lnCBLiabi= б +в1*lninteresti+ в2*lnexchratei+ в3*lnGDPpercapitai+ в4*NPLi+ в5*zscorei+ в6*LTDi+ в7*countryi+ в8*ratingi+ в9*shocki+ еi (2)
Сводные результаты анализа представлены в Таблице 5:
Таблица 5. Сводные результаты анализа Модели 2 по трем регионам
Модель 2.1 - регион страны развивающейся Европы, в целом значима, объясняющая сила 84,8%, в модели была устранена мультиколлинеарность, выявлена гомоскедасктичность (Приложение 6). Исследуемая переменная lnexchrate значима на 1% уровне значимости и направление ее влияния отрицательное.
Модель 2.2 - регион страны развивающейся Азии, в целом модель значима, объясняющая сила 90,8%, в модели была устранена мультиколлинеарность, выявлена гомоскедастичность (Приложение 6). Исследуемая переменная lnexchrate значима на 1% уровне значимости и направление ее влияния отрицательное.
Модель 2.3 - регион развивающиеся страны Латинской Америки, в целом модель значима, объясняющая сила 94,7%, в модели устранена мультиколлинеарность, однако выявлена гетероскедастичность (Приложение 6). Исследуемая переменная lnexchrate значима на 1% уровне значимости и направление ее влияния положительное.
Гипотеза Н02 подтвердилась, в регионах сильно зависимых от курса национальной валюты (страны развивающейся Азии), эффект увеличения рисков в результате ослабления национальной валюты будет преобладать над эффектом улучшения кредитных условий для кредитора, а потому ослабление национальной валюты приводит к сокращению объемов трансграничного банковского кредитования. Напротив, в регионе с невысокой зависимостью от курса национальной валюты, будет наблюдаться обратный результат, ослабление курса национальной валюты дает возможность иностранным банкам предоставлять кредиты на более выгодных для них условиях, что положительно соотносится с объемами трансграничного банковского кредитования. Показатель зависимости региона от курса национальной валюты для региона страны развивающейся Европы находился между показателями для стран развивающей Азии и Латинской Америки, направление влияния обменного курса национальной валюты на объем трансграничного кредитования оказался отрицательным, однако значение коэффициента перед переменной обменного курса меньше (по модулю) значения коэффициента перед переменной обменного курса для региона стран развивающейся Азии. Это еще раз подтверждает справедливость высказанной гипотезы.
Переменная NPL показала разное направление влияния регионах. Первоначально, предполагалось, что высокая доля просроченных кредитов в банковском секторе принимающей страны является негативным сигналом для иностранных банков, однако на общей выборке переменная NPL показала положительное влияние на объем трансграничных обязательств. В регионе страны развивающейся Европы подтвердилась теория об отрицательном влиянии доли просроченных кредитов на динамику кредитования, в двух других регионах направление влияния положительное. Для объяснения этого результата обратимся к описательной статистике переменной для полной выборки и для каждого региона отдельно (Таблица 6):
Таблица 6. Описательная статистика переменной NPL
Очевидно, что направление влияния NPL зависит от его величины, при общем невысоком уровне NPL его рост вынуждает финансовые организации принимающей страны активнее занимать у иностранных банков, однако еще не является сигналом о нездоровой ситуации на рынке принимающей стороны. Если же изначально доля NPL относительно высокая, как в регионе стран развивающейся Европы, то дальнейшее увеличение этого показателя уже является отрицательным сигналом о положении стороны заемщика, что соответствует сокращению трансграничных банковских требований.
Переменная lnGDPpercapita в модели для региона страны развивающейся Европы показала неожидаемое направление влияния. Данная переменная использовалась в модели, как прокси для определения размера рынка принимающей страны, и в Модели 1, а также моделях для регионов стран развивающейся Азии и Латинской Америки показала положительное влияние, что вполне соответствовало теории. Очевидная причина «выбивающегося» из общей канвы результата в регионе страны развивающейся Европы заключается в специфике стран, вошедших в выборку по этому региону. Страны-участницы Евросоюза Венгрия и Польша демонстрируют в среднем высшие показатели ВВП на душу населения, однако являются меньшими экономиками, чем Турция и Россия, объемы трансграничных обязательств этих стран многим меньше, чем объемы трансграничных обязательств России и Турции. В данном случае аппроксимация размера рынка через показатель ВВП на душу населения не совсем корректен, поэтому направление его влияния не соответствует ожиданиям.
Остальные переменные показали ожидаемое влияние.
