CC BY
31
ЭКОНОМИКА И ФИНАНСОВАЯ ПОЛИТИКА
УДК 336.71 JEL G21
Ш 10.24147/1812-3988.2021.19(4)5-15
ФАКТОРЫ ПРИБЫЛЬНОСТИ ВЕДУЩИХ ИГРОКОВ РОССИЙСКОГО БАНКОВСКОГО СЕКТОРА
С.В. Бекарева1, Е.Н. Исупова12, А.Г. Тохман1
1 Новосибирский национальный исследовательский государственный университет (Новосибирск, Россия) 2 Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН (Новосибирск, Россия)
Информация о статье
Дата поступления 24 сентября 2021 г.
Дата принятия в печать 22 октября 2021 г.
Тип статьи
Аналитическая статья
Ключевые слова
Российская банковская система, системно-значимые банки, прибыльность, рентабельность
активов
Аннотация. Исследуются факторы прибыльности российских коммерческих банков, которые играют значимую роль в современной банковской системе. Для исследования была сформирована выборка из двадцати банков, включающая системно-значимые банки, а также наиболее прибыльные банки в экономике страны. Основной целью исследования было выявление факторов прибыльности российских банков для всей выборки и ее частей, принимая во внимание существенные различия в действующих коммерческих банках на территории Российской Федерации в настоящее время. Показатели прибыльности, используемые в статье, - это показатели рентабельности активов, рентабельности собственного капитала, а также чистой процентной маржи. С нашей точки зрения, наиболее емким показателем прибыльности банков оказался коэффициент рентабельности активов. Методом исследования явился эконометрический анализ панельных данных, с помощью которого были оценены значимость и степень влияния всех рассматриваемых факторов. В модели были использованы следующие показатели: размер банка, уровень достаточности капитала, показатели ликвидности, показатели кредитного риска и кредитной активности, коэффициент финансовой эффективности, степень диверсификации банковской деятельности, индикатор системной значимости и тип собственности. Статистические данные для расчетов были получены из базы данных В1оотЬегд, а также из официальных документов финансовой отчетности рассматриваемых банков за период с 2014 по 2020 г. поквартально. С помощью полученных оценок можно сделать вывод о наличии влияния на прибыльность для рассмотренных коммерческих банков таких факторов, как размер капитала, качество кредитного портфеля, степень диверсификации банковской деятельности, показатель финансовой эффективности. Уровень кредитной активности, принадлежность к системно-значимым банкам, а также тип собственности не оказывают значимого влияния на финансовые результаты исследуемых банков.
FACTORS OF THE RUSSIAN BANKING SECTOR KEY PARTICIPANTS PROFITABILITY
S.V. Bekareva1, E.N. Isupova12, A.G. Tokhman1
1 Novosibirsk State University (Novosibirsk, Russia) 2 Institute of Economics and Industrial Engineering of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences
(Novosibirsk, Russia)
Article info
Received
September 24, 2021
Accepted October 22, 2021
Type paper
Analytical paper
Abstract. The article examines the Russian commercial banks' profitability factors, which play a significant role in the modern banking system. For the study, there was formed a sample of twenty banks, including systemically significant banks, as well as the most profitable banks in the country's economy. The main purpose of the study was to identify the profitability factors of Russian banks for the entire sample and its parts, taking into account significant differences in operating commercial banks on the territory of the Russian Federation at present. The profitability indicators used in the article are indicators of return on assets, return on equity, as well as net interest margin. From our point of view, the most capacious indicator of the banks' profitability was the return on assets ratio. The research method was an econometric analysis of panel data, with the help of which the significance and degree of influence of all the factors were assessed. The following indicators were used in the model: the size of the bank, the level of capital adequacy, liquidity indicators, indicators of credit risk and credit activity, the coeffi-
Keywords
Russian banking system, sys-temically important banks, profitability, return on assets (ROA)
cient of financial efficiency, the degree of diversification of banking activities, the indicator of systemic significance and type of ownership. Statistical data were obtained from the Bloomberg database, as well as from the official financial statements of the banks for the period from 2014 to 2020 quarterly. With the help of the estimates obtained, it can be concluded that there is an impact of the size of capital, the quality of the loan portfolio, the degree of diversification of banking activities, the financial efficiency indicator on profitability for the commercial banks considered. The level of credit activity, belonging to systemically significant banks, as well as the type of ownership, do not have a significant impact on the financial results of the banks studied.
1. Введение. Современная российская банковская система на 1 августа 2021 г. насчитывала 340 действующих банков1. Коммерческие банки в РФ обладают различными типами лицензий, в соответствии с которыми осуществляют разрешенные операции, характеризуются определенной специализацией, принадлежат различному типу собственников, различны по объему активов и собственного капитала. Все упомянутые выше аспекты, а также другие специфические характеристики, могут являться важными или определяющими факторами прибыльности банковского бизнеса.
