как измерить рыночную власть банков на рынке кредитов, не

НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ СЕМИНАР
«ЭМПИРИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ БАНКОВСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ»
КАК ИЗМЕРИТЬ РЫНОЧНУЮ ВЛАСТЬ БАНКОВ
НА РЫНКЕ КРЕДИТОВ, НЕ ИМЕЯ ИНФОРМАЦИИ
О ПРОЦЕНТНЫХ СТАВКАХ?
МИХАИЛ МАМОНОВ,
ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И КРАТКОСРОЧНОГО
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ (ЦМАКП)
В
ИНСТИТУТ НАРОДНОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ (ИНП РАН)
НИУ ВШЭ
24 сентября 2014
Мотивация
2





Опыт моделирования нелинейного воздействия конкуренции на
устойчивость банков (Berger et al., 2009; Tabak et al., 2012; Beck et al., 2013;
Мамонов, 2012; и др.)  Банки как с очень низкой, так и с очень высокой
рыночной властью могут быть источником финансовой
нестабильности
При этом, в литературе до сих пор существует лишь один способ измерить
рыночную власть на уровне отдельных банков – индекс Лернера (доля
рыночной надбавки в процентной ставке банка)
Проблемы, связанные с индексом Лернера:
(1) улавливает конкуренцию «по цене», но не «по качеству»;
(2) процентные ставки оцениваются как «в среднем по портфелю»;
(3) один показатель не может полностью отразить конкуренцию.
Конкуренция трудноизмерима  нужен еще хотя бы один индикатор на
микро уровне (в дополнение к индексу Лернера) для сравнительного
анализа
Доп. индикатор: «содержательный» vs «технический» (Delis, 2012; и др.)?
Литература
3

Оригинальные – новаторские – работы по оценке уровня конкуренции

Bolt, Humphrey (2010), JBF: SFA для оценки «границы конкуренции» на
кредитном и прочих рынках

Carbo, Humphrey , Maudos, Molyneux (2009), JIMF: транслог спецификация
уравнения дохода  микроуровневая Н-статистика.
Недостаток – гетерогенность определяется только ценами, но не
показателями специфики бизнес-моделей банков



Delis (2012), JDE: техника «локальной оптимизации»  микроуровневый
индикатор Буна
Brissmis, Delis (2011), JOR : техника «локальной оптимизации» 
микроуровневая Н-статистика
Delis, Tsionas (2009), JBF : техника «локальной оптимизации» 
микроуровневый индикатор Бреснахана (conjectural parameter)
Недостатки 3-х: гетерогенность на уровне банков «падает с неба»

Beck, De Jonghe, Schepens (2013), JFI: оценка макро причин гетерогенности
эффекта рыночной власти (Лернера) на устойчивость банков (Z-индексы)
Что нового? 1/2
4
Новый подход к оценке рыночной власти банков — на основе содержательного
дезагрегирования на микро уровень индикатора «эффективной конкуренции»
Буна (Boone, 2008) в каждый квартал наблюдений.

Для дезагрегирования были выделены группы факторов, отражающих
параметры бизнес-моделей кредитных организаций и способных при этом
улавливать гетерогенность механизма воздействия эффективности издержек
на показатели результативности на уровне отдельных банков.
м
Затем эти факторы тестировались с помощью различных методов оценки (GMM и робастный OLS) в
рамках панельных регрессионных уравнений с двунаправленными фиксированными эффектами (twoway fixed effects)
м



Прежде оценивался как эффект предельных издержек банков на показатели их
прибыльности или их доли на различных рынках на общеотраслевом уровне
или на микро уровне, но без изучения причин гетерогенности (Delis, 2012).
Преимущество индикатора Буна над другими техниками косвенной оценки
конкуренции — в том, что для его расчета не требуется информация о ценах на
банковские продукты и способность улавливать «контестабильность» рынка
Кроме того, он способен улавливать «конкуренцию по качеству».
Что нового? 2/2
5
Углубление анализа рыночной власти: эконометрическая оценка – это еще не
конец исследования, а лишь его середина.
На основе полученных значений индикатора Буна на уровне отдельных банков:



Изучается плотность распределения банков как по количеству, так и по доле в
активах системы.
Проводится графический сравнительный анализ динамики индикатора Буна и
(1) индекса Лернера как альтернативы,
(2) годовой динамики кредитных портфелей как прокси на цикл,
(3) доли просроченных кредитов как показателя (не)устойчивости
Детально анализируются топ-30 банков:
(1) рэнкинг по индикатору Буна,
(2) оценка вклада факторов, способствующих росту конкурентной силы, и
факторов, ее ослабляющих.
Методология
6


