Факторы, влияющие на объём полученных межбанковских кредитов российскими банками

Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Факультет экономических наук

Образовательная программа «Экономика»

БАКАЛАВРСКАЯ ВЫПУСКНАЯ РАБОТА

Факторы, влияющие на объём полученных межбанковских кредитов российскими банками

Выполнил:

Студент группы № БЭК155

Конева Анна Юрьевна

Научный руководитель

к.э.н., доцент департамента финансов факультета эк. наук НИУ ВШЭ

Горелая Наталия Васильевна

2019



Содержание

Введение

Глава 1. Теоретические основы межбанковского кредитования в РФ

1.1 Определение межбанковского кредита

1.2 Функции и особенности межбанковского кредитного рынка

Глава 2. Современный российский рынок межбанковского кредитования

Глава 3. Факторы, влияющие на объём полученных межбанковских кредитов

3.1 Обзор литературы

3.2 Гипотезы

3.3 Методология

3.4 Анализ данных

3.5 Результаты

Выводы

Список литературы



Введение

Рынок межбанковского кредитования - это один из сегментов финансового рынка, который играет важную роль в функционировании всей российской финансовой системы. За последние несколько лет объём полученных российскими банками межбанковских кредитов сильно менялся из года в год. Необходимо выявить, какие факторы могли на это повлиять, а также выяснить в каком направлении тот или иной фактор воздействовал на зависимую переменную.

Цель исследования: оценить влияние макроэкономических и внутрибанковских факторов на объём межбанковских кредитов, полученных российскими банками.

Задачи исследования:

1) проанализировать существующие исследования по межбанковскому кредитованию и выбрать факторы, которые могут прямо или косвенно повлиять на долю полученных межбанковских кредитов в пассивах банков;

2) проверить влияние отдельных макроэкономических и микроэкономических факторов на долю полученных межбанковских кредитов в пассивах банков;

3) определить направление влияния этих факторов на зависимую переменную; макроэкономический межбанковский кредит пассив

4) определить возможные причины положительного или отрицательного влияния каждого из факторов.

Объектом исследования являются банки-нетто заемщики на рынке МБК, а предметом - влияние факторов на объемы заимствований на рынке межбанковского кредитования.

Практическая значимость данного исследования заключается в применении результатов банками и регулятором рынка межбанковского кредитования. Прежде всего, результаты исследования могут быть использованы российскими банками. Как и любой другой финансовой организации, банку важно соблюдать правильное соотношение собственного и заемного капитала и контролировать долю долга в структуре пассивов, чтобы обеспечить свою финансовую устойчивость и не увеличивать риск несостоятельности. Кроме того, банки должны отслеживать важные показатели финансовой устойчивости и ликвидности. Поскольку в ходе исследования будут определены факторы, которые окажутся наиболее значимыми для российских банков на рынке межбанковского кредитования, а также направления их влияния, полученные результаты могут послужить сигналом для банков обратить более пристальное внимание и усилить контроль, чтобы избежать, во-первых, увеличения доли межбанковских кредитов в пассивах, а, во-вторых, риск несостоятельности. Результаты исследования также значимы для регулятора межбанковского рынка - Центрального банка Российской Федерации. Основная причина - распространение шоков ликвидности через рынок межбанковского кредитования. И Банку России важно не допустить подобного развития ситуации, поскольку в результате может пострадать весь банковский сектор.

Кроме того, на основе модели, предложенной в данной исследовательской работе, можно проверить данные за другие периоды и для других стран, чтобы аналогичным образом выявить важные значимые факторы, и, опираясь на полученные результаты, регулировать ситуацию на рынке межбанковского кредитования.

Несмотря на то, что межбанковский рынок изучен достаточно хорошо, данное исследование обладает научной новизной. Во-первых, в работе использованы новые современные данные последних лет. Во-вторых, такого исследования не проводилось на данных российских банков. В-третьих, нет такого исследования, которое бы учитывало бы так много микроэкономических и макроэкономических факторов одновременно. Более того, были взяты новые факторы, которые не были изучены в моделях предыдущих исследований. К таким переменным относятся размер банка как натуральный логарифм совокупных активов и фиктивная переменная на государственное участие в капитале банка.

Данная работа имеет следующую структуру: первая глава посвящена теоретическим основам межбанковского кредитования в РФ, во второй главе даётся характеристика рынка МБК по состоянию на 2018-2019 год, а в третьей представлена модель, её оценка, тестируемые гипотезы и результаты оценки модели, а также соответствующие выводы.



Глава 1. Теоретические основы межбанковского кредитования в РФ

В данной главе представлены теоретические основы межбанковского кредитования в РФ, а именно определение межбанковского кредитного рынка и межбанковского кредита, показатели, которыми характеризуется рынок МБК, функции и особенности рынка МБК, а также описана роль Центрального Банка РФ как участника рынка МБК.

1.1 Определение межбанковского кредита

У каждого банка в ходе его деятельности возникает излишек или недостаток денежных средств, что обусловлено реализацией риска несбалансированной ликвидности. Наиболее быстрый способ получения средств для банка - межбанковский кредит. В результате этого между банками происходит перераспределение денежных ресурсов посредством межбанковского кредитного рынка, одного из наиболее крупных сегментов финансового рынка: одни банки быстро привлекают средства, а другие размещают временно свободные ресурсы. Так, банки с дефицитом средств, обращаясь к межбанковскому кредитованию, становятся банками-заёмщиками, а банки с профицитом - банками-кредиторами. С помощью такого перераспределения краткосрочных кредитных ресурсов банки имеют возможность регулировать свою текущую ликвидность, то есть возможность своевременно и в полном объеме отвечать по своим текущим обязательствам. Благодаря перераспределению свободных денежных средств также повышается эффективность использования кредитных ресурсов.

Таким образом, межбанковский кредит - это кредит, предоставляемый одним банком другому, или депозиты банка, размещаемые в других банках [4, с. 260]. Субъектами межбанковского кредитования могут быть не только коммерческие банки, но и центральные. В России межбанковский кредитный рынок представлен операциями между коммерческими банками и кредитными операциями Центрального Банка РФ. Помимо коммерческих банков и ЦБ РФ, в межбанковском кредитовании могут участвовать и банки-посредники или банки-дилеры. Их цель - это получение процентной маржи, то есть разницы между ставками по приобретённым и размещённым ресурсам. Они осуществляют куплю-продажу МБК от своего имени и за свой счёт. Чаще всего банки-дилеры - это крупные банки с отлично развитыми корреспондентскими отношениями, что позволяет им быстро находить банки, готовые срочно получить или выдать кредит на рынке МБК. Кроме того, такие посредники позволяют значительно снизить риски благодаря своей известности и хорошей репутации.