Экономика настоящего времени характеризуется нестабильностью и высокой частотой кризисов, что накладывает отпечаток на любой бизнес. Кроме этого, в последние несколько лет российская банковская система столкнулась с проблемами внешних санкций, введением режима инфляционного таргетирования и режима плавающего валютного курса, что явилось для нее сильным шоком, также регулятор последние несколько лет ужесточил меры контроля, а структурные изменения на финансовых рынках вызвали рост конкуренции со стороны других финансовых посредников. В этой связи контроль за параметром прибыльности банковского бизнеса является в высокой степени актуальным.
Целью нашего исследования стало выявление факторов, которые, на современном этапе развития банковской системы, могут быть определяющими для прибыльности российских коммерческих банков, являющихся наиболее значимыми игроками на российском финансовом рынке.
В связи с поставленной целью, основными задачами исследования мы определили следующие:
• проведение сравнительного анализа научных исследований для выявления ключевых показателей прибыльности коммерческих банков, а также факторов, которые авторы выделяют как значимые;
• формирование выборки для нашего исследования, состоящей из российских коммерческих банков, включающих системно-значимые банки, а также банки, являющиеся наиболее прибыльными; сбор и обработка статистики для расчетов;
• предложение модели, эконометрической зависимости показателей прибыльности коммерческих банков от выбранных факторов, а также оценка данной зависимости на статистических данных для сформированной выборки для периода 2014-2020 гг.
Мы придерживаемся следующей логики в изложении материала исследования: на основе критического анализа публикаций по данной теме, изложенных в обзоре литературы, мы определяем набор показателей, характеризующих деятельность российских коммерческих банков; затем формулируются гипотезы исследования, которые далее подтверждаются или опровергаются с помощью эконометрических оценок, что излагается в разделе, посвященном результатам; в заключении работы кратко приводятся основные выводы, отражающие результаты проверки гипотез; в завершении приводится список использованных источников научной литературы.
2. Обзор литературы. К исследованию вопроса того, что определяет прибыльность коммерческих банков, обращались много авторов. Научные работы посвящены как разному периоду времени, включая периоды нестабильного экономического развития [1], так и различной географии, в том числе статьи посвящены отдельной стране [2-5], сравнению банковских систем некоторых стран [6-8], стран с развитой экономикой [9-11] или с формирующимися рынками [12; 13]. Авторы рассматривают как широкий набор показателей, которые могут влиять на прибыльность банковского бизнеса, так и концентрируются на отдельных индикаторах, проводя оценку степени их влияния на финансовые результаты деятельности коммерческих банков.
В качестве детерминант прибыльности коммерческих банков внимание исследователей было направлено на анализ показателей, связанных с эффективностью внутренней работы банка и его специализацией [2; 7; 10; 11; 13-15]; с отличительными характеристиками финансовых посредников, такими как размер [2-4; 7; 10; 11; 13], собственность [3; 13], привилегированное положение в банковской системе [11; 13]; с ужесточением регуляторных требований [6; 14] и влиянием внешней макроэкономической среды на условия работы банковской системы [2; 4; 7; 10; 11; 13; 14]; с уровнем конкуренции в банковском секторе [14], вовлечением банка в современные тренды на финансовых рынках [7; 11], внедрением инноваций и следованием современным технологиям [7; 16]; и другие факторы.
На формирование идеи настоящего исследования в большей степени повлияли работы авторов [6; 7; 11; 13; 14], которые были опубликованы в 2018-2020 гг. Все из перечисленных авторов, оценивая зависимость различных показателей прибыльности банков, в моделировании, в той или иной степени используют показатели, характеризующие банк как крупный, стабильный, надежный и привлекательный для клиентов финансовый институт. Например, размер банковских активов учитывают исследователи в статьях [11; 13; 14], размер капитала банка учитывается в работах [7; 11], показатель диверсификации бизнеса, что связывается с долей непроцентных доходов от бизнеса, есть в моделях у авторов [11; 13; 14]. Важная роль в ряде статей отводится влиянию банковского регулирования и тому, как ужесточение требований к выполнению нормативов отражается на прибыльности коммерческих банков. Например, в статье [6] показано, что европейские банки являются менее прибыльными, чем американские, именно в результате более сильного влияния европейского регулятора, и также автор статьи [14] доказывает, что пруденциальные ограничения имеют значение для финансовых показателей. Уровень конкуренции в банковской системе и наличие системно-значимых банков рассматриваются среди факторов прибыльности в статье [13] при анализе банков Белоруси, Казахстана и России. Также в работах отмечается влияние развитости финансовых рынков, степени развития инфраструктуры и финансовых технологий [7]. Также авторы, рассматривая бан-
ковские системы стран мира в сравнении, используют для анализа некоторые страновые характеристики, такие как уровень корпоративных налогов, рейтинг кредитного качества, индекс восприятия коррупции [11] и др.
