Эффективность микрофинансовых организаций

Таким образом, если обобщить результаты всех трех лет, по сопоставлению социальной и финансовой эффективности, получаем, что микрофинансовые институты, желающие усилить социальную направленность, имеют неплохой багаж финансовых результатов, обратное не наблюдается. Данный вывод может навести на мысль, что МФИ для того, чтобы стать социально эффективной нужно достичь финансовой эффективность. Если исходить из логики, то это частично верно, так как МФИ ведущие социальную работу без должной финансовой политики не смогу долго функционировать, за исключением ситуаций щедрой донорской помощи на протяжении длительного периода. Последнее уточнение является больше исключением, чем правилом. Чтобы проверить, насколько сильна связь между финансовой и социальной эффективностью, были построены корреляционные матрицы для каждого года. Они представлены в Таблице 6. В 2009 году корреляция между финансовой эффективностью (ACE-RL) и социальной эффективностью (ACE-PW) оказалось положительной, но незначительной, составив всего 0,288. В 2010 году данная связь немного усилилась, составив 0,365. Однако в 2011 году наблюдается вновь положительная, но незначительная зависимость между социальной и финансовой эффективностью, корреляция равна 0,225.

Каждая из рассмотренных выборок 2009, 2010 и 2011 годов включает небольшое количество действующих единиц (DMU), что немного завышает результаты, однако наличие повторяющихся тенденций позволяет выявить некие особенности анализируемого финансового сегмента. По анализу трех лет удалось определить, что российские микрофинансовые институты главным образом направлены на получение финансовой эффективности, больший вклад в достижение данной цели вносит эффективность размещения займов, затем следует эффективность извлечения дохода. Уровень социальной эффективности у МФИ за рассматриваемые три года имеет довольно большой рамах от 9,3% до 100%, хотя в среднем по каждой выборке он не ниже 60%. Социальная направленность анализировалась по двум параметрам «выхода» - доля женщин среди активных заемщиков МФИ и индикатор бедности. Последний показатель, как упоминалось раннее, является универсальным параметром, включающим в себя два ключевых элемента «ширину» и «глубину» помощи малоимущим слоям населения, играющих значительную роль в зарубежном опыте анализа социальной направленности МФИ. Анализ российских микрофинансовых институтов показал, что в социальном аспекте большее предпочтение отдается расширению прав и возможностей женщин, так как конструкция с выходным параметром (W) дает более высокий уровень эффективности в рамках каждой выборки. Эффективность исключительно процесса снижения уровня бедности (ACE-P), при аналогичных параметрах «входа» (активы, операционные расходы, количество сотрудников) в каждой выборке в среднем дает наименьший результат, что говорит о меньшей заинтересованности российских МФИ развиваться в данном направлении.

Глава 3. Эконометрический анализ эффективности микрофинансовых организаций

3.1 Зарубежный опыт

Эконометрический подход анализа эффективности деятельности МФО в целом основан на построение модели двойной эффективности, то есть выстраивается единая модель, охватывающая как финансовую, так и социальную эффективность. Для достижения данного эффекта в анализ вводится набор показателей, отражающих как социальную, так и финансовую деятельность МФО.

Наибольший интерес при построении модели вызывает выбор объясняемой переменной. Чаще всего в данной роли выступают параметры финансовой деятельности: показатель финансовой достаточности, рентабельность активов, операционная самоокупаемость [29]. Но модель также может выстраиваться в рамках социальной направленности, включая показатель средней величины займа в модель в качестве зависимой переменной [35].

В работе [29], авторы с помощью эконометрического анализа финансовой деятельности МФИ попытались выявить причины, делающие одни организации прибыльнее других. Если разобрать данную цель более детально, то получаем, что авторы хотели проверить верно ли утверждение, что более прибыльные микрофинансовые организации меньше внимания уделяют социальной миссии, то есть достижение эффективности в финансовой деятельности снижает эффективность социальную. Если это так, то какие параметры отражают данную связь и какие являются более значимыми в рамках данного воздействия. Таким образом, начальная цель не несла в себе сугубо анализ эффективности МФИ, анализ имеет более широкие рамки.

Данные в работе включали информацию о 124 МФИ из 49 стран за период с 1999 года по 2002 год.

Авторы построили три модели от каждой объясняемой переменной. Построив корреляционную матрицу между финансовой самоокупаемостью, операционной самоокупаемостью и рентабельностью продаж, авторы подчеркнули их сильную зависимость и возможность отразить один и тот же смысл - финансовую деятельность МФИ. Модель, где в качестве зависимой переменной рассматривается финансовая самоокупаемость, выглядит следующим образом:

Модели с остальными двумя зависимыми переменными имеют аналогичный вид.

В рамках своего анализа, авторы попытались не только определить влияние тех или иных параметров на финансовые показатели деятельности МФИ, но еще понять значимо ли разделение видом займов на три существующих типа, а также оказывает ли влияние на деятельность МФИ их географическое расположение. Перейдем к анализу результатов.

Рассматривая процентный доход в качестве основополагающего показателя финансовой деятельности МФИ, авторы выявили, что он является значимым и положительным только у тех МФИ, которые занимаются индивидуальным кредитованием. С его ростом значительно улучшаются показатели финансовой деятельности данных институтов.

