Оценка взаимосвязи динамики объемов банковского кредитования и объемов ВВП в России на основе применения метода регрессионного анализа Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Столбовская Н.Н.,

кандидат экономических наук, доцент кафедры «Банковское дело» РГЭУ (РИНХ) E-mail: bankdelo524@mail.ru Максименко В.А., магистрантка 1 курса Института магистратуры РГЭУ (РИНХ) E-mail: viky.maximenko2014@yandex.ru Кулакова Д.Г.,

магистрантка 1 курса Института магистратуры РГЭУ (РИНХ) E-mail: dashulya. kulakova@inbox. ru Коликова Е.М.,

старший преподаватель кафедры «Банковское дело» РГЭУ (РИНХ) E-mail: bankdelo524@mail.ru

ОЦЕНКА ВЗАИМОСВЯЗИ ДИНАМИКИ ОБЪЕМОВ БАНКОВСКОГО КРЕДИТОВАНИЯ И ОБЪЕМОВ ВВП В РОССИИ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА

Ключевой проблемой развития и оздоровления реального сектора экономики является поиск оптимальных источников финансирования. В России банковское кредитование выступает наиболее доступным и привычным способом активизации инвестиционных процессов, которые, как известно, выступают основным стимулом развития экономики и увеличения ВВП. В работе проведен регрессионный анализ выявления взаимосвязей между динамикой кредитования банками предприятий реального сектора и изменениями темпов экономического роста в российской экономике. В результате анализа обосновывается вывод о том, что динамика объемов банковского кредитования юридических лиц оказывает прямое влияние на изменение денежной массы в экономике и объема ВВП, что позволяет посредством стимулирования кредитного рынка воздействовать на инвестиционную активность хозяйствующих субъектов. Автор считает целесообразным внедрение мероприятий, направленных на снижение процентных ставок кредитования юридических лиц и индивидуальных предпринимателей, позво-

ляющих расширить доступ к кредитным ресурсам. С другой стороны, главной проблемой банковского кредитования выступает наличие тенденции увеличения просроченной задолженности, что вынуждает кредиторов ужесточать требования отбора заемщиков. Проведенный регрессионный анализ позволил выявить основные факторы, воздействующие на объем кредитования предприятий и его влияние на объем ВВП в России. В качестве таких факторов были исследованы: средние процентные ставки по кредитам юридическим лицам, ключевая ставка Банка России, изменения просроченной задолженности и др. В результате проведенного анализа сделаны выводы о существенном влиянии банковского кредитования на ВВП в России.

Ключевые слова: кредитование, банки, предприятия, эффективность кредитования, реальный сектор экономики, регрессионный анализ.

Stolbovskaya N.N., Maximenko V.A., Kulakovа D. G., Kolikova E.M.

EVALUATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN THE DYNAMICS OF THE VOLUME

OF BANK LENDING AND GDP IN RUSSIA ON THE BASIS OF THE METHOD OF REGRESSION ANALYSIS

The key issue for development and improvement of the real sector of the economy is the search for the optimal sources of financing. In Russia, Bank lending is the most accessible and familiar way of activation of investment processes, which, as you know, are the main stimulus for the development of the economy and increase GDP. In the work conducted regression analysis to identify relationships between the dynamics of Bank lending to enterprises of the real sector and changes in economic growth in the Russian economy. In the analysis it is concluded that the dynamics of the volume of Bank lending to legal entities has a direct impact on the change in the money supply in the economy and GDP that allows by stimulating the credit market, affect the investment activity of economic entities. The author consid-

ers opportune the introduction of measures aimed at reduction of interest rates of crediting of legal entities and individual entrepreneurs that would expand access to credit. On the other hand, the main problem of Bank lending is the availability trend of increase in overdue debt, forcing lenders to tighten requirements for the selection of borrowers. A regression analysis allowed identifying the main factors influencing the volume of lending to enterprises and its impact on the GDP volume in Russia. As such factors were investigated: the average interest rates on loans to legal persons, the key rate of the Bank of Russia, changes in arrears and others as a result of conducted analysis draws conclusions about the significant influence of Bank lending on GDP in Russia.

Keywords: loans, banks, enterprises, efficiency of crediting of real sector, regression analysis.

На темпы роста национальной экономики оказывают влияние многие факторы, основным из которых является наличие финансовых ресурсов субъектов хозяйствования, предназначенных для инвестиций. Необходимые дополнительные ре-

сурсы для расширения деятельности реального сектора в основном формируются посредством кредитов банковской системы. В ситуации высокой зависимости предприятий от банковского кредитования целесообразно провести анализ влияния кредитования предприятий в целом на темпы роста экономики в России.

