МОДЕЛИРОВАНИЕ  БАНКОВСКОЙ  ПАНИКИ  НА  ПРИМЕРЕ  АКБ  «ФОРШТАДТ»  (ЗАО)

Реннер  Александр  Георгиевич

канд.  техн.  наук,  зав.  кафедрой  математических  методов  и  моделей  в  экономике,  доцент  Оренбургского  государственного  университета,  г.  Оренбург

E-mail:  Agrenner@mail.ru

Ленерт  Александра  Георгиевна

студент  факультета  экономики  и  управления  Оренбургского  Государственного  Университета,  г.  Оренбург

E-mail: 

MODELING  BANK  RUNS:  THE  CASE  OF  BANK  «FORSHTADT»

Alexander  Renner

candidate  of  Science,  Head  of  Mathematical  Methods  and  Models  in  Economics  department,

assistant  professor  of  Orenburg  State  University,  Orenburg

Alexandra  Lenert

student  of  the  Faculty  of  Economics  and  Management,  Orenburg  State  University,  Orenburg

АННОТАЦИЯ

В  статье  получена  оценка  пробит-модели  вероятности  снижения  объема  депозитов  физических  лиц  АКБ  «Форштадт»  (ЗАО)  в  зависимости  от  социально-экономических  показателей.  Доказано  наличие  их  влияния  на  увеличение  вероятности  снижения  объема  депозитов  физических  лиц  АКБ  «Форштадт»  (ЗАО). 

ABSTRACT

Probit  model  of  probability  of  Bank  «Forshtadt»  retail  deposits  decrease  depending  on  the  social  and  economic  indicators  is  estimated.  It  was  proved  there  is  an  impact  on  reducing  in  probability  of  Bank  «Forshtadt»  retail  deposits  decrease.

Ключевые  слова:  банковская  паника;  депозиты  физических  лиц.

Keywords:  bank  runs;  retail  deposit.

Банковская  система  является  одной  из  важнейших  структур  рыночной  экономики,  это  определяется  ее  функциями  и  целями.  Любой  сбой  в  ее  функционировании  может  привести  к  дестабилизации  экономической,  социальной,  политической  и  других  сфер  жизни  общества.  Банки  нередко  сталкиваются  с  кризисными  явлениями.  Среди  различных  форм  банковского  кризиса  особое  значение  имеют  те,  которые  проявляются  в  виде  банковской  паники.  При  банковской  панике  многие  вкладчики  одновременно  пытаются  изъять  свои  средства  из  банков.  Однако  работа  банков  устроена  так,  что  для  получения  прибыли  они  должны  размещать  привлеченные  средства  в  активы,  в  том  числе  и  в  неликвидные,  например  в  кредиты.  Досрочный  возврат  вложений  не  может  быть  произведен  без  затрат,  поэтому  в  случае  непредвиденных  шоков  со  стороны  пассивов,  таких  как  банковские  паники,  банки  не  могут  удовлетворить  все  требования  вкладчиков  [1,  с.  97;  4,  с.  26]. 

Очевидно,  что  в  таких  условиях  для  любого  коммерческого  банка  становится  актуальной  задача  оценки  вероятности  возникновения  банковских  паник.  Достоверные  количественные  результаты,  касающиеся  возникновения  кризисных  явлений  в  банковском  секторе,  могут  быть  получены  в  рамках  адекватных  математических  моделей  [3,  с.  4]. 

В  зарубежной  литературе  направление  исследования  банковских  паник  достаточно  хорошо  развито.  Этому  посвящены  работы  Даймонда  Д.  и  Дибвига  Ф.,  Велеса  Н.,  Чари  В.  и  Чампа  Б.,  Смита  Б.  и  Вильямсона  С.  В  отечественной  литературе  анализ  такого  явления,  как  банковская  паника,  начался  сравнительно  недавно,  в  связи  с  чем  наблюдается  нехватка  исследований  по  данной  проблеме.  Среди  отечественных  исследований  можно  выделить  работы  Семеновой  М.И.,  Мариева  О.С.  и  Кравченко  С.А.  В  целом  работы  отечественных  ученых  в  основном  направлены  на  развитие  и  адаптацию  имеющихся  моделей  применительно  к  условиям  функционирования  российской  экономики.

