Влияние новых требований к размеру капитала коммерческих банков на уровень ликвидности

"Влияние новых требований к размеру капитала коммерческих банков на уровень ликвидности"

Выполнил Студент группы № БЭК 155

Бухтина Ольга Евгеньевна

Научный руководитель Горелая Н.В., к.э.н., доцент

Школы финансов факультета экономических наук

Москва, 2019

Содержание

капитал банк ликвидность банковский

Введение

1. Теоретические основы понятия ликвидности и ее состояние для российского банковского сектора на сегодняшний день

1.1 Определение ликвидности

1.2 Методы оценки ликвидности банков

1.3 Современные пути управления ликвидностью

1.4 Состояние ликвидности банковского сектора для России

2. Методология исследования влияния факторов на уровень ликвидности коммерческих банков: обзор литературы

3. Эмпирическое исследование взаимосвязи новых требований к капиталу банков и уровня их ликвидности

3.1 Данные и переменные

3.2 Методология

3.3 Результаты

3.4 Выводы и дальнейшие рекомендации

Заключение

Введение

Управление ликвидностью коммерческих банков всегда являлось неотъемлемой и приоритетной частью стратегического развития банковской системы. В связи с новыми требованиями к размеру капитала коммерческих банков появляется возможность для более глубокого и качественного анализа факторов, влияющих на их ликвидность, для российского банковского сектора.

Рисунок 1 Показатель текущей ликвидности банковского сектора России за 2017-2018 в %

Из графика, изображенного на рисунке 1 видно, что в целом состояние ликвидности банковского сектора России достаточно стабильное и показатели текущей ликвидности (Н3) банков держатся на высоком уровне. Можно наблюдать резкий спад в середине 2017 года, который, возможно, вызван новыми требованиями к размеру капитала. Однако, потом уровень ликвидности коммерческих банков восстановился. Несмотря на это, требуется дополнительное исследование для проверки влияния введения новых требований капитала к коммерческим банкам на их ликвидность.

В июне 2017 года вышел закон о многоуровневой банковской системе, по которому требования к капиталу для банков с универсальной лицензией повысились минимум до 1 млрд рублей, а для банков с базовой до 300 млн рублей. Все изменения должны были вступить в силу до 2019 года [www.consultant.ru]. В связи с этим, показатели ликвидности банков теперь, возможно, будут иначе реагировать на изменение тех или иных макроэкономических и внутрибанковских факторов. В условиях малого количества работ на данную тему для российского банковского сектора, данное исследование является актуальным, так как вопрос управления ликвидностью является одним из наиболее важных в функционировании банка, особенно, после вступления в силу нового закона о минимальном размере капитала коммерческих банков.

Целью данной работы является оценка влияния факторов на ликвидность для банков с разными видами лицензий после изменения требований регулятора к размеру капитала. Для достижения данной цели необходимо выполнить несколько задач:

· определить понятие ликвидности и ее теоретические аспекты (управление ликвидностью, методы оценки);

· проанализировать литературу по данной или смежной теме;

· выбрать подходящий метод оценки ликвидности для данного исследования;

· выявить факторы, влияющие на ликвидность коммерческих банков;

· проанализировать результаты регрессионного анализа;

· подвести итоги проделанного исследования.

Предполагаемое исследование может найти практическое применение для дальнейшего изучения и развития данной темы. Результаты анализа откроют новые возможности в управлении ликвидностью банков не только для самих банков, но и для надзорных и регуляторных органов. Для банков появится более точное понимание факторов, влияющих на ликвидность в условиях новых требований к капиталу, что поможет оценить последствия данных изменений как для самих кредитных организаций, так и для банковской системы в целом.

В данной работе будет оценено влияние факторов на ликвидность после введения новых требований к размеру капитала коммерческих банков. Также необходимо определить, имеют ли различия данные оценки для банков с разными лицензиями.

Перед проведением исследования были подобраны работы на схожую и смежную темы для более четкого понимания, проделанной ранее работы других авторов. На основе прочитанной литературы были выдвинуты несколько гипотез, некоторые из которых в ходе исследования были доказаны или опровергнуты.

Во первой главе данной работы будут рассмотрены теоретические аспекты ликвидности банка, во второй главе будет дан обзор литературы и выдвинуты на основании этого гипотезы, в третьей главе будет проведен регрессионный анализ, затем будут сделаны выводы и сформулированы дальнейшие рекомендации.

1. Теоретические основы понятия ликвидности и ее состояние для российского банковского сектора на сегодняшний день.

В данной главе будут описаны теоретические аспекты понятия ликвидности для дальнейшей работы и понимания сути исследования. Для этого будут предоставлены: определение ликвидности, методы оценки и управления ликвидностью в наше время и состояние банковского сектора относительно запасов ликвидности для России.

1.1 Определение ликвидности

Определение ликвидности можно сформулировать следующим образом: это возможность быстрой и легкой продажи, конвертации и реализации материалов или аналогов денежных средств.

Из общего определения ликвидности следует понятие ликвидности банка -- это способность кредитной организации выполнить взятые на себя финансовые обязательства в полном объеме и в определенный срок. [ www.banki.ru] То есть это политика, при которой банк может выполнить обязательства перед клиентами без потерь. Данная политика накладывает некоторые обязательства: всегда иметь некий запас ликвидных активов для возможности выполнить обязательства сразу по требованию клиента.

Вопрос о нормальном уровне ликвидности и способах управления ею появился практически сразу с возникновением банковской системы, так как это важный аспект ее стабильного функционирования. На протяжении существования банковской системы исторически сложилось несколько подходов к управлению запасом ликвидности. На данный момент принято рассматривать подход регулирования активов и пассивов. Данный подход опирается на несколько теорий, одну из которых банки выбирали в качестве основной в своей деятельности: теория коммерческих ссуд, теория перемещения, теория ожидаемого дохода и теория управления пассивами [Астрелина В.В., Бондарчук П. К., 2014].