Актуальность исследования возрастает в условиях современной макроэкономической обстановки в России, сформировавшейся под воздействием внешних санкций и ограничений в привлечении ресурсов в экономику из-за границы.

В данной работе мы используем метод регрессионного анализа для определения влияния объемов кредитования реального сектора на прирост ВВП в России.

Базой для исследования выступают показатели динамики кредитования банками реального сектора и ВВП, поэтому целесообразно начинать с оценки их структуры и динамики в отдельности.

Рассмотрим динамику объемов кредитования юридических лиц и индивидуальных предпринимателей за период с 2013 года по первое полугодие 2017 года в таблице 1.

Таблица 1 - Анализ динамики объемов кредитов, предоставленных

юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям

Показатели Объемы кредитов, предоставленных юридиче- Абсолютный Темпы прироста

ским лицам и индивидуальным предпринимате- прирост объемов объемов кредитов

лям, млн руб кредитования к к соотв. кв.2013

Всего: из них в рублях из них в иностранной валюте и драгоценных металлах соотв. кварталу 2013 года, млрд руб. года, %

01.01.2013 г 30 255 044 27 531 130 2 723 914 - -

01.04.2013 г 7260259 6 335 365 924 894 - -

01.07.2013 г. 15794190 13 827 199 1 966 991 - -

01.10.2013 г 25339933 22 312 721 3 027 212 - -

01.01.2014 г 36224566 31 582 836 4 641 730 5969522 19,73

01.04.2014 г 8508255 7 475 730 1 032 525 1247996 17,19

01.07.2014 г. 17321651 15 343 065 1 978 586 1527461 9,67

01.10.2014 г 27251521 23 854 209 3 397312 1911588 7,54

01.01.2015 г 38529851 33 241 362 5 288 489 2305285 6,36

01.04.2015 г 6605896 5 885 433 720 463 -1902359 -22,36

01.07.2015 г. 14931103 13 314 189 1 616 914 -2390548 -13,80

01.10.2015 г 24001532 21 169 876 2 831 656 -3249989 -11,93

01.01.2016 г 34236284 29 995 671 4 240 613 -4293567 -11,14

01.04.2016 г 7469777 6 781 985 687 792 863881 13,07

01.07.2016 г. 15791069 14 302 788 1 488 281 859966 5,76

01.10.2016 г 24456806 22 215 259 2 241 547 455274 1,90

01.01.2017 г 35579642 32 395 589 3 184 053 1343358 3,92

01.04.2017 г 8077689 7 306 138 771551 607912 8,14

01.07.2017 г. 18001126 16 282 851 1 718 275 2210057 14,00

Источник: рассчитано по данным Банка России

Анализ динамики объемов кредитов, предоставленных юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям за пять лет с 01.01.2013 года по 01.07.2017 год показал снижение темпов прироста объемов кредитования за период 2015 года до отрицательного значения. В 2016 году наблюдалось восстановление темпов при-

В структуре кредитов преобладают кредиты для оптовой и розничной торговли, ремонта автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования, то есть в непроизводительные отрасли. Однако их объем имеет тенденцию к понижению. В абсолютной сумме они снизились с 58106,7 млрд рублей в 2014 году до 44867,7 млрд рублей (на 22,3% к уровню 2014 года) в 2015 году и до 42763,4 млрд рублей в 2016 году (на 4,7% по сравнению с 2015 годом).

Вторую по величине долю занимают кредиты в обрабатывающие производства. По ним наблюдается положительная динамика с 32599,9 млрд рублей в 2014 году до 48779,3 млрд рублей в 2016 году. Прирост составил 49,6%. Это связано с переориентацией экономики из сферы торговли и перепродажи в развитие материального производства со специализацией на обработку продукции.

В 2008 году в России в «Концепции долгосрочного социально-экономического

роста объемов кредитов, предоставленных юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям до 8,14 процента за третий квартал 2017 года.

Отраслевая структура кредитования банками организаций реального сектора с 2014 года по 2016 год представлена на рисунке 1.

развития РФ на период до 2020 года», согласно которой была принята политика инновационного развития, целевыми ориентирами которой являлось увеличение уровня банковского кредитования экономики до 80-85 процентов валового внутреннего продукта в 2020 году. Проведем анализ динамики доли кредитов юридическим лицам и предпринимателям в объеме валового внутреннего продукта в таблице 2.

Результаты анализа динамики доли кредитов юридическим лицам и предпринимателям в объеме валового внутреннего продукта показывает снижение доли кредитов в ВВП с 01.01.2014 года с 49,5 процента до 41,2 процента на 01.01.2017 года. Следовательно, целевые ориентиры, заложенные в Концепции, достигнуты только наполовину. Таким образом, участие банков в финансировании экономики остается слабо реализованным. Этот факт характеризует низкую вовлеченность коммерческих банков в развитие реального сектора.

