Годы

Количество случаев санкций

1911-1915

1

1916-1920

2

1921-1925

2

1926-1930

0

1931-1935

3

1936-1940

3

1941-1945

1

1946-1950

8

1951-1955

5

1956-1960

10

1961-1965

15

1966-1970

5

1971-1975

13

1976-1980

24

1981-1985

8

1986-1990

15

1991-1995

34

1996-2000

20

Инициатор и цель

Годы

Индекс затрат для страны-инициатора

Эффект от санкций как % от ВВП страны-цели

Индекс успеха

Великобритания - Германия

1914-1918

4

7,1%

12

Великобритания - Россия

1918-1920

3

4,1%

1

Великобритания, ООН - Иран

1951-1953

1

14,3%

12

ООН - Лаос

1956-1962

1

4,2%

9

ООН - Куба

1960

3

4,4%

1

ООН - Индонезия

1963-1966

1

2,0%

8

Китай - Албания

1978-1983

2

3,3%

1

ООН - Иран

1979-1981

3

3,8%

12

ООН - Панама

1987-1990

3

6,0%

4

Южная Африка - Лесото

1982-1986

2

5,1%

16

Индия - Непал

1989-1990

2

4,6%

9

среднее

2

6,6%

7

медиана

2

4,0%

8

Цель

Число случаев

Процент успеха

Умеренная модификация политики

43

51%

Смена режима или демократизация

80

31%

Прекращение военных действий

19

21%

Разрушение военного потенциала

29

31%

Другие существенные изменения политики

33

30%

Итого

204

32,8%

Показатель

2009

2010

2011

2012

2013

Активы к ВВП, %

75,8%

73,0%

74,4%

79,6%

80,6%

Капитал к активам банковского сектора, %

15,7%

14,0%

12,6%

12,3%

12,3%

Объем выданных кредитов к активам банковского сектора, %

54,8%

53,7%

55,9%

56,0%

56,5%

Объем привлеченных средств от физических лиц к пассивам банковского сектора, %

25,4%

29,0%

28,5%

28,8%

29,5%

Объем привлеченных средств от юридических лиц к пассивам банковского сектора, %

32,5%

32,9%

33,6%

31,6%

31,0%

Показатель

01.01.2013

01.01.2014

Денежные средства

3,1%

2,8%

Счета в Банке России

4,4%

3,9%

Корреспондентские счета в кредитных организациях

3,0%

2,6%

Ценные бумаги

14,2%

13,6%

Кредиты и прочие средства, предоставленные банкам-резидентам

4,1%

3,6%

Кредиты и прочие средства, предоставленные банкам-нерезидентам

4,5%

5,3%

Кредиты и прочие средства, предоставленные физическим лицам

15,6%

17,3%

Кредиты и прочие средства, предоставленные юр. лицам-резидентам

36,5%

35,4%

Кредиты и прочие средства, предоставленные юр. лицам-нерезидентам

3,8%

3,8%

Кредиты и прочие средства, предоставленные прочим финансовым организациям

3,0%

3,5%

ОС и НМА

2,0%

1,8%

Прочие активы

5,8%

6,4%

Группа банков

ROA

ROE

2012

2013

2012

2013

Государственные банки

2,5%

2,2%

20,1%

18,3%

Банки, с участием иностранного капитала

1,8%

18,8%

13,3%

Крупные частные банки

1,9%

1,5%

16,0%

12,5%

Средние и малые банки

1,6%

1,7%

9,6%

10,6%

Дата

Тип санкций

Описание

Доступ к документу

Санкции Евросоюза

17.03.2014

1 тип

Замораживание активов принадлежащих или контролируемых политическими и военными деятелями, попавшими в санкционный список (21 человек). Кроме того, в отношении данных лиц введены особые визовые ограничения, введен запрет на деловые отношения с лицами из санкционного списка. Кроме официальных санкций были введены также неформальные, приведшие к сворачиванию и ограничению сотрудничества с Россией и российскими организациями

#"894933.files/image009.gif">

Рисунок 9. Динамика курса рубля к доллару США и цены на нефть в 2014-2015 гг.

Источник: данные Банка России, Bloomberg

В 2014-2015 гг. сохранилась тенденция уменьшения количества кредитных организаций. К наиболее известным банкам, у которых были отобраны лицензии в 2015 г. относятся: ООО «КБ «Ренессанс», АО «Связной банк», ПАО КБ «ЕВРОКОММЕРЦ».

Рисунок 10. Динамика численности кредитных организаций в России в 2011-2015 гг.

Источник: данные Банка России

За 2014-2015 гг. также сохранилась тенденция усиления концентрации банковского сектора России вокруг крупнейших банков. Доля 200 крупнейших по величине активов кредитных организаций в совокупных активах банковского сектора в 2014 г. составила 96,5%, а в 2015 г. - 97,2%.

Удельный вес 5 крупнейших по величине активов кредитных организаций в совокупных активах банковского сектора в 2014 г. составил 53,6%, а в 2015 г. - 54,1%. Тенденция усиления концентрации вокруг банков из топ-30 связана в большей степени с настроением населения - снижением доверия к мелким банкам и перевод средств в более безопасные крупнейшие банки. Причинами такого поведения явились как банковские санкции, так и процесс «чистки» банковского сектора Банком России.

Структура активов и пассивов банковской системы по итогам 2014 г. и 2015 г. представлена в таблицах ниже.

Таблица 8. Подробная структура активов банковской системы в 2014-2015 гг.

Источник: данные Банка России

Таблица 9. Подробная структура пассивов банковской системы в 2014-2015 гг.

Источник: данные Банка России

Ключевыми изменения в структуре активов и пассивов стали следующие изменения:

·        Снижение в активах средств на счетах в Банке России. В 2014 г. объем средств на счетах в Банке России вырос на почти на 1 млрд руб. по сравнению с 2013 г., однако к 2015 г. объем средств почти вернулся на уровень 2013 г. Рост денежных средств на счетах в Банке России в 2014 г. был связан с большим количеством операций между Банком России и коммерческими банками и необходимостью осуществлять расчеты по этим сделкам;

·        Объем выданных кредитов коммерческими банками вырос в 2015 г. более чем на 5 млрд руб., при этом доля в общей структуре активов, приходящаяся на данную статью составила по итогам 2015 г. более 69%. За 2015 г. произошел рост просроченной задолженности по кредитам более чем на 1 млрд руб. или на 54%. При этом просроченная задолженность по кредитам в иностранной валюте выросла на 102%, составив 2,5% в общем объеме выданных кредитов в иностранной валюте (ранее объем просроченной задолженности составлял 1,7%). Рост просроченной задолженности связан с общим ухудшением экономической обстановки в России;

·        Рост активов банковской системы России составил 6,9%, таким образом, наблюдается рост банковского сектора на фоне экономического кризиса.

·        В пассивах в балансах банков произошло существенное снижение объема кредитов, депозитов и прочих средств, полученных от Банка России с 9 287 млрд руб. до 5 363 млрд руб. или на 42,3%;

·        Статья средства клиентов выросла в основном за счет увеличения объема депозитов физических лиц, выросших за 2015 г. на 25,2%. Структура средств клиентов в основном поровну состоит из средств, вложенных в рублях и в иностранной валюте (52/48). Средства физических лиц на 43,5% состоят из депозитов со сроком свыше 1 года, на депозиты со сроком от 31 дня до года приходится 39,9% всех полученных депозитов.

Кроме всего вышеперечисленного, в структуре активов-пассивов банков произошло увеличение дефицита ликвидного покрытия (отношения превышения обязательств со сроком погашения свыше 30 дней над ликвидными активами аналогичной срочности к величине краткосрочных обязательств) с 8,6% по итогу 2013 г. до 16,5% в 2015 г. - более чем в 2 раза. Рост дефицита ликвидного покрытия был обеспечен за счет снижения доли ликвидных активов от суммы всех ликвидных активов с 35,0% в 2013 г. до 31,6% в 2015 г., обязательства остались практически неизменными. Таким образом, наметилась тенденция на появление структурного дефицита ликвидности, вследствие введения санкций и ухудшения обще экономического состояния экономики России.

