Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оглавление

• Введение
• Теоретическое обоснование
• Постановка исследовательской проблемы
• Методология
• Описание результатов
• Заключение
• Список литературы
• Приложение


Введение

Микрофинансовые организации (МФО) - достаточно новое явление на российском рынке заёмных средств. Их деятельность была формально урегулирована только в 2010 году с введением Федерального закона №151-ФЗ «О микрофинансовой деятельности и микрофинансовых организациях». С этого момента рынок микрозаймов стал активно развиваться в России.

В результате текущего экономического кризиса в стране, рынок банковского кредитования стал сужаться. Население в гораздо меньшем объеме стало брать банковские кредиты в связи с ростом процентных ставок по кредитам, ужесточением требований к заёмщикам, ростом темпов инфляции и ухудшением финансового положения.

В свою очередь, микрофинансовый рынок показывает противоположную динамику. Несмотря на ухудшение экономической ситуации в стране, спрос на так называемые «деньги до зарплаты» _ небольшие суммы, выдаваемые микрофинансовыми организациями, в январе 2014 года, вырос на 20% по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года (О. Адамчук). Аналогичная тенденция наблюдалась и в 2015 г. По данным Банка России в 2015 году объем выданных микрозаймов вырос ещё на 6,5% по сравнению с 2014 годом и составил почти 140 миллиардов рублей (Банк России, 2016, с. 5). Также, отмечается переток клиентов из банковского сектора в МФО. За 2015 год было заключено на 30% больше договоров по получению микрозаймов, чем за предыдущий год. (Банк России, 2016, с. 5)

Таким образом, исследование нового для России и ещё не изученного рынка микрозаймов сейчас является особенно актуальным. Более того, отечественные исследователи рассматривают данный рынок только в разрезе теоретических и описательных работ. На сегодняшний день нет активно цитируемых работ, посвященных эмпирической оценке спроса на микрозаймы на примере российского рынка.

Зарубежные исследователи, в свою очередь, занимаются оценкой спроса на рынке заёмных средств достаточно давно. Так, первые работы по данной тематике появились уже в 1960-х годах: Джастер, Ф.Т. и Шай, Р.П. (1964), Пани, П.К. (1966). Они не отличались использованием сложной методологии и, соответственно, имели множество ограничений. Тем не менее, им удалось выявить основные закономерности и рассчитать эластичности спроса по основным характеристикам кредита: процентной ставке и сроку погашения.

Исследователи не стоят на месте и стремятся применять новые методы для получения состоятельных оценок. Наиболее прогрессивной методологией, на сегодняшний день, является использование экспериментального дизайна. Авторами, активно пользующимися такой методологией, являются: Карлан, Д.С. и Цинман, Дж. (2008), Алан, С. и Думитреску, Р. (2011), Клаудио, Р.Л. и Родриго, Л.В. (2014).

Несмотря на действительную эффективность экспериментального дизайна, такая методология является трудно доступной для исследователей, так как требует значительных временных и финансовых затрат, а также, согласования с финансовыми организациями, которые, в свою очередь, рискуют потерять клиентов или прибыль в ходе проведения эксперимента.

Наиболее популярным на данный момент методом для оценки спроса на займы и кредиты является модель Хекмана (Heckman, 1979). Она используется для построения цензурированных регрессий, с случаях, когда зависимая переменная ограничена с какой-либо стороны. При оценке спроса на займы зависимой переменной является сумма займа, которая не может быть отрицательной, а значит, является ограниченной нулём слева. Также, модель Хекмана позволяет избежать смещённости, которая возникает вследствие того, что не все люди займами МФО пользуется определённая группа населения.

В процессе изучения спроса авторы зачастую сталкиваются с проблемой эндогенности, которая возникает из-за коррелирования регрессоров с ошибкой, что, в свою очередь приводит к смещённости оценок. Наиболее популярным методом для борьбы с этой проблемой является метод инструментальных переменных. При изучении спроса на заёмные средства, зачастую в качестве инструментальной переменной авторы используют законодательные акты, регулирующие деятельность кредитных организаций. Подобные инструменты является валидными и позволяют эффективно бороться с проблемой эндогенности. Сочетание двух вышеупомянутых методов позволяет получить несмещенные и состоятельные оценки регрессии.

Что касается данного исследования, то оно будет основываться на модели Хекмана в связи с невозможностью проведения эксперимента, и сложностью подбора инструментальной переменной.

В рамках данной работы ставится следующая основная цель: выявить факторы, влияющие на сумму микрозайма при повторном его получении.

Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:

а) Подобрать, изучить и проанализировать релевантную литературу, посвященную эмпирической оценке спроса на разные типы займов и кредитов:

1) Изучить методы, используемые исследователями при оценке спроса;

2) Подобрать факторы, влияющие на индивидуальный спрос на микрозаймы согласно экономической теории и предыдущим исследованиям;

б) Детально проработать базу данных:

1) Проанализировать информацию, предоставленную микрофинансовой организацией;

2) Проанализировать данные на наличие статистических выбросов и нетипичных наблюдений и исключить их;

3) Подобрать макроэкономические факторы, потенциально оказывающие влияние на поведение заёмщиков МФО и отражающие экономическую ситуацию в регионах России и собрать необходимые данные;

4) Привести данные к структуре, необходимой для эконометрического оценивания;

в) Выбрать методологию, подходящую для анализа имеющихся данных;

г) Оценить регрессию и сделать основные выводы:

1) Подобрать несколько спецификаций модели и выбрать лучшую;

2) Рассчитать эластичности спроса на микрозаймы по процентной ставке и сроку погашения займа.

3) Проинтерпретировать и проанализировать полученные результаты.