Опираясь на первую теорию-теорию коммерческих ссуд- банки управляют ликвидностью благодаря размещению денег в краткосрочных ссудах. Данный вид вложений можно рассматривать как высоколиквидные активы, поэтому это и есть гарантия быстрого превращения их в денежные средства, которыми можно будет выполнить обязательства перед вкладчиками. Можно выделить отрицательные стороны данной теории: во-первых, данная политика имеет упущенные выгоды, так как не учитывает того, что вкладчики вряд ли все единовременно потребуют исполнениях обязательств, во-вторых, во время экономических спадов выплаты по ссудам могут быть просрочены, тем самым банк будет испытывать дефицит ликвидности.

Следующая теория-теория перемещения. Данная теория расширяет представление о ликвидности коммерческих банков. В случае теории перемещения источником ликвидности выступают не только краткосрочные кредиты, но и другие высоколиквидные активы (высоколиквидные ценные бумаги, наличность, средства на корреспондентском счете в ЦБ и прочее). Однако на запасы ликвидности идет лишь некая доля этих активов. Данная теория также может потерпеть неудачу в случае аналогичному выше.

Третья теория-теория ожидаемого дохода. Данная теория не исключает возможность применения первых двух теорий, однако использует методы оценки возможностей заемщика, что улучшает качество управления ликвидностью. Также используется метод прогнозов потока активов и пассивов в определенный промежуток времени.

Последняя теория-теория управления пассивами. В данном случае банк опирается на улучшение качества депозитной базы, то есть пытается увеличить количество долгосрочных вкладов. За повышением устойчивости вкладов следует и повышение уровня ликвидности.

В настоящее время коммерческие банки разных стран используют все четыре метода управления ликвидностью. Для разных банков подходят разные стратегии в зависимости от ситуаций, которые следует учитывать при выборе метода управления ликвидностью.

1.2 Методы оценки ликвидности банка

После того как банк выбирает методы управления ликвидностью, необходимо выбрать каким образом он будет ее контролировать и оценивать. Существует два метода оценки ликвидности. Общепринято использовать оценку ликвидности как «запаса» и как «потока».

Метод оценки ликвидности как «запаса» применяет подход сравнения остатков на активных и пассивных счетах для определения уровня ликвидности. Данный метод использует исторические данные, в связи с чем возникает проблема: используя данный подход, банки не могут спрогнозировать будущие уровни ликвидности. Для оценки ликвидности как «запаса» наиболее часто применяется метод коэффициентов.

Метод коэффициентов разработан Базельским комитетом по банковскому надзору (далее БКБН). В ответ на кризис 2007-2008 годов, в результате которого были выявлены ошибки банков в управлении ликвидностью был выпущен документ, в котором определены основные надзорные принципы для контроля за ликвидностью банков. Для выполнения этой цели комитет разработал коэффициент покрытия ликвидности «Liquidity Coverage Ratio» [Basel III,2013].

В соответствии с данным документом Центральным Банков Российской Федерации был разработан аналогичный документ, применимый для российского банковского сектора в 2012 году, однако, был отредактирован в 2017 году [Центральный Банк Российской Федерации, 2017]. Для надзора Центральным Банков Российской Федерации за кредитными учреждениями России было введено три обязательных норматива ликвидности, которые необходимо выполнять. Однако, после введения нового требования к минимальному размеру капитала для банков сократилось количество обязательных показателей для банков с базовой лицензией, и остался только показатель текущей ликвидности (Н3).

Необходимо рассмотреть подробнее каждый показатель для понимания их разницы и важности соблюдения [ЦБ РФ, 2017]:

· Н2-норматив мгновенной ликвидности. Данный показатель контролирует риск потери ликвидности в течение одного операционного дня для банков. Минимальное значение установлено Банков России на уровне 15 процентов.

· Н3-норматив текущей ликвидности. Данный показатель контролирует риск потери ликвидности в течение ближайших к расчетной дате 30 календарных дней для банков. Минимальное значение установлено Банков России на уровне 50 процентов.

· Н4-норматив долгосрочной ликвидности. Данный показатель контролирует риск потери ликвидности в результате вложения денежных средств в долгосрочные активы для банков. Минимальное значение установлено Банков России на уровне 120 процентов.

Периодическое невыполнение данных показателей может привести к отзыву лицензии у кредитного учреждения. Из описания нормативов видно, что если первые два направлены на поддержание ликвидности в краткосрочном периоде, то последний на ограничение выдачи банками долгосрочных кредитов, в результате чего появляется сложность его контролирования. Так как на сегодняшний день существует разная направленность деятельности коммерческих банков, в том числе инвестиционные, то показатель долгосрочной ликвидности не может справедливо отразить состояние ликвидности банка. Основная деятельность инвестиционных банков направлена на долгосрочные займы, а выполнение норматива Н4 предписывает ограничивать данный вид займов.

Кроме нормативов ликвидности существуют и другие показатели запаса ликвидности, например, показатель общей ликвидности, показатель ликвидности по срочным обязательствам и прочие [Горелая, Карминский, 2013].

Метод коэффициентов применимый для оценки ликвидности как «запаса» имеет свои достоинства и недостатки. С одной стороны, метод не требует высоких затрат на его реализацию и прост в исполнении, что позволяет применять его широкому кругу лиц. С другой стороны, данный метод не учитывает сферу деятельности банка его особенностей, то есть необходим индивидуальный минимальный норматив для каждой сферы банковской деятельности. Также нормативы статичны, вследствие чего возникает проблема невозможности оценки влияния внешних факторов при их расчете.

Для решения данных проблем применяется следующий метод оценки ликвидности-как «потока». В целом данный подход управляет ликвидностью благодаря своевременному привлечению средств из всех доступных источников для погашения текущих обязательств. Благодаря динамическому анализу показателей банковской ликвидности появляется возможность для определения будущего уровня ликвидности. Это дает возможность эффективно управлять ликвидностью банка и предвидеть ее кризисы.

Одним из наиболее распространенных методов оценки ликвидности как «потока» является GAP-анализ. Сущность данного метода заключается в том, чтобы соотнести активы и пассивы с определенными временными промежутками в соответствии со сроком их погашения. В то же время активы и обязательства с неопределенными сроками погашения распределяются по временным диапазонам на основе предшествующего опыта. «Разрыв» ликвидности между активами и пассивами в определенный промежуток времени и есть GAP [Голубев, 2002]. Сам разрыв возникает из-за несовпадения объемов и сроков привлеченных и заемных средств и бывает либо положительным, либо отрицательным. Положительный разрыв ведет к избытку ликвидности, который порождает риск ликвидности, а отрицательный ведет к процентному риску. Данный метод позволяет банкам оценить их будущее состояние ликвидности, которое влияет на устойчивое состояние банковской деятельности, а также позволяет скорректировать будущие запасы ликвидности до нужного эффективного уровня.