Цена кредита, то есть процентная ставка, складывается на основе спроса и предложения. Существуют несколько видов процентных ставок:

1) МIВОR (Moscow Interbank Offered Rate) - средняя процентная ставка по предложениям на продажу;

2) МIВID (Moscow Interbank Bid) - средняя процентная ставка по предложениям на покупку;

3) МIАCR (Moscow Interbank Actual Credit Rate) - средневзвешенная фактическая процентная ставка по межбанковским кредитам [4, с. 261].

ЦБ РФ рассчитывает и публикует данные процентные ставки ежедневно. Данные индикаторы отражают состояние денежного рынка и, в частности рынка МБК, их текущие значения и волатильность отражают состояние текущей банковской ликвидности.

Рассчитываются они по стандартным срокам межбанковских операций: 1 день, 2-7 дней, 8-30 дней, 31-90 дней и так далее до года [3, с. 316].

Выдача и получение кредитов на межбанковском кредитном рынке регламентируется Законом "О банках и банковской деятельности" от 02.12.1990 N 395-1 (редакция, действующая с 1 января 2019 года), Гражданским кодексом от 26.01.1996 N 14-ФЗ (принят ГД ФС РФ 22.12.1995) (редакция, действующая с 1 января 2019 года), уставами банков и кредитными договорами.

Сделка кредитования между банками может быть оформлена несколькими способами:

При разовых сделках заключается кредитный договор, в котором предусматриваются размер кредита, процентная ставка, срок, права и обязанности кредитора и заёмщика, порядок разрешения споров и прочее.

При необходимости частого получения коротких и сверхкоротких кредитов банки, как правило, заключают генеральное соглашение об операциях на межбанковском кредитном рынке, открывая кредитную линию с установленным лимитом кредитования.

При заключении сделок банк-кредитор также устанавливает максимально допустимую сумму обязательств заёмщика, который в зависимости от состояния рынка МБК может быть пересмотрен.

Предоставление межбанковских кредитов сопровождается открытием счетов в соответствии с планом счетов бухгалтерского учета коммерческих банков.

По сроку предоставления выделяют несколько типов МБК:

1) Однодневный межбанковский кредит или овернайт. Позволяет оперативно размещать временно свободные собственные средства и пополнять средства в обороте, а также экстренно привлекать средства для проведения различных операций. Спрос на овернайты выше, чем на МБК других сроков, поэтому они дороже, а процентные ставки на них крайне волатильны даже в течение одного дня. К тому же данный вид кредита наименее рискован.

2) Короткие кредиты сроком до 7 дней так же, как и однодневные кредиты, наименее рискованны. Они используются банками в основном для управления текущей ликвидностью.

3) Кредиты сроком до 30 дней, как правило, направляются на проведение спекулятивных сделок и прочих рискованных операций, поэтому их уровень риска гораздо выше, чем у коротких кредитов.

4) Длинные межбанковские кредиты сроком от 30 до 90 дней ещё более рискованны, так как эти средства направляются банками на выдачу кредитов своим клиентам. Кроме того, банк-кредитор размещает средства, привлечённые от своих клиентов на длительный срок и в крупных размерах. Это дополнительный риск, поскольку клиент банка может потребовать назад свои средства досрочно, что в свою очередь повлияет на ликвидность [3, с. 317].

Кроме деления кредитов по срочности, существует и другие классификации, например, по критерию платности можно выделить следующие:

1) с рыночной процентной ставкой, то есть со ставкой на момент совершения сделки, складывающейся исходя из спроса и предложения;

2) с повышенной процентной ставкой в случае, если кредитование заёмщика сопряжено с высоким риском или ожидается рост стоимости кредитным ресурсов;

3) с льготной процентной ставкой в случае дифференцированного подхода к кредитованию [7, с. 378].

Отдельно нужно сказать про такой важный вид кредита, как овердрафт. Это кредит по корреспондентскому счету, то есть счёту в другом банке, необходимом для получения займа или денежных средств от компаний, сотрудничающих с банком. При недостатке средств на расчётном счёте ЛОРО банку предоставляется овердрафтный кредит, условия которого прописываются в корреспондентском соглашении. Задолженность по данному кредиту оплачивается на основании выписки по счёту НОСТРО [4, с. 263].

1.2 Функции и особенности межбанковского кредитного рынка

Рынок МБК выполняет следующие функции:

Перераспределение ресурсов: как уже было изложено выше, банки с временным профицитом денежных средств выдают кредит банкам с дефицитом;

Управление доходностью: основной целью банков-кредиторов является получение дохода от размещения средств и регулирование ликвидности; банки-заёмщики также рассчитывают на получение дохода, направляя полученный МБК либо на рефинансирование уже сделанных вложений, либо на инвестирование вложений, приносящих доход, например краткосрочных кредитов;

Регулирующая функция: кроме того, что рынок МБК контролируется ЦБ РФ, он сам может оказывать влияние на стоимость финансовых ресурсов. Особенно заметно это проявляется при недостаточном исполнении ЦБ своей регулирующей функции;

Индикативная или информационная функция: основывается на системе индикаторов, то есть основных процентных ставок на рынке МБК (МIВОR, МIВID, МIАCR) [3, с. 316].

Назовём некоторые особенности межбанковского кредитного рынка:

Все без исключения банки являются участниками данного рынка;

Рынок ориентирован на использование встречных платежей, так как они позволяют более эффективно использовать банковские ресурсы;

Данный рынок связан с рынками других финансовых активов. Это объясняется тем, что рынок МБК высоколиквиден и является способом быстрой мобилизации средств в наиболее доходные активы;

Высокая мобильность, быстрое принятие решений контрагентами сделок;

Межбанковские кредиты выдаются в основном на срок 1-3 дня, и очень редко на длительные сроки;

Рынок отличается нестабильностью, то есть постоянным изменением спроса и предложения, что отражается на изменении процентных ставок по МБК (МIВОR, МIВID, МIАCR);

Рынок сильно персонифицирован, что означает отсутствие специализированных бирж или торговых площадок для МБК, а также отсутствие унифицированных норм и правил [6, с. 211].

