CC BY
76
РАЗДЕЛ 3. ФИНАНСОВО-КРЕДИТНЫЕ ОТНОШЕНИЯ И БУХГАЛТЕРСКИЙ УЧЕТ
Г. А. Батищева, Н. А. Терехов
ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КРЕДИТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ
Аннотация
В статье рассматривается потребность в достижении устойчивого экономического роста посредством нормализации функционирования банковского сектора, представляющего собой важнейший элемент экономической системы государства. Преодоление кризисного состояния в данной сфере экономики существенно зависит от влияния двух групп факторов: экзогенных, описываемых показателями социально-экономического развития страны, и эндогенных, характеризуемых финансовыми показателями банковской деятельности. Построенные авторами две группы моделей прибыли: модели зависимости чистой прибыли банка от экзогенных факторов и модели зависимости чистой прибыли банка от эндогенных факторов, позволили выявить факторы, существенно влияющие на прибыль банка. Построенные модели позволят определить резервы роста основных финансовых показателей деятельности банка на примере ПАО «Сбербанк России», а также могут быть использованы при анализе и планировании финансовой деятельности кредитных организаций России.
Ключевые слова
Банк, прибыль, привлеченные и размещенные средства, модель.
G. A. Batishcheva, N. A. Terekhov
RESEARCH OF INFLUENCE OF MACROECONOMIC FACTORS ON EFFICIENCY OF ACTIVITY OF CREDIT INSTITUTIONS
Annotation
Article discusses the need of achieving sustainable economic growth through normalization of functioning of banking sector — a key element of economic system of state. Overcoming crisis condition in economy is significantly affected by two groups of factors: exogenous, described by indicators of socio-economic development of country, and endogenous, characterized by financial indicators of banking activities. Authors built two sets of models, profit models based on net profit of Bank from exogenous factors and models based on net profit of Bank from endogenous factors revealed the factors that significantly affect Bank's profit. Constructed model allows defining reserves of growth of main financial indicators of Bank activity on example of PJSC «Sberbank of Russia», and can also be used in analysis and planning of financial activities of credit organizations in Russia.
Keywords
Bank, profits, attracted and placed funds, model.
Экономическая ситуация в России на современном этапе затянувшегося экономического кризиса характеризует-
ся необходимостью достижения устойчивого экономического роста. Одним из условий развития экономики является
нормальное функционирование банковского сектора, представляющего собой важнейший элемент экономической системы государства. Динамика развития банковского сектора во многом определяется влиянием двух групп факторов: экзогенных, описываемых показателями социально-экономического развития страны, и эндогенных, характеризуемых финансовыми показателями банковской деятельности. Определение из этих групп детерминирующих факторов и проведение количественного анализа их воздействия на эффективность функционирования банковского сектора позволит выявить не только резервы роста, но и негативные явления в деятельности банковской системы и позволит повысить финансовую устойчивость кредитных организаций. Этим определяется актуальность представленной работы, направленной на исследование и моделирование эффективности функционирования банковского сектора.
Исходной информацией по отобранным факторам послужили данные
Важнейшими показателями эффективности деятельности банковской системы являются: чистая прибыль кредитных организаций, размещенные и привлеченные средства. Для выявления резервов роста данных показателей авторы применили методы эконометриче-ского моделирования. Расчеты проводились с помощью эконометрического пакета EVIEWS. В качестве объекта анализа выбран ПАО «Сбербанк России» — крупнейший банк страны, доля которого в активах российской банковской системы составляет около 30 % [5].
Построены следующие группы моделей:
1) модели прибыли;
2) модели размещенных средств;
3) модели привлеченных средств;
В таблице 1 представлены показатели развития банковской системы, отобранные с помощью проведения логического и статистического анализа для построения эконометрических моделей [1, 2].
Росстата, банка России за 2000-2016 гг. [4, 5].
