Дипломная (вкр): Влияние вложений в ценные бумаги

Гипотеза 3.2 В кризисный период при увеличении вложений в ценные бумаги, удерживаемые до погашения, наблюдается более сильное повышение устойчивости российских банков, нежели вне кризиса.

Z-scoreit = α+ β1 InvSec_Held it + β2InvSec_Held it*Dcrisis+ β3 lnCAit + β4 SK_CAit + β5 NORM_H1it + β6 PZS_KEit + γ TIME + εit (8)

Гипотеза 4.1 При увеличении вложений в ценные бумаги, имеющиеся в наличии для продажи, наблюдается повышение устойчивости российских банков.

Z-scoreit = α+ β1 InvSec_forSale it + β2 lnCAit + β4 SK_CAit + β3 NORM_H1it + β4 PZS_KEit + γ TIME + εit (9)

где InvSec_forSale - вложения в ценные бумаги, имеющиеся в наличии для продажи

Гипотеза 4.2 В период кризиса при увеличении вложений в ценные бумаги, имеющиеся в наличии для продажи, наблюдается более сильное повышение устойчивости российских банков, нежели вне кризиса.

Z-scoreit = α+ β1 InvSec_forSale it + β2InvSec_forSale it*Dcrisis+ β3 lnCAit + β4 SK_CAit + β5 NORM_H1it + β6 PZS_KEit + γ TIME + εit (10)

Гипотеза 5. Структурный сдвиг во вложениях в ценные бумаги, наблюдаемый в период кризиса, оказывает положительное влияние на устойчивость российских банков.

Z-scoreit = α+ β1 InvSec it + β2InvSec it*Dshift+ β3 lnCAit + β4 SK_CAit + β5 NORM_H1it + β6 PZS_KEit + γ TIME + εit (11)

где Dshift - фиктивная переменная - сдвиг в структуре вложений, принимает значение 1 - в период после резкого поднятия ключевой ставки, 0 - иначе.

Как было упомянуто ранее, итоговая выборка представляет собой панель из 117 банков. Несмотря на то, что при выборе переменных было сказано, что тип собственности не будет учитываться, тем не менее, следует принять во внимание некоторые факты. Согласно сведениям Центрального банка Российской Федерации существует перечень системно значимых банков, который утверждается ежегодно. В данный список включены 10 банков, совокупная доля которых превышает 60% суммарных активов банковского сектора России. Перечень банков выглядит следующим образом: «ЮниКредит Банк», «Банк ВТБ», «АЛЬФА-БАНК», «Сбербанк», «ФК Открытие», «РОСБАНК», «Промсвязьбанк», «Райффайзенбанк», «Россельхозбанк». Стоит отметить, что для данных банков предполагается построение отдельных регрессии, главным образом, для того, чтобы избежать смещения результатов эмпирического исследования.

Глава 3. Результаты эмпирической оценки влияния вложений в ценные бумаги на устойчивость российских банков

В данной главе будет осуществлен анализ построенных регрессионных моделей, то есть проведен анализ результатов эмпирической оценки влияния вложений в ценные бумаги по отношению к банковской устойчивости. Однако для выполнения описательного процесса полученных итогов моделирования, приводится интерпретация таблицы описательной статистики и корреляционной матрицы. Такие промежуточные этапы позволяют проводить более качественный анализ, в частности: корректировать разброс наблюдений по какой-либо из переменных, а также отслеживать правильность спецификации моделей.

3.1 Тестирование регрессионной модели

Прежде чем перейти к построению регрессионных моделей, с помощью которых возможна проверка выдвинутых ранее гипотез, проведем анализ данных собранной панели. Сначала следует рассмотреть описательную статистику

Рис. 4 Описательная статистика переменных

По результатам выше приведенной таблицы, можно судить о том, что все переменные приведены в адекватный вид, в частности: приведены долевые значения банковских показателей, а также переменные, явно отличающиеся по величине значений (например, индекс ММВБ), были прологарифмированы.

Ниже приведена корреляционная матрица независимых переменных. Как и ожидалось, основные показатели обладают высокой корреляционной составляющей между собой, что в данном случае обусловлено включением переменных (вложения в ценные бумаги, оцениваемые по справедливой стоимости; вложения в ценные бумаги, удерживаемые до погашения; вложения в ценные бумаги, имеющиеся в наличии для продажи), являющихся частью другой общей переменной (вложения в ценные бумаги). Тем самым данные основные переменные исследования включаются в регрессионную модель по раздельности.

Рис. 5 Корреляционная матрица независимых переменных

После некоторой интерпретации таблицы с описательной статистикой выбранных показателей, а также приведения корреляционной матрицы независимых переменных, следует перейти к основному этапу эмпирической части исследования - к построению регрессий.

В ходе построения регрессий необходимо понять, какие модели лучше всего использовать для достижения поставленной цели, а также следует учесть результаты всех промежуточных тестов.

Таким образом, поскольку были сформированы панельные данные, то следует учитывать данную структуру выборки. Стоит отметить, что построение регрессий выполнялось в эконометрической программе STATA. В результате была получена несбалансированная панель, что, вероятно, обусловлено незначительными пробелами в наблюдениях.