Рисунок 1 - Структура кредитов по видам экономической деятельности

за 2014-2016 гг. (млрд руб.)

Источник: составлено по данным официального сайта Федеральной службы государственной статистики

Таблица 2 - Анализ доли кредитов, предоставленных юридическим лицам

и индивидуальным предпринимателям в ВВП

Показатели Объемы кредитов, предоставленных юридиче- Объем ВВП в Доля выданных

ским лицам и индивидуальным предпринимате- текущих це- кредитов в ВВП,%

лям, млн руб. нах, млрд

Всего: Из них в рублях Из них в иностранной валюте и драгоценных металлах руб.

01.01.2013 г 30 255 044 27 531 130 2 723 914 68 163.9 44,4

01.01.2014 г 36 224 566 31 582 836 4 641 730 73 133.9 49,5

01.01.2015 г 38 224 566 33 241 362 5 288 489 79 199.7 48,6

01.01.2016 г 34 236 284 29 995 671 4 240 613 83 232.6 41,1

01.01.2017 г 35 579 642 32 395 589 3 184 053 86 043.6 41.2

Источник: рассчитано по данным Банка России

Далее перейдем к анализу темпов ро- предпринимателям и темпов роста объе-

ста объемов кредитов, предоставленных мов ВВП в таблице 3.

юридическим лицам и индивидуальным

Таблица 3 - Анализ динамики темпов роста кредитов, предоставленных

юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям и ВВ ВП

Показатели Объемы кредитов, предоставленных юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, млн руб. Темпы роста, % Объем ВВП в текущих ценах, млрд руб. Темпы роста, %

01.01.2013 г 30 255 044 100,0 68 163.9 100,0

01.01.2014 г 36 224 566 119,5 73 133.9 107,2

01.01.2015 г 38 224 566 105,5 79 199.7 108,3

01.01.2016 г 34 236 284 89,5 83 232.6 105,1

01.01.2017 г 35 579 642 104,1 86 043.6 103,4

Источник: рассчитано по данным Банка России

Темпы роста объемов кредитования, как видно из таблицы, отличаются от темпов роста объемов ВВП. Особенно замедлился рост объемов кредитования юридических

лиц и индивидуальных предпринимателей в период кризиса с 2014-2015 гг. - на 16,0 процента, объем ВВП в соответствующий период снизился на 3,2 процента.

Рисунок 2 - Динамика темпов ВВП в текущих ценах и объемов кредитов, предоставленных юридическим лицам и ИП за 2013-2017 годы

Источник: составлено по данным Банка России

В этих условиях особую важность приобретает задача обеспечения сохранения качества банковских кредитов. Основным критерием оценки качества банковского кредитования выступает показатель

уровня просроченной задолженности в общей задолженности заемщиков.

Проанализируем изменения просроченной задолженности за 2013-2017 гг. (табл. 4).

Таблица 4 -Анализ динамики доли просроченной задолженности в задолженности по кредитам, предоставленным юридическим лицам _и индивидуальным предпринимателям_

Показатели Задолженнос ным юридичес предп гь по кредитам, предоставлен-:ким лицам и индивидуальным эинимателям, млн руб. Просроченная задолженность по кредитам, предоставленным юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, млн руб. Доля просроченной задолженности в задолженности по кредитам, предоставленным юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, %

Всего: Из них в рублях Из них в иностранной валюте и драгоценных металлах

01.01.2013 г 19 580176 16 142 550 3 437 626 895339 4,6

01.01.2014 г 22 242321 17 963 336 4 278 985 958009 4,3

01.01.2015 г 27 785305 20 659 502 7 125 803 1 275512 4,6

01.01.2016 г 29 884615 20 888 976 8 995 639 2019902 6,8

01.01.2017 г 28 204079 21 731 671 6 472 408 1 947563 6,9

01.07.2017 г 28 722372 22 267 477 6 454 895 2013015 7,0

Источник: рассчитано по данным Банка России:

Соотношение объема выданных кредитов и просроченной задолженности по ним представлено на рисунке 3.

За период 2014-2016 год в реальном секторе экономики наблюдался активный рост просроченной задолженности. Соотношение просроченная задолженность к общему объему задолженности составляло: в 2013 году - 5,63%; в 2015 году - 9,51%; в 2016 году 11,44%. За период с 2014 года по 2016 год рост составил: 5,81%.

Рост просроченной задолженности выявлен в отраслях, наиболее пострадавших в условиях кризиса: воздушный транспорт, строительство и производство стройматериалов (а также производство сельхозтехники).

