Детерминанты буфера ликвидности

Взаимосвязь доли просроченных кредитов и буфера ликвидности.

Для начала начнем с фактора, который, кажется, напрямую должен влиять на размеры запасов ликвидности. В данном случае рассмотрим просроченные задолженности по кредитам. Просроченные кредиты - это кредиты, по которым клиенты банка не выполняют свои договорные обязательства, ни по основной сумме долга, ни по начисленным процентам. В общем, неработающие кредиты оказывают негативное влияние на банки, ведь рост неработающих кредитов может привести к финансовой неустойчивости кредитной организации. Именно предоставление кредитов приносит основную прибыль банкам. Однако, высокодоходные кредиты связаны с высоким риском и, в конечном счете, могут стать основным источником проблемных кредитов (просроченной задолженности).

Неработающие кредиты являются основным источником риска ликвидности, так как банки не могут обеспечивать свою деятельность постоянным притоком ликвидных активов. Риск ликвидности в данном случае является прямым результатом кредитного риска, который заключается в неспособности заемщиков выполнить свои обязательства по погашению (Choon, Hooi et al, 2013). Данные выводы были также получены и другими авторами, например, (Pradhan, 2014).

Помимо вышесказанного, и другие исследователи выявили отрицательную зависимость между запасами ликвидности и размерами просроченной задолженности (Vodovб, 2011). Интересным кажется тот факт, что в некоторых работах была эмпирически выявлена положительная зависимость между уровнем ликвидности и неработающими кредитами (Choon, Hooi et al, 2013). Авторы объясняют данный вывод тем, что просроченные кредиты имеют отрицательное влияние на эффективность функционирования банковских организаций, что в свою очередь приводит к увеличению коэффициента ликвидности коммерческих банков. Авторы отмечают, что данный вывод согласуется с эмпирическими результатами и других авторов (Joseph, Edson et al, 2012).

Влияние показателей прибыльности на буфер ликвидности коммерческого банка.

Переходя к рассмотрению эффективности функционирования кредитных организаций, необходимо отметить, что, применительно к нашему исследованию, экономическая и финансовая теория предсказывает нам отрицательную зависимость размера запасов ликвидности и прибыльности банков. Как было сказано выше, в теоретической части работы, на данный момент идет переход к новым регулятивным требованиям к ликвидности коммерческих банков, для того, чтобы стабилизировать устойчивой финансовой системы. Однако, именно здесь возникает одна из основных дилемм - дилемма поддержания ликвидности или увеличения прибыльности. Финансовый менеджер в кредитной организации должен обеспечить, с одной стороны, наличие у компании достаточных резервов наличности для сохранения устойчивости при возникновении чрезвычайных ситуаций, таких как, например, набег вкладчиков, а с другой стороны, менеджмент должен обеспечивать хорошую прибыльность организации. Именно поэтому банкам приходится балансировать между ликвидностью и доходностью, чтобы удовлетворить требования акционеров к выплатам, а также нормативные требования регулятивных органов. Выводы о негативном влиянии подтверждены исследованием (Bordeleau, Graham, 2010), в котором анализируются последствия увеличения ликвидных активов на банковской рентабельности. Данное исследование проводилось на выборке крупных банков Канады и Америки, и эмпирические оценки показывают, что между ликвидностью и рентабельностью существует нелинейная зависимость, в соответствии с которой рентабельность выше для банков, которые владеют необходимым запасом ликвидных активов. Однако, так как зависимость нелинейная, то существует точка, после которой накопление ликвидных активов снижает прибыльность банков. Следовательно, определенный объем ликвидности на балансе необходим, но менеджменту банка нужно следить, чтобы не произошло чрезмерное увеличение альтернативных издержек хранения низкодоходных ликвидных активов.

Как известно, существуют различные методы оценки прибыльности банка. Некоторые исследователи, такие как Р. Vodovб, традиционно использует своих работах (Vodovб, 2011, 2012, 2013) в качестве показателя рентабельности банков коэффициент рентабельности собственного капитала (ROE). Полученные автором результаты (Vodovб,2011) свидетельствуют о негативном влиянии рентабельности банка на ликвидность. Негативная корреляция была также выявлена на выборке банков Малайзии (Choon, Hooi et al, 2013). С другой стороны, помимо традиционного ROE, можно также встретить показатели ROA и IM (Aspachs, Nier, 2005), а так же ROA и NIM (Parameswar, Murthy et al, 2012). В последнем исследовании, эмпирическая оценка данных по 67 банкам из Gulf Cooperation Council nations (GCC), охватывающих до и после кризисный период (2000 - 2009 гг), выявила, что высокие показатели капитала, ликвидности и рентабельности в докризисном периоде приводят к созданию высокого буфера ликвидности в кризисное время.

Влияние "возможности поддержки кредитора последней инстанции" на буфер ликвидности.

Далее рассмотрим такой интересный фактор, как возможность поддержки кредитора последней инстанции (LOLR). Как утверждается в работе (Aspachs, Nier, 2005) количество ликвидности, которую удерживают банки, зависит от вероятности поддержки, которую они, как ожидается, смогут получить от LOLR в случае нехватки ликвидных активов. Проведя эмпирическое исследование на банках Великобритании, авторы выявили негативное влияние на запасы ликвидности возможности поддержки от LOLR. В частности, авторы отмечают, что их выводы согласуются с работой (Repullo,2003), в которой изучалась данная зависимость используя данные по центральному банку и репрезентативному банку.

