Однако в исследованиях были получены противоположные результаты. Такое мнение так же справедливо, но оно касается в большей степени менеджериальных способностей сотрудников и связано с тем, что чем больше организация, тем сложнее ей грамотно и эффективно управлять. Это может привести к большому уровню проблемных долгов и просроченных кредитов, неправильному управлению пассивами и активами и многому другому, что способствует увеличению неэффективности. Что касается маленьких банков, то при правильном и эффективном управлении, а также выбрав удобную для себя нишу, они могут демонстрировать очень не плохие результаты касательно эффективности. Плюс, рассматривается вариант и отсутствия взаимосвязи между эффективностью и размером как таковой.
В продолжении к вышесказанному можно добавить, что международные исследования подтверждают положительную взаимосвязь между широкой филиальной сетью и эффективностью банка. Тут опять же действуют все те же аргументы, что и были касательно размера банка. То есть за счет широкой филиальной сети банк выигрывает от эффекта экономии от масштаба деятельности и получает выгоду в виде новых клиентов. При этом может стать труднее регулировать его деятельность, но на практике как правильно подтверждается положительное влияние между эффективностью и широкой филиальной сетью.
Часто в отечественных исследованиях выделяют фактор территориальной принадлежности банков. Выявлено, что эффективность региональных банков несколько выше, чем московских и петербургских. Причиной может быть более сильная конкуренция в городах, хотя и тут можно поспорить, так как принято считать, что конкуренция наоборот способствует улучшению и увеличению эффективности, что и получилось в исследовании.
Фактор концентрации собственности принято считать отрицательным. Когда решение принимаются группой собственников, они получаются более осмысленными и взвешенными. Именно поэтому во многих странах мира для конкуренции введено ограничение на максимальный пакет акций в руках одного собственника.
Однако есть и исключения: в работе положительное влияние концентрации собственности на эффективность издержек объясняется снижением моральных рисков агентских затрат.
Не стоит забывать и о чисто балансовых показателях и показателях риска. В ряде работ было выявлено, что рентабельность активов имеет очень высокую корреляцию с показателем эффективности, что оправдывает банкиров в их любви к этому финансовому коэффициенту. Это и неудивительно, так как рентабельность активов отражает и управленческие способности менеджеров и уровень прибыльности, включая при этом весь спектр деятельности банка.
Помимо рентабельности, для отечественного банковского сектора свойственна сильная зависимость норматива Н1 и эффективности. Напомним, что этот норматив показывает, насколько банк готов наращивать активы за счет кредитов, ценных бумаг и так далее, имея при этом обязательство в соблюдении правильного соотношения активов и капиталов первого и второго уровней. Логично, что чем больше Н1, тем большей безопасности банк, что немаловажно в условиях кризиса и дает преимущество банку в глазах вкладчика. Если учесть, что коэффициент достаточности капитала - это модифицированный коэффициент финансового рычага, то можно заключить, что чем он больше, тем больше потенциальный рычаг и возможность банка безрисково наращивать обязательства в виде заемного капитала, то есть гипотетически больше возможностей для роста его эффективности.
Естественно, что не обошли стороной и уровень кредитов. Можно без сомнения сказать, что это самый доходный вид банковской деятельности и следовательно занимает большую часть работающих активов банка. Казалось бы что все просто, но не стоит забывать, что чем выше рост кредитного портфеля, тем выше потенциальные риски. Если риски становятся велики, то под них требуются более высокие резервы на случай возможных потерь, что может отрицательно сказаться на эффективности банка. Однако в случае потрясений те банки, что имели большие резервы (были менее эффективны) понесут меньше потерь, чем банки, пренебрегавшие или имевшие меньшую долю резервов (то есть более эффективные).
Помимо всего перечисленного, исследования не обходятся и без уровня ликвидных активов естественно. Они отвечает за устойчивость банка в неблагоприятные периоды.