По данным Банка России по итогам 2015 г. прибыль банковского сектора России составила около 192 млрд руб., что более чем в 3 раза хуже результата предыдущего года (589 млрд руб.). Из 733 российских кредитных организаций 2015 г. с положительной прибылью закончили 553 кредитные организации или 75%, в 2014 г. 707 кредитных организаций работали с прибылью или 85%.

Одним из существенных событий 2014 г. стал рост ключевой ставки с 5,5% по состоянию на март 2014 г. до 17,0% 16 декабря 2014 г.

Таблица 10. Динамика изменения ключевой ставки

Источник: данные Банка России

Рост ключевой ставки оказал прямое воздействие на стоимость ресурсов для коммерческих банков, получаемых у ЦБ РФ, на ставки по кредитам коммерческих банков, а также на ставки по вкладам и депозитам. Таким образом, увеличение ключевой ставки вызвало рост стоимости денег и снижение спроса на кредитные ресурсы из-за высокой их стоимости. В своем выступлении на XXVI съезде Ассоциации российских банков 7 апреля 2015 года, Председатель Банка России Э. С. Набиуллина дала следующие объяснения действиям ЦБ РФ: «Для сдерживания инфляции и инфляционных ожиданий Банк России в течение всего 2014 года повышал ключевую ставку. Ускорение инфляции в конце прошлого года было обусловлено, прежде всего, ускоренной подстройкой цен к изменившимся условиям». Аналитики связывают значительное усиление инфляции с совокупностью следующих факторов: переход к политике плавающего валютного курса, введение санкций, резкое снижение цен на сырьевые ресурсы и т. д.

Динамика средневзвешенных ставок на кредиты и депозиты (без учета ПАО «Сбербанк России») представлена на рисунках ниже.

Рисунок 11. Динамика краткосрочных средневзвешенных ставок на кредиты и депозиты в 2013-2015 гг.

Источник: данные Банка России

Рисунок 12. Динамика долгосрочных средневзвешенных ставок на кредиты и депозиты в 2013-2015 гг.

Источник: данные Банка России

Как отмечалось выше, рост ключевой ставки повлиял на стоимость заемных средств для клиентов банка. На рисунках 11 и 12 видно, что одновременно с ростом ключевой ставки в декабре 2014 г. - январе-феврале 2015 г. произошел рост ставок на кредиты и депозиты коммерческих банков, при этом ставки по депозитам выросли быстрее, чем по кредитам - в декабре 2014 г. произошел рост в среднем на 5,5% для краткосрочных депозитов и на 3,9% для долгосрочных депозитов. Ставки по кредитам выросли в основном, начиная с января 2015 г., рост ставок на краткосрочные кредиты в среднем составил 3,7% и долгосрочных кредитов - 3,9%. Более быстрый рост ставок по депозитам и превышение роста краткосрочных ставок над долгосрочными был обусловлен стремлением банков сохранить клиентов, которые, стремясь за более высокими процентами по вложенным средствам, могли перейти к конкурентам. В период стремительного роста ставок по депозитам, для некоторых банков, в большей степени мелких, региональных банков, наблюдались невероятные по размерам ставки. На фоне неопределенности процентных ставок возникла тенденция недоверия населения более мелким банкам и переход клиентов к крупнейшим банкам.

Формирование дефицита ликвидности, скачки процентных ставок в банковском секторе привели к тому, что со стороны государства и Центрального Банка возникла необходимость в принятии дополнительных мер по поддержке коммерческих организаций. В виду ограничения доступа банков к традиционно недорогим источникам внешнего фондирования, Банк России принял решение по увеличению объема рефинансирования, выросшего за 2014 г. в два раза, достигнув на 01.01.2015 г. величины в 9,3 трлн руб. По итогам 2015 г. объем средств, полученных коммерческими банками от Банка России, снизился до 5,4 трлн руб., что связано, в первую очередь, с адаптацией банков к изменившимся условиями и переориентацией с внешнего рынка заимствований на внутренний.

В целом, ситуация в банковском секторе по итогам 2015 г. оценивается Банком России как стабильная.

Банк России проводит регулярные стресс-тесты, их результаты говорят о том, что ключевые показатели у системообразующих банков, остаются выше регулятивного минимума. Это свидетельствует о сохранении у банковского сектора существенного буфера капитала и о его способности противостоять серьезным шокам в случае углубления кризисных явлений.

Таким образом, представлен общий обзор состояния банковского сектора России в 2014-2015 гг. после введения санкций. Были показаны основные тенденции, сохраняющиеся уже на протяжении нескольких лет - снижение количества кредитных организаций, усиление концентрации банковского сектора вокруг крупнейших банков, выявлены новые тенденции рост дефицита ликвидности, еще большая переориентация населения на государственные банки, отдельные изменения в структуре балансов банков. Однако, основываясь на данной информации нет возможности определить степень влияния санкций на банковский сектор, нет возможности сказать, общеэкономическая обстановка в России оказала существенное влияние на банки или все таки санкции. Для ответа и определения степени влияния санкций будут в дальнейшем более подробно оценены изменения в структуре деятельности основных санкционных и несанкционных банков (входящих в топ-30 по объемам активов), а также эконометрически протестировано влияние санкций на отдельные показатели деятельности банков.

.2 Методология проведения оценки влияния санкций на банковскую систему России

Целью данной работы является проведение оценки влияния экономических санкций на банковскую систему России. В соответствии с данной целью был исследован вопрос эффективности санкций, оценено состояние банковской системы России на момент введения санкций, а также проанализированы сами санкции. Чтобы эмпирически ответить на вопрос: «Оказали ли экономические санкции влияние на банковскую систему России?», необходимо: во первых, определить как будет оцениваться влияние санкций. Во вторых, выделить зависимые и независимые переменные будущей оценки. В третьих, привести описание выбранных переменных и выборки, на которой будет исследоваться влияние санкций. В четвертых, выбрать форму модели оценки и определить все необходимые статистические тесты для получения результатов.

В рамках данной работы было решено проводить оценку влияния санкций на банковскую систему России в двух направлениях:

.        анализ изменений в структуре балансов санкционных и несанкционных банков, оценка финансового состояния выбранных банков, показателей рентабельности и выполнения основных нормативов, динамика изменения основных банковских показателей;

.        построение регрессионной модели и определение степени влияния санкций на различные показатели деятельности банков.

В работе предлагается анализировать данные по 6 санкционным и 12 несанкционным банкам за период с 2011 г. по 2015 г. К санкционным банкам относятся: ПАО «Сбербанк России», ПАО «ВТБ», АО «Газпромбанк», ОАО «Банк Москвы», АО «РоссельхозБанк» и ОАО «АБ «Россия». Кроме данных банков в санкционный список также входят: ПАО «ВТБ 24», АО «СМП Банк» и АО «Собинбанк», однако исследоваться они не будут, так как ПАО «ВТБ 24», являясь дочерней компанией ПАО «ВТБ», вошел в санкционный список только 22.12.2015 г. АО «СМП Банк» и АО «Собинбанк» были исключены из исследования по причине относительно небольшого размера активов данных банков и минимального влияния на банковскую систему России. К 12 несанкционным банкам относятся: АО «Альфа-банк», АО «ЮниКредит Банк», АО «Райффайзенбанк», ПАО «Промсвязьбанк», ПАО «Росбанк», ПАО «МДМ Банк», ПАО «Банк Уралсиб», ПАО Банк «Финансовая Корпорация Открытие», ПАО «Банк «Санкт-Петербург», АО «Нордеа Банк», АО КБ «Ситибанк» и ОАО «Московский кредитный банк». Все несанкционные банки являются крупными банками, входящими в первую 30-ку по размеру активов, а также достаточно популярными, при этом часть банков являются банками с иностранным капиталом (более 50% уставного капитала банка принадлежит зарубежной компании, банку), такие как, АО «ЮниКредит Банк», АО «Райффайзенбанк», ПАО «Росбанк», АО «Нордеа Банк» и АО КБ «Ситибанк».

