- индекс потребительских цен в субъекте r в период t;

- стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг в субъекте r в период t;

- стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг в субъекте r в нулевой период времени (май 2012 г.)

Также, в качестве дополнительных условий были включены характеристики банковского сектора региона. Так как кредитные организации являются потенциальными конкурентами микрофинансовых, а микрозаймы являются субститутами для банковских и небанковских кредитов, видится необходимым проследить их влияние на спрос на займы МФО. Была выбрана следующая характеристика сектора банковского и небанковского кредитования: «Средневзвешенные годовые процентные ставки по кредитам до 30 дней, включая «до востребования», предоставленным кредитными организациями физическим лицам в рублях», так как срок до 30 дней максимально приближен к срокам платежей по микрозаймам. Данные по этой переменной были взяты с официального сайта Банка России. Также, в этого сайта была взята информация по ещё одной характеристике банковского сектора - количеству банков и небанковских кредитных организаций, осуществлявших деятельность в субъекте на момент взятия займа Вышеупомянутые переменные включаются в модель, аналогично показателю реального дохода, в логарифмической форме.

Важно отметить, что в первоначальной выборке имелись наблюдения, в которых займы выдавались на условиях отсутствия процентных платежей. Данные займы предлагались в рамках рекламной акции, и не отражают постоянные условия предоставления займа, поэтому они также были исключены из выборки. Таких наблюдений было исключено 758.

В конечном итоге, в результате ряда исключения осталось 85349 наблюдений. Описательные статистики по переменным, используемым в дальнейшем построении моделей, размещены в Таблице 2.

Таблица 2

Описательные статистики всей выборки

Переменная	Ед. изм.	Кол-во набл.	Ср. знач.	Медиана	Макс.	Мин.	Ст. откл.
INCOME	Рубли	55399*	32951	30000	140000	5700	14767
DINC	Дамми	85349	0,65	1,00	1,00	0,00	0,48
AGE	Года	85349	32,4	30,0	66,0	18,0	8,8
GENDER	Дамми	85349	0,57	1,00	1,00	0,00	0,49
SUM	Рубли	52379**	4690	4000	15000	100	3372
RATE	Доли	52379**	0,027	0,020	0,182	0,002	0,022
DURAT	Дни	52379**	22,0	14,0	449,0	1,0	1,0
TAKE	Дамми	85349	0,62	1,00	1,00	0,00	0,49
SUM_T0	Рубли	85349	3688	3000	15000	100	3081
RATE_T0	Доли	85349	0,029	0,020	0,182	0,002	0,023
DURAT_T0	Дни	85349	20,9	14,00	449,00	1,00	23,87
BANKRATE	Доли	85349	0,260	0,253	0,295	0,128	0,021
BANKS	Штуки	85349	85,5	36,0	654,0	0,0	150,2
REALWAGE	Коэф.	85349	261,57	225,50	853,29	134,13	100,61

Примечание:* - данные о доходе указывают не все заёмщики;

**- не все заёмщики берут повторно заём

По результатам изученной литературы было отмечено, что многие авторы изучают заёмщиков в разрезе различных подвыборок. В частности, многие отдельно изучают группы с разным уровнем дохода. В данном исследовании также, видится целесообразным отдельно проанализировать группы заёмщиков в зависимости от уровня указанного ими дохода. Для того чтобы учесть различия в уровне дохода в разных регионах России, группы были разделены в соответствии со средним показателем заработной платы в регионе. Так были сформированы две подвыборки: с доходом выше среднего в регионе и ниже среднего в регионе. В данном случае, наблюдения без указанного дохода не включались. Описательные статистики по переменным в разрезе этих подвыборок приведены соответственно в Таблицах 3 и 4.

Таблица 3

Описательные статистики для подвыборки заёмщиков с указанным доходом выше среднего в регионе

Переменная	Ед. изм.	Кол-во набл.	Ср. знач.	Медиана	Макс.	Мин.	Ст. откл.
INCOME	Рубли	28000	40690	37772	140000	18000	14519
AGE	Года	28000	33,2	30,0	66,0	18,0	8,8
GENDER	Дамми	28000	0,59	1,00	1,00	0,00	0,49
SUM	Рубли	17801**	4694	4000	15000	100	3105
RATE	Доли	17801**	0,028	0,020	0,182	0,002	0,024
DURAT	Дни	17801**	21,3	14,0	306,0	1,0	21,94
TAKE	Дамми	28000	0,64	1,00	1,00	0,00	0,48
SUM_T0	Рубли	28000	3695	3000	15000	100	2892
RATE_T0	Доли	28000	0,031	0,025	0,182	0,002	0,025
DURAT_T0	Дни	28000	20,5	14,0	315,0	1,0	21,60
BANKRATE	Доли	28000	0,262	0,253	0,295	0,135	0,021
BANKS	Штуки	28000	66,0	37,0	648,0	0,0	113,98
REALWAGE	Коэф.	28000	238,84	214,91	797,14	134,13	77,29