Следующим этапом строились различные модели - с целью выбора наиболее подходящей. Были сопоставлены различные методы оценивания, такие как: сквозная регрессия, регрессия с фиксированными эффектами, регрессия со случайными эффектами. В результате проведения тестов Вальда, Бройша-Пагана и Хаусмана, было выявлено, что лучше всего подходит модель со случайными эффектами. В дополнении, были выявлены проблемы гетероскедастичности и автокорреляции, которые были учтены в результирующем виде эконометрических моделей. Тем самым, функциональная зависимость построенных регрессий задается регрессионными моделями со случайными эффектами, построенными на основе панельных данных, с робастными и кластеризованными ошибками.

Кроме того, модель была проверена на наличие проблемы мультиколлинеарности, которой, в итоге, обнаружено не было, следовательно, включенные показатели можно рассматривать одновременно в одной спецификации. Переменные в моделях были взяты с учетом лагов в один квартал. Стоит отметить, что была осуществлена попытка включения показателей с временным лагом в полгода, однако желаемые результаты - значимость основных независимых переменных - не были получены. Также была осуществлена попытка выявления квадратичной зависимости некоторых переменных, однако значимости выявлено не было, что обусловило приведенный вид моделей, не включающий переменные в квадрате. Помимо выбранных независимых переменных в регрессию включены фиктивные переменные годов, необходимость которых подтвердилась в результате проведения соответствующего теста.

3.2 Результаты оценивания влияния вложений в ценные бумаги на устойчивость российских банков

В результате построения регрессионных моделей по панельным данным были получены следующие оценки показателей и их t-статистики.

Теперь следует провести поочередную проверку каждой ранее поставленной гипотезы. Гипотеза 1 звучит следующим образом: при увеличении вложений в ценные бумаги наблюдается повышение устойчивости российских банков. Результаты регрессионного построения для данной гипотезы приведены ниже (Таблица 3).

Гипотеза 1 не подтвердилась. Как оказалось, при увеличении вложений в ценные бумаги наблюдается снижение устойчивости российских банков. Такой результат может быть обусловлен тем, что в рассмотрение принимаются банки, входящие в ТОП-200 по величине активов, что обуславливает возникновение ситуации, когда банки уже достигли своего оптимального уровня вложений в ценные бумаги и осуществляют его поддержание в определенном диапазоне. Поэтому дальнейшее увеличение будет приводить скорее к негативному влиянию на устойчивость, как и было выявлено в результате регрессионного построения. В частности: коэффициент перед переменной является негативным и значимым на уровне 10% и 5% - для всех рассматриваемых банков и первых 30 банков, соответственно.

Таблица 1 Результаты регрессионной модели 1.

*** ,**, * - значимость на уровне 1%, 5%, 10%, соответственно.

Наблюдается ли отрицательное влияние приведенных трех разновидностей вложений в ценные бумаги? Перейдем к рассмотрению первого виды вложений, а в частности к проверке гипотезы 2.1, которая сформулирована как: при увеличении вложений в ценные бумаги, оцениваемые по справедливой стоимости, наблюдается снижение устойчивости российских банков. В таблице 4 приведены результаты построения регрессий для проверки данной гипотезы.

Стоит отметить, что для того чтобы оценить каждый вид вложения, из исходной выборки были исключены банки, у которых нулевые значения по данному показателю. Иными словами, в данном случае оценивается влияние вложений в ценные бумаги на устойчивость банков, которые в течение всего рассматриваемого периода не переставали обладать таким видом вложений. Также модели строились как в целом для всей выборки, так и с разделением на верхние и нижние банковские учреждения из итоговой выборки. Поскольку ранее был выявлен список системно значимых банков, то предполагалось их отдельное рассмотрение. Однако многие данные по выбранным переменным для нескольких из этих банков отсутствовали. Таким образом, в итоге было решено полностью исключить из выборки такие банки. А вместо этого, осуществить сравнение верхней и нижней доли каждой получаемой выборки.

В результате построения второй модели было получено значимое отрицательное влияние на показатель устойчивости 30 первых банков. В то же время не было выявлено значимого влияния ни для последних 30 банков, ни для выборки в целом.

Кроме того, данная модель показала значимость следующих переменных для выборки из 30 верхних банков: размер банка, доля просроченной задолженности по ссудам. Иными словами, при увеличении размера банка наблюдается снижение устойчивости банка, то есть поскольку данные банки и так являются крупными, то дальнейшее увеличение суммарных активов увеличивает их кредиты или же вложения в ценные бумаги, что несет соответствующие риски, а, следовательно, понижение устойчивости. Также увеличение доли просроченной задолженности приводит к снижению устойчивости, что объяснимо повышающейся степенью риска. Тем самым, гипотеза 2.1 подтвердилась, данного вида вложения имеют отрицательное влияние на устойчивость, весьма вероятно, по причине более высокого риска в сравнении с другими видами вложений в ценные бумаги.

Таблица 2 Результаты регрессионной модели 2

Появляется вопрос: одинаковое ли влияние оказывают ценные бумаги, оцениваемые по справедливой стоимости, на устойчивость в период кризиса и вне кризиса? Для поиска ответа на данный вопрос была сформулирована соответствующая 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.

Результаты таблицы 5 не находят подтверждение данной гипотезы. Согласно итогам модели, в период кризиса отрицательное влияние сменяется на положительное по отношению к устойчивости банков. Вероятно, данную ситуацию можно объяснить тем, что в период кризиса произошел скачок ключевой ставки и тогда банковские учреждения переориентировали свои вложения с более рискованных на менее рискованные. То есть получается, что доля вложений в ценные бумаги, оцениваемая по справедливой стоимости, уменьшилась, а значит, риски владения значительно сократились, поэтому и их влияние стало положительным.

Таблица 3 Результаты регрессионной модели 3