Конкуренция в российском банковском секторе

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru
Конкуренция в российском банковском секторе
секторе::
построение моделей и анализ влияния кризиса
Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования
Сентябрь 2011
План
1.
Постановка проблемы
2.
Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Росса (1987)
3.
Индикатор адекватности H-stat Панзара-Росса: подход Шаффера (1982)
4.
Оценка уравнения дохода Панзара-Росса на российских данных (I кв. 2004 – II кв. 2011)
5.
Оценка H-stat для различных групп банков
6.
Оценка уравнения прибыльности активов на российских данных (I кв. 2004 – II кв. 2011)
в рамках подхода Шаффера (1982)
7.
Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии
8.
Оценка влияния различных факторов на уровень конкуренции
9.
Тестирование гипотез о знаке влияния конкуренции на стабильность
ЦМАКП
2
Постановка проблемы
ЦМАКП
3
Подходы к оцениванию конкуренции в банковском секторе
Меры конкуренции
в банковском секторе
Техника
косвенного
оценивания
Техника
прямого
оценивания
Индекс Лернера
(Lerner, 1934):
доля «монопольной»
надбавки в стоимости
кредитного / депозитного
продукта банка
Структурный метод:
Парадигма Мэйсона
(Mayson,1939)
«структура – поведение
– результат»
Неструктурные методы
оценка конкуренции в
целом по банковскому
сектору:
оценка конкуренции
на отдельных
рынках (кредитов,
депозитов и пр.):
(Panzar, Rosse, 1987)
(Bresnahan, 1982)
Существенный недостаток:
практически невозможно
собрать данные по
процентным ставкам по
всему спектру кредитов и
депозитов по каждому
отдельному банку для
составления более или менее
репрезентативной выборки
Вычисление индексов
концентрации:
«ГерфиндаляХиршмана (HHI)» и
«доли первых k банков
на рынке кредитов /
депозитов» как
аппроксимаций уровня
конкуренции
Вычисление
«H-статистик»
для каждого банка
как суммы эластичностей
процентных доходов
банков по их ценам на
факторы производства
(фондирование, персонал,
физический капитал)
(Lau, 1982),
(Barros, Modesto,
1999)
Сводная таблица работ, в которых применяется
подход Панзара-Росса
Авторы
Shaffer (1982)
Годы
1979
Страны / регионы
Ср.знач. H-stat
Нью-Йорк
Результаты
МК
Nathan and Neave (1989)
1982/84
Канада
0.82
1982: СК; 1983-84: МК
Molyneux et al. (1994)
1986/89
Франция, Германия, Италия,
Испания, Великобритания
0.37
M: Италия; МК: Франция, Германия,
Испания, Великобритания
Molyneux et al. (1996)
1986/88
Япония
0.17
1986: M; 1988: МК
Coccorese (1998)
1988/96
Италия
0.74
МК
Bikker and Groeneveld (2000)
1989/96
15 стран ЕС
0.82
МК
De Bandt and Davis (2000)
1992/96
Франция, Германия, Италия
0.28
МК: крупные банки; мелкие банки: МК
в Италии; M во Франции, Германии
Bikker and Haaf (2002)
1988/98
23 страны ОЭСР
0.7
МК
Coccorese (2003)
1997/99
Италия
0.92
МК
Yeyati and Micco (2003)
1993/02
Латинская Америка
0.6
СК : Чили; МК : Аргентина, Бразилия,
Колумбия, Коста-Рика, Перу,
Сальвадор
Claessens and Leaven (2004)
1994/01
50 стран
0.69
МК
Jiang et al. (2004)
1992/02
Гонконг
0.91
СК
Mamatzakis et al. (2004)
1998/02
Страны Юго-восточной
Европы
0.73
МК
Drakos and Konstantinou
(2005)
1992/00
Страны бывшего СССР
0.32
Отсутствие равновесия: Латвия,
Украина; МК : остальные
Mkrtchyan (2005)
1998/02
Армения
0.69
МК
Casu and Girardone (2005)
1997/03
15 стран ЕС
0.36
МК
Источник: Bikker J., Spierdijk L., Finnie P. (2006) Misspecifiation of the Panzar-Rosse Model: Assessing Competition in the Banking
Industry. DNB Working Papers 114, Netherlands Central Bank, Research Department.
