CC BY
65
КРИЗИС НА РОССИЙСКОМ рынке ипотеки сквозь призму ТЕОРИИ ФИНАНСОВОГО АКСЕЛЕРАТОРА
В статье анализируется влияние экономического кризиса на российский рынок ипотеки с позиций теории финансового акселератора. Демонстрируется, что уровень финансовой устойчивости банков и заемщиков накануне кризиса определял динамику их развития и платежеспособности в период самой острой его фазы. Эффект «бегства в качество», неразрывно связанный с механизмом финансового акселератора, показал, что в наиболее выигрышном положении на ипотечном рынке оказались крупнейшие отечественные банки и кредитные организации, контролируемые нерезидентами и преимущественно специализирующиеся на ипотеке. В региональном разрезе данный эффект проявился через сокращение ипотечного кредитования заемщиков, зарегистрированных в других регионах, и нарастание концентрации выдачи кредитов московскими банками.
Одним из наиболее динамично растущих сегментов кредитного рынка России до начала экономического кризиса был рынок ипотечных жилищных кредитов. В период самой острой фазы кризиса он испытал чувствительное падение: с января по июнь 2009 г. совокупный ипотечный портфель российских банков сократился на 4,3%. Фактически глубина падения оказалась еще значительнее: резкое ослабление рубля к доллару и евро в январе 2009 г. обеспечило «плавное» сокращение совокупной задолженности по ипотечным жилищным кредитам за счет искусственного роста портфеля кредитов, номинированных в иностранной валюте. При этом объем вновь выданных кредитов был меньше объема погашений. До середины 2010 г. величина совокупного ипотечного портфеля стагнировала, испытывая незначительные колебания вокруг отметки 1 трлн. руб. (рисунок) При этом до реального «оживления» ипотечного кредитования еще далеко.
Это - удручающий факт, поскольку рынок ипотечных жилищных кредитов оказывает существенное влияние на макроэкономическую динамику. С одной стороны, благодаря ипотечному кредитованию создаются предпосылки для ускоренного роста
Млрд. руб.
1200 1100 -
Период
Рисунок. Динамика задолженности по предоставленным ипотечным жилищным кредитам за период с 1 января 2006 г. по 1 июля 2010 г.: -О- всего; в рублях; -л- в иностранной валюте
строительства, производства строительных материалов и смежных с ними отраслей. С другой - за счет приобретенного по ипотеке жилья формируется залоговая масса, которая выступает в качестве обеспечения при получении домохозяйствами новых кредитов. Кроме того, в условиях роста цен на недвижимость происходит увеличение потребления домохозяйств - наиболее значимого компонента ВВП, рассчитанного по расходам.
В то же время рынок ипотеки отличается высокой волатильностью, обусловленной механизмом финансового акселератора [1]. В литературе ипотечный рынок рассматривается как идеальная лаборатория для тестирования этого механизма [2]. Рост цен на недвижимость создает предпосылки для увеличения потребления, основанного на новых кредитах. Однако когда цены начинают снижаться, чистое богатство заемщиков сокращается, а долговое бремя, соотнесенное со стоимостью залога, возрастает. В результате заемщики испытывают трудности с получением новых и рефинансированием ранее выданных кредитов. Совокупная величина задолженности заемщиков, в том числе просроченной, возрастает. При этом первоначальный шок, вызванный снижением цен на недвижимость, может привести к сокращению инвестиций и выпуска. Процесс кредитного сжатия на российском ипотечном рынке в условиях экономического кризиса, на наш взгляд, происходил в соответствии с теорией финансового акселератора.
Ипотека и механизм финансового акселератора: краткий обзор литературы. Необходимость изучения взаимосвязи ипотеки и колебаний деловой активности во многом мотивируется воздействием цен недвижимости на уровень потребления домохозяйств. Эффект богатства, первоначально выявленный на рынке ценных бумаг, затем был обнаружен и на рынке недвижимости. Более того, его статистическая значимость, связанная с недвижимостью, представляется выше. Исследование «мощности» эффекта богатства по международной выборке (14 государств) показало, что 10-процентное увеличение стоимости недвижимости в зависимости от спецификации регрессий приводит к увеличению потребления от 1,1 до 1,4%. Аналогичный анализ для 51-го американского штата зафиксировал меньшую по абсолютной величине, но также статистически значимую эластичность потребления по стоимости недвижимости - в пределах 0,4-0,6% [3]. Эффект богатства на фондовом рынке оказался незначимым. Соответственно увеличение емкости ипотечных рынков - путь к созданию широкого класса собственников жилья, что повышает «мощность» эффекта богатства.
В последние два десятилетия это стало возможным благодаря либерализации рынков ипотеки в большинстве развитых стран. Расширение доступности ипотечных кредитов происходило за счет снижения величины первоначального взноса, а также повышения коэффициента «кредит/залоговая стоимость» (loan-to-value ratio, LTV). В частности, масштабное межстрановое обследование домохозяйств в странах ЕС показало, что уменьшение первоначального взноса по ипотеке на 30 проц. п. (скажем, с 50 до 20% стоимости объекта недвижимости) приводит к увеличению числа владельцев жилья в молодом возрасте на 15% [4].
