Влияние структуры российского рынка межбанковского кредитования на управление Центральным банком ликвидностью банковской системы тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Влияние структуры российского рынка межбанковского кредитования на управление Центральным банком ликвидностью банковской системы"

На правах рукописи

Исаков Александр Владимирович

Влияние структуры российского рынка межбанковского кредитования на управление Центральным банком ликвидностью банковской системы

Специальность 08.00.10 - Финансы, денежное обращение и кредит

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

1 5 КАП 2014

Москва-2014

005548040

Работа выполнена на кафедре международных валютно-финансовых отношений федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». Научный руководитель кандидат экономических наук

Буздалин Алексей Владимирович Официальные оппоненты Хандруев Александр Андреевич доктор

экономических наук, профессор, ЗАО «БФИ», генеральный директор.

Бардаева Полина Сергеевна кандидат экономических наук, ОАО «МТС-Банк», начальник Управления внутреннего казначейства.

Ведущая организация Финансовый университет при Правительстве

Российской Федерации Защита состоится «17» июня 2014 года в 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.048.07 при Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики» по адресу: 101000 Москва, ул. Мясницкая, 20, ауд. 327-К.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте (ЬЦр://уу^.Ь5е.ги/огеЛ1яе/аяр!гап1/аеГепсеЛ Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики».

Автореферат разослан ^ 2014 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор экономических наук, профессор

Философова Татьяна Георгиевна

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. В условиях структурного дефицита

ликвидности1, который наблюдается в российском банковском секторе, вопросы управления ликвидностью Банком России являются одними из наиболее важных и значимых. В этих условиях эффективное управление ставками рынка межбанковского кредитования (МБК), являющееся основной целью операций Банка России на открытом рынке, требует от центрального банка точной оценки спроса банковского сектора на инструменты рефинансирования и устойчивости рынка МБК.

Структура рынка МБК в настоящем исследовании определена как совокупность двусторонних кредитных лимитов, установленных участниками рынка МБК друг на друга. Таким образом, структура рынка определяет верхний предел объема перераспределения ликвидности на рынке МБК. Оценки совокупного спроса банковского сектора на ликвидность и уровня устойчивости рынка МБК должны опираться на анализ структуры рынка МБК и закономерностей поведения участников этого рынка.

Ожидания динамики ставки рынка МБК, которая является операционной целью денежно-кредитной политики (ДКП), задают форму кривой доходности и стоимости заимствования на важных для экономических агентов горизонтах, с точки зрения принятия решений о потреблении и сбережении. Таким образом, особая роль ставок рынка МБК свидетельствует о высокой актуальности проблем анализа его структуры.

Вместе с ростом актуальности вопросов управления ликвидностью банковского сектора растет и внимание к инструментам оценки уровня

1 Структурным дефицитом ликвидности называют ситуацию, в которой банковский сектор вынужден систематически привлекать средства центрального банка для осуществления расчетов или поддержания объема корсчетов на уровне, требуемом для исполнения регулятивных требований. Детально определение приведено в подразделе «Термины и понятия макропруденциальной политики» официального сайта Банка России (www.cbr.ru).

напряженности на рынке МБК. Идентификация состояния рынка МБК является одним из приоритетных направлений развития аналитического инструментария управления ликвидностью, поскольку эффективность распределения ликвидности зависит от воспринимаемого участниками уровня системного риска.

Вместе с тем, способность Банка России точно управлять стоимостью кредитования в значительной мере определяется степенью, в которой подходы к использованию стандартных инструментов управления ликвидностью адаптированы к фактическим закономерностям функционирования рынка МБК.

Степень разработанности темы. Совокупность исследований структуры межбанковского рынка, нацеленных на совершенствование подходов к проведению денежно-кредитной политики, возможно разделить на два массива.

Первый блок вопросов, касающийся функционирования рынков МБК с «неполной структурой», то есть рынков с ограниченной способностью перераспределения ликвидности, разработан лишь поверхностно. При этом большинство современных моделей абстрагируются от деталей процесса параметризации операций центрального банка на финансовом рынке и опираются на предположение о способности денежных властей точно контролировать уровень краткосрочных ставок 2 . Подобное предположение может быть реалистичным для стран с высоким уровнем развития финансовой системы. Однако, масштаб отклонений краткосрочных ставок от целевых уровней, которые могут наблюдаться на российском рынке МБК, свидетельствуют о том, что может быть полезным моделирование воздействия операционных решений на уровень ставок рынка МБК на уровне отдельных участников.

