На основе вышесказанного, можно утверждать, что оценки регрессионного анализа имеют достаточно высокий уровень качества и значимости для дальнейшего умозаключения, поэтому можно их использовать для подтверждения выдвинутых гипотез.
3.4 Выводы и дальнейшие рекомендации.\
На основе полученных выше результатов можно сделать некоторые выводы, в том числе о подтверждении или опровержении выдвинутых гипотез.
В действительности первая гипотеза о различном влиянии внутрибанковских переменных на уровень ликвидности подтвердилась. Различие наблюдается не только в степени влияния регрессоров, но и направлении этого влияния. То есть данное различие вызвано, не только разной выборкой данных, но и их качественным различием. Так, например, увеличение размера банка положительно влияет на банки с универсальной лицензией и противоположно на банки с базовой лицензией.
Вторая гипотеза и более сильном влиянии макроэкономических показателей на банки с базовой лицензией также подтвердилась. У большинства авторов работ на тему факторов ликвидности коммерческих банков значимость макроэкономических факторов на ликвидность также подтверждается. Поэтому данный результат был ожидаем. Однако, полученные результаты о такой слабой значимости регрессоров для банков с базовой лицензией и незначимость факторов для банков с универсальной лицензией говорят о том, что в модели есть проблемы, возможно, с выявленной мультиколлинеарностью, либо другие не выявленные или ненаблюдаемые проблемы.
Гипотеза о влиянии смены универсальной лицензии на базовую на ликвидность не подтвердилась. Поэтому можно сделать вывод, что сокращение возможностей банков в связи со сменой лицензии не ограничивает запасы ликвидности.
Последняя гипотеза об отрицательном влиянии государственного типа собственности на уровень ликвидности подтвердилась частично. Для банков с универсальной лицензией данный фактор действительно отрицательно влияет на ликвидность, что подтверждает наличие неких гарантий со стороны государства. Однако, для банков с базовой лицензией данный фактор, наоборот, способствует большим контролем со сторону государства и, следовательно, ростом ликвидности.
В дальнейших исследованиях, для того чтобы решить возникшую проблему мультиколлинеарности, можно рассматривать отдельно период до введения новых требований к размеру капитала коммерческих банков и после. Тем самым размер выборки увеличится, и это, возможно, улучшит качество модели. Это требует больших усилий в сборе данных, однако, дает возможность посмотреть и проанализировать последствия введения новых требований.
Таким образом, проведенный регрессионный анализ на основе ежеквартальных данных за 2017-2018 года позволил оценить влияние внутрибанковских и макроэкономических факторов на ликвидность коммерческих банков. Полученные результаты оценок регрессии оказались адекватными, однако, возникли проблемы, которые необходимо было решить с помощью обобщенного метода наименьших квадратов. В итоге некоторые регрессоры все равно оказались незначимы, поэтому не все выдвинутые в исследовании гипотезы подтвердились. Несмотря на это, основная гипотеза, соответствующая цели данного исследования, о различном влиянии факторов на ликвидность коммерческих банков подтвердилась.
Заключение
В данном исследовании изучается влияние факторов на показатель ликвидности коммерческих банков после введение новых требований к размеру капитала. Изучением данной темы занимались многие исследователи, однако, в связи с введением новых требований к капиталу в 2017 году необходимо провести дополнительное исследование для более четкого понимания влияния нового законодательства.
Исторически существовало несколько теорий по управлению ликвидности: теория коммерческих ссуд, теория перемещения, теория ожидаемого дохода и теория управления пассивами. В процессе развития банковского сектора они развивались и приобрели новое выражение в современных подходах управления банковской ликвидности.
Для отслеживания банками и надзорными органами состояние платежеспособности коммерческих банков используется два метода оценки ликвидности: как «запаса» и как «потока». В первом случае наиболее распространенным методом реализации подхода является метод коэффициентов, во втором GAP-анализ. На практике используется смешанные модели для более четкого понимания состояние стабильности банков.
