Исследование сберегательной активности разных регионов Российской Федерации

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оглавление

Введение

1. Сберегательная активность населения Российской Федерации

1.1 Индикаторы сберегательной активности населения

1.2 Роль депозитов физических лиц в фондировании российских банков

1.3 Консолидация российского банковского сектора

2. Региональные особенности банковских депозитов физических лиц. Эмпирическое исследование

2.1 Предмет анализа

2.2 Данные и обозначения

2.3 Модель

2.4 Проверка адекватности модели

2.5 Результаты модели

Заключение

Список использованной литературы

Приложение



Введение

Домохозяйства играют огромную роль в экономике мира, страны, города в которых они расположены. Домохозяйства являются конечными потребителями товаров и услуг, поставляют на рынок трудовые ресурсы и получают трудовой доход, домохозяйства являются значимым источником сбережений, с помощью которых фондируется инвестиционная деятельность.

Для банков именно средства населения являются основным источником фондирования, а значит и ключевым драйвером роста банковского сектора. Однако в данный момент, российский банковский сектор мал и слаб по сравнению с банковскими секторами других стран, а по своему размеру даже уступает отдельно взятым глобальным банками. Возможность привлечения дополнительного фондирования именно от населения является одной из приоритетных задач для российских банков, поэтому поиск факторов, влияющих на объемы депозитов населения, заботит на данный момент, наверное, всех игроков российского банковского сектора.

В настоящее время в российском финансовом секторе происходят активные перемены. Во второй половине 2013 года, Центральный банк Российской Федерации начал проводить достаточно активную и революционную политику по зачистке банковской системы от недобросовестных и «опасных» игроков, итогом данной политики стала череда отзывов банковских лицензий, преимущественно, у небольших региональных игроков. Но время перемен - это всегда и время новых возможностей. Крупные и средние банки в числе первых задумались о том, что ресурсы на региональных рынках высвобождаются, открывая перспективы для тех, кто первым сумеет использовать потенциал региональных вкладчиков, обладающих большей мобильностью, чем когда-либо.

Для победы в конкурентной борьбе в части привлечения нового фондирования на региональных рынках банкам необходимо сформировать эффективную стратегию действий, выбрать на какие именно регионы стоит в первую очередь обратить внимание. Для этого банкам необходимо понимать, какие факторы способны повлиять на совокупную сберегательную активность населения конкретного региона.

Целью исследования было выявить характеристики регионов, социальные, экономические и банковские, которые оказывают влияние на совокупную сберегательную активность населения, распознать характер данной зависимости и дать рекомендации крупным и средним российским банкам, касательно того, регионы какого-рода обладают большим потенциалом с точки зрения привлечения фондирования.

Для достижения поставленной цели необходимо было реализовать следующие задачи:

1. Проанализировать какие существуют индикаторы сберегательной активности населения и выбрать, либо создать подходящий именно нам

2. Изучить роль депозитов физических лиц в фондировании российских банков

3. Проанализировать текущую ситуацию в российском банковском секторе

4. Построить математическую модель, которая позволит выбрать те социальные, экономические и банковские характеристики регионов, которые оказывают наибольшее влияние на уровень сберегательной активности населения российских регионов.

5. Дать общие рекомендации банкам, касательно того, на какие регионы стоит обратить внимание в текущей рыночной ситуации для реализации стратегии региональной экспансии.

В качестве объекта исследования выступает российский банковский сектор. Предметом исследования являются депозиты физических лиц в региональном разрезе.

Для реализации поставленных задач был проведен аналитический обзор тематической литературы. Также с использованием традиционного эконометрического инструментария, в частности с помощью приложения R была построена линейная многофакторная регрессия, которая дала значимый результат.

Данные для регрессии были взяты статистические публикации Федеральной Службы государственной статистики, Федерального Казначейства, Центрального Банка Российской Федерации.

В первой главе диссертации анализируются теоретические аспекты и реальные предпосылки сберегательной активности населения. В первом разделе проводится анализ популярных индикаторов сберегательной активности населения, с целью выбрать подходящий для построения будущей модели индикатор совокупной сберегательной активности населения регионов. Во втором разделе более подробно рассказывается о роли депозитов физических лиц в фондировании российских банков. В третьем разделе рассматривается текущая ситуация в российском банковском секторе и путях его дальнейшего развития.

Вторая глава диссертации посвящена построению статистической модели, направленной на выявление региональных особенностей депозитов физических лиц. Целью построение данной модели является формирование рекомендаций банкам, которые планируют реализовывать региональную экспансию в регионы, с потенциалом в части привлечения фондирования в виде депозитов физических лиц. Разделы второй главы соответствуют логике описания модели: предмет анализа, данные и обозначения, модель, проверка адекватности модели, результат модели. Пятый раздел является заключительным и содержит в себе основные выводы по модели и сформированные рекомендации.

Диссертация состоит из оглавления, введения, двух глав, заключения, списка литературы и четырех приложений. В работе также присутствует 8 рисунков и 2 таблицы.

В качестве основного результата работы можно выделить следующее: при выборе региональных рынков для привлечения депозитов физических лиц банкам стоит больше внимания уделять не социальным и экономическим характеристикам регионов, хотя и они также важны, а именно характеристикам региональных рынков банковских услуг, выбирая регионы с достаточно хорошим уровнем покрытия региона банковскими услугами, но в тоже время с меньшей долей крупных федеральных банков депозитов и отсутствием достаточно крупных региональных игроков.



