Правительство Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
Высшего профессионального образования
"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики""
Санкт-Петербургский филиал
"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики""
Факультет экономики
Кафедра финансовых рынков и финансового менеджмента
БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА
на тему: "Анализ факторов, влияющих на рост портфеля банковских кредитов"
Направление экономика
Студент группы № 142
Груздев Сергей Игоревич
Научный руководитель
Профессор кафедры финансовых рынков и финансового менеджмента, к. ф-м. н. Волкова Ольга Николаевна
Санкт-Петербург 2013
Содержание
Введение
Глава 1. Теоретические основы банковского кредитования
1.1 Отраслевые особенности
1.2 Информационная база исследования
Глава 2. Моделирование зависимости объема кредитного портфеля банков
2.1 Теоретическое обоснование выбора факторов в модели
2.1.1 Выбор "внутренних" факторов
2.1.2 Выбор "внешних" факторов
2.2 Построение регрессионной модели
2.2.1 Анализ влияния факторов на зависимую переменную
2.2.2 Оптимизация модели
Глава 3. Практическое использование модели
3.1 Интерпретация модели
3.2 Возможности применения модели
Заключение
Список литературы
Введение
Кредитование предстает в роли чрезвычайно важного механизма, поддерживающего функционирование целого ряда отраслей, будь то машиностроение, строительство, металлургия или множество других.
Попытка понять и описать мотивы действий банка как объекта, осуществляющего выдачу кредитов, является необходимой для понимания дальнейших перспектив развития отрасли в целом. Стоит отметить, что данная задача является в высшей степени прикладной ввиду выбора в качестве обоснования статистических данных, а также возможности применения выводов на практике путем прогнозирования дальнейших изменений в процессе выдачи кредитов банком.
Целью работы является выявление взаимосвязей между объемом выданных кредитов и различными факторами, выбор которых будет произведен по ходу работы. Однако наиболее простые по реализации приемы выявления связей могут быть недостаточным обоснованием для выводов, сделанных с их помощью. Напротив, степень детализации может быть крайне высокой, что позволит получить достоверные выводы, но сильно усложнит процесс генерации данных выводов, что исключит из него функцию универсальности. Именно поэтому построение регрессионной модели является наиболее оптимальным методом для достижения упомянутой цели. В перечень задач входит выбор банков для исследования, сбор статистических данных, построение регрессионной модели, ее оптимизация, а также интерпретация полученных данных.
К объекту исследования можно отнести финансовый институт кредитования бизнеса коммерческими банками РФ. В качестве предмета исследования выбираются факторы, от которых зависит объем кредитного портфеля российских банков.
банковский кредит модель портфель
Актуальность выбранной темы достаточно очевидна, так как банковская отрасль оказывает огромное влияние на всю экономику в целом посредством кредитования, как потребителей, так и производителей.
Построение моделей для достижения поставленных целей является одним из путей формирования собственного мнения исследователя о механизмах, функционирующих в индустрии. Однако нельзя сказать, что в основе достижения цели исследования лежит чисто академический интерес, так как существуют возможности применения таких моделей и на практике.
Одной из таких возможностей может стать использование выявленных закономерностей при принятии решений кредитным учреждением на рынке кредитования, так как модели с высокой степенью достоверности позволяют согласиться с наличием влияния тех или иных факторов на зависимую переменную, что может быть использовано для выявления трендов, понимания реакции банка на изменения среды и т.д. Однако нельзя однозначно утверждать, что построение модели, иллюстрирующей влияние различных факторов на зависимую переменную, является наилучшим способом решения проблемы разрешения неопределенности, с которой сталкивается топ-менеджмент. Модели зачастую имеют ряд ограничений, в частности, ограниченность и неоднородность выборки, неоднозначность в понимании истинности связей между факторами, а также сложность ее применения и адаптации к реальному процессу принятия решений. Однако можно утверждать, что модели представляют собой интерес не только в чисто научном смысле, но и в качестве инструмента, который может быть применен на практике, пусть и в совокупности с различного рода иными инструментами и принимая во внимание ряд ограничений.
Переходя к описанию структуры работы, можно добавить, что последняя состоит из 3 глав. Первая глава посвящена выделению некоторых особенностей функционирования банковской отрасли в стране, а также описанию информационной базы исследования. Вторая глава содержит в себе теоретическое обоснование включения тех или иных факторов в регрессионную модель, а также непосредственно построение регрессионной модели, и ее последующая оптимизация с использованием эконометрических методов. Наконец, третья глава посвящена обсуждению полученных результатов, обоснованию применимости модели для конкретных ситуаций, а также выделением различных ограничений по использованию, присущих модели.