Вышеперечисленные методы оценки значения ликвидности дают возможность коммерческим банкам скорректировать свою деятельность и управлять средствами организации более эффективно. Так как сфера деятельности банков различается, то применение смешанных методов оценки уровня ликвидности банков дадут более точные оценки.

1.3 Современные пути управления ликвидностью

Для поддержания ликвидности на определенном уровне банкам необходимо выбрать подходящую стратегию, которая будет эффективно функционировать конкретно для данного банка. Коммерческие банки на сегодняшний день используют в основном два подхода к управлению ликвидностью.

Первый подход «складирование активов» или активный подход реализует метод накопления на балансе низкодоходных, но высоколиквидных активов. В качестве таких активов могут выступать денежные средства, а также высоколиквидные ценные бумаги.

Второй подход пассивный («приобретение ликвидности из внешних источников») предусматривает привлечение ликвидных средств с финансовых рынков.

Выбор той или иной стратегии индивидуален для каждого банка, однако, существует тенденция, что более крупные банки активнее используют второй метод, так как имеют определенный уровень репутации на рынке, а также их деятельность более стабильна, что дает им возможность более быстро привлекать заемные средства. Таким образом крупные банки не жертвуют своей прибылью, вкладывая активы в доходные операции. Мелкие и средние банки обычно используют первую стратегию, так как не имеют быстрого доступа к заемным средствам.

На практике, выбирая стратегию управления ликвидностью, чаще всего банки используют смешанные подходы. Всегда необходимо держать на балансе резервы высоколиквидных активов, так как экономическая ситуация может поменяться в худшую сторону, поэтому нужен безопасный уровень резервов.

1.4 Состояние ликвидности банковского сектора для России

Состояние уровня ликвидности банковского сектора России с начала 2017 года имеет устойчивый профицитный характер. Это обусловлено тем, что Банк России в целях повышения финансовой устойчивости проводил политику санации некоторых банков, выплаты страхового возмещения вкладчикам, а также с политикой Министерства финансов России по финансированию бюджетного дефицита.

Для начала необходимо рассмотреть активы банковского сектора, которые играют важную роль в создании запаса ликвидности для покрытия обязательств. Из графика, изображенного на рисунке 2 видно, что профицит ликвидности банковского сектора увеличивался быстрыми темпами на протяжении двух лет. Обзор банковского сектора показал, что в целом нормативы ликвидности выполняются практически всеми банками и достигают достаточно высоких результатов [Хасанова С., Тихонов В.,2018].

Рисунок 2 Структурный дефицит/профицит ликвидности банковского сектора, млрд руб.

[ЦБ РФ, 2019]

Профицитный характер ликвидности банковского сектора говорит об избыточной ликвидности банков. Данная проблема отражает не только краткосрочную направленность деятельности банков, но и низкий спрос или предложение займов.

Рисунок 3 Отношение высоколиквидных активов к активам в %.

[ЦБ РФ, 2011-2019]

Как видно из графика, изображенного на рисунке 3 после экономического кризиса 2008 года банки, стали держать на балансе меньше высоколиквидных активов. Это связано с тем, что экономика стала приходить в норму, и коммерческие банки направляли активы в доходные операции, а не «складывали» их на балансе. Нестабильная ситуация в экономике в 2014-2015 снова заставила банковский сектор накопить некоторый уровень высоколиквидных активов, однако не в таком большом количестве как во время кризиса 2008. Возможно, ожидания кредитных организаций имели позитивный характер, так же появились другие инструменты управления ликвидностью, что и привело к не такому значительному накоплению запасов ликвидности как в предыдущем кризисном периоде.

Далее необходимо рассмотреть пассивы коммерческих банков, так как именно они могут вызвать риск ликвидности, если вкладчики резко потребуют выполнения обязательств.

Рисунок 4 Привлеченные средства банков в целом по Российской Федерации за 2012-2019 в млрд руб.

[ЦБ РФ, 2011-2019]

Рисунок 4 показывает, насколько активно банковский сектор привлекал вклады. После глобального кризиса 2008 года ситуация с привлечением средств клиентов улучшилась, и данный показатель рос достаточно умеренным темпами, замедляясь лишь в 2014 и в 2017 годах, когда наблюдалась нестабильность в экономике. Также темпы роста привлеченных средств могли замедляться из-за отсутствия новых вкладчиков или повышением цен на товары. Однако, тенденция роста осталась положительной, что говорит о более стабильной работе банковского сектора.

Как говорилось ранее, стремясь принять международные стандарты банковского надзора Банк России разработал нормативы ликвидности коммерческих банков. Планировалось внедрить показатель краткосрочной ликвидности на уровне 100% к 2019 году [ЦБ РФ, 2015], однако, понимая неготовность банковского сектора к такому решению, срок был отодвинут до 2022 года.

На основе вышесказанного можно отметить, что необходимость управления ликвидностью была осознана банками с самого начала функционирования банковского сектора и на протяжении достаточно длительного периода был выработан ряд способов управления ликвидностью. Со временем они трансформировались и приобрели новые пути выражения в условиях более сложных финансовых отношений. Для оценки и регулирования уровня ликвидности на сегодняшний день применяются два наиболее распространенных метода GAP-анализ и метод коэффициентов, которые позволяют предотвратить риск ликвидности. Уровень ликвидности Российского банковского сектора восстановился после кризиса 2008 года и нестабильной экономической ситуации в 20-105 годах, однако все еще требует более эффективного управления активами банков. Для более четкого понимания факторов, влияющих на уровень ликвидности коммерческих, необходимо рассмотреть исследования предшественников данной темы.