1. Сберегательная активность населения Российской Федерации

1.1 Индикаторы сберегательной активности населения

Домохозяйства играют огромную роль в экономике мира, страны, города в которых они расположены. Домохозяйства являются конечными потребителями товаров и услуг, поставляют на рынок трудовые ресурсы и получают трудовой доход, домохозяйства являются значимым источником сбережений, с помощью которых фондируется инвестиционная деятельность. Основным показателем, который в литературе используется для описания сберегательного потенциала населения - это норма сбережений населения.

Данный показатель традиционно рассчитывается, как отношение сбережений населения к чистому располагаемому доходу населения, то есть доходу за вычетом налогов. Существует довольно много модификаций для расчета данного показателя, которые в существенной мере не влияют на его экономический смысл. Однако различия в методике расчета могут создать существенные неудобства при интерпретации межстрановых различий и тенденций и спровоцировать ошибочные выводы. Поэтому во избежание существенных расхождений ОЭСР, Всемирный банк, а также большая часть авторитетных мировых организаций, приняли «Систему национальных счетов 1993» (SNA 93), данные правила установили единые стандарты расчета нормы сбережения между странами. В частности данные нормы установили, что средства домохозяйств в пенсионных фондах должны включаться в объем располагаемого дохода населения. Однако, до сих пор не все страны используют правила SNA 93 [18], в частности Соединенный Штаты Америки по-прежнему не включают пенсионные взносы и выплаты в расчет нормы сбережения.

Следовательно, мы можем говорить о том, что показатель нормы сбережения населения, по-прежнему не имеет единого стандарта, а может быть рассчитан в различных модификациях.

При этом показатель нормы сбережений, как в его традиционном, так и модифицированном виде, широко используется в моделях экономического роста. В частности в работе Мэнкью, Ромера и Вейла авторы развили идеи модели Солоу о том, что уровень дохода является функцией от нормы сбережений. В работе различия в уровнях доходов разных стран объясняются через различия в нормах сбережений. Показатель нормы сбережения говорит об уровне использования сберегательного потенциала населения, показывая какая часть доходов населения не используется.

Однако различия в методологии расчета нормы сбережения не могут оказать существенного влияния на уровень показателя в разных странах, так как не влияют существенно на его экономический смысл. При этом изменение внешних факторов может влиять на уровень нормы сбережений. Речь идет о социально- экономических, демографических, политических и прочих различиях, характеризующих разные страны. В исследованиях, Мэнкью, Ромера и Вейла, влияние на сбережения населения могут в существенной мере оказывать такие социально- экономические и институциональные факторы, как принятая в государстве программа пенсионного обеспечения, возрастная структура населения, а именно во время выхода на пенсию пожилые люди склонны сокращать объем своих сбережений. Существенное влияние могут оказывать психологические факторы, такие как отношение в обществе к кредитам и просто субъективные решения населения относительно сбережений или трат свободных денежных средств. Авторы также указывают на наличие причинно-следственной связи между характеристиками банковского сектора страны, в частности доступностью и стоимостью банковского кредита.

В ряде исследований, таких как [21] показатель нормы сбережений используется для долгосрочного экономического анализа, с помощью данного показателя авторы описывают кредитный потенциал страны, а именно на способность экономик страны к самофинансированию, что позволяет делать оценки экономического роста в долгосрочной перспективе.

Уровень нормы сбережений очень сильно различается в разных странах. По данным статистических материалов, опубликованных ОЭСР, даже в странах с сопоставимым уровнем развития экономики данный показатель может различаться в разы: так в 2013 году для США и Великобритании показатель находится на уровне 4,5 и 5,1% от располагаемого дохода, соответственно, а для Франции составляет уже 15,6%.

Важно отметить, что в странах с более низким уровнем развития экономики норма сбережения населения в общем случае, будет выше, чем в странах с более высоким уровнем развития экономики. Это, прежде всего, связано с тем, что в развитых странах объем уже накопленного богатства выше, а процентные ставки ниже. Это, в свою очередь означает, что потребность экономики в привлечении дополнительного капитала уже не так велико и население развитых стран сберегает меньшую часть своего дохода, чем население развивающихся стран.

Норма сбережения и ее различные модификации не является единственным показателем, используемым для описания сберегательного поведения населения. В зависимости от целей анализа исследователи вводят различные показатели, описывающие характер сберегательного поведения населения.

В таких исследованиях, как [28] и [2] авторы используют для описания возможностей населения совершать накопления такой показатель, как отношение объема денежных доходов на душу населения к величине прожиточного минимума в регионе. Такой показатель носит название потенциальных сбережений населения.

Значения данного показателя на уровне выше 1 говорит о том, что у населения имеется потенциально свободный объем денежных средств, который они могут использовать для формирования накоплений.

Согласно данным Росстата в период до 2008 года среднероссийский уровень показателя стабильно увеличивался, что означает, что доля населения, которая потенциально могла делать сбережения, увеличивалась в период до начала мирового финансового кризиса. В период после кризиса, а именно 2009-2012 годы уровень населения, которые, исходя из превышения их доходов над прожиточным минимумом, способны совершать накопления, стабилизировался на уровне от 30% до 40% населения.

В нашем исследовании сберегательный потенциал населения интересовал нас с точки зрения возможности его использования в качестве основного источника фондирования для банков на территории конкретного региона. Именно поэтому для описания сберегательной активности всей совокупности населения региона был выбран такой показатель, как отношение совокупного объема депозитов физических лиц, привлеченных на территории конкретного региона к уровню Валового регионального продукта. Валовой региональный продукт, по аналогии с вышеописанными индикаторами сберегательной активности населения, выступает аналогом доходов населения в интересующей нас плоскости региональных экономик. Более подробно данный показатель будет описан в Части II. Эмпирический анализ.

Подводя промежуточный итог, отметим, что в литературе факт влияния социальных и экономических показателей на сберегательную активность населения изучается достаточно давно и вызывает большой интерес.