На основании изученной литературы можно сделать вывод о том, что среди показателей прибыльности коммерческих банков, авторы исследований в основном используют такие, как: рентабельность активов, рентабельность собственного капитала, рентабельность до уплаты налогов, рентабельность к средней величине активов и капитала за период, относительная рентабельность активов, чистая процентная маржа. Среди факторов, которые были исследованы, а также доказано их влияние на прибыльность коммерческих банков отдельных стран или регионов, можно выделить следующие. Показатели макроэкономического развития, такие как темпы роста экономики и инфляции, могут влиять на банковскую систему; рост ВВП значим для прибыльности банковского бизнеса, однако рост цен очень редко оказывался фактором, влияющим на финансовые результаты банков. Показатели, отражающие степень регуляторного влияния на банки, такие как нормативы банковской деятельности, особенно связанные с размером резервов и капитала, как правило, важны для банков. Показатели эффективности банковского менеджмента, специализации и диверсификации банковской деятельности не всегда играют весомую роль в банковском бизнесе. Результаты работы банка могут быть связаны с размером банковского капитала и активов, собственностью на капитал банка, статусом банка как значимого в банковской системе. Полученные оценки степени влияния зависят от специфики национальной банковской системы и типа экономики.
На основе представленного обзора литературы были сформулированы гипотезы исследования, выделены показатели прибыльности, потенциальные факторы, влияющие на прибыльность, а также определены объекты исследования.
3. Гипотезы и методы исследования.
Объектом настоящего исследования были выбраны банковские структуры, которые в настоящее время играют значимую роль в национальной банковской системе, и предполагается, что их банковский бизнес является прибыльным. Исходя из данного предположения,
в выборку для исследования были включены системно-значимые банки РФ и наиболее прибыльные банки, которые были выявлены в работе [15]. Наиболее прибыльные банками, согласно исследованию [15], которые были отобраны на основе ранжирования по показателю относительной рентабельности активов, рассчитываемого агентством Bloomberg, в большей степени состоят из средних и мелких банковских структур. Сбор информации по таким банкам является трудоемким и не вся статистика, требуемая для расчетов, доступна. Общая выборка состоит из 20 российских банков (12 системно-значимых2 и восемь наиболее прибыльных3).
В качестве показателей прибыльности были выбраны три: ROA (return on assets, рентабельность активов), ROE (return on equity, рентабельность собственного капитала) и NIM (net interest margin, чистая процентная маржа). С нашей точки зрения, первый из перечисленных показателей является наиболее емким для исследования.
В нашем исследовании сформулированы следующие гипотезы, которые связаны с предполагаемым влиянием отдельных факторов на прибыльность российских коммерческих банков:
• банки, характеризующиеся меньшим размером активов, являются более прибыльными;
• принадлежность к системно-значимым банкам положительно связана с прибыльностью коммерческого банка;
• банки, принадлежащие частному капиталу, являются более прибыльными;
• в росте прибыльности банка положительную роль играет доля доходов, не связанная с процентами по кредитам, которая, в свою очередь свидетельствует о большей диверсификации банковской деятельности;
• показатели надежности и уровня риска влияют на прибыльность банковской деятельности, прибыльность снижается с увеличением отчислений капитала, необходимого для создания резервов и выполнения нормативов.
Для тестирования данных гипотез на выборке настоящего исследования, была предложена эконометрическая модель, которая связывает показатели прибыльности (зависимые переменные) и потенциально влияющие на них факторы. Данная модель имеет панельную структуру. Формула зависимости выглядит следующим образом:
PROFITJt = ß0 + ß1PROFITjм + ß2SIZEjj + ß3CARj t + + ß4 ILRjt + ßsLTLRjt + ß6 NPLj ,t + ß7 LLPJt + ß8 LOANu + + ß9OPEXjt + ß10 DIVERSEj ,t + ß11SIBjJ + ß12O^N, ,t + £ Dt + s
где: j- банк, j = 1, .., N; t- период, квартал, t = 1, .., T; PROFITj,t - ROA, ROE, NIM; SIZEU - размер активов, натуральный логарифм; CARjt -уровень достаточности капитала; ILRj,t - норматив мгновенной ликвидности; LTLR]t - норматив долгосрочной ликвидности; NPLj,t - доля просроченных кредитов; LLRjt - коэффициент резервов на возможные потери по ссудам; LOANjt - соотношение кредитов к совокупным активам; OPEXj,t - соотношение операционных затрат и операционных доходов; DIVERSEj,t -отношение непроцентных доходов к общему операционному доходу; SIBj,t - фиктивная переменная, принадлежность к системно-значимым банкам (1), иначе (0); OWNj,t - фиктивная переменная, наличие государственного контроля над собственностью банка в размере более 50 % (1), иначе (0); Dt - индивидуальные фиксированные эффекты; ß, - коэффициенты
при переменных; уг- - коэффициенты при переменных; Sjj - стандартная ошибка.