2 Например, одной из таких моделей, получивших широкое распространение, является Taylor J. Monetaiy Policy Rules, Chicago: University of Chicago Press, 1999, в которой предполагается способность центрального банка точно контроллировать уровень ставок рынка МБК.

Важные результаты были получены В. Гаспаром 3 , показавшим превосходство моделирования трансмиссии ликвидности на межбанковском рынке с неполной структурой над подходами, основанными на предположении об отсутствии ограничений для перераспределения ликвидности. Подход автора позволяет получить более реалистичное распределение процентных ставок по сделкам, чем использование предположения об «идеальном» рынке. Реалистичный механизм формирования структуры рынка с устойчивыми сообществами банков, внутри которых перераспределяется ликвидность, предлагает Ф. Брёйнинг4 , указывая на то, что систематическое взаимодействие следует ожидать между банками, испытывающими необходимость в дефицит ликвидности в различные отрезки периода усреднения. Подходы к идентификации сравнительно закрытых групп банков на основе наблюдения за действующими рынками МБК предложены в работах А. В. Буздалина, А. Клозе, М. Ньюмана.

Второй блок вопросов проблеме посвящен анализу уровня стресса на рынке МБК. Он сформирован исследованиями, содержащими как методологические результаты, так и результаты применения передовых методов на практике. Если традиционно исследователи интересовались процессом, порождающим шок (например, паника вкладчиков, как в работе Д. Даймонда и П. Дыбвига), то современным направлением является решение задачи разработки на основе набора статистик межбанковского рынка сигнальных моделей, позволяющих оценить качественно состояние рынка, уровень его «стресса». Подходы в этом направлении были предложены и С. Р. Моисеевым и Б. Шваабом.

Основная научная гипотеза. В настоящей работе выдвигается и проверяется гипотеза о том, что центральный банк, предполагая эффективность

' V. Gaspar, G. Perez Quiros, G. R. Mendizabal Interest rate determination in the interbank market, ECB, 2004.

4 Brauning, F., Fecht. F., Relationship lending in the interbank market and the price of liquidity. Discussion Paper, Deutsche Bundesbank. 22,2012.

структуры рынка МБК, некорректно оценивает величину спроса на инструменты рефинансирования.

Объектом исследования является структура российского рынка межбанковского кредитования, а предметом исследования является влияние структуры межбанковского рынка на эффективность операций центрального банка на финансовом рынке.

Цель исследования состоит в определении влияния структуры российского рынка МБК на эффективность операций центрального банка по управлению ликвидностью банковского сектора и формулировании подходов к использованию информации о структуре рынка МБК при проведении центральным банком операций на открытом рынке.

Для реализации цели исследования ставятся и решаются следующие основные задачи:

- определить базовые предпосылки центрального банка о структуре рынка МБК, на которых основан современный подход к параметризации операций Банка России по управлению ликвидностью банковского сектора;

- выявить соответствие указанных предпосылок действительности и оценить потенциал их воздействия на эффективность операций центрального банка;

- разработать инструментарий идентификации уровня напряженности на рынке МБК и оценить точность существующих подходов к оценке уровня стресса на рынке МБК;

- идентифицировать механизм связи структуры рынка МБК и действующего подхода к параметризации операций на открытом рынке с неполной эффективностью процентной политики;

- разработать подход к оценке спроса на инструменты предоставления ликвидности центрального банка с учетом информации о структуре рынка МБК.

Теоретическую базу исследования составляют труды исследователей рынка МБК в мировых центральных банках, таких как К. Аппер, У. Биндсейл, А. Вормс, Э. Нье и Э. Холдейн, и исследователей из академических учреждений, таких как Ф. Аллен, А. Бабус и Ж.Ф. Кокко. На выбор методов, использованных в настоящей работе, повлияли работы П. Бернаола-Галван, A.B. Буздалина, А. Клозе и М. Ньюмана.

Информационная база. Количественные оценки, приводимые в работе, базируются на данных, предоставленных Банком России. Эти данные были собраны ЦБ РФ на основе формы банковской отчетности об операциях на денежном и валютном рынках № 0409701.

