Дипломная (вкр): Влияние вложений в ценные бумаги

Ø   Вложения в ценные бумаги, имеющиеся в наличии для продажи (далее - InvSec_forSale);

Вышеприведенные три переменные и выступают в качестве основных независимых переменных, которые необходимы для проверки выдвинутых гипотез исследования. Стоит отметить, что для регрессионного построения используются производные показатели, а не изначальные финансовые индикаторы, то есть доля в суммарных активах.

В качестве зависимой переменной выбран показатель Z-score (Beck, De Jonghe, & Schepens, 2011; Garcia-Marco & Roblez-Fernandez, 2008; Hesse & Cihák, 2007; Beck & Laeven, 2006; Laeven & Levine, 2006), который будет выступать в качестве показателя, характеризующего устойчивость банков. Как уже было приведено ранее, формула Z-score выглядит следующим образом:

 (2)

где µ - средняя величина ROA, E/A - отношение собственного капитала к величине чистых активов банка,  - стандартное отклонение ROA.

Формула расчета ROA выглядит следующим нижеприведенным образом, которая также приведена в работе Acharya et al. (2006):

 (3)

Стоит отметить, что представленные выше показатели будут рассчитываться по месячным сведениям банков за прошлый квартал (Горелая, 2015).

В результате дополнения собранных данных переменными, характеризующими вложения в ценные бумаги, оказалось, что в выборке присутствуют банки, у которых в течение всего анализируемого периода или в значительной его части отсутствуют значения объемов вложений в ценные бумаги. Как результат, такие банки были исключены из выборки (44 банка), поскольку могут повлиять на смещение оценок коэффициентов и занижение статистик. Тем самым, итоговая панель представляет собой поквартальную выборку из 117 банков за временной отрезок с 2011 по 2016 гг.

Кроме того, данный набор банков позволяет оценить влияние вложений в ценные бумаги как в целом, так и с разделением на кризисный и не кризисный периоды, а также с проведением кластеризации банков (Карминский и др., 2005).

Однако следует рассмотреть и остальные независимые переменные, которые необходимо включить в регрессию для получения более высокого качества модели. Такого рода показатели выполняют роль контрольных переменных, которые, в свою очередь, можно разделить на банковские и макроэкономические. Выбор независимых переменных осуществлен на основе достаточности наблюдений по показателям, а также на основе анализа полученных результатов как российской, так и зарубежной литературы.

В качестве банковских переменных были выбраны следующие, которые, главным образом, обусловлены уже выявленной значимостью в других исследованиях.

ü  Размер банка и капитализация.

Согласно мнению многих исследователей, а в частности согласно Peresetsky et al. (2011), наиболее распространенными факторами, характеризующими устойчивость банков, являются такие финансовые переменные как капитализация и размер банка. Обычно капитализация выражается через отношение собственного капитала к суммарным активам банка (далее - SK_CA), а размер банка - через натуральный логарифм суммарных активов (далее - lnCA).

Ожидается, что чем выше уровень капитализации банка, тем выше устойчивость банка (Lanine, Vennet, 2006). Согласно Карминскому и Кострову (2013) влияние доли собственного капитала в суммарных активах на банковскую устойчивость является весьма неоднозначным. С одной стороны, значительная доля собственного капитала может означать присутствие запаса прочности в случае появления финансовых потрясений. С другой стороны, высокая доля собственного капитала в активах может быть обусловлена отсутствием эффективной посреднической банковской деятельности, в особенности: отсутствием источников долгового финансирования, что, возможно, связано с неуверенностью в проведении эффективной деятельности банка в долгосрочной перспективе. Таким образом, весьма интересно проверить нелинейность данного показателя и выявить влияние по отношению к устойчивости в рассматриваемый период времени, в том числе учитывающий кризис 2014-2015 гг.

Кроме того, стоит подчеркнуть важность использования переменной размер банка. Согласно Chernykh & Theodossiou (2011) доля кредитов на срок более трех лет в активах находится в прямой зависимости от размера активов банка, что в свою очередь образует составляющую банковской устойчивости. Тем самым ожидается, что чем больше банк, тем выше его устойчивость. Однако стоит учитывать и то, что крупные частные банки больше подвержены воздействию риска несостоятельности (Fungacova & Solanco, 2008). Согласно Claeys & Schoors (2007) крупным банкам необходимо поддерживать уровень своей устойчивости, главным образом, по причине значительной доли участия в банковском секторе, который в дополнении оказывает весомое влияние на экономическое состояние страны в целом.

ü  Норматив достаточности капитала.

В настоящее время норматив достаточности капитала (далее - NORM_H1) является одним из наиболее важных требований (со стороны ЦБ РФ), которое обеспечивает устойчивость банковского сектора. С помощью установления минимально допустимого уровня требований к достаточности капитала ЦБ может регулировать величину, необходимую для покрытия возникающих рисков в процессе осуществления банковской деятельности.

