Модель PA3 - Характеристика системообразующих банков России

Одним из последних показателей, относительно которого будет построена очередная регрессия, является показатель, отражающий долю просроченных ссуд в общем кредитном портфеле банков. Результаты изложены в таблицах 3.11 и 3.12.

Таблица 3.11 Данные по регрессии относительно переменной "PA3"

Random-effects GLS regression

Number of obs

=

338

Group variable: bank

Number of groups

=

15

R-sq: within = 0.2893

Obs per group: min

=

22

Between = 0.1656

Avg

=

22,50

Overall = 0.2328

Max

=

23

Random effects u_i ~ Gaussian

Wald chi2(10)

=

127.36

Corr(u_i, X) = 0 (assumed)

Prob > chi2

=

0.0000

Таблица 3.12 Значимые объясняющие переменные в модели "PA3"

PA3

Coef.

Std. Err.

Z

P>z

Gko

-0,4744653

0,1538142

-3,08

0,002

Bival

0,5530112

0,105952

5,22

0

Balance

0,0582683

0,0174833

3,33

0,001

Retail

-0,1068447

0,0420993

-2,54

0,011

_cons

-2,884426

7,337788

-0,39

0,694

Итак, мы получили три переменные, которые значимы на 1% уровне значимости, это: "gko", "bival", "balance". Также на 5% уровне значимости осталась переменная retail.

Для более наглядного объяснения знаков перед коэффициентами целесообразно использовать график распределения значений показателя "PA3" по нашим банкам.

динамика переменной

Рис. 3.7. Динамика переменной "PA3"по исследуемым банкам

Из графика довольно четко видно, как объемы просроченных кредитов постепенно росли, начиная с конца 2008 года, вместе с ухудшением экономической ситуации в стране. Сокращаться показатель "PA3" начал со второй половины 2010 года. Это происходило по причине того, что замедлялся экономический рост страны, благосостояние населения ухудшалось, а вместе с тем и их платежеспособность. Когда-то хорошие заемщики превращались в несостоятельных, из-за чего и начал расти объем просроченных ссуд в банковском секторе.

Далее перейдем непосредственно к объяснению знаков перед полученными коэффициентами и природы зависимости "PA3" от них. Итак, если взглянуть на рисунок 3.5, то сразу просматривается отчетливая отрицательная зависимость между "gko" и "PA3", экономическая природа этих явлений была изложена ранее, когда шло разъяснение коэффициентов других переменных.

Если вспомнить то, как вела себя переменная "bival" на оси времени, то здесь тоже не возникает вопросов о положительной зависимости между этой переменной и показателем "RA3".

Далее пойдет рассуждение по поводу положительного знака перед коэффициентом "balance". Для упрощения задачи используем графики.

динамика торгового баланса рф

Рис. 3.8. Динамика торгового баланса РФ

Из графиков видно, что оба показателя, начиная, примерно, с начала 2009 года, вели себя практически одинаково. Торговый баланс РФ упал в основном буквально за вторую половину 2008 года, и с начала следующего начал постепенно расти, как, к сожалению, и объемы просроченных ссуд в кредитных портфелях наших пятнадцати банков.

График переменной "retail" выглядит следующим образом:

динамика объема розничной торговли на территории россии

Рис. 3.9. Динамика объема розничной торговли на территории России

Объемы розничной торговли активно сокращались в кризисный период, что вполне логичное явление, просроченные ссуды, в свою очередь, росли по изложенным ранее причинам, отсюда и отрицательная зависимость между этими двумя показателями.

Похожие статьи




Модель PA3 - Характеристика системообразующих банков России

Предыдущая | Следующая