Скорость обращения денег: эмпирический анализ и теоретические следствия тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.01, кандидат наук Ибрагимов Шакир Шакирович

• Ибрагимов Шакир Шакирович
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Ибрагимов Шакир Шакирович

Введение

Глава 1. Скорость обращения денег. Анализ и обсуждение теоретических гипотез об изменении скорости оборота

1.1 Расширенная гипотеза о нетривиальности скорости обращения денег

1.2 Уравнение обмена денег

1.3 Затруднения использования уравнения обмена

1.3.1 Правая часть уравнения обмена

1.3.2 Левая часть уравнения обмена

1.3.3 Влияние переменной времени на уравнение обмена

1.4 Скорость обращения в уравнении обмена

1.5 Остатки и обороты на счетах КО

1.6 Оборачиваемость

1.7 Скорость обращения денег и обороты банковской системы

Глава 2. Анализ динамики оборачиваемости по банковским счетам в период 2007 г. - 2012 г. (проверка гипотезы о нетривиальности скорости обращения денег)

2.1 О методике вычисления оборачиваемости

2.1.1 Формула вычисления оборачиваемости

2.1.2 Способ получения статистики

2.2 Исследование динамики оборачиваемости на данных кризиса 2008 г

2.2.1 Суммарные активы

2.2.2 Структура активов

2.2.3 Средства в расчетах

2.2.4 Денежные средства, драгоценные металлы и камни

2.2.5 Счета в ЦБ

2.2.6 Корреспондентские счета в КО

2.2.7 Ценные бумаги

2.2.8 Кредиты всего

2.2.9 Кредиты нефинансовым организациям

2.2.10 Кредиты физическим лицам

2.2.11 Кредиты КО

2.2.12 Суммарные пассивы

2.2.13 Средства от ЦБ

2.2.14 Корреспондентские счета от КО

2.2.15 Кредиты и депозиты от КО

2.2.16 Средства организаций на расчетных счетах

2.2.17 Депозиты юридических лиц

2.2.18 Структура средств от нерезидентов

2.2.19 Вклады физических лиц

2.2.20 Векселя и банковские акцепты

Глава 3. Анализ неравномерности распределения денежных потоков по отдельным банкам

3.1 Различие в концентрации активов по оборотам и остаткам

3.2 Отличие малых и средних банков

3.3 Исследование динамики концентрации

3.3.1 Суммарные активы

3.3.2 Денежные средства, драгоценные металлы и камни

3.3.3 Счета в ЦБ

3.3.4 Корреспондентские счета в КО

3.3.5 Корреспондентские счета резидентов и нерезидентов

3.3.6 Ценные бумаги

3.3.7 Кредиты нефинансовым организациям

3.3.8 Кредиты физическим лицам

3.3.9 Кредиты КО

3.3.10 Просроченная задолженность

3.3.11 Средства от ЦБ

3.3.12 Средства клиентов

3.3.13 Средства организаций на расчетных счетах

3.3.14 Вклады физических лиц

3.3.15 Депозиты юридических лиц

3.3.16 Векселя и банковские акцепты

3.4 Выводы анализа концентрации оборотов для регуляторной деятельности

3.5 Скорость обращения с точки зрения данного исследования

3.5.1 Изменения скорости обращения в долгосрочной перспективе

3.5.2 Изменения скорости обращения в краткосрочной перспективе

3.5.3 Скорость обращения и повышение эффективности регулирования

Заключение

Список сокращений

Список терминов

Список литературы

Приложение 1. Система агрегации банковских отчетностей Searchlight и обоснование адекватности полученных с её помощью статистических данных

1.1 Система агрегации данных

1.1.1 Место систем агрегации отчетностей по 101 форме в банковском анализе

1.2 О надежности полученных результатов

1.2.1 Отличия объема совокупной выборки Searchlight от объема выборки ЦБ

1.2.2 Отличия темпов роста выборки КО, публикующих обороты Searchlight от темпа роста выборки ЦБ

1.2.3. Отличия структуры выборки Searchlight от структуры выборки ЦБ

1.2.4 Отличия валютной структуры выборки Searchlight

1.2.5 Влияние величины выборки на оборачиваемость

1.2.6 Отличия структуры оборотов выборки Searchlight

1.2.7 Выборка, используемая в главе

1.2.8 Особенности выборки КО Searchlight

1.2.9 Особенности вычисления HHI

Приложение 2. Дополнительная информация о динамике остатков, оборотов и оборачиваемости денежно-банковской системы

2.1 Дополнительная информация о литературе по теме оборотов и оборачиваемости

2.2 Дополнительная информация к материалам главы

2.2.1 Суммарные активы

2.2.2 Средства в расчетах

2.2.3 Денежные средства, драгоценные металлы и камни

2.2.4 Счета в ЦБ

2.2.5 Корреспондентские счета в КО

2.2.6 Ценные бумаги

2.2.7 Кредиты всего

2.2.8 Кредиты нефинансовым организациям

2.2.9 Кредиты физическим лицам

2.2.8 Кредиты КО

2.2.9 Суммарные пассивы

2.2.10 Средства в расчетах, пассивы

2.2.11 Фонды

2.2.12 Средства от ЦБ

2.2.13 Корреспондентские счета

2.2.14 Кредиты от КО

2.2.15 Средства клиентов

2.2.16 Средства организация на расчетных и прочих счетах

2.2.17 Депозиты юридических лиц

2.2.18 Структура средств от нерезидентов

2.2.19 Вклады физических лиц

2.2.20 Векселя

2.3 Связь оборачиваемости с ликвидностью и эффективностью вложения средств

Приложение 3. Формулы для расчета счетов

Приложение 4. Дополнительная информация о концентрации банковской системы

4.1 Международные и западные исследования по теме концентрации, обзор

4.2 Неструктурные модели

4.3 Исследования по России

4.4 Дополнительные данные по теме концентрации

4.4.1 Суммарные активы

4.4.2 Денежные средства, драгоценные металлы и камни

4.4.3 Корреспондентские счета в КО

4.4.4 Ценные бумаги

4.4.5 Кредиты нефинансовым организациям

4.4.6 Кредиты физическим лицам

4.4.7 Кредиты КО

4.4.7 Просроченная задолженность

4.4.8 Фонды

4.4.9 Средства от ЦБ

4.4.10 Средства клиентов

4.4.11 Средств организаций на расчетных и прочих счетах

4.4.12 Вклады физических лиц

4.4.13 Депозиты юридических лиц

4.4.14 Векселя

Приложение 5. Методика исследования, её преимущества, ограничения и недостатки, критика полученных результатов

5.1 О месте предложенного подхода в экономическом анализе

5.1.1 Оборачиваемость

5.1.2 Концентрация

5.1.3 Место и потенциал использования статистики по оборотам отчетностей по 101 и 102 форме в макроэкономическом анализе и прогнозировании

5.2 Критика метода, его недостатки и ограничения

5.2.1 Обороты

5.2.2 Оборачиваемость

5.2.3 Оборачиваемость как оценка скорости обращения:

5.2.4 Концентрация

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Скорость обращения денег: эмпирический анализ и теоретические следствия»

Введение

Актуальность исследования. В настоящее время в России обсуждаются разные способы преодоления ограничений экономического развития, в том числе связанные с потребностями экономики в ликвидности и трансмиссионными механизмами денежно-кредитной политики. Требуется провести структурные изменения экономики, чтобы обеспечить её поступательное развитие. Регулирование банковской системы должно быть настроено на решение этих задач.

При этом любая теория денег в рамках большинства экономических школ исходит из тривиальных гипотез о скорости обращения денег (постоянна, монотонно линейно растет, и т.п.). Исторически это обусловлено тем, что в начале ХХ века механизмы функционирования денежных потоков в экономике были слабо изучены. Так, Фишер И. при построении уравнения монетарного обмена использует гипотезу постоянства скорости обращения денег. Однако это постоянство ставится под сомнение, например, Дж. М. Кейнсом. Практическая же проверка утверждения была серьезно затруднена в виду отсутствия возможности рассчитать скорость обращения денег прямым методом.

В обосновании любой денежной политики вопросы спроса на деньги, предоставления ликвидности банковской системе и связи инфляции с другими параметрами денежной политики являются одними из основных. Одним из базовых элементов для соответствующих макроэкономических построений является концепция скорости денежного обращения. Без этого элемента затруднительно выстроить описание теории денег, отличное от «черного ящика», так как не ясны свойства денежного оборота.

В данной работе предлагается уточнить гипотезу о нетривиальности изменения скорости обращения денег на данных о денежных потоках внутри российской банковской системы, появившихся в открытом доступе с 2007 г. А именно - предлагается подтвердить, что скорость обращения не является константой на краткосрочных и среднесрочных периодах, не сводится к заранее заданному тренду, и её изменение имеет содержательное экономическое объяснение, а также расширить гипотезу следующими утверждениями: вместо

скалярной скорости обращения денег есть набор различных скоростей обращения, и их изменения тоже имеют содержательные экономические объяснения. То есть, эти изменения дают дополнительную информацию об экономической системе и вызваны экономическими факторами, которые не вызваны особенностями учета.

Такое исследование расширит понимание связи предоставления ликвидности банковскому сектору и других макроэкономических параметров (цен, объемов производства, ставки процента, инфляции), и понимание процессов перераспределения ликвидности внутри банковской системы. Так откроется путь для повышения эффективности регулирования денежно-банковского сектора и макроэкономической политики. Этим и определяется значение и актуальность исследования.

Таким образом, исследование закономерностей изменения скорости обращения денег и структуры потоков денег в банковской системе, а именно этому посвящена диссертация, является актуальной задачей.

Цели и задачи исследования. Цель исследования состоит в том, чтобы выявить закономерности изменения скорости обращения денег и неоднородность денежного оборота, и с их учётом сформировать подходы к анализу состояния денежно-банковской системы и её регулированию.

Для достижения поставленной цели в соответствии с логикой исследования в диссертационной работе поставлены следующие задачи:

• Ввести теоретическое обоснование необходимости и возможности анализа скорости обращения денег через данные оборачиваемости средств на банковских счетах.

• Разработать методику анализа банковских оборотов. Исследовать динамику оборачиваемости суммарных банковских активов и пассивов и их составляющих на периоде наблюдения, включающем в себя как нестабильную динамику экономики, так и стационарную. Это позволит проверить гипотезы о постоянстве скорости обращения, её многомерности и наличии у неё содержательно объяснимого изменения.

• Выявить на качественном уровне и обобщить закономерности динамики оборачиваемости и её связи с другими параметрами экономики (ставка процента, ВВП, значение индекса РТС и т.д. и т.п.). Заложить основу для численной оценки и моделирования этих связей, а также для формулировки связи скорости обращения денег с другими параметрами уравнения обмена.

• Изучить уровень неоднородности потоков денег внутри отдельных направлений банковской деятельности (сгруппированных счетов баланса), проанализировав концентрацию оборотов и остатков банковской системы. Проанализировать как потоки денег неоднородны по различными направлениям банковской деятельности и по банкам, что подтвердит то, что скорость обращения не является скаляром не только на уровне банковской системы, но и на уровне отдельных банков. Последнее теоретически обоснует неравносильность по результирующему воздействию на экономику использования различных банков как проводников экономической политики (например, в случае вливаний финансовых средств).

• Разработать инструментарий и методику, агрегирующие данные балансовой отчетности российских кредитных организаций в адекватную целям исследования статистику (макро-, мезо- и микро- уровня по остаткам, оборотам, оборачиваемостям и неоднородности остатков и оборотов). Объект исследования - денежный оборот и его структура, скорость

обращения денег.

Предметом исследования являются денежные потоки в банковской системе и закономерности изменения их интенсивностей, влияние скорости обращения на эффективность регулятивных мер, возможности учета изменения скорости и структуры денежного оборота при разработке и использовании инструментов денежной политики.

Степень разработанности темы исследования. Вопросы анализа денежного оборота, скорости денежного обращения, денежных потоков в банковской системе, их динамики во время кризиса 2007-2008 г. охватываются в работах таких исследователей как Arnold J., Bech M.L., Beyeler W.E., Cepeda F.,

Cuéllar-Fernández B., Chan-Lau J.A., Glass R.J., Gatkowski M., Giansante S., Goffman M., Gutiérrez-Nieto B., Fisher I., Fuertes-Callén Y., Keynes J.M., Leon C., Machado C., Markose S., Sarmiento M., Serrano-Cinca C., Soramaki K., Shaghaghi A.R., Warburton C., Абдуразаков Т.К., Бураков Д.В., Бурлачков В.К., Буздалин А.В., Гладковский

B.Б., Говтвань О.Дж., Головнин М.Ю., Ершов М.В., Иванов В.В., Ивантер В.В., Некипелов А.Д., Карминский А.М., Костров А.В., Короп В.В., Мурзенков Т.Н., Панфилов В.С., Поспелов И.Г., Пильник Н.П., Пискунов А.Д., Соколов А.А., Струмилин С.Г., Федоров Ю.И.

