Прикладная эконометрика, 2010, №4 (20)


ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА                                       /

I № 4 (20) 2010

БАНКИ
М. Е. Мамонов
Моделирование конкуренции в российском банковском секторе сиспользованиемподходаПанзара-Росса:теоретическийиприкладнойаспекты . . . . 3
В. В. Назин
Изменение эффективности российских банков во время кризиса. Непараметрическаяоценка............................................. 28

ТОВАРНЫЕ РЫНКИ
Л. Е. Варшавский
Методологические основы моделирования развития олигополистических рынков продукции с длительным жизненным циклом (на примере рынка гражданской авиационной техники)................................................ 53

ЭФФЕКТИВНОСТЬ
Е. И. Борисова, А.А. Пересецкий, Л. И. Полищук
Анализ эффективности некоммерческих ассоциаций методом стохастической границы (на примере товариществ собственников жилья) . . 75

ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ
Т. А. Ратникова, Е. С. Сергеева
Оценивание гедонистической ценовой функции для картин Клода Моне....102

ТЕОРИЯ И МЕТОДОЛОГИЯ
Л. Н. Слуцкин
Байесовский анализ, когда оцениваемый параметр является случайным нормальным процессом................................................119

НАУЧНАЯ ЖИЗНЬ
IX Международная научная конференция
«Применение многомерного статистического анализа вэкономикеиоценкекачества»..........................................132



Contents............................................................134
Abstracts...........................................................135
Нашиавторы..........................................................137
Содержаниежурналаза2010год..........................................138
Условияпубликациистатьи.............................................142


            ¹



• Читайте в номере

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА

№ 4 (20) 2010 I


В 2006 году журнал «Прикладная эконометрика» включен в список периодических изданий ВАК, рекомендованных для публикации результатов диссертационных исследований.
В марте 2010 года Президиум ВАК пролонгировал этот статус журнала.




Главныйредактор
Айвазян С. А. — д-р физ.-мат. наук, профессор, заслуженный деятель науки России, академик (иностранный член) Национальной академии наук Республики Армения, заместитель директора Центрального экономико-математического института РАН (ЦЭМИ РАН), заведующий кафедрой эконометрики Московской финансово-промышленной академии (МФПА).

Заместитель главногоредактора
Пересецкий А. А. — д-р экон. наук, профессор ГУ-ВШЭ, ведущий научный сотрудник ЦЭМИ РАН, профессор РЭШ.

Ответственный секретарь
Сластников А. Д. — канд. физ.-мат. наук, ведущий научный сотрудник ЦЭМИ РАН.

Членыредколлегии
Бродский Б. Е. — д-р физ.-мат. наук, заведующий Ситуационным центром ЦЭМИ РАН, профессор ГУ-ВШЭ.
Денисова И. А. — Ph. D. по экономике, ведущий экономист Центра экономических и финансовых исследований и разработок (ЦЭФИР), научный сотрудник ЦЭМИ РАН.
Елисеева И. И. — чл.-корр. РАН, директор Социологического института РАН, заведующий кафедрой статистики и эконометрики Санкт-Петербургского университета экономики и финансов.
Ершов Э. Б. — канд. экон. наук, ординарный профессор ГУ-ВШЭ.
Канторович Г. Г. — проректор ГУ-ВШЭ, профессор, заведующий кафедрой математической экономики и эконометрики ГУ-ВШЭ.
Карлеваро Фабрицио (Швейцария) — доктор наук, ординарный профессор кафедры эконометрики Женевского университета.
Макаров В. Л. — академик РАН, директор ЦЭМИ РАН, президент РЭШ.
Максимов А. Г. — канд. физ.-мат. наук, первый заместитель директора Нижегородского филиала ГУ-ВШЭ.
Мхитарян В. С. —д-р экон. наук, заведующий кафедрой статистических методов ГУ-ВШЭ.
Рубин Ю. Б. — д-р экон. наук, профессор, чл.-корр. РАО, ректор МФПА.
Рудзкис Р. (Литва) — доктор наук, заведующий отделом Института математики и информатики Литвы, профессор Каунасского университета.
Слуцкин Л. Н. — Ph. D. по математике, ведущий научный сотрудник Института экономики РАН (ИЭ РАН).
Суслов В. И. — чл.-корр. РАН, д-р экон. наук, профессор, заместитель директора Института экономики и организации промышленного производства СО РАН.
Харин Ю. С. (Республика Беларусь) — чл.-корр. Национальной академии наук Беларуси, д-р физ.-мат. наук, профессор Белорусского государственного университета, директор НИИ прикладных проблем математики и информатики БГУ.