Научная новизна работы состоит в постановке и решении задачи идентификации влияния структуры российского рынка МБК на эффективность управления Банком России ликвидностью банковской системы. Впервые продемонстрирована возможность наличия систематических ошибок параметризации операций на открытом рынке при условии несоответствия действительности предположений центрального банка о структуре рынка МБК. Показана необходимость совершенствования инструментов анализа ликвидности банковской системы и сформулированы соответствующие предложения. Наиболее существенные научные результаты, полученные автором и определившие научную новизну, заключаются в следующем.

1. Формально идентифицированы различные виды отклонения структуры денежного рынка от теоретической «идеальной»: «ценовая сегментация», при которой возможно отвергнуть предположение о единой стоимости заимствования для различных групп банков, и «объемная сегментация», при которой возможно

отвергнуть предположение о способности межбанковского рынка перераспределять шоки ликвидности между произвольными кредитными организациями.

2. Впервые предложен подход к тестированию наличия «объемной сегментации» межбанковского рынка кредитования. Для этого была разработана модель, связывающая отклонение оценки спроса центральным банком на инструменты рефинансирования от фактического спроса со структурой рынка МБК.

3. На основе детального набора данных о результатах аукционов РЕПО с Банком России показано, что статистика отклонений спроса на инструмент рефинансирования от его оценок регулятором (лимита на аукционе) хорошо согласуется с гипотезой о наличии «объемной сегментации» на российском межбанковском рынке.

4. Выявлено, что фактическая структура рынка МБК существенно отличается от предполагаемой Банком России «идеальной» структуры с неограниченными лимита. Показано, что коррекция предположения центрального банка о структуре межбанковского рынка позволит более точно определять параметры его операций и надежнее контролировать уровень процентных ставок.

5. Предложен подход параметризации операций предоставления ликвидности, учитывающий различное поведение на аукционе РЕПО групп банков. Было показано его преимущество по сравнению с использовавшимся на сравнимом временном периоде стандартным подходом.

6. Разработаны модели, реалистично описывающие функционирование межбанковского рынка, то есть способны учитывать информацию о двусторонних лимитах, параметрах операций предоставления и абсорбирования ликвидности центральным банком, транзакционных издержках. В том числе, предложенные модели позволяют учитывать решения кредитных организаций о финансировании

краткосрочных потребностей в ликвидности. Более того, кредитные организации могут выступать в качестве посредников на денежном рынке, а сам рынок приходит в равновесие в отсутствие «аукционера», который бы централизованно агрегировал заявки на привлечение и размещение средств.

7. Для идентификации фактического межбанковского рынка кредитования был впервые предложен двухшаговый алгоритм, который позволяет идентифицировать не только сравнительно закрытые, но и устойчивые во времени группы кредитных организаций. Алгоритм предполагает применение традиционных методов идентификации сообществ для серии периодов, но дополнен шагом, который определяет связь двух банков как устойчивую, если они принадлежат к одному сообществу в более чем половине рассмотренных периодов.

8. Оценена способность статистик структуры рынка МБК сигнализировать изменение уровня стресса. Для этого была предложена многомерная модификация существующего одномерного алгоритма сегментирования временных рядов, которая позволяет получить результаты, хорошо согласующиеся с результатами опроса экспертов, дополнительно позволяющая более точно идентифицировать точки перехода между состояниями денежного рынка. Даны оценки прогнозной силы статистик структуры рынка МБК относительно уровня стресса.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость работы заключается в формализации понятий «сегментированности» рынка МБК, ценовой и объемной сегментированности. Теоретически значимы модели, связывающие особенности структуры рынка МБК и способность центрального банка достигать операционных целей денежно-кредитной политики. Дополнительно, значимыми и полезными являются новые алгоритмы, предложенные в работе: распределения ликвидности на рынке МБК с

нетривиальной структурой, идентификации стабильных сообществ кредитных организаций.

Практическая значимость результатов работы состоит в возможности их использования при формулировании подходов к управлению процентными ставками, разработке корректировок процедур параметризации операций центрального банка на открытом рынке. Дополнительно возможно использование методов и моделей, предложенных в работе, для мониторинга развития рынка МБ К, идентификации устойчивых групп кредитных организаций, которые могут представлять интерес с точки зрения анализа распределения ликвидности на отдельных сегментах рынка МБК и концентрации кредитных рисков.

