Моральный риск

Моральный риск
– Моральный
р
риск со скрытыми
р
р
д
действиями
– Результат – verifiable
– Пусть результат инвестирования зависит от решения
агента (заемщика)
• Вероятность успеха
• Усилия
– Задача для банка – стимулировать заемщика
«действовать лучше»
– Как стандартный договор кредита может решить
проблему морального риска?
• Чем больше
б
усилий б
будет приложено, тем
большая часть ожидаемого выигрыша достанется
заемщику
Моральный риск (2)
Многопериодное взаимодействие на
рынке кредитования
™Информационная рента
™Роль репутации
Многопериодное кредитование
• Пусть есть «хорошие» и «плохие» фирмы
• Асимметрия информации
• 1 период: банки – в равных условиях
• 2 период – банки обладают конкурентным
преимуществом
Информационная рента
• Банк А и банк Б
р
банк А знает тип своих
• После 1 периода
клиентов
• Банк Б может предложить клиентам банка А
единую, среднюю ставку
• Банк А может извлечь информационную
ренту
• Как - ?
Информационная рента (2)
• «Good firms are “informationally
informationally
captured”»
• Как
а решить
ре
проблему?
роб е у
– Мультибанкинг
– Репутация
– Информационный обмен
Репутация
На основе
Sharpe
p S.A. ((1990)) Asymmetric
y
Information,,
Bank Lending and Implicit Contracts: A Stylized
Model of Customer Relationships,
p , Journal of
Finance, 45(4), 1069-1087
• Угроза потери репутации снижает
информационную
ф
ренту б
банков
Модель Шарпа
• 2 периода,
р д , 3 «контрольные
р
точки»,, t=0,1,2
, ,
• Континуум фирм, нормированный к M
– Инвестиционные проекты (фирма выбирает I)
pQ
⎧ g ( I ) I , probability
⎨
probability 1 − pQ
⎩ 0
g(I ) > 0
g ′( I ) < 0
g ′′( I ) ≤ 0
–
–
–
–
Q - тип ф
фирмы,
р , Q={H,L}
{ , }
pH>pL
θ – доля фирма типа H, θM
θ – common knowledge,
knowledge фирмы не знают свой тип
Модель Шарпа (2)
• M банков (с/к)
( )
• Заемщики выбирают банк с минимальной ставкой
– 1 период – случайным образом
– 2 период – «свой» банк
• Стоимость привлечения средств – r,
• t=1
1 – банк
б
узнает о дефолтах
ф
своих заемщиков
⎧γ ( f ) = S , success
⎨
⎩γ ( f ) = F failure
• Остальные получают «зашумленный» сигнал
1+φ
~
~
⎧
~
~
⎪ prob(γ = S | S ) = prob(γ = F | F ) = 2
⎨
1−φ
~
~
~
~
⎪ prob(γ = S | F ) = prob(γ = F | S ) =
, 0 ≤φ ≤1
⎩
2
Модель Шарпа (3)
• Стратегия заключения контрактов в каждом
из периодов
– Состоит из двух стандартных кредитных
контрактов
– Второй контракт содержит процентную ставку,
зависящую
щу от р
результатов
у
фирмы
ф
р
в первом
р
периоде
⎧ I [1 + rj ( f )] if γ ( f ) = S
Re payment = ⎨
0
if γ ( f ) = F
⎩
Модель Шарпа (4)
Задача максимизации для фирмы:
V ( r ) = [g ( I ) − (1 + r )]Ip E ( f ) → max
I
p E ( f ) − exp ected _ probability
[
g ( I *) − (1 + r )]
I* = −
g ′( I *)
r ↑→ I ↓→ V ↓
Модель Шарпа (5)
Банк назначает ставку в зависимости от
информации, которой он обладает
1 + r = (1 + r ) p
r +1− p
r=
pE
1st period
E
E
p = p = θpH + (1 − θ ) pL
E
Модель Шарпа (6)
• 2й период: справедливая цена кредита
– Банк, сотрудничавший с фирмой (S): rS
p E = p( S ) = pH prob(H | S ) + pL (1 − prob(H | S ))
probb(H | S ) =
θp H
pH θ + pL (1 − θ )
– Банк, сотрудничавший с фирмой (F): rF