Структура просроченной задолженности по видам деятельности показана на рисунке 4.

Рисунок 3 - Динамика объема выданных кредитов и просроченной задолженности юридических лиц и индивидуальных предпринимателей за 2013-2017 гг.

Источник: составлено по данным Банка России:

Рисунок 4 - Изменение доли просроченной задолженности по кредитам юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в 2016 г. по видам деятельности [1]

По ряду отраслей наблюдается уменьшение просроченной задолженности. К отраслям, значительно сократившим объем просроченной задолженности, относятся: производство прочих неметаллических минеральных продуктов (на 1,6% в 2016 году по сравнению с 2015 годом); производство машин и оборудования (за аналогичный период на 1,9%); в отрасли добычи полезных ископаемых объем просроченной задолженности сократился на 2,2%. Эти данные говорят об улучшении экономической конъюнктуры и восстановлении экономики.

В таких отраслях, как химическое производство, производство нефтепродуктов, производство и распределение газа, воды, электроэнергии, металлургия, обрабатывающие производства объем просроченной задолженности за период 20142016 годы незначительно изменился в положительную или отрицательную сторону.

С 2014 года по настоящее время количество банковских организаций, действующих на территории России, сократилось на 469 банков, можно сказать, что в большинстве случаев причиной отзыва лицензии являлось низкое качество активов, в том числе и высокий уровень просроченной ссудной задолженности юридических лиц. Сложившаяся ситуация характеризует недостаточную способность банков заранее оценивать кредитные риски и выявлять

проблемные активы. В ряде случаев с отзывом лицензий имеет место занижение показателей просроченной задолженности: «Активы Росэнергобанка по состоянию на 1 марта 2017 г. составляли 56,88 млрд руб. (92-е место по активам), капитал -9,6 млрд руб., доля просроченной задолженности - 3,8%. Когда 10 апреля 2017 г. лицензия банка была отозвана, Банк России прокомментировал, что около трети корпоративного кредитного портфеля банка составляли кредиты юридическим лицам, не ведущим реальную деятельность, которые направлялись, в том числе, на обслуживание ранее выданных ссуд. Резервы на возможные потери к до-формированию по данной ссудной задолженности, в свою очередь, минимизировались за счет принятого банком обеспечения в виде недвижимого имущества по завышенной стоимости. Кроме того, банк осуществлял операции по переуступке прав требования с целью ухода от адекватной оценки кредитного риска» [2, 25].

Спрос на кредитные ресурсы в основном определяет процентная ставка их предоставления. Решающим фактором определения цены на кредитные ресурсы в коммерческом банке является ключевая ставка Банка России.

За рассматриваемый период 20142016 гг. ключевая ставка менялась 13 раз. Наивысшее значение ключевая ставка со-

ставляла 17% в период с 16 декабря 2014 года по 1 февраля 2015 года. Ее увеличение была вызвано резким обесценением рубля, а также в целях борьбы с валютными спекулянтами. В настоящее время денежно-кредитная политика Банка России направлена на планомерное снижение значения ключевой ставки. Согласно расчетам О.А. Борзых, А.В. Егорова [3, 32], политика Банка России оказывает наиболее сильное влияние на рублевые кредитные портфели.

Наивысший уровень средневзвешенной процентной ставки был зафиксирован в 1 квартале 2015 года в ответ на повышение ключевой ставки, затем происходило постепенное снижение на 0,92% во 2 квартале 2015 года, на 0,86% в 3 квартале 2015 года, на 1,15% в 4 квартале 2015 года, на 0,39% в 1 квартале 2016 года по сравнению с предыдущим кварталом. Во 2 квартале 2016 года произошло незначительное повышение средневзвешенной ставки на 0,3% по сравнению с 1 кварталом 2016 года. В 4 квартале ставка установилась на уровне 12,19%, что говорит о некоторой стабилизации макроэкономической ситуации в стране.

Проценты, получаемые по кредитам, предоставленным юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, составляют основную часть в доходах банка. Для многих предприятий реального сектора кредитные ресурсы являются недоступными, так как уровень рентабельности существенно ниже процентной ставки по кредитам.

Стоит отменить, что ключевая ставка является справочной и не отражает реального уровня ставок на денежном рынке. Более информативный показатель - средневзвешенная ставка по кредитам свыше 1 года, выданным нефинансовым организациям. Она является усредненным показателем по процентным ставкам по кредитам реальному сектору экономики.