Примечание: **- не все заёмщики берут повторно заём

Таблица 4

Описательные статистики для подвыборки заёмщиков с указанным доходом ниже среднего в регионе

Переменная	Ед. изм.	Кол-во набл.	Ср. знач.	Медиана	Макс.	Мин.	Ст. откл.
INCOME	Рубли	27399	25041	23000	91000	5700	10086
AGE	Года	27399	31,7	29,0	66,0	18,0	9,06
GENDER	Дамми	27399	0,48	0,00	1,00	0,00	0,50
SUM	Рубли	15111**	4202	3000	15000	100	2911
RATE	Доли	15111**	0,029	0,020	0,182	0,002	0,024
DURAT	Дни	15111**	21,0	14,0	348,0	1,0	21.82
TAKE	Дамми	27399	0,55	1,00	1,00	0,00	0,50
SUM_T0	Рубли	27399	3274	3000	15000	100	2611
RATE_T0	Доли	27399	0,032	0,025	0,182	0,002	0,024
DURAT_T0	Дни	27399	20,2	14,0	348,0	1,0	20,73
BANKRATE	Доли	27399	0,261	0,253	0,295	0,128	0,020
BANKS	Штуки	27399	94,1	37,0	654,0	0,0	163,85
REALWAGE	Коэф.	27399	281,37	240,84	853,29	137,86	112,32

Примечание: **- не все заёмщики берут повторно заём

спрос заемщик заем кредит россия

Уже на стадии анализа описательных статистик для разных подвыборок можно сделать ряд наблюдений, касающихся различий в характеристиках заёмщиков и условий займов, которые они берут. Так как количество наблюдений в разных подвыборках отличается не значительно, то такой анализ может быть проведён.

Во-первых, средний доход, указанный заёмщиками в заявках отличается между группами почти в два раза. Кроме этого, в подвыборках различается половозрастная структура: средний возраст заёмщиков с более высоким доходом немного выше и в этой подвыборке значительно больше мужчин. Также, важно отметить, что заёмщики, указывающие более высокий доход в среднем склонны брать большие суммы на чуть больший срок. Кроме этого заёмщики с высоким указанным доходом более лояльны к компании, так как чаще берут повторные займы.

Проанализированные выше данные используются при построении эконометрических моделей, основанных на описанной выше методологии с помощью статистического программного пакета EViews. Результаты оценивания модели на разных подвыборках, их интерпретация и основные результаты описаны в следующем разделе.



Описание результатов

Как неоднократно отмечалось выше, функция спроса на микрозаймы в рамках данного исследовании моделируется в два шага. На первом шаге оцениваются факторы, влияющие на факт повторного получения займа клиентом микрофинансовой организации. Безусловно, для компании крайне важно идентифицировать факторы, определяющие, что влияет на лояльность их клиентов. Чтобы ответит на этот вопрос, а также протестировать сформулированную ранее гипотезу 5 о связи процентной ставки по кредитам банков и небанковских организаций и факта повторного получения займа клиентом анализируемой МФО, было построено уравнение первого шага (уравнение выбора) в разрезе нескольких подвыборок (all - вся выборка; wealth - выборка заёмщиков с доходом выше среднего в регионе; poor - выборка заёмщиков с доходом ниже среднего в регионе). Для построения уравнений первого шага, с использованием метода максимального правдоподобия, были построены модели бинарного выбора класса probit. Полученные результаты отражены в Таблице 5.

Первоначально на всей имеющейся выборке были построены две спецификации модели, отражённые в Таблице 5 _ (1) и (2). Первая спецификация, в отличие от второй, не учитывает макроэкономические изменения, а именно, не включает рассмотренную в предыдущем разделе группу макроэкономических факторов: ставку по банковским и небанковским кредитам, уровень реальной заработной платы и количество банков в регионе. Сравнение этих двух спецификаций позволяет определить, являются ли макроэкономические факторы статистически значимыми, улучшают ли они качество модели, и, следовательно, оказывают ли они влияние на факт повторного получения займа клиентом МФО.



Таблица 5

Спецификации уравнения выбора (первый шаг)

