Размещено на http://www.allbest.ru/

Оглавление

Введение

Глава 1. Автокредитование в России: теория и методология

1.1 Теоретические аспекты автокредитования

1.1.1 Автокредитование как банковский продукт

1.1.2 Динамика рынка автокредитования в период с 2009 по 2015 гг

1.2 Методология исследования

Глава 2. Оценка зависимости количества выданных автокредитов и доли просроченной задолженности по ним от макро- и микрофакторов

2.1 Предполагаемые регрессоры

2.2 Формирование выборки

2.3 Построение эконометрических моделей

2.4 Формулирование гипотез

2.5 Поиск наилучшей спецификации и анализ полученных результатов

2.5.1 Модель оценки зависимости количества выданных автокредитов

2.5.2 Модель оценки зависимости доля просроченной задолженности в портфеле автокредитов

2.6 Предложения

2.6.1 Понятие автолизинга для физических лиц

2.6.2 Сравнительные характеристики автокредитования и автолизинга

Заключение

Список используемой литературы

Приложения



Введение

В данной выпускной квалификационной работе будет подробно рассматриваться такой банковский кредитный продукт, как автокредитование, который позволяет приобрести автомобиль тем потребителям, у которых не хватает на него собственных средств. Если говорить о выгодах для банка, то автокредиты - это источник дополнительного дохода при достаточно низких рисках, так как залогом по такому кредиту является сам приобретаемый автомобиль. Более того, доходность такого кредита для банка в последнее время высока: ставка процента по рублевым автокредитам на настоящий момент варьируется в диапазоне 10-22% годовых. Развитие автокредитов и увеличение количества их выдачи может приносить банкам дополнительных клиентов, которые будут пользоваться сопутствующими услугами: кредитными картами, открывать счета.

Тем не менее, в современных условиях тяжелой макроэкономической ситуации в стране, рынок автокредитования заметно просел: количество выданных кредитов в 2015 году уменьшилось на 41% по сравнению с предыдущим годом. [19] Более того объем просроченной задолженности по автокредитам возрос до той степени, что на конец 2015 года каждый 10-ый кредит оказался просроченным, а доля задолженности в портфеле коллекторских агентств составила 7% , что на 2% выше, чем в 2014 году. [20] В связи с такой динамикой, важно посмотреть, какие макро- и микро факторы повлияли на описанные тенденции наибольшим образом, и выявить те качества автокредита, которые делают его непривлекательным для потребителя в настоящее время.

В качестве возможного решения проблемы будет рассмотрен новый для российского рынка продукт - автолизинг для физических лиц. Он уже используется некоторыми частными компаниями, такими как Major Leasing (http://www.major-leasing.ru/) и Контрол-Лизинг (http://ctrl.lc/), но не представлен банками. Ввиду некоторых особенностей данный вид услуг может занять свою нишу на автомобильном рынке, взяв на себя определенный круг заемщиков, для которых автокредитование стало недоступным в последнее время.

Таким образом, целью данной выпускной квалификационной работы является определить влияние макро- и микрофакторов на количество выдаваемых автокредитов и на долю просроченной задолженности по ним, и на основе этого выявить возможности введения автолизинга для физических лиц как альтернативы автокредитованию.

Объектом исследования выступает портфель автокредитов российских банков, а предметом - показатели, влияющие на его размер и содержащуюся долю просроченной задолженности.

Чтобы достичь поставленной цели в работе, были определены следующие задачи:

1. Определить сущность автокредитования, основные характеристики на современном рынке.

2. Подробно рассмотреть динамику кредитного продукта, особое внимание уделяя кризису конца 2014-2015 годов.

3. Изучить более ранние эмпирические работы на тематику данного исследования, извлечь из них всю полезную информацию касательно вида регрессионной модели и выбора объясняющих переменных.

4. Указать начальный набор регрессоров, указать ожидаемые влияния на зависимые переменные.

5. Сформировать выборку, произвести необходимые преобразования, сформулировать гипотезы.

6. Подобрать наилучшую спецификацию моделей путем устранения обнаруженных статистических отклонений.

7. Произвести экономическую интерпретацию полученных результатов, сопоставить их с обозначенными гипотезами.

8. Дать понятие автолизингу, его характерным чертам как продукту.

9. Используя сведения, полученные из эмпирических работ по лизингу, обобщить предпочтения индивидов и их отношение к данному явлению.

10. Учитывая результаты регрессионного анализа, сопоставить особенности автокредитования и лизинга, сделать вывод о возможности становления лизинга как альтернативы кредитованию.

Научная новизна данной работы заключается в том, что в ней проводится изучение узкой сферы - рынка автокредитования. Предыдущие исследования проводили, в основном, аналитический обзор рынка, его основные тенденции, либо предоставляли сравнение различных предложений автокредитов между банками. Работы, приводящие эконометрическое моделирование объемов выдаваемых автокредитов, встречаются редко, и чаще исследуют другие специфические эффекты, в то время как анализ влияния макро- и микрофакторов в чистом виде не производился, либо был недостаточно обоснован. Та же ситуация характерна и для исследований объема просроченной задолженности по портфелю автокредитов. Все найденные работы анализируют кредитные риски по совокупным портфелям кредитов, но никто не делает разграничение по их видам. Вследствие этого используемая выборка также уникальна: она содержит информацию по 40 российским банкам, выдавшим наибольшее количество автокредитов в России за период 2009-2015 годов. В то же время, исследования, касающиеся автолизинга и автокредитования, встречаются в большинстве своем среди зарубежных авторов, однако не производилось сравнения двух альтернатив для российского рынка.

Практическая значимость данной работы заключается в том, что она может послужить справочной базой для банков относительно последних тенденций на рынке автокредитования, касающихся его проблемах. Пользуясь результатами настоящего исследования касательно влияния макро- и микрофакторов на количество выдаваемых автокредитов и долю просроченной задолженности по ним, руководители кредитных отделов смогут скорректировать предложения по автокредитам таким образом, чтобы повысить спрос на них и частично избежать ухудшения их качества. Более того, и банки, и заемщики увидят сравнительный анализ автокредитования и автолизинга, смогут оценить для себя преимущества и недостатки обоих продуктов.