Результаты данной работы имеют практическую значимость, в первую очередь, для менеджмента изучаемой микрофинансовой организации, так как позволят составить портрет типичного заёмщика, на которого должна ориентироваться компания. Также, полученные оценки эластичности спроса позволят предугадать поведение заёмщиков при изменении характеристик предоставляемых им займов, что, в свою очередь, позволит менеджменту компании регулировать политику предоставления займов с целью максимизации прибыли организации.

Кроме этого, результаты могут быть интересны и для других кредитных организаций, являющихся конкурентами МФО, так как дают понимание об основных причинах поведения российских заёмщиков МФО. Что, в свою очередь, позволит выявить причины снижения спроса на их кредитные продукты.

Работа состоит из нескольких частей. В следующем разделе предложено теоретическое обоснование, включающее в себя описание специфики исследуемого рынка, а также обзор релевантной литературы, посвященной изучению оценки спроса на различные типы кредитов и займов на примере рынков разных стран, преимущественно развивающихся. Вторая часть включает в себя описание алгоритма всего исследования и формулирование основных гипотез, которые будут тестироваться в следующих частях. Третья часть посвящена разработке методологии исследования и состоит из двух основных блоков: описание методов, с использованием которых будет оценена функция спроса на микрозаймы и анализ данных, на основе которых строятся эконометрические модели. Сами спецификации полученной в итоге функции спроса, а также интерпретация оценок регрессии размещены в последнем разделе. И, в заключении, будут подведены основные итоги, сформулированы наиболее важные выводы и проведено обсуждение ограничений и путей дальнейшего улучшения работы.



Теоретическое обоснование

Прежде, чем приступить к рассмотрению работ, посвященных оценке спроса на микрозаймы и различные типы кредитов, необходимо разобраться с предметной областью. В частности, с определением микрофинансовых институтов и особенностями их функционирования в России.

В российском законодательстве существует очень широкое понятие микрозайма, которое определяет только максимально возможную сумму займа - один миллион рублей. Ст. 2 Федерального закона от 02.07.2010 №151-ФЗ «О микрофинансовой деятельности и микрофинансовых организациях» Такое определение не даёт чёткого понимания понятия микрозаём и распространяется на займы, выдаваемые как организациям, так и физическим лицам. В данной работе исследуется только вторая категория заёмщиков _ физические лица. Таким образом, необходимо определить отличительные характеристики именно микрозаймов, выдаваемых физическим лицам.

Микрофинансирование, в отличие от банковских кредитов имеет ряд особенностей. Во-первых, суммы микрозаймов населению достаточно низкие, и, в среднем по России не превышают 50000 рублей, а в имеющихся данных не более 15000 рублей. Сроки погашения займов, в свою очередь, также не продолжительны: в большинстве случаев не больше одного месяца. Кроме этого, микрофинансовые займы отличаются относительно высокой ценой, то есть высокими процентными ставками, выплачиваемыми по ним. Средняя ставка для микрозаймов - 1-2% в день, что эквивалентно 36783-137641% в год.

Несмотря на очевидную дороговизну, подобного рода займы пользуются популярностью среди необеспеченных слоев населения и мелких предприятий. Причиной этому являются легкость получения займа: минимальные сроки рассмотрения заявки - от 15 минут, отсутствие необходимости в поручительстве и прочем обеспечении займа, а также невозможность со стороны заёмщиков получить кредит в банке по более выгодным условиям (Ефимова, Каменева, 2006).

Так как в данной работе значительное внимание уделяется вопросу лояльности потребителей, необходимо определиться со значением этого понятия. В общем смысле, лояльность - это то, что потребители могут проявлять к брендам, магазинам, товарам и услугам и даже видам деятельности. Лояльность - это в большей степени внутреннее ощущение потребителей, а не характеристика товара (Uncles et al., 2006).

Среди исследователей нет четкого определения понятия лояльности. Однако существуют три популярные концепции, посвященные данной проблеме:

1) лояльность, как фактор, приводящий к длительным взаимоотношениям с компанией;

2) поведение, основывающееся на модели предыдущих покупок;

3) покупки, связанные с индивидуальными характеристиками, обстоятельствами и конкретными ситуациями, возникающими в момент приобретения.

Приверженцы первой концепции считают, что истинная лояльность выражается в наличии «отношенческой приверженности» (Reichheld, 1996). «Отношенческая приверженность» в данном случае означает, что у потребителей есть определённый набор любимых брендов, который они могут проранжировать в порядке предпочтительности. Приверженность может быть измерена посредством опросов людей о том, на сколько им нравится бренд, они чувствуют себя причастными к нему, хотели бы они рекомендовать его и какие эмоции они испытывают к товарам данного бренда в сравнении с другими (Dick, Basu, 1994).

Вторая концепция является достаточно противоречивой. Тем не менее, она является наиболее подтверждённой фактическими данными. Противоречивость заключается в том, что в рамках данной модели лояльность определяется в наибольшей степени поведением покупателя при совершении последней покупки. Так же, в рамках данной концепции лояльность определяется, как возникающая в настоящий момент потребность в приобретении товара данного бренда, как одного из постоянно приобретаемых (Ehrenberg, Scriven 1999)

В третьем подходе основной упор делается на анализ взаимосвязи между совершением покупки и различными факторами имеющими место в момент приобретения. Модель подразумевает, что отношение потребителя к товару только в небольшой степени определяет вероятность совершения им аналогичной покупки в иных условиях внешней среды (Blackwell et al., 1999).

В данной работе лояльность будет определяться в рамках второй концепции. Лояльным к компании будет считаться человек, получивший более одного займа в данной компании за рассматриваемый период времени.

Переходя к рассмотрению работ, посвященных теме оценки спроса на различные кредиты, стоит начать с одной и самых первых статей, посвященных оценке спроса на кредиты в зависимости от основных характеристик кредита: процентной ставки и срока погашения займа, в условиях ограничения ликвидности. Такой работой является статья Джастера, Ф.Т. и Шай, Р.П. (1964). Используя данные, полученные экспериментальным путем, авторы оценили различия в потребительских реакциях на различные альтернативы, разделив тем самым потребителей на рациональных и нерациональных.

