Детерминанты буфера ликвидности

(6)

Наконец, шестая модификация модели. Данная спецификация включает в себя упомянутый выше М 2, и иную (по сравнению с моделью номер 5) меру кредитного риска - долю Резервов на возможные потери от совокупных активов.

Для проверки сформулированных выше гипотез были изучены модели трех типов: pool, fixed effect (FE), random effect (RE).

Применение модели с фиксированными эффектами представилось невозможной из-за того, что данная модель не позволяет оценить Dummy переменную, характеризующую Вид собственности банка, которая важна для нашего анализа. Выбор между сквозной регрессией и модели со случайном эффектом происходил при помощи проведения теста Бройша-Пагана. Результаты теста показали, что значение P-value<0.01 (составляет 0.000), следовательно, основная гипотеза об отсутствии случайных эффектов отвергается. Таким образом, модель RE предпочтительнее модели сквозной регрессии для построения анализируемой модели.

Для того, чтобы нивелировать проблему гетероскедастичности, которая присуща панельным данным, были применены стандартные робастные ошибки.

Результаты оценивания регрессионных моделей представлены в Таблице 4. Как очевидно из таблицы, построенные модели имеют высокую описательную силу. Об этом свидетельствует достаточно высокое значение статистики Вальда (chi2) - минимальное ее значение составило 220,7, а максимальное - 303,2. Мерой качества описательной силы регрессии в данном случае является именно критерий Вальда, так как, как известно из теории, в данном случае R-sq не является адекватной мерой качества.

Далее разберемся в результатах оценивания моделей, а именно подтвердились ли сделанные нами гипотезы, описанные в начале эмпирического исследования.

Нами было выдвинуто предположение о том, что кредитный риск положительно влияет на решение банков об удержании дополнительных запасов ликвидных активов. Эмпирическое оценивание регрессионной модели выявило, что коэффициент при переменных Доля просроченной задолженности, Отношение резервов на возможные потери к совокупным активам и Отношение кредитов выданных к совокупным активам - отрицателен и значим. Следовательно, выдвинутое нами предположение не нашло эконометрического подтверждения.

Такие результаты объясняются различием между подходами к анализу данных переменных. Гипотеза, выдвинутая нами, основывается на поведении и решениях руководства банков, их стремлении к минимизации рисков. Так, увеличение доли просроченной задолженности напрямую сказывается на сокращении запасов ликвидных активов, так как именно эти запасы являются источником для списания, в конечном итоге, невозвратных долгов. Аналогичные рассуждения могут быть использованы нами для объяснения негативного влияния Резервов на возможные потери. Источником средств, из которого идет отчисление в резервный фонд, также являются ликвидные активы банка.

С другой стороны, при интерпретации знака перед переменной Отношение кредитов выданных к совокупным активам, нельзя забывать именно о политике менеджмента банка. Как уже было сказано выше, руководство может принять рискованную политику для достижения максимальной доходности операций и выдавать большее количество кредитов, одобряя рисковые кредитные заявки. Следовательно, негативное влияние очевидно - увеличение количества выдаваемых кредитов будет вести к уменьшению запасов ликвидности, так как именно из этих запасов и идет перечисление денежных средств клиентам.

Переменная ROA, рентабельность активов, в результате исследования оказалась незначима. Следовательно, не наблюдается ее влияние на размер накопленной ликвидности коммерческих банков. Данный результат можно объяснить тем, что наша выборка состоит из крупнейших банков Российской Федерации, которые, по умолчанию, считаются финансово устойчивыми и стабильными. Следовательно, все зависимости от размера чистой прибыли, банки стараются поддерживают определенный уровень ликвидных средств, чтобы минимизировать риск ликвидности и не испытывать проблемы при необходимости выплат по своим обязательствам. С другой стороны, возможно, руководство банка придерживается более консервативной политики, заботясь о стабильности функционирования кредитной организации.

Рассматривая Капитализацию банка, необходимо отметить, что коэффициент при данной переменной - значимый и положительный. Данный результат не подтверждает сделанное нами предположение о том, что банки с высокой капитализацией не имеют стимула жертвовать доходностью ради высоких накоплений ликвидных активов. В нашем случае, полученное направление влияние может быть объяснено политикой руководства банка. Как было сказано выше, при описании возможных воздействий переменных, менеджмент банка может придерживаться политики неприятия риска, так как крайне заинтересовано в стабильности и устойчивости кредитной организации. Следовательно, такая политика будет положительно влиять на размер ликвидности.