Например, средневзвешенная процентная ставка в 2015 году по кредитам свыше 1 года составляла 15,65%. В то время как рентабельность активов предприятий, добывающих полезные ископаемые, была равна 11,3%; обрабатывающих предприятий 3,9%;предприятий сельского хозяйства составила - 6,4%. Рентабельность активов значительно дифференцирована по отраслям производства. Потенциально только предприятия добывающей отрасли могут пользоваться банковским кредитом без риска обанкротиться [4].

Для того чтобы установить математическую зависимость объема ВВП от количества и качества выданных кредитов, целесообразно применить регрессионный анализ.

Арженовский С.В., Федосова О.Н. в учебном пособии по эконометрике выделяют преимущество регрессионного анализа, как метода исследования взаимосвязи экономических явлений: «Регрессионный анализ представляет собой развитие метода статистических зависимостей, он

">П

15 10 5 0

1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв. 1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв. 1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв. 2014г. 2014г. 2014г. 2014г. 2015г. 2015г. 2015г. 2015г. 2016г. 2016г. 2016 2016г.

Рисунок 5 - Средневзвешенная процентная ставка по кредитам свыше 1 года, выданным нефинансовым организациям, кроме ПАО «Сбербанк» (%)

по кварталам за 2014-2016 гг.

Источник: составлено по данным Банка России

основан на выведении зависимости норм и показателей от формирующих их факторов. В экономике каждый показатель зависит от большого числа факторов, действующих одновременно, т. е. экономические явления характеризуются многомерной системой различных факторов. Часто им свойственна случайность и неопределенность, связь между явлениями носит стохастический (вероятностный) характер.

Преимущество этого метода заключается в том, что с его помощью можно количественно оценить степень влияния того или иного фактора» [5, 37].

В качестве базы для проведения регрессионного анализа будем использовать данные Банка России об объемах кредитов, выданных по кварталам с 2014 года по 2016 год. Данные сгруппированы в таблице 4.

Таблица 5 - Анализ динамики объемов кредитов, предоставленных юридическим лицам _и индивидуальным предпринимателям по кварталам за 2014-2016 годы_

Показатели Поквартальные объемы кре- Абсолютный прирост Темпы роста объемов кре-

дитования юридических лиц объемов кредитования к дитов к соответствующе-

и индивидуальных предпри- соответствующему квар- му кварталу 2014 года, %

нимателей, млн руб. талу 2014 года, млн руб.

2014 год

I квартал 8 508 255 - -

II квартал 8 813 396 - -

III квартал 9 929 870 - -

IV квартал 11 278 330 - -

2015 год

I квартал 6 605 896 -1 902 359 -22,36

II квартал 8 325 207 -488 189 -5,54

III квартал 9 070 429 -859 441 -8,66

IV квартал 10 234 752 -1 043 578 -9,25

2016 год

I квартал 7 469 777 -1 038 478 -12,21

II квартал 8 321 292 -492 104 -5,58

III квартал 8 665 737 -1 264 133 -12,73

IV квартал 11 122 836 -155 494 -1,38

2017 год

I квартал 8 077 689 -430 566 -4,89

II квартал 9 923 437 1 110 041 12,59

Источник: рассчитано по данным Банка России и Федеральной службы государственной статистики

Так, в 1 квартале 2015 года по сравнению с 1 кварталом 2014 года произошло незначительное снижение объемов кредитования в размере 22,36% (в абсолютном значении на 1 902 359 млн рублей), в 1 квартале 2016 года по сравнению с базовым 1 кварталом 2014 года снижение составило 12,21 % (на 1 038 478 млн рублей). Во 2 квартале 2015 и 2016 годов уменьшение количества выданных кредитов составило 5,54% (на 488 189 млн рублей) и 5,58% (492 104 млн рублей) соответственно. В 3 квартале 2015 и 2016 гг. произошло снижение на 8,66% (на 859 441 млн руб-

лей) и на 7% (на 1 264 133 млрд рублей) от базисного уровня. В 4 квартале 2015 и 2016 гг. уменьшение составило на 9,25% (на 1 043 578 млн рублей) и на 1,38% (на 155 494 млн рублей) от уровня аналогичного квартала 2014 года.

В 1 квартале 2017 года снижение составило 4,89%, или 430 566 млн руб. Во втором квартале 2017 года за весь анализируемый период наблюдается рост объемов кредитов, предоставленных юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям в сравнении со вторым кварталом 2014 года на 12,59 %, на 1 110 041 млн руб.

Рисунок 6. - Динамика ВВП в текущих ценах и объемах кредитов, предоставленных юридическим лицам и ИП за 2014-2016 годы (в млрд руб.)

Динамика выданных кредитов внешне повторяет тенденцию по объему валового внутреннего продукта, однако, с большим размахом.