2. Методология исследования влияния факторов на уровень ликвидности коммерческих банков: обзор литературы

Вопрос о регулировании ликвидности банками появился в научных работах не так давно. Одной из первых работ на данную тему является исследование взаимозависимости страхования депозитов, ликвидности и «bank run». [Diamond, Dybvig, 1983] Более подробно в данной работе авторы занимались системой страхования вкладов, однако, в качестве результата исследования было выявлено, что данный показатель является фактором, влияющим на ликвидность. Введение банком системы страхования вкладов положительно повлияло на уровень ликвидности.

Похожая работа встречается в более поздний период для российских банков. З. Фунгачева вместе с рядом других авторов исследовали влияние внедрения системы страхования вкладов на связь капитала и ликвидности [Fungacova, Weill, Zhou, 2010]. Тем самым, для определения факторов, влияющих на ликвидность, использовался не только стандартный набор переменных, но и попытки изучить данный вопрос со всех сторон. Также было выявлено, что размер банка и его форма собственности может повлиять на взаимосвязь капитала и ликвидности.

Спустя пять лет данный автор вновь исследовала тему ликвидности банков. В работе [Fungacova, Weill, 2015] авторы ставят задачу определить влияние избыточного количества ликвидности на вероятность дефолта банков. Для реализации данного исследования авторы строят логит-модель на данных российских банков в докризисный период, включая также переменные на размер банка, его доходность и другие. Полученные результаты говорят о том, что накапливание большого количества ликвидности может увеличить вероятность дефолта банка. При этом размер и капитализация банка также имеют значение.

Большое количество исследований проводилось в разных странах для определения факторов, влияющих на ликвидность банков. Например, можно выделить работы авторов из стран Восточной Европы [Ionica Munteanu, 2012], [Pavla Vodovaм, 2012]. Так как их банковские системы строились примерно в одинаковых условиях, то страны сталкивались со схожими проблемами и, следовательно, можно ожидать схожие результаты исследований. Также недавно появилось исследование для российского банковского сектора [Горелая Н.В., 2017]. В вышеупомянутых работах был использован стандартный набор переменных. В целом можно проследить тенденцию схожих результатов: спады в экономике отрицательно влияют на показатели ликвидности банков. Рост размера банка оказывает негативное влияние на запасы ликвидности. Показатели доходности банков оказали разный эффект на ликвидность в разных странах.

Вопрос о зависимости уровня ликвидности от размера собственных средств затрагивается авторами нескольких работ в двух направлениях. С одной стороны, высокий уровень капитала увеличивает размеры ликвидности. Так в работе [Allen, Gale, 2004] авторы изучали выбор стратегии банка между ликвидными и малодоходными активами и рискованными, но более доходными. Итогом было получено, что рост буфера ликвидности банка приводит к росту неликвидных активов из-за постоянно спроса клиентов на ликвидные активы. То есть банку приходится постоянно увеличивать уровень ликвидности из-за данного спроса клиентов. Поэтому данную теорию также называют теорией «поглощения рисков». Также, другие авторы считают, что финансовая нестабильность и слабость, малые размеры капитала, стимулируют к созданию определенных запасов ликвидности (Diamond, Rajan, 2000, 2001).

С другой стороны, существует ряд работ с противоположной точкой зрения. Авторы выдвигают гипотезу "финансовой хрупкости", которая предполагает отрицательное влияние роста капитала на уровень ликвидности (Fungбиovб, Weill et al, 2016), так как рост капитала ведет к уменьшению количества депозитов.

На основе прочитанной литературы было выдвинуто несколько гипотез:

Гипотеза 1. Степень влияния внутрибанковских факторов на ликвидность коммерческих банков различается в зависимости от типа лицензии. Так как банки с разными лицензиями имеют в первую очередь разный объем капитала, то это может существенно влиять на его деятельность, а следовательно и на запасы ликвидности, созданные банком. Во вторую очередь разница будет наблюдаться из-за других факторов, таких как доходность, объем резервов и прочее.

Гипотеза 2. Изменение макроэкономических показателей сильнее влияет на ликвидность банков с базовой лицензией. Это может быть обусловлено тем, что размер капитала банка сравнительно меньше, чем для банков с универсальной лицензией, то есть они менее устойчивы и более чувствительны к изменениям в экономике.

Гипотеза 3. Переход банков с универсальной лицензии на базовую оказывает негативное влияние на уровень ликвидности. Так как базовая лицензия дает меньше возможностей для банковской деятельности, чем универсальная, это может сказаться на снижении показателя ликвидности.

Гипотеза 4. Банки с государственным участием имеют меньшие запасы ликвидности. Это объясняется тем, что, данные банки имеют некоторые гарантии со стороны государства. Это дает возможность держать на балансе меньше ликвидных активов.

Таким образом, с возникновением вопроса об управлении и создании достаточного уровня ликвидности исследователи разных стран занимались решением данных проблем, стараясь подойти к вопросу со всех сторон. Было изучено влияние множества факторов на ликвидность, и во многих работах прослеживаются схожие результаты, за исключение тех, которые отличают специфику банковского сектора разных стран. Однако для российского банковского сектора на данный момент есть не много работ по данной тематике. В условиях постоянно меняющихся требований к банкам и их показателям, а также введения новых надзорных требований, необходимо постоянно делать исследования в данной сфере, для получения более точных результатов. Подтверждение или опровержение выдвинутых гипотез будет происходить после проведения регрессионного анализа, которое и позволит сделать определенные выводы.

3. Эмпирическое исследование взаимосвязи новых требований к капиталу банков и уровня их ликвидности

В данной главе будет проведено и описано исследование для дальнейшего подтверждения или опровержения выдвинутых ранее гипотез. Для этой цели будет описан ряд факторов, влияющих на ликвидность коммерческих банков, а затем проведен регрессионный анализ с последующим тестированием модели на адекватность и состоятельность оценок. Полученные результаты будут соотнесены с выдвинутыми гипотезами и на основе этого будет сделан вывод.

3.1 Данные и переменные

На основе прочитанной литературы были выбраны переменные, которые вероятно повлияют на уровень ликвидности коммерческих банков.

Зависимой переменной выступает показатель текущей ликвидности банков (Н3), так как именно он используется и у банков с базовой, и у банков с универсальной лицензиями. Данный показатель был выгружен из базы данных [www.banki.ru]. В связи с новыми требованиями для банков с базовой лицензией остался необходимым лишь показатель текущей ликвидности.

