Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

Исследование влияния изменения порога страхования вкладов физических лиц имеет большую практическую значимость. Существует множество работ, посвященных теме воздействия программы страхования в целом на устойчивость банковского сектора. В таких работах рассматриваются моральный риск среди вкладчиков, неблагоприятный отбор среди банков и рыночная дисциплина. Так по данной тематике авторы по-разному проводили исследования, но преследовали одну общую цель - определение влияния системы страхования вкладов (ССВ) на риск дефолта банков. Важно отметить, что в основном все работы были сконцентрированы на рассмотрении банковской системы, когда в ней уже активно развивалась программа страхования депозитов, и сравнение влияния этой программы проводилось между искусственно созданными кластерами банков. В данной работе основное внимание акцентируется на влиянии нововведений в ССВ на инвестиционное поведение банков. То есть сравнительный анализ воздействия этих нововведений будет проводиться между периодами без разделения банков на определенные группы в зависимости от балансовых или финансовых показателей. Предполагается, что с помощью такого исследования можно будет определить уже не только факт знака влияния ССВ, но и последствия введения реформ по максимальной сумме страхования вложений физических лиц.

Таким образом, целью данной работы является определение влияния изменений порога страхования вкладов на стратегию банков в послереформенные периоды. В качестве задач исследования выступают:

· Знакомство с научными трудами авторов по смежной с данной работой тематикой

· Анализ и сбор статистики по страховым вкладам и выплатам в России

· Сбор данных по финансовой и балансовой отчетностям банков

· Построение регрессионной модели на основе моделей в других научных работах

· Подведение итогов и выводы тестирования модели на российских данных

Таким образом, структура работы представлена в следующем виде. В первой главе обозреваются основные статьи и публикации зарубежных и русских авторов, рассматриваются две важных проблемы, широко обсуждаемых в научных работах: морального риска и неблагоприятного отбора и анализируется статистика по деятельности АСВ, страховым вкладам и другим показателям. Во второй главе происходит формирование главных гипотез и модели исследования. Результаты тестов регрессии и интерпретация полученных результатов происходит в третьей, финальной главе. И в заключении подводятся самые важные итоги и выводы на основе всей работы.



Глава 1. Теоретические аспекты страхования вкладов в России, их влияние на состоятельность банков

1.1 Анализ влияния страхования вкладов на устойчивость банков в научных исследованиях

Само по себе страхование вкладов может иметь различный эффект на поведение банков и банковскую систему. Разделяя периоды экономики на докризисный, кризисный и посткризисный, можно говорить об одинаковом влиянии депозитного страхования в до- и посткризисный периоды (Anginer и др., 2013). Но интересным является не факт равносильного влияния в периоды, которые были затронуты выше, а факт направления влияния в кризисные годы и не кризисные.

По результатам исследования в статье (Anginer и др., 2013) становится ясным, что страхование вкладов, безусловно, влияет на поведение банков, но не всегда однонаправленно. Так в не кризисное время внедрение или же увеличение порога страхования вкладов приводит к проблеме морального риска и неблагоприятного отбора. А в периоды экономического спада страхование депозитов наоборот, ведет к стабильности банковской системы.

Тестируя гипотезу влияния программы страхования вкладов на стабильность системы банков на четырех тысячах банках из 96 стран, Anginer, Demirguc-Kunt и Zhu выявили, что депозитное страхование оказывает одинаковое влияние на показатели, характеризующие рискованность банка. В качестве показателей выступали:



·

· bank stock return volatility =SD(daily stock returns in a fiscal year)

Используя данные показатели как зависимые переменные в регрессиях, авторы заметили интересный факт: несмотря на различное влияние страхования вкладов на риск банка в разные периоды, в целом такое страхование имело негативный эффект на стабильность как отдельных банков, так и всей банковской системы. То есть наличие и работа программы страхования вкладов в стране приводят к смещению поведения банков.

Из статьи (Lambert и др., 2015) следует, что увеличение потолка страхования вкладов только частично увеличивает рискованность деятельности банков. Авторы анализировали поведение банков в США после внедрения «Emergency Economic Stabilization Act» в октябре 2008 года, когда потолок страхования депозитов был увеличен со $100 000 до $250 000. Полученный ими результат был следствием множественной фильтрации пула данных по банкам. Итоговая выборка состояла из 671 банка, у которых сумма застрахованных депозитов сильно изменилась после внедрения акта («затронутые»), и 671 банка, у которых сильного изменения не произошло («незатронутые»). Авторы предполагали, что именно «затронутые» банки начнут вести более рискованную деятельность из-за увеличившегося числа депозитов, попадающих под страховку. То есть, по их мнению, резкое увеличение застрахованных вкладов приведет к инвестированию в высокорисковые активы. Под высокорисковыми активами авторы подразумевали ипотечные займы, и тот банк, у которого их количество выросло, считался бы рисковым.

Как и ожидалось увидеть, объем ипотечных займов вырос значительнее у «затронутых» банков после введения акта. Затем авторы предположили, что не вся группа «затронутых» банков начала вести рискованную деятельность, и что общая тенденция резкого роста числа ипотечных ссуд объясняется в основном действиями низко капитализированных банков. Поэтому авторы решили проверить эту гипотезу с учетом разделения «затронутых» банков на 3 группы:

1. Низко капитализированные (коэффициент достаточности капитала с учетом риска менее 11.8%)

2. Средне капитализированные (11.8% - 17.1%)

3. Высоко капитализированные (более 17.1%)

Используя в своей эмпирической модели вероятность банкротства как зависимую переменную, авторы выявили, что только у низко капитализированных банков возникают стимулы к совершению рисковых операций. Таким образом, авторы пришли к выводу, что более строгие требования к достаточности капитала с учетом риска могут быть верной стратегией к снижению стимулов банков вести рискованную деятельность.

