CC BY
69
ФИНАНСОВЫЕ ПРОБЛЕМЫ
Н.П. Пильник, И.Г. Поспелов, С.А. Радионов
О ПРЕДЕЛАХ ВЛИЯНИЯ КЛЮЧЕВОЙ СТАВКИ БАНКА РОССИИ НА ПОКАЗАТЕЛИ РОССИЙСКОЙ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ*
В статье представлено несколько сценариев развития ситуации в российской банковской системе в зависимости от разных вариантов изменения ключевой ставки Банка России. Сценарии рассчитаны с помощью оптимизационной модели банковской системы России, построенной по принципам моделей общего равновесия, и эконометрической надстройки, позволяющей использовать согласованные сценарии экзогенных переменных.
В крайне актуальной в настоящее время дискуссии о приоритетах политики Банка России по управлению ключевой ставкой в упрощенном виде можно выделить две основные позиции. Первая из них в качестве основного приоритета выделяет уровень потребительской инфляции в экономике. В этом плане ключевая ставка Банка России воспринимается как ограничительный инструмент, позволяющий при своевременном повышении ставки замедлить слишком сильное ослабление рубля и выходящий за установленные ориентиры рост цен. Вторая позиция нацелена в первую очередь на скорейшее достижение российской экономикой более высоких темпов роста по сравнению с наблюдаемыми в течение последних трех лет. В рамках этой позиции ключевая ставка Банка России, скорее, является стимулирующим инструментом, поскольку предполагается, что ее последовательное снижение существенно повысит экономическую активность.
Результаты экономической политики, проводимой в рамках первой позиции, можно наблюдать на практике, поскольку ее в той или иной степени придерживается в последние годы Банк России. Потенциальные результаты альтернативного подхода остаются предметом весьма жарких споров. Тем не менее, при подготовке таких оценок, на наш взгляд, наиболее существенно корректное описание воздействия ключевой ставки на российскую экономику. Избирательный подход к описанию взаимосвязи ключевой ставки и потребительской инфляции или ключевой ставки и экономического роста ограничивается, как правило, только расчетом силы и направления статистической связи, но не учитывает эффектов более высокого порядка.
В настоящей статье приводятся оценки эффектов обсуждаемого понижения ключевой ставки на показатели российской банковской системы. Именно банковская система является тем передаточным механизмом, который связывает действия Банка России и реакцию остальных экономических агентов. Более того, корректное описание адаптации банковской системы к изменению ключевой ставки позволяет выявить пределы влияния этого инструмента в текущих условиях на состояние российской экономики.
Несколько сценариев развития ситуации в российской банковской системе в зависимости от разных вариантов изменения ключевой ставки на горизонте в год рассчитаны с помощью оптимизационной модели банковской системы России, построенной по принципам моделей общего равновесия, и эконометрической надстройки,
* Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований в рамках научного проекта № 18-31-00353 «Технология моделирования финансового сектора современной экономики на примере банковской системы РФ».
позволяющей подавать на вход модели согласованные сценарии экзогенных переменных, в число которых входит в том числе ключевая ставка Банка России.
Подходы к моделированию российской банковской системы. Финансовый кризис 2007 г. стал мощным стимулом развития макроэкономических моделей, в которых существенную роль играет банковский сектор. Широко используемые более ранние работы, как оказалось, содержат слишком упрощенное описание банковской системы. В результате модели оказались неприемлемы для описания кризисных явлений, произошедших в американской экономике. Более того, сформировалось мнение, что в макроэкономической теории не существует инструментов комплексного анализа состояния банковской системы и ее влияния на остальную экономику.
Этот пробел был быстро восполнен работами, в которых банковская система может подвергаться различным шокам (изменение стоимости активов, возросшие риски, нестандартные действия регулятора) и, что важно, усиливать их и распространять на остальную экономику. Тем не менее, на данный момент вряд ли можно говорить о модели, достаточно полно описывающей процессы, происходящие в банковской системе, и успешно воспроизводящей ее динамику.
Российской банковской системе посвящено не так много научных работ подобного плана. Более того, они, как правило, сосредоточены на конкретном аспекте деятельности банковской системы России. Так, в [1] с помощью эконометрических методов анализируется маржинальность деятельности российских банков в зависимости от формы их собственности. Показано, что влияние некоторых стандартных показателей (кредитный риск, риск ликвидности) действительно различается у государственных, частных и иностранных банков, в то время как влияние других стандартных показателей (например, операционных издержек) не зависит от формы собственности банков. Сходный вопрос об эффективности российских банков (в смысле издержек и прибыльности) в зависимости от их формы собственности рассматривается в [2; 3] и от размера - в [4].