Апробация результатов. Основные положения диссертации обсуждались на заседаниях научно-исследовательского семинара «Эмпирические исследования банковской деятельности» Кафедры банковского дела факультета экономики (18 мая 2012 г. и 19 марта 2014 г.), семинарах Кафедры международных валютно-кредитных отношений факультета мировой экономики и мировой политики (25 сентября 2012 г. и 29 января 2013 г.), научно-исследовательском семинаре «Проблемы статистического анализа социально-экономических процессов» отделения статистики, анализа данных и демографии факультета экономики (4 февраля 2014 г.) Национального исследовательского университета Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ), были представлены на XIV международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества в НИУ ВШЭ (2013 г.). Практические результаты широко обсуждались со специалистами и руководящими сотрудниками Департамента операций на финансовых рынках и Департамента денежно-кредитной политики Банка России.

По результатам исследования автором опубликовано 4 научные работы общим объемом 3.3 пл.

Диссертация подготовлена по специальности 08.00.10 — «Финансы, денежное обращение и кредит».

Структура работы отражает логику решения ключевых задач, поставленных в научном исследовании. Диссертационное исследование изложено на 153 страницах текста, состоит из введения, трех глав, заключения, библиографии из 121 наименования, 6 приложений, содержит 6 таблиц и 35 графиков.

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, раскрыта цель и определены задачи работы, объект и предмет диссертационного исследования, предлагается обзор научной новизны и практической значимости результатов исследования. В данном разделе уделяется внимание информационной, теоретической и методологической базе, на которой строится исследование.

В первой главе «Результаты исследований структуры рынка МБК и потенциал совершенствования операций центрального банка с учетом структуры рынка» предлагается обзор существующих результатов исследований структуры межбанковского рынка, управления ликвидностью банковского сектора центральным банком, распределения ликвидности на рынке МБК и подходов к идентификации уровня напряженности на указанном рынке.

В настоящей главе проводятся параллели между исследованиями из смежных естественнонаучных и социальных дисциплин, использующих аналогичные методы для анализа структур сообществ, распространения слухов или вирусов внутри систем.

Управление процентными ставками центральными банками на основе предоставления и абсорбирования ликвидности базируется на предположениях об эффективности межбанковского рынка, возможности его сведения к репрезентативной кредитной организации.

Характерной является позиция М. Вудфорда, согласно которой при наличии у центрального банка способности относительно точно оценивать общий спрос на инструменты рефинансирования, ставка рынка МБК установится на целевом уровне. Приведенное утверждение доказывается на основе несложных рассуждений о необходимости отсутствия арбитража.

На практике для некоторых экономик и периодов традиционное описание

функционирования межбанковского рынка действительно реалистично (см.

рис. 1А), однако в других случаях наблюдаются систематические и значительные

отклонения процентной ставки от целевого уровня (см. рис. 1Б).

А. В Австралии рыночная ставка не Б. В России периодически наблюдаются отклоняется от ключевой ставки устойчивые и значительные отклонения центрального банка рыночной ставки от ключевой ставки

!Н 3 3 2

- .....

2 а а

2 3 5

3 % г

ггзппггзпгпззг

1 !■!!!!! 533 ПЗ ПП 3

аМБКс*1ШСЖ1Л

■х —- Спмя дмпаМБКо/а —

Источник: Резервный банк Австралии. Источник: Банк России.

Рис. 1. Динамика ставки денежного рынка и целевой уровень ставки

центрального банка

Одной из причин наличия систематических отклонений рыночной ставки от

целевого уровня может быть недостаточная адаптация подхода к управлению

ликвидностью к объективным особенностям функционирования рыночного

механизма.

Кроме теоретических аргументов в пользу агрегированного моделирования спроса банковского сектора на ликвидности, среди практиков распространено убеждение о том, что предположение об эффективности и однородности межбанковского рынка позволяет получать более точные оценки спроса.

Для тестирования этого предположения следует детально рассмотреть действующий подход к параметризации операций РЕПО Банка России. Так, ЦБ РФ оценивает потребность в ликвидности кредитной организации I как разницу между оценками спроса и предложения на корреспондентские счета:

1*1 = с? —

СI — оценка предложения корреспондентских счетов, С(° — оценка спроса на корреспондентские счета.