Вопросы изучения неоднородности денежного оборота освещены в работах таких исследователей как Anginer D., Anzoategui D., Berger A., Beck T., Bikker J.A., Cetorelli N., Claessens S., Demerguc-Kunt A., Fungacova Z., Gambera M., Haubrich J.G., Haaf K., Laeven L., Levine R., Maksimovich V., Maria Soledad Martínez Peria, Melecky M., Solanko L., Weill L., Zhu M., Анисимова А.И., Верников А.В., Городнова А.С., Грачев Г.А., Дробышевский С.М., Карминский А.М., Костров А.В., Коробов Ю.И., Курдин А.А., Крылова Л.В., Леонтьев А.Б., Мамонов М.Е., Моисеев С.Р., Мурзенков Т.Н., Овчинникова Н.Э., Овчинникова О.П., Пащенко

C.М., Петрушанский В.П., Пестова А.А., Поспелов И.Г., Пильник Н.П., Радионов С.А., Рыбин Е.В., Савинова В.А., Селютина О.Г., Солнцев О.Г., Хандруев А.А., Чумаченко А.А.;

Тем не менее, как структура, так и динамика денежного оборота, остаются недостаточно изученными.

Теоретической и методологической основной работы являются теория монетарного институционализма, метод статистического анализа и методы анализа баз данных.

Информационную базу исследования составили данные банковской отчетности по 101 форме, публикуемые на сайте Центрального Банка, другие данные, публикуемые Центральным Банком, данные Росстата, нормативно-справочные документы, публикации российских и зарубежных исследователей. Научная новизна исследования

По специальности «экономическая теория»:

• Подтверждено по балансовой информации российских банков наличие сложной разнонаправленной динамики у отдельных денежных потоков и их скоростей оборота, формирующих денежный оборот и результирующую скорость обращения денег. Подтверждена гипотеза о многомерности скорости обращения денег. Скорость денежного оборота оценена прямым методом без использования косвенных методов - эконометрических моделей и оценок через другие параметры уравнения обмена. В результате подтверждена содержательность изменения скорости обращения, что переводит её статус из «технического» члена уравнения обмена в самостоятельную экономическую переменную.

• Полученные результаты означают, что эффект регуляторной политики денежных властей может быть частично демпфирован изменением скорости обращения и не нейтрален к выбору кредитных организаций (КО), которым предоставляются средства.

По специальности «Финансы, денежное обращение и кредит»

• Разработан инструментарий агрегации данных банковской отчетности с оборотами по форме 101 (более 15 000 000 строк данных) и доработана методика ЦБ РФ их агрегации (расширен набор вычисляемых счетов, методика переработана для работы с динамическими рядами данных, выявлены и учтены отдельные её недостатки). Вычисленные данные позволили проанализировать обороты и оборачиваемость суммарных активов и пассивов банков и отдельных направлений их деятельности (сгруппированных счетов баланса). Анализ интенсивности оборота средств (оборачиваемости) по отдельным направлениям позволил заполнить промежутки между данными на календарную дату информацией о внутримесячной динамике, дополнив анализ остатков на счетах. При этом детализированы агрегированные данные по остаткам, находившиеся в открытом доступе.

• Разработанная методика анализа апробирована на примере кризиса 2007-2008 г. Благодаря этому выявлены некоторые закономерности динамики различных показателей банковского баланса, в том числе связи некоторых

компонент скорости обращения денег с другими параметрами экономики. Например, повышение оборачиваемости суммарных активов в острую фазу экономического кризиса и последующее её снижение.

• Выявлена неоднородность денежных потоков на уровнях структуры потоков средств внутри российской банковской системы, отдельных направлений банковской деятельности и отдельных банков. Для этого вычислены данные динамики концентрации и распределения оборотов и остатков по различным консолидированным счетам. Методика позволила не ограничивать исследование данными межбанковских платежей. Показано принципиальное различие между распределением банков по остаткам и оборотам (демонстрирующее разницу в стратегиях банков).

Теоретическая значимость результатов исследования определяется тем, что подтверждена ограниченность применения гипотезы о постоянстве скорости обращения денег для анализа состояния денежного оборота, по крайней мере в периоды кризисного развития экономики. Показано, что скорость обращения денег является переменной величиной, зависимой от состояния экономики. Исследование позволяет расширить представление о реальных и монетарных аспектах воспроизводства.

Практическая значимость результатов исследования определяется тем, что работа позволяет выявить моменты, в которые может потребоваться дополнительное предоставление ликвидности банковской системе или дополнительные ограничения на использование инструментов денежной политики; создана методическая основа для идентификации сегментов денежного оборота, на которые целесообразно селективно воздействовать инструментами денежной политики.

Степень достоверности результатов определяется использованием официальной статистической информации, апробированной методики агрегации данных, разработанной на основе официальной, и проверкой чувствительности выборки, по которой производится агрегация, к изменениям её состава.

Апробация результатов по теме диссертации опубликовано 6 печатных работ. Из них четыре работы в журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ для публикаций основных результатов научных исследований, общим объёмом 4,5 п.л. Две публикации проиндексированы в Scopus.

Результаты исследования применены в плановых работах лаборатории монетарного прогнозирования ИНП РАН «Разработка концепции социально-экономической стратегии России на период до 2050 г.: проблемы финансирования экономического роста. Преодоление структурных диспропорций в бюджетно-финансовой сфере», «Национальная экономическая безопасность России в условиях обострения объективных и инициированных рисков и угроз: возможности и ограничения стабильного финансирования экономического роста в России в условиях внешнеэкономической нестабильности», работах «Интенсификация банковского кредита для обеспечения экономического роста: комплекс мер структурного и функционального развития банковского сектора» (РФФИ (РГНФ)), «Макроэкономические проблемы управления финансовыми рисками в контексте разработки и реализации государственной денежно-кредитной политики» (РФФИ (РГНФ)). Также методика исследования и выявленные в нём связи использованы для оперативного прогноза состояния банковской системы и экономики в условиях 2015 г. Методика исследования использована в НИР «Оценка воздействия экономической политики Российской Федерации на социально-экономическое развития Тюменской области с учетом влияния мировой конъюнктуры на динамику российской экономики».

Результаты исследования были представлены на XLVI, L и LV сессиях Российско-Французского семинара «Российско-французский семинар по денежно-финансовым проблемам современной экономики» (Москва, 2014, 2016, Париж, 2018) и на совместном семинаре лабораторий №1, №3, №26 ИНП РАН (2015).

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы из 152 наименований и 6 приложений. Общий объем диссертации составляет 141 страницу общего текста,

списка сокращений, списка терминов, списка литературы и 255 страниц приложений.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности.

Диссертационная работа соответствует паспорту специальности научных работников ВАК 08.00.01 «Экономическая теория» по пункту «1.3 Макроэкономическая теория: теория экономического роста; теория деловых циклов и кризисов; теория денег; теория инфляции; теория управления экономическими системами» и паспорту специальности 08.00.10 «Финансы, денежное обращение и кредит» по пункту «8. Денежная система и механизмы денежного обращения».

В первой главе обосновывается, что уравнение Фишера, описывающее денежный оборот, необходимо дополнить данными о финансовом обороте. В главе предлагается для исследования изменения скорости обращения денег использовать данные по оборотам банков (то есть, данные о сумме операций по счетам за месяц).

Вторая глава начинается с обсуждения разработанного инструментария, агрегирующего данные отчетности по 101 форме. С его помощью проверяется гипотеза о нетривиальности динамики скорости обращения денег и её неоднородности на уровне отдельных направлений банковской деятельности (сгруппированных счетов баланса). Для этого проводится исследование динамики оборачиваемости на данных периода кризисных явлений 2008 г., выбранных для тестирования гипотезы.

Третья глава выявляет неоднородность денежного оборота, проходящего через отдельные КО. Под неоднородностью понимается различие по оборотам (и по оборачиваемости) денежных потоков, проходящих через отдельные банки по отдельным строкам баланса.

Глава 1. Скорость обращения денег. Анализ и обсуждение теоретических гипотез об изменении скорости оборота

1.1 Расширенная гипотеза о нетривиальности скорости обращения денег

Уравнение монетарного обмена Фишера устанавливает связь между денежной массой, ценами и товарным оборотом. Один из параметров этого уравнения, скорость обращения денег (СОД), согласно распространенной точке зрения, подчиняется простым гипотезам.

Во-первых, СОД полагается скаляром (описывается одним числом). Во-вторых, делаются предположения о тривиальной динамике этого скаляра. Например, СОД полагается постоянной. Или полагается, что СОД на долгосрочных периодах линейно возрастает (убывает), имеет колебания на очень краткосрочных периодах (меньше месяца) ввиду адаптации экономики к изменениям, а на краткосрочных и среднесрочных периодах (месяцы, годы) постоянна. Ещё один вариант - скорость меняется циклически на среднесрочных периодах (в соответствии с экономическими циклами), но в краткосрочной и долгосрочной перспективе постоянна. Описание эволюции взглядов на скорость обращения и теории денег можно найти в [72] (С.В. Мищенко), [11] (В.К. Бурлачков) и [104] (Л. Харрис).

Гипотеза о нетривиальности динамики СОД встречается в научных работах реже. Эта гипотеза предполагает, что СОД не является постоянной ни в краткосрочном, ни в среднесрочном, ни в долгосрочном периоде, и не сводится к зафиксированному раз и навсегда тренду на повышение или понижение.

Из-за отсутствия данных было нельзя проверить эти гипотезы напрямую. Мы хотим проверить гипотезу о нетривиальности динамики СОД на данных денежных потоков, проходящих через банковскую систему. Цель проверки показать, что верна гипотеза о нетривиальности динамики СОД, и что её можно расширить следующими утверждениями: вместо скалярной СОД есть набор различных скоростей обращения, и у них есть содержательно объяснимая динамика. Под содержательно объяснимой динамикой подразумевается динамика,

объяснимая с точки зрения экономической теории, дающая дополнительную информацию об экономической системе, вызванная экономическими факторами, которые можно выявить, не случайная, и не вызванная особенностями учета. Более того, в разных экономических условиях динамика СОД различается. Последнее утверждение может приводить к тому, что регуляторные воздействия могут с точки зрения уравнения Фишера демпфироваться изменениями СОД.

Также мы хотим показать, что в периоды экономических шоков или экономических изменений (поворотных моментов) меняются не только абсолютные значения скоростей обращения, но и их величина по отношению друг к другу. Из этого будет следовать, что потоки денег протекают через банковскую систему неоднородно.

Эта неоднородность приводит к тому, что предоставление средств произвольному сегменту банковской системы не обязательно приводит к ожидаемому равномерному распределению средств по всей экономике, а определение ориентиров регуляторной политики по ликвидности должно учитывать скорости обращения.

Таким образом, мы сможем обосновать необходимость ориентироваться в экономической политике не только на количественные показатели денежной массы, но и на скорости обращения.

1.2 Уравнение обмена денег

Уравнение обмена количественной теории («монетарное тождество») утверждает: МУ = р^, где М - масса денег в обращении, V - скорость обращения денег, pi - цена товара в сделке 1, qi - количество товара в сделке 1.

Другая форма записи - MV=PQ, где Р - уровень цен, Q - объём торгового оборота И. Фишер [101]. Вместо М часто подставляют М1 или М2, вместо Q -реальный ВВП, вместо PQ - номинальный ВВП, ВНП (например, см. С. Фишер и др. [102], Б.И. Иванов, В.В. Соколов [46]).

Уравнение обмена обосновывает теоретически инфляционные процессы: почему повышение объёма денег в экономике может привести к инфляции вместо

роста экономики. Это привычная, но не очевидная теоретическая конструкция: меркантилисты предполагали, что увеличение объема денег означает рост промышленности, что в исполнении Джона Ло обернулось для Франции большими убытками (Б.И. Иванов, В.В. Соколов [46]). Кейнсианство допускает денежную эмиссию как средство стимуляции экономики.