Эконометрическое исследование влияния санкций на деятельность банков будет проводиться с помощью пакета анализа Stata. Одной из ключевых частей проведения эконометрического исследования является определение будущих зависимых и независимых переменных.

Основными показателями, с помощью которых можно оценить состояние банковской системы являются: нормативы (Н1, Н2, Н3, Н4), рентабельность активов (ROA) и рентабельность собственного капитала (ROE), отношение собственного и заемного капитала банка, показатели качества кредитного портфеля банка, соотношения срочности активов и пассивов банка, объемы фондирования и прочие показатели.

Несомненно, оценить влияние санкций на все вышеперечисленные показатели было бы наиболее правильно, однако, в данной работе было решено выбрать лишь несколько оцениваемых показателей - ограничение данной работы, а возможность исследовать прочие показатели может являться продолжением данного исследования. Таким образом, зависимыми переменными были выбраны нормативы Н2, Н3, Н4, показатель рентабельности собственного капитала ROE и отношение долгосрочных кредитов к долгосрочным депозитам. Ключевая причина выбора данных показателей заключается в том, что основной эффект санкций в том, что санкционным банкам стал недоступен зарубежный рынок, обеспечивающий российскую банковскую систему недорогими длинными деньгами. Таким образом, основной эффект санкций заключается в проблемах фондирования банков, и данный эффект может привести к проблемам ликвидности банковской системы, поэтому было решено оценить влияние санкций на нормативы Н2, Н3, Н4, характеризующие состояние ликвидности банков.

Рассмотрим более подробно каждую из выбранных зависимых переменных, а также причины выбора.

.        Норматив Н2 или норматив мгновенной ликвидности. Согласно инструкции Банка России от 03.12.2012 г. №139-И «Об обязательных нормативах банка» «…норматив мгновенной ликвидности банка (Н2) регулирует (ограничивает) риск потери банком ликвидности в течение одного операционного дня и определяет минимальное отношение суммы высоколиквидных активов банка к сумме обязательств (пассивов) банка по счетам до востребования…».

Формула:

Причины выбора данного норматива в качестве зависимой переменной были указаны выше, однако, стоит отметить, что влияние санкций на данный норматив должно быть минимально или даже отсутствовать, так как возможность фондироваться на зарубежных рынках на срок до 30 дней для банков осталась.

2.      Норматив Н3 или норматив текущей ликвидности. Согласно инструкции Банка России от 03.12.2012 г. №139-И «Об обязательных нормативах банка» «…норматив текущей ликвидности банка (Н3) регулирует (ограничивает) риск потери банком ликвидности в течение ближайших к дате расчета норматива 30 календарных дней и определяет минимальное отношение суммы ликвидных активов банка к сумме обязательств (пассивов) банка по счетам до востребования и со сроком исполнения обязательств в ближайшие 30 календарных дней…».

Формула:

Причины выбора данного норматива в качестве зависимой переменной были также указаны выше.

3.      Норматив Н4 или норматив долгосрочной ликвидности. Согласно инструкции Банка России от 03.12.2012 г. №139-И «Об обязательных нормативах банка» «…норматив долгосрочной ликвидности банка (Н4) регулирует (ограничивает) риск потери банком ликвидности в результате размещения средств в долгосрочные активы и определяет максимально допустимое отношение кредитных требований банка с оставшимся сроком до даты погашения свыше 365 или 366 календарных дней, к собственным средствам (капиталу) банка и обязательствам (пассивам) с оставшимся сроком до даты погашения свыше 365 или 366 календарных дней…».

Формула:

4.      ROE или рентабельность капитала. ROE - показатель эффективности использования собственных средств банка, рассчитывается как отношение чистой прибыли банка к уставному и дополнительному капиталу. Данный показатель является одним из ключевых для определения не только финансового состояния банковского сектора, но и надежности банка.

Формула:

.

Так как основными зависимыми переменными исследования являются показатели, связанные с оценкой ликвидности, то набор независимых переменных будет основываться на работах авторов, исследующих влияние различных факторов на ликвидность. Проанализировав основные работы по определению факторов, влияющих на ликвидность банков, были выбраны следующие факторы:

·        показатель соотношение собственного и заемного капитала, как показатель устойчивого состояния банка;

·        качество кредитного портфеля - уровень сомнительной задолженности банка, также один из показателей устойчивого состояния банка;

·        показатели уровня участия банка на межбанковском рынке: отношение выданных к привлеченным МБК, доля долгосрочных выданных МБК, доля долгосрочных привлеченных МБК. Отношение выданных к привлеченным МБК характеризует ориентацию банка на привлечение или выдачу средств, в случае привлечения это недостаток ликвидности внутри банка за счет собственных источников финансирования, в случае выдачи это излишняя ликвидность, которую банк вкладывает альтернативным образом. Показатели доли долгосрочных привлеченных и выданных МБК характеризуют срочность таких кредитов, и, таким образом, указывают на ту ликвидность, которая банку необходима, или на ту, которой излишек;

·        взаимодействие с Банком России: наличие кредитов от ЦБ и темп прироста объема предоставленных кредитов от ЦБ. Данные показатели выступают в качестве характеристики альтернативного источника финансовых средств банка. Точно отметить, хорошо или плохо то, что банк заимствует у ЦБ нельзя, данный показатель носит нейтральный характер и в большей степени показывает нуждается ли банк в дополнительных источниках фондирования, то есть есть ли проблемы с ликвидностью;

·        структура кредитов и депозитов - отношение долгосрочных кредитов к долгосрочным депозитам. Показатель позволяет обратить внимание на одну из главных проблем банковского сектора - проблему недостатка долгосрочного фондирования.

Кроме вышеперечисленных показателей в список независимых переменных войдут также следующие показатели:

·        санкции или входит банк в санкционный список или нет (0 - не входит, 1 - входит);

·        является ли банк государственным (0 - нет, 1 - да);

·        размер ключевой ставки;

·        ориентация банка на работу с физическими или юридическим лицами (0 - на физические лица, 1 - на юридические лица);

·        наличие преобладающего объема иностранного капитала в структуре владения банком (более 50%).

Таким образом, будет построено 4 модели оценки влияния санкций на различные показатели банковской системы России. Наилучший вид зависимостей между зависимыми и независимыми переменными будет определяться в ходе проведения расчетов (линейная, логарифмическая, квадратическая, иная). Данные будут представлять собой панель по 18 банкам (6 санкционных и 12 несанкционных) за период с 2011 по 2015 гг. Неизменным в каждой модели будут оставаться показатель санкций, остальные независимые переменные будут корректироваться для достижения наилучших результатов.

Все данные были собраны и систематизированы из открытых источников - официальных данных Банка России, отчетности по МСФО по банкам (при наличии), данные сайта «КУАП. Финансовый анализ банков».

До проведения расчетов выдвигаются следующие гипотезы:

Н1: Экономические банковские санкции не оказывают или оказывают слабое отрицательное влияние на норматив мгновенной и текущей ликвидности.

Н2: Санкции оказывают сильное отрицательное воздействие на значение норматива долгосрочной ликвидности и значение рентабельности собственного капитала банка.

.3 Оценка влияния санкций на основные показатели крупнейших санкционных и несанкционных банков

Сравнение влияния санкций на основные показатели деятельности банков будет осуществляться в разрезе сравнения влияния санкций на санкционные и несанкционные банки. В список санкционных банков вошли 6 банков, в список несанкционных - 12 банков. Для упрощения сравнения было решено выявлять только общие тенденции как в группе санкционных, так и несанционных банков. Несомненно, каждый банк имеет свои исключительные особенности и динамика показателей может отличаться в некоторой степени, однако, данным фактором было решено пренебречь.

