Факторный анализ - Характеристика системообразующих банков России

Факторный анализ -- это многомерный метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных. Предполагается, что известные переменные зависят от меньшего количества неизвестных переменных и случайной ошибки. Факторный анализ позволяет решить две важные проблемы исследователя: описать объект измерения всесторонне и в то же время компактно. С помощью факторного анализа возможно выявление скрытых переменных факторов, отвечающих за наличие линейных статистических связей корреляций между наблюдаемыми переменными.

Таким образом, можно выделить 2 цели факторного анализа:

    - определение взаимосвязей между переменными, (классификация переменных), т. е. "объективная R-классификация"; - сокращение числа переменных необходимых для описания данных.

Так и в банковском секторе факторный анализ применяется для того, чтобы определить какие факторы в экономике влияют на конкретные показатели банковской деятельности. Стоит признать, что данный тип анализа является мульти факторным, и он более сложный, чем предыдущие, и требует неплохого аналитического инструментария. На практике применение подобного типа стресс-теста выглядит следующим образом: выделяются показатели деятельности банка, специфику динамики которых необходимо выявить, далее обозначаются экономические факторы - независимые переменные, среди которых нужно определить наиболее влиятельные. В конце же наиболее влиятельным факторам задаются конкретные "стрессовые" значения и происходит расчет показателей банковской деятельности. Таким образом, например, если в качестве зависимой переменной у нас выступают потери по кредитам в сфере коммерческой недвижимости, то объясняющими факторами могут быть: стоимость имущества, степень покрытия долга, уровень безработицы, ставка капитализации и прочее.

Здесь сразу стоит отметить главный недостаток данного типа стресс-тестирования. Он заключается в том, что очень часто после того, как уже получены конкретные результаты, бывает крайне тяжело четко понять полученные коэффициенты влияния одних переменных на другие. Зачастую для более детального понимания этих зависимостей требуется построение многих дополнительных регрессий, что требует немалых затрат усилий. И что самое неприятное, даже после этого могут получиться результаты, которые будет действительно сложно обосновать. Поэтому для проведения подобного стресс-теста лучше использовать довольно большой период времени и достаточное количество всевозможных факторов для получения более менее репрезентативных результатов.

Одним из неплохих источников информации для банков, желающих провести стресс-тестирование, основанное на факторном анализе, может послужить CCAR (Comprehensive Capital Analysis and Review). Опубликованный в ноябре 2011 года документ содержал прогнозы регуляторов относительно ряда экономических показателей по базовому сценарию и негативному. Также в CCAR был обозначен ряд наиболее общих и значимых экономических факторов, которые рекомендовано использовать в качестве независимых переменных в регрессионных моделях:

    - рост реального и номинального ВВП; - рост реального располагаемого дохода; - уровень безработицы; - индекс потребительских цен или инфляция; - трех и десятимесячные облигации федерального займа; - процентная ставка по кредитам; - какой-либо крупный мировой фондовой индекс ( в зависимости от региона, где находится банк); - индекс рыночной волатильности (VIX); - индекс цен на жилье; - коммерческий индекс цен на недвижимость; - индексы валют.

Многие из указанных выше макроэкономических показателей будут также использованы в качестве объясняющих переменных в практической части данной работы.

Похожие статьи




Факторный анализ - Характеристика системообразующих банков России

Предыдущая | Следующая