Измерение параметра "возможности поддержки кредитора последней инстанции" разнятся. В некоторых работах можно встретить такую переменную, как Тип собственности банка (применительно к данной теме -банк с государственным участием или нет). С другой стороны, например, в работе (Bonner, Lelyveld, Zymek, 2015), можно встретить такую переменную как Концентрация. Данная переменная измерялась как доля трех крупнейших по размерам активов банков. Интуиция, предлагаемая авторами, в данном случае следующая: чем выше концентрация, тем выше значимость каждого банка, следовательно, выше вероятность того, что государство поддержит банк при наступлении кризисных ситуаций или же внутренних шоков, соответственно, стимул держать дополнительные запасы ликвидности у банков минимизируются. Проведя эмпирическую оценку, авторы подтверждают свои предположения - действительно, наблюдается негативная зависимость между концентрацией и размером буфера ликвидности.

Возможность поддержки от кредитора последней инстанции также можно измерить Капитализацией банка. Логика данного предположения состоит в том, что чем выше капитал банка, тем больше его значимость. Следовательно, здесь появляется хорошо известная гипотеза "too big to fail", согласно которой крупные банки рассчитывают на поддержку от кредитора последней инстанции, а, следовательно, имеют меньше стимулов удерживать запасы ликвидности, жертвуя доходностью. Далее перейдем к разбору того, как именно капитал влияет на буфер ликвидности коммерческого банка.

Взаимосвязь размера капитала банка, ставки МБК и буфера ликвидности.

Размер собственных средств кредитной организации является важным фактором, определяющим объем запасов ликвидности. Существует две основных точки зрения, две гипотезы, с разных сторон рассматривающих влияние размера собственных средств на ликвидные активы. С одной стороны, согласно гипотезе "поглощения риска", высокий капитал банка способствует формированию дополнительных запасов ликвидности. Данная теория базируется на роли кредитных организаций в качестве преобразователей риска (Choon, Hooi et al, 2013). Так, например, согласно (Al-Khouri, 2012) и (Reppulo, 2004) собственный капитал банка увеличивает ликвидность за счет поглощения рисков. Данная логика обоснована тем фактом, что создание ликвидности влечет за собой убытки, так как уровень неликвидных активов увеличивается для удовлетворения спроса клиентов банка на ликвидные активы (Allen, Gale, 2004).

С другой стороны, существует гипотеза "финансовой хрупкости", согласно которой существует негативная взаимосвязь между размером собственного капитала банка и его запасами ликвидности (Fungбиovб, Weill et al, 2016). Данная теория предполагает, что, с одной стороны, высокий собственный капитал вытесняет депозитную базу, тем самым уменьшая ликвидность, а, с другой, финансовая нестабильность, небольшой объем капитала, стимулирует к созданию ликвидности (Diamond, Rajan, 2000, 2001).

Рассматривая работы, связанные с оценкой собственного капитала банка и рынка межбанковского кредитования, необходимо отметить статью (Castiglionesi, Feriozzi et al, 2014). В данной статье авторы подходят к рассмотрению риска ликвидности с двух сторон - самострахования банков, а, следовательно, высокий уровень ликвидных активов, и обмен ресурсами на межбанковском рынке. Риск ликвидности, который может быть преодолен, используя ресурсы на межбанковском рынке, авторы называют диверсифицированным риском. С другой стороны, риск ликвидности, который не может быть застрахован на межбанковском рынке (то есть существует возможность лишь "самострахования"), авторы отмечают как недиверсифицированный риск.

Под самострахованием кредитной организации понимается поддержка высоких резервов ликвидности, для минимизации вероятности возникновения шока ликвидности. Однако при такой стратегии банк теряет прибыль, так как вместо того, чтобы инвестировать денежные средства в более производительные неликвидные активы или же в рискованные активы, кредитная организация держит на балансе низкодоходные ликвидные активы. Более того, при данной стратегии риск ликвидности может быть минимизирован с помощью собственного капитала банка. В данном случае неопределенность переносится на инвесторов банка, например, путем корректировок выплат акционерам. Необходимо отметить, что данный подход к распределению риска ликвидности также является достаточно дорогостоящим, так как привлечение капитала требует высоких затрат.

Именно поэтому появляется альтернатива данной стратегии - участие в межбанковском кредитовании для обмена ресурсами (высоколиквидными активами). Можно выделить две проблемы, возникающие при приверженности стратегии выхода на рынок МБК. Во-первых, данный рынок характеризуется устоявшимися связами между банками. Следовательно, если банк не прибегал к межбанковскому кредитованию и, например, он небольшого размера, то доступ к ресурсам для него может быть ограничен. Во-вторых, при возникновении систематического риска ликвидности, который затрагивает большое количество банков, привлечение средств будет невозможным, так как каждая кредитная организация будет нуждаться в высоколиквидных активах.

В статье (Castiglionesi F. Feriozzi et al, 2014) было выявлено наличие отрицательной связи между собственным капиталом банка и возможностью заимствования средств на межбанковском рынке. В целом, авторы заключают, что оптимальная структура капитала напрямую зависит от того, как распределен риск. Следовательно, чем выше возможность заимствования на рынке межбанковского кредитования, тем ниже собственный капитал у банка, и, соответственно, наоборот.

Останавливаясь на влиянии рынка межбанковского кредитования, необходимо отметить других исследователей, изучавших данный вопрос. Так, (Vodovб, 2011, 2013) выявила отрицательную зависимость между ставкой межбанковского кредитования и буфером ликвидности коммерческих банков Чехии и Венгрии.

Влияния макроэкономических факторов на буфер ликвидности коммерческих банков.

