CC BY
32
Баско О.В.,
кандидат экономических наук, доцент кафедры «Банковское дело» Ростовского государственного экономического университета (РИНХ) Эл. почта: [email protected] Ким Т.В.,
аспирант кафедры «Банковское дело» Ростовского государственного экономического университета (РИНХ) Эл. почта: [email protected]
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИКИ РАСЧЕТА ИНДЕКСОВ УСЛОВИЙ БАНКОВСКОГО КРЕДИТОВАНИЯ
В статье обосновывается необходимость банковского кредитования, а также совершенствование методов анализа кредитного рынка. Авторы приводят расчеты индексов условий банковского кредитования по различным методикам, что может способствовать эффективности денежно-кредитной политики, проводимой Банком России, и как следствие стать одним из факторов экономического роста страны в целом.
Ключевые слова: кредитные организации, кредитный рынок, условия банковского кредитования, диффузные индексы, сводные индексы «net percentage», нефинансовый сектор.
Basko O.V., Kim T.V.
IMPROVED METHOD FOR CALCULATION OF INDICES OF BANK LENDING
The article substantiates the necessity of Bank lending, and improving methods of the analysis of the credit market. The authors give rakety indexes conditions of Bank lending on various methods that can contribute to the efficiency of the monetary policy conducted by the Bank of Russia, and as a result become one of the factors of economic growth of the country as a whole.
Keywords: credit organizations, credit market, credit conditions, diffuse indexes,
composite indices "net percentage", the non-financial sector.
Банковское кредитование является важнейшим элементом российской финансовой системы и одним из ключевых каналов перераспределения финансовых ресурсов в экономике. Доступность банковских кредитов для конечных заемщиков является одним из существенных факторов экономического роста. При этом доступность кредитов определяется не только уровнем процентных ставок, но и широким спектром дополнительных условий банковского кредитования (далее - УБК) таких, как: максимальные сроки и объемы кредитов, требования к обеспечению, финансовому положению заемщиков. Совершенствование методов анализа кредитного рынка способствует повышению эффективности денежно-кредитной политики центральных банков различных государств. Решению данной задачи служит мониторинг доступности банковских кредитов для конечных заемщиков. С этой целью Центральные банки США, Канады, Великобритании, Японии и других стран проводят регулярные обследования изменений в кредитной политике банков и на их основе рассчитывают и публикуют индикаторы УБК. Сочетание анализа банковской отчетности с изучением показателей УБК, содержащих в себе информацию об изменении неценовых условий заключения кредитных сделок (требований к обеспечению, сроков кредитования), способствует более углубленному пониманию процессов, происходящих в сфере банковского кредитования.
Первой количественную оценку неценовых условий банковского кредитования стала осуществлять Федеральная резервная система США, которая c 1964 г. систематически проводит опросы кредитных специалистов по условиям кредитования (Senior Loan Officer Opinion Survey on Bank Lending Practices - SLOOS) (обычно - ежеквартально, перед заседаниями Комитета по операциям на открытом рынке; на добровольной основе). [1]
В опросник SLOOS включается свыше 10 стандартных вопросов об изменении условий кредитования, причинах, обусловивших эти изменения, и сдвигах в спросе на заемные средства со стороны заемщиков. Большинство вопросов включают в себя ряд подвопросов (до 14) по конкретным условиям банковского кредитования (максимальный объем и срок кредитов, уровень рисковых премий, требования к обеспечению), типам ссуд и категориям заемщиков. Кроме того, в опросник включаются дополнительные вопросы, связанные с текущими изменениями конъюнктуры кредитного рынка США (к примеру, в 2005 г. в анкету включался вопрос о влиянии изменений законодательства США о банкротстве на условия кредитования, а в 2010 г. - об условиях кредитования европейских компаний).