Dummy переменная, которая характеризует Вид собственности банка, оказывает значимое и негативное влияние на размер запасов ликвидных средств. Следовательно, можно сделать вывод, что наша гипотеза о том, что банки с государственным участием держат меньше ликвидных активов - подтвердилась. Как было отмечено выше, скорее всего, это связано с возможностью получить финансовую поддержку от кредитора последней инстанции, так как именно государство является одним из владельцев банка и заинтересовано в его устойчивости. Соответственно, данная возможность минимизирует стимулы банков держать запасы ликвидности, жертвуя доходностью деятельности.

Кризисные явления в экономике не оказывают влияния на размер буфер ликвидности. Возможно, данный результат можно объяснить спецификой выборки банков - крупнейшие кредитные организации, политика которых, вероятно, направленна на поддержание устойчивости. Более того, данный факт может свидетельствовать о правильно построенном риск-менеджменте банков, при котором негативный вариант развития событий максимально близок к реальным ситуациям финансовой нестабильности страны. Кроме этого, необходимо отметить роль обязательных нормативов ликвидности, которые должны быть выполнены всеми банками. Возможно, они сыграли свою роль в период кризиса, так как банки не могли иметь ликвидности меньше, чем предписано Банком России.

Влияние Индекса реального ВВП оказалось значимым и негативным. Это подтверждает сделанные предположения о контрцикличности политики по накоплению ликвидности по отношению к бизнес-циклам экономики. Как было отмечено выше, скорее всего данный результат может быть объяснен уверенностью населения в завтрашнем дне в период подъема экономики. Люди и бизнес берут кредиты, следовательно, банкам необходимы ресурсы для выдачи денежных средств, что напрямую уменьшает запасы ликвидности. Во время экономического спада реальные доходы населения и обороты деятельности предприятий сокращаются, что приводит к негативному настроению в обществе. Таким образом, банки будут стараться наращивать объем ликвидных средств для обеспечения безопасности дальнейшего функционирования.

Уровень безработицы не оказывает значимого влияния на запасы ликвидности банка. Возможно, это связано с политикой государства по поддержанию населения, людей, которые оказались в сложной ситуации. Имея кредит и лишившись работы, люди могут получать пособия по безработице, занимать деньги у знакомых, выплачивая кредиты из данных средств, тратя крайне малое количество денег на жизнь, для того, чтобы избежать дополнительного начисления процентов за просрочку выплат. Следовательно, нельзя говорить о чистом влиянии уровня безработицы на решение банков о складировании ликвидности.

Ставка межбанковского кредитования в одном случае оказалась незначимой детерминантой(Модель 2), в другом - значимой (Модель 4). Следовательно, нельзя сделать однозначные выводы, в полном размере интерпретировать ее влияние. Отметим, что в том случае, когда она значима - влияние оказывается негативное, что говорит нам о том, что возрастающие издержки привлечения дополнительных ликвидных средств становятся велики для банка, таким образом, банк не привлекает дополнительные объемы ликвидности, следовательно, ее запасы уменьшаются.

Последняя из переменных, участвующих в анализе, - Предложение ликвидности, денежный агрегат М 2. Изначально предполагалось, что чем выше оборот ликвидных средств в экономике, тем выше наличие таковых в коммерческий банках. Но результаты оценивания данного показатели выявили, что влияние действительно значимое, но негативное и крайне маленькое, о чем свидетельствует критически низкое значение коэффициента при переменной. Негативное влияние может быть объяснено также политикой банка. Так, при возрастании количества денежных средств, обращающихся к экономике, руководство может подозревать дальнейший рост инфляции, обесценения денег. Следовательно, для того, чтобы высоколиквидные активы не обесценились, их перенаправляют в другие, более доходные инструменты.

Интересным также оказалось высокая значимость Константы в нашей модели. Более того, константа положительна. Можно предположить, что это связано с обязательными нормативами Центрального Банка, которые предписывают банку держать минимальный объем ликвидных активов вне зависимости от каких-либо факторов, как внешних, так и внутренних.

2.4 Проверка результатов на устойчивость

Для проверки результатов оценивания регрессионной модели на устойчивость, были применены классические эконометрические методы для выявления стабильности модели.