Глава 1. Теоретические основы банковского кредитования
1.1 Отраслевые особенности
На настоящий момент в РФ зарегистрировано более 1000 кредитных организаций, имеющих право на осуществление кредитных операций, причем более половины из них зарегистрировано в Центральном федеральном округе. Последнее указывает на сильное смещение в распределении банков в сторону столицы, что обусловлено, в частности, более устойчивым и сильным спросом на данного рода услуги ввиду наличия в ЦФО большего количества контрагентов, нуждающихся, например, в банковском кредитовании. Также сложно не отметить тот факт, что столица во многом является центром притяжения всех основных факторов производства по различным историческим причинам.
Также стоит отметить, что на данный момент в РФ, в отличие от стран Европы или США, существует колоссальный сдвиг банковского сектора в пользу крупнейших в стране банков. В частности, первая пятерка банков по размеру активов обладает половиной активов всего банковского сектора в стране. В свою очередь, это порождает трудности для остальных игроков рынка. В частности, на рынке присутствует лишь несколько (сравнительно мало относительно развитых стран) действительно сильных брендов, известных населению, которое могло бы использовать данные банки в качестве аккумуляторов их денежных средств. Аккумуляция банками денежных средств чрезвычайно важна с точки зрения формирования источников для последующего кредитования. Таким образом, при наличии необходимой базы в виде определенного объема депозитов населения, банк сможет выдавать достаточный объем кредитов для соответствующей доли рынка. Возвращаясь к факту концентрации рыночной власти у нескольких наиболее больших по размеру активов банкам, стоит отметить, что данные банки получают возможность во многом определять правила игры, по которым приходится играть более мелким участникам рынка. Логичным выводом является то, что правила, установленные крупными игроками, играют на руку скорее последним, чем всем остальным. Также стоит заметить, что пятерка крупнейших по размеру активов банков целиком состоит из банков с государственным участием, то есть государство на 100% (как в случае с "Россельхозбанком") или частично (в остальных случаях) владеет данными банками. Данный факт открывает ситуацию в отрасли в новом свете, так как логичным является вывод о том, что непосредственно государство, в лице банков-контрагентов определяет ситуацию в банковском секторе. Становление или появление новых сильных игроков фактически может оказать влияние на состояние действующих лидеров отрасли, поэтому способствование государства развитию сектора через принятие различных мер на высшем уровне может являться однобоким, способствующим улучшению положения уже занявших лидерские позиции игроков.
Также важной деталью сложившейся системы в стране является то, что крупнейшим по активам банкам проще привлекать средства клиентов, которые, как уже упоминалось, используются в качестве источников при формировании клиентской базы должников. Сложившуюся ситуацию нелегко переломить в пользу остальных участников рынка, так как чтобы привлечь средства по депозитам населения, например, банкам вне первой десятки необходимо увеличивать ставку по депозитам, что, в свою очередь, приведет к увеличению ставки по кредитам, либо уменьшению прибыли банка. Находясь в подобной ситуации выбора, банк охотнее повысит ставки по кредитам, чем позволит себе ухудшить показатели деятельности на неопределенный срок. Повышение ставок по кредитам, в свою очередь, уменьшит поток клиентов, нуждающихся в кредитовании со стороны банка, что также ослабит позиции игрока. Таким образом, банки вне первой десятки оказываются в сложной ситуации, в которой сложно прилагать усилия по расширению своей доли на рынке и адекватно реагировать на скорые изменения в индустрии.
Нельзя не отметить влияния экономического кризиса на отрасль в целом [17]. В частности, банки в первую очередь страдают от подобных экономических явлений, так как в определенной степени являются игроками на рынке капитала для остальных контрагентов. В ходе экономических спадов в каждом отдельном банке резко возрастает объем просроченной задолженности по кредитам, замедляется процесс выдачи кредитов, а также может возникнуть ситуация оттока капитала, когда вкладчики под влиянием различных сопутствующих факторов принимают решение об изъятии средств, что крайне негативно влияет на текущее положение банка. Также нельзя не отметить, что восстановление докризисных объемов в индустрии становится возможным только на фоне общего подъема в экономике, так как банки являются поставщиком услуг для конкретных организаций и физических лиц. Таким образом, преодоление кризиса для отрасли становится нетривиальной задачей [2], требующей не только значительных ресурсов для поддержания деятельности на приемлемом уровне, но и улучшения состояния экономики в целом ввиду целого ряда задач, стоящей перед индустрией как критически важным сегментом экономики страны.