Под-выборка	all	all	wealth	wealth	poor	poor
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
C	-0,741*** (0,08)	2,645*** (0,14)	-0,776*** (0,08)	1,863*** (0,31)	-0,561*** (0,13)	3,534*** (0,26)
LNSUM_T0	0,048*** (0,01)	0,067*** (0,01)	0,064*** (0,01)	0,085*** (0,01)	0,001xxx (0,01)	0,035*** (0,01)
LNRATE_T0	-0,264*** (0,01)	-0,277*** (0,01)	-0,190*** (0,01)	-0,203*** (0,01)	-0,256*** (0,01)	-0,264*** (0,01)
LNDURAT_T0	-0,424*** (0,01)	-0,439*** (0,01)	-0,464*** (0,01)	-0,474*** (0,02)	-0,447*** (0,01)	-0,462*** (0,01)
GENDER	0,019**x (0,00)	0,017*xx (0,01)	-0,008*** (0,00)	-0,007*** (0,01)	0,015xxx (0,02)	0,019 xx (0,02)
AGE	0,046*** (0,01)	0,046*** (0,00)	0,049*** (0,01)	0,048*** (0,00)	0,035*** (0,01)	0,038*** (0,01)
AGE2	-0,001*** (0,00)	-0,001*** (0,00)	-0,001*** (0,00)	-0,001*** (0,00)	-3,71*10-4*** (0,00)	-4,02*10-4*** (0,00)
DINC	-0,432*** (0,03)	-0,481*** (0,03)	x	x	x	x
DINCx INCOME	1,23*10-5*** (0,00)	1,40*10-5*** (0,00)	x	x	x	x
DINCx INCOME2	-5,78*10-11*** (0,00)	-8,28*10-11*** (0,00)	x	x	x	x
INCOME	x	x	9,41*10-6*** (0,00)	1,51*10-5*** (0,00)	6,18*10-6*** (0,00)	4,03*10-6*** (0,00)
INCOME2	x	x	-3,96*10-11*xx (0,00)	-1,04*10-10*** (0,00)	x	x
LNBANK RATE	x	1,767*** (0,06)	x	1,670*** (0,10)	x	2,209*** (0,11)
LNREAL WAGE	x	-0,213*** (0,02)	x	-0,133*** (0,05)	x	-0,246*** (0,04)
BANKS	x	0,001*** (0,00)	x	0,001*** (0,00)	x	0,001*** (0,00)
R2 McFadden (%)	7,12	8,40	7,05	7,94	6,77	8,80
Кол-во набл.	85349	85349	28000	28000	27399	27399

Примечания: Зависимая переменная: TAKE - факт получение последующего займа;

Метод оценивания - метод максимального правдоподобия (Пробит модель);

Значения в скобках показывают стандартное отклонение параметра;

*** коэффициент статистически значим на 1% уровне значимости; ** - на 5% уровне значимости; * - на 10% уровне значимости

Как видно из уравнения (2) в Таблице 5, все включенные макроэкономические показатели являются статистически значимыми на 1% уровне значимости. Коэффициент детерминации, в свою очередь, также доказывает, что спецификация (2) имеет большую предсказательную силу, чем спецификация (1). Таким образом, можно сделать вывод о том, что между лояльностью заёмщиков МФО, которая выражается в повторном получении займа и изменениями рассматриваемых макроэкономических факторов существует взаимосвязь.

Возвращаясь к сформулированной в начале работы гипотезе 5, на основе полученной спецификации (2) можно сделать вывод о том, что данная гипотеза подтвердилась: между процентной ставкой по кредитам и фактом повторного получения микрозайма существует прямая линейная зависимость на 1% уровне значимости. То есть, чем выше процентные ставки по кредитам в банках, тем вероятнее заёмщик вновь обратиться в микрофинансовую организацию, а не в банк.

По результаты оценивания уравнения первого шага можно также сделать ряд следующих выводов. Во-первых, чем выше была сумма предыдущего займа, тем вероятнее клиент вновь обратится в данную МФО. Данный факт подтверждает наличие лояльности со стороны заёмщиков. Во-вторых, высокие процентные ставки и сроки, в течение которых заёмщик гасит задолженность, негативно влияют на вероятность получения повторного займа. Далее, охотнее повторные займы берут мужчины и люди среднего возраста. Крайне неожиданными оказались зависимости факта повторного получения займа и величиной реальной заработной платы. Показатель реальная заработная плата (в рамках данной работы) - это коэффициент, отражающий уровень цен в разрезе по регионам и в динамике. Справедливо предположить, что с ростом уровня цен населению для сохранения прежнего уровня потребления необходимо брать всё больше займов. Однако результаты эконометрического анализа опровергают данное предположение. Вероятнее всего, данный показатель должен оказывать положительное влияние на сумму займа, а не на лояльность заёмщиков.

Далее были получены аналогичные результаты и построены уравнения первого шага в разрезе двух подвыборок: для заёмщиков с уровнем дохода выше среднего (спецификации (3) и (4) в Таблице 5) и для клиентов с уровнем дохода ниже среднего по региону (спецификации (5) и (6) в Таблице 5). По результатам сравнения полученных оценок в разрезе двух подвыборок, проведённого на основе Таблицы 8 в Приложении 1, можно сделать два важных для микрофинансовой организации вывода. С одной стороны, заёмщики, с уровнем указанного дохода ниже среднего, более чувствительны к изменениям процентной ставки. Это значит, что чем выше процентная ставка, по которой был получен предыдущий займ, тем мене охотно заёмщики с более низким доходом обратятся за повторным займом, чем клиенты с большее высоким указанным в анкете доходом. С другой стороны, клиенты с более низким доходом более чувствительны к изменениям процентных ставок по банковским кредитам. То есть, при росте стоимости банковских кредитов, клиенты МФО с низким доходом вероятнее обратятся за повторным займом, чем более состоятельные клиенты. Данные утверждения подтверждаются статистически на 1% уровне значимости.