p E = p( F ) = pH pprob(H | F ) + pL (1 − pprob(H | F ))
prob(H | F ) =
θp L
pH θ + pL (1 − θ )
Модель Шарпа (7)
– Банк, не сотрудничавший с фирмой (Š): rŠ
(
)
(
(
~
~
~
p E = p( S ) = pH prob H | S + pL 1 − prob H | S
~
prob H | S =
(
=
)
))
θ [ pH (1 + φ ) + (1 − pH )(1 − φ )]
θ [ pH (1 + φ ) + (1 − pH )(1 − φ )] + (1 − θ )θ [ pL (1 + φ ) + (1 − pL )(1 − φ )]
– Аналогично для банка, не сотрудничавшего с фирмой,
передавшей зашумленный сигнал о дефолте
~
~
p( S ) > p( S ) > p > p( F ) > p( F )
rF > rF~ > rp > rS~ > rS
Модель Шарпа (8)
• Возможности для получения сверхприбыли в
периоде 2: а-ля конкуренция по Бертрану
– Банки видят сигналы вовне
• Контракт для «своих»:
⎧rS~
⎪
r (γ ) = ⎨rF~
⎪r
⎩F
γ =S
γ =S
γ =F
~
~
γ =S
~
γ~ = F
• «Чужие» - не предлагать кредит
Модель Шарпа (9)
• Прибыль банка во втором периоде:
Π B 2 (φ ) =
1+ φ
[
p ( S )(1 + rS~ ) − (1 + r )] +
2
1−φ
[ p(S )(1 + rF~ ) − (1 + r )]
+ pI (rF~ )
2
= pI (rS~ )
• В первом периоде банк несет убыток
– Ставка первого периода ниже
Модель Шарпа (10)
• Вд
двухпериодной
у ер од о модели
одел нет
е сстимулов
уло не
е извлекать
з ле а ренту
ре у
• Эффект репутации
• Модель с перекрывающимися поколениями фирм
– Банки различают новые и старые фирмы
– Банк обещает во втором периоде назначать справедливую цену
– Если банк не сдержал слово, все последующие поколения фирм
отказываются от сотрудничества
– Банк выбирает между полными и неполными контрактами
– δ – норма дисконта, (1+d)-1
Модель Шарпа (11)
• В каждый
а д
период
ер од ((r1,,r2S,,r2F)
• Контракт, стоящий доверия (credible implicit contract):
1
Π B 2 (φ ) ≤
1− δ
⎡
1
1
2γ
2γ ⎤
⎢ (1 + r ) p − (1 + r ) I (r ) + ∑ prob(γ ) ((1 + r ) p (γ ) − (1 + r )) I (r ) ⎥
γ
⎣
⎦
[
]
[
]
• Задача максимизации для фирмы:
V (r ) = [g ( I ) − (1 + r )]I (r )
[
]
p V (r 1 ) + p ( S )V (r 2 S ) → max
1 2S
r ,r
s.t.
Π B 2 (φ ) ≤
[[
]
[
1
(1 + r 1 ) p − (1 + r ) I (r 1 ) + p (1 + r 2 S ) p ( S ) − (1 + r ) I (r 2 S )
1− δ
]]
Модель Шарпа (12)
• Решение задачи
I (rˆ1 )
rˆ = rp − [(1 − δ ) / λ + 1]
I ′(rˆ1 )
1
rˆ
2S
λ=
I (rˆ 2 S )
= rS − [(1 − δ ) / λ + 1]
I ′(r
(rˆ 2 S )
− (1 − δ )
Π B 2 (φ ) ⎤
⎡
−
−
1
(
1
δ
)
B ⎥⎦
⎣⎢
⎡ I (rˆ1 )
I (rˆ 2 S ) ⎤
B = −⎢ p
+ p( S )
>0
1
2S ⎥
I ′(rˆ ) ⎦
⎣ I ′(rˆ )
Модель Шарпа (13)
• При высокой норме дисконтирования:
– Для банка ценно будущее
– Ставки близки к справедливым
• Механизм репутации работает, если
есть возможность передать
информацию
Relationship lending
• Эффекты
фф
Boot A.W.A (2000) “Relationship banking: what do we know?”
Journal of Financial Intermediation, 9, 7-25
– Рост стоимости фирмы
ф р
– Кредит становится доступнее
– Условия становятся лучше
у
• процентная ставка ниже
• требования
р
к залогуу менее строгие
р
• «сглаживание» условий кредитования во времени
– нет опасений ликвидации проектов
р
Бельгия
На основе
Degryse
g y H.,, Cayseele
y
P.V. ((1999)) “Relationship
p
Lending within a Bank-Based System: Evidence
from European
p
Small Business Data”,, Journal of
Financial Intermediation, 9, 90–109
Каков эффект долгосрочных отношений
для ценовых и неценовых параметров
долговых контрактов
д
р
в Бельгии?