В целом, можно долго и много перечислять все интересующие исследователей переменные, такие как: технологический уровень банка (положительный эффект), выучка (положительный эффект) и заработная плата персонала (отрицательный), специализация (в ряде работ незначимый показатель, в то время как в других, к примеру, инвестиционная деятельность положительно влияет на эффективность), а также прочие показатели отчетностей (зависимость от наиболее дорогого ресурса - МБК, соотношение доходов и расходов и так далее) - поэтому остановимся на уже рассмотренных и перейдем к методологии непосредственно этой работы и уже в процессе ознакомимся с факторами, интересующими автора.
С методологической точки зрения будет правильнее выделить 4 работы, которые ближе остальных к нашему исследованию. Это исследования.
Исследование проводилось на выборке, которая охватывала период с 1-ого квартала 2006-ого года по 1-ый квартал 2009-ого. Данные использовались поквартальные, которые были предоставлены базой данных «Банки России» информационного агентства Интерфакс. Структура данных представляет собой сбалансированную панель. В рамках исследования применялся подход с точки зрения выполнения ими посреднических функций, то есть соответственно посреднический подход. Так же было проведено разбиение банков по группам в соответствии с принципом Парето (600 наблюдений по крупным банкам, 1944 по средним и 1080 по малым). Граница эффективного фронта была найдена через функцию издержек параметрически.
Далее все в той же работе был проведен анализ полученных оценок неэффективности на основе переменных, разработанных на базе модели CAMEL. Главные выводы: достаточность капитала оказывает определяющий отрицательный эффект на неэффективность, то есть уменьшает ее наряду с ликвидными активами; резервы по проблемным ссудам оказывают так же отрицательное влияние и способствуют уменьшению неэффективности. То же можно сказать и об уровне финансового посредничества банка. Наибольшая средняя эффективность свойственна средним банкам.
В работе исследовались 100 крупнейших банков на момент 1-ого июля 2006-ого года. Исходными данными исследователям послужила статистика оборотных ведомостей и отчетов о прибылях и убытках. В работе был проведен анализ эффективности 5 методами: метод стохастической границы, многокритериальное ранжирование к фактическому максимуму, метод без спецификации распределения, анализ обволакивающей поверхности при операционном и посредническом подходах. Предпочтение было отдано методу стохастической границы на основании описательных статистик каждого из подходов.
Далее проводился анализ факторов эффективности посредством парной регрессии и описательных статистик, так как некоторые данные были недоступны исследователям в полном объеме. Всего было отобрано 18 факторов. Основные выводы: примерно равный уровень эффективности работы государственных и частных банков; отсутствие явного превосходства иностранных банков над российскими; четкая положительная зависимость между размером и эффективностью кредитной организации; положительное влияние степени информатизации на эффективную деятельность банка; региональные банки более эффективны; очень сильная взаимосвязь рентабельности активов и эффективности. Что еще так это отрицательное влияние большой концентрации собственности на эффективность.
Статья всецело посвящена применению оболочечного анализа на примере российских данных и в ней используются довольно нестандартные параметры входа и выхода. Но обо всем по порядку. Анализируются 100 крупнейших банков России (по состоянию на 2-ой квартал 2005-ого года) в период 2004-2005 гг. Цель исследования - выявить группы эффективно и неэффективно функционирующих банков и общее увеличение эффективности для группы в целом.
В статье применялся посреднический подход. В качестве параметров входа выступали: средства юридических лиц (депозиты и расчетные счета), средства физических лиц (депозиты и расчетные счета), полученные МБК, объем собственного капитала банка. В качестве выхода использовались: объем работающих активов, фактически полученная прибыль. Интересно здесь включение параметров собственного капитала как входного и фактически полученной прибыли как выходного. Первый можно номинально прировнять к ресурсной базе, в то время как применение второго выглядит интересно и выходит за рамки классического представления о параметрах выхода, так как к ним обычно относят только выпуск банка. Но нельзя сказать, что применение подобной величины неоправданно. Скорее позволяет взглянуть на эффективность и на DEA с другой стороны и подчеркивает гибкость оболочечного анализа.