ЦМАКП
5
Определение Н-статистик в подходе Панзара-Росса (1987)
ЦМАКП
6
Спецификация уравнения дохода Панзара-Росса
Н stat = β1II + β 2II + β 3II
⎧≤ 0 ⇒ монополия
⎪
= ⎨∈ (0;1) ⇒ монополистическая конкуренция
⎪= 1 ⇒ совершенная конкуренция
⎩
ЦМАКП
(2)
7
Индикатор адекватности H-stat Панзара-Росса: подход Шаффера (1982)
⎧= 0 ⇒ банковская система в равновесии ⇒ H stat адекватны
E stat = β1ROA + β 2ROA + β 3ROA = ⎨
⎩≠ 0 ⇒ иначе
ЦМАКП
8
Формирование базы данных по российским банкам
ЦМАКП
9
Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900
1500
Чистый
процентный
доход
1300
1100
900
700
500
300
100
2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4
2010-1
2010-2
2010-3
2010-4
2011-1
2011-2
млрд. руб.
1700
Логарифм процентных
доходов log(II)
используется в качестве
зависимой переменной в
уравнении дохода в
подходе Панзара-Росса
Процентные доходы 521 банка из выборки
Процентные расходы 521 банка из выборки
ЦМАКП
10
Формирование базы данных по российским банкам
900
Логарифм прибыльности
активов log(ROA) используется
в качестве зависимой
переменной в тесте Шаффера
на адекватность расчетных
значений H-stat Панзара-Росса
800
700
500
459
400
300
200
100
2011-2
2011-1
2010-4
2010-3
2010-2
2010-1
2009-4
2009-2
2009-1
2008-4
2008-3
2008-2
2008-1
2007-4
2007-3
2007-2
2007-1
2006-4
2006-3
2006-2
2006-1
2005-4
2005-3
2005-2
2005-1
2004-4
2004-3
2004-2
2009-3
81
0
2004-1
млрд. руб.
600
654
Балансовая прибыль 521 банка из выборки (скользящая сумма за 4 квартала)
справочно: балансовая прибыль банковской системы в целом
ЦМАКП
11
Формирование базы данных по российским банкам
3.5%
3.06%
3.0%
2.5%
2.31%
2.0%
1.5%
1.0%
0.5%
апр.11
дек.10
авг.10
апр.10
дек.09
апр.09
дек.08
авг.08
апр.08
дек.07
авг.07
апр.07
дек.06
авг.06
апр.06
дек.05
авг.05
дек.04
апр.05
ROAa по выборке из 521 банка
авг.09
0.24%
0.0%
ROAa по банковской системе в целом
ЦМАКП
12
Оценка уравнения дохода Панзара-Росса на российских данных
(I кв. 2004 – II кв. 2011) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)
ЦМАКП
13
Оценка уравнения дохода Панзара-Росса на российских данных
(I кв. 2004 – II кв. 2011) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)
ЦМАКП
14
Оценка уравнения дохода Панзара-Росса на российских данных
(I кв. 2004 – II кв. 2011) №3.1
Модель со случайными эффектами (random effects)
ЦМАКП
15
Оценка уравнения дохода Панзара-Росса на российских данных
(I кв. 2004 – II кв. 2011) №3.2
Модель со случайными эффектами (random effects)
ЦМАКП
16
Оценка уравнения дохода Панзара-Росса на российских данных
(I кв. 2004 – II кв. 2011) №3
«Фиксированные эффекты» против «случайных эффектов»: тест Хаусмана
Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП
17
Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
Совершенная конкуренция
0.9
0.84
0.8
0.83
0.77
0.72
0.80
0.71
0.7
0.71
0.6
0.68
0.68
0.63
0.5
0.45
0.4
0.3
0.2
0.1
2011-2
2011-1
2010-4
2010-3
2010-2
2010-1
2009-4
2009-3
2009-2
2009-1
2008-4
2008-3
2008-2
2008-1
2007-3
2007-2
2007-1
2006-4
2006-3
2006-2
2006-1
2005-4
2005-3
2005-2
2005-1
2004-4
2007-4
Монополия
0.0
H-статистика (ур. конкуренции в течение года)
H-статистика (ур. конкуренции в среднем за 2004кв1-2011кв2)
Нижняя граница 95%-доверительного интервала
Верхняя граница 95%-доверительного интервала
H stat = 0.124 + 0.409 + 0.176 = 0.709
ЦМАКП
18
Оценка H-stat для различных групп банков
(I кв. 2004 – II кв. 2011)
1.0
0.9
500
0.964
450
0.944
0.861
0.8
400
0.709
0.7
0.685
0.6
222
0.5
350
300
250
199
0.4
200
0.3
150
70
0.2
0.1
100
30
50
0.0
0
Крупные
H-stat
Средние
Мелкие
Сверхмелкие
Число банков в группе, правая шкала
ЦМАКП
19
Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – II кв. 2011)
E stat = −0.104 + 0.197 + 0.068 = 0.161
ЦМАКП
Тест на нулевое значение E-stat (I кв. 2004 – II кв. 2011)
ƒ По всей выборке (521 банк)
ƒ По первым 100 банкам из выборки
ƒ По первым 200 банкам из выборки
ЦМАКП
Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)
ЦМАКП
22
Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)
H stat =
0.038 + 0.307 + 0.205
= 0.516
1 − (−0.064)
ЦМАКП
23
Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)
ЦМАКП
24
Конкуренция VS Концентрация: модели
(I кв. 2004 – II кв. 2011)
Примечание: ***, ** и * – значимость коэффициента на 1%, 5% и 10% уровне соответственно. В скобках указаны
стандартные ошибки в форме Ньи-Веста
ЦМАКП
25
Концепции взаимосвязи конкуренции и стабильности банковского
сектора
Концепции
«COMPETITION
– FRAGILITY»
Суть концепции
↑ конкуренции
↓ рыночной
Последствия
В стремлении
повысить уровень
прибыли банки
могут принимать на
себя повышенные
риски
Результат
↑ конкуренции
↓ стабильности
власти
Конкуренция
↓ процентной
«COMPETITION
– STABILITY»
маржи банка и,
как следствие,
его чистого
процентного
дохода
Устойчивость
конкурентной
среды может
привести к
выравниванию
риска между
банками и, как
следствие, их
прибыльности
↑ конкуренции
↑ стабильности
Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)
ЦМАКП
27
ЦМАКП
май.11
фев.11
ноя.10
авг.10
май.10
фев.10
ноя.09
авг.09
май.09
фев.09
ноя.08
авг.08
май.08
фев.08
ноя.07
авг.07
май.07
фев.07
ноя.06
авг.06
май.06
фев.06
Значение индекса стабильности, пунктов
Оценка стабильности банковской системы, индекс Z-stat
(2006 – 2011)
160
140
120
100
80
60
40
20
0
Z-stat (на основе ROAa)
28
Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)
Примечание: ***, ** и * – значимость коэффициента на 1%, 5% и 10% уровне соответственно. В скобках указаны
стандартные ошибки в форме Ньи-Веста
ЦМАКП
29
Основные выводы (1)
ƒ Для российской банковской системы применим как статический, так
и динамический подход к оцениванию уровня конкуренции в рамках
методологии Панзара-Росса. Результаты реализации обоих
подходов говорят об одном: банковская система устойчиво
находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 20042011 гг. 0.701 в статическом подходе и 0.516 в динамическом подходе.
ƒ С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в
целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.)
уровень конкуренции существенно выше, чем в группе мелких (с
активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами
менее 1 млрд. руб.), что тесно согласуется с результатами как
предшествующих российских, так и зарубежных исследований.
ЦМАКП
30
Основные выводы (2)
ƒ
Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня
конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв. 2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее
дорогие пассивы (субординированные кредиты ВЭБа и беззалоговые
кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под
завышенные ставки)
ƒ
Основными факторами конкуренции в банковской системе
являются, в том числе, динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и
процентных расходов банков (+). Не выявлено отрицательное
влияние концентрации на конкуренцию
ƒ
Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой
усиление конкурентного уровня ведет к повышение стабильности
банковской системы
ƒ
Основными факторами стабильности банковской системы
являются:
(банковские факторы) конкуренция
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и
стоимость бивалютной корзины
ЦМАКП
31
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!
ЦМАКП
32