Расчет параметра эффективности - Разработка методики эффективного регулирования банковской деятельности

В качестве базы данных для исследования использовалась система Mobile. Период исследования, как следует из названия работы, разбит на два и каждый из них будет оцениваться отдельно: 2006 - 2007 г. г. и 2010 - 2011 г. г. Данные берутся с периодичностью в 1 квартал и структурируются в соответствии с определением панели. Выборку банков составляют топ-204 российских банка по объему активов во втором периоде и топ-172 в первом. Выборки сравнимы (большая часть банков присутствует ив том и в другом периоде) и что самое главное репрезентативны: выборка второго периода охватывает 88,3% валюты баланса за все рассматриваемые кварталы от всего банковского сектора, выборка первого - 81,4%.

Автор намеренно не включает годы финансового кризиса в исследуемый период, чтобы исключить возможность получения неправильных связей и ложных зависимостей, порожденных экстремальными условиями кризиса.

Ориентиром в определении объекта исследования выступают топ банки по объему активов на 01.12.2011. Предметом исследования является эффективность банков. В нашем исследовании мы будем понимать под эффективностью степень близости издержек банка к уровню расходов, характерных для банка-лидера, который использует аналогичную комбинацию продуктов и ресурсов. Данная концепция известна как Х-эффективность.

В нашей работе мы будем считать депозиты за ресурс банка и исключим его из списка продуктов, то есть будем применять посреднический подход. Данный подход более удобен для исследований с технической точки зрения, так как устраняется проблема высокой корреляции кредитов и депозитов, свойственной большинству банков. Напомним, что остальные подходы предлагают учитывать их вместе в качестве параметров выхода. И, кроме того, автору ближе этот подход с точки зрения его понимания банка, так как параметры выхода - это скорее доходные по своему определению продукты, к которым можно отнести кредиты, операции с ценными бумагами и все то, что должно приносить доход. Хоть депозиты и вклады и являются непосредственно продуктами банков, но их экономическая суть не позволяет отнести их к параметрам выхода, так как это скорее инструменты пополнения ресурсной базы и как всякие ресурсы имеют свою стоимость в виде процента. Поэтому будем считать депозиты и вклады за параметр входа.

Перед тем как перейти непосредственно к оценке факторов эффективности, необходимо будет определиться с вектором, отвечающим за эффективность. Тут возможны несколько решений, о которых говорилось в обзоре литературы. У каждого из возможных методов есть свои плюсы и минусы.

Параметрические методы являются наиболее оптимальным и точным вариантом, если знать точную функциональную зависимость прибыли, издержек или производства. Параметрические методы требуют очень щепетильного и тщательного моделирования этих функций, иначе на практике данные функции могут быть далеки от реальности и издержки, к примеру, могут вести себя иначе и поддаваться совершенно другому закону. Помимо этого, нужно так же исходить из информации и данных, что имеются у исследователя, с тем, чтобы максимально точно учесть нюансы функциональной формы, параметров и спецификацию. То есть, параметрические методы эффективны только в том случае, если мы уверены в точности и справедливости смоделированной нами функции и при наличии нужной информации о банках. К счастью, информационная система Мобиле располагет достаточным количеством информации для удовлетворения потребностей исследователя в области параметрических оценок эффективности.

На фоне вышесказанного непараметрические методы выглядят более либеральными, так как для их применения не нужно знать строгой функциональной формы производственной функции. Данные методики базируются на инструменте линейного программирования и являют собой алгоритм, позволяющий решить задачу отыскания кусочно-линейного фронта эффективности. Данные методики очень гибки и легко поддаются модификациям, так как достаточно только ввести новый параметр входа или выхода, чтобы получить другую оценку эффективности банков. Помимо этого возможны и различные спецификации самой модели, к примеру, в виде функции Кобба-Дугласа. Все зависит от целей и постановки конкретного исследования. В нашем исследовании мы остановимся на методе стохастической границы (SFA). Являясь разновидностью большого семейства параметрических методик оценок эффективности и самым популярным его представителем, метод стохастической границы дает наиболее точные результаты и специфика данного подхода состоит в разбивке остатков модели на две составляющих: обычная случайная ошибка и непосредственно эффективность. На последнюю, согласно методике, накладывается ограничение в виде неотрицательности, что подразумевает ее полунормальное распределение.

Похожие статьи




Расчет параметра эффективности - Разработка методики эффективного регулирования банковской деятельности

Предыдущая | Следующая