BANKING RISK AND REGULATION: DOES ONE SIZE FIT ALL? 14 июня 2012 Выполнили: Гущин Андрей Житков Константин Мармышев Дмитрий J eroen K lomp, J akob de H aan Семинар по микроэкономическому анализу банковской сферы

Коротко о главном Цель Проверить наличие влияния банковского регулирования и контроля на величину банковского риска. Данные 200 банков 21 страна ОЭСР годы Bankscope of Bureau van Dijk and Thomson Datastream Задачи Решить проблему отсутствия общего определения «банковского риска». Решить проблему неоднородности взаимосвязи между банковским регулированием и риском.

Место в существующей литературе Согласно предыдущим исследованиям, банковское регулирование либо не влияет на риск, либо влияние совсем мало. Demirguc-Kunt and Detragiache (2011) Другие работы ( включая данную ) исследовали данное влияние : Barth et al. (2004) Pasiouras et al. (2006) Использование многоуровневых квантильных регрессий : Koenker and Bassett (1978)

CAMEL индикаторы банковского риска Индикаторы риска ОписаниеПоказатели Достаточность собственного капитала Определяет устойчивость финансовых институтов к потрясениям. Total equity/Total assets Total capital ratio Качество активовУвеличение невозвратов кредитов свидетельствует об ухудшении качества кредитного портфеля. Loan loss provision/total loans Nonperforming loans/total loans etc. Организаторские способности Высокая доля расходов может быть объяснена недостатками управления. Total cost/total income Overhead cost/total assets etc. Рентабельность Сокращение прибыльности может свидетельствовать о проблемах устойчивости, с другой стороны высокая прибыль может свидетельствовать о чрезмерном принятии риска. Return on equity Return on assets etc. Ликвидность и платежеспособн ость Недостаточная ликвидность, а также высокое значения кредитного плеча указывает на риск. Liquid assets/total assets Total loans/deposits etc. Рыночный рискРиск того, что стоимость портфеля будет снижаться в ответ на изменение цен. Total interest expenses/total deposits Off balance items/total assets

Выделение факторов Определение количества факторов Определение факторов : Capital and asset risk Liquidity and market risk

Прокси банковского регулирования и надзора Название группы ОписаниеАвторы Ограничения на капитал Строгие требования к капиталу ( относительно доли заемных средств и др.) уменьшают риск. Fernandez and Gonzalez (2005) Нормы частного контроля Нормы, поощряющие проведение частного контроля повышают финансовую привлекательность. Fernandez and Gonzalez (2005) Регламент ограничения деятельности банка Банки могут увеличить риск, если они поддерживают широкий спектр активностей, однако эмпирические результаты показали противоположное. Boyd et al. (1993) Barth et al. (2004) Demirguc-Kunt and Huizinga (2009) Способность наблюдателей влиять на решения банка Сильный надзор может предотвратить принятие менеджерами высокорисковых проектов. Barth et al. (2004) Fernandez and Gonzalez (2005) Власть института страхования вкладов Воздействие происходит по двум направлениям : с одной стороны, система страхования вкладов очевидно понижает риск, с другой стороны, это позволяет банкам принимать более рискованные проекты. Demirguc-Kunt and Detragiache (2002) Barth et al. (2004) Нормы ликвидности Увеличение однородности активов снижает финансовую устойчивость. Wagner (2008) Правила входа на рынок Нормы, ограничивающие деятельность банков ( не касающуюся выдачи займов ), повышают вероятность системного кризиса. Beck et al. (2006)

Эмпирическая модель, теория Что изучает модель? Модель изучает зависимость принятия риска банком от регулирования банковского сектора и мониторинга деятельности банков Метод В анализе используются квантильные регресии. Этот тип регрессий является обобщением случаем медианного регрессионного анализа для других квантилей Специфика метода Медианная регрессия минимизирует сумму абсолютных ошибок ( оценивает медиану условного распределения ). τ - квантиль условного распределения оценивается при минимизации : по β, где, I – функция индикатор, u=Y-X β. Эта функция может быть интерпретирована как склонность банка к риску (Y), которая зависит от наблюдаемых переменных X и случайной ошибки. Формально кватильная функция может быть записана как :

Почему не OLS? 1 Оценив ая набор кванти льных функци й, можно получи ть более полное описан ие гетерог енной взаимо связи между регуля цией, монито рингом банков и их устойч ивость ю 2 Оценки OLS чувствительны к данным «outliers» и распределениям с «тяжелыми хвостами» 3 Квантильные регрессии не требуют предпосылки о одинаковости распределения ошибок во всех точках условного распределения