Во-первых, была заменена одна из объясняющих переменных. В нашем случае, происходила замена ROA на ROE, то есть показатель рентабельности активов был заменен на коэффициент рентабельности собственного капитала, рассчитанного как отношение чистой прибыли к собственному капиталу. Данная замена представляется адекватной, так как оба данных коэффициента показывать то, насколько эффективно функционирует банк. Результаты оценивания регрессии представлены в Приложении 1. Очевидно, что все переменные оказались устойчивы к данному преобразованию модели.

Следующей проверкой на устойчивость послужило сокращение количества наблюдений в выборке. Если модель не устойчива, то она оказывается крайне чувствительна к добавлению или же исключению наблюдений, что говорит о практическом отсутствии объясняющей силы. В нашем случае были удалены наблюдения, которые превышают 95 перцентиль по значимому показателю Отношение кредитов выданных к совокупным активам. Данное действие убрало из выборки 226 наблюдений, что составляет 5% от общей выборки. Можно говорить о том, что при неустойчивости модели данное изменение размера выборки повлияло бы на значимость оцененных коэффициентов. При проведении регрессионного анализа, результаты которого представлены в Приложении 2, становится очевидным, что наша модель устойчива к изменению количества наблюдений. Интересным кажется тот факт, что при данной проверке на устойчивость коэффициент при Уровне безработицы в первой спецификации модели стал значим. Следовательно, можно говорить о нестабильности, но значимости данной переменной. Более того, данный коэффициент - положительный, что может быть обосновано тем фактом, что менеджмент банка, понимая, что в экономике наблюдается высокий уровень безработицы, будет заранее накапливать ликвидные средства, для того, чтобы в случае необходимости иметь базу для списания просроченной задолженности. Более того, возможно, кредитные организации так перестраховываются от возможных набегов на банк. Люди, оставшиеся без работы и, соответственно, без денежных средств, могут потребовать банк вернуть свои вклады, что, при большом количестве таких требований, может привести к неспособности банка платить по обязательствам.

Заключительной проверкой на устойчивость явилось удаление из изначальной выборки десяти крупнейших банков по размеру активов. Данное действие сократила нашу выборку до 3843 наблюдений. Все переменные показали устойчивость к данным изменениям (Приложение 3). Переменная Капитализация банка осталось значимой только для пятой и шестой спецификаций модели, что говорит нам о том, что поведение данной переменной, скорее всего, подвержено влиянию крупнейших десяти банков.

Таким образом, основная задача, поставленная перед нами в начале эмпирического исследования - выявить наличие и направление взаимосвязи между основными, интересующими нас, показателями и буфером ликвидности - была решена. Были проинтерпретированы все переменные и их влияние на запасы ликвидности банка, что позволило более ярко представить важные для эффективного банковского менеджмента взаимосвязи.

Заключение

В данной работе были выявлены, оценены и проанализированы основные факторы, влияющие на размер запасов ликвидности в российских коммерческих банках. Изучение данной области крайне актуально для банковского сектора, так как учет влияния внутрибанковских и макроэкономических факторов при разработке политики по управлению ликвидностью позволит снизить банковские риски. Анализ предыдущих экономических кризисов показал, что снижение уровня доверия населения к банковскому сектору на фоне экономической нестабильности является причиной развития банковских паник, набегов на банки. Данный факт увеличивает необходимость поддержания определенного уровня ликвидности, чтобы кредитные организации могли своевременно и без потерь отвечать по своим обязательствам.

Необходимо подчеркнуть, что в данной работе подробно рассматривается важность определенных факторов, влияющих на стимулы банков запасать ликвидность. Значимость некоторых из них указывает на существование проблем в российском банковском секторе, например, таких как неравный доступ к источникам привлечения денежных средств, что подтверждается теоретическими выводами анализа рынка межбанковского кредитования. Также нами была выделена значимая, важная роль капитала банков. Нельзя забывать, что его влияние на риск ликвидности видится актуальным в настоящее время - время перехода к ужесточению регулирования достаточности капитала банков согласно Базелю III. Любое вмешательство в целях регулирования капитала может существенно повлиять на функционирование организаций, а, следовательно, и всего банковского сектора. На наш взгляд, будущие исследования должны попытаться выяснить, как именно налагаемые требования к капиталу повлияют на способность банков справляться с риском ликвидности, а также на их поведение на межбанковских рынках, ведь, как было отмечено выше, рынок МБК и капитал банка теоретически тесно связаны.

