CC BY-NC-ND
37
УДК 336.278
DOI: 10.28995/2073-6304-2020-1-82-96
Моделирование финансово-кредитного поведения населения
Анастасия А. Гуковская
Российский государственный гуманитарный университет Москва, Россия, gukovskaya.a@rggu.ru
Василий А. Шумский
ГУП «Мосгортранс», Москва, Россия shumskij_va@mosgortrans.ru
Аннотация. Рост объемов рынка потребительского кредитования в нашей стране и мире сопровождается ростом уровня задолженности населения, что вызывает озабоченность уже на уровне регуляторов. В этих обстоятельствах наличие непротиворечивой прикладной модели финансового поведения может оказаться полезным для всех участников рынка - для банков и финансовых институтов использование таких моделей позволит оценивать необходимость выдачи займа с позиции населения, что приведет к снижению рисков возникновения просрочек платежей и невозвратов и к уменьшению кредитной нагрузки населения. В работе представлена модель, позволяющая описать финансовое положение индивида на основе детерминант финансового поведения, отобранных на основе результатов дискриминантного анализа по базе данных НБКИ за 2008-2018 гг., и смоделировать его финансово-кредитное поведение. Модель обладает хорошей предсказательной силой, в 2019 г. рынок потребительского кредитования показывает устойчивую положительную динамику, а с 1 октября ужесточились требования по обязательному резервированию.
Ключевые слова: потребительские кредиты, поведенческие финансы, моделирование финансового поведения
Для цитирования: Гуковская А.А., Шумский В.А. Моделирование финансово-кредитного поведения населения // Вестник РГГУ. Серия «Экономика. Управление. Право». 2020. № 1. С. 82-96. Б01: 10.28995/2073-63042020-1-82-96
© TyKOBCKaa A.A., LUyMCKHH B.A., 2020
Modeling of financial and credit behavior of the population
Anastasiya A. Gukovskaya
Russian State University for the Humanities, Moscow, Russia gukovskaya.a@rggu.ru
Vasilii A. Shumskii
Mosgortrans, Moscow, Russia, shumskij_va@mosgortrans.ru
Abstract. The growth of the consumer lending market in our country and in the world is accompanied by an increase in the indebtedness level of the population, which is a source of concern at the level of regulators. In these circumstances, the presence of a consistent applied model of financial behavior may be useful for all market participants - for banks and financial institutions, the use of such models will make it possible to assess the need for a loan from the position of the population, which will reduce the risk of delay in payments and defaults, and reduce the credit burden upon the population. The paper presents a model allowing description of the financial situation description for an individual on the basis of the determinants of financial behavior, selected on the basis of the discriminant analysis based on the NBCH database for 2008-2018, and to model his financial and credit behavior. The model has good predictive power, in 2019 the consumer lending market shown a steady positive trend, and from October 1, requirements for mandatory reserves have been tightened.
Keywords: consumer loans, behavioral finance, financial behavioral modeling
For citation: Gukovskaya, A.A. and Shumskii, V.A. (2020), "Modeling of financial and credit behavior of the population", RSUH/RGGU Bulletin. "Economics. Management. Law" Series, no 1, pp. 82-96, DOI: 10.28995/2073-63042020-1-82-96
Внутри поведенческой экономики выделяют такой важный аспект, как финансовое поведение - особую разновидность экономического поведения, связанную с поведением населения на рынке финансовых продуктов и услуг и предполагающую мобилизацию, перераспределение и инвестирование имеющихся в распоряжении населения денежных ресурсов.
Финансовое поведение - деятельность домохозяйств по поводу мобилизации и использования денежных ресурсов (т. е. это различные виды финансовой активности граждан, к которым относятся и сбережения, и инвестиционная активность, и страхование, и заемно-кредитное поведение, и денежные игры и т. д.) с целью
максимизации полезности на основании как интерналий (не зависящие от экономического агента факторы: макропоказатели), так и экстерналий (субъективные факторы: ожидания, способности и т. д.) [Akerlof, Shiller 2010, p. 149-153].