Выборка банков составляется таким образом, чтобы репрезентативно представлять основные регионы и банковские группы страны. По состоянию на 2007 г. на банки, входящие в выборку SLOOS, приходилось более 60% активов банков, действующих в США, и более 65% кредитов нефинансовому сектору. [2]
На основе результатов обследований формируются сводные индексы «net percentage» ужесточения условий кредитования в целом или отдельных условий кредитования. Индексы рассчитываются как соотношение количества банков, ужесточивших условия кредитования, и количества банков, смягчивших условия кредитования по формуле
I = N 2 + N ~ Ns1 ~ N' 2 х 100%, (рис.1) N 2 + N11 + Nn + N1 + Ns 2 где I - индекс ужесточения условий банковского кредитования;
Nt2 - число банков, давших на вопрос об изменении условий кредитования ответ «существенно ужесточились»;
Nti - число банков, давших на вопрос об изменении условий кредитования ответ «умеренно ужесточились»;
Nn - число банков, давших на вопрос об изменении условий кредитования ответ «почти не изменились»;
Ns1 - число банков, давших на вопрос об изменении условий кредитования ответ «умеренно смягчились»;
Ns2 - число банков, давших на вопрос об изменении условий кредитования ответ «существенно смягчились».
Исследования динамики индексов ужесточения условий банковского кредитования выявили устойчивую связь между этими индексами и динамикой ВВП США: в периоды ужесточения УБК наблюдается замедление экономического роста, или рецессия, в периоды смягчения УБК - ускорение экономического роста.
Выявление связи УБК и экономического роста обусловило интерес макроэкономистов и разработчиков экономических моделей к индексам условий банковского кредитования. В частности, сотрудниками МВФ для моделей глобальной экономики был разработан индикатор BLT («вапк lending tightness»), рассчитываемый как среднее арифметическое индексов ужесточения условий кредитования в США по четырем основным категориям ссуд (кредиты малым нефинансовым компаниям, кредиты крупным нефинансовым компаниям, ипотечные кредиты и кредиты для приобретения коммерческой недвижимости).
Подобные опросы осуществляют также Банк Канады, Банк Японии, ЕЦБ, Банк Англии. Анкетирование банков об условиях кредитования осуществляется также такими странами, как: Албания, Армения, Венгрия, Таиланд, Южная Корея.
Ряд центральных банков (Банк Англии, ЕЦБ) при расчете индексов УБК используют диффузные индексы («diffusion index») в соответствии с формулой
DI = N2 + 0,5 х N11 - х Nsi - Ns2 х 100% (рис. 2) N + N + N + N + N
N12 + N11 + N n + N s1 + N s2
При расчете этих индексов ответы «существенно ужесточились» или «существенно смягчились» оказывают более значительное влияние на конечное значение индекса, чем ответы «умеренно ужесточились» или «умеренно смягчились». Это позволяет более корректно отражать градации изменения условий банковского кредитования. Однако подобный подход
предъявляет более высокие требования к исходной информации.
Банк России проводит подобные исследования с 2009 года. Для углубления анализа региональной составляющей УБК с 2010 года Банк России проводит обследования на региональном уровне. В целом по России к участию в опросе привлечены банки, на которые приходится около 85% кредитного портфеля российского банковского сектора. Ежеквартально основные результаты обследования обобщаются в обзоре УБК, публикуемом в «Вестнике Банка России». В Ростовской области в обследовании УБК принимают участие 38 банков, из которых 11 региональных банков и 27 филиалов банков, расположенных в других регионах, на долю которых приходится более 74,0% регионального кредитного портфеля.
Набор вопросов, используемый Банком России при обследовании, существенно меньше, чем у ФРС США или ЕЦБ. Он включает в себя три основных вопроса. В ответах на первый вопрос: «Как за последние три месяца в вашем банке изменились условия выдачи кредитов заемщикам (кроме кредитных организаций)?» респондентам предлагается оценить общее изменение условий кредитования для трех основных категорий заемщиков (крупные корпоративные заемщики, малый и средний бизнес, население). Как и в практике ФРС США, предлагается пять возможных вариантов ответа на данный вопрос: «значительно ужесточились», «несколько ужесточились», «остались прежними», «несколько смягчились» и «значительно смягчились».
