Islamic Banks and Financial Stability

НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ – ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ
Кафедра институциональной экономики
Микроэкономический анализ банковской сферы: институциональный аспект
«Islamic Banks and Financial Stability:
An Empirical Analysis»
Martin Čihák and Heiko Hesse
Письменная часть: Боева Анастасия.
Презентация: Верник Анна, Иванова Мария
(3 курс, факультет экономики, группа 3107).
Бакалавриат, факультет экономики
(2 поток)
Москва -2012
Институты, оказывающие исламские финансовые услуги, составляют значительную
долю финансовой системы в ряде стран. В настоящее время общее количество активов
Исламских банков оценивается в 250 млрд. долларов, и ожидается, что эта цифра будет
расти каждый год на 15%. В связи с их растущей значимостью в финансовом секторе, в
экономической литературе им посвящено множество исследований. Однако статья Martin
Čihák and Heiko Hesse «Islamic Banks and Financial Stability: an Empirical Analysis» является
первая в своем роде по межстрановому эмпирическому анализу роли Исламских банков в
финансовой стабильности.
Большинство исследователей сходятся во мнении, что специфичность Исламских
банков обуславливает их уникальные риски, которые чаще относительно больше
традиционных. Но и резервные запасы у них больше, что делает их менее уязвимыми к
риску. Целью данной статьи является нахождение ответа на вопрос: являются ли
Исламские банки более или менее стабильными, чем другие традиционные
коммерческие банки.
В ходе исследования, авторы проверяют следующие гипотезы, которые тестируют с
помощью регрессионной модели:
• Исламские банки более устойчивы, чем традиционные коммерческие банки
• Стабильность Исламского банка зависит от его размера
Информация для построения модели была взята с базы BankScope и статистики IMF.
Всего имеются данные по 18 странам, что в сумме составляет 520 наблюдений по 77
Исламским банкам и 3248 наблюдений по 397 коммерческим банкам за период с 1993
года по 2004. Анализ производится по трем выборкам: крупным банкам с активами более
$1 млрд., мелким банкам (остальным) и по всем вместе взятым. При наличии,
использовалась информация из консолидированной финансовой отчетности банков, в
противном случае – из неконсолидированной. В анализе не участвовали Исламские
отделения коммерческих банков.
Модель данных выглядит следующим образом:
𝑧𝑖,𝑗,𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝐵𝑖,𝑗,𝑡−1 + ϒ𝐼𝑗,𝑡−1 + ∑ ᵟ𝑠𝑇𝑠 + ∑ ф𝑠 𝑇𝑠 𝐼𝑗,𝑡−1 + ∑ 𝜙𝑠 𝐵𝑖,𝑗,𝑡−1 𝑇𝑠 + 𝜛𝑀𝑗,𝑡−1
+ ∑ 𝜆𝑗 𝐶𝑗 + ∑ 𝐷𝑡 𝜋𝑡 + 𝜀𝑖,𝑗,𝑡
Здесь объясняемая переменная z – мера риска отдельного банка обанкротиться.
Чем больше z-score, тем меньше вероятность банкротства.
Z ≡ (k+μ)/σ,
где k – доля собственного капитала и резерва в активах;
μ – средняя отдача как процент от активов;
σ – стандартное отклонение нормы отдачи активов.
𝐵𝑖,𝑗,𝑡−1 – индивидуальные переменные банка (сумма активов, отношение заемного
капитала к активам, отношение издержек к доходу, разнообразие доходов – показывает
степень расхождения с традиционной кредитной деятельностью), 𝐼𝑗,𝑡−1 - переменные
индустрии (доля Исламских банков в стране), 𝑇𝑠 - тип банка (Dummy=1 для Исламского
банка (ID), Dummy =0 для обычного (CD)), 𝑇𝑠 𝐼𝑗,𝑡−1 – взаимосвязь типа и переменной
индустрии (доля Исламских банков*ID, доля Исламских банков*CD), 𝐵𝑖,𝑗,𝑡−1 𝑇𝑠 взаимосвязь типа и переменной банка (разнообразие доходов*ID), 𝑀𝑗,𝑡−1 макроэкономические переменные (темп роста ВВП, темп инфляции, %-ое снижение
валютного курса за год), 𝐶𝑗 – страновые переменные (индекс Герфиндаля – сумма
квадратов рыночных долей всех банков в стране, управление – среднее из 6 оценок
качества государственного управления в стране), 𝐷𝑡 – dummy-переменные (ID, CD)
Прежде всего, оценивался z-score для различных выборок. Наличие нетипичных
наблюдений заставило исследовать дополнительно выборку без 1 и 99 перцентиля. Были
использованы также некоторые спецификации z-score, но результаты получились такими
же: для выборки с исключенными нетипичными наблюдениями z-score Исламских банков
был выше (при 5% уровне значимости). В значительной степени на данный результат
повлияло то, что мелкие Исламские банки более стабильны, чем мелкие коммерческие,
однако, большие, наоборот, менее стабильны (1% уровень значимости).
Регрессия оценивалась с помощью МНК и техники устойчивого оценивания. Также
использовалось несколько спецификаций регрессии, в зависимости от определения zscore. Были получены следующие результаты:
1. Регрессия подтверждает вывод из предыдущего анализа: мелкие Исламские
банки стабильнее коммерческих, крупные – менее стабильны, чем коммерческие.
2. Устойчивость банка растет с размером для крупных банков и падает для
мелких.
3. Лучшие регулирующие порядки в стране увеличивают z-score.
4. Более высокое отношение заемного капитала к активам и издержек к
доходу соответствуют более низким значениям z-score
5. Большее разнообразие источников доходов в больших Исламских банках
увеличивает их стабильность.
6. Большая доля исламских банков в банковской системе негативно влияет на
z-score крупных коммерческих банков и Исламских банков и позитивно на z-score
коммерческих банков в целом.
7. Влияние индекса Герфиндаля негативное: большая концентрация банков
соответствует меньшей стабильности.
8. Темп инфляции и темп роста ВВП не оказывают значимого влияния.
Уменьшение валютного курса увеличивает риски.
В заключение стоит сказать, что авторам удалось достичь цели, поставленной в
начале исследования. Три главных вывода, которые они сделали – это то, что (1) мелкие
Исламские банки стабильнее мелких традиционных; (2) традиционные крупные, в свою
очередь, стабильнее крупных Исламских; (3) мелкие Исламские банки стабильнее
крупных Исламских банков. Данные выводы не учитывают все аспекты
функционирования Исламских банков, но, тем не менее, являются достаточно
адекватными, чтобы их использовать в реальных анализах.