Оценка влияния факторов на формирование цены кредита

Неудивительно, что значительные шоки в экономике, такие как экономический кризис 2013-2014гг. влекут создание новых исследований во многих областях, и в области ценообразования кредита в том числе (Santos, 2010). Исследователь поднимает вопрос относительно способности банков продолжать кредитование корпораций под воздействием ипотечного кризиса. Автор вносит свой вклад в дискуссию, исследуя, оказывают ли влияние понесенные банками убытки на практики предоставления займов, а особенно на политики соответствующего ценообразования. В первой части своей работы он строит регрессию с зависимой переменной - спрэдом по кредиту над ставкой LIBOR. В качестве объясняющих переменных Сантос вводит фиктивную переменную, показывающую, был ли данный кредит выдан во время кризиса, отношение чистых банковских списаний к активам банка за квартал до даты кредита, а также набор характерных для банка, фирмы и займа переменных. Здесь речь идет о наличии связи между ценой кредита и потерями банка. Во второй части работы автор использует метод инструментальных переменных, чтобы убедиться в причинно-следственной связи, а именно, что понесенные убытки во время кризиса вызвали изменение процентных ставок по кредитам. Результаты проведенного исследования показали, что фирмы платили более высокие проценты по кредиту во время кризиса. Кроме того, цена были выше в тех банках, которые устойчиво несли большие потери.

Ряд авторов провели аналогичные исследования относительно изменения банковских практик по предоставлению кредитов, однако фокус был на объемах выдаваемых средств, в связи с чем данные работы не будут подробно рассматриваться (Ivashina, Scharfstein, 2010; Chari, Christiano, Kehoe, 2008).

Еще одна работа, опирающаяся на кризис 2008 года (Lim, Lee, Kausar, Walker, 2014), исследует эффект консерватизма банковского бухгалтерского учета на ценообразование синдицированных займов. Существующая на момент написания работы литературы предлагала анализ взаимосвязи банковского бухгалтерского консерватизма и объемов выданных кредитов (Beatty, Liao, 2011), а также анализ взаимосвязи банковского бухгалтерского консерватизма и рискового профиля банка (Bushman, Williams, 2012). В данной работе впервые рассматривается ценовая политика банка. Статья строится вокруг 2 гипотез: 1) банки, более заблаговременно признающие свои убытки, назначают более высокие ставки по кредиту; 2) рост спрэда по кредиту в связи с кризисом был менее значительным в тех банках, которые своевременно признавали свои убытки. Для тестирования первой гипотезы авторы строят стандартную модель кредитного спрэда с такими объясняющими переменными, как индикатор своевременного признания убытков, резерв для покрытия сомнительных долгов, долгосрочный долговой рейтинг, срок договора займа, индикатор бухгалтерского консерватизма заемщика, индикатор банковского риска, наличие связанных сторон, а также фиктивными переменными для фиксации эффектов страны банка и индустрии заемщика. Для тестирования второй гипотезы, в модель включается фиктивная переменная кризиса. Результаты исследования подтверждают обе гипотезы. Получается, что в стабильных экономических условиях банки с бухгалтерским консерватизмом назначают более высокие ставки по кредитам, при этом в кризисных ситуациях рост их ставок оказывается менее значительным по сравнению с банками, менее своевременно признающими свои убытки. Таким образом, банковский бухгалтерский консерватизм служит государственным целям, проявляясь в виде более благоразумного и процикличного поведения в рамках ценообразования кредитов.

Выводы

Предложенные для рассмотрения статьи иллюстрируют разнообразие направлений и методов изучения влияния факторов на ценообразование кредита. При этом в отношении данной литературы можно сделать несколько обобщающих заключений. Во-первых, на современном этапе ученые-экономисты уходят от анализа непосредственного процесса формирования процентной ставки по кредиту для отдельного банка или кредитного продукта в силу его уникальности и закрытости для общего доступа. Во-вторых, акцент смещается к поиску менее явных и очевидных взаимосвязей, зачастую не прослеживаемых без соответствующего математического аппарата, при этом более универсальных с точки зрения банковской системы. В-третьих, все более быстрые темпы прогресса во всех областях экономики обуславливают исключительную важность выборки, на которой проводятся исследования, так как среди разных стран и отрезков времени наблюдаются значительные различия в банковских системах.