В конечном итоге, авторы пришли к следующим основным выводам. Во-первых, нерациональные индивиды более чувствительны к изменениям в процентных ставках, чем рациональные. Во-вторых, одновременное повышение процентной ставки и максимального срока погашения кредита спровоцирует увеличение спроса со стороны нерациональных покупателей и, наоборот, снижение спроса со стороны рациональных индивидов. В-третьих, рациональные потребители более чувствительны к снижению ежемесячных платежей, чем нерациональные. Эти выводы крайне важны, так как наглядно иллюстрируют, что разные типы домохозяйств не одинаково реагируют на изменения кредитных условий.

Ещё одной ранней статьёй, в которой исследовался спрос на кредиты, является работа Пани, П.К. (1966). В работе использовались данные, опубликованные в опросе, проводимом среди заёмщиков сельской Индии (AIRCS), который проводил Резервный Банк Индии по разным районам в 50-е годы. Исследовался спрос домохозяйств, занимающихся сельским хозяйством на кредиты в зависимости от средних процентных ставок по кредитам, капитальными затратами на сельскохозяйственные нужды и прочими расходами домохозяйств.

Оценив модели методом наименьших квадратов, авторы сформулировали следующие выводы: средний спрос населения, занимающегося сельским хозяйством, на кредиты не является полностью неэластичным по процентной ставке; зависимость между суммой взятого кредита и процентной ставкой описывается кривой, выпуклой к началу координат; предельная склонность к займам по расходам больше, чем по капитальным затратам.

Переходя к более поздним работам, сфокусируемся непосредственно на анализе микрофинансовых рынков или рынков, схожих с ними. Работы оценивающие эластичность спроса по ставке и сроку погашения кредита будут рассмотрены чуть позже. Сначала же обратимся к работам, изучающим некоторые другие детерминанты спроса.

Ченг, И. (2007) исследовал спрос на микрофинансовые займы на китайском рынке. Как и в большинстве подобных исследований, им были использованы данные крупнейшего опроса домохозяйств. В результате эмпирической оценки с использованием моделей бинарного выбора, автор получил следующие результаты. Во-первых, спрос домашних хозяйств на микрозаймы положительно зависит от дохода домохозяйства, уровня образования женщин-заемщиков и доступа к формальным кредитным институтам. Однако, анализируя отдельно 20% семей с самым высоким уровнем дохода, он выявил отрицательную линейную зависимость между спросом на микрозаймы и доходом, полученным от заработной платы.

Ли, К., Ган, Ц. и Ху Б. (2011) так же занимались исследованием спроса на микрофинансовые займы. Они исследовали, как на спрос на микрозаймы влияют факторы, определяющие доступность сельских жителей Китая к микрофинансовым займам. Ими было выделено 12 ключевых факторов, включающих уровень образования, размер домохозяйства, доход и другие.

Эмпирически с использованием моделей бинарного выбора было установлено, что существует положительная линейная зависимость между величиной спроса на микрокредиты и доступностью этих кредитов для опрошенного сельского населения Китая.

Работа Адамса, В., Эйнава Л. и Левина, Дж. (2007) основывается на анализе кредитов на автомобильном рынке. Помимо непосредственной оценки спроса авторы уделяют большое внимание проблемам морального риска и неблагоприятного отбора, которые определяют риск невозврата кредита. Данная проблема активно исследуется многими авторами. Наиболее релевантными, помимо данной, являются следующие работы. Аусубель, Л.М (1999) исследовал проблему неблагоприятного отбора на данных случайно отобранных заявок на получение кредитной карты. Работа Карлана, Д.С. и Цинмана, Дж. (2009), в которой, для определения взаимосвязи между кредитными дефолтами и проблемами несовершенной информации, используется экспериментальный дизайн.

Однако, несмотря на то, что проблемы морального риска и неблагоприятного отбора связаны с кредитными рисками и во многом определяют процентные ставки по кредитам, глубокий обзор литературы по этой теме не был проведен, так как данная работа фокусируется непосредственно на оценке спроса на займы.

Возвращаясь к работе Адамса, В., Эйнав, Л. и Левина Дж. (2007), важно уделить внимание данным, которые использовали авторы. Они анализировали спрос на субстандартные кредиты, то есть кредиты, выдаваемые заёмщикам с плохой кредитной историей и, как следствие, по более высоким процентным ставкам. В этом смысле, такие кредиты являются схожими с микрозаймами. Исследуя американский рынок, авторы пришли к неожиданному выводу. Вероятность приобретения машины в кредит не зависит от кредитной категории покупателя.

Статья Аттанасио, О.П., Голдберга, П.К. и Кириакиду, И. (2008) также посвящена оценке спроса на автомобильные кредиты. В данном исследовании использовались данные регулярно проводимого опроса о потребительских расходах американцев (Consumer Expenditure Survey) с 1984 по 1995 года. Авторы разделили все рассмотренные домохозяйства по уровню дохода и определили, что, в отличие от высокообеспеченных домохозяйств, семьи с низким уровнем дохода более чувствительны к изменению срока погашения кредита, чем к цене. Отсюда можно сделать вывод о необходимости изучения особенностей спроса для различных групп заёмщиков в отдельности.

При оценка спроса на различные типы кредитов, исследователи зачастую сталкиваются с проблемой эндогенности. Чаще всего она возникает из-за корреляции между условиями, по которым заёмщикам предоставляются кредитные продукты (процентная ставка и срок погашения кредита) и ненаблюдаемыми характеристиками заёмщиков, которые, в свою очередь, влияют на поведение заёмщика, связанное с возвратом заёмных средств.

Одним из наиболее популярных способов борьбы с проблемой эндогенности является метод инструментальных переменных. Инструментальная переменная для эндогенной переменной должна удовлетворять двум условиям: не коррелировать с ошибкой и коррелировать с эндогенной переменной. В следующих статьях для получения несмещенных оценок используется именно этот метод.