Под предложением корреспондентских счетов понимается весь объем корреспондентских счетов. Таким образом, косвенно делается предположение о готовности кредитных организаций заключать сделки между собой вне зависимости от преобладающей ставки процента и кредитных лимитов. Тогда потребность в ликвидности агрегированного банковского сектора равен Ь = ¿¡.

Кроме приведенных выше аргументов в пользу использования предположения об эффективном рынке МБК, который позволяет непосредственно суммировать разрывы ликвидности отдельных банков, зачастую выдвигается гипотеза об «эмпирической необходимости» такого подхода. Она заключается в невозможности на основе небольшого количества данных идентифицировать функции спроса отдельных кредитных организаций. Действительно, в условиях перехода к структурному дефициту ликвидности, в котором находится российская банковская система с сентября 2011 г., Банк России располагал лишь небольшим объемом статистики сделок с отдельными кредитными организациями.

Чтобы продемонстрировать несоответствие приведенных выше рассуждений действительности предлагается простая модель оценки спроса

13

банковской системы, предполагающая наличие нескольких групп банков с различным по своей природе спросом на инструменты рефинансирования.

Для идентификации групп банков использована агломеративная кластеризация. Банки представлялись в качестве точек, координаты которых были заданы объемами спроса за период с июня 2012 г. по конец сентября 2011 года. Был использован метод Уорда5. Из 126 банков, допущенных к участию в аукционе РЕПО с Банком России и использовавших данное право хотя бы единожды в период с 1 августа 2010 г. по 15 ноября 2011 г, были выделены 2 банка, которые следует рассматривать отдельно от остальных, и 2 однородные группы банков. Состав групп был проверен на логичность и однородность и они были условно обозначены «Постоянные гости» и «Случайные посетители», что соответствует в некоторой мере характеру их поведению на аукционе.

Была построена модель оценки спроса групп на аукционе РЕПО с Банком России, которая представляет собой комбинацию логистической регрессии, оценивающей вероятность ненулевого спроса на аукционе, и линейной модели, оценивающей условный объем спроса. Алгоритм прогноза использует оценки двух моделей, которые делят задачу оценки спроса на два простых вопроса:

• Какова вероятность того, что данный банк/группа банков предъявит ненулевой спрос на аукционе РЕПО с Банком России?

• Какова была бы величина спроса банка/группы банков, если бы он/она предъявил спрос на аукционе РЕПО с Банком России? Действительно, пусть вероятность участия банка на аукционе в условиях X

равна Н^Х), спрос банка в условиях X, в случае его участия в аукционе, оценивается Л2 (X). Поскольку спрос банка в случаях, когда он не принимает

5 Данная комбинация была выбрана путем сравнения результатов использования различных комбинаций методов кластеризации и мер близости как способная производить наиболее устойчивые и логичные результаты.

участие в аукционе, всегда равен 0, то математическое ожидание спроса со стороны банка равно:

/11ШЛ2(^|объем спроса Ф 0) + (1 - к^хУ) * 0 = кх(Х)к2(.Х\ где, кг (X) = в[Х , к2(Ю =-и " векторы оценок параметров

1 4. л 07Л

соответствующих моделей.

А. Банк I Б. Банк 2

Источник: собственные расчеты. Черной линией показан фактический объем РЕПО, пунктирной — оценка.

При этом модели кг{Х) и к2(Х) не обязательно используют один и тот же набор данных об окружающем мире X, но это верно в данном случае. Параметры логистической регрессии оцениваются на всех данных обучающей выборки, в то же время линейная модель, оценивающая объем спроса, обучается только на тех наблюдениях, когда спрос банковской системы/сегмента был положительным.

Оценка осуществляется на скользящем окне с закрепленной левой границей. Знаки коэффициентов при используемых факторах (бинарные признаки недельного/месячного РЕПО, признаки налоговых дней, остатки на корреспондентских счетах в Банке России, ставки межбанковского депозитного рынка при открытии, минимальные ставки по РЕПО с Банком России, изменения стоимости валютной корзины) совпадают с априорными ожиданиями и поддаются экономической интерпретации.