2.3 Проверка результатов на устойчивость
Проверка Модели 1 на устойчивость (robust check) дала следующие результаты (Таблица 7):
Таблица 7. Результаты проверки Модели 1 на устойчивость
Значимость переменных shock и region увеличилась, направление влияния и коэффициенты перед переменными не изменились, можно говорить об устойчивости результатов.
Проверка Модели 2.1 на устойчивость (robust check) дала следующие результаты (Таблица 8):
Таблица 8. Результаты проверки Модели 2.1 на устойчивость
Значимость переменных NPL и constanta увеличилась, направление влияния и коэффициенты перед переменными не изменились, можно говорить об устойчивости результатов.
Проверка Модели 2.2 на устойчивость (robust check) дала следующие результаты:
Таблица 8. Результаты проверки Модели 2.2 на устойчивость
Значимость переменных NPL и lninterest увеличилась, направление влияния и коэффициенты перед переменными не изменились, можно говорить об устойчивости результатов.
Проверка Модели 2.3 на устойчивость (robust check) дала следующие результаты (Таблица 9):
Таблица 9. Результаты проверки Модели 2.3 на устойчивость
Значимость переменной zscore увеличилась, направление влияния и коэффициенты перед переменными не изменились, можно говорить об устойчивости результатов. В данном случае, этот результат особенно важен, поскольку в модели присутствовала гетероскедастичность.
Выводы
В данном исследовании была проведена попытка установить наличие взаимосвязи динамики обменного курса национальной валюты и динамики трансграничного банковского кредитования. Банки промышленно развитых стран, пользуясь преимуществом в выборе клиентов, стараются сократить риски по своим трансграничным операциям. Кредитующая сторона - иностранные банки, принимает решение о размещении своих средств в виде трансграничного кредита, взвешивает риски присущие не только самому заемщику, но и экономической среде, в которой он функционирует, поэтому важно выявить влияние динамики обменного курса на риски трансграничного кредитования. Поскольку ослабление национальной валюты развивающихся стран несет в себе двунаправленное влияние как на финансовый, так и на реальный сектор. К ключевым положительным эффектам относятся увеличение объемов экспорта, что повышает спрос на заемные средства в целях расширения производства, кроме того, размещение заемных средств при дешевой национальной валюте заемщика становится более выгодным для кредитора. К основным негативным эффектам относятся удорожание обслуживания долга, выраженного в иностранной валюте, дестабилизация финансовой системы в результате сокращения ликвидности в национальной валюте. Таким образом, говоря о трансграничном кредитовании, ослабление национальной валюты может привести, как к дополнительным выгодам для кредитора, так и к дополнительным кредитным рискам.
В данной работе внимание было сосредоточено на трансграничном банковском кредитовании банковского сектора развивающихся стран. Кредитование банковского сектора специфично тем, что все элементы этого сектора сильно связаны друг с другом, и все они в значительной мере зависят от решений регулятора, общего состояния и стабильности экономики. Если для коммерческого заемщика ослабление валюты несет индивидуальный эффект увеличения валютного риска, то банка-заемщика ослабление национальной валюты несет «сетевой» эффект увеличения кредитного риска (из-за собственных валютных заемщиков), системного риска, валютного риска. По этой причине предполагалось, что ослабление национальной валюты принимающей страны помимо описанных выше возможных выгод, приводит к ухудшению качества заемщика в глазах иностранного кредитора из-за возросших рисков деятельности самого заемщика. По результатам исследования можно заключить, что в общем, ослабление национальной валюты развивающейся страны соответствует значительному увеличению риска кредитования банковской системы этой страны и отрицательно влияет на динамику трансграничного банковского кредитования. Однако институциональные особенности принимающей стороны могут повлиять на этот результат. Опираясь на выводы Rai и Kamil (2010) о том, что поведение иностранных банков зависит от сложившихся в регионе особенностей ведения трансграничных сделок, а именно, от валютной структуры полученных трансграничных кредитов, было выдвинуто предположение, что направление влияния динамики обменного курса на объем трансграничных обязательств может изменяться от региона к региону. Результаты исследования показали, что в регионах с высокой зависимостью от курса национальной валюты наблюдается отрицательное влияние динамики обменного курса на динамику трансграничного банковского кредитования, напротив, в регионах с относительно невысокой зависимостью состояния финансового сектора от курса национальной валюты, это влияние положительное.