Оцениваемая регрессия Исследователи пользуется «multilevel model», поскольку риск банков в одной стране может бы не независим. Базовая квантильная регрессия : ПоказательИнтерпретация BR kijt Индикатор риска типа k (capital and asset risk или liquidity and market risk) для i- го банка в j- ой стране в период t BR kijt-1 Лаговая зависимая переменная, включенная для контроля авторегрессии Z pijt-1 Вектор (с лагом) контрольных переменных, содержащий p элементов. В контрольные переменные входят макроэкономические показатели, политические индикаторы, показатели влияния глобализации и т.д. RI jt-1 Вектор, отвечающий за набор переменных для банковской регуляции и мониторинга ηtηt Параметр, фиксирующий временные эффекты ε i.t, ε j.t Ошибки на уровне банков (i) и на уровне страны (j)

Проблема эндогенности Проблема Регулирование и мониторинг деятельности банков зависит от общей политической ситуации и отражает различия в законодательных и политических системах Решение Чтобы проверить наличие эндогенности для регулирования и мониторинга деятельности банков авторы используют метод 2SLS. В качестве инструментальных переменных использованы: economic freedom index of Fraser Institute, отношение государственных расходов к ВВП, political ideology indicacator, параметры независимости ЦБ Результат Были проведены тест Саргана (нулевая гипотеза – инструменты не коррелируют с ошибкой) и тест Вальда на экзогенность (нулевая гипотеза – инструментальные переменные экзогенны). Результаты тестов говорят о корректности используемых авторами инструментальных переменных и об отсутствии эндогенности регулирования и мониторинга деятельности банков

Методика оценки и результаты (1) Авторы оценивали модели для capital and asset risk и liquidity and market risk одновременно, используя систему уравнений Для выбора спецификации модели авторы используют метод перехода от общего к частному Примерно 40% общей дисперсии банковского риска объясняется межстрановыми различиями Большинство контрольных переменных значимы. Их знак совпал с ожидаемым

Методика оценки и результаты (2)

Методика оценки и результаты (3) Затем авторы включают прокси для регулирования и мониторинга банковской деятельности в стандартную модель Также на этом этапе они выделяют прямые эффекты измерения и косвенные эффекты, полученные с помощью учета влияния двух типов риска друг на друга Добавленный показатель Влияние Ограничения на капиталСокращается capital and asset risk для банков с высоким риском такого рода Нормы частного контроляСокращается liquidity and market risk для банков с высоким показателем риска Регламент ограничения деятельности банка Сокращается liquidity and market risk для банков с высоким показателем риска. Также наблюдается влияние на capital and asset risk Способность наблюдателей влиять на решения банка Значительно влияет на оба типа риска для всех банков, но, опять же, эффект выше для более рискованных банков Власть института страхования вкладов Влияние отсутствует Нормы ликвидностиЭффект особенно значителен для банков с высоким риском Правила входа на рынокСнижает риск обоих типов, но особенно значим для банков с высоким риском

Анализ чувствительности Гипотеза Авторы проверяют предположение о том, что эффект от регуляции и мониторинга деятельности банка зависит от типа организации банка Метод Для этого они разбивают выборку на listed/non-listed банки, частные/государственные банки, крупные/мелкие банки, EMU banks/North American banks Результаты Эффекты от регулирования ликвидности и деятельности банка выше для listed банков; эффекты от частного мониторинга выше для non-listed банков Ограничения на ликвидность и деятельность больше влияют на риск частных банков Те же эффекты сильнее для крупных банков. При этом ограничения на капитал больше влияют на мелкие банки Географический фактор не оказывает значительного влияния на банковский риск и финансовое регулирование

Анализ чувствительности (2) Также авторы проверили свою модель на наличие обратной взаимосвязи : зависит ли регулирование и мониторинг деятельность банка от рисков банковской системы ? Для этого они построили следующую квантильную регрессию : Вывод : включенные в модель переменные, отвечающие за банковский риск не определяют характер регулирования деятельности банков ПоказательИнтерпретация RI jit Показатель регулирования деятельности банков типа j в i- ой стране в момент t BR it Показатель банковского риска ( capital and asset risk или liquidity and market risk) в i- ой стране в момент t X pit-1 Вектор контрольных переменных, включающий лаговую зависимую переменную, уровень инфляции, текущий баланс, качество институтов, финансовую свободу, количество банкротств и количество слияний

Итоговые выводы 1. Решена проблема отсутствия общего определения « банковского риска ». 2. Выделены 7 прокси банковского регулирования и надзора 3. Решена проблема неоднородности взаимосвязи между банковским регулированием и риском ( с помощью квантильной регрессии ) 4. Влияние банковского регулирования не является однородным !