Уравнение обмена - один из краеугольных камней в теоретическом обосновании деятельности центральных банков при регуляции денежно-банковской системы1. Практически же - благодаря ему регуляторы потенциально могли бы точно управлять количеством денег в обращении, чтобы достичь целевого уровня инфляции или прогнозировать объем денежной массы, нужный для обеспечения товарного оборота.

1.3 Затруднения использования уравнения обмена

Различные экономические школы используют разный набор гипотез относительно уравнения обмена. Обзор гипотез и их критику можно найти, например, в [10] (Д.В. Бураков). Плюс к тому, в [1] (Т.К. Абдуразаков) можно найти описание разнообразия встречающихся трактовок членов уравнения. Обсудим их, чтобы обосновать, почему имеет смысл усложнять вид уравнения обмена.

1.3.1 Правая часть уравнения обмена

1) Совмещая уравнение Фишера и уравнение Маршалла, вместо объёма торгового оборота используют ВВП. Однако ВВП не включает промежуточное потребление (В.К. Бурлачков, [12]) и товары, произведенные в предыдущем периоде (Т.К. Абдуразаков, [1]). Запасы могут даже и не участвовать в сделках за

1 Термин соответствует англоязычному термину «monetary and banking system». По ходу работы в общем случае взаимозаменяем с более привычным «денежно-кредитная система». Используется вместо него, так как подчёркивает, что банковская система выполняет не только кредитную функцию, но и другие (трансформацию ликвидности, обеспечивает платёжный оборот и т.д.) и потому представляется более корректным.

период, но все равно влиять на цену (пример - цены на новые квартиры зависят от числа доступных для покупки старых квартир в городе).2

2) Бартер. Он пренебрежимо мал в развитой («нормально функционирующей», «стабильной») экономической системе при определении потребностей в денежной массе для обслуживания сделок, но может расти во время кризисных состояний экономики.

3) Есть экономические операции, которые происходят даже не по бартеру, а «бесплатно». Они происходят гораздо чаще, чем бартер на рынке или между предприятиями. Встают вопросы следующего толка: как доля мам, стригущих своих детей самостоятельно, влияет на цены парикмахеров? Как доля мам, в качестве досуга вечером стригущих своих детей, влияет на цены в ресторанах?

4) Нет граничных условий на товарооборот: сколько товаров способна произвести экономика за период, при условии изменения цен, сколько готовы купить товаров типа X и качества Y потребители?

5) Неясно как учитывать изменения в качестве: мобильный телефон сегодня и 10 лет назад сильно отличаются. Даже для повседневных продуктов, например, хлебобулочных изделий, на отрезке в 10 лет невооруженным взглядом заметны большие изменения в качестве. Которые, к тому же, не описываются только изменением состава на входе в производство: если сложить ингредиенты в коробку, хлеб не получится: нужны технологии его приготовления.

6) Приравнивание суммы отдельных сделок к некоторому среднему товарообороту (выраженному в штуках) и средней цене, как показывает Ю.В.

2 Причем, если в системе есть 200 единиц воды, о которых известно, что они однажды поступят в продажу, 200 единиц денег, и только 1 единица воды на рынке, доступная к продаже в настоящий момент, то цена за 1 единицу воды, вероятно, будет не 1 единица денег, но и не 200 единиц денег. Другими словами, для обслуживания сделок может понадобится денежная масса, меньшая, чем Pтовараxqобщее количество товара в системе, даже без учета скорости обращения.

Лиференко в [61] имеет недостатки: изменение структуры товарооборота без

" 3

реального изменения цены приводит к изменению средневзвешенной цены.

Поэтому нам представляется обоснованным в рассуждениях придерживаться именно первоначальной трактовки уравнения МУ = ^¿р^.

1.3.2 Левая часть уравнения обмена

Во-первых, необходимо учитывать иностранные активы (в том числе, иностранную валюту). Возможность конвертации средств в них влияет на цены (как и возможность импорта и экспорта товаров).

Во-вторых, есть электронные деньги, баллы на бонусных картах и т.д. Отсюда возникают статистические проблемы. Отчасти эти средства учитываются через балансы КО. Часть из них - средства за границей. Например, до недавнего времени была типичной ситуация, когда фрилансеры4 получали заработок на счет Раура15 и оплачивали им покупки в зарубежных магазинах, минуя вывод средств со счета в рубли в РФ, ввиду сложности данного процесса. В долгосрочной перспективе неясно, какую роль будут играть электронные деньги, и какая часть их оборотов будет попадать в официальную статистику ЦБ. Есть вероятность, что их роль будет возрастать.

И, самое важное, в-третьих, неясно, что использовать в качестве М. Проблема возникает в тот момент построения, когда забывается, что уравнение описывает уже совершенные сделки.

Из рассуждений, на которых Фишер выстраивает уравнение, следует, что М - это какие-то средства, которыми оплачены товарные сделки. Не больше и не меньше. То есть, М в уравнении - это некоторое подмножество того, что называется деньгами, которое неизвестным образом пересекается с М1 и другими

3 Можно использовать индекс Пааше или индекс Фишера, чтобы соотнести уровни цен при двух различных денежных массах, но, чтобы их вычислить, нужно знать изменение в структуре товарооборота, которое нужно либо прогнозировать, либо узнать постфактум, либо принять гипотезу, что структура товарооборота не зависит от денежной массы.

4 Т.е. физлица, выполняющие разовые или повторяющиеся работы без найма в штат удаленным способом (через Интернет).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ибрагимов Шакир Шакирович, 2020 год

Список литературы

1. Абдуразаков, Т.К. Сущность уравнения обмена и проблема расчета скорости обращения денег / Т.К. Абдуразаков // Финансы и кредит. - 2007. - Вып. 5 : Т. 245. - С. 31 - 39.

2. Агентство Риа Новости. Антикризисные меры правительства России 2008-09 гг. Справка / Агентство Риа Новости - Текст: электронный. // 2009. - URL: http://rian.ru/crisis spravki/20090914/185012904.html. (дата обращения: 01.04.2013).

3. Агентство Риа Новости. Медведев утвердил увеличение гарантий по вкладам до 700 тыс рублей / Агентство Риа Новости - Текст: электронный. // 2008. - URL: http://rian.ru/crisis news/20081013/153087925.html. (дата обращения: 04.03.2013).

4. Агентство Риа Новости. Минфин РФ поддержит системообразующие банки / Агентство Риа Новости - Текст: электронный. // 2008. - URL: http://rian.ru/economy/20080917/151342002.html. (дата обращения: 01.02.2013).

5. АИЖК. Обзор рынка вкладов физических лиц 2008 / АИЖК - Текст: электронный. // 2008. - URL: http://www.asv.org.ru/insurance/analytics/obzor/. (дата обращения: 01.02.2016).

6. Андреев, М.Ю. Моделирование деятельности современной российской банковской системы / М.Ю. Андреев, М.П. Пильник, И.Г. Поспелов // Экономический журнал ВШЭ. - 2009. - № 2. - С. 143-171.

7. Анисимова, А.И. Структура рынка банковских услуг и ее влияние на конкуренцию (на примере двух российских регионов) / А.И. Анисимова, А.В. Верников // Деньги и кредит. - 2011. - № 11. - С. 52-62.

8. Белкин, В.Д. Экономическое управление и банк [Текст] / В.Д. Белкин, В.В. Ивантер // М.: Экономика, 1969. - 144 с.

9. Буздалин, А.В. Равновесная ликвидность банковской системы / А.В. Буздалин // Банковское дело. - 2005. - № 6. - С. 1-10.

10. Бураков, Д.В. Крах теории денежного рынка. Эмпирические аномалии и теоретические иллюзии / Д.В. Бураков // Вестник Института экономики Российской академии наук. - 2016 г. - № 1. - С. 29-47.

11. Бурлачков, В.К. Денежная теория и динамичная экономика / В.К. Бурлачков -Эдиториал УРСС, 2003. - 352 с..

12. Бурлачков, В.К. Современные проблемы теории скорости обращения денег / В.К. Бурлачков // Банковский вестник. - 2005 г.. - Вып. 31. - С. 35-46.

13. Большой бухгалтерский словарь под редакцией А.Н. Азрилияна. / ред. А.Н. Азрилиян. - М.: Институт новой экономики., 1999. - 574 с.

14. Верников, А.В. National champions and the compétitive structure of the Russian banking market / А.В. Верников // MPRA Paper No. 40236, 2012. - 21 с.

15. Вишневер, В.Я. Экономическое содержание концентрации и централизации банковского капитала / В.Я. Вишневер // Известия оренбургского государственного аграрного университета. - 2006. - Вып. 12-1, Т. 4. - С. 99-103.

16. Волошина, О.Б. Доходность банка как один из основных показателей его экономического положения / О.Б. Волошина // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. - 2014. - № 1. - С. 158-172.

17. Гаджиев, А.А. Оценка качества выданных банками коммерческих ссуд / А.А. Гаджиев, П.Г. Исаева, Г.С. Султанов // Банковский менеджмент. - 2009. - № 44 (380). - С. 2-8.

18. Герасименко, В.В. Банковский капитал: концентрация и методы его оценки / В.В. Герасименко // Банковское дело. - 2007. - № 4. - С. 32-35.

19. Гладковский, В.Б. Платежная система как индикатор экономических процессов / В.В. Герасименко // Деньги и кредит. - 2011. - № 10. - С. 32-35.

20. Говтвань, О.Дж. Финансирование инфляции, риски и стабилизация / О.Дж. Говтвань // Проблемы прогнозирования. - 2006. - № 6. - С. 3-18.

21. Голикова, Е. Банковская система оздоровилась / Е. Голикова - Текст: электронный. // Коммерсантъ. - 2010. - URL:

http://www.kommersant.ru/doc/1545864?isSearch=True. (дата обращения: 01.02.2016).

22. Головнин, М.Ю. Внешние факторы экономической динамики России и меры экономической политики / М.Ю. Головнин // Научные труды вольного экономического общества России. - 2018. - № 6, T. 24. - С. 400-420.

23. Головнин, М.Ю. Реакция денежно-кредитной и бюджетно-налоговой политики России на вызовы глобализации / М.Ю. Головнин, Л.Н. Лыкова, И.С. Букина // Финансы: теория и практика. - 2017. - № 5, Т. 21. - С. 6-21.

24. Головнин, М.Ю. Денежно-кредитная политика России и институциональные ограничения финансовой системы / М.Ю. Головнин, С.А. Никитина // Вестник Финансового Университета. - 2015. - № 6. - С. 7-18.

25. Головнин, М.Ю. Финансовые кризисы последнего десятилетия / М.Ю. Головнин // Мир Перемен. - 2008. - № 3. - С. 46-58.

26. Городнова, А.С. Консолидация как основной тренд банковского сектора / А.С. Городнова // Вестник Челябинского государственного университета. - 2011. - № 33. - С. 115-119.

27. Господарчук, Г.Г. Анализ ресурсной базы коммерческих банков / Г.Г. Господарчук, С.А. Господарчук // Банковское дело. - 2012. - № 6. - С. 46-50.

28. Грачев, Г.А. К прогнозированию оптимальной структуры банковской системы / Г.А. Грачев // Проблемы прогнозирования. - 2011. - № 5. - С. 103-109.

29. Гыргенова, Т.К. Концентрация и централизация банковского капитала как источник финансовых ресурсов инновационного развития экономики / Т.К. Гыргенова // Известия российского государственного педагогического университета имени А.И. Герцена. - 2007. - № 53, Т. 22. - С. 83-87.

30. Данилова, И.В. Особенности концентрации банковского сектора в Российской Федерации / И.В. Данилова, В.Е. Никонов // Вестник ЮУрГУ. - 2008. - № 5. - С. 33-39.

31. Дедова, М.С. Исследование репрезентативности показателей ликвидных активов банковской системы на месячных данных / М.С. Дедова // Сборник лучших выпускных работ ВШЭ 2012. - 2013. - С. 127-155.

32. Дробышевский, С. Анализ конкуренции в российском банковском секторе / С. Дробышевский, С. Пащенко // Научные труды ИЭПП. - 2006. - № 96. - 130 с.

33. Ершов М.В. Перспективы экономического роста в России на фоне низкой инфляции / М.В. Ершов // Мировая экономика и международные отношения. -2019. - № 8, Т. 63. - С. 29-38.