Такой способ борьбы с проблемой эндогенности в своей работе использовали Алисси, Р., Хочгуертел, С. и Вебер, Г. (2005). Они исследовали спрос на микрофинансовые потребительские займы в Италии. Были использованы данные о заявках на получение займа с 1995 по 1999 года, предоставленные крупным итальянским займодавцем. Таким образом, учитывались не только одобренные, но и отклоненные заявки на получение займов.

В качестве инструментальной переменной они использовали закон против ростовщичества, вступивший в силу в течение рассматриваемого периода. Было выяснено, что введение данного закона не повлияло на потребительский спрос, чего нельзя сказать о предложении. В качестве основного результата, авторы подтверждают гипотезу о том, что спрос на потребительские микрозаймы является эластичным по цене, причем, более чувствительными являются заёмщики, проживающие на севере страны. Авторы объясняют этот факт наличием большей конкуренции среди кредиторов на данной территории.

Гросс, Д.Б. и Соулилес, Н.С. (2002) анализировали, как меняется спрос на кредитные карты, в ответ на изменения кредитного предложения. В работе были оценены как эластичности по предельной склонности индивидов к потреблению в условиях ограничения ликвидности, так и по процентным ставкам. Основные результаты, полученные в данной работе, доказываю, что при незначительном увеличении кредитного лимита, спрос на кредит значительно возрастает. Что касается процентных ставок, то здесь авторы рассчитали среднюю эластичность спроса на кредит в районе «минус» 1,3 в долгосрочном периоде и «минус» 0,8 - в краткосрочном. Для оценки данных параметров и решения возможной проблемы эндогенности авторы использовали инструментальные переменные, сравнивающие первую и вторую кредитные линии, отличающиеся по условиям кредита.

В исследовании Анним, С.К. (2009) исследовалась чувствительность спроса на займы по ставке процента на микрофинансовом рынке Ганы. Используя квантильную регрессию и процедуру взаимодействия, модель Хекмана и метод инструментальных переменных, для борьбы с проблемой эндогенности, авторы выяснили, что определяющим детерминантом спроса на микрозаймы являются издержки заёмщиков, которые складываются из разницы фактической и эффективной процентной ставки.

В последнее время большее внимание авторы стали уделять экспериментальному дизайну, так как он дает более точные результаты. Одной из наиболее цитируемых работ, в которой, спрос на займы микрофинансовой организации был оценен с помощью эксперимента, является работа Карлана, Д.С., и Цинмана, Дж. (2008). Авторам удалось провести эксперимент среди клиентов одной из крупнейших микрофинансовых организаций южной Африки. Испытуемым случайным образом предлагались условия займа, что исключало возможность появления проблемы эндогенности. Для оценки эластичности спроса использовались метод наименьших квадратов, двухшаговый МНК, а так же модель Тобита. Было выяснено, что спрос заёмщиков с низким уровнем дохода более чувствителен по сроку погашения, чем по цене и, наоборот, для заёмщиков с более высоким доходом.

Аналогичную методологию использовали Алан, С. и Думитреску, Р. (2011), но уже на данных развитого финансового рынка, а именно - Великобритании. Кроме того, они изучали не кредиты, выдаваемые наличными, а месячные и трехмесячные кредитные карты. Авторы выявили, что спрос на кредитные карты является абсолютно неэластичным по цене, что координально отличатся от предыдущих исследований. Тем самым, авторы доказали необходимость использования экспериментального дизайна для получения несмещенных оценок.

Еще одна статья с подобным дизайном исследования была опубликована в 2014 году Клаудио, Р.Л. и Родриго, Л.В. В данной работе эксперимент проводился на клиентах, одного из крупнейших эмитентов кредитных карт Бразилии. Заёмщикам предлагалось открыть дополнительную кредитную линию с новыми сгенерированными случайным образом характеристиками кредита. В ходе эксперимента отдельно рассматривалось поведение индивидов с высоким уровнем дохода (в среднем около 20000 долларов/год) и низким уровнем дохода (в среднем около 8000 долларов/год).

Результаты показали, что для группы людей с высоким уровнем дохода спрос в части принятия решения о взятии кредита является эластичным по ставке процента, чего нельзя сказать в отношении суммы взятого кредита. При оценке эластичности спроса по цене для второй группы населения, не было получено статистически значимых результатов. Таким образом, авторы не смогли их проинтерпретировать (Claudio и Rodrigo, 2014).

Помимо индивидуального спроса на микрофинансовые инструменты, так же изучается спрос на макроэкономическом уровне. Так, Нашихин, М. (2014), анализирует потенциальный спрос на микрофинансовые услуги в самой населенной провинции Индонезии - Западной Яве. Для исследования использовались данные Национального Социально-Экономического Опроса (Susenas) по отдельным округам провинции. Помимо этого, использовались данные, предоставленные Центральным Банком Индонезии о депозитах и займах, выданных сельскими микрофинансовыми организациями.

Результаты показали, что почти 2 миллиона человек являются потенциальными заёмщиками микрофинансовых организаций, которые готовы взять 16,669 миллиардов рупий (более 260 миллионов долларов). Так же, было установлено, что для нормального функционирования микрофинансовой сферы необходимо 513 организаций (в терминах BPR), что значительно больше, чем имелось в 2014 году в Западной Яве. Полученные результаты имеют практическое значение, как для микрофинансовых организаций, планирующих своё расширение, так и для совершенствования финансовой политики на макроэкономическом уровне.

Непосредственная оценка спроса на займы - не единственное, что волнует авторов изучающих спрос. Не мене важным аспектом является возможность практического применения полученных результатов. Карлан, Д.С. и Цинман, Дж. (2008), помимо вышеупомянутой оценки эластичности спроса на кредиты по цене и сроку погашения займа, предложили и практические рекомендации, по увеличению прибыльности для микрофинансовой организации. Ими было выявлено, что увеличив текущие процентные ставки в среднем на 2% можно увеличить прибыльность компании от 2 до 8%.