1.2 Информационная база исследования
В данном блоке будет подробно указано, какие именно банки составляли основу для данных в процессе построения модели. В частности, в качестве объектов для анализа были выбраны 30 банков, из которых 15 банков являются банками с государственным участием (государство в роли акционера или подконтрольные государству компании в роли акционера), 15 банков, конечными собственниками которых являются частные лица. Размер выборки обусловлен необходимостью делать набор выводов по полученной модели, что налагает соответствующие ограничения на ее размер, однако использованная в работе выборка позволит экстраполировать суждения относительно нее на генеральную совокупность. Банки для исследования выбирались по критерию размера активов, поэтому рассмотрены наиболее крупные по данному показателю кредитные учреждения. В выборку в качестве банков с государственным участием вошли следующие банки: "Ак Барс Банк", "Банк Москвы", "Всероссийский Банк Развития Регионов", "Банк ВТБ", "Газпромбанк", "Банк Глобэкс", "Кит Финанс", "Новиком", "Банк "Российский Капитал", "Россельхозбанк", "Сбербанк", "Татфондбанк", "Транскредитбанк", "Ханты-Мансийский банк". В качестве банков, принадлежащих частным лицам, в выборку были включены следующие банки: "Альфа-банк", "Банк "Авангард", "Бинбанк", "Внешпромбанк", "Возрождение", "Банк "Зенит", "Московский Кредитный Банк", "Нордеа Банк", "Банк "Петрокоммерц", "Промсвязьбанк", "Райффайзенбанк", "Банк Санкт-Петербург", "Транскапиталбанк", "Банк "Уралсиб", "Юникредит Банк". Данные банки являются известными игроками на рынке банковских услуг, имеют устойчивый бренд и относительно длительную историю работы. Кредитные учреждения обязаны предоставлять данные о ходе своей деятельности в Центральный Банк Российской Федерации, поэтому последние находятся в открытом доступе.
Данные о переменных, отнесенных в работе к внешним факторам, о чем будет упомянуто ниже, также находятся в открытом доступе - на сайте ЦБ РФ (www.cbr.ru), а также на сайте Федеральной Службы Государственной Статистики (www.gks.ru).
В качестве периода наблюдения за поведением зависимой переменной был выбран период 2010-2012 годов с целью избежать в исследовании острой фазы кризиса, проявление которой в данных могло бы, в конечном счете, привести к построению недостоверно отражающей реальность модели. Данные за 3 календарных года представляют собой помесячную статистику по взятым в качестве факторов переменным, во избежание построения модели на основе недостаточно большой для конечных выводов выборке.
Глава 2. Моделирование зависимости объема кредитного портфеля банков
2.1 Теоретическое обоснование выбора факторов в модели
Для целей работы наиболее оптимальным вариантом является построение регрессионной модели, в которой в качестве зависимого фактора будет принят объем кредитного портфеля юридическим лицам, а в качестве факторов набор различных переменных, способных оказывать влияние на портфель.
Выбор в качестве зависимой переменной именно кредитного портфеля юридическим лицам объясняется желанием включить в модель факторы, оказывающие узконаправленное влияние, а также необходимостью проверки наличия такого влияния.
В качестве факторов в модель включаются два типа переменных: внутренние и внешние по отношению к банку. Под внутренними понимаются те факторы, влиять на который может сам банк, и которые в наибольшей степени подвержены влиянию решений топ-менеджмента. Под внешними понимаются факторы, которые лежат в принципе вне влияния данного банка, и влияние которых должно быть учтено банком при принятии решений. Необходимость включения в модель факторов обоих типов продиктована несколькими причинами. Во-первых, при попытке объяснить поведение зависимой переменной наиболее оптимальным является включение всех возможных факторов, которые могут оказывать влияние на зависимую переменную с целью построение наиболее правдоподобной модели. Во-вторых, банк при принятии решений ориентируется не только на предыдущий опыт работы и внутренние процедуры и принятую политику в области принятия таких решений, но также и на сигналы конъюнктуры, к которой он, как один из множества игроков, должен приспосабливаться и принимать во внимание. Таким образом, учет в модели широкого ряда факторов позволит наиболее точно и полно понять поведение зависимой переменной.
2.1.1 Выбор "внутренних" факторов
В качестве факторов, ранее обозначенных как внутренние, для включения в модель рассматриваются такие переменные, как просроченная задолженность по портфелю кредитов юридических лиц, объем депозитов физических лиц, объем кредитов физических лиц, объем средств на счетах организаций, объем займов на межбанковском рынке, вложения банков в ценные бумаги, займы банка с помощью облигаций и векселей. Как можно заметить, данный набор факторов с достаточной полнотой описывает внутреннюю деятельность банка как источника кредитных средств, что является одной из предпосылок для утверждения о том, что получившаяся в итоге модель будет соответствовать критериям точности и достоверности.