34. Ершов М.В. К развертыванию промышленной политики в России: еще раз о роли целевой кредитной эмиссии / М.В. Ершов, В.К. Поспелов, А.С. Танасова, В.Ю. Татузов // Российский экономический журнал. - 2017. - № 3 - С. 28-36.

35. Ершов М.В. О перспективах финансовой стабильности на современном этапе / М.В. Ершов // Деньги и кредит. - 2017. - № 6 - С. 59-65.

36. Ершов М.В. Задачи экономического развития и денежно-кредитные подходы / М.В. Ершов // Деньги и кредит. - 2007. - № 6 - С. 31-35.

37. Ершов М.В. Некоторые риски российской финансовой системы / М.В. Ершов // Деньги и кредит. - 2010. - № 1 - С. 16-20.

38. Ершов М.В. Промышленная политика в условиях кризисов и санкций / М.В. Ершов // Научные труды Вольного Экономического Общества России. - 2018. - № 3, T. 211. - С. 95-107.

39. Ершов М.В. Мировой финансовый кризис: что дальше? / М.В. Ершов // М.: Экономика., 2011. - 294 с.

40. Ибрагимов, Ш.Ш. Аналитические возможности использования банковской балансовой отчетности в макроэкономических исследованиях / Ш.Ш. Ибрагимов // Научные труды ИНП РАН. - 2012. - С. 119-137.

41. Ибрагимов, Ш.Ш. Аналитический потенциал банковской балансовой отчетности в исследовании концентрации оборотов банковского сектора / Ш.Ш. Ибрагимов // Научные труды: ИНП РАН. - 2014. - С. 133-156.

42. Ибрагимов, Ш.Ш. Интенсивность деятельности российского денежно-банковского сектора в условиях воздействия на экономику негативных внешних факторов в 2014-2015 гг. / Ш.Ш. Ибрагимов // Проблемы Прогнозирования. -2016. - № 5. - С. 103-118.

43. Ибрагимов, Ш.Ш. Перспективы развития кредитования: влияние кризиса 2015 года / Ш.Ш. Ибрагимов - Текст: электронный. // сайт ИНП РАН. - 2016. - URL: http://ecfor.ru/publication/perspektivy-razvitiya-kreditovaniya-vliyanie-krizisa-2015-goda/. (дата обращения: 18.06.2016).

44. Ибрагимов, Ш.Ш. Скорость обращения денег в банковской системе и ее связь с состоянием экономики / Ш.Ш. Ибрагимов // Восстановление экономического

роста в России и Европе: проблемы, перспективы, способы финансирования. Сборник. - М : МГИМО, 2019. - С. 49-60

45. Ибрагимов, Ш.Ш. Скорость обращения денег: экономический анализ динамики / Ш.Ш. Ибрагимов // Проблемы прогнозирования. - 2019. - № 5. - С. 41-50.

46. Иванов, Б.И. Деньги. Кредит. Банки. 2-е издание / Б.И. Иванов, В.В. Соколов. М : Проспект, 2009. - 848 c.

47. Иванов, В.В. Построение методологии моделирования вероятности наступления дефолта банка в российских условиях / В.В. Иванов, Ю.И. Федоров // Молодой ученый. - 2015. - С. 65-68.

48. ИНСОР. Структурная модернизация финансовой системы России. / А.Ф. Бородин, И.Ю. Юргенс, А.Л. Ведев, [и др.] // ИНСОР - 2010. - 164 c.

49. Карминский, А.М. Моделирование вероятности дефолта российских банков с использованием эконометрических методов / А.М. Карминский, А.В. Костров, Т.Н. Мурзенков // Математические методы анализа принятия решений в экономике, бизнесе и политике, 2012. - Т. Препринт WP7/2012/04. - С. 81-98.

50. КИТ финанс. "Худшее позади, или...?". Ежемесячный обзор рынка облигаций / КИТ финанс - Текст: электронный. // Сайт: Финам. - 2007. - URL:

http://bonds.finam.ru/comments/item/kit-finans-xudshee-pozadi-ili-eghemesyachnyiy-obzor-rynka-obiigaciiy/. (дата обращения: 01.02.2016).

51. КИТ финанс Каждый по-своему. Хотят ЦБ выйти из кризиса / КИТ финанс -Текст: электронный. // URL: http://subscribe.web-invest.ru/?f=i920. (дата обращения: 01.02.2013).

52. Картаев Ф.С. Издержки меню, монетарная политика и долгосрочный экономический рост / Ф.С. Картаев // Научные исследования экономического факультета. Электронный журнал. - 2012. - № 2, T. 4. - С. 37-48.

53. Картаев Ф.С. Влияет ли выбор режима монетарной политики на инфляцию? / Ф.С. Картаев // Вестник московского университета. Серия 6: экономика. - 2016. -№ 5. - С. 39-51.

54. Картаев Ф.С. Таргетирование инфляции и экономический рост / Ф.С. Картаев // Вестник московского университета. Серия 6: экономика. - 2015. - № 3. - С. 26-40.

55. Коробов, Ю.И. Банковская конкуренция на современном этапе / Ю.И. Коробов // Банковское Дело. - 2010. - № 11. - С. 13-16.

56. Короп, В.В. Денежные потоки и оптимизация денежного предложения / В.В. Короп // Деньги и кредит. - 2013. - № 8. - С. 44-49.

57. Короп, В.В. Мониторинг макроэкономической динамики и монетарной стабильности на основе платежного подхода / В.В. Короп // Деньги и кредит. -2012. - № 12. - С. 42-46.

58. Коцофана, Т.В. Сравнительный анализ применения показателей концентрации на примере банковского сектора РФ [Статья] / Т.В. Коцофана, П.С. Стажкова // Вестник СПбГУ. - 2011. - № 4 : Т. Серия 5. - С. 30-40.

59. Крылова, Л.В. Современные тенденции в развитии процессов концентрации банковского капитала в России / Л.В. Крылова // Финансы и кредит. - 2009. - № 12 (348). - С. 33-40.

60. Курдин, А.А. Альтернативные показатели для оценки состояния / А.А. Курдин // Бюллетень конкурентной политики. - 2012. - № 8. - С. 2-22.

61. Лиференко, Ю.В. Исследование формулы Фишера и возможность её применения в виртуальной экономике / Ю.В. Лиференко // Финансы и кредит. - 2015. - Т. 31. -С. 2-14.

62. Малахов, Д.И. Стабильность распределения банков как аргумент в пользу концепции агрегированного агента / Д.И. Малахов, Н.П. Пильник, С.А. Радионов // Экономический журнал ВШЭ. - 2015. - Т.4. - С. 640-669.

63. Мамонов, М.Е. Влияние кризиса на прибыльность российского банковского сектора / М.Е. Мамонов // Банковское дело. - 2011. - № 12. - С. 15-26.

64. Мамонов, М.Е. Влияние рыночной власти российских банков на их склонность к кредитному риску: результаты панельного анализа / М.Е. Мамонов // Прикладная эконометрика. - 2012. - № 4 (28). - С. 85-112.

65. Мамонов, М.Е. Госбанки vs частный банковский сектор: кто эффективнее? / М.Е. Мамонов // Банковское Дело. - 2013. - № 5. - С. 22-30.

66. Мамонов, М.Е. Моделирование конкуренции в российском банковском секторе с использованием подхода Панзара-Росса: теоретический и прикладной аспекты / М.Е. Мамонов // Прикладная эконометрика. - 2010. - № 4 (20). - С. 3-27.

67. Мамонов, М.Е. Неструктурный подход к оценке уровня конкуренции в российском банковском секторе / М.Е. Мамонов // Банковское дело. - 2010. - № 11. - С. 17-24.

68. Мамонов, М.Е., Пестова А.А., Солнцев О.Г. Оценка системных эффектов от ужесточения пруденциального регулирования банковского сектора: результаты стресс-теста / М.Е. Мамонов, А.А. Пестова, О.Г. Солнцев // Вопросы экономики. -2012. - Т.8. - С. 4-31.

69. Миркин, Я.М. Роль коммерческих банков на финансовом рынке (аналитическое исследование) / Я.М. Миркин, Т.В. Жукова // Вестник Финансового Университета. - 2010. - Т.6. - С. 22-27.

70. Мицек, С.А. Влияет ли скорость обращения на экономический рост / С.А. Мицек // Финансы и кредит. - 2005. - №27, Т. 195. - С. 23-24.

71. Мишкин, Ф. Экономическая теория денег, банковского дела и финансовых рынков. / Ф. Мишкин. - М.: Аспект Пресс, 1999. - 820 с.

72. Мищенко, С.В. Эволюция теорий денег и кредитно-денежной политики / С.В. Мищенко // Проблемы современной экономики. - 2010. - № 3. - С. 66-70.

73. Моисеев, С.Р. Инвестиционная привлекательность банковского сектора / С.Р. Моисеев // Банковское дело. - 2007. - № 9. - С. 13-17.

74. Моисеев, С.Р. Конкуренция в российском банковском секторе / С.Р. Моисеев // Банковское дело. - 2007. - № 8. - С. 43-49.

75. Моисеев, С.Р. Реалии монополистической конкуренции в российском банковском секторе / С.Р. Моисеев // Современная конкуренция. - 2007. - № 1. - С. 94-108.

76. Моисеев, С.Р. Эффекты банковской концентрации / С.Р. Моисеев // Современная конкуренция. - 2007. - № 6. - С. 155-164.

77. Монастырская, Г.М. Оценка концентрации банковского рынка / Г.М. Монастырская // Вестник ОГУ. - 2010. - № 13. - С. 181-184.

78. Мотохин, А.М. Анализ изменения рыночной концентрации по капиталу в банковском секторе экономики РФ / А.М. Мотохин // Известия Тульского Государственного Университета Серия: Экономические и юридические науки. -2011. - № 1-1. - С. 233-239.

79. Некипелов, А.Д. Стратегия и тактика денежно-кредитной политики в условиях мирового экономического кризиса / А.Д. Некипелов // Вопросы экономики. -2013. - № 1. - С. 4-20.

80. Овчинникова, О.П. Оценка процессов концентрации кредитных организаций в современной экономике / О.П. Овчинникова, О.Г. Селютина, Н.Э. Овчинникова // Финансы и кредит. - 2011. - № 44. - С. 8-15.

81. Орлов, И. Банк России выведет средства на себя / И. Орлов // Коммерсантъ. -2008. - Т. 218. - С. 15.

82. Орлова, Н. Банковский сектор: консолидация или концентрация? / Н. Орлова // Банковское обозрение. - 2008. - С. 16-19.

83. Павлова, Е.Е. Методические подходы к оценке конкурентной среды в банковском секторе / Е.Е. Павлова // Вопросы новой экономики. - 2007. - № 1. - С. 103-111.

84. Панфилов, В.С. Международный финансовый кризис и его последствия для российской экономики - Текст: электронный. / В.С. Панфилов // ИНП РАН. -2008. - URL: http://ecfor.ru/publication/finansovyj-krizis-i-ego-posledstviya/. (дата обращения: 01.02.2016).

85. Панфилов, В.С. Финансовая политика России в перспективном периоде / В.С. Панфилов, О.Дж. Говтвань // Проблемы прогнозирования. - 2012. - № 6. - С. 3551.

86. Петрушанский, В.П. Конкурентная рыночная структура и концентрация в банковском секторе России / В.П. Петрушанский // Вестник Московского Университета Серия 6: Экономика. - 2008. - № 4. - С. 72-86.

87. Попова, Е.А. Сущность процессов концентрации и централизации банковского капитала / Е.А. Попова // Экономические науки. - 2008. - № 7 (44). - С. 311-313.

88. Поспелов, И.Г. Описание потребности в ликвидности со стороны российской банковской системы на основе статистики оборотов / И.Г. Поспелов, Н.П. Пильник, М.С. Дедова // Журнал Новой экономической ассоциации. - №4 (24). -С. 87-109.

89. Потапов, А. Центробанк увеличил число банкоматов в России в полтора раза / А. Потапов - Текст: электронный. // Маркер деловая газета. - 2010. - URL: http://marker.ru/news/2164,

https://web.archive.org/web/20101125211357/http://marker.ru/news/2164. (дата обращения:

04.04.2013).

90. Путиловский, В. Куда текут депозитные реки / В. Путиловский, Ж. Лубенец -Текст: электронный. // Banki.ru. - 2013. - URL:

http://www.banki.ru/news/daytheme/?id=5993947. (дата обращения: 01.02.2016).

