Анализ влияния макроэкономики и воздействия ставки рефинансирования Банка России на банковский сектор

Цель. Проанализировать влияние российской макроэкономики и воздействие ставки рефинансирования (ключевой ставки) Банка России на банковский сектор на основе эконометрического моделирования с целью разработки оптимальной финансовой стратегии Банка России при назначении ключевой ставки и улучшения ее воздействия на банковский сектор России. Материалы и методы. В статье представлена компьютерная технология формулировки и оценивания моделей панельных данных с фиксированными эффектами для финансовых показателей деятельности банков банковского сектора по значениям основных показателей макроэкономики России и показателя ставки рефинансирования (ключевой ставки) с применением эконометрического пакета программ Stata. Анализ проведен по 21 финансово-экономическому показателю на основе официальных годовых отчетов 693 банков, официальных данных государственной статистики и Банка России за 8 лет за период с 2007-го по 2014 г. и предоставляет количественное оценивание финансовой стратегии Банка России. Результаты. Анализ количественного влияния российской макроэкономики и воздействия ставки рефинансирования (ключевой ставки) Банка России на банковский сектор в целом показал следующее. Показатели российской макроэкономики имеют достаточно высокое влияние на финансовые показатели банковского сектора России. Так, например, показатель «совокупные доходы населения» имеет высокое положительное влияние на показатель «активы банков» и объем депозитов банков физическим лицам, а высокое отрицательное влияние на показатель «портфель кредитов банка физическим лицам», включая просроченную задолженность, и на просроченную задолженность по кредитам и прочим размещенным средствам, предоставленным физическим лицам. Повышение совокупных доходов населения является существенным положительным фактором, влияющим на банковский сектор России, который также окажет значительное положительное влияние на конечное потребление населения и ВВП. Ставка рефинансирования и ее лагирование имеют достаточно высокое отрицательное воздействие на все финансовые показатели банковского сектора России. Особенно высокое отрицательное воздействие ставка рефинансирования и ее лагирование оказывают на следующие показатели: портфель кредитов банка физическим лицам, включая просроченную задолженность; объем депозитов банка физическим лицам и просроченную задолженность по кредитам и прочим размещенным средствам, предоставленным физическим лицам. Повышение ставки рефинансирования (ключевой ставки) приводит к значительному ухудшению финансовых показателей деятельности банковского сектора России, а ее снижение - к значительному их улучшению.

chain and reference index, comparable prices, integrated panel model, panel models with fixed and random effects, Durbin-Wu-Hausman test, cluster-robust standard errors, Huber sandwich estimator, elasticity coefficient, цепной и базовый индекс, сопоставимые цены, объединенная модель панельных данных, модели с фиксированными и со случайными эффектами панельных данных, тест Хаусмана, кластерно-робастные стандартные ошибки, сэндвич-оценивание ковариационной матрицы оценок коэффициентов Хубера-Уайта, коэффициент эластичности

1. Вербик М. Путеводитель по современной эконометрике / Пер. с англ. В. А. Банникова; Науч. ред. и предисл. С. А. Айвазяна. М.: Научная книга, 2008. 616 с.

2. Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. 6-е изд., перераб. и доп. М.: Дело, 2004. 576 с.

3. Greene W. H. Econometric analysis. 7th ed. Pearson Education, Inc, Prentice Hall, 2011. 1231 p.

4. Wooldridge J. M. Econometric analysis of cross section and panel data. Second editions. Massachusetts Institute of Technology Press, 2010. 644 p.

5. Банников В. А. Анализ финансовой стратегии Банка России в части воздействия ставки рефинансирования (ключевой ставки) на российскую экономику // Экономика и управление. 2016. № 3 (125). C. 37-46.

6. Stock J. H., Watson M. W. Heteroskedasticity-robust standard errors for fixed effects panel data regression // Econometrica. 2008. Vol. 76, Issue 1. Р. 155-174.