Что касается затрат, было выявлено, что капитальные расходы значимы и имею отрицательное влияние на финансовую деятельность МФИ с индивидуальными и групповыми займами. Влияние расходов по содержанию аппарата на деятельность того или иного микрофинансового института выявлено не было, причина, возможно, в сильной корреляции данного показателя с показателем капитальных затраты.

Положительную и значимую позицию в отношении финансового развития микрофинансового института заняли показатели размера и возраста МФИ. При этом авторы получили, что крупные и взрослые МФИ, больше отклоняется от миссии, так как они обладают высоким значением средней величины займа и наименьшей долей женщин в числе активных заемщиков.

Средняя величина займа и дамми коммерческой направленности МФИ оказывают незначимое влияние на прибыльность МФИ. Авторы приходят к мнению, что компании с низким значением средней величины займа не обязательно являются неприбыльными. Однако было выявлено, что крупные займы тесно связаны с низким значением средней величины расходов в рамках индивидуального и группового кредитования, главное обоснование - эффект масштаба.

Дамми переменная, выявляющая МФИ с сельскими и групповыми займами, имеет незначительный вклад в объяснении процесса выхода МФИ на прибыльный уровень. Дамми по регионам дала более значимые результаты, показатели прибыльности в регионах Восточной Европы, Центральной Азии и Центральной Африки выше, чем у МФИ остальных рассматриваемых регионов.

По результатам анализа, авторы пришли к мнению, что некое вытеснение социальной эффективности на микрофинансовом рынке присутствует, так как МФИ с более высокими финансовыми результатами меньше внимания уделяет социальным аспектам своей деятельности. Что касается параметров, было выявлено, что наиболее значимое влияние на переключение МФИ в сторону финансовых аспектов оказывает параметры расходов МФИ, что, по мнению авторов, связано с желание микрофинансовых институтов снизить их за счет эффекта масштаба.

В рамках работы [35] также поднимается вопрос о вытеснении социальной миссии из деятельности микрофинансовых организаций. В своей работе авторы выделили две цели: определить прокси для отклонения от миссии МФО и выявить причина усиливающие или уменьшающие степень данного отклонения.

Анализ был проведен по 379 микрофинансовым организациям из 74 стран в период с 2001 по 2006 год на основе показателей финансовой и социальной деятельности МФО. По мнению авторов, прокси отклонения от миссии является показатель средней величины займа. Увеличение данного параметра свидетельствует об отклонении от миссии, снижение, соответственно, говорит в пользу социальной направленности МФО. Таким образом, средняя величина займа была выделена в качестве объясняемой переменной.

Знаки, указанные в столбце «влияние» в таблице 8, отражают гипотезы, которые выдвинули авторы. По их мнению, рост доходов и расходов на одного клиента должны иметь позитивное влияние на среднюю величину займа. Влияние доходов подтверждает гипотезу Мухаммада Юнуса о том, что более состоятельные клиенты вытесняют наиболее бедных в силу большей заинтересованности в них микрофинансовых институтов. Положительное влияние расходов на одного клиента говорит о том, что при неэффективности затрат, наиболее легким выходом для МФО является увеличение среднего размера займа. Более правильным решением, по мнению авторов, является улучшение эффективности затрат.

Показатель риска, по мнению авторов, может иметь неоднозначное влияние, так как при растущем риске МФО может либо переключится на более состоятельных клиентов, что положительно отразиться на зависимой переменной, либо сократить среднюю величину займа, исходя из того, что более высокие займы им сложнее обслуживать. Таким образом, влияние показателя PAR 30 может быть как положительным, так и отрицательным. Что касается возраста, то авторы предполагают, что с накоплением опыта, МФО приобретают финансовую эффективность, то есть становятся более стабильными, а также улучшают эффективность затрат, что в совокупности позволяет им идти в ногу с растущими объемами и придерживаться социальной миссии.

На основе панельных данных авторы построили модель с фиксированным эффектом и модель с переменным эффектом. Получив значимость одних и тех же переменных в обеих моделях, было решено не отдавать предпочтения какой-то одной. Таким образом, они получили, что доход и расход на одного клиента оказывают положительное влияние на среднюю величину займа и являются значимыми на 5% уровне. Влияние возраста и показателя риска оказалось положительным, но в силу их незначимости, интерпретации данные результаты не подверглись.

Таким образом, оценив степень отклонения МФО от миссии и определив влияние тех или иных показателей на данный процесс, авторы приходят к выводу, что связующим звеном между социальной и финансовой направленностью МФО, или неким стабилизатором микрофинансовой миссии является эффективность затрат МФО.

В работе [36] 2013 года, написанной теми же авторами, была также построена модель средней величины займа от операционных расходов и доходов на одного клиента. Значимость и влияние данных показателей совпадает с тем, что было получено ранее в работе [35]. Единственным новшеством данной работы является рассмотрения коэффициента списания как наиболее правдивого индикатора потерь по займам. Авторы выявили отрицательное влияние данного показателя на доходы МФО, а, следовательно, и на прокси отклонения от миссии - среднюю величину займа.