91. Ракша, А.Д. Конкуренция в банковской сфере / А.Д. Ракша // Банковское дело. -2010. - № 11. - С. 25-27.

92. РБК Daily. ЦБ попал на carry trade / РБК Daily - Текст: электронный.// Сайт РБК Daily. - 2007 - URL: http://www.rbcdaiiy.ru/2007/06/15/finance/279906. (дата обращения: 01.02.2012).

93. Рыбин, Е.В. Слияния и поглощения банков в России как фактор экспансии иностранного банковского капитала / Е.В. Рыбин // Деньги и кредит. - 2007. - № 3.

- С. 37-42.

94. Рыбин, Е.В. Состояние и перспективы рынка банковских слияний и поглощений в России / Е.В. Рыбин // Банковское дело. - 2010. -№ 6. - С. 8-11.

95. Савинова, В.А. Конкурентная среда в банковской системе РФ как предпосылка концентрации банковского капитала / В.А. Савинова, А.Б. Леонтьев // Вестник Самарского Государственного Экономического Университета. - 2011. - № 10 (84).

- С. 61-65.

96. Селянин, С. Альтруистов нет / С. Селянин, А. Ивантер // Эксперт. - 2008. - 18. - С. 50-55.

97. Тавасиев, А.М. Объединительные процессы в банковской сфере: виды и содержание / А.М. Тавасиев, В.В. Михайлов // Банковское дело. - 2007. - № 2. - С. 26-31.

98. Трифонов, Д.А. Новые явления в концентрации банков и деверсификация банковской деятельности / Д.А. Трифонов // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2008. - № 8 (90). - С. 146-150.

99. ФАС. Приказ Федеральной антимонопольной службы от 28 апреля 2010 г. N 220 об утверждении порядка проведения анализа состояния конкуренции на товарном рынке / ФАС. - Текст: электронный. // URL: http://moscow.fas.gov.ru/page/6193. (дата обращения: 01.02.2012).

100. Федеральный закон РФ о защите конкуренции от 26.07.2006 №135-ФЗ. - Доступ из справ.-правовой системы Консультант - Текст: электронный.

101. Фишер, И. Покупательная способность денег / И. Фишер.- М: Дело, 1925 (2001).

- 318 с.

102. Фишер, С. Экономика / С. Фишер, Р. Дорнбуш, Р. Шмалензи. - М: Дело, 1995. -864 c.

103. Хандруев, А.А. Конкурентная среда и модернизация структуры российского банковского сектора / А.А. Хандруев, А.А. Чумаченко // Банковское дело. - 2010.

- № 11. - С. 6-12.

104. Харрис, Л. Денежная теория / Л. Харрис. - М: Прогресс. - 1990. - 749 с.

105. ЦБ. Задолженность кредитных организаций по ломбардным кредитам на начало операционного дня / ЦБ. - Текст: электронный. // URL: http://www.cbr.ru/hd_base/DV.asp?TP=2. (дата обращения: 01.02.2015).

106. ЦБ. Итоги аукциона прямого РЕПО / ЦБ. - Текст: электронный. // URL: http://cbr.ru/hd_base/Repo.asp. (дата обращения: 01.02.2015).

107. ЦБ. Коэффициент усреднения обязательных резервов кредитных организаций / ЦБ. - Текст: электронный. // URL: http://www.cbr.ru/pw.aspx?file=pr.htm. (дата обращения: 01.02.2013).

108. ЦБ. Механизм усреднения обязательных резервов / ЦБ. - Текст: электронный. // URL: http://www.cbr.ru/analytics/standart_system/print.asp?file=reserv.htm#5. (дата обращения:

01.04.2013).

109. ЦБ. Нормативы обязательного резервирования / ЦБ. - Текст: электронный.// URL: http://www.cbr.ru/print.asp?file=/statistics/credit_statistics/require_res.htm. (дата обращения:

01.02.2014).

110. ЦБ. О методике анализа финансового состояния банка / ЦБ. - Текст: электронный.// URL: http://www.cbr.ru/analytics/bank_system/print.asp?file=metodica-2010.htm.

(дата обращения: 01.02.2013).

111. ЦБ. Обзор центрального банка / ЦБ. - Текст: электронный. // URL:

http://cbr.ru/statistics/print.aspx?file=credit_statistics/survey_cb_09.htm&pid=dkfs&sid=MN_62597. (дата обращения: 01.02.2016).

112. ЦБ. Отчет о развитии банковского сектора и банковского надзора / ЦБ. - Текст: электронный. // URL: http://cbr.ru/publ/main.asp?Prtid=Nadzor. (дата обращения: 01.02.2013).

113. ЦБ. Письмо от 16 июня 2008 N65-T / ЦБ. - Текст: электронный. // Консультант. -URL:

http://base.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=LAW;n=77742;dst=0;ts=F4FD8C55DED126BAD96

E9268E4FBC5BE. (дата обращения: 01.05.2016).

114. ЦБ. Сведения об устройствах, расположенных на территории России и предназначенных для осуществления операций с использованием и без использования платежных карт / ЦБ. - Текст: электронный. // URL: http://www.cbr.ru/statistics/p_sys/print.aspx?file=sheet010.htm. (дата обращения: 01.04.2016).

115. ЦБ. Сводная статистическая информация по крупнейшим банкам / ЦБ. - Текст: электронный. // URL: http://www.cbr.ru/anaiytics/bank_system/. (дата обращения: 01.02.2016).

116. ЦБ. Сессия прямого РЕПО по фиксированной ставке / ЦБ. - Текст: электронный. // URL: http://www.cbr.ru/hd_base/REPO_session.asp. (дата обращения:

10.02.2015).

117. ЦБ. Ставка рефинансирования / ЦБ. - Текст: электронный. // URL: http://cbr.ru/print.asp?file=/statistics/credit_statistics/refinancing_rates.htm. (дата обращения:

01.04.2013).

118. Чайкина, Ю. Банки обживаются в валютных коридорах / Ю. Чайкина // Коммерсантъ. - 2009. - № 14. - С. 10.

119. Чайкина, Ю. Сбербанк вышел сухим из оттока - Текст: электронный / Ю. Чайкина, С. Дементьева, Е. Пашутинская // Коммерсантъ. - 2009. - URL: http://www.kommersant.ru/doc/1101580?isSearch=True. (дата обращения: 01.02.2016).

120. Черкасский, Б. Прощание с мостами / Б. Черкасский // Депозитариум. - 2013. -№ 5. - С. 21-26.

121. Черненко, А.Ф. Алгоритм реализации экономико-математической модели стоимости активно-пассивных операций банка / А.Ф. Черненко, А.П. Ташкинова // Вестник ЮУрГУ. - 2010. - С. 30-33.

122. Чхуташвили, Л.В. Финансовый анализ деятельности банка и оценка его стоимости / Л.В. Чхуташвили // Оценка стоимости бизнеса. - 2010. - № 8. - С. 3752.

123. Шеремет, А.Д. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций / А.Д. Шеремет, Е.В. Негашев. - ИНФРА-М, 2008. - С. 208.

124. Шестопал, О. Платежные системы ответят за статус / О. Шестопал - Текст: электронный.// Коммерсантъ. - 2013. - URL: http://www.kommersant.ru/doc/2ii6575. (дата обращения: 01.02.2016).

125. Юрищева, Д. Госбанки расписали вексель / Д. Юрищева, С. Дементьева, Д. Ладыгин - Текст: электронный. // Коммерсант. - 2012. - URL: http://www.kommersant.ru/doc/1889724. - 41. (дата обращения: 01.02.2016).

126. Alexius, A. The interbank market risk premium, central bank interventions, and measures of market liquidity / A. Alexius, H. Birenstam, J. Eklund // Journal of International Money and Finance. - 2012. - Т. 48. - С. 1-33.

127. Anginer, D. How Does Bank Competition Affect Systemic Stability? / D. Anginer, A. Demirguc-Kunt , M. Zhu. - The World Bank Policy Research Working Paper, 2012. -41 с.

128. Anzoategui, D. Bank competition in Russia: An examination at different levels / D. Anzoategui, M. Soledad Martinez Peria, M. Melecky // Emerging Markets Review. -2012. - № 13. - С. 42-57.

129. Anzoategui, D. Banking Sector Competition in Russia / D. Anzoategui, M. Soledad Martinez Peria, M. Melecky. - The World Bank, 2010. - С. 1-36.

130. Arciero, L. Exploring agent-based methods for the analysis of payment systems: A crisis model for StarLogo TNG / L. Arciero, C. Biancotti, L. D'Aurizio, C. Impenna // Bank of Italy working papers. - 2008. - Вып. 686. - 32 с.

131. Baksys, D. Modelling, simulation and optimisation of interbank settlements / D. Baksys, L. Sakalauskas // Information technology and control. - 2007. - Vol. 36. - pp. 43-52.

132. Bech, M.L. Which Bank Is the "Central" Bank? An Application of Markov Theory to the Canadian Large Value Transfer System / M.L. Bech, J.T.E. Chapman, R. Garratt // Federal Reserve Bank of New York Staff Reports. - 2008. - Т. 356. - 20 с.

133. Berger, A.N. Bank Concentration and Competition: An Evolution in the Making / A.N. Berger, A. Demirgu?-Kunt, R. Levine, J.G. Haubrich // Journal of Money, Credit and Banking. - 2004. - №3 : Т. 36. - С. 433-451.

134. Bikker, J.A. Measures of Competition and Concentration in the Banking Industry: a Review of the Literature / J.A. Bikker, K. Haaf // Economic & Financial Modelling. -2002. - 46 с.

135. Cetorelli, N. Competitive analysis in banking: Appraisal of the methodologies // Economic Perspectives. - 1999. - № 1. - С. 2-15.

136. Cetorelli N. Banking market structure, financial dependence, and growth: International evidence from industry data / N. Cetorelli, M. Gambera // Journal of Finance. - 2001. - № 2, Т. 56. - С. 617-648.

137. Chan-Lau, J.A. Balance Sheet Network Analysis of Too-Connected-to-Fail Risk in Global and Domestic Banking Systems / J.A. Chan-Lau // IMF working paper. - 2010. -27 с.

138. Chan-Lau, J.A. Regulatory Capital Charges for Too-Connected-to-Fail Institutions: A Practical Proposal / J.A. Chan-Lau // IMF working paper. - 2009. - С. 1-26.

139. Claessens, S. What Drives Bank Competition? Some International Evidence / S. Claessens, L. Laeven // World Bank. - 2003. - 60 с.

140. Demirgu?-Kunt, A. Regulations, market structure, institutions and the cost of financial intermediation / A. Demirgu?-Kunt, L. Laeven, R. Levine // Journal of Money, Credit and Banking, 2004. - № 3, Т. 36. - С. 593-622.

141. Fungacova, Z. Market power in the Russian banking industry / Z. Fungacova, L. Solanko, L. Weill // BOFIT Discussion Papers. - 2010. - № 3. - 22 с.

142. Fungacova, Z. Does Competition Influence Bank Failures? / Z. Fungacova, L. Weill // Working Paper for XII April International Academic Conference on Economic and Social Development. - 2011. - 22 с.

143. Furfine, C. Interbank payments and the daily federal funds rate / C. Furfine // Journal of Monetary Economics. - 2000. - С. 535-553.

144. Gabrieli, S. Too-connected versus too-big-to-fail: banks' network centrality and overnight interest rates [working paper] / S. Gabrieli // Bank De France. - 2012. - Т. 368. - 42 с.

145. Goffman, M. Efficiency and Stability of a Financial Architecture with Too-Interconnected-to-Fail Institutions / M. Goffman // Working paper. - 2015. - 50 с.

146. Hellera, D. Payment obligations, reserve requirements, and the demand for central bank balances / D. Hellera, Y. Lengwilerb // Journal of Monetary Economics. - 2003. -Т. 50. - С. 419-432.

147. Horizontal Merger Guidelines / U.S. Department of Justice and the Federal Trade. -Текст: электронный. // 2010. - URL: http://www.justice.gov/atr/public/guidelines/hmg-2010.html. (дата обращения: 03.01.2013).

148. Leon, C. Too-connected-to-fail Institutions and Payments System's Stability: Assessing Challenges for Financial Authorities / C. Leon, C. Machado, F. Cepeda, M. Sarmiento // Borradores de Economia. - Т. 644 : 2011. - 46 с.

