Обзор существующей литературы - Факторы, влияющие на формирование чистой процентной маржи банка

В 1981 году Лернер (Lerner), обсуждая модель Хо, высказал мнение о том, что понимание, существования производственной функции, требует более тщательного анализа маржи банка, создания модели с меньшими допущениями и погрешностями.

В 1988 году Линда Аллен (Allen) в своей статье "The determinants of bank interest margins: a note", провела анализ в отношении двух типов займов, для рассмотрения случая гетерогенности займов. Модель Хо и Сандерса дополняется тем, что на возможность появления транзакций начинают влиять ценовые спреды на альтернативные продукты. Таким образом, финансовые посредники должны устанавливать ценовые спреды с расчетом на то, что, увеличивая скидку по кредитам m-типа, они уменьшают спрос на новые кредиты m-типа (цена уменьшается, а значит, так как было написано выше цена кредита и ставка являются обратно зависимыми, ставка процента будет увеличиваться). Это приведет к увеличению аналогичных n-займов. Этот эффект заменителей она исследовала в своей работе.

Основным выводом ее статьи было то, что чистый процентный спред может быть сокращен, при учете кросс-эластичности спроса между банковскими продуктами. Результирующие преимущества от диверсификации теряются в результате взаимозависимости спроса по различным банковским услугам и продуктам - разновидность эффекта портфеля. Контроль по родственным процентным спредам сквозь различные типы продуктов, и результирующая способность манипулировать появлением спроса на трансакции дает возможность финансовому посредничеству поддерживать более активную роль в управлении своей подверженностью рискам.

В 2007 году Carbo Valverde, Rodriguez Fernandez в статье "The determinants of bank margins in European" применив измененную модель Ho и Saunders на выборке из 19 392 данных по банкам Германии, Испании, Франции, Нидерландов, Италии, Объединенного королевства, Швеции за период 1994-2001 гг., в выборке использовались ежегодные показатели.

В своей модели авторы расширили модель изменением ее на мультипродуктовую, что более адекватно отражает диверсификацию банковских продуктов. Также в данной модели дополнением к изучаемым факторам служил Индекс Лернера - экономический показатель монополизма конкретной фирмы.

Данная модель взяла в себя дополнения Allen (1988), которая применила модель к двум типам займов, с расширением на деление активов банка на займы и нетрадиционные активы. Согласно данной модели банки могли либо устанавливать цены на кредиты относительно депозитов, либо задавать цены на нетрадиционные виды банковских услуг относительно ставок на депозиты. Разница между валовой маржой и традиционной маржой по финансовому посредничеству зависит от изменений в коэффициенте абсолютного неприятия риска и от кросс-эластичности спроса на банковские продукты.

Теоретическая модель Valverde и Fernandez отражает динамический подход, согласно которому банку необходимо сопоставлять случайную функцию предложения депозитов и случайного спроса на кредиты и нетрадиционные банковские услуги сквозь временные периоды. Максимизация банковского богатства рассматривает информацию и на стартовый и на конечный периоды времени. Таким образом, авторы полагали, что предыдущие значения банковской маржи могут влиять на текущие и брали в качестве детерминанты чистую процентную маржу за предыдущий период.

Исследования авторов показали, что связь между банковской маржой и позицией на рынке значительно отличается в зависимости от специализации банка. В результате исследования было выявлено, что влияние позиции на рынке становится сильней при увеличении диверсификации банка в направлении нетрадиционной банковской деятельности.

По результатам их эмпирического исследования, значимыми факторами, положительно влияющими на чистую процентную маржу, явились:

    - значение зависимой переменной в предыдущем периоде, - кредитный риск, определенный как отношение дефолтных кредитов к общим кредитам с одним лаговым периодом, - риск ликвидности, определенный как отношение ликвидных активов к краткосрочным депозитам (согласно исследованиям Angbazo, 1997 данный риск влияет на маржу положительно), - риск процентной ставки, определенный как разница между трехмесячной ставкой по межбанковским кредитам и ставкой процента по потребительским депозитам (согласно эмпирическим проверкам по итогам данного исследования и исследования, опубликованного Saunders и Schumacher в 2000 году данный риск также оказывает положительное воздействие на маржу), - операционная неэффективность (отношение операционных издержек к валовому доходу, согласно исследованию Altunbas, она также увеличивает процентную маржу), норматив достаточности капитала (по данной детерминанте также ожидалась положительная связь, в связи с тем, что дополнительный капитал требует дополнительную прибыль); - Прочие активы, приносящие доход к общим активам. По сути этот показатель обратен отношению кредитов к общим доходам, и отражает диверсификацию в отношении деятельности, направленной на получение комиссионного дохода и биржевой активности. Таким образом, маржа банка увеличивается в результате более высокой диверсификации источников дохода; - Забалансовые обязательства к активам банкам, влияет на маржу аналогично предыдущему фактору; - Комиссионные доходы к общим активам банка, влияет на маржу аналогично предыдущему фактору; - отношение депозитов к общим обязательствам, что может отражать то, что специализация на принятии депозитов по-видимому увеличивает спреды и преимущество "специализированных" банков от долгосрочных отношений с потребителями. Что касается нетрадиционных банковских услуг, относительный вес других приносящих доход активов в общих активах влияет на спред положительно, как и показатель количество банкоматов на число филиалов, который отражает положительное воздействие технических инноваций на банковскую процентную маржу; - Реальный ВВП в ценах 1995 года. Считается, что экономический рост снижает цены банка и издержки, хотя степень этого влияния на маржу не может быть однозначно определена (Carbo et al., 2003), в данном исследовании влияние положительно;

Положительное влияние всех этих факторов подтвердилось эмпирическим путем.