В отличие от трудовой и потребительской активностей, в рамках которых деньги являются либо целью (труд - деньги), либо ресурсом (деньги - товары и услуги), финансовая активность связана с «обменом» (конвертацией) денег на деньги (будущие и/или большие), и в этом случае последние являются и ресурсом, и целью. При этом стоит отметить, что приобретение активов с целью повышения ликвидности или сбережение финансов с сохранением или незначительной потерей представляет собой отложенное потребление. Отложенное потребление - способ «сглаживания» уровня потребления, т. е. перенос текущего на будущее с целью устранения «шоков потребления». Уровень отложенных средств зависит от нормы сбережений, определяющей количество отложенных средств, временных предпочтений, определяющих индивидуальную ставку дисконтирования и максимальный срок сбережений, и межвременное бюджетное ограничение - допустимый суммарный объем сбережений и текущего потребления. При недостатке текущих средств для сбережений и поддержания минимального уровня потребления происходит разрыв ликвидности в бюджете экономического агента, для его покрытия необходимо обеспечение в виде кредита, частое обращение к подобным финансовым инструментам формирует кредитное поведение.
Кредитное поведение населения направлено на расширение потребления с помощью свободных, сбереженных и привлеченных денежных средств. Как мы можем заметить, активное развитие рынка кредитных услуг, отмеченное ранее, создало и укрепляет подобную финансовую культуру. По словам Ж. Бодрийяра, ...ныне родилась новая мораль: мораль опережающего потребления по отношению к накоплению, мораль убегания вперед, форсированного инвестирования, ускоренного потребления и хронической инфляции (копить деньги становится бессмысленно); отсюда берет начало вся современная система, где вещь сначала покупают, а затем уже выкупают своим трудом [Бодрийяр, с. 173].
Подобные события с новой моделью поведения приносят еще и социальные проблемы. Подобное поведение стало превалирующим среди среднего и низшего класса, что вызвало феномен «жизни взаймы», вызвавший временное повышение уровня потребления, повлекшее за собой потерю платежеспособности и увеличение уровня бедности.
Финансовое поведение населения, которое, как было сказано раньше, иррационально и зависит от набора внешних и внутренних факторов, является важным критерием для определения социального благосостояния и экономического благополучия. Изучение финансового поведения в условиях свободной экономики с позиций многих смежных с экономикой наук позволяет выделить определенные тенденции и закономерности в финансовом поведении населения. Это, в свою очередь, увеличит возможность успешного предсказания изменений, в сравнении с классической экономической теорией, и поможет четко выявить способы влияния на него, что даст возможность сформировать желаемую модель поведения.
Но экономика на протяжении всего своего существования стремилась дать рациональное объяснение иррациональным проявлениям через поведенческие эвристики: эффекты фрейминга, якоря, смещения и многие другие существовали всегда. Главным образом после того, как мир «разочаровался» в макроэкономической теории в начале XXI в., внимание было направлено на распространение информации (эффективность рынков) и на доверие (как правило, здесь говорится о доверии населения финансовым институтам и информации). Изменение этих параметров может вызывать одновременно оптимизм и пессимизм на рынке, что и является началом кризиса [Akerlof 1970, р. 490-493; Tversky, Kahneman 1974].
Сам рынок потребительского кредитования в России появился в начале 2000-х гг., и стоит отметить, что наиболее динамично он растет в периоды экономических кризисов. И если на заре развития банковского сектора лишь некоторые организации кредитовали население, то в наше время потребитель может получить ссуду в каждом относительно крупном банке, не говоря уже о микрофинансовых организациях. Также стоит отметить, что развитие потребительского кредитования является особо эффективным при объединении банковской и торговой сфер, так как это увеличивает спрос на товары и услуги, что приводит к росту объема продаж и выручки, расширению клиентской базы. При этом покупка в кредит неразрывно сопряжена с увеличением фактической стоимости товара, что не только количественно, но и «качественно» увеличивает прибыль кредитных и торговых организаций.