На графике, представленном на рисунке 6, динамика поквартального валового внутреннего продукта внешне повторяет динамику выданных кредитов юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям.

Есть смысл предположить, что объем ВВП также зависит от других независимых переменных, таких как инфляция, денежная масса в национальном определении, ключевая ставка Центрального банка РФ, средний валютный курс (доллар США / российский рубль), средневзвешенная процентная ставка по кредитам свыше 1 года за 2014-2016 годы по кварталам.

Таблица 6 - Динамика экономических показателей, влияющих на объем ВВП __поквартально за 2014-2016 годы __

Показатели У XI Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7

2014 год

1 квартал 17 390,9 8508,3 2,3 30395,3 7 34,96 11,39 2628

2 квартал 19 128,0 8813,4 2,4 29763,0 7,5 34,92 12,08 2821,2

3 квартал 20 758,6 9929,9 1,4 30196,7 8 36,18 12,47 2987,3

4 квартал 21 922,9 11278,3 4,7 30090,2 17 47,18 13,33 3041,1

2015 год

1 квартал 18 568,5 6605,9 7,3 31291,5 14 63,42 17,05 3605,3

2 квартал 19 857,6 8325,2 1,1 31529,8 11,5 52,36 16,13 4209

3 квартал 21 966,8 9070,4 1,8 32145,3 11 62,86 15,27 4752,3

4 квартал 22 839,8 10234,8 2,3 32332,9 11 65,95 14,15 4806,8

2016 год

1 квартал 18 815,9 7469,8 2,1 34491,4 11 74,65 13,76 5188,5

2 квартал 20 429,6 8321,3 1,2 35154,1 10,5 65,86 14,06 5346,5

3 квартал 22 721,2 8665,7 0,7 36033,8 10 64,56 13,46 5510,9

4 квартал 24 076,9 11122,8 1,2 36210,9 10 62,76 12,19 5574,5

2017 год

1 квартал 20 090,9 8 077, 7 0,9 38,555.2 10 58,73 12,32 5400,5

2 квартал 21 691,1 9 923, 4 1,3 39,625.4 9,75 57,09 13,88 5514,7

Источник: рассчитано по данным Банка России и Федеральной службы государственной статистики

Необходимо обозначить переменные символами:

- У-ВВП (в текущих ценах, млрд

руб.);

- Х1- кредиты, предоставленные юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, (млрд руб.);

- Х2- инфляция в процентах к предыдущему месяцу;

- Х3- денежная масса в национальном определении (млрд руб.);

- Х4- ключевая ставка ЦБ РФ (%);

- Х5- средний валютный курс (доллар США/российский рубль);

Таблица 6 - Регрессионная статистика

Регрессионная статистика

Множественный R 0,951656146

Я-квадрат 0,905649421

Нормированный R-квадрат 0,795573745

Стандартная ошибка 857,9268072

Наблюдения 14

Коэффициент детерминации равен Используя имеющиеся данные, мо-

0,906. Это говорит о существовании стати- жем применить регрессионный анализ.

стически значимой линейной связи величин X и Y.

Таблица 7 - Результаты регрессионного анализа по переменным Y, X!, X2, X3, X4, X5, X6,X7

Показатели Коэффициенты Стандартная ошибка 1- статистика

У-пересечение 1565,3666 3827,2435 0,4090

X 1 1,120 0,2750 4,0728

X 2 257,1371 318,2913 0,8079

X 3 0,0416 0,0308 1,3473

X 4 -15,7651 180,4488 -0,0874

X 5 -68,7691 86,9038 -0,7913

X 6 256,7990 226,6853 1,1328

X 7 1,7860 1,0526 1,6968

По результатам регрессионного анализа можно сделать вывод, что объем ВВП зависит от объема кредитов, предоставленных юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, поскольку коэффициент регрессии является значимым О-н ^кр)- ^ т0 же время стоит проверить

зависимость объема ВВП от других показателей, в частности, от объема просроченной задолженности по кредитам, предоставлен-

- Х6- средневзвешенная процентная ставка по кредитам свыше 1 года, выданным нефинансовым организациям, кроме ПАО "Сбербанк" (%);

- Х7 - просроченная задолженность по кредитам, предоставленным юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, (млрд руб.).

Применим регрессионный анализ для простой линейной зависимости между зависимой переменной и семью независимыми переменными (X).

ным указанной категории клиентов. Не вызывает сомнения тот факт, что зависимость между объемом ВВП и такими показателями, как инфляция, денежная масса, ключевая ставка ЦБ РФ, средний валютный курс, средневзвешенная процентная ставка по кредитам свыше 1 года, выданным нефинансовым организациям, очень слабая и, соответственно, коэффициенты регрессии незначимы (1;н < 1: ).