1.2 Роль депозитов физических лиц в фондировании российских банков

Влияние социальных и экономических факторов на сберегательную активность населения активно обсуждается в литературе. При этом на наш взгляд стоит также уделить внимание влиянию характеристик банковского сектора на уровень сберегательной активности населения.

Банковский сектор имеет огромное значение для всего российского финансового сектора. Согласно данным Росстата активы банковского сектора составляю 94-95% совокупных активов всего финансового сектора Российской Федерации. Однако, являясь центральным звеном финансовой системы страны, банковский сектор остается небольшим по объемам и слабым. Слабо развитый банковский сектор в существенной мере тормозит развитие экономики и, более того создает дополнительные инвестиционные риски.

Совокупные активы банковского сектора Российской Федерации по итогам 2013 года составили 53 466 млрд руб. [23]. Для сравнения, активы крупнейшего в мире банка по размерам активов [17] Industrial and Commercial Bank of China (ICBC) составили 2 813,5 млрд долл. США (около 98 472,5 млрд руб.). Следовательно, активы крупнейшего в мире банка почти в 2 раза превышают суммарные активы российского банковского сектора.

Данное сравнение говорит о том, что российский банковский, а следовательно, и финансовый сектор, мал, даже в сравнении с отдельными финансовыми институтами, а следовательно, мы можем констатировать тот факт, что банковский сектор мал, слаб и неустойчив.

На наш взгляд низкий уровень развития российского банковского сектора, а также его невысокие темпы роста, связаны, в первую очередь с отсутствием у российских банков возможностей по привлечению дополнительного фондирования из внешних кредитных источников, так и низкой недостаточно развитой сберегательной культуре населения, выражающейся в низкой сберегательной активности населения.

Очевидных причин, влияющих на уровень сберегательной активности населения Российской Федерации несколько. Это и общее недоверие населения к российской банковской системе, которая существенно пострадала во время нескольких значимых кризисов в экономики: девальвация 1998 года, Мировой финансовый кризис 2008 год, а также череда отзывов банковских лицензий, начавшаяся осенью 2013, которая кризисом не являлась, напротив была и есть направлена на оздоровление банковского сектора, однако называлась таковым в западной прессе и вызвала волну паники среди вкладчиков, не обладающих достаточной финансовой грамотностью.

Также среди факторов, оказывающих влияние на общий характер поведения российских вкладчиков, можно отнести общее недоверие российских вкладчиков к национальной валюте. Существенная нестабильность курса национальной валюты относительно уровня сильнейших мировых валют (USD, EUR, GBP) пугает рядовых вкладчиков, в частности имевшее место в период зимы- весны 2014 года существенное падение курса российской валюты, спровоцировало существенные панические настроения среди рядовых вкладчиков. Обладая недостаточной финансовой грамотностью, существенная часть российских вкладчиков - физических лиц не использует такой инструмент, как депозиты в валюте и при отсутствии уверенности, предпочитает не инвестировать вовсе. В частности по итогам 2013 года всего 18% депозитов физических лиц были размещены в иностранной валюте.

Также существенное влияние оказывают высокие темпы инфляции в российской экономике в целом.

Не имея возможности привлечь дополнительные средства от населения российские банки вынуждены искать возможности по привлечению заемного финансирования, в настоящее время мы наблюдаем ситуацию, когда большая часть заемного капитала - иностранные инвестиции. Российские банки, попадают в зависимость от иностранных капиталов. Следствием данной зависимости является то, что любые негативные изменения в иностранных экономиках отражаются на российской банковской системе, так как иностранные инвесторы начинают забирать свои деньги, что приводит к возникновению проблем в российской финансовой системе.

Однако традиционно самым существенным источником фондирования остаются депозиты населения. Более того, статистические дынные Центрального Банка РФ свидетельствуют о том, что в последние годы доля депозитов физических лиц в фондировании банка только увеличивается, если еще в 2011 году депозитами физических лиц фондировалось в среднем 27,6 % активов, то уже по итогам 2013 года эта цифра увеличилась до 28,6% активов.

При этом по данным Росстата в структуре депозитов физических лиц, как рублевых, так и валютных, преобладают краткосрочные средства, это создает дополнительные трудности для банков. Короткие средства в фондировании существенно ограничивают потенциал российских банков с точки зрения долгосрочного кредитования. Банки, которые пренебрегают данным правилом, подвергают себя существенному риску разрыва ликвидности и, как следствие, невозможности расплатиться по платежам, банкротству, полному финансовому краху.

Следовательно, депозиты населения, на сегодняшний день российском финансовом секторе, являются дорогим и краткосрочным источником фондирования. Подобная характеристика одного из основных источников фондирования негативно влияет на прибыль, которую получают банки. В первую очень это касается процентных доходов по долгосрочным кредитам, возможность по наращиванию которых, как уже отмечалось ранее, существенно ограничены. Прибыль в свою очередь является одним из основных фактором для увеличения капитала.

Подводя итог вышесказанному, мы можем сказать, что депозиты физических лиц в Российской федерации на данный момент является одним из основных источников банковского фондирования, однако, данный источник для банков является дорогим, краткосрочным и ограничивает их развитие.

1.3 Консолидация российского банковского сектора

На сегодняшний день российская банковская система состоит из Центрального Банка и чуть более 900 коммерческих банков. Авторитетные агентства, в частности S&P, а также политики, в том числе президент Российской Федерации Владимир Путин, и премьер министр, Дмитрий Медведев, не однократно высказывали мнение о том, что такое количество банков слишком велико для нашей экономики.