Полученные выводы могут быть полезными для исследователей и регуляторов, занимающихся вопросами привлечения иностранных заемных средств в экономику развивающихся стран. Идея работы имеет перспективу дальнейшего изучения, выраженную, к примеру, в сравнительном анализе влияния динамики обменного курса на динамику трансграничного банковского кредитования банковского сектора развивающихся стран с влиянием динамики обменного курса на динамику трансграничного банковского кредитования реального сектора развивающихся стран.
Список литературы
1. Буторина, О. В. (2014). К проблеме асимметрии в валютно-финансовои? системе Еврозоны. Деньги и кредит, (2), 59-64.
2. Верников, А. В. (2005). Иностранный банковский капитал в странах с переходной экономикой. М.: Московский государственный университет.-2005.-267 с.
3. Верников, А. В. (2007). О ключевых вопросах участия российских банков в глобальных финансовых потоках. Банковские услуги, (2), 14
4. Avdjiev, S., Takats, E. (2014). Cross-border bank lending during the taper tantrum: the role of emerging market fundamentals. BIS Quarterly Review September
5. Aysun, U., Hepp, R. (2014). The determinants of global bank lending: Evidence from bilateral cross-country data. University of Central Florida working paper, 1.
6. Beck, T., Peria, M. S. M. (2010). Foreign bank participation and outreach: Evidence from Mexico. Journal of Financial Intermediation, 19(1), 52-73.
7. Berger, A. N., Bouwman, C. H. (2009). Bank liquidity creation. Review of Financial Studies, 22(9), 3779-3837.
8. Boudias, R. (2015). Capital inflows, exchange rate regimes and credit dynamics in emerging market economies. International Economics, 143, 80-97.
9. Chan, A. L. C., Hsieh, Y. T., Lee, E., & Yueh, M. L. (2015). Does financial statement information affect cross-border lending by foreign banks in the syndicated loan market? Evidence from a natural experiment. Journal of Accounting and Public Policy, 34(5), 520-547.
10. Chang, R., Velasco, A. (2000). Financial fragility and the exchange rate regime. Journal of economic theory, 92(1), 1-34.
11. Claessens, S., Demirgьз-Kunt, A., & Huizinga, H. (2001). How does foreign entry affect domestic banking markets?. Journal of Banking & Finance, 25(5), 891-911.
12. Claessens, S., Horen, N. (2014). Foreign banks: Trends and impact. Journal of Money, Credit and Banking, 46(s1), 295-326.
13. Fidrmuc, J., Fungбиovб, Z., & Weill, L. (2015). Does bank liquidity creation contribute to economic growth? Evidence from Russia. Open Economies Review, 26(3), 479-496.
14. Fry, M. J., 1995, Money, Interest, and Banking in Economic Development, 2nd Edition, Baltimore MD: The Johns Hopkins University Press
15. Fungбиovб, Z., & Solanko, L. (2009). Risk-taking by Russian banks: Do location, ownership and size matter?. Экономический журнал Высшей школы экономики, 13(1).
16. Jing, Z. (2015). On the relation between currency and banking crises in developing countries, 1980-2010. The North American Journal of Economics and Finance, 34, 267-291.
17. Herrmann, S., & Mihaljek, D. (2011). The Determinants of cross-border bank flows to emerging markets: new empirical evidence on the spread of the financial crisis. Bank of Finland. Institute for Economies in Transition (BOFIT) discussion paper, 3, 2011.
18. Kaminsky, G. L., Schmukler, S. L. (2003). Short-Run Pain, Long-Run Gain: The Effects of Financial Liberalization,” NBER Working Paper 9787.
19. Kodongo, O., Natto, D., Biekpe, N. (2015). Explaining cross-border bank expansion in East Africa. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 36, 71-84.
20. Magud, N. E., Reinhart, C. M., Vesperoni, E. R. (2014). Capital inflows, exchange rate flexibility and credit booms. Review of Development Economics, 18(3), 415-430.
21. McCauley, R. (2015). Capital flowed out of China through BIS reporting banks in Q1 2015. BIS Quarterly Review, September, 28-29.
22. Peria, M. S. M., Powell, A., & Vladkova-Hollar, I. (2005). Banking on foreigners: the behavior of international bank claims on Latin America, 1985-2000. IMF Staff Papers, 430-461.
23. Rai, K., Kamil, H. (2010). The global credit crunch and foreign banks' lending to emerging markets: Why did Latin America fare better? IMF Working Paper No.10-102
24. Saxena, S. C. (2008). Capital flows, exchange rate regime and monetary policy. BIS Papers chapters, in: Bank for International Settlements (ed.), Transmission mechanisms for monetary policy in emerging market economies, 35, 81-102.