В [5] с использованием индекса Лернера оценивается конкурентность российской банковской системы, выявляются детерминанты уровня конкурентности. Вопрос о влиянии экспансии зарубежных банков на уровень конкурентности банковской системы России исследуется в [6] с помощью панельных регрессий. В [7] путем построения векторных авторегрессий с коррекцией ошибок (УБСМ) анализируются факторы, определяющие объем спроса и предложения на российском кредитном рынке с разбивкой по валютам и по видам кредитов. Показано, что влияние факторов различно на разных стадиях кредитного цикла в России.
В [8] исследуется устойчивость распределения основных показателей деятельности российской банковской системы (суммарные кредиты, суммарные депозиты и т. п.). Показано, что, хотя сами эти показатели со временем сильно изменяются, их распределение, рассчитываемое формальными статистическими методами, оказывается более или менее стабильным.
Модели вероятности дефолта российских банков представлены в [9; 10]. Модели рынка российского межбанковского кредита можно найти в [11; 12]. Работы, содержащие прогнозы отдельных показателей банковской системы России, также публикуются в «Серии докладов об экономических исследованиях» Банка России, (см. напр. [13; 14]).
Общее описание отдельных аспектов функционирования банковской системы России можно найти, например, в [15; 16]. Динамика оборачиваемости суммарных активов банковской системы как индикатора интенсивности экономической активности, уровень концентрации активов в банковской системе, изменения в валютно-рублевой структуре в активах и пассивах, изменения структуры активов и пассивов
по отдельным группам экономических агентов (физические лица, нефинансовые организации, нерезиденты), а также ряд других показателей проанализирован в [17].
В работе [18] на основе межстрановых сравнений строятся прогнозы динамики процентной ставки в России и соответствующие им прогнозы объема внутреннего кредита, который в свою очередь может быть использован в рамках прогнозирования денежной массы, ВВП и других показателей.
Структура используемых моделей. Ядром прогнозирования поведения российской банковской системы является оптимизационная модель, построенная в виде блока модели общего экономического равновесия, но используемая отдельно. Модель описывает реакцию банковской системы на изменение экзогенных переменных, к числу которых относятся:
- обменный курс доллара;
- процентные ставки (в первую очередь ключевая ставка);
- характеристики длительности кредитов и депозитов (дюрации);
- остатки средств на расчетных счетах фирм и домашних хозяйств в банковской системе;
- объем средств, привлеченных в качестве депозитов нерезидентов (эту переменную крайне важно выделять отдельно, поскольку именно она фактически содержит информацию о режиме санкций);
- объем средств, полученных от Банка России (преимущественно на аукционах РЕПО);
- норма обязательного резервирования.
Подробное описание модели банковской системы России можно найти в [19]. Модель воспроизводит широкий набор показателей: кредиты и депозиты фирм и домохозяйств, номинированные в рублях и в иностранной валюте (в общей сложности 8 показателей), выдачи и возвраты по каждой из этих 8-ми позиций, рублевую и валютную ликвидность, обязательные резервы. В лежащей в основе модели задаче макроэкономического агента «банк» предполагается максимизация приведенного потока прибыли в рамках ограничений финансового баланса, балансов отдельных кредитов и депозитов, ограничений ликвидности и требовании достаточности резервов. В [19] приводится система уравнений, описывающая решение этой задачи. Подробно описан переход от непрерывного времени к дискретному, новый подход к смягчению условий дополняющей нежесткости, основанный на предположении о наличии в модели магистрального свойства.
Помимо стандартного для моделей такого класса подхода к оценке параметров применен метод многошаговых прогнозов (multi-step forecasting). Этот метод успешно воспроизводит исторические ряды и дает достаточно точные помесячные прогнозы на горизонте одного года. В [19] сравнение со стандартными эконометрическими конструкциями показало, что результатом модели с параметрами, полученными методом многошаговых прогнозов, являются более точные прогнозы, чем ARIMAX и значительно лучше, чем AR, ARIMA, VAR, VARX. Модель может быть использована для оценки реакции банковской системы на проводимую денежно-кредитную политику, различные внешние ограничения и общее состояние экономики.