Бельгия (2)
• В Европе распространены малые
предприятия
– 70% рабочей силы – на предприятиях <500
• В США – 50%
– Долгосрочные отношения как решение
проблемы ограничения кредитования
• 1 крупный бельгийский банк
• 17776 долговых контрактов с малыми
предприятиями (13104 фирм)
• 10.08.1997 ((с 1995 года)
д )
Бельгия (3)
• Как банк может узнать больше:
– Внутренняя
у р
кредитная
р д
история
р
– Другие продукты
• Параметры
р
р отношений:
– Длительность
– «Масштаб»
Характеристики контракта
•
•
•
•
Процентная ставка
П
Залог
Срок
Тип кредита
–
–
–
–
–
«Бизнес-ипотека»
Кредит под текущую ликвидность
Кредит для предоплаты налогов
Инвестиционный кредит
Потребительский кредит
• Размер (в тыс. BEF)
Характеристики
• Банк-фирма
Банк фирма
• Статус банка («основной банк»: оборот (100 тыс./мес) + 2
продукта)
• Срок взаимодействия с фирмой
• Стоимость средств
• % по гос.
гос облигациям с тем же сроком погашения
• Дох-ть 5летних гос. облигаций – дох-ть 3хмесячных
казначейских векселей (премия за время)
• Фирма
•
•
•
•
Размер
Возраст
Форма
Сфера деятельности
Процентная ставка
• Стоимость средств:
– Базовая +0,7п.п.
– Премия
р
за время
р
+0,3п.п.
,
• Залог: -0,5п.п.
0,35п.п.
• Размер кредита: +0,35п.п.
• Срок: +0,16п.п.
– Эффект больше для «более крупных» фирм
– -0,009 п.п. – возраст фирмы
– Меньше для бизнес
бизнес-кредитов
кредитов
• «Масштаб»: -0,4п.п.
Залог (logit)
•
•
•
•
•
Размер фирмы: +1,4
+1 4 п.п.
пп
Возраст: - 0,11п.п.
Размер кредита:+0,3п.п.
р кредита:
р
+0,7п.п.
Срок
Тип кредита: >0 для всех, кроме кредита под
текущую ликвидность
• Масштаб: +0,7п.п.
– Такой же результат – для Германии
• Срок:
р
-0,1п.п.
,
Чили
На основе
Repetto
p
А.,, Rodriguez
g
S.,, Valdes R.O
(2002) “Bank Lending and Relationship
g Evidence From Chilean Firms”,,
Banking:
mimeo
Как длительность взаимодействия и
концентрация
о е ра
влияет
е на
а процентную
ро е
ю
ставку и размеры кредита?
Чили (2)
• Данные: 21000 наблюдений, 1990-1998
– Агентство по надзору
д ру и регулированию
р у р
банков и финансовых институтов
– Опрос фирм (гос.служба
(гос служба статистики)
• Характеристики взаимодействия
– Количество банков-кредиторов
– Концентрация
ц
р ц ((firm-level HHI))
– Длительность взаимодействия (с 1989)
Переменные
• Зависимые
– Стоимость кредита
– Отношение банковских кредитов к активам
• Контрольные
–Р
Размер ф
фирмы (продажи,
(
численность
работников)
– Прибыльность
– Дамми для
• Периодов
• Сфер деятельности
• Регионов ((13))
Результаты
• Отношение кредитов
р
к активам (13132
(
набл.))
–
–
–
–
–
–
Срок: +0,017п.п.
HHI: -0,455 п.п.
Количество кредиторов: +0,119п.п.
Размер (пр.): -0,0007 п.п.
Размер (ч.): -0,0003 п.п.
Прибыльность: +0,001 п.п.
• Процентная
П
ставка (21000 набл.)
б )
–
–
–
–
Срок: -0,651п.п.
К
Количество
кредиторов: -0,471п.п.
0 471
Размер (ч.): -0,005 п.п.
Прибыльность: -0,070
0 070 п.п.
пп
Информационное посредничество на
рынке кредитования
™Роль информационного обмена
™Рассеивание ренты
™Эмпирика
Р
Роль
информационного
ф
посредничества
•
•
•
Кредитная
р д
история
р заемщика
щ
д
доступна
у
всем
потенциальным кредиторам
– Проблема неблагоприятного отбора решена
– Качество портфеля увеличивается
Стимулирование конкуренции за счет снижения
информационной ренты
Дисциплинарный эффект кредитной истории
–
•
“It’s
It s important to understand that credit represent a loan, not a gift
gift”
Federal Reserve Bank of Philadelphia
Общий объем выданных кредитов может
– снизиться из-за отказов ненадежным заемщикам
– увеличиться из-за роста числа надежных заемщиков
Эффект информационного обмена
На основе
Pagano
g
M.,, Jappelli
pp
T. ((1993),
), “Information
Sharing in Credit Markets", The Journal of
Finance,, Vol. XLVIII,, No.5,, pp.
pp 1693-1718
Информационный обмен на рынке
потребительских
б
кредитов: влияние на
процентные ставки и объем кредитования
Предпосылки
• M городов,
р д , в каждом
д
– 1 банк
• В каждом – континуум домохозяйств
– p домохозяйств возвращают кредит с qs
– 1-p домохозяйств возвращают кредит с qr
qs >qr
• Ценность кредита для домохозяйств: Ui =V(1-i)
– i - доля тех, кто ценит больше Ui
• Банк
Б
знает все о своих заемщиках
• Заемщики мобильны (m)
• Занимать во внешних банках запретительно дорого
• Стоимость средств для банка: R, R<V
Модель без ИО
• «Предельные заемщики»:
V (1 − i ) − qR = 0
q R
is = 1 − S S
ir = 1 − qr Rr
V
V
q R
qR
im ,s = 1 − S m
im ,r = 1 − r m
V
V
• Прибыль банка:
E(( Π ) = (1 - m )[ p (qs Rs − R )is + (1 − p )(qr Rr − R )ir ] +
+ m[ p (qs Rm − R )im ,s + (1 − p )(qr Rm − R )im ,r ] → max
V +R
V +R
V + R pqs + (1 − p )qr
Rs * =
Rr * =
Rm * =
2 qs
2 qr
2 pqs2 + (1 − p )qr2
Rr * > Rm * > Rs *
Модель без ИО (2)
• Случай А – средняя ставка
у
В – высокая ставка
• Случай
2
2
⎡
1 ⎛V − R ⎞
⎛V + R ⎞ ⎤
E(( Π A ) = ⎢⎜
⎟ − m(1 − λ )⎜
⎟ ⎥
V ⎢⎣⎝ 2 ⎠
⎝ 2 ⎠ ⎥⎦
2
[
pqs + (1 − p )qr ]
λ=
pqs2 + (1 − p )qr2
1 − mp ⎛ V − R ⎞
E( Π B ) =
⎟
⎜
V ⎝ 2 ⎠
2
Модель без ИО (3)
• Когда
К
более
б
высокая ставка выгоднее?
?
1
E( Π B ) > E( Π A ) =
V
⎛ λ ⎞ ⎛V − R ⎞
⎜⎜1 − ⎟⎟ > ⎜
⎟
ð ⎠ ⎝V + R ⎠
⎝
2
⎡⎛ V − R ⎞ 2
V
R
+
⎛
⎞ ⎤
⎟ − m(1 − λ )⎜
⎟ ⎥
⎢⎜
⎝ 2 ⎠ ⎥⎦
⎣⎢⎝ 2 ⎠
2
• Если иммигранты очень гетерогенны с т.з.
риска
• Доля надежных заемщиков низка
• Разница между ценностью кредита и
стоимостью средств низка
Информационный обмен
• Пусть стоимость информационного обмена – K
• Пусть банки платят за него поровну
K
1 ⎛V − R ⎞
E( Π f ) = ⎜
⎟ −
V⎝ 2 ⎠ M
A:
2
m(1 − λ ) ⎛ V + R ⎞
K
E( Π f ) - E( Π A ) =
>0
⎜
⎟ −
V
⎝ 2 ⎠ M
B:
2
mp ⎛ V − R ⎞
K
−
>0
⎟
⎜
V ⎝ 2 ⎠ M
2
E( Π f ) - E( Π B ) =
Информационный обмен (2)
• Информационный обмен тем выгоднее,
выгоднее
– Чем выше ценность кредитов
– Чем
Ч
ниже издержки
– Чем больше количество банков
– Чем выше мобильность населения
– Чем выше гетерогенность иммигрантов
(случай А)
Информационный обмен (3)
• Общий объем кредитования:
– Увеличивается в случае B
Ставка для надежных заемщиков ниже – больше
возьмут кредит
– Уменьшается в случае A
Ценовая дискриминация банка-монополиста, но
рост числа надежных заемщиков не полностью
компенсирует снижение числа ненадежных
Рассеивание информационной ренты
На основе:
Padilla A.J, Pagano M. (1997), "Endogenous
Communication Among Lenders and Entrepreneurial
Incentives", The Review of Financial Studies
Incentives
Studies, Spring
Spring,
Vol. 10, No.1, pp. 205-236
Информационный обмен гарантирует
рассеивание ренты тогда, когда механизм
репутации не работает
Предпосылки
• Два периода
• М городов, в каждом 1 банк
• Проекты: требуют инвестиций
инвестиций, равных 1
1, реализуются в
течение 1 года, затем закрываются.
• Предприниматели (фирмы)
– выбирают уровень усилий, от которого зависит вероятность успеха
проекта p(i)
– вынуждены обратиться за кредитом
– ограниченная ответственность
– Два типа:
• H (доля γ): с вероятностью р их проекты приносят R*
• L (д
(доля 1-γ):
γ) их проекты
р
не приносят
р
прибыли
р
Предпосылки (2)
• Банк
– привлекает средства под R ,
– назначает процентные ставки по кредитам в зависимости от
объема информации о заемщике
заемщике,
– информационный монополист в первом периоде (знает
типы)
• Предприниматель максимизирует функцию полезности:
–
–
–
–
UH(p(i)) = p(i)[(R
p(i)[(R* - R1) + β (R
(R* - E(R2))] – V(p(i))
R1- процент по кредиту в первом периоде.
E(R2) - ожидаемый процент по кредиту во втором периоде.
β (0;1)
(0 1) – дисконт-фактор.
ф
V(p(i)) – уменьшение полезности, связанное с усилиями по
достижению p(i)
Timing
1 период:
• банк объявляет, собирается ли он раскрывать информацию о
заемщиках в конце периода
• природа определяет типы заемщиков, и местный банк их узнает
• предприниматели выбирают уровень усилий
• банки назначают процентные ставки по кредитам
• определяются выигрыши первого периода
2 период
• банки обмениваются информацией, если приняли решение об
этом
• банки назначают процентные
р
ставки по кредитам
р
для второго
р
периода
• определяются выигрыши второго периода
Прибыль банка
• Справедливая цена кредита заемщику H: рR = R
• Минимальная вероятность успеха: р
р=R/R*
R/R
• Прибыль банка:
П = П1+ β П2
• Нет информационного обмена: R=R*
Пns= (1 + β)γ (pR
(pR* - R)
• Информационный обмен во втором периоде
– справедливая цена кредита
Пis= γ (pR* - R)
Заемщик
Заемщик
щ выбирает
р
p
• Нет обмена: p=0
• Есть обмен: p>0
U H ( p(i ) ) = p(i ) β ⎛⎜ R * − R ⎞⎟ − V ( p(i ) ) → max
p⎠
p
⎝
FOC :
β ⎜⎛ R * − R p ⎟⎞ = V ′( p(i ) )
⎝
⎠
p(i ) = p is > 0
• Заемщик готов на более высокую ставку
ставку, ожидая
минимальной ставки во втором периоде
Оппортунизм банка
• Банку выгодно:
– объявить об обмене информацией и не
сделать этого
• Заемщику выгодно:
– не доверять банку и выбрать нулевые усилия
• Игра с перекрывающимися поколениями
Репутация
• Д
Децентрализованная коммуникация
• После обмана банк уходит с рынка
• Дополнительная прибыль в случае обмана:
– Поp = γ(pisR*-R) + βγ(pisR*-R)
• Дополнительная прибыль в случае раскрытия
информации:
– Пn/op = γ(pisR*-R)/(1) ( β)
• Когда «честным быть выгодно»?
