Анализ чувствительности показателей кредитного риска и роста объемов выданных ссуд к макроэкономическим шокам
Формирование выборки и выбор переменных.
В каждом сегменте кредитные организации сортировались в нисходящем порядке на начало периода (1 сентября 2004 г., всего 1486 организаций) по объему выданных кредитов и выбирались первые N банков, которые кумулятивно предоставили 85% всех выданных ссуд (в соответствии с рекомендациями МВФ [IMF, 2012]). В результате были отобраны 104 банка в корпоративном и 97 банков в розничном сегменте. Кумулятивная рыночная доля выбранных банков на протяжении рассматриваемого периода составляла 85—89% в корпоративном сегменте, а в розничном — 82-90%.
Агрегированием по банкам из выборки были получены показатели, описывающие банковскую систему в целом (источники макроэкономических данных — электронные ресурсы Банка России, Росстата и НИУ ВШЭ).
В качестве объясняемой переменной использовалось отношение просроченной задолженности к выданным ссудам, выступающее />гаху-оценкой. Был отобран ряд переменных, которые обладают значительной объясняющей силой.
В розничном сегменте это индекс реального ВВП, обменный курс, инфляция (измеренная с помощью индекса потребительских цен), цена на нефть марки Brent, реальный располагаемый доход, денежный агрегат МО (все находящиеся в обращении банкноты и монеты), реальная процентная ставка, объем выданных кредитов, средний показатель достаточности капитала по банковской системе, средняя прибыльность активов (Return on Assets Ratio — ROA), нестабильность ROA (определяемая как квадрат отклонения ROA от среднего значения за период) [Солнцев и др., 2012]. Для корпоративного сегмента помимо перечисленных переменных также рассматривался индекс промышленного производства и реальные инвестиции в основные средства.
Большинство переменных имеют высокую корреляцию с долей просроченной задолженности, но данный факт может являться следствием нестационарное™ рядов. Поэтому для выяснения реальной зависимости рассчитывались первые разности натурального логарифма (интерпретируемые как темп роста) каждого показателя и повторно считались коэффициенты корреляции. В корпоративном сегменте по принципу значимости коэффициента корреляции были выбраны темп роста ВВП (Y), темп роста инвестиций в основные средства (INV), темп роста денежного агрегата МО и темп роста объема выданных кредитов в корпоративном сегменте (КК). В розничном сегменте был выбран темп роста объема розничного кредитования (RK), в остальном набор переменных одинаков. Знаки коэффициентов корреляции просроченной задолженности с макроэкономическими переменными положительны: более высокие темпы роста ВВП, инвестиций в основной капитал и денежной массы сопряжены с ростом просроченной задолженности.
