Суровцеваx - Высшая школа экономики
advertisement
Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики Факультет экономики Департамент прикладной экономики Кафедра институциональной экономики Учебный курс " Микроэкономический анализ банковской сферы: институциональный аспект" Доклад по статье «Bank Funding Structures and Risk: Evidence from the Global Financial Crisis» В. Vázquez F.F., Federico P.M. Выполнили: Письменная часть: Суровцева В.В 311И Презентация: Авдеев А.Б. 3103 Файвужинский Е.Ю. 3102 Москва, 2013 В статье «Bank Funding Structures and Risk: Evidence from the Global Financial Crisis» 1 рассматривается эволюция структур финансирования банка в преддверии мирового финансового кризиса и изучается их влияние на финансовую стабильность (проводится эмпирическое исследование). Мировой финансовый кризис поднял вопрос об адекватности практики управления банковскими рисками и привел к глубокому пересмотру регулирования банковских рисков ликвидности и резервов капитала. В связи с этим в дополнение к принятым микро-пруденциальные мерам (таким как введение нормативов ликвидности для международных банков и пересмотр требований к капиталу Базеля III), ученые и политики выступают за введение дополнительных макро-пруденциальных мер —направленных на минимизацию риска системного финансового кризиса. Гипотезы В статье данные о деятельности банков используются для изучения связи между структурной ликвидностью и рычагами в банковских балансах в преддверии мирового финансового кризиса, и вероятностью последующего банкротства. Авторы также изучили потенциальные различия в относительном влиянии ликвидности и резервов капитала на вероятность банкротства для международных и национальных банков и попытались ответить на следующие вопросы: (I), есть ли связь между структурной ликвидностью и рычагами в банковских балансах в течение докризисного периода и вероятностью последующего банкротства, и (II), есть ли доказательства систематического различия между двумя типами банков. Ответы на эти вопросы важны и актуальны, так как они также касаются отношений между рисками, которые берут на себя банки и макроэкономическими и финансовыми факторами в преддверии кризиса, и вероятностью последующего банкротства банка. Методология В статье авторами используются данные из базы данных, включающей подробную информацию об 11 000 банках (структура ликвидности, рычаги, балансовые отчеты в сравнимом виде и так далее) в США и Европе в 2001-2009 годах. Авторы измеряют структурную ликвидность и рычаги в балансах банков, использую два показателя—Показатель чистого стабильного финансирования (Net Stable Funding Ratio (NSFR)), и доля заемных средств (the leverage ratio (Equity)— предложенные в Базеле III. Структруная ликвидность измерялась как отношение долгосрочных и стабильных источников финансирования к структурным позицям активов. NSFR отражает долю долгосрочных неликвидных активов, которые финансируются с помощью обязательств, которые являются долгосрочными или считается устойчивым (например, основные депозиты). NSFR определяется как соотношение между взвешенной суммой различных видов банковских обязательств (Li) и активов (А): Веса wi ограничены нулем и единицей и отражают относительную стабильность компонентов баланса, что касается активов, большие весами относятся к менее В. Vázquez F.F., Federico P.M. (2012) Bank Funding Structures and Risk: Evidence from the Global Financial Crisis, IMF Working Paper No. 12/29 1 2 ликвидным позициям. В случае обязательств, большие веса относятся к более стабильным источникам финансирования. Таким образом, более высокий NSFR связан с более низким риском ликвидности. Установленные правила требуют, чтобы банки поддерживали NSFR выше, чем единица. В свою очередь, показатель Equity равен отношению акционерного капитала к активам и, следовательно, представляет собой меру финансового рычага. При прочих равных условиях, более высокий NSFR и более высокая доля заемных средств (Equity) означают, что банк создает меньше ликвидности. Авторы проводят исследования систематических различий зависимостей структурной ликвидности, рычагов и последующей вероятности бакротства банка разделяя банки на два типа: большие международные банки (международная деятельность и активы более 10 млрд долларов на конец 2009 года) и (как правило, менее крупные и не имеющие зарубежных филиалов) банки, которые работают на внутреннем рынке (национальные банки). При таком разделении в данных наблюдалось около 100 международных банков, и более 1000 национальных. Также сравниваются докризисные показатели (2001-2007) с кризисными (2008-2009). Проводитсяф разбиение выборки на группы не только по типам банков, но и на коммерческие банки, сберегательные банки и кооперативы, а также на категории для определения пороговых значений в зависимости от целевых показателей ликвидности и рычага. Эмпирическое исследование Для оценки зависимости вероятности банкротства банка во время кризиса от различных финансовых показателей , таких как ликвидность банка и кредитный рычаг, авторы использовали эконометрическую пробит-модель, объясняющую распределение переменных до кризиса: , где Fi является дамми-переменной, принимающей значение 1, если банк обанкротился во время кризиса (2008-2009гг.), и 0 в противном случае. Вектор Xi содержит две целевые переменные—показатели структурной ликвидности и рычага: NSFR и Equity до кризиса, а также другие переменные, такие как рост кредитования в среднем за год (Credit Growth), доля непроцентных доходов в общем объеме доходов (Non-Interest Income) (риски банка увеличились из-за торговой или инвестиционной банковской деятельности в преддверии кризиса), отдаленность дефолта (Z-Score) (равна количеству стандартных отклонений , на которое необходимо сократить рентабельность активов, чтобы инициировать процедуру банкротства) и две специфические для каждой страны переменные (т.