Основными показателями оценки влияния санкций стали:

·        структура активов и пассивов банков;

·        результаты финансовой деятельности;

·        динамика основных банковских нормативов;

·        показатели межбанковской деятельности и помощь от Банка России;

·        структура и качество кредитов и депозитов;

·        процентные ставки по кредитам и депозитам.

Рассмотрим каждый из представленных показателей более подробно.

Структура активов и пассивов. По состоянию на конец 2015 г. структура активов и пассивов как санкционных, так и несанкционных банков изменилась незначительно. В обоих группах банков были отмечены следующие одинаковые изменения:

.        рост объема выданных кредитов;

.        снижение объема денежных средств;

.        снижение кредитов, депозитов и прочих средств ЦБ РФ;

.        увеличение объема средств клиентов.

Все вышеперечисленные изменения в структуре балансов отмечались ранее - уменьшение объема средств от Банка России с одновременным ростом объемов как привлекаемых, так и выдаваемых средств. То есть изменения носит общий характер, а степень изменения зависит уже в большей степени от вида банка, его размера, чем от того наложены на него санкции или нет.

Результаты финансовой деятельности. Что касается результатов финансовой деятельности, то тут присутствуют отличия для санкционных и несанкционных банков. Практически все банки за 2015 г. показали ухудшение показателей финансовой деятельности, однако, среди санкционных банков показатели ухудшили все банки, а среди несанкционных есть те, которые окончили год с положительным приростом прибыли.

За 2015 г. все банки показали прирост процентных доходов и расходов, при этом и у тех и у других процентные расходы выросли в большей степени, чем доходы. Отметим, что процентные доходы - это доходы от платного размещения собственных средств и привлеченных ресурсов банка. А процентные расходы - затраты по привлеченных ресурсам, то есть плата за использование привлеченных ресурсов в форме выплат процентов. Основным фактором роста данного вида расходов стало увеличение ключевой ставки РФ в конце 2014 г. Как результат процентные доходы коммерческих банков выросли в 2 и более раз сильнее, чем процентные доходы, хотя выросли ставки, как по кредитам, так и по депозитам.

Комиссионные доходы и расходы банков практически не изменились, 2015 г. показал аналогичные тенденции предшествующих годов - 2013-2014 гг. - аналогичный рост или уменьшение доходов и расходов. Комиссионные доходы - доходы за оказание услуг некредитного характера, получаемые банком в виде комиссионного вознаграждения. Комиссионные расходы - это затраты, связанные с уплатой комиссий за расчетно-кассовое обслуживание и некоторые виды операций, например, с иностранной валютой или ценными бумагам.

Динамика показателя ROE для санкционных и несанкционных банков представлена на рисунке ниже.

Рисунок 13. Динамика показателя ROE для санкционных и несанкционных банков, %

Источник: данные Банка России

На представленном выше рисунке видно, что и для санкционных и несанкционных банков наблюдается снижение показателя рентабельности собственного капитала (ROE), однако, снижение для санкционных существеннее, чем для несанкционных. По итогам 2015 г. среднее значение ROE по санкционным банком оказалось отрицательным и составило -6,0%, тогда как для несанкционных ROE осталось положительным и составило 3,1%.

Динамика нормативов ликвидности. Основной задачей введения санкций было оказание влияния на средне и долгосрочную ликвидность банковского сектора. И одним из способов проверки проявления данного эффекта является проверка влияния санкций на нормативы ликвидности банковского сектора (более подробное описание влияния будет представлено в ч. 2.4. данной работы).

В соответствии с приложением 1 видно, что с 2011 г. по 2015 г. несанкционные банки превосходили санкционные по показателю мгновенной ликвидности. В период введения санкций 2014 г. у санкционных банков наблюдается небольшой провал показателя мгновенной ликвидности, хотя предполагается, что на мгновенную ликвидность санкции не должны оказывать влияния. Таким образом, данное изменение можно связать с общим ухудшением экономики России.

Что касается текущей ликвидности, то в 2014 г. по санкционным банкам также наблюдается провал, а в 2015 г. восстановление и значительный рост показателя. По несанкционным банкам изменения динамики норматива не отмечается, кроме аналогичного, что и для санкционных банков роста норматива в 2015 г. Стоит отметить, что норматив текущей ликвидности регулирует риски банка по вложению в активы со сроком погашения до 30 дней, что в общем смысле не попадает под влияние санкций, однако, точно сказать, что они не будут влиять на данный норматив, нельзя.

По долгосрочной ликвидности также наблюдаются изменения в 2014 г., а именно рост норматива и приближение к верхней границе, по санкционным банкам, в 2015 г. норматив возвращается к значениям 2011-2013 гг. На всем исследуемом периоде несанкционные банки показывают стабильное значение норматива долгосрочной ликвидности. Рост показателя можно связать как с увеличением объема выдаваемых долгосрочных кредитов (общее ухудшение в экономике, компании осторожнее подходят к вопросу кредитования и переориентируются на крупнейшие и самые устойчивые банки страны), так и с уменьшением объема привлекаемых средств (аналогично общее ухудшение экономики, население осторожнее относится к вложению собственных средств).

Таким образом, отмечается ухудшение нормативов ликвидности в 2014 г. с последующим восстановлением значений в 2015 г. по санкционным банкам, однако, точно сказать, что данное изменение вызвано санкциями нельзя. Необходимо дальнейшее исследование влияния санкций на данные показатели.

Межбанковская активность. В условиях ограничений банковского сектора на выход на зарубежные рынки, предполагается, что будет активно развиваться взаимодействие внутри страны, а именно на межбанковском рынке, а также оказываться помощь от Банка России. Проверим насколько изменилась межбанковская активность санкционных и несанкционных банков в период введения санкций.

Рисунок 14. Изменение отношения выданных и привлеченных МБК по санкционным и несанкционным банкам

Источник: данные Банка России, расчеты автора

На рисунке 14 видно, что как до введения санкций, так и после наблюдалась тенденция превышения объема привлеченных МБК над выданными для санкционных банков, которая закономерно усилилась в 2014 г после введения санкций. Несанкционные банки показывали в целом аналогичную тенденцию, однако, после 2014 г. стали наоборот больше выдавать, чем привлекать. Связано это с тем, что часть несанкционных крупнейших банков являются банками с иностранным капиталом, соответственно, у таких банков более широкие возможности по привлечению средств на зарубежных рынках и ниже необходимость пользоваться внутренним рынком межбанковских кредитов в период кризиса. В целом, можно сказать, что после введения санкций наблюдается возросшая зависимость санкционных банков от межбанковского рынка.

Отметим, что на фоне увеличения объема привлекаемых МБК санкционными банками не происходит возникновения просроченной задолженности по ним, то есть банки, несмотря на сложности, успешно справляются с погашением своих задолженностей. Однако, несанкционные банки в период 2014-2015 гг. наоборот увеличивают долю просроченной задолженности по МБК, хотя она и не превышает 1%.

Касательно структуры МБК по срочности можно отметить, что с 2011 г. по 2015 г. санкционные банки выдавали существенно больше долгосрочных МБК, чем несанкционные банки, что связано с тем, что у санкционных банков было больше возможностей привлекать дешевые средства за границей, чем у большинства несанкционных банков. Интересно, что после введения санкций аналогичная тенденция сохранилась, даже еще усилившись. В 2015 г. на долю долгосрочных выданных МБК пришлось 42% от всех выданных МБК санкционными банками. Возможным объяснением данного явления является то, что после закрытия зарубежных рынков для санкционных банков, автоматически произошло закрытие данного рынка и для прочих банков, так как чаще всего крупнейшие банки, такие как Сбербанк и ВТБ выступали в качестве посредников при доступе прочих банков на зарубежные.

Структура привлеченных по срочности МБК как для санкционных, так и для несанкционных банков практически не изменилась. Можно предположить, что это произошло в следствие колебаний ставок на рынке и неуверенности в будущем. При этом еще одним фактором выступает поддержка Банка России, снижающая необходимость в привлечение долгосрочных средств на рынке МБК.

Более подробная динамика доли долгосрочных выданных и привлеченных МБК представлена в приложениях 4 и 5.