Второй вопрос: «В какой степени изменились отдельные условия выдачи кредитов заемщикам (кроме кредитных организаций) в вашем банке за последние три месяца?» предлагает охарактеризовать изменение семи основных условий кредитования: максимального размера кредита, максимального срока кредита, уровня процентной ставки по кредитам и надбавки по более рисковым ссудам, уровня дополнительных сборов и комиссий за выдачу и обслуживание кредита, требований к кре-
дитоспособности заемщика, требований к размеру обеспечения по кредиту, а также спектра категорий заемщиков или направлений кредитования. Как и в первом вопросе, респонденту предлагается охарактеризовать изменение каждого из этих условий для трех категорий заемщиков, выбрав один из пяти возможных ответов (от «значительно ужесточились» до «значительно смягчились»).
В третьем вопросе: «Какие факторы и в какой степени, по вашему мнению, повлияли на решение об изменении вашим банком условий кредитования заемщиков (кроме кредитных организаций)?» респондентам предлагается оценить влияние на УБК изменения отдельных факторов: политики обследуемого банка, ситуации с ликвидностью, степени конкуренции на рынке капитала, условий по операциям Банка России с кредитными организациями, условий привлечения средств на внутреннем рынке, условий привлечения средств на внутреннем и внешних рынках, и ситуации в нефинансовом секторе экономики. Респонденту предлагается охарактеризовать влияние каждого из этих факторов на УБК для трех категорий заемщиков, выбрав один из пяти возможных ответов («способствовал сильному ужесточению условий», «способствовал некоторому ужесточению условий», «не повлиял», «способствовал некоторому смягчению условий», «способствовал сильному смягчению условий»).
В практике Банка России используются как диффузные индексы, так и индексы «net percentage». Диффузные индексы используются при анализе ситуации на национальном кредитном рынке, а индексы «net percentage» применяются при сопоставлении российского рынка с кредитными рынками других стран и расчете индикатора BLT для России, определяемого как среднее арифметическое индексов изменения условий кредитования для всех трех категорий заемщиков.
Несомненно, сильной стороной применяемых методов расчетов УБК является их простота расчета и, как правило, понятность результатов. Получаемые в ходе рас-
чета значения диффузного индекса, используемого в практике Банка России и ЕЦБ, лежат в интервале от -100 до 100%. При этом если все анкетируемые банки при ответе на вопрос, по которому рассчитывается диффузный индекс, дадут оценку «значительно ужесточились», то величина индекса составит 100%. Соответственно значению индекса 50% соответствует ответ «несколько ужесточились», 0% - «остались прежними», -50% - «несколько смягчились» и -100% - «значительно смягчились».
Слабые стороны заключаются в следующем:
1. Оценки, даваемые банками, зависят от человеческого фактора, то есть носят субъективный характер, что в результате влияет на качество анкет и как следствие на рассчитываемые индексы УБК. Практика проводимого Отделением по Ростовской области Южного главного управления Центрального банка Российской Федерации (далее - Отделение Ростов-на-Дону) анкетирования банков показала, что зачастую банки не уделяют должного внимания необходимости обдуманного внесения информации в анкету и по всем вопросам проставляют ответ «остались прежними». Бывает, что банки сообщают об изменении УБК по группе заемщиков, кредитования которых они не осуществляют. Малая доля некачественных анкет в общей их массе, по причине усреднения данных при расчете, не окажет существенного влияния на значение индекса. Однако увеличение этой доли искажает конечный результат. К примеру, 1% некачественных анкет с оценкой «остались прежними» искажает рассчитываемый индекс на 1%. Для индексов, рассчитываемых Отделением Ростов-на-Дону, погрешность в зависимости от количества опрошенных банков составляет 26 - 28%.