Вектор внутрибанковских переменных:

· Size (натуральный логарифм совокупных активов)-размер банка. Данный показатель является важнейшей метрикой функционирования банка, так как влияет не только на размер прибыли и издержек, а также на устойчивость и стабильность работы кредитной организации в целом.

· Capitalization (собственный капитал/ совокупные активы)-капитализация банка. Данный показатель аналогично с размером банка отражает стабильность и защиту от рисков деятельности коммерческого банка, поэтому капитализация должна влиять на запасы ликвидности.

· Roa (чистая прибыль/ совокупные активы)-показатель рентабельности активов может двояко влиять на запасы ликвидности банка. С одной стороны, растущий показатель отражает вложения в более доходные и рискованные активы, что вызовет снижение ликвидности. С другой стороны, полученная прибыль может быть источником ликвидных средств.

· Reserve (резервы на возможные потери по ссудам/ общий объем выданных кредитов)-уровень резервирования по кредитному портфелю. Данный показатель отражает влияние кредитного риска на размер запасов ликвидных активов. Ожидается положительная зависимость между оценкой данного показателя и уровнем ликвидности.

· Gos_part дамми-переменная на государственный тип собственности. Банки с данной характеристикой имеют дополнительные гарантии, поэтому могут накапливать меньше ликвидности. С другой стороны, за такими банками идет больший контроль и данный фактор может позитивно сказываться на уровне ликвидности.

· Change_on_based дамми-переменная на переход банков с универсальной на базовую лицензию. Данная переменная основана на гипотезе 3 и полностью отражает ее суть.

Вектор макроэкономических факторов:

· key_rate -ключевая ставка процентов

· gdp-темп прироста ВВП %

В целом вектор макроэкономических показателей отражает периоды спада, роста и застоя в экономике, что должно сказываться на деятельности коммерческих банков прямо пропорционально. Поэтому ожидается влияние данных показателей на запасы ликвидности.

Для проведения данного исследования были собраны ежеквартальные данные российских банков за период 2017-2018 года. Данный период был выбран по причине того, что в исследовательской работе необходимо посмотреть влияние факторов на ликвидность уже после введения изменений к требованиям капитала коммерческих банков. Необходимо отметить, что ежеквартальные данные отражают «сглаженные» сезонные сдвиги в данных, поэтому результаты регрессионного анализа будут иметь более точные оценки. Данные для вектора макроэкономических факторов будут собраны с сайта ЦБ РФ (www.cbr.ru), а для вектора банковских переменных с сайта (www.banki.ru).

В итоге данные были собраны по 350 российским банкам с универсальной и базовой лицензией. Было выделено две выборки, одна из которых содержала данные банков с универсальной лицензией, а вторая данные о банках с базовой лицензией. Список банков приведен в приложении 2.

По остальным банкам, не вошедшим в выборку, либо не было найдено данных по причине не предоставления их банками, либо имелось больше количество пропусков данных. Также были удалены банки, показатели ликвидности которых были настолько высоки, что являлись «выбросами» и могли испортить качество оценок регрессии и модели в целом. Не использовались данные банков, у которых были отозваны лицензии в период с 2017-2018 годов.

Таблица 1

Описательные статистики регрессоров влияющих на ликвидность банков

*На основе расчетов в статистическом пакете Stata

По приведенным выше описательным статистикам (Таблица 1) видно, что наблюдений достаточно для проведения адекватного регрессионного анализа. Кроме того, некоторые значения переменных имеют существенное отличие от средних показателей. Например, средний уровень резервирования на возможные потери по ссудам имеет значение 18, что говорит о низкой готовности российского банковского сектора к принятию риска. Также некоторые показатели имеют отрицательное значение, что говорит об отрицательных значениях деятельности банков. Корреляционный анализ выявил слабую зависимость между ключевой ставкой процента и приростом ВВП, а также между капитализацией и текущей ликвидностью (Приложение 1. Таблица корреляционного анализа). Между остальными переменными зависимости не наблюдается.

3.2 Методология

В связи со спецификой данных был использован регрессионный анализ на основе панельных данных. Были построены две регрессии для каждого вида лицензии. Данный метод был выбран, так как панельные данные могут содержать большое количество наблюдений, при этом учитывая неоднородность в данных; позволяют выявить ненаблюдаемые эффекты, также структура данных для данного исследования подходит для использования именного этого метода.

H3_it=б+вBank_it+гMacro_t+е_it,

где i - наименование банковского учреждения;

t -номер квартала;

Bank - вектор внутрибанковских переменных;

Macro - вектор макроэкономических переменных;

е - случайная ошибка [Орлов А. И., 2009]

Перед тем, как оценивать итоговую модель, необходимо было произвести некоторые подготовительные этапы.

1. Выбор модели. Для начала необходимо было выбрать наиболее адекватную модель путем их попарного сравнения. Данная процедура предполагает использование тестов Вальда, Брои?ша-Пагана и Хаусмана [Ратникова Т. А., 2004]. Выбор происходил между тремя моделями: модель сквозной регрессии, регрессии с фиксированными эффектами и регрессии со случайными эффектами. В первом случае модель не учитывает неоднородность данных, а также их панельную структуру, а во втором случае модель не может учитывать коэффициенты при дамми-переменных, так как они уже учтены в фиксированных эффектах. Итог: для обеих регрессий (с данными банков с базовой и универсальной лицензиями) наиболее адекватной оказалась с модель со случайными эффектами.

2. Тестирование регрессии на мультиколлинеарность. Так как при мультиколлинеарности есть риск, что незначимые оценки на самом деле являются значимыми, были рассмотрены значения VIF. Они показали высокое значение лишь для ключевой ставки процента (key_rate), однако, из корреляционного анализа было выявлено, что зависимость не столько велика, поэтому данная переменная не была удалена.

