Результаты исследования - Факторы, влияющие на формирование чистой процентной маржи банка
Собрав все данные, я очистила их от выбросов, используя критерий, равный нормированному отклонению выброса:
,
Где:
Т - критерий выброса;
- выделяющееся значение признака (или очень большое или очень малое);
М, - средняя и сигма, рассчитанные для группы, включающей выброс;
TSt - стандартные значения критерия выбросов, определяемых согласно таблице распределения Стьюдента.
Описательные статистики данных до устранения выбросов и после приведены в приложениях 2, 3.
После этого, я проверила корреляционные взаимосвязи между переменными, используя корреляционную таблицу. В результате полученных взаимосвязей мне пришлось исключить следующие переменные: показатель, рассчитываемый как норматив Н7 и размер инфляции.
Корреляционная таблица приведена в приложении 1.
Далее я загрузила данные в Stata и еще раз проанализировала описательные статистики уже в ней, они приведены в приложении 4.
После этого я построила модель линейной регрессии (pooled regression) переменной NIM на все независимые переменные, используемые в моем исследовании. Нужно отметить, что это сквозная регрессия по всем периодам и всем банкам, она не учитывает панельную структуру данных и оценивается при помощи обычного метода наименьших квадратов.
R квадрат в данной регрессии составил 0,2804. Все регрессоры, кроме показателя отношения депозитов к общим обязательствам и реального ВВП России в ценах 2008 года являются значимыми на всех уровнях значимости.
При этом, согласно результатам, полученным в данной регрессии, все значимые факторы, кроме показателя текущей ликвидности, отношения операционных расходов к валовому доходу, логарифму активов, отношения непрофильных активов к общим активам и ключевой ставки процента оказывают на маржу положительное влияние.
Далее я перешла к анализу данных, предоставленных в панельном формате, задав временную компоненту Period и пространственную компоненту Bank.
Первой регрессией, проведенной в рамках панельного анализа данных, была регрессия between, которая представляет собой переписанную в терминах усредненных по времени значений переменных исходную модель, оцениваемую при помощи обыкновенного метода наименьших квадратов.
Результаты регрессии between показаны в приложении 5.
В данном случае значение R-квадрат between отражает качество подгонки регрессии и его значение больше чем в сквозной регрессии (0,3375), т. е. изменение средних по времени показателей для каждого банка оказывает более существенное влияние на каждую переменную, нежели временные колебания этих показателей относительно средних.
Однако, по итогу данной регрессии, значимых переменных стало намного меньше. Незначимыми переменными при 10% уровне значимости являются отношение проблемных кредитов юридических лиц по отношению ко всем выданным юридическим лицам кредитам, уровень текущей ликвидности, определяемый согласно методике расчета норматива N3, риск процентной ставки, исчисляемый как ставка на межбанковском рынке (Mosprime 3m) минус усредненная ставка конкретного банка по депозитам физических лиц, показатель зависимости от межбанковских кредитов, отношение депозитов до востребования к общим депозитам банка, показатель ключевой ставки процента, по прежнему незначимы показатель доли депозитов в общих обязательствах банка и реальный ВВП РФ в ценах 2008 года.
При этом, зависимость переменных осталась прежней: как и в сквозной регрессии все значимые факторы, кроме показателя текущей ликвидности, отношения операционных расходов к валовому доходу, логарифму активов, отношения непрофильных активов к общим активам оказывают на маржу положительное влияние.
Следующим пунктом я оценила регрессию within или модель с детерминированными эффектами. Регрессия within - это исходная регрессионная модель, переписанная в терминах отклонений от средних по времени значений переменных. Ее оценивание также происходит при использовании метода наименьших квадратов.
Результаты регрессии within показаны в приложении 6.
Согласно результатам оценки данной регрессии, коэффициент детерминации R квадрат составляет 0,1915, что более чем в полтора раза меньше, чем в модели between, что может свидетельствовать о том, что в рамках составленной модели динамические различия проявляются менее сильно, чем межбанковские различия, что говорит о том, что предпочтительнее оценивать модель, учитывая индивидуальные эффекты.
Все переменные являются значимыми на 10 процентном уровне значимости, за исключением проблемных кредитов юридических лиц по отношению ко всем выданным юридическим лицам кредитам и индекса Херфиндаля - Хиршмана.
По-прежнему оказывают отрицательное воздействие на маржу отношение операционных расходов к валовому доходу, показатель текущей ликвидности, отношение непрофильных активов к общим активам, логарифм активов и ключевая ставка процента.
При этом отношение проблемных кредитов физических лиц к общим выданным кредитам физическим лицам, отношение депозитов к общим обязательствам стали показывать отрицательное воздействие на маржу.
Следующим шагом стало оценивание модели со случайными эффектами.
Данная модель считается компромиссом между сквозной регрессией и моделью с детерминированными эффектами. Для оценивания такой регрессии применяется обобщенный метод наименьших квадратов.
Результаты данной оценки приведены в приложении 7.