Несмотря  на  глубокий  теоретический  анализ  вопросов,  касающихся  возникновения  и  особенностей  проявления  банковских  паник,  и  в  отечественной,  и  в  зарубежной  литературе  остаются  непроработанными  многие  практические  аспекты  применения  моделей.  В  частности,  отсутствует  предварительный  анализ  тех  конкретных  социально-экономических  условий,  которые  порождают  банковскую  панику,  не  предложен  критерий,  позволяющий  определить  момент  наступления  кризиса.  Актуальными  являются  дальнейшие  исследования  в  области  оценки  вероятности  наступления  банковских  паник.

Целью  исследования  является  оценка  вероятности  снижения  объема  депозитов  физических  лиц  АКБ  «Форштадт»  (ЗАО)  в  зависимости  от  социально-экономических  показателей. 

Объектом  исследования  выступает  АКБ  «Форштадт»  (ЗАО).

Предметом  исследования  -  методы  и  модели  анализа  банковской  паники.

Для  учета  влияния  внешних  факторов  на  поведение  вкладчиков  определим,  как  изменялось  состояние  российской  экономики  с  точки  зрения  последовательности  смены  фаз  экономического  цикла.  Для  этого  рассмотрим  следующие  социально-экономические  показатели  развития  Российской  Федерации  за  период  с  января  2007  года  по  апрель  2013  года:  х1  —  ставка  рефинансирования,  %;  х2  —  курс  доллара  США  к  рублю,  руб.;  х3  —  курс  евро  к  рублю,  руб.;  х4  —  индекс  потребительских  цен  (ИПЦ),  в  %  к  предыдущему  месяцу;  х5  —  цена  на  нефть  сорта  «Юралс»,  в  %  к  соответствующему  периоду  предыдущего  года;  х6  —  количество  безработных,  млн.  чел;  х7  —  средняя  номинальная  заработная  плата,  тысяч  рублей  в  месяц;  х8  –  средний  индекс  РТС,  тысяч  пунктов;  х9  —  межбанковская  ставка,  %  годовых;  х10  —  депозитная  ставка,  %  годовых;  х11  —  ставка  по  кредитам,  %  годовых.  В  результате  применения  методов  кластерного  анализа  было  выделено  4  стадии  экономического  цикла  российской  экономики:  период  спада  экономики  (январь  2007  г.  —  сентябрь  2008  г.);  период  кризиса  (октябрь  2008  г.  —  октябрь  2009  г.);  период  выхода  из  кризиса  экономики  (ноябрь  2009  г.  —  ноябрь  2010  г.,  январь  2011  г.  —  август  2011  г.);  период  роста  экономики  (декабрь  2010  г.,  сентябрь  2011  г.  —  апрель  2013  г.)  [2,  с.  229].

В  результате  проведения  нетрадиционного  корреляционного  анализа  были  отобраны  следующие  макроэкономические  факторы,  влияющие  на  поведение  вкладчиков  —  физических  лиц  АКБ  «Форштадт»  (ЗАО):  х1  —  курс  доллара  США  к  рублю,  рублей;  х2  —  индекс  потребительских  цен,  в  %  к  предыдущему  месяцу;  х3  —  количество  безработных,  млн.  чел;  х4  —  средняя  номинальная  заработная  плата,  тысяч  рублей  в  месяц;  х5  —  средний  индекс  РТС,  тысяч  пунктов;  х6  —  ставка  по  кредитам,  %  годовых;  х7  —  денежный  агрегат  М2  ,  трлн.  руб.;  х8  —  экспорт,  млрд.  долл.;  х9  —  импорт,  млрд.  долл.

Оценим  пробит-модель  вероятности  снижения  объема  депозитов  физических  лиц  на  основе  факторов  х₁,…,х₉:

  (1)

где:    —  оценка  вероятности  снижения  объема  депозитов  физических  лиц;

  —  функция  стандартного  нормального  распределения;

  —  вектор  объясняющих  переменных;

  —  оценка  максимального  правдоподобия  параметров  модели.

    (2)

Таким  образом,  увеличение  вероятности  снижения  объема  депозитов  физических  лиц  в  текущий  момент  времени  вызвано  увеличением  индекса  потребительских  цен  в  прошлом  месяце,  увеличением  количества  безработных  в  прошлом  квартале,  повышением  среднего  индекса  РТС,  ставки  по  кредитам,  денежного  агрегата  М2  и  импорта  в  текущий  момент  времени.