Шаг 1: SFA – оценка предельных издержек MC по кредитам
Шаг 2: Регрессионные модели гетерогенного эффекта предельных
издержек MC на ROA и долю на рынке для оценки на панельных данных:
ln Yit  Y ,i  Y ,t  Y ln MC
( LNS )
it
N
  Y , j ln MC
j 1
( LNS )
it
N
ln X j , it  Y , j ln X j , it  NPI (Y  ROA ),it  Y ,it
j 1
где для банка i в квартале t; Y — ROA или доля банка на рынке кредитов (причем ROA равно
самому ROA, если оно положительно, и 1-це иначе); MC — предельные операционные издержки, Х
— j-ый фактор, отражающий профиль бизнес-модели банка и обуславливающий гетерогенность
эффекта предельных издержек на ROA или долю на рынке кредитов; α — индивидуальный
эффект банка i; λ — временной эффект в квартале t; NPI – 0, если ROA положительна, и само ROA
иначе; ε — регрессионная ошибка
а
Методы оценки: робастный OLS и 2-шаговый GMM (fixed effects)

Шаг 3: Оценка двух версий индикатора Буна – по прибыли и по доле на
рынке кредитов:
N

( ROAb )
  ROAb    ROAb , j  ln X j , it   it
 , усиление конкуренции по количеству
 BOONEit
j 1



 0, усиление монополизации
N

( MS )
 , усиление конкуренции по качеству
 BOONEit   MS    MS , j  ln X j , it   it

j 1

Данные
7
По российским банкам (BSF):

Формы 101 и 102, ЦБ РФ

Период 2004Q1 – 2013Q4

Порядка 900-1000 банков в выборке (максимум)
По макроэкономике (MACRO):