Поддержка Банка России. Традиционно в период кризиса поддержка коммерческих банков Банком России играла немаловажную роль. Банк России стабилизирует кризисную ситуацию, санирует проблемные банки, сглаживает возможные проблемы за счет ряда различных инструментов, например, кредитов, РЕПО. Также произошло и в период санкций.

В период до 2014 г. поддержку от Банка России получали в среднем 3-4 банка из 18 анализируемых, однако, после 2014 г. количество банков, в той или иной мере, зависящих от Банка России возросло до 14-15 из анализируемых. Банками, не пользующимися поддержкой ЦБ, оказались в основном банки с иностранным капиталом, такие как Ситибанк, Райффайзенбанк, Нордеа банк.

Рисунок 15. Темп прироста объема полученных средств от Банка России по санкционным и несанкционным банкам

На рисунке выше представлены средние темпы прироста объема полученных средств от Банка России коммерческими банками. Согласно данным Банка России и расчетам автора в 2014 г. происходит существенное увеличение объема привлекаемых средств от Банка России санкционными банками, в 2015 г. темп снижается, хотя все еще остается положительным. Что касается несанкционных банков, то видно, что ввод санкций практически не повлиял на объем средств поддержки от Банка России - несанкционные банки увеличивали объем привлекаемых средств, однако, темп увеличения снижался, таким образом, банки старались отойти от государственной помощи.

Структура и качество кредитов и депозитов. Качество кредитов - один из неотъемлемых факторов устойчивости коммерческого банка перед кризисными явлениями. Качество кредитов или доля просроченной задолженности по кредитам для санкционных и несанкционных банков представлена на рисунке ниже.

Рисунок 16. Динамика изменения доли просроченной задолженности по кредитам для санкционных и несанкционных банков, %

Источник: данные Банка России, расчеты автора

Средняя доля просроченной задолженности по кредитам в 2011-2015 гг. у санкционных банков была стабильно выше, чем у несанкционных. 2014 г. не показал существенного изменения в доле просроченной задолженности по кредитам у коммерческих банков, однако, уже в 2015 г. она существенно выросла, достигнув 7,3% и 5,1% от общего объема выданных кредитов у санкционных и несанкционных банков соответственно. Так как динамика изменения одинакова для всех банков, то причиной изменения можно назвать общеэкономическую обстановку в России, а не влияние санкций. Рост курса долл. США к рублю, инфляции, колебание процентных ставок - все эти факторы вызвали сложности для юридических и физических лиц при погашении кредитов, особенно валютных.

Касательно структуры кредитов, можно отметить, что введение санкций незначительно повлияло на соотношение краткосрочных и долгосрочных кредитов в структуре выданных кредитов. Так до 2014 г. средняя доля долгосрочных кредитов (свыше 1 года) для санкционных банков составляла 67,2%, в 2014-2015 гг. - 71,1%. Для несанкционных банков до 2014 г. - 62,9%, в 2014-2015 гг. - 64,7%. Наибольшее изменение произошло по санкционным банкам, однако, тем или иным образом связать данное изменение и введение санкций не представляется возможным. Более подробная динамика представлена в приложении 6.

Что касается структуры по срочности депозитов, то динамика изменения доли долгосрочных депозитов в общем объеме привлеченных депозитов не изменилась после введения санкций. Подробная динамика представлена в приложении 7. До и после введения санкций санкционные банки имели преобладающий объем долгосрочных депозитов над несанкционными банками, однако, данная особенность связана с размерами и популярностью банков. Средняя доля долгосрочных источников финансирвоания по санкционным банкам составляет 44,5%, по несанкционным - 32,6%.

Более интересным показателем является отношение долгосрочных депозитов к долгосрочным кредитам, то есть тот объем средств, который может быть покрыт банком за счет исключительно собственных привлекаемых средств без участия Банка России и МБК.

Рисунок 17. Динамика отношения объема долгосрочных депозитов к долгосрочным кредитам по санкционным и несанкционным банкам

Источник: данные Банка России, расчеты автора

Согласно рисунку, представленному выше, на всем протяжении исследуемого периода отношение долгосрочных депозитов к кредитам для санкционных банков было выше, чем для несанкционных банков. Среднее отношение долгосрочных депозитов к кредитам по санкционным банкам составляет 0,63, для несанкционных - 0,48, то есть 63% всех долгосрочных кредитов санкционных банков может быть покрыто с помощью долгосрочных депозитов. В период 2014-2015 гг., после введения санкций, происходит снижение отношения долгосрочных депозитов к кредитам для всех банков, независимо от того под санкциями они или нет, то есть происходит наращивание разрыва между долгосрочными источниками фондирования и выдаваемыми средствами. Рост разрыва при определенных условиях способен перерасти к дефициту ликвидности, однако, в данном случае видно, что соотношение меняется незначительно, а значит говорить о дефиците ликвидности нельзя.

Изменение процентных ставок по кредитам и депозитам. В части 2.1. данной работы отмечалась важность и динамика изменения процентных ставок по кредитам и депозитам коммерческих банков. Здесь же будет более подробно рассмотрена динамика процентных ставок по санкционным и несанкционным банкам в отдельности.

В приложениях 8 и 9 представлены расчетные средние ставки по кредитам и депозитам для физических лиц по санкционным и несанкционным банкам. В представленных приложениях видно, что ставки по депозитам и кредитам для несанкционных банков на все протяжении исследуемого периода были выше. Кроме того, рост ставок по депозитам оказался выше, чем по кредитам для всех банков, однако, для несанкционных банков сильнее. Все представленные выводы подтверждают основные заключения ч. 2.1. по динамике процентных ставок. Отметим, что в приложениях 8 и 9 представлены исключительно ставки для физических лиц, кроме того, это ставки на определенные даты, то есть они не позволяют увидеть динамику изменения между определенными датами. Тем самым можно сказать, что данная информация не позволяют делать точные выводы и выводить закономерности.

В рамках данной части были проанализированы изменения основных показателей балансов, финансовой деятельности банков и прочих показателей и выявлены следующие отличия санкционных и несанкционных банков:

.        санкционные банки показали худшие финансовые результаты по сравнению с несанкционными банками, как в части показателей прибыли, так и рентабельности;

.        все санкционные банки показали ухудшение нормативов ликвидности в 2014 г. с последующим восстановлением к 2015 г., в то время как несанкционные банки показывали разнонаправленную динамику, и чаще всего введение санкций несущественно отразилось на динамике нормативов ликвидности таких банков;

.        в условиях санкций практически все банки обратились за помощью к Банку России, за исключением банков с иностранным капиталом, а также начали наращивать межбанковскую активность. Однако санкционные банки, изначально ориентированные на больший объем привлекаемых ресурсов на МБК, чем выдаваемых, еще сильнее увеличили данный разрыв - объем привлеченных средств с МБК к выданным составил 1,7, вместо 1,1 ранее.

2.4 Построение регрессионных моделей оценки влияния санкций на показатели деятельности банков

В рамках исследования влияния санкций на различные показатели деятельности банков было решено протестировать следующие гипотезы:

Н1: Экономические банковские санкции не оказывают или оказывают слабое отрицательное влияние на норматив мгновенной и текущей ликвидности.

Н2: Санкции оказывают сильное отрицательное воздействие на значение норматива долгосрочной ликвидности и значение рентабельности собственного капитала банка.

В работе будут анализироваться данные по 18 российским банкам за 5 лет с 2011 г. по 2015 г., данные помесячные. Исследуемые банки входят в топ-30 крупнейших по активам банков России, что позволяет с некоторыми ограничениями переносить результаты на весь банковский сектор в целом. Все данные были получены с сайтов Банка России и Анализ Банков. В качестве зависимых переменных были выбраны данные по нормативам ликвидности (Н2, Н3, Н4) и рентабельности собственного капитала (ROE). Независимыми переменными стали 13 переменных. Более подробное описание переменных представлено в ч. 2.2. данной работы.