2. Получаемые значения индекса не всегда позволяют дать им верную трактовку. К примеру, значение индекса составит 10%, в случае если 10 из 100 банков-респондентов ответят о значительном ужесточении УБК. В случае если из 100 опрошенных банков 54 ответят о значительном ужесточении УБК, а 44 о значительном их
смягчении, то получается, аналогичный результат - 10%. Оценка, полученная во втором случае, является информативной и характеризует обобщенное направление УБК. В первом же случае необходимо говорить о том, что в целом УБК не изменились, так как 90% банков сообщают именно об этом.
3. Используемая в настоящее время методика работает хорошо только тогда, когда банки, принимающие участие в анкетировании, осуществляют кредитование реального сектора экономики региона (страны) в соизмеримых объемах. Если этот принцип нарушается, то получается, что одни банки, объемы кредитования которых, по причине неверно выстроенной в них кредитной политики, малой ресурсной базы, в разы меньше объемов кредитования других банков, оказывают равное им влияние на индекс УБК, индекс, на основании которого делается вывод об УБК региона или страны в целом.
Отделение Ростов-на-Дону столкнулось со случаем, когда при сопоставлении динамики диффузного индекса УБК, по которому отмечалось ужесточение в 1 квартале 2013 года, с объемом выданных кредитов, наблюдалось существенное и вполне логичное, снижение темпов роста последнего с лагом в 3 квартале 2013 года. Однако при детальном рассмотрении ответов банков установлено, что на существенное снижение объемов кредитования повлияли 4 крупных кредитных организации, которые в своих анкетах отметили, что УБК в них не изменились. При этом на описываемое ужесточение УБК повлияли оценки банков, объемы кредитования которых изменились несущественно.
С учетом описанных недостатков возникает необходимость видоизменения формул расчета индексов УБК. Также в формулах должны реализовываться следующие механизмы:
о механизм фильтрации заведомо недостоверных данных, заключающийся в учете ответов об изменении УБК по группам заемщиков, только в случае если кредитная организация фактически осуществляет операции кредитования этих групп;
o учета для каждого анкетируемого банка занимаемого им веса на кредитном рынке в разрезе крупного корпоративного бизнеса, субъектов малого и среднего предпринимательства и населения.
Кредитные организации при осуществлении операций кредитования стремятся максимизировать свою прибыль, подбирая и кредитуя клиентов с наиболее рентабельными проектами, обладающими минимальными рисками несвоевременного исполнения обязательств по кредиту. Критерии отбора групп кредитуемых клиентов и условия выдачи им кредитов формируют условия банковского кредитования. От грамотного определения условий банковского кредитования и дальнейшей их корректной модификации под условия изменяющейся внешней среды (ситуацией с ликвидностью, конкуренцией, условиями внутреннего и внешнего фондирования, ситуацией в нефинансовом секторе) зависит будущий объем выдаваемых кредитов и как его следствие - прибыль банка. С другой стороны, коммерческие организации, нуждающиеся в краткосрочных и долгосрочных ресурсах, стремятся найти для себя кредитную организацию, условия кредитования которой будут наиболее приемлемы и экономически выгодны. Если банк значительно ужесточит свои условия кредитования по сравнению с другими банками, то это приведет к перетеканию потенциальной клиентуры к конкурентам с более мягкими УБК, что отразится на объемах кредитования. Таким образом, наиболее привлекательные и приемлемые как для клиентов, так и кредитных организаций условия кредитования и определяют консенсусные УБК, впоследствии выражающиеся в объеме кредитования.
Таким образом, представляется возможным записать формулы расчета диффузного индекса УБК и net percentage в следующем виде.