3. Тестирование регрессии на гетероскедантичность и автокорреляцию. Наличие данных проблем в регрессии приводит к ухудшению не только оценок регрессии, но и качества самой модели, также, в результате данных проблем, оценки могут быть несостоятельными. Для выявления были использованы тесты Вальда и Вулриджа. В итоге было обнаружено, что в обеих регрессиях присутствуют данные проблемы. Для их решения применялся обобщенный метод наименьших квадратов. После устранения проблем качество модели улучшилось, о чем свидетельствует повышение коэффициента детерминации с 0, 54 до 0,78. Также некоторые коэффициенты стали значимыми.

Таким образом, полученная модель была проверена на адекватность, и были устранены возникшие проблемы. Поэтому оценки регрессии имеют высокий уровень качества и состоятельности.

3.3 Результаты

Результаты регрессионного анализа представлены в таблице 2.

Таблица 2

Результаты регрессионного анализа

legend: * p<0,1; ** p<0,05; *** p<0,001

Так как спецификация модели была линейной, то интерпретация коэффициентов будет следующая: увеличение X на 1 ведет к увеличению Y на в, а для переменных в натуральном логарифме увеличение X на 1% ведет к увеличению Y на в/100 единиц.

Как видно из таблицы 2 оценка размера банка (Size) оказалась значимой для обеих регрессий, поэтому её можно интерпретировать. Величина банка имеет прямое влияние на уровень ликвидности только для банков с универсальной лицензией. Для банков с базовой лицензией данный регрессор оказывает негативное влияние на запасы ликвидности. Возможно, данные результаты говорят о том, что более крупные банки имеют в целом больше активов, в том числе ликвидных. Небольшие банки с ростом их активов могут вкладываться в более рискованные сделки, поэтому рост данного фактора ведет к снижению ликвидности банка.

Капитализация банков (Capitalization) имеет значение лишь для банков с универсальной лицензией. Можно заметить положительную зависимость ликвидности от капитализации банка. Это говорит о том, что стабильность работы кредитной организации действительно влияет на уровень ликвидности. Для банков с базовой лицензией данный фактор не значим, возможно из-за того, что размер капитала невелик и не может сильно влиять на ликвидность.

Показатель уровня резервирования по кредитному портфелю (Reserve) значим только для банков с универсальной лицензией. Можно заметить положительную зависимость между данным регрессором и уровнем ликвидности для данных банков. Для банков с базовой лицензией данный показатель не значим. Это может быть обусловлено тем, что данные банки выдают меньшее количество займов, и текущее количество активов способно покрыть краткосрочные обязательства.

Дамми-переменная на государственный тип собственности (Gos_part) значима для обеих регрессий. Однако, направления влияния разное. Для банков с универсальной лицензией значение коэффициента отрицательное, а для банков с базовой лицензией положительное. Это может быть вызвано тем, что малые банки с большой долей государственного участия имеют больше контроля и вынуждены постоянно поддерживать достаточный уровень ликвидности. Крупные же банки, наоборот, имеют большое влияние на рынок и долевое участие государства является дополнительным источником гарантий.

Показатель рентабельности активов значим только для банков с базовой лицензией. Поэтому интерпретировать можно только данный коэффициент. Для данных банков коэффициент положителен, это говорит о том, что, получая доходы от активов, банк скорее всего оставляет их в качестве ликвидных средств. Возможно, для банков с универсальной лицензией этот показатель не значим, так как использование активов не влияет на запасы ликвидности.

Показатель смены лицензии с универсальной на базовую (Change_on_based) применялся только в регрессии для банков с базовой лицензией и оказался незначим. То есть, данный фактор не повлиял на ликвидность коммерческих банков.

Вектор макроэкономических показателей не оказывает никакого влияния на банки с универсальной лицензией. Однако, для банков с базовой лицензией значим прирост ВВП и имеет отрицательный эффект на уровень ликвидности банков. То есть во время экономического подъема коммерческие банки позволяют себе использовать ликвидные активы для доходных операций, так как во время экономического роста спрос на них растет. А во время экономического спада банк понимает угрозу риска ликвидности и старается повышать уровень ликвидности. Возможно, ключевая ставка процента незначима из-за проблемы мультиколлинеарности, однако, исключение ее из модели не поменяло результатов.

На основе вышесказанного, можно утверждать, что оценки регрессионного анализа имеют достаточно высокий уровень качества и значимости для дальнейшего умозаключения, поэтому можно их использовать для подтверждения выдвинутых гипотез.

3.4 Выводы и дальнейшие рекомендации.\

На основе полученных выше результатов можно сделать некоторые выводы, в том числе о подтверждении или опровержении выдвинутых гипотез.

В действительности первая гипотеза о различном влиянии внутрибанковских переменных на уровень ликвидности подтвердилась. Различие наблюдается не только в степени влияния регрессоров, но и направлении этого влияния. То есть данное различие вызвано, не только разной выборкой данных, но и их качественным различием. Так, например, увеличение размера банка положительно влияет на банки с универсальной лицензией и противоположно на банки с базовой лицензией.

Вторая гипотеза и более сильном влиянии макроэкономических показателей на банки с базовой лицензией также подтвердилась. У большинства авторов работ на тему факторов ликвидности коммерческих банков значимость макроэкономических факторов на ликвидность также подтверждается. Поэтому данный результат был ожидаем. Однако, полученные результаты о такой слабой значимости регрессоров для банков с базовой лицензией и незначимость факторов для банков с универсальной лицензией говорят о том, что в модели есть проблемы, возможно, с выявленной мультиколлинеарностью, либо другие не выявленные или ненаблюдаемые проблемы.

Гипотеза о влиянии смены универсальной лицензии на базовую на ликвидность не подтвердилась. Поэтому можно сделать вывод, что сокращение возможностей банков в связи со сменой лицензии не ограничивает запасы ликвидности.

Последняя гипотеза об отрицательном влиянии государственного типа собственности на уровень ликвидности подтвердилась частично. Для банков с универсальной лицензией данный фактор действительно отрицательно влияет на ликвидность, что подтверждает наличие неких гарантий со стороны государства. Однако, для банков с базовой лицензией данный фактор, наоборот, способствует большим контролем со сторону государства и, следовательно, ростом ликвидности.