Эконометрическое исследование будет проводиться с помощью пакета анализа Stata. Будет построено 4 основных линейных регрессий, на основе которых будут определены основные взаимосвязи между переменными. Кроме того, будут построены дополнительные модели для проверки следующих гипотез:

Н3: Санкции оказывают отрицательное влияние на рентабельность собственного капитала банка независимо от вида и ориентации банка.

Кроме данной гипотезы, было предположение о том, что санкции не должны оказывать влияния на банки, большую часть которых составляет иностранный капитал, однако, в связи с недостаточным объемом данных для тестирования такой гипотезы, от нее пришлось отказаться. Проверка данной гипотезы может являться возможным продолжением данного исследования.

В общем виде модель будет представлена в следующем виде:

До начала проведения исследования было решено провести анализ выбросов в выборке по зависимым переменным - нормативам ликвидности. Так из выборки первоначального размера в 1100 наблюдения, осталось 1000 наблюдений. Были введены ограничения на все нормативы ликвидности, а именно Н2 больше 15%, Н3 больше 50%, Н4 меньше 120%. Данные ограничения были введены в соответствии с законодательными требованиями к нормативам ликвидности.

Результат предварительного анализа данных представлен в приложениях 10 и 11. В соответствии с корреляционной матрицей сильных взаимосвязей между переменными выявлено не было, исключение зависимость между нормативами Н2 и Н3, Н3 и Н4, однако, данные показатели будут являться зависимыми переменными и вместе встречаться в моделях не будут.

Предварительная оценка влияния санкций на основе корреляционной матрицы говорит о том, что между санкциями и значениями нормативов Н2, Н4 и ROE наблюдается отрицательная взаимосвязь, то есть при наличии санкций данные показатели уменьшаются. Положительная взаимосвязь наблюдается между нормативом Н3 и санкциями - при наличии санкций растет значение норматива Н3. Наиболее сильная взаимосвязь наблюдается между показателем ROE и санкции. Предварительно получены не совсем объясняемые взаимосвязи, как в части положительной взаимосвязи для показателя Н3, так и в части отрицательной взаимосвязи для Н4.

Перейдем к построению моделей и анализу данных. Так как наши данные представляют собой панельные данные, то в исследовании будем использовать модели с фиксированными и случайными эффектами. Предварительно можно отметить, что модель с фиксированными эффектами теоретически лучше подходит, так как у нас фиксированная выборка и смены объектов с течением времени не происходит.

Оценив регрессии с фиксированными и случайными эффектами для зависимой переменной Н2, можно сказать, что согласно тесту Вальда регрессионная модель с фиксированными эффектами лучше подходит для описания данных, чем модель простой регрессии. Согласно тесту Бройша-Пагана модель со случайными эффектами лучше описывает данные, чем модель сквозной регрессии. А согласно тесту Хаусмана модель с фиксированными эффектами лучше модели со случайными эффектами.

Проведем аналогичное исследование для моделей с зависимыми переменными Н3, Н4 и ROE. В результате получим, что тест Вальда для всех моделей показал преимущество регрессионной модели с фиксированными эффектами над моделью простой регрессии. Согласно тесту Бройша-Пагана модель со случайными эффектами лучше описывает данные, чем модель сквозной регрессии. Для показателя Н3 по тесту Хаусмана лучшей моделью оказалась модель с фиксированными эффектами, для показателя Н4 - модель с фиксированными эффектами, для ROE - модель со случайными эффектами. Результаты теста Хаусмана для переменных приведены в приложениях 12-15.

Сводная таблица с результатами построенных моделей приведена в таблице ниже.

Таблица 11. Результаты построенных моделей оценки влияния санкций

* - 10% значимость, ** - 5% значимость, *** - 1% значимость

Источник: расчеты автора

В соответствии с представленными выше результатами можно отметить, что санкции оказались значимы абсолютно во всех моделях, и значимость была не ниже 95%.

Разберем более подробно полученные результаты. Все результаты по моделям приведены в приложениях 16-19.

Модели Н2, H3, H4. В данных моделях кроме санкций оказались значимы такие переменные как: уровень сомнительной задолженности, доля долгосрочных МБК от выданных, уровень ключевой ставки и константа. Кроме того в моделях мгновенной и текущей ликвидности значима переменная доля долгосрочных МБК от привлеченных. В модели долгосрочной ликвидности значима переменная наличие кредитов от ЦБ и ориентация банка, а в моделях текущей и долгосрочной ликвидности значима переменная финансовый рычаг. Уровень значимости моделей оказался недостаточно высок, что, однако, в некоторой мере позволяет интерпретировать полученные результаты.

Согласно полученным результатам, чем выше значение показателя финансового рычага, тем ниже (выше) значение показателя текущей (долгосрочной) ликвидности. Рост финансового рычага может быть обеспечен как за счет роста объема привлеченных средств, так и за счет снижения капитала. Поэтому снижение норматива текущей ликвидности при росте показателя финансового рычага связано с увеличением объема привлеченных средств, которые являются обязательствами банка. В условиях нестабильности население боится вкладывать на долгий срок средства, поэтому у банков происходит рост краткосрочных вложений, которые обеспечивают банкам дополнительную нагрузку на текущую ликвидность. Что касается роста норматива долгосрочной ликвидности, то за счет опасений населения и юридических лиц происходит перераспределение долгосрочных вложенных средств в краткосрочные, в результате снижается знаменатель Н4 и весь показатель показывает рост.

Чем выше уровень сомнительной задолженности по кредитам, тем выше значение показателей мгновенной и текущей ликвидностей, а также ниже значение долгосрочной ликвидности. Данная взаимосвязь не совсем понятная и явная, однако, можно предположить, что при росте уровня сомнительной задолженности, то есть объема просроченной задолженности по кредитам, банки начинают осторожнее относиться к своему кредитному портфелю и возможно стараться компенсировать предполагаемые потери за счет выдачи более коротких кредитов или прочих ликвидных инструментов. Таким образом, у банка растет уровень высоколиквидных активов и ликвидных активов со сроком до 30 дней и соответственно растет весь показатель нормативов ликвидности Н2 и Н3. Касательно снижения Н4 можно отметить, что из-за страха еще большего роста просроченной задолженности банки могут сократить привлечение долгосрочных кредитных требований.

При наличии у банка кредитов от Банка России, значение норматива долгосрочной ликвидности снижается. Наличие кредитов от Банка России - это дополнительный источник ликвидности для коммерческого банка, так как основная проблема в условиях санкций это недостаток долгосрочных источников финансирования, то можно предположить, что банки будут стараться просить у Банка России долгосрочных кредитов, которые позволят им нарастить объем своих долгосрочных обязательств.

Чем выше доля долгосрочных выданных МБК, тем ниже значение нормативов мгновенной и текущей ликвидности и тем выше значение норматива долгосрочной ликвидности. Выданные МБК - это часть активов банка, источников его дохода. Высокая доля долгосрочных выданных МБК говорит о том, что у банка ниже значение высоколиквидных и ликвидных активов и соответственно выше долгосрочные требования (со сроком свыше 1 года).

Взаимосвязь между долей долгосрочных привлеченных МБК и нормативов ликвидности противоположна взаимосвязи долей долгосрочных выданных МБК. Привлеченные МБК - это обязательства банка, его дополнительные источники фондирования. Рост долгосрочных источников средств ведет к сокращению краткосрочных, соответственно, к снижению знаменателей нормативов Н2 и Н3 и росту Н4.

Чем выше объем долгосрочных кредитов к депозитам, тем ниже значение текущей ликвидности и выше значение долгосрочной ликвидности. Рост отношения долгосрочных кредитов к депозитам может быть вызван как ростом долгосрочных кредитов, так и снижением долгосрочных депозитов. За счет роста долгосрочных кредитов напрямую растет показатель долгосрочной ликвидности, связь между ними явная. Однако связь с нормативов текущей ликвидности в явном виде не наблюдаема - рост долгосрочных кредитов или снижение долгосрочных депозитов напрямую не влияют на Н3, так как не входят в расчет норматива. Но можно предположить, что снижение долгосрочных депозитов вызвано возвратом населением своих средств и вложением их в краткосрочные, возможно депозиты до востребования, что является ничем иным как ростом части знаменателя норматива текущей ликвидности.

