Московский экономический журнал 12/2021

Posted by redaktor
image_pdfimage_print

Научная статья

Original article

УДК. 339.924

doi: 10.24412/2413-046Х-2021-10713

УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ РОССИЙСКОЙ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ

SUSTAINABLE DEVELOPMENT OF THE RUSSIAN BANKING SYSTEM IN MODERN CONDITIONS

Узденова Фатима Магамедовна, заведующая кафедрой «Бухгалтерский учет», кандидат экономических наук, ФГБОУ ВО Северо-Кавказской государственной академии, E-mail: fatima_uzdenova@mail.ru

Аппакова Диана Руслановна, аспирантка  3 курса обучения, ФГБОУ ВО Северо-Кавказской государственной академии, E-mail: didik@mail.ru

Uzdenova Fatima Magamedovna, Head of the Accounting Department, Candidate of Economic Sciences, North Caucasus State Academy, E-mail: fatima_uzdenova@mail.ru

Appakova Diana Ruslanovna, 3rd year postgraduate student, North Caucasus State Academy, E-mail: didik@mail.ru

Аннотация. В статье приведены результаты исследований обеспечивающие устойчивое развития Российской банковской системы в условиях трансформационных преобразований региона, рассмотрены статистические параметры регрессионного и дисперсионного анализа влияния множества социальных факторов на устойчивость банковской системы России.

Abstract. The article presents the results of research ensuring the sustainable development of the Russian banking system in the conditions of transformational transformations of the region, statistical parameters of regression and variance analysis of the influence of many social factors on the stability of the banking system of Russia are considered.

Ключевые слова: устойчивое развитие, банк, банковская система, экономическая интерпретация полученных параметров, регион

Keywords: sustainable development, bank, banking system, economic interpretation of the obtained parameters, region

В настоящее время, институциональные трансформации внутренней среды банковской системы, необходимы для улучшения деятельности финансово — кредитных институтов, которые также протекают исходя из действий мегарегулятора.     

В исследовании были отражены основные институциональные преобразования российской банковской системы в части ее архитектуры и ландшафта, которые являлись следствием макробанковской, монетарной и макропруденциальной политики Банка России. Введение пропорционального регулирования, политика финансового оздоровления банковского сектора, активный отзыв лицензий на осуществление банковских операций, поддержка государственных и системно значимых банков и тд. Перечисленные процессы способствуют трансформации институциональной среды банковского сектора, что вызывает рост системных рисков, таких как: огосударствление, снижение уровня конкуренции и рост концентрации рынка банковских услуг.

Методологические подходы к идентификации состояния национальной банковской системы под воздействием трансформационных процессов, протекающих как в национальной экономике, так и в институциональной среде банковского сектора России, в разработке методики прогнозирования устойчивости банковской системы России.

В основе методик системы раннего предупреждения трансформационных процессов, негативно сказывающихся на динамике развития банковского сектора лежат методы прогнозирования. Необходимость постановки прогноза наступления отрицательных тенденций вызвана неопределенностью рынка в совокупности с непредсказуемыми решениями мегарегулятора по институциональным преобразованиям внутренней среды функционирования банковских организаций. Соответственно, выявление комплекса детерминант эндо- и экзогенного характера, и латентных компонентов, имеющих место в определении. динамики показателей банковского сектора повышают востребованность нахождения новых и расширения существующих методов формирования прогнозов устойчивости банковской системы, особенно в условиях учащения процессов трансформаций экономического и институционального пространства. Рассмотрение путей обеспечения устойчивого развития Российской банковской системы в условиях трансформационных преобразований региона.  Ключевыми проблемами исследования является не достаточно изученность  возможности путей обеспечения устойчивого развития Российской банковской системы в условиях трансформационных преобразований региона. Изучение действующих подходов и практик по применению методик  прогнозирования устойчивости банковской системы России. Разработка прогнозной модели устойчивого развития банковской системы России.

Обеспечение динамичного устойчивого функционирования банковских институтов и выполнение ими фундаментальных задач национальной экономики зависит от качества и достоверности определения перспектив и проблем средне- и долгосрочного развития банковского сектора.

На протяжении многих лет результаты количественного анализа рыночной конъюнктуры используются для моделирования перспективных направлений движения социально-экономических и финансовых систем, что выражается в разработке различных стратегий, включающих в себя и прогнозирование масштабов осуществления банковских операций, разработку новых банковских продуктов и оказание банковских услуг.

С учетом финансовых кризисов последних десятилетий и выявленных трансформационных процессов макро-социо-экономического и институционального характера, необходимо усовершенствовать нынешнюю методологию, лежащую в основе создания системы раннего предупреждения.