V + 05•V -05•V -V DI = V2 + 0,5 V 0,5 Vsl Vs2 • 100% (рис. 3)
V 2 + Vl + V + VS1 + Vs2
I =
V2 + Vl - Vsl - Vs 2 V 2 + Vi + V + Vsi + V 2
• 100%, (рис. 4)
где Уа - суммарный объем кредитов, выданных банками, давшими на вопрос об изменении условий кредитования ответ «существенно ужесточились» (оценка -2);
^ - суммарный объем кредитов, выданных банками, давшими на вопрос об изменении условий кредитования ответ «умеренно ужесточились» (оценка -1);
- суммарный объем кредитов, выданных банками, давшими на вопрос об изменении условий кредитования ответ «существенно смягчились» (оценка +2);
- суммарный объем кредитов, выданных банками, давшими на вопрос об изменении условий кредитования ответ «умеренно смягчились» (оценка +1);
У„ - суммарный объем кредитов, выданных банками, давшими на вопрос об изменении условий кредитования ответ «почти не изменились» (оценка 0);
Можно предположить: имеется 3 КО, объем кредитования за обследуемый квартал которых составляет 60, 30 и 10 млн. рублей соответственно. В случае если все эти КО ответят, что условия УБК в целом существенно ужесточились (проставят оценку -2), то получится.
60 + 30 +10 100
ы =--100% =—100% = 100%
60 + 30 +10 100
В случае если все эти КО ответят о существенном смягчении УБК, то значение диффузного индекса будет равно 100%. В случае кризисных явлений в экономике или кредитного бума объемы кредитования, используемые в формуле, будут соразмерно изменяться по всем анкетируемым КО, что не окажет заметного влияния на конечный результат.
Если одна группа кредитных организаций, имеющих несущественный объем кредитования, примерно 10 млрд. рублей (10% от общего объема выданных за анализируемый период кредитов), отметит в анкете о существенном изменении УБК, а другая объем кредитования которой, по причине более выгодных условий кредитования, составит 90 млрд. рублей (90% от общего объема), ответит, что их УБК почти не изменились, то рассчитываемое значение индекса компенсируется второй груп-
пой и будет близко к нулю (то есть оценке второй группы).
10 + (0 • 90)
Ы1 =-(-) • 100% = 10%, также
10 + 90
и /=10% (то есть фактически полученные величины индексов, показывают, что кредитные организации, доля в объеме кредитования которых составила только 10%, ужесточили свои УБК.)
Если предположить, что выборка анкетируемых КО состоит из 10 банков, то при расчете Б/ по используемой в настоящее время методике (рис.2), при условии, что 5 из 10 банков значительно ужесточили УБК, Б/ составит 50%, в случае если о значительном ужесточении сообщат 8 банков из 10, то Б/ составит 80%. Полученный результат будет верен только в условиях соизмеримости объемов кредитования анкетируемых банков, что не соответствует реальным условиям рынка кредитования и, как следствие, дает недостоверное значение 01.
В предлагаемую улучшенную формулу расчета Б/ также заложен механизм фильтрации заведомо недостоверных данных. Например, если анкетируемый банк при ответе на вопросы анкеты, несмотря на отсутствие операций с корпоративными клиентами, отметит ужесточение УБК по данной категории заемщиков, то его ответ не будет учтен, так как оборот по проводимым им операциям равен нулю.
Почему в описываемой методике предлагается использовать объем операций кредитования, а не их сальдо? Несмотря на простоту использования остатка по ссудным счетам в предлагаемой формуле и более точный результат, по сравнению с используемой в настоящее время методикой, остаток по ссудным операциям имеет существенный недостаток перед использованием оборота.
Формулу остатка по ссудным счетам можно записать как
Б=Увыд - Упогаш + Бвх (то есть сумма уже сформировавшегося на начало отчетного периода остатка по ссудам и разницы объемов выданных и погашенных кредитов в отчетном периоде)
Так как $вх имеет аналогичную формулу только для предыдущего периода, то Б записывается следующим образом.