Поскольку описанная выше модель построена исходя из логики общего равновесия, то она наследует как позитивные, так и негативные свойства моделей данного класса. К преимуществам следует отнести изначальную согласованность соотношений модели, полученных как решение содержательной оптимизационной задачи. Таким образом (в отличие, например, от чисто эконометрических моделей) в процессе решения определяется не только направление статистической связи различных переменных, но и ее функциональная форма. Более того, может быть прослежено
влияние изменения каждой экзогенной переменной на каждую эндогенную переменную посредством набора специально добавленных двойственных переменных.
Основным недостатком модели является ограничение количества переменных, что на текущем этапе связано с исходной сложностью моделей общего равновесия. Отдельное использование блока банковской системы позволяет включить в модель этой части экономики количество переменных, которое обычно удается воспроизводить в прикладных моделях DSGE (Dynamic stochastic general equilibrium). Естественно, что из-за этого часть переменных, которые должны определяться во взаимодействии банковской системы с другими экономическими агентами, становятся экзогенными. Для сокращения числа возникающих степеней свободы использованы специальные эконометрические надстройки над оптимизационной моделью банка, которые, кроме того, позволяют учитывать взаимное влияние экзогенных переменных и получать согласованные на этом уровне сценарные условия.
Общая схема прогнозирования выглядит следующим образом. На первом этапе на основе экспертных соображений в месячном формате на ближайший год задаются траектории:
- ключевой ставки Банка России;
- курса доллара США к рублю;
- дюрации вкладов фирм в рублях и валюте (как показатели, наиболее репрезентативные, отражающие разные тенденции, присущие рублевым и валютным статьям баланса);
- норма обязательного резервирования;
- остатки средств на расчетных счетах фирм и домашних хозяйств (в рамках модели этот показатель учитывает активность остальной экономики);
- депозиты нерезидентов.
На втором этапе с помощью эконометрической надстройки прогнозы указанных выше шести переменных сформированы в следующие группы показателей:
- процентные ставки по депозитам и кредитам фирм и домашних хозяйств в рублях и иностранной валюте;
- дюрации депозитов и кредитов фирм и домашних хозяйств в рублях и иностранной валюте;
- объем средств, полученных от Банка России.
Наконец, на третьем этапе с помощью оптимизационной модели банковской системы рассчитываются прогнозы всех эндогенных переменных. Эти результаты и будут представлены и проанализированы далее. Следует отметить, что в процессе работы нами использована и дополнительная эконометрическая надстройка, в задачи которой входит сбор баланса всей банковской системы на основе модельных прогнозов экзогенных переменных. Для этого дополнительно прогнозируются показатели МБК, операции с ценными бумагами, векселями и другими напрямую не отраженными в оптимизационной модели статьями активов и пассивов. В настоящей статье этот блок не используется.
Сценарные условия прогноза. Для анализа эффектов влияния снижения ключевой ставки на основные показатели российской банковской системы, рассмотрим четыре сценария.
Сценарий А - инерционный сценарий, в котором предполагается либо сохранение экзогенных переменных (ключевая ставка, курс) на их значениях в июне 2019 г. (последнее доступное значение), либо их рост средним темпом последнего календарного года (расчетные счета и депозиты нерезидентов). Отдельно отметим, что ключевая ставка в этом сценарии находится на уровне июля 2019 г. - 7,25%.
Сценарий В - сценарий, в котором предполагается последовательное снижение ключевой ставки на 25 базисных пунктов в октябре 2019 г., январе и апреле 2020 г. до уровня 6,5%. Все остальные переменные в этом сценарии такие же, как и в сценарии А. Задача данного, во многом технического сценария показать эффект снижения ключевой ставки без учета прочих эффектов второго порядка.
Сценарий С - сценарий, в котором траектория ключевой ставки предполагается такой же, как и в сценарии В, но при этом дополнительно учтено связанное с этим изменение валютного курса и остатков средств на расчетных счетах фирм и домашних хозяйств. Сравнение этого сценария со сценарием А позволяет сделать выводы о влиянии снижения ключевой ставки на деятельность банковской системы.
Сценарий Б - аналогичен сценарию С, но предполагает более резкое снижение ключевой ставки. Ее снижение на 25 базисных пунктов происходит ежемесячно с октября 2019 г. по февраль 2020 г. до уровня 6%. Сравнение этого сценария со сценарием С позволяет оценить чувствительность изменения моделируемых показателей к разным вариантам снижения ключевой ставки.