Сегмент потребительского кредитования является одним из самых быстрорастущих, для примера: рынок ипотечного кредитования за тот же срок увеличился в 7 раз, а рынок кредитования юридических лиц - в 2,5 раза. Стоит отметить, что рост кредитов, предоставленных физическим лицам, вырос на 50% больше в абсолютном выражении, чем общие размещения банков: 275% против 223%. Несмотря на кризисные пики в экономике страны в 2008-2009 и
2014-2015 гг., рост потребительского кредитования имеет устойчивую тенденцию.
Чаще всего выдача потребительского кредита сопровождается различными видами комиссий и сборов, которые возникают при различных условиях и формируют скрытую процентную ставку. В подобных видах кредита банки эффективно используют технологии сбыта, основанные на поведенческих финансах, так как объявление не соответствует действительности, а низкий уровень финансовой грамотности населения не позволяет потребителям руководствоваться расчетом эффективной процентной ставки. Здесь присутствует явный эффект якорения: со стороны банка озвучивается номинальная ставка по кредиту, экономический агент в своих расчетах опирается исключительно на нее, так как во всех информационных источниках слышит только о ней, а эффективная ставка по кредиту им не просчитывается.
При рассмотрении кредитной массы в масштабе страны, можно заметить, что доля кредита в ВВП составляет всего 17%. Если рассматривать эту цифру на фоне стран с развитым финансовым сектором, то она кажется совсем смешной: 17% РФ против 80% США и 95% Франции. Но стоит также исследовать эти 10 триллионов с качественной стороны, то есть в парадигме возможностей населения выплачивать свои долги (по возможности, не вгоняя себя в нищету). На фоне развитых стран траты российских семей более внушительны: 21% доходов - на выплаты по кредитам, во Франции этот показатель равен 12%, в США - 10%1.
Ситуация с кредитами такова, что средний российский заемщик тратит от 30 до 45% ежемесячного дохода на погашение, а при пропуске своевременной оплаты, ввиду появившихся штрафов и пенни, заемщику становится еще сложнее оплатить долг без дополнительных заимствований. При долгосрочной перспективе роста стоимости услуг и продуктов в совокупности со стагнирующей зарплатой и отсутствием улучшений в экономике платежеспособность населения только снижается.
Одной из причин огромной задолженности по кредитам и появления значительной доли семейного дохода, уходящего на оплату нынешних долгов, является высокая ставка по займам (по сравнению со ставкой в развитых странах), особенно в микрофинансовых
1 Федеральный закон от 29 декабря 2014 г. № 476-ФЗ «О внесении изменений в федеральный закон "О несостоятельности (банкротстве)" и отдельные законодательные акты российской федерации в части регулирования реабилитационных процедур, применяемых в отношении гражданина-должника» // СЗ РФ. 05.01.2015. № 1 (ч. I). Ст. 29.
учреждениях. Если принять во внимание то, что высокая процентная ставка компенсирует высокие риски, которые растут с ростом ставок, а потребление не уменьшается при фактическом снижении заработной платы, то в российском финансовом секторе ставки могут расти бесконечно.
Естественным инструментом ЦБ для снижения закредитован-ности населения (но не для уменьшения долговой нагрузки) является ключевая ставка. Так, по данным НБКИ, в IV квартале 2014 г. российские банки снизили выдачу кредитов населению на 20,44% (4,7 млн кредитов на сумму 893,8 млрд рублей) по сравнению с аналогичным периодом 2013 г., так как ЦБ повысил ставку с 10,5 до 17%. Но при анализе данных ЦБ проявляются две особенности, говорящие об иррациональности на рынке - корреляция между ставкой и кредитами равна -0,08 (очевидно, что значение должно быть отрицательным, но для более сильной связи абсолютное значение должно быть больше, при этом, если рассматривать среднегодовую ставку по кредитам и суммарный объем выданных кредитов за год, то корреляция составляет всего 0,02, и качество регрессионной модели, построенной для предсказания изменения кредитной массы по величине ставки, равно всего 0,006 при незначимом показателе «размер ставки».