Макроэкономическая ситуация в стране, несомненно, имеет большое влияние на коммерческие банки. На данном этапе работы будут проанализированы исследования, охватывающие влияние ВВП, безработицы и реализации финансового кризиса на буфер ликвидности коммерческих банков различных стран.

Большинство исследований по данной тематике, как теоретических, так и эмпирических, предполагают наличие отрицательной связи между бизнес- циклами и запасами ликвидных активов. В качестве показателя, характеризующего бизнес-циклы экономики, традиционно выступает темп прироста реального ВВП. Отрицательный знак оценки коэффициента перед данным параметром свидетельствует о том, что экономический спад приводит к увеличению объема ликвидных средств. Другими словами, банки держат меньшее количество ликвидных активов в период экономического подъема, и увеличивают объем резервов ликвидности в период экономического спада. Данная зависимость была выявлена в работах, в которых изучалась банковские системы Словакии (Vodovб, 2011) и Великобритании (Aspachs, Nier, 2005). Данные выводы могут быть обоснованы с точки зрения домохозяйств. Так, в период рецессий население и предприятия увеличивают спрос на банковские кредиты, для того, чтобы сгладить последствия низкий реальных доходов и продолжать нормальное функционирования компаний.

С другой стороны, существует ряд работ, которые выявили положительную зависимость между деловыми циклами и буфером ликвидности коммерческих банков. Данное направление поведения характерно для Чехии (Vodovб, 2011), Малайзии (Choon, Hooi et al, 2013) и Венгрии (Vodovб, 2013). В данном случае наблюдается снижение ликвидности в период экономического спада, так как уменьшается спрос кредитных организаций на ожидаемые денежные операции. Соответственно, в период экономического подъема экономика оживает, что вызывает необходимость увеличения количества ликвидных активов, так как увеличивается интенсивность основных банковских операций.

Другим важным макроэкономическим фактором является уровень безработицы в стране. Согласно экономической теории, высокий уровень безработицы порождает спрос населения на кредиты. Так же, при увеличении безработицы растет кредитный риск заемщиков - риск невыплаты долга. Поэтому банки должны сокращать объем предоставляемых кредитов, для уменьшения кредитного риска и тем самым увеличивают уровень ликвидных активов. Поэтому отрицательный знак коэффициента указывает на то, что увеличение уровня безработицы должно уменьшить объем ликвидности банков. Именно такая зависимость, негативная, была получена в работе (Vodovб, 2011).

Нельзя забывать про влияние мирового глобального кризиса на состояние банковских систем многих стран. Нестабильность финансовых систем привела к необходимости разработки новых стратегий по надзору и управлению за уровнем ликвидности коммерческих банков. Что касается эмпирических исследований в данной области, то необходимо отметить работу (Vodovб, 2011). Автор обнаруживает отрицательную корреляцию между финансовым кризисом и банковской ликвидностью в Чехии. Также отрицательная зависимость была выявлена (Bonner, Lelyveld, Zymek, 2015). Авторы связывают данное влияние кризиса на банковскую ликвидность с тем фактом, что существует государственное регулирование минимального уровня ликвидных активов. Как утверждают авторы, во время кризиса финансирование банков затрудняется, что приводит к уменьшению количества выдаваемых кредитов для того, чтобы сохранить определенный объем ликвидности.

Экономическая нестабильность, несомненно, ухудшает финансовое состояние заемщиков и, следовательно, влияет на их способность погашать кредиты, что в конечном итоге, приводит к снижению ликвидности банков.

Резюмируя вышесказанное, необходимо отметить, что на уровень ликвидности кредитных организаций влияет множество факторов, описание направления влияния некоторых из них было дано выше. К таким факторам относятся как макроэкономические условия, так и внутрибанковские показатели, а также внутренние условия развития институциональной среды в каждой отдельной стране.

Далее, в эмпирической части работы, будет проведено исследование по выявлению и оценке факторов, которые влияют на размеры запасов ликвидности в российском банковском секторе.

Глава 2. Выявление и оценка факторов, влияющих на буфер ликвидности российского коммерческого банка

Данный раздел работы посвящен оценке факторов, которые влияют на запасы ликвидных средств российских коммерческих банков. Основная задача - выявить наличие и направление взаимосвязи между основными, интересующими нас, показателями и буфером ликвидности. В качестве основных переменных используется ряд внутрибанковских и макроэкономических факторов.

2.1 Данные и основные предположения о взаимосвязях

Эмпирическое исследование было проведено на выборке из российских кредитных организаций. Для формирования выборки были взяты данные по 100 крупнейшим банкам за период с 4 квартала 2004 года по 1 квартал 2016 года. Временной период представляется квартальными данными, так как использование именно таких данных позволяет избавиться от некоторых проблем: во-первых, малой частоты наблюдений и возможного пропуска важных изменений в поведениях показателей (что, в нашем случае, было бы присуще годовым данным); во-вторых, таким образом, нивелируется сезонность, которая свойственна месячным данным, что может привести к смещению полученных оценок. Выборка, состоящая именно из 100 крупнейших по размерам активов банков, представляется релевантной по следующим причинам:

· Размер активов банков, используемых для анализа, составляет более 90% от общего числа активов банковской системы Российской Федерации, что делает анализируемую выборку репрезентативной;

· Использование выборки, состоящей из всей банковской системы РФ (по состоянию на конец первого квартала 2016 года количество банков составляло 692 организации) представляется крайне затруднительной, ввиду отсутствия необходимой информации.

