Slide 1

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 2

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 3

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 4

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 5

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 6

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 7

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 8

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 9

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 10

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 11

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 12

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 13

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 14

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 15

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 16

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 17

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 18

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 19

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 20

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 21

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 22

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 23

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 24

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 25

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 26

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 27

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 28

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 29

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30


Slide 30

ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тел.: (499)129-17-22, факс: (499)129-09-22, e-mail: [email protected], http://www.forecast.ru

Моделирование конкуренции в российском
банковском секторе с использованием подхода
Панзара-Роуза: теоретический и прикладной аспекты

Михаил Мамонов,
эксперт
Центра макроэкономического анализа и
краткосрочного прогнозирования

Апрель 2010

План
1.

Постановка проблемы

2.

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода Панзара-Роуза

3.

Определение Н-stat в подходе Панзара-Роуза (1987)

4.

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

5.

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

6.

Формирование базы данных по российским банкам

7.

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

8.

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

9.

Оценка H-stat для различных групп банков

10.

Оценка уравнения прибыльности активов Шаффера на российских данных (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

11.

Оценка динамической версии уравнения дохода как альтернатива статической версии: применение

метода Ареллано-Бонда оценки моделей с динамическими панельными данными
12.

Исследование взаимосвязи стабильности банковской системы (с учетом уровня конкуренции) и
макроэкономики
ЦМАКП

2

Постановка проблемы

ЦМАКП

3

Способы измерения конкуренции: предпочтительность подхода
Панзара-Роуза

ЦМАКП

4

Определение Н-статистик в подходе Панзара-Роуза (1987)

ЦМАКП

5

Спецификация уравнения дохода Панзара-Роуза

Н stat   1   2   3
II

II

II

  0  монополия

  0 ; 1   монополист ическая конкуренци я
  1  совершенна я конкуренци я

ЦМАКП

2 
6

Индикатор адекватности H-stat Панзара-Роуза: подход Шаффера (1982)

E stat   1

ROA

 2

ROA

 3

ROA

  0  банковская
 
  0  иначе

система в равновесии

ЦМАКП

 H stat адекватны

7

Формирование базы данных по российским банкам

ЦМАКП

8

Формирование базы данных по российским банкам
2500
2300
2100
1900

логарифм процентных доходов
используется в качестве зависимой
переменной в уравнении дохода ПаназараРоуза:
y = lnII
чистые
процентные
доходы

1500
1300
1100
900
700
500
300
100

2004-1
2004-2
2004-3
2004-4
2005-1
2005-2
2005-3
2005-4
2006-1
2006-2
2006-3
2006-4
2007-1
2007-2
2007-3
2007-4
2008-1
2008-2
2008-3
2008-4
2009-1
2009-2
2009-3
2009-4

млрд. руб.

1700

Процентные доходы выборки банков (за скользящий год)
Процентные расходы выборки банков (за скользящий год)
ЦМАКП

9

Формирование базы данных по российским банкам
700
600

571.4

500

459.5

400
300
200
100
110.2
80.6

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

2005-1

2004-4

2004-3

2004-2

2004-1

0

Прибыль банковской системы
Прибыль выборки по банковской системе
ЦМАКП

10

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №1
Модель по объединенным данным (pooled regression)

ЦМАКП

11

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №2
Модель с фиксированными эффектами (fixed effects)

ЦМАКП

12

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
Модель со случайными эффектами (random effects)

ЦМАКП

13

Оценка уравнения дохода Панзара-Роуза на российских данных
(I кв. 2004 – IV кв. 2009) №3
«Случайные эффекты» против «объединенной выборки»: тест Хаусмана

Модель с «фиксированными эффектами» адекватнее
ЦМАКП

14

Сопоставление time-invariant и time-varying H-stat
(в рамках модели с «фиксированными эффектами»)
1.0
0.9

0.840

0.8
0.707

0 .6 9 7

0.7
0.665

0.6
0.616
0.5
0.4

0.453

0.3
0.2
0.1

H-sta t (tim e -v a r yin g)

2009- 4

2009- 3

2009- 2

2009- 1

2008- 4

2008- 3

2008- 2

2008- 1

2007- 4

2007- 3

2007- 2

2007- 1

2006- 4

2006- 3

2006- 2

2006- 1

2005- 4

2005- 3

2005- 2

2005- 1

2004- 4

0.0

H-sta t (tim e -in v a r ia n t)

Н stat  0 . 124  0 . 394  0 . 178  0 . 697
ЦМАКП

15

Тесты на тип рыночной структуры (на основе расчетной H-stat)

ЦМАКП

16

Оценка H-stat для различных групп банков

1.0

500

0.9

450

0.8

0.95

0.93

0.83

0.697

0.7

400
350

0.6

267

0.67

300

0.5

250

0.4

200

137
0.3

150

70

0.2

100

51
0.1

50

0.0

0
Крупные

Средние

H-stat

Мелкие

Сверхмелкие

Число банков в группе, правая шкала

ЦМАКП

17

Оценка уравнения прибыльности активов на основе подхода
Шаффера по российским данным (I кв. 2004 – IV кв. 2009)

ЦМАКП

18

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№1)

