Анализ механизмов функционирования и комплексная оценка эффективности модели регулирования Twin Peaks

позволила на детальном уровне ознакомиться с концепцией модели финансового регулирования Twin Peaks на примере Австралии и Нидерландов. Было выявлено, что Twin Peaks относительно молодая модель, и в настоящее время была адаптирована лишь в нескольких странах (помимо Австралии и Голландии, Twin Peaks-подход также применяется в Новой Зеландии и Финляндии).

Модель Twin Peaks предполагает разделение функций финансового регулирования и надзора между двумя регуляторами: первый регулятор отвечает за пруденциальный надзор (либо на микро- уровне, либо на микро- и макро- уровнях одновременно); второй регулятор контролирует поведение участников на финансовом рынке и его базовой целью является защита прав и интересов инвесторов и потребителей финансовых услуг.

базировалась на исследовании М.Мелецки и А. Подпиеры: авторы посвятили работу выявлению ключевых тенденций в системах финансового регулирования. Одна из главных тенденций увеличение числа стран с интегрированным подходом к регулированию и, соответственно, снижение количества стран с традиционной (секторальной) моделью обусловлена ускорением финансовой глобализации и уходом от политики финансового дерегулирования, начатой в 90-х годах XX века.

представила глобальный обзор терминологии в сфере пруденциального регулирования:

- в рамках сопоставительного анализа микро- и макропруденциальной политики было подытожено, что макропруденциальные органы финансового регулирования ответственны за поддержание устойчивости финансовой системы на агрегированном уровне, в то время как субъектами микропруденциального регулирования выступают каждый из участников финансовой системы в отдельности;

- макропруденциальная политика на инструментальном уровне базируется на микропруденциальных нормах: основные инструменты как микро-, так и макропруденциальной политики показатели достаточности собственного капитала и показатели ликвидности применяются регулятором, во-первых, с целью минимизации последствий финансовых шоков, а во-вторых, с целью исполнения финансовыми институтами своих обязательств без помощи внешней поддержки. При этом только макропруденциальный инструментарий учитывает степень взаимосвязи между системообразующими финансовыми институтами;

- в случае сбалансированной экономической конъюнктуре рынка реализация целей макропруденциальной политики (отвечающей за финансовый сектор) должна способствовать имплементации целей денежно-кредитной политики (отвечающей за состояние реального сектора). В ситуации дисбаланса регуляторы руководствуются практичными решениями, опираясь на характерные особенности национальной финансовой системы, степени её влияния на реальный сектор экономики и специфику экономического шока;

- в рамках анализа неоднородности интерпретаций понятия «системный риск финансового сектора» наиболее актуальным и точным с точки зрения макропруденциального инструментария было выбрано определение, согласно которому системный риск это вероятность того, что ухудшение финансового состояния одного финансового института (группы институтов) по «принципу домино» перекинется на других участников финансового рынка и впоследствии может охватить основную часть финансовой системы. При оценке системного риска могут применяться различные методологии, однако одним из самых доступных (с точки зрения источника данных), репрезентативных и логически обоснованных можно считать подход А.Легара; идея подхода состоит в измерении реакции банков, демонстрирующих наибольшую коррелированность активов между собой, на рост исторической волатильности активов этих банков;

- для оценки финансовой стабильности (как отдельного коммерческого банка, так и банковской системы в целом) применяется Z-индекс стабильности, который де-факто отражает степень волатильности доходов банка(ов).

Заключительная глава теоретического раздела (Глава 1.5) затрагивает вопрос концепции определения эффективности финансового регулирования. При этом подчеркивается, что измерение «эффективности модели финансового регулирования» может быть проведено индуктивным способом: а именно, на базе конструкции комплексного сопоставительного анализа на основе количественных и качественных финансовых показателей различных секторов и сфер регулирования финансового рынка (где количественные и качественные финансовые индикаторы выступают детерминантами эффективности финансового регулирования).