РОССТАТ
Результаты: две версии индикатора Буна 1/8
8
Зависимая переменная (в лог.)
Прибыльность активов (ROA)
Доля банка на рынке кредитов
Предельные издержки по кредитам (MC)
-0.593*** (0.032)
-0.145*** (0.017)
MC × Долю кредитов в активах
-0.230*** (0.069)
0.088** (0.045)
0.181*** (0.059)
0.661*** (0.034)
0.179*** (0.023)
0.056*** (0.012)
0.486*** (0.023)
0.053*** (0.012)
-0.019 (0.037)
0.002 (0.021)
0.215*** (0.039)
0.226*** (0.026)
0.008 (0.016)
0.028*** (0.008)
-0.030* (0.016)
-0.084*** (0.009)
-0.002 (0.039)
-0.067*** (0.020)
Отношение капитала к активам
0.026 (0.029)
-0.714*** (0.017)
MC × Долю просроченных кредитов
-0.008 (0.009)
0.024*** (0.005)
0.018*** (0.007)
-0.041*** (0.004)
-0.006 (0.030)
-0.036** (0.016)
0.010 (0.026)
-0.147*** (0.014)
0.005 (0.005)
0.008*** (0.002)
0.263 (0.234)
0.283** (0.125)
Объясняющие переменные (в лог.)
Доля кредитов в активах
MC × Долю непроцентных доходов
Доля непроцентных доходов
MC × Отношение кредитов к депозитам
Отношение кредитов к депозитам
MC × Долю розничных кредитов
Доля розничных кредитов
MC × Отношение капитала к активам
Доля просроченных кредитов
MC × Отношение абс.ликвид.активов к вкладам
Отношение абс.ликвид.активов к вкладам
MC × Кредитный цикл (по фильтру Ходрика-Прескотта)
Кредитный цикл (по фильтру Ходрика-Прескотта)
NPI (отрицательные значения ROA)
Число наблюдений (банков)
Число эндогенных переменных, инструментов и Р-знач. теста Хансена
-0.022** (0.009)
21030 (959)
22361 (983)
16, 18 и 0.752
16, 16 –
Примечание: ***, ** и * - оценка коэфф. значима на 1%, 5% и 10% уровне соответственно. В скобках – робастные ошибки.
Оценки коэфф. перед дамми на кварталы не приведены для экономии места
Результаты: две версии индикатора Буна 2/8
9
Корпоративные банки в среднем прибыльнее розничных?
Процентили распределения ROA, %
p10
p25
p50
p75
p90
> 50% (розничные банки)
0.1
1.1
2.4
4.5
7.6
< 50% (корпоративные банки)
0.3
1.3
2.5
4.0
5.9
Доля кредитов населению в кредитном
портфеле:
Результаты: две версии индикатора Буна 3/8
10
Гистограммы плотностей распределения банков (в среднем за 2005-2013)
0.35
0.30
0.25
0.20
0.15
0.10
0.05
Значение индикатора Буна
По прибыльности активов ROA
По доле на рынке кредитов
0.10
0.04
-0.04
-0.12
-0.19
-0.27
-0.35
-0.43
-0.51
-0.58
-0.66
-0.74
-0.82
-0.90
-0.97
-1.05
-1.13
-1.21
-1.29
-1.36
0.00
-1.44
Доля банков в общем их количестве
0.40
Результаты: две версии индикатора Буна 4/8
11
0.40
0 - монополия
0.00
-0.20
0 - монополия
0.00
-0.68
-0.60
-0.62
-0.16
-0.08
-0.10
-0.20
-0.80
-0.40
-1.00
-1.20
-0.60
-1.40
усиление конкуренции «по количеству»
-1.60
усиление конкуренции «по количеству»
-0.80
0-ой
25-ый
95-ый
1-ый
50-ый (медиана)
99-ый
1. Индикатор Буна
по прибыльности
5-ый
75-ый
100-ый
2013Q3
усиление конкуренции «по качеству»
0.20
-0.40
2013Q1
2012Q3
2012Q1
2011Q3
2011Q1
2010Q3
2010Q1
2009Q3
2009Q1
2008Q3
2008Q1
2007Q3
2007Q1
2006Q3
2006Q1
0.40
усиление конкуренции «по качеству»
0.20
-0.60
2005Q3
2005Q1
2013Q3
2013Q1
2012Q3
2012Q1
2011Q3
2011Q1
2010Q3
2010Q1
2009Q3
2009Q1
2008Q3
2008Q1
2007Q3
2007Q1
2006Q3
2006Q1
2005Q3
2005Q1
Динамика распределения банков (2005-2013)
0-ой
25-ый
95-ый
1-ый
50-ый (медиана)
99-ый
5-ый
75-ый
100-ый
2. Индикатор Буна по доле
на рынке кредитов
Результаты: две версии индикатора Буна 5/8
12
Значение индикатора Буна (по прибыльности)
по количеству банков
по доле банков в совокупных активах банковской системы (правая шкала)
Доля активов банков в совокупных
активах банковской системы, %
0.11
0
0.03
-0.04
-0.19
-0.35
-0.51
-0.66
-0.82
-0.97
-1.13
0
-1.29
0.00
10
5.7
-0.05
10
4.6
-0.13
0.05