п п
8 = ^ Vвыд - ^ Vпогаш, где
t=m /=т
У1 выд _ объем выданных кредитов в отчетный период 1;;
У^погаш_ объем погашенных кредитов в отчетный период 1, за исключением погашений кредитов выданных ранее периода п;
1 - отчетный период;
т - последний отчетный период, используемый для расчета;
п - отчетный период, по которому имеется самая ранняя из непогашенных в период т ссуда;
Следовательно, Б складывается из непогашенных остатков ссуд, выдача которых сильно распределена во времени, и в Б, к примеру, могут войти как непогашенные кредиты, выданные в текущем месяце на полгода, так и выданные два года назад сроком на 5 лет. Именно это обстоятельство не позволяет использовать остатки в предлагаемом методе расчета индексов УБК. Если использовать остаток, то возможны ситуации, в которых некоторые обследуемые банки имеющие, по сравнению с другими банками, относительно малые обороты в рассчитываемом периоде (в силу недавних неудачных изменений своей кредитной политики или недостаточной величины ресурсной базы), но имеющие значительный кредитный портфель, состоящий главным образом из долгосрочных кредитов, выданных более года назад, будут оказывать существенное влияние на рассчитываемые индексы. Искажается полученный результат, оценивая ответы банков об изменении УБК не только через результаты деятельности в отчетном периоде, но и внося в эту оценку лишний «шум» в виде эха достижений предыдущих лет. Поэтому в предлагаемой формуле используются данные об объеме.
Таким образом, достоинства предлагаемого подхода расчета индексов УБК заключаются в получении более точного и помехоустойчивого результата по сравне-
нию с используемой в настоящее время методикой.
Основной недостаток данного подхода - трудоемкость, связанная с необходимостью обработки значительного объема информации об объемах кредитных операций по каждому анкетируемому банку, что
в принципе несложно реализовать на ПЭВМ. Также в целях получения наиболее точных расчетов индексов УБК необходимо обеспечить качественное заполнение анкет УБК со стороны кредитных организаций, имеющих существенные по сравнению с другими объемы кредитования.
Таблица 1 - Анализ результатов, полученных при применении рассмотренных методик (пример 1)
Объем Значение индекса Значение индекса Абсолютное отклонение
Наименование КО Оценка УБК операций, млрд. по действующей методике по предлагаемой методике
-2 -1 0 +1 +2 рублей I DI I DI I DI
Банк 1 + 10
Банк 2 + 10
Банк 3 + 10
Банк 4 + 10
Банк 5 + 10
Банк 6 + 10 40,0000 35,00000 40,0000 35,00000 0,0 0,0
Банк 7 + 10
Банк 8 + 10
Банк 9 + 10
Банк 10 + 10
Итого 3 2 5 1 0 100
Источник: составлено авторами
Таблица 2 - Анализ результатов, полученных при применении рассмотренных методик (пример 2)
Объем Значение индекса Значение индекса Абсолютное отклонение
Наименование КО Оценка УБК операций, млрд. по действующей методике по предлагаемой методике
-2 -1 0 +1 +2 рублей I DI I DI I DI
Банк 1 + 12
Банк 2 + 8
Банк 3 + 10
Банк 4 + 14
Банк 5 + 7
Банк 6 + 9 40,0000 35,00000 42,0000 36,00000 -2,0 -1,0
Банк 7 + 16
Банк 8 + 5
Банк 9 + 11
Банк 10 + 8
Итого 3 2 5 1 0 100
Источник: составлено авторами
Из приведенных расчетов видно, что при условии одинакового объема операций кредитования во всех анкетируемых банках, получается абсолютно идентичный результат при расчете индексов УБК по используемой в настоящее время и рассматриваемой альтернативной методике (таблица 1). В случае если объемы кредитования анкетируемых банков являются
соизмеримыми (таблица 2), то отклонение индексов, рассчитываемых по рассматриваемым методикам, незначительно, и для расчета вполне подходят формулы 1 и 2.