После проведения анализа оцененных на первом шаге спецификаций функции спроса, были построены уравнения второго шага. В данном случае, для построения моделей использовалась подробно описанная в разделе «Методология» модель цензурированной регрессии Хекмана. Для подтверждения необходимости использования данной методологии, также были построены спецификации, оцененные с помощью традиционного метода наименьших квадратов (OLS). Результаты оценивания по всей выборке размещены в Таблице 6.

В данном случае аналогично первому шагу проводилось сравнение моделей с включением и без макро-переменных. Так как выше было определено, что характеристики банковского сектора оказывают значительное влияние на спрос на стадии принятия решения о получении микрозайма или банковского кредита, то данные показатели не были включены в уравнения второго шага. В свою очередь, показатель реальной заработной платы, наоборот, был включён.

Таблица 6

Спецификации уравнения участия (второй шаг). Вся выборка

Метод оценивания	OLS	OLS	two-step Heckman	two-step Heckman
	(7)	(8)	(9)	(10)
C	5,126*** (0,05)	4,967*** (0,07)	5,54*** (0,05)	5,353*** (0,07)
LNRATE	-0,526*** (0,00)	-0,526*** (0,00)	-0,485*** (0,01)	-0,488*** (0,00)
LNDURAT	0,110***(0,00)	0,110*** (0,00)	0,128*** (0,00)	0,127*** (0,00)
GENDER	-0,088*** (0,01)	-0,089*** (0,01)	-0,097*** (0,01)	-0,094*** (0,01)
AGE	0,036*** (0,00)	0,036*** (0,00)	0,028*** (0,00)	0,029*** (0,00)
AGE2	-3,6*10-4*** (0,00)	-3,6*10-4*** (0,00)	-2,7*10-4*** (0,00)	-2,7*10-4*** (0,00)
DINC	-0,263*** (0,02)	-0,253*** (0,02)	-0,259*** (0,02)	-0,189*** (0,02)
DINCxINCOME	1,11*10-5*** (0,00)	1,08*10-5*** (0,00)	1,17*10-5*** (0,00)	8,99*10-6*** (0,00)
DINCxINCOME2	-5,65*10-11*** (0,00)	-5,73*10-11*** (0,00)	-7,16*10-11*** (0,00)	-4,90*10-11*** (0,00)
LNREALWAGE	x	0,028*** (0,01)	x	0,028*** (0,01)
LAMBDA	x	x	-0,278*** (0,02)	-0,279*** (0,01)
R2 adj.	24,81	24,83	25,26	25,39

Примечания: Зависимая переменная: SUM - сумма текущего займа;

Количество наблюдений: 52380; Значения в скобках показывают стандартное отклонение параметра;

*** коэффициент статистически значим на 1% уровне значимости;

** - на 5% уровне значимости; * - на 10% уровне значимости

Как и предполагалось в гипотезе 4, между показателем реальной заработной платы и суммой займа существует прямая линейная зависимость на 1% уровне значимости, что подтверждается спецификацией (8) из Таблицы 6. Таким образом, 4 гипотеза подтвердилась. Вместе с этим, было доказано, что макроэкономические изменения, в частности, рост цен оказывают влияние на величину спроса на микрозаймы, следовательно, их необходимо учитывать в модели. Также, наблюдается незначительный прирост скорректированного коэффициента детерминации, что в очередной раз доказывает, что спецификации с включением макро-показателей имеют лучшую предсказательную способность.

Одной из наиболее значимых частей работы является доказательство необходимости использования методики, разработанной Джеймсом Хекманом, для оценивания функции спроса на микрозаймы. Как показывают результаты оценивания спецификаций моделей (8) и (10), скорректированный коэффициент детерминации немного выше во втором случае, а также, лямбда Хекмана является статистически значимой на 1% уровне значимости, что доказывает необходимость использования модели Хекмана.

Кроме этого, важно отметить, что лямбда Хекмана имеет отрицательный знак. Это значит, что между ошибками уравнений первого и второго шага имеется отрицательная корреляция. Ошибки в каждом отдельном уравнении смещают результаты. Наличие отрицательной взаимосвязи между остатками в уравнениях первого и второго шага показывает, что ошибки смещают результаты в разные стороны. Объединение двух уравнений накладывает два эффекта друг на друга. И, так как они имеют разную направленность, общая ошибка для уравнения спроса, оценённого с помощью модели Хекмана, становится меньше, чем в случае с методом наименьших квадратов.

Таким образом, лучше из представленных в Таблице 6, можно считать спецификацию (10). Именно на основании её оценок будут сделаны дальнейшие выводы по первым трём гипотезам, сформулированным в разделе «Постановка исследовательской проблемы».