Кроме чистого страхования вкладов так же стоит рассматривать развитость финансовой системы в стране в целом. И один из важных аспектов развитости финансовой системы - жесткий контроль над деятельностью финансовых институтов, необходимо рассматривать вместе со страхованием депозитов. И причиной тому является различное воздействие программы страхования вкладов при слабой финансовой системе, когда отсутствует жесткий контроль над финансовыми операциями банков, и при сильной системе, в которой регулятор финансового рынка следит за прозрачностью деятельности банковских институтов (Demirguc и др., 2002; McCoy P., 2007).

Для того чтобы прийти к выводу о различном влиянии страхования вкладов в слаборазвитых и сильноразвитых финансовых системах было проведено исследование по 61 стране в период с 1980 по 1997 гг., результаты которого были опубликованы в 2002 году (Demirguc и др., 2002). Основным результатом работы являлось то, что вероятность возникновения морального риска среди банков, у которых произошло смещение инвестиционного поведения в сторону с высоким уровнем риска, существенно ниже в случае хорошо развитых институтов. Прежде всего, это связано с низкими издержками мониторинга рынка, что в одном случае позволяет вкладчикам более эффективно выбирать банк, и в другом - препятствует возникновению неблагоприятного отбора среди банков.

Под более эффективным выбором подразумевается сравнение, когда в первом варианте вкладчик ориентируется только на ставку процента по депозитам без возможности проверки банка на рискованность проводимых им операций, а во втором - на положение банка на рынке и на ставку по вкладам. Так второй вариант является более эффективным в силу того, что ориентация на положение банка сокращает риск потерь от вложений в случае превышение вложенной суммы потолка страхования вклада. Как показывала российская статистика, для “сознательных” вкладчиков в посткризисный период наиболее значимым параметром при выборе банка была принадлежность банка государству (Исследование АСВ., 2010). То есть в большинстве случаев данные “сознательные” вкладчики эффективно выбирали банк. И это могло бы говорить о хорошо развитых финансовых институтах в стране, если бы доля “сознательных” вкладчиков среди всех депозиторов была бы более 70%, а не равной лишь трети всей выборки (АСВ., 2010).

Под неблагоприятным отбором среди банков принимается вытеснение банков, не проводящих сомнительные по доходности операции, банками с более высоким процентом по депозитам.

Схожий анализ был проведен в статье (McCoy P., 2007), где рассматривался пример сочетания слабого контроля регулятором и повышение потолка страхования вкладов в 2006-м году в США. В то время Конгресс США увеличил максимальный объем страховых выплат со 100 тысяч долларов до 250. И такое изменение в программе страхования депозитов не создало бы стимулов к оппортунистическому поведению банков, если бы не стремительный рост спроса на рынке ипотечного кредитования на тот момент (приведение статистики в 2006-2007). Из-за увеличившегося спроса на покупку жилья, банки все слабее оценивали кредитоспособность заемщиков и вели более рискованную деятельность, выдавая множество кредитов мало платежеспособным гражданам. Так автор статьи (McCoy P., 2007) утверждает, что увеличение потолка страхования вкладов физических лиц вместе со снижением контроля банковских операций ведет к возникновению морального риска среди банков, оказывающее негативное влияние на банковскую систему.

И в качестве решения проблемы морального риска, McCoy рассматривает возможность установления оптимального предела покрытия потерь от вложений в случае банкротства банка и ужесточение мониторинга банков регулятором финансового рынка.

Интересным исследованием является работа Пересецкого, Карминского, Копылова и Головань в 2003 году (Пересецкий и др., 2003), где рассматривалась модель дефолта банка на примере данных по РФ. Данная работа представляла большой интерес для данного исследования, так как она предлагала новую регрессионную модель, и тестирование проводилось на российских данных. В число данных входили результаты финансовой деятельности банков на 1 апреля 1998 года. В качестве зависимой переменной авторы использовали бинарную величину, значение которой принимало 1 в случае факта отзыва лицензии центральным банком, и 0 - в противном случае. В числе регрессоров фигурировали: валюта баланса, чистые активы, чистая прибыль, кредиты нефинансовым организациям, резервы под возможные потери и еще три десятка показателей. Но кроме тестирования модели на всей выборке банков (общее число которых равно 1569), авторы предложили использовать разбиение банков по различным группам в зависимости от величины значений определенных показателей (валюта баланса, кредиты нефин.организациям, гос.облигациям и т.п.). Несмотря на некоторые неудовлетворительные результаты тестирования в группе крупных банков, были замечены улучшения в прогнозировании дефолта в каждом из кластеров и улучшения диаграммы ошибок. В целом при тестировании модели на полной выборке интересными результатами явились положительное влияние кредитов реальному сектору и отрицательное влияние резервов под возможные потери на вероятность банкротства банка. То есть результаты совпали с реальными ожиданиями: увеличение выдачи кредитов приводит к росту риска невозврата таковых, а рост резервов банка не позволяет вести рискованную инвестиционную стратегию. Вместе с полученными и описанными выше результатами довольно странными для объяснения явилось положительное влияние государственных долговых бумаг. Являясь относительно безрисковым типом вложений, рост инвестиций в государственные обязательства увеличивал шансы становления банка банкротом.

Немало важной работой является исследование Горелой Н.В. (Горелая, 2015) влияния ССВ на риски, принимаемые банками. В статье производится разбивка рисков на различные типы. Так выделялись риски: кредитный, ликвидности и дефолта банка. В группу рисков дефолта банков включались три прокси-переменные: отношение ссудной задолженности и ее стандартного отклонения к капиталу и z-score. В качестве регрессоров были выбраны восемь параметров, из которых основными являлись: величина страхового возмещения и квадрат этой величины, капитализация банка и относительная величина депозитов более трех месяцев к суммарным депозитам. Для нашего исследования был очень интересен и важен подход к рассмотрению влияния ССВ на все виды рисков банка. Полученные результаты позволили оценить необходимость рассмотрения определенных групп рисков. Так результаты модели, где зависимыми переменными являлись риски дефолта банка, были подвергнуты сомнению из-за очень слабой объяснительной силы (r-squared [0,0138;0,0532]). В связи с чем возникал вопрос, стоит ли сменить используемые регрессоры для тестирования на российских данных? В то время как в зарубежной работе (Lambert, 2015) на схожем промежутке времени и регрессией, объяснительная сила была значительно выше (0.6968). Тем не менее, некоторые основные результаты работы совпадали с результатами Пересецкого, Карминского, Головань и Копылова. Депозиты физических лиц по результатам тестирования на почти всех прокси-переменных (за исключением z-score) отрицательно влияли на группы рисков, а капитализация банков имела в основном (в 4 из 6 моделей) положительное влияние.