Данная выпускная квалификационная работа будет состоять из двух глав. Первая раскрывает теоретическую и методологическую стороны исследования. В ней будет подробно рассмотрено понятие автокредита, условия его предоставления, основные агенты на современном рынке. Также будут подробно изучены существующие виды автокредитов и их различия. Далее в теоретической части будет описана тенденция развития рынка автокредитования за период 2009-2015 годов, причем особое внимание будет уделяться кризису конца 2014-2015гг. и основным изменениям в динамике продукта. На основе статистики последних лет будут выявлены главные проблемы автокредитования.

В методологической части будет произведен обзор предшествующих эмпирических исследований, на основе которых будут отобраны переменные для регрессионных моделей, представленных в данной работе.

Эмпирическая глава содержит в себе описание выбранных зависимой и объясняющих переменных, их ожидаемые знаки. Также представлены источники и способ формирования выборки, сформулированные гипотезы. Далее в главе представлены первоначальные модели регрессий, после чего по порядку для каждой из них идет поиск наилучшей спецификации и анализ полученных результатов.

После обобщения полученных зависимостей предоставляется описание возможного предложения по улучшению современной ситуации автокредитования. Для этого раскрывается понятие и схема осуществления автолизинга для физических лиц, а также потребительские предпочтения относительно данного продукта. После этого идет сравнительная характеристика автокредитования и автолизинга с учетом полученного влияния факторов на количество выданных автокредитов и на долю просроченной задолженности по ним. На основе проведенного анализа делаются выводы о возможности становления автолизинга как альтернативы автокредитованию.



Глава 1. Автокредитование в России: теория и методология

1.1 Теоретические аспекты автокредитования

1.1.1 Автокредитование как банковский продукт

Автокредитование - процесс предоставления банком денежных средств заемщику для приобретения автомобиля на условиях платности, срочности и возвратности. Автомобиль может быть как новым, так и подержанным, отечественного производства (отечественных марок) или зарубежного производства (иностранных марок). На сегодняшний момент данный вид кредитования можно назвать одним из самых распространенных в области потребительского кредитования: появившись как продукт в 1992 году, он набирал популярность уверенными темпами, охватив больше 40% рынка продаж автомобилей в 2006 году, и более половины к 2014 году. [10, c 298]

Такая положительная динамика объясняется, с одной стороны, растущим желанием потребителей пользоваться личным автомобилем без предварительного накопления денежных средств, а с другой стороны - выгодой для банков. Ввиду того, что автокредиты обеспечены залогом в виде приобретаемого автомобиля, который обязательно должен быть застрахован (обычно в компании-партнере банка), риски для банка невысоки, и в случае невозврата он сможет вернуть деньги путем продажи транспортного средства на вторичном рынке. Хотя автокредит нельзя назвать полностью безрисковым, ведь если речь идет о новой машине, то цена ее продажи будет уже значительно ниже цены покупки, а значит, кредитное учреждение потеряет часть выданных денежных средств. Также важно корректно оформлять договор страхования, чтобы его срок действия совпадал с аналогичным для кредитного договора.

Если банк не уверен в платежеспособности заемщика, то он может предложить ему более дорогие условия по кредиту, тем самым сделав для себя ситуацию более выгодной. В настоящее время на рынке существует множество предложений автокредита, обеспечивающих высокую конкуренцию в данной отрасли и в то же время большой выбор для разных типов заемщиков.

Так, современный срок кредитования может составлять от 6 месяцев до 5 лет. Ставки по рублевым кредитам варьируются в диапазоне 10-22% годовых, при этом ставка на приобретение подержанного автомобиля может достигать 29% годовых. Такая разница обуславливается, в первую очередь, качеством и возрастом машины, так как в описанном выше случае невозврата банку будет сложно продать б/у транспорт по цене, близкой к сумме выданного кредита.

Также на размер ставки влияет первоначальный взнос, который может составлять от 10 до 50% от первоначальной стоимости автомобиля: чем больше сумма, оплаченная заемщиком, тем ниже начисляемая ставка процента. Однако помимо расходов на первоначальный взнос и ежемесячных платежей по кредиту заемщику приходится оплачивать комиссию банка за выдачу кредита, ежемесячную комиссию за ведение ссудного счета, а также страховое покрытие, если банком не предусмотрены особые условия (например, при оплате больше 50% первоначальной стоимости банк освобождает от оплаты КАСКО). [11, c 7] Таким образом, автокредит становится значительно дороже покупки автомобиля на собственные средства.

Говоря об основных агентах, действующих на рынке автокредитования, можно разделить их на две части: кредитные организации и вспомогательные финансовые институты, такие как страховые компании, коллекторские агентства, кредитные посредники и бюро кредитных историй. В России кредитные организации, занимающиеся автокредитованием в той или иной степени, представляют собой три группы банков: универсальные банки, специализированные или розничные и кэптивные банки автопроизводителей. К числу первых относятся те коммерческие банки, которые выполняют основные широкоизвестные банковские операции, в том числе кредитные депозитные, расчетные, фондовые, доверительные, а также которые обслуживают клиентов из разных отраслей, не отдавая приоритет какому-либо отдельному направлению. [8, c 82] К таким банкам можно отнести Сбербанк России, ВТБ24, Альфа-Банк. В специализированных банках, как правило, осуществляются только один или несколько видов банковских операций, и они создаются для поддержания той или иной отрасли экономики, например судостроение, сельское хозяйство, мебельная промышленность. Таким банком на сегодняшний день является Сетелем Банк, созданный Сбербанком России и БНП Париба для кредитования частных и юридических лиц. [21]

Самым интересным для рассмотрения для нас являются кэптивные банки, т.к. в силу своих особенностей функционирования они могут предлагать условия по автокредитам, сильно отличающиеся от средних по рынку. Прежде стоит разобраться, какие черты характерны для данного типа банков. Во-первых, они принадлежат узкому кругу собственников - физических или юридических лиц. Также для них присуще льготное обслуживание закрытого круга клиентов, привлечение средств под проекты определенной финансово-промышленной группы и наконец, льготное кредитование собственников кредитной организации и связанных с ними компаний. К минусам такого банка можно отнести высокий риск, который они несут вследствие тесной связи с узким кругом компаний, работающих обычно в одной сфере. Любой отраслевой кризис может привести к проблемам ликвидности как у компаний-партнеров, так и у самого банка. Однако кэптивные банки обладают и рядом преимуществ, особенно на рынке автокредитования.