Стоит отметить, что основополагающая часть исследований, по своей методике, относится на проведение корреляционно-регрессионного анализа, позволяющего установить тесноту связи между рассматриваемыми показателями и оценить точность прогнозирования, что основывается на проведении ретроспективного анализа.

Вышеперечисленные выводы важны с точки зрения ценности и новизны эмпирического исследования проводимого исследования.

Эмпирическое исследование влияния факторов на цену кредита на примере ПАО Сбербанк

Тестируемая модель

В условиях проанализированных, актуальных на сегодняшний момент времени, источников литературы, направленной на отражение ценообразования банковского кредита, существует множество направлений по проведению анализа влияния факторов на образование средневзвешенной ставки процентного кредитования.

Стоит отметить, что в работе применяется средневзвешенная ставка кредитования на основе сбора и обработки учета статистических данных тридцати крупнейших российских банков, согласно данным официального сайта Банка России. Данные Банка России: Показатели деятельности кредитных организаций. - URL: https://www.cbr.ru/statistics/? prtid=pdko_sub

В данных условиях, предлагается проведение анализа и прогнозирования средневзвешенной процентной ставки отдельно по физическим и юридическим лицам, что позволит повысить точность прогнозных данных. Это определяет уникальность исследования, которое включает два результативных фактора: средневзвешенная процентная ставка отдельно по кредитам, предоставляемым физическим и юридическим лицам, вследствие необходимости проведения достоверного прогноза и его проверки.

Выбор факторов, определяющих влияние на цену кредита в рамках проводимого исследования, обусловлено принципами, необходимыми к соблюдению при проведении эмпирического исследования.

Доступность данных, необходимых для проведения корреляционно-регрессионного анализа и описательной статистики. При любом эмпирическом исследовании встает вопрос доступности данных. Не имея возможности получить инсайдерскую информацию, количество направлений изучения значительно сужается. В связи с этим решено уйти от тесно связанных с клиентом и, соответственно, недоступных для общих масс составляющих цены кредита и факторов, на нее влияющих, таких как риск и параметры кредитной сделки. Несмотря на это, осталось значительное поле для выбора как внешних, так и внутренних для банка факторов, оказывающих влияние на уровень средневзвешенной процентной ставки. Кроме того, следует рассматривать более обширный круг факторов во взаимосвязи с результативными показателями, вследствие чего, в данном исследовании будет представлено существенное количество переменных, которые, по мере исследования, могут исключаться из построения моделей.

Предполагаемая модель для эмпирического исследования по процентным ставкам представляет собой линейную регрессию вида:

Далее, следует определиться с факторами, необходимыми для включения в модель, которыми, как предполагается, будут следующими:

- уровень и динамика инфляции;

- ставка рефинансирования Банка России (в динамике);

- объем депозитов на счетах ПАО Сбербанк физических лиц;

- объем депозитов на счетах ПАО Сбербанк юридических лиц;

- курс валюты (рубль по отношению к доллару США);

- объем кредитов, выданных юридическим лицам ПАО Сбербанк;

- объем кредитов, выданных физическим лицам ПАО Сбербанк.

Зависимыми переменными выступают два результативных показателя:

- средневзвешенная процентная ставка по кредитам для нефинансовых организаций и МСП (до года);

- средневзвешенная процентная ставка по кредитам для физических лиц (до года).

Для построения моделей, направленных на отражение влияния динамики факторов на результативные показатели, будут использоваться данные ПАО Сбербанк (объемы депозитов и кредитования), Банка России (динамика ставки рефинансирования, курс валют, динамика инфляции).

1. Результативные показатели: средневзвешенные процентные ставки по кредитам физическим лицам () и юридическим лицам ().

Цена на кредитные ресурсы определяется на основании средневзвешенных процентных ставок по тридцати крупнейшим российским банкам, включая ПАО Сбербанк, представленных Банком России. Данные по ставкам на кредитные ресурсы во всех банках онлайн, тем не менее, невозможно найти подобную информацию в перспективе нескольких предыдущих лет. Во-вторых, такая интерпретация цены кредита является приемлемой, в связи с тем, что в соответствии с выбранными переменными существует возможность абстрагироваться от таких факторов, как конкретные параметры ценовой сделки или типа заемщика. Как известно, данные бухгалтерского баланса имеют принцип накопления из одного квартала к другому. В связи с этим, использование результативных показателей в виде средневзвешенных процентных ставок, является объективным решением. При этом, принято решение о проведении анализа с использованием двух результативных показателей - отдельно по физическим и отдельно, - по юридическим лицам, что обуславливает необходимость проведение более точного анализа цены на кредитные ресурсы, по отдельным категориям кредитования.

