Институциональный анализ банковской деятельности Мария Семенова МНУЛ «Институциональный анализ экономических реформ»

Институциональный анализ банковской
деятельности
Мария Семенова
МНУЛ «Институциональный анализ экономических реформ»
Асимметрия информации и теория агентства
• Предпосылки теории агентства
• Рациональность игроков
• Информация полная, асимметричная
• Принципал и агент
• Основа для оппортунизма
• Скрытая информация
• Скрытые действия
• Проблемы
• Неблагоприятный отбор
• Моральный риск
+ Costly State Verification
Что такое банк?
Горяев А., Чумаченко В.
«Финансовая грамота»
РЭШ, 2009, с.20
Банк и его контрагенты
Регулятор
Банк
Заемщики
Кредиторы
Баланс банка
Активы
Пассивы
Наличные и приравненные к ним
средства
Счета (ЦБ, нефин. организации,
счета Лоро)
Средства на счете в ЦБ (включая
обязательные резервы)
Вклады
Средства в других КО (счета
Ностро, депозиты, кредиты)
Кредиты (полученные) и др.
долговые обязательства
Кредиты (выданные)
Прочие пассивы
Ценные бумаги
Собственные средства
(капитал)
Основные средства,
нематериальные активы, прочие
активы
уставный капитал
эмиссионный доход
резервный фонд
нераспределенная прибыль
переоценка
Базовая литература
• Freixas, X., Rochet, J-Ch.
(2008). Microeconomics of
banking. 2nd edition.
Cambridge, MA: MIT Press
Рынок кредитов
• Принципал – банк/инвестор, агент – заемщик
• Агент обладает частной информацией:
• Характеристики
• Действия
• Неблагоприятный отбор
• Моральный риск
+ Costly State Verification
Неблагоприятный отбор
•
•
•
•
Заемщики различаются по степени риска
Банк не различает «хороших» и «плохих» заемщиков
Какую ставку предложит банк?
Кто согласен на высокие ставки?
• Как бороться?
• Рационирование
• Сигналы
• Фильтрация
Рационирование
Базовая статья
Stiglitz J.E., Weiss A. (1981) Credit rationing in Markets
with Imperfect Information, American Economic Review,
71(3): 393-410
Рационирование кредита:
Среди множества потенциальных заемщиков есть те,
кто получит кредит, и те, кто нет, причем последние
не получили бы его, даже предложив более высокую
ставку
Рационирование (2)
• Рационирование – не только на рынке кредитов
• Добровольное VS Нормативное
• Краткосрочное VS Долгосрочное
Другие методы
• Сигналы?
• Фильтрация?
Постконтрактный оппортунизм
• затрудненность верификации
ИЛИ
• затрудненность мониторинга действий агента
• +ограниченная ответственность агента
• Costly state verification
• Моральный риск
• Со скрытой информацией
• Со скрытыми действиями
Банк как субъект полномочий по мониторингу
На основе:
Diamond D.W. (1984) “Financial Intermediation
and Delegated Monitoring” Review of Economic
Studies, 51(3), 393-414
Предпосылки теории делегирования
• Экономия на масштабе
• «Мелкие» инвесторы
• Минимальные издержки передачи полномочий
мониторинга
Модель Даймонда
• 2 периода: t=0,1
• N фирм
• Средства фирмы = 0
• Производственная технология: 1 → y, 0 ≤ y ≤y*
• Инвесторы (N Х m):
• средства - 1/m
• Альтернативная доходность – R, E(y)>R+K
Модель Даймонда (2)
Выплаты фирмы:
• инвесторам → z≥ 0
• фирме → у-z
• Асимметрия информации
• Стимул для фирмы: объявить z=0
Модель Даймонда (4)
• Пусть есть возможность мониторинга:
Чтобы узнать y, кредитору нужно заплатить K
E(y)>R+K
• Делегирование полномочий:
• Затраты по мониторингу: K+D
где D – издержки делегирования
NK+D< mNK
• затраты на мониторинг 1 заемщика = K+D/N → K при
росте N
K<mK
Стандартный кредитный контракт
• Банк получает фиксированный платеж от
заемщика (платеж не зависит от результата
реализации проекта);
• Мониторинг – если заемщик утверждает, что
средств недостаточно;
• Если средств действительно недостаточно, банк
получает максимальную возможную сумму
Затраты на верификацию (costly state verification)
Затраты на верификацию
• Асимметрия информации в t=1
• Фирма знает y
• Банк может узнать у за K
• Контракт без мониторинга – стимул для
девиантного поведения фирмы