Как уже было сказано, участниками рынка МБК являются не только коммерческие банки, но и Центральный Банк, центральное звено денежно-кредитной системы государства, которое сочетает в себе черты коммерческого банка и государственного ведомства. Помимо таких функций, как эмиссия банкнот, регулирование кредитно-денежной политики прочих, традиционной функцией Центрального Банка РФ является предоставление ссуд коммерческим банкам. Они выдаются по учётной ставке процента или ставке рефинансирования. Изменяя её, банк тем самым воздействует на резервы банков. Кроме того, данная ставка - это цена кредита. Не случайно ЦБ называют кредитором последней инстанции или банком банков. Он использует политику рефинансирования как инструмент финансовой помощи коммерческим банкам.

Коммерческий банк, осуществляющий деятельность не менее 1 года, может взять следующие кредиты:

Однодневный расчетный кредит. Предоставляется в валюте РФ на один операционный день. Платежи осуществляются с корреспондентского счета банка даже при отсутствии на нём денежных средств. Все условия, в том числе, размер процентной ставки, установленный лимит кредита, неустойка за неисполнение обязательств прописываются в договоре. При этом банк, желающий получить кредит от ЦБ должен соблюдать резервные требования, не иметь просроченной задолженности по кредитам ЦБ и обязательным платежам, своевременно платить за право пользования данным видом кредита и иметь общую потребность в дополнительных средствах на оплату все расчетных документов, подлежащих оплате до конца дня, не должна превышать лимит кредитования для данного банка более чем в 1,5 раза.

Кредит под залог государственных ценных бумаг. Они выдаются только банкам-резидентам в валюте РФ. Его основная цель - это поддержание ликвидности банковской системы. Все государственные ценные бумаги, которые могут быть залогом данного кредита, должны быть включены в Ломбардный список Банка России. На момент предоставления кредита под залог государственных ценных бумаг коммерческий банк должен отвечать тем же требованиям, что и при предоставлении однодневного кредита, кроме последнего пункта про потребность в дополнительных средствах. Максимально возможная сумма кредита (с учётом процентов), которую банк может получить, равна рыночной стоимости ценных бумаг, скорректированной на коэффициент ЦБ [4, с. 266].

Внутридневные. Это кредиты, предоставляемые кредитной организации путем осуществления платежа с ее банковского счета (основного счета) сверх остатка денежных средств на данном счете в пределах установленного лимита кредитования [12, ст. 850].

Овернайт. Это кредит, предоставляемый банку в конце рабочего дня Банка России, в сумме не погашенного банком внутридневного кредита.

Ломбардные. Обычно в качестве залога используются казначейские или коммерческие векселя, беспроцентные казначейские обязательства и другие ценные бумаги. Полный перечень можно найти в Ломбардном списке ЦБ. Стоимость залога должна превышать сумму кредита. Коммерческий банк при получении кредита сохраняет своё право собственности на ценные бумаги, однако, он может его потерять в случае непогашения кредита в срок. В этом случае право собственности перейдёт к ЦБ. Сроки кредита могут быть разными, от 1 дня до 4 месяцев, при этом кредит может быть пролонгирован по соглашению сторон соответствующим договором [1, с. 216].

Обобщая всё вышеизложенное, выделим задачи, которые решают субъекты рынка МБК:

Обеспечение платежеспособности. Данный рынок позволяет банкам достаточно быстро получить ресурсы в крупных объёмах для расчёта по своим обязательствам.

Привлечение средств для краткосрочных и среднесрочных проектов. Отметим, что данные проекты должны достаточно быстро окупаться (максимум год) и иметь высокую эффективность.

Получение прибыли от размещения временно свободных средств.

Получение спекулятивной прибыли, то есть процентной маржи банками-дилерами. Здесь важно, чтобы сроки размещения и привлечения были одинаковыми.

Обмен денежными средствами с другими рынками краткосрочных финансовых активов. Необходимо, чтобы были согласованы сроки проведения операций и у контрагенты несли равную ответственность.

Поддержание хорошего имиджа и репутации банка. Банки, которые регулярно кредитуют заёмщиков на рынке МБК, показывают тем самым свою платежеспособность, а банки, стабильно и в полном объёме отвечающие по своим обязательствам, создают себе хорошую репутацию на рынке МБК.

Установление партнёрских, доверительных отношений с другими банками при заключении генеральных соглашений.

Сбор информации о деятельности и развитии других банков, который происходит так же при заключении генеральных соглашений и последующем обмене необходимой документацией.

Получение прибыли за счёт проведения нетрадиционных операций на межбанковском рынке. К таким операциям относят депонирование средств на корреспондентском счёте, куплю-продажу банковских векселей и т.д. [6, с. 212].

Таким образом, рынок межбанковского кредитования, имеющий много особенностей, является очень значимым для всех участников данного рынка. Он позволяет им решать множество задач, крайне необходимых для ведения своей основной деятельности, а также для развития и роста, установления партнёрских отношений с другими банками.



Глава 2. Современный российский рынок межбанковского кредитования

Последние несколько лет рынок МБК, и в том числе объём полученных кредитов, не был стабильным. По итогам 2018 года межбанковское кредитование стало единственным видом кредитования, которое характеризовалось снижением объемов: по сравнению с 2017 годом объем сделок снизился на 4,8%. ООО «Рейтинговое агентство «РИА Рейтинг» объясняет данное снижение двумя причинами: во-первых, зависимостью МБК от внутригруппового кредитования, а, во-вторых, значительной долей валютных кредитов (около 34%). Объём выданных МБК банкам-резидентам сократился на 9% в реальном выражении, а банкам-нерезидентам - на 16,5% [21].