Исследование может быть использовано в качестве справочного, теоретического материала для менеджмента коммерческих банков для осуществления надзора и качественного контроля над переменными, которые оказывают негативное воздействие на ликвидность кредитной организации, дабы избежать возможной проблемы дефицита ликвидности. Можно предположить, что менеджеры, сосредоточив внимание на ключевых факторах, влияющих на ликвидность в банковской сфере, смогут, например, развивать новое направления депозитного и кредитного бизнеса. И, таким образом, повысить эффективность работы банка в части управления ликвидностью.

Как было отмечено выше, в данном исследовании мы изучали ряд переменных, вводя не только внутренние, но и внешние, макроэкономические, факторы, которые могут существенно повлиять на ликвидность коммерческих банков. Это подразумевает, что выводам из данной работы, возможно, следует уделять больше внимания при построении политических стратегий, которые, несомненно, влияют на макроэкономическое состояние страны. В целом, это поможет соответствующим руководителям банков, а также банковским регулирующим органам сформировать политику, направленную на поддержание темпов роста, развития банковского сектора в стране.

Наконец, данная работа видится полезной для исследований в этой области, так как она может быть использована в качестве основы для дальнейших работ по изучению факторов, влияющих на ликвидность коммерческих банков. В качестве направления для дальнейшей работы, можно предложить рассмотрение, как новых факторов, так и расширение выборки, охватив все кредитные организации банковского сектора России. Более того, видится разумным так же разделить изначальные данные на рублевую и валютную составляющие, изучив их по отдельности. Так, возможно, на валютные составляющие показателей, влияющих на ликвидность, будут влиять немного иные факторы, учитывающие особенности международного рынка. К тому же, в исследование можно ввести новую Dummy переменную, которая будет характеризовать ввод санкций против России, которые были введены США, европейскими государствами и некоторыми другими странами. Можно ожидать, что данные изменения повлекли некоторые сдвиги в оценках, и будут оказывать значимое влияние на размер буфера ликвидности, ведь, как известно, российские кредитные организации оказались практически отрезаны от западных рынков капитала, а те источники заимствований, доступ к которым сохранился, стали дороже.

Как видно из сделанных предположений по поводу возможного расширения исследовательских задач, существует ещё весомый объём работы, связанный с изучением рассматриваемой темы. Кроме того, проведение дальнейших исследований на предмет выявления факторов, оказывающих влияние на ликвидность банков, является стратегически важным моментом. Это означает, что в получении новых и развернутых ответов на вопросы о создании и управлении ликвидностью заинтересованы не только банки, но и само государство, поскольку от здоровья банковской системы во многом зависит состояние всей экономики. Нельзя забывать об опыте прошлых лет, полученный многими странами, который показал, насколько важно внимательное отношение к банковскому сектору.

Список использованной литературы

1. Астрелина В.В., Бондарчук П.К., Шальнов П.С., Управление ликвидностью в российском коммерческом банке: учебное пособие/- М.: ИД "ФОРУМ": ИНФРА-М, 2014. - 176с

2. Горелая Н.В., Карминский А.М. Основы банковского дела. М.: ИД "ФОРУМ" ИНФРА-М. - 2013. - С.272

3. Колмаков А.Е., История российской банковской системы: кризис доверия и банковская паника 2004 года, Научный журнал "Историко-экономические исследования" т.13. - №2-3, 2012, p. 175-185.

4. Ларионова И.В., Риск-менеджмент в коммерческом банке: монография/ коллектив авторов. - М.: КНОРУС, 2014. - 456с.

5. Скрипчак Е.Г., Курсовая работа "Оценка и управление риском ликвидности в коммерческом банке", 2016 год, НИУ ВШЭ, факультет экономических наук, 3 курс.

6. Шальнов П.С., Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук, "Механизм управления ликвидностью российского коммерческого банка", 2006

7. Allen F, Gale D (2004) Financial intermediaries and markets. Econometrica 72:1023-1061

8. Al-Khouri, R. (2012). Bank characteristics and liquidity transformation: The case of GCC banks. International Journal of Economics and Finance, 4(12), 114-120.

9. Aspachs, O., Nier, E. & Tiesset, M. (2005, February). Liquidity, banking regulation and the macroeconomy.

10. Bryant, J. (1980). A model of reserves, bank runs, and deposit insurance. Journal of Banking and Finance, 4(4), 335-344.