Система мероприятий направленных на изучение  возможных путей обеспечения устойчивого развития Российской банковской системы в условиях трансформационных преобразований региона. В процессе исследования был использован общенаучный и исследовательский инструментарий: системный подход, методы индукции и синтеза, диалектический, системно-функциональный, сравнительный анализ, частные методы экономических наук. Изучение возможных путей обеспечения устойчивого развития Российской банковской системы в условиях трансформационных преобразований региона.  По мнению [3] залогом эффективного развития национальной банковской системы в рамках экономического пространства государства является категория устойчивости и стабильности банковской системы.В теоретико-методическом аспекте исследования такого явления как устойчивость национальной банковской системы в условиях институциональных преобразований в форме трансформаций, важно идентифицировать указанные свойства системы как устойчивость и стабильность.  При условии сохранения показателей банковской деятельности в приемлемых рамках нормальности в условиях нестабильности или смены экономических циклов, возможно, достичь устойчивого динамичного функционирования кредитно-финансового механизма, который целиком и полностью зависит от качественных характеристик банковского сектора.

В современном мире, достаточно высокую степень связи двух групп компонентов, оказывающих воздействие на устойчивое развитие банковской системы России, являются коэффициенты парной корреляции Пирсона и коэффициенты множественной корреляции.

Так, как рассмотренный детерминант устойчивости банковской системы имеет высокую степень статистической значимости (<0,01), что говорит о значительном прогнозном потенциале. Соответственно, для построения прогнозной модели устойчивого развития банковского сектора России с учетом динамики основных выявленных факторов целесообразно разработать методики такого прогноза.

Во-первых, необходимо определить показатель, который отвечает таким качественным характеристикам состояния банковской системы как устойчивость и стабильность.

Динамика активов, кредитного портфеля и депозитной базы являются важными показателями функционирования банковских институтов и характеризуют качественные и количественные признаки выполнения ими своих функций в экономике. Однако возможности банков противостоять воздействию негативных факторов и трансформационных процессов определяются исключительно их запасом прочности и степенью покрытия потенциальных убытков от реализации множества рисков. Прибыльность совокупности банков как системы позволяет говорить об их устойчивости как качественном свойстве, которое противостоит отрицательному влиянию макро-социо-экономических и институциональных детерминант; и в случае выхода банковского сектора из равновесного состояния, данное свойство выступает главным фактором восстановления устойчивого состояния. Таким образом, чистая прибыль банковской системы выступает основным прогнозным показателем, характеризующим ее устойчивое развитие.

Во-вторых, прогнозная модель устойчивого развития банковской системы России будет построена на основе факторной методики, включающей в себя методы регрессионного анализа и анализа временных рядов в форме экстраполяции трендов.

В-третьих, в качестве факторов будут использованы детерминанты, полученные в результате корреляционного анализа

Для построения прогнозной модели необходимо определить регрессионную модель множественного факторного влияния детерминант на результирующую переменную по формуле:

где, Y – результативный признак, чистая прибыль в банковской системе; Х1…к – факторные переменные, детерминанты из пункта 2.3; ε – случайная составляющая; β1…к – коэффициенты регрессии.

Определение параметров коэффициентов регрессии β1…к осуществляется при помощи метода наименьших квадратов (МНК), который сводится к минимизации коэффициентов регрессии сумм квадратов отклонений:

В целях отбора факторных переменных для формирования регрессионной модели рассмотрим графически степень детерминации социальных и экономических блоков компонентов, представленных в теоретической и аналитической частях исследования.

модели множественных регрессий будут иметь вид:

  1. Множественная регрессия социального блока факторов:
  1. Множественная регрессия экономического блока факторов:

Снижение уровня устойчивости банковской системы определяется тем фактом, что меняется финансовое поведение пользователей банковскими услугами. Вкладчики и заемщики выступают главным источником финансовых потоков для банка.

Современная экономическая ситуация, складывающаяся на национальном и мировом рынке носит характер высокой неопределенности для установления однозначных перспектив и формирования прогнозов. Основными компонентами подобной неопределенности являются: эпидемиологическая обстановка, мировые цены на нефть, параметры монетарной и бюджетно-налоговой политики внутри стран. Соответственно, при определении параметров прогноза необходимо учитывать два основных направления: базовый сценарий и консервативный (рисковый).

Полученные коэффициенты корреляции имеют высокую и сильную степень связи, что говорит о наличии прогнозируемого потенциала для построения модели. Рассчитанные показатели F-критерии Фишера в интервале от 767,14 до 13,38 больше табличного критического значения в 3,94 (значимость <0,05), что свидетельствует о статистической значимости построенной модели. Также полученные значения F-критерия говорят о наличии мультиколлиниарности всех рассматриваемых факторов модели с результативным признаком.