По итогам 2018 года банками с наибольшим объёмом полученных межбанковских кредитов стали Национальный Клиринговый центр (2 635 875 901 тыс. руб.), ВТБ (1 521 938 483 тыс. руб.), Национальный Банк «Траст» (1 423 434 485 тыс. руб.), Сбербанк России (1 297 279 439 тыс. руб.) и Московский Кредитный Банк (476 986 292 тыс. руб.) [16]. Крупнейшими участниками рынка МБК являются московские банки. По данным ЦБ РФ без учёта Сбербанка объём привлечённых ими МБК в 2018 году сократился на 9,2% (до 7 236,2 мдрд руб). Задолженность по МБК также сократилась (на 11%) в основном за счёт снижения задолженности банков-резидентов [22].

Как было изложено выше, рынок МБК характеризуется несколькими видами ставок: ключевой процентной ставкой, МIВОR, МIВID, МIАCR, MosPrime Rate и другими. На сегодняшний день (с 17.12.2018) значение ключевой процентной ставки составляет 7,75%. На рисунке 1 показана динамика однодневных средневзвешенных фактических ставок по кредитам в рублях, предоставленным московскими банками. Как видно из графика (рис.1), с начала года данный показатель вырос с 7,58 до 7,73% годовых. Минимальное значение наблюдалось 22 февраля - 7,26% [25].

Рисунок 1. Средневзвешенные фактические ставки по кредитам в рублях, предоставленным московскими банками (MIACR, в процентах годовых).

Рисунок 2. Динамика ставки MosPrime Rate.

Значение MosPrime Rate однодневной было нестабильным, максимальное значение было отмечено 16 апреля (8,04), а минимальное - 22 февраля (7,58). В итоге с начала года значение данной ставки снизилось с 7,91 до 7,81% (рис. 2) [25].

Что касается более длинных межбанковских кредитов, то, например, по шестимесячным кредитам ставка MosPrime стремительно падала вплоть до начала апреля 2019 года и достигла значения 8,43%, а к концу апреля вернулась к значению 8,45%, о чём свидетельствует график, изображенный на рисунке 3. Последний раз такие низкие значения данной ставки наблюдались в конце ноября 2018 года [24].

Рисунок 3. Динамика MosPrime Rate по 6-месячным межбанковским кредитам.

С начала 2019 года отмечается падение не только ставки по 6-месячным, но и по 3-месячным межбанковским кредитам. Аналитик «ВТБ-капитал» Татьяна Чернявская отмечает, что данное падение отражает изменение ставок по краткосрочным рублевым депозитам российских банков. По её словам, ставки по депозитам начали повышаться в августе 2018 года в результате ухудшения ситуации с ликвидностью банков. Снижение ставок в этом году связано с тем, что в январе Банк России вернулся на внутренний валютный рынок, а ещё спустя месяц начал проводить покупки валюты, которые были отложены в прошлом году, в результате ликвидность должна была возрасти. Кроме того, в феврале отмечены значительные притоки рублевой ликвидности из бюджета, что также должно было сказаться на снижении потребности в фондировании. Аналитик добавляет, что «в таких условиях, чтобы повысить процентную маржу, банки могли снижаться ставки по корпоративным депозитам, а вслед за этим начали снижаться и ставки на денежном рынке». С ней согласен Евгений Кошелев, главный аналитик «Росбанка». Снижение ставки, по его словам, связано со снижением потребности банков в деньгах на 3-месячный срок. Он отмечает, что банки могли привлечь средства из других источников, например, с помощью депозитов физических или юридических лиц. Аналитик банка «Уралсиб» Ирина Лебедева связывает снижение ставок с ожиданиями снижения ключевой ставки ЦБ [24].

Таким образом, на основании проведённого анализа различных показателей межбанковского кредитного рынка, а также оценок экспертов, можно сделать следующие выводы:

Снижается объём межбанковских кредитов, в том числе межбанковских кредитов, выданных как банкам-резидентам, так и банкам-нерезидентам;

Ставки, отражающие состояние рынка МБК остаются нестабильными. Ставка MIACR показывает тенденцию к росту, ставка MosPrime однодневная уже достаточно долго колеблется вокруг одного значения, а MosPrime Rate по 3-месячным и 6-месячным МБК сильно упала с начала этого года.

Снижение объёма МБК вероятнее всего связано с увеличением ликвидности за счёт возвращения на внутренний валютный рынок и покупки валюты, отложенной в прошлом году. Кроме того, могли сказаться ожидания снижения ключевой ставки процента.



Глава 3. Факторы, влияющие на объём полученных межбанковских кредитов

В данной главе представлен обзор литературы, касающейся исследования влияния факторов на рынок МБК и, в частности, на объём полученных межбанковских кредитов. За обзором литературы следуют выдвинутые гипотезы о влиянии выбранных переменных на долю МБК в обязательствах. Затем, с помощью оценок моделей и тестов выявлена наиболее подходящая данным модель и проведена её оценка. И, наконец, сделаны выводы о влиянии переменных на объемы заимствований банков.

3.1 Обзор литературы

Важность межбанковских кредитов для помощи банкам в удовлетворении потребностей в ликвидности уже давно признана в литературе. Экономисты уделяют пристальное внимание межбанковскому рынку и изучают его различные аспекты. В частности, они изучают факторы, влияющие на показатели межбанковского рынка, такие как процентная ставка по межбанковскому кредиту, сумма полученных или выданных межбанковских кредитов и другие.

В одной из статей чешский профессор Павла Водова исследует влияние различных факторов на поведение банков на межбанковском рынке в странах Вишеградской группы, таких как Польша, Чехия, Венгрия и Словакия [15]. Под поведением в данном случае подразумевается решение банков о получении или предоставлении кредита на межбанковском рынке. Таким образом, зависимая переменная является фиктивной переменной: 1 для кредиторов и 0 для заемщиков. Профессор использовала пробит-модель для проверки двух групп факторов: микроэкономических и макроэкономических. Микроэкономическими факторами являются доля ликвидных активов в совокупных активах, доля классифицированных кредитов в общей сумме кредитов, рентабельность собственного капитала и другие. Макроэкономическими факторами являются темпы роста валового внутреннего продукта, уровень инфляции (изменение индекса потребительских цен в %), процентная ставка по межбанковским операциям, процентная ставка по кредитам и другие. Были проверены данные о банках вышеперечисленных стран за период с 2000 по 2011 год. В результате автор делает важный вывод о том, что в каждой стране есть свои существенные факторы и направления этих факторов в одной стране могут сильно отличаться от направлений тех же факторов в другой.

