Диссертация (1137810), страница 26

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

Текст из файла (страница 26)

Введение подобных ограничений также позволитпроанализироватьвозможнуюасимметриюработы канала банковского кредитования.Поскольку реакция различных групп банков на один и тот же импульс денежно-кредитнойполитики может существенно отличаться, такие различия могут значимо изменить вывод опараметрах оптимальной денежно-кредитной политики. Например, в условиях сильнойнеоднородности банковского сектора по размеру и доле рынка оптимальной может бытьпризнана более жесткая денежно-кредитная политика, с одной стороны, позволяющая сильнеесдержать инфляцию, с другой — оказывающая менее сдерживающее воздействие на кредитныепортфели крупных банков по сравнению с банками меньшего размера.Для повышения точности прогнозов денежно-кредитных агрегатов, в первую очередь,может быть полезным оценивание отдельных моделей для кредитных портфелей различных поразмеру и структуре баланса групп банков и построение на основе полученных оценоксоответствующих прогнозов с последующим агрегированием.

Подобное разделение поможетучесть неоднородность реакции различных банков на денежно-кредитную политику исвязанную с указанной неоднородностью асимметрию канала банковского кредитования.Кроме того, предлагается в каждой из моделей для отдельных групп банков непосредственноучитывать асимметрию канала банковского кредитования, например, с помощью введения в этимодели фиктивных переменных на константу или на коэффициент при переменной денежно-- 107 кредитной политики (в случае оценивания одномерных моделей временных рядов или системодновременных уравнений).Учестьвлияние микропруденциального регулирования (норматива достаточностисобственных средств (капитала) банка) при прогнозировании кредитных агрегатов можно какнеявным, так и явным образом. Неявный способ предполагает первоначальное построениесамостоятельных прогнозов для различных элементов кредитного портфеля, капитала банков ипрочих (укрупненных) переменных, входящих в состав показателя достаточности собственныхсредств банков.

Следующим шагом является оценка показателя достаточности капитала наоснове полученных прогнозных значений. Если полученное значение норматива Н1.0 будетсущественно отличаться от текущего уровня, это будет свидетельствовать о плохом качествепрогноза. Например, если полученное значение Н1.0 будет меньше ожидаемого минимальноустановленного уровня, построенный прогноз кредитования может считаться слишкомоптимистичным, поскольку банки не готовы будут выдавать такой объем ссуд из-за наличиямикропруденциального регулирования. Если же прогнозное значение Н1.0 будет, например,существенно превышать текущее значение, то такая ситуация может быть вызвана либозаниженным прогнозом кредита, либо завышенным прогнозом капитала, т.е. прибыли банков,что также требует корректировки.

Согласно данным Банка России, достаточность капиталабанков меняется во времени достаточно медленно, поэтому, при прочих равных условиях,существенные структурные сдвиги в значении норматива Н1.0 маловероятны. Справедливостиради стоит отметить, что подобный метод является достаточно трудоемким и требуетдополнительных ресурсов. Явно учесть влияние достаточности капитала на канал банковскогокредитования можно с помощью введения соответствующей переменной (превышениефактического значения показателя Н1.0 над минимально установленным) в модели временныхрядов. В частности, при проведении сценарного прогнозирования, которое используетсяБанком России, наиболее подходящим вариантом представляется включение характеристикидостаточности капитала в качестве эндогенной переменной, имеющей отдельное уравнение.

Втаком случае данный показатель будет непосредственно влиять на прогноз других переменных(в частности, кредита), и не будет необходимости для его отдельного прогнозирования в рамкахпостроения сценария.По итогам проведения исследования, представленного в главе 3, необходимо выделитьследующие основные результаты:Подробно исследована работоспособность канала банковского кредитования впосткризисный период в условиях неоднородности российского банковского сектора,наличия большого количества структурных сдвигов и изменений институциональной- 108 среды, в которой функционируют российские кредитные организации. Проведеносопоставление результатов анализа при различных условиях и выделены те из них,которые оказывают значимое влияние на эффективность работы канала банковскогокредитования в российской экономике.