Российский банковский сектор занимает третье место по количеству финансовых институтов в экономике (см. Таблицу 1) после США и Германии. Однако предпосылки образования такого количества банков в России в корне отличаются от США и Германии. Существенное количество банков в этих странах обусловлено историческими особенностями государственного регулирования, которое ограничивало территорию присутствия банков.

Так в США с 1927 года был введен Закон Макфаддена. Предпосылкой к территориальным ограничениям банковской деятельности являлась идея о том, что подобного рода ограничения способны положительно сказаться на конкуренции местных банков. К сожалению, ограничения не сработали, как планировалось, а лишь стимулировало создание множества банков. И хотя закон уже не действует, большое количество банков продолжает функционировать. Согласно Таблице 1, в период с 2005года по 2013 их количество сократилось на 27%.

Предпосылки наличия большого количества банков в Германии схожи, после второй мировой войны в стране существовали административные единицы по территориальному признаку, власти которых обладали существенным авторитетом и влиянием, поэтому банки даже после снятие всех запретов, продолжали базироваться на территориях земель.



Таблица 1

Мировые тенденции банковского сектора

Российский банковский сектор занимает третье место в мире по количеству действующих банков. Каких либо институциональных предпосылок для такого существенного роста количества банков не было, и в этом заключается уникальность российского опыта. Рост количества банков начался в 1988, когда стало возможным создавать кооперативные банки. Ранее на территории СССР действовало 5 специализированных банков, которые принадлежали государству.

Традиционно в банковской литературе считается, что рынки с меньшим количеством банков являются более эффективными. Меньшее количество банков проще контролировать, Центральный банк имеет больше возможностей поддерживать финансовую стабильность банков, сами банки обладают существенно большими возможностями для диверсификации своего бизнеса, а издержки которые они несут, снижаются. Все теории такого рода основаны на микроэкономических предпосылках, поэтому основными негативными сторонами является тот факт, что данные теории не учитывают случаи, когда возникающие монополии или олигополии неэффективны. Подобные теории нуждаются в существенных дополнениях со стороны макроэкономического анализа.

В целом можно говорить о том, что все экономики с большим числом банков в данный момент наблюдают сокращение их числа (см. Таблица 1), подобные тенденции наблюдаются и в Российском банковском секторе ( см. Рисунок 1).

Рисунок 1 Количество банков в Российском банковском секторе

Существует два потенциально возможных пути дальнейшего развития банковского сектора.

Первый путь лежит через рост концентрации крупнейших банков, которые постепенно захватят доли своих мелких конкурентов. Такой путь представляется нам более вероятным в современных реалиях российского банковского сектора.

Второй путь предполагает повышения качества деятельности более мелкими банками в вопросах работы с малым и средним бизнесом, что позволит им выстоять в конкурентной борьбе с крупными банками. Деятельность крупных банков, в свою очередь должна стать более открытой и конкурентной. Данный вариант развития кажется нам несколько утопичным.

Как уже отмечалось ранее, первый вариант развития кажется нам более предпочтительным и реалистичным для российского банковского сектора. Более того, на данный момент мы отчетливо видим подтверждения того, что российский финансовый сектор пошел по первому пути развития.

Во-первых, наблюдается консолидация средних и крупных банков, которые постепенно начали превращаться в банки - гиганты. Во вторых крупные федеральные банки стали все более активно реализовывать региональную экспансию, вытесняя с местных рынков региональных игроков, заставляя более мелкие банки сокращать свои доли.

Третьим и основным фактором, выступающим за реализацию пути консолидации банковского сектора, является тот факт, что в поддержку данного пути развития выступил Центральный Банк Российской федерации. Осенью 2013 года ЦБ РФ во главе с недавно занявшей этот пост Эльвирой Набиулиной начал революционную политику по очистке банковской системы РФ от недобросовестных игроков. Только за второе полугодие 2013года Центральный банк отозвал 25 банковских лицензии. При этом более 90% всех активов банковской системы приходится на TOP -200 банков по размерам активов, что свидетельствует о критически низкой значимости остальных 700 мелких банков, на долю которых приходится менее 10% всех банковских активов. Консолидация банковского сектора идет одновременно по двум путям: во-первых, Центральный банк до сих пор преимущественно отзывал лицензии у мелких и средних региональных игроков, а во-вторых, уже после первых случаев массовых отзывов лицензий существенная доля вкладчиков поспешила перенести свои накопления в более крупные надежные банки. Таким образом, можно говорить о том, что именно центральный банк стоит во главе имеющей место консолидации российского банковского сектора.



2. Региональные особенности банковских депозитов физических лиц. Эмпирическое исследование

2.1 Предмет анализа

В главе I мы уже отмечали, что в настоящий момент в российском банковском секторе происходят активные изменения. Наиболее заметным и важным событием для всех игроков банковского рынка стала череда отзывов банковских лицензий, начавшаяся осенью 2013 года. Отметим, что большая часть банков, у которых были отозваны лицензии - мелкие региональные игроки.

Политика Центрального Банка Российской федерации, по мнению российского банковского сообщества, фактически направлена на управляемую консолидацию российской банковской системы. Время перемен создает для сильных игроков дополнительные возможности для развития, поэтому в ближайшее время логично ожидать усиления конкуренции между крупными и средними банками на региональном уровне.

Именно депозиты населения являются основным источником фондирования для российских банков, а значит и основным драйвером для развития. Более того, статистические дынные Центрального Банка РФ свидетельствуют о том, что в последние годы доля депозитов физических лиц в фондировании банка только увеличивается, если еще в 2011 году депозитами физических лиц фондировалось в среднем 27,6 % активов, то уже по итогам 2013 года эта цифра увеличилась до 28,6% активов. Крупные и средние банки, которые в числе первых начнут проводить активную политику по привлечению дополнительного фондирования от физических лиц, на постепенно освобождающихся от более мелких игроков региональных рынках, имеют значительно большие перспективы получения депозитов от населения, как высвобождающихся, так и новых.