Методологическая (расчетная) часть (Глава 2) проводилась поэтапно, для сохранения логических взаимосвязей и детализации каждого этапа исследования. Изначально все анализируемые страны были классифицированы по моделям регулирования. Далее была проведена дифференциация количественных и качественных финансовых показателей на несколько подгрупп: количественные показатели были поделены по секторам финансового рынка и экономики в целом; каждая подгруппа качественных показателей была соотнесена с определенной сферой финансового регулирования. На следующем этапе количественные показатели (39 относительных финансовых показателей) изначально были ранжированы по категориям их «важности» (значимости) в оценке эффективности финансового регулирования, а затем по каждому из показателей (вне зависимости от категории «важности») было проведено ранжирование всех стран в зависимости от величины данного показателя; для качественных показателей (представленных анкетными данными, в форме более чем 270 вопросов, с ответами вида «да»/«нет») была использована методология, которая позволила одновременно учесть и факт положительного или отрицательного ответа на вопрос, и степень «важности» (значимости) вопроса в оценке эффективности финансового регулирования. Детально ознакомиться со списком количественных и качественных финансовых показателей, (включая обоснование проставленной категории «важности» показателя в оценке эффективности финансового регулирования) читатель может в Приложении 3A и Приложении 3B в конце исследования.

с точки зрения поставленных целей и гипотез в начале научной работы является ключевым этапом диссертации. Данная глава репрезентует результаты исследования в рамках моделирования оценки эффективности финансового регулирования в нескольких разрезах: по подгруппам показателей (количественных и качественных) (1) и по категориям «важности» (количественных) показателей (2); на заключительном этапе расчет комплексных итоговых оценок эффективности для каждой страны и каждой модели финансового регулирования проводился в разрезе всех подгрупп показателей, с учетом всех категорий «важности» показателей, по количественным и качественным показателям суммарно (3):

- в разрезе всех подгрупп количественных показателей (за исключением внешнеэкономических показателей) самые высокие оценки получили страны с Twin Peaks моделью;

- по большинству подгрупп качественных показателей страны Twin Peaks также проиллюстрировали высокие оценки. При этом, наиболее весомые результаты (исходя из суммарной оценки эффективности по подгруппе показателей) были продемонстрированы в следующих сферах регулирования: 1) взаимодействие регулятора с кредитным учреждением в ситуации резкого ухудшения финансового положения банка или преддефолтного /дефолтного состояния банка; 2) регулирование системно значимых финансовых институтов; 3) регулирование прав и интересов инвесторов и потребителей финансовых услуг;

- в разрезе категорий «важности» (количественных) показателей наиболее значимыми оказались показатели, в наибольшей мере отражающие эффективность финансового регулирования в данной стране (или в группе стран в рамках рассматриваемой модели регулирования) (). Блок индикаторов включал в себя преимущественно показатели исследования «Doing business» (исследование анализирует функциональность института по защите прав потребителей финансовых услуг); кроме того, сюда была отнесена часть показателей банковского и страхового секторов (Z-индекс стабильности, доля просроченных кредитов и показатели банковской конкуренции), а также макроэкономический показатель размер теневой экономики к ВВП. По результатам этого этапа исследования страны с TP-моделью продемонстрировали наилучшие результаты;

- расчет комплексных итоговых оценок эффективности финансового регулирования фактически стал синтезом двух предшествующих этапов, поскольку итоговые оценки учитывают все подгруппы и количественных, и качественных финансовых показателей, принимая также во внимание категории «важности» показателей.

При этом, изначально итоговые оценки по количественным и качественным показателям были пронормированы по отдельным шкалам, а затем просуммированы. На выходе комплексная итоговая оценка эффективности финансового регулирования для каждой страны была отображена в формате целого балла согласно шкале с закрытым интервалом [0;100].

Впоследствии основные модели (для расчета итоговых оценок эффективности финансового регулирования по количественным и качественным показателям и комплексных итоговых оценок эффективности финансового регулирования) были апробированы на значимость «в целом» c помощью трех идентичных гипотез. По результатам статистических выводов гипотез модели оказались значимыми «в целом» на доверительной уровне 99%.

Поскольку комплексная итоговая оценка эффективности для стран с моделью Twin Peaks оказалась значительно выше в сравнении с аналогичными оценками для стран с другими подходами финансового регулирования, основная гипотеза исследования была подтверждена.

Важно отметить то, что оценка для модели регулирования учитывала результаты каждой страны, входящую в группу стран с данной моделью регулирования. Иными словами, результаты для каждой страны были получены независимо от того, к какой модели финансового регулирования она относится (безусловно, это будет полезной информацией в тех случаях, если поход финансового регулирования какой-либо из стран затруднительно отнести к одной из 4 моделей регулирования либо если в стране происходят масштабные изменения в методологии или организационной форме финансового регулирования (вплоть до полного перехода к другому подходу регулирования).