Противоположный результат был получен в более поздней работе Дехеджиа, Р., Монтгомери, Х. и Мордуха, Дж. (2012). Авторами было опровергнуто широко распространенное мнение о том, что бедные клиенты являются нечувствительными к ставке процента. Ими была получена эластичность спроса по ставке процента, варьирующаяся в пределах от « минус» 0,73 до «минус» 1,04. Получив данные результаты, авторы выдвинули гипотезу о том, что снижение процентных ставок может привлечь новых клиентов, что увеличит общую выручку. Данное предположение было доказано на основе данных о счетах клиентов микрофинансовой организации, расположенной в Дакке - столице государства Бангладеш. Такое различие в результатах может быть объяснено различием в финансовых рынках южной Африки и республики Бангладеш, а также, особенностями деятельности конкретных микрофинансовых организаций.

Проанализировав литературу, можно выделить следующие тенденции в оценках спроса на микрозаймы. Во-первых, все современные модели оцениваются с помощью моделей цензурированной регрессии. Наиболее часто используется модель Хекмана (Heckman, 1979). Такой подход используется для оценки вероятности выбора нулевой альтернативы - возможности вообще не брать микрофинансовый заём. Без учёта индивидов, не пользующихся микрофинансовыми услугами невозможно получить несмещенные оценки.

Во-вторых, многие авторы пользуются методом инструментальных переменных. Данный подход позволяет избежать проблемы эндогенности, которая, также, приводит к смещённости оценок. Интересно заметить, что в большинстве работ в качестве инструмента для эндогенных переменных используется какое-либо изменение в законодательстве, которое, безусловно, никак не связано с ненаблюдаемыми характеристиками индивидов, но, влияет на процентные ставки, по которым индивидам предоставляется заём.

В-третьих, в последнее время авторы стремятся реализовать экспериментальный дизайн в своих исследованиях. Подобранные случайным образом параметры займа, позволяют получить экзогенные оценки эластичностей спроса на займы. Случайность эксперимента позволяет считать оценки, полученные таким образом наиболее точными, однако, реализация подобного экспериментального дизайна наиболее сложна и затратна, а также несёт риски для микрофинансовых организаций потерять лояльность клиентов.

Кроме этого, многие авторы доказывают необходимость изучения отдельно различных групп заёмщиков. Чаще всего показателем деления на группы выступает доход заёмщиков.

Что касается основных результатов, получаемых при оценке спроса на микрокредиты, то все авторы доказывают, что спрос на микрокредиты имеет отрицательную эластичность по процентной ставке и, наоборот, положительную по сроку погашения кредита. Данные результаты подтверждаются экономической теорией.

Постановка исследовательской проблемы

По результатам проведённого анализа релевантной литературы по теме оценки спроса на займы, выдаваемые микрофинансовыми организациями, было установлено, что данная тема достаточно полно изучена на примерах рынков различных стран, в том числе развивающихся. За рубежом было проведено множество эмпирических исследований посвященных оценке функции спроса на микрозаймы. Важно отметить, что они были построены на основе разных типов данных: результатов опросов, внутренней информации организаций о выданных займах и результатов проведенных экспериментов. При этом были использованы передовые методы исследований.

В свою очередь, отечественные исследователи ограничиваются описательными работами по данной теме, в которых приводят статистические данные и строят предсказания о дальнейших путях развития всего рынка. Что касается изучения непосредственно индивидуального спроса заёмщиков, то данная тема совершенно не освещена в отечественной науке. На сегодняшний день нет релевантных эмпирических работ, изучающих индивидуальный спрос людей на займы в МФО на примере российского рынка, что является пробелом в отечественной науке, который призвана заполнить данная работа.

В данной работе акцент делается на изучении «постоянных» клиентов компании. Это связано с тем, что ориентирование на постоянных клиентов является наиболее выгодной для компании стратегия, т.к. в данном случае сводятся к нулю затраты, связанные с привлечением новых клиентов (рекламой) и снижается риск невозврата займа.

Таким образом, в целях устранения пробела в отечественной науке, в данной работе ставится следующая исследовательская цель: «эмпирически оценить, в какой степени различные факторы влияют на величину спроса на микрозаём при повторном его взятии».

Для достижения этой цели необходимо, во-первых, определить, какие факторы могут оказывать влияние на индивидуальный спрос заёмщиков МФО. Безусловно, к таким факторам необходимо отнести характеристики займа: процентную ставку, по которой он выдаётся и срок его погашения. Следующим немаловажным фактором является доход заёмщика, так как именно ограничения ликвидности (недостаток наличных денег), стимулирует людей прибегать к услугам кредитования. Так как в данной работе изучается именно индивидуальный спрос заёмщиков, не менее важным является учёт их индивидуальных особенностей, к которым можно отнести возраст, пол, уровень образования, семейное положение и многие другие характеристики. Кроме этого видится логичным учесть не только индивидуальные особенности заёмщиков, но и изменения экономической ситуации в рамках всей страны. К примеру, важно учитывать инфляционные изменения и изменения на конкурирующих с микрофинансовыми организациями кредитных рынках.

Факторов, оказывающих влияние на спрос можно выделить большое множество, однако, не для всех можно подобрать соответствующие переменные. Следующим этапом работы как раз является анализ данных, предоставленных МФО, включающий в себя: выбор соответствующих переменных, разделение имеющихся данных на подвыбоки, исключение статистических выбросов, а также, дополнение базы данными переменными, отражающими экономическую ситуацию в различные периоды времени в разных субъектах Российской Федерации. Подробное описание выбранных переменных располагается в разделе «Методология».