Однако либерализация ипотечных рынков создает не только положительные моменты, но и риски. Высокие значения коэффициента LTV и низкий первоначальный взнос по ипотеке обеспечивают ускоренный рост рынка, когда цены на недвижимость растут. В случае их снижения заемщики переживают значительное падение уровня благосостояния (в терминах теории финансового акселератора так называемый отрицательный шок чистого богатства), которое ограничивает возможность получения новых кредитов, а также вынуждает корректировать планы потребления. Таким образом, отсутствие значимых несовершенств рынка ипотеки, выражающееся в высоком значении LTV и низком - первоначального взноса, уве-
личивает амплитуду колебаний цен на недвижимость и спроса на новые кредиты. Тем самым приводится в действие механизм финансового акселератора.
В работе [5] приведен гипотетический пример, иллюстрирующий зависимость спроса на новый ипотечный кредит (при высоком значении LTV и низком - первоначального взноса) от изменения цен на недвижимость.
Представим семью, имеющую в собственности дом стоимостью 100 тыс. долл., приобретенный с помощью ипотечного кредита, равного 85 тыс. долл. (Иными словами, показатель LTV равен 85%.) Предположим, что семья решила переехать в другой регион, рассчитывая приобрести там дом стоимостью также 100 тыс. долл. При этом величина первоначального взноса составляет 10%. В случае неизменных цен семья может продать дом за 100 тыс. долл. и погасить первый ипотечный кредит. При этом у нее останется 15 тыс. долл., что позволяет получить новый ипотечный кредит, оплатив первоначальный взнос, равный 10 тыс. долл. Остальные 5 тыс. долл. семья может направить на текущее потребление.
В случае снижения цен на жилье на 10% после продажи дома и погашения первого ипотечного кредита семья будет располагать лишь 5 тыс. долл., что оказывается недостаточным для оплаты первоначального взноса (9 тыс. долл.) за дом в другом регионе. В этих условиях семья вынуждена либо отказаться от переезда в другой регион, либо попытаться применить тактику «выуживания» (fishing), т.е. установление продажной цены на первый дом выше рыночной, что соответственно оборачивается невысокой вероятностью его продажи. Однако издержки упущенных возможностей в этом случае невелики, что позволяет считать «выуживание» рациональным поведением на фоне снижающихся цен.
Кстати, именно «выуживание» следует рассматривать как причину ситуации, когда сокращение цен на недвижимость сопровождается почти полным отсутствием сделок купли-продажи. Дело в том, что цены даже после снижения рассматриваются потенциальными приобретателями как завышенные, что заставляет их ожидать дальнейшего падения. Такое положение было характерно для российского и многих зарубежных рынков жилой и коммерческой недвижимости в первые месяцы текущего кризиса и получило шутливое, но меткое название игры «кто кого пересидит».
Однако если бы в нашем гипотетическом примере условия первого ипотечного кредита были менее либеральными (например, показатель LTV составлял бы 70%), то чувствительность к снижению цен была бы меньше. Продав первый дом за 90 тыс. долл. и погасив кредит, равный 70 тыс. долл., семья располагала бы 20 тыс. долл., что полностью покрывало бы требуемый первоначальный взнос по новому кредиту.
На эмпирических данных высокая чувствительность цен на недвижимость и спроса на новые кредиты к шокам чистого богатства была показана на примере рынка ипотеки ряда развитых стран. Около 50% ипотечных заемщиков в Великобритании, где средний показатель LTV близок к 90%, при снижении цен на жилье сталкиваются с залоговым ограничением (collateral constraint), так как относительно легкий доступ к ипотеке побуждает их использовать приобретенное жилье как залог по новым кредитам [6, 7]. Очень высокие значения LTV по ипотечным кредитам sub-prime в США рассматриваются как фактор, ускоривший коллапс этого сегмента ипотечного рынка: заемщики с такими коэффициентами «кредит/залоговая стоимость» были вынуждены платить постоянно возрастающую премию относительно процентной ставки, которая устанавливалась для заемщиков со среднерыночным значением LTV. Если в 2001 г. эта премия составляла 0,1%, то к 2006 г. увеличилась до 0,3% [7].
В принципе не всегда высокое значение LTV однозначно свидетельствует о неустойчивости ипотечного рынка. Многое зависит от распределения этой характеристики среди заемщиков. При одном и том же высоком в среднем значении LTV в
сообществах (странах, городах), которые отличаются гомогенным составом заемщиков, вероятность кризисных явлений выше, чем в сообществах, где наблюдается большой разброс значений LTV [5]. Кроме того, даже очень высокие значения LTV могут нивелироваться мягкостью бюджетного ограничения заемщика (income constraint). Это ограничение обусловлено тем, что только определенная доля дохода (ежемесячного или ежегодного) может направляться на платежи, связанные с ипотекой. Как правило, речь идет о доле, не превышающей 30%. В условиях роста дохода домохозяйств удельный вес ипотечных платежей фактически становится меньше, что способствует компенсации риска, связанного с высоким LTV и залоговым ограничением. Вместе с тем такая компенсация возможна только в условиях стабильного экономического роста. Кризисные явления в экономике взаимно усиливают залоговое и бюджетное ограничения заемщиков, усугубляя действие финансового акселератора.
