Влияние денежно-кредитной политики России на деловую активность коммерческих банковских структур на примере ОАО «Сбербанк России»

Под денежно-кредитной политикой государства понимается совокупность экономических мер по регулированию денежного обращения, направленных на обеспечение устойчивого экономического роста путем воздействия на уровень и динамику производства, занятости, инфляции, инвестиционной активности и других макроэкономических показателей. Изменение этих показателей, в свою очередь, влияет на поведение отдельных хозяйствующих субъектов, к которым относятся коммерческие банки.

Влияние денежно-кредитной политики на деловую активность коммерческих банков проанализируем на примере ОАО «Сбербанк России», для этого проведем корреляционный анализ и рассчитаем коэффициенты корреляции и ковариации на основе данных за период 2007-2011гг., исходные данные представлены в таблице 1.

Корреляционный анализ – метод обработки статистических данных, с помощью которого измеряется теснота связи между двумя или более переменными, с его помощью определяют необходимость включения тех или иных факторов в уравнение множественной регрессии, а также оценивают полученное уравнение регрессии на соответствие выявленным связям (используя коэффициент детерминации).

Таблица 1

Корреляционный анализ данных, [1,2]

Чем ближе значение коэффициента корреляции к единице, тем теснее связь. При r, равном по модулю 1, связь линейная в каждом отдельном случае. При r=0 линейной связи нет. Если r>0, то зависимость прямая, то есть с ростом фактора растет показатель, если r<0, то зависимость обратная.

Из таблицы 1 следует, что прямая линейная зависимость существует между ставкой рефинансирования и средней доходностью по кредитам физическим лицам (r=0,62), ставкой рефинансирования и средней доходностью по кредитам корпоративным клиентам (r=0,52), кредитами клиентам "Сбербанка" до резервов под обесценение и международными (золотовалютными) резервами (r=0,50).

Прямая линейная зависимость свидетельствует о том, что с ростом ставки рефинансирования растет и средняя доходность по кредитам, а с уменьшением – уменьшается. Если ставка рефинансирования, по которой Центральный банк выдает кредиты коммерческим банкам, повышается, то получая более дорогой кредит, коммерческие банки повышают и свои ставки по ссудам.

С ростом международных (золотовалютных) резервов растут кредиты клиентам «Сбербанка». Данное утверждение можно объяснить следующим образом: рост золотовалютных резервов приводит к увеличению рублевой денежной массы, поскольку, чтобы скупать доллары, государство печатает рубли, следовательно предложение денег на денежном рынке растет, а равновесная ставка снижается, как результат, кредиты становятся более дешевыми и их объем увеличивается.

Обратная линейная зависимость была выявлена между ставкой рефинансирования и кредитами клиентам "Сбербанка" до резервов под обесценение (r= -0,51), следовательно, с ростом ставки рефинансирования растут ставки по кредитам физическим и юридическим лицам, и, как результат, спрос на кредиты снижается и объем выданных кредитов, соответственно, снижается. К тому же, с ростом ставки рефинансирования объем заимствований у Центрального банка сокращается, а, следовательно, уменьшаются и операции коммерческих банков по предоставлению ссуд.

Принято считать, что коэффициенты корреляции, которые по модулю больше 0,7, говорят о сильной связи.

Коэффициенты корреляции, которые по модулю меньше 0,7, но больше 0,5, говорят о связи средней силы.

Наконец, коэффициенты корреляции, которые по модулю меньше 0,5, говорят о слабой связи.

Так как коэффициенты корреляции по модулю составляют 0,62; 0,52; 0,50 и 0,51 соответственно, то в данном случае не следует говорить о достаточно сильной корреляционной взаимосвязи исследуемых величин, ее можно назвать связью средней силы.

Рассмотрим результаты рассчитанной ковариации. Если ковариация положительна, то с ростом значений одной случайной величины, значения второй имеют тенденцию возрастать, а если знак отрицательный – то убывать. Таким образом, с ростом ставки рефинансирования средняя доходность по кредитам физическим лицам и средняя доходность по кредитам юридическим лицам возрастает, а кредиты клиентам "Сбербанка" до резервов под обесценение убывают. С ростом международных (золотовалютных резервов) кредиты клиентам растут.

Определение зависимости между исследуемыми величинами и выявление того, что эта зависимость является линейной, дает право построить многофакторную линейную регрессионную модель, в которой в качестве независимых переменных будут выступать ставка рефинансирования (x₁) и международные (золотовалютные резервы) (x₂), а в качестве зависимой переменной – кредиты клиентам "Сбербанка" до резервов под обесценение (y).

Регрессионными называют модели, основанные на уравнении регрессии, или системе регрессионных уравнений, связывающих величины эндогенных (зависимых) и экзогенных (независимых) переменных.

Многофакторные регрессионные модели позволяют оценить степень совместного влияния нескольких факторов на исследуемый показатель.

Уравнение линейной регрессии помогает вывести определенные закономерности развития той или иной тенденции, на основании чего можно выстраивать определенные количественные зависимости. В уравнении линейной регрессии используется метод наименьших квадратов (МНК).

Таблица 2

Исходные данные для многофакторной регрессионной модели

Рассчитаем параметры уравнения регрессии y = ax₁ + bx₂ + c с помощью сервисного пакета <Анализ данных> Excel. Полученные результаты представлены ниже:

Таблица 3

Вывод итогов

Исходя из результатов расчетов, уравнение регрессии имеет вид:

Y = -230,10x₁ + 0,01x₂ + 1107,90

Статистической мерой вариации фактических значений у от предсказанных значений является стандартная ошибка оценки у. В данном случае она равна 1903,89.

Коэффициент детерминации (R²) – доля вариации у, которая объясняется независимой переменной в регрессионной модели – равен 0,30. Следовательно, 30% вариации кредитов клиентом «Сбербанка» может быть объяснено изменением ставки рефинансирования и международных резервов. 70% вариации можно объяснить иными факторами, не включенными в уравнение регрессии.

Теснота совместной связи всего набора факторов с моделируемым показателем оценивается по величине множественного коэффициента корреляции (R), который в данной модели равен 0,55, что говорит о связи средней силы между результативным и двумя факторными признаками.

При помощи уравнения линейной регрессии можно прогнозировать показатели будущих периодов, используя данные за предыдущие периоды. Если предположить, что к концу 2012 года Центральный банк начнет осуществлять меры стимулирующей денежно-кредитной политики и понизит ставку рефинансирования до 7,75%, а тенденция роста международных резервов сохранится (с начала года международные резервы выросли на 25721 млн. долларов США (5,2%) и по состоянию на 1 мая 2012 года составили 524370 млн. долларов США), и к концу 2012 года объем золотовалютных резервов будет находиться примерно на уровне 550091 млн. долларов США, то кредиты клиентам "Сбербанка" до резервов под обесценение, исходя из полученной модели, к концу 2012 года составят: у = -230,10*7,75 + 0,01*550091 + 1107,90 = 4825,54 млрд. руб.

Поскольку стандартная ошибка составляет 1903,89, то, вероятно, объем кредитов клиентам «Сбербанка» составит 6729,44 млрд. руб.

Литература:

1. Годовые отчеты ОАО «Сбербанк России» за 2008-2011 гг. – (http://sberbank.ru/karelia/ru/investor_relations/accountability/annual_reports/).

2. Данные официального сайта Центрального Банка РФ – (http://www.cbr.ru/hd_base/mrrf/).