Рис. 1. Ставка рефинансирования и объемы выданных кредитов физическим лицам2
2 Росстат [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/ (дата обращения 12.01.2020).
Подобные данные подтверждают гипотезу о незначительном влиянии качественных показателей (детерминант).
При сопоставлении всего вышесказанного с источником, используемым для выплаты кредитов, - т. е. реальные доходы населения, подтверждается закрепившийся за населением феномен -жизнь не по средствам. По данным Росстата, реальные доходы населения с 2008 г. выросли всего на 12%3, за тот же период размер потребительского кредитования увеличился в 4 раза. Напрашивается очевидный вывод, что у населения критически не хватает средств (норма потребления>>норма сбережения + заработки), за счет кредитования как привлечения дополнительных средств идет компенсация недостаточного потребления с целью удовлетворения потребностей. О рациональности населения (также как о нормах сбережения, экономии средств и уменьшении норм потребления) речи и быть не может, при этом объем кредитования вырос в 4 раза, а количество заемщиков -с 26% населения до 57%4, что означает: увеличилось количество людей, взявших несколько кредитов (скорее всего, для погашения предыдущих).
При этом данные официальных и авторитетных источников расходятся во множество раз: согласно данным ЦБ РФ, общий уровень просрочки рублевых кредитов - менее 0,5%, но, согласно данным НБКИ, средний уровень просрочки займов - 7% (потребительские кредиты - 20,6%, автокредиты - 9,5%, ипотека - 3,1%, притом, что ипотека составляет 43% в общей массе, потребительские кредиты - 46%, автокредиты - 11%)5. Подобное расхождение данных не позволяет адекватно определить состояние современного рынка кредитования, можно лишь выявить растущую массу кредитов и ухудшение условий жизни заемщиков.
Говоря о проблемах информации на рынке кредитования и невозможности ее реальной оценки, стоит также проанализировать проблемы финансового сектора России. По состоянию на 25 сентября 2018 г. Fitch выявил у российских банков проблемных кре-
3 Росстат. Уровень жизни [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks. ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/level/#
4 ВЦИОМ: 57% россиян имеют непогашенные кредиты [Электронный ресурс]. URL: https://www.gazeta.ru/business/2017/11/20/10994738.shtml (дата обращения 12.01.2020).
5 Задолженность Россиян бьет рекорды, а просрочка снижается [Электронный ресурс]. URL: https://life.ru/t/%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0% BD%D0%B5%D1%81/1089044/zadolzhiennost_rossiian_biot_riekordy_a_ prosrochka_snizhaietsia (дата обращения 12.01.2020).
дитов на сумму в 4,1 трлн рублей6, для сравнения: это примерно 9% от общей массы кредитов, депозитов и прочих размещенных средств в рублях, или почти треть от кредитов, выданных физическим лицам. Причем, если опираться на данные ЦБ РФ, ставка по потребительским кредитам в России выше межбанковской ставки и прибыльности по некоторым финансовым операциям (до года -24,6%, свыше одного года - 17,1%), притом, что уровень просрочки - меньше чем 0,5%, было бы логично и выгодно перераспределить эти средства на внутренний рынок (даже под меньший процент, что понизило бы вероятность невозврата и просрочки) для стимуляции потребления и ускорения темпов роста экономики.
Согласно данным Росстата, ИПЦ вырос на треть больше, чем среднедушевые доходы, величина прожиточного минимума (как показатель увеличения налоговой нагрузки) тоже рос быстрее, реальный объем кредитной массы (из расчета в рублях и учета инфляции) показывает стремительный рост долговой нагрузки, при росте цен на недвижимость и процентных ставок ипотечные кредиты становятся все менее доступными для населения. Фактическое состояние основной массы населения как целевой аудитории кредитной системы («средний класс», низший класс и бедность) заметно ухудшилось за последние 10 лет. Вполне логично вызывает необходимость получения займов - на нецелевые потребительские кредиты приходится 46% общей задолженности.