Финансовый акселератор на российском ипотечном рынке в условиях кризиса. Особенностью эмпирических исследований, направленных на изучение механизма финансового акселератора на ипотечных рынках, является вариативность тестируемых гипотез и применяемых методов. Отсутствие стандартного набора задач и средств их решения обусловлено недоступностью многих временных рядов данных или их дискретностью. Например, даже в развитых странах имеются существенные пробелы в статистической информации о национальных коэффициентах LTV. Количественная проверка механизма финансового акселератора на российском ипотечном рынке, тем более сопряжена с подобными трудностями. Многие показатели рынков жилья и ипотеки в России, например LTV, имеют сугубо экспертный характер [8]. Вместе с тем имеющаяся официальная статистическая информация дает возможность сформулировать ряд гипотез, позволяющих проверить наличие такого механизма.
В большинстве эмпирических исследований наличие механизма финансового акселератора тестируется на основе экономических методов с использованием временных рядов или панельных данных. В условиях России корректная реализация таких подходов представляется затруднительной либо из-за нехватки данных, либо незначительной длины соответствующих временных рядов. Поэтому выдвигаемые ниже гипотезы проверяются на основе эконометрической обработки данных, имеющих пространственную (cross-section) структуру. Несмотря на динамический характер теории финансового акселератора, подобный подход возможен и поддерживается главным разработчиком этой концепции - Б. Бернанке, поскольку позволяет обойти эконометрические проблемы идентификации [9].
Вначале проанализируем зависимость динамики задолженности по ипотеке в острый кризисный период от условий кредитования (значений LTV, первоначального взноса, коэффициента «платеж/доход» (P/I - payment-to-income) накануне кризиса. Соответствующие данные в статистическом разделе Банка России «Показатели рынка жилищного (ипотечного жилищного) кредитования» не представлены, но применительно к кредитам, рефинансирование которых осуществляет Агентство по ипотечному жилищному кредитованию (АИЖК), такая информация в региональном разрезе собрана в ежемесячных сводных отчетах о рынке закладных, рефинансированных ОАО «АИЖК».
Если предположить, что ОАО «АИЖК» использует более консервативные стандарты рефинансирования ипотечных кредитов, чем в среднем по рынку, то обнаружение высокой чувствительности абсолютного прироста рефинансируемых Агентством кредитов в период кризиса к условиям выдачи кредитов, действовавшим в регионах накануне кризиса (коэффициентам LTV и P/I), может быть экстраполировано на рынок рефинансирования ипотечных кредитов в целом, а возможно, и на первичный рынок ипотеки. Иными словами, чем выше были коэффициенты
LTV и P/I в регионе перед началом экономического кризиса (на 1 июля 2008 г.), тем меньший прирост рефинансированных кредитов по этому региону должен быть зарегистрирован в период его острой фазы (с 1 июля 2008 по 1 июля 2009 г.). В качестве предкризисной точки отсчета взяты данные на конец последнего («спокойного») квартала, итоги которого не испытали влияния кризиса. Выбор даты завершения острой фазы кризиса обусловлен тем, что по итогам III кв. 2009 г. был зафиксирован прирост реального ВВП.
Результаты тестирования ряда спецификаций эконометрической модели, устанавливающей взаимосвязь между абсолютным приростом рефинансированных ОАО «АИЖК» кредитов за период 1 июля 2008 г. - 1 августа 2009 г. и показателями доступности ипотечных кредитов на 1 июля 2008 г. (коэффициентами LTV и P/I), приведены в табл. 1. Для проверки устойчивости этих результатов в модель включались контрольные переменные - отношение валового регионального продукта на душу населения к ВВП на душу населения в России (GRP_SHARE) (среднее арифметическое соответствующих отношений за 2007 и 2008 гг.), отношение общей площади жилых помещений в среднем на одного жителя к аналогичному среднероссийскому показателю (AVHOUSINGSHARE) (среднее арифметическое соответствующих отношений за 2007 и 2008 гг.) и доля региона в совокупной задолженности по ипотечным жилищным кредитам (MORTSHARETOT) (на 1 июля 2008 г.). Первые две контрольные переменные рассчитаны по данным Росстата, третья - по данным Банка России. Первая из них ориентирована на возможный учет благосостояния в регионе, вторая - потенциальной потребности в жилье, третья - удельного веса региона на российском ипотечном рынке. Во всех регрессиях была выявлена гетероскедастич-ность и внесены соответствующие поправки в расчет стандартных ошибок коэффициентов по форме Уайта.
Таблица 1
Результаты эконометрического анализа взаимосвязи абсолютного прироста ипотечных жилищных кредитов, рефинансированных ОАО «АИЖК» за период 1 июля 2008 г. - 1 августа 2009 г., и показателей доступности ипотечных кредитов на 1 июля 2008 г.