В табл. 1 сгруппированы переменные предложенной модели по типам факторов, а также дано краткое описание переменных с формулами для их расчета. Показатели прибыльности являются зависимыми переменными в модели, остальные переменные - объясняющие.
Статистическая база для оценивания модели была сформирована с помощью данных, взятых из базы Bloomberg, дополнена данными из официальных отчетных документов по отдельным показателям для некоторых банков. Также, три показателя из списка были рассчитаны самостоятельно: отражающие кредитную активность, финансовую эффективность и степень диверсификации. Данные для объектов выборки были собраны за период 2014-2020 гг. поквартально.
Таблица 1. Список переменных модели Table 1. List of variables of the model
Фактор Обозначение Переменная Расчет для статистической базы модели
Прибыльность ROA Рентабельность активов Чистый доход / активы
ROE Рентабельность собственного капитала Чистый доход / акционерный капитал
NIM Чистая процентная маржа Чистый процентный доход / средние работающие активы
Размер SIZE Объем активов Натуральный логарифм от показателя общего объема активов
Надежность капитала CAR Норматив достаточности капитала Капитал / активы, взвешенные с учетом уровня риска
Риск ликвидности ILR Норматив мгновенной ликвидности Высоколиквидные активы / пассивы до востребования
LTLR Норматив долгосрочной ликвидности Активы со сроком погашения до 1 года / акционерный капитал и пассивы сроком погашения до 1 года
Кредитный риск NPL Коэффициент просроченной кредитной задолженности Просроченная кредитная задолженность / общий объем кредитов
LLP Коэффициент резервов на возможные потери по ссудам Резервы по ссудам / общий объем кредитов
Кредитная активность LOAN Соотношение кредитов к активам Кредиты / активы
Финансовая эффективность OPEX Соотношение операционных расходов с общими операционными расходами Операционные расходы / общие операционные доходы
Диверсификация DIVERSE Доля непроцентных доходов Непроцентные доходы / все доходы
Системная значимость SIB Фиктивная переменная 1 - если банк из списка системно-значимых, 0 - иначе
Собственность OWN Фиктивная переменная 1 - если более 50 % капитала в собственности государства, 0 - иначе
4. Результаты исследования. Первичная личество наблюдений по каждому параметру обработка данных по всей выборке представ- могло составлять 540. Согласно представлен-лена в виде описательной статистики в табл. 2. ным данным, в статистике есть некоторые проДля полного набора выборки максимальное ко- белы, панель является несбалансированной.
Таблица 2. Описательная статистика Table 2. Descriptive Statistics
Переменная Количество наблюдений Среднее Стандартное отклонение Минимум Максимум
ROA 513 1,4 2,8 -23,8 10,3
ROE 509 10,9 22,8 -238,2 108,5
NIM 510 4,4 1,8 0,6 9,4
SIZE 521 26,3 2,8 22,1 31,1
CAR 519 17,6 7,9 0 56,2
ILR 524 129,0 118,1 17 1106,2
LTLR 523 56,1 22,3 0 115,6
NPL 537 4,3 3,5 0 27,7
LLP 537 10,4 9,0 0 68,8
LOAN 444 69,4 14,6 28,2 103,8
OPEX 371 0,82 1,4 -9,1 21,1
DIVERSE 531 0,23 0,7 -14,8 1,4
На основе данных табл. 2 можно заключить, что представленные объекты разнородны по всем рассматриваемым показателям. Что касается зависимых показателей, то наибольшие различия отражаются в показателе рентабельности собственного капитала, который для некоторых банков представляет собой отрицательную величину. Отрицательные значения по показателям рентабельности активов и капитала характерны только для системно-значимых банков в выборке.
Оценивание показателей было проведено с помощью эконометрического анализа панельных данных. Для выбора модели были проведены тесты на сравнение следующих моделей: сквозной регрессии, со случайными эффектами
Исходя из полученных оценок можно заключить, что показатель рентабельности активов может быть рекомендован для анализа в большей степени, чем остальные. Он в большей степени связан с исследуемыми независимыми переменными, следовательно, помогает в нахождении факторов, которые могут влиять на прибыльность, и на которые, в свою очередь, банк может воздействовать для улучшения результатов своего бизнеса. Оценки показали, что с наибольшей вероятностью на ROA влияют изменения нормативов банковской деятельности, отражающие надежность, долгосрочную ликвидность, а также качество выданных кредитов. Значимыми также являются коэффициент финансовой эффективности и показатель диверсификации банковской деятельности. Также, все показатели прибыльности изменяются постепенно, что отражает их тесную связь с предыдущими значениями
и с фиксированными эффектами. На основании результатов тестов в работе была использована модель с фиксированными эффектами. В выбранном временном отрезке мы оцениваем набор объектов, который является стабильным согласно их индивидуальным характеристикам.