Результаты оценок наглядно приведены на рис. 2. Сравнение результатов оценки модели и фактического объема неудовлетворенного спроса на аукционах говорит о том, что возможно добиться снижения ошибки оценки спроса на основе подхода, учитывающего различия в поведение отдельных групп кредитных организаций. Такой вывод является аргументом в пользу модификации подхода к параметризации аукционов РЕПО, пересмотра предположений об однородности и эффективности рынка МБК и перехода к более реалистичным предположениям.

Во второй главе «Оценка уровня напряженности на рынке МБК на основе индикаторов его структуры» рассматривается проблема оценки уровня стресса на рынке МБК. В частности, предложено краткое изложение текущего состояния направления исследования подходов к идентификации режима функционирования рынка МБК. Кроме того, предлагается подход к тестированию прогнозной силы «сигнальной» модели, опирающейся на статистку открытых краткосрочных сделок на рынке МБК.

Тестирование проводится следующим образом. Во-первых, на основе модификации подхода к сегментированию временных рядов строится номинальная переменная-индикатор состояния рынка МБК. Алгоритм сегментирования предполагает последовательное деление временного ряда на части, которые наиболее отличны друг от друга следующим образом.

Набор наблюдений х разделяется на две части х1 =[А",,...,х„] и Рассчитывается расстояние Дженсена-Шеннона дг (Р —

функция правдоподобия) между распределением, оцененным на всей выборке х, и смесью двух нормальных распределений х,их„ оцененных на частях выборки

х справа и слева от т. Значение дг рассчитывается для всех ге[ш,а>+1.....лг-®], и

определяется временная координата первого структурного сдвига, такая что гтах:Лттах = тШтАт.

Затем приведенный алгоритм последовательно применяется для сегментирования полученных сегментов до соблюдения одного из критериев остановки, например, до тех пор, пока сегменты достаточно «различны», то есть расстояние между распределением переменной на неразделенном сегменте и смесью из распределений при его сегментировании достаточно велико.

В качестве переменной, указывающей на состояние рынка МБК, был выбран спред между минимальной ставкой на аукционе РЕПО и ставкой ЯШМА., на рис. 3 приведен результат сегментирования временного ряда и классификации сегментов.

Изучение полученной кластеризации позволяет интерпретировать первый сегмент как период избытка ликвидности (отсутствие стресса на рынке МБК), второй — краткосрочные всплески в уровне спреда, для которых характерны высокие уровни волатильности (повышенный уровень стресса на рынке МБК), третий — периоды близкого к целевому уровня процентной ставки (низкий уровень стресса), четвертый — дефицит ликвидности (умеренный уровень стресса). Алгоритм верно выделил многие ключевые особенности временного ряда: переход от профицита ликвидности к дефициту в середине сентября 2011 г., период низких ставок в первом квартале 2012 г. и другие.

Дополнительно в настоящей главе предлагается обзор основных индикаторов структуры рынка МБК, которые характеризуют положение отдельных банков на межбанковском рынке кредитования и отдельные особенности концентрации участников в системе, закономерностей ее формирования. Часть из перечисленных индикаторов доступна в статистическом приложении к «Обзору денежного рынка», публикуемом Банком России.

Рис. 3. Выделение кластеров сегментов показателя «спред между

минимальной ставкой на аукционе РЕПО с Банком России и ШТОМА» Источник: расчеты автора.

В современной литературе получили распространение исследования, направленные на идентификацию связи между состоянием межбанковского рынка и индикаторами его структуры, например, в современной работе С.Р. Моисеева6 предлагается идентифицировать «красную», «желтую» и «зеленую» зоны на основе логистической регрессии.

Во второй части второй главы тестируется наличие связи между статистикой краткосрочных сделок на межбанковском рынке и уровнем его напряженности. Результаты позволяют сделать вывод об отсутствии существенной способности параметров структуры межбанковского рынка сигнализировать об изменениях в уровне стресса. На основе полученных результатов делается вывод о том, что подход к идентификации структуры межбанковского рынка в современных работах, направленных на

6 Моисеев, С. Р., Пантина, И. В. Сигнальная модель идентификации финансового стресса на рынке междилерского РЕПО, Банковское дело, 2012.