Использование выбранного временного промежутка обосновывается также несколькими факторами:

· Исследование проводится, начиная с конца 2004 года, для нивелирования системного сдвига, вызванного введением Системы Страхования Вкладов (Далее - ССВ). Как известно, данная система была введена в Российской Федерации 23 декабря 2003 года, что повлекло изменения во внутренней политике кредитных организаций. Логично предположить, что для подстройки к новым правилам функционирования, изменившейся социальной и экономической обстановке, банковским менеджерам необходимо время, именно поэтому было решено начинать исследование спустя три квартала после введения ССВ.

· Вторым фактором, лежащим в основе представленного ограничения периода, являются многочисленные пропуски данных. Так, за первый, второй и третий кварталы 2004 года наблюдается отсутствие данных по Совокупным активам, анализ которых лежит в основе нашего исследования. Начиная со второго квартала 2016 года к многочисленным пропускам данных прибавляются также сомнительные значения исследуемых нами переменных, такие как отрицательные значения Совокупных активов и Собственного капитала.

Банки, по которым отсутствовало большое количество значений по исследуемым показателям в период исследования, были удалены. Так же не были исследованы банки, у которых была отозвана лицензия за исследуемый период, так как их финансовая деятельность, повлекшая прекращения работы в качестве кредитной организации, могла привести к смещению выборки. Таким образом, было исключено 35 банков. Для полноты выборки, Топ 100 был расширен до первых 135 банков по размеру активов, что позволило исследовать чистые данные по 100 крупнейшим кредитным учреждениям Российской Федерации.

При формировании выборки, были использованы следующие источники данных:

· База данных "Банки и финансы" информационного агентства "Мобиле" - основной источник внутрибанковских показателей, месячные данное были переведены в квартальные;

· Единый архив экономических и социологических данных (ЕАЭСД), НИУ ВШЭ - основной источник рядов макроэкономических показателей.

Таким образом, была получена несбалансированная панель данных, которая состоит из 4302 наблюдений формата банк-квартал. Исследование проводилось с использованием статистического пакета для анализа данных "Stata: Data Analysis and Statistical Software".

Для выявления и оценки факторов, влияющих на буфер ликвидности, в ходе исследования был сформулирован и проверен ряд гипотез, проверка которых и позволила добиться поставленной цели.

Далее разберем ряд основных гипотез, проверка которых будет проводиться в эмпирической части работы.

Гипотеза 1. Увеличение кредитного риска положительно влияет на размеры запаса ликвидности коммерческого банка.

В данном случае для оценки кредитного риска используются такие показатели, как доля просроченной задолженности по выданным кредитам в общем объеме активов, а также отношение резервов на возможные потери к совокупным активам коммерческого банка. Более того, будет также проанализирована доля выданных кредитов в общих активах. Логическое обоснование направленности взаимосвязи объясняется возможной политикой менеджмента банка - при возрастании кредитного риска, банк будет стараться минимизировать другие виды рисков, в нашем случае, риск ликвидности. Следовательно, накапливает высоколиквидные активы для поддержания стабильности функционирования.

Гипотеза 2. Банки с высокой капитализацией держат меньше ликвидных активов, по сравнению с банками с низкой капитализацией.

Капитализация банка - отношение собственного капитала к совокупным активам коммерческой организации. Следовательно, банки, имеющие более высокий уровень собственного капитала по отношению к активам, имеют высокую "подушку безопасности", и при необходимости могут прибегать к увеличению своей ликвидности, используя пассивную сторону баланса. Более того, данные банки более уверены в своей устойчивости, поэтому менеджмент уделяет меньше внимания управлению рисками ликвидности, следовательно, удерживает меньший запас ликвидности, предпочитая перенаправлять ресурсы в более выгодные вложения. Низкокапитализированные банки, со своей стороны, уделяют больше внимания управлению рисками, что увеличивает запасы ликвидных средств.

Гипотеза 3. Более прибыльные банки держат меньше ликвидных активов.

В нашем случае, в качестве показателя прибыльности банка, был взят коэффициент рентабельности активов, то есть отношение чистой прибыли к совокупным активам. Следуя финансовой теории, данный коэффициент отрицательно коррелирует с объемом ликвидности. С точки зрения банковского менеджмента, можно отметить, что, при наличии высокой прибыли, у него нет стимула держать дополнительные запасы ликвидности, жертвуя доходностью. Это объясняется тем фактом, что, при необходимости, недостающие высоколиквидные средства можно привлечь непосредственно из прибыли.

Гипотеза 4. Банки с государственным участием держат у себя на балансе меньше ликвидных активов, по сравнению с частными коммерческими организациями.

Данная гипотеза следует из того, что у банков с государственной поддержкой велика вероятность получения финансовой помощи от кредитора последней инстанции (LOLR), при возникновении определённых финансовых проблем. Следовательно, у таких банков нет стимула держать дополнительные запасы ликвидности, так как для этого необходимо будет пожертвовать доходностью операций.

Гипотеза 5. В период финансовой нестабильности в стране банки увеличивают буферы ликвидности.

В данном случае период финансовой нестабильности характеризуется негативным настроением населения и других экономических агентов. В ответ на данную экономическую напряженность менеджмент банка старается увеличивать запасы ликвидности, для того, чтобы при необходимости вовремя и без потерь расплатиться с клиентами.

2.2 Общий анализ переменных

Для тестирования предположенных выше зависимостей были выделены переменные, расчет и предполагаемое направление влияний которых указано в Таблице 1.