20
-0.21
20
30
-0.29
0.10
40
32.8
-0.37
30
50
-0.45
0.15
60
-0.53
40
0.20
0.18
0.16
0.14
0.12
0.10
0.08
0.06
0.04
0.02
0.00
-0.61
50
0.20
Доля банков в общем их
количестве
60
55.4
-1.44
Доля банков в общем их
количестве
0.25
Доля активов банков в совокупных
активах банковской системы, %
Гистограммы плотностей распределения банков (в 2005 Q1)
Значение индикатора Буна (по доле на рынке кредитов)
по количеству банков
по доле банков в совокупных активах банковской системы (правая шкала)
Результаты: две версии индикатора Буна 6/8
13
Значение индикатора Буна (по прибыльности)
по количеству банков
по доле банков в совокупных активах банковской системы (правая шкала)
10
0.00
0
Доля активов банков в совокупных
активах банковской системы, %
-0.04
-0.19
-0.35
-0.51
-0.66
-0.82
-0.97
-1.13
-1.29
0
-1.44
0.00
10.2
0.05
0.11
10
0.03
0.05
20
-0.05
14.4
0.10
-0.13
20
30
-0.21
0.10
40
0.15
-0.29
30
40.5
-0.37
40
37.1
0.15
50
0.20
-0.45
50
60
-0.53
0.20
0.25
-0.61
60
Доля банков в общем их
количестве
0.25
Доля активов банков в совокупных
активах банковской системы, %
Доля банков в общем их
количестве
Гистограммы плотностей распределения банков (в 2011 Q1)
Значение индикатора Буна (по доле на рынке кредитов)
по количеству банков
по доле банков в совокупных активах банковской системы (правая шкала)
Результаты: две версии индикатора Буна 7/8
14
Гистограммы плотностей распределения банков (в 2013 Q4)
Значение индикатора Буна (по прибыльности)
по количеству банков
по доле банков в совокупных активах банковской системы (правая шкала)
20
0.11
0.03
0
-0.05
0.00
-0.13
10
-0.21
0.05
-0.29
-0.04
-0.19
-0.35
-0.51
-0.66
-0.82
0
-0.97
0.00
-1.13
10
-1.29
0.05
0.10
-0.37
20
30
-0.45
0.10
40
0.15
-0.53
30
50
44.9
0.20
-0.61
40
0.15
Доля банков в общем их
количестве
50
Доля активов банков в совокупных
активах банковской системы, %
47.7
0.20
60
Доля активов банков в совокупных
активах банковской системы, %
0.25
60
-1.44
Доля банков в общем их
количестве
0.25
Значение индикатора Буна (по доле на рынке кредитов)
по количеству банков
по доле банков в совокупных активах банковской системы (правая шкала)
Результаты: две версии индикатора Буна 8/8
15
Гистограммы плотностей распределения банков:
срез на даты 2005 Q1, 2011 Q1 и 2013 Q4
Значение индикатора Буна (по прибыльности)
2005Q1
2011Q1
2013Q4
0.11
0.03
-0.05
-0.13
-0.21
-0.04
-0.19
-0.35
-0.51
-0.66
-0.82
-0.97
-1.13
-1.29
0.0
-0.29
10.0
-0.37
20.0
-0.45
30.0
-0.53
40.0
50.0
45.0
40.0
35.0
30.0
25.0
20.0
15.0
10.0
5.0
0.0
-0.61
Доля активов банков в
совокупных активах банковской
системы, %
50.0
-1.44
Доля активов банков в
совокупных активах банковской
системы, %
60.0
Значение индикатора Буна (по доле на рынке кредитов)
2005Q1
2011Q1
2013Q4
Результаты: индикатор Буна по прибыльности 1/12
16
(1) Сбербанк
(6) Банк Москвы
(12) Райффайзен
(19) АК Барс
(25) Нордеа
(26) Глобэкс
(28) Петрокоммерц
0.25
0.20
0.15
(4) ВТБ 24
(5) РСХБ
(13) МКБ
(21) ХКФ
90
80
70
60
(8) Открытие
(9) ЮниКредит
(10) Промсвязьбанк
(15) Россия
(20) ХМБ
(21) Связь-банк
50
40
30
0.10
(2) ВТБ
(14) Санкт-Петербург
(24) МДМ
0.05
20
10
0.04
-0.04
-0.12
-0.19
-0.27
-0.35
-0.43
-0.51
-0.58
-0.66
-0.74
-0.82
0
-0.90
0.00
Доля активов банков в совокупных активах
банковской системы, %
0.30
100
(3) Газпромбанк
(7) Альфа-банк
(11) Росбанк
(16) Русский стандарт
(17) Уралсиб
-0.97
Доля банков в общем их количестве
0.35
Значение индикатора Буна (по прибыльности), 2013 Q4
по количеству банков
по доле банков в совокупных активах банковской системы (правая шкала)
Результаты: индикатор Буна по прибыльности 2/12
17
№
СБЕРБАНК РОССИИ