В первой гипотезе выдвигалось предположение о наличии отрицательной параболической зависимости между величиной указанного заёмщиком в анкете дохода и суммой займа, которую он берёт в микрофинансовой организации. Данная гипотеза подтвердилась на 1% уровне значимости. Действительно, самые большие суммы берут люди среднего возраста.

Вторая гипотеза постулировала закон экономической теории, а именно закон спроса: между ценой товара и величиной спроса на него существует отрицательная зависимость. Ценой займа является процентная ставка, так как она определяет, сколько человек заплатит за возможность пользования деньгами. Из уравнения (10) видно, что данная гипотеза подтверждается на 1% уровне значимости. Можно отметить, что при увеличении процентной ставки на 1 процент, величина спроса на микрозаём снизится на 0,49%. Соответственно, эластичность спроса на микрозаймы про процентной ставке равна «минус» 0,49.

Третья гипотеза определяла форму зависимости между суммой займа и второй основной характеристикой займа - сроком его погашения. Большую сумму денег, действительно проще погасить за более длительный срок времени. Данный факт был также подтверждён на основании результатов оценивания моделей. При увеличении срока погашения займа на 1%, величина спроса на него возрастёт на 0,13%. Соответственно, эластичность спроса на микрозаймы по сроку погашения равна 0,13. Из рассчитанных эластичностей можно также сделать вывод о том, что заёмщики микрофинансовой организации более чувствительны к изменению процентной ставки, чем к изменению срока погашения займа.

Вышупомянутые гипотезы подтвердились. В дополнение к ним можно сделать несколько выводов о характеристиках среднестатистического заёмщика изучаемой МФО. Во-первых, Несмотря на то, что мужчины охотнее берут повторные займы, в среднем женщины берут займы на большие суммы. Кроме этого, можно отметить, что с возрастом люди занимают большие суммы, но только до определенного момента, далее величина спроса также начинает снижаться.

Переходя к ответу на вопрос о подтверждении или опровержении последней шестой гипотезы необходимо сравнить две подвыборки: людей, указавших доход выше и ниже среднего по региону. Для этого были построены отдельные модели, результаты оценивания которых размещены в Таблице 7.

Таблица 7

Спецификации уравнения участия (второй шаг). Подвыборки заёмщиков с разным уровнем указанного дохода

Метод оценивания	OLS	OLS	two-step Heckman	two-step Heckman
Подвыборка	wealth	poor	wealth	poor
C	4,967*** (0,07)	5,380*** (0,13)	6,390*** (0,16)	5,504*** (0,14)
LNRATE	-0,526*** (0,00)	-0,508*** (0,01)	-0,484*** (0,01)	-0,496*** (0,01)
LNDURAT	0,110*** (0,00)	0,115*** (0,01)	0,114*** (0,01)	0,122*** (0,01)
GENDER	-0,089*** (0,01)	-0,097*** (0,01)	-0,083*** (0,01)	-0,099*** (0,01)
AGE	0,036*** (0,00)	0,031*** (0,00)	0,013*** (0,00)	0,029*** (0,00)
AGE2	-3,6*10-4*** (0,00)	-2,9*10-4*** (0,00)	-8,7*10-5*xx (0,00)	-2,7*10-4*** (0,00)
INCOME	1,36*10-5*** (0,00)	1,49*10-5*** (0,00)	1,18*10-5*** (0,00)	1,47*10-5*** (0,00)
INCOME2	-5,72*10-11*** (0,00)	-6,07*10-11*xx (0,00)	-5,06*10-11*** (0,00)	-6,51*10-11**x (0,00)
LNREAL WAGE	-0,151*** (0,03)	-0,081*** (0,02)	-0,145*** (0,03)	-0,079*** (0,02)
LAMBDA	x		-0,309*** (0,02)	-0,098*** (0,02)
R2 adj. Кол-во наблюдений	27,46 17801	27,45 15111	28,18 17801	27,54 15111

Примечания: Зависимая переменная: SUM - сумма текущего займа;

Значения в скобках показывают стандартное отклонение параметра;

*** коэффициент статистически значим на 1% уровне значимости;

** - на 5% уровне значимости; * - на 10% уровне значимости

Как и в случае с предыдущими моделями были построены аналогичные спецификации, но, в разрезе разных подвыборок. Наилучшими среди них являются модели, построенные с помощью модели Хекмана - (13) и (14) спецификации соответственно. Анализируя оценки эластичностей спроса для данных спецификаций моделей, было выявлено, что нет статистической разницы между эластичностями спроса по цене и сроку погашения между разными группами населения. Так, эластичность спроса на микрозаймы для заёмщиков с доходом ниже среднего по региону составляет «минус» 0,496, а для заёмщиков с доходом выше среднего - «минус» 0,484. Значения эластичности спроса по сроку погашения займа составляют 0,122 для малообеспеченных и 0,114 для заёмщиков с высоким доходом. Таким образом, шестая гипотеза не была подтверждена. Данный результат может быть связан с тем, что указанный заёмщиками в анкете доход всё же не является достоверным, и, данные могут искажать объективную действительность. Важно отметить, что при анализе уравнения первого шага (Таблица 5) было выявлено, что на стадии принятия решения о получении повторного займа наблюдаются некоторые различия в чувствительности заёмщиков к условиям предоставления предыдущего займа. Так, было выявлено, что выше была ставка процента при получении первого займа, тем меньше вероятность того, что заёмщик с низким доходом возьмёт повторный заём в сравнении с человеком с уровнем дохода выше среднего.