В дальнейших исследованиях, для того чтобы решить возникшую проблему мультиколлинеарности, можно рассматривать отдельно период до введения новых требований к размеру капитала коммерческих банков и после. Тем самым размер выборки увеличится, и это, возможно, улучшит качество модели. Это требует больших усилий в сборе данных, однако, дает возможность посмотреть и проанализировать последствия введения новых требований.

Таким образом, проведенный регрессионный анализ на основе ежеквартальных данных за 2017-2018 года позволил оценить влияние внутрибанковских и макроэкономических факторов на ликвидность коммерческих банков. Полученные результаты оценок регрессии оказались адекватными, однако, возникли проблемы, которые необходимо было решить с помощью обобщенного метода наименьших квадратов. В итоге некоторые регрессоры все равно оказались незначимы, поэтому не все выдвинутые в исследовании гипотезы подтвердились. Несмотря на это, основная гипотеза, соответствующая цели данного исследования, о различном влиянии факторов на ликвидность коммерческих банков подтвердилась.

Заключение

В данном исследовании изучается влияние факторов на показатель ликвидности коммерческих банков после введение новых требований к размеру капитала. Изучением данной темы занимались многие исследователи, однако, в связи с введением новых требований к капиталу в 2017 году необходимо провести дополнительное исследование для более четкого понимания влияния нового законодательства.

Исторически существовало несколько теорий по управлению ликвидности: теория коммерческих ссуд, теория перемещения, теория ожидаемого дохода и теория управления пассивами. В процессе развития банковского сектора они развивались и приобрели новое выражение в современных подходах управления банковской ликвидности.

Для отслеживания банками и надзорными органами состояние платежеспособности коммерческих банков используется два метода оценки ликвидности: как «запаса» и как «потока». В первом случае наиболее распространенным методом реализации подхода является метод коэффициентов, во втором GAP-анализ. На практике используется смешанные модели для более четкого понимания состояние стабильности банков.

Анализ российского банковского сектора показал, что после кризиса 2007-2008 годов работа кредитных организаций стала более стабильней. Этому способствовало внедрение международных нормативов банковской ликвидности Центральным Банком Российской Федерации с минимальными/максимальными допустимыми значениями. Банки стали чувствительней к изменениям экономической среды и резче реагируют на спады в экономике, накапливая ликвидность в эти периоды.

Исследования литературы на тему влияния факторов на уровень ликвидности коммерческих банков показал, что размер капитала может оказывать неоднозначное влияние на запасы ликвидности. Вектор макроэкономических факторов обычно оказывал значимое влияние на ликвидность, а вектор внутрибанковских показателей оказывал влияние по-разному, в зависимости от региона и выбранного периода. Изученная литература позволила выделить несколько факторов, влияющих на ликвидность коммерческих банков, для данного исследования, а также выдвинуть несколько гипотез, которые были опровергнуты и доказаны в ходе дальнейшего исследования.

Исследование факторов ликвидности банков было проведено на основе ежеквартальных данных российских банков за 2017-2018 годы с помощью модели панельных данных. Данный метод был выбран из-за структуры данных. Корреляционный анализ не выявил сильной зависимости между регрессорами, однако, тест на мультиколлинеарность показал связь между приростом ВВП и ключевой ставкой процента. Выявленные проблемы гетероскедантичности и автокорреляции были решены обобщенный методом наименьших квадратов, что улучшило качество оценок и модели в целом.

Полученные результаты позволили сделать вывод о том, что влияние фактором на ликвидность коммерческих банков действительно различается в зависимости от типа лицензии банка. Макроэкономические факторы оказывают влияние лишь на банки с базовым типом лицензии, а переход банков с универсальной лицензии на базовую не оказал влияние на запасы ликвидности. Государственный тип собственности коммерческих банков оказал неоднозначное влияние на запасы ликвидности для банков с разным типом лицензии.

Подводя итог, можно сказать, что полученные результаты дают исследователям новые возможности в понимании более эффективного управления запасами ликвидности банков. Для банковского сектора данное исследование поможет определить влияние внедрения нового законодательства на работу и дальнейшее развитие банков. Однако, проведение более масштабное исследования с использованием больших периодов могло бы расширить возможности анализа данной темы.

Список использованной литературы

1. Астрелина В.В., Бондарчук П.К., Шальнов П.С., Управление ликвидностью в российском коммерческом банке: учебное пособие/- М.: ИД "ФОРУМ": ИНФРА-М, 2014. 176с

2. Голубев И. А., ГЭП-анализ структурной ликвидности: теория и практика, Финансы и кредит. № 18(108), 2002.

3. Горелая Н. В., Детерминанты буфера ликвидности коммерческого банка, Корпоративные финансы, №4, Том 14, 2017.

4. Горелая Н.В., Карминский А.М. Основы банковского дела. М.: Форум: ИНФРА-М, 2013.

5. Орлов А.И., Эконометрика: учебник для вузов / А.И. Орлов. Ростов н/Д: Феникс, 2009. 000, [1] с. (Высшее образование)., стр. 277.

6. Ратникова Т. А. Анализ панельных данных в пакете STATA //Методические указания к компьютерному практикуму по курсу “Эконометрическии? анализ панельных данных”. М., ГУ-ВШЭ. 2004., стр. 44

7. Хасанова С., Тихонов В., Обзор банковского сектора 2018, https://www.banki.ru/news/research/?id=10890092

8. Allen, F., Gale, D. (2004) Financial Intermediaries and Markets. Econometrica, 72, 4, pp. 1023-1061.

9. Diamond, D., Dybvig, P. (1983) Bank Runs, Deposit Insurance, and Liquidity. Journal of Political Economy, 91, 3, pp. 401-419.

10. Diamond D, Rajan R (2000) A theory of bank capital. J Financ 55:2431-2465

11. Diamond, D., Rajan, R., (2001), "Liquidity risk, Liquidity Creation, and Financial Fragility: A Theory of Banking", Journal of Political Economy, Vol. 109, pp. 287-327

12. Fungacova, Z., Weill, L. (2015) High Liquidity Creation and Bank Failures: IMF Working paper WP15/103. Washington, DC: International Monetary Fund.