Результаты оценивания модели для всей выборки банков представлены в табл. 3, в табл. 4 даны оценки для системно-значимых банков РФ и в табл. 5 - оценки зависимости для наиболее прибыльных банков. В модель была добавлена лаговая переменная показателя прибыльности, в каждом уравнении это был свой показатель, один из трех используемых (ROA, ROE, NIM). Добавление лаггированного показателя позволило улучшить качество модели.
(лаггированными показателями прибыльности), положительное изменение свидетельствует о росте прибыльности.
Для всей выборки банков в случае показателя ROA, оценки также показали, что размер активов определяет прибыльность банков, однако значимость данного фактора находится на уровне 10 %, коэффициент при переменной отрицательный. Подобные оценки были получены в некоторых других работах, они могут свидетельствовать о большей сложности и дороговизне управления в крупных банках, чем в средний и мелких банковских структурах.
Рост собственного капитала банка положительно влияет на его прибыльность и остается для регулирующих органов мощным инструментом поддержания стабильности банков. Этот вывод соответствует большинству мнений авторов, которые его исследовали. Как правило, для более капитализированных банков
Таблица 3. Факторы прибыльности российских банков, вся выборка
Table 3. Bank profitability determinants of full sample of Russian banks
Показатель ROA ROE NIM
Значение t-статистика Значение t-статистика Значение t-статистика
SIZE -0.995* -1.78 -5.774** -2.22 -0.380*** -4.37
CAR 0.210*** 7.34 0.287* 1.84 0.003 0.58
ILR -0.001 -0.53 -0.004 -0.83 -0.000 -0.41
LTLR 0.044*** 4.81 0.055 1.17 -0.000 -0.24
NPL 0.321*** 4.64 -0.14 -0.36 0.017 1.42
LLP -0.258*** -8.76 -0.522*** -2.69 0.001 0.21
LOAN -0.003 -0.31 -0.024 -0.49 0.002 1.08
OPEX 0.473*** 4.40 -1.443 -1.45 -0.003 -0.15
DIVERSE -1.895*** -3.03 -6.824* -1.71 -0.265** -2.55
L1 (лаг 1 период) 0.385*** 9.27 0 749*** 23.09 0.865*** 38.32
Примечание. ***, ** и * - уровень значимости 1, 5, 10 % соответственно.
доступна более низкая стоимостью фондирования. Кроме того, так как уровень капитала определяется в процентах от активов, взвешенных с учетом риска, более высокий уровень капитала может соответствовать банкам с более рискованными активами, что, в свою очередь, приводит к более высоким доходам, то есть росту прибыльности банка.
Взаимосвязь между качеством кредитов и прибыльностью в модели негативная. Резервы на потери по ссудам отрицательно влияют на прибыльность для показателей ROA и ROE. Увеличение количества неработающих и рисковых кредитов требует от банка резервирования большей части активов для покрытия возможных убытков, что снижает прибыль.
С другой стороны, более рисковые кредиты должны приносить больший процентный доход, что соответственно положительно сказывается на прибыли. Кроме того, высокое качество кредитов обычно требует больших ресурсов, направленных на андеррайтинг и контроль кредитов, что увеличивает затраты банка. Этим фактом можно объяснить то, что рост количества рисковых кредитов положительно влияет на рентабельность активов.
Показатель диверсификации, определяющийся как доля непроцентных доходов в общих доходах, который отражает уровень вовлеченности в деятельность, приносящую непроцентный доход (комиссии, плата за гарантии, сервисные сборы, трейдинг и другое), в соответствие с ожиданиями, отрицательно влияет на чистую процентную маржу и рентабельность активов. Авторы исследований по данной теме обнаруживают различное влияние диверсификации на прибыльность банка. Мы предпола-
гаем, что деятельность, не приносящая процентных доходов, в основном играет замещающую, а не активную роль в отношении роста прибыльности банков РФ.
Положительное влияние показателя финансовой эффективности (рост затрат) на прибыльность банков оказалось неожиданным результатом. Однако, ряд авторов, в том числе [13], получили аналогичные результаты при оценивании. Предполагается, что рост операционных расходов может положительно влиять на прибыльность в случае, когда менее эффективные банки увеличивают свои посреднические сборы, чтобы компенсировать неэффективность затрат.
Положительное влияние долгосрочной ликвидности на прибыльность банка можно объяснить тем, что рост коэффициента долгосрочной активности может быть вызван ростом объема долгосрочных активов, что увеличивает риск, а значит и доходность активов.
Нет единого мнения о влиянии уровня кредитной активности банка на его прибыльность. В литературе встречается выявление как негативного, так и позитивного влияния. В нашем исследовании уровень кредитной деятельности банка не показал значимого влияния на прибыльность.