Таблица 1 — Показатели развития банковской системы
Обозначение показателя Наименование показателя
1. Показатели социально-экономического развития страны
GDP Валовой внутренний продукт, млрд руб.
I Инвестиции в основной капитал в РФ, млрд руб.
PL Производительность труда в экономике, руб.
K Стоимость основных фондов, млрд руб.
L Численность экономически активного населения, млн чел.
ШН Среднедушевые доходы населения (в месяц), руб.
W Среднемесячная номинальная заработная плата работников, руб.
и Уровень безработицы, %
2. Финансовые показатели деятельности банка
№ Чистая прибыль банка, млрд руб.
Л8 Активы банка, млрд руб.
СРВ Кредитный портфель банка, млрд руб.
СРСС Кредитный портфель корпоративных клиентов, млрд руб.
СРРС Кредитный портфель физических лиц, млрд руб.
DB Общий объем привлеченных средств, млрд руб.
DCC Вклады корпоративных клиентов, млрд руб.
DPC Вклады физических лиц, млрд руб.
Статистический анализ [6] полученных эконометрических уравнений показал, что они значимы: для каждого из построенных уравнений регрессии расчетные значения ^-критерия больше табличного для 5 % уровня значимости. Проверка по ¿-критерию коэффициентов регрессии показала, что включенные в модели факторы-параметры оказывают существенное влияние на зависимую переменную: все коэффициенты регрессии
Чистая прибыль банка — основной источник его развития. Чистая прибыль определяет надежность банка и устойчивость, гарантирует безопасность вкладов и наличие источников кредита, от которых зависят потребители банковских услуг. Получение прибыли является одной из основных целей в сфере банковского бизнеса. Авторами построены две группы моделей прибыли:
1) модели зависимости чистой прибыли банка от экзогенных факторов — факторов социально-экономического развития страны (модели 1.1-1.7);
2) модели зависимости чистой прибыли банка от эндогенных факторов —
значимы на 5 % уровне значимости. Все знаки у коэффициентов регрессии соответствуют экономической сущности влияния аргументов на функцию. Полученные модели характеризуются достаточно высокой степенью детерминации, отсутствием автокорреляции в остатках и отсутствием гетероскедастичности.
Построенные эконометрические модели группы 1 (модели прибыли) представлены в таблице 2.
финансовых показателей кредитных организаций (модели 1.8-1.14).
Анализ построенных моделей (см. табл. 2) позволяет заключить, что и экзогенные и эндогенные факторы существенно влияют на прибыль банка.
Степень влияния на прибыль экзогенных факторов: рост стоимости основных фондов (K) и производительности труда в экономике (PL) способствуют росту прибыли соответственно на 1,40 % и 1,36 % (модели 1.1 и 1.2); рост валового внутреннего продукта (GDP) и инвестиций в основной капитал (I) приводят к росту прибыли соответственно на 1,33% и 1,22% (модели 1.3 и
Таблица 2 — Модели прибыли банка (NP)
№ Уравнение регрессии Коэффициент
детерминации R2 эластичности Е
Модели влияния макроэкономических показателей на прибыль банка
1.1 1 n(NР ) = - 1 0,945 + 1,3 9 8 ■ 1п(К) + £ 0,776 1,398
1.2 1 n(NР ) = - 1 3,0 89 + 1,3 62 ■ 1 п(Р L) + £ 0,821 1,362
1.3 1 n(NР ) = - 9, 1 68 + 1,3 2 5 ■ 1 n(GDР ) + £ 0,818 1,325
1.4 1n(NР ) = - 5 ,9 8 1 + 1 ,2 1 7 ■ 1 n( I) + £ 0,796 1,217
1.5 1n(NР ) = - 6,784 + 1,2 0 7 ■ 1n(I N Н) + £ 0,767 1,207