Рассмотренные причины получения кредитов, как минимум в половине случаев, лежат вне парадигмы рациональность - иррациональность, так как от них зависит фактическое существование населения. Детерминанты финансового поведения также стоит рассматривать как факторы, влияющие на величину дохода, а следовательно - на причины и степень необходимости взятия кредита. Согласно данным EQUIFAX, 69% заемщиков неплатежеспособны (обладают скоринговым баллом менее 560)7. По данным ОКБ, в России 44,7 млн человек - заемщики - 61% экономически активного населения8 (из них лишь 13,6 млн платежеспособны).
6 Fitch оценил потенциальные проблемы российских банков в 4 трлн руб. [Электронный ресурс]. URL: https://www.rbc.ru/finances/25/09/2018/ 5ba9eff79a7947d703ab5e79?utm_source=vk_rbc (дата обращения 12.01.2020).
7 EQUIFAX. Бюро кредитных историй [Электронный ресурс]. URL: https://www.equifax.ru/legal_persons/products/skoring-dlya-mfo (дата обращения 12.01.2020).
8 Реальное время. Как выглядит типичный заемщик банка? [Электронный ресурс]. URL https://realnoevremya.ru/articles/66333-lyubiteli-horoshey-zhizni-kak-vyglyadit-tipichnyy-zaemschik-banka (дата обращения 12.01.2020).
Согласно парадоксу Лапьера, существует несоответствие между реальным финансовым поведением человека и его установками по отношению к кредиту и детерминантами его поведения. Именно это является причинами нерационального поведения при принятии финансовых решений, хотя, касательно российской реальности, с большой уверенностью можно сказать, что кредит является вынужденной мерой.
С научной точки зрения, выявление детерминант финансового поведения - дело не только методов эмпирического исследования (хотя они могут быть использованы для установления таковых) [Гуковская, Багиев 2016, с. 47]. Проблема заключается в том, что сам исследуемый агент и исследователь не всегда могут определить истинные причины принятия реализуемого решения. Подобная «неточность» или «ошибка» в модели отнесена на счет аппроксимации и заменена некоторой константой.
Также стоит отметить, что ввиду сложности исследуемого объекта (человеческого сознания) и неточности инструментов анализа и сбора данных правильнее всего на данной стадии использовать стохастическое моделирование факторной модели. С помощью модели подобного рода можно установить закономерность варьирования количественных характеристик (вероятности того, что агент желает взять кредит).
Первой предпосылкой стохастического моделирования является возможность составить совокупность наблюдений и повторно измерить параметры исследуемого объекта в различных условиях. Второй предпосылкой является качественная однородность исследуемой совокупности. Третья предпосылка - достаточная размерность совокупности наблюдений, позволяющая составить репрезентативную выборку и без ущерба исключить «выбросы» значений данных. Четвертая предпосылка - наличие методов, позволяющих выявить количественные параметры показателей.
Основной детерминантной, влияющей на любую модель оценки расходов, является демонстративное поведение, так как из-за этой особенности экономический агент при выборе своего уровня потребления ориентируется не на данные о потреблении, доходах и расходах относительно себя, а на «усредненные» данные по населению. Именно поэтому низший и средний классы склонны наращивать объемы потребления, несмотря на свои доходы, для чего они пользуются потребительскими кредитами. Здесь же свою роль играет эффект толпы и несимметричная оценка информации: так как конкретные данные о доходах и расходах относительно другого агента никто получить не может, но уровень потребления все стара-
ются удержать на более высоком уровне, получается, что население искусственно завышает необходимый уровень потребления, хотя у большей части доходы ниже этого уровня. При получении кредита проявляется ошибка репрезентативности: наличие уверенности в том, что кредит сейчас у большей части населения, и многие отзываются об этом положительно. Подобная ситуация происходит в случае, когда в узком фрейме общения экономический агент контактирует с заемщиками, неверно оценивая размер кредита, стоимость его обслуживания (демонстративное поведение и эгоизм информатора) и общее число заемщиков, он сам становится более склонен к получению кредита.