По результатам комплексных итоговых оценок, наиболее эффективной была признана модель финансового регулирования в Австралии (TP-модель); далее следуют Канада (интегрированная модель) и США (функциональный подход); затем Финляндия, Новая Зеландия и Нидерланды (все три страны применяют TP-модель). Таким образом, все страны, попавшие в выборку стран с TP-подходом, продемонстрировали высокие результаты. Страны с традиционным подходом (в большинстве своем, это страны с развивающимся уровнем экономики) замыкают рейтинг;

- дополнительная гипотеза диссертации была озвучена следующим образом: измерить эффективность модели регулирования финансового рынка невозможно, опираясь на один индикатор или узкий блок идентичнах финансовых показателей требуется комплексный сопоставительный анализ количественных и качественных показателей финансового рынка.

Поскольку по каждой из анализируемых стран ни один из финансовых показателей (а также ни одна из подгрупп показателей) НЕ показал(а) высокую корреляцию (corr ? 0,80) с комплексной итоговой оценкой эффективности финансового регулирования, дополнительная гипотеза исследования была подтверждена.

При этом были обозначены показатели (подгруппы показателей), в относительно высокой степени иллюстрирующие уровень эффективности финансового регулирования (имеющих высокую корреляцию, не превышающую порогового значения corr = 0,80): ими стали индикаторы, отражающие степень доверия банкам со стороны потребителей финансовых услуг (показатель "Процент взрослого населения, взявших кредиты в коммерческих банках" и подгруппа количественных показателей в сфере регулирования прав потребителей финансовых услуг), а также показатели, характеризующие качественную составляющую пруденциального регулирования банковской системы в экономике страны (подгруппы качественных показателей "Пруденциальные нормы капиталодостаточности" и "Системно значимые финансовые институты").

В заключении, хотелось бы отметить следующее: каждая модель регулирования, безусловно, обладает своими преимуществами и недостатками. И отрадно, что в настоящее время анализ эффективности подходов к финансовому регулированию выходит на научный уровень. В то же самое время, затруднительно делать прогнозы о том, какие будут ключевые тенденции в сфере финансового регулирования в долгосрочной перспективе и с какими новыми трудностями столкнутся финансовые регуляторы, с одной стороны, и потребители финансовых услуг, с другой стороны, поскольку для каждой страны характерны свои исторические, культурные, политические и финансовые особенности.

Список использованной литературы

1. Kremers, Dirk Schoenmaker. Twin Peaks: Experiences in the Netherlands. Special paper 196. LSE financial markets group paper series, December 2010

2. Kingdom of the Netherlands-Netherlands: Publication of Financial Sector Assessment Program Documentation--Technical Note on Financial Sector Supervision: The Twin Peaks Model. International Monetary Fund, 2011

3. Саватюгин А.Л. Российский мегарегулятор: не все так просто, как хотелось бы. Журнал НЭА, № 3 (19), 2013, с.132-135

4. Ярцева К.Д. Австралийская система регулирования финансового рынка и особенности саморегулирования профучастников. Выпускная квалификационная работа, НИУ ВШЭ, Москва, 2013

5. Hirtle B., Schuermann T. and Stiroh K. Macroprudential Supervision of Financial Institutions: Lessons from the SCAP. Federal Reserve Bank of New York Staff Reports № 409. November 2009. P. 13.

6. Guidance to Assess the Systemic Importance of Financial Institutions, Markets and Instruments: Initial Considerations. International Monetary Fund, Bank for International Settlements, Financial Stability Board. November 2009

7. Hansen L. Challenges in Identifying and Measuring Systemic Risk / Brunnermeier M. and Krishnamurthy A. Risk Topography: Systemic Risk and Macro Modeling. Chicago: Chicago University Press, 2012.