1.6 1 n(NР ) = -6, 778 + 1, 1 9 7 ■ 1 n(W) + £ 0,793 1,197
1.7 1n(NР ) = 1 4,9 2 1 - 5, 3 7 7 ■ 1 n(U) + £ 0,868 -5,377
Модели влияния финансовых показателей на прибыль банка
1.8 1n(NР ) = - 2,9 70 + 0,8 83 ■ 1 n(AS) + £ 0,806 0,883
1.9 1 n(NР ) = -3, 1 0 3 + 0,9 2 8 ■ 1n(DВ ) + £ 0,798 0,928
1.10 1 n(N Р ) = -3, 1 7 8 + 0,9 8 1 ■ 1n(D Р С ) + £ 0,812 0,981
1.11 1 n(NР ) = - 1 , 2 1 5 + 0 , 8 1 8 ■ 1n(DС С ) + £ 0,762 0,818
1.12 1 n(NР ) = - 1,9 0 6 + 0,79 5 ■ 1 n(С Р В ) + £ 0,794 0,795
1.13 1n(N Р ) = 0, 75 1 + 0,5 88 ■ 1n(C Р Р С) + £ 0,782 0,588
1.14 1n(NР ) = - 2,0 89 + 0,842 ■ 1n( С Р С С ) + £ 0,790 0,842
1.4); положительная динамика среднедушевых доходов населения (ШИ) и среднемесячной номинальной заработной платы (Ж) способствуют росту прибыли соответственно на 1,21 и 1,20 % (модели 1.5 и 1.6). Увеличение уровня безработицы (Ц) на 1 % приводит к сокращению прибыли банка на 5,38 % (модель 1.7).
Степень влияния на прибыль эндогенных факторов: повышение на 1 % активов банка (Л$) способствует росту прибыли на 0,88 % (модель 1.8); рост на 1 % объема привлеченных средств банка (ОБ) способствует росту прибыли на 0,93 % (модель 1.9); увеличение на 1 % кредитного портфеля банка (СРБ) способствует росту прибыли на 0,80 % (модель 1.12).
Проведенный анализ моделей 1.11.14 показывает, что экзогенные факторы оказывают более сильное влияние на прибыль банка по сравнению с эндогенными.
Анализ моделей (1.13-1.14) позволил также выявить, что кредитный портфель корпоративных клиентов оказывает более сильное влияние на прибыль банка по сравнению с кредитным портфелем физических лиц: повышение на 1 % кредитного портфеля корпоративных клиентов банка (СРСС) способствует росту прибыли на 0,84 %, а повышение на 1 % кредитного портфеля физических лиц банка (СРРС) способствует росту прибыли только на 0,59%. Иная картина наблюдается при анализе влияния объемов привлеченных средств на прибыль банка — более сильное влияние оказывают вклады физических лиц по сравнению с вкладами корпоративных клиентов: рост на 1 % объема вкладов физических лиц (ОРС) приводит к росту прибыли на 0,98 % (модель 1.10), в то время как повышение на 1 % объема привлеченных средств корпоративных клиентов (ОСС) банка способствует росту прибыли на 0,82 % (модель 1.11).
Основная функция банка — это предоставление кредитов, являющихся существенным источником финансиро-
вания развития промышленности и сельского хозяйства. Эффективность кредитной деятельности банка зависит от качества и объемов кредитного портфеля. В этой связи решение задач определения резервов увеличения величины кредитного портфеля банка является весьма актуальным.
Для выявления резервов роста кредитного портфеля банка построены модели зависимости объемов размещенных средств от макроэкономических факторов (см. табл. 3).
Все включенные в модели 2.1-2.15 макроэкономические факторы оказывают значительное влияние на величину кредитного портфеля банка.
Первые места по силе влияния на величину кредитного портфеля банка занимают такие показатели, как численность экономически активного населения (Ь) и уровень безработицы (Ц): рост на 1 % численности экономически активного населения способствует увеличению кредитного портфеля на 39,3 %, а рост на 1% уровня безработицы приводит к сокращению кредитного портфеля на 2,6 % (модель 2.5).