Далее необходимо выдвинуть гипотезы относительно функциональных зависимостей исследуемых переменных и некоторых ожидаемых результатов. Экономическое и логическое обоснование выдвигаемых предположений, а также сами формулировки гипотез приведены ниже.

Клиенты микрофинансовых организаций - люди с преимущественно низким уровнем дохода. Для данной категории населения микрозаём является нормальным благом, так как с ростом дохода люди могут позволить себе одалживать всё большие суммы денег. Однако справедливо предположить, что достигнув определенного уровня благосостояния, потребность в микрозаймах у людей снижается, так как при высоком стабильном доходе они могут брать кредиты в банках по более выгодным условиям. На основании этих рассуждений можно сформулировать первую гипотезу:

H₁: С ростом дохода величина спроса на микрозаймы сначала возрастает, а потом снижается, т.е. между суммой займа и доходом существует зависимость, которая описывается параболой с ветвями, направленными вниз.

Процентная ставка выступает аналогом цены для займа. Согласно экономической теории, закон спроса гласит, что между величиной спроса и ценой существует отрицательная зависимость. Из этого следует вторая гипотеза:

H₂: Эластичность спроса на заём по процентной ставке отрицательна, то есть между суммой займа и процентной ставкой существует отрицательная зависимость.

Ещё одной важной характеристикой кредитного продукта является срок погашения займа. Чем больше срок, тем легче погасить заём на большую сумму. Таким образом, с ростом срока жизни займа должна расти и величина спрос на него. Отсюда следует третья гипотеза:

H₃: Эластичность спроса на заём по сроку погашения положительна, то есть между суммой займа и сроком его погашения существует прямая зависимость.

Также, важно оценить, как изменяется величина спроса на микрозаймы в ответ на изменения макроэкономических показателей. В качестве показателя, позволяющего наиболее точно оценить состояние экономики в конкретном регионе и учесть изменения в уровне цен, был выбран показатель «реальная заработная плата». Подробное описание и специфика его расчёта рассмотрены в разделе «Методология». Так как данный показатель учитывает рост уровня цен, ожидается, что рост уровня цен приведёт к номинальному увеличению величины спроса на микрозаймы, так как населению потребуется больше денег для обеспечения привычного уровня потребления. Отсюда вытекает четвертая гипотеза:

H₄: Существует прямая зависимость между величиной реальной заработной платы и величиной спроса на микрозаймы.

Ещё одним важным детерминантом спроса на микрозаймы является ставка на кредиты банков и других кредитных организаций. Так как кредитный организации выступают в роли конкурента МФО, банковские кредиты являются субститутами микрозаймов. Соответственно, увеличение цены (процентных ставок) банковских кредитов должно привести к перетоку клиентов банков в микрофинансовые организации. Тогда пятая гипотеза формулируется следующим образом:

H₅: Существует прямая зависимость между процентными ставками по кредитам кредитных организаций и фактом того, что человек возьмёт микрозаём.

Население России сильно дифференцировано по уровню доходов. Люди с меньшим заработком острее реагируют на рост цен и иные изменения окружающей среды. Соответственно, они должны более остро реагировать на изменения условий предоставления микрозаймов. Отсюда шестая гипотеза:

H₆: Люди с доходом ниже среднего более чувствительны к изменениям условий займов: процентной ставки и срока погашения, чем люди с доходом выше среднего.

Сформулировав гипотезы важно подобрать подходящие эконометрические методы, позволяющие качественно решить исследовательскую задачу. По результатам обзора литературы были выбраны основные эконометрические методы, которые используются в большинстве продвинутых исследований. Все современные исследования, посвященные оценке спроса на займы или кредиты строятся на основе цензурированных регрессий, так как сумма займа - величина ограниченная слева нулём. Наиболее часто используется модели Хекмана (Heckman, 1979), так как она позволяет избежать проблемы смещённости выборки. Именно эта методика и взята за основу в этой работе. Более подробно суть данной методики раскрыта в разделе «Методология».

Кроме этого, многие авторы используют различные методы для борьбы с проблемой эндогенности, которая возникает из-за корреляции между процентной ставкой, по которой выдаётся заём и ненаблюдаемыми характеристиками заёмщика. Для этих целей наиболее популярными в современной науке являются два метода: метод инструментальных переменных и экспериментальный дизайн. Что касается данной работы, то имеющиеся данные не позволяют подобрать эффективный инструмент или провести эксперимент, что налагает на результаты некоторые ограничения. Тем не менее, полученные результаты можно считать релевантными.

Следующим этапом работы является непосредственно построение эконометрических моделей с помощью статистического программного пакета EViews. В рамках данного этапа происходит подбор различных спецификаций модели с целью поиска лучшей, по которой далее осуществляется интерпретация основных результатов. Важно отметить, что на данном этапе модели будут сравниваться как по всей выборке в целом, так и для отдельных подгрупп заёмщиков.

Наиболее значимой частью работы является проверка выдвинутых ранее гипотез и интерпретация полученных результатов на основе полученных уравнений регрессии.

Заключительным этапом работы является обсуждение имеющихся в работе ограничений и путей их устранения в целях дальнейшего улучшения качества полученных результатов.

Методология

Для решения поставленной в рамках данного исследования цели «эмпирически оценить, в какой степени различные факторы влияют на величину спроса на микрозаём при повторном его взятии» и тестирования выдвинутых в предыдущем разделе гипотез, необходимо подобрать соответствующую методологию. Как было упомянуто выше, по результатам обзора литературы и с учётом специфики имеющихся данных было определено, что наиболее подходящим является использование модели регрессии по цензурированной выборке, в частности модели Хекмана (Heckman, 1979).