совершенствования аналитических инструментов финансовой стабильности, не до конца учитывает природу открытых позиций на рынке МБК. Так, большинство краткосрочных сделок отражает лишь текущие, реализовавшиеся разрывы ликвидности кредитных организаций. Делается вывод о целесообразности поиска альтернативных подходов к. определению структуры межбанковского рынка для целей анализа финансовой стабильности, в частности перспективным направлением представляется идентификация двусторонних лимитов на межбанковском рынке.

В третьей главе «Идентификация структуры рынка МБК и управление ликвидностью» впервые формально идентифицируется связь между корректностью предположений центрального банка о структуре рынка МБ и способностью Банка России достигать операционных целей.

Рассматривается базовая модель рынка МБК, который состоит из к одинаковых сегментов-«островов», вслед за В. Гаспаром7, содержащих по п кредитных организаций, внутри каждого из которых происходит эффективное перераспределение ликвидность. При этом члены сегментов взаимодействуют исключительно внутри сегмента. Такое предположение о структуре лимитов не претендует на реалистичность, а приводится в качестве крайнего случая сегментирования - противоположности эффективного межбанковского рынка.

В отличие от модели В. Гаспара кредитные организации испытывают случайные притоки и оттоки средств с корсчета не только внутри банковского сектора, но и направленные вовне (т.н. «автономные факторы»). В рамках модели Банк России оценивает спрос в соответствии с текущей практикой. Тогда погрешность оценки спроса регулятором будет равна разнице между фактическим спросом на аукционе по предоставлению ликвидности и простой суммой избытков и недостатков ликвидности. Наглядно результаты симулирования ошибки оценки

'V. Gaspar, G. Perez Quiros and G. R. Mendizabal, «Interest rate determination in the interbank market», ECB, 2004.

19

спроса в зависимости от среднего значения распределения шоков ликвидности в системе приведены на рис. 4.

во

50 40

30 20 10 0

Рис. 4. Ошибка оценки спроса (вертикальная ось) и средний шок ликвидности (горизонтальная ось) Источник: расчеты автора.

Видно, что вопреки распространенному представлению о том, что в условиях углубляющегося структурного дефицита ликвидности центральному банку становится сложнее управлять уровнем процентных ставок и определять спрос банковской системы на инструменты рефинансирования («чем хуже, тем хуже»), наша упрощенная, но формальная модель взаимодействия центрального банка и банковского сектора демонстрирует, что в случае отклонения структуры фактического денежного рынка от идеального состояния ошибки оценки спроса будут максимальными в случаях, когда средний шок ликвидности близок к нулю. Именно в таких условиях неопределенность относительно общего спроса максимальна, в то время как в условиях глубокого профицита или дефицита наличие структуры «замаскировано» одинаковыми потребностями в ликвидности во всех частях банковского сектора.

Фактическое распределение ошибок оценки спроса хорошо согласуются с гипотезами, полученными на основе теоретических рассуждений.

С учетом полученных косвенных доказательств наличия нетривиальной структуры рынка МБК, предпринимается попытка использования алгоритмов

поиска сообществ. Обосновывается выбор алгоритма — максимизация модулярности8, в качестве меры силы связи выбран объем кредитования между парой банков за месяц. Чтобы идентифицировать устойчивые во времени группы банков предлагается дополнительный шаг алгоритма, на котором происходит отсеивание связей между кредитными организациями как неустойчивых, если они принадлежали к одному сообществу менее чем в половине от всех рассматриваемых месяцев.

Идентифицированная структура межбанковского рынка демонстрирует наличие устойчивых групп кредитных организаций, которые перераспределяют шоки ликвидности между собой, однако данные группы не являются полностью изолированными друг от друга, как это было предположено в иллюстративной модели в начале главы.

Результаты, приведенные на рис. 5, позволяют идентифицировать два устойчивых сегмента: первый эшелон, состоящий преимущественно из активных и крупных участников рынка МБК (средний размер капитала банков 21 млрд. руб.), и второй эшелон, включающий менее крупные кредитные организации (средний размер капитала равен 3,4 млрд. руб.). Данный вывод согласуется с результатами зарубежных исследований (например, структуры межбанковского рынка кредитования в Италии). Дополнительно, статистика процентных ставок по кредитованию внутри сегмента и за его пределами указывает на то, что заимствование у постоянных контрагентов внутри сегмента обходится банкам дешевле по сравнению с заимствованием за пределами круга постоянных контрагентов.