Редакционная коллегия •

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА

I № 4 (20) 2010

М. Е. Мамонов


Моделирование конкуренции в российском банковском секторе с использованием подхода Панзара-Росса: теоретический и прикладной аспекты¹

     В данной работе исследуется влияние процессов концентрации и экспансии иностранных банков на уровень конкуренции в российском банковском секторе, оцененный в рамках широко распространенного подхода H-stat Панзара-Росса. На основе анализа панельных данных по выборке банков (покрывающей 85% совокупных активов), с одной стороны, делается вывод о том, что банковский сектор устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции, а с другой стороны, выявляется отрицательное влияние концентрации и положительное влияние динамики активов иностранных банков на уровень конкуренции, а также представляется поквартальный прогноз этих процессов на 2010-2011 гг.
     Ключевые слова: подход Панзара-Росса, конкуренция, российский банковский сектор, статический и динамический панельный анализ.



        1. Введение

В период 2004-2009 гг. в российской банковской системе произошли существенные изменения. Во-первых, как отмечено в (Мамонов, Солнцев, 2009), наблюдалась значительная экспансия иностранных банков: доля кредитных организаций со 100%-ным иностранным участием в капитале выросла с 5.4О% на начало 2004 г. до 15.4% на конец 2009 г. Во-вторых, существенно менялся уровень концентрации в банковской системе. Так, до кризиса 2008-2009 гг., на фоне устойчивого роста экономики, и несмотря на последовательное снижение количества банков в России, доля трех крупнейших банков (Сбербанка, ВТБ и Газпромбанка) в активах банковской системы заметно сокращалась: с 39.7°% (на начало 1 кв. 2003 г.) до 36.9О% (на конец 3 кв. 2008 г.). Напротив, кризис обострил накопившиеся в банковской системе дисбалансы и привел к существенному увеличению концентрации: доля трех крупнейших банков выросла до 41.9% к концу 2009 г.
   Эта ситуация во многом объясняется неравным доступом российских банков к рефинансированию Банка России и субординированным кредитам Внешэкономбанка, 90о% суммар

  ¹ Автор выражает благодарность экспертам Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования Пестовой А. А. и Солнцеву О. Г.; участникам научного семинара «Макроэкономические исследования» и доцентам кафедры математических методов анализа экономики МГУ им. Ломоносова Тумановой Е. А., Шагас Н. Л. и Лукашу Е. Н., а также участникам семинара ЦЭМИ РАН и РЭШ «Банки и предприятия: модели и рейтинги» за ценные обсуждения, обоснованную критику и поддержку.

• Банки

³

Моделирование конкуренции в российском банковском секторе с использованием подхода Панзара-Росса...