Чтобы убедиться в целесообразности включения в регрессионную модель показателей, связанных с объемом кредитов, предоставленных юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, и просроченной задолженности по ним, необходимо рассчитать линейный коэффициент корреляции Пирсона, демонстрирующий степень тесноты связи между зависимой (объемом ВВП) и независимыми переменными (объем кредитов и просроченная задолженность по ним).

Коэффициент детерминации составил уже 0,828. Но, безусловно, это говорит

Наше предположение оказалось верным: ВВП зависит от объема просроченной задолженности по кредитам, предоставленным юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, поскольку коэффициент регрессии является значимым ("Ьн > ^-р). При этом следует отметить,

что коэффициент альфа оказался также значимым.

Исходя из вышесказанного, можно прийти к выводу, что регрессионное уравнение будет выглядеть следующим образом. у=7273,3726 + 1,0559x1+0,8963x7

Таким образом, при увеличении объемов кредитования на 1 рубль ВВП возрастет на 1,06 рубля, а при увеличении объемов просроченной задолженности по кредитам, предоставленным юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, на 1 рубль ВВП возрастет на 89,63 копейки.

Линейный коэффициент корреляции Пирсона говорит нам о наличии высокой связи между объемом ВВП и объемом кредитов, предоставленных юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям (г=0,73), и заметной связи между объемом ВВП и объемом просроченной задолженности (г=0,53).

Далее нам следует применить регрессионный анализ уже для простой линейной зависимости между зависимой переменной (У) и переменными (Х1 и Х7).

о существовании статистически значимой линейной связи величин X и У.

Итак, результаты анализа показали, что банковский кредит непосредственным образом влияет на развитие реального сектора экономики, способствует росту экономической активности хозяйствующих субъектов и увеличению денежной массы в обороте, следовательно, оказывает стимулирующее воздействие на тенденцию увеличения валового внутреннего продукта.

Инвестиции в основной капитал на протяжении 2014-2016 годов постоянно снижались по сравнению с уровнем, достигнутым в 2012 году. В структуре инвестиций в основной капитал преобладает источник самофинансирования с долей более 50%, в связи с резким снижением заемных средств, а кредиты банков занимают самую маленькую долю примерно в 8% от всего объема финансирования в основные средства предприятия [6, 8]. С другой стороны, высокая закредитованность

Таблица 8 - Регрессионная статистика

Регрессионная статистика

Множественный R 0,909960996

Я-квадрат 0,828029014

Нормированный R-квадрат 0,796761562

Стандартная ошибка 855,4306884

Наблюдения 14

Таблица 9 - Результаты регрессионного анализа по переменным Y, XI, Х7

Показатели Коэффициенты Стандартная ошибка 1- статистика

У-пересечение 7273,3726 1872,9617 3,8834

X 1 1,0559 0,1778 5,9400

Х7 0,8963 0,2087 4,2948

предприятий в сумме с низкой рентабельностью активов дает увеличивающийся на протяжении 2014-2016 годов уровень просроченной задолженности. Стоит заметить, что в условиях экономической нестабильности для банков свойственно ужесточать требования к условиям предоставления ссуд, что сужает доступность кредитов для реального сектора.

Для стимулирования экономического роста необходима адаптация банковских кредитов к возможностям реального сектора, прежде всего в направлении снижения процентных ставок по кредитам до оптимального уровня, соответствующего уровню рентабельности отраслей.

Дополнительное стимулирующее воздействие на кредитование реального сектора оказывает развитие инновационной деятельности. Н.П. Казаренкова и А.С. Обухова [7] указывает в своей статье на существующую взаимосвязь внедрения инноваций и инвестиционной привлекательности заемщика: «Внедрение инноваций приводит к снижению себестоимости производимой продукции, обновлению производственных мощностей и к росту инвестиционной привлекательности предприятий для коммерческих банков». Аналогичную позицию отражает в своей работе Е.М. Соколова [8].

Необходимость инвестиционных кредитов вызвана наличием высокого уровня изношенности основных фондов в реальном секторе и несовременных технологий. Долгосрочное кредитование корпоративных проектов на приобретение и строительство основных фондов позволяет наращивать капитальные вложения реального сектора тем самым увеличивать обеспечение кредита [9], что сможет снизить риски кредитования. Риск кредитования выступает одним из факторов ценообразования в кредитных ресурсах. Наконец, развитие в банке новых подходов в оценки объектов инвестиционного кредитования позволит повысить эффективность взаимодействия банков и реального сектора в процессе кредитования. Необходима новая инвестиционная политика вовлечения банков-

ского капитала в реальный сектор для возобновления экономического роста [10, 11].