1.2 Неблагоприятный отбор, моральный риск и их влияние на банкротство банка

В большинстве случаев выбор банка клиентом определяется двумя показателями: ожидаемая доходность по вкладу и устойчивость банка (который в скором времени не попадет в ситуацию банкротства). Значения этих показателей могут также влиять на поведение, как вкладчиков, так и банков, создавая возможность появления неблагоприятного отбора и морального риска.

Проблема морального риска возникает со стороны физических лиц, когда те начинают меньше анализировать рынок банков, и задаются стремлением вложить средства под больший процент, не заботясь при этом о надежности банка. Такое поведение объяснимо, когда независимо от положения банка гарантируется возврат всей суммы вклада, не превышающей определенный порог страхования. Вследствие такого поведения вкладчиков, банки могут повышать ставки по депозитам для привлечения большего числа клиентов. В ситуации, когда у банков увеличилось число вкладов, возникает необходимость увеличения выручки, так как обязательства перед депозиторами выросли и выросли отчисления в фонд страхования вкладов. Поэтому банки начинают совершать более рискованные операции. Так появляется проблема неблагоприятного отбора среди банков.

В качестве интересной иллюстрации возникновения неблагоприятного отбора среди банков в реальной жизни обратимся к работе (Wheelock D. и др., 1995), где исследовался добровольный институт страхования вкладов в Канзасе. В период с 1909 по 1929 существовала программа, которая подразумевала страхование вкладов физических лиц в банках, если последние присоединятся к данной программе. Как оказалось, не все банки изъявили желание стать участником нововведения. В 1920 году были подведены итоги разорившихся банков в течение 11 лет с начала введения программы, и было показано, что число застрахованных и ликвидированных банков по причине банкротства в два раза превышало число незастрахованных и ликвидированных по той же причине. Так на протяжении следующих 9 лет все меньше банков присоединялось к программе, и все больше переставали быть участниками добровольной реформы.

Авторы статьи проверяли две гипотезы:

1. Банки с малой капитализацией и высоким уровнем рисковых активов к капиталу более заинтересованы к присоединению к программе.

2. Банки-участники программы совершают более рискованные операции, чем банки, не включенные в программу.

Результаты тестирования первой гипотезы не противоречили идеям авторов, так что банки, существующие относительно недолго, были более склонны к становлению частью новой программы. И такая же ситуация наблюдалась после тестирования второй гипотезы - она не была отвержена. То есть с увеличением возможностей инвестировать полученные средства от вкладчиков, банки-участники нововведения добровольно начинали вести рискованную деятельность, создавая неблагоприятный отбор среди всех банков.

Кроме «стандартной» ситуации действия системы связки морального риска и неблагоприятного отбора, может также иметь место и целенаправленное мошенничество банка по отношению к АСВ. И если в «стандартной» ситуации происходят такие этапы:

1. Банки, оплачивающие страховые премии за возможность возврата сумм клиентских счетов за счет АСВ, будут активно искать пути более высокого заработка с использованием больших привлеченных сумм

2. Чтобы привлечь новые деньги, банки будут поднимать процентные ставки по краткосрочным кредитам

3. Полученные средства от соблазненных высокими годовыми ставками по депозитам вкладчиков будут инвестироваться в высокодоходные и не менее рисковые активы

4. Таким образом, вкладчики будут акцентировать свое внимание только на банках с большими процентами, а банки с полученных средств будут углубляться в инвестиционные стратегии с почти неопределенными исходами

В итоге, можно будет наблюдать невозможность платы банковского учреждения перед своими кредиторами. В таком варианте возможных исходов, банк может сам объявить себя неплатежеспособным, чтобы ответственность выплат вкладчикам по их счетам перешла к агентству страхования вкладов.

Однако выше озвученный итог возможен лишь при участии обеих сторон: депозиторов и банков, когда обе стороны стараются заработать с помощью вложений. Другая возможная схема может иметь такой же исход, но без особенных усилий расчета доходности будущей стоимости проекта, бумаги или же обычного кредита физическому или юридическому лицу. Так банку понадобятся вкладчики и несколько (может даже большое число) «фирм-однодневок». Итак, этапы в такой ситуации будут следующие:

1. Создание депозитов, желательно с суммами, превышающими порог страхования вклада

2. Создание банком n-го количества «фирм-однодневок» разных направлений

3. Выдача кредитов созданным фирмам

4. Объявление банком о собственной неплатежеспособности, так как прокредитованные фирмы разорились и не могут вернуть полученные в кредит средства

5. Срочный переезд управляющих банком за границу РФ

6. Выплата АСВ страховых сумм пострадавшим вкладчикам

Таким образом, можно наблюдать как банк, зная о системе страхования, нарочно воспользовался возможностью передачи ответственности перед депозиторами агентству (АСВ). При этом, использовав пути заработка, совершенно не типичные для деятельности банковского сектора.

Если использовать абстрактные вычисления, то можно примерно вычислить возможную прибыль с данной схемы:

Допустим мы будем рассматривать банк, чья доходность по вкладам не превышает базовый уровень доходности более чем на 3 процентных пункта. Выбор банка с такими процентными ставками объясняется необходимостью рассмотрения ситуации, когда банк намерен открыть большое количество счетов своим клиентам, и, желательно, с суммами, превышающими максимальный порог страхования этих счетов. Так же необходимо указать, что с процентными ставками выше базовой доходности на 3 пункта, реализация вышеописанной схемы не будет возможна в силу реформы от 1 июля 2015 года (Реформа АСВ, 2015). Основываясь на внесенных изменениях, страховой взнос банка будет равен (0,001+0,2)*объем вкладов при условии превышения процентов по депозитам над базовыми процентами не более чем на 3 пункта, и (0,001+1,5)*объем вкладов - более 3-х пунктов. То есть в ситуации рассматриваемого нами банка не выгодно будет устанавливать ставки выше 14% (базовая доходность на май 2016 равна 11,186%, ЦБ РФ). Таким образом, наш банк будет принимать вложения населения по ставке не более уровня базовой доходности + 3 п.п. и не осуществлять процедур кредитования физическим и юридическим лицам (кроме фирм однодневок). Важно также не забывать о производимых выплатах по вкладам в течение n-1 периодов Периодами выплат процентов являются года существования банка. В то же время выплаты могут производиться каждый месяц, полугодие, год или количество месяцев по условию заключаемого с вкладчиком договора, чтобы сохранять уверенность клиентов в платежеспособности банка. Причина, из-за которой было выбрано n-1 периодов, связана со временем деятельности банка за год до официального признания банкротства. Прибылью банка будет считаться вся сумма выданных кредитов фирмам «однодневкам». То есть перед нами встает задача максимизации суммы выдачи кредитов при условии постоянных процентных выплат по счетам в течение n-1 периодов, содержания резервов в ЦБ (обязательных) и страховых взносов за каждый период существования банка.

Таблица 1. Максимизация прибыли банка при предполагаемом росте объема депозитов с мошенничества

Пусть: S - сумма всех вкладов, I - страховые взносы, R - обязательные резервы D - выплаты процентов по вкладам физ.лиц reserveRate- ставка по обязательному резервированию insureRate - ставка по страхованию вкладов baseRate - базовая доходность рублевых депозитов growth - средний прирост объема вкладов за предыдущие пять лет last - последний год перед текущим	Где: ; ; ; ;
Тогда:

1.3 Статистический обзор страховых вкладов и выплат в России

Перед тем как собрать данные для эмпирической модели, стоит обратить внимание на общую статистику количества банков, банкротств банков и сумму вложений физических лиц с 1990 по 2003 год, когда была принята реформа по обязательному страхованию депозитов. После собрать данные по тем же показателям, но в период существования системы страхования депозитов с 2003 года, добавив в список сумму выплат агентством страхования вкладов.

Конечно, сравнение приведенных выше двух периодов не будет давать конкретного результата в силу разных экономических положений. Но, тем не менее, с помощью сравнения этих периодов можно будет увидеть, насколько сильно изменилось поведение вкладчиков и число банкротств банков с началом ведения деятельности агентством страхования вкладов.

Исходя из данных статистики, можно будет сделать некоторые выводы о том, как сильно программа повлияла на инвестиционное поведение людей и на стратегию банков. То есть резкое увеличение объема вкладов среди всех банков, возможно, будет свидетельствовать о влиянии программы страхования. Хотя необходимо будет также посмотреть на структуру депозитов. Если большую долю всего прироста суммы вкладов будут составлять депозиты, превышающие максимальный размер покрытия страховки, то о каком-либо влиянии будет сложно говорить. Так как причиной тому могут быть увеличившиеся доходы граждан, приобретенная уверенность граждан в стабильности банковской системе или получение знаний о возможностях смягчить инфляционное дисконтирование сбережений с помощью вкладов с капитализацией процентов.

В случае если основную часть приращенной суммы депозитов будут составлять вклады, полностью покрываемые или почти покрываемые страховыми выплатами, также категоричного вывода о влиянии страхования депозитов на поведение вкладчиков нельзя будет сделать. Потому как кроме рассмотрения самой структуры изменения вкладов среди банков в целом, нужно будет посмотреть на среднее значение средневзвешенной процентной ставки по депозитам от года до 3-х лет в конкретный период. Для того чтобы выявить тенденцию изменения поведения вкладчиков в зависимости от процентной ставки в банке, мы будем рассматривать движение ставок не каждого банка, но рынка в целом. Так будут использованы средневзвешенные ставки по депозитам за каждый месяц каждого года, начиная с 1998 (самая первая дата из доступной статистики порталов АСВ и ЦБ РФ) по вкладам с временной структурой «свыше одного года». На основании собранных данных будет рассчитываться среднее значение ставки на рынке вкладов за год. Причиной выбора исследования вкладов «от года до 3-х лет» является большая доля депозитов (не менее 50%) такого типа среди всего числа вложений физ.лиц на протяжении с 2005 года по данным АСВ. Если возникнет ситуация, когда основное увеличение приходилось на время, когда наблюдалось падение среднего уровня ставок по вкладам, значит, можно будет говорить об отсутствии проблемы морального риска среди вкладчиков. И, исходя из предполагаемого вывода об отсутствии морального риска, можно будет заключить, что измененное поведение депозиторов из-за страхования вкладов не приводит к смещению инвестиционной стратегии банков в пользу рискованной. То есть та связь та связь между моральным риском среди вкладчиков и неблагоприятным отбором среди банков, которая приводит к банкротству или ликвидации (отзову лицензии) банков, не будет иметь места.

В ином случае, когда основной прирост придется вклады, полностью или частично покрываемые страховкой, во время роста уровня процентных ставок по вкладам, нельзя будет точно сказать о каком-нибудь воздействии программы АСВ на население и на банки впоследствии. Потому как под влиянием страхования депозитов на инвестиционное поведение людей понимается приобретение людьми уверенности в сохранности их вложений независимо от положения банка. Когда знание о почти или полном восполнении суммы вклада за счет страховки будет стимулировать вкладчиков сосредотачиваться только на банках с более высокими процентами по вкладам. А в случае наблюдения роста среднерыночного уровня ставок, сделать вывод, что благодаря влиянию системы страхования вкладов люди стали более неосмотрительны в выборе банка из-за ориентации только на значение получаемых процентов по вложениям, будет невозможно. Возможно лишь будет сказать, что люди стали акцентировать внимание на максимальном пороге страхования и им повезло с капитализацией процентов благодаря росту рынка банковского сектора.