Уменьшение  вероятности  снижения  объема  депозитов  физических  лиц  в  текущий  момент  времени  обусловлено  увеличением  средней  номинальной  заработной  платы  в  прошлом  квартале  и  курса  доллара  США  к  рублю  и  экспорта  в  текущий  момент  времени.

Отметим,  что  поскольку  индекс  РТС  —  это  основной  индикатор  фондового  рынка  России,  то  его  рост  побуждает  вкладчиков  —  физических  лиц  увеличить  долю  денежных  средств,  инвестируемых  в  наиболее  ликвидные  акции  крупнейших  и  динамично  развивающихся  российских  компаний.  В  целом  модель  дает  хороший  прогноз  относительно  того,  снизится  ли  объем  депозитов:  число  правильно  классифицированных  наблюдений  составило  80,82%  от  всех  наблюдений. 

График  оценки  вероятности  снижения  объема  депозитов  физических  лиц  представлен  на  рисунке  1.

Рисунок  1.  График  оценки  вероятности  снижения  объема  депозитов  физических  лиц

Как  видно  из  данного  рисунка,  характер  поведения  вероятности  снижения  объема  депозитов  физических  лиц  отражает  изменение  стадий  экономического  цикла,  выявленных  с  помощью  кластерного  анализа.

Таким  образом,  период  с  ноября  2007  г.  по  июль  2009  г.  характеризуется  высокими  значениями  вероятности  снижения  вкладов,  следовательно,  в  эти  периоды  высока  вероятность  возникновения  банковских  паник.  Период  с  августа  2011  г.  по  апрель  2012  г.  характеризуется  относительно  низкими  значениями  вероятности  снижения  объема  вкладов,  люди  более  уверены  в  своем  будущем  и  не  паникуют.  Но  в  период  с  мая  2012  г.  по  апрель  2013  г.  вновь  повышается  вероятность  снижения  объема  вкладов  физических  лиц,  т.  е.  ожидается  завершение  стадии  роста  экономики.

В  результате  анализа  предельных  эффектов  выявлено,  что  степень  влияния  всех  показателей  возрастает  во  время  выхода  из  кризиса.  Наибольшее  влияние  на  вероятность  снижения  объема  депозитов  физических  лиц  оказывает  увеличение  среднего  индекса  РТС  и  индекса  потребительских  цен.  При  росте  среднего  индекса  РТС  в  текущий  момент  на  1  тысячу  пунктов  вероятность  снижения  объема  депозитов  физических  лиц  в  среднем  увеличивается  на  0,688.  При  увеличении  в  прошлом  месяце  на  1  %  индекса  потребительских  цен  вероятность  снижения  объема  депозитов  увеличивается  на  0,341.

Таким  образом,  доказано  наличие  влияния  на  увеличение  вероятности  снижения  объема  депозитов  физических  лиц  АКБ  «Форштадт»  (ЗАО)  социально-экономических  показателей  развития  России.

Список  литературы:

1.Буреш  О.В.  Оценка  стоимости  кредитного  дериватива  на  основе  цены  безразличия  /  О.В.  Буреш,  А.Г.  Реннер,  Т.А.  Зеленина  //  Вопросы  экономики  и  пра-ва.  —  2012.  —  №  12.  —  С.  97—100. 

2.Корнева  О.А.  Математическое  моделирование  банковских  паник  /  О.А.  Корнева  //  Перспектива  [Текст]  :  сб.  ст.  молодых  ученых  /  гл.  ред.  А.В.  Кирьякова  ;  Юж.-Урал.  науч.-образоват.  центр  РАО;  Оренбург.  гос.  ун-т.  Оренбург:  ГОУ  ОГУ,  2006—2010.  —  №  13.  —  2010.  —  502  с.  —  Библиогр.  в  конце  ст.  —  ISBN  978-5-7410-1085-3.

3.Кравченко  С.М.  Моделирование  кризисных  явлений  в  банковском  секторе  экономики:  диссертация  кандидата  экономических  наук:  08.00.13  [Место  защиты:  Рост.  гос.  эконом.  ун-т].  Новочеркасск,  2007.  —  160  с.

4.Мариев  О.С.,  Лаптева  О.В.  Моделирование  влияния  внешних  сигналов  на  возникновение  банковских  кризисов  в  современных  условиях  //  Вестник  Челябинского  гос.  ун-та.  —  2008.  —  №  19.  —  С.  26—34.