Авторы в обеих работах уделяют большое внимание эффективности, утверждая, что финансовая эффективность, как залог долгосрочного и стабильного функционирования МФО, является основой для выстраивания эффективности социальной, что также подтверждается наличием положительной зависимости между ними. При этом ключевым элементом в данной основе, по мнению авторов, является именно эффективность затрат, так как улучшение данного рода имеет позитивное воздействие на обе сферы деятельности МФО. Таким образом, авторы приходят к мнению, что в первую очередь микрофинансовым организациям нужно уделить должное внимание регулированию своих затрат и приложить усилия по увеличению их эффективности.

3.2 Эконометрический анализ эффективности российских микрофинансовых организаций

3.2.1 Обработка данных

Российским микрофинансовым центром (РМЦ) были предоставлены поквартальные данные за 2012 год по 136 микрофинансовым организациям, функционирующим на классическом рынке микрокредитования, то есть участники сегмента «займы до зарплаты» отсутствуют. Стоит также отметить, что предложенные РМЦ для анализа микрофинансовые организации являются наиболее крупными игроками на классическом сегменте рынка и общая их доля на рынке превышает 50%. Данное уточнение приводит к целесообразности анализа эффективности российских микрофинансовых организаций по небольшой в количественном отношении выборки МФО.

Данные были приведены мною к годовому виду, в связи с чем, количество наблюдений сократилось до 108 организаций, причина - отсутствие по 30 МФО данных за каждый квартал 2012 года. Информацию о каждой микрофинансовой организации, включенной в анализ, можно увидеть в табл.1 прил.2. Стоит отметить, что ранжированы МФО в таблице 1 были по средней величине займа. Сделано это с целью объяснить, почему конечное число наблюдений составило 106 МФО. Организации под номером 107 и 108 (ГФ «РМЦ» и ГУП «ГФППСО») были исключены из выборки, так как средняя величина займа данных МФО превышает один миллион рублей, сумму, установленную в законе № 151-ФЗ в качестве потолка микрозайма.

Таким образом, исключив организации по признаку неполноты данных и наличию неправдоподобной информации, я получила выборку из 106 МФО. Если, исходя из данной выборки, составить портрет типичной российской микрофинансовой организации, получим МФО со средним размером займа около 460 тыс. руб., средним размером займа с просрочкой около 271 тыс. руб., показателем рискованности портфеля (PAR) не выше 4,3% и коэффициентом списания (КС) не выше 2,4%.

Помимо количественных показателей микрофинансовой деятельности и названий МФО имеется информация об их принадлежности к тому или иному субъекту Российской Федерации. Для того, чтобы иметь представление о географическом распределении МФО, входящих в выборку, я решила объединить субъекты по федеральным округам. На рисунок 1 предложена карта Российской Федерации, где каждый федеральный округ выделен своим цветом. Ниже предложена таблица 9, где указывается, какое количество анализируемых МФО относятся к тому или иному федеральному округу. В данной таблице можно также увидеть, что в долевом соотношении наибольшее количество МФО приходится на Сибирский федеральный округ, затем следует Центральный федеральный округ и Приволжский федеральный округ.

Теперь перейдем к описанию количественных показателей деятельности МФО. Столбец «год основания МФО» был введен мной для того, чтобы иметь представление о возрасте анализируемых организаций. Остальные данные были предоставлены РМЦ. Параметры, отражающие количество займов, сумму займов, количество займов с просрочкой/без просрочки, сумма займов с просрочкой/без просрочки, не требует дополнительных уточнений. Остановимся подробнее на последних шести показателях.

1. Достаточность собственных средств (ДСС). Данный показатель рассчитывается как отношение собственных средств к валюте баланса, при этом из числителя и знаменателя стоит вычесть средства целевого финансирования, полученные на выполнения иных программ МФО при их наличии.

В состав собственных средств микрофинансовых организаций, как правило, включают добавочный капитал, резервный капитал, нераспределенную прибыль (убыток), доходы будущих периодов, средства целевого финансирования программ на выдачу микрозаймов, при этом целевое финансирование иных направлений МФО должно быть исключено.

2. Эффективность размещения средств (ЭРС). Данный показатель представляет собой отношение совокупного портфеля займов к сумме средств направленных на осуществление микрофинансирования. В среднем данный показатель не должен быть ниже 80%.

3. Операционная самоокупаемость (ОС). В данном случае рассматриваем отношение финансового дохода к величине расходов, которые включают финансовые расходы, операционные расходы, убытки от потерь по займам. Финансовые доходы в свою очередь объединяют процентный доход от портфеля займов, штрафы, пени, комиссионные платежи.

4. Операционная эффективность (ОЭ). Данный параметр равен отношению операционных расходов к среднему портфелю займов. К операционным расходам в рамках микрофинансовой деятельности относятся расходы на содержание аппарата, общехозяйственные и управленческие расходы. При этом расходы, связанные с выполнением обязательств по привлеченным займам и выплате налогов к операционным не относятся.