Описанные сценарные условия изменения ключевой ставки в пересчете на квартальные данные представлены в табл. 1.
Таблица 1
Сценарные условия ключевой ставки Банка России на конец квартала, %.
Сценарий 2019 г. 2020 г. Разность: II кв. 2020 г. минус II кв. 2019 г.
2 3 4 1 2
А 7,50 7,25 7,25 7,25 7,25 -0,25
В 7,50 7,25 7,00 6,75 6,50 -1,00
С 7,50 7,25 7,00 6,75 6,50 -1,00
Б 7,50 7,75 6,50 6,00 6,00 -1,50
Динамика валютного курса в сценариях В, С и Б рассчитывалась исходя из предположения, что ключевая ставка - единственный изменяющийся параметр, а ее снижение должно приводить к ослаблению курса рубля таким образом, чтобы компенсировать участникам валютного рынка потери от снижения доходностей рублевых активов. Можно сказать, что такое предположение пересекается с идеей о стабильности реального эффективного курса рубля и паритете процентных ставок. Естественно, что на исторических данных эти соотношения строго никогда не выполнялись, но предполагается, что такие отклонения возникали за счет динамики других показателей, которые при расчетах предполагаются постоянными. Полученные сценарии для курса доллара приведены в табл. 2.
Таблица 2
Сценарные условия курса доллара на конец квартала, руб./долл.
Сценарий 2019 г. 2020 г. Прирост II кв. 2020 г. / II кв. 2019 г., %
2 3 4 1 2
А 63,1 63,1 63,1 63,1 63,1 0,0
В 63,1 63,1 63,1 63,1 63,1 0,0
С 63,1 63,1 63,3 63,4 63,6 0,9
Б 63,1 63,1 63,3 63,6 63,8 1,2
Динамика остатков средств на расчетных счетах фирм и домашних хозяйств в сценариях А и В рассчитывалась в предположении о сохранении их темпов роста на весь прогнозный период на предыдущих уровнях. Для расчета этого показателя в сценариях С и Б с помощью имеющихся данных оценивалась статистическая связь темпов
прироста и уровня ключевой ставки. В предположении о сохранении этой связи до конца I кв. 2020 г. получены следующие оценки (табл. 3).
Таблица 3
Сценарные условия остатков средств на расчетных счетах фирм и домашних хозяйств на конец квартала, трлн. руб.
Сценарий 2019 г. 2020 г. Прирост II кв. 2020 г. / II кв. 2019 г., %
2 3 4 1 2
А 16,4 16,8 17,2 17,6 18,0 9,9
В 16,4 16,8 17,2 17,6 18,0 9,9
С 16,4 16,9 17,4 18,1 18,8 14,7
Б 16,4 16,9 17,5 18,3 19,1 16,7
Динамика депозитов нерезидентов во всех сценариях предполагается одинаковой, т.е. происходит дальнейшее сокращение иностранных вложений в российскую банковскую систему на фоне сохраняющихся на весь период прогнозирования санкций (табл. 4).
Таблица 4
Сценарные условия депозитов нерезидентов на конец квартала, млрд. долл.
2019 г. 2020 г. Прирост II кв. 2020 г. / II кв. 2019 г., %
2 3 4 1 2
Все сценарии 25,2 24,6 22,3 21,2 19,0 -24,5
Во всех сценариях предполагается сохранение основных параметров срочности активов и пассивов банковской системы вплоть до I кв. 2020 г. включительно. На основе сценарных условий (см. табл. 1-4), с помощью эконометрической надстройки были рассчитаны прогнозы процентных ставок по всему набору кредитов и депозитов (отдельно для физических и для юридических лиц в рублях и валюте). В табл. 5 приведены сценарные условия для трех показателей процентных ставок, соответствующих наиболее крупным статьям баланса российской банковской системы.
Таблица 5
Сценарные условия процентных ставок по основным позициям баланса банковской системы, %.
С - 2019 г. 2020 г. Разность: II кв. 2020 г.
2 3 4 1 2 минус II кв. 2019 г.
Ставки по кредитам нефинансовым организациям, руб.
А 9,67 9,47 9,40 9,34 9,28 -0,39
В 9,67 9,47 9,26 9,04 8,82 -0,85
С 9,67 9,47 9,26 9,04 8,82 -0,85
Б 9,67 9,47 8,99 8,61 8,49 -1,18
Ставки по кредитам физическим лицам, руб.