Таблица 1. Описание переменных

В качестве основной, объясняемой переменной взят показатель, характеризующий размер буфера ликвидности - отношение ликвидных активов к совокупным активам. Ликвидные активы, в данном случае, это финансовые активы, которые должны быть получены банком и/или могут быть востребованы в течение ближайших 30 календарных дней и/или, в случае необходимости, реализованы кредитной организацией в течение ближайших 30 календарных дней для получения денежных средств в указанные сроки Методика анализа деятельности банков России информационно-аналитической системы "Банки и финансы" Агентства "Мобиле".. Ликвидные активы включают в себя также высоколиквидные активы, которые состоят из наличности и активов, которые могут быть моментально преобразованы в денежные средства. Рассматриваемый показатель позволяет сделать вывод о способности банка в кратчайшие сроки и без потерь справляться с шоками ликвидности, такими как набег вкладчиков и общий рост спроса на ликвидные средства.

Далее подробнее разберем каждую из объясняющих переменных, участвующих в анализе, и проанализируем знак ожидаемой зависимости.

В самом начале необходимо отметить, что в исследовании не участвовала переменная, характеризующая величину банка. Поправка на размер была произведена с помощью перевода всех показателей в относительные величины, путем деления на соответствующие коэффициенты, такие как совокупные активы. Следовательно, можно говорить, что для каждой из внутрибанковских переменных дополнительной поправки на размер не требуется.

Первые две внутрибанковские объясняющие переменные - Доля просроченной задолженности в общем объеме активов и Отношение резервов на возможные потери к совокупным активам - представляют собой меру кредитного риска, принимаемого на себя коммерческим банком. Влияние данных показателей представляется разнонаправленным, следовательно, для проверки реального влияния необходимо эмпирическое исследование. С одной стороны, менеджмент банка может вести рискованную политику для достижения максимальной доходности операций. Как известно, высокодоходные операции связаны с высоким риском, и наибольшей вероятностью возрастания просроченной задолженность и увеличению необходимых резервов на возможные потери. Следовательно, в данном контексте влияние ожидается негативное - увеличение количества выдаваемых высокорискованных кредитов будет вести к уменьшению запасов ликвидности, так как именно эти запасы и будут трансформированы в доходные активы.

С другой стороны, кажется логичным предположить положительное влияние кредитного риска на буфер ликвидности. Так, даже при проведении высокорискованной политики, менеджмент банка может выбрать политику, при которой возрастание одного вида риска (кредитного) будет сопровождаться нивелированием другого вида риска, в нашем случае риска ликвидности. Следовательно, для устранения возможной финансовой нестабильности из-за проводимой политики, банки накапливают ликвидные средства для предотвращения возможных потерь.

Рентабельность активов (ROA) - отношение чистой прибыли к совокупным активам. Логично предположить, что коммерческие организации, стремясь максимизировать свою прибыль, будут использовать для этого все доступные ресурсы, к которым прямым образом относятся ликвидные активы. Так как, по определению, это активы, которые могут быть достаточно быстро преобразованы в денежные средства, то, кажется разумным их использование для получения сверхприбыли, вкладывая денежные средства в высокорискованные проекты. Высокое значение данного показателя указывает эффективность привлечения и размещения ресурсов, использование всех активов банка, но в то же время может отражать высокую рискованность проводимой политики. Низкие показатели рентабельности могут быть связаны с консервативной инвестиционной политикой банка, нацеленность исключительно на стабильность операций. Более того, можно отметить, что, если рентабельность активов превышает средние значения по банковской системе в целом, то это является показателем удачных спекулятивных операций. Следовательно, хоть высокое значение данного коэффициента и говорит нам о позитивных аспектах для банка, но со стороны рисков можно отметить, что происходит снижение запасов ликвидности, а, следовательно, и увеличение риска ликвидности.

Далее рассмотрим Отношение кредитов выданных к совокупным активам. Ожидаемое направление влияния - негативное, так как именно из ликвидных активов денежные средства перечисляются клиентам. В общем, данный показатель также может быть охарактеризован как показатель степени принимаемых банком рисков. Чем больше выданных кредитов, тем выше вероятность их невозвратов, так как при увеличении доли кредитов выданных можно говорить об одобрении заявок клиентов с меньшей кредитоспособностью. Следовательно, можно также отметить возникающих кредитный риск и негативное влияние на запасы ликвидности коммерческих банков.

Влияние Капитализации на запасы ликвидности кажется также разнонаправленной. С одной стороны, банки с высокой капитализацией, скорее всего, будут держать меньшие запасы ликвидности, так как их величина собственного капитала позволяет вести более рискованную, доходную политику, являясь гарантом защиты от рисков.

С другой стороны, банки с крупной величиной собственного капитала могут придерживаться совершенно иной политике. Так, например, если руководство банка крайне заинтересовано в устойчивости и стабильности функционирования банка, а так же если менеджмент настроен на политику неприятия риска, то логично предположить, что данные банки будут держать достаточное количество ликвидных средств во избежание возможных проблем с выплатами клиентам и обеспечением других обязательств. Таким образом, для обнаружения направленности влияния данного показателя именно на российские банки необходимо эмпирическое исследование.