По результатам проведённого анализа были протестированы сформулированные выше гипотезы. Все они, за исключением шестой, нашли своё подтверждение. Было выяснено, что величина спроса на микрозаймы нелинейно зависит от уровня дохода, указанного клиентами в заявке на получение займа. Далее, были получены значения эластичности спроса на микрозаймы по процентной ставке и сроку погашения займа. Полученные знаки эластичностей полностью соответствуют основной парадигме и совпадают с результатами исследований, рассмотренных в разделе «Теоретическое обоснование». Кроме этого были подтверждены гипотезы о наличии взаимосвязи между спросом на микрозаймы и группой макроэкономических факторов, иллюстрирующих изменения экономической ситуации в стране в разрезе по времени и субъектам Российской Федерации.

Заключение

В рамках данного исследования была поставлена основная цель: оценить, в какой степени различные факторы влияют на сумму микрозайма при повторном его получении. Для успешного достижения данной цели была проведена работа по изучению особенностей данной предметной области - российского рынка микрофинансирования; изучению релевантных подходов, используемых исследователями при анализе спроса на различные типы кредитов и займов; разработке соответствующей методологии; проведению детального анализа предоставленных компанией данных и расширению этой базы данных с привлечением дополнительных источников информации; непосредственной оценке и интерпретации эконометрических моделей.

По результатам проведённой работы поставленная цель была достигнута. Были выявлены основные факторы, оказывающие влияние на индивидуальный спрос на микрозаймы со стороны постоянных клиентов компании (получивших за рассматриваемый период более одного займа), а также степень влияния данных факторов. Были протестированы все поставленные гипотезы. Все гипотезы, касающиеся формы зависимости детерминант спроса и непосредственно величины спроса на микрозаймы были подтверждены, что доказывает обоснованность постановки данных вопросов.

Однако последняя гипотеза, касающаяся различий в чувствительности спроса со стороны заёмщиков исследуемой МФО, не была подтверждена. Данный факт может быть связан прежде всего с несовершенством имеющихся данных, что является значительным ограничением работы, которое невозможно преодолеть в виду особенностей данных, предоставленных микрофинансовой организацией. Эта особенность возникает в связи с тем, что имеющиеся у организации данные получены без какого-либо документального подтверждения соответствия их действительности.

Переходя к вопросам ограничений, помимо несовершенства имеющейся выборки, важно отметить ряд других недостатков, имеющихся в данном исследовании. Наиболее значительным и наиболее трудоёмким для преодоления является ограничение, связанное с проблемой эндогенности. Данная проблема возникает почти в каждом исследовании и приводит к проблемам смещённости и неэффективности полученных оценок. В данной работе проблема эндогенности может возникнуть по ряду причин. Первая из них, уже упомянутые выше возможные ошибки измерения - некорректно указанные клиентами личные данные. Следующая возможная причина - пропущенные переменные. Безусловно, имеющаяся выборка не охватывает всех возможных факторов, оказывающих влияние на спрос на микрозаймы со стороны постоянных клиентов. Так, например, не учтены многие индивидуальные характеристики заёмщиков, которые могут отражаться в уровне образования, семейном положении, условиях его жизни. Все неучтённые факторы отражаются в ошибке модели. Кроме этого, модель не учитывает предыдущей кредитной истории, на основании которой определяется процентная ставка для конкретного заёмщика. Данная информация предоставляется бюро кредитных историй по запросам МФО. Однако данная информация не могла быть предоставлена для целей данного исследования. Таким образом, процентная ставка в оценённых уравнениях спроса вероятнее всего является эндогенной переменной, а значит, смещает имеющиеся результаты.

Проблеме борьбы с эндогенностью посвящено множество работ выдающихся экономистов. Наиболее часто используемыми способами борьбы с этой проблемой, как отмечалось в разделе «Теоретическое обоснование», являются метод инструментальных переменных и экспериментальный дизайн. В рамках данной работы проведение эксперимента не представлялось возможным. Метод инструментальных переменных так же не был применён в виду ограниченности периода, охватываемого выборкой. Тем не менее, это оставляет задел для дальнейших исследований.

В целях продолжения исследования планируется преодолеть вышеперечисленные ограничения. В частности, при возможности расширения имеющейся выборки подобрать инструментальные переменные для эндогенной переменной - процентной ставки по займу. А при возможности проведения эксперимента, применить экспериментальный дизайн, что позволит получить эффективные оценки регрессии.

Тем не менее, несмотря на все имеющиеся ограничения, по результатам работы можно сделать ряд существенных выводов, касающихся основных тенденций рынка микрофинансирования и детерминант спроса на микрозаймы.