А 13,37 13,15 12,99 12,84 12,70 -0,67
В 13,37 13,15 12,92 12,70 12,47 -0,90
С 13,37 13,15 12,92 12,70 12,47 -0,90
Б 13,37 13,15 12,79 12,48 12,30 -1,06
Ставки по вкладам (депозитам) физических лиц, руб.
А 6,23 6,00 5,91 5,84 5,76 -0,46
В 6,23 6,00 5,77 5,55 5,33 -0,90
С 6,23 6,00 5,77 5,55 5,33 -0,90
Б 6,23 6,00 5,48 5,11 5,03 -1,19
Следует учитывать, что этот прогноз учитывает не только будущее сценарное изменение ключевой ставки, но и накопленную к настоящему времени инерцию и отложенную реакцию банков на стабилизацию внешних условий, которая в той или иной степени предполагается во всех сценариях.
В табл. 6 приведены сценарные условия объема процентных средств, полученных банковской системой от Банка России. Важно учитывать, что эти оценки получены из упомянутой выше эконометрической надстройки и в этом смысле согласованы с траекториями остальных экзогенных переменных.
Таблица 6
Объем процентных средств, полученных от Банка России на конец квартала, трлн. руб.
Сценарий 2019 г. 2020 г. Разность II кв. 2020 г. минус II кв. 2019 г.
2 3 4 1 2
А 2,6 2,9 3,2 3,5 3,8 1,26
В 2,6 2,9 3,2 3,6 4,0 1,45
С 2,6 2,9 3,3 3,7 4,1 1,54
Б 2,6 2,9 3,3 3,8 4,3 1,75
Прогнозы состояния банковской системы. Модельные оценки будущей динамики депозитов, кредитов, ликвидности и обязательных резервов банковской системы для всех четырех рассматриваемых сценариев приведены в табл. 7-9.
Можно видеть, что снижение ключевой ставки приводит к пропорциональному сокращению темпов роста портфеля вкладов физических лиц как в рублях, так и в валюте. Это связано и с падением инвестиционной привлекательности данных инструментов для потенциальных вкладчиков и снижением потребности банковской системы в дополнительных средствах для выплаты начисленных процентов. Процентные счета предприятий и организаций в валюте, наоборот, ускоряют свой рост на фоне снижения ключевой ставки, но это связано в большей степени с ослаблением рубля. Рублевая часть этих счетов оказывается практически нечувствительной к изменениям ключевой ставки.
Таблица 7
Прогнозы вкладов физических и юридических лиц на конец квартала, трлн. руб.
П " 2019 г. 2020 г. Прирост II кв. 2020 г. /
2 3 4 1 2 II кв. 2019 г., %
Вклады физических лиц в рублях
А 17,725 18,106 18,653 18,813 19,127 7,9
В 17,725 18,106 18,635 18,759 19,019 7,3
С 17,725 18,094 18,597 18,682 18,887 6,6
Б 17,725 18,094 18,571 18,586 18,732 5,7
Вклады физических лиц в валюте
А 4,845 4,876 4,907 4,948 4,928 1,7
В 4,845 4,876 4,896 4,918 4,871 0,5
С 4,845 4,882 4,912 4,949 4,922 1,6
Б 4,845 4,882 4,903 4,922 4,889 0,9
Процентные счета предприятий и организаций в рублях
А 10,084 10,382 11,241 11,116 11,447 13,5
В 10,084 10,382 11,240 11,111 11,438 13,4
С 10,084 10,381 11,239 11,110 11,436 13,4
Б 10,084 10,381 11,237 11,104 11,426 13,3
Процентные счета предприятий и организаций в валюте
А 5,099 5,156 5,258 5,323 5,392 5,7
В 5,099 5,156 5,260 5,329 5,404 6,0
С 5,099 5,161 5,273 5,355 5,447 6,8
Б 5,099 5,161 5,278 5,373 5,476 7,4
Все варианты кредитов, выдаваемых российской банковской системой, в ответ на понижение ключевой ставки ведут себя абсолютно одинаково. Более выгодные условия стимулируют заемщиков наращивать собственный кредитный портфель (для рублевых кредитов) или замедлять скорость его сокращения (для валютных кредитов). Следует отметить, что темпы роста потребительского кредитования в самом благоприятном, с точки зрения кредитной активности, сценарии Б, достигают практически 25% со II кв. 2019 г. по II кв. 2020 г. При этом темпы роста кредитов предприятиям и организациям во всех сценариях не превышают отметки в 13% за аналогичный период.