8. Вьюгин О.В. Кризис 2008: причины и последствия для изменения модели регулирования. Магистерский курс НИУ ВШЭ "Современные проблемы рынка ценных бумаг", Москва, 2014

9. Deniz Anginer, Asli Demirguc-Kunt Min Zhu. How Does Bank Competition Affect Systemic Stability? The World Bank Development Research Group Finance and Private Sector Development Team, Policy Research Working Paper 5981,

10. Stefano Giglio,Bryan Kelly,Seth Pruitt,Xiao Qiao. Systemic Risk and the Macroeconomy: An Empirical Evaluation. University of Chicago Booth School of Business and Federal Reserve Board, March 2013

11. Первоисточник: A. Lehar. Measuring systemic risk: A risk management approach. Journal of Banking & Finance № 29, 2005, p. 2577--2603

12. Перевод статьи и анализ: Власенко М. Системный риск банковского сектора: подход к анализу и оценке. Журнал Банковский Вестник Национального Банка Белоруссии, № 4 (549), 2012, с.12-16

13. Andersson M. Ten years with the Financial Stability Report. Sveriges Riksbank Economic Review, January 2008, p. 5-21;

14. Mohamed A., Saidi A., Zakaria F. Financial Stability: definition, theoretical foundations and role of the central banks. International Research Journal of Finance and Economics. Iss. 84, 2012;

15. Nier E. W. Financial stability frameworks and the role of central banks: lesson from the crisis. IMF Working Paper, WP/09/70, April 2009;

16. Rosengren E. S. (President & Chief executive officer Federal Reserve Bank of Boston). Defining financial stability, and some policy implications of applying the definition. Keynote remarks at the Stanford finance forum graduate school of business Stanford University, June 2011;

17. Schinasi G. J. Defining financial stability. IMF Working Paper, WP/04/187, October 2004.

18. Мамонов М.Е.. Конкуренция в российской банковской системе и ее влияние на устойчивость банков. Диссертация на соискание учёной степени кандидата экономических наук, НИУ ВШЭ, 2014

19. Demirgьз-Kunt, Aslэ, Luc Laeven, and Ross Levine. 2004. “Regulations, Market Structure, Institutions and the Cost of Financial Intermediation.” Journal of Money, Credit and Banking 36., p.593-622

20. Первоисточник: Basel Committee on Banking Supervision (BCBS): Guidance for national authorities operating the countercyclical capital buffer. Bank of International Settlements, 2010.

21. Перевод статьи: Павшок О.В. Контрциклический буфер капитала. Сборник докладов Департамента финансовой стабильности Банка России, с.2-3

Приложения

Приложение 1

Методологии измерения банковской конкуренции

Существуют несколько подходов к измерению конкуренции в банковском секторе:

1) Классическим индикатором конкуренции в определенной отрасли (секторе) является индекс Херфиндаля - Хиршмана. Конкуренция в банковском секторе, согласно данному индексу, будет рассчитываться как сумма квадратов рыночной доли каждого банка в разрезе банковского сектора отдельного государства. Индекс Херфиндаля-Хиршмана прост в расчетах, однако часто бывает нерепрезентативным для секторов финансового рынка (где зачастую основная доля рынка принадлежит нескольким финансовым конгломератам), поэтому он не рассматривается и не учитывается в рамках расчетной части исследования;

2) Конкуренция в банковском секторе может быть измерена в ходе анализа входных барьеров на банковский рынок, с одной стороны, и угрозы выхода из банковской системы, с другой стороны. Так, было выявлено, что среднестатистически для развивающихся стран и входные барьеры, и вероятность отзыва банковской лицензии больше, нежели для стран с развитой экономикой. Данная методология скорее нацелена на оценку степени "либеральности" банковского сектора, нежели на оценку уровня его конкуренции; кроме того, требуется значительный объем входных данных (в том числе данных, не находящихся в свободном доступе), поэтому этот подход также не применяется в исследовании;

3) Альтернативные подходы Индикатор Буна, Индекс Лернера и H-статистика Панзара-Росса считаются одними из наиболее репрезентативных и логически обоснованных показателей для измерения уровня конкуренции в банковском секторе. Именно они были задействованы в расчетной части этого исследования. Подробнее описание Индикатора Буна, Индекса Лернера и H-статистики Панзара-Росса приводится далее в приложениях 1A, 1B и 1C соответственно.

Индикатор Буна

Методика расчета индикатора Буна предполагает, что уровень конкуренции измеряется «той степенью, в которой банки могут наращивать прибыльность своего бизнеса (ROA) и/или долю на рынке за счет повышения собственной эффективности».

В случаях, когда индикатор Буна принимает отрицательные значения, конкуренцию принято называть конкуренцией по количеству: в такой системе наиболее прогрессивные банки повышают свою конкурентоспособность благодаря тому, что снижение предельных издержек трансформируется в рост доходности активов и/или в увеличение доли на рынке.