Тот же автор в другом исследовании оценивает, насколько коммерческие банки чувствительны к кризису доверия на межбанковском рынке [14]. Для этого были измерены изменения в выбранных коэффициентах ликвидности. Автор статьи использовала метод анализа сценариев и измерила уязвимость банков, используя сценарий стресса, согласно которому изымалось 20 процентов межбанковских депозитов. Для целей данной исследовательской работы использовались три коэффициента ликвидности: доля ликвидных активов в общих активах (LITA), доля кредитов в общих активах (LOTA) и доля чистой межбанковской позиции в общих активах (NIP). Павла Водова использовала неконсолидированные данные банковских балансов за период с 2002 по 2011 годы. Эти данные были получены из годовых отчетов коммерческих банков. Для того чтобы сделать набор данных однородным, она включала только данные коммерческих банков и абстрагировалась от иностранных банков, ипотечных банков, строительных обществ и государственных банков специального назначения. Результаты анализа сценариев показали, что банки во всех странах Вишеградской группы чувствительны к кризису доверия на межбанковском рынке. Этот сценарий привёл бы к оттоку ликвидности. Реализация этого сценария будет иметь фатальные последствия для некоторых банков и может угрожать самому существованию банка, особенно в кризисные годы. Это особенно верно для некоторых венгерских и польских банков. Различное влияние кризиса объясняется в статье разным положением банков на межбанковском рынке, то есть чем оно лучше, тем меньше влияние кризиса.

Другая исследовательская работа посвящена выявлению факторов, которые повлияли на различные параметры полученных кредитов в Канаде в период с 2009 по 2015 года. Для этого был использован уникальный набор данных о необеспеченных и обеспеченных кредитах. Авторы выбрали байесовскую модель для исследования влияния детерминант [8]. Они отобрали большое количество предикторов для объяснения объёма полученных кредитов и процентных ставок по ним и разделили их на три группы: цена заменителей, финансовый стресс и системные потребности в ликвидности. Все они оказывают неоднородное влияние на межбанковские кредиты в зависимости от качества обеспечения.

Влияние изменений процентных ставок на поведение банков на межбанковском рынке было исследовано в 2007 году итальянским профессором М. Лючетта [12]. Её анализ основан на данных европейских банков за период с 1998 по 2004 год. В статье приводятся выводы для денежно-кредитной политики, которая использует процентную ставку в качестве основного инструмента. Они заключаются в следующем:

безрисковая процентная ставка негативно влияет на ликвидность, сохраняемую банками, и решение банка быть кредитором на межбанковском рынке;

банки-кредиторы меньше по размеру и менее подвержены риску, чем банки-заемщики;

безрисковая процентная ставка положительно коррелирует с инвестициями в кредиты и банковским риском.

3.2 Гипотезы

Относительно каждой переменной выдвинем гипотезы, которые в дальнейшем будут проверены статистически:

Размер банка как логарифм его совокупных активов. Чем больше объём совокупных активов банка, тем меньше его необходимость в привлечении заёмных средств на рынке межбанковского кредитования. Следовательно, у банков с большим объёмом совокупных активов доля МБК в обязательствах банка должна быть ниже.

Фиктивная переменная на государственное участие. Банкам без государственного участия сложнее привлечь средства, они чаще обращаются к их заимствованию на рынке межбанковского кредитования, а значит доля МБК в обязательствах выше. Для изучения влияния фиктивной переменной государственного участия на долю полученных межбанковских кредитов в обязательствах банка также будут крайне полезны данные о факте государственного участия за период вплоть до 2018 года, собранные Верниковым А. В. [13].

Мгновенная ликвидность. Это отношение ликвидных активов к краткосрочным обязательствам. К ликвидным активам в данном случае относятся денежные средства (наличность и остатки на корреспондентских счетах НОСТРО), и краткосрочные финансовые вложения (государственные ценные бумаги и пр.). Чем выше коэффициент мгновенной ликвидности, тем лучше финансовое положение банка, а значит он способен погасить свои краткосрочные обязательства за счёт продажи ликвидных активов. Поэтому чем выше коэффициент мгновенной ликвидности, тем меньше банк нуждается в привлечении кредитов, в том числе на рынке межбанковского кредитования, а значит доля МБК в обязательствах ниже [2, с. 122].

Рентабельность капитала. Данный показатель отражает отдачу капитала с точки зрения акционеров банка, выраженную в процентах. Рентабельность капитала равна соотношению чистой прибыли к собственному капиталу банка [5, с, 218]. Его высокое значение говорит об эффективном использовании средств акционеров банка, что в свою очередь может достигаться за счет высокой рискованности операций. Низкое значение может указывать на недостаточную клиентскую базу или консервативную инвестиционную политику. Таким образом, чем выше рентабельность собственного капитала, тем лучше финансовое положение банка, а значит доля МБК в обязательствах должна быть меньше.

Чистая маржа прибыли - это, прежде всего, показатель доходности банка, равный отношению чистой прибыли к выручке банка. Он отражает эффективность проводимых банком активных операций. Соответственно, чем выше этот коэффициент, тем выше доходность банка и тем ниже должна быть доля МБК в обязательствах банка. К тому же этот показатель чувствителен к изменению процентной ставки.

ВВП на душу населения. Это главный показатель экономической активности в стране. Чем выше ВВП и лучше экономическая ситуация в стране, тем меньше необходимость брать МБК, а значит доля МБК в обязательствах ниже.

Уровень инфляции и уровень безработицы. Данные макроэкономические факторы действуют в обратном направлении в отличии от ВВП. Чем они выше, тем сложнее экономическая ситуация в стране. Её ухудшение приводит к тому, что клиенты банков забирают свои средства с депозитов, что в свою очередь снижает ликвидность банков. Для повышения ликвидности банки вынуждены брать кредиты на межбанковском кредитном рынке. Таким образом, их доля МБК в обязательствах увеличивается.

Ключевая процентная ставка. Чем выше ставка, тем дороже для банка получить МБК, следовательно, его доля в обязательствах будет ниже.

3.3 Методология

Чтобы выявить факторы, влияющие на объем межбанковских кредитов, полученных российскими банками, необходимо оценить следующую модель:

,

где - вектор объясняющих переменных (регрессоров); б и в являются оцениваемыми параметрами.