Таблица 8
Прогнозы кредитов физическим и юридическим лицам на конец квартала, трлн. руб.
п " 2019 г. 2020 г. Прирост II кв. 2020 г. /
2 3 4 1 2 II кв. 2019 г., %
Кредиты физическим лицам в рублях
А 16,234 17,219 17,639 18,697 19,707 21,4
В 16,234 17,219 17,655 18,745 19,803 22,0
С 16,234 17,219 17,735 18,907 20,081 23,7
Б 16,234 17,219 17,767 19,031 20,284 24,9
Кредиты физическим лицам в валюте
А 0,095 0,092 0,082 0,080 0,076 -20,0
В 0,095 0,092 0,082 0,080 0,076 -19,5
С 0,095 0,092 0,083 0,082 0,079 -16,4
Б 0,095 0,092 0,084 0,083 0,081 -14,7
Кредиты предприятиям и организациям в рублях
А 37,250 38,383 38,641 39,851 40,995 10,1
В 37,250 38,383 38,662 39,911 41,110 10,4
С 37,250 38,427 38,796 40,179 41,566 11,6
Б 37,250 38,427 38,844 40,361 41,860 12,4
Кредиты предприятиям и организациям в валюте
А 12,217 12,261 11,988 11,987 11,940 -2,3
В 12,217 12,261 11,988 11,988 11,940 -2,3
С 12,217 12,285 12,055 12,115 12,144 -0,6
Б 12,217 12,285 12,071 12,170 12,230 0,1
Таблица 9
Прогнозы ликвидности и обязательных резервов на конец квартала, трлн. руб.
П " 2019 г. 2020 г. Прирост II кв. 2020 г. /
2 3 4 1 2 II кв. 2019 г., %
Высоколиквидные активы в рублях
А 3,335 3,435 4,033 3,570 3,680 10,3
В 3,335 3,435 4,033 3,571 3,682 10,4
С 3,335 3,437 4,042 3,588 3,711 11,2
Б 3,335 3,437 4,044 3,596 3,724 11,7
Высоколиквидные активы в валюте
А 2,632 2,917 3,019 3,069 3,070 16,7
В 2,632 2,917 3,009 3,040 3,016 14,6
С 2,632 2,918 3,012 3,048 3,030 15,1
Б 2,632 2,918 3,001 3,013 2,984 13,4
Обязательные резервы
А 0,594 0,605 0,627 0,628 0,636 7,0
В 0,594 0,605 0,626 0,626 0,634 6,6
С 0,594 0,605 0,626 0,626 0,633 6,5
Б 0,594 0,605 0,626 0,625 0,631 6,1
Сальдо прочих статей и собственный капитал
А 14,034 15,176 14,183 15,232 16,145 15,0
В 14,034 15,176 14,205 15,297 16,270 15,9
С 14,034 15,182 14,233 15,368 16,418 17,0
Б 14,034 15,182 14,259 15,468 16,586 18,2
Относительно динамики ликвидности и обязательных резервов банковской системы, как видно из табл. 8, можно наблюдать две тенденции. Во-первых, при снижении ключевой ставки усиливается потребность российской банковской системы в рублевой ликвидности, но снижается ее потребность в ликвидности, номинированной в валюте. Во-вторых, в сценариях с более резким снижением ключевой ставки происходит более медленный рост обязательных резервов, что выглядит вполне естественно на фоне более медленного роста депозитов физических и юридических лиц.
На рис. 1 и 2 приведены относительные значения всех рассматриваемых депозитов и кредитов в сценариях В, С и Б по сравнению с инерционным сценарием А на конец I кв. 2020 г. Для позиций баланса, номинированных в валюте, относительное значение очищено от влияния изменения валютного курса, т.е. сравниваются значения показателей в долларах. После исключения этого эффекта видно, что изменение ключевой ставки практически не влияет на процентные счета предприятий и организаций как в рублях, так и в валюте. Вклады физических лиц оказываются более чувствительными к изменению ключевой ставки. В сценарии С по сравнению со сценарием А их рублевая и валютная компоненты оказываются меньше соответственно на 1,3 и 1,0%, в сценарии Б по сравнению со сценарием А - на 2,1 и 2,0%.