149. Markose, S. Too Interconnected To Fail: Financial Contagion and Systemic Risk In Network Model of CDS and Other Credit Enhancement Obligations of US Banks / S. Markose, S. Giansante, M. Gatkowski, A.R. Shaghaghi // COMISEF working papers. -2010. - 58 с.

150. Serrano-Cinca, C. Path modeling to bankruptcy: causes and symptoms of the banking crisis / C. Serrano-Cinca, Y. Fuertes-Callén, B. Gutiérrez Nieto, B. Cuéllar-Fernández // CEB Working Paper. - 2011. - N° 11/007. - 23 c.

151. Soramäki, K. The Topology of Interbank Payment Flows / K. Soramäki, M.L. Bech, J. Arnold, R.J. Glass, W.E. Beyeler // Federal Reserve Bank of New York Staff Reports. -2006. - T 243. - 13 c.

152. Thorsten, B. Bank Competition and Access to Finance: International Evidence / B. Thorsten, A. Demirguc-Kun, V. Maksimovic // Journal of Money, Credit, and Banking. - 2004. - № 3, T. 36. - C. 626-648.

Приложение 1. Система агрегации банковских отчетностей Searchlight и обоснование адекватности полученных с её помощью статистических данных

1.1 Система агрегации данных

Рис. 1. Схема работы Searchlight

Схематично система Searchlight работает по рис. 1: Сначала отчетности отдельных банков с сайта ЦБ за отдельные месяцы добавляются в единую базу данных MS SQL Express.65

На следующем шаге из таблицы со всеми данными (или из серии таблиц, на которые база разбита для быстродействия) отфильтровываются данные, необходимые для конкретного запроса. Затем данные агрегируются до уровня отдельных банков по отдельным месяцам, с учетом того, что на разных временных отрезках формула запроса может быть разной (так как меняются правила ведения бухгалтерского учета). После этого, данные, при необходимости, агрегируются до макроуровня.

В системе есть широкий набор готовых скриптов SQL запросов с уже прописанными формулами (какие именно счета баланса агрегировать и как). Обработка 100 000 000 чисел - примерно столько на текущий момент в базе -достаточно ресурсоемкая задача для настольного компьютера. В процессе разработки системы пришлось уделить внимание отбору среди возможных вариантов алгоритмов агрегации, команд SQL и архитектур системы. Потребовалось найти те, что дали бы достаточную скорость (несколько часов на вычисление баланса всего сектора), и при этом позволили бы вычислять произвольные показатели без больших трудозатрат. Т.е. систему было необходимо оптимизировать не только для вычисления заранее известного набора показателей, но и одновременно для решения возникающих «на ходу» аналитических задач.

В будущем представляется правильным следующий подход: большая часть формул агрегации и выборок банков должны быть заранее заложены в серверную систему. Основные показатели должны просчитываться в момент поступления новых данных, причём только за текущий месяц, а не весь временной ряд. Параллельно новые данные отчетностей должны добавляться в единую базу данных, на основе которой вычислялись бы нестандартные запросы, а уже

65 Данные необходимо отфильтровать от ошибок (например, повторных внесений банками данных за предыдущие месяцы), и привести к менее ресурсоемким типам SQL полей данных, чем использует ЦБ.

вычисленные данные показателей - в базу данных значений за предыдущие месяцы.

Таким образом, конечный пользователь должен большую часть времени взаимодействовать с заранее вычисленными значениями. Работать непосредственно с агрегатором, а не базой уже вычисленных им значений, пользователь должен, вероятно, только в тот момент, когда динамика базового показателя неясна, и для её анализа надо спустится до уровня отдельных счетов и отдельных банков.

Нам представляется, что при наличии довольно скромного бюджета на разработку (грубая оценка порядка бюджета - год работы трёх человек) и опытных специалистов, задача решается без проблем: Google Analytics демонстрирует замечательную скорость работы при огромных массивах данных, в сравнении с которыми десятки миллионов строк банковской отчетности не представляют каких-то сложностей.

Отметим также критичную важность качества визуального дизайна конечных таблиц, с которыми работает пользователь. Даже после агрегации количество данных таково, что удержать одновременно все цифры в голове, не теряя общей картины, сложно в силу физиологических ограничений разума. Методы агрегации и анализа данных здесь буквально необходимо дополнять правильным разбиением данных и организацией рабочего пространства для повышения качества анализа.

1.1.1 Место систем агрегации отчетностей по 101 форме в банковском анализе

На наш взгляд, Searchlight (и подобные ей) системы являются прототипом будущего повседневной банковской аналитики.

Особенностью текущего состояния банковской аналитики являются:

а) Разбитые на множество документов на сайте ЦБ файлы, содержащие сагрегированные ЦБ числа. Эти числа собираются аналитиками в их собственные таблицы, которые вручную обновляются.

б) Изолированность работы: чаще всего аналитики взаимодействуют с коллегами вне своего рабочего коллектива уже по результатам готовых работ, или с непосредственными знакомыми.

в) Работа с данными и новостным фоном по отдельности: таблицы и графики в Excel, ссылки - в браузере.

Мы считаем, что все три проблемы будут неизбежно решены, просто в силу технической простоты их решения. В будущем, работа, вероятно, будет вестись в инструменте, близком к Google Analytics.

С точки зрения аналитика, всё будет выглядеть так, будто он работает с агрегируемыми «на лету» графиками, в любой момент спускаясь до нужного уровня детализации. Скорее всего, он будет работать с системой через браузер, пользуясь облачным сервисом. Система будет выдавать не только динамические ряды по конкретным показателям для произвольной обработки в Excel, но и автоматом генерировать набор наиболее полезных графиков с конкретным показателем. Таким образом, работа с big data будет повседневным делом, так как технические вопросы будут решаться не на стороне аналитиков.

Наиболее популярные показатели и выборки (например, построенные по косвенным признакам выборки аффилированных банков или государственных банков), вероятно, будут предлагаться пользователями. Скорее всего, механизмы социальной фильтрации будут отсеивать наиболее полезные из них.

Крайне важным механизмом будет возможность прикреплять к данным комментарии и ссылки. То есть, если на графике какого-то показателя будет неожиданный «всплеск», пользователи смогут прикреплять к точке на графике ссылки на статьи и комментарии, объясняющие такое поведение. Комментарии будут видны всем пользователям. То, что нашёл один, не придётся искать остальным. Очевидным механизмом фильтрации качества таких комментариев могли бы стать механизмы «плюсов-минусов» и «кармы» пользователей. Плюс потребуется продуманная структура поиска. Например, «фактор влияет на всю систему», «фактор влияет только на банк со специализацией на малом бизнесе», «фактор работает только на дальнем востоке», «только факторы, оказывающие

влияние не дольше месяца», «только факторы, оказывающие влияние не дольше нескольких недели» и т.д. Опыт Google Analytics и Yandex.Metrika позволяет предположить, что выработать удобный поиск информации в такой системе возможно. Очевидные стимулы оставлять комментарии - авторитет среди других аналитиков (а при достаточном рейтинге профиля и предложения работы), нетворкинг, само-пиар, энтузиазм, и повышение вероятности получить ответ на свой собственный вопрос в случае высокой «кармы». Благодаря этому качество аналитики существенно бы выросло: идеи бы коллективно обсуждались бы ещё до их публикации их в статьях, а время аналитиков не расходовалось бы на поиск одинаковой информации.

Все три механизма уже реализованы: Google Analytics демонстрирует техническую возможность агрегации данных и вычислений онлайн, социальные сети и известные ресурсы демонстрируют механизмы социальной фильтрации, а mbkcentre.pro (демонстрировал) - взаимодействие аналитиков и их готовность обмениваться информацией.

Существующие попытки создать такой сервис наталкивались, по-видимому на несколько проблем: 1) необходимо финансирование для поддержания проекта 2) необходимы навыки проджект-менеджера для управления разработкой и команда дизайнер-программист-бухгалтер для выстраивания интерфейса и настройки формул.

Обе проблемы решаемы. Финансирование можно получить как за счет поставки системы банкам, так и за счет финансирования разработки за счёт нескольких крупных банков и ЦБ в форме гранта. Банкротство хотя бы одного банка стоит гораздо дороже, чем создание такой системы, рост качества аналитики позволил бы его предотвратить с большей вероятностью, как и гигантская экономия рабочего времени аналитиков. Имея поддержку крупных организаций, нужных специалистов было бы несложно найти.

Стоит отметить важную дилемму анонимность-риск. Такая система была бы уязвима к акциям чёрного пиара в случае анонимности пользователей. Но представляется, что в системе должна быть официально гарантирована

возможность анонимного комментирования. Без этого у ресурса может просто не сложится атмосферы, стимулирующей аналитиков делится информацией. Запустить же ложную информацию анонимно можно довольно эффективно и пользуясь уже существующими сайтами.

Сроки появления и распространения такой системы вероятно составляют порядка пяти-десяти лет от 2020 года. Причем сроки озвучены просто в силу инертности крупных организаций. Технически система могла бы быть введена в использование ещё в 2010 году.

1.2 О надежности полученных результатов 1.2.1 Отличия объема совокупной выборки Searchlight от объема выборки ЦБ

ЦБ начал публиковать единый архив с данными за месяц по всем КО, публикующим информацию по 101 форме на его сайте, с 01.02.2004.66 Помимо банков, в этот архив входят и некоторые НКО (небанковские кредитные организации, например, расчетная палата РТС).

Архив данных по 101 форме с разбиением по оборотам67 ЦБ начал публиковать с 01.01.2007, и выборка КО, публикующих эти данные, неуклонно растет (рис. 2).

66 Многие КО начали публиковать такую информацию позднее, чем 01.02.2004, а отдельные КО публиковали на сайте ЦБ эту информацию еще до появления единого ежемесячного архива. Так, Сбербанк публиковал её уже с 01.06.2003. Данные до 01.02.2004 в нашей системе не учитываются, хотя, теоретически их можно было бы взять на сайте ЦБ. Однако соотношение необходимых усилий и ценности полученной информации представляется недостаточно высоким.

67 Или, что на практике одно и то же, с разбиением по валюте (то есть, в отчетности указывается, какая часть остатка на счете в рублях, и какая в валюте). В системе есть только несколько небольших КО, которые на протяжении некоторого времени публиковали остатки с разбиением по валюте, но не публиковали обороты. Ввиду их небольшого размера и незначительного влияния на точность, мы не стали убирать их из выборки.

Суммарная величина активов КО по данным ЦБ йй Всего активы по выборке Searchlight Всего активы по выборке Searchlight с оборотами

^ ^ 1Л 1Л 1Л ID ID ID Г-v Г-v Г-v 00 00 00 СП СП СП О О О гч гч rvl

о О О О О О О О О О О О о О О О о О

о О О о О О О О О О о о о О О О о о о О О о о О О о О

(Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч rvl

(-J ID CD (Ч ID CD rj UD CD rj UD CD (-J UD CD rj UD CD (Ч UD CD (-J ID CD (-J ID CD

CD CD гЧ CD CD гЧ CD CD гЧ CD CD гЧ CD CD гЧ CD CD гЧ CD CD гЧ CD CD гЧ CD CD

гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ

О О О О О о О О О О О О О О о О О О о О О О о О о о О

Рис. 2. Разница между объемами суммарных активов выборок ЦБ РФ и выборок Searchlight

Объём выборки из всех КО, опубликовавших информацию на сайте ЦБ на отчетную дату, достаточен для целей исследования. В 2004 г. не хватало менее 15% активов, после 2007 г. - менее 5%, а в последнее время различие составляет 0,2% от суммарных активов КО по данным ЦБ РФ. С данными по оборотам дело обстоит хуже - в 2007 г. их раскрывали КО, имеющие в сумме более 70% активов по остаткам. К концу 2012 г. эта цифра составила уже 97%. Однако, к сожалению, из-за разницы в ранговой структуре по остаткам и оборотам, это не гарантирует, что не хватает только 3% оборотов.

число КО, опубликовавших остатки -число КО, опубликовавших остатки по форме с оборотами

1200

200 0

1Л 1Л 1Л ю ю ю r-v r-v r-v 00 00 00 СП СП СП 0 0 0 24 24 24 2 2 rvl

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 24 24 24 24 24 24 24 24

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 о

Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 rvl

UD о ID CD UD CD ID CD ID CD Г4 ID CD ID CD Г4 ID CD ID CD

CD о 24 CD CD 24 CD CD 24 CD CD 24 CD CD 24 CD CD 24 CD CD 24 CD CD 24 CD CD 24

24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 о

Рис. 3. Число КО, входящих в выборку Searchlight На рис. 3 видны несколько «ступенек», во время которых размер выборок по числу банков резко возрастал по техническим причинам. В этот момент большое число КО начинали публиковать свою отчетность по оборотам, но в реальной банковской системе столько новых КО в этот момент не появлялось. Как видим, динамика размера выборок по числу КО имеет те же ключевые скачки, что и динамика размера выборок по размеру их суммарных активов.