• Контракт:
• yrev → R(yrev)
• правило мониторинга A
• функция штрафа P(y,yrev)
• Нужно, чтобы: доминирующая стратегия для
фирмы: y=yrev
Затраты на верификацию (2)
• Стандартный кредитный контракт
• R(y)=R
• если yrev достаточен для R – нет мониторинга
• если нет – мониторинг, изымается max(y ;R)
• Фирма желает банку добра
• Как соотносится с целями? y≠yrev
•
•
•
•
•
•
yrev >y>R– фирма заплатит R
y>yrev >R - фирма заплатит R
yrev >R>y – невозможно (нет возможности выплатить R)
y>R> yrev : фирма заплатит R после мониторинга
R>yrev >y : фирма заплатит y после мониторинга
R>y>yrev : фирма заплатит y после мониторинга
Моральный риск
• Моральный риск со скрытыми действиями
• Результат – verifiable
• Пусть результат инвестирования зависит от решения
агента (заемщика)
• Вероятность успеха (бонус за низкую вероятность)
• Усилия
• Задача для банка – стимулировать заемщика
«действовать лучше»
• Как стандартный кредитный контракт может решить
проблему морального риска?
• Чем больше усилий будет приложено, тем большая
часть ожидаемого выигрыша достанется заемщику
Моральный риск (2)
Relationship lending
• Эффекты
Boot A.W.A (2000) “Relationship banking: what do we
know?” Journal of Financial Intermediation, 9, 7-25
• Кредит становится доступнее
• Условия становятся лучше
• процентная ставка ниже
• требования к залогу менее строгие
• «сглаживание» условий кредитования во времени
• нет опасений ликвидации проектов
• Рост стоимости фирмы
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 B
• После 1 периода банк А знает тип своих
клиентов
• Банк B может предложить клиентам банка А
единую, среднюю ставку
• Банк А может извлечь информационную
ренту
• Как - ?
Информационная рента (2)
• «Good firms are “informationally captured”»
• Как решить проблему?
• Мультибанкинг
• Репутация
• Информационный обмен
Роль информационного посредничества
•
Кредитная история заемщика доступна всем
потенциальным кредиторам
•
•
Проблема неблагоприятного отбора решена
Качество портфеля увеличивается
•
Стимулирование конкуренции за счет снижения
информационной ренты
•
Дисциплинарный эффект кредитной истории
•
•
“It’s important to understand that credit represent a loan, not a gift”
Federal Reserve Bank of Philadelphia
Общий объем выданных кредитов может
•
•
снизиться из-за отказов ненадежным заемщикам
увеличиться из-за роста числа надежных заемщиков
Рассеивание информационной ренты
На основе:
Padilla A.J, Pagano M. (1997), "Endogenous
Communication Among Lenders and Entrepreneurial
Incentives", The Review of Financial Studies, Spring, Vol.
10, No.1, pp. 205-236
Информационный обмен гарантирует
снижение ренты тогда, когда механизм
репутации не работает
Предпосылки
• Два периода
• М городов, в каждом 1 банк
• Проекты: требуют инвестиций, равных 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 ): с вероятностью р их проекты приносят R*
• L (доля 1-): их проекты не приносят прибыли
Предпосылки (2)
• Банк
• привлекает средства под R ,
• назначает процентные ставки по кредитам в зависимости от
объема информации о заемщике,
• информационный монополист в первом периоде (знает
типы)
• Предприниматель максимизирует функцию полезности:
•
•
•
•
UH(p(i)) = p(i)[(R* - R1) +  (R* - E(R2))] – V(p(i))
R1 - процент по кредиту в первом периоде.
E(R2) - ожидаемый процент по кредиту во втором периоде.
 (0;1) – дисконт-фактор.
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 ставки по кредитам для второго
периода
• определяются выигрыши второго периода
Прибыль банка
• Справедливая цена кредита заемщику H: рRfair = R
• Минимальная вероятность успеха: р=R/R*
• Прибыль банка:
EП = EП1+ EП2
• Нет информационного обмена: R=R*
EПns= (1 + )γ (pR* - R)
• Информационный обмен во втором периоде
• справедливая цена кредита
EПis= γ (pR* - R)
Заемщик
Заемщик выбирает p
• Нет обмена: p=0
• Есть обмен: p>0
EU H  p (i )   p (i )   R *  R   V  p (i )   max
p
p