%
1,0
0,0
-1,5 -2,0 -2,5 -3,0
№
шш
-4,0
Вклады физических лиц Вклады физических лиц Процентные счета в рублях в валюте предприятий и
Процентные счета предприятий и
организаций в рублях организаций в валюте
0,5
-0,5
-1,0
-3,5
Рис. 1. Относительные значения вкладов физических и юридических лиц на конец II кв. 2020 г. по сравнению со сценарием А. Первый столбец - сценарий В, второй - сценарий С, третий - сценарий Б.
Рублевая и валютная компоненты кредитов физическим лицам в сценарии С по сравнению со сценарием А оказывается больше соответственно на 1,9 и 3,6%, в сценарии Б по сравнению со сценарием А - на 2,9 и 5,4%. Аналогичные компоненты кредитов предприятиям и организациям в сценарии С по сравнению со сценарием А их рублевая и валютная компонента оказывается больше соответственно на 1,4 и 0,8%, в сценарии Б по сравнению со сценарием А - на 2,1 и 1,2%.
%
Кредиты физическим Кредиты физическим Кредиты предприятиям Кредиты предприятиям лицам в рублях лицам в валюте и организациям в и организациям в
рублях валюте
Рис. 2. Относительные значения кредитов физическим и юридическим лицам на конец I кв. 2020 г. по сравнению со сценарием А. Первый столбец - сценарий В, второй - сценарий С, третий - сценарий Б.
В табл.10 показано изменение структуры модельных активов и пассивов российской банковской системы на фактических данных (со II кв. 2018 г. по II кв. 2019 г.) и на прогнозе для каждого сценария (со II кв. 2019 г. по II кв. 2020 г.). Можно видеть, что структура активов во всех сценариях остается весьма стабильной. Более того, на горизонте прогнозирования ее изменение в целом продолжает тенденции последнего года. Структура пассивов оказывается более волатильной. Во всех сценариях продолжают сокращаться доли депозитов физических лиц и нерезидентов. Освободившуюся нишу в структуре баланса занимают привлеченные средства ЦБ и в отдельных сценариях беспроцентные счета предприятий и физических лиц.
Таблица 10
Структура модельного баланса банковской системы России, % к общей сумме
активов (пассивов)
II кв. II кв. II кв. 2020 г.
2018 г. 2019 г. А В С Б
Активы
Высоколиквидные активы в рублях 4,9 4,6 4,6 4,6 4,6 4,6
Высоколиквидные активы в валюте 3,2 3,6 3,8 3,8 3,7 3,6
Кредиты физическим лицам в рублях 20,1 22,4 24,6 24,7 24,7 24,8
Кредиты физическим лицам в валюте 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1
Кредиты предприятиям в рублях 50,9 51,5 51,2 51,2 51,2 51,2
Кредиты предприятиям в валюте 19,9 16,9 14,9 14,9 14,9 15,0
Обязательные резервы 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8
Пассивы
Вклады физических лиц в рублях 25,8 24,5 23,9 23,7 23,2 22,9
Вклады физических лиц в валюте 6,6 6,7 6,2 6,1 6,1 6,0
Процентные счета предприятий в рублях 13,2 13,9 14,3 14,3 14,1 14,0
Процентные счета предприятий в валюте 7,8 7,0 6,7 6,7 6,7 6,7
Счета предприятий и физических лиц 23,3 22,6 22,5 22,4 23,1 23,4
Процентные средства от ЦБ 4,1 3,6 4,8 5,0 5,1 5,3
Депозиты нерезидентов 3,3 2,2 1,5 1,5 1,5 1,5
Сальдо прочих статей и собственный капитал 16,0 19,4 20,2 20,3 20,2 20,3
Как показывает проведенный анализ, понижение ключевой ставки, действительно, приводит к активизации процессов кредитования реального сектора экономики. Это, безусловно, является важным звеном в механизме повышения инвестиционной активности в экономике. Но при этом параллельно в результате снижения ключевой ставки происходит торможение роста сбережений населения в банковской системе и ускорение роста его закредитованности. В сценарии C по сравнению со сценарием A рост портфеля рублевых кредитов предприятиям и организациям к концу II кв. 2020 г. составит 571 млрд. руб., в то время как рост портфеля рублевых кредитов населению - 374 млрд. руб., а сокращение его депозитов - 240 млрд. руб. В сценарии D сохраняется аналогичная структура эффектов.