е. общие для банков, зарегистрированных в данной стране), которые характеризуют макроэкономические условия в преддверии кризиса: средний годовой темп роста ВВП (GDP Growth) и ставки денежного рынка (Money Market Rates). Авторы рассматривают балансы международных и национальных банков, проводят корреляционный анализ переменных. Ожидается положительная корреляция между уровнем риска, который берет на себя банк, и их финансовыми показателями и слабая связь с вероятностью банкротства. Однако в данных выявлена обратная тенденция, это связано с тем, что банки не могут правильно оценить рискованность проектов. Вторая гипотеза подтверждается: банкротства международных банков вызваны в большей степени недостаточностью капитала, а национальных— структурной ливидности, более того, на международные банки оказывает меньшее воздействие макроэкономическая ситуация в стране, так как они работают одновременно в разных странах и диверсифицируют риски и оптимизируют свою 3 деятельность. Проведенный регрессионный анализ одтверждает первую гипотезу, банки с более высокими показателями ликвидности и капитала оказались более стабильными во время кризиса (коэффициенты при объясняющих переменных NSFR и EQUITY значимы и отрицательны). Среди прочих факторов рост кредитов оказался с положительным влиянием на вероятность банкротства, а отдаленность дефолта - с отрицательным. Незначимыми получились лишь непроцентные доходы банков. Макроэкономические показатели говорят о том, что к банкротству склонны банки из стран с высоким темпом роста ВВП и слабыми ставками монетарного рынка. Однако, построенная регрессия объясняет только 5% дисперсии вероятности банкротства, хотя и подтверждает гипотезы и стилизованные факты, более того, эффекты от изменения различных показателей весьма невелики (например, 10,4%-ный рост показателя NSFR уменьшит вероятность банкротства лишь на 0,46%). Данную ситуацию авторы объясняют пороговыми эффектами: выборка делится на группы по пороговым значениям показателей ликвидности (меньше/больше 1) и капитала (меньше/больше 7) и повторяется регрессионный анализ для каждой комбинации подвыборок. Результаты подтверждают наличие порогового эффекта— ликвидность и капитал имеют лишь комплементарный эффект: у банков со слабой ликвидностью влияние изменения капитала на банкротство в 2-4 раза выше, чем в общей выборке. Выводы Полученные результаты исследования зависимости вероятности банкротства банка от его финансовых показателей (структурная ликвидность, финансовый рычаг), типа банка (международный или национальный) и макроэкономических показателей подтверждают обе гипотезы. У банков с более слабой структурной ликвидностью и большим рычагом в докризисный период вероятность последующего банкротства была выше. Вероятность банкротства банка также увеличивается с ростом принимаемым им на себя рисков. В то же время, есть свидетельства систематических различий между банками двух типов (международные и национальные). Небольшие национальные банки были более подвержены проблемам ликвидности, в то время как крупные международные банки, как правило, терпят банкротство из-за недостаточных резервов капитала, чрезмерного использования заемных средств. Это различие имеет решающее значение с точки зрения финансовой стабильности, и подразумевает, что при регулировании и контроле упор должен быть сделан на обеспечении того, чтобы резервы капитала системообразующих банков были соизмеримы с их рисками. Результаты также подтверждают наличие пороговых эффектов. Например, рост предельной стабильности, связанный с увеличением ликвидности и резервов капитала, не очень велик для среднего банка, но существенен для слабых институтов. Полученные результаты поддерживают меры Базеля III по регулированию ликвидности и кредитного рычага, и показывают взаимодополняющий характер этих двух показателей; но авторы предлагают для увеличения стабильности и устойчивости банка для системно значимых институтов делать акцент на регулировании капитала (рычага), для небольших банков— уделить внимание регулированию структурной ликвидности. В статье также показывается, что макроэкономические и монетарные условия влияют на вероятность банкротства банка, что говорит о необходимости введения макро-пруденциального подхода к регулированию банковской деятельности. В связи с этим, необходима дальнейшая работа, чтобы углубить понимание роли макроэкономических факторов на финансовую стабильность. 4