В случае если основной объем кредитования сконцентрирован в нескольких банках, то использование формул 1 и 2 может дать результат, не соответствующий реальной ситуации.
Таблица 3 - Анализ результатов, полученных при применении рассмотренных методик (пример 3)
Наименование КО Оценка УБК Объем операций, млрд. рублей Значение индекса по действующей методике Значение индекса по предлагаемой методике Абсолютное Отклонение
-2 -1 0 +1 +2 I Б! I DI I DI
Банк 1 + 2 40,0000 35,00000 -33,0000 -35,50000 73,00000 47,50000
Банк 2 + 4
Банк 3 + 2
Банк 4 + 3
Банк 5 + 2
Банк 6 + 46
Банк 7 + 10
Банк 8 + 6
Банк 9 + 17
Банк 10 + 8
Итого 3 2 5 1 0 100
Источник: составлено авторами
В таблице 3 распределение оценок УБК, данное банками, останется аналогичным оценкам, приведенным в таблице 1. Индекс I характеризует, что УБК ужесточили 40% банков, при этом, если индекс I рассматривать в совокупности с DI (35%), то видно, что в подавляющем количестве банков УБК ужесточились в значительной степени. Значения индексов, полученные по
предлагаемой методике в рассматриваемом примере, показывают, что кредитные организации, кредитная политика и условия кредитования которых обусловили спрос на их кредитные ресурсы со стороны заемщиков, выразившийся в предоставлении заемщикам кредитов в наибольшем объеме, смягчили свои УБК. 33% чистого объема кредитов выдано со смягченными УБК.
Таблица 4 - Анализ результатов, полученных при применении рассмотренных методик (пример 4)
Наименование КО Оценка УБК Объем операции, млрд. рублей Значение индекса по действующей методике Значение индекса по предлагаемой методике Абсолютное Отклонение
-2 -1 0 +1 +2 I DI I DI I DI
Банк 1 + 1
Банк 2 + 1
Банк 3 + 2
Банк 4 + 1
Банк 5 + 1
Банк 6 + 70 80,0000 80,00000 10,0000 10,00000 70,00000 70,00000
Банк 7 + 20
Банк 8 + 1
Банк 9 + 1
Банк 10 + 2
Итого 3 2 5 1 0 100
Источник: составлено авторами
Индексы I и DI, рассчитанные по используемой методике, характеризуют, что УБК в значительной мере ужесточили 80% банков. Значения индексов, полученные по предлагаемой методике, показывают, что ужесточение УБК составляет только 10%.
Из приведенных расчетов видно, что используемая в настоящее время методика расчета индексов УБК дает корректный результат только при равном либо соизмеримом распределении объемов кредитования в обследуемых банках. В случае если
это условие не выполняется, то данная методика дает неточный, а в ряде случаев и недостоверный результат.
Анализ УБК позволяет выявить причины различий в динамике процентных ставок на различных сегментах кредитного рынка. Соответствие индексов УБК динамике показателей макроэкономической статистики отражает способность российских банков оценивать ситуацию в нефинансовом секторе за счет анализа финансового положения действующих и потенциальных заемщиков, что предоставляет возможность использовать индексы УБК в качестве опережающих индикаторов, отражающих перспективы развития ситуации в нефинансовом секторе российской экономики.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Егоров А.В., Карамзина А.С., Чекмарева Е.Н. Анализ и мониторнг условий банковского кредитования. - Деньги и кредит, 2010. - №10. - С.16.
2. Weinbach G. The Federal Reserve's Senior Loan Officer Opinion Survey // IFC Bulletin, Basel: BIS, 2009.
BIBLIOGRAPHICAL LIST
1. Hagenow A.V., Karamzin A.S., Che-kmareva E.N. Analysis and monitoring conditions of Bank lending. - Money and credit, 2010. - №10. - P.16.
2. Weinbach G. The Federal Reserve's Senior Loan Officer Opinion Survey // IFC Bulletin, Basel: BIS, 2009.