Получив факторные переменные из двух моделей следует рассчитать линейные регрессии с использованием объема чистой прибыли в качестве результативного признака с временным горизонтом 20 лет.

Параметры статистических расчетов регрессионной модели социальных факторов для составления прогноза представлены в таблице 1.

Полученные коэффициенты корреляции имеют высокую и сильную степень связи, что говорит о наличии прогнозируемого потенциала для построения модели. Рассчитанные показатели F-критерии Фишера в интервале от 767,14 до 13,38 больше табличного критического значения в 3,94 (значимость <0,05), что свидетельствует о статистической значимости построенной модели. Также полученные значения F-критерия говорят о наличии мультиколлиниарности всех рассматриваемых факторов модели с результативным признаком.

Полученное значение критерия Дарбина–Уотсона (DW=1,85) находится в допустимом интервале 1.5<DW<2.5. Подобные результаты свидетельствуют о значительном качестве построенной модели, поскольку наблюдается независимость остатков и отвергается гипотеза о наличии автокорреляции остатков. Данное утверждение подтверждается коэффициентом автокорреляции, который составил 0,0686 и укладывается в интервал от -0,566 до 0,566. Таким образом, нормальное распределение остаточной компоненты подтверждает наличие статистической независимости отклонений рассматриваемых показателей модели между собой.

Коэффициент детерминации – 0,8497 имеет высокое значение и отражает качество построенной модели. Рассчитанные параметры регрессионного уравнения показывают, что факторы были выстроены в верном порядке. В итоге можно заключить, что статистические данные проведенного регрессионного и дисперсионного анализа не отягощены систематическими ошибками, имеют высокое значение коэффициента детерминации и статистически значимы. Таким образом, предлагаемая методика прогнозирования динамики устойчивости банковской системы по показателю совокупного объема чистой прибыли на основе факторного влияния социальных детерминант может использоваться в целях интервального и точечного прогнозирования. В свою очередь построенная модель будет иметь следующий вид:

Экономическая интерпретация полученных параметров модели выглядит следующим образом: рост объема заработной платы населения страны, потребительских расходов и реальных располагаемых доходов на 1 рубль вызовет увеличение чистой прибыли банковского сектора на 0,00376, 0,08827 и 35,347 рублей соответственно. С другой стороны, рост уровня безработицы и бедности способствует снижению совокупной чистой прибыли банковских институтов на 109,7 и 4,7 рублей соответственно.

Таким образом, ухудшение совокупного уровня жизни населения страны в виде доходной составляющей и занятости вызывает наиболее сильные спады финансовой результативности банковского системы России.

Второй группой компонентов сильно воздействующих на состояние банковской системы России выступают экономические факторы, регрессионная модель которых представлена в уравнении. Параметры статистического анализа данной модели представлены в таблице 2.

Полученные коэффициенты корреляции имеют высокую и сильную степень связи, что говорит о наличии прогнозируемого потенциала для построения модели. Рассчитанные показатели F-критерии Фишера в интервале от 1009,21 до 41,09 больше табличного критического значения в 3,94 (значимость <0,05), что свидетельствует о статистической значимости построенной модели. Также полученные значения F-критерия говорят о наличии мультиколлиниарности всех рассматриваемых экономических факторов модели с результативным признаком.

Таким образом, мегарегулятор в построении прогнозных моделей, как и Министерство экономического развития, а также Институт «Центр развития» ВШЭ ориентировались на две группы компонентов по природе возникновения возможных рисков: внешние и внутренние предпосылки. Для российской экономики основными внешними угрозами, влияющими на макроэкономическое состояние выступают продолжительность коронакризиса и ценовая динамика углеводородов. В точки зрения внутренних компонентов важное значение приобретают такие детерминанты как бюджетная политика в рамках фискального регулирования, потребительская и инвестиционная активность. Перечисленные предпосылки оказывают воздействие на группу социальных факторов, что в свою очередь опосредует прогнозную динамику устойчивого развития банковской системы.

Список источников

  1. Таранова И.В., Подколзина И.М.Мировой финансово-экономический кризис в россии: тенденции и перспективы/Вестник Института дружбы народов Кавказа (Теория экономики и управления народным хозяйством). Экономические науки. 2017.№ 1 (41).  С.
  2. Ловянникова Н.В., Долгополова Л.В., Ворохобина Я.В., Казначеева О.Х., Попