Регулирование кредитных организаций в соответствии с рекомендациями Базельского комитета по банковскому надзору

Таблица 6. Результаты построения регрессии с фиксированными эффектами.

В данном случае опять же нужно оценить качество построенной модели с помощью стандартных показателей. Здесь R²_within выше, чем в предыдущем случае, что говорит о лучшем качестве подгонки модели. Значение F-статистики говорит о значимости модели в целом, однако, один из показателей, а именно темп роста активов, оказывается незначим. Данный факт вполне объясним - рост чистых активов (без учета их качества) может повлиять на рентабельность активов как в положительную, так и в отрицательную сторону. Коэффициенты при регрессорах имеют знаки, аналогичные знакам коэффициентов первой регрессии, что подтверждает корректность гипотез, лежащих в основе тестируемой модели.

Между регрессорами и индивидуальными эффектами корреляция отсутствует, но в модели с фиксированными эффектами она допустима. Гипотеза о равенстве всех индивидуальных эффектов нулю (F test that all u_i=0) также не подтверждается.

Однако, данную модель всегда следует сравнивать с моделью со случайными эффектами, которая также учитывает индивидуальную гетерогенность, но не в уравнении, а в ковариационной матрице.

Таблица 7. Результаты построения регрессии со случайными эффектами.

В данном случае оценка значимости по величине R² не производится, вместо нее используется статистика Вальда. Высокое значение
(Wald chi2(4) = 85,63) говорит о значимости модели. При этом, модель подразумевает отсутствие корреляции между факторами и индивидуальными эффектами. Коэффициенты при переменных сохранили свои знаки, более того, их значения сопоставимы со значениями коэффициентов, полученных по результатам расчета регрессии с фиксированными эффектами. Более того, показатель темпа роста активов вновь не является значимым.

Для того, чтобы выбрать модель, необходимо проверить гипотезу о некоррелированности переменных с индивидуальными эффектами, для чего чаще всего используется тест Хаусмана. В данном случае значение ч²=38, p-уровень равен 0,0000 - такие результаты говорят о предпочтительности модели с фиксированными эффектами. Это выглядит закономерным в связи с тем, что набор кредитных организаций не менялся от периода к периоду, поэтому индивидуальные эффекты носят систематических характер.

Интерпретация результатов регрессии позволяет сказать, что рентабельность активов банка можно более чем на треть описать, используя лишь отдельные его показатели, такие как норматив достаточности капитала Н1.0, его изменение по сравнению с предыдущим периодом, а также риск-аппетит банка. При этом рост активов напрямую не влияет на рентабельность его активов.

Отрицательный коэффициент при показателе Н1.0 говорит о том, что с ростом регулятивных требований рентабельность активов снижается. Если к этому добавить, что в условиях введения таких требований банки не имеют возможности увеличивать объем активов, а качество активов незначительно, но падает (данный факт был отражен в Главе 2), под вопрос ставится не только факт получения банками положительного финансового результата в будущем, но и проблема поддержания достаточности капитала (при условии сохранения неизменным объема активов).

Тем не менее, большая часть банков из списка системно значимых входят в банковские группы, являются дочерними кредитными организациями иностранных банков, а также могут получать поддержку извне в виде кредитной линии или субординированных кредитов.

Однако, основном вопрос заключается даже не в выполнении нормативных требований и не в получении прибыли, а в устойчивом развитии банковского сектора.

С одной стороны, с целью повышения финансовой устойчивости на крупные кредитные организации обращено повышенное внимание, требования к ним повышаются. С другой, ужесточение требований в кризисный период может лишь ухудшить ситуацию - когда одновременно банки испытывают недостаток ресурсов и вынуждены наращивать капитал для того, чтобы соответствовать нормативам. Тенденция к повышению требований сохранится.

Когда вводятся подобные требования, регулятор предполагает, что у банков будет возможность соответствовать им. Для того, чтобы российские кредитные организации соответствовали требованиям, которые будут введены к 2018 году, их финансовый результат должен покрывать издержки на соответствие новым требованиям.

Как известно, финансовый представляет собой разницу доходов и расходов. При том, что качество портфелей активов кредитных организаций незначительно ухудшилось, доход, который он приносит, лежит в рамках определенного интервала. Нижняя граница определяется в соответствии со стоимостью заимствования ресурсов для банка (то есть ключевой ставкой Банка России) и уровнем риска актива. Для потребительского кредитования существует ограничение по максимальной ставке процента Федеральный закон от 21.12.2013 N 353-ФЗ (ред. от 21.07.2014) "О потребительском кредите (займе)", да и при значительном повышении стоимости кредита спрос на заемные средства также упадет. Таким образом, банки не могут значительно изменять доходность своих активных операций.

С другой стороны, они могут снижать издержки. Это именно та мера, которая успешно применяется российскими банками в настоящий момент. Так, по оценкам Банка России, снижение операционных расходов банков в 2015 году составило более 11% «Обзор финансовой стабильности» (Интернет-версия) за II-III кварталы 2015 года, cbr.ru. Реструктуризация расходов поможет повысить эффективность деятельности банков, однако напрямую не приведет к экономическому росту. Ситуация, когда банки сокращают объемы кредитования имеет тенденцию замедлять экономический рост и, судя по всему, сохранится в ближайшее время.

Заключение

По результатам проведенного исследования была собрана и проанализирована актуальная информация касательно введения отдельных элементов Базеля III в России, состояния банковского сектора, а также их взаимосвязи. В рамках работы было проведено обобщение полученной информации, на основе которой выдвинута гипотеза о зависимости доходности банковского бизнеса от регулятивных требований, в том числе относительно достаточности капитала банка. При этом была отмечена роль финансового результата как основного источника пополнения капитала для кредитной организации, а также учтено состояние банковского сектора в настоящий момент.

Для оценки гипотезы были собраны панельные данные, содержащие такие показатели как рентабельность активов банка, достаточность капитала, темп роста активов банка и его риск-аппетит. На основании анализа характера данных были использованы модели регрессий, учитывающие индивидуальные эффекты. По результатам построения регрессий наиболее точно интерпретирующей данные оказалась модель с фиксированными эффектами. Характер модели, а также полученные коэффициенты позволяют сделать следующие выводы:

1. Рентабельность активов кредитной организации зависит от размера минимальных требований Банка России к ее капиталу, а также ее риск-аппетита.

2. Чем выше значение достаточности капитала, тем меньше рентабельность ее активов. Однако, при увеличении достаточности капитала наблюдается эффект незначительного повышения и рентабельности активов, что может быть в том числе связано со стремлением российских банков снизить издержки. Поскольку банки неохотно снижают размер активов, для поддержания достаточности капитала они стремятся снизить расходы на проведение активных операций, или улучшить кредитный портфель. В то же время, именно улучшение качества активов представляется затруднительным в условиях экономической рецессии.

Результаты проведенного исследования могут быть использованы для оценки влияния вводимых Банком России нормативов на доходность банковского бизнеса (то есть на финансовый результат), что в свою очередь поможет оценить возможность банка соответствовать требованиям в будущем. Таким образом, можно говорить о применении модели для оценки финансовой стабильности отдельно взятых кредитных организаций и банковского сектора в целом.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 21.12.2013 N 353-ФЗ (ред. от 21.07.2014) «О потребительском кредите (займе)».

2. Положение Банка России от 28.12.2012 № 395-П «О методике определения величины собственных средств (капитала) кредитных организаций («Базель III»)».

3. Инструкция Банка России от 03.12.2012 № 139-И «Об обязательных нормативах банков».

4. Указание Банка России от 07.04.2016 № 3990-У «О внесении изменений в Инструкцию Банка России от 3 декабря 2012 года N 139-И «Об обязательных нормативах банков».

5. Указание Банка России от 30.11.2015 N 3855-У «О внесении изменений в Инструкцию Банка России от 3 декабря 2012 года N 139-И «Об обязательных нормативах банков».

6. Указание Банка России от 22.07.2015 № 3737-У «О методике определения системно значимых кредитных организаций».

7. Указание Банка России от 12.11.2009 № 2332-У «О перечне, формах и порядке составления и представления форм отчетности кредитных организаций в Центральный банк Российской Федерации».

8. Письмо Банка России от 29.07.2011 № 96-Т «О Методических рекомендациях по организации кредитными организациями внутренних процедур оценки достаточности капитала»

9. Пресс-релиз Банка России от 24.02.2016 «О величине антициклической надбавки к нормативам достаточности капитала банков»

10. Пресс-релиз Банка России от 20.10.2015 «Об утверждении перечня системно значимых кредитных организаций», cbr.ru

11. Пресс-релиз Банка России от 15.07.2015 «О мерах по реализации Базеля III и о регулировании деятельности системно значимых банков», cbr.ru

12. Битюцкий В., Пеникас Г. (2015) Внедрение внутренних процедур оценки достаточности капитала в российских банках//Банковское обозрение № 2(4)/II полугодие 2015.

13. Буздалин А. (2007) Достаточность капитала как основа для прогнозирования стратегических рисков банковского сектора//УДК 330.4, publications.hse.ru

14. Пресс-релиз FitchRatings от 18.04.2016 «Fitch подтвердило рейтинги России на уровне «BBB-», прогноз «Негативный», www.fitchratings.com.

15. «Обзор банковского сектора Российской Федерации» (выпуски за 2014- 2016 годы), cbr.ru.

16. «Сводная статистическая информация по крупнейшим банкам», (выпуски за 2013-2016 годы), cbr.ru

17. «Обзор финансовой стабильности» (Интернет-версия) за II-III кварталы 2015 года, cbr.ru.

18. Отчетность кредитных организаций по форме 0409102 «Отчет о финансовых результатах кредитной организации», публикуемая на сайте Банка России cbr.ru.

19. Отчетность кредитных организаций по форме 0409123 «Расчёт собственных средств (капитала) («Базель III»)», публикуемая на сайте Банка России cbr.ru.

20. «Basel II: International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards: a Revised Framework», June, 2004.

21. BCBS (2011a): Basel III: A Global Regulatory Framework for More Resilient Banks and Banking Systems (Revision June 2011), Basel Committee on Banking Supervision, June 2011.

22. BCBS (2011b): Global Systemically Important Banks: Assessment Methodology and the Additional Loss Absorbency Requirement, Basel Committee on Banking Supervision, November 2011.

23. BCBS (2012): A Framework for Dealing with Domestic Systemically Important Banks, Basel Committee on Banking Supervision, October 2012.

24. International Monetary Fund (2013). Key aspects of macroprudential policy.

25. Drehmann, M., Borio, C., and Tsatsaronis, K. (2011). Anchoring countercyclical capital buffers: The role of credit aggregates. International Journal of Central Banking 7(4).

26. Laeven, L. and Valencia, F. (2008). Systemic banking crises: A new database. IMF Working Papers No. WP/08/224.

27. Laeven, L. and Valencia, F. (2012). Systemic banking crises database: An update. IMF Working Papers No. 12/163.

28. Seidler, J. and Gersl, A. (2011). Credit growth and capital buffers: Empirical evidence from Central and Eastern European countries. Czech National Bank, Research and Policy Note No. 2/2011.

29. Skorepa M., Seidler J. (2013). An additional capital requirement based on the domestic systemic importance of a bank. International Journal of Economic Sciences Vol. II (No.3) 2013.

30. Schudel, W. (2013). Shifting horizons: Assessing macro trends before, during, and following systemic banking crises. Mimeo.

Размещено на Allbest.ru