Объясняющие переменные Зависимая переменная - абсолютный прирост ипотечных жилищных кредитов (натуральный логарифм)
Модель 1 Модель 2 Модель 3 Модель 4
LTV 0,01 1,01** 1,04**
(LTV)2 -0,008** -0,008**
P/I 0,05 1 45*** 1,45***
(P/I)2 -0,02*** -0,02***
Константа 0,39 -28,58* -19 76*** -52,69***
GRP SHARE 0,00... -0,02 0,007 0,007
AV HOUSING SHARE 0,02 0,01 0,01 0,008
MORT_SHARE_TOT -0,20 -0,14 -0,29* -0,31*
Скорректированный R2 0,00. 0,06 0,11 0,16
Число наблюдений 71 71 71 71
* 10%.
** 5%.
*** Уровень значимости 1%.
Расчеты показывают, что взаимосвязь между абсолютным приростом рефинансированных кредитов в кризисный период и показателями LTV и PH наилучшим образом описывается нелинейной зависимостью. При этом чем «либеральнее» были эти характеристики ипотечных кредитов в регионе накануне кризиса относи-
тельно некоторых предельно допустимых значений, тем в ощутимо меньшем объеме в нем осуществлялось рефинансирование ипотеки в ходе кризиса. Этот результат согласуется с теорией финансового акселератора, которая предусматривает возможность нелинейного проявления этого механизма как в общем случае, так и применительно к ипотечному рынку [10].
Первые две контрольные переменные оказались статистически незначимыми. Доля региона в совокупной задолженности по ипотечным жилищным кредитам подтвердила значимость на 10-процентном уровне в двух из четырех регрессий. При этом обращает на себя внимание ее отрицательная связь с абсолютным приростом кредитов, рефинансированных ОАО «АИЖК». Этот факт, вероятно, можно интерпретировать как свидетельство (хотя статистически и не очень четко выраженное) ориентированности деятельности ОАО «АИЖК» на относительно слабо обеспеченные ипотекой регионы.
Среди построенных регрессий наиболее информативна модель 4. На ее основе можно оценить предельные значения LTV и P/I. Дифференцируя функцию абсолютного прироста рефинансированных кредитов по этим переменным и приравнивая к нулю, получим, что значение LTV* равно 65% и P/I* = 36,3%. Эти величины служат своеобразным «водоразделом»: если фактические LTV и P/I в регионе меньше предельных, то вероятность более масштабного увеличения рефинансирования кредитов в период кризиса выше, чем в среднем по стране, и наоборот. Пермский край, ставший лидером в России по объему рефинансированных ОАО «АИЖК» ипотечных кредитов за рассматриваемый период, характеризовался накануне кризиса значением LTV, равным 47,1% и P/I - 34,7%. Брянская область, в которой объем рефинансирования оказался наименьшим, имела показатели LTV -66,7%, P/I - 33,7%. Обращает на себя внимание тот факт, что в российских условиях, по-видимому, залоговое ограничение является более значимым по сравнению с бюджетным. Кроме того, для заемщиков оно становится «жестким» (binding) на уровне, более низком, чем в развитых странах даже со сравнительно «неглубокими» ипотечными рынками1 (Италия, Австрия, Бельгия).
В регионах, где значения LTV либо P/I превышали накануне кризиса критические отметки (всего 23 субъекта Федерации), средний абсолютный прирост кредитов, рефинансированных ОАО «АИЖК», составил 231,4 млн. руб. по сравнению с 418,4 в регионах с более устойчивыми характеристиками ипотечных кредитов. Значимость различия средних была подтверждена ?-тестом для независимых выборок (при уровне значимости менее 5%).
Далее, опираясь на данные Банка России по ипотечному кредитованию в регионах, попытаемся проследить наличие механизма финансового акселератора на первичном рынке ипотеки. Для этого предполагается проверить гипотезу, согласно которой в регионах, где накануне кризиса отмечалась высокая доля ипотечных жилищных кредитов в структуре совокупной задолженности по кредитам физическим лицам, в острой фазе кризиса прирост ипотечного портфеля был меньше. Само по себе высокое значение этого показателя еще не означает, что речь идет о «перекре-дитованности» рынка ипотеки региона, поскольку оно может компенсироваться либо относительно высокими доходами населения («мягкое» бюджетное ограничение), либо сравнительно низкими ценами на жилье. Возможна ситуация, когда оба компенсирующих условия сочетаются (например, в Магаданской области). Аналитически совместное воздействие доходов населения и цен на жилье можно свернуть в
1 Под «глубиной» ипотечного рынка понимается отношение доли выданных ипотечных кредитов к ВВП, т. е. количественная характеристика роли этого рынка в масштабе национальной экономики. В перечисленных странах, по данным Европейской ипотечной ассоциации, этот индикатор по итогам 2009 г. был заметно ниже среднего по ЕС показателя (51,9% ВВП): в Италии — 21,7%, Австрии — 26,2%, Бельгии — 43,3%.