Две фиктивные переменные, которые отражают принадлежность к системно-значимым банкам и принадлежность к банкам, находящимся в государственной собственности, для данной выборки оказались незначимы.
Для сравнения результатов оценивания показателей для всей выборки и для двух ее составных частей (системно-значимые банки и наиболее прибыльные банки), составлены табл. 4 и 5.
Таблица 4. Факторы прибыльности российских банков, системно-значимые банки
Table 4. Bank profitability determinants of SIBs sample
Показатель ROA ROE NIM
Значение t-статистика Значение t-статистика Значение t-статистика
SIZE -0.846 -1.23 -8.111** -2.05 -0.354*** -2.87
CAR 0.565*** 8.22 1.690*** 3.01 0.015 1.28
ILR -0.001 -0.42 -0.009 -0.47 -0.000 -0.51
LTLR 0.039*** 2.94 0.075 0.93 -0.001 -0.61
NPL 0.141 1.50 -0.265 -0.43 0.030* 1.79
LLP -0.196*** -5.04 -0.599** -2.12 -0.002 -0.25
LOAN 0.013 0.91 0.001 0.02 0.002 0.91
OPEX 0 449*** 0.119 -1.804 -1.36 -0.004 -0.17
DIVERSE -1.044 -1.41 -9.833 -1.57 -0.219* -1.70
L1 (лаг 1 период) 0.421*** 0.78 0 741*** 15.42 0.830*** 20.48
Примечание. ***, ** и * - уровень значимости 1, 5, 10 % соответственно.
Таблица 5. Факторы прибыльности российских банков, наиболее прибыльные банки
Table 5. Bank profitability determinants of most profitable banks sample
Показатель ROA ROE NIM
Значение t-статистика Значение t-статистика Значение t-статистика
SIZE 0.366 0.56 4.874 1.30 -0.602*** -2.62
CAR 0.016 0.79 -0.021 -0.18 -0.004 -0.58
ILR -0.000 -0.66 -0.000 -0.04 0.000 0.42
LTLR 0.003 0.35 0.027 0.57 0.002 0.81
NPL 0.102 1.54 0.189 0.50 -0.046** -2.38
LLP -0.007 -0.15 0.054 0.21 0.015 1.15
LOAN 0.001 0.12 -0.043 -0.82 0.001 0.51
OPEX -0.601* -1.76 -3.747* -1.91 -0.137 -1.35
DIVERSE 1.639* 1.84 9.839* 1.92 -0.603** -2.13
L1 (лаг 1 период) 0.492*** 11.60 0.522*** 10.96 0.855*** 23.22
Примечание. ***, ** и * - уровень значимости 1, 5, 10 % соответственно.
Из табл. 4 и 5 можно заключить, что в большей степени результаты по всей выборке определяются характеристиками системно-значимых банков. Однако, данный вывод требует дальнейшего подтверждения. Мы планируем расширить выборку в наших последующих работах.
5. Заключение. Согласно результатам тестирования гипотез, сформулированным в нашем исследовании, можно сделать следующие выводы:
• нельзя однозначно заключить, что банки, характеризующиеся меньшим размером активов, являются более прибыльными, однако показатель размера активов для всей выборки оказался отрицательно связан с показателем рентабельности активов, показатель значим на 10%-ном уровне;
• нет однозначных доказательств того, что принадлежность к системно-значимым банкам влияет на рост прибыльности коммерческого банка;
• не подтверждается предположение о том, что банки, принадлежащие частному капиталу, являются более прибыльными;
• в общем случае, диверсификация банковской деятельности, т. е. рост доли сфер, не связанных с получением процентов по кредитам, отрицательно влияет на прибыльность коммерческого банка;
• показатели надежности и уровня риска влияют на прибыльность банковской деятельности, в общем случае прибыльность банка растет с ростом надежности капитала, и снижается с увеличением отчислений, которые необходимы для создания резервов на возможные потери по ссудам.
Примечания
1 Статистический бюллетень Банка России. 2021. № 8 (339). С. 103. URL: http://www.cbr.ru/Col-lection/Collection/File/36605/Bbs2108r.pdf (дата обращения: 18.09.2021).
2 ПАО «Сбербанк», ПАО «Банк ВТБ», АО «Газпромбанк», АО «Россельхозбанк», ПАО Банк «ФК Открытие», АО «ЮниКредит Банк», АО «Райффайзенбанк», ПАО «Промсвязьбанк», АО «Альфа-Банк», ПАО «Росбанк», ПАО «Московский Кредитный Банк», ПАО «Совкомбанк».
3 АО «АБ «Кузнецкбизнесбанк», АО «Банк Акцепт», ООО «КБ» «Хакасский муниципальный банк», ОАО «Юг-Инвестбанк», АО «Банк Зенит Сочи», АО «Москомбанк», АО «Тойота Банк», ПАО «УКБ «Но-вобанк».