Для победы в конкурентной борьбе в части привлечения нового фондирования на региональных рынках банкам необходимо сформировать эффективную стратегию действий, выбрать на какие именно регионы стоит в первую очередь обратить внимание. Для этого банкам необходимо понимать, какие факторы способны повлиять на совокупную сберегательную активность населения конкретного региона.

Целью данного эмпирического исследования является доказательство гипотезы о наличии зависимости между социально-экономическими характеристиками регионов, в том числе региональными характеристиками банковского сектора, и уровнем сберегательной активности населения. В данном исследовании совокупная сберегательная активность населения региона выражена через отношение объема депозитов физических лиц, привлеченных на территории региона, к валовому региональному продукту (ВРП) рассматриваемого региона.

Гипотеза (i) Существует зависимость определенного вида, между социальными, экономическими, банковскими характеристиками регионов Российской федерации и уровнем совокупной сберегательной активности населения региона.

Понимание того, какие факторы влияют на сберегательную активность населения региона, позволит банкам более эффективно формировать свою стратегию по привлечению средств населения регионов во вклады. Имея прогнозы по уровню широко анализируемых и публично доступных социальных и экономических показателей деятельности регионов, стратегия банков по привлечению средств населения во вклады может быть более агрессивной в регионах, где в следующем периоде можно ожидать увеличение совокупной сберегательной активности населения.

Прогнозы по уровням социальных, экономических, а также характеристикам банковского сектора регионов делают такие авторитетные игроки на российском финансовом рынке, как Центральный Банк Российской Федерации (ЦБ РФ), ведущее мировые рейтинговые агентства (Standard & Poor's, Fitch Ratings, Moody's Investors Service), также в большинстве в средних и крупных банков, имеющих сеть региональных подразделений, имеются собственные аналитические департаменты, которые готовят прогнозы по уровням социальных, экономических и банковских характеристик регионов.

В рамках данного исследования у гипотезы (i), мы вводим три субгипотезы:

(i.i) уровень совокупной сберегательной активности населения в конкретном регионе зависит от социальных характеристик региона;

(i.ii) уровень совокупной сберегательной активности населения в конкретном регионе зависит от экономических характеристик региона;

(i.iii) уровень совокупной сберегательной активности населения в конкретном регионе зависит от характеристик банковского сектора региона;

Тестирование социальных, экономических и банковских характеристик региона, как факторов, в значительной степени определяющих уровень совокупной сберегательной активности населения, позволит разработать общие рекомендации для стратегических подразделений банков по выбору регионов для экспансии на рынок розничных депозитов.

Данные рекомендации, с высокой вероятностью, в первую очередь коснуться банков, которые имеют достаточные возможности, как финансовые, так и интеллектуальные, для реализации стратегии региональной экспансии на рынок розничных депозитов. Учитывая, что получение каких-либо конкурентных преимуществ на региональных рынках возможно только либо при качественном прогнозировании потенциально привлекательных рынков, либо в быстром реагировании на открывающиеся возможности, мы считаем, что данные рекомендации могут быть в большей мере интересны банкам TOP-100 по размерам активов в РФ.

Банк должен иметь возможность реализовывать стратегию по диверсификации рисков в различных регионах из-за неравномерного уровня развития регионов. Реализация данной стратегии определенно будет способствовать повышению доходности бизнеса и освоению новых долей рынка.

2.2 Данные и обозначения

В главе I мы упоминали о том, что в нашем исследовании сберегательный потенциал населения интересует нас с точки зрения возможности его использования в качестве основного источника фондирования для банков на территории конкретного региона.

Для анализа уровня совокупной сберегательной активности населения региона была выбрана proxy переменная: (Объем депозитов физических лиц привлеченных на территории региона Российской федерации) / (Валовый региональный продукт). Данная переменная будет выступать в качестве зависимой в нашей модели и будет обозначаться, как “Y”.

Валовой региональный продукт, по аналогии с показателями, характеризующими норму сберегательной активности населения, описанными в первой главе, выступает аналогом доходов населения в интересующей нас плоскости региональных экономик.

Анализ данного показателя позволит оценить, насколько высок уровень совокупной сберегательной активности населения данного региона по отношению к другим анализируемым регионам. Более высокий уровень показателя свидетельствует о большем уровне совокупной сберегательной активности населения данного региона по сравнению с другими анализируемыми регионами, а более низкий - о меньшей совокупной сберегательной активности населения. Стоит отметить, что данный показатель стоит рассматривать именно относительно уровней, показываемых другими регионами для измерения его относительной величины.

Также стоит прояснить, что уровень нашего показателя не стоит однозначно интерпретировать в зависимости от знака, по аналогии с нормой сбережения, которая принимает более высокие значения для развивающихся рынков и более низкие для развитых. Так как наш показатель описывает потенциал населения при инвестировании именно в банковские депозиты, и более низкий уровень развития тех или иных банковских характеристик региона не обязательно найдет отражение в уровне показателя.

Сведения об объеме привлеченных депозитов от физических лиц в региональном разрезе доступны на сайте Центрального Банка Российской федерации [23]. Согласно методологическим комментариям, «группировка данных осуществляется исходя их места привлечения денежных средств кредитными организациями, их филиалами и внутренними структурными подразделениями».

Сведения о размере Валового Регионального Продукта (ВРП) доступны в ежегодном вестнике Федеральной службы государственной статистики «Регионы России. Социально-экономические показатели». Согласно методологическим пояснениям к данному показателю, ВРП представляет собой валовую добавленную стоимость товаров и услуг, созданную резидентами региона». Уровень ВРП региона, являясь одним из ключевых экономических показателей региона, обобщает уровень экономического развития и характеризует величину богатства региона.