FOC :
  R *  R p   V  p (i ) 


p (i )  p is  0
• Заемщик готов на более высокую 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
• Децентрализованная коммуникация
• После обмана банк уходит с рынка
• Дополнительная прибыль в случае обмана:
• EПоp = γ(pisR*-R) + βγ(pisR*-R)
• Дополнительная прибыль в случае раскрытия
информации:
• EПn/op = γ(pisR*-R)/(1- β)
• Когда «честным быть выгодно»?
• EПn/op> EПop
• β-(1- β 2) ≤ 0, β ≥ 0,62
NB!+нулевые издержки коммуникации
Информационный обмен
• Издержки информационного обмена: с – каждый период
EПоp = γ(pisR*-R) + βγ(pisR*-R)
EПn/op = γ(pisR*-R)/(1- β) - с/(1-β)
f (β,с) = (γ(pisR*-R)(β -(1- β 2))-с ≥ 0
• Найдем с* такое, что f(1, с*)=0
с*= γ(pisR*-R)
• Для любого с из диапазона 0≤с≤с* существует β(с)
такой, что f(β(с),с) = 0, а для всех β>β(с) значение
функции будет положительным
Как убить двух зайцев?
Информационная рента банка:
• Данные кредитной истории заемщика – конкурентное
преимущество банка.
Дисциплинирующий эффект информационного обмена:
• При обмене информацией заемщик прилагает больше
усилий для того, чтобы вернуть кредит, если знает,
что он может повлиять на процентную ставку по
будущим кредитам.
Может ли банк сохранить возможность извлекать
информационную ренту, вступив в систему
информационного обмена и получая выгоду от
дисциплинирующего эффекта?
Оппортунизм: ложные сведения
• Базовая предпосылка – информация достоверна
•
США: 25% отчетов содержат серьезные ошибки
Cassady, Mierzwinski, 2004
•
Россия: причины отказа в передаче информации
кредитному бюро – опасения в искажении информации и
передача информации третьим лицам – равны по важности
Исследование Метробанка
Есть ли стимулы искажать информацию?
На основе:
Semenova M. Information Sharing in Credit Markets: Incentives for
Incorrect Information Reporting. // Comparative Economic
Studies, 2008. Vol. 50. № 3. pp. 381–415.
Модель нечестного банка
• Два периода
• Проекты: требуют инвестиций, равных 1, реализуются в течение 1 года
• Предприниматели (пассивные игроки)
UH (p) = p[(R* − Rj1 ) + (R* − E(Rj2 ))]
• вынуждены обратиться за кредитом
• При равных ставках
• 1 период – выберет А с вероятностью σ
• 2 период – выберет свой банк
• ограниченная ответственность
• бывают двух типов:
• Талантливые (доля ): с вероятностью р их проекты приносят R*
• Бездарные (доля 1-): их проекты не приносят прибыли
• 2 банка (A и B)
• привлекают средства под R , назначают процентные ставки по кредитам в
зависимости от объема информации о заемщике.
• Информация о типе заемщика – после первого контракта
Принцип нечестного поведения
• Пусть раскрытие информации во втором
периоде обязательно
• Информация о результате: как?
• p - доля успешных проектов
• «успешные» проекты – неудачные, и наоборот
• Информация о типе: как?
•  - доля талантливых заемщиков
• «талантливые» заемщики - бездарные
Timing
Последовательность шагов в игре
время
банки объявляют,
природа
банки назначают
определяются
что собираются определяет типы
процентные
выигрыши первого
раскрывать
заемщиков
ставки по
периода
информацию
кредитам
банки
обмениваются
информацией,
честно или нет
банки назначают
определяются
процентные
выигрыши второго
ставки по
периода
кредитам
Честный обмен негативной информацией
Процентная ставка второго периода
зависит от того, вернул ли заемщик
кредит:
• Вернул – идентифицируем
талантливого заемщика
• Не вернул – ставка зависит от
условной вероятности (вероятность
того, что не вернувший кредит
является талантливым)
Процентная
ставка
второго
периода:
• D : R/p
• D : R/μ(H|D)p
Условные вероятности
•
•
•
•
μ(H|D) – вероятность быть H, если D
μ(H|D) – вероятность быть H, если D
μ(L|D) – вероятность быть L, если D
μ(L|D) – вероятность быть L, если D
μ(H|D) = 1 - μ(L|D)=1
 ( H D)  1   ( L D) 
 (1  p 
 (1  p)  (1   )
μ(H|D) < γ < μ(H|D) = 1
Пусть
R
R*≥  ( H D 
R*≥ R/γp
Выбор процентных ставок: обратная индукция
•
EПisA2
R
= σγ(1-p)(p
( H D p
•
EПisB2
R
=(1- σ)γ(1-p)(p
- R)
( H D p
• EПj1 = σj (pRj1 − R), j=A,B
• Rj1 = R/p
- R)
Стратегия обмана
• Успехи назвать неудачами
• Конкурент предложит ставку выше
• Сделать то же самое
Доля заемщиков
Сценарий 1 (pγ < 1- γ )
pγ
γ
1-γ- pγ
Сценарий 2 (pγ > 1- γ )
1-γ
pγ-1-γ
1-pγ
Результат 1 периода в
отчете
Действительный
результат первого
периода
Тип заемщика
успех
неудача
неудача
неудача
успех/неудача
неудача
бездарный
талантливый
бездарный
успех
успех
неудача
неудача
успех/неудача
успех/неудача
бездарный
талантливый
талантливый
Выигрыши и подводные камни
• Δ
ПdhA2
• Δ
ПdhA2
=
=
p R(1 -  
(1  p )
p R(1 -  ) 2
(1  p)
(сценарий 1)
(сценарий 2)
Конкуренты знают, что обманывают друг друга (dishonest competitor):

• Сценарий 1: μ'(H|D) = (1  p ) > μ(H|D)
p  (1   )
• Сценарий 2: μ''(H|D) =
<1
p
• ΔПdcA = -pσγR<0
Выбор стратегии
честный,
верить
Банк A
честный,
верить
честный, не
верить
нечестный,
верить
нечестный,
не верить
нечестный,
верить
нечестный,
не верить
(П is A2 ,П is B2 )
(П dc A2 ,П is B2 )
(П is A2 ,П dh B2 )
(П is A2 ,П dc B2 )
(П dc A2 ,П is B2 )
(П dc A2 ,П dc B2 )
(П is A2 ,П dc B2 )
(П is A2 ,П dc B2 )
(П
dh
A2 ,П
is
B2 )
(П
is
(П
dc
A2 ,П
is
B2 )
(П
dc
Scenario 1 :
R j1 
Банк B
честный,
не верить
(  p  R
.
 (1  р) p
A2 ,П
dc
B2 )
is
B2 )
A2 ,П
(П
dh
(П
A2 ,П
dc
dh
A2 ,П
B2 )*
dh
B2 )
(П
dh
A2 ,П
dc
B2 )
(П
dc
A2 ,П
dc
B2 )
Scenario 2
R j1 
R
.( (1  p )  (1   ))
p 2 (1  р)
Честный обмен информацией о типе
• RH,isj2 = R/p
• Rj1 = R/ γp
• Нулевая ожидаемая прибыль в обоих периодах
Стратегия обмана
Талантливым заемщикам, названным бездарными, можно назначить
максимально высокую ставку
Доля заемщиков
Сценарий 1 (γ < 1- γ )
γ
1-2γ
γ
Сценарий 2 (γ > 1- γ )
1-γ
2γ-1
1-γ
Тип заемщика в отчете
Действительный тип заемщика
Талантливый
Бездарный
Бездарный
Бездарный
Бездарный
Талантливый
Талантливый
Талантливый
Бездарный
Бездарный
Талантливый
Талантливый
Выигрыши и подводные камни
Сценарий 1: ПcdhA2 = ΔПcdhA (ПcsA2=0) = σγ(pR* - R)>0
Сценарий 2: ПcdhA2 = ΔПcdhA (ПcsA2=0) = σ(1-γ)(pR* - R)>0
Конкуренты знают, что обманывают друг друга:

Сценарий 1: μ(H|L) = (1   )
Сценарий 2: μ(H|H) = 2 
1

EПcdcA2 = ΔПcdcA = σR(1-2γ)>0
EПcdcA2 = ΔПcdcA = σR(1-γ) > 0
Выбор стратегии
• Сценарий 1: p <
• Сценарий 2: p
R(1 -  )
R *
2R
< R*
честный,
верить
честный,
верить
честный,
не верить
Банк A
нечестный,
верить
нечестный,
не верить
Банк B
честный,
нечестный,
не верить
верить
нечестный,
не верить
(П cs A2 ,П cs B2 )
(П cdc A2 ,П cs B2 )
(П cs A2 ,П cdh B2 )
(П cs A2 ,П cdc B2 )
(П cdc A2 ,П cs B2 )
(П cdc A2 ,П cdc B2 ) (П cs A2 ,П cdc B2 )
(П cs A2 ,П cdc B2 )
(П cdh A2 ,П cs B2 )
(П cs A2 ,П cdc B2 ) (П cdh A2 ,П cdh B2 ) (П cdh A2 ,П cdc B2 )
(П
cdc
A2 ,П
cs
B2 )
(П
cdc
A2 ,П
cs
B2 )
(П
cdc
A2 ,П
cdh
B2 )
(П
cdc
A2 ,П
cdc
B2 )
Выводы
• В случае обязательного раскрытия информации о заемщиках у
банка есть стимулы ее искажать
• У банков могут отсутствовать стимулы к включению
оппортунистического поведения конкурента в свою стратегию
Нужно:
• Кредитное бюро – не только механизм по передаче данных, но
и гарант ее правильности и своевременности.
"We’re telling the story as it’s presented to us… We’re the messenger,
which puts us sometimes in a difficult position" (Experian)
На практике
Информационные
посредники:
• Частные кредитные
бюро (private credit
bureau)
• Органы
государственной
регистрации кредитов
(public credit registry)
Типы кредитных
отчетов:
• Негативная информация
(black information)
• Позитивная
информация (white
information)
Объемы информации (DB2010, p.35)
Контроль точности и достоверности информации
Основные способы (по Inter-American Development
Bank):
• Сравнение с данными других источников
• Регулярный статистический анализ
• Использование специального программного
обеспечения
• Наличие у заемщиков возможности проверить
точность данных в своем досье
Дополнительный показатель:
• юридически закрепленная обязанность
«реагировать» на найденные заемщиком ошибки
Данные 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
историях» от 30.12.2004
• Коммерческая организация
• Обязательное членство
• 1 собственник – не >50%
• >30 БКИ
• Крупнейшие игроки
•
•
•
•
•
НБКИ
Инфокредит
Экспириан-Интерфакс
Русский стандарт
Эквифакс Кредит Сервиз
Стратегии:
• Внешний агент
• Мое БКИ – моя
крепость
• Региональное БКИ
• Старые связи
Набеги вкладчиков и банковские паники
• Определения
• Теория самосбывающихся ожиданий
• Проблема координации
• Теория «информационных сигналов»
• Новая информация
Определения
• Набеги вкладчиков
• Эффективные
• Неэффективные
• Макрофакторы
• Прочие информационные сигналы
• Проблема координации
• Банковские паники
• БП I типа: асимметрия информации и «эффект
заражения»
• БП II типа: макроэкономические факторы
Банковские паники II типа
• Гипотезы по Гортону (Gorton, 1988):
• Сезонная гипотеза
• Крупное банкротство
• Рецессионная гипотеза
Теория самосбывающихся ожиданий
На основе
Diamond D.W., Dybvig Ph.H. (1983) “Bank Runs,
Deposit Insurance, and Liquidity”, JPE, 91(3),
401-419
• Набег вкладчиков реализуется как одно из
возможных равновесий на рынке банковских
вкладов, в качестве самосбывающегося ожидания
Модель Даймонда-Дибвига
•
•
•
•
3 периода: t=0,1,2
1 благо (для потребления и инвестиций)
Континуум домохозяйств.
t=0: у каждого домохозяйства есть единица блага,
которую можно хранить без потерь или инвестировать
• Производственная технология (R>1):
t=0 t=1 t=2
-1 0 R
1 0
Постоянная отдача от масштаба
Модель Даймонда-Дибвига (2)
• Домохозяйство типа 1: U(c1)= u(c1) (шок ликвидности)
• Домохозяйство типа 2: U(c1, c2)= ρu(c1+c2),
ρ – дисконт
1

R
t=1: домохозяйства узнают свой тип (α - вероятность быть
домохозяйством 1 типа)
U(c) – “хорошая” функция:
U c   0
U c   0
U 0   U    0
Модель Даймонда-Дибвига (3)
• Выбор домохозяйства (сij – потребление домохозяйства типа i в
период j):
c12  c12  0
c11  1
c22  R
Является ли выбор оптимальным?
• Оптимальный выбор: домохозяйство максимизирует ожидаемую
функцию полезности: EU  u c1   1   u c 2   0
1
2
s.t.
 c   1    c  R  1
uc *  Ruc *
1
1
1
1
2
2
2
2
c11*  1 c22 *  R
Модель Даймонда-Дибвига (4)
Банк
• не различает типы потенциальных
вкладчиков
• предлагает вклад до востребования
r1  c *
1
1
r2  c *
2
2
Модель Даймонда-Дибвига (5)
• Однако средства банка в первом периоде не
безграничны.
r1 ( f j  1 / r1 )
V1 ( f j , r1 )  
 0( f j  1 / r1 )
V2 ( f , r1 )  max R1  r1 f  1  f  ,0
где fj – количество вкладчиков до вкладчика j в очереди, f – общее
количество изъятий в первом периоде
Если вкладчик второго типа ожидает, что другие вкладчики второго
типа изымут свои средства, он предпочтет сделать то же самое.
Модель Даймонда-Дибвига (6)
• 2 вкладчика
• Ставка 1 периода – 1,4
• Ставка 2 периода – 1,6
1 ; 1 * 1,4 ; 0,96
0,96 ; 1,4 1,6 ; 1,6 *
Теория «информационных сигналов»
На основе
Jacklin Ch. J., Bhattacharya S. (1988)
“Distinguishing Panics and Information-based
Bank Runs: Welfare and Policy Implications”,
JPE, 96(3), 568-592
• Набег вкладчиков возникает в ответ на
«плохие новости».
Модель Джеклин-Бхаттачарья
• Периоды: T=0,1,2
• Производственная технология: период 2
RL с вероятностью θ
RH с вероятностью 1-θ, RH >1, RH > RL
Континуум агентов
U(c1, c2, K)= u(c1)+ ρK u(c2), K=1 с вероятностью t, ρ2 > ρ1
• Пусть:
u(c) = c1/2
ρ1 = ρ<1, ρ2 = 1
Информация:
В момент времени T=1, доля α вкладчиков типа 2 получает
уточненную информацию θ*
Модель Джеклин-Бхаттачарья (2)
t 



c11  A c21  1  t  c12  A c22  max
s.t.


c21 
c22 
  1  t  c12 
  1
t  c11 
RH 
RH 




  c  A c   0
  c  A c   0
c11  A c21 
c12  A c22
where
RL
А  1 
RH
12
11
22
21
Модель Джеклин-Бхаттачарья (3)
c11 

t 1   2 A2 RH

1
 1  t  К12  A2 RH К 22

c21  К12 с11
c12   2 A2 RH2 с11
c22  К 22 A2 RH2 с11
where
1  A2 RH   t (1   )
К1 
1  A2 RH 1  t (1   )
1  A2 RH2 1  t (1   )
К2 
1  A2 RH 1  t (1   )

Модель Джеклин-Бхаттачарья (4)
• При росте θ условие совместимости по стимулам для
вкладчиков типа 2 может не выполняться.
RL
А*  1   *  *
RH

 
c12  A * c22 

c11  A * c21  0
• «Пограничный уровень» θ
    1   

RH
RH  RL

Полезные источники данных
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Банк России
ИАС «Банки и финансы»
Рейтинги РБК
cbrpro.ru
АСВ
Banki.ru
Pro-credit.ru
Bankscope
Inter-American Development
Bank Database
World Development
Indicators
• WB Bank Regulation and
Supervision Survey
• НАФИ
• Опросы ЛИА
• Российский мониторинг
экономического положения и
здоровья населения (RLMS)
• Banca d’Italia, Survey on
Household Income and Wealth
• + Links
• ЕАЭСД (ВШЭ)
• Enterprise Surveys (WB)
• Kauffman Firm Survey
Библиотека ЛИА: http://lib.lia-hse.com/