В заключительной части третьей главы предложены две модели, которые позволяют разработать подходы к параметризации операций Банка России и к прогнозированию процентных ставок с учетом идентифицированных характеристик (нетривиальной структуры и неоднородности участников) рынка МБК.

8 М. Newman и М. Girvan, «Finding and evaluating community structure in networks», Phys. Rev. E, № 69,2004.

21

• о

Рис. 5. Структура идентифицированных сообществ

Пояснение: оттенками серого указана принадлежность кредитной организации к сообществу: темный - первое сообщество, светлый — второе сообщество. В зависимости от количества периодов усреднения, когда кредитная организация была идентифицирована как член одного из сообществ оттенки более или менее выражены. Величина диска пропорциональна обороту кредитной организации на рынке МБК.

Основные результаты и выводы:

1. В работе впервые раскрыта и формализована связь между корректностью предпосылок о структуре рынка МБК, на которых основывается подход к определению лимита по основному инструменту предоставления ликвидности на открытом рынке (РЕПО) Банка России, и точностью оценок агрегированного спроса на ликвидность банковского сектора центральным банком, которая является одним из условий достижения собственных операционных целей.

2. Впервые демонстрируется, что в определенных условиях игнорирование структуры рынка МБК систематически препятствует достижению операционных целей денежно-кредитной политики.

3. На основе сформулированной в работе модификации метода сегментирования временных рядов был предложен подход к идентификации уровня напряженности на рынке межбанковского кредитования. Корректная идентификация периодов напряженности на рынке МБК позволит центральному

банку учитывать различия в эффективности функционирования указанного рынка в различных условиях.

4. Показана возможность оценки спроса на инструменты рефинансирования центрального банка с использование дезагрегированной статистики спроса кредитных организаций на аукционе РЕПО с Банком России. Предложенный подход позволяет увеличить точность оценок спроса по сравнению с использованным в соответствующий период стандартным подходом.

5. Предложен алгоритм идентификации сообществ банков, перераспределяющих ликвидность. Указанный алгоритм отличается от стандартных подходов тем, что учитывает не только интенсивность взаимосвязей между банками, но их устойчивость во времени. Подход применен к данным российского рынка МБК и позволил выявить устойчивые сообщества, что свидетельствует о том, что фактическая структура рынка МБК не полностью соответствует предположениям, на которых базируется стандартный подход к оценке.

6. Предложена модель, в которой центральный банк оценивает спрос на ликвидность в соответствии с действующим подходом Банка России, в условиях ограниченной способности рынка по перераспределению ликвидности. Теоретическое распределение ошибок оценки спроса на ликвидность центральным банком в различных условиях хорошо согласуется с наблюдаемой статистикой отклонений спроса от лймита на аукционах РЕПО с Банком России.

7. Впервые предложены подходы к оценке спроса на ликвидность банковского сектора с учетом наличия межбанковских лимитов по кредитованию контрагентов. Симуляции демонстрируют высокую согласованность между оценками спроса на инструменты рефинансирования центрального банка с фактическими данными.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Работы, опубликованные автором в журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки России:

1. Исаков A.B. Сигнальная модель для внутреннего денежного рынка // Прикладная эконометрика. 2013. №30 (2). С. 77-92 (Объем 1.2 п. л.)

2. Исаков А. В. Структура рынка межбанковского кредитования и корректное агрегирование шоков ликвидности // Журнал новой экономической ассоциации. 2013. №3 (19). С. 52-64. (Объем 1.0 п. л.)

3. Исаков А. В. Прогноз спроса на аукционе РЕПО с Банком России // Деньги и кредит. 2012. №5. С. 64-69 (Объем 0.5 п. л.)

4. Буздалин А. В., Исаков А. В. Факторы неэффективности рынка межбанковского кредитования // Банковское дело. 2013. №9. С. 14-18. (Объем 0.8 п. л.)

Лицензия ЛР № 020832 от «15» октября 1993 г. Подписано в печать «/<& 20/Щ-. Формат 60x84/16

Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1.

Тираж 100 экз. Заказ №Р2-Типография издательства НИУ ВШЭ, 125319, г. Москва, Кочновский пр-д., д. 3.