----------\                                              ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА № 4 (20) 2010 I

ного объема которых во время кризиса были распределены между Сбербанком, ВТБ и Газпромбанком².
   Усиление экспансии иностранных банков и повышение волатильности концентрации в банковской среде делают особо актуальным вопрос о влиянии этих двух процессов на уровень конкуренции в российской банковской системе — особенно на ценовую конкуренцию. Решение этого вопроса составляет цель данного исследования.
   Результаты многих работ в рамках анализа процессов конкуренции и концентрации показывают, что применение структурных методов (в частности, вычисление коэффициентов концентрации CRj и HHI Герфиндаля-Хиршмана) для измерения уровня конкуренции часто не дает приемлемого результата. Наиболее показательны в этом отношении следующие две работы. Во-первых, Шаффер и ДиСалво выявили случаи, когда банки обладали существенно большей рыночной властью, чем это предсказывала рыночная структура (Shaffer, DiSalvo, 1994). Во-вторых, Клаессенс и др. обнаружили, что поведение банков из их выборки, покрывающей порядка 16 развитых и развивающихся стран, является более конкурентным, чем предсказывает рыночная структура, присущая этим банкам (Claessens et al., 2005).
   Необходимо заметить, что аналогичные ситуации несоответствия процессов концентрации и конкуренции были отмечены во многих, существенно более ранних работах, поскольку уже в 1970-1980 гг. была сформирована техника косвенного оценивания уровня конкуренции (см. Приложение), позволяющая избежать подобных несоответствий. В рамках этой техники используются методы неструктурного оценивания конкуренции.
   Наибольшее распространение — свыше 30 работ за последние 20 лет — в литературе получил неструктурный подход H-stat Панзара-Росса, предложенный в теоретических работах (Rosse, Panzar, 1977; Panzar, Rosse, 1987). К наиболее существенным эмпирическим работам по исследованию конкуренции в банковском секторе с помощью этого подхода следует отнести (Bikker, Haaf, 2002; Bikker et al., 2007; Goddard, Wilson, 2006).
   Суть подхода H-stat Панзара-Росса заключается в измерении той степени, с которой изменение факторных цен отражается на изменении дохода банка (или, в общем случае, организации). Для этого сначала осуществляется эконометрическая оценка эластичностей процентных (или общих) доходов банков по трем факторным ценам — стоимости привлеченных средств AFR (Average Funding Rate), стоимости трудовых ресурсов PPE (Price of Personnel Expense) и стоимости прочих расходов PONILE (Price of Other Non Interest and Labour Expenses). Затем суммируются оцененные эластичности, и получается то, что принято в литературе называть H-stat. Согласно первой теореме Панзара-Росса, в случае монополии H-stat неположительна. Напротив, в случае монополистической конкуренции H-stat находится в диапазоне от нуля до единицы, а в случае совершенной конкуренции H-stat должна равняться единице (вторая теорема Панзара-Росса).
   Стоит отметить, что оценивание уровня конкуренции на основе неструктурных методов осуществляется и российскими исследователями. Так, с одной стороны, Дробышевский и Пащенко (2006) применили и существенно модифицировали методы, предложенные в (Bresnahan, 1982) и (Barros, Modesto, 1999), для оценки уровня конкуренции и структуры российского банковского сектора в период 2000-2004 гг. Авторы, на основе детальных расчетов, сделали вывод о наличии умеренной конкуренции в целом по банковскому сектору.


  ² Подробнее о взаимодействии государственных банков с остальными группами банков во время кризиса изложено в (Мамонов, 2009).

    *                                                                                 ᵣ