О значимости данной регрессии свидетельствует высокое (1723,47) значение статистики Wald-Chi.
Все показатели кроме проблемных кредитов юридических лиц по отношению ко всем выданным юридическим лицам кредитам являются значимыми на уровне значимости 5%.
Как и в предыдущих оценках на маржу оказывают отрицательное воздействие отношение операционных расходов к валовому доходу, показатель текущей ликвидности, отношение непрофильных активов к общим активам, логарифм активов и ключевая ставка процента. Также, как и в модели с детерминированными эффектами, в этой модели отрицательное воздействие оказывают отношение депозитов к общим обязательствам, отношение проблемных кредитов физических лиц к общим выданным кредитам физическим лицам.
Оценив мою модель тремя способами - при помощи сквозной регрессии, регрессии с фиксированными индивидуальными эффектами и регрессией со случайными индивидуальными эффектами, я столкнулась с необходимостью выбрать наиболее адекватно оценивающий модель способ оценки.
В этих целях мной были проведены три теста:
- 1) Тест Вальда - для сравнения модели с фиксированными эффектами и сквозной регрессией; 2) Тест Бройша-Пагана - для сравнения модели со случайными эффектами и сквозной регрессии; 3) Тест Хаусмана - для сравнения моделей со случайными и фиксированными эффектами.
Результаты теста Вальда отражены в приложении 6 (оценка регрессии within):
F test that all u_i=0: F (512, 6476) = 35.80 Prob > F = 0.0000
Поскольку p-уровень<0.01, в целях моей работы, данные лучше описывает модель с фиксированными эффектами, а не сквозная регрессия.
Результаты теста Бройша-Пагана приведены в приложении 8.
Так как p-уровень <0.01, то модель со случайными эффектами лучше описывает данные, чем модель сквозной регрессии.
Результаты теста Хаусмана приведены в приложении 9.
Так как p-уровень <0.01, то модель со случайными эффектами хуже описывает данные, чем модель с фиксированными эффектами (within).
Итак, согласно проведенным статистическим тестам, наиболее качественно регрессию оценивает модель с фиксированными эффектами.
Проверим подтверждение гипотез, выдвинутых перед эмпирическим исследованием:
Н1: Рискованность кредитного портфеля оказывает положительное влияние, так как ставки по рискованным кредитам выше - опровергнута;
Н2: Показатель ликвидности оказывает отрицательное влияние в связи с тем, что в России высокие показатели ликвидности как правило связаны с грамотным управлением банком, что в свою очередь характерней для крупных федеральных банков, нежели для банков регионального значения - подтверждена;
Н3: Риск процентной ставки оказывает положительное влияние - подтверждена;
Н4: Индекс Херфиндаля-Хиршмана оказывает положительное влияние - влияние показателя незначимо;
Н5: Операционная неэффективность банка оказывает положительное влияние - опровергнута;
Н6: Показатель Н1 оказывает положительное влияние - подтверждена;
Н7: Размер банка оказывает отрицательное влияние - подтверждена;
Н8: Отношение всех выданных кредитов к общим активам банка оказывает отрицательное влияние - опровергнута;
Н9: Отношение депозитов к общим обязательствам оказывает положительное влияние - опровергнута;
Н10: Отношение непрофильных активов к общим активам оказывает положительное влияние - опровергнута;
Н11: Реальный ВВП оказывает отрицательное влияние - опровергнута;
Н12: Ключевая ставка Банка России оказывает положительное влияние - опровергнута.
Похожие статьи
-
Методология проведения оценки влияния санкций на банковскую систему России Целью данной работы является определение факторов, влияющих на формирование...
-
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...
-
Анализ банковского сектора РФ - Факторы, влияющие на формирование чистой процентной маржи банка
Наряду с комиссионными доходами чистая процентная маржа является одним из основных источников прибыли банка. Как показывает практика, с ростом...
-
Первое исследование по данной тематике было проведено в 1981 году (Thomas Ho, Anthony Saunders) в статье ("The determinants of bank interest margins:...
-
Понятие чистой процентной маржи. Анализ показателя чистой процентной маржи в различных странах мира Чистая процентная маржа - это показатель прибыльности...
-
Практическое исследование - Оценка кредитного дефолтного свопа для российских коммерческих банков
Линейная регрессионная модель является сквозной регрессией по всем временным периодам и по всем банкам, не учитывает панельную структуру данных. Оценка...
-
По данному вопросу знаковой выступает статья, написанная Кристофом Меммелем и Андреа Шертлером "Banks' management of the net interest margin: evidence...
-
Заключение - Факторы, влияющие на формирование чистой процентной маржи банка
Мое исследование представляет первое полное исследование факторов, влияющих на чистую процентную маржу российских банков. Результаты исследования по...
-
Введение - Факторы, влияющие на формирование чистой процентной маржи банка
Актуальность темы исследования С момента зарождения банков и по текущий день традиционной банковской деятельностью считается принятие свободных денег в...
-
Для построения теоретических значений CDS необходимо использовать исторические данные по CDS, которые на регулярной основе котируются на бирже. Так как в...