один критерий - отношение среднедушевых доходов населения к цене 1 кв. м. жилья. Соответствующие данные предоставляются Росстатом2.
Гипотезу о перекредитованности регионального ипотечного рынка предлагается проверить на основе тестирования регрессионной модели, связывающей темп роста задолженности заемщиков по ипотечным кредитам в отдельных регионах в период с 1 июля 2008 г. по 1 июля 2009 г. с отношением среднедушевых доходов населения к цене 1 кв. м жилья, а также с произведением данного показателя и доли задолженности по ипотечным кредитам в структуре совокупной задолженности заемщиков по кредитам физическим лицам на 1 июля 2008 г. (78 наблюдений). Тестируемая зависимость имеет вид:
GROWTH_MORT= а0 + alINCOME_ HP + a2SHARE_MORTx INCOME_ HP + e,
где GROWTH_MORT - темп роста задолженности заемщиков по ипотечным кредитам в отдельных регионах; INCOMEHP - отношение среднедушевых доходов населения к цене 1 кв. м жилья (на конец II кв. 2008 г.); SHARE_MORT - доля задолженности по ипотечным кредитам в структуре совокупной задолженности заемщиков по кредитам физическим лицам, а0, aj, а2 - коэффициенты регрессии, 8 - ошибка модели.
Ожидается, что между отношением среднедушевых доходов населения к цене 1 кв. м жилья и темпом роста задолженности по ипотеке будет наблюдаться положительная взаимосвязь (aj > 0). Произведение отношения среднедушевых доходов населения к цене 1 кв. м жилья и доли задолженности по ипотечным кредитам в структуре совокупной задолженности заемщиков по кредитам физическим лицам, напротив, должно быть отрицательно коррелировано с темпом роста задолженности по ипотеке. Это обусловлено тем, что доля задолженности по ипотечным кредитам в структуре задолженности по кредитам физическим лицам выступает как некая мера перекредитованности регионального ипотечного рынка. Если этот порог оказывается превышенным, то даже в условиях высоких среднедушевых доходов населения и (или) сравнительно низких цен на жилье темп роста задолженности по ипотеке начинает замедляться.
Полученное регрессионное уравнение выглядит следующим образом:
GROWTH_MORT = 122,58 + 0,75INC0ME_ HP - 0,04SHARE_MORTx INCOME_ HP.
Скорректированный коэффициент детерминации (R2) равен 0,19; коэффициенты при независимых переменных значимы на уровне 1%. На основе полученной зависимости можно оценить предельно допустимый уровень доли задолженности по ипотеке в структуре задолженности по кредитам физическим лицам, т. е. значение SHARE_MORT, начиная с которого (dGROWTH_MORT/dINCOME_HP) < 0. Оно равно 18,75% (0,75/0,04).
В среднем по России доля задолженности по ипотеке в структуре задолженности по кредитам физическим лицам накануне кризиса составляла 23%, а число регионов, где расчетный «порог перекредитованности» оказался превышен, составляло 55% общего количества. В этих регионах средний темп прироста задолженности по ипотечным кредитам составил 21,5% по сравнению с 28,9% в тех субъектах Федерации, где доля задолженности по ипотеке в структуре совокупной задолженности по кредитам физическим лицам была меньше порогового значения. С помощью ?-теста для независимых выборок удалось подтвердить статистически значимость этого различия средних значений (р<0,05). Таким образом, завышенный удельный вес ипотечного кредитования в регионе создавал предпосылки для проявления эффекта финансового акселератора в острый кризисный период.
2 Рассматриваются цены на вторичном рынке жилья.
Эффект «бегства в качество» на российском ипотечном рынке в условиях кризиса. Дополнительно к выявлению механизма финансового акселератора на российском ипотечном рынке тестированию подвергается так называемый эффект «бегства в качество» (flight to quality) [9]. Теория финансового акселератора предсказывает, что в период спада наиболее устойчивы заемщики, имеющие сравнительно невысокое бремя по обслуживанию ипотечных кредитов. Аналогично со стороны кредиторов наибольшей устойчивостью должны обладать банки, имеющие доступ к источникам долгосрочной ликвидности. В условиях нестабильности именно такие кредитные организации становятся «тихой гаванью» для заемщиков, заметно укрепляя рыночные позиции за счет их перехода из менее устойчивых банков. Таким образом, действие финансового акселератора практически всегда влечет эффект «бегства в качество».
Представляется, что в России не столько финансовые показатели банка, сколько масштаб его деятельности является ключевым сигналом для заемщиков при выборе кредитной организации, особенно в условиях нестабильности. Поэтому крупный банк в России, особенно с государственным участием, традиционно воспринимается как надежный. Эту гипотезу подтверждает рост концентрации задолженности по ипотеке в наиболее крупных российских кредитных организациях. Аналогичная тенденция была характерна для объема и количества вновь выданных ипотечных кредитов (табл. 2).