Таким образом, изменение объемов кредитования реальной экономики тесно связано с темпами экономического роста в стране, что обусловливает необходимость разработки мероприятий, направленных на стимулирование восстановления активности банковского кредитования хозяйствующих субъектов в стране.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Материал с сайта центра макроэкономического анализа и прогнозирования (http://www.forecast.ru).

2. Наметкин Д.Н., Сафарина Н.Ю. Пути совершенствования механизма оценки качества активов банков для повышения финансовой стабильности в России // Деньги и кредит. - 2017. - № 7. - С. 25-30.

3. Борзых О.А., Егоров А.В. Оценка чувствительности сегментов кредитного рынка к изменению ключевой ставки Банка России // Деньги и кредит. - 2017. -№ 9. - С. 32.

4. Финансовое положение крупнейших предприятий по итогом 9 месяцев 2015 года // http://www.cbr.ru/analytics/ йпапс1а1_сопёШоп/йпапс1а1_сопёШоп_2015 _9.pdf

5. Арженовский С.В., Федосова О.Н. Эконометрика: учеб. пособие / Рост. гос. экон. ун-т. - Ростов-на-Дону, 2002. - 102 с.

6. Инвестиции в основной капитал и источники их финансирования// Бюллетень о текущих тенденциях российской экономики 2016 - № 17. - С. 8. -http://ac.gov.ru/fi1es/pub1ication/a/10337.pdf

7. Казаренкова Н.П., Обухова А.С. Конвергенция в развитии банковского и реального секторов экономики//Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Экономика. Социология. Менеджмент. 2015. № 3(16). С. 106-113.

8. Соколова Е.М. Ключевые факторы активизации кредитования банками инноваций // Вестник Южно-Российского государственного технического университета (Новочеркасского политехнического института). Серия: Социально-экономические науки. 2012. № 3. С. 115-120.

9. Столбовская Н.Н. Современные проблемы устойчивого развития банковской системы России // Перспективы развития науки и образования сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. -2014. - С. 143-144.

10. Столбовская Н.Н. Развитие банковского сектора как фактор модернизации экономики России // Финансовые исследования. - 2013. - № 3 (40). - С. 143-144.

11. Столбовская Н.Н. Инвестиционное кредитование коммерческими банками предприятий АПК диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Ростов н/Д, 2003. - С. 58.

12. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. -http://www.gks.ru.

13. Официальный сайт Центрального банка РФ. - http://www.cbr.ru.

BIBLIOGRAPHIC LIST

1. Material from the site of the center for macroeconomic analysis and forecasting (http://www.forecast.ru).

2. Nametkin D.N., Safarina N.Yu. The ways of improvement of mechanism of assessing the quality of assets of banks to enhance financial stability in Russia//Money and credit - 2017 - No. 7. Str. 25-30.

3. Greyhounds O.A., Egorov A.V. Assessment of the sensitivity of segments of the credit market to change in the key rate of the Bank of Russia // Money and credit - 2017 -No. 9. Str. 32.

4. The financial situation of the largest enterprises on a result of 9 months of 2015 // http://www.cbr.ru/analytics/financial_conditio n/financial_condition_2015_9.pdf

5. Arsenovski S.V., Fedosova O.N. Econometrics / Growth. state economic. Univ. of Illinois - Rostov-na-Donu, 2002. - 105 p.

6. Investments in fixed assets and funding sources// the Bulletin about current trends in the Russian economy. - 2016 - № 17. - S.8 //http://ac.gov.ru/files/publication/a/10337.pdf

7. Kazarenkova N.P. Obukhov A.S. Convergence in the development of the banking and real sectors of economy // news of southwest state University. The Economic Series. Sociology. Management. - 2015. -№ 3(16). - S. 106-113.

8. Sokolova E.M. the Key factors of enhancing banks ' lending innovation// Bulletin of South Russian state technical University (Novocherkassk Polytechnic Institute). Series: Socio-economic Sciences. - 2012. - № 3. -P.115-120.

9. Stolbovskaya N.N. Modern problems of sustainable development of the banking system of Russia // perspectives of development of science and education collection of scientific works on materials of the International scientific-practical conference. - 2014. - S. 143-144.

10. Stolbovskaya N.N. The development of the banking sector as a factor of modernization of the Russian economy// Financial studies. - 2013. - № 3 (40). - S. 143-144.

11. Stolbovskaya N.N. Investment lending by commercial banks to agribusiness dissertation for the scholar degree of candidate of economic Sciences. - Rostov-on-Don, 2003. - P. 58.

12. Official site of Federal state statistics service. - http://www.gks.ru

13. The official website of the Central Bank of the Russian Federation. -http://www.cbr.ru