Мы будем использовать регрессионный анализ данных панели с фиксированными эффектами и регрессионный анализ данных панели со случайными эффектами. Первый часто используется для проверки влияния макроэкономических показателей. Это тот случай, когда есть меньшее количество наблюдений в течение более длительного периода времени. Второй вид регрессионного анализа обычно используется для панелей с микроэкономическими переменными, в случае, когда имеется большое количество наблюдений в течение более короткого периода времени. Необходимо сравнить эти регрессии с фиксированными и случайными эффектами, используя статистический тест Хаусмана, чтобы выявить существенные различия между ними, если они имеются.

Зависимой переменной является доля межбанковских кредитов в банковских обязательствах. Факторы, которые необходимо протестировать, и их описания приведены в Таблице 1:

Таблица 1 - Определение переменных

Переменная	Описание переменной	Ресурс
IBL	Доля полученных межбанковских кредитов в обязательствах банка	ЦБ РФ
SIZE	Размер банка (натуральный логарифм совокупных активов банка)	ЦБ РФ
GOV	Dummy-переменная (если банк является банком с государственным участием, то D=1; и D=0 для всех остальных банков)	ЦБ РФ
LIQ	Мгновенная ликвидность банка	ЦБ РФ
ROE	Рентабельность собственного капитала	ЦБ РФ
NPM	Чистая маржа прибыли	ЦБ РФ
GDP	ВВП на душу населения	ФСГС
INF	Уровень инфляции: изменение уровня потребительских цен	ФСГС
INTEREST	Ключевая процентная ставка	ФСГС
UER	Уровень безработицы	ФСГС

В исследовании будут использованы панельные данные за период с 2014 по 2018 год. Факторы, относящиеся к конкретному банку, то есть микроэкономические факторы, можно найти в балансовых отчетах банков на сайте ЦБ РФ. Значения макро-факторов можно найти на сайте Федеральной Службы Государственной Статистики.

Для проверки влияния выбранных факторов необходимо оценить уравнение, которое имеет следующий вид:

IBLit=??i + ??1*SIZEit + ??2*GOVit + ??3*LIQit + ??4*ROEit + ??5*NPMit + ??6*GDPt + ??7*INFt + ??8*UERt + ??19* INTERESTt + Ui

Оценим данное уравнение с помощью специальной статистической программы Stata.

Предполагается, что после завершения регрессионного анализа панельных данных с фиксированными эффектами и регрессионного анализа панельных данных со случайными эффектами, статистических тестов будет выявлено влияние или его отсутствие каждого из 9 факторов. Важно определить не только наличие эффекта, но и его направление: насколько будет увеличиваться или уменьшаться доля межбанковских кредитов в обязательствах банка если значение фактора увеличится на 1. Кроме того, при отсутствии эффекта необходимо дать этому конкретное обоснование.

3.4 Анализ данных

Начнём анализ панельных данных с описательных статистик. Как видно из Таблицы 2, в панели нет отсутствующих наблюдений, то есть для всех 192 банков по всем годам с 2014 по 2018 имеются все наблюдения, следовательно, данная панель является сбалансированной. В выборку вошли все российские коммерческие банки.



Таблица 2 - Начало работы с панельными данными.

Опишем нашу панель с помощью команды sum. Результаты представлены в Таблице 3.

Таблица 3 - Описательные статистики.

Variable	Mean	Std. Dev.	Min	Max	Observations
ibl	9.302771	15.197	0	87.02	960
gov	0.1760417	0.3810541	0	1	960
size	7.464937	0.8627413	5.549785	10.43706	960
liq	0.1735748	0.8107007	0.0002777	25	960
roe	7.726916	10.59427	-68.870009	74.91878	960
npm	0.0461081	0.0328751	-0.0476523	0.5918288	960
gdp	87.55927	6.414363	79.1997	97.2832	960
inf	0.0726173	0.0409977	0.003	0.129	960
uer	5.76	1.23612	4.8	8.2	960
interest	9.65	1.514063	7.5	11.5	960

Максимальная доля полученных межбанковских кредитов в обязательствах банка равна 87,02%. Среднее значение по всем банкам составляет 9,3%. Поскольку фиктивная переменная GOV равна 1 для банков с государственным участием и 0 для всех остальных банков, то среднее значение 0,176 означает, что 17,6% всех банков в выборке составляют банки без государственного участия. Что касается переменной size, то среднее значение логарифма совокупных активов банков равно 7,46, при этом минимальное значение равно 5,55, а максимальное 10,44. Среднее значение рентабельности довольно низкое, что связано с очень низким минимальным значением по всем банкам -68,87, что в свою очередь может означать, что ряд банков, включенных в выборку в течение исследуемого периода имели отрицательный финансовый результат (убытки). А теперь рассмотрим макроэкономические показатели. Среднее значение ВВП на душу населения в стране за 5 лет составило 87,56 трлн руб. при минимальном значении 79,2 трлн руб. в 2014 году и максимальном 97,28 трлн руб. в 2018 году. Минимальное значение уровня инфляции наблюдалось в 2017 году и составляло 2,5% (значение в Таблице 3 округлено), а максимальное - 12,9% в 2015 году. Минимальное значение уровня безработицы за наблюдаемые 5 лет составило 4,8% в 2018 году, а максимальное - 8,2% в 2016 году. И последний макроэкономический показатель, ключевая процентная ставка, за 5 лет достигла своего максимума в 2015 году (11,5%), а минимума - в 2018 году (7,5%).

Далее необходимо выявить наиболее адекватную имеющимся данным модель. Для этого в первую очередь оценим сквозную регрессию (Pool Model):



Таблица 4 - Оценка сквозной регрессии.

Обратим внимание на значение коэффициента детерминации R-squared. Оно равно 0,2319, что для реальных панельных данных не так плохо. В данной модели наибольшим образом на долю межбанковских кредитов влияют dummy-переменная на государственное участие, логарифм совокупных активов, рентабельность активов и чистая маржа прибыли, так как все они значимы на 10% уровне значимости. Более того, результаты оценки сквозной регрессии показывают нам наличие нулевого p-value. Это говорит о том, что в дальнейшем после реализации F-теста может быть сделан вывод об адекватности данной модели.