-
Свобода банка в выборе процентной ставки, которую они уплачивают за депозиты или устанавливают по кредитам, весьма относительна. При ее установлении...
-
Проведем сравнительный анализ результатов моделирования (табл. 13): 1) Показатель ликвидности не является дискриминирующим фактором на выборке из всех...
-
Кредитная политика коммерческих банков Казахстана, располагая большим потенциалом, постепенно развиваясь, охватывает все новые экономические отношения, в...
-
Кредитная политика, рассматриваемая как стратегическое направление развития коммерческого банка, содержит общие ориентиры и методические рекомендации по...
-
Как уже говорилось в ч.1 данной работы, отзывы лицензий банков не всегда связаны с реальным негативным финансовым положением банка, а могут быть вызваны...
-
Теперь, когда все нюансы упомянуты, следует перейти к стандартным факторам эффективности, которые интересуют исследователей. Будем касаться каждого из...
-
Результаты дискриминантного анализа общей совокупности банков Рассмотрим результаты моделирования (Приложение 3): 1. За 0,5 года до дефолта По...
-
Традиционно факторы (причины), влияющие на финансовую устойчивость, делятся на две категории: внешние и внутренние. Среди внешних причин выделяются: -...
-
Эффективность зависит от множества факторов. Среда, в которой находятся банки, определяет многое, управленческие решения менеджмента, специализация,...
-
Как было отмечено выше, для проведения исследования был произведен сбор информации по 1052 банкам на ежеквартальной основе за период с 01.01.2006 по...
-
Под дефолтом обычно принято понимать невыполнение заемщиком своих обязательств, которое влечет за собой его фактическое банкротство. Несмотря на то, что...
-
Понятие и сущность банковской конкуренции. Основные факторы конкурентного преимущества коммерческого банка Банковская конкуренция является одной из...
-
Доходов над процентными расходами. 1.2. Комиссионную прибыль - превышение комиссионных доходов над комиссионными расходами. 1.3. Прибыль от операций на...
-
Анализ процентной маржи коммерческого банка - Системы управления уровнем прибыли коммерческого банка
Банки в своей деятельности подвергаются многочисленным рискам, одним из которых являются процентный и рыночный риски, которые связаны с вероятными...
-
Одной из всемирно известных и широко распространенных методик прогнозирования дефолтов на основе метода множественного дискриминантного анализа является...
-
В дополнение к показателям, включенным Э. Альтманом в модель прогнозирования дефолта: ликвидность (WC/TA), устойчивость (RE/TA), финансовый рычаг (E/L),...
-
Источники формирования финансовых ресурсов ОАО "Альфа-Банк" Пассивные операции - операции по привлечению средств в банк, формированию ресурсов...
-
Коммерческие банки как фактор экономического развития региона (на примере Волгоградской области) Банковские системы региона в качестве территориального...
-
Факторы регрессионной модели - Понятие ковенантов и их применимость на финансовом рынке
Изначальная модель, на которой проводилось первое исследование, включала в себя одну зависимую переменную и 12 объясняющих. Все данные по ним были...
-
Итак, были проведены тесты на fixed, random и pool регрессии. По итогам проведенных процедур предпочтение и в одном и во втором периоде было отдано...
-
Программа и результаты исследования - Разработка программы внутреннего маркетинга в банке
В ходе анализа литературы было выявлено, что ученые рассматривали различные элементы внутреннего маркетинга и их влияние на лояльность персонала. Автором...
-
Понятие прибыли как финансового результата деятельности коммерческого банка Прибыль - это сложная экономическая категория, представляющая собой...
-
При формировании кредитной политики банки должен учитывать ряд объективных и субъективных факторов, показанных в таблице 2, имеющих непосредственное...
-
Сущность кредитной политики коммерческого банка В условиях рыночной экономики основной формой кредита является банковский кредит. Позитивный опыт...
-
Формирование и учет финансовых результатов - Бухгалтерский учет в банках
Бухгалтерский учет банк счет Учет фин. результатов текущего года ведется на банковских счетах второго порядка счета 706 в части 70601 "доходы", 70602...
-
Прибыль -- основной финансовый показатель результативности деятельности банка; размер прибыли банка важен для всех, кто имеет отношение к этой...
-
Оценка ресурсной базы АО "Цеснабанк" Одними из важных факторов, оказывающих влияние на финансовое состояние коммерческого банка, является эффективная...
-
Исследование финансовой устойчивости кредитных организаций и поиск факторов, определяющих вероятность их банкротства, становятся наиболее актуальными...
-
Введение - Финансовые результаты деятельности коммерческого банка АО "Цеснабанк"
Современные коммерческие банки - это банки непосредственно обслуживающие предприятия и организации, а также население - своих клиентов. Коммерческие...
-
Достаточность банковского капитала. Этой проблеме всегда уделялось особое внимание, поскольку, как уже говорилось, собственные ресурсы банка - важнейший...
Результаты исследования - Факторы, влияющие на формирование чистой процентной маржи банка