Самым важным является то, что кэптивные банки, напрямую сотрудничая с дилерами той или иной марки автомобиля, могут договариваться о привлекательных программах кредитования и в то же время предлагать потребителям индивидуальные условия займа практически для каждой модели и комплектации авто. То есть, в отличие от универсального банка, разрабатывающего единый продукт для всего автомобильного рынка в целом, кэптивный банк сопоставляет каждую модель с соответствующей целевой группой покупателей, что зачастую приводит к очень выгодным предложениям. [8, c 83]

В то же время кэптивные банки представляют пользу не только частным клиентам, но и своим партнерам-дилерским центрам, кредитуя их и способствуя развитию бизнеса, росту их количества, и как следствие, конкуренции, которая также приводит к конкуренции среди автокредитных программ и улучшению условий для покупателей.

Еще одной положительной чертой является то, что кэптивным банкам относительно легко привлекать средства, нежели универсальным или розничным банкам, ввиду того, что их владельцами являются крупные автоконцерны. [8, c 83]

Примерами таких банков являются Тойота-Банк (Toyota), Мерседес-Бенц Банк Рус (Mercedes-Benz), БМВ-Банк (BMW), банк «ПСА финанс Рус» (Peugeot Citroen), Банк оф Токио-Мицубиси ЮЭфДжей (Mitsubishi) и Фольксваген Банк Рус (Volkswagen). [8, c 83]

Однако насчет успешности кэптивных банков в России существуют сомнения, выражающиеся в том, что такие банки предлагают кредиты на не самые популярные автомобили в стране, хотя в 2014 и 2015 году наравне с отечественной Lada и корейской KIA самыми продаваемыми стали также некоторые модели Renault, Toyota и Mitsubishi, причем французских моделей в рейтинге примерно столько же, сколько и российских. С другой стороны, универсальные банки тоже развиваются и все больше обзаводятся связями с автопроизводителями, образуя совместные программы. Так, ВТБ24 и еще ряд крупных банков реализовали специальные программы с KIA, Hyundai, Lada, Jaguar&LandRover, Mitsubishi, Mazda. [22] При непосредственном оформлении кредита через автосалон для универсальных и специализированных банков распространено две схемы взаимодействия. Первая заключается в том, что банковские представители находятся в автосалоне и при заинтересованности покупателя в той или иной модели активно предлагают им автокредит от своего банка. Обычно такая схема применяется в тех автосалонах, где объем продаж достаточно велик, чтобы банк смог окупить дополнительное рабочее место. Другая форма взаимодействия более распространена, при которой клиента для банка привлекает кредитный менеджер автосалона. Отличие в том, что обычно салон сотрудничает не с одним, а с несколькими банками, и кредитный менеджер выбирает, чей автокредит предлагать, на свое усмотрение.[2 c 83]

Таким образом, сложно однозначно судить о бесспорном преимуществе того или иного вида банков на рынке автокредитования. Зато в ходе конкуренции между ними появляются новые и совершенствуются классические виды автокредитов, которые будут рассмотрены далее.

Так, в настоящее время на рынке предлагаются экспресс-кредиты, кредиты с нулевой ставкой процента, системы trade-in и buy-back. Экспресс-кредит отличается от обычного лишь временем принятия решения о выдаче и минимальным необходимым пакетом документов. При этом ставка по такому кредиту обычно всегда выше, т.к. за сокращенное время банку сложнее оценить кредитоспособность заемщика, и кредитный риск увеличивается.

Что касается кредита с нулевой ставкой процента или беспроцентного кредитования, то его предоставление возможно только при сотрудничестве банка с автосалоном и страховой компанией. Существует несколько схем его реализации, например, когда автосалон переуступает право требования по кредиту своему банку-партнеру, оплачивая комиссию, равную сумме процентов по кредиту, указанной в договоре. Другим вариантом оформления такого кредита является компенсационная схема, в ходе которой автосалон компенсирует банку проценты по кредиту. При таком типе кредитования автосалон как бы продает машину со скидкой, в то время как клиент получает беспроцентный кредит, т.е. рассрочку. Тем не менее, для покупателя при таком кредите ожидают дополнительные траты в виде дорогого страхового договора (9-10% от стоимости автомобиля), оформления и обслуживания счета. В то же время автосалон может обязать клиента установить дополнительное оборудование, которое должно быть обязательно куплено именно в этом же автосалоне. Чаще всего такой покупкой становится сигнализация для страхования. [6, c 26]

Система trade-in отличается от классического кредита более существенно, чем размером ставки процента. Она позволяет продать салону свой автомобиль (иномарку возрастом не старше 5 лет) и зачесть его стоимость в качестве первоначального взноса за новую машину, оформив оставшуюся часть суммы в кредит. Главный минус этого способа - недостаточно высокая цена, по мнению клиента, по которой автосалон приобретает у него автомобиль. [6, c 27]

Наконец, схема buy-back или обратного выкупа, которая близка к лизингу для физических лиц. Она также возможна только при договоре автосалонов и банков. Ее суть заключается в том, что стоимость автомобиля условно делится на три равные части: первоначальный взнос, тело кредита и остаточную стоимость, которая «замораживается». Когда срок кредита подходит к концу, третью часть можно погасить в общем порядке, либо вернуть автосалону машину в зачет нее, либо продать автомобиль собственными силами, и с вырученных денег также отдать ее банку. Если автосалон покупает автомобиль дороже, чем остаточная стоимость по кредиту, то засчет разницы клиент может оплатить первоначальный взнос на новый транспорт. Срок такого кредита меньше, чем у классического автокредита, но при этом он выгоден для банков и автосалонов: система обратного выкупа «привязывает» клиента к определенному автосалону, т.к. с большой вероятностью он не будет искать новое место для продажи своего авто и обратится туда же, более того, возможно, и покупка новой машины будет осуществлена там же. Что касается банков, то таким привлекательным предложением они обеспечивают себе лояльную базу клиентов, которые скорее всего будут обращаться за таким кредитом снова и снова, если он их устраивает.

