Гипотеза (i) Существует зависимость определенного вида, между социальными, экономическими, банковскими характеристиками регионов Российской федерации и уровнем совокупной сберегательной активности населения региона.
Понимание того, какие факторы влияют на сберегательную активность населения региона, позволит банкам более эффективно формировать свою стратегию по привлечению средств населения регионов во вклады. Имея прогнозы по уровню широко анализируемых и публично доступных социальных и экономических показателей деятельности регионов, стратегия банков по привлечению средств населения во вклады может быть более агрессивной в регионах, где в следующем периоде можно ожидать увеличение совокупной сберегательной активности населения.
Прогнозы по уровням социальных, экономических, а также характеристикам банковского сектора регионов делают такие авторитетные игроки на российском финансовом рынке, как Центральный Банк Российской Федерации (ЦБ РФ), ведущее мировые рейтинговые агентства (Standard & Poor's, Fitch Ratings, Moody's Investors Service), также в большинстве в средних и крупных банков, имеющих сеть региональных подразделений, имеются собственные аналитические департаменты, которые готовят прогнозы по уровням социальных, экономических и банковских характеристик регионов.
В рамках данного исследования у гипотезы (i), мы вводим три субгипотезы:
(i.i) уровень совокупной сберегательной активности населения в конкретном регионе зависит от социальных характеристик региона;
(i.ii) уровень совокупной сберегательной активности населения в конкретном регионе зависит от экономических характеристик региона;
(i.iii) уровень совокупной сберегательной активности населения в конкретном регионе зависит от характеристик банковского сектора региона;
Тестирование социальных, экономических и банковских характеристик региона, как факторов, в значительной степени определяющих уровень совокупной сберегательной активности населения, позволит разработать общие рекомендации для стратегических подразделений банков по выбору регионов для экспансии на рынок розничных депозитов.
Данные рекомендации, с высокой вероятностью, в первую очередь коснуться банков, которые имеют достаточные возможности, как финансовые, так и интеллектуальные, для реализации стратегии региональной экспансии на рынок розничных депозитов. Учитывая, что получение каких-либо конкурентных преимуществ на региональных рынках возможно только либо при качественном прогнозировании потенциально привлекательных рынков, либо в быстром реагировании на открывающиеся возможности, мы считаем, что данные рекомендации могут быть в большей мере интересны банкам TOP-100 по размерам активов в РФ.
Банк должен иметь возможность реализовывать стратегию по диверсификации рисков в различных регионах из-за неравномерного уровня развития регионов. Реализация данной стратегии определенно будет способствовать повышению доходности бизнеса и освоению новых долей рынка.
2.2 Данные и обозначения
В главе I мы упоминали о том, что в нашем исследовании сберегательный потенциал населения интересует нас с точки зрения возможности его использования в качестве основного источника фондирования для банков на территории конкретного региона.
Для анализа уровня совокупной сберегательной активности населения региона была выбрана proxy переменная: (Объем депозитов физических лиц привлеченных на территории региона Российской федерации) / (Валовый региональный продукт). Данная переменная будет выступать в качестве зависимой в нашей модели и будет обозначаться, как “Y”.
Валовой региональный продукт, по аналогии с показателями, характеризующими норму сберегательной активности населения, описанными в первой главе, выступает аналогом доходов населения в интересующей нас плоскости региональных экономик.
Анализ данного показателя позволит оценить, насколько высок уровень совокупной сберегательной активности населения данного региона по отношению к другим анализируемым регионам. Более высокий уровень показателя свидетельствует о большем уровне совокупной сберегательной активности населения данного региона по сравнению с другими анализируемыми регионами, а более низкий - о меньшей совокупной сберегательной активности населения. Стоит отметить, что данный показатель стоит рассматривать именно относительно уровней, показываемых другими регионами для измерения его относительной величины.
Также стоит прояснить, что уровень нашего показателя не стоит однозначно интерпретировать в зависимости от знака, по аналогии с нормой сбережения, которая принимает более высокие значения для развивающихся рынков и более низкие для развитых. Так как наш показатель описывает потенциал населения при инвестировании именно в банковские депозиты, и более низкий уровень развития тех или иных банковских характеристик региона не обязательно найдет отражение в уровне показателя.
Сведения об объеме привлеченных депозитов от физических лиц в региональном разрезе доступны на сайте Центрального Банка Российской федерации [23]. Согласно методологическим комментариям, «группировка данных осуществляется исходя их места привлечения денежных средств кредитными организациями, их филиалами и внутренними структурными подразделениями».
Сведения о размере Валового Регионального Продукта (ВРП) доступны в ежегодном вестнике Федеральной службы государственной статистики «Регионы России. Социально-экономические показатели». Согласно методологическим пояснениям к данному показателю, ВРП представляет собой валовую добавленную стоимость товаров и услуг, созданную резидентами региона». Уровень ВРП региона, являясь одним из ключевых экономических показателей региона, обобщает уровень экономического развития и характеризует величину богатства региона.
Значения всех показателей, используемых при построении модели, взято по состоянию на 01.01.2013г.. Данный временной горизонт выбран, как последний закончившийся календарный год, по которому была доступна статистика на момент формирования базы данных для анализа.
Анализируемые данные покрывают 78 из 85 Согласно Конституции РФ от 11.04.2014 включая республику Крым и г. Севастополь. субъектов РФ, в выборку не вошли данные по трем автономным округам (Ненецкий автономный округ, Ханты-Мансийский автономный округ, Ямало-ненецкий автономный округ) в виду отсутствия раскрытия данных по всем интересующим показателям. Также из выборки были удалены данные по двум аутлаерам: город федерального значения Москва, город федерального значения Санкт-Петербург. В выборку также не вошли данные по республике Крым и городу федерального значения Севастополь в виду отсутствия данных субъектов в составе РФ на момент сбора статистической информации, используемой в анализе.
Отметим, что удаление таких аутлаеров, как Москва и Санкт-Петербург, в существенной мере способствует приближению нашего исследования к его финальной цели в части разработки общих рекомендаций для стратегических подразделений банков по выбору регионов для экспансии на рынок розничных депозитов. Как уже отмечалось ранее потенциальными потребителя ми наших рекомендаций, мы видим банки TOP-100 по размерам активов в Российской федерации, большая часть из которых зарегистрирована именно в Москве и Санкт-Петербурге. Сохранение данных по Москве и Санкт-Петербургу в выборке существенно бы исказило результат, так как основные принципы работы крупных столичных банков в существенной мере отличается от деятельности средних и мелких региональных кредитных организаций, как в части финансовых, так и в части качественных характеристик.
Для работы с субгипотезой (i.i) важно было выделить социальные характеристики регионов, которые потенциально могут оказывать влияние на совокупную сберегательную активность населения регионов.
Были выбраны следующие социальные характеристики регионов, которые потенциально могут выступить факторами для итоговой регрессионной модели:
1) уровень безработицы (%);
2) уровень экономически активного населения (% от всего населения);
3) удельный вес городского населения в регионе (в долях от всего населения);
4) численность населения в регионе ( тыс.чел.);
5) уровень демографической нагрузки (чел.) (пенсионеры и дети на 1000 трудоспособного населения)
Для работы с субгипотезой (ii) важно было выделить экономические характеристики регионов, которые потенциально могут оказывать влияние на совокупную сберегательную активность населения регионов.
Отметим, что деление на социальные и экономические характеристики регионов в существенной мере является субъективным, так как ряд показателей основан, как на экономических, так и на социальных характеристиках регионов, в таких случаях показатели были отнесены в одну и групп экспертно. Выделение двух отдельных субгипотез важно с точки зрения понимания приоритетности социальных или экономических характеристик при разработке стратегии региональной экспансии.
Были выбраны следующие экономические характеристики регионов, которые потенциально могут выступить факторами для итоговой регрессионной модели:
1) доля обрабатывающей промышленности в структуре ВРП (%);
2) доля торговли в структуре ВРП (%);
3) ИПЦ (среднее значение за предшествующие 5 лет);
4) отношение капитальных расходов региона к ВРП;
5) ВРП на душу населения (тыс. руб.);
6) среднемесячный доход на душу населения (среднее значение за предшествующие 5 лет), тыс. руб.;
7) доля среднемесячного дохода, потраченная на текущее потребление (в долях).
Для работы с субгипотезой (ii) важно было выделить характеристики банковского сектора регионов, которые потенциально могут оказывать влияние на совокупную сберегательную активность населения регионов.
Показатели по банковскому сектору для удобства были разбиты на шесть смысловых групп:
Группа 1: «Показатели, характеризующие размер региональных банков»
1) Количество зарегистрированных в регионе банков с уставным капиталом до 500 млн руб. (шт.);
2) Количество зарегистрированных в регионе банков с уставным капиталом до 1 млрд руб. (шт.);
3) Количество зарегистрированных в регионе банков с уставным капиталом до 10 млрд руб. (шт.);
4) Количество зарегистрированных в регионе банков с уставным капиталом от 1 до 10 млрд руб. (шт.);
5) Количество зарегистрированных в регионе банков с уставным капиталом более 10 млрд руб. (шт.);
6) Наличие в регионе банков с капиталом более 1 млрд руб., дамми переменная (1/0);
Группа 2: «Показатели, характеризующие концентрацию розничных депозитов на крупнейших банках»
7) Доля привлечения депозитов 30 крупнейшими банками в РФ по размеру активов.
Группа 3: «Показатели, характеризующие широту покрытия региона кредитными организациями»
8) Количество структурных подразделений кредитных организаций (шт.);
Группа 4: «Показатели, характеризующие количество региональных банков»
9) Всего зарегистрированных кредитных организаций в регионе (шт.);
Группа 5: «Показатели, характеризующие уровень конкуренции среди региональных банков»
10) Доля действующих филиалов банков, головная организация которых находится в данном регионе, от общего количества действующих филиалов
11) Доля действующих филиалов банков, головная организация которых находится в другом регионе, от общего количества действующих филиалов
Группа 6: «Показатели, характеризующие уровень развития банковского сектора в регионе»
12) (Кредиты, предоставленные физическим лицам)/ ВРП
Мы обозначили 24 фактора, которые потенциально могут оказывать влияние на совокупную сберегательную активность населения регионов, а следовательно, на данном этапе имеют все шансы на включение в итоговую модель.
Значения всех показателей включенных в модель и их обозначения приведены в Приложении 1.
Учитывая, что параметры модели имеют различный физический смысл, то матрица данных может претерпеть существенные изменения при изменении шкал параметров. Чтобы избежать данных проблем, матица данных была приведена к стандартному виду при помощи нормализации. Для перехода к стандартной матрице была использована классическая процедура:
были вычислены оценки математического ожидания
и дисперсии
,
а каждый элемент новой матрицы данных рассчитан по формуле:
Модель множественной линейной регрессии, построенная на основании стандартизованных данных, будет называться моделью в стандартизованной форме.
2.3 Модель
Для статистического анализа данных был выбран статистический пакет «R». Код, написанный для работы с моделью, см. Приложение 2.
Для формирования финальной многофакторной модели были использованы все факторы из предыдущего раздела, которые потенциально могут оказывать влияние на зависимую переменную. Основываясь на экономическом смысле факторов и статистических показателях, нами был применен следующий, широко используемый в эконометрических исследованиях, подход для отбора переменных в финальную модель: были взяты все потенциально подходящие факторы и сформирована многофакторная модель, далее наименее подходящие факторы с точки зрения t-статистики удалялись из модели один за другим.