Во-первых, макроэкономические изменения оказывают значительное влияние, как на лояльность заёмщиков, так и на величину их спроса. Безусловно, изменения экономической ситуации в стране во многом определяет поведение населения, сказывается на предпочтениях людей и потребностях в наличных деньгах, что было эмпирически доказано в данной работе. Данный факт должен учитываться различными организациями, предоставляющими заёмные средства: как микрофинансовыми фирмами, так и банками, так как позволяется спрогнозировать поведение их клиентов.

Во-вторых, было доказано, что при изучении поведения постоянных клиентов организации важно учитывать не только факторы, влияющие на величину их спроса на продукт, но и те факторы, которые определяют поведение людей при повторном использовании услуг одной фирмы. Так, в ходе данного исследования, было выявлено, что на факт повторного получения микрозайма влияет не только предыдущая история заимствований, но и ситуация на конкурирующем рынке банковского и небанковского кредитования. Таким образом, феномен перетока клиентов банков в МФО, а также, сохранения лояльности заёмщиков к микрофинансовым организациям, может быть объяснён увеличением барьеров, возникающих при получении банковского кредита, таких как рост процентных ставок и требований к заёмщикам.

В-третьих, был сделан важный вывод о различной чувствительности заёмщиков к основным характеристикам займа. Было установлено, что заёмщики более чувствительны к изменениям процентной ставки, нежели к изменениям в сроке погашения займа. На основе данного вывода можно дать рекомендацию для изучаемой микрофинансовой организации о том, что процентная ставка является более эффективным инструментом стимулирования спроса со стороны постоянных клиентов данной организации.

Тем не менее, обе полученные оценки эластичности спроса меньше единицы (эластичность спроса по процентной ставке - «минус»0,49; по сроку погашения - 0,13), это значит, что в целом заёмщики МФО являются относительно не эластичными к изменениям условий получения займа. В этом смысле, организации необходимо с осторожностью подходить к изменениям условий предоставления займов для своих постоянных клиентов. Тем не менее, благодаря высоким ставкам, даже небольшие изменения в сумме среднего займа, которые будут спровоцированы изменением кредитных условий, позволят значительно увеличить прибыль компании.

Полученные результаты могут быть полезны, в первую очередь, менеджменту микрофинансовых организаций, которые стремятся увеличить прибыль собственных компаний. Учитывая вышеупомянутые результаты, можно сформировать определенные представления о предпочтениях среднестатистического заёмщика в зависимости от его пола, возраста, уровня дохода и макроэкономических условий в регионе его проживания. Кроме того, рассчитанные эластичности спроса по цене займа и по сроку его погашения могут быть полезны в прогнозировании реакции постоянных заёмщиков, изучаемой микрофинансовой организации, на изменения условий получения микрозайма, в целях увеличения прибыли компании.



Список литературы

Нормативные правовые акты

1. Федеральный закон от 02.07.2010 №151-ФЗ «О микрофинансовой деятельности и микрофинансовых организациях».

2. Федеральный закон от 19.06.2000 №82-ФЗ «О минимальном размере оплаты труда».

Специальная литература

3. Адамчук, О. (2015), "Нужны деньги до зарплаты", Новостной портал ЗАО "Газета.Ру"

4. Банк России (2016) Обзор ключевых показателей микрофинансовых организаций. №4 2015. Москва

5. Ефимова, С.Б. и Каменева, Е.А. (2006), "Управление финансами в малом и среднем бизнесе", Д: Феникс, С. 26.

6. Adams, W., Einav, L. and Levin, J. (2007), "Liquidity constraints and imperfect information in subprime lending", National bureau of economic research, pp. 1-41.

7. Alan, S. and Dumitrescu, R. (2011), "Consumer Credit Demand: Evidence from a Lenders Pricing Experiment", European Central Bank Working Paper Series, No. 1304.

8. Alessie, R., Hockguertel, S. and Weber, G. (2005), "Consumer Credit: Evidence From Italian Micro Data", Journal of the European Economic Association, Vol. 3, pp. 144-178.

9. Annim, S.K. (2009) “Sensitivity of loan size to lending rates: Evidence from Ghana's microfinance sector”, MPRA Paper.

10. Attanasio, O.P., Goldberg, P.K. аnd Kyriazidou, E. (2008), "Credit Constraints in the market for consumer durables: evidence form micro data on car loans", International Economic Review, Vol. 49, No 2., pp. 401-436.

11. Ausubel, L.M. (1999), "Adverse selection in the credit card market", Manuscript, University of Maryland.

12. Blackwell, S.A., Szeinbach, S.L., Barnes J.H., Garner, D.W. and Bush, V. (1999), "The antecedents of customer loyalty: an empirical investigation of the role of personal and situational aspects on repurchase decisions", Journal of Services Research, Vol. 1 No. 4.