Подобный сравнительный анализ ранее непроводился в литературе, посвященной российской экономике.Как и в главе 2, получен результат о значимости размера банка для работоспособностиканала банковского кредитования. Показано, что данный канал наиболее эффективноработает через крупные, а не через средние и малые кредитные организации.Показано, что в период структурного профицита ликвидности в отсутствиесформированной системы процентных инструментов Банка России (в первую очередь,процентного коридора и ключевой ставки) взаимосвязи между ставкой денежнокредитных властей и кредитами не существовало (посткризисный период до середины2011 года). Данный результат о влиянии структурной позиции банков по ликвидности(структурного профицита ликвидности) в отсутствие сформированного механизмауправления Банком России процентными ставками ранее не был получен не только висследованиях российской экономики, но и в исследованиях экономик зарубежныхстран.На примере анализа канала банковского кредитования разработана и примененаметодика выделения отдельных групп российских банков, позволяющая решитьпроблему искажения результатов при анализе агрегированных данных по российскимбанкам.

Выявлено, что на взаимосвязь между импульсами денежно-кредитнойполитики Банка России и объемами кредитования средними и малыми банками влияетосновное направление деятельности или источник фондирования банка. А именно, этавзаимосвязь есть только для розничных и диверсифицированных банков. В частности,показано, что канал банковского кредитования не работает для тех некрупных банков,бизнес-модели которых ориентированы на тесное взаимодействие с нефинансовымиорганизациями (либо депозиты и текущие счета последних являются ключевымиисточниками фондирования таких банков, либо кредиты нефинансовым организациямявляются основным направлением размещения средств для таких банков) или наоперации на денежном рынке.

Полученные результаты характерны только для периодаструктурного дефицита ликвидности. Однако разработанная методика группировкибанков, несомненно, может быть использована для анализа российского банковскогосектора и для периода структурного профицита ликвидности. В предыдущихэмпирических исследованиях как российской, так и зарубежных экономик анализ группбанков по типу бизнес-моделей не проводился.- 109 Показано, что на работоспособность канала банковского кредитования в периодструктурногодефициталиквидностивлияетуровеньликвидностиактивовкоммерческих банков. Для одних групп банков найден эффект ликвидности Кашьяпа иШтейна (Kashyap, Stein, (2000)): чем больше ликвидных активов на балансе кредитнойорганизации, тем слабее сдерживающий эффект от повышения ключевой ставки БанкаРосси на кредитование нефинансовых организаций.

Такой результат о влияния уровняликвидности активов на канал банковского кредитования ранее был получен только длядокризисного периода в исследовании Дробышевского и др. (2008). В настоящемдиссертационном исследовании впервые в отечественной литературе представленотакже эмпирическое объяснение данному эффекту. В ответ на ужесточение денежнокредитной политики Банка России кредитные организации, поведение которыххарактеризуется эффектом ликвидности Кашьяпа и Штейна и которые стремятсяподдержать свою кредитную активность в таких условиях, предпочитают продаватьликвидные активы и выдавать полученные таким образом средства в качестве ссуднефинансовым организациям.

Для других групп банков был найден «антиэффект»ликвидности: при ужесточении денежно-кредитной политики Банка России и ростепроцентныхставоквэкономикенекоторыебанкипредпочитаютчастичнопереориентироваться на ликвидные активы или денежный рынок, вложения в которыеимеют меньший уровень риска, чем размещение средств в кредиты нефинансовыморганизациям. Подобный результат ранее не был получен как в отечественной, так изарубежной литературе, в которой исследуется функционирование канала банковскогокредитования.Отдельно проанализировано функционирование канала банковского кредитования впериоды ужесточения и смягчения денежно-кредитной политики Банка России(повышения и снижения ключевой ставки).

Получен результат об асимметричностифункционирования канала банковского кредитования в российской экономике, причемхарактер асимметричности зависит от размера банка. Снижение ключевой ставки БанкаРоссии оказывает большее воздействие на корпоративные кредитные портфеликрупных банков, чем повышение. В то же время, для средних и малых банковнаблюдается обратный эффект: наиболее сильное воздействие на корпоративныйкредитный портфель этой группы банков оказывает рост ключевой ставки, приводящийк росту процентных ставок в экономике и поэтому удорожанию стоимостифондирования.

Во всех предшествующих эмпирических исследованиях для Россиинеявно делается предпосылка о симметричности реакции кредитования на повышение- 110 и снижение ключевой ставки, что может приводить к смещению полученных в такихисследованиях результатов и, следовательно, снижению степени их достоверности.ВпервыевотечественноймикропруденциальногоэмпирическойрегулированияБанкалитературеРоссии(висследованочастивлияниерегулированиядостаточности капитала банков) на работу канала банковского кредитования.Получено, что высокий показатель достаточности капитала поддерживает кредитныйрынок: ослабляет сдерживающий эффект от ужесточения денежно-кредитной политикии дополнительно стимулирует наращивание кредитования в условиях сниженияключевой ставки Банком России.

Характеристики

Список файлов диссертации