ВТБ
ГАЗПРОМБАНК
ВТБ 24
РОССЕЛЬХОЗБАНК
БАНК МОСКВЫ
АЛЬФА-БАНК
ФК ОТКРЫТИЕ
ЮНИКРЕДИТ БАНК
ПРОМСВЯЗЬБАНК
РОСБАНК
РАЙФФАЙЗЕНБАНК
МОСКОВСКИЙ КРЕДИТНЫЙ БАНК
БАНК "САНКТ-ПЕТЕРБУРГ"
РОССИЯ
РУССКИЙ СТАНДАРТ
НАЦИОНАЛЬНЫЙ КЛИРИНГОВЫЙ ЦЕНТР
УРАЛСИБ
АК БАРС
ХАНТЫ-МАНСИЙСКИЙ БАНК
ХКФ БАНК
СИТИБАНК
СВЯЗЬ-БАНК
МДМ БАНК
НОРДЕА БАНК
ГЛОБЭКС
БАНК ЗЕНИТ
ПЕТРОКОММЕРЦ
ВОСТОЧНЫЙ
ИНГ БАНК (ЕВРАЗИЯ)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
РЕГН
1481
1000
354
1623
3349
2748
1326
2209
1
3251
2272
3292
1978
436
328
2289
3466
2275
2590
1971
316
2557
1470
323
3016
1942
3255
1776
1460
2495
Топ-30 банков
Доля в активах
Значение индикатора Буна
системы, %
29.60
9.55
6.40
3.72
3.46
3.32
2.76
1.70
1.62
1.34
1.30
1.26
0.81
0.78
0.73
0.72
0.71
0.71
0.67
0.66
0.65
0.65
0.63
0.61
0.49
0.47
0.46
0.45
0.45
0.41
-0.57
-0.42
-0.58
-0.74
-0.76
-0.56
-0.60
-0.44
-0.48
-0.49
-0.58
-0.55
-0.82
-0.42
-0.47
-0.63
-0.63
-0.51
-0.48
-0.74
-0.26
-0.50
-0.41
-0.55
-0.57
-0.74
-0.55
-0.71
Результаты: индикатор Буна по прибыльности 3/12
18
Значение Индекс Лернера
индикатора рыночной власти
Буна
на рынке
кредитов
ROA
Доля
просроченных
кредитов в
совокупных
кредитах
1.6
0.3
3.1
1.3
0.9
1.2
0.3
1.2
2.4
0.9
1.1
0.7
2.8
0.6
4.2
-2.6
1.2
0.3
0.4
1.2
0.8
2.6
1.4
1.0
1.0
0.6
-0.8
2.8
1.9
0.7
0.9
7.7
14.0
5.5
2.3
3.4
8.2
12.3
4.1
0.8
7.5
3.6
2.7
20.5
3.0
11.9
0.7
4.7
3.0
4.0
4.4
3.5
1.3
3.9
4.0
4.6
13.9
0.1
(№ в рэнке по активам) Имя банка
(13) МОСКОВСКИЙ КРЕДИТНЫЙ БАНК
(5) РОССЕЛЬХОЗБАНК
(21) ХКФ БАНК
(4) ВТБ 24
(27) БАНК ЗЕНИТ
(29) ВОСТОЧНЫЙ
(18) УРАЛСИБ
(16) РУССКИЙ СТАНДАРТ
(7) АЛЬФА-БАНК
(3) ГАЗПРОМБАНК
(11) РОСБАНК
(26) ГЛОБЭКС
(1) СБЕРБАНК РОССИИ
(6) БАНК МОСКВЫ
(12) РАЙФФАЙЗЕНБАНК
(28) ПЕТРОКОММЕРЦ
(25) НОРДЕА БАНК
(19) АК БАРС
(23) СВЯЗЬ-БАНК
(10) ПРОМСВЯЗЬБАНК
(20) ХАНТЫ-МАНСИЙСКИЙ БАНК
(9) ЮНИКРЕДИТ БАНК
(15) РОССИЯ
(8) ФК ОТКРЫТИЕ
(14) БАНК "САНКТ-ПЕТЕРБУРГ"
(2) ВТБ
(24) МДМ БАНК
(22) СИТИБАНК
(17) НАЦИОНАЛЬНЫЙ КЛИРИНГОВЫЙ ЦЕНТР
(30) ИНГ БАНК (ЕВРАЗИЯ)
-0.82
-0.76
-0.74
-0.74
-0.74
-0.71
-0.63
-0.63
-0.60
-0.58
-0.58
-0.57
-0.57
-0.56
-0.55
-0.55
-0.55
-0.51
-0.50
-0.49
-0.48
-0.48
-0.47
-0.44
-0.42
-0.42
-0.41
-0.26
31.4
21.5
53.4
43.4
19.9
39.4
15.7
45.6
-20.2
17.9
3.8
17.7
6.3
10.9
-4.3
-22.1
-16.0
-25.4
8.6
-25.7
-18.1
-25.6
22.1
-50.2
-241.5
-61.4
-105.9
-117.7
0.0
Годовые темпы
Цена
Цена расходов
прироста
привлеченных на персонал
кредитных
средств
портфелей (в
реальном
выражении)
36.8
7.6
1.0
8.7
7.1
1.2
17.3
9.4
5.6
34.1
5.7
1.5
9.4
6.4
1.1
5.1
9.8
2.9
-14.5
5.2
3.2
31.3
9.0
4.2
6.2
4.8
1.6
27.2
4.6
0.9
1.4
5.0
1.7
4.0
6.5
0.9
9.0
4.5
1.3
34.5
5.0
0.9
13.2
3.7
1.6
-8.7
5.8
1.8
-1.8
1.9
1.2
-4.0
7.2
1.0
5.2
6.2
0.9
9.0
5.8
1.7
12.1
7.0
1.3
-0.5
4.1
0.6
11.6
4.8
0.8
17.3
6.3
0.9
3.2
5.9
0.8
17.7
5.4
0.4
-14.8
6.3
1.7
2.2
1.8
1.7
2.0
0.1
4.5
4.1
0.6
Результаты: индикатор Буна по прибыльности 4/12
Усиление конкурентных позиций по Буну
19
Общеотраслевой эффект
(22) СИТИБАНК
(24) МДМ БАНК
(2) ВТБ
(14) БАНК "САНКТ-ПЕТЕРБУРГ"
(8) ФК ОТКРЫТИЕ
(15) РОССИЯ
(9) ЮНИКРЕДИТ БАНК
(20) ХАНТЫ-МАНСИЙСКИЙ БАНК
(10) ПРОМСВЯЗЬБАНК
(23) СВЯЗЬ-БАНК
(19) АК БАРС
(25) НОРДЕА БАНК
(28) ПЕТРОКОММЕРЦ
(12) РАЙФФАЙЗЕНБАНК
(6) БАНК МОСКВЫ
(1) СБЕРБАНК РОССИИ
(26) ГЛОБЭКС
(11) РОСБАНК
(3) ГАЗПРОМБАНК
(7) АЛЬФА-БАНК
(16) РУССКИЙ СТАНДАРТ
(18) УРАЛСИБ
(29) ВОСТОЧНЫЙ
(27) БАНК ЗЕНИТ
(4) ВТБ 24
(21) ХКФ БАНК
(5) РОССЕЛЬХОЗБАНК
(13) МОСКОВСКИЙ КРЕДИТНЫЙ БАНК
-40%
Кредитная нагрузка на активы
Непроцентные / Общие
доходы
Кредиты / Депозиты
Доля розничных кредитов
Капитал / Активы
Доля просроченных кредитов
Абс.ликвидные активы /
Счета и депозиты