На основе вышесказанного можно сделать заключение о том, что не только экономический и интеллектуальный статус определяют положение человека, но и психологическое и социальное давление имеют прямое отношение к этому. Функционируя в данном экономическом и социальном поле, вполне очевидно, население будет брать займы не только в случае необходимости, но и в случае появления такой возможности.
Целью разрабатываемой модели является определение вероятности того, что экономический агент, представленный физическим лицом, имеет намерение взять кредит (вне зависимости от того, имеет ли он на это возможность ввиду кредитного скоринга или возможности погашения). Заранее стоит исключить из модели тех, чей доход слишком высок, для нормализации среднего показателя заработной платы, а тех, кто уже имеет кредит - в дальнейшем учесть для проверки модели.
Аппроксимация
1. Исключение верхнего - 20-процентного - дециля из распределения заработных плат, так как кредит не представляет финансовой угрозы и численность не велика, поскольку они имеют не только заработные платы, но и доходы. Доходы составляют малую часть денежных средств россиян и являются высококонцентрированными, следовательно, будет производиться анализ основных источников денежных средств - заработных плат.
2. Верхние 20% заработных плат - 47% общей массы заработных плат и 16,1% населения - будут в дальнейшем исключены из расчетов.
3. Исходя из различных источников, от 45 млн до 80 млн россиян имеют банковские кредиты или займы МФО.
4. В расчете участвует номинальная, а не реальная инфляция.
С учетом этих допущений базовая формула модели имеет следующий вид:
kBorrowers = + l + e;
gap = realsalary - wastes - saves + e;
real salary. = (salaryn-1 /inf + (salaryn - salary )/infn)(1 - tax);
real wastes = wastes (1 - krealsalary)/infn-1 +
+ (wastesn - wastesn-1)(1 - krealsalary)/infn;
average wastes = real wastes/(12N(1 - k(80 - 100%));
real saves = saves-t(1 - krealsalary)/infn-1 +
+ (saves - saves )(1 - krealsalary)/infn;
average saves = real saves/(12N(1 - k(80 - 100%)),
где kBorrowers - количество заемщиков от общего числа агентов, участвующих в исследовании, в %; i - доля агентов, попадающих в определенный 10%-ный дециль, у которых происходит разрыв ликвидности; l - количество людей, стремящихся улучшить собственные жилищные условия за счет собственных или заемных средств; e - ошибка данных; Gap - разрыв ликвидности. Если отрицательный, то агент берет кредит; Realsalary (i) - реальный размер заработной платы i-го 10%-го дециля за вычетом налогов; Tax - ставка НДФЛ; (n - 1) - прошедший период, n - текущий; Salary - начисленный размер заработной платы; Wastes - общий размер трат; Realwastes - общий приведенный размер трат; Inf - номинальная годовая инфляция +100%; Averagewastes - средние траты в реальном выражении на 1 человека в месяц; N - размер населения; Krealsalary- совокупный объем заработных плат тех людей, которые попадают в верхние 20% по заработным платам; K(80-100%) -доля людей, получающих верхние 20% заработных плат, от общего населения; Average saves - средние сбережения; Saves - общий размер сбережений; Real saves - общий приведенный размер сбережений.
В табл. 1 приведены данные о доходах, расходах и сбережениях населения, распределении доходов населения, условиях проживания домашних хозяйств, уровне инфляции в стране. Согласно приведенным данным, наблюдается противоречие между ростом
заработной платы (снижается доля населения в исследуемых категориях, но кредитная нагрузка на население строго растет) и динамикой уровня расходов (почти не меняется за период с 2015 по 2017 г.) и сбережений (в 2017 г. меньше уровня 2013 г.). Следовательно, население беднеет, и уровень реальных доходов снижается. На основании данных Росстата, с помощью вышеописанной модели была произведена оценка реального финансового положения населения.
