Russian Banking System Model Subject to Bank&#39

Модель банковской системы России с учетом потребности банков в ликвидности.
Russian Banking System Model Subject to Bank's Need for Liquidity.
В современной экономике банковский сектор является не только финансовым
посредником между фирмами и домохозяйствами, но и рационально действующим
субъектом экономических отношений. Тем не менее, в существующей литературе нет
универсального аппарата, позволяющего анализировать поведение банков одновременно
как части макроэкономической системы и оптимизирующего агента.
Так, например, в работах Douglas W. Diamond and Philip H. Dybvig (1983), Andrew
Postlewaite and Xavier Vives (1987) и Hubert J. Kiss, Ismael Rodríguez-Lara and Alfonso
Rosa-García (2009) проводится анализ банковских институтов, базирующийся на
теоретико-игровой
схеме
взаимодействия
с
вкладчиками.
Данные
исследования
посвящены в первую очередь вероятности реализации набега вкладчиков как равновесия,
а так же выделению условий, при которых банк может этого избежать или же, как,
например, в работе Kiss, способам управления информационными потоками и, как
следствие, банковскими паниками. Достоинством такого рода моделей является,
безусловно, подробный анализ поведения агентов, а также возможность учета
качественных факторов, таких как сигналы рынка и информация о вкладчиках. Однако
обратной стороной этого является то, что работы, как правило, рассматривают очень
узкий аспект деятельности и, как уже упоминалось, посвящены конкретным ситуациям,
таким как кризис ликвидности или вероятность дефолта банка.
Другим типом работ, наиболее близким к исследованию, приведенному в данном
докладе, являются разнообразные модели общего равновесия, в частности DSGE и CGE
модели. К подобным исследованиям можно отнести такие статьи как Kydland and Prescott
(1982), Mark Gertler and Peter Karadi (2009), Javier Diaz-Giménez, Terry Fitzgerald and
Fernando Alvarez (1992) и Jide Lewis (2009). В этих работах представлена более или менее
подробная модель экономики, призванная помочь оценить эффекты от реализации
различных типов налоговой или монетарной политик. Тем не менее, возможности
моделирования существенно ограничены как сложностью системы взаимодействий, так и
отсутствием
данных
или
же
недостаточной
сопоставимостью
со
статистикой,
необходимой для выдвижения предположений и проверки гипотез. Поэтому банковский
сектор выступает, как правило, либо как не имеющая собственной функции полезности
часть мультипликатора, либо как максимизирующий агент, но чьи возможности в
диверсификации типов и сроков вкладов, равно как и процентных ставок существенно
ограничены.
В данном докладе представлена модель банковской системы России, в которой
деятельность финансового сектора описывается через взаимодействие с другими
макроэкономическими агентами: домохозяйства, фирмы, государство, нерезиденты и
Центральный Банк. Основной задачей модели является оценка реакции банковской
системы России на изменение экономической ситуации, прогнозирование возможных
изменений, а также оценка последствий и перспективных направлений вмешательства
регулирующих органов.
В модели агрегированный агент «Банк», представляющий собой всю совокупность
организаций, обладающих банковской лицензией, управляет переменными собственного
баланса в зависимости от динамики экзогенных переменных. В задаче банка отдельно
описаны рублевые и валютные кредиты и депозиты, ставки и дюрации по которым
рассчитываются на основе богатой статистики Банка России. Цель деятельности банка в
модели - максимизация приведенного потока дивидендных выплат.
Основные уравнения системы взаимодействий представляют собой описание таких
банковских процессов, как выдача и возврат кредитов, ведение расчетных счетов
коммерческих организаций и поддержание необходимого количества ликвидных средств
для ведения сделок, что позволяет использовать бухгалтерскую статистику, а так же
учесть нормативные требования при калибровке модели и введении предположений.
В качестве источника для калибровки, оценки и проверки качества построенной
системы использовались данные Центрального Банка РФ по форме 101 «Расширенная
оборотная ведомость по счетам бухгалтерского учета» и по форме 102 «Отчет о
финансовых результатах».
Представленная в докладе модель может использоваться как инструмент
оперативного планирования, позволяющий с пятипроцентной точностью предсказывать
поведение основных показателей банковской деятельности, таких как рублевые и
валютные кредиты и депозиты, операции заимствования во взаимодействии с
Центральным Банком.
При построении помимо теоретических предпосылок о банковских процессах
использовались установленные эконометрические закономерности, в частности, оценка
минимального
требуемого
уровня
ликвидных
средств
(потребность
банков
в
ликвидности). Это позволяет, пусть и в неявном виде, но учесть возможные банковские
паники, а так же соотнести обороты основных переменных модели в течение периода с
остатками на его конец.
Немаловажным
свойством
представленной
модели
является
возможность
использования ее как независимо для анализа и прогнозирования состояния банковского
сектора, так и для включения ее в качестве блока в более сложные модели общего
равновесия.
Список литературы:
1. Douglas W. Diamond and Philip H. Dybvig, (Jun., 1983), «Bank Runs, Deposit Insurance,
and Liquidity», Journal of Political Economy, Vol. 91, No. 3, pp. 401-419
2. Javier Diaz-Giménez, Terry Fitzgerald and Fernando Alvarez, (1992) «Banking in
computable general equilibrium economies», Journal of Economic Dynamics and Control,
№16,
pp.
533-559
http://orff.uc3m.es/bitstream/10016/4969/1/Banking_WPFRBM_1992_153_preprint.pdf
3. Mark Gertler and Peter Karadi, (2011) «A Model of Unconventional Monetary Policy»,
Journal
of
Monetary
Economics,
No.
58,
pp.
17-34
http://www.econ.nyu.edu/user/gertlerm/GertlerKaradijournal.pdf
4. Hubert J. Kiss, Ismael Rodríguez-Lara and Alfonso Rosa-García, (2009), «Do social networks
prevent bank runs?», WP-AD 2009-25 http://www.ivie.es/downloads/docs/wpasad/wpasad2009-25.pdf
5. Finn E. Kydland, Edward C. Prescott, (Nov., 1982), «Time to Build and Aggregate
Fluctuations»,
Econometrica,
Volume
5,
Issue
6
(),
1345-1370
/
http://www.minneapolisfed.org/research/prescott/papers/timetobuild.pdf
6. Jide Lewis, (2009), «A Computable General Equilibrium (CGE) Model of Banking System
Stability:
Case
of
Jamaica»,
Draft
http://boj.org.jm/uploads/pdf/papers_pamphlets/papers_pamphlets_A_Computable_General_Equ
ilibrium_(CGE)_Model_of_Banking_system_Stability__Case_of_Jamaica.pdf
7. Andrew Postlewaite and Xavier Vives, (Jun., 1987), «Bank Runs as an Equilibrium
Phenomenon», Journal of Political Economy, Vol. 95, No. 3 pp. 485-491