-20%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Кредитный цикл (МАКРО)
Результаты: индикатор Буна по прибыльности 5/12
20
0
11
21
32
43
54
64
75
86
96
0
200
-0.1
180
-0.2
160
-0.3
140
-0.4
120
-0.5
100
-0.6
-0.68
80
-0.7
60
-0.8
40
-0.9
20
-1
0
Среднее значение индикатора Буна
Доля активов банков в совокупных активах банковской системы (правая шкала), %
Число банков (правая шкала)
Число банков и их масштаб
Индикатор Буна (по прибыльности)
Кредитная нагрузка на активы, %
Результаты: индикатор Буна по прибыльности 6/12
21
-27
-13
0
14
28
-0.3
41
55
68
82
95
200
180
-0.4
160
140
-0.5
-0.52
120
100
-0.6
80
60
-0.7
40
20
-0.8
0
Среднее значение индикатора Буна
Доля активов банков в совокупных активах банковской системы (правая шкала), %
Число банков (правая шкала)
Число банков и их масштаб
Индикатор Буна (по прибыльности)
Индекс Лернера (рыночная надбавка) на рынке кредитов, %
Результаты: индикатор Буна по прибыльности 7/12
22
-31
-18
-5
8
21
-0.50
34
47
60
73
87
300
250
-0.55
200
-0.60
150
-0.65
-0.64
100
-0.70
50
-0.75
0
Среднее значение индикатора Буна
Доля активов банков в совокупных активах банковской системы (правая шкала), %
Число банков (правая шкала)
Число банков и их масштаб
Индикатор Буна (по прибыльности)
Годовые темпы прироста кредитных портфелей, %
Результаты: индикатор Буна по прибыльности 8/12
23
0
3
7
10
13
0.00
20
23
26
30
500
450
-0.10
400
-0.20
350
-0.30
300
-0.40
250
200
-0.50
-0.60
16
-0.62
150
100
-0.70
50
-0.80
0
Среднее значение индикатора Буна
Доля активов банков в совокупных активах банковской системы (правая шкала), %
Число банков (правая шкала)
Число банков и их масштаб
Индикатор Буна (по прибыльности)
Доля просроченных кредитов в кредитных портфелях, %
Результаты: индикатор Буна по прибыльности 9/12
24
0
2
4
6
8
-0.40
10
12
14
16
18
500
450
-0.45
400
350
-0.50
300
-0.55
250
200
-0.60
150
-0.65
-0.65
100
50
-0.70
0
Среднее значение индикатора Буна
Доля активов банков в совокупных активах банковской системы (правая шкала), %
Число банков (правая шкала)
Число банков и их масштаб
Индикатор Буна (по прибыльности)
Средняя цена привлеченных пассивов (AFR), %
Результаты: индикатор Буна по прибыльности 10/12
2013q3
2013q1
2012q3
2012q1
2011q3
2011q1
2010q3
2010q1
2009q3
2009q1
2008q3
2008q1
2007q3
2007q1
2006q3
2006q1
2005q3
-0.550
2005q1
25
-0.575
-0.600
55
49.6
-0.61
-0.62
50
-0.625
-0.62
-0.64
-0.650
-0.675
45
43.2
41.5
-0.700
-0.725
60
-0.69
37.6
40
35
корреляция рядов = -79%
-0.750
30
Индикатор Буна (по прибыльности, медианное значение)
Индекс Лернера (на рынке кредитов, медианное значение, %), правая шкала
Результаты: индикатор Буна по прибыльности 11/12
2013q3
2013q1
2012q3
2012q1
2011q3
2011q1
2010q3
2010q1
2009q3
2009q1
2008q3
2008q1
2007q3
2007q1
2006q3
2006q1
2005q3
2005q1
26
-0.550
4.5
3.9
-0.575
4.0
3.5
-0.600
-0.62
-0.61
-0.62
-0.625
2.7
2.5
-0.64
-0.650
-0.69
-0.675
2.4
2.0
1.5
-0.700
1.2
-0.725
3.0
1.1
корреляция рядов = 66%
-0.750
1.0
0.5
0.0
Индикатор Буна (по прибыльности, медианное значение)
Доля просроченных кредитов в кредитном портфеле(медианное значение, %), правая шкала
Результаты: индикатор Буна по прибыльности 12/12
2013q3
2013q1
2012q3
2012q1
2011q3
2011q1
2010q3
2010q1
2009q3
2009q1
2008q3
2008q1
2007q3
2007q1
2006q3
2006q1
2005q3
2005q1
27
-0.550
40.0
29.0
-0.575
корреляция рядов = -56%
30.0
-0.600
-0.61
20.3
-0.62
-0.625
10.9
-0.650
-0.64
-0.69
-0.675
20.0
10.0
6.4
0.0
-0.700
-10.0
-0.725
-16.4
-0.750
-20.0
Индикатор Буна (по прибыльности, медианное значение)
Годовые темпы прироста кредитных портфелей (медианное значение, %), правая шкала
Результаты
28