Таблица 1
Оценка реального финансового положения населения с распределением по 10-процентным децилям с учетом расходов и сбережений и заработной платы9
1-я (с наи-
Год Расходы Сбережения меньшей заработной платой) 2-я 3-я 4-я 5-я 6-я 7-я 8-я
2013 16281 865 -13770 -12254 -10723 -9087 -7328 -5318 -2851 537
2014 17527 116 -13833 -11843 -9876 -7861 -5686 -3230 -224 3991
2015 19337 1042 -15549 -12790 -10307 -7821 -5180 -2142 1700 7035
2016 19319 866 -14386 -11107 -8288 -5530 -2558 807 4962 10661
2017 19594 814 -12965 -9077 -5748 -2472 1044 5154 10241 17376
Все населе- 1-я 2-я 3-я 4-я 5-я 6-я 7-я 8-я
ние, в % от общего числа
2013 78,1 9,8 6,8 10,8 10,3 14,5 11,2 8,4 6,3
2014 75,3 8,1 6,1 10 9,8 14,4 11,4 8,8 6,7
2015 71,4 6,2 5,1 8,9 9,2 14 11,6 9,2 7,2
2016 71 6 5 8,8 9,1 14 11,6 9,2 7,3
2017 69,9 5,5 4,6 8,5 8,9 13,9 11,7 9,4 7,4
Удельный вес 8,1 7,6 7,1 8,2 7,5 7,2 11,2 12,3
домохозяиств, собирающихся улучшить свои жилищные условия за счет собственных
средств и кредитов
9 Расчеты произведены по данным Росстата. ISSN 2073-6304 • Вестник РГГУ: Серия «Экономика. Управление. Право». 2020. № 1
Согласно обсуждаемой модели, отрицательное значение финансового положения означает разрыв ликвидности у экономического агента, так как расчеты подразумевают реальные накопленные сбережения, покрытие разрыва возможно за счет займа. Получается, что с 2012 г. количество «потенциальных заемщиков» снизилось с 76,4% до 27,5% (+ 8,6% тех, кто желает улучшить свои жилищные условия без социальной помощи, наследства и т. д.). То есть текущий показатель на 2017 г. составляет 36,1% населения России, без учета верхнего дециля по заработным платам, это составляет примерно 52 млн человек, что соответствует официальным данным.
Предложенная модель, описывающая положение индивида и его действия в финансовой сфере, показывает, что российский агент фактически обязан на среднесрочном периоде обратиться в банк или МФО, так как его жизнь не представляется возможной без дополнительных источников финансирования. Все это, с одной стороны, способствовало изменению финансовой культуры в пользу формирования положительного отношения к подобному методу выхода из кризисной ситуации. Но, с другой стороны, так как заемщик не может точно провести перспективный анализ своего капитала, он почти не имеет шансов погасить текущую задолженность.
При этом модель не отражает ситуацию целиком, так как официальные данные являются объективно заниженными, реальная инфляция не поддается оценке, а дифференциация в доходах и зарплатах не отражает дифференциацию в сбережениях и расходах. Все же полученный результат является скорее нижней планкой возможного положения, то есть показывает примерное минимальное значение потенциальных заемщиков, так как демонстративное поведение, собственная переоценка и недостоверность социологических опросов, согласно поведенческой теории, характеризует респондентов в лучшую сторону.
Выводы
Ситуацию на российском рынке потребительских кредитов нельзя оценить как позитивную: рост числа просрочек, увеличение задолженности, рост ставок по кредитам, рост долговой нагрузки, реальное снижение заработных плат, увеличение числа заемщиков, имеющих более 1 кредита. Все это говорит о снижении качества жизни населения за счет уменьшения свободных располагаемых средств.
При этом меры со стороны банковского сектора (увеличение процентной ставки по кредитам и ужесточение требований к заем-
щикам) не приносят результатов - объем выданных кредитов растет даже в пиковые годы кризиса.