Отражается ли в регрессионной модели показатель достаточности капитала в нелинейной форме? С одной стороны, низкие значения данного показателя могут характеризовать ситуацию, когда банку не хватает объема собственных средств для покрытия возникших рисков деятельности банка. С другой стороны, высокие значения показателя описывают ситуацию неэффективного построения модели операционной деятельности, а также неиспользования имеющихся источников долгового капитала. Такая ситуация, согласно Tabak et al. (2011), приводит к увеличению доли неработающих активов. Исходя из таких рассуждений, Карминский и Костров (2013) пришли к выводу, что показатель достаточности капитала и вероятность дефолта имеют U-образную зависимость. Поэтому интересно проверить: характеризуется ли такой же зависимостью показатель достаточности капитала и устойчивость банков (то есть Z-score). Тем самым, показатель достаточности капитала можно включить в модель как в исходном виде, так и в квадратичной форме, что в случае различия знаков перед коэффициентами и будет говорить об U-образной зависимости.

ü  Доля негосударственных ценных бумаг в суммарных активах.

Согласно полученным теоретическим и эмпирическим результатам Lanine & Vennet (2006) в качестве следующего немаловажного фактора можно назвать ликвидность банка. Авторы в своем исследовании выявили, что на увеличение вероятности наступления дефолта банка, а значит на понижение устойчивости, оказывает значимое влияние истощение ликвидных активов.

Как известно, с одной стороны, ликвидные средства позволяют банку в срок и без существенных убытков удовлетворять требования кредиторов и вкладчиков. Однако, с другой стороны, значительное перемещение ресурсов в ликвидные средства не отразится в виде существенной возрастающей отдачи от инвестиций. Тем самым анализ ликвидности и ее влияния на банковскую устойчивость вызывает необходимость выявления потенциальных уязвимостей, обусловленных ликвидными средствами банка. Поэтому возникает вопрос: приводит ли значительная доля негосударственных ценных бумаг в суммарных активах к снижению банковской устойчивости? Прежде всего, стоит отметить, что высокая доля негосударственных ценных бумаг в активах может негативно отражаться на устойчивости банков, что обусловлено повышенной степенью рыночного риска. Тем не менее, данный вид инвестирования продолжает занимать важное место в управлении банковской ликвидностью.

Однако, не смотря на интерпретацию воздействия данного показателя на устойчивость, такая переменная не будет включена в регрессионные модели по причине сильной взаимосвязи с основными независимыми переменными, которые, как предполагается, обеспечат достижение поставленной цели исследования: оценивание влияния вложений в ценные бумаги на устойчивость банков.

ü  Доля просроченной задолженности по ссудам в кредитах экономике.

Ожидается, что при увеличении доли просроченной задолженности по ссудам в кредитах экономике (далее - PZS_KE) будет наблюдаться снижение устойчивости банков. Главным образом, это обусловлено тем, что высокие значения данного показателя показывают неблагоприятное финансовое состояние банка, а также пониженное качество оценивания рисков относительно операций банковской деятельности. Иными словами, данный показатель в существенной степени отражает качество менеджмента кредитного учреждения.

ü  Темпы роста ВВП.

Включение в исходную модель макроэкономических переменных, например: темпы роста ВВП (далее - GDPgr), является достаточно необходимым согласно мнению многих исследователей. Главным образом, по причине улучшения качества модели (Peresetsky et al., 2011). Monnasso & Mayes (2009) в своей работе подчеркивают, что переменная темпы роста ВВП является одним из наиболее важных макроэкономических опережающих индикаторов. Также Карминский и др. (2005) в своем исследовании отмечают, что параметры, способные отразить общее состояние экономики и ее улучшения, оказывают положительное воздействие на устойчивость банка. Тем самым ожидается, что при увеличении темпов роста ВВП будет наблюдаться повышение банковской устойчивости.

ü  Индекс ММВБ.

Однако, поскольку в проводимом исследовании анализируется влияние вложений в ценные бумаги на устойчивость банков, то необходимо также учитывать динамику индекса ММВБ, который в данном случае выступает в качестве бенчмарка фондового рынка. Ожидается, что при улучшении ситуации на российском фондовом рынке будет наблюдаться повышение устойчивости банков. Главным образом, что обусловлено тем, что банки, в частности: рассматриваемые, являются получателями непроцентных доходов, а именно связанных с проводимыми операциями с ценными бумагами.

В завершении хотелось бы отметить, что в российской банковской системе одной из весомых характеристик является тип собственности. Но влияние типа собственности весьма затруднительно оценить путем проведения регрессионного построения. Карминский & Костров (2013) отмечают, что, действительно, в период кризиса 2008 - 2009 гг. произошло небольшое уменьшение количества банков, в которых участие нерезидентов в капитале является 100%-м. Однако в тот временной интервал сокращение числа банков, причина которого отзывы лицензий, была обусловлена реорганизацией банков. При этом на всем рассматриваемом периоде с 1998 по 2011 гг. не наблюдалось иных динамик отзывов лицензий у банков с полным иностранным участием в уставном капитале.