Значения всех показателей, используемых при построении модели, взято по состоянию на 01.01.2013г.. Данный временной горизонт выбран, как последний закончившийся календарный год, по которому была доступна статистика на момент формирования базы данных для анализа.

Анализируемые данные покрывают 78 из 85 Согласно Конституции РФ от 11.04.2014 включая республику Крым и г. Севастополь. субъектов РФ, в выборку не вошли данные по трем автономным округам (Ненецкий автономный округ, Ханты-Мансийский автономный округ, Ямало-ненецкий автономный округ) в виду отсутствия раскрытия данных по всем интересующим показателям. Также из выборки были удалены данные по двум аутлаерам: город федерального значения Москва, город федерального значения Санкт-Петербург. В выборку также не вошли данные по республике Крым и городу федерального значения Севастополь в виду отсутствия данных субъектов в составе РФ на момент сбора статистической информации, используемой в анализе.

Отметим, что удаление таких аутлаеров, как Москва и Санкт-Петербург, в существенной мере способствует приближению нашего исследования к его финальной цели в части разработки общих рекомендаций для стратегических подразделений банков по выбору регионов для экспансии на рынок розничных депозитов. Как уже отмечалось ранее потенциальными потребителя ми наших рекомендаций, мы видим банки TOP-100 по размерам активов в Российской федерации, большая часть из которых зарегистрирована именно в Москве и Санкт-Петербурге. Сохранение данных по Москве и Санкт-Петербургу в выборке существенно бы исказило результат, так как основные принципы работы крупных столичных банков в существенной мере отличается от деятельности средних и мелких региональных кредитных организаций, как в части финансовых, так и в части качественных характеристик.

Для работы с субгипотезой (i.i) важно было выделить социальные характеристики регионов, которые потенциально могут оказывать влияние на совокупную сберегательную активность населения регионов.

Были выбраны следующие социальные характеристики регионов, которые потенциально могут выступить факторами для итоговой регрессионной модели:

1) уровень безработицы (%);

2) уровень экономически активного населения (% от всего населения);

3) удельный вес городского населения в регионе (в долях от всего населения);

4) численность населения в регионе ( тыс.чел.);

5) уровень демографической нагрузки (чел.) (пенсионеры и дети на 1000 трудоспособного населения)

Для работы с субгипотезой (ii) важно было выделить экономические характеристики регионов, которые потенциально могут оказывать влияние на совокупную сберегательную активность населения регионов.

Отметим, что деление на социальные и экономические характеристики регионов в существенной мере является субъективным, так как ряд показателей основан, как на экономических, так и на социальных характеристиках регионов, в таких случаях показатели были отнесены в одну и групп экспертно. Выделение двух отдельных субгипотез важно с точки зрения понимания приоритетности социальных или экономических характеристик при разработке стратегии региональной экспансии.

Были выбраны следующие экономические характеристики регионов, которые потенциально могут выступить факторами для итоговой регрессионной модели:

1) доля обрабатывающей промышленности в структуре ВРП (%);

2) доля торговли в структуре ВРП (%);

3) ИПЦ (среднее значение за предшествующие 5 лет);

4) отношение капитальных расходов региона к ВРП;

5) ВРП на душу населения (тыс. руб.);

6) среднемесячный доход на душу населения (среднее значение за предшествующие 5 лет), тыс. руб.;

7) доля среднемесячного дохода, потраченная на текущее потребление (в долях).

Для работы с субгипотезой (ii) важно было выделить характеристики банковского сектора регионов, которые потенциально могут оказывать влияние на совокупную сберегательную активность населения регионов.

Показатели по банковскому сектору для удобства были разбиты на шесть смысловых групп:

Группа 1: «Показатели, характеризующие размер региональных банков»

1) Количество зарегистрированных в регионе банков с уставным капиталом до 500 млн руб. (шт.);

2) Количество зарегистрированных в регионе банков с уставным капиталом до 1 млрд руб. (шт.);

3) Количество зарегистрированных в регионе банков с уставным капиталом до 10 млрд руб. (шт.);

4) Количество зарегистрированных в регионе банков с уставным капиталом от 1 до 10 млрд руб. (шт.);

5) Количество зарегистрированных в регионе банков с уставным капиталом более 10 млрд руб. (шт.);

6) Наличие в регионе банков с капиталом более 1 млрд руб., дамми переменная (1/0);

Группа 2: «Показатели, характеризующие концентрацию розничных депозитов на крупнейших банках»

7) Доля привлечения депозитов 30 крупнейшими банками в РФ по размеру активов.

Группа 3: «Показатели, характеризующие широту покрытия региона кредитными организациями»

8) Количество структурных подразделений кредитных организаций (шт.);

Группа 4: «Показатели, характеризующие количество региональных банков»

9) Всего зарегистрированных кредитных организаций в регионе (шт.);

Группа 5: «Показатели, характеризующие уровень конкуренции среди региональных банков»

10) Доля действующих филиалов банков, головная организация которых находится в данном регионе, от общего количества действующих филиалов

11) Доля действующих филиалов банков, головная организация которых находится в другом регионе, от общего количества действующих филиалов

Группа 6: «Показатели, характеризующие уровень развития банковского сектора в регионе»

12) (Кредиты, предоставленные физическим лицам)/ ВРП

Мы обозначили 24 фактора, которые потенциально могут оказывать влияние на совокупную сберегательную активность населения регионов, а следовательно, на данном этапе имеют все шансы на включение в итоговую модель.

Значения всех показателей включенных в модель и их обозначения приведены в Приложении 1.