5. Риск микрофинансового портфеля > 30 дней (PAR). Данный показатель представляет собой отношение сумму, непогашенного остатка займов, просрочка по которым превышает 30 дней, к совокупному портфелю займов. При этом сумма в числителе не включает начисленные проценты, пени и штрафы. В среднем данный параметр не должен превышать 7%.

6. Коэффициент списания (КС). В данном случае показатель рассчитывается как отношение суммы, списанных микрофинансовых займов, к средней величине портфеля займов. Негласным правилом по данному показателю является не более 5%.

Имея довольно ограниченный набор показателей, я столкнулась с проблемой выбора оптимальной комбинации параметров для проведения эконометрического анализа эффективности российских МФО. В той части данной главы, где был предложен зарубежных подход проведения эконометрического анализа, я выделила именно те работы, которые хоть как-то пересекались с набором, имеющихся у меня данных. Некоторые переменные в точности совпадают с теми, что были предложены в описанных ранее моделях, некоторые - наиболее близки по смыслу.

3.2.2 Выбор параметров для построения эконометрической модели

В рамках данного раздела я попыталась провести анализ деятельности российских МФО, ориентируясь в первую очередь на определение их эффективности. Как отмечалось ранее, если рассматривать эффективность микрофинансовой организации в целом, то следует рассматривать как финансовый, так и социальный аспект деятельности МФО. В рамках имеющегося набора данных, почти все показатели описывают финансовую деятельность микрофинансовых организаций (см. табл.1, прил.2). Есть параметры, позволяющие оценить уровень риска портфеля займов МФО и лишь один параметр, дающий представление о социальной направленности - средняя величина займа организации.

Напомню, что социальную направленность микрофинансовых организаций можно определить с помощью показателей «глубины» - средняя величина займа МФО, «ширины» - количество активных заемщиков, а также доли женщин среди активных заемщиков МФО. Соответственно, чем более эффективна деятельность МФО в данном сегменте, тем ниже глубина, выше ширина и больше женщин среди заемщиков организации. При этом ранее при проведении анализа эффективности микрофинансовых институтов по методу DEA, социальная эффективность была разделена на два направления: борьба с бедностью (учет параметров «глубины» и «ширины»), расширение прав и возможностей женщин (доля женщин среди активных заемщиков). Данное разделение было введено в связи с тем, что по некоторым МФИ общая социальная эффективность была отлична от 100%, но при детальном рассмотрении выявлялась ярко выраженная направленность на борьбу с бедностью (эффективность в данном направлении достигала 100%), в то время как доля женщин среди активных заемщиков оставалась низкой. Имеющийся набор показателей для анализа эффективности российских МФО (см. табл.1, прил.2) не содержит информации о количестве активных заемщиков МФО и количестве женщин среди них, поэтому социальная направленность не будет включать расширение прав и возможностей женщин, и будет оцениваться только с помощью показателя средней величины займа. В связи с тем, что измерителем социальной деятельности является один параметр, я решила строить модель относительного него, то есть средняя величина займа (AV_L) является зависимой переменной модели. Возможность выбора именно этого параметра в качестве объясняемой переменной подтверждается работами [36].

Набор независимых переменных представлен в таблице 10, здесь же указаны статьи, использующие тот или иной параметр в рамках своего исследования, а также влияние, которое они оказывали на социальную направленность микрофинансовой деятельности.

Возраст микрофинансовой организации (AGE) имеет неоднозначное влияние на социальную деятельность МФО, либо накопленный опыт выравнивает баланс между финансовым и социальным аспектом деятельности МФО, либо с возрастом организации видят больше смысла в получении финансовых выгод.

Параметр операционной эффективности (ОЕ) отражает оптимизацию расходов МФО. В работе [35] авторы рассматривали влияние операционных расходов на одного заемщика на среднюю величину займа МФО и пришли к мнению, что отсутствие эффективности затрат приводит к отклонению организаций от социальной миссии. Набор данных, предложенных РМЦ, не включает операционные расходы в чистом виде, но имеет показатель эффективности затрат, что позволит напрямую проверить действительно ли увеличение эффективности затрат снижает среднюю величину займа, делая кредитование более доступным для малоимущих слоев населения.

В связи с тем, что в выборке также отсутствуют показатели доходов микрофинансовых организаций, мною было сделано предположение ввести некую прокси доходов - эффективность от размещения средств (EIF). Предположительно данный параметр должен стимулировать рост средней величины займа, а значит отрицательно влиять на социальную направленность МФО.

Риск портфеля (PAR) является наиболее популярным параметром при оценке качества портфеля. Чем больше доля займов, с просрочкой более 30 дней в общем портфеле займов, тем меньше заинтересованность МФО в увеличении средней величины займа.

Автор работы [38] Р. Розенберг при поддержке консультативной группы по оказанию помощи беднейшим слоям населения (CGAP) предлагает некое руководство по оценки микрофинансовой деятельности, перечисляя наиболее важные индикаторы для анализа того или иного сегмента деятельности. По мнению авторов, параметр PAR может легко подвергаться манипуляциям со стороны МФО, к примеру, параметр может быть скорректирован за счет списания просроченных займов. В связи с этим, автор рекомендует при включении в анализ показателя PAR обращать внимание на коэффициент списания (КС). Последний параметр был также отмечен как более адекватный в работе [36].

В набор независимых переменных мною также была включена дамми переменная, отвечающая за наличие рейтинга надежности у микрофинансовой организации (D_rat). Данные были взяты с сайта рейтингового агентства «Эксперт РА» и представлены в табл.1 прил.3. Включение данного параметра позволило внести некую качественную характеристику микрофинансовой деятельности. Влияние данного параметра предположительно должно быть положительным.

Последний параметр (Region) отвечает за географическую принадлежность рассматриваемых микрофинансовых организаций к тому bли иному федеральному округу России. Каждый из федеральных округов имеет свою дамми переменную. Положительный коэффициент перед параметром в модели будет означать, что данному региону свойственны более высокие значения средней величины займа, отрицательный коэффициент будет говорить об обратном. Из рассмотрения, в связи с небольшим количеством наблюдений, были исключены три федеральных округа: Южный, Дальневосточный, Уральский.

Средняя величина займа (AV_L), является прокси процесса отклонения МФО от миссии. Таким образом, модель, в которой AV_L является параметром зависимым, позволит выявить среди независимых показателей те, которые стимулируют или не стимулируют микрофинансовую организацию увеличивать свою социальную эффективность - не отклоняться от миссии. При этом будет сделано предположение, что микрофинансовые организации, исходя из цели долгосрочного функционирования, всегда стремятся к финансовой эффективности. Данное предположение встречалось в ряде работ [29], [35], [36], а также подтверждается выводами, полученными мною ранее при анализе эффективности российских микрофинансовых институтов на основе методики DEA, где при колебании конструкции социальной эффективности от 9,3% до 100%, конструкция финансовой эффективности всегда давала результат выше 50%.

Последнее утверждение о финансовой эффективности значительно снижает нагрузку с процесса интерпретации результатов эконометрической модели. Показатели, отрицательно влияющие на среднюю величину займа, то есть стимулирующие снижение данного параметра, положительно влияют на социальную направленность МФО, а значит, стимулируют рост эффективности МФО в целом. Параметры, чье влияние положительно - отрицательно влияют на рост социальной эффективности МФО, но при этом подпитывают стремление к получению МФО финансовых выгод.

Перейдем непосредственно к построению эконометрической модели оценки эффективности российских микрофинансовых организаций.

3.2.3 Построение эконометрической модели

Таким образом, на основе информации о 106 российских микрофинансовых организациях за 2012 год, мною была построена эконометрическая модель оценки эффективности МФО. Для проведения расчетов, был использован статистический пакет STATA.

Построение модели эффективности российских микрофинансовых организаций будет выстроено относительно показателя социальной направленности - среднего размера займа МФО. Независимые параметры представляют собой набор из семи показателей, один их которых состоит из пяти дамми переменных, отражающих географическую принадлежность МФО к тому или иному федеральному округу России (см. табл.10). Перед тем как включить все параметры в модель, я решила посмотреть, какова корреляция между рассматриваемыми переменными. Как можно увидеть в очень высокая зависимость наблюдается между показателем риска портфеля (PAR) и коэффициентом списания (КС). Наличие столь сильной зависимости говорит о нецелесообразности включения обоих параметров в модель одновременно.

Для того чтобы понять, какой из показателей объясняет большую вариацию зависимой переменной, я рассмотрела отдельно модель с включением коэффициента списания (КС), отдельно модель с показателем риска портфеля (PAR). Выгрузка из программы STATA предложена в приложении 5 и приложении 4, соответственно. В обоих случаях наиболее незначимым оказался показатель, отвечающий за принадлежности МФО к Приволжскому федеральному округу (D_t7), при этом показатели PAR и КС также оказались незначимыми в своих моделях. После того, как параметр D_t7 был отброшен, показатели риск портфеля и коэффициент списания по-прежнему остались незначимыми. Остановимся на данном этапе. Основная идея рассмотрения включения данных показателей в отдельности заключалась в том, чтобы понять, какой из них объясняет больше разброса зависимой переменной, как можно увидеть из расчетов, предложенных в приложении 5 и 4, объясняющая сила коэффициента списания почти в два раза превышает объясняющую силу риска портфеля. Таким образом, если выбирать между двумя параметрами КС и PAR в рамках данного анализа, предпочтение отдаются коэффициенту списания.

Несмотря на то, что коэффициент списания объясняет значительную часть разброса зависимой переменной, в модели он является незначимым, что видно из расчетов 2 приложения 5. При этом стоит отметить, что коэффициент перед параметром положительный, что говорит о том, что чем больше коэффициент списания, тем выше средняя величина займа, то есть тем меньше МФО заинтересовано в социальной миссии.

Исключение из модели коэффициента списания значительно улучшило результаты (расч.3 прил.5). Во-первых, получили модель, где все переменные значимы на 5% уровне, кроме параметра возраст (AGE) и дамми, отвечающей за принадлежность к Северо-Западному федеральному округу (D-t3), они значимы на 10% уровне. Во-вторых, вырос скорректированный (с 40,43% до 41,85%). В силу того, что сравниваются модели с одинаковой зависимой переменной и объемом выборки, скорректированный является хорошим индикатором исключения того или иного параметра. Обычный в рамках данной модели составил 55,14%.

Модель была проверена на наличие линейной связи между объясняющими переменными, то есть на наличие мультиколлинеарности, с помощью коэффициента VIF («фактора инфляции вариации»). В рамках одного из негласных правил в регрессии есть мультиколлинеарность, если для одной из зависимых переменных значение коэффициента VIF>10. Однако в нашем случае наибольшее значение «фактора инфляции вариации» значительно ниже 10 (VIF=4,09), в среднем по всем параметрам VIF равен 2,36 (расч.4, прилож.5). Таким образом, было установлено, что мультиколлинеарность в регрессии отсутствует.

Также был проведен тест Бройша-Пагана для проверки наличия гетероскедастичности в регрессии (расч.5, прилож.5). Значение рассчитанного P-value в рамках теста составило 68,63%, что значительно больше максимального уровня значимости 10%. Данное превышение означает, что нулевая гипотеза о гомоскедастичности не отвергается. Таким образом, гетероскедастичность в модели также отсутствует.

Последним и наиболее важным тестом был тест Рамсея на проверку адекватности рассматриваемой модели (расч.6, прилож.5). Было рассчитано значение P-value, которое составило 78,31%, что при сравнении с максимальным уровнем значимости 10% говорит о принятии нулевой гипотезы - модель адекватна.

Таким образом, была получена адекватная модель без мультиколлинеарности и гетероскедастичности, включающая восемь независимых переменных:

Если распределить независимые параметры по убыванию их объясняющей силы, то получим, что на первом месте находится дамми переменная, отвечающая за наличие/отсутствие рейтинга у российской МФО (D_rat). Данный показатель в наибольшей степени объясняет вариацию зависимой переменной - средней величины займа. Знак перед коэффициентом у данного показателя положительный, что говорит об отрицательном влиянии данного параметра на социальную направленность МФО. Далее по силе объяснения разброса средней величины займа, следуют дамми переменные, отвечающие за географическую принадлежность организаций к тому или иному федеральному округу. Положительный коэффициент перед показателями в свою очередь говорит о том, что в Центральном федеральном округе (D_t1), Северо-Западном федеральном округе (D_t3), Сибирском федеральном округе (D_t5) и Северо-Кавказском федеральном округе (D_t8) наблюдается более высокое значение средней величины займа, то есть МФО в данных регионах больше свойственно откланяться от миссии.

Третье место по объясняющей силе занимает показатель возраста МФО (AGE). В рамках данной модели было получено отрицательное влияние возраста на объясняемую переменную. Возможной интерпретацией данного результата является то, что чем старше МФО, тем больше предпочтения отдается социальному аспекту деятельности. К тому же, ранее при анализе эффективности российских микрофинансовых институтов с помощью метода DEA, был сделан вывод о том, что социальная эффективность накладывается на эффективность финансовую. Для того чтобы получить финансовую базу и развиваться в социальном русле нужно время и опыт, что очень хорошо объединяется в показателе «возраст МФО».

Далее следует показатель эффективности размещения средств (EIF). Данный параметр выступал вроде прокси доходов мирофинансовых организаций. Положительный коэффициент перед показателем говорит о том, что чем более эффективен процесс размещения средств МФО, тем позитивнее они смотрят на перспективу увеличить среднюю величину займа.

На последнем место по силе объяснения вариации зависимого показателя находится параметр операционной эффективности (ОЕ). Данный показатель имеет отрицательный коэффициент, что говорит о том, что чем выше эффективность затрат, тем больше возможности у МФО стимулировать свою социальную эффективность.

Таким образом, с помощью эконометрического анализа было выявлено, что чем старше российская микрофинансовая организация, тем больше она стремиться к увеличению социальной эффективности. Еще одним стимулом развивать социальный аспект деятельности для российских МФО является наличие операционной эффективности. Что касается факторов, подпитывающих переключение российских МФО сугубо на получение финансовых выгод, то были выявлены такие показатели, как наличие рейтинга у микрофинансовой организации, а также наличие высокой эффективности от размещения средств. Также было выявлено, что условия в четырех федеральных округах - Центральном федеральном округе, Северо-Западном федеральном округе, Сибирском федеральном округе и Северо-Кавказском федеральном округе - положительно влияют на рост средней величины займа, то есть в данных округах, по результатам анализа, у российских микрофинансовых институтов финансовый интерес стоит выше социального.

Заключение

В рамках данной магистерской диссертации мною поэтапно решались задачи, поставленные в начале исследования. На мой взгляд, мне удалось постепенно продвинуться к основной цели данной работы - оценке эффективности российских микрофинансовых организаций.