В дополнение, явные преимущества 100%-го долевого участия нерезидентов путем эмпирических исследований выявлены не были. Например, Fungacova & Solanco (2009) в своей работе приходят к выводу, что такие банки обладают более высокой степенью риска неустойчивости, в то время как государственные банки обладают меньшими рисками оказаться неустойчивыми - по сравнению с остальными действующими банками. Однако Micco et al. (2007) в своем исследовании пришли к абсолютно противоположной точке зрения: банки со 100%-м иностранным участием в уставном капитале характеризуются более высокими операционными результатами, по сравнению с национальными банками.

Таким образом, выявлено, что согласно многим проведенным исследованиям, иностранные банки имеют весьма неоднозначное влияние на банковскую устойчивость. Появляется вопрос: стоит ли в таком случае разграничивать государственные и частные банки?

Clarke et al. (2005) в своей публикации приводит основные причины, согласно которым государственные банки имеют повышенную вероятность наступления дефолта, а значит, вероятно обладают пониженной степенью устойчивости. В качестве таких причин можно назвать следующие:

ü  проблема с менеджментов;

ü  слабая степень конкурентоспособности среды;

ü  политическое вмешательство в деятельность банков.

Однако зависимость показателя устойчивости банков также неоднозначна. В основном, ввиду неэффективности государственных банков. Micco et al. (2007) отметили, что в большинстве случаев на развивающихся рынках госбанки не придерживаются достижения величины оптимального количества персонала и величины административных издержек, что должно означать более низкую устойчивость. Тем не менее, в случае возникновения ситуации экономической нестабильности в стране госбанки характеризуются большей устойчивостью - по причине доступа к рынку МБК и помощи со стороны государства. Согласно Vernikov (2011) государство стремиться оказывать финансовую поддержку банкам с государственным участием, однако приведение количественной оценки такого влияния не предоставляется возможным.

Стоит отметить, что влияние независимых переменных на показатель банковской устойчивости важно оценивать не только в один и тот же момент времени, но и с учетом лагов, например, в квартал или полугодие. Данные рассуждения можно подкрепить предположением, поставленным в работе, что кризисный период способствовал сдвигу как в пользу увеличения вложений в ценные бумаги, так и сдвигу в структуре вложений в ценные бумаги.

2.3 Формулировка гипотез и регрессионное моделирование

Теперь следует непосредственно перейти к формулировке гипотез исследования и построению регрессионных моделей.

Поскольку является более верным использование производных показателей, а не изначальных финансовых индикаторов, дальнейшее понимание переменных будет выстраиваться на относительных составляющих, а не абсолютных. Данное предположение необходимо для понимания дальнейшего исследования, в частности: формулировки гипотез проводимого исследования.

В предыдущем разделе главы был осуществлен анализ динамики вложений в ценные бумаги и их разновидностей, в процессе которого было поставлено несколько вопросов, что в результате и послужило основанием для формулировки нижеприведенных гипотез. Кроме того, была приведена интерпретация переменных и отмечена ожидаемая оценка влияния по отношению к банковской устойчивости, что позволило построить регрессионные модели, продемонстрированные далее.

Гипотеза 1. При увеличении вложений в ценные бумаги наблюдается повышение устойчивости российских банков.

Z-scoreit = α+ β1 InvSec it + β2 lnCAit + β4 SK_CAit + β3 NORM_H1it +

+ β4 PZS_KEit + γ TIME + εit (4)

где Z-score - показатель устойчивости банка; InvSec it - вложения в ценные бумаги; lnCAit - логарифм суммарных активов; SK_CAit - доля собственного капитала в суммарных активах; NORM_H1it - норматив достаточности капитала; PZS_KEit - доля просроченной задолженности по ссудам в кредитах экономике; TIME -фиктивные переменные времени; i - индекс банка.

Гипотеза 2.1. При увеличении вложений в ценные бумаги, оцениваемые по справедливой стоимости, наблюдается снижение устойчивости российских банков.

Z-scoreit = α+ β1 InvSec_FV it + β2 lnCAit + β4 SK_CAit + β3 NORM_Hit + β4 PZS_KEit + γ TIME + εit (5)

Где InvSec_FV - вложения в ценные бумаги, оцениваемые по справедливой стоимости.

Гипотеза 2.2. В кризисный период при увеличении вложений в ценные бумаги, оцениваемые по справедливой стоимости, наблюдается более сильное снижение устойчивости российских банков, нежели вне кризиса.

Z-scoreit = α+ β1 InvSec_FV it + β2InvSec_FV it*Dcrisis+ β3 lnCAit + β4 SK_CAit + β5 NORM_H1it + β6 PZS_KEit + γ TIME + εit (6)

где InvSec_FV - вложения в ценные бумаги, оцениваемые по справедливой стоимости, Dcrisis - фиктивная переменная кризиса, принимает значение 1 - в период кризиса 2014-2015 гг., 0 - иначе.

Гипотеза 3.1 При увеличении вложений в ценные бумаги, удерживаемые до погашения, наблюдается повышение устойчивости российских банков.

Z-scoreit = α+ β1 InvSec_Held it + β2 lnCAit + β4 SK_CAit + β3 NORM_H1it + β4 PZS_KEit + γ TIME + εit (7)

где InvSec_Held - вложения в ценные бумаги, удерживаемые до погашения.