Кроме этого, необходимость использования такого подхода может быть объяснена спецификой предметной области. Процедура, в ходе которой индивид принимает решение о получении займа, состоит из двух шагов. И соответственно, необходимо замоделировать оба эти шага. Сначала моделируется факт участия, то есть индивид решает вопрос: «брать ему заём в этой организации или нет». Далее, на втором шаге моделируется степень участия, то есть индивид решает, на какую сумму он возьмёт заём. Только на этом шаге определяется величина спроса на заём для конкретного индивида.

Таким образом, для того, чтобы эмпирически оценить функцию спроса на микрозаймы, крайне важно учесть не только факторы, непосредственно влияющие на величину займа, но и оценить, что влияет на принятие первоначального решения о его взятии. Если пропустить этот шаг, то в модели будут учтены только те, кто фактически взяли заём. То есть, рассмотренная выборка будет заранее смещена, что приведет к смещённости оценок, а значит, модель не будет описывать спрос в целом, а будет иллюстрировать только поведение узкой группы людей - фактических заёмщиков.

В данной работе акцент делается на лояльность заёмщиков к исследуемой микрофинансовой организации. Поэтому, на первом этапе будет моделироваться факт повторного взятия займа в зависимости от предыдущей кредитной истории. Такой подход не позволит избавиться от смещения выборки в целом, так как фактических наблюдений о тех, кто никогда не брал заём нет. Однако он позволит избавиться о смещения внутри выборки клиентов компании и учесть, что влияет на их лояльность к организации.

Как было сказано выше, для получения состоятельных оценок в рамках данной работы необходимо прибегнуть к моделям цензурированной регрессии, так как исследуемая зависимая переменная - сумма займа всегда приминает положительные значения, а значит, является цензурированной (ограниченной) нулём снизу.

Для оценивания такого класса моделей применяется модель, разработанная Тобином, Дж. (1958). Которая послужила толчком для развития эконометрической мысли и появлению новых подходов. В частности, на её основе Джеймсом Хекманом была разработана модель, позволяющая анализировать данные, подверженные проблеме выборочной селективности (Heckman, 1979).

Данная модель оценивается с помощью метода максимального правдоподобия и реализуется в два шага. На первом этапе оценивается уравнение бинарного выбора, отвечающее за факт участия. Далее, по формуле оценивается лямбда Хекмана и, на заключительном этапе, оценивается регрессия, в которую включается новая переменная.

В рамках данного исследования используется методология, основанная на модели Хекмана, которая также будет реализована в два этапа. На первом шаге будет замоделирован факт повторного взятия займа. Данный шаг можно описать следующей системой уравнений:

(1)

где: d_k,j - бинарная переменная, характеризующая факт получения или не получения k-ым заёмщиком j-ого займа после получения i-ого займа;

c_k - вектор переменных, включающий индивидуальные характеристики k-ого заемщика: доход, пол и возраст;

m_j - вектор переменных, описывающих макроэкономические изменения в регионе: реальная заработная плата, средняя ставка по банковским и небанковским кредитам, количество банков в регионе в момент получения j-ого займа;

z_i - вектор переменных, включающий характеристики предыдущего (i-ого) займа: сумму, процентную ставку и срок погашения;

м_k,j,i - ошибка для уравнения выбора.

Далее, рассчитанная по формуле (2) лямбда Хекмана инкорпорируется в уравнение (3), определяющее величину взятого займа.



(2)

где: ц и Ф соответственно плотность и функция стандартного нормального распределения

И на последнем этапе, моделируется уравнение участия - непосредственно функция спроса на микрозаём:

(3)

где: y_k,i - сумма текущего (i-ого) займа, взятого k-ым заёмщиков;

x_i - характеристики текущего займа: процентная ставка и срок погашения;

m_i - вектор переменных, описывающих макроэкономические изменения в регионе: в момент получения i-ого займа;

л_j - Лямбда Хекмана, рассчитанная по формуле (2);

е_ik,j,i - ошибка в уравнении участия;

у_е,_м - ковариация между ошибками в уравнении участия и уравнении выбора.

Таким образом, уравнение участия (3) моделируется с использованием информации об истории ранее взятых займов, которая, безусловно, оказывает влияние на факт того, что заёмщик подаст заявку на получение следующего займа.

Следующим этапом в рамках дизайна исследования является анализ предоставленной микрофинансовой компанией информации и формирование с её помощью базы данных, на которой в дальнейшем будет проводиться эконометрический анализ.

Микрофинансовая компания предоставила внутренние данные по займам, которые были выданы в период с 15.05.2012 по 25.12.2014. В целях обеспечения конфиденциальности, наименование организации не оглашается. Исследуемая компания осуществляет свою деятельность онлайн в сети Интернет. Займы выдаются посредством перечисления денежных сумм на банковскую карту или интернет кошелёк заёмщика после подачи и одобрения заявки на сайте компании. Благодаря тому, что займы выдаются в режиме онлайн, компания охватывает достаточно большой сектор рынка и имеет клиентов практически во всех субъектах Российской Федерации. Исключения составляют Республика Алтай, Астраханская область, Республика Крым и город федерального значение Севастополь.

Предоставленные данные были сформированы в виде кросс-секции. Изначально база данных представляла собой список заявок на получение займа от определенных заёмщиков (зашифрованных в виде числовых идентификаторов) в конкретную дату в определенном субъекте РФ. Однако для дальнейшего анализа были отобраны только те заявки, по которым были фактически выданы займы, так как не было информации для установления объективных причин, почему заём не был взят: было ли это желание заёмщика, отказ со стороны организации или же проблемы с завершением оформлении заявки в сети Интернет. Также, база данных включала характеристики займа (сумму, ежедневную процентную ставку и срок погашения) и некоторые персональные данные о заёмщике (величину указанного им дохода, пол и возраст). Таких наблюдений оказалось 98038.