13. Fungacova, S., Weill L.,, Zhou M., (2016), "Bank capital, liquidity creation and deposit insurance", Springer Science+Business Media New York 2016
Fungacova, Z., Weill, L., Zhou, M. (2010) Bank Capital, Liquidity Creation and Deposit Insurance: BOFIT Discussion paper, 17/2010. Helsinki: BOFIT.

14. Ionica Munteanu (2012) Bank liquidity and its determinants in Romania. Procedia Economics and Finance 3:993-998 · December 2012. https://www.researchgate.net/publication/271491342_Bank_Liquidity_and_its_Determinants_in_Romania (дата доступа 02.03.2019)

15. Pavla Vodovaм (2012) Determinants of commercial banks' liquidity in Poland. Proceedings of 30th International Conference Mathematical Methods in Economics. http://mme2012.opf.slu.cz/proceedings/pdf/165_Vodova.pdf (дата доступа: 02.03.2019)

16. Vernikov, A. (2019) A Guide to Russian Bank Data: Breaking down the Sample of Banks: SSRN Working paper. URL: https://poseidon01.ssrn.com/delivery.php?ID=512022013088064070021099066022065022002044041012003011006098107102065015087084101099117039054020044048107091064089010018085112061011091079018122100091113091085106064050092037081000091086064077113126102014025110095028094105099095113127028117094009114120&EXT=pdf (дата доступа: 02.03.2019).

17. Информационный портал (дата доступа 02.03.2019) www.banki.ru

18. Консультант, Федеральный закон 02.12.1990 N 395-1 (дополнен 27.12.2018) "О банках и банковской деятельности" (дата доступа 02.03.2019) www.consultant.ru

19. Обзор банковского сектора Российской Федерации, выпуск 2011-2019 https://www.cbr.ru/analytics/bnksyst/ (дата доступа 29.04.2019)

20. Центральный Банк Российской Федерации www.cbr.ru

21. Центральный банк Российской Федерации. Инструкция Банка России от 28 июня 2017 г. N 180-И "Об обязательных нормативов банков" (с изменениями и дополнениями) https://base.garant.ru/71721584/ (дата доступа 26.04.2019)

22. Центральный Банк Российской Федерации «О внедрении норматива краткосрочной ликвидности», 2015 https://www.cbr.ru/press/pr/?file=29122015_185140ik2015-12-29t18_45_44.htm

23. Basel III: The Liquidity Coverage Ratio and liquidity risk monitoring tools, January 2013// https://www.bis.org/publ/bcbs238.pdf (дата доступа 26.04.2019)

Приложения

Приложение 1 Корреляционный анализ

Приложение 2

Список названия банков, показатели которых использованы в исследовании

Подобные документы

• Показатели ликвидности коммерческих банков

  Понятие и показатели ликвидности коммерческих банков. Российская практика оценки ликвидности коммерческих банков и зарубежный опыт. Оценка кредитоспособности предприятия – заемщика ОАО "Татнефть". Агрегированный баланс и отчёт о прибылях и убытках.
  
  курсовая работа [89,2 K], добавлен 12.05.2011
  

• Российская банковская система: роль и эффективность новых операций коммерческих банков

  Теоретические основы функционирования коммерческих банков. Анализ деятельности коммерческих банков на современном этапе. Выявление программ по совершенствованию финансовой системы коммерческих банков и изучение антикризисных мер для банковского сектора.
  
  курсовая работа [71,1 K], добавлен 16.11.2011
  

• Управление банковской ликвидностью

  Сущность и методики оценки ликвидности как одного из основных критериев финансовой устойчивости. Анализ финансового состояния Сбербанка России с точки зрения ликвидности его баланса. Рекомендации по оптимизации ликвидности коммерческих банков РФ.
  
  дипломная работа [275,7 K], добавлен 24.11.2010
  

• Управление ликвидностью в коммерческом банке (на примере ОАО "ВТБ-24")

  Исследование понятия, сущности, основных видов и характеристик ликвидности. Анализ нормативно-правового регулирования ликвидности коммерческих банков. Мероприятия по совершенствованию политики управления ликвидностью в коммерческом банке (ОАО "ВТБ 24").
  
  курсовая работа [119,1 K], добавлен 16.06.2014
  

• Активные и пассивные операции коммерческих банков

  Две группы пассивных операций банков. Нераспределенная прибыль банка. Базисный капитал и дополнительный капитал. Классификация депозитов коммерческих банков. Активные операции коммерческих банков. Классификация активов по доходности и ликвидности.
  
  реферат [23,4 K], добавлен 15.01.2009
  

• Анализ ликвидности ОАО Банк "ВТБ"

  Понятие и факторы, определяющие ликвидность коммерческих банков. Объективная оценка уровня ликвидности банка "ВТБ" и эффективное управление ею. Тип состояния ликвидности баланса, выявляемый на основе балансовых моделей. Структура и диверсификация активов.
  
  курсовая работа [56,1 K], добавлен 18.09.2013
  

• Управление ликвидностью коммерческих банков

  Понятие ликвидности кредитных организаций. Моделирование эффективной формы регулирования риска путем внедрения в политику кредитора последней инстанции механизма ценообразования помощи со стороны Центрального Банка. Риск ликвидности в банковском секторе.
  
  реферат [208,1 K], добавлен 31.12.2016
  

• Стабилизационная роль собственного капитала банков

  Причины сбоев механизма обеспечения стабильности банков на базе формирования собственного капитала в объемах, адекватных главным банковским рискам. Формирование собственного капитала банков в условиях кризиса. Усиление требований к ликвидности банка.
  
  контрольная работа [29,4 K], добавлен 23.04.2013
  

• Сущность, функции и операции коммерческих банков

  Деятельность коммерческих банков в условиях развитых товарных и финансовых рынков, появления новых методов обслуживания клиентов. Роль коммерческих банков в аккумуляции и мобилизации денежного капитала, кредитовании, проведении расчетов и платежей.
  
  контрольная работа [43,2 K], добавлен 07.07.2014
  

• Банковская система Республики Казахстан

  История становления банковской системы Казахстана, ее особенности. Организационное устройство и принципы деятельности коммерческих банков. Перспективы развития банковского надзора в Республике Казахстан. Анализ капитала, ликвидности, расходов банков.
  
  дипломная работа [106,2 K], добавлен 17.11.2011
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам