Оценка влияния макроэкономической нестабильности на устойчивость банковской системы Китая
О.В. Савчина,
Хэ Мэнин,
Ол.В. Савчина
Аннотация
В статье проводится оценка влияния макроэкономической нестабильности на финансовую устойчивость банковской системы Китая на основе построения корреляционной зависимости показателей финансовой устойчивости кредитных организаций от макроэкономических показателей для установления тесноты и направления выявленных взаимосвязей. Полученные результаты позволили сделать вывод о серьезной зависимости финансовой устойчивости банковской системы Китая от ВВП, государственного долга, доходов, расходов бюджета и денежных агрегатов.
Ключевые слова: банковская система; кредитные организации; Китай; финансовая устойчивость; корреляционная зависимость; результативные признаки. банковский финансовый кредитный
Ok. V. Savchina,
He Mengying,
Ol. V. Savchina
Evaluation of the Impact of the Macroeconomic Instability on the Stability of the Banking System of China
The purpose of the article is to evaluate the impact of the macroeconomic instability on the financial stability of the banking system of China on the basis of the correlation construction between the financial stability indicators of credit institutions and macroeconomic indicators to establish the closeness and direction of the identified correlation. The results obtained allow us to conclude that the financial stability of the Chinese banking system heavily depends on GDP, public debt, revenues, budget expenditures and monetary aggregates.
Keywords: banking system; credit institutions; China; financial stability; correlation dependence; effective features.
Замедление экономического роста, наряду с высоким финансовым рычагом китайской экономики, является предметом многочисленных споров среди макроэкономистов в бизнесе и научных кругах [1; 4; 9; 11]. В совокупности эти события указывают на наличие финансовых рисков в Китае. Учитывая значительную роль Китая в мировой экономике, материализация финансовых рисков в этой стране может распространиться на мировую экономику и сильно ударить по мировым финансовым рынкам [7]. Экономический рост в Китае достиг самого низкого уровня в 6,6 % в 2018 году, и вполне вероятно, что он не вернется к двузначным показателям в обозримом будущем.
Данные рисунка 1 демонстрируют ежегодное снижение темпов роста ВВП в КНР начиная с 2010 года, в то же время для нестабильной геоэкономической ситуации темп роста, равный 6,6 %, является весьма высоким. Более низкие темпы экономического роста не обязательно приведут к финансовому кризису, но могут усугубить существующие финансовые риски. Например, снижение экономического роста может оказать влияние на финансовую устойчивость отдельных компаний и финансовых учреждений. Низкие темпы роста также могут влиять на цены активов, например на рынке недвижимости, вызывая дефолт по ипотечным кредитам [7].
Следует отметить, что понятия устойчивости и стабилизации являются одними из фундаментальных в науке. Несмотря на значительное количество работ в области устойчивости банковской системы, ряд важных вопросов остается недостаточно изученным. При этом отсутствует единый терминологический подход [10, с. 5]. В рамках данной статьи деятельность кредитной организации или банковской системы в целом при воздействии дестабилизирующих возмущений называется устойчивой на заданном отрезке времени относительно определенных показателей, если последние близки к исходным своим значениям или улучшаются [11, с. 30].
Источник: Составлено авторами по данным сайта National Bureau of Statistics of China (Китайское национальное бюро статистики) (URL: http://www.stats.gov.cn/english/PressRelease).
Рис. 1. Динамика темпов роста ВВП Китая в 2007--2018 годах, % [5]
В период трансформации и эволюции банковская система Китая претерпела радикальные и чрезвычайно существенные изменения. С одной стороны, правительство КНР использовало валютные резервы для вливания капитала в ликвидацию проблемных кредитов 33 крупных коммерческих банков [8]. С другой стороны, оно сосредоточило внимание на диверсификации структуры собственности банков для улучшения корпоративного управления, укрепления механизмов внутреннего контроля и систем управления рисками с конечной целью повышения международной конкурентоспособности национальной банковской системы [2; 12].
Банковская система Китая может быть определена как хорошо диверсифицированная, состоящая из государственных или местных банков, как частных, так и иностранных. Кроме того, часто встречаются банки со смешанным владением, такие как мажоритарные государственные банки с миноритарным частным владением, а также с миноритарным иностранным владением. На рисунке 2 представлена структура активов банковской системы Китая по видам финансовых учреждений.
По данным рисунка 2 можно заметить, что наибольшая доля активов принадлежит крупным коммерческим банкам - 36,77 %, далее идут акционерные коммерческие банки - 17,81 %, городские коммерческие банки - 12,57 %, сельские коммерческие банки - 12,45 % и др. Следует отметить, что за последние годы изменилась и структура источников финансирования китайской экономики. Так, можно выделить четыре основных (см. рис. 3).
Источник: Составлено авторами по данным сайта National Bureau of Statistics of China (Китайское национальное бюро статистики) (URL: http://www.stats.gov.cn/english/PressRelease/).
Рис. 2. Структура активов банковской системы Китая по видам финансовых учреждений, %
Источник: Составлено авторами по данным сайта National Bureau of Statistics of China (Китайское национальное бюро статистики) (URL: http://www.stats.gov.cn/english/PressRelease/).
Рис. 3. Структура источников финансирования китайской экономики, %
Как мы видим, на привлеченный капитал в 2018 году приходилось 58,3 % финансовых средств, на (внутренние) банковские кредиты - 19,5 %, на прямые иностранные инвестиции - 12,4 %, на государственные инвестиции - 9,8 %. При этом следует отметить, что в период с 2007 по 2018 год доля государственных инвестиций снизилась на 65 %.
В этом контексте термин "гибридная модель" обычно используется для определения банковской системы Китая, в которой реформы структуры собственности затеняют условные границы между государственной и частной собственностью, в то время как государство по-прежнему играет важную роль в регулировании деятельности банковской системы. Несмотря на позитивные перемены, возможности возникновения системного риска и снижения финансовой устойчивости в современных условиях можно назвать вполне вероятными [3; 6], что подразумевает необходимость изучения данного процесса.
Для понимания зависимости финансовой устойчивости китайской банковской системы от макроэкономической нестабильности целесообразно воспользоваться методом построения корреляционной зависимости, который применяют для определения наличия/отсутствия связи между результативными и факторными признаками, ее тесноты и направления. Любой вид связи можно выразить уравнением следующего вида:
где У - результативный признак (или зависимая переменная), который еще называют функцией от независимой переменной X (аргументом), либо факторным признаком.
Расчет коэффициента корреляции рассчитывался по следующей формуле:
Коэффициент корреляции Пирсона представляет собой ковариацию двух переменных, деленную на произведение их стандартных отклонений. Форма определения включает в себя среднее значение произведения случайных величин, скорректированных по среднему значению. Ключевым математическим свойством коэффициента корреляции Пирсона является то, что он инвариантен при отдельных изменениях местоположения и масштаба по двум переменным. Значение коэффициента корреляции варьирует в пределах от -1 до 1. Значение, равное 1, подразумевает, что линейное уравнение прекрасно описывает взаимосвязь между X и У, причем все точки данных лежат на линии, для которой У увеличивается с увеличением X. Значение, равное -1, подразумевает, что все точки данных лежат на линии, для которой У уменьшается с увеличением X. Значение, равное 0, подразумевает отсутствие линейной корреляции между переменными.
В процессе исследования зависимости финансовой устойчивости банковской системы Китая от макроэкономической нестабильности были выбраны наиболее показательные результативные (У) и факторные (X) признаки, которые представлены в таблице 1.
Таблица 1
Показательные результативные (Г) и факторные (А) признаки для анализа корреляционной зависимости финансовой устойчивости национальной банковской системы Китая от макроэкономической нестабильности
|
Признаки |
Признаки |
|||
|
Совокупный долг Китая в % от ВВП |
X 1 |
Рентабельность активов |
Y 1 |
|
|
Доходы бюджета Китая, млрд юаней |
X 2 |
Рентабельность капитала |
Y 2 |
|
|
Расходы бюджета Китая, млрд юаней |
X 3 |
Соотношение объемов банковского капитала к размеру совокупных активов, % |
Y 3 |
|
|
Признаки |
Признаки |
|||
|
Валютные резервы млрд долл. |
X 4 |
Отношение активов к ВВП |
Y 4 |
|
|
ВВП Китая, млрд юаней |
X 5 |
Отношение пассивов к ВВП |
Y 5 |
|
|
Денежная масса (М 2), млрд юаней |
X 6 |
Отношение кредитов к ВВП |
Y 6 |
|
|
Денежная масса (М 1), млрд юаней |
X 7 |
Отношение капитала к ВВП |
Y 7 |
|
|
Денежная масса (М 0), млрд юаней |
X 8 |
Активы |
Y 8 |
|
|
темпы роста ВВП Китая |
X 9 |
Пассивы |
Y 9 |
|
|
Доля ВВП Китая в мире, % |
X 10 |
Капитал |
Y 10 |
|
|
Базовая процентная ставка по кредитам в китайских юанях, % |
X 11 |
Соотношение величины операционных расходов к объему операционных доходов |
Y 11 |
|
|
Инфляция, % |
X 12 |
Соотношение кредитного портфеля банка к объему депозитов |
Y 12 |
|
|
Достаточность капитала первого уровня |
Y 16 |
Доля просроченных кредитов банковской системы Китая |
Y 13 |
|
|
Соотношение объемов депозитов банковской системы к объему ВВП |
Y 17 |
Доля просроченных кредитов коммерческих банков в Китае |
Y 14 |
|
|
Процентная маржа |
Y 18 |
Достаточность капитала (Базель 1) |
Y 15 |
|
|
Минимальное значение показателя краткосрочной ликвидности согласно Базелю III |
Y 19 |
Источник: Составлено авторами по данным сайта National Bureau of Statistics of China (Китайское национальное бюро статистики) (URL: http://www.stats.gov.cn/english/PressRelease).
В таблице 2 представлены результаты расчетов, значения коэффициентов корреляции для каждой пары результативных и факторных признаков.
На рисунке 4 можно увидеть графическое представление полученных результатов.
Таблица 2
Значения коэффициентов корреляции для каждой пары результативных и факторных признаков зависимости финансовой устойчивости банковской системы Китая от макроэкономической нестабильности
|
х 1 |
х 2 |
х 3 |
х 4 |
х 5 |
х 6 |
х 7 |
х 8 |
х 9 |
х 10 |
х 11 |
х 12 |
||
|
yi |
0,1896 |
0,1461 |
0,0661 |
0,6525 |
0,0522 |
-0,0011 |
-0,1070 |
0,1016 |
-0,2617 |
0,1399 |
0,3860 |
0,1695 |
|
|
У 2 |
-0,5759 |
-0,6119 |
-0,6753 |
-0,0040 |
-0,6804 |
-0,7235 |
-0,7629 |
-0,6271 |
0,4587 |
-0,6322 |
0,7886 |
0,4098 |
|
|
уз |
0,9102 |
0,9310 |
0,9510 |
0,5270 |
0,9532 |
0,9622 |
0,9417 |
0,9241 |
-0,7787 |
0,9405 |
-0,7060 |
-0,3422 |
|
|
у 4 |
0,2895 |
0,2142 |
0,1732 |
0,4341 |
0,1922 |
0,1716 |
0,0753 |
0,1782 |
-0,2358 |
0,2211 |
0,1411 |
-0,1686 |
|
|
У 5 |
0,9702 |
0,9605 |
0,9708 |
0,6988 |
0,9602 |
0,9710 |
0,9555 |
0,9549 |
-0,8493 |
0,9768 |
-0,6637 |
-0,5730 |
|
|
У 6 |
0,9347 |
0,9377 |
0,9587 |
0,6042 |
0,9508 |
0,9664 |
0,9683 |
0,9473 |
-0,7909 |
0,9528 |
-0,6925 |
-0,5528 |
|
|
У 7 |
0,9513 |
0,9674 |
0,9842 |
0,6029 |
0,9811 |
0,9899 |
0,9759 |
0,9639 |
-0,8376 |
0,9755 |
-0,7166 |
-0,4327 |
|
|
У 8 |
0,9466 |
0,9678 |
0,9841 |
0,6008 |
0,9885 |
0,9947 |
0,9930 |
0,9773 |
-0,8229 |
0,9643 |
-0,6794 |
-0,4285 |
|
|
У 9 |
0,9565 |
0,9738 |
0,9879 |
0,6239 |
0,9922 |
0,9973 |
0,9917 |
0,9813 |
-0,8319 |
0,9713 |
-0,6674 |
-0,4354 |
|
|
yio |
0,9502 |
0,9718 |
0,9779 |
0,6713 |
0,9743 |
0,9722 |
0,9727 |
0,9781 |
-0,8771 |
0,9494 |
-0,6973 |
-0,4530 |
|
|
yii |
-0,8389 |
-0,8487 |
-0,8511 |
-0,5838 |
-0,8724 |
-0,8669 |
-0,8192 |
-0,8744 |
0,6692 |
-0,8649 |
0,4073 |
0,2265 |
|
|
y12 |
0,8200 |
0,8314 |
0,8355 |
0,5995 |
0,8634 |
0,8562 |
0,8641 |
0,8802 |
-0,6415 |
0,8092 |
-0,3763 |
-0,3959 |
|
|
y13 |
-0,5937 |
-0,5893 |
-0,5488 |
-0,7172 |
-0,4898 |
-0,4674 |
-0,4410 |
-0,5245 |
0,8254 |
-0,5430 |
0,5318 |
0,4149 |
|
|
У 14 |
-0,5537 |
-0,5305 |
-0,4807 |
-0,7714 |
-0,4257 |
-0,3972 |
-0,3777 |
-0,4773 |
0,7222 |
-0,4830 |
0,3625 |
0,3388 |
|
|
xl |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
x6 |
x7 |
x8 |
x9 |
x10 |
x11 |
x12 |
||
|
УІ5 |
0,9371 |
0,9396 |
0,9313 |
0,7400 |
0,9280 |
0,9175 |
0,9010 |
0,9454 |
-0,8202 |
0,9268 |
-0,5137 |
-0,3580 |
|
|
y16 |
0,9572 |
0,9534 |
0,9536 |
0,7055 |
0,9473 |
0,9457 |
0,9276 |
0,9523 |
-0,8230 |
0,9533 |
-0,5937 |
-0,3872 |
|
|
УІ7 |
0,9246 |
0,9146 |
0,9348 |
0,6188 |
0,9144 |
0,9351 |
0,9287 |
0,9051 |
-0,8187 |
0,9401 |
-0,7459 |
-0,6299 |
|
|
y18 |
-0,7452 |
-0,7375 |
-0,7477 |
-0,5740 |
-0,7094 |
-0,7240 |
-0,7634 |
-0,7246 |
0,7493 |
-0,7232 |
0,6928 |
0,6809 |
|
|
y19 |
0,8080 |
0,8521 |
0,8876 |
0,3478 |
0,8996 |
0,9150 |
0,9472 |
0,8798 |
-0,6750 |
0,8390 |
-0,7168 |
-0,3402 |