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.