Чем выше ключевая ставка, тем выше значения нормативов Н2, Н3 и ниже значение норматива Н4. Рост ключевой ставки вызывает рост стоимости, как кредитов, так и депозитов коммерческих банков (пример, роста ключевой ставки до 17% в декабре 2014 г. и последующего скачка ставок по кредитам и депозитам). Рост ставок приводит к тому, что клиентам банка дороже брать деньги в долг (рост ставок по кредитам) и выгоднее вкладывать деньги в банк (рост ставок по депозитам). В результате происходит снижение объема выдаваемых кредитов, особенно долгосрочных, так как клиенты будут надеяться на снижение в будущем ставки и соответственно снижения ставок по кредитам, но и так же будут снижаться долгосрочные обязательства, так как в этом случае может срабатывать противоположное предположение - в будущем ставка еще вырастет и ставки еще поднимутся, и средства можно будет вложить под больший процент. Таким образом происходит снижение как числителя, так и знаменателя норматива Н4, при этом, предполагается, что снижение знаменателя будет слабее, так как многие люди решат перестраховаться и все таки вложить свои средства. Для нормативов Н2 и Н3 будут также расти как числители, так и знаменатели, однако, предполагается, что числители будут расти сильнее, все также исходя из предположений населения.

В случае, если банк в большей степени ориентирован на работу с юридическими лицами, то норматив долгосрочной ликвидности выше. Юридические лица - это основные клиенты банка, привлекающие долгосрочное финансирование для своих бизнесов, то есть привлекающие больший объем долгосрочных кредитных средств.

Что касается санкций, то в случае введения санкций на банк значение норматива мгновенной ликвидности уменьшается, норматива текущей ликвидности увеличивается, а норматива долгосрочной ликвидности также уменьшается. Введение санкций ведет к тому, что банк не только не имеет возможности привлечь долгосрочное финансирование, но и стоимость любого финансирования внутри страны для банка растет. Поэтому банк предпочтет даже краткосрочные финансовые средства привлекать на зарубежных рынках, что чаще всего будет дешевле. А из-за страха дальнейших санкций, банк может перестраховываться и привлекать больший объем средств, чем ему необходим на каждый момент, в результате его обязательства растут, и снижается норматив мгновенной ликвидности. В рамках данной логики аналогично должен вести себя норматив текущей ликвидности, однако, по результатам исследования видно, что у санкций и Н3 положительная взаимосвязь. Связать это можно с тем, что эффект санкций в виде роста обязательств перекрывается большим ростом краткосрочных активов, однако, точно доказать данное утверждение нельзя необходим подробный анализ структуры активов и пассивов банков по срочности и выведение дополнительных взаимосвязей (данный вопрос также может быть продолжением исследования). Касательно норматива Н4, то санкции напрямую влияют на объем долгосрочных обязательств, то есть снижают их. Если бы происходило исключительно снижение знаменателя норматива, то сам он бы рос, однако, выявлена противоположная связь, а это означает, что как и для норматива Н3 работает компенсационное воздействие числитель снижается сильнее, чем знаменатель, то есть объем долгосрочных кредитов снижается сильнее, чем снижается объем привлечённых долгосрочных средств.

На примере влияния санкций на нормативы Н3 и Н4 видно, что отделить влияние санкций от общего изменения в экономике трудно, и отмечается, что кризисные явления в экономике имеют более сильное влияние, чем отдельно наложение санкций на банки. А кризис в экономике это уже связь между общеэкономическими санкциями, падением цен на нефть и общеэкономических тенденций.

Модель ROE. В данной модели значимыми переменными являются: финансовый рычаг, уровень сомнительной задолженности, наличие кредитов от ЦБ, ключевая ставка, санкции и ориентация банка. Модель показала достаточно хорошую значимость - значение статистики Вальда более 260, что достаточно хорошо, кроме того, оценки модели являются состоятельными.

Согласно результатам модели, чем выше финансовый рычаг, тем ниже рентабельность собственного капитала. Кроме того, чем выше уровень сомнительной задолженности, тем ниже значение рентабельности. Рентабельность снижается, если у банка есть кредиты от Банка России, на банк наложены санкции, а также, если ключевая ставка растет.

Рост уровня сомнительной задолженности влияет на размер чистой прибыли банка, так как за счет неполучения денег по кредитам банк теряет часть своих доходов, а потеря доходов это снижение рентабельности. Рост ключевой ставки, наложение санкций - все это опосредованно влияет на уровень прибыли банка - снижает его за счет роста расходов банка. Рост расходов происходит, например, за счет необходимости платить больше по депозитам при росте ключевой ставки. Касательно наличия кредитов от Банка России можно предположить, что это некое опосредованное влияние на ROE, например, как показатель слабости самого банка и его необходимости в государственной поддержке.

В целом, исходя из всего вышесказанного можно отметить, что гипотеза Н1 выполняется частично, а именно только в части слабого влияния санкций на мгновенную ликвидность. Гипотеза Н2 также выполняется частично, а именно наблюдается сильное отрицательное влияние на ROE, что касается норматива Н3, то несмотря на отрицательное влияние, подтвержденное расчетами, влияние является относительно слабым, а в гипотезе предполагалось сильным.

В целом стоит отметить, что результаты по модели оценки влияния факторов, в том числе санкций, на рентабельность собственного капитала оказались самыми адекватными, а сама модель показала наибольшую значимость. Именно поэтому было решено протестировать дополнительные гипотезы именно на примере данной модели (модель ROE).

Гипотеза Н3. Для проверки данной гипотезы построим модель оценки влияния различных факторов на ROE при условии, что в выборку будут входить исключительно государственные банки, а затем построим модель только на основе данных по негосударственным банкам.

Таблица 12. Результаты построенных моделей оценки влияния санкций на ROE при различных условиях

* - 10% значимость, ** - 5% значимость, *** - 1% значимость

Источник: расчеты автора

Более подробное описание результатов проверки гипотезы Н3 приведено в приложениях 20-22.

Согласно представленным выше результатам санкции оказывают отрицательное влияние на ROE государственных банков, в то время как для частных банков влияние санкций оказалось незначимо. Таким образом, гипотеза H3 не подтвердилась. Однако отметим, что такие результаты были получены в следствие того, что почти все банки, являющиеся санкционными государственные, а в список несанкционных не вошли государственные банки. В работе произошел перекос данных и проверку гипотезы H3 нельзя назвать состоятельной.

В рамках практической части исследования влияния санкций на банковский сектор России было определено, что динамика изменения различных показателей по санкционным и несанкционным банкам схожа между собой, однако, есть некоторые отличия. В целом построенные регрессионные модели показали значимое отрицательное влияние санкций на нормативы ликвидности и рентабельность собственного капитала. Влияние оказалось не настолько существенное как предполагалось, однако, оно несомненно и его нельзя не учитывать. Кроме того, отмечается, что выделить влияние санкций проблематично, потому что данных мало, временный ряд слишком короткий (период действия санкций), а введение санкций практически совпало с началом падения цен на нефть и соответственно с проблемами в экономике в целом.

Заключение

Эффективность влияния санкций - одно из главных и неисследованных вопросов современного научного знания. Особую актуальность данный вопрос получил после введения США, Евросоюзом и рядом других стран санкций против России. Санкции включали в себя как экономические - эмбарго на определенные товары, политические - запрет на въезд определенным лицам на территории стран инициаторов санкций, так и секторальные - против нефтяных компаний и, конечно же, банковские санкции. Введение банковских санкций - один из беспрецедентных случаев введения санкций, и именно, в этом заключается его сложность характеризации и оценки влияния.