Учитывая, что параметры модели имеют различный физический смысл, то матрица данных может претерпеть существенные изменения при изменении шкал параметров. Чтобы избежать данных проблем, матица данных была приведена к стандартному виду при помощи нормализации. Для перехода к стандартной матрице была использована классическая процедура:

были вычислены оценки математического ожидания

и дисперсии

,

а каждый элемент новой матрицы данных рассчитан по формуле:

Модель множественной линейной регрессии, построенная на основании стандартизованных данных, будет называться моделью в стандартизованной форме.

2.3 Модель

Для статистического анализа данных был выбран статистический пакет «R». Код, написанный для работы с моделью, см. Приложение 2.

Для формирования финальной многофакторной модели были использованы все факторы из предыдущего раздела, которые потенциально могут оказывать влияние на зависимую переменную. Основываясь на экономическом смысле факторов и статистических показателях, нами был применен следующий, широко используемый в эконометрических исследованиях, подход для отбора переменных в финальную модель: были взяты все потенциально подходящие факторы и сформирована многофакторная модель, далее наименее подходящие факторы с точки зрения t-статистики удалялись из модели один за другим.

Также для всех потенциальных факторов необходимо было провести проверку на тесноту связи факторов между собой. Для этого была построена матрица парных коэффициентов корреляций для всех факторов, потенциально подходящих для модели. Проведение оценки на этапе подготовки к построению модели, позволит избежать мультиколлинеарности во множественной регрессии. Матрица парных коэффициентов корреляции представлена в Приложении 3. Проведение анализа тесноты связи между факторами позволило исключить из будущей модели факторы, имеющие существенную корреляцию между собой.

По итогам анализа была сформирована финальная модель, куда вошли шесть основных факторов, а именно:

1) удельный вес городского населения в регионе (в долях от всего населения);

Обозначение - Х14

2) доля торговли в структуре ВРП (%);

Обозначение - Х2

3) Наличие в регионе банков с капиталом более 1 млрд руб., дамми переменная (1/0);

Обозначение - Х31

4) Доля привлечения депозитов 30 крупнейшими банками в РФ по размеру активов.

Обозначение - Х30

5) (Кредиты, предоставленные физическим лицам)/ ВРП

Обозначение - Х10

6) Доля действующих филиалов банков, головная организация которых находится в другом регионе, от общего количества действующих филиалов

Обозначение - Х27

В целом стоит отметить, что в практике эконометрических исследований, экспертное введение некоторых переменных допустимо, однако в данном эмпирическом исследовании целью стояло построение модели, удовлетворяющей всем статистическим критериям. В литературе [6] обозначен следующий подход: прежде всего число переменных m должно быть не больше, чем . Иначе, параметры регрессии оказываются статистически незначимыми. Учитывая количество наблюдений в нашей выборке (78), количество факторов в модели можно считать оптимальным.

На основании наиболее подходящих, как экономически, так и статистически, переменных была построена множественная линейная регрессия, результаты которой приведены в Таблице 2.

Таблица 2

Результаты множественной регрессии

Coefficients:	Estimate	Std.error	t	Pr(>|t|)	Weigts
n.alfa_var$x2	0,3622	7,71E-02	4,695	1,26E-05	20%
n.alfa_var$x10	0,4491	7,99E-02	5,621	3,49E-07	24%
n.alfa_var$x14	0,4177	7,87E-02	5,311	1,19E-06	23%
n.alfa_var$x27	0,1917	7,76E-02	2,469	0,0159	10%
n.alfa_var$x30	-0,21	8,70E-02	-2,38	0,02	11%
n.alfa_var$x31	-0,21	8,53E-02	-2,439	0,0172	11%
Multiple R-squared: 0.6198,
F-statistic: 19.29 on 6 and 71 DF, p-value: 3.361e-13

В модели отсутствует свободный член, так как исходные данные были приведены в стандартизированную форму.

Все переменные, вошедшие в модель, значимы на 5% уровне.

Полученные результаты позволяют говорить о наличии зависимости следующего рода:

(Объем депозитов физических лиц, привлеченных на территории региона/ ВРП) = 0,36 (доля торговли в структуре ВРП) +

0.44 ((кредиты, предоставленные физическим лицам)/ВРП)+

0.41 (удельный вес городского населения в регионе)+

0,19 (Доля действующих филиалов банков, головная организация которых находится в другом регионе, от общего количества действующих филиалов)-

0,21(Доля привлечения депозитов 30 крупнейшими банками в РФ по размеру активов)-

0,21( Наличие в регионе банков с капиталом более 1 млрд руб.)

Значение коэффициента множественной детерминации (R^2) на уровне 62% говорит о средней доле дисперсии результативного признака, объясненной рассматриваемой моделью. Значение F-статистики на уровне 19.29 говорит о значимости модели в целом, так как расчетное значение больше критического F (0.05, 6,71) = 2.22 (т.е. гипотеза H0: все коэффициенты, полученные по модели равны 0, отвергается (p-value очень низкое)).

2.4 Проверка адекватности модели

Прежде чем анализировать и интерпретировать полученный результат необходимо убедиться в адекватности модели.

Для построения нашей модели, мы использовали классический МНК, чтобы оценки полученные с использованием данного метода, обладали полезными свойствами с точки зрения статистики, необходимо, чтобы выполнялся ряд предпосылок относительно рассматриваемой модели. Такие условия называются условиями Гаусса-Маркова.

В частности для нашей модели проверка остатков необходима по двум основным свойствам, которые должны выполняться одновременно:

1) Остатки имеют нормальное распределение

2) Остатки имеют постоянную дисперсию

Нормальность распределения остатков

Выполнение условия о нормальности распределения остатков необходимо для того, чтобы мы имели возможность делать выводы на основании оценок модели.