Далее оценим модель с фиксированными эффектами:



Таблица 5 - Оценка модели с фиксированными эффектами.

Судя по результатам, представленным в Таблице 5, чуть более 15% разброса в данных может быть объяснено индивидуальными эффектами (см. показатель rho = 0.1548274). При этом, некоторые переменные, которые были значимы в сквозной регрессии, перестают быть таковыми в модели с фиксированными эффектами. Например, перестаёт быть значимой фиктивная переменная на государственное участие, но становятся значимыми переменные ВВП на душу населения и ключевая процентная ставка.

Теперь необходимо оценить модель со случайными эффектами:

Данная модель позволяет учесть неоднородность ковариационной матрицы ошибок.



Таблица 6 - Оценка модели со случайными эффектами.

При оценке данной модели стоит смотреть не на R-squared, а на Wald chi2 (9). R-squared в данном случае не означает долю объяснённой дисперсии, его можно интерпретировать как коэффициент корреляции. А вот Wald chi2 (9), или статистика теста Вальда, отражает адекватность модели. Судя по результатам, представленным в Таблице 6, данная статистика имеет высокое значение, равное 312.51, что свидетельствует об адекватности модели.

Оценив все три модели, мы пришли к выводу, что все они оказались адекватными и могли бы быть использованы. Сравним попарно все три модели. Если сравнивать сквозную регрессию и модель с фиксированными эффектами, то лучше окажется последняя, поскольку её коэффициент детерминации выше. А модели с фиксированными и случайными эффектами таким образом сравнить не получится, поэтому выберем одну, наиболее подходящую нам, с помощью теста Хаусмана.



Поскольку мы получили значение корреляции, не равное нулю, то нулевая гипотеза отвергается. Следовательно, для описания наших панельных данных больше подходит модель с фиксированными эффектами. Данная модель является состоятельной.

Из результатов модели с фиксированными эффектами (Таблица 5) следует, что наибольшим образом на долю межбанковских кредитов в обязательствах банка влияет рентабельность капитала. Данная переменная имеет отрицательное влияние: при её увеличении на единицу зависимая переменная уменьшается на 0,44 процентных пункта. То есть чем ниже рентабельность, тем ниже доля МБК в обязательствах. Кроме того, значимыми на 10% уровне значимости оказались чистая маржа прибыли и ключевая процентная ставка. При увеличении чистой маржи прибыли на единицу доля МБК снижается на 6,2 процентных пункта, а при увеличении на единицу ключевой процентной ставки - на 1,79 процентных пункта.

Проверим наличие отклонений от классической линейной регрессионной модели в выбранной модели, чтобы в дальнейшем их учесть. Среди таких отклонений может быть гетероскедастичность, мультиколлинеарность и автокорреляция. Все они приводят к нарушению стандартных свойств оценок.

Для начала проверим модель на гетероскедастичность, то есть на неодинаковую дисперсию случайной ошибки. Тест на гетероскедастичность (Таблица 7) показал, что гипотеза о том, что гетероскедастичность отсутствует, отвергается, так как p-value равно нулю.



Таблица 7 - Тест на гетероскедастичность

Наличие гетероскедастичности означает, что оценки по-прежнему состоятельны, но теперь неэффективны, что делает невозможным проверку гипотез.

Мультиколлинеарность можно выявить через показатель VIF. Как видно из Таблицы 8 значения VIF по всем переменным не превышают 10, следовательно, в данной модели отсутствует мультиколлинеарность. Это означает, что все значимые в модели с фиксированными эффектами переменные по-прежнему можно считать таковыми.

Таблица 8 - Тест на мультиколлинеарность

Далее проверим нашу модель на наличие серийной автокорреляции. Для этого необходимо провести тест Вулдриджа. В результате его реализации получаем результаты, представленные в Таблице 9. Гипотеза об отсутствии серийной автокорреляции не отвергается.



Таблица 9 - Тест Вулдриджа на наличие серийной автокорреляции.

Отметим, что в панельных данных возможно наличие не только серийной, но и пространственной автокорреляции. Поэтому проведём тест Песарана:

Согласно результатам данного теста гипотеза об отсутствии пространственной автокорреляции не отвергается.

С учётом выявленных отклонений, таких как гетероскедастичность и пространственная автокорреляция, необходимо произвести корректировку, а именно кластерные стандартные ошибки Роджера, а также исключить из модели незначимые переменные.

Сопоставим результаты, полученные в Таблице 5 с результатами после корректировки отклонений:

1) F-статистика выросла незначительно: с 34.29 до 34.31, при этом сама адекватность модели сохранилась;

2) показатель rho также незначительно увеличился: с 0.1548275 до 0.1549275;

3) corr (u_i, Xb) наоборот сократился с -0.1497 до -0.1494;

4) оценки коэффициентов не изменились.

3.5 Результаты

В результате анализа панельных данных была выбрала наиболее подходящая модель, а именно модель с фиксированными эффектами. Её коэффициент детерминации выше, чем коэффициент детерминации сквозной регрессии. Кроме того, данная модель лучше, чем модель с индивидуальными эффектами, что показал нам тест Хаусмана. Для реальных данных модель с фиксированными эффектами имеет хороший коэффициент детерминации (0,2889).

Оценив данную модель, мы получили следующие результаты:

IBLit= -104,34 - 0,4432669*ROEit -6,2038 ??5*NPMit - 1,788208* INTERESTt

Из модели были исключены незначимые переменные, такие как размер банка (логарифм совокупных активов банка), фиктивная переменная на государственное участие, ликвидность, ВВП, инфляция и безработица.

Как мы и предполагали, на долю полученных МБК в обязательствах банка могут влиять рентабельность капитала, чистая маржа прибыли и ключевая ставка процента. То есть гипотезы относительно данных факторов подтвердились.