Благодаря тому, что база данных включала информацию о персональном коде заёмщика и дате получения займа, удалось восстановить предыдущую историю займов клиента в организации и соотнести между собой информацию о текущем и ранее взятом (предыдущем) займе. Так была сформирована информация о том, был ли взят следующий заём, которая реализовалась в переменной TAKE. А переменные, отвечающие за характеристики текущего и предыдущего займа, были объединены в соответствующие группы, которые подробно описаны в Таблице 1 вместе с другими группами переменных. Включение двух групп переменных, позволит оценить лояльность заёмщика к рассматриваемой компании. Все переменные, иллюстрирующие характеристик займа (сумма, ставка и срок погашения) будут включены в модель в логарифмической форме для дальнейшего расчёта эластичностей спроса.

Также отдельная группа была сформирована из персональных характеристик заёмщика. В неё вошли следующие переменные: возраст, пол, регион проживания и указанный заёмщиком в анкете доход. Важно отметить предположение о том, что переменная, отвечающая за возраст (AGE) нелинейно влияет на спрос заёмщиков микрофинансовой организации, так как считается, что население трудоспособного возраста имеет возможность и потребность занимать большие суммы. Для тестирования данного предположения в модель данная переменная будет включена в первой и второй степенях.

В данной группе необходимо детально рассмотреть переменную дохода. Так как индивидуальные характеристики заёмщика указываются им в кредитной заявке, которую он оставляет на сайте, не подтверждаются документально, это может стимулировать заёмщиков фальсифицировать некоторые данные для получения одобрения со стороны микрофинансовой организации. В частности, в имеющихся данных наибольшему сомнению в достоверности подвергается именно указанный заёмщиком уровень дохода.

Таблица 1

Список переменных

Индивидуальные характеристики заёмщика
INCOME	Доход заёмщика, указанный им в анкете, в руб.
DINC	Дамми, 1 - если заёмщик указал в заявке величину дохода, 0 - если не указал
AGE	Возраст заёмщика, в годах
GENDER	Дамми, 1 - если заёмщик - мужчина, 0 - женщина
REGION	Субъект, в котором проживает заёмщик
Характеристики текущего займа
SUM	Сумма взятого займа, в рублях
RATE	Ежедневная процентная ставка по займу, в долях
DURAT	Срок погашения займа, в днях
TAKE	Дамми, 1 - текущий заём взят, 0 - не взят
Характеристики предыдущего выданного займа
SUM_T0	Сумма взятого предыдущего займа, в рублях
RATE_T0	Ежедневная процентная ставка по предыдущему займу, в долях
DURAT_T0	Срок погашения предыдущего займа, в днях
Макроэкономические характеристики регионов
BANKRATE	Средневзвешенные годовые процентные ставки по кредитам до 30 дней, включая «до востребования», предоставленным кредитными организациями физическим лицам в рублях, в долях
BANKS	Количество кредитных организаций (банков и небанковских организаций) и филиалов в субъекте
REALWAGE	Реальная среднемесячная начисленная заработная плата работников по полному кругу организаций по субъектам, коэффициент, рассчитанный по формуле (4)

Важно отметить, что часть заёмщиков вовсе не указали величину своего дохода (около 38% наблюдений). Так как это достаточно большая часть выборки, исключение данных наблюдений может исказить результаты оценивания. Для решения данной проблемы в уравнение регрессии включается дополнительная дамми-переменная, отвечающая за то, указал заёмщик сумму дохода или нет - DINC. Также данная переменная будет включена в уравнение, как сомножитель для переменной, отвечающей за уровень указанного дохода (INCOME). Сама переменная INCOME будет включена в модель в первой и второй степени для целей тестирования 1 гипотезы.

Таким образом, в исследовании будет оцениваться влияние не фактического дохода заёмщика, а того уровня дохода, который был указан им в кредитной заявке, при условии того, что доход был указан. Данное ограничение несколько искажает действительную картину, однако полностью устранить его нельзя. Тем не менее, для частичного устранения данной проблемы из выборки были исключены наблюдения с крайне низким и крайне высоким доходом. Для этого, указанный заёмщиком доход сравнивался с минимальным размером оплаты труда (МРОТ) в регионе в период получения займа. Справедливо предположить, что если заёмщик имеет трудовой доход, то по трудовому законодательству Российской Федерации, он должен превышать МРОТ. Если указанный доход был меньше минимального размера оплаты труда, то такое наблюдение исключалось из выборки. Таким способом было исключено 321 наблюдение.

Услугами МФО в большинстве своём пользуются люди с невысоким доходом, поэтому справедливо исключить и крайне завышенные доходы, указанные заёмщиками в своих заявках. Изначально была проведена попытка исключить 5% наибольших сумм доходов во всей выборке. Однако такой подход нельзя применять для всей выборки в целом, так как доходы населения в разных субъектах РФ значительно отличаются. Чтобы учесть особенности различных регионов, были исключены наблюдения, в которых указанный доход заёмщиков в два раза превышал средний уровень заработной платы по региону в период получения займа. Таким способом были исключены 7825 наблюдений (около 8% первоначальной выборки).

Указанный заёмщиком в кредитной заявке регион проживания, а также дата выдачи займа позволили увеличить количество объясняющих переменных и включить показатели, описывающих экономическую ситуацию в регионе. Однако не во всех заявках был указан регион проживания. Вследствие этого, из выборки были исключены 3779 наблюдений (3,85% от первоначальной выборки).

В качестве показателя, наиболее точно отражающего экономическую ситуацию в регионе, была взята «Реальная среднемесячная начисленная заработная плата работников по полному кругу организаций по субъектам». Показатель был рассчитан, как частное номинальной среднемесячной начисленной зарплаты в регионе и ежемесячного индекса потребительских цен, рассчитанного к первому периоду наблюдений (май 2012 года) (Формула 4). Все необходимые для расчёта данные были взяты с официального сайта Федеральной службы государственной статистики. В уравнение регрессии данная переменная будет включена в логарифмической форме в целях упрощения экономической интерпретации полученных результатов.

где: - среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников по полному кругу организаций в субъекте r в период t;