Существенное влияние на величину кредитного портфеля банка оказывают факторы: стоимость основных фондов (К); производительность труда в экономике (РЬ); среднедушевые доходы населения (ШИИ); инвестиции в основной капитал (I): рост на 1 % стоимости основных фондов способствует росту кредитного портфеля на 1,8 % (модель 2.1); рост на 1 % производительности труда способствует росту кредитного портфеля на 1,7 % (модель 2.2); рост на 1% среднедушевых доходов населения вызывает рост кредитного портфеля на 1,6 % (модель 2.3), а рост на 1 % инвестиций в основной капитал способствует росту портфеля на 1,5 % (модель 2.4).
Анализ моделей 2.6-2.15 показывает что более сильное влияние макроэкономические показатели оказывают на кредитный портфель физических лиц
по сравнению с кредитным портфелем корпоративных клиентов: рост на 1 % численности экономически активного населения вызывает увеличение кредитного портфеля соответственно на 47,7 % (модель 2.10) и 37,7 % (модель 2.15); рост на 1 % стоимости основных фондов способствует росту кредитного портфеля соответственно на 2,4 % (модель 2.6) и 1,7 % (модель 2.11); рост на 1 % производительности труда в экономике способствует росту кредитного портфеля соответственно на 2,2 % (мо-
дель 2.7) и 1,6 % (модель 2.12); рост на 1 % среднедушевых доходов населения вызывает рост портфеля соответственно на 2,1 % (модель 2.8) и 1,5 % (модель 2.13), а рост на 1 % инвестиций в основной капитал способствует росту портфеля соответственно на 2,0 % (модель 2.9) и 1,4 % (модель 2.14); рост на 1 % уровня безработицы приводит к сокращению кредитного портфеля соответственно на 4,0 % (модель 2.10) и 2,3 % (модель 2.15).
Таблица 3 — Модели размещенных средств
№ Уравнение регрессии Коэффициент
детерминации В2 эластичности Е
Модели кредитного портфеля банка (СРВ)
2.1 1п(СРВ) = -12,015 + 1,821 ■ 1п(К) + 8 0,985 1,821
2.2 1п(СРВ) = -13,675 + 1,683 ■ 1п(РЬ) + 8 0,997 1,683
2.3 1п(СРВ) = -6,762 + 1,590 ■ 1п(ШН) + 8 0,996 1,590
2.4 1п(СРВ) = -5,053 + 1,523 ■ 1п(1) + 8 0,991 1,523
2.5 1п(СРВ)=-149,263-2,572-1п(и)+ 39,2594п(Ь)+е 0,950 Еи=-2,572, Еь=39,259
Модели кредитного портфеля физических лиц (СРРС)
2.6 1п(СРРС) = -19,969 + 2,390 ■ 1п(К) + 8 0,939 2,390
2.7 1п(СРРС) = -22,390 + 2,228 ■ 1п(РЬ) + 8 0,971 2,228
2.8 1п(СРРС) = -13,381 + 2,120 ■ 1п(ШН) + 8 0,979 2,120
2.9 1п(СРРС) = -10,992 + 2,018 ■ 1п(1) + 8 0,967 2,018
2.10 1п(СРРС)=-184,494-3,952-1п(и)+ 47,6634п(Ь)+е 0,932 Еи=-3,952, Еь=47,663
Модели кредитного портфеля корпоративных клиентов банка (CPСC)
2.11 1п(СРСС) = -11,147 + 1,721 ■ 1п(К) + 8 0,991 1,721
2.12 1п(СРСС) = -12,626 + 1,584 ■ 1п(РЬ) + 8 0,996 1,584
2.13 1п(СРСС) = -6,136 + 1,498 ■ 1п(ШН) + 8 0,995 1,498
2.14 1п(СРСС) = -4,516 + 1,434 ■ 1п(1) + 8 0,991 1,434
2.15 1п(СРРС)=-143,229-2,3304п(И)+ 37,6964п(Ь)+е 0,946 Еи=-2,330, Еь=37,696
Значительную часть ресурсной базы коммерческих банков составляют привлеченные средства, являющиеся важнейшим источником инвестицион-
ных ресурсов страны. Для выявления резервов роста привлеченных средств построены эконометрические модели 3.1-3.13 (табл. 4).