Однако к явному минусу относится то, что обратный выкуп ставит большинство клиентов в состояние «вечного должника». [6, c 28] Если заемщик пользуется данной услугой, значит, вероятно, захочет в конце срока продать автомобиль, нежели оставить его себе и выплачивать кредит дальше, если только его полностью ни удовлетворяют все функции и свойства модели. Однако в целом, пользуясь именно системой buy-back, а не классическим автокредитом, потребитель нацелен в конце срока продать автомобиль, и если у него есть острая потребность в средстве передвижения, то он воспользуется обратным выкупом еще раз, тем самым постоянно находясь в должниках банка. В этом и заключается главное отличие данного продукта от лизинга, несмотря на то, что они действительно похожи.

Рассмотрев, что из себя представляет автокредит, какие предложения по нему существуют, а также - кто основные игроки на рынке сегодня, обратимся к его динамике за последние года.

автокредитование банковский продукт задолженность

1.1.2 Динамика рынка автокредитования в период с 2009 по 2015 гг

Рынок продаж новых легковых автомобилей в 2015 году сократился на 900 тыс. штук или 35,7% по сравнению с 2014 годом, при этом за год всего было продано порядка 1 600 000 автомобилей. [23] Из них с использованием автокредита было приобретено только 485 тысяч машин или 30%, что на 41% меньше, чем в предыдущем периоде, что свидетельствует о заметном снижении количества выданных автокредитов за последний год.



Рисунок 1. Количество выданных автокредитов, шт. Источник: расчеты автора

Как видно из рис. 1, после мирового финансового кризиса автокредитование росло умеренными темпами вместе с восстановлением экономики в стране, а пик пришелся на 2013 год, после чего заметно сильное падение в 2014 и 2015 годах.

Снижение автокредитования началось с 4 квартала 2014 года, когда темп выдачи новых автокредитов снизился на 25% по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года. [7, c 41]Главной причиной такой динамики является повышение ключевой ставки Центральным Банком Российской Федерации до 17% в середине декабря 2014 года. [7, c 41] Вместе с ростом инфляции это привело к тому, что некоторые банки стали предлагать автокредиты в рублях по ставке от 48 до 50% годовых, а такие организации, как АйМаниБанк, НордеаБанк, НС Банк, ВТБ24, Уралсиб и Альфа-Банк, представляющие значительный удельный вес в общем количестве выдаваемых автокредитов, - по ставкам от 18,9% до 35% годовых. [33] Казалось бы, что кэптивные банки, имеющие уникальные условия кредитования ввиду тесных взаимоотношений с автодилерами, могут продолжать деятельность при прежних значениях, однако из-за стремительного роста цен на автомобили им тоже приходится пересматривать свои ставки. Так, по данным Объединенного кредитного бюро, из-за роста цен на импортные автомобили средняя сумма выдаваемых автокредитов выросла примерно на 200 тысяч рублей за 2014 год, и на начало 2015 года составила 707 тысяч рублей. При этом средневзвешенная цена легковых автомобилей к концу 2015 года составила 1,15 млн рублей, увеличившись на 16,5% с начала года. [20] Вследствие этого, рассматривая динамику объема выдаваемых автокредитов, мы не увидим резких проседаний, так, как это отображено количеством, поэтому в дальнейшем исследуемой переменной будет именно количество выдач, а не их сумма и объем.

Повышение ключевой ставки ЦБ стало, безусловно, результатом негативного макроэкономического шока, произошедшего в нашей стране в конце 2014 года. Вместе с ним произошло удешевление рубля, снижение реальных доходов населения, повышение уровня безработицы и инфляции. Банки стали опасаться нестабильного финансового положения населения, вследствие чего многие ужесточили требования для заемщиков, что еще больше усугубило ситуацию на рынке автокредитования. [24]

Ввиду образовавшейся негативной тенденции, 1 апреля 2015 года Министерство промышленности ввело новую программу льготного автомобильного кредитования, которая действовала вплоть до 31 декабря 2015 года. [2, c 82] Стоит отметить, что такие программы уже вводились ранее и действовали с 2009 года с перерывом лишь в 2012 году[25], но условия для получения льготного автокредита были более ограниченными, в то время как последняя программа давала возможность получить автокредит по сниженной процентной ставке на сумму не более 700 тысяч рублей при минимальном первоначальном взносе в 30% от стоимости авто. Важным условием было то, что машина должна быть выпущена на территории России в 2015 году максимальной разрешённой массой не более 3,5т. [2, c 82] Список банков, работающих с данной программой, практически не изменялся из года в год; в него входят такие кредитные учреждения, как Банк Зенит, Банк «Санкт-Петербург», ВТБ24, Ханты-Мансийский банк «Открытие» и многие другие. Множество подобных банков войдет в выборку для исследования, так что представится возможным оценить их предельные эффекты.

Льготная программа автокредитования помогла не допустить критического снижения спроса на автомобили, а как следствие и на автокредит. Однако в 2015 году дала о себе знать другая проблема- повышение уровня просроченной задолженности по выданным автокредитам.

Так, на конец 2015 года просроченным является каждый 10-ый автокредит, при чем в предыдущем году данный показатель был на 20% ниже. Теперь срок выхода по автокредиту на первую просрочку сократился до 10 месяцев, что на 5 месяцев меньше, чем в 2014 году. Более того заемщик теперь стал более закредитованным - 1,9 кредита на человека, вместо 1,7 в предыдущем периоде. Также доля просроченной задолженности по автокредитам увеличилась в портфеле коллекторских агентств, что говорит о росте уже безнадежной задолженности, от которой банки решительно избавляются. В 2015 году этот показатель составил 7%, в 2014-м - 5,2%, в 2012-м - 5%, в 2011-м-4,4%, в 2010-м-2,1%, а в 2009-ом-1,2%.

По мнению экспертов коллекторских агентств, просроченная задолженность по автокредитам растет как вследствие ухудшения платежеспособности населения, так и ввиду «вызревания просроченной задолженности по кредитам, выданным в 2012-2013 годах, когда банки следовали более либеральной политике выдачи кредитов». Ввиду этого, именно относительно старые кредиты сейчас оказываются у коллекторов, в то время как « качество портфеля «молодых кредитов» заметно улучшилось», но все равно напрямую зависит от макроэкономической ситуации в стране. [20] Таким образом, начиная с конца 2014 года, рынок автокредитования претерпел существенные изменения - сильное снижение по количеству выдач и увеличение темпа роста просроченной задолженности. Основными причинами явились ухудшение финансового состояния населения на фоне падения реальных доходов, роста уровня безработицы, курса доллара и инфляции; резкий скачок в предлагаемых ставках процента (максимально до 50% годовых), а также ужесточение требований к заемщикам со стороны большинства банков.

1.2 Методология исследования

В ходе работы были изучены проведенные ранее эмпирические исследования на заданную тематику. Их можно условно разделить на два направления: статьи, используемые как основа для построения эконометрических моделей и являющиеся информативной базой для анализа автолизинга.

Начиная с первого направления, остановимся на работе Айвазяна А. «Оценка экономической эффективности мероприятий банка по рекламированию кредитных продуктов», основанную на инсайдерских данных одного из коммерческих банков.[1]

Ее целью было выявление влияния рекламного мероприятия, проведенного банком в периоде T, на объем приращения автокредитования в периоде T+1.

В связи с этим использовалась модель, показывающая зависимость между объемом выданных автокредитов в n-ом филиале определенного коммерческого банка в расчете на 1 городского жителя регионального центра, набором макро факторов (валовым региональным продуктом и напряженностью на рынке труда в i-ом регионе) и фиктивными переменными (показатель сезонности спроса на автокредиты, участия в выставке и проведения рекламной компании в СМИ). Такая спецификация получилась после анализа нескольких вариаций, при этом изначальный набор макро факторов был следующим:

· среднемесячная начисленная заработная плата в i-ом регионе за месяц t;

· уровень безработицы в i-ом регионе за месяц t (в %);

· валовый региональный продукт на душу населения в i-ом регионе за месяц t;

· напряженность на рынке труда в i-ом регионе за месяц t.

Данный набор независимых переменных будет весьма полезным для настоящего исследования. Из него можно выбрать те переменные, которые будут иметь наименьшую корреляцию между собой и, как следствие, обеспечат наилучшую спецификацию модели.

Что касается результатов рассмотренного исследования, то они не релевантны для данной работы, т.к. основной целью авторов было оценивание именно эффекта от рекламных мероприятий, в то время как мы анализируем влияние только макро- и микрофакторов на количество выданных автокредитов.

Еще одно исследование, касающееся объема выданных кредитов, анализирует уже более широкую область: в нем рассматривается зависимость объема кредитного портфеля для юридических лиц от факторов бизнес-среды. [3] Выборка формировалась по 30 российским банкам, из которых 15 банков - с государственным участием, а у остальных владельцем являются частные лица. Здесь авторы делят независимые переменные на внутренние и внешние, то есть те, которые находятся под контролем банка и, соответственно, вне него. Нас будут больше интересовать внешние факторы, так как внутренние были выбраны исходя из специфики зависимой переменной - общего портфеля по юридическим лицам. В данной работе исследуется только портфель кредитов, выданных физическим лицам, поэтому микрофакторы будут отличаться. Что касается внешней среды, то тут авторы выбрали следующие параметры:

· ставка по депозитам населения;

· ставка по кредитам юридических лиц;

· объем средств, инвестированных организациями (заемщиками) в свои основные средства;

· оборот организаций в российской экономике;

· уровень инфляции;

· средняя ставка на рынке МБК.

Из вышеперечисленного в нашу модель можно было бы включить два параметра: уровень инфляции и ставку по автокредитам, по аналогии со ставкой по кредитам юридических лиц. Однако из анализа рынка видно, что предложений по автокредитованию много, и волатильность ставки очень высока: она может варьироваться даже в пределах одного банка. Вдобавок, во время макроэкономического шока диапазон ставок также сильно меняется, и в итоге, сложно учесть какое-либо усредненное значение ставки по рынку. Поэтому ставка процента не будет включена в дальнейшую модель.

С другой стороны, уровень инфляции вполне подойдет как одна из объясняющих переменных. Он способен отражать процессы, происходящие в экономике в целом, являясь в значительной мере следствием мер, принимаемых регуляторами на макроэкономическом уровне.

Однако, построив корреляционную матрицу, авторы увидели слабую связь зависимой переменной и внешних факторов и при дальнейшем регрессионном анализе отказались от их включения в модель. Тем не менее, это скорее нетривиальный результат: в зарубежных работах, исследующих кредитный портфель, наоборот, именно внешняя среда оказывает наибольшее влияние на объясняемую переменную.

Исследование просроченной задолженности подробно описывается в работе «Многомерное регрессионное моделирование и прогноз просроченной задолженности по кредитам». [5] На данных по пяти крупным российским банкам - Сбербанк России, ВТБ24, Газпромбанк, Альфа-Банк и Банк Москвы - в ней оценивается влияние различных макрофакторов на объемы просроченной задолженности по портфелям физических, юридических лиц, а также по кредитам банков. В правой части регрессии авторы берут такие показатели, как индекс промышленного производства, индекс потребительских цен, базовую инфляцию, общий уровень безработицы, реальные располагаемые денежные доходы, цены на нефть, а также официальный курс рубля к доллару США.

После проведения оценки регрессии по очереди убирались самые коррелированные регрессоры для поиска наилучшей спецификации. Т.к. регрессия оценивалась по данным из разных банков, то для каждого набор переменных оказался своим. Таким образом, например, для Сбербанка России автор указывает значимыми переменные индекса промышленного производства, валютного курса, реальных располагаемых доходов и уровня производства. Причем валютный курс и уровень безработицы положительно влияют на объем просроченной задолженности, в то время как оставшиеся регрессоры - отрицательно. Экономической интерпретации полученным результатам автор не дает, в оставшейся части исследования он концентрируется на прогнозировании просроченной задолженности на следующий период.

Также данной тематикой занимались зарубежные авторы, однако как зависимую переменную они брали уже размер кредитного риска, рассчитанный как отношение non-performing loans к совокупному кредитному портфелю банка.

Так, в работе Mileris (2012) [15] на данных по 22 странам Европейского союза оценивалось влияние макроэкономических факторов на кредитный риск совокупного кредитного портфеля, причем объясняющие переменные делились на 3 группы: факторы, относящиеся к общему макроэкономическому состоянию страны (уровень безработицы, инфляции); факторы, характеризующие направление движения экономики (темп роста ВВП) и факторы, описывающие существующие условия на рынке (ставки процента, доходность ценных бумаг).

Включение темпа роста ВВП объяснялось тем, что он отображает цикличные колебания в экономике и выступает как определяющий показатель эффективности работы банков. Mileris и другие авторы находят обратную зависимость между размером кредитного риска и темпом роста ВВП. Обобщая предыдущие эмпирические исследования авторы говорят о том, что особенно чувствительно к темпу роста ВВП качество потребительских кредитов, более того, автокредиты и кредиты на покупку бытовой техники показывают наибольший рост просроченной задолженности в периоды кризисов, то есть снижения темпов роста ВВП.

Такую же зависимость имеют уровень инфляции и ставка процента. Однако интересно отметить, что предыдущие исследования (Derbali, 2011) году выявило положительную зависимость между инфляцией и банковской прибыльностью. Ученый объясняет это тем, что высокий уровень инфляции обычно приводит к повышенным ставкам процента по кредитам, а следовательно, большей доходности. Но это верно только при условии, если банки ожидают рост инфляции и своевременно увеличивают ставку процента, иначе их расходы, связанные с тем же привлечением денежных средств, окажутся больше доходов. Еще одна информативная работа по влиянию макрофакторов на размер кредитного риска была написана Gitonga K. (2014) [13]. В ней автор рассматривает только кенийский банковский сектор, а в качестве объясняющих переменных выделяет темп роста ВВП, ставки процента по кредитам, обменный валютный курс и темп роста объема кредитования внутри страны. В результате все параметры оказались значимыми, при этом ставка процента влияла положительно на зависимую переменную, в то время как все остальные регрессоры - отрицательно. При этом авторы ожидали противоположные эффекты у уровня инфляции и темпа роста кредитования. Полученное влияние инфляции объясняется тем, что возможно, т.к. большинство заемщиков у банков - предприятия, то с ростом инфляции они просто повышают цены на свои услуги или продукцию, тем самым оставаясь платежеспособными по своим обязательствам. Как пример, авторы приводят транспортную компанию, которая увеличивает тарифы при росте уровня инфляции. Однако в данной работе заемщиками являются только физические лица, вследствие чего такое объяснение будет недействительным, если влияние инфляции окажется отрицательным.

Расхождение у темпа роста кредитования интерпретируется с точки зрения различных страновых эффектов. Ввиду того, что авторы сделали предположение о положительной зависимости данного регрессора и размера кредитного риска на основе предыдущих исследований, использовавших данные по другим странам, то вполне возможно, что ситуация на рынке кредитования в Кении совершенно иная, т.к. это развивающаяся страна.

Следующая работа Zsigraiova M (2014) [18] рассматривает как зависимую переменную не кредитный риск всего кредитного портфеля, а вероятность банкротства отдельного заемщика. Используя базу данных Чешского Центрального банка, автор оценивает логит и пробит модели, однако выбранные макроэкономические независимые переменные сильно перекликается с вышеописанными.

Так, автор изучает влияние инфляции, ставки процента, безработицы, фондового индекса и темпа роста ВВП. В итоге значимыми оказались темп роста ВВП и уровень безработицы. Уровень безработицы имеет положительную зависимость, а темп роста ВВП - отрицательную, что было замечено и в предыдущих работах. Рассмотрев исследования, послужившие основой для построения эконометрических моделей, следует перейти к статьям, изучающим выбор потребителя между автокредитованием и автолизингом для физических лиц. Фундаментальными трудами в этой группе являются работы Nunnally Jr и D. Anthony Plath (1989 и 1991) [16, 17], построившие исследование на высчитывании стоимостей кредита и лизинга для аналогичных автомобилей. Их целью было сравнение данных стоимостей и определение более дешевого варианта, тем самым показав, что выгоднее для потребителя. Важным моментом здесь является то, что нужно было сделать рассматриваемые стоимости эквивалентными, сравнимыми. Для этого в работе 1989 года авторы впервые вводят понятие эффективной ставки лизинга, которая служила еще одним инструментом оценки финансовой выгоды для потребителя при двух альтернативах. Данная ставка представляет собой ставку процента для единичного периода, которая позволяет трансформировать чистые денежные сбережения при выплате лизинговых платежей в остаточную стоимость автомобиля в конце срока лизинга.