Банки •

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА

№ №4(20)2010

      С другой стороны, Моисеев (2006) впервые в российской практике оценивает уровень конкуренции в банковской системе России в рамках подхода Панзара-Росса. Для этой цели автор использует пространственную выборку из 863 банков по состоянию на 1 июля 2006 г. Результаты оценки уровня конкуренции в этой работе говорят о том, что, несмотря на практически монопольное положение отдельных крупных банков, в целом банковская система находится в состоянии монополистической конкуренции.
      Заметим, что в нашей работе достигается похожий результат: банковская система России устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции, причем с течением времени конкуренция усиливается. Однако, во-первых, мы исследуем, в том числе, влияние кризиса 2008-2009 гг. на динамику уровня конкуренции и делаем вывод, что кризис не смог сломить общего тренда на повышение уровня конкуренции, несмотря на заметное ее ослабление. Во-вторых, в нашей работе исследуется не пространственная выборка, а панельные данные по банкам (подробнее см. ниже). Предполагается, что за счет учета влияния индивидуальных эффектов на зависимую переменную (отношение процентных доходов к активам) удастся повысить эффективность оценивания уровня конкуренции в российском банковском секторе. При этом, работу (Моисеев, 2006) будем считать своеобразной отправной точкой в нашем исследовании.
      В литературе нет единого мнения по поводу влияния концентрации на конкуренцию между банками. Это часто объясняется тем, что предметом исследования конкретного автора является либо одна страна, либо выборка стран с их уникальными характеристиками.
      С точки зрения взаимосвязи концентрации и конкуренции широко распространено мнение, что концентрация ведет к снижению уровня конкуренции. Но существуют работы, выводы которых противоположны. Так, в работе (de Rozas, 2007) автор, анализируя банковский сектор Мексики в период 1986-2005 гг. в рамках подхода H-stat Панзара-Росса, приходит к выводу о сонаправленности процессов концентрации и конкуренции.
      Однако выводы настоящего исследования соответствуют общепринятому представлению о связи процессов концентрации и конкуренции. Так, построенный нами ежеквартальный индикатор H-stat, отражающий динамику уровня конкуренции, имеет сильную отрицательную статистическую связь с индексом концентрации HHI.
      Работа имеет следующую структуру. Раздел 2 содержит описание данных. В разделе 3 оценивается уровень конкуренции в российском банковском секторе на основе различных спецификаций статического уравнения процентных доходов банков в рамках подхода H-stat Панзара-Росса. В разделе 4 проводятся эконометрические тесты на выбор лучшей спецификации уравнения процентных доходов, затем в рамках наилучшей спецификации обосновывается корректность полученных значений H-stat с помощью подхода E-stat Шаффера (Shaffer, 1982) и далее — на основе этих же H-stat — оценивается тип рыночной структуры, присущий российскому банковскому сектору. В разделе 5 строится ежеквартальный индикатор конкуренции на основе статического уравнения процентных доходов, а также анализируется уровень конкуренции в разрезе различных групп банков. Раздел 6 посвящен оценке динамического уравнения процентных доходов банков как альтернативе полученным статическим оценкам. В разделе 7 моделируется влияние процессов концентрации и экспансии иностранных банков на уровень конкуренции в российском банковском секторе и представляется поквартальный прогноз этих процессов на 2010-2011 гг. Выводы сформулированы в разделе 8.

М. Е. Мамонов

⁵

• Банки

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА

    №4(20)2010















2. Данные

   В работе были использованы данные 101-ой и 102-ой форм консолидированной бухгалтерской отчетности коммерческих банков перед Банком России в период 1 квартал 2004-4 квартал 2009 гг. (см. табл. 1). Такой период был выбран по причине отсутствия доступа к более ранним данным на сайте Банка России.
   Важно отметить, что все показатели, которые будут рассматриваться в данной работе из 102-ой формы (процентные доходы и расходы, прибыль, затраты на персонал и пр.), будут приводиться к годовому выражению с помощью сложения значений показателя за четыре скользящие квартала. Например, во 2 квартале 2009 г. процентные расходы банковской системы составили 1.1 трлн руб. — это означает, что были просуммированы значения процентных расходов, полученных банками в 3-4 кварталах 2008 г. и 1-2 кварталах 2009 г.

Моделирование конкуренции в российском банковском секторе с использованием подхода Панзара-Росса...

