Дипломная работа: Моделирование структуры баланса банковской системы Российской Федерации

Таблица 6. Коэффициенты, полученные при моделировании дюраций, с помощью динамической системы

Таким образом, в данном разделе были выбраны следующие эндогенные переменные: ставка Центрального Банка для моделирования процентных ставок; частота возвратов счетов предприятий в рублях и в иностранной валюте - для прогнозирования дюраций. Благодаря этому, удалось уменьшить число «входных» переменных, по сравнению с моделью в работе Пильник, Радионов, Языков (2018). Далее стоит рассмотреть моделирование экзогенных переменных.

Глава 5. Моделирование экзогенных переменных

После анализа и сокращения числа управляющих переменных, рассмотренных в главе 3, стоит обратиться к моделированию переменных, значения которых банк сможет планировать в качестве результата своей операционной деятельности. В работе Пильник, Радионов, Языков (2018) в качестве таких переменных управлений, значения которых прогнозировались в рамках модели, рассматривались рублевые и долларовые счета кредитов и депозитов физических лиц и предприятий, депозиты Центрального Банка и иностранных организаций, расчетные счета, обязательные резервы, ликвидные активы. В качестве следующей задачи в данной работе будет рассмотрено увеличение числа экзогенных переменных за счет использования балансовых методов. Данный вопрос можно решить с помощью более детального анализа укрупненных балансовых счетов, проследив изменения во временной структуре кредитов и депозитов. Благодаря этому, можно спрогнозировать динамику доли финансовых инструментов с определенным сроком обращения.

Так, данная глава содержит моделирование динамики кредитов и депозитов всех крупных агентов в экономике (домашних хозяйств, нефинансовых организаций, иностранных фирм, Центрального Банка) с учетом их срока обращения. В основной части работы будет показана разбивка счетов на три группы по длительности: до года, более года и прочие. В приложении можно найти более подробную разбивку счетов на семь групп (до 30 дней, от 31 до 90 дней, от 91 до 180 дней, от 181 дня до 1 года, от 1 года до 3 лет, более 3 лет, прочие), а также прогнозирование их динамики, полученное при создании динамических систем. Кроме того, в данной главе будет описано моделирование оставшихся счетов из списка переменных, описанные в главе 2, для того, чтобы обеспечить сходимость балансового уравнения равенства активов и пассивов банковской системы Российской Федерации.

5.1 Моделирование динамики кредитов и депозитов в зависимости от срока обращения

Балансовые счета всех типов кредитов и депозитов похожи не только по своей структуре, но и по своему смысловому наполнению, поэтому динамические системы для них должны строиться по одному принципу и включать в себя похожие регрессоры. Исходя из этого, обоснованным становится рассмотрение моделирования укрупненных счетов кредитов и депозитов на примере кредитов физических лиц в рублях (Lh). В основной части работы будет показано разделение данного счета на три группы в зависимости от срока обращения (в приложении можно найти более подробное деление на более мелкие группы кредитов и депозитов):

· кредиты домохозяйств в рублях длительностью до 1 года (Lh_1y);

· кредиты домохозяйств в рублях длительностью свыше 1 года (Lh_m1y);

· прочие кредиты домохозяйств в рублях, причем в эту группу входят кредиты до востребования, овердрафты, просроченные задолженности и прочие кредиты (Lh_other).

Так как для прогнозирования динамики используются не абсолютные показатели, а доли кредитов с разными сроками обращения, то в качестве регрессоров также необходимо использовать относительные параметры. В данном случае подразумевается включение в модель не общего значения кредитов домашних хозяйств (Lh), а тема роста этого показателя по отношению к предыдущему году. Кроме того, очевидно то, что динамика кредитов должна зависеть от дюрации (частоты возвратов непосредственно данных кредитов), а также от процентной ставки, значения которых сгенерированы в предыдущей главе, и, следовательно, задан их точный информационный прогноз. Так как в работе рассматриваются временные ряды, значение доли кредитов домохозяйств, выданных менее, чем на 1 год, связаны с значением этого параметра в предыдущий период времени. Наконец, при моделировании с помощью дамми-переменной учитывается немодельный рост показателей в ноябре 2014 года, связанный с обстоятельствами, внешними для банковской системы, то есть политикой государства, контролировать которую банки не имеют возможности. Дамми-переменная принимает значения, соответствующие описанию в главе 3, а именно: 1 - ноябрь 2014 года, 0 - любой другой период времени. Таким образом, получается динамическая следующая модель для прогнозирования динамики кредитов физических лиц длительностью менее 1 года в рублях:

, где (13)

- темп роста общего числа кредитов домашних хозяйств в рублях;

- число возвратов кредитов домашних хозяйств в рублях;

- процентная ставка по кредитам домашних хозяйств в рублях;

- значение доли кредитов домохозяйств в рублях менее 1 года в период t-1;

- фиктивная переменная для немодельного изменения переменных в ноябре 2014 года.

Счета в иностранной валюте также были разделены на три группы, в зависимости от срока обращения: менее 1 года, более 1 года и прочие кредиты и депозиты, в приложениях также содержится более детальная разбивка показателей. Подобным образом смоделирована и динамика кредитов физических лиц длительностью менее 1 года в иностранной валюте. Как и в случае с дюрациями, описанном в главе 3, в модель будет добавлена валютная переменная, а именно темп роста курса валют. Именно она позволит дифференцировать значения рублевых и долларовых счетов, а функциональная форма динамической модели будет выглядеть следующим образом:

, где (14)

- темп роста общего числа кредитов домашних хозяйств в иностранной валюте;

- число возвратов кредитов домашних хозяйств в иностранной валюте;

- процентная ставка по кредитам домашних хозяйств в иностранной валюте;

- значение доли кредитов домохозяйств в иностранной валюте менее 1 года в период t-1;

- фиктивная переменная для немодельного изменения переменных в ноябре 2014 года;

- темп роста валютного курса рубля по отношению к доллару.

На рисунках 15-20 представлено графическое сопоставление фактических значений и модельной оценки таких переменных, как:

· кредиты и депозиты домохозяйств в рублях и иностранной валюте менее 1 года;

· кредиты и депозиты домохозяйств в рублях и иностранной валюте более 1 года;

· прочие кредиты и депозиты домохозяйств;

· кредиты и депозиты фирм в рублях и иностранной валюте менее 1 года;

· кредиты и депозиты фирм в рублях и иностранной валюте более 1 года;

· прочие кредиты фирм

В самом начале периода сбора данных Центральным Банком, а именно в 2004 году, очень небольшое количество коммерческих банков раскрывало информацию о своем финансовом положении на добровольной основе, а если банки и делали это, то предоставляли лишь статистику по укрупненным счетам кредитов и депозитов. Поэтому данные по долям кредитов и депозитов с разными длительностями сроков обращения доступны только с 2007 года. При этом методологические предпосылки остаются такими же, как описано в главе 3, то есть интервал, на котором обучается динамическая система, охватывает период данных вплоть до декабря 2009 года, а прогнозные значения, полученные модельным способом, можно наблюдать на рисунках 14-19 с 2010 по декабрь 2018 года.

Для оценки параметров модели, помимо фиксации начальных значений фазовых переменных, был также, как и в главе 3, использован стандартный ограничивающий критерий - минимизация суммы квадратов относительных ошибок или отклонений фактических значений от модельных параметров, что несколько синонимично эконометрическому подходу к оценке взаимосвязей между переменными. Благодаря данному подходу, удалось получить оценку параметров модели, причем полученные значения значительно отличаются от 0, то есть регрессоры действительно влияют на зависимую переменную.

Таблица 7а. Коэффициенты, полученные при моделировании доли кредитов домашних хозяйств в рублях с разными сроками обращения (до года, больше года, прочие)

Таблица 7б. Коэффициенты, полученные при моделировании доли кредитов фирм в рублях с разными сроками обращения (до года, больше года, прочие)

Таблица 7в. Коэффициенты, полученные при моделировании доли депозитов домашних хозяйств в рублях с разными сроками обращения (до года, больше года, прочие)