Как говорилось ранее, для определения существования влияния ССВ на вкладчиков необходимо обратиться к данным:

· по количеству банков

· по количеству банкротств или количеству страховых случаев

· по объему страховых выплат

· по приросту вкладов населения

· по структуре приращения объема депозитов

· по динамике среднего уровня средневзвешенных процентных ставок по рублевым вкладам, временная структура которых свыше одного года



Рисунок 1. Количество страховых случаев и объём страховых выплат АСВ

Как может быть видно из рисунка 1, на протяжении всего существования ССВ, не было строгого повышательного/понижательного тренда. И если бы наблюдалась картина постоянного роста, то можно было бы сделать вывод о постепенном разрушении банковского сектора. Контр примером такого предположения может быть такая ситуация: при условии роста рынка банковского кредитования каждый год могли появляться новые банки и со временем попадать в ситуацию банкротства из-за неграмотной политики, после чего АСВ начинало бы производить выплаты вкладчикам. И таким образом, объемы страховых выплат на протяжении всего периода росли бы. Но приняв, такую версию развития событий, мы бы наблюдали либо стабильные выплаты АСВ, либо постоянные колебания в зависимости от частоты и количества появлений новых банков. Поэтому выше озвученным контр примером можно пренебречь, и сказать, что в нашем случае, начиная с 2012 года, наблюдается резкое разрушение банковского сектора в силу увеличившихся объемов выплат агентством страхования вкладов и участившихся страховых случаев.

Важно обратить внимание именно на число страховых случаев, так как сделать выводы только по динамике страховых выплат будет невозможно. Потому как за год может произойти до 3-х ликвидаций крупных банков, и сумма выплат АСВ значительно увеличится, однако это не будет говорить об общей тенденции банкротств. Хотя если взять ситуацию, когда ликвидация 3-х крупных банков приведет к панике среди вкладчиков и начнутся «банковские набеги» на мелкие и средние банки, то случая, когда только 3 крупных банка попадают в ситуацию банкротства, не может быть. Но, тем не менее, выбор только объема страховых выплат для анализа динамики банкротств чреват неверным определением оценки влияния действия ССВ из-за различия в размерах банков. Поэтому необходимо вместе с объемом выплат рассматривать и число страховых случаев.

Так как до 2003 года не было ССВ, то можно попробовать сравнить два периода: с 2000 по 2004 и с 2005 по 2016 год, на предмет количества ликвидированных банков на 1000 банков. Период с 1991 по 2000 год будет включаться в статистику, но не будет использован для анализа, так как в приведенные года банковская система России только формировалась с сопровождением большого числа регистраций и ликвидаций банковских учреждений, а также сложной экономической ситуацией в стране. Поэтому, чтобы исключить явные «выбросы» был выбран период с 2000 года. В статистике будет также отображен 2004 год, но использоваться для анализа он не будет, так как в этот год не все банки были участниками страхования вкладов. (Рис.2)

банкротство банк страхование вклад



Рисунок 2. Число банков в ССВ на конец года

Исходя из данных Рис.3 нельзя точно сказать повлияло ли введение и изменение потолка страхования вкладов на количество банкротств. В начале работы ССВ за 3 года произошел резкий скачок в числе банкротств на 1000 банков, после увеличения потолка на 90% в 2006 году началось постепенное снижение до 2007 года, когда порог страхования увеличили еще на 210 тысяч рублей.

Так с 2007 года относительное число банкротств еще больше снизилось с 46 до 32 банков на 1000 банковских учреждений. А после 2008 года, где в октябре максимальная страховая сумма была повышена до 700 тысяч рублей, опять наблюдался рост как вначале действия программы АСВ.

Однако рост длился всего один год, после чего в течение 3-х лет число банкротств снижалось в среднем на 14% в год.

То есть можно говорить о некой волнообразной динамике, в период которой наблюдалось разная динамика числа банкротств при изменениях порога страхования вкладов.

И единственным отличием периода с ССВ от периода до введения программы (с 2000 года) является более нестабильная ситуация на рынке банковских услуг. Так что говорить об определенном влиянии изменений порога страхования депозитов физических лиц на количество ликвидаций банков не получается возможным, основываясь только на данных числа банкротств на 1000 банков.

Рисунок 3. Процент ликвидированных банков

Теперь обратимся к статистике средневзвешенных ставок по депозитам от года до 3-х лет и динамике суммарного объема вкладов населения. На каждой из диаграмм (Рис.4 и Рис.5) нужно будет рассматривать несколько периодов в зависимости от внедрения нововведения по изменению порога страхования сумм депозитов. Так в качестве первых выбранных периодов будут выступать 2005, 2006 и 2007 года. После увеличения максимальной страхуемой суммы с 100 000 до 190 000 рублей в середине третьего квартала 2006 года сумма вкладов физических лиц увеличилась на 35%, а средневзвешенная ставка на рынке - на 25%.



Рисунок 4. Средние средневзвешенные по месяцам ставки

Важно отметить, что хоть рост в объеме вкладов и наблюдался, в целом же он был ниже роста в 2005 и 2006 годах. То есть мы можем наблюдать снижение интереса граждан открывать вклады после увеличения порога ССВ и увеличение средневзвешенной ставки на рынке. Основываясь на таких данных предположение о возникновении морального риска среди вкладчиков из-за нововведений АСВ не подтверждается.