– Пn/op> Пop
– β-(1- β 2) ≤ 0, β ≥ 0,62
NB!+нулевые издержки коммуникации
Информационный обмен
• Издержки информационного обмена: с – каждый
период
• Поp = γ(p
( isR*-R)
R* R) + βγ(p
β ( isR*-R)
R* R)
• Пn/op = γ(pisR*-R)/(1- β) - с/(1-β)
• χ (β,с)
(β ) = (γ(p
( ( isR*-R)(β
R* R)(β -(1(1 β 2))-с
)) ≥ 0
• Найдем с* такое, что χ(1, с*)=0
с*=
* γ(p
( isi R*-R)
R* R)
• Для любого с из диапазона 0≤с≤с* существует β(с)
такой,
й что χ(β(с),с)
(β( ) ) = 0
0, а для
д всех β>β(с)
β>β( ) значение
функции будет положительным
На практике
Информационные
посредники:
• Частные кредитные
бюро (private credit
bureau)
• Органы
государственной
регистрации
р
р
кредитов
р
(public credit registry)
Типы кредитных
отчетов:
• Негативная
информация (black
information)
• Позитивная
информация (white
information))
Объемы информации (DB2010,
(DB2010 p
p.35)
35)
Контроль точности и достоверности
информации
Основные способы
О
б ((по Inter-American
I t A
i
D
Development
l
t
Bank):
• Сравнение с данными других источников
• Регулярный статистический анализ
• Использование специального программного
обеспечения
р
р
• Наличие у заемщиков возможности проверить
точность данных в своем досье
Дополнительный показатель:
• юридически закрепленная обязанность
«реагировать» на найденные заемщиком ошибки
Данные IADB,
IADB 2004
Unlocking Credit. The Quest for Deep and Stable Bank Lending
Страна\регион
Качество информации
Юридическая
Индекс проверки
обязанность
точности (от 0 до 4)
"реагировать" на
ошибки
PCB
PCR
Латинская Америка
США
47%-да
да
2,54
4
2,14
-
Другие страны ОЭСР
да
2,8
3,71
Другие
развивающиеся рынки
42%-да
2,6
2,73
БКИ в России
• 218-ФЗ «О кредитных
р д
историях» от 30.12.2004
– Коммерческая организация
– Обязательное членство
– 1 собственник – не >50%
• >30 БКИ
• Крупнейшие игроки
–
–
–
–
–
НБКИ
И ф
Инфокредит
Экспириан-Интерфакс
Русский
у
стандарт
д р
Эквифакс Кредит Сервиз
Стратегии:
• Внешний агент
• Мое БКИ – моя
крепость
• Региональное БКИ
• Старые связи
ИП в переходных экономиках
На основе
Brown M., Jappelli T., Pagano M. (2007)
I f
Information
ti Sharing
Sh i and
dC
Credit:
dit Firm-Level
Fi L
l
Evidence from Transition Countries, CSEF
Working Paper №178
Данные
• Информационный обмен
– WB Doing Business
• Данные
Д
оф
фирмах
– EBRD/World Bank Business Environment and
E t
Enterprise
i Performance
P f
Survey
S
(BEEPS)
• 2002
• 24 сстраны,
ра
– 17 – информационный посредник появился в
период 1996-2004
1996 2004
• 5717 фирмы
Доступ к кредитованию
• Насколько сложен доступ к
финансированию
ф
р
[[1-4]]
– Залоги,
Залоги доступность кредита
– Стоимость средств
• Отношение привлеченных средств к
активам фирмы
Характеристики ИП
• Индекс информационного посредничества
[0;5]
–
–
–
–
Информация о фирмах и физических лицах
Собирается позитивная и негативная информация
Длина кредитной истории более 2х лет
Пороговое значение кредита ниже ВВП на душу
населения
– Информационный посредник старше 3х лет
Контрольные переменные
• Макро
– Индекс институционального развития (легкость оценки и
контроля деятельности фирм)
– Доля иностранных банков
– ВВП на душу населения
– Инфляция
• Фирмы
–
–
–
–
–
–
Размер
Возраст фирм (до 1989, 1989-1993, после 1993)
Гос.фирмы
Приватизированные фирмы
Прозрачность (0-2) (МСФО, внешний аудит)
Сфера деятельности
Результаты
• Стоимость
• Доступ к
кредитованию: кредита:
– ИИП +
– Молодые
фирмы +
– Маленькие
фирмы –
– Гос. фирмы +
– Прозрачность +
• Отношение
привлеченных
средств
р д
к
активам:
– ИИП +
– Молодые
фирмы +
– Маленькие
фирмы –
– Гос.
Г
ф
фирмы
+
– Прозрачность +
– ИИП +
– Маленькие
фирмы –
– Гос.
Г
ф
фирмы
+
– Приватизирован
ные компании+
– Прозрачность +