При сохранении подобного тренда, и в дальнейшем увеличении числа банкротств и росте просрочек среднего класса, возможно возникновение кризиса банковской сферы при достижении критической массы невозврата (в дополнение, учитывая то, что доля РВПС растет медленнее коэффициентов просроченной потребительской задолженности и потенциального невозврата потребительской задолженности). В подобном случае стоит ожидать резкого сжатия потребительского спроса и снижения активности банков в кредитной и инвестиционной сферах.
Применение модели оценки финансового поведения населения на рынке потребительских кредитов, в рамках данных упрощений и введенных макроданных, оправдалось: результат лежит в пределах тех значений, что были заявлены официальными источниками. Две трети экономически активного населения России (52 из 76 млн) имеют разрыв ликвидности в семейном или личном бюджете, т. е. при заданном уровне потребления они фактически обязаны обратиться за потребительскими кредитами и займами.
Литература
Бодрийяр 2001 - Бодрийяр Ж. Система вещей: Пер. с фр. М.: Рудомино, 2001. Гуковская, Багиев 2016 - Гуковская А.А., Багиев Р.Р. Потребительское кредитование с позиций поведенческих финансов // Вестник РГГУ. Серия «Экономика. Управление. Право». 2016. № 3 (5). С. 44-54. Akerlof, Shiller 2010 - Akerlof G.A., Shiller R.J. Animal Spirits: How Human Psychology Drives the Economy, and Why It Matters for Global Capitalism, Economics Books. 1st ed. Princeton University Press, 2010. Akerlof 1970 - Akerlof G.A. The Market for "Lemons": Quality Uncertainty and the Market Mechanism // The Quarterly Journal of Economics. 1970. Vol. 84. P. 488-500. Tversky, Kahneman 1974 - TverskyA, Kahneman D. Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases // Science. New Series. Vol. 185. No. 4157 (Sep. 27, 1974). P. 1124-1131 [Электронный ресурс]. URL: http://www.jstor.org/stable/1738360 (дата обращения 17.05.2019).
References
Akerlof, G. (1970), "The Market for 'Lemons': Quality Uncertainty and the Market
Mechanism", The Quarterly Journal of Economics, vol. 84, August, pp. 488-500. Akerlof, G. and Shiller, R. (2010), Animal Spirits: How Human Psychology Drives the Economy, and Why It Matters for Global Capitalism, Economics Books, Princeton University Press.
Baudrillard, J. (2001), Sistema veshchei [The System of Objects], Rudomino, Moscow, Russia.
Gukovskaya, A.A. and Bagiev, R.R. (2016), "Consumer lending in view of behavioral finances", RSUH/RGGU Bulletin. "Economics. Management. Law" Series, no 3 (5), pp. 44-54.
Tversky, A., and Kahneman, D. (1974), "Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases", Science, New Series, Vol. 185, no. 4157 (Sep. 27, 1974), pp. 1124-1131 [Online], available at: http://www.jstor.org/stable/1738360 (Accessed 17 May 2019).
Информация об авторах
Анастасия А. Гуковская, кандидат экономических наук, доцент, Российский государственный гуманитарный университет, Москва, Россия; 125993, Россия, Москва, Миусская пл., 6; gukovskaya.a@rggu.ru Василий А. Шумский, главный специалист, Мосгортранс, Москва, Россия; 115035, Россия, Москва, Раушская набережная, 22/21, стр. 1; shumskij_va@mosgortrans.ru
Information about the authors
Anastasiya A. Gukovskaya, Cand. of Sci. (Economics), associate professor, Russian State University for the Humanities, Moscow, Russia; bld. 6, Miusskaya Square, Moscow, Russia, 125993; gukovskaya.a@rggu.ru
Vasilii Shumskii, chief specialist, Mosgortrans, Moscow, Russia; bldg. 1, bld. 22/21, Raushskaya Emb., Moscow, Russia, 115035; shumskij_va@ mosgortrans.ru