Для проверки нормальности распределения, можно использовать классическую гистограмму, чтобы получить представление о форме распределения. При помощи R был построен график распределения остатков (смотри Рисунок 2.). Распределение на гистограмме визуально приближено к нормальному.

Рисунок 2 Гистограмма распределения остатков

Существует более точный инструмент для проверки того, насколько форма распределения близка к нормальной - диаграмма квантиль-квантиль (Q-Q plot). Такая диаграмма представляет собой квантили стандартного нормального распределения и соответствующие квантили анализируемых данных. Если анализируемые данные близки по своей природе к стандартному распределению, результат будет лежать приблизительно на прямой линии с положительным наклоном. При помощи R был построен Q-Q plot для наших остатков (смотри Рисунок 3.). В данном случае мы можем сказать, что остатки примерно распределены нормально.

Рисунок 3 Диаграмма квантиль-квантиль (Q-Q plot)

Постоянная дисперсия остатков (гомоскедастичность)

Вторым важным критерием для проверки адекватности модели является однородность групповых дисперсий или так называемая гомоскедастичность. Если дисперсия остатков непостоянна, то присутствует гетероскедастичность.

Для тестирования модели на гетероскедастичность был использован тест Бройша- Пагана. Для теста были выбраны следующие гипотезы:

Тест показал следующие результаты:

Breusch-Pagan test
data: mymodel
BP = 7.17, df = 6, p-value = 0.3054

Полученные результаты свидетельствуют об отсутствии гетероскедастичности остатков. Существенный по величине p-value позволяет принять нулевую гипотезу о постоянстве дисперсии.

Для большей точности и подтверждения результатов теста, мы использовали график остатков (см. Рисунок 4). Согласно Рисунку 3, остатки находятся в так называемом "конверте", что свидетельствует об отсутствии гетероскедастичности в остатках.

Рисунок 4 Проверка остатков на гетероскедастичность

Все необходимые условия теоремы Гаусса- Маркова выполняются: остатки представляют собой независимые случайные величины (рис. 4), их среднее значение равно 0 (рис 2, average (ei)=0), они имеют одинаковую (постоянную) дисперсию (тест Бройша -Пагана)и подчиняются нормальному распределению (рис 2).

Построенную модель с точки зрения статистики можем считать адекватной.

2.5 Результаты модели

Убедившись в адекватности модели, можем вернуться к анализу полученных в модели результатов. Напомним, что в финальную многофакторную модель были включены только факторы, оказавшиеся значимыми, как на основании их экономического смысла, так и статистически.

Вернемся, к нашей основной гипотезе (i) о существовании зависимость определенного вида, между социальными, экономическими и банковскими характеристиками регионов Российской федерации и уровнем совокупной сберегательной активности населения региона. Результаты модели подтверждают, что зависимость существует, а значит наша гипотеза подтвердилась.

Нами также были введены 3 субгипотезы, касающиеся типов региональных характеристик, а именно социальных, экономических и банковских. Каждая из трех субгипотез оказалась верной, однако, наибольшее количество факторов, вошедших в финальную модель, носят именно банковскую направленность.

Рассмотрим по отдельности показатели, которые попали в многофакторную модель в разрезе каждой из трех субгипотез и интерпретируем экономический смысл полученного характера связи.

В рамках субгипотезы (i.i) в финальную модель вошел один из пяти потенциальных факторов - социальных характеристик региона, а именно удельный вес городского населения. Зависимость носит заметно выраженный положительный характер (см. Рисунок 5), что с экономической точки зрения представляется вполне логичным. Можем говорить о том, что уровень совокупной сберегательной активности населения выше в тех регионах, где бОльшая часть населения проживает в городах.

Средний показатель доли городского населения в регионах РФ по состоянию на 01.01.2013 составлял 69%. При этом разброс достаточно существенный: от 0,29 на Алтае и 45-50% в регионах Южного федерального округа (Дагестан, Карачаево- Черкессия, Чечня) до существенных 84-96% в таких регионах, как Свердловская область, Кемеровская область, Мурманская и Магаданская области.

Рисунок 5 Удельный вес городского населения в регионе (стандартизованные данные)

Графическое отражение в реальных данных с указанием регионов см. Приложение 4.

В рамках субгипотезы (i.ii) в финальную модель также вошел только один из семи потенциальных факторов - экономических характеристик регионов, а именно доля торговли в ВРП. Полученные в модели результаты позволяют говорить о том, что регионы, в которых в большей степени развита именно торговля, обладают более высоким совокупным сберегательным потенциалом населения (см. Рисунок 6), уровень развития в модели выражен через долю торговли в ВРП.

Средний показатель доли торговли в ВРП в регионах РФ по состоянию на 01.01.2013 составлял 14%. Наименьшую долю в ВРП торговля занимает в таких областях, как Чукотский АО, Республика Коми, Сахалинская область, доля торговли в этих регионах находится на уровне 5-6% от ВРП. Наибольшие значения наблюдаются в таких регионах, как Дагестан (27,4%), Тамбовская область (27%) и Московской области (23,9%).

Рисунок 6 Доля торговли в ВРП (стандартизованные данные)

Графическое отражение в реальных данных с указанием регионов см. Приложение 4.

В рамках субгипотезы (i.iii) в модель вошло наибольшее количество показателей, характеризующих региональный банковский сектор. Из шести факторов включенных в финальную многофакторную модель четыре фактора носят именно банковскую направленность.

Из двенадцати потенциально возможных факторов, предложенных для включения в модель в рамках субгипотезы (i.iii), значимым оказался каждый третий фактор. Рассмотрим более подробно все банковские факторы.

...