Литература
1. Dietrich A., Wanzenried G. Determinants of bank profitability before and during the crisis: Evidence from Switzerland // Journal of International Financial Markets, Institutions and Money. - 2011. -Vol. 21. - No. 3. - P. 307-327.
2. Trujillo-Ponce А. What Determines the Profitability of Banks? Evidence from Spain // Accounting & Finance. - 2013. - Vol. 53. - № 2. - P. 561-586.
3. Rahman M., Hamid Md. K., Khan Md. A. M. Determinants of Bank Profitability: Empirical Evidence from Bangladesh // International Journal of Business and Management. - 2015. - Vol. 10. - № 8. -P. 135-150.
4. Ramadan I., Kilani Q. A., Kaddumi T. A. Determinants of bank profitability: Evidence from Jordan // International Journal of Academic Research. - 2011. - Vol. 3. - No. 4. - P. 181-191.
5. Qin X., Pastory D. Commercial Banks Profitability Position: The Case of Tanzania // International Journal of Business and Management. - 2012. - Vol. 7. - No. 13. - P. 136-144.
6. Feng G., Wang C. Why European banks are less profitable than U.S. banks: A decomposition approach // Journal of Banking and Finance. - 2018. - Vol. 90. - P. 1-16.
7. Le T., Ngo T. The determinants of bank profitability: A cross-country analysis // Central Bank Review. - 2020. - Vol. 20. - No. 2. - P. 65-73.
8. Fernandes G., Mendes L. dos S., Leite R. de O. Cash holdings and profitability of banks in developed and emerging markets // International Review of Economics and Finance. - 2021. - Vol. 71. -P. 880-895.
9. Saona P. H. Determinants of the Profitability of the US Banking Industry // International Journal of Business and Social Science. - 2011. - Vol. 2. - No. 22. - P. 255-269.
10. Staikouras C., Wood G. The Determinants of European bank profitability // International Business & Economics Research Journal. - 2004. - Vol. 3. - № 6. - P. 57-68.
11. Petras M. Increasing profitability through contingent convertible capital: Empirical evidence from European banks // Global Finance Journal. - 2020. - Vol. 10. - P. 34-56.
12. Djalilov K., Piesse J. Determinants of bank profitability in transition countries: What matters most? // Research in International Business and Finance. - 2016. - Vol. 38, iss. C. - P. 69-82.
13. Pak O. Bank profitability in the Eurasian Economic Union: Do funding liquidity and systemic importance matter? // North American Journal of Economics and Finance. - 2020. - Vol. 54. - P. 60-73.
14. Campmas A. How do European banks portray the effect of policy interest rates and prudential behavior on profitability? // Research in International Business and Finance. - 2020. - Vol. 51. -P. 57-78.
15. Бекарева С. В., Мельтенисова Е. Н. Факторы прибыльности российского банковского сектора // Вестник Омского университета. Серия «Экономика». - 2018. - № 4 (64). - С. 13-22. -DOI: 10.25513/1812-3988.2018.4.13-22.
16. Nguyen G., Parsons R., Argyle B. An examination of diversification on bank profitability and insolvency risk in 28 financially liberalized markets // Journal of Behavioral and Experimental Finance. -2021. - Vol. 29. - P. 80-90.
References
1. Dietrich A., Wanzenried G. Determinants of bank profitability before and during the crisis: Evidence from Switzerland. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 2011, Vol. 21, no. 3, pp. 307-327.
2. Trujillo-Ponce А. What Determines the Profitability of Banks? Evidence from Spain. Accounting & Finance, 2013, Vol. 53, no. 2, pp. 561-586.
3. Rahman M., Hamid Md.K., Khan Md.A.M. Determinants of Bank Profitability: Empirical Evidence from Bangladesh. International Journal of Business and Management, 2015, Vol. 10, no. 8, pp.135-150.
4. Ramadan I., Kilani Q.A., Kaddumi T.A. Determinants of bank profitability: Evidence from Jordan. International Journal of Academic Research, 2011, Vol. 3, no. 4, pp. 181-191.
5. Qin X., Pastory D. Commercial Banks Profitability Position: The Case of Tanzania. International Journal of Business and Management, 2012, Vol. 7, no. 13, pp. 136-144.
6. Feng G., Wang C. Why European banks are less profitable than U.S. banks: A decomposition approach. Journal of Banking and Finance, 2018, Vol. 90, pp. 1-16.
7. Le T., Ngo T. The determinants of bank profitability: A cross-country analysis. Central Bank Review, 2020, Vol. 20, no. 2, pp. 65-73.
8. Fernandes G., Mendes L. dos S., Leite R. de O. Cash holdings and profitability of banks in developed and emerging markets. International Review of Economics and Finance, 2021, Vol. 71, pp. 880-895.
9. Saona P.H. Determinants of the Profitability of the US Banking Industry. International Journal of Business and Social Science, 2011, Vol. 2, no. 22, pp. 255-269.
