Материал: Банковская конкуренция и реальный сектор экономики

Для целей дальнейшего исследования влияния вопроса конкуренции с точки зрения ее влияния на кредитование реального сектора были рассчитаны квартальные значение H-stat. Для этого поочередно было оценено 28 регрессий для каждого временного интервала.

В приложении 1 представлены оценки эластичностей цен на ресурсы банков для расчета квартальных H-stat. Оценки выполнены с использованием статистического пакета Stata. Разброс значений конкуренции в разрезе кварталов от 0.34 до 0,93 - что характеризует отсутствие стабильности в банковском секторе на коротких промежутках времени.

График 11. Значения H-stat за период с 1 квартала 2009 года по 4 квартал 2016 года

Источник: собственные расчеты

.3.2 Оценка влияния показателей конкуренции на кредитование реального сектора

Для оценки влияния банковской конкуренции на кредитования реального сектора было построены и оценены панельные данные по сельскохозяйственной и по обрабатывающей отраслям, как ключевым с точки зрения товарозамещения. В таблице 6 представлена описательная статистика данных по обрабатывающей отрасли.

Данные для обрабатывающей и сельскохоязйственной отраслей различаются объемами кредитования, показателями интенсивности выпуска, долей просроченной задолженности в общем кредитном портфеле банковского сектора и количеством действующих предприятий в отрасли.

Таблица 6. Описательная статистика

Источник: собственные расчеты с использованием статистического пакета Stata

Высокие отрицательные значения корреляции интенсивности производства и количеством кредитных организаций, высокая отрицательная корреляция между отношением кредитного портфеля к совокупным активам с числом компаний в отрасли, говорят о наличии тесной линейной связи между этими переменными.

В таблице 7 представлены оценки коэффициентов переменных для random и fixed effects.

Таблица 7. Результаты оценки регрессионной модели для обрабатывающей отрасли (шаг 2)

Источник: собственные расчеты с использованием статистического пакета Stata

Как видно из таблицы 7, ключевыми параметрами модели, оказывающими влияние на кредитование обрабатывающей промышленности являются отношение просроченной задолженности к общему кредитному портфелю, число филиальная обеспеченность региона, а также локация компании.

После выявление значимых переменных на первом этапе оценки, исключения коррелирующих данных и пошагового включения изначально не значимых, но важных с точки зрения исследовательского вопроса, была получена оптимальная модель, описывающая влияние конкуренции в банковском секторе на кредитование обрабатывающей отрасли реального сектора. Окончательно сформированная модель представлена в таблице 8.

Таблица 8. Результаты оценки итоговой регрессионной модели для обрабатывающей отрасли

Источник: собственные расчеты с использованием статистического пакета Stata

Панельные данные для обрабатывающей отрасли оценивались с помощью метода наименьших квадратов, значение R2 указывает на среднее, но приемлемое, качество модели.

Как видно из результатов, представленных в таблице 8, обратная сила влияния структурной и неструктурной меры конкуренции на кредитования обрабатывающей отрасли. Так увеличение конкуренции в банковском секторе снижает объем кредитования реального сектора. Это вероятно вызвано тем, что в условиях усиления конкурентной борьбы между банками, кредитные организации осторожнее инвестируют в долгосрочные проекты, снижая доступ реального сектора к финансированию. Положительное влияние индекса Херфиндаля говорит о том, что, с точки зрения концентрации активов, что с увеличением рыночной власти банк более спокойно распоряжается своими средствами, тем самым больше кредитуя реальный сектор.

Проверка альтернативных основному иследовательскому вопросу гипотезы зависимости объема кредитования от обеспеченности регионов филиалами говорит о том, что число точек соприкосновения потенциальных заемщиков с кредиторами, является значимым фактором обеспечения отрасли финансированием.

Далее для подтверждения полученных результатов, было оценена ситуация для сельскохозяйственной отрасли. В таблице 9 представлены оценки всех изначально введенных переменных.

Таблица 9. Результаты регрессионной модели для сельскохозяйственной отрасли (шаг 1)

Источник: собственные расчеты с использованием статистического пакета Stata

В таблице 10 представлены результаты оценки random и fixed effects для итоговой модели оценки влияния различных мер конкуренции на кредитование сельскохозяйственной отрасли.

Панельные данные для сельскохозяйственной отрасли оценивались с помощью метода наименьших квадратов, достаточно высокое значение R2 указывает на хорошее качество модели.

Таблица 10. Результаты оценки итоговой регрессионной модели для сельскохозяйственной отрасли

Источник: собственные расчеты с использованием статистического пакета Stata

Как видно из результатов оценки регрессионной модели, для сельскохозяйственной отрасли усиление конкуренции как со стороны рыночной власти, так и со стороны концентрации рынка является отрицательным фактором. При этом показатели концентрации оказывают более сильное влияние.

Филиальная обеспеченность региона не является в случае сельского хозяйства значимым фактором, а вот число банков в банковской системе - да. Это возможно вызвано тем, что с ростом числа банков, кредитным организациям приходится снижать процентные ставки по кредитам, для привлечения заемщиков. При этом необходимо оптимально определить область инвестирования, соответственно приемлемому риску. Сельскохозяйственная отрасль характеризуется высокими рисками в силу подверженности непредвиденных факторов, таких как погодные условия, сезонность производства, высокая конкуренция. Отсюда следует, что усиление конкуренции, как структурной, так и не структурной, отрицательно влияет на объем кредитования в сельскохозяйственную отрасль.