Анализ российского банковского сектора показал, что после кризиса 2007-2008 годов работа кредитных организаций стала более стабильней. Этому способствовало внедрение международных нормативов банковской ликвидности Центральным Банком Российской Федерации с минимальными/максимальными допустимыми значениями. Банки стали чувствительней к изменениям экономической среды и резче реагируют на спады в экономике, накапливая ликвидность в эти периоды.
Исследования литературы на тему влияния факторов на уровень ликвидности коммерческих банков показал, что размер капитала может оказывать неоднозначное влияние на запасы ликвидности. Вектор макроэкономических факторов обычно оказывал значимое влияние на ликвидность, а вектор внутрибанковских показателей оказывал влияние по-разному, в зависимости от региона и выбранного периода. Изученная литература позволила выделить несколько факторов, влияющих на ликвидность коммерческих банков, для данного исследования, а также выдвинуть несколько гипотез, которые были опровергнуты и доказаны в ходе дальнейшего исследования.
Исследование факторов ликвидности банков было проведено на основе ежеквартальных данных российских банков за 2017-2018 годы с помощью модели панельных данных. Данный метод был выбран из-за структуры данных. Корреляционный анализ не выявил сильной зависимости между регрессорами, однако, тест на мультиколлинеарность показал связь между приростом ВВП и ключевой ставкой процента. Выявленные проблемы гетероскедантичности и автокорреляции были решены обобщенный методом наименьших квадратов, что улучшило качество оценок и модели в целом.
Полученные результаты позволили сделать вывод о том, что влияние фактором на ликвидность коммерческих банков действительно различается в зависимости от типа лицензии банка. Макроэкономические факторы оказывают влияние лишь на банки с базовым типом лицензии, а переход банков с универсальной лицензии на базовую не оказал влияние на запасы ликвидности. Государственный тип собственности коммерческих банков оказал неоднозначное влияние на запасы ликвидности для банков с разным типом лицензии.
Подводя итог, можно сказать, что полученные результаты дают исследователям новые возможности в понимании более эффективного управления запасами ликвидности банков. Для банковского сектора данное исследование поможет определить влияние внедрения нового законодательства на работу и дальнейшее развитие банков. Однако, проведение более масштабное исследования с использованием больших периодов могло бы расширить возможности анализа данной темы.
Список использованной литературы
1. Астрелина В.В., Бондарчук П.К., Шальнов П.С., Управление ликвидностью в российском коммерческом банке: учебное пособие/- М.: ИД "ФОРУМ": ИНФРА-М, 2014. 176с
2. Голубев И. А., ГЭП-анализ структурной ликвидности: теория и практика, Финансы и кредит. № 18(108), 2002.
3. Горелая Н. В., Детерминанты буфера ликвидности коммерческого банка, Корпоративные финансы, №4, Том 14, 2017.
4. Горелая Н.В., Карминский А.М. Основы банковского дела. М.: Форум: ИНФРА-М, 2013.
5. Орлов А.И., Эконометрика: учебник для вузов / А.И. Орлов. Ростов н/Д: Феникс, 2009. 000, [1] с. (Высшее образование)., стр. 277.
6. Ратникова Т. А. Анализ панельных данных в пакете STATA //Методические указания к компьютерному практикуму по курсу “Эконометрическии? анализ панельных данных”. М., ГУ-ВШЭ. 2004., стр. 44
7. Хасанова С., Тихонов В., Обзор банковского сектора 2018, https://www.banki.ru/news/research/?id=10890092
8. Allen, F., Gale, D. (2004) Financial Intermediaries and Markets. Econometrica, 72, 4, pp. 1023-1061.
9. Diamond, D., Dybvig, P. (1983) Bank Runs, Deposit Insurance, and Liquidity. Journal of Political Economy, 91, 3, pp. 401-419.
10. Diamond D, Rajan R (2000) A theory of bank capital. J Financ 55:2431-2465
11. Diamond, D., Rajan, R., (2001), "Liquidity risk, Liquidity Creation, and Financial Fragility: A Theory of Banking", Journal of Political Economy, Vol. 109, pp. 287-327
12. Fungacova, Z., Weill, L. (2015) High Liquidity Creation and Bank Failures: IMF Working paper WP15/103. Washington, DC: International Monetary Fund.
13. Fungacova, S., Weill L.,, Zhou M., (2016), "Bank capital, liquidity creation and deposit insurance", Springer Science+Business Media New York 2016
Fungacova, Z., Weill, L., Zhou, M. (2010) Bank Capital, Liquidity Creation and Deposit Insurance: BOFIT Discussion paper, 17/2010. Helsinki: BOFIT.
14. Ionica Munteanu (2012) Bank liquidity and its determinants in Romania. Procedia Economics and Finance 3:993-998 · December 2012. https://www.researchgate.net/publication/271491342_Bank_Liquidity_and_its_Determinants_in_Romania (дата доступа 02.03.2019)
15. Pavla Vodovaм (2012) Determinants of commercial banks' liquidity in Poland. Proceedings of 30th International Conference Mathematical Methods in Economics. http://mme2012.opf.slu.cz/proceedings/pdf/165_Vodova.pdf (дата доступа: 02.03.2019)
16. Vernikov, A. (2019) A Guide to Russian Bank Data: Breaking down the Sample of Banks: SSRN Working paper. URL: https://poseidon01.ssrn.com/delivery.php?ID=512022013088064070021099066022065022002044041012003011006098107102065015087084101099117039054020044048107091064089010018085112061011091079018122100091113091085106064050092037081000091086064077113126102014025110095028094105099095113127028117094009114120&EXT=pdf (дата доступа: 02.03.2019).
17. Информационный портал (дата доступа 02.03.2019) www.banki.ru
18. Консультант, Федеральный закон 02.12.1990 N 395-1 (дополнен 27.12.2018) "О банках и банковской деятельности" (дата доступа 02.03.2019) www.consultant.ru
19. Обзор банковского сектора Российской Федерации, выпуск 2011-2019 https://www.cbr.ru/analytics/bnksyst/ (дата доступа 29.04.2019)
20. Центральный Банк Российской Федерации www.cbr.ru
21. Центральный банк Российской Федерации. Инструкция Банка России от 28 июня 2017 г. N 180-И "Об обязательных нормативов банков" (с изменениями и дополнениями) https://base.garant.ru/71721584/ (дата доступа 26.04.2019)
22. Центральный Банк Российской Федерации «О внедрении норматива краткосрочной ликвидности», 2015 https://www.cbr.ru/press/pr/?file=29122015_185140ik2015-12-29t18_45_44.htm
23. Basel III: The Liquidity Coverage Ratio and liquidity risk monitoring tools, January 2013// https://www.bis.org/publ/bcbs238.pdf (дата доступа 26.04.2019)
Приложения
Приложение 1 Корреляционный анализ
Приложение 2
Список названия банков, показатели которых использованы в исследовании
|
Банки с универсальной лицензией |
Банки с базовой лицензией |
|
|
ПАО Сбербанк |
ОИКБ «Русь» (ООО) |
|
|
Банк ВТБ (ПАО) |
АО КБ «ФорБанк» |
|
|
АО «Россельхозбанк» |
ПАО Ставропольпромстройбанк |
|
|
АО «Газпромбанк» |
АО «Автоградбанк» |
|
|
АО «АЛЬФА-БАНК» |
АКБ «ИРС» (АО) |
|
|
ПАО «МОСКОВСКИЙ КРЕДИТНЫЙ БАНК» |
АО «Кранбанк» |
|
|
ПАО Банк «ФК Открытие» |
АО Банк «Венец» |
|
|
АО ЮниКредит Банк |
АО «КАБ „Викинг“ |
|
|
АО «Райффайзенбанк» |
АО БАНК «Ермак» |
|
|
ПАО Росбанк |
БАНК «НЕЙВА» ООО |
|
|
ПАО «Совкомбанк» |
ПАО Банк «Кузнецкий» |
|
|
Банк «ВБРР» (АО) |
«БСТ-БАНК» АО |
|
|
ПАО «АК БАРС» БАНК |
ООО МИБ «ДАЛЕНА» |
|
|
АО «АБ Россия» |
АО «Банк „Вологжанин“ |
|
|
АО «Тинькофф Банк» |
ПАО «Невский банк» |
|
|
ПАО «Банк „Санкт-Петербург“ |
ООО «Икано Банк» |
|
|
АО КБ «Ситибанк» |
Банк «Кузнецкий мост» АО |
|
|
Хоум Кредит Банк |
ООО КБ «Алтайкапиталбанк» |
|
|
АО «БМ-Банк» |
ООО «АЛТЫНБАНК» |
|
|
ПАО АКБ «Связь-Банк» |
АО «Кемсоцинбанк» |
|
|
РНКБ Банк (ПАО) |
АКБ «АПАБАНК» (АО) |
|
|
ИНГ БАНК (ЕВРАЗИЯ) АО |
АО «Севастопольский Морской банк» |
|
|
АО "СМП Банк" |
АО АИКБ «Енисейский объединенный банк» |
|
|
ПАО "Почта Банк" |
АО «ИТ Банк» |
|
|
АО "Нордеа Банк" |
АО комбанк «Арзамас» |
|
|
АО АКБ «НОВИКОМБАНК» |
АО «РФИ БАНК» |
|
|
ПАО Банк ЗЕНИТ |
Банк Пермь (АО) |
|
|
АО "ФОНДСЕРВИСБАНК" |
ООО КБ «Мегаполис» |
|
|
ПАО КБ "Восточный" |
Банк «Нальчик» ООО |
|
|
АО "ОТП Банк" |
ООО «Крона-Банк» |
|
|
Банк "Возрождение" (ПАО) |
ООО банк «Элита»
АО РОСЭКСИМБАНК
ООО КБ «НЕВАСТРОЙИНВЕСТ»
АКБ «Абсолют Банк» (ПАО)
МКБ «Дон-Тексбанк» ООО
АО "Банк ДОМ.РФ"
ПАО КБ «Сельмашбанк»
ПАО "МТС-Банк"
МКИБ «РОССИТА-БАНК» ООО
ООО Банк "Аверс"
ООО «АвтоКредитБанк»
ПАО АКБ «АВАНГАРД»
АО МКБ «ДОМ-БАНК»
ООО КБ «Ренессанс»
Банк РМП (ПАО)
АО АКБ «ЦентроКредит»
АКБ «ЧУВАШКРЕДИТПРОМБАНК» ПАО
АО «КБ ДельтаКредит»
ООО КБ «Металлург»
АО «МСП Банк»
ООО «ОНЕЙ БАНК»
ПАО «СКБ-банк»
ПАО НКБ «РАДИОТЕХБАНК»
АйСиБиСи Банк (АО)
ПАО «Спиритбанк»
АО «Кредит Европа Банк»
БАНК «КУРГАН» ПАО
ПАО «МЕТКОМБАНК»
«Братский АНКБ» АО
ООО «Русфинанс Банк»
ООО КБ «Кетовский»
АО "РН Банк"
АО КБ «ВАКОБАНК»
АКБ "Трансстройбанк" (АО)
ПАО «Витабанк»
ПАО "Запсибкомбанк"
АО КИБ «ЕВРОАЛЬЯНС»
Банк "Таврический" (ПАО)
ООО «ЗЕМКОМБАНК»
ООО "Дойче Банк"
ООО «СПЕЦСТРОЙБАНК»
КБ «ЛОКО-Банк» (АО)
ПАО КБ «РусьРегионБанк»
«БНП ПАРИБА БАНК» АО
АО «ПЕРВОУРАЛЬСКБАНК»
Росгосстрах Банк
Банк «Вятич» (ПАО)
ООО «Экспобанк»
МКБ «Дон-Тексбанк» ООО
АО «Банк Интеза»
АО «РТС-Банк»
ПАО АКБ «Металлинвестбанк»
АКБ «Ресурс-траст» (АО)
Креди Агриколь КИБ АО
АО КБ «Соколовский»
ПАО КБ «Центр-инвест»
АО «Классик Эконом Банк»
АО «КОММЕРЦБАНК (ЕВРАЗИЯ)»
ПАО «Донкомбанк»