПМ24.3в Таблице П5.4, см. Приложение 5) оценки коэффициента были значимыми, но знаки были противоположными.В целом можно сделать вывод о том, что российские банки в большей степени подверженности шокам платежеспособности нефинансовыхпредприятий, чем населения — по крайней мере, внутри периода 20052012 гг., — поскольку оценка предельного эффекта отношения прибыли кдолгу по нефинансовым предприятиям (-0.09) превосходит по модулюоценку предельного эффекта динамики доходов населения (-0.05).В-пятых, наши оценки свидетельствуют о том, что динамика (годовые темпы) Индекса ММВБ не ассоциируется с большей устойчивостьюроссийских банков.
Предельный эффект воздействия этого показателя наZ-индекс оказался отрицательным и значимым в 28-ми спецификациях из30-ти моделей с полным набором факторов. Величина оценки колеблетсяот -0.008 до -0.055 и составляет -0.033 в среднем. Как уже отмечалось выше для переменной доли вложений банков в частные ценные бумаги, негативный эффект может быть следствием спекулятивного характера фондового рынка.В-шестых, оценки прочих макроэкономических контрольных переменных оказались сильно неустойчивыми к изменению набора прочихфакторов: Это касается таких переменных, как внутриквартальная волатильность курса доллара к рублю и темп прироста цены нефти Brent заквартал..
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