Чтобы вычислить стоимости двух альтернатив, авторы собирали информацию от 3ех групп агентов на американском автомобильном рынке - банков, салонов-автодилеров и коммерческих лизинговых фирм. При этом они поделили исследуемую область на 25 крупных городских статистических центров. В итоге авторы выявили, что в целом по всему рынку нельзя однозначно сказать, какая альтернатива обойдется покупателю дешевле, в то время как в разных зонах получились свои результаты. Такие выводы, с одной стороны, противоречат многим предыдущим исследованиям, а с другой - сходятся с широким кругом литературы, описывающей причины падения или повышения стоимости лизинга по отношению к стоимости займа. Однако работа Brown S. (1997) [12] дает уже более конкретные результаты. В ней проводится анализ чувствительности уже представленной ранее эффективной ставки лизинга к следующему набору факторов: остаточная стоимость автомобиля, пробег, износ автомобиля, а также налоговый вычет на проценты по автокредиту. Выборка формировалась по рынку США из наборов предложений по лизингу и по автокредитам для двух моделей автомобилей - обычной и люксовой категорий. Результаты исследования оказались следующими:

· С ростом остаточной стоимости авто лизинг становится менее дорогим, чем покупка в кредит, причем для люксовой категории данный эффект проявляется сильнее;

· Для обеих категорий, чем выше пробег, тем лизинг становится относительно дороже. Это происходит потому, что во многих штатах США существует ограничение по пробегу для автомобилей, находящихся в лизинге, и соответственно, при превышении этого ограничения, платежи по лизингу возрастают. Эффект сильнее выражается для авто обычной категории.

· С ростом износа автомобиля лизинг также становится дороже. Эффект оказывается сильнее для обычной категории авто.

· При увеличении налогового вычета, очевидно, стоимость кредита уменьшается относительно лизинга. Здесь также превалирует эффект для обычной категории автомобилей.

Вдобавок к этому, автор выделяет еще ряд характеристик, по которым лизинг является более или менее предпочтительным для потребителя.

Таблица 1 Сравнение предпочтений индивидов

Лизинг предпочтительнее, если:	Покупка в кредит предпочтительнее, если:
У потребителя высокая предрасположенность к автомобилям люксовой категорий	У потребителя высокое предпочтение иметь авто в собственности
Потребитель часто меняет автомобиль	У потребителя большая неуверенность относительно будущего или его краткосрочного состояния
У потребителя высокое предпочтение ликвидности

В целом, данное исследование содержит много полезной информации для изучения лизинга и его сравнительных преимуществ, которые будут рассматриваться в последней главе настоящей работы.

Mannering F., Winston C. в своей статье 2001 года тоже описывает потребительский выбор между лизингом и автокредитованием, однако он использует nested-logit модель, строящуюся на данных по 654 американским домохозяйствам, которые приобрели 700 новых автомобилей в период 1993- 1995 годов.[14] Зависимая переменная - выбор между способом покупки авто: за наличные, в кредит, либо в лизинг. Объясняющие переменные авторы разделили на несколько категорий. В первую очередь, факторы, характеризующие сам автомобиль - марка, модель, год выпуска, размер, цена покупки, страховые издержки, остаточная стоимость, мощность, радиус поворота, наличие подушки безопасности; затем социоэкономические показатели - возраст потребителя, доход домохозяйства, место жительства (район); лояльность потребителя к той или иной марке машины. При этом остаточная стоимость определяется процентом предложенной производителем розничной цены, по которой ожидается продать автомобиль после трех лет использования. Ценой покупки была заменены совокупные издержки по лизингу, в том числе первоначальный взнос, месячные платежи, т.к. у авторов не было доступа к такой детальной информации. Такое преобразование возможно, т.к. цена покупки сильно коррелирована с размером лизинговых расходов, и такая корреляция почти для всех автомобилей одинакова.

В качестве основных результатов можно отметить следующие. Домохозяйства, более склонные к лизингу, в среднем, обладают более высокими доходами и более образованны, чем те, кто выбирает кредит. В то же время, потребители, предпочитающие автокредит, в среднем, старше тех, кто пользуется лизингом. Что касается параметров автомобиля, то выбор лизинга вероятнее для тех моделей, которые оснащены подушкой безопасности на пассажирском сидении, имеют более высокие значения мощности, остаточной стоимости, размера.

Исследование также обнаружило, что для потребителей, пользующихся лизингом характерна лояльность марке автомобиля. Другими словами, если однажды человек покупал машину определенного производителя, то велика вероятность, что потом он возьмет в лизинг транспортное средство этого же производства, причем такая вероятность особенно велика для европейских моделей. В то же время, потребители, выбирающие лизинг, больше всего предпочитают европейские и японские марки машин, что было выявлено на основе значимости введенных дополнительно дамми-переменных.



Глава 2. Оценка зависимости количества выданных автокредитов и доли просроченной задолженности по ним от макро- и микрофакторов

2.1 Предполагаемые регрессоры

Итак, на основе теории и изученной литературы, было решено отобрать две зависимых переменных: количество выданных кредитов и долю просроченной задолженности по портфелю автокредитов, - и некий набор объясняющих переменных. Для исследования влияния на количество выданных автокредитов (далее- модель 1) будут опробованы следующие регрессоры с соответствующими ожидаемыми знаками.

Таблица 2 Начальный набор макрофакторов для модели 1

Регрессор	Знак	Интерпретация
Темп роста ВВП	+	Рост означает подъем в экономике, улучшение финансового благополучия населения, а следовательно, больше возможностей получить одобрение на кредит и выплачивать его без осложнений
Реальные располагаемые доходы	+/-	С ростом реального дохода потребитель становится более обеспеченным и платежеспособным; он оценивает свое состояние оптимистично и готов брать на себя долгосрочные обязательства. С другой стороны, рост может быть настолько сильным, что потребитель вовсе откажется от кредита и решит оплатить покупку засчет собственных средств.
Уровень инфляции	-	Высокая инфляция вызывает рост цен, ставок процента по кредитам, они становятся менее привлекательными для новых заемщиков
Уровень безработицы	-	Если человек остается без работы, ему не одобрят кредит ввиду отсутствия постоянного дохода; более того, он сам оценивает свое состояние как нестабильное и не будет брать на себя обязательства, т.к. автомобиль не является товаром первой необходимости
Курс доллара к рублю	-	При повышении курса цены на зарубежные автомобили растут, спрос на них снижается, а вместе с ним и объем автокредитования. Стоит отметить, что стоимость растет даже на автомобили иностранных марок, собранные в России, т.к. все комплектующие импортные.