Перейдем к следующим периодам: 2006, 2007 и 2008, так как в конце первого квартала была опять проведена реформа по объему страхования вложений населения. В начале 2007 года реформа представляла собой поднятие уровня возмещения со 190 000 до 400 000 рублей. Так в следующем году (2008) суммарные вклады населения имели прирост в размере 14%, но в два раза меньше предыдущего года, продолжая понижательную тенденцию. В то же время ставка на рынке депозитов наоборот выросла на 20%, немного снизив темп роста в сравнении с предыдущим периодом. То есть в данных периодах наблюдается схожая ситуация времен второй реформы страхования вложений (2006), и говорить о проявлении морального риска также не приходится.



Рисунок 5. Приросты вкладов населения (млрд руб., %)

Периоды изменения программы страхования вкладов 2008 и 2014 годов можно рассматривать вместе. В обоих случаях наблюдалась схожая тенденция в приросте объемов вложений населения в банки и в приросте уровня средневзвешенной ставки. После внедрения изменений относительно максимальной страхуемой суммы в 2008 и 2014 годах, объем депозитов в следующие года (2009 и 2015 соответственно) увеличился на ~25%. Уровень средневзвешенной ставки в 2009 и 2015 поднялся на 50% и 25%. Даже при предположении о первичном влиянии увеличения уровня ставки по депозитам на стимулы населения открывать вклады в банках, нельзя упускать из вида тот факт, что именно в эти года в стране наблюдался экономический кризис. То есть на желание потенциальных вкладчиков переводить деньги на банковский счет (без учета зарплатного счета) с капитализацией процентов мог воздействовать и фактор неуверенности в будущих доходах. То есть люди, не зная дальнейших событий относительно их рабочего места, но зная достаточно оснований полагать, что экономика страны переживает кризис, стараются снизить риск отсутствия денежных средств в будущем, сохраняя их в настоящем. С другой стороны, они с такой же логикой могли растрачивать все деньги в текущий момент, руководствуясь мнением об известной возможности приобрести что-либо «сейчас» и неизвестной возможности приобрести что-либо «потом». Похожая ситуация была в конце 2014 года, когда люди, замечая резкие скачки уровня рублевого курса, стремились купить что было возможно, исходя из видения дорожающих товаров в будущем. Поэтому в данных двух периодах (2008 и 2014) утверждать наличие влияния страхования вкладов на инвестиционное поведение людей не приходится вследствие существования влияния других экономических факторов (курс доллара к рублю, цен на недвижимость, ключевой ставки)



Глава 2. Формирование гипотез исследования и построение эмпирической модели оценки влияния страховых вкладов на банкротство банков

2.1 Гипотезы исследования

1. Отрицательное влияние объема депозитов на вероятность банкротства (Пересецкий и др., 2003)

Первая гипотеза подразумевает наличие слабой связи между ростом объемов открываемых вкладов в банке и его последующим банкротством. То есть предполагается, что наличие депозитов наоборот снижает вероятность становления банкротом, и чем выше будет сумма общего количества вкладов, тем меньше будет эта вероятность. Такую зависимость можно объяснить возможностью банка делать некоторую отсрочку платежей по обязательствам, пока происходит согласование суммы выплат между вкладчиком и банком. Поэтому по мере стабилизации внутренней экономики банка возможный отток клиентов с депозитами ослабевает, уменьшая вероятность банковского набега. Аналогичное предположение было в работе (Пересецкий и др., 2003), где, кроме выше озвученной причины отрицательного влияния прироста объема депозитов на риск банкротства, говорилось также и о наличии положительного влияния в случае, когда речь идет о крупном банке. Так авторы работы отмечали, что задержки выплат клиентам в банках с крупными объемами депозитов могут вызывать «общественный резонанс», что впоследствии может привести к банковскому набегу. Однако в работе выше представленных авторов полученные результаты свидетельствовали о наличии отрицательного коэффициента вкладов физических лиц.

2. Положительное влияние объема кредитов реальному сектору на банкротство банка (Lambert et. al, 2015)

Вторая гипотеза строится на основе связи между инвестиционной стратегией банка и возможными рисками при ее проведении, в частности - риском банкротства. Само предположение было замечено в статье (Lambert et. al, 2015), где определяли изменение в рискованности политики банка объемами проводимых сделок по кредитованию реального сектора. То есть рискованность стратегии банка измерялась меняющимся уровнем инвестиций в реальный сектор, и чем больше инвестиций производилось в данный сектор, тем более рискованным считался банк. Поэтому, отмечая связь между рискованностью стратегий и вероятностью неплатежеспособности, был выбран показатель сумм кредитов РС. Таким образом, предполагается, что при росте объемов данного вида кредитования будет расти и процент шанса наступления ситуации банкротства банковского учреждения.

3. Увеличение влияния кредитов РС на шансы банка стать неплатежеспособным в послереформенные периоды (до следующей реформы)

Третья гипотеза является сочетанием второй гипотезы и предположения, выдвинутого в статье (Lambert et. al, 2015). Кроме того, что кредитование РС отрицательно влияет на выживаемость банка, вводится предположение об изменении степени влияния после вступления в силу нововведений относительно страхования вкладов. Но помимо предположения об изменении характера воздействия, выдвигается гипотеза об увеличении влияния кредитов РС. Основываясь на данной гипотезе, поведение банка в послереформенные периоды должно будет сместиться в сторону высоких рисков, и индикатором данного смещения будет выступать прирост сделок выдачи займов РС. И важно отметить, что под послереформенными периодами будут считаться временные промежутки до следующего закона о поднятии или снижении потолка страхования депозитов. В противном случае к факторам, влияющим на поведение банка на рынке, добавится еще одна реформа, что исказит оценку рискованности банка.