После того, как было раскрыто понятие микрофинансирования, описаны основные характеристики данного процесса, я перешла к рассмотрению российского классического микрофинансового рынка, то есть без сегмента «займы до зарплаты». На первом этапе были выделены игроки рынка, зона их функционирования, ограничения и обязательные требования в рамках нормативно-правовой базы. Далее последовал анализ ключевых параметров деятельности игроков российского рынка микрофинансирования в разрезе четырех лет (2009г.-2012г.). Данный анализ отразил положительную динамику в изменении таких параметров микрофинансового рынка как процентные ставки, объем портфеля займов, стоимость привлеченных ресурсов, объем инвестиций, кредитов и замов. На начало 2013 года процентные ставки по выданным займам и по привлеченным займам и кредитам снизились до 25,5% и 10,6%, соответственно. Разница между стоимостью привлеченных и размещенных средств составила 14.9%, что говорит о «желтой зоне» процентных ставок или же зоне допустимого функционирования. Также на начало 2013 года по росту портфеля займов и количества активных заемщиков можно говорить о значительной вовлеченности населения в процесс микрофинансирования. Интерес к рынку возрос и с точки зрения инвесторов, так как на начало 2013 года выросли объемы привлеченных инвестиций. На фоне растущей деятельности МФО, стоит отметить, что качество портфеля также развивается в позитивном направлении - ключевой индикатор качества портфеля «PAR30 дней» составил минимальное значение на первое января 2013 года за рассматриваемые девять кварталов (4,81%).

Получив хорошую картину развития российского микрофинансового рынка, я перешла к анализу эффективности российских микрофинансовых институтов на основе методики DEA, что позволило получить общую картины эффективности рынка. Анализ строился на небольшой выборке, но за счет того, что эффективность МФИ была рассмотрена в разрезе трех лет, удалось провести некую параллель между результатами, полученными по каждому году.

Во-первых, удалось определить, что российские микрофинансовые институты главным образом направлены на получение финансовой эффективности, при этом больший вклад в достижение данной цели вносит эффективность размещения займов и только потом эффективность извлечения дохода.

Во-вторых, на фоне стабильного уровня финансовой эффективности выше 50%, уровень социальной эффективности за рассматриваемые три года имеет довольно большой рамах - от 9,3% до 100%, что говорит об отсутствие некоего стабильного отношения к социальному аспекту деятельности среди российских игроков микрофинансового рынка. В-третьих, анализ российских микрофинансовых институтов показал, что в социальном аспекте большее предпочтение отдается расширению прав и возможностей женщин, нежели процессу снижения уровня бедности.

Анализ микрофинансового рынка в целом позволил мне понять, что исходя из цели долгосрочного функционирования, микрофинансовые организации в первую очередь стремятся к финансовой эффективности, и лишь потом наращивают эффективность социальную. Данная мысль значительно снизила нагрузку с процесса построения эконометрической модели оценки эффективности российских МФО, а также облегчила интерпретацию результатов.

Эконометрическая модель была построена при помощи статистического пакета STATA по данным Российского микрофинансового центра (РМЦ) по 106 российским МФО за 2012 год. В качестве зависимой переменной был выбран индикатор социальной направленности - средний размер займа МФО. Независимые переменные включали возраст МФО, операционную эффективность, эффективность размещения средств, дамми переменные, отвечающие за наличие/отсутствие рейтинга у организации, а также за их принадлежность к тому или иному федеральному округу.

Результаты эконометрического анализа показали, что чем старше российская микрофинансовая организация, тем больше она стремиться к увеличению социальной эффективности. Еще одним стимулом развивать социальный аспект деятельности для российских МФО является наличие операционной эффективности. Рейтинг микрофинансовой организации, а также эффективность от размещения средств положительно влияют на рост средней величины займа, что говорит об отрицательном влияние на социальную деятельность МФО. В рамках эконометрического анализа также было выявлено, что условия в четырех федеральных округах - Центральном федеральном округе, Северо-Западном федеральном округе, Сибирском федеральном округе и Северо-Кавказском федеральном округе - положительно влияют на рост средней величины займа, то есть в данных округах, микрофинансовые организации больше заинтересованы в усилении своей финансовой эффективности, нежели социальной.

Результаты эконометрического анализа соответствуют логике и рассуждениям, изложенным ранее в рамках зарубежного опыта, несмотря на то, что анализ проводился лишь по данным 2012 года и объектом исследования были МФО, занимающие чуть больше 50% классического микрофинансового рынка. Возможно, результаты будут давать еще более реальную картину, при построении эконометрической модели на основе панельных данных и более значимой по численности выборке микрофинансовых организаций. Однако для проведения столь масштабного анализа нужно подождать несколько лет, так как регулированию российские МФО подверглись относительно недавно.

Список литературы

1. Аналитическая записка о рынке микрофинансирования и «займов до зарплаты» в России, Предлагаемые меры по совершенствованию государственного регулирования в целях улучшения защиты прав потребителей и повышения прозрачности рынка // Российский микрофинансовый центр (РМЦ), 2013

2. Бахвалов А. Процент непонимания// Интернет портал www.banki.ru, 2013

3. Буркова А. Ю. Зарубежный опыт микрофинансирования // Управленческий учет и финансы, 02(22)2010

4. Глобальная информационная платформа «MIX Market» - www.mixmarket.org

5. Дубровская А., Мухаммад Юнус: «Существующие банки -- это банки для богатых» // Деловая газета «Маркер», 2011

6. Итоги 2012 года для рынка МФО//Единая база займов МФО России - www.microcredit-rf.ru, 2013