Таблица 2
Динамика концентрации задолженности по ипотечным жилищным кредитам, стоимостного объема и количества вновь выданных ипотечных жилищных кредитов по группам банков, 1 января 2009 г. - 1 июля 2009 г., %*
Группы банков, Доля в задолженности Доля в стоимостном объеме вновь выданных кредитов Доля в количестве вновь выданных кредитов
ранжирован-
ные по 1.01.2009 1.04.2009 1.07.2009 1.01.2009 1.04.2009 1.07.2009 1.01.2009 1.04.2009 1.07.2009
величине
активов
1-5 36,9 37,8 39,2 37,4 57,4 59,6 46,4 62,3 65,9
6-20 30,7 30,1 31,0 30,8 23,4 19,7 25,2 23,3 18,3
21-50 14,0 14,3 12,4 12,4 5,6 4,3 10,0 2,8 2,0
51-200 14,4 14,2 14,1 13,8 7,2 9,7 11,0 4,0 8,8
201-1083 4,0 3,6 3,2 5,6 6,4 6,7 7,4 7,6 4,9
* Расчет по данным Банка России.
Главными «бенефициарами» кризиса на ипотечном рынке по сути стали госбанки. При этом происходило уменьшение роли средних и мелких банков, которые включили ипотечные кредиты в линейку своих продуктов в условиях стабильности на межбанковском рынке и значительного притока долгосрочных средств нерезидентов в 2006-2007 гг. В условиях финансовой нестабильности они приостановили, либо полностью свернули программы ипотечного кредитования, в результате их рыночные позиции заметно пошатнулись.
Помимо использования агрегированных данных банковской системы, эффект «бегства в качество» верифицировался на основе данных кредитных организаций о своих ипотечных портфелях, предоставленных для участия в рейтинге крупнейших ипотечных банков агентства «Росбизнесконсалтинг». Для этого было построено несколько регрессионных уравнений, связывающих темп роста ипотечного портфеля отдельных банков в период с 1 июля 2008 г. по 1 июля 2009 г. с удельным весом активов этих банков в совокупных активах банковской системы (переменная SHARE) на 01.07.2008 г. (табл. 3). В качестве дополнительных переменных в рег-
рессиях использовались коэффициент специализации банков на ипотечном кредитовании (измеренный как доля ипотечных кредитов в совокупном портфеле кредитов физическим лицам на 1 июля 2008 г. - переменная SPECRATIO), а также фиктивная переменная (DUMMY), учитывающая, контролируется ли капитал банка более чем на 50% нерезидентами (принимает значение 1 для банков-нерезидентов, 0 - для российских банков). Кроме того, для учета совместного влияния уровня специализации на ипотечном кредитовании и принадлежности банка к кредитным организациям-резидентам либо нерезидентам в анализ в качестве объясняющей переменной было включено произведение DUMMYxSPECRATIO. Все переменные выражены в натуральных логарифмах.
Таблица 3
Результаты эконометрического анализа взаимосвязи темпа роста ипотечного портфеля российских банков и их доли в совокупных активах банковской системы
Объясняющие переменные Зависимая переменная - темп роста ипотечного портфеля российских банков
Модель 1 Модель 2 Модель 3 Модель 4 Модель 5
SHARE 0 15*** 0 17*** 0,13*** 0 15*** 0 14***
SPEC RATIO 0,09* 0,09*
DUMMY 0,58** 0 59***
DUMMYxSPEC RATIO 0,16**
Константа 4 77*** 4 50*** 4,68*** 4 41*** 4 70***
Скорректированный R2 0,18 0,21 0,27 0,30 0,25
Число наблюдений 52 51 52 51 51
* 10%.
** 5%.
*** Уровень значимости 1%.
Таким образом, масштаб деятельности банка накануне кризиса (т.е. его доля в активах банковской системы) положительно связан с темпом роста его ипотечного портфеля в ходе кризиса, что совпадает с тенденцией, зафиксированной при анализе агрегированной банковской статистики по ипотечному кредитованию. В соответствии с моделью 4, например, увеличение доли банка в активах банковской системы на 1% накануне кризиса приводило к повышению темпа роста его ипотечного портфеля на 0,15%. Фиктивная переменная для учета роли банков-нерезидентов статистически значима и положительно связана с зависимой переменной, что говорит о том, что банки-нерезиденты, опираясь на ресурсы «материнских структур», могли воспользоваться кризисом для консолидации позиций на российском ипотечном рынке наряду с крупнейшими российскими банками. Коэффициент специализации банков на ипотечном кредитовании как отдельная переменная положительно воздействует на рост ипотечного портфеля банков в условиях острой фазы кризиса, но является значимым лишь на 10-процентном уровне. Однако при совместном рассмотрении этой переменной с DUMMY ее значимость значительно возрастает. Это свидетельствует о том, что в наибольшем выигрыше оказались, скорее, специализированные ипотечные банки-нерезиденты, чем универсальные кредитные организации с иностранным капиталом.