Таблица 4 — Модели привлеченных средств
№ Уравнение регрессии Коэффициент
детерминации Я2 эластичности Е
Модели привлеченных средств физических лиц и корпоративных клиентов банка (.
3.1 1 п(Б В ) = -8, 83 7 + 1,5 43 ■ 1п(К) + £ 0,993 1,543
3.2 1п(Б В ) = - 1 0,442 + 1,443 ■ 1п(РЬ) + £ 0,994 1,443
3.3 1п(Б В ) = - 4, 2 94 + 1,3 3 8 ■ 1 п(1 Ш) + £ 0,989 1,338
3.4 1 п(Б В ) = -2,9 8 8 + 1,2 99 ■ 1п(1 ) + £ 0,977 1,299
Модели привлеченных средств физических лиц (DPС)
3.5 1 п(Б Р С ) = -8, 3 7 7 + 1,468 ■ 1п(К) + £ 0,994 1,468
3.6 1п(Б Р С ) = - 9,947 + 1,3 76 ■ 1п(Р Ь) + £ 0,993 1,376
3.7 1 п(Б Р С ) = -4,0 76 + 1, 2 7 5 ■ 1 п(1 Ш) + £ 0,994 1,275
3.8 1 пфР С ) = -2, 85 0 + 1,2 40 ■ 1п(1 ) + £ 0,979 1,240
Модели привлеченных средств корпоративных клиентов банка (DCC)
3.9 1п(Б С С ) = - 1 1,7 88 + 1, 70 2 ■ 1 п(К) + £ 0,973 1,702
3.10 1п(Б С С ) = - 1 3, 5 1 6 + 1, 5 8 8 ■ 1 п(Р Ь) + £ 0,980 1,588
3.11 1 п(Б С С ) = - 6,749 + 1,47 2 ■ 1 п(1 Ш) + £ 0,965 1,472
3.12 1п(Б С С ) = -5, 2 9 8 + 1,42 8 ■ 1п(1 ) + £ 0,961 1,428
3.13 1п(Б С С ) = - 1 45,8 5 6-2, 2 68 ■ 1п(и) + 3 8, 0 8 0 ■ 1 п(Ь) + £ 0,945 Eu=-2,268, EL=38,080
Анализ моделей 3.1-3.13 показ ы-вает, что все рассмотренные показатели социально-экономического развития страны оказывают существенное влияние на объемы привлеченных средств: рост стоимости основных фондов (К) и производительности труда в экономике (РЬ) способствуют росту объема привлеченных средств соответственно на 1,54 % (модель 3.1) и 1,44 % (модель 3.2); увеличение на 1 % среднедушевых доходов населения (ШИ) способствуют росту объема привлеченных средств на 1,34 % (модель 3.3); рост инвестиций в основной капитал (I) ведет к росту объема привлеченных средств на 1,30 % (модель 3.4).
Анализ моделей 3.5-3.13 показывает, что более сильное влияние макроэкономических показателей оказывают на привлеченные средства корпоративных клиентов по сравнению с привлеченными средствами физических лиц: рост на 1 % стоимости основных фондов способствует росту привлеченных средств соответственно на 1,7 % (модель 3.9) и 1,5 %
(модель 3.5); рост на 1 % производительности труда в экономике способствует росту привлеченных средств соответственно на 1,6 % (модель 3.10) и 1,4 % (модель 3,.6); рост на 1 % среднедушевых доходов населения вызывает рост привлеченных средств соответственно на 1,5 % (модель 3.11) и 1,3 % (модель 3.7), а рост на 1 % инвестиций в основной капитал способствует росту привлеченных средств соответственно на 1,4 % (модель 3.12) и 1,2 % (модель 3.8).
Представленное в статье исследование по выявлению резервов роста эффективности деятельности кредитных организаций на примере ПАО «Сбербанк России» показало следующее.
1. Наибольшее влияние на чистую прибыль банка оказывают экзогенные факторы по сравнению с эндогенными.
2. Объемы привлеченных средств оказывают более сильное влияние на прибыль банка по сравнению с объемами размещенных средств.
3. Вклады физических лиц оказывают более сильное влияние на прибыль
банка по сравнению с вкладами корпоративных клиентов.
4. Кредитный портфель корпоративных клиентов оказывает более сильное влияние на прибыль банка, по сравнению с кредитным портфелем физических лиц.
5. Макроэкономические показатели оказывают более сильное влияние на размещенные средства по сравнению с привлеченными средствами.
6. Макроэкономические показатели оказывают более сильное влияние на кредитный портфель физических лиц по сравнению с кредитным портфелем корпоративных клиентов.
7. Макроэкономические показатели оказывают более сильное влияние на привлеченные средства корпоративных клиентов по сравнению с привлеченными средствами физических лиц.
8. Из рассмотренных макроэкономических факторов наибольшее влияние на основные финансовые показатели деятельности банка (чистая прибыль, размещенные и привлеченные средства) оказывают «численность экономически активного населения» и «уровень безра-ботицы»[3].
Построенные модели, позволяющие выявить резервы роста основных финансовых показателей деятельности банка, могут быть использованы при анализе и планировании финансовой деятельности кредитных организаций России.
Библиографический список
1. Батищева, Г. А., Батищева, Е. А. Эконометрическое моделирование экономического роста // Россия в XXI веке: факторы и механизмы устойчивого развития : моногр. - Пенза : Наука и Просвещение, 2016.
2. Батищева, Г. А., Терехов, Н. А. Влияние макроэкономических факторов на кредитный портфель банка на при-
мере ПАО «Сбербанк России» // Новая наука: финансово-экономические основы. — 2017. — С. 23-26.
3. Батищева, Г. А., Терехов, Н. А. Эконометрическое исследование функционирования банковской системы России на примере ПАО «Сбербанк России» // Инновационная наука. — 2017. — № 04-1.
4. Российский статистический ежегодник. 2001-2016 : стат. сб. / Рос-стат. — М., 2016.
5. Статистический бюллетень Банка России [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.cbr.ru/publ/? PrtId=bbs.
6. Эконометрика : учебник / под ред. И. И. Елисеевой. - М. : Юрайт-Издат, 2015.
Bibliographic list
1. Batischeva, G. A. Batishcheva, E. A. Econometric modeling of economic growth in Russia in XXI century: factors and mechanisms for sustainable development: monograph. — Penza : Science and Education, 2016.
2. Batischeva, G. A., Terekhov, N. A. Impact of macroeconomic factors on credit portfolio of Bank on example of PJSC «Sberbank of Russia» // New science: financial-economic basis. — 2017. — Р. 23-26.
3. Batischeva, G. A., Terekhov, N. A. Econometric study of functioning of Russian banking system on example of PJSC «Sberbank of Russia» // Innovative science. — 2017. — № 04-1.
4. Russian statistical yearbook. 2001-2016 : stat. comp. / Rosstat. — M., 2016.
5. Statistical Bulletin of Bank of Russia [Electronic resource]. — Mode of access : http://www.cbr.ru/publ/?PrtId=bbs.
6. Econometrics: a textbook for undergraduate and graduate / ed. by I. I. Eliseeva. — M. : Yurayt-Izdat, 2015.