10. Staikouras C., Wood G. The Determinants of European bank profitability. International Business & Economics Research Journal, 2004, Vol. 3, no. 6, pp. 57-68.
11. Petras M. Increasing profitability through contingent convertible capital: Empirical evidence from European banks. Global Finance Journal, 2020, Vol. 10, pp. 34-56.
12. Djalilov K., Piesse J. Determinants of bank profitability in transition countries: What matters most? Research in International Business and Finance, 2016, Vol. 38, iss. C, pp. 69-82.
13. Pak O. Bank profitability in the Eurasian Economic Union: Do funding liquidity and systemic importance matter? North American Journal of Economics and Finance, 2020, Vol. 54, pp. 60-73.
14. Campmas A. How do European banks portray the effect of policy interest rates and prudential behavior on profitability? Research in International Business and Finance, 2020, Vol. 51, pp. 57-78.
15. Bekareva S.V., Meltenisova E.N. Factors of the Russian banking sector profitability. Herald of Omsk University. Series "Economics", 2018, no. 4 (64), pp. 13-22. DOI: 10.25513/18123988.2018.4.13-22. (in Russian).
16. Nguyen G., Parsons R., Argyle B. An examination of diversification on bank profitability and insolvency risk in 28 financially liberalized markets. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 2021, Vol. 29, pp. 80-90.
Сведения об авторах
Бекарева Светлана Викторовна - канд. экон. наук, заведующий кафедрой финансов и кредита Адрес для корреспонденции: 630090, Россия, Новосибирск, ул. Пирогова, 1 E-mail: [email protected] ORCID: 0000-0003-0598-278X Scopus AuthorID: 57193948702 Web of Science ResearcherID: R-9708-2017 РИНЦ AuthorID: 271647; SPIN-код: 8269-3117
Исупова (Мельтенисова) Екатерина Николаевна -
канд. экон. наук, 1доцент кафедры экономической теории, 2старший научный сотрудник
1 Адрес для корреспонденции: 630090, Россия, Новосибирск, ул. Пирогова, 1
2 Адрес для корреспонденции: 630090, Россия, Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 17
E-mail: [email protected]
ORCID: 0000-0003-3931-3373
Scopus AuthorID: 65731311600
Web of Science ResearcherID: R-9972-2017
РИНЦ AuthorID: 542650
Тохман Александра Геннадьевна - выпускник магистратуры экономического факультета Адрес для корреспонденции: 630090, Россия, Новосибирск, ул. Пирогова, 1 E-mail: [email protected]
Вклад авторов
Бекарева С.В. - введение, идея исследования, гипотезы и методы исследования, результаты исследования, заключение
Исупова Е.Н. - идея исследования, гипотезы и методы исследования, результаты исследования Тохман А.Г. - введение, обзор литературы, подготовка статистической базы, результаты исследования
About the authors
Svetlana V. Bekareva - PhD in Economic Sciences, Head of the Department "Finance and Credit" Postal address: 1, Pirogova ul., Novosibirsk, 630090, Russia
E-mail: [email protected]
ORCID: 0000-0003-0598-278X
Scopus AuthorID: 57193948702
Web of Science ResearcherID: R-9708-2017
RSCI AuthorID: 271647; SPIN8269-3117
Ekaterina N. Isupova (Meltenisova) - PhD in Economic Sciences, ''Associate Professor of the Department "Theory of Economics", 2Senior Researcher
1 Postal address: 1, Pirogova ul., Novosibirsk, 630090, Russia
2 Postal address: 17, Akademika Lavrent'eva pr., Novosibirsk, 630090, Russia
E-mail: [email protected]
ORCID: 0000-0003-3931-3373
Scopus AuthorID: 65731311600
Web of Science ResearcherID: R-9972-2017
RSCI AuthorID: 542650
Alexandra G. Tokhman - Master of Economics Department
Postal address: 1, Pirogova ul., Novosibirsk, 630090, Russia
E-mail: [email protected] Authors' contributions
Bekareva S.V. - introduction, idea of research, hypotheses and methods of research, results of research, conclusion
Isupova E.N. - idea of research, hypotheses and methods of research, results of research Tokhman A.G. - introduction, literature review, statistical database, results of research
Для цитирования
Бекарева С. В., Исупова Е. Н., Тохман А. Г. Факторы прибыльности ведущих игроков российского банковского сектора // Вестник Омского университета. Серия «Экономика». - 2021. - Т. 19, № 4. - С. 5-15. - 001: 10.24147/1812-3988.2021.19(4).5-15.
For citations
Bekareva S.V., Isupova E.N., Tokhman A.G. Factors of the Russian banking sector key participants profitability. Herald of Omsk University. Series "Economics", 2021, Vol. 19, no. 4, pp. 5-15. DOI: 10.24147/1812-3988.2021. 19(4).5-15. (in Russian).