Кроме того, свидетельства эффекта «бегства в качестве» можно обнаружить на основе анализа статистики региональной структуры ипотечных жилищных кредитов, выданных заемщикам различных регионов. Эти данные, доступные на сайте Банка России начиная с 1 января 2009 г., позволяют отслеживать в каждом из федеральных округов динамику ипотечного кредитования жителей других регионов.
В этом смысле уместна аналогия с экспортом-импортом банковских услуг, дифференциация которых основывается на принадлежности кредитных организаций и заемщиков к различным регионам. В этой связи важно определить, насколько интегрированным является ипотечное кредитование в России, т. е. насколько велика доля кредитов заемщикам других федеральных округов в структуре совокупного ипотечного портфеля банков данного округа. Интуиция подсказывает, что чем более интегрированным является рынок ипотечного кредитования, тем меньше будет роль крупнейших банков, локализованных в небольшом количестве регионов, прежде всего, в Москве и ЦФО. Соответственно менее выраженным будет эффект «бегства в качество», когда заемщики из регионов, где ипотечное кредитование рационируется местными банками, будут вынуждены обращаться за кредитом в банки других регионов.
В условиях России степень взаимопроникновения региональных банковских систем в части ипотечного кредитования крайне невысока. На фоне острой фазы кризиса она еще и претерпела резкое сокращение, о чем свидетельствует квартальная динамика индекса Грубеля - Ллойда3 за январь-июль 2009 г. (табл. 4). В то же время был отмечен рост удельного веса банков ЦФО в выдаче рублевых ипотечных кредитов заемщикам из других округов. Что касается ипотеки в валюте, то по ней индекс Грубеля - Ллойда упал до пренебрежимо малых значений на фоне в целом стабильной доли банков ЦФО в кредитовании внешних заемщиков.
Таблица 4
Динамика индекса Грубеля - Ллойда (ОЯ, %) и доли ЦФО (%) в предоставлении ипотечных жилищных кредитов жителям других федеральных округов*
Показатель 01.01.2009 г. 01.04.2009 г. 01.07.2009 г.
Рублевые кредиты: ОЯ Доля ЦФО (в том числе Москва) Валютные кредиты: ОЯ Доля ЦФО (в том числе Москва) * Расчет по данным Банка России. 5,2 86,7 (86,5) 3,4 98,1 (97,8) 0,6 93,5 (92,0) 0,0 100,0 (100,0) 0,8 93,0 (92,8) 0,5 93,3 (93,3)
Полученные результаты, на наш взгляд, можно рассматривать как доказательства эффекта «бегства в качество» на региональном уровне. Такая ситуация обусловлена стремлением получить или рефинансировать ипотечный кредит в наиболее крупных банках, подавляющее большинство которых локализовано в ЦФО (разумеется, прежде всего, в Москве).
* * *
3 Индекс Грубеля — Ллойда [11] был предложен в середине 1970-х годов и используется для измерения интенсивности внутриотраслевой торговли. В нашем анализе этот индекс рассчитывается по формуле
ОЬ = 1 - (£ |КВ, - КП,| / £ (КВ, + КП, ), где КВ, — ипотечные кредиты выданные банками, находящимися в
,-м федеральном округе, заемщикам из других ФО («экспорт» ипотечных кредитов), КП, — ипотечные кредиты, полученные заемщиками ,-го округа в кредитных организациях, расположенных в других ФО. Чем ближе значение этого индекса к 1(или 100%), тем больше степень взаимопроникновения региональных банковских систем в части ипотечного кредитования и соответственно меньше предпосылок для «бегства в качество» и возникновения гипертрофированной концентрации выдачи ипотечных кредитов в регионах, где локализованы наиболее крупные банки.
Механизм финансового акселератора проявился в ходе кризиса на российском рынке ипотечных жилищных кредитов4. Финансовое положение кредиторов и заемщиков на этом рынке накануне кризиса предопределило их развитие и платежеспособность непосредственно в ходе кризиса. На основе расчетов можно сформулировать следующие выводы.
1. Показатели «кредит/залоговая стоимость» и «платеж/доход» нелинейно связаны с абсолютным приростом кредитов, рефинансированных ОАО «АИЖК». В регионах, где значения этих индикаторов превышали накануне кризиса 65 и 36,3% соответственно, финансовый акселератор был наиболее выражен и отмечался ощутимый спад абсолютного прироста объемов рефинансирования.
2. На первичном ипотечном рынке «мощность» финансового акселератора определялась степенью ипотечной перекредитованности региона - долей задолженности по ипотечным кредитам в структуре задолженности по кредитам физическим лицам. В регионах, где эта доля по состоянию на начало июля 2008 г. превышала 18,75%, фиксировались наименьшие темпы прироста задолженности по жилищным ипотечным кредитам.
3. Эффект «бегства в качество», неразрывно связанный с механизмом финансового акселератора, привел к концентрации выдачи ипотечных кредитов в крупнейших и наиболее устойчивых банках (госбанках и кредитных организациях, контролируемых нерезидентами и специализирующихся на ипотеке). В региональном разрезе данный эффект проявился в практически полном свертывании ипотечного кредитования заемщиков из других регионов на фоне концентрации выдачи кредитов в наиболее развитом в финансовом отношении федеральном округе и субъекте Федерации - ЦФО и г. Москве.