При положительных значениях индикатора Буна наблюдается конкуренция по качеству: стремление банков к улучшению качества банковских услуг сопровождается ростом предельных издержек; если данная практика приводит к привлечению новых потребителей, то это будет отражено на увеличении ROA и/или доли на рынке.

При приближении индикатора Буна к нулю наблюдается снижение конкуренции и усиление монополизации.

Индекс Лернера

Индекс Лернера отражает "монопольную" надбавку в цене кредита.

Расчет индекса производится следующим образом:

= ,

где это средневзвешенная годовая ставка по кредитам банка i в квартал t,

это средневзвешенная годовая ставка по депозитам банка i в квартал t,

это предельные операционные издержки выдачи дополнительной денежной единицы кредита для банка i в квартал t.

Чем больше индекс Лернера, тем больше монопольная власть фирмы. В контексте банковского сектора чем больше индекс, тем больше монопольная власть данного банка в банковском секторе:

H-статистика Панзара-Росса

В рамках применения H-статистики Панзара-Росса конкуренция оценивается эластичностью доходов предприятий данного сектора экономики по ценам факторов производства. А именно, оценивается регрессия, где эндогенной переменной является логарифм выручки, а экзогенными переменными выступают прологарифмированные цены факторов производств (при этом, ценами факторов производств являются расходы на персонал, административные и операционные расходы, а также (в контексте банковского сектора) средневзвешенная годовая ставка по депозитам банка). На монопольном рынке рост цен на факторы производства приводит к росту отпускных цен и сокращению выпуска, что отражается на снижении общей выручки. Поэтому для монопольного рынка эластичность доходов по ценам входных факторов производства отрицательная (либо равна нулю) ( H-статистика ( - ?; 0]).

На конкурентном рынке рост цен на факторы производства отражается как на увеличении отпускных цен, так и на росте предельных издержек. Объем выпуска не сокращается, что отражается на увеличении общей выручки. Следовательно, для конкурентного рынка H-статистика принимает положительные значения (а именно, H-статистика (0; 1], причем диапазон (0;1) характеризует монополистическую конкуренцию, и только когда H-статистика.=.1, можно говорить о совершенной конкуренции).

Приложение 2

Количественные финансовые показатели как универсальные детерминанты эффективности финансового регулирования

v Показатели банковского и страхового секторов

ь высокий уровень финансовой стабильности (3);

ь высокая степень банковской конкуренции (измеряется с помощью индикатора Буна (3), индекса Лернера (3) и H-статистики Панзара-Росса (3));

ь низкая доля просроченных кредитов (3);

ь высокие значения показателей ROA, ROE для банков (2);

ь доступность финансовых услуг (измеряется относительными показателями в расчете на 100 000 чел. взрослого населения) высокий процент банковской клиентелы (физических и юридических лиц, разместивших депозиты или взявших заемные средства) (2), общее количество банковских отделений (1);

ь большая доля активов взаимных фондов, страховых компаний, пенсионных фондов (в % к ВВП) (2);

ь высокий показатель чистой процентной маржи (NIM) для банков (1);

ь высокая доля банковских депозитов и банковских кредитов (в % к ВВП) (1);

ь высокая доля регулятивного капитала к активам (1).

v Показатели фондового рынка

ь высокая конкуренция компаний на фондовом рынке (определяется долей топ-10 компаний фондового рынка по рыночной капитализации) (2);

ь низкая волатильность фондового индекса (2);

ь высокая капитализация фондового рынка (в % к ВВП) (2).

v Показатели внешней экономики

ь низкие обязательства внешнему миру (в % к ВВП) (1);

ь низкая доля оффшорных вкладов ко вкладам резидентов (1).

v Макроэкономические показатели

ь низкий уровень теневой экономики (в % к ВВП) (3);

ь высокий уровень ВВП на душу населения (в долларах США) (2);

ь низкий уровень потребительской инфляции (CPI) (2).

v Регулирование правил поведения бизнеса (институт по защите прав .инвесторов и потребителей в сфере финансовых услуг)

ь индикаторы , отражающие уровень защиты прав и интересов инвесторов высокий индекс раскрытия информации о сделке (3), высокий индекс возможности подачи акционерами иска в суд (3) и высокий индекс ответственности членов Совета директоров (3);