Таким образом, если рассматривать отдельно снижение ключевой ставки как инструмент повышения экономической активности, то следует учитывать, что параллельно неизбежно возникают негативные явления (с точки зрения как устойчивости банковских балансов, так и избыточной закредитованности потребителей), сопоставимые по своим масштабам с целевыми эффектами. Насколько мы можем судить, именно этот эффект и является одним из аргументов, ограничивающих активность Банка России в плане снижения ключевой ставки.
Литература
1. Fungácová Z., Poghosyan T. Determinants of bank interest margins in Russia: Does bank ownership matter? //Economic systems. 2011. № 4. P. 481-495.
2. Mamonov M.E., Vernikov A.V. Bank ownership and cost efficiency: New empirical evidence from Russia // Economic Systems. 2017. № 2. P. 305-319.
3. Belousova V., Karminsky A. M., Kozyr I. Bank ownership and profit efficiency of Russian banks // Bank of Finland Institute for Economies in Transition. Series DP «BOFIT Discussion Papers». 2018. № 5. P. 1-23.
4. Мамонов М. Е. Влияние кризиса на прибыльность российского банковского сектора // Банковское дело. 2011. № 12. С. 15-25.
5. Fungacova, Z., Solanko, L., Weill, L. Market power in the Russian banking industry. Economie international 4. 2011. P. 127-145.
6. Мамонов М. Е. Моделирование конкуренции в российском банковском секторе с использованием подхода Панзара-Росса: теоретический и прикладной аспекты //Прикладная эконометрика. 2010. № 4. С. 3-27.
7. Мамонов М.Е. Рынок кредитов населению: идентификация спроса и предложения в рамках VECM-анализа // Экономический журнал ВШЭ. 2017. № 2. С. 251-282.
8. Малахов Д.И., Пильник Н.П., Радионов С.А. Стабильность распределения банков как аргумент в пользу концепции агрегированного агента //Экономический журнал ВШЭ. 2015. № 4. С. 395-422.
9. Karminsky A.M., Kostrov A. The Probability of Default in Russian Banking //Eurasian Economic Review. 2014. № 1. P. 81-98.
10. Khankov I.O., Penikas H.I. Modelling Probability of Default of Russian Banks and Companies Using Copula Models // University of Pavia. Series DEM «Department of Economics and Management Working Paper Series». 2015. № 113. P. 1-45.
11. Andrievskaya I., Semenova M., Market Discipline in the Interbank Market: Evidence from Russia // Eastern European Economics. 2015. № 2. P. 69-98.
12. Леонидов А.В., Румянцев Е.Л. Оценка системных рисков межбанковского рынка России на основе сетевой топологии //Журнал Новой экономической ассоциации, 2013. № 3. С. 65-80.
13. Мамонов М., Пестова А., Панкова В., Ахметов Р., Солнцев О. Долгосрочное прогнозирование размера и структуры финансового сектора России //Банк России. Сер. докладов об экономических исследованиях.
2017. № 20. С. 1-45.
14. Пономаренко А., Селезнев С., Хабибуллин Р. Прогнозирование последствий накопления международных резервов при помощи агентной модели // Банк России. Сер. докладов об экономических исследованиях.
2018. № 37. С. 1-35.
15. Журавлева Т.Л., Леонов М.А. Банковская система России в последние годы: общий и региональный взгляд //Научно-исследовательский финансовый институт. Финансовый журнал. 2015. № 6. С. 47-58.
16. Швандар Д.В., Концевич О.В. Управление структурным профицитом ликвидности банковской системы //Научно-исследовательский финансовый институт. Финансовый журнал. 2017. № 3. С. 57-70.
17. Ибрагимов Ш.Ш. Интенсивность деятельности российского денежно-банковского сектора в условиях воздействия на экономику негативных внешних факторов в 2014-2015 гг. //Проблемы прогнозирования. 2016. № 5. С. 103-118.
18. Моисеев А.К., Черковец М.В. Сценарный прогноз динамики процентных ставок и объема внутреннего кредита в России в 2018-2022 гг. //Проблемы прогнозирования. 2018. № 5. С. 73-80.
19. Пильник Н.П., Радионов С.А., Языков А.А. Модель оптимального поведения современной российской банковской системы // Экономический журнал ВШЭ. 2018. № 3. С. 418-447.