Вместе с тем вопрос о том, насколько значим механизм финансового акселератора с макроэкономической точки зрения, остается открытым. Чувствительность динамики ипотечного кредитования к показателям финансовой устойчивости экономических агентов, доказательства которой приведены выше, не обязательно должна сопровождаться сильной зависимостью реальных показателей (например, ввода жилья и инвестиций в жилищное строительство) от объема доступных кредитных ресурсов. Тем самым механизм финансового акселератора может работать «приглушенно». В этом контексте перспективным направлением дальнейших исследований является анализ взаимосвязи ипотечного кредитования и инвестиций в жилищное строительство. Подобный подход дополнит проведенный анализ. Кроме того, он может представлять интерес для сопоставления значимости механизма
4 Анализ кризиса на российском ипотечном рынке с позиций теории финансового акселератора, разумеется, не рассматривается как безальтернативная парадигма. Любопытный механизм формирования «пузыря» в секторе недвижимости и ипотеки представлен, в частности, в работе [12]. Эти авторы связывают неизбежность спада в ипотечном кредитовании с «инвестиционной составляющей» вложений в недвижимость в 2002-2008 гг., когда жилье в значительной мере приобреталось не для собственного проживания, а для извлечения потока доходов от сдачи в аренду или перепродажи. (Хотя некоторые эксперты склонны полагать роль «инвестиционной составляющей» преувеличенной (см., например, [13]).
На наш взгляд, этот подход сочетается с теорией финансового акселератора. Развертывание кризиса осенью 2008 г. сопровождалось ростом процентных ставок, что ограничило возможности рефинансирования ипотечных кредитов и, согласно теории ценообразования на капитальные блага длительного пользования, оказало понижательное давление на цены на недвижимость. Затем скорректировались ставки и на рынке аренды жилья. Таким образом, сформировался отрицательный ценовой шок, повлиявший на благосостояние владельцев жилья и снизивший спрос на ипотеку.
Серия исследований В.М. Полтеровича и О.Ю. Старкова, посвященных проблемам формирования массовой ипотеки в России, также привлекает внимание к модели организации ипотеки на основе стройсберкасс как альтернативе традиционному банковскому ипотечному кредиту. Эта схема обеспечивает большую устойчивость к возникновению «пузырей», следовательно, нивелирует отрицательные последствия механизма финансового акселератора. Однако, судя по содержанию Стратегии развития ипотечного жилищного кредитования до 2030 г., выбор в России все же сделан в пользу более волатильной банковской ипотеки [14]. Поэтому изучение механизма финансового акселератора на ипотечном рынке России сохранит свою актуальность в ближайшие годы.
финансового акселератора на российском ипотечном рынке с альтернативными концепциями кредитного сжатия, например, кредитным рационированием.
Литература
1. Столбов М. Эволюция монетарных теорий деловых циклов // Вопросы экономики. 2009. № 7.
2. Almeida H., Campello M., Liu C. The Financial Accelerator: Evidence from International Housing Markets // Review of Finance. 2006. Vol. 10(3).
3. Case K., Quigley J., Shiller R. Comparing Wealth Effects: The Stock Market versus the Housing Market // Cowles Foundation Paper. 2006. № 1181.
4. Chiuri M., Jappelli T. Financial Market Imperfections and Home Ownership: A Comparative Study // European Economic Review. 2003. Vol. 47(5).
5. Stein J. Prices and Trading Volume in the Housing Market: a Model with Down-Payment Effects // Quarterly Journal of Economics. 1995. Vol. 110(2).
6. Disney R., Bridges S., Gathergood J. Housing Wealth and Household Indebtedness: Is There a Household «Financial Accelerator»? // CNB Working Paper. 2006.
7. Demyanyk Y., van Hemert O. (2007). Understanding the Subprime Mortgage Crisis. Mimeo. http://ssrn.com/abstract=1020396.
8. Косарева Н., Туманов А. Об оценке доступности жилья в России // Вопросы экономики. 2007. № 7.
9. Bernanke B., Gertler M., Gilchrist S. (). The Financial Accelerator and the Flight to Quality // Review of Economics and Statistics. 1996. Vol. 78 (1).
10. Natalucci F., Levin A. The Nonlinearity of the Financial Accelerator // Computing in Economics and Finance. 2003. Paper № 130.
11. Grubel H., Lloyd P. Intra-industry Trade: The Theory and Measurement of International Trade in Differentiated Products. London: Macmillan Press, 1975.
12. Полтерович В.М., Старков О.Ю. Формирование ипотеки в догоняющих экономиках. Проблема трансплантации институтов. М.: Наука, 2007.
13. Стерник Г.М. Спад на рынке строительства и продажи жилья в России //Журнал Новой экономической ассоциации. 2009. № 3-4.
14. Стратегия развития ипотечного жилищного кредитования до 2030 года. Распоряжение Правительства Рф № 1201-р от 19 июля 2010 г.