Целью данной работы являлось определение влияния санкций на банковскую систему России. В ходе работы были решены все поставленные задачи: определено понятие и виды санкций, рассмотрены способы определения эффективности влияния санкций, проанализировано состояние банковского сектора России до и после введения санкций, проведено эконометрическое исследование влияния санкций на банковский сектор России через показатели ликвидности и рентабельности собственного капитала.

В ходе работы были получены следующие выводы: в научной литературе не разработан комплексный подход к оценке влияния санкций, все статьи, несмотря на актуальные даты исследования, носят неподходящий характер, в связи с использованием излишне устаревших данных. 2014-2015 гг. - годы под влиянием санкций - прошли для России в кризисном состоянии, что сказалось не только на банковском секторе, но и на все экономике России в целом, именно с этим связаны сложности отделения влияния секторальных санкций на различных показатели от влияния кризиса в экономике. Банковский сектор России в данные годы показал ухудшение деятельности, однако, нельзя не отметить, что большинство тенденций изменения различных показателей в банковском секторе России сложилось уже с давних пор, поэтому данный факт также осложняет процесс отделения влияния санкций от влияния экономического состояния. Несмотря на схожие изменения у санкционных и несанкционных банков все же есть некоторые отличия в динамике изменения показателей, а именно, санкционные банки показали худшие финансовые результаты по сравнению с несанкционными банками, как в части показателей прибыли, так и рентабельности. Кроме того, все санкционные банки показали ухудшение нормативов ликвидности в 2014 г., в то время как несанкционные банки показывали разнонаправленную динамику, и чаще всего введение санкций несущественно отразилось на динамике нормативов ликвидности таких банков. А также в условиях санкций практически все банки начали наращивать межбанковскую активность, при этом санкционные банки, изначально ориентированные на больший объем привлекаемых ресурсов на МБК, чем выдаваемых, еще сильнее увеличили данный разрыв. Рост межбанковской активности в условиях введенных санкций может служить превосходной предпосылкой для дальнейшего развития банковского сектора и иметь в долго- и даже среднесрочном периоде положительный эффект. В ходе эконометрического исследования было однозначно определено наличие влияния санкций на показатели ликвидности и рентабельность собственного капитала коммерческих банков, однако, была отмечена трудность отделения влияния санкций от влияния кризисных эффектов в экономике России в целом.

В целом, изучение влияния санкций на банковскую систему России имеет множество перспектив для дальнейшего исследования, как в части исследования влияния на прочие показатели банковской деятельности, так и в части расширения выборки - например, исследования влияния санкций исключительно на мелкие банки. И останавливаться на данном исследовании не стоит, необходимо расширять и дополнять исследование.

Список использованной литературы

1.      Andreasson G. Evaluating the effects of economic sanctions in Burma

.        Bapat N. , Heinrich T., Kobayashi Y., Morgan C. Determinants of Sanctions Effectiveness: Sensitivity Analysis Using New Data / International Interactions: Empirical and Theoretical Research in International Relations, Vol. 39 No. 1, 2013, - pp. 79-98

.        Caruso R. The Impact of International Economic Sanctions on Trade. An Empirical Analysis / Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano, 29 p.

.        Chan S., Drury A. Sanctions as Economic Statecraft Theory and Practice / St. Martin’s Press, LLC, 2000

.        Daoudi M. S., Dajani M. S. Economic Sanctions: Ideals and Experience / London: Routledge and Kegan Paul, 1983

.        Doxey M. Economic Sanctions: Benefits and Costs / The World Today, Vol. 36, No. 12, 1980, - pp. 484-489

.        Doxey M. Sanctions through the Looking Glass the Spectrum of Goals and Achievements / International Journal, Vol. 55, No. 2, 2000, - pp. 207-223

.        Galtung J. On the Effects of International Economic Sanctions: with Examples from the Case of Rhodesia / World Politics, Vol. 19, No. 3, 1967, - pp. 378-416

.        Hillebrand E., Bervoets J. Economic Sanctions and The Sanctions Paradox: A Post-Sample Validation of Daniel Drezner’s Conflict Expectations Model / University of Kentucky, March 2013, - 44 p.

.        Hogan A. E. Pacific Blockade / Oxford: Clarendon Press, 1908

.        Hufbauer G. G. , Schott J. J., Elliott K. A. Economic Sanctions Reconsidered: History and Current Policy / Washington, D. C.: Institute for International Economics, 1990

.        Hufbauer G., Schott J., Elliott K., Oegg B. Economic Sanctions Reconsidered (3rd edition) / Washington DC, Peterson Institute for International Economics, 2007

.        Kaempfer W., Lowenberg A. The Political Economy of Economic Sanctions Handbook of Defense Economics: Defense in a Globalized World, Vol. 2, 2007, pp. 868-911

.        Lindsay J. Trade Sanctions as Policy Instruments: A Re-Examination / International Studies Quarterly, Vol. 30, No. 2, 1986, - pp. 153-173

.        Logendran V. How Russia Survived Sanctions / The International Economy, 2015, - 47-51 pp.

.        Major S. Timing Is Everything: Economic Sanctions, Regime Type, and Domestic Instability / International Interactions: Empirical and Theoretical Research in International Relations, Vol. 38, No. 1, 2012, - pp. 79-110

.        Nooruddin I. Modeling Selection Bias in Studies of Sanctions Efficacy / International Interactions, Vol. 28, No. 1, 2002, - pp. 59-75

.        Oxenstierna S., Olsson P. The Economic Sanctions Against Russia. Impact and Prospects of Success / FOI, 2015, - 92 p.

.        Pape R. A. Why Economic Sanctions Do Not Work / International Security, Vol. 22, Issue 2, 1997, - pp. 90-136

.        Pape R. A. Why Economic Sanctions Still Do Not Work / International Security, Vol. 23, No. 1, 1998, - pp. 66-77

.        Petrescu I. M. Rethinking Economic Sanctions Success: Sanctions as Deterrents / University of Maryland, December 2010, - 40 p.

.        Rogers E. S. Using Economic Sanctions to Prevent Deadly Conflict / Carnegie Commission, 1996, - 42 p.

.        Yang. J., Askari H., Forrer J., Teegen H. U. S. Economic Sanctions: An Empirical Study / The International Trade Journal, Vol. 18, No. 1, 2004, - pp. 23-62

Приложения

Приложение 1

Динамика норматива мгновенной ликвидности (Н2) по санкционным и несанкционным банкам

Источник: данные Банка России

Приложение 2

Динамика норматива текущей ликвидности (Н3) по санкционным и несанкционным банкам

Источник: данные Банка России

Приложение 3

Динамика норматива долгосрочной ликвидности (Н4) по санкционным и несанкционным банкам

Источник: данные Банка России

Приложение 4

Изменение доли долгосрочных выданных МБК санкционными и несанкционными банками

Источник: данные Банка России, расчеты автора

Приложение 5

Изменение доли долгосрочных привлеченных МБК санкционными и несанкционными банками

Источник: данные Банка России, расчеты автора

Приложение 6

Изменение доли долгосрочных кредитов по санкционным и несанкционным банкам

Источник: данные Банка России, расчеты автора

Приложение 7

Изменение доли долгосрочных депозитов по санкционным и несанкционным банкам

Источник: данные Банка России, расчеты автора

Приложение 8

Расчетные ставки по кредитам для физических лиц по санкционным и несанкционным банкам

Источник: данные сайта Анализ банков, расчеты автора

Приложение 9

Расчетные ставки по депозитам для физических лиц по санкционным и несанкционным банкам

Источник: данные сайта Анализ банков, расчеты автора

Приложение 10

Предварительный анализ основных переменных исследования

Источник: расчеты автора

Приложение 11

Проверка на корреляцию между основными переменными

Источник: расчеты автора

Приложение 12

Результаты теста Хаусмана для показателя Н2

Источник: расчеты автора

© 2003 - 2022 «Библиофонд»

Обратная связь

Пользовательское соглашение

Политика конфиденциальности

Полная версия

Помощь по учебным работам

Консультация по курсовой работе

Консультация по дипломной работе ВКР

Консультация по реферату

Консультация по отчетам о практике