Предложен содержательный способ дезагрегирования общеотраслевых
индикаторов конкуренции на микро уровень. Реализован для индикатора
«эффективной конкуренции» Буна
Выделены факторы гетерогенности рыночных позиций банков. Показано, что
наиболее работоспособными являются (i) кредитная нагрузка на активы, (ii)
отношение кредитов к депозитам, (iii) соотношение между непроцентными и
процентными доходами, (iv) отношение резервов под потери к просроченным
кредитам
Рассчитаны две версии индикатора Буна для российских банков: по
прибыльности и по доле на рынке кредитов. Вторая версия предсказывает
значительно более монопольный характер банковской системы. Кроме того,
вторая версия даже улавливает эффект конкуренции «по качеству»
Индекс Лернера vs индикатор Буна: оба измеряют рыночную власть, однако
сильно отрицательно скоррелированы ⇒ результаты оценок воздействия
рыночной власти на показатели эффективности, устойчивости и т.п. – а значит, и
рекомендации для ЦБ РФ – будут прямо противоположными.
Выход: усиление конкуренции по Буну – это предвестник ослабления
конкуренции по Лернеру
СПАСИБО!
МИХАИЛ МАМОНОВ
ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ (ЦМАКП),
ИНСТИТУТ НАРОДНОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ (ИНП РАН).
EMAIL: MMAMONOV@FORECAST.RU
НИУ ВШЭ
24 сентября 2014