Основные результаты: достаточно высокий общий уровень эффективности (колебания средней эффективности в диапазоне 85-87%); список неэффективных банков (Никойл, Траст, Международный Банк Санкт-Петербурга, Росевробанк, Новикомбанк, Нижегородпромстройбанк, Экспобанк и Лефко-Банк); список лидеров сектора (Газпромбанк, Альфа-Банк, Ситибанк, Банк Москвы, Росбанк, МДМ-Банк, Международный Московский Банк, Международный Промышленный Банк, Номос-Банк, АБН АМРО Банк А.О., Возрождение, Русь-Банк, МИБ, Москомприватбанк, Финпромбанк); рост банковской системы в период исследования сопровождался ростом эффективности функционирования крупнейших банков.
2. Расчет параметра эффективности
В качестве базы данных для исследования использовалась система Mobile. Период исследования, как следует из названия работы, разбит на два и каждый из них будет оцениваться отдельно: 2006 - 2007 г.г. и 2010 - 2011 г.г. Данные берутся с периодичностью в 1 квартал и структурируются в соответствии с определением панели. Выборку банков составляют топ-204 российских банка по объему активов во втором периоде и топ-172 в первом. Выборки сравнимы (большая часть банков присутствует ив том и в другом периоде) и что самое главное репрезентативны: выборка второго периода охватывает 88,3% валюты баланса за все рассматриваемые кварталы от всего банковского сектора, выборка первого - 81,4%.
Автор намеренно не включает годы финансового кризиса в исследуемый период, чтобы исключить возможность получения неправильных связей и ложных зависимостей, порожденных экстремальными условиями кризиса.
Ориентиром в определении объекта исследования выступают топ банки по объему активов на 01.12.2011. Предметом исследования является эффективность банков. В нашем исследовании мы будем понимать под эффективностью степень близости издержек банка к уровню расходов, характерных для банка-лидера, который использует аналогичную комбинацию продуктов и ресурсов. Данная концепция известна как Х-эффективность.
В нашей работе мы будем считать депозиты за ресурс банка и исключим его из списка продуктов, то есть будем применять посреднический подход. Данный подход более удобен для исследований с технической точки зрения, так как устраняется проблема высокой корреляции кредитов и депозитов, свойственной большинству банков. Напомним, что остальные подходы предлагают учитывать их вместе в качестве параметров выхода. И, кроме того, автору ближе этот подход с точки зрения его понимания банка, так как параметры выхода - это скорее доходные по своему определению продукты, к которым можно отнести кредиты, операции с ценными бумагами и все то, что должно приносить доход. Хоть депозиты и вклады и являются непосредственно продуктами банков, но их экономическая суть не позволяет отнести их к параметрам выхода, так как это скорее инструменты пополнения ресурсной базы и как всякие ресурсы имеют свою стоимость в виде процента. Поэтому будем считать депозиты и вклады за параметр входа.
Перед тем как перейти непосредственно к оценке факторов эффективности, необходимо будет определиться с вектором, отвечающим за эффективность. Тут возможны несколько решений, о которых говорилось в обзоре литературы. У каждого из возможных методов есть свои плюсы и минусы.
Параметрические методы являются наиболее оптимальным и точным вариантом, если знать точную функциональную зависимость прибыли, издержек или производства. Параметрические методы требуют очень щепетильного и тщательного моделирования этих функций, иначе на практике данные функции могут быть далеки от реальности и издержки, к примеру, могут вести себя иначе и поддаваться совершенно другому закону. Помимо этого, нужно так же исходить из информации и данных, что имеются у исследователя, с тем, чтобы максимально точно учесть нюансы функциональной формы, параметров и спецификацию. То есть, параметрические методы эффективны только в том случае, если мы уверены в точности и справедливости смоделированной нами функции и при наличии нужной информации о банках. К счастью, информационная система Мобиле располагет достаточным количеством информации для удовлетворения потребностей исследователя в области параметрических оценок эффективности.