11. Bordeleau, Й. & Graham, C. (2010, December). The impact of liquidity on bank profitability.

12. Bonner C., Lelyveld I., Zymek, R., (2015). "Banks' Liquidity Buffers and the Role of Liquidity Regulation," Journal of Financial Services Research, Springer;Western Finance Association, vol. 48(3), pages 215-234, December.

13. Castiglionesi, F., Feriozzi, F., Lуrбnth, G., and Pelizzon, L., (2014), "Liquidity Coinsurance and Bank Capital", Journal of Money, Credit and Banking, Vol. 46, pp. 409-443

14. Choon L., Hooi L., Murthi L., Yi T., Shven T., (2013) The determinants influencing liquidity of malaysia commercial banks, and its implication for relevant bodies: evidence from 15 malaysia commercial banks. A research project.

15. Diamond, D. W. & Dybvig, P. H. (1983). Bank runs, deposit insurance, and liquidity. Journal of Political Economy, 91(3), 401-419.

16. Diamond D, Rajan R (2000) A theory of bank capital. J Financ 55:2431-2465

17. Diamond, D., Rajan, R., (2001), "Liquidity risk, Liquidity Creation, and Financial Fragility: A Theory of Banking", Journal of Political Economy, Vol. 109, pp. 287-327

18. Fungacova, S., Weill L.,, Zhou M., (2016), "Bank capital, liquidity creation and deposit insurance", Springer Science+Business Media New York 2016

19. Joseph, M. T., Edson, G., Manuere, F., Clifford, M. & Michael, K. (2012). Non-Performing loans in Commercial Banks: A case of CBZ Bank Limited In Zimbabwe. Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business, 4(7), 467-488.

20. Kashyap, A. K., Rajan, R. & Stein, J. C. (2002). Banks as liquidity providers: An explanation for the coexistence of lending and deposit-taking. The Journal of Finance, LvII(1), 33-73.

21. Parameswar, N., Murthy, S. R. & Wague, C. (2012). The determinants of bank liquidity during financial crisis: A comparative study of the GCC banking industry. Journal of Academy of Business and Economics, 12(3), 10-20.

22. Pradhan P., (2014). The impact of non- performing assets in the performance of financial institutions: a case study of OSFC. Sai Om Journal of Commerce & Management, A Peer Reviewed National Journal. Vol. 1, Issue 9, 11-17.

23. Repullo, R (2003). `Liquidity, risk taking and the lender of last resort', CEMFI Madrid

24. Repullo, R.(2004). Capital requirements, market power, and risk-taking in banking. Journal of Financial Intermediation, 13(2), 156-182.

25. Vodovб, P. (2011). Determinants of commercial bank's liquidity in Slovakia.

26. Vodovб, P. (2011) Determinants of Commercial Banks' Liquidity in the Czech Republic

27. Vodovб, P. (2013). Determinants of commercial banks liquidity in Hungary.

28. Базельский Комитет по банковскому надзору, "Консультативный материал", декабрь 2009 г. Переведено на русский язык Банком международных расчетов.

29. Инструкция Банка России от 3 декабря 2012 г. № 139-И "Об обязательных нормативах"

30. Basel III: International Framework for Liquidity Risk Measurement, Standards and Monitoring, (2010), BCBS

31. Официальный сайт Рейтингового агентства RAEX ("Эксперт РА"), URL: http://raexpert.ru/

32. Официальный сайт Рейтингового агентства "РИА РЕЙТИНГ". URL: http://riarating.ru/

33. Официальный сайт Центрального Банка Российской Федерации, URL: http://www.cbr.ru/

34. Официальный сайт ОА "Газеты известия", URL: http://izvestia.ru/

35. Интернет-портал о банках и финансовом секторе "Национальный банковский журнал "NBJ", URL: http://nbj.ru/

36. Единый архив экономических и социологических данных (ЕАЭСД), НИУ ВШЭ, URL: http://sophist.hse.ru/

37. Официальный сайт информационного агентства "Банки.ру", URL: http://www.banki.ru/

Приложение 1.

Проверка результатов регрессионной оценки на устойчивость. Замена переменной.

Приложение 2.

Проверка результатов регрессионной оценки на устойчивость. Изменение количества наблюдений.

Приложение 3.

Проверка результатов на устойчивость. Выборка без 10 крупнейших банков.

Размещено

Размещено на Allbest.ru