Следует отметить, что доля межбанковских кредитов может зависеть не только от микроэкономических и макроэкономических факторов, но и от фактора распространения шоков через банковскую сеть. Хорошее финансовое положение отдельных банков не гарантирует финансовую устойчивость всей банковской системы. Банки могут оценить лишь свои риски и не могут оценить риски своих контрагентов, следовательно, они так же не могут оценить и риски всей банковской системы. Этой теме посвящена статья 2009 года Э. Хэлдейна [9]. В ней автор пишет, что скорость распространения шока связана со сложностью структуры межбанковских взаимодействий. Чем больше банки взаимодействуют между собой, тем больше диверсифицированы их риски и тем быстрее по банковской сети распространятся шок. В статье «Systemic risk in banking ecosystems» Э. Хэддейн и Р. Мэй через упрощённую модель банковской системы исследуют взаимосвязь между сложностью системы и её нестабильностью [10]. После глобального финансового кризиса, начавшегося в 2007 году, все шире признается необходимость решения проблемы рисков на системном уровне, а не на уровне конкретного банка. Авторы рассматриваю концепцию того, что слишком большая сложность системы подразумевает её нестабильность. Данный вопрос был изучен также А.В. Леонидовым, Е.Л. Румянцевым в статье «Оценка системных рисков межбанковского рынка России на основе сетевой типологии» [8]. Авторы оценивают системный риск на рынке МБК с помощью численного моделирования. Анализ был выполнен на основе реальных банковских обязательств рынка МБК. Они приходят к выводу, что данный метод является одним из лучших методов для оценки системных рисков.

Таким образом, в данной главе были выявлены факторы, которые повлияли на долю полученных МБК в обязательствах банка. Среди них есть как микроэкономические, так и макроэкономические факторы.



Заключение

Целью данной работы была оценка влияния макроэкономических и внутрибанковских факторов на объём межбанковских кредитов, полученных российскими банками. В качестве зависимой переменной была выбрана доля полученных межбанковских кредитов в обязательствах банка. В исследовании использованы данные о российских банках в период с 2014 по 2018 год. Выборка представлена в виде панельных данных и включает в себя данные о 192 банках. Кроме того, данная работа содержит гипотезы о направлении влияния факторов на зависимую переменную. В результате проверки всех гипотез были сделаны следующие выводы. Наиболее подходящей и адекватной нашим данным моделью оказалась модель с фиксированными эффектами; у данной модели достаточно высокий для реальных данных коэффициент детерминации. Среди исследуемых переменных наибольшим образом на долю МБК в обязательствах банка влияют рентабельность капитала, чистая маржа прибыли и ключевая процентная ставка. Соответственно, подтвердились следующие гипотезы:

Чем выше рентабельность собственного капитала, тем лучше финансовое положение банка, а значит доля МБК в обязательствах должна быть меньше.

Чем выше чистая маржа прибыли, тем выше доходность банка и тем ниже должна быть доля МБК в обязательствах банка.

Чем выше ключевая процентная ставка, тем дороже для банка получить МБК, следовательно, его доля в обязательствах будет ниже.

Незначимыми оказались переменные размер банка (логарифм совокупных активов банка), фиктивная переменная на государственное участие, ликвидность, ВВП, инфляция и безработица.

На состояние рынка МБК и, в частности, на долю полученных МБК в обязательствах банка влияют не только микро- и макроэкономические факторы, но и сложность структуры межбанковских взаимодействий: чем она сложнее, тем быстрее распространяются шоки по банковской системе и тем нестабильнее банковская система.



Список литературы

1. Банки и банковское дело: учебник для бакалавров / под ред. В. А. Боровковой. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательство Юрайт, 2014. - 623 с. - Серия: Бакалавр. Базовый курс.

2. Банковские риски: учебное пособие / кол. Авторов; под ред. д-ра экон. наук, проф. О.И. Лаврушина и д-ра экон. наук, проф. Н.И. Валенцевой

3. Банковское дело: Учебник для вузов. 2-е изд. / Под ред. Г. Белоглазовой, Л. Кроливецкой. - Спб.: Питер, 2009. - 400с.: ил. - (Серия «Учебников для вузов»)

4. Банковское дело: учебник/ под ред. д-ра экон. наук проф. Г. Г. Коробовой. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Магистр, 2009. - 590 с.

5. Горелая Н.В., Карминский А.М. Основы банковского дела: учебное пособие. - М.: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М,2013. - 272 с. - (Высшее образование)

6. Жарковская Е.П. Банковское дело. - 2-е изд., испр. и доп. - М.: Омега-Л, 2004. - 440с.

7. Калтырин А.В. Деятельность коммерческих банков: Учеб. пособие/ под ред. Калтырина А.В. Изд. 2-е, перераб. и доп.- Ростов н/Д: Феникс, 2009

8. Леонидов А.В., Румянцев Е.Л. Оценка системных рисков межбанковского рынка Росси на основе сетевой топологии. -Москва. Журнал новой экономической ассоциации, №3 (19), с. 65-80.

9. Bulusu N., Guerin P. (2017). What drives interbank loans? Evidence from Canada. Ottawa: Staff Working Papers 18-5, Bank of Canada. Retrieved from https://www.eurofidai.org/sites/default/files/pdf/parismeeting/2017/bulusu_2017.pdf

10. Haldane A.G. Rethinking the financial network. Speech delivered at the financial student association. Amsterdam. April 2009. URL: https://www.bis.org/review/r090505e.pdf (дата обращения: 19.04.2019)

11.Haldane A.G. Why banks fail the stress test. 2009. URL: https://www.bis.org/review/r090219d.pdf (дата обращения: 23.04.2019)

12. Lucchetta, M. What Do Data Say about Monetary Policy, Bank Liquidity and Bank Risk Taking? Economic Notes, Vol. 36, No. 2, pp. 189-203, July 2007. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1082614 (дата обращения: 20.02.2019)

13. Vernikov A. A guide to Russian bank data: Breaking down the sample of

banks // SSRN Working Paper Series No. 2600738. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2600738 (дата обращения: 25.02.2019)

14. Vodova P. Commercial Banks from the Visegrad Countries and their Sensitivity to Crisis Confidence on the Interbank Market. Opava: Procedia Economics and Finance, № 14, рр. 650 - 659, 2014. URL: https://core.ac.uk/download/pdf/82496396.pdf (дата обращения: 25.02.2019)

15. Vodova P. To lend or to borrow on the interbank market: what matters for commercial banks in the Visegrad countries. Prague: Prague Economic Papers, University of Economics, pp. 662-677. URL: https://ideas.repec.org/a/prg/jnlpep/v2015y2015i6id529p662-677.html (дата обращения: 20.02.2019)