Нельзя оценить, какую долю оборотов выборки ЦБ охватывает выборка Searchlight, так как нет соответствующих данных ЦБ. На рис. 4 показана доля остатков и оборотов зафиксированной 05.2008 выборки КО от остатков и оборотов переменной (состоящей из всех КО опубликовавших отчетность в текущий месяц, наиболее полной выборки из доступных). Видно, что динамика доли оборотов отличается от динамики доли остатков в первом приближении скачком на константу. Соотношение между динамиками удовлетворительное для того, чтобы в исследовании при использовании описанной методики на первый раз рассуждать на основе полученных данных хотя бы на уровне тенденций. К счастью, статистическая база со временем становится все более полной, поэтому дальнейшие исследования будут иметь лучшую статистическую базу.

Ш Доля всего активов выборки КО, опубликовавших обороты 05.2008 (учитываются только те КО, которые опубликовали обороты в текущем месяце) от всего активов переменной выборки КО, опубликовавших обороты в текущем месяце

% Доля полусуммы оборотов всего активов выборки КО, опубликовавших обороты 05.2008 (учитываются только те КО, которые опубликовали обороты в текущем месяце) от полусуммы оборотов всего активов переменной выборки КО, опубликовавших обороты в текущем месяце

r-v Г-v r-v r-v 00 00 00 00 СП СП СП СП 0 0 0 0 24 24 24 24 2 2 2

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 о

Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.

24 г< CD 24 г< CD 24 г< .0 24 .0 24 .0 24 CD

CD CD CD 24 CD CD CD 24 CD CD CD 24 .0 .0 .0 24 .0 .0 .0 24 .0 .0 .0 24

24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 2"i

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 о

Рис. 4. Разница между объемами полусуммы оборотов суммарных активов зафиксированной и переменной выборок Searchlight

По форме с остатками, но без оборотов на январь 2013 г. публиковалось всего 17 банков, найти которые можно в разделе «раскрытие информации кредитными организациями» на сайте ЦБ. Наиболее существенным из них нам представляется Альфа-Банк. Конечно, было бы предпочтительнее, если бы он попал в нашу выборку по оборотам. Но на данный момент этих данных нет.

Кроме того, отметим, что статистика по оборотам не является «приближенной» или «оценочной». А именно, она точно отражает состояние большинства банков, но не включает в себя статистику части банков, что отличается от случая аппроксимаций рода «примерно оценивает состояние всех банков в целом, не имея точной информации ни об одном из них».

Если рассмотреть отличия более детально, то окажется, что по большинству строк баланса (в том виде, который используется в «Сводной статистической информации по крупнейшим банкам») отличие по размеру остатков между выборкой ЦБ и выборкой Searchlight КО, публикующих информацию на сайте ЦБ,

составляло уже в 2010 г. менее процента. Из этого выделяются только две строки. В активах это «Счета в Банке России и в уполномоченных органах других стран», тут не хватает около 6-8% от суммы по статистике ЦБ. То есть, этот показатель, полученный с помощью Searchlight, составлял 92-94% от показателя ЦБ, так как выборка ЦБ немного больше. Эта строка составляет около 4% от суммарных активов, как по версии ЦБ, так и Searchlight.

В пассивах сильно отличалась строка «Средства в расчетах», она составляла примерно 70% от показателя ЦБ. Строка составляет 1% от суммарных активов по версии обоих систем. Как уже говорилось, все остальные строки отличаются от показателей ЦБ менее, чем на процент. Отличия проверялись на 01.06.2010 и 01.10.2010. Очевидно, что до 2010 г. отличия будут больше, так как количество КО, раскрывающих информацию о своем балансе на сайте ЦБ, было меньше. После 2010 г. различия постепенно сокращаются.

Если посмотреть отличия ещё и на 01.09.2008, то ситуация не будет принципиально отличаться. Отличие по сумме всех активов будет уже не 1%, а 3%, а существенное отличие будет в тех же строках, «Счета в Банке России и в уполномоченных органах других стран» - 86% от данных ЦБ, «Средства в расчетах» - 52% от данных ЦБ. То есть, структурно, выборка Searchlight отличается от выборки ЦБ тем, что в ней не хватало организаций с достаточно специфическим балансом.

На 01.10.2012 существенные отличия практически исчезли, несущественные составляют менее 1%, с единственным исключением в строке «производные финансовые инструменты» в активах и пассивах, там отличие чуть больше: около 2%.

1.2.2 Отличия темпов роста выборки КО, публикующих обороты Searchlight от темпа роста выборки ЦБ

-темпы роста выборки ЦБ

-темпы роста выборки КО, публиковавших информацию с оборотами 01.05.2008

.............темпы роста выборки КО, публиковавших информацию 01.05.2008

15,00%

10,00%

5,00%%

0,00°%

-5,00°%

^ 1Л 1Л 1Л ID ID r-v r-v r-v 00 00 СП СП О О О гч гч rvl

о О о О О О О О О о о о о О

о О о О О О О о о о о о о о о о О О о о о О

(Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч (Ч rvl

го 00 гЧ ID гЧ СП (Ч г< (Ч 1Л CD го 00 гЧ ID гЧ ей (-J г< ("si

CD CD CD CD гЧ CD CD CD CD гЧ CD гЧ CD CD CD CD гЧ CD CD CD CD

гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ гЧ

О О О О о О О О О О О о О О о О О О о о о о

Рис. 5. Темпы роста суммарных активов различных выборок, в текущих ценах.

На рис. 5 приведены темпы роста суммарных активов КО по разным выборкам68. В сравнении с выборкой ЦБ была рассмотрена «зафиксированная» выборка КО, опубликовавших информацию об оборотах 01.05.200869 и «зафиксированная» выборка КО, опубликовавших 01.05.2008 хотя бы информацию об остатках на счетах (т.е. более широкая выборка). То есть, в темпы роста этих выборок не вмешивается фактор присоединения новых банков, решивших начать публиковать отчетность.70 Если бы мы рассматривали динамику КО, публикующих обороты, каждый месяц считая по обновленной выборке, в темпы роста бы

68 В этом подпункте в месяцы, когда КО из этой выборки не публиковали обороты, но публиковали информацию по остаткам, они учитывались в суммарных активах выборки. Это нужно, чтобы сравнить динамику темпов роста выборок до 2007 г.

69 Выбор даты обусловлен тем, что потом появляются существенные «технические» скачки из-за появления новых организаций в базе. Скачков хочется избежать, чтобы точнее анализировать концентрацию.

70 Отметим, что вообще говоря, если банк один раз опубликовал информацию на сайте ЦБ, он не обязательно публиковал её каждый последующий месяц. Например, есть банки, которые публиковали информацию с оборотами только на первое число квартала. Но таких случаев немного, и они не вносят существенной погрешности.

вмешался этот фактор. Но убирая его, мы убираем и увеличение суммарных активов за счет реального создания новых КО.

Хотя разница в темпах роста между зафиксированной выборкой КО, опубликовавших обороты, и более широкими выборками есть, но она не так уж и значительна в абсолютном выражении в рамках визуального анализа трендов: в целом выборки демонстрируют близкую динамику. Причем, что интересно, до 2007 г. выборки всё равно демонстрируют похожую с выборкой ЦБ динамику, несмотря на то, что к 01.05.2008 часть КО из 2004 г. закрылась (а значит, не попала в выборку) или не опубликовала обороты 01.05.2008, а часть выборки из 01.05.2008 ещё не существовала.

После 2007 г. разница между темпами роста выборок становится меньше процента. Скачок в начале 2007 г. означает, что темпы роста выборки ЦБ были гораздо меньше, чем выборок Searchlight - это объясняется резким увеличением в этот момент числа КО, публикующих информацию на сайте ЦБ.

Теперь добавим к рассмотрению темпы роста выборки по оборотам, не фиксированной по числу КО на определенную дату.

темпы роста выборки ЦБ

■темпы роста выборки КО, публиковавших информацию с оборотами 01.05.2008 темпы роста выборки КО, публиковавших информацию 01.05.2008 темпы роста переменной выборки из КО, опубликовавших обороты в текущем месяце

15%

10%

5%

0°%

-5°%

5 5 5 Ю ю ю r-v r-v r-v 00 00 00 СП СП СП 0 0 0 1 1 1 Г4 Г4 гм

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 о

Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4 Г4

(Ч ю CD Г4 Ю CD Г4 ю CD Г4 ю CD Г4 ю CD Г4 ю CD Г4 Ю CD Г4 ю CD Г4 Ю л

CD CD 24 CD CD 24 CD CD 24 CD CD 24 CD CD 24 CD CD 24 CD CD 24 CD CD 24 CD CD 24

2Ч 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 о

Рис. 6. Темпы роста суммарных активов различных выборок, в текущих ценах.

Для «переменной» выборки из КО, публикующих обороты в текущем месяце71, темпы роста сильнее отличаются от темпов роста выборки ЦБ (рис. 6). Большая часть отличий объясняется не отличием их реальной динамики, а тем, что ранее неохваченные КО начали публиковать обороты и попали в выборку. На рис. 3 с соотношением суммарных активов хорошо видны три «ступеньки», которые проявляются и в отличиях темпов роста. В остальные даты динамика достаточно сходная.

Таким образом, по крайней мере, на уровне тенденций суммарных активов выборки Searchlight имеют достаточно сходную для целей исследования динамику с выборкой ЦБ.

1.2.3. Отличия структуры выборки Searchlight от структуры выборки ЦБ

Таблица 1. Отличия структуры активов и пассивов переменной выборки КО по остаткам от переменной выборки по оборотам. Первый столбец -относительное отличие (доля строки в структуре КО выборки по остаткам минус доля в структуре КО выборки по оборотам и все делить на долю строки в структуре банков выборки по остаткам, второй столбец - абсолютное отличие (доля строки в структуре КО выборки по остаткам минус доля в структуре КО с оборотами), третий - доля строки в структуре КО переменной выборки по остаткам (как в более представительной выборке).

отн. d ч значение отн. d ч значение отн. d ч значение отн. d ч значение

г- г- 00 00 00 0 0 0

о CD о 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 1.

■t 4.

о о о о о о о о 0. о о о

о CD о о о о о 01 01 01 01 01

Денежные средства, драгоценные металлы и камни -всего 1 6% 0% 2% 4% 0% 2% 1% 0% 2% 1% 0% 2%

71 КО учитывается в суммарных активах на отчетную дату этой выборки только, если она опубликовала обороты на эту дату, иначе её вклад в суммарные активы ноль.