2. Факторный признак: уровень и динамика инфляции ().

Инфляция представляет собой прирост к цене кредита в условиях повышения ее уровня, связанного с обесценением средств, повышением уровня кредитного риска, связанного с размещением средств в ссудной задолженности. Данная переменная необходима в производимом эмпирическом анализе, так как определяет реальную ставку процента посредством вычета инфляции из номинальной ставки процента. Иными словами, уровень роста цен является нижней границей ставки процента по выдаваемым кредитам, представляющей точку безубыточности данного направления банковской сферы деятельности. Следовательно, учет в модели цены кредита уровня инфляции - является объективным решением.

3. Факторный признак: ставка рефинансирования ().

Включение в модель ставки рефинансирования обусловлено наличием влияния ее динамики и изменения на стоимость кредитных ресурсов. Ставка рефинансирования, как и инфляция, представляет собой нижнюю возможную предоставляемую ставку по кредитам. Кроме того, ставка рефинансирования является высшей границей при определении ставок по депозитам физических и юридических лиц в коммерческом банке, так как процентные доходы коммерческого банка сверх установленной ставки Банка России облагаются налогом на прибыль, а депозиты клиентов-организаций являются наиболее дорогим вариантом финансирования банковской деятельности. При этом различные диспуты ставят под сомнение реальное влияние ставки рефинансирования на конечную процентную ставку по кредиту. В связи с этим было решено рассмотреть, имеет ли большое значение ставка Банка России при формировании средневзвешенных процентных ставок по кредитам.

4. Факторные признаки: объем депозитов на счетах ПАО Сбербанк физических лиц () и юридических лиц (). Объективность и необходимость использования данного фактора в модели цены кредита обусловлена влиянием формирования спроса на кредитные средства со стороны физических лиц. Разбивка объема депозитов обусловлена наличием двух результативных факторов - отдельно по категориям физических и юридических лиц, в результате различной цены на кредитные ресурсы по категориям заемщиков.

5. Факторный признак: курс валют (рубль по отношению к доллару США) - (). Необходимость включения в модель данного фактора обусловлена влиянием стоимости средств на денежном рынке от позиции рубля на мировом финансовом рынке. Иными словами, данный фактор отражает покупательную способность национальной валюты, а также имеет непосредственное влияние на кредиты, выданных в иностранной валюте. Рост обменного курса негативно оказывается на стоимости привлекаемых ресурсов для их размещения в кредитах коммерческим банком, что, автоматически, приводит к повышению ставки кредитования на основе повышения стоимости привлечения ресурсов, размещаемых в кредитах.

6. Факторные признаки: объем кредитов, выданных физическим лицам () и юридическим лицам ПАО Сбербанк (). Доля кредитов, или доля кредитного портфеля банка в общем объеме его активов, является индикатором вовлеченности банка в кредитную деятельность. Что касается предполагаемого значения данного фактора на цену кредита, существует два предположения. С одной стороны, чем выше доля кредитного портфеля коммерческого банка, тем выше его заинтересованность в получении высокого дохода именно от данного вида деятельности и, соответственно, выше в теории должна быть предлагаемая клиентам ставка процента. С другой стороны, высокая доля кредитного портфеля может быть объяснена тем, что у банка есть дешевые финансовые ресурсы, что может привести к снижению цены кредита и к росту спроса на кредитные ресурсы со стороны физических и юридических лиц на какой-либо определенный кредитный продукт. Таким образом, результативные показатели могут существенно зависеть от объема кредитования, что приводит к необходимости проведения подробного анализа данного фактора.

Формирование выборки

Рассматриваемый интервальный шаг - один квартал. Период исследования - 2016-2018гг. Исследование заканчивается на четвертом квартале 2018 года по причине отсутствия более поздних данных по части выборки.

В ходе проведения анализа, следует провести проверочное исследование модели, направленное на соответствие качества ее построения на фактические результаты средневзвешенных ставок по кредитам, предоставляемым физическим и юридическим лицам.

В ходе данного исследования предполагается рассмотреть зависимость цены кредита от конкретных факторов в рамках обычного функционирования тридцати крупнейших, российских коммерческих банков, с необходимостью использования показателей по тридцати крупнейшим банкам России. Данные результативных и факторных признаков используются с официальных сайтов ПАО Сбербанк, Банк России.

Выборка значений результативных и факторных признаков была сформирована на основании следующих групп источников:

1) Квартальная отчетность ПАО Сбербанк. Данная информация представлена в разделе раскрытия информации на интернет-сайте, в периоде с 2016-2018гг., в разрезе по кварталам.

2) Макроэкономические показатели государства использованы с сайта Банка России. К данным факторам отнесены средневзвешенные ставки по кредитам физическим и юридическим лицам, курс доллара к рублю, уровень инфляции, динамика ставки рефинансирования.

Важно отметить, что переменные, сформированные из банковской отчетности, попадают в выборку путем предварительно сформированных данных Банком России, размещенных на сайте банковского учреждения.

Динамика результативных данных и факторных признаков представлена в табл. 3.1.

Таблица 3.1 - Исходные данные для формирования модели по влиянию факторов на цену кредитных ресурсов

Согласно данным, представленным в табл. 3.1 можно сделать вывод о стабильном снижении средневзвешенных ставок по кредитам для физических и юридических лиц, что обусловлено влиянием факторов, предполагаемых к включению в модель.

Некоторые факторы имеют идентичную динамику (темп роста), что обусловлено влиянием макроэкономической ситуации, а также, связано с изменением показателей, обусловленных внутренней политикой коммерческого банка ПАО Сбербанк.

Насколько данные утверждения верны, необходимо проверить с помощью расчета показателей корреляции, отражающих влияние изменения факторных признаков на результативные показатели.

Уровень связи по влиянию факторных признаков на результативные показатели, необходимо рассмотреть коэффициенты корреляции. Коэффициенты корреляции результативного показателя «Средневзвешенная процентная ставка по кредитам физическим лицам», представлены в табл. 3.2.

Таблица 3.2 - Корреляция результативного показателя «Средневзвешенная процентная ставка по кредитам физическим лицам»

Интерпретация полученных коэффициентов корреляции по результативному показателю .

Наиболее тесную связь с уровнем средневзвешенной ставки по кредитам, предоставляемым физическим лицам, имеет показатель - - ставка рефинансирования. Коэффициент корреляции составил Связь прямая, высокая. Высокую связь с результативным показателем имеет также показатель - - факторный признак - объем депозитов на счетах ПАО Сбербанк физических лиц, коэффициент корреляции составил Связь обратная, высокая, т.е. с повышением объема депозитов, находящихся на счетах коммерческого банка, снижается цена кредитов для физических лиц.

В свою очередь, заметную и прямую связь результативный показатель с фактором (курс валют) и (объем кредитов, выданных физическим лицам ПАО Сбербанк). Следовательно, данные факторы в меньшей степени сказываются на изменении процентной ставки по кредитам физическим лицам.

Связь результативного показателя и факторов и - умеренная, прямая, что свидетельствует о несущественном влиянии данных факторов на стоимость средневзвешенной процентной ставки по кредитам физическим лицам. Это свидетельствует о несущественном влиянии данных факторов на результативный показатель. Однозначным остаётся параметр-фактор - объем кредитов, выданных юридическим лицам ПАО Сбербанк (связь обратная, слабая), что свидетельствует о необходимости исключения данного фактора из формирования модели. Регрессионный анализ по результативному показателю представлен на рис. 3.1.

Рисунок 3.1 - Регрессионный анализ по результативному показателю «Средневзвешенная процентная ставка по кредитам физическим лицам»

Относительно рис. 3.1 можно сделать следующие выводы:

- R-квадрат, или коэффициент детерминации, находится на высоком уровне. Более точно, доля объясненной дисперсии зависимой переменной составляет 83%;

- Значимость F не превышает уровня аппроксимации 6-10%, достоверность по уровню значимости критерия Фишера (Значимость F) меньше 0,05, следовательно, модель является значимой.

- F-статистика означает, что регрессия статистически значима на уровне значимости

Тем не менее, согласно представленной корреляции по результативному показателю Y_1, в целях повышения достоверности прогнозирования результативного показателя, для повышения качества прогнозной модели, необходимо исключение из модели параметров, с уровнем корреляционной связи [0,1-0,7].

Таким образом, в большей степени, с учетом выявленного влияния факторов на результативный показатель, следует обратить внимание на показатели ставки рефинансирования, объем депозитов физических лиц, а также, на курс валют, что требует проведения усовершенствования модели прогнозирования.

Коэффициенты корреляции результативного показателя «Средневзвешенная процентная ставка по кредитам юридическим лицам», представлены в табл. 3.3.

Таблица 3.3 - Корреляция результативного показателя «Средневзвешенная процентная ставка по кредитам юридическим лицам»

Интерпретация полученных коэффициентов корреляции по результативному показателю .

Сильную связь с уровнем средневзвешенной ставки по кредитам, предоставляемым физическим лицам, имеет показатель - - ставка рефинансирования. Коэффициент корреляции составил Связь прямая, весьма высокая. Сильную и обратную связь с результативным показателем имеет также показатель - - факторный признак - объем депозитов на счетах ПАО Сбербанк физических лиц, коэффициент корреляции составил Связь обратная, весьма высокая, т.е. с повышением объема депозитов, находящихся на счетах коммерческого банка, снижается цена кредитов для юридических лиц.

Также, сильную и обратную связь результативный показатель с фактором (объем кредитов, выданных физическим лицам ПАО Сбербанк).

Следовательно, данные факторы в большей степени оказывают на изменение процентной ставки по кредитам юридическим лицам. Остальные факторные показатели имеют слабую и умеренную связь.

Регрессионный анализ по результативному показателю представлен на рис. 3.2.

Рисунок 3.2 - Регрессионный анализ по результативному показателю «Средневзвешенная процентная ставка по кредитам юридическим лицам»

Относительно рис. 3.2 можно сделать следующие выводы:

- R-квадрат, или коэффициент детерминации, находится на высоком уровне. Более точно, доля объясненной дисперсии зависимой переменной составляет 97,5%;

- Значимость F не превышает уровня аппроксимации 6-10%, достоверность по уровню значимости критерия Фишера (Значимость F) меньше 0,05, следовательно, модель является значимой.

- F-статистика означает, что регрессия статистически значима на уровне значимости

Ввиду высокого уровня значения коэффициента детерминации (97,5%), устранение факторов из модели не планируется.

Ввиду проведенного исследования можно сделать вывод о наличии весьма сильной связи результативных показателей от ставки рефинансирования Банка России и объема депозитов физических лиц, что существенно сказывается как на средневзвешенной ставке по кредитам физических, так и юридических лиц. Именно фактор роста ставки рефинансирования приводит к повышению цены кредита по рассматриваемым категориям заемщиков.

В свою очередь, обратное влияние оказывает объем депозитов, размещаемых физическими лицами: именно рост объема вкладов и сбережений в условиях формирования спроса на кредитные ресурсы и существенной их доли в пассивах коммерческого банка, приводит к наличию весомой зависимости динамики процентной кредитной ставки.

Данные факторы следует учесть при проведении усовершенствования эмпирической модели, в целях повышения значимости и точности построения прогноза показатели цены на кредитные ресурсы.

Усовершенствование эмпирической модели

В условиях значительного количества независимых факторов, не оказывающих существенного влияния на цену кредита для физических лиц, необходимо произвести их исключение, для повышения точности прогнозирования результативного показателя.

Исключение факторов () - планируется исключить из модели, определяющей цену кредита для физических лиц. В данном случае, регрессионный анализ представлен на рис. 3.3.

Рисунок 3.3 - Регрессионная статистика усовершенствования модели «Средневзвешенная процентная ставка по кредитам физическим лицам» при исключении незначимых факторов

Относительно рис. 3.3, предварительно, построен вывод остатков, на основании чего выявлена необходимость построения уравнения регрессии для данного результативного показателя. Таким образом, в условиях объективности, уравнение регрессии, направленное на установление средневзвешенной процентной ставки по кредитам физическим лицам, представится в следующем виде:

(3)

где ставка рефинансирования;

объем депозитов на счетах ПАО Сбербанк физических лиц;

- курс валют.

Построение модели по результативному показателю - «Средневзвешенная процентная ставка по кредитам юридическим лицам» будет основываться на следующей модели:

(4)

где уровень инфляции;

- ставка рефинансирования;

объем депозитов на счетах ПАО Сбербанк физических лиц;

- объем депозитов на счетах ПАО Сбербанк юридических лиц;

- курс валют;

- объем кредитов, выданных физическим лицам ПАО Сбербанк;

- объем кредитов, выданных юридическим лицам ПАО Сбербанк.

В условиях построенных и скорректированных моделей стоимости кредитов для физических и юридических лиц, необходимо провести сопоставление фактических и прогнозных результатов результативных показателей.

Дальнейшее исследование следует направить на проведение прогнозирования факторных признаков, что позволит оценить качество построенных моделей, отражающих влияние факторов на цену кредита и провести прогнозирование результативных факторов.

Интерпретация полученных результатов

В условиях необходимости прогнозирования результативных признаков и оценки качества построенных моделей регрессии, следует произвести прогнозирование факторных признаков, в соответствии с наиболее адекватной регрессионной модели для каждой из переменных.

По модели 1 «Средневзвешенная процентная ставка по кредитам физическим лицам».

Прогнозирование переменных для построения модели процентной ставки для юридических лиц представлено на рис. 3.4-3.6.

Прогнозирование факторного признака - ставка рефинансирования, представлено на рис. 3.4.

Рисунок 3.4 - Прогнозирование факторного признака «Ставка рефинансирования», %

Стоит отметить, что полиномиальная функция для прогнозирования данного факторного признака является наиболее актуальной, ввиду наибольшего коэффициента аппроксимации.

Прогнозирование факторного признака «Объем депозитов на счетах ПАО Сбербанк физических лиц» представлено на рис. 3.5.

Рисунок 3.5 - Прогнозирование фактора «Объем депозитов на счетах ПАО Сбербанк физических лиц», тыс. руб.

Выбор полиномиальной функции для прогнозирования факторного признака «Объем депозитов на счетах ПАО Сбербанк физических лиц» также, является наиболее адекватной функцией, значение коэффициента аппроксимации имеет наибольшее значение.

Далее, прогнозирование фактора «Курс валют», представлено на рис. 3.6.

Рисунок 3.6 - Прогнозирование факторного признака «Курс валют», %

Выбор полиномиальной функции для прогнозирования факторного признака «Курс валют» также, является наиболее адекватной функцией, значение коэффициента аппроксимации имеет наибольшее значение.

Далее, производится оценка качества модели и прогнозирование результативного признака, согласно регрессионной модели «Средневзвешенная процентная ставка по кредитам физическим лицам», что представлено в табл. 3.4.

Таблица 3.4 - Оценка качества модели «Средневзвешенная процентная ставка по кредитам физическим лицам» и прогнозирование результативного признака на 2019 год (в разрезе по кварталам)

Согласно представленному прогнозу процентной ставки по кредитованию физических лиц, разница в 2018 году по построенной модели и фактическом значении показателя составляет 0,50%. Сравнение фактических данных и данных, согласно построенное модели цены кредита для физических лиц, прогнозирование показателя на 2019 год (поквартально) представлено на рис. 3.7.

Рисунок 3.7 - Сравнение смоделированной цены кредита для физических лиц с фактическими данными и прогнозирование показателя на 2019 год, %

В соответствии с построенной моделью можно сделать вывод, что в 3 квартале 2019 года средневзвешенная цена кредита для физических лиц составит 22,49%, в 4 квартале - 24,00% (с достоверностью, в 96%, при сохранении тенденции изменения факторных признаков).

Далее, следует произвести оценку качества построенной модели по средневзвешенной процентной ставке для юридических лиц, для чего следует спрогнозировать оставшиеся факторные показатели.

Прогнозирование факторного признака «Уровень инфляции» представлено на рис. 3.8.

Рисунок 3.8 - Прогнозирование фактора «Уровень инфляции», %

Выбор полиномиальной функции для прогнозирования инфляции также, является наиболее адекватной функцией, значение коэффициента аппроксимации имеет наибольшее значение.

Прогнозирование факторного признака «Объем депозитов на счетах ПАО Сбербанк юридических лиц» представлено на рис. 3.9.

Рисунок 3.9 - Прогнозирование фактора «Объем депозитов на счетах ПАО Сбербанк юридических лиц», тыс. руб.

Выбор полиномиальной функции для прогнозирования факторного признака «Объем депозитов на счетах ПАО Сбербанк юридических лиц» также, является наиболее адекватной функцией, значение коэффициента аппроксимации имеет наибольшее значение.

Выбор полиномиальной функции для прогнозирования факторного признака «Объем кредитов, выданных юридическим лицам ПАО Сбербанк» также, является наиболее адекватной функцией, значение коэффициента аппроксимации имеет наибольшее значение.

Далее, производится оценка качества модели и прогнозирование результативного признака, согласно регрессионной модели «Средневзвешенная процентная ставка по кредитам юридическим лицам», что представлено в табл. 3.5.

Таблица 3.5 - Оценка качества модели «Средневзвешенная процентная ставка по кредитам юридическим лицам» и прогнозирование результативного признака на 2019 год (в разрезе по кварталам)

Согласно представленному прогнозу процентной ставки по кредитованию юридических лиц, разница в 2018 году по построенной модели и фактическом значении показателя составляет 1,70%.

На основании прогнозирования факторных признаков, сделан вывод о стабильном повышении объема депозитов физических лиц, а также объема кредитов, выдаваемых физическим и юридическим лицам. Данные факторы приводят к образованию возможности в снижении ставки кредитования для юридических лиц. Негативная тенденция роста уровня инфляции в прогнозных периода, приводит к сдерживанию снижения средневзвешенной ставки кредитования юридических лиц.

В соответствии с построенной моделью можно сделать вывод, что в 3 квартале 2019 года средневзвешенная цена кредита для юридических лиц составит 9,40%, в 4 квартале - 9,16% (с достоверностью, в 99%, при сохранении тенденции изменения факторных признаков).

Выводы

На основании проведения эмпирического исследования по влиянию факторов на цену кредита (с учетом использования финансово-экономических показателей ПАО Сбербанк и Банка России), определены следующие выводы.

В процессе проведения эмпирического анализа и прогнозирования показателей, отражающих цену на кредитные ресурсы, определено, что особое влияние на ставки кредитования физических лиц оказывает ставка рефинансирования по депозитам физических лиц и курс валют. Негативное изменение - рост курса валют в прогнозе, приводит к росту средневзвешенной ставки кредитования для физических лиц. При этом, прогнозное снижение ставки рефинансирования и увеличение объёма вкладов физических лиц приводят к снижению ставки кредитования.

На формирование ставки кредитования для юридических лиц отмечено существенное влияние повышения уровня инфляции, увеличение объема депозитов и кредитов юридических лиц, а также, увеличение выдаваемых кредитов физических лиц - оказывает прямое влияние на формирование ставки кредитования.

Подтверждена гипотеза о наличии влияния ставки рефинансирования на цену кредита - изменение фактора оказывает непосредственное, прямое влияние на формирование средневзвешенной ставки кредитования физических и юридических лиц.

Таким образом, определено воздействие как макро-, таки микроэкономических факторов на формирование цены на кредитные ресурсы. Следовательно, Департаменту по формированию кредитной политики коммерческого банка необходимо определять оптимальную политику по кредитованию частных и корпоративных клиентов, что также оказывает непосредственное влияние на формирование стоимости кредитных ресурсов.

Стабильный рост объема кредитно-депозитных операций приводит к возможности в предоставлении клиентам кредитные ресурсы по более низкой процентной ставке, что определяет повышение конкурентоспособности финансово-кредитного учреждения и его банковских продуктов, в условиях роста интенсивности конкуренции.

Возможность эффективного регулирования объема кредитных операций коммерческого банка и стабильный рост его активов, позволяют предоставить кредиты по более низкой процентной ставке, при предоставлении возможности открытия вкладов по более высокой стоимости - относительно основных конкурентов банковского сектора экономики.

Заключение

В процессе проведенного исследования, решены все поставленные задачи и определены следующие выводы.

Цена кредита - это денежное выражение оплаты предоставленного кредита, зависящая от уровня процентной ставки, установленной кредитором за его пользование. Капитал в денежной форме, взятый в ссуду под определенный процент заемщиком в коммерческом банке, приобретает форму кредитных средств или ссудного капитала. Ссудный процент (процентная ставка по кредиту) выступает основой формирования цены кредита, и зависит от рыночных условий спроса и предложения на рынке ссудного капитала.

Для коммерческих банков свободные денежные средства, сформированные на основе фондирования, направляются на кредитование, что приносит доход финансово-кредитному учреждению, в целях получения прибыли, на основе получения спреда при реализации кредитных и депозитных операций.

Следовательно, ценой кредита следует обозначить вознаграждени...