Следующей внутрибанковской переменной была выделена прокси переменная, характеризующая Вид собственности банка. В данном исследовании вид собственности подразделялся на государственные и частные коммерческие банки. Так, по данным информационного агентства Банки.ру были выявлены банки с государственным участием, и для них данная Dummy переменная принимала значение 1. Применительно к нашему исследованию, необходимо отметить связь величины буфера ликвидности и типа собственности банка. С одной стороны, банки с государственным участием могут более халатно относиться к принимаемым рискам, а, следовательно, вести высокорискованную политику. Это может быть объяснено тем фактом, что у данных организаций существует видимость постоянной поддержки со стороны государства. Более того, при возникновении серьезных финансовых трудностей, банки с государственным участием, вероятнее всего получат поддержку от кредитора последней инстанции и смогут продолжить свою деятельность. Нами не было рассмотрено влияние иностранного участия в российских коммерческих организациях, так как применительно к данному анализу интерес представляет взаимосвязь буфера ликвидности и возможности получить поддержку от кредитора последней инстанции.

С другой стороны, возможно и позитивное влияние вида собственности на буфер ликвидности. Так, например, если государство нацелено на поддержание стабильности функционирования банков и совершенно не заинтересовано в получении прибыли, руководство банка может вести политику по уменьшению всех видов риска, а, следовательно, и увеличению запасов ликвидности. Следовательно, влияние рассматриваемой Dummy переменной также необходимо проверить эмпирически.

Далее перейдем к рассмотрению макроэкономических факторов, которые, как ожидается, будут влиять на решения банков о размере запасов ликвидности.

Для исследования влияния Кризиса на буфер ликвидности банка была введена Dummy переменная. Данная переменная принимает значения 1, когда в экономике наблюдались кризисные явления, а именно: III-IV кварталы 2008 года и I-II кварталы 2009 года, а также с III квартала 2014 года по I квартал 2016. Данное разбиение кризиса по кварталам было сделано на основе графического анализа поведения индекса реального ВВП, о котором будет сказано ниже (График 8). Переменная представляет интерес для анализа, так как последствия экономического спада преодолеваются до сих пор. Влияние кризиса на запасы ликвидности коммерческих банков можно рассмотреть с двух сторон. Так, с одной стороны, можно ожидать позитивного влияния. Это объясняется тем, что кредитные организации могут придерживаться крайне консервативной политики во время экономического спада, не вовлекаясь в высокорискованные операции. Более того, банки могут выдавать меньше кредитов, более критично относиться к потенциальным заемщикам, опасаясь невозврата. Все это приводит к уменьшению рисков, которые берет на себя банк. Здесь же можно говорить и о накапливании ликвидности для поддержания стабильности и безрискованности финансовой деятельности.

С другой же стороны, можно ожидать негативное воздействие кризиса на запасы ликвидности. Во времена финансовой нестабильности доверие вкладчиков как к финансовой системе в целом, так и банковской в частности, подрывается. Таким образом, люди, не уверенные в завтрашнем дне, требуют вернуть размещенные ими средства, тем самым подвергая банк опасности. Банки вынуждены расходовать накопленные ликвидные запасы для того, чтобы вовремя расплатиться по своим обязательствам. Так как в нашем эмпирическом анализе учтен как последний кризис 2014 года, так и кризис 2008 года, то следует ожидать, что знак перед коэффициентом данной переменной окажется отрицательным. Обосновывается данное заявление тем, что именно кризис 2008 года выявил недостатки в сфере управления и оценки риска ликвидности в банковской системе в целом, последствия чего были плачевными. Так, во время и после данного кризиса наблюдалось значительное ухудшению финансового положения многих кредитных организаций. Предложенный в данной работе эмпирический анализ позволит определить реальную направленность влияния экономической нестабильности на уровень накопления ликвидных активов.

Следующей макроэкономической переменной был выбран Индекс реального ВВП, взятый с поправкой на сезонность. Данный индекс предоставлен Единым архивом экономических и социологических данных НИУ ВШЭ и поправка на сезонность выполнялась по авторской методике путем сглаживания значительных колебаний. В качестве базового года для расчета индекса взят 2003 год, индекс является цепным. Для анализа был взят показатель именно с учетом сезонности, так как он является более информативным и не содержит скачков, которые смогли бы привести к смещению оценок (График 8).

В нашем случае рассматриваемая переменная является основным индикатором бизнес - циклов экономики. В период экономического подъёма логично предположить, что уверенность населения в завтрашнем дне возрастает, люди и предприятия берут больше кредитов для дорогих покупок и для финансирования текущей деятельности, соответственно. Следовательно, кредитным организациям необходимы ресурсы для выдачи денежных средств, что напрямую уменьшает запасы ликвидности. Во время экономического спада реальные доходы населения и обороты деятельности предприятий сокращаются, что может привести к увеличению уровня просроченной задолженности. При рассмотрении данного вопроса в совокупности с настроением, доверием вкладчиков, кажется разумным умозаключить, что банки будут стараться наращивать объем ликвидных средств для обеспечения безопасности дальнейшего функционирования. Таким образом, логично предположить, что накопление запасов ликвидных средств банками будет иметь контрциклическую динамику.

График 8. Поведение Индекса реального ВВП и Индекса реального ВВП, с поправкой на сезонность. Источник: Единый архив экономических и социологических данных (ЕАЭСД).

Следующая переменная, которая используется для описания макроэкономической ситуации, - Уровень безработицы. Данный показатель является неотъемлемой составляющей при анализе экономической среды в стране. Нельзя не упомянуть тот факт, что, согласно экономической теории, данный показатель связан с ВВП, ведь на пике подъема экономической активности уровень безработицы в стране достигает своего минимума. В нашем случае, далее, будет изучена степень взаимосвязи Индекса реального ВВП и уровня безработицы, для включения данных переменных в модель. Логично предположить, что данный показатель будет негативно влиять на запасы ликвидности коммерческого банка. Данное заявление обосновывается следующей логической цепочкой: при высоком уровне безработицы значительная часть населения лишается доходов, следовательно, это также затрагивает клиентов банков, людей, которые выплачивают кредиты. Из-за падения доходов значительно увеличивается вероятность невыплат по кредитам, возрастания уровня просроченной задолженности, что будет, скорее всего, снижать запасы ликвидности, так как именно из ликвидных активов списывается просроченная задолженность при внутреннем учете банка.