ЦМАКП

19

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№2)

H stat 

0 . 038  0 . 307  0 . 205
1  (  0 . 064 )
ЦМАКП

 0 . 516
20

Оценка динамической версии уравнения дохода как
альтернатива статической версии (№3)

ЦМАКП

21

Конкуренция VS Концентрация: модели

ЦМАКП

22

Конкуренция VS Концентрация: коинтеграция

1) Ряды интегрируемы одного порядка – I(1)

2) Остатки модели №1 стационарны (крит. знач. статистики Маккиннона-Дэвидсона
для модели из 3 переменных на 5% уровне значимости составляет -3.74)

t-stat

(-3.652)

(1.902)

(-2.486)

(0.992)

3) В модели коррекции ошибок коэффициент при RES(-1) отрицательный и
статистически значимый
ЦМАКП

23

Конкуренция VS Концентрация: прогноз на 2010 г.
(в рамках модели №1)
1.0

ФАКТ

ПРОГНОЗ
(МОДЕЛЬ №1)

0.10
0.9
0.09
0.8
0.08
0.7
0.07
0.6
0.06

2010-3

2010-4

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-1

2008-2

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

0.04
2005-2

0.4
2004-4

0.05

2005-1

0.5

H-stat (высокий сценарий)

H-stat (низкий сценарий)

HHI (высокий сценарий), правая шкала

HHI (низкий сценарий), правая шкала

ЦМАКП

24

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№1)

ЦМАКП

25

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№2)

ЦМАКП

26

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№3)

ЦМАКП

27

Стабильность банковской системы VS макроэкономика (№4)
(прогноз в рамках модели №1)
5

45

Ф АК Т

П Р ОГН ОЗ

4

40

3

2 .2

35

2

36
1

0 .4

0

25

-1

23
18

20

-1 .2

-2
-3

30

16
15

11

10

-4

10

-5
5
-6

3

3

3

0

-7

2010-4

2010-3

2010-2

2010-1

2009-4

2009-3

2009-2

2009-1

2008-4

2008-3

2008-2

2008-1

2007-4

2007-3

2007-2

2007-1

2006-4

2006-3

2006-2

2006-1

2005-4

2005-3

2005-2

-5

2005-1

-8

Т е м п ы п ри ро ст а В В П в ц е н а х 2 0 0 7 г . (се зо н н о ст ь сн ят а )
С т а б и л ь н о ст ь б а н ко вско й си ст е м ы (Z -s ta t) , п ра ва я ш ка л а
П о ро г ст а б и л ь н о ст и б а н ко вско й си ст е м ы

ЦМАКП

28

Основные выводы


Для российской банковской системы применим как статический, так и динамический подход к оцениванию
уровня конкуренции в рамках методологии Панзара-Роуза. Результаты реализации обоих подходов говорят об
одном: банковская система устойчиво находится в состоянии монополистической конкуренции.
Индикатор уровня конкуренции (H-stat) составляет в среднем за 2004-2009 гг. 0.697 в статическом подходе и 0.516 в
динамическом подходе.



С течением времени наблюдается ужесточение конкуренции в целом по банковской системе.
При этом, в группе крупных банков (с активами более 50 млрд. руб.) уровень конкуренции существенно выше, чем в
группе мелких (с активами от 1 до 10 млрд. руб.) и сверхмелких банков (с активами менее 1 млрд. руб.), что тесно
согласуется с результатами как предшествующих российских, так и зарубежных исследований.



Кризис 2008-2009 гг. привел к значительному снижению уровня конкуренции – с 0.84 в 3 кв. 2008 г. до 0.67 в 4 кв.
2009 г.
Одна из важных причин: в кризис крупнейшие банки привлекали менее дорогие пассивы (субординированные кредиты
ВЭБа и беззалоговые кредиты ЦБ), чем все остальные банки (депозиты населения – под завышенные ставки)



Основными факторами конкуренции являются концентрация банков (-), динамика активов дочерних банков
нерезидентов (+) и соотношение процентных доходов и процентных расходов банков (-)
При этом, в рамках модельных расчетов, уровень конкуренции более чувствителен к уровню концентрации
(эластичность -1,2%), чем к «иностранцам» (эластичность +0,2%) и «эффективности расходов» (эластичность 0,3%)



Подтверждена концепция «competition-stability», в рамках которой усиление конкурентного уровня ведет к
повышение стабильности банковской системы



Вероятнее всего, динамика реального ВВП является причиной стабильности банковской системы, чем
стабильность – причиной ВВП, в соответствии с тестом Гренжера.



Основными факторами стабильности банковской системы являются:
(банковские факторы) конкуренция и концентрация
(макроэкономические факторы) динамика реального ВВП и стоимость бивалютной корзины
1. положительное влияние динамики реального объема ВВП на стабильность банковской системы сильнее, чем
отрицательное влияние на нее концентрации банков
2. наиболее сильное положительное влияние на стабильность банковской системы оказывает именно уровень
конкуренции
3. отрицательное влияние волатильности курса на стабильность банковской системы существенно сильнее, чем
положительное влияние на нее конкуренции

ЦМАКП

29

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

ЦМАКП

30