4. Отрицательное влияние переменной zscore на вероятность дефолта банка

Основываясь на положении, что более высокое значение z-score говорит о более стабильном банке и принимающим меньше рисков (Laeven, Levine, 2009), (Lambert et. al, 2015), (Kohler, 2012), рассмотрение его в регрессии является обязательным условием. Мы предполагаем, что z-score характеризует деятельность банка, что дает возможность оценить рискованность поведения банковского учреждения. При таком подходе, четвертая гипотеза состоит в определении отрицательного коэффициента перед переменной zscore в регрессионной модели. То есть нами вводится предположение, что с ростом выше указанного регрессора вероятность дефолта банка будет снижаться.

2.2 Формирование модели исследования

Основным источником данных по балансовой и финансовой отчетностям было информационное агентство «Мобиле». Данные для обработки были доступны с 2004 по 2015 года по каждому кварталу. В выборку входили банки, активно функционирующие и ликвидированные, но продолжающие деятельность (выплаты своим кредиторам). К сожалению, в некоторых показателях присутствовали пропущенные значения, что могло отразиться на результатах исследования.

В качестве инструмента проведения исследования выступала программа обработки данных R. Для оценки логит моделей использовался стандартный пакет “lmtest” с вызовом функции “glm”. Для построения корреляционных матриц была использована функция “cor” со значением аргумента “use” равным “complete” Для игнорирования пропущенных значений, аргумент “use” должен быть равным complete для наиболее точного расчета корреляций, относящаяся к пакету функций “stats”. Функция “qplot” из пакета “ggplot2” была необходима для построения точечного графика с линией тренда, включая доверительные интервалы (коридор движения прямой). Для расчета R² каждой модели использовалась функция “lrm”, находящаяся в пакете “rms”. Прогнозные значения скрытой переменной были получены вследствие вызова функции “predict” пакета “stats”, и потом преобразованы в интуитивно понятную прогнозную вероятность с помощью логистической функции распределения “plogis” пакета “stats” в каждой точке.

Логит модели данного исследования основываются на работах Anginer, Lambert и Пересецкого и других. Для построения логит модели использовались данные по балансовым счетам, финансовым отчетностям и количеству банкротств банков каждого квартала, начиная с 2004 года. Взяты данные были с портала ЦБ РФ. Основная идея построения регрессии взята из работы (Lambert et. al, 2015). Авторы озвученной работы хотели сравнить эффект увеличения страховки вкладов на банки, являющиеся и не являющихся участниками ССВ. Сравнительной характеристикой являлся коэффициент при регрессоре «кредиты реальному сектору». Получив результаты тестирования, Ламберт и другие сравнивали абсолютные значения коэффициентов при указанной выше переменной. Несмотря на заимствование идеи сравнения коэффициентов, в данной работе будет несколько другая операция. В отличие от статьи, в представленной ниже модели будут сравниваться коэффициенты регрессоров разных периодов, а не групп банков. Таким образом, после нескольких операций сравнения возможно будет говорить о наличии определенного влияния изменения программы СВ в случае наблюдения повторяющейся тенденции после введения каждой из четырех реформ.

В качестве зависимой переменной будем рассматривать бинарную величину “failure” как и в работе (Lambert et. Al, 2015), значение которой будет равно 1 в случае неплатежеспособного банка, и 0 - в противоположном случае. Фильтрации по определению банка неплатежеспособным как в работе (Пересецкого и др., 2003) производиться не будет в силу того, что в данном исследовании рассматривается вопрос влияния изменения порога страхования вкладов на факт отзыва лицензии центральным банком или на факт самоликвидации, независимо от проводимой деятельности банком. В качестве объясняющих переменных были выбраны показатели, которые использовались в работе (Пересецкого и др., 2003), Anginer и Lambert. Из работы Пересецкого и др., были взяты регрессоры с высоким уровнем значимости из всего набора порядка 30. Так же в данной работе использована идея нормировать не вычисляемые значения переменных по валюте баланса. Из Anginer и Lambert были взяты неописанные в предыдущей работе регрессоры. Так общий список объясняющих переменных можно видеть в таблице 2.

Логит модель будет строиться на ежеквартальных данных, начиная с 2004 (или 2006 если 2004 не будет доступен). Также в качестве регрессора добавится новая переменная значений Z-Score, рассчитываемая по формуле (см. Глава 1, стр.7) (Lambert, 2015). Причиной включения такой переменной в список регрессоров является положение, что более высокое значение z-score ассоциируется с более стабильным банком (Lambert et al, 2015), (Laeven, Levine, 2009),(Kohler, 2012). То есть использование такого регрессора в модели обуславливается предположительной связью между значением z-score, характеризующим рискованность банка, и вероятностью банкротства. И предполагается, что коэффициент перед такой объясняющей переменной будет отрицательным, что означает при увеличении z-score вероятность дефолта будет снижаться.



Таблица 2. Объясняющие переменные

Название переменной	Переменная в регрессии	Описание
Z-Score	zscore
Валюта баланса	balance
Государственные ценные бумаги	gBonds
Капитал	equity
Кредиты реальному сектору	reLoans
Кредиты физ.лицам	indLoans
Кредиты фин. организациям	finLoans
Ликвидные активы	liqAssets
Негосударственные ценные бумаги	ngBonds
Резервы под возможные потери	reserves
Сумма депозитов физ.лиц	deposits

Изначально планировалось использовать все вышеперечисленные переменные в регрессиях, но первое, что стало причиной отсечения части выборки регрессоров, была корреляционная таблица (корреляционная таблица по каждому из периодов в приложении 1). Если в таблице наблюдалась корреляция между регрессорами не менее 0.7, то один из регрессоров исключался, чтобы не допустить мультиколлинеарность в модели.