13. Cheng, E. (2007), "The demand for microcredit as a determinant for microfinance outreach: Evidence from china", Savings and Development, Vol. 31, No. 3, pp. 307-334.

14. Claudio, R.L. and Rodrigo, L.V. (2014), "Interest Rates and Informational Issues in the Credit Market: Experimental Evidence from Brazil", World Development, Vol. 59, pp. 47-58.

15. Dehejia, R., Montgomery, H. and Morduch, J. (2012), "Do interest rates matter? Credit demand in the Dhaka slums", Journal of Development Economics, Vol. 97, pp. 437-44.

16. Dick, A.S. and Basu, K. (1994), "Customer loyalty: toward an integrated conceptual framework", Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 22 No. 2, pp 99-113.

17. Ehrenberg, A.S.C. and Scriven, J.A. (1999), "Brand loyalty", The Elgar Companion to Consumer Research and Economic Psychology, pp. 53-63.

18. Gross, D.B. and Souleles, N.S. (2002), "Do Liquidity Constraints and Interest Rates Matter for Consumer Behavior? Evidence from Credit Card Data", The Quarterly Journal of Economics, Vol. 117, No. 1., pp. 149-185.

19. Heckman, J.J. (1979), "Sample Selection Bias as a Speci?cation Error", Econometrica, Vol. 47, pp. 153-161.

20. Juster, F.T. and Shay R.P. (1964), "Consumer Sensitivity to Finance Rates: An Empirical and Analytical Investigation", National Bureau of Economic Research, pp. 6-46.

21. Karlan, D.S. and Zinman, J. (2009), "Observing Unobservables: Identifying Information Asymmetries with a Consumer Credit Field Experiment", Econometrica, Vol. 77, No. 6, pp. 1993-2008.

22. Karlan, D.S. and Zinman, J. (2008), "Credit Elasticities in Less-Developed Economies: Implications for Microfinance", American Economic Review, Vol. 98, pp. 1040-1068.

23. Kobina, A.S. (2009), "Sensitivity of loan size to lending rates: Evidence from Ghana's microfinance sector", University of Manchester, UK. Available at: http://mpra.ub.uni-muenchen.de/21280/.

24. Li, X., Gan, C. and Hu, B. (2011), "Accessibility to microcredit by Chinese rural households", Journal of Asian Economics, Vol. 22, pp. 235-246.

25. Nashihin, M. (2014), "Analysis of Potential Demand for Microfinance Services in West-Java by District Areas", Social and Behavioral Sciences, Vol. 115, pp. 91-101.

26. Pani, P.K. (1966), "Cultivators' Demand for Credit: A cross section analysis", International Economic Review, Vol. 7, No. 2, pp. 176-203.

27. Reichheld, F.F. (1996), "The Loyalty Effect", Harvard Business School Press, Boston, MA.

28. Tobin, J. (1956), "The Interest-Elasticity of Transactions Demand For Cash", The Review of Economics and Statistics, Vol. 38, No. 3, pp. 241-247.

29. Uncles, M.D., Dowling, G.R., Hammond, K., (2003), "Customer loyalty and customer loyalty programs", Journal of Consumer Marketing, Vol. 20 No 4 pp. 294 - 316

Приложение

Таблица 8

Сравнение описательных статистик по подвыборкам

Переменная	Ед. изм.	Кол-во наблюдений	Среднее значение	Медиана	Максимум	Минимум
	wealth	wealth	poor	wealth	poor	wealth	poor	wealth	poor	wealth	poor
INCOME	Рубли	28000	27399	40690	25041	37772	23000	140000	91000	18000	5700
AGE	Года	28000	27399	33,2	31,7	30,0	29,0	66,0	66,0	18,0	18,0
GENDER	Дамми	28000	27399	0,59	0,48	1,00	0,00	1,00	1,00	0,00	0,00
SUM	Рубли	17801**	15111**	4694	4202	4000	3000	15000	15000	100	100
RATE	Доли	17801**	15111**	0,028	0,029	0,020	0,020	0,182	0,182	0,002	0,002
DURAT	Дни	17801**	15111**	21,3	21,0	14,0	14,0	306,0	348,0	1,0	1,0
TAKE	Дамми	28000	27399	0,64	0,55	1,00	1,00	1,00	1,00	0,00	0,00
SUM_T0	Рубли	28000	27399	3695	3274	3000	3000	15000	15000	100	100
RATE_T0	Доли	28000	27399	0,031	0,032	0,025	0,025	0,182	0,182	0,002	0,002
DURAT_T0	Дни	28000	27399	20,5	20,2	14,0	14,0	315,0	348,0	1,0	1,0
BANKRATE	Доли	28000	27399	0,262	0,261	0,253	0,253	0,295	0,295	0,135	0,128
BANKS	Штуки	28000	27399	66,0	94,1	37,0	37,0	648,0	654,0	0,0	0,0
REALWAGE	Коэф.	28000	27399	238,84	281,37	214,91	240,84	797,14	853,29	134,13	137,86

Размещено на Allbest.ru