Следующей объясняющей переменной была выбрана Ставка межбанковского кредитования. Данные ставки рассчитывались как средневзвешенные фактические ставки по однодневным межбанковским кредитам. Данный показатель позволяет анализировать доступность ликвидных средств для покупки их банками. Известно, что банки прибегают к кредитованию друг друга, чаще всего, на краткосрочных условиях. Так, например, при необходимости срочного привлечения высоколиквидных активов, например, для выплаты по обязательствам, банк может занять деньги на межбанковском рынке и выполнить требования клиентов, не потеряв их и не способствуя развитию паники. Если данная ставка высока, что это означает высокие издержки для банков по привлечению дополнительных, высоколиквидных активов. Следовательно, для минимизации издержек, у банков появляются стимулы держать на балансе дополнительные объемы ликвидных средств.

Последним из рассматриваемых показателей было выбрано Предложение ликвидности. В рамках данного исследования предложение ликвидности представлено денежным агрегатом М 2. Он включает в себя деньги, которые в текущий момент обслуживают платежный оборот в стране, сберегательные бесчековые депозиты, срочные депозиты населения и предприятий, а также краткосрочные государственные ценные бумаги. Очевидно, что компоненты денежного агрегата могут быть переведены в наличность достаточно быстрым способом. Таким образом, логично предположить, что, чем выше оборот ликвидных активов в экономике, тем выше наличие таковых в коммерческий банках. Данный показатель интересен нам как индикатор денежной политики Банка России, которая должна быть направлена на поддержание экономической стабильности страны.

2.3 Эмпирическое оценивание факторов, влияющих на запасы ликвидности

Как уже было отмечено выше, изучаемая выборка состоит из 100 крупнейших коммерческих банков Российской Федерации. Выбор временного периода - IV квартал 2004 года - I квартал 2016 был обоснован также в начале настоящей главы. В таблице 2 приведена описательная статистика используемых переменных для текущего анализа и удобства дальнейшей работы.

Обзор описательных статистик переменных показывает нам, что составленная нами выборка хорошо описывает существующее финансовое положение банковской системы.

Таблица 2. Описательные статистики переменных.

Среднее значение кредитов выданных в совокупных активах составляет 58%, что также соответствует действительно. Ведь значение этой доли, согласно теории, составляет от 65% до 75% Горелая Н.В., Карминский А.М. Основы банковского дела. Учебное пособие. Форум, Инфра-М, РИОР, 2013. С. 178., но нельзя забывать, что в нашей выборке содержаться так же банки, скорее всего, ориентированные на инвестиционную деятельность (следовательно, доля портфеля ценных бумаг у них будет выше среднего, что сокращает долю кредитов выданных). Более того, прочие активы (например, инвестиции в дочерние компании) и кассовые активы могут также занимать большую долю в совокупных активах, нежели их "средние", теоретические значения.

Более того, похожие рассуждения можно привести также и при рассмотрении описательной статистики показателя Просроченной задолженности. Так, по данным статьи, опубликованной на сайте Рейтингового агентства RAEX ("Эксперт РА") Статья "Финансовая устойчивость российских банков: размер или специализация?", официальный сайт Рейтингового агентства RAEX ("Эксперт РА"), авторы которой на основе данных за первые два квартала 2007 г. проводили классификацию банков по уровню их финансовой устойчивости. Сама классификация не релевантна для данного анализа, но, необходимо отметить, что в первом полугодии 2007 года значение средней доли просроченной задолженности колебалось от 1,1% до 15%, в зависимости от уровня финансовой устойчивости банка, выделенного авторами. Следовательно, можно сделать вывод, что полученной нами среднее значение доли просроченной задолженности - 2,35% - соответствует действительности.

К сожалению, теоретических средней значений показателя доли резервов на возможные потери нет, так как данная величина рассчитывается менеджментом банка в каждой кредитной организации индивидуально. Данная величина от определенных категорий качества ссуд, которые опять же присуждаются в индивидуальном порядке. Более того, данные величина варьируется у банков с разной степенью рискованности политики. Но, кажется логичным предположить, что полученное нами среднее значение -практически 6% - правдоподобна.

Что касается капитализации банка, а именно отношения собственного капитала к активам, в нашем исследовании среднее значение данного коэффициента получилось равным 13,3%. Актуальных данных по данному показателю в общем доступе найти не удалось. Согласно статье, опубликованной на портале о банках и финансовом секторе "Национальный банковский журнал "NBJ" в 2007 году, отношение собственного капитала к активам в целом по банковскому сектору составило 12,1%. Следовательно, можно говорить, что полученные нами значения крайне близки к реальности.