С помощью проверки каждого из регрессоров общей модели (приложение 3) на значимость и попыток тестирования регрессии с разным набором объясняющих переменных, выявлялись лишние и важные регрессоры. Отсеивание незначимых переменных происходило с помощью оценки p-value каждого регрессора на 1, 5, 10% уровне значимости, и также “p-value” (Pr(>chi2)) общей модели. По результатам тестирования общих моделей каждого периода, оказалось, что только две из четырнадцати регрессий были значимы на 5% уровне значимости. В связи с этим производилось исключение регрессоров с наивысшим значением p-value для улучшения объяснительной силы и увеличения значимости моделей. Наивысшим приоритетом обладала задача достижения наименьшего “p-value” моделей, потому что значение R² не имело бы особого смысла в случае незначимости регрессии в целом (высокое значение Pr(>chi2)). Так, после множества тестов, была сформирована окончательная модель с восемью регрессорами вместо одиннадцати изначально выбранных на основе работ (Пересецкий и др.,2003), (Laevin and Levine, 2009), (Lambert и др., 2015) и (Anginer, 2009). И хотя R² в среднем заметно снизился по сравнению с общими моделями, уровень “p-value” моделей уже не пересекал . То есть был достигнут результат значимости моделей в целом. И этот достижение позволяло уже проводить дальнейшее исследование влияний регрессоров.

Логит модель:

Для упрощения понимания значений коэффициентов в регрессии необходимо было сделать несколько преобразований. Изначально уравнение логит модели формировалось с зависимой скрытой переменной y_i*:

(1)

Потом для большего понимания мы находили вероятность наступления события, где скрытая переменная равна 1 или 0:



Так как значение нашей функции распределения - это интеграл функции плотности логистической случайной величины, мы нашли значение вероятности:

Возвращаясь к вероятности для логит модели, мы подставляли рассчитанное значение функции распределения и получили следующее уравнение:

После чего нам необходимо было провести еще одно преобразование, чтобы наше уравнение модели было более удобным для чтения и более похожим на стандартный вид записи регрессий. Для этого мы сначала вывели уравнение отношения шансов, поделив обе части на вероятность . А потом логарифмировали полученное новое уравнение:



, (6)

Таким образом, получившееся уравнение мы использовали для составления модели с учетом наших объясняющих и зависимой переменных:

В зависимости от периодов, когда произошло изменение страхуемой суммы, будет выбираться равное число кварталов до и после реформы. Число кварталов будет выбираться исходя из максимально доступного количества периодов до и после произошедшей реформы, не пересекаясь с другими кварталами, во время которых был поднят/опущен уровень потолка страхования вкладов. Для каждого из кварталов будет построена логит модель. Полученные коэффициенты при переменной, отвечающей за кредиты реальному сектору, как наиболее рисковым кредитам (Lambert, 2015) будут записываться в таблицу. Таким образом, мы получим ряд значений n коэффициентов до реформы и n коэффициентов после. После вышеописанных операций можно будет построить график изменения абсолютных значений коэффициентов, на котором, возможно, будет видна динамика влияния кредитов реальному сектору, отражающая рискованность политики, на устойчивость банка. То есть, если влияние кредитов реальному сектору на риск банкротства банка будет увеличиваться, можно будет предполагать, что изменение потолка страхования вкладов повлияло на вектор политики банка.

Таких действий с тестированием логит моделей на периодах до и после реформ будет четыре, основываясь на годах, когда менялась политика АСВ относительно выплат страховых сумм вкладчикам:

1. Изменение произошло в: середина третьего квартала 2006 года (09.08.06)

2. Новый потолок: 190 000 рублей

3. До - первый и второй кварталы 2006 года

4. После - четвертый квартал 2006 года и первый квартал 2007 года

5. Изменение произошло в: конец первого квартала 2007 года (26.03.07)

6. Новый потолок: 400 000 рублей

7. До - четвертый квартал 2006 года и первый квартал 2007 года

8. После - второй и третий кварталы 2007 года

9. Изменение произошло в: начало четвертого квартала 2008 года (01.10.08)

10. Новый потолок: 700 000 рублей

11. До - второй и третий кварталы 2008 года

12. После - первый и второй кварталы 2009 года

13. Изменение произошло в: конец четвертого квартала 2014 года (19.12.14)

14. Новый потолок: 1 400 000 рублей

15. До - третий и четвертый кварталы 2014 года

16. После - первый и второй кварталы 2015 года



Глава 3. Исследование влияния страховых вкладов на вероятность банкротства банков в России

3.1 Анализ и интерпретация полученных результатов: прогнозная вероятность

По полученным результатам корреляций во всех моделях можно сказать, что в составленной модели для каждого периода мультиколлинеарности не наблюдается.

Также, чтобы посмотреть на спрогнозированные вероятности дефолта банка, была выбрана модель по следующим параметрам: объяснительная сила модели, значимость коэффициентов и возраст данных. Выбиралась модель, у которой r-squared был максимальным, максимальное количество значимых коэффициентов и данные были самыми новыми. Так была выбрана модель первого квартала 2015 года. На основе данной модели были построены прогнозные вероятности для каждого из банков. Интересным результатом явилось, что для большинства ликвидированных банков вероятность банкротства находилась в промежутке от 5 до 54%, в то время как вероятность не становления банкротом колебалась в пределах 10%, изредка достигая более высоких значений. То есть составление прогноза на основе данной модели будет недостаточно, необходимо добавление еще объясняющих переменных для определения неучтенных влияющих факторов, так как на данный момент полученные вероятности не отражают конкретную ситуацию отношения шансов становления банкротом к выживанию.

Тем не менее, результаты, отраженные на рисунке 6, имеют важное значение. Они совпадают с результатами в статье Ламберт, и показывают уже не абстрактную интерпретацию коэффициентов при регрессоре, а ясную для понимания картину. На приведенной ниже диаграмме показано, как с ростом объемов кредитования РС растет вероятность банкротства банка. Отмечая по оси ординат вероятность дефолта, а по оси абсцисс нормированную величину кредитов реальному сектору по валюте баланса, мы наблюдаем точечный прогноз для каждого банка в зависимости от объема кредитов РС. С помощью полученных результатов, нами был построен линейный тренд для выявления связи между числом кредитов РС и шансами становления банка неплатежеспособным. Так же был добавлен коридор линии тренда, верхней и нижней границей которого являлись границы доверительного интервала.