7. Каурова Н. Банки и микрофинансовые организации: кто первым придет на помощь малому бизнесу // Банковское кредитование, №4(44) 2012

8. Криворучко С., Абрамова М., Мамута М., Тенетник О., Шакер И. Микрофинансирование в России // Центр исследований платежных систем и расчетов, Москва 2013, стр. 66-67, 90-100, 131-132

9. Методическое пособие «Организация деятельности микрофинансовых организаций» // Национальный союз некоммерческих организаций финансовой взаимопомощи, выпуск 2, 2011

10. Микрофинансирование в России: бенчмаркинг и анализ организаций в 2006 году// Российский Микрофинансовый Центр, MIX Market (MIX), 2008

11. Ограничения процентных ставок и микрофинансирование: история нашего времени // Консультативная группа оказания помощи малоимущим (CGAP), 2004

12. Осадчий М. Микрофинансовая ловушка для России//Интернет портал www.banki.ru, 2011

13. Положение Центрального банка России от 26 марта 2004 года № 254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по судной и приравненной к ней задолженности»

14. Полякова Ю. Не делайте ставки, господа //Интернет портал www.banki.ru, 2012

15. Портеус Д. Конкуренция и процентные ставки по микрокредитам //Консультативная группа помощи бедным (CGAP), 2006 (33)

16. Приказ Министерства финансов Российской Федерации от 3 марта 2011 N 26н "Об утверждении Порядка ведения государственного реестра микрофинансовых организаций"

17. Приказ Министерства финансов Российской Федерации от 1 марта 2012 N 37н "Об утверждении форм и сроков представления документов, содержащих отчет о микрофинансовой деятельности и персональном составе руководящих органов микрофинансовой организации"

18. Приказ Министерства финансов Российской Федерации от 19 апреля 2011 года N 43н «Об утверждении экономических нормативов достаточности собственных средств и ликвидности для микрофинансовых организаций, привлекающих денежные средства физических лиц и юридических лиц в виде займов», п. 3,п.4

19. Рейтинг надежности микрофинансовых организаций// Рейтинговое агентство «Эксперт РА» http://www.raexpert.ru/ratings/mfi/

20. Рынок микрофинансирования: итоги мониторинга за 2012 год//Российский микрофинансовый центр, 2013

21. Сидорова Е. Ужесточать регулирование микрофинансового сектора нужно, не уничтожая его//Деловая газета «Ведомости», 2013

22. Треть россиян не доверяет банкам//Интернет портал BMF.ru, 2013

23. Федеральный закон Российской Федерации от 2 июля 2010 года N 151-ФЗ «О микрофинансовой деятельности и микрофинансовых организациях», статья 12, п.1

24. Щербак А.Д., Применение методологии анализа среды функционирования для оценки эффективности управления набором стратегических бизнес-единиц промышленных корпораций // Вестник Удмуртского Университета // Экономика и право, вып.2 (2012)

25. Эксперты: население все больше интересуется услугами МФО//Интернет портал www.banki.ru , 2012

26. A Risk Management Framework for Microfinance Institutions, Deutsche Gesellschaft fьr Technische Zusammenarbeit (GTZ), July 2000. URL: http://www.gtz.de

27. Advancing Financial Inclusion to Improve the Lives of the Poor, Consultative Group to Assist the Poor (CGAP), Strategic Directions f.y.2014-f.y.2018, may 15, 2013

28. Banerjee A., Duflo E., Glennerster R. and Kinnan C. (2009), The Miracle of Microfinance? Evidence from a Randomized Evaluation, MIT Department of Economics, May

29. Cull R., Demiguc-Kunt A., Morduch J. (2007), Financial performance and outreach: A global analysis of leading microbanks, Economic Journal, 117(517), 107-133

30. Gutiйrrez-Nieto B., Serrano-Cinca C., & Mar-Molinero C. (2009), Social ef?ciency in micro?nance institutions, Journal of the Operational Research Society, 60(19)

31. Hermes N., Lensink R. (2007), The empirics of microfinance: what do we know?, The Economic Journal, 117 (517): F1-F10

32. Hermes N., Lensink R. and Meesters A. (2011), Outreach and efficiency of microfinance institutions, World Development, 39(6), 938-948

33. Hulme D. (2000), Is microdebt good for poor people? A note on the dark side of microfinance, Small Enterprise Development ,11(1)26-8

34. Mahjabeen R. (2008), Microfinancing in Bangladesh: Impact on households, consumption and welfare, Journal of Policy Modeling, 30(6), 1083-1092

35. Mersland R., Шystein Strшm R. (2010), Microfinance mission Drift?, World Development, 38(1),28-36

36. Mersland R., Шystein Strшm R. (2013), Microfinance: cost, lending rates and profitability, Handbook of Key Global Financial Markets, Institutions, and Infrastructure, 489-499

37. Morduch J. (2000), The Microfinance Schism, World Development, 28(4), 617-629

38. Rosenberg R. (2009), Measuring Results of Microfinance Institutions-Minimum Indicators that Donors and Investors Should Track. Consultative Group to Assist the Poor (CGAP), The World Bank. Washington DC, June

Размещено на Allbest.ru