Таблица 1. Источники и состав данных по коммерческим банкам России

      Источники данных                   Форма 101                        Форма 102             
Информация, содержащаяся      Активы и пассивы банков         Доходы, расходы и прибыль банков  
в формах: счета первого                                                                         
и второго порядков по каждому                                                                   
банку, на основе которых                                                                        
формируются показатели                                                                          
Ключевые агрегаты,            Активы: кредиты,                Доходы: процентные доходы,        
рассчитываемые на основе      приобретенные ценные бумаги,    операционные доходы (от операций  
форм                          иностранные активы, абсолютно   с ценными бумагами и от участия   
                              ликвидные активы и пр.          в капитале других организаций,    
                              Пассивы: привлеченные средства, а также положительная             
                              выпущенные ценные бумаги,       переоценка), прочие доходы        
                              иностранные пассивы и пр.       (штрафы, пени, неустойки и др.)   
                                                              Расходы: процентные расходы,      
                                                              операционные расходы              
                                                              (по операциям с ценными           
                                                              бумагами, расходы на персонал,    
                                                              расходы на физический капитал,    
                                                              а также отрицательная переоценка),
                                                              прочие расходы                    
Периодичность                 Ежемесячно                      Ежеквартально                     
Формат предоставления данных  Данные предоставляются          Данные предоставляются            
                              накопленным итогом с начала     накопленным итогом в течение      
                              1998 г. (кроме прибыли)         текущего года и обнуляются        
                                                              к началу следующего года          
Доступность на сайте Банка    С января 2004 г.                С 1 квартала 2004 г.              
России                                                                                          
Объем «постоянной» выборки    525 банков, доля в активах банковской системы составляет порядка   
банков                        85%. При этом 90% выборки занимают 51 крупных банка (активы более  
                              50 млрд руб.)                                                      

⁶

Банки •

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА

№4(20)2010


       Такой подход к формированию данных имеет свои преимущества и недостатки. С одной стороны, происходит избавление от сезонности без применения сложных методов, затрудняющих прогнозирование. С другой стороны, возникает проблема перекрывающихся интервалов, следствием которой становится наличие автокорреляции в остатках эконометрических моделей, рассматриваемых в данной работе. Причем, как известно из эконометрической теории, в данном случае неприменимы ни тест Бреуша-Годфри, ни тест Дарбина-Уотсона. Для решения этой проблемы спецификации всех уравнений будут оцениваться с поправками на автокорреляцию в форме Ньюи-Веста.
       Спецификой предоставления отчетности по формам 101 и 102 в России является необязательность их публикации на сайте Банка России. Соответственно, от квартала к кварталу объем выборки банков, согласившихся на публикацию своей отчетности, может существенно колебаться. Для того чтобы исключить возможное негативное влияние такого непостоянства на результирующий показатель уровня конкуренции (H-stat), выборка была зафиксирована: выявлены 525 банков, которые в период 2004-2009 гг. постоянно публиковали свою отчетность. Эта выборка является репрезентативной, поскольку устойчиво покрывает большую часть (порядка 85%) активов банковской системы России (рис. 1).
       Стоит отметить, что до кризиса 2008-2009 гг. динамика чистых процентных доходов банковской системы являлась одним из основных факторов ее прибыли после формирования резервов под возможные потери и обесценение. Однако, начиная с 2009 г., существенный рост доли проблемных и безнадежных ссуд (NPL) — с 3.8О% на конец 2008 г. до 10.0% годом позже — заставил банки удвоить за 2009 г. объем отчислений в резервы. Их прирост

М. Е. Мамонов

□ Активы банковской системы

□ Активы выборки

Рис. 1. Масштаб «постоянной» выборки банков и банковской системы России: динамика активов в 2004-2009 гг.

УД

• Банки

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА

№4(20) 2010

Моделирование конкуренции в российском банковском секторе с использованием подхода Панзара-Росса...

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)

Рис. 2. Чистые процентные доходы «постоянной» выборки российских банков в период 2004-2009 гг.

  Д Балансовая прибыль по выборке
—— справочно: балансовая прибыль банковской системы в целом

Рис. 3. Прибыль после формирования резервов под возможные потери: «постоянная» выборка банков и банковская система России в целом в период 2004-2009 гг.

