Учет неценовых условий банковского кредитования в прогнозировании финансовых показателей

Размещено на http://www.allbest.ru/

Учет неценовых условий банковского кредитования в прогнозировании финансовых показателей

Анализ кредитного рынка России чаще всего основывается на количественной статистике [1]. На сегодняшний день существует более 40 форм банковской отчетности, которые могут служить хорошей эмпирической базой для анализа кредитных процессов. Среди них в особенности можно отметить формы 0409101 («Оборотная ведомость по счетам кредитной организации»), 0409102 («Отчет о прибылях и убытках кредитной организации»), 0409107 («Сводный баланс кредитной организации») и 0409134 («Расчёт собственных средств»).

Данные форм 0409101 и 0409107 позволяют анализировать динамику активов и пассивов кредитных организаций России. Они содержат информацию об объёме размещённых и привлечённых средств кредитной организации, а так же о их структуре по срокам (до 1 месяца, от 1 до 3 месяцев, от 3 до 6 месяцев, от 6 до 12 месяцев, от 1 года до 3 лет, более 3 лет, до востребования) и по сегментам кредитного рынка (межбанковские операции, операции с юридическими лицами, операции с физическими лицами).

Однако необходимо учитывать, что в данных формах отчетности содержится только агрегированная информация об объёмах кредитования за отчётный период (календарный месяц). При этом рынок кредитования юридических лиц неоднороден [2]. Параметры каждой кредитной сделкой определяются индивидуально соглашением между банком и юридическим лицом. Большинство этих параметров нельзя извлечь из бухгалтерской отчётности кредитной организации. Среди них: требования банка к кредитоспособности заёмщика; максимальный срок кредита, который банк может предложить юридическому лицу; максимальный размер кредита, который банк согласен предоставить заёмщику; дополнительные сборы и комиссии за выдачу кредита.

Во многих зарубежных странах статистка по данным параметрам кредитования ведётся уже не один десяток лет. Однако в России до середины 2009 года аналогичной статистики не существовало [2]. Начиная со II квартала 2009 года Банк России начал собирать подобные данные с 50-ти крупнейших банков России.

Сбор данной статистки происходит посредством анкетирования. Раз в квартал каждому банку, участвующему в обследовании, предлагается заполнить анкету, содержащую около тридцати вопросов относительно неценовых условий кредитования. Данная анкета разбита на пять блоков вопросов. В первом блоке банку задаются вопросы относительно изменений условий кредитования в текущем квартале относительно предыдущего. Второй блок содержит вопросы о факторах, повлиявших на изменение условий кредитования. В третьем блоке вопросов кредитной организации предлагается оценить изменение спроса на кредиты в последний квартал. И, наконец, в четвёртом блоке вопросов банку предлагается оценить свои ожидания относительно требований к новым заёмщикам в следующем квартале.

На каждый вопрос кредитной организации предлагается пять вариантов ответа. Первый вариант для первого блока вопросов соответствует значительному ужесточению требований к кредитоспособности новых заёмщиков; второй вариант - незначительному ужесточению; третий вариант означает, что в текущем квартале требования остались на уровне предыдущего; четвёртый вариант ответа соответствует незначительному смягчению требований; пятый же вариант соответствует их значительному смягчению.

В свою очередь, на каждый из вопросов банк должен дать ответ для пяти сегментов кредитного рынка: кредитование крупных корпоративных заёмщиков, кредитование малого бизнеса, кредитование населения, потребительское кредитование и ипотечное кредитование. При этом центральный банк не даёт определения границы между крупными корпорациями и малым бизнесом. Отнесение кредитов к одному из данных сегментов рынка остаётся на усмотрение конкретного банка [2].

После сбора анкет в Банке России происходит обработка входной информации. На её основе по каждому вопросу и по каждому сегменту кредитования происходит расчёт двух показателей: «net percentage» и «диффузный индекс».

Формула расчёта индекса «net percentage» выглядит следующим образом:

банковский потребительский ипотечный кредитование

(1)

где - значение индекса net percentage; - количество банков, давших ответ «значительно ужесточились»; - количество банков, давших ответ «ужесточились»; - количество банков, давших ответ «смягчились»; - количество банков, давших ответ «значительно смягчились»; - общее число банков, принявших участие в анкетировании.

Формула расчета диффузного индекса отличается от (1) лишь коэффициентами при переменных и :

(2)

Таким образом, данные индексы характеризует изменение неценовых условий кредитования на российском кредитном рынке. Положительное значение индекса соответствует ужесточению требований банков к кредитоспособности заёмщиков. Отрицательное же значение этого показателя соответствует их смягчению.

Одним из значительных недостатков индекса net percentage является то, что он не учитывает долю каждого банка на Российском кредитном рынке, считая все кредитные организации как равноправные.

Динамика индекса net percentage для кредитования крупных корпоративных заёмщиков и малого бизнеса представлена на рис. 1. Начиная с III квартала 2009 года, по мере улучшений макроэкономических показателей, банки проводили политику смягчения условий к кредитоспособности заёмщиков. Значение индекса net percentage достигло своего дна в I квартале 2010 года. Далее ситуация на кредитном рынке начала значительно меняться, и уже в IV квартале 2011 года политика смягчений условий кредитования сменилась политикой их ужесточения (рис. 1).

Рис.1. Динамика индекса net percentage для крупных корпоративных заемщиков и малого бизнеса

Динамика индекса net percentage хорошо коррелирует с динамикой изменений процентных ставок по кредитам юридическим лицам. При этом хотелось бы отметить, что зависимость наблюдается именно с изменением значения процентной ставки в текущем квартале к предыдущему (в процентных пунктах). Это можно объяснить тем, что индекс net percentage оценивает изменение неценовых условий кредитования, а не их абсолютное значение. Коэффициент корреляции между двумя показателями по данным за II квартал 2009 - IV квартал 2012 составляет 0,91.

На основании этой статистки была построена модель множественной линейной регрессии:

(3)

где - изменение процентной ставки в текущем квартале по отношению к предыдущему, - значение индекса net percentage для крупных корпоративных заёмщиков, - изменение ставки межбанковского рынка (MIACR) в текущем квартале по отношению к предыдущему.

Модель была построенна по данным за II квартал 2009 - IV квартал 2012 (14 наблюдений). Относительно небольшой объём выборки (14 наблюдений) пока не позволяет судить о статистической значимости данной модели. Значения её параметров могут уточняться по мере накопления данных. Коэфициент детерминации модели (3) составляет 0,85. Оцененные параметры были проверенны критерием t - статистики на уровне значимости 0,95. Все параметры модели значимы по данному критерию. Близким к критическому значению оказалась лишь t - статистика свободного члена (-2,49).

Наличие автокорреляции в модели (3) проверялось с помощью статистики Дарбина - Уотсона (DW). Значение данной статистики составило 1,92. Модель (3) показывает отрицательную зависимость индекса net percentage и динамики процентных ставок по кредитованию юридических лиц. Во время увеличения финансовой нестабильности в экономике, риск невозврата значительно повышается. Под действием этих тенденций, банки вынуждены повышать как ставки по кредитам, так и требования к кредитоспособности заёмщиков.

Наличие лага первого порядка в переменной говорит о том, что индекс net percentage является опережающим показателем. Зная его значение в текущем квартале, можно составить прогноз изменения процентной ставки по кредитам юридическим лицам в следующем квартале по отношению к текущему.

В работе [3], вышедшей в начале 2012 года, на основании резкого увеличение индекса net percentage во II полугодии 2011 года сделан негативный прогноз развития банковского сектора России на 2012 год. При этом в данной работе не использовалось никакого эконометрического моделирования. Можно сказать, что этот прогноз вполне оправдался (рис. 2).

Рис. 2. Некоторые аналитические показатели банковского сектора России в 2011 и 2012 годах

Автором же данной работы был составлен прогноз изменения процентной ставки по кредитам юридическим лицам на основании модели (3). Прогноз значения индекса net percentage по условиям кредитования в целом можно получить из ожидаемого значения этого же индекса, полученного на основании прошлого анкетирования. Данную зависимость показывает следующая модель парной регрессии:

; (4)

где - значение индекса net percentage в текущем квартале, - ожидаемое значение индекса net percentage в следующем квартале.

Модель была построенна на небольшом объеме выборки - 8 наблюдений. Это обусловленно тем, что вопрос об ожиданиях изменений условий кредитования в следующем квартале был включен в анкеты лишь в IV квартале 2010 года. Коэфициент детерминации модели (4) невысок. Однако статистика Фишера (F-статистика) превосходит кретическое значение на уровне значимости 0,95.

Вторая объясняющая переменная в модели (3) - ставка межбанковского кредита (MIACR). Кредитование между коммерческими банками является альтернативой кредитованию центральным банком коммерческих. Логично было бы предположить, что изменение ставки межбанковского кредитования отпределяется изменением ставки рефинансирования. Данную зависимость отображает следующая регресионная модель:

(5)

где y - изменение ставки межбанковского кредита (MIACR) в текущем квартале по отношению к предыдущему, - изменение ставки рефинансирования в текущем квартале по отношению к предыдущему.

Модель (5) является моделью авторегрессии - распределенного лага (ADL). Все объясняющие переменные являются лаговыми. Это дает возможность сделать прогноз на один квартал исходя из текущих значений объясняющих переменных. Более того, ставка рефинансирования контролируется Банком России. Её изменение может быть основанием для различных сценариев прогнозирования.

Автором данной работы был составлен прогноз изменения ставки по кредитам юридическим лицам исходя из трех сценариев: ставка рефинансирования не изменится, ставка рефинансирования поднимается на 0,25 процентных пункта с 1 апреля 2013 года, ставка рефинансирования снижается на 0,25 процентных пунктов с 1 апреля 2013 года. Прогноз осуществлялся на основании моделей (3), (4) и (5). Временной горизонт прогнозирования - 2 квартала. Результат прогноза представлен в таблице 1.

Таблица 1

Прогноз значения процентной ставки по кредитам юридическим лицам

По оперативным данным за первые два месяца 2013 года процентная ставка для кредитов юридическим лицам составила 9,2%.

Подводя итог, хотелось бы отметить, что прогнозирование процентных ставок чрезвычайно важно для Центрального банка. Особенно важным является прогнозирование ставок для юридических лиц. Эмпирически доказано (например, [4]), что в краткосрочной перспективе динамика темпов прироста ВВП определяется, прежде всего, параметрами кредитного рынка. Вопрос же влияния динамики кредитного рынка на рост ВВП выходит за рамки данной работы и является предметом отдельного исследования.

Список литературы

1. Егоров А.В., Карамзина А.С., Чекмарева Е.Н. Анализ и мониторинг условий банковского кредитования // Деньги и кредит. 2010. № 10.

2. Егоров А.В., Карамзина А.С., Чекмарева Е.Н. Кредитный рынок: тенденции и перспективы // Банковское дело. 2012. № 3.

3. Меркурьев И.Л. Моделирование финансово-экономической деятельности коммерческого банка / И.Л. Меркурьев, В.Д. Виноградов. М.: Рос. экон. акад., 2000. 160 с.

4. Родева О.В. Основные подходы к применению индикаторов условий банковского кредитования в макроэкономическом моделировании// Деньги и кредит.2012. №10. с.24-28

Размещено на Allbest.ru