Также для данной модели планируется исследовать значимость и влияние фиктивных переменных, а именно: участие в программе льготного автокредитования, тип банка (универсальный, розничный или кэптивный) и страновая принадлежность (зарубежный или отечественный банк).

Ожидаемые знаки можно пронаблюдать в таблице 3.

Таблица 3 Фиктивные переменные для модели 1

Дамми переменная	Обозначение	Интерпретация
Участие в программе льготного автокредитования	1-банк участвует 0- не участвует	Если банк участвует в программе, то он может выдавать кредиты по ставке ниже рыночной, следовательно, количество кредитов увеличится
Тип банка	1-банк кэптивный 0- банк универсальный или розничный	Если банк кэптивный, то у него есть особые возможности для составления уникальных предложений по автокредитам, для таких банков выдача кредитов ожидается выше
Страновая принадлежность	1- банк с иностранным участием (>50% принадлежит иностранным владельцам) 0- капитал банка принадлежит российскому государству или частному лицу	Ожидается, что банки с иностранным участием больше выдают автокредитов, нежели российские, ввиду того, что они могут привлекать денежные средства на международных рынках по более низкой ставке процента, и следовательно, могут размещать их на более выгодных условиях для потребителя

Для модели, анализирующей зависимость доли просроченной задолженности в портфеле автокредитов (далее - модель 2), мы считаем целесообразным включить следующие макрофакторы:



Таблица 4 Начальный набор макрофакторов для модели (2)

Регрессор	Знак	Интерпретация
Темп роста ВВП	-	Рост переменной означает подъем в экономике, финансовое положение населения растет, у заемщиков становится больше средств, чтобы выплачивать ежемесячные платежи вовремя
Реальные располагаемые доходы	-	С ростом реальных доходов заемщик становится более платежеспособным и не допускает просрочек платежей по кредиту
Уровень инфляции	+/-	С ростом инфляции реальные доходы населения падают, они тратят больше денег на товары и услуги первой необходимости, следовательно, у них меньше остается средств для выплаты кредита, растет вероятность появления просроченных платежей. С другой стороны, возможна негативная зависимость, в силу того, что рост инфляции обесценивает долг. Выплачиваемая ставка процента по кредиту остается прежней, а заработные платы некоторых людей могут быть проиндексированы на уровень инфляции.
Уровень безработицы	+	При становлении человека безработным у него пропадает постоянный источник дохода, и он больше не может вовремя отвечать по своим обязательствам ввиду отсутствия необходимых средств
Курс доллара к рублю	+	С ростом курса все импортные товары становятся дороже, заемщикам приходится тратить больше денег, чем раньше, и растет вероятность, что у них окажется меньше средств для выплаты кредита, и не получится делать это вовремя

Помимо этого, новыми переменными в данной модели будут объемы проданных легковых машин: отечественного и зарубежного производства. Если они окажутся значимыми, то можно будет увидеть, покупка каких машин приводит к большему росту объема просроченной задолженности по портфелю автокредитов.

После определения факторов влияния внешней среды, стоит обратить внимание на микропоказатели. Чтобы отразить влияние банка на зависимые переменные, мы решили попробовать включить в обе модели показатели рентабельности активов и размера каждого из обследуемых банков. Для обеих моделей ожидается положительное влияние переменной размера кредитных учреждений, т.к. этот показатель определяет потенциал банка для ведения кредитных операций. Чем больше размер, тем больше кредитов банк способен выдать, и как следствие, имеет большое влияние на рынке автокредитования.

Что касается показателя рентабельности активов (return on assets, ROA), то он показывает эффективность использования активов банка [4, c 80], и то, насколько тщательно прорабатывается тактика управления кредитным портфелем, в том числе сами кредитные предложения. Если такая эффективность велика, то, вероятно, банку удается выдавать кредиты и извлекать из них выгоду, в том числе и автокредиты. В то же время, чем больше автокредитов выдается, тем выше вероятность, что доля просроченной задолженности по ним увеличится. Здесь банк сталкивается с дилеммой риск-доходность: он ожидает повысить свою прибыль засчет дополнительных кредитов, но при этом растут его кредитные риски. [13, c 16] . В связи с этим, считается целесообразным включить данный показатель в обе модели.

2.2 Формирование выборки

Данные для исследования представляют собой панель, собранную по 40 банкам за период с 2009 по 2015 года. Количество банков и временной период были ограничены доступными данными по зависимой переменной количества выданных автокредитов и доли просроченной задолженности в портфеле автокредитов.

Для формирования зависимой переменной было использовано 2 источника: рейтинги банков с порталов Банки.ру (www.banki.ru) и РБК (www.rbc.ru) по количеству выданных автокредитов и доле просроченной задолженности. Также бралась информация по отдельным банкам с порталов Банки.ру (www.banki.ru) для построения фиктивных переменных, база данных Banksсope, Федеральная служба государственной статистики (www.gks.ru) , ресурс «Бухгалтерский учет, налоги и аудит». (www.audit-it.ru) и данные аналитического агентства «Автостат». (www.autostat.ru)

Используемые рейтинги с портала Банки.ру включали в себя информацию по 40 банкам, согласившимся раскрыть свои показатели за период с 2013 по 2015 года. (информация ранее 2013 года не была предоставлена на данном ресурсе). [38,39] Данные по 2009-2012 годам были взяты с сайта rbc.ru.[40,41] Рейтинги РБК предоставляли информацию по большему количеству банков, а именно по 86 кредитным организациям, однако ввиду отсутствия данных рейтингов на 2013-2015 года, было принято решение объединить их с публикациями Банки.ру, вследствие чего необходимо было исключить несовпадающую часть банков. Микроданные по каждому банку: размер совокупных активов, ROA -были взяты из базы Banksсope. Стоит отметить, что данная база публикует значения в долларах США, и чтобы их перевести в рубли, был использован средневзвешенный курс доллара к рублю на соответствующий год, взятый с портала «Бухгалтерский учет, налоги и аудит». [28] Например, объем совокупных активов в год T для n-ого банка можно рассчитать по следующей формуле:

...