Отрицательное влияние на маржу оказывают:

    - отношение кредитов к общим активам влияет на маржу отрицательно, это может объясняться тем, что банки, специализирующиеся на кредитовании, оперируют более низко й маржой, используя информационные преимущества (Petersen, Rajan, 1995) и, таким образом, сокращая издержки посредничества. Также причиной может случить то, что спред отражает ценообразование на кредиты с учетом риска в рамках сценария, согласно которому банки с более рискованными кредитами пытаются снизить кредитный риск путем увеличения закупки безрисковых ценных бумаг. Еще одной причиной является то, что при специализации на традиционной деятельности банк может действовать эффективней за счет отсутствия издержек на диверсификацию деятельности (Rogers and Sinkey, 2000). - рост рыночных процентных ставок на маржу, что может объясняться тем, что по краткосрочным депозитам ставки быстрее успевают адаптироваться к рыночным и вырасти, чем по более долгосрочным кредитам, что приводит к сокращению маржи. Тем не менее, согласно другим проведенным исследованиям (Busch, Memmel и др.) этот эффект присутствует только в краткосрочной перспективе, меняясь на противоположный в среднесрочной и долгосрочной перспективах. - Также в исследовании фигурировала дамми переменная, отражающая то, оперирует ли банк в банковской или рыночной финансовой системе. Маржа оказалась выше при функционировании банка в банковской финансовой системе.

В результате эмпирического теста, значимыми на уровне 5% и выше оказались все переменные, кроме индекса Херфиндаля-Хирщмана (что может означать, что концентрация не является сильно значимой в определении маржи) и комиссионной деятельности (индекса Бойда-Гентлера).

Для лучшего понимания образования ставок процента по кредитам и депозитам была рассмотрена статья "How do banks set rates?" Leonardo Gambacorta 2004 года.

Проведенный анализ показал, что на ставки по кредитам и депозитам влияют рост ВВП, инфляция, рост ставки на денежном рынке, волатильность процентной ставки на денежном рынке, соотношение между просроченными и общими кредитами, операционные издержки, а также логарифм активов (Kashyap and Stein, 1995), показатели краткосрочной и долгосрочной ликвидности (Kashyap and Stein, 2000), разница между капиталом банка и минимальным его значением согласно нормативам регуляторного органа, отношение между депозитами и суммой депозитов и облигаций выпущенных (Berlin and Mester, 1999), отношение долгосрочных кредитов к общим кредитам выданным.

Также исследование показало, что гетерогенность в коридоре банковских процентных ставок существует только на коротких промежутках времени. гетерогенность в коридоре по ставкам процента по текущим аккаунтам зависит в основном от структуры обязательств банка. Размер же банка не значим. Ставки процента по краткосрочным займам ликвидных и хорошо капитализированных банков реагируют меньше на шоки монетарной политики, также менее склонны менять свои ставки банки с высокой долей долгосрочных займов.

Еще один вывод из исследования говорит о том, что спреды выше у маленьких банков, но меняются ставки реже, это совпадает с теорией о близких отношениях с клиентами между маленькими фирмами и маленькими банками (Angelini, Di Salvo, Ferri, 1998). Более того маленькие банки более ликвидны и капитализированы, чем средние, и это помогает им сократить влияние циклических изменений предложения кредитов.

По российским банкам ранее было проведено только одно крупное исследование авторами Zuzana Fungбиovб и Tigran Poghosyan в 2008 году. В своей статье они проанализировали то, различается ли влияние факторов в зависимости от структуры собственности банком, в число факторов были включены индекс Херфиндаля-Хершмана, затраты на выплату сотрудникам, капитализация банков, отношение проблемных кредитов к общим выданным кредитам, размер банка и показатель его ликвидности, рассчитанный как отношение ликвидных активов ко всем активам банка. По результатам исследования влияние факторов и их значимость действительно отличались для государственных банков, банков с иностранными собственниками и частных российских банков. Индекс Херфиндаля оказался незначимым для всех трех типов банков, затраты на сотрудников имели положительное значимое влияние для всех трех типов банков, а показатель ликвидности - отрицательное значение для них же. Остальные показатели имели разную значимость и разные векторы влияния для банков с различной структурой владения.

Похожие статьи




Обзор существующей литературы - Факторы, влияющие на формирование чистой процентной маржи банка

Предыдущая | Следующая