В том числе денежные средства 1.1 7% 0% 2% 5% 0% 2% 3% 0% 2% 2% 0% 2%

Счета в Банке России и в уполномоченных органах других стран - всего 2 1% 0% 5% 5% 0% 4% 16% 1% 6% 6% 0% 4%

Корреспондентские счета в кредитных организациях -всего 3 -14% 0% 3% 13% 0% 2% -6% 0% 3% -1% 0% 3%

Корреспондентские счета в кредитных организациях -корреспондентах 3.1 -11% 0% 1% -3% 0% 0% 8% 0% 1% -1% 0% 0%

Корреспондентские счета в банках- 3.2 -15% 0% 2% 19% 0% 1% -13% 0% 2% -1% 0% 2%

нерезидентах

Ценные бумаги, приобретенные кредитными организациями -всего 4 -3% 0% 16% 3% 0% 11% 0% 0% 9% -1% 0% 17%

Вложения в долговые обязательства 4.1 -6% -1% 10% 2% 0% 7% 0% 0% 7% -3% 0% 13%

Вложения в долевые ценные бумаги 4.2 2% 0% 3% 8% 0% 1% 17% 0% 1% 9% 0% 2%

Учтенные векселя 4.3 13% 0% 2% 18% 0% 1% -1% 0% 1% 8% 0% 1%

Портфель участия в дочерних и зависимых 4.4 -21% 0% 1% -18% 0% 1% -15% 0% 1% -3% 0% 1%

акционерных обществах

Прочее участие в уставных 5 33% 0% 0% 34% 0% 0% 28% 0% 0% 7% 0% 0%

капиталах

Кредиты и прочие ссуды - всего 6 1% 1% 68% -1% -1% 76% -1% -1% 73% 0% 0% 68%

Кредиты, депозиты

и прочие размещенные средства 6.1 1% 1% 67% -1% -1% 76% -1% -1% 72% 0% 0% 68%

в том числе просроченная задолженность -8% 0% 1% -3% 0% 1% 6% 0% 2% 2% 0% 4%

Кредиты и прочие размещенные

средства, предоставленные нефинансовым организациям 6.1.1 3% 1% 42% -2% -1% 49% -2% -1% 47% 0% 0% 43%

в том числе просроченная задолженность -10% 0% 0% -5% 0% 0% 6% 0% 2% 1% 0% 3%

Кредиты, предоставленные физическим лицам 6.1.2 -7% -1% 13% -6% -1% 15% -2% 0% 14% 0% 0% 12%

в том числе просроченная задолженность -6% 0% 0% 0% 0% 1% 5% 0% 1% 3% 0% 1%

Кредиты, депозиты и прочие размещенные средства, предоставленные кредитным организациям 6.1.3 5% 0% 9% 8% 1% 9% 0% 0% 9% -2% 0% 9%

в том числе просроченная задолженность 6% 0% 0% -28% 0% 0% 28% 0% 0% -6% 0% 0%

Основные средства, нематериальные активы и материальные запасы 7 -12% 0% 3% -10% 0% 2% -9% 0% 2% -2% 0% 3%

Использование прибыли 8 -5% 0% 1% -3% 0% 1% 31% 0% 0% -2% 0% 0%

в том числе налог на прибыль 8.1 #DIV/0! 0% 0% #DIV/0! 0% 0% 31% 0% 0% -2% 0% 0%

Прочие активы -всего 9 13% 0% 3% 9% 0% 2% 7% 0% 3% 0% 0% 3%

Средства в расчетах 9.1 19% 0% 1% 15% 0% 1% 9% 0% 2% 1% 0% 1%

Дебиторы 9.2 15% 0% 1% 5% 0% 0% 6% 0% 0% 0% 0% 0%

Расходы будущих периодов 9.3 7% 0% 1% 1% 0% 0% 13% 0% 0% 3% 0% 0%

я н о о ю значение я н о о ю а значение я н о о ю а значение я н о о ю а значение

01.04.07 01.04.07 01.04.07 01.04.08 01.04.08 01.04.08 01.04.09 01.04.09 01.04.09 01.04.10 01.04.10 01.04.10

Фонды и прибыль кредитных организаций - всего 1 -3% 0% 14% -4% -1% 14% -2% 0% 11% 0% 0% 13%

Фонды 1.1 -2% 0% 10% -2% 0% 8% 1% 0% 7% 0% 0% 9%

Прибыль (убыток) c учетом финансовых результатов прошлого года 1.2 -4% 0% 4% -7% 0% 6% -6% 0% 5% -2% 0% 5%

Прибыль (убыток) текущего года 1.2.1 -10% 0% 1% 5% 0% 1% -8% 0% 0% -1% 0% 0%

Кредиты, депозиты и прочие привлеченные средства, полученные кредитными организациями от Банка России 2 -38% 0% 0% -17% 0% 1% -4% -1% 12% -2% 0% 2%

Счета кредитных организаций - всего 3 9% 0% 1% 13% 0% 1% 13% 0% 1% 10% 0% 1%

Корреспондентские счета кредитных организаций-корреспондентов 3.1 7% 0% 0% 19% 0% 0% 9% 0% 1% 14% 0% 0%

Корреспондентские счета банков- 3.2 1% 0% 0% 11% 0% 0% 15% 0% 0% 0% 0% 0%

нерезидентов

Кредиты, депозиты и прочие средства, полученные от других кредитных организаций - всего 4 11% 1% 12% 7% 1% 14% 8% 1% 12% -1% 0% 10%

Средства клиентов - всего 5 -2% -1% 62% -1% -1% 61% -1% 0% 53% 0% 0% 60%

Средства клиентов без депозитных сертификатов и сберегательных сертефикатов 5.0 -2% -1% 61% -1% -1% 61% -1% 0% 53% 0% 0% 60%

Средства бюджетов на 5.1 4% 0% 0% 11% 0% 0% -19% 0% 0% -4% 0% 0%

расчетных счетах

Средства государственных и

других внебюджетных фондов на расчетных счетах 5.2 -7% 0% 0% 6% 0% 0% 17% 0% 0% -3% 0% 0%

Средства организаций на расчетных и прочих счетах 5.3 3% 1% 18% 7% 1% 16% 5% 1% 12% 2% 0% 14%

Средства клиентов в расчетах 5.4 23% 0% 1% 1% 0% 2% -8% 0% 1% -2% 0% 1%

Депозиты и прочие привлеченные

средства юридических лиц (кроме кредитных организаций) 5.5 12% 1% 10% 7% 1% 17% 5% 1% 17% 1% 0% 18%

Вклады физических лиц 5.6 -12% -3% 27% -12% -3% 25% -8% -2% 22% -1% 0% 27%

Средства клиентов по факторинговым, форфейтинговым операциям 5.7 -26% 0% 0% -17% 0% 0% 0% 0% 0% 49% 0% 0%

Депозитные сертификаты 5.8 -12% 0% 0% -7% 0% 0% -18% 0% 0% -7% 0% 0%

Сберегательные сертификаты 5.9 -38% 0% 0% -36% 0% 0% -31% 0% 0% -8% 0% 0%

Облигации 6 -11% 0% 1% -9% 0% 1% -2% 0% 1% -7% 0% 1%

Векселя и банковские 7 2% 0% 5% 6% 0% 4% 3% 0% 2% 1% 0% 3%

акцепты

Прочие пассивы -всего 8 3% 0% 6% 7% 0% 4% 1% 0% 7% 3% 0% 9%

Резервы на возможные потери 8.1 7% 0% 3% 7% 0% 3% 4% 0% 5% 3% 0% 7%

Средства в расчетах 8.2 -1% 0% 1% 22% 0% 0% -17% 0% 1% -2% 0% 1%

Кредиторы 8.3 -6% 0% 0% -11% 0% 0% 5% 0% 0% 0% 0% 0%

Доходы будущих периодов 8.4 0% 0% 0% 39% 0% 0% 25% 0% 0% 15% 0% 0%

Проценты начисленные, обязательства по процентам/купонам по выпущенным ценным бумагам 8.5 1% 0% 1% 1% 0% 1% 4% 0% 1% 1% 0% 1%

Проценты просроченные 8.5.1 -30% 0% 0% -34% 0% 0% 18% 0% 0% -8% 0% 0%

Из табл. 1 видно, что структура баланса наиболее полной из возможных выборок Searchlight (переменной по остаткам) слабо отличается от выборки ЦБ, причем с течением времени структура сближается, что вызвано увеличением выборки КО, публикующих обороты. Высокое относительное отличие в большинстве случаев обусловлено тем, что доля строки в структуре мала, то есть знаменатель дроби близок к нулю. Другими словами, относительное отличие велико, но абсолютное чаще всего мало. Если смотреть отличия для фиксированной на 01.05.2008 выборки, то она ожидаемо окажется менее точная в 2010 г., чем нефиксированная, но не так сильно, чтобы перечеркнуть основные выводы исследования. То есть, выборки Searchlight близки к выборке ЦБ не только по суммарной динамике, но и структурно.

1.2.4 Отличия валютной структуры выборки Searchlight

Рассмотрим, как отличается валютная структура фиксированной на 01.05.2008 выборки КО, опубликовавших обороты (а значит, и валютную структуру), от переменной выборки КО, опубликовавших обороты (т.е. выборки с постепенно уточняющейся валютной структурой): см. таблицу 2.

Таблица 2. Отличия валютной структуры активов и пассивов переменной выборки КО, публикующих обороты, от зафиксированной на 01.05.2008 выборки КО, опубликовавших в этот месяц обороты. Первый столбец - относительное отличие (доля валютного остатка строки в итоговом остатке строки переменной выборки минус доля валютного остатка строки в итоговом остатке строки зафиксированной выборки и все делить на долю валютного остатка строки в итоговом остатке строки для переменной выборки), второй столбец -

абсолютное отличие (доля валютного остатка строки в итоговом остатке строки переменной выборки минус доля валютного остатка строки в итоговом остатке строки для зафиксированной выборки), третий - доля итогового остатка строки в суммарных активах (пассивах) переменной выборки КО по остаткам (как более представительной выборки).

к 6 ю значение к 6 ю а значение к 6 ю а значение к 6 ю а значение

01.04.07 01.04.07 01.04.07 01.04.08 01.04.08 01.04.08 01.04.09 01.04.09 01.04.09 01.04.10 01.04.10 01.04.10

Денежные средства, драгоценные металлы и камни -всего 1 0% 0% 2% 0% 0% 2% 0% 0% 2% 8% 3% 2%

В том числе денежные средства 1.1 0% 0% 2% 0% 0% 2% 0% 0% 2% 11% 3% 2%

Счета в Банке России и в уполномоченных органах других стран - всего 2 0% 0% 5% 0% 0% 4% 10% 6% 6% -8% 0% 4%

Корреспондентски е счета в кредитных организациях -всего 3 0% 0% 3% 0% 0% 2% 0% 0% 3% 2% 2% 3%

Корреспондентски е счета в кредитных организациях -корреспондентах 3.1 0% 0% 1% 0% 0% 0% 0% 0% 1% -1% 0% 0%

Корреспондентски е счета в банках-нерезидентах 3.2 0% 0% 2% 0% 0% 1% 0% 0% 2% 1% 1% 2%

Ценные бумаги, приобретенные кредитными организациями -всего 4 0% 0% 16% 0% 0% 11% -1% 0% 9% 0% 0% 17%

Вложения в долговые обязательства 4.1 0% 0% 10% 0% 0% 7% -1% 0% 7% 2% 0% 13%

Вложения в долевые ценные бумаги 4.2 0% 0% 3% 0% 0% 1% -5% -1% 1% -2% 0% 2%

Учтенные векселя 4.3 0% 0% 2% 0% 0% 1% -2% 0% 1% -13% -1% 1%

Портфель участия в дочерних и зависимых акционерных обществах 4.4 0% 0% 1% 0% 0% 1% 0% 0% 1% 1% 0% 1%

Прочее участие в уставных капиталах 5 0% 0% 0% 0% 0% 0% -5% 0% 0% -9% 0% 0%

Кредиты и прочие ссуды - всего 6 0% 0% 68% 0% 0% 76% 0% 0% 73% 6% 2% 68%

Кредиты, депозиты и прочие размещенные средства 6.1 0% 0% 67% 0% 0% 76% 0% 0% 72% 6% 2% 68%

в том числе просроченная задолженность 0% 0% 1% 0% 0% 1% 1% 0% 2% 12% 2% 4%

Кредиты и прочие размещенные средства, предоставленные нефинансовым организациям 6.1. 1 0% 0% 42% 0% 0% 49% 0% 0% 47% 5% 1% 43%

в том числе просроченная задолженность 0% 0% 0% 0% 0% 0% 1% 0% 2% 15% 2% 3%

Кредиты, предоставленные физическим лицам 6.1. 2 0% 0% 13% 0% 0% 15% 1% 0% 14% 18% 2% 12%

в том числе просроченная задолженность 0% 0% 0% 0% 0% 1% 1% 0% 1% 0% 0% 1%

Кредиты, депозиты и прочие размещенные средства, предоставленные кредитным организациям 6.1. 3 0% 0% 9% 0% 0% 9% 0% 0% 9% -3% -2% 9%

в том числе просроченная задолженность 0% 0% 0% 0% 0% 0% 28% 7% 0% 47% 19% 0%

Основные средства, нематериальные активы и материальные запасы 7 #ДЕЛ/0! 0% 3% 0% 0% 2% -2% 0% 2% -16% 0% 3%

Использование прибыли 8 #ДЕЛ/0! 0% 1% #ДЕЛ/0! 0% 1% #ДЕЛ/0! 0% 0% #ДЕЛ/0! 0% 0%

в том числе налог на прибыль 8.1 #ДЕЛ/0! #ДЕЛ/0! 0% #ДЕЛ/0! #ДЕЛ/0! 0% #ДЕЛ/0! 0% 0% #ДЕЛ/0! 0% 0%