Рассмотрим показатель ROA в качестве примера. Так, среднее значение рентабельности активов за рассматриваемый составила примерно 2%. Обращаясь к общедоступной статистики, можно сделать вывод, что данное значение кажется действительно правдоподобным. По данным рейтингового агентства "РИА РЕЙТИНГ" Статья "Рейтинг крупнейших российских банков по рентабельности в 2016 году", от 06.02.2017, официальный сайт Рейтингового агентства "РИА РЕЙТИНГ". показатель ROA крупнейших российских банков по итогам 2016 года составил 1,2%, в то время как в 2015 году - 0,25%, а в 2014 - 0,9%. С другой стороны, если рассматривать банки с иностранным участием, которые также присутствуют в нашей выборке, то они продемонстрировали более высокие показатели рентабельности активов, а именно 2% по итогам 2016 года. Обращаясь к более ранним исследованиям, необходимо отметить упомянутое выше исследование рейтингового агентства "Эксперт РА" Статья "Финансовая устойчивость российских банков: размер или специализация?", официальный сайт Рейтингового агентства RAEX ("Эксперт РА"). Согласно предоставленной в ней статистики, среднее значение показателя рентабельности активов за рассматриваемый авторами период достигает 2% у определенного кластера банков. Кредитные организации из данного кластера входят в нашу выборку, что делает данную статистику подходящей нашему исследованию. Следовательно, можно сделать вывод, что описательная статистика данной переменной соответствует действительности.

Далее перейдем к технической части нашего исследования, а именно описаниям моделей, построенных для проверки гипотез.

В общем виде, модель, описывающая влияние вышерассмотренных факторов на буфер ликвидности российских коммерческих банков, выглядит следующим образом:

В данном обобщенном уравнении под понимается набор внутрибанковских переменных, а под - макроэкономических. представляет собой размер запасов ликвидности коммерческого банка, описанный выше. Номер банка обозначен как i, в то время как t - момент времени, в нашем случае - номер квартала. Соответственно, регрессионное уравнение в общем виде имеет свободную компоненту, константу , и случайную ошибку .

Далее рассмотрим автокорреляционную матрицу объясняющих переменных (Таблица 3), для того, чтобы иметь возможность построить адекватную модель.

Таблица 3. Автокорреляционная матрица объясняющих переменных.

Очевидно, что некоторые переменные имеют достаточно сильную корреляцию между собой. Так, особенно выделяется высокая корреляция показателя предложения ликвидности, М 2, с остальными макроэкономическими показателями, такими как Индекс реального ВВП (0,8795), Безработица (-0,7247) и Ставка межбанковского кредитования (0,6662). Более того, также очевидна корреляция выше среднего у МБК и Dummy переменной, характеризующей кризис. К тому же, две внутрибанковские переменные также имеют достаточно высокую (0,537) степень корреляции - Просроченная задолженность и Резервы на возможные потери, основные переменные, характеризующие кредитный риск. Рассмотренная нами корреляционная матрица не гарантирует наличие мультиколлинеарности, подразумевающей прямую линейную зависимость между переменными, но позволяет понять, какие именно переменные связаны между собой.

Изначально была построена модель, включающая все вышерассмотренные переменные. Все оценки вышли незначимыми, так как в модели возникла мультиколлинеарность. Для того, чтобы избежать данной проблемы в модели, было построено шесть спецификаций, включающих в себя некоррелированные переменные. Необходимо отметить, что, несмотря на то, что уровень Безработицы и Индекс реального ВВП имеют достаточно высокий уровень корреляции, обе эти переменные были включены в спецификации модели номер 1 и 3 (подробное описание будет предложено ниже). Обе эти переменных интересны для исследования в качестве макроэкономических факторов, влияющих на запасы ликвидности. Включение данных переменных в одну модель также обосновывается тем, что с теоретической точки зрения их. Более того, если модель устойчива к различным изменениям, то наличие умеренной взаимосвязи между переменными не смещает полученные оценки.

В итоге, модели, оцениваемые для определения детерминантов буфера ликвидности коммерческого банка, имели следующий вид:

(1)

В первой спецификации в качестве переменной, характеризующей кредитный риск, выбрана переменная Доля просроченной задолженности в совокупных активах. В качестве переменных, характеризующих макроэкономическую ситуацию, фазы бизнес - циклов, были использованы Кризис (Dummy), Индекс реального ВВП и уровень безработицы. Кажется разумным предположить, что набор данных факторов одним из лучших образов описывает макроэкономическую обстановку в стране.

(2)

Вторая спецификация имеет в своей основе иной макроэкономический набор факторов, а именно Индекс реального ВВП и Ставка межбанковского кредитования. В данной модели, кроме переменных, совпадающих с предыдущей спецификацией, особый интерес представляет направление и степень воздействия ситуации на внутрибанковским рынке, а именно ставки межбанковского кредитования (однодневные кредиты). Несмотря на то, что данная переменная относится к макроэкономическим, она крайне близка к банковскому уровню, что позволяет говорить о том, что Индекс реального ВВП был взят в данной спецификации в определенной степени в качестве контрольной переменной.

(3)

Третья спецификация модели представляет собой модифицированную первую модель - с изменением переменной, характеризующей кредитный риск. Так, данная спецификация включает в себя Долю резервов на возможные потери в совокупных активах, макроэкономические факторы остались неизменными.

(4)

Четвертая модификация. В данную модель включен показатель Резервов на возможные потери, в качестве макропеременных взяты Индекс реального ВВП и ставка межбанковского кредитования, также представляющая для нас интерес.

(5)

Следующая, пятая спецификация, включала в себя рассмотренные выше внутрибанковские показатели, а в качестве макроэкономических факторов - Dummy, характеризующую кризис, и показатели Предложения ликвидности М 2. Переменная М 2 была включена в модель отдельно от других макропеременных, так как наблюдается высокая корреляция между М 2 и всеми макроэкономическими переменными, за исключением Dummy, характеризующей кризис. В данную спецификацию также включен показатель Просроченной задолженности.