8

Банки •

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА

№4(20)2010

М. Е. Мамонов

Д Отношение процентных доходов (за квартал) к накопленным активам (по выборке), %

     Д Отношение процентных расходов (за квартал)

         к привлеченным средствам (по выборке), %

Отношение расходов на персонал (за квартал) к накопленным активам (по выборке), %

               Отношение других непроцентных и нетрудовых расходов (за квартал) к накопленным активам (за вычетом абсолютно ликвидных активов) (по выборке), %


Рис. 4. Стоимость активов «постоянной» выборки банков и входные факторные цены ресурсов (фондирования, труда и прочих) в период 2004-2009 гг.

   Вместе с тем, с одной стороны, именно процентные доходы являются одним из ключевых показателей при оценивании уровня конкуренции в рамках подхода H-stat Панзара-Росса (Rosse, Panzar, 1977; Panzar, Rosse, 1987). С другой стороны, динамика прибыльности активов (ROA) является ключевым фактором при проверке — в рамках подхода, предложенного в (Shaffer, 1982) — оцененных H-stat на корректность (подробнее см. ниже, в разделе 4). Динамика процентных доходов представлена на рис. 2, динамика прибыли после формирования резервов — на рисунке 3.


• Банки

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА

№4(20)2010



   На рисунке 4 представлена динамика основных факторных цен в целом по банковской системе России в период 2004-2009 годов. Она говорит о росте стоимости для банков их совокупных активов и привлеченных ими средств, особенно в период кризиса 2008-2009 годов, а также о постепенном сокращении стоимости расходов на персонал и росте стоимости прочих расходов банков.



Моделирование конкуренции в российском банковском секторе с использованием подхода Панзара-Росса...


        3. Моделированиеуровня конкуренции: статика

  Следуя литературе, в уравнении процентных доходов банков выделены три блока факторов: цены на факторы производства, специфические банковские факторы и переменная масштаба (логарифм совокупных активов):


In II,, ₜ = a i + $• FIPi, ₜ + у • BSF,, ₜ + d • In TA,, ₜ + e ,, ₜ =

E EQᵢₜ
= a, + B, •InAFR,, + B, •InPPE., + B, •InPONILE., +y, •In +y, •In ' + i 1 1         i, t 2 2    I, t 2 3      I, t /1 II,     2 TA„

               LNS, ₜ     ERA, ₜ        ONEA, ₜ       DPS, ₜ

        +v, -In----- + y. -In---- + y. -In----- + y, -In---- + d-lnTA.. + e.,

3    TA,, ₜ        ERP,, ₜ /s   TA,, ₜ  /⁶    F,, ₜ        ¹, t ¹, t


(1)

где:

TA (total assets) — совокупные активы (масштабирующая переменная),
II, ₜ — процентные доходы банка,
FIP (factor input prices) — AFR (average funding rate), PPE (price of personnel expense) и PONILE (price of other non interest and labour expenses): цены привлеченных средств (фондирования), персонала и прочих факторов соответственно,
BSF (специфические банковские факторы, bank specific factors) — шесть нижеследующих

факторов:
OI,t
— — отношение иротих доходов (о6щие минус процентные) к нро_ доходам,

отражает степень интегрированности банка в финансовую систему (объемы операций по
«небанковским» операциям, т. е. на валютном и фондовом рынках),
EQ,,t              ,                                       ,   _
—— — отношение собственного капитала к активам; отражает общий уровень риска, при

нимаемого банком (эффект финансового рычага),
LNSt.t
    — — отношение кредитов населению и нефинансовым предприятиям к активам; отра


жает общий уровень кредитного риска, принимаемого банком,


ERA,, t ERP,, t

— отношение платных активов (earning assets) к платным пассивам (earning pas


sives); отражает интенсивность освоения банком платных пассивов (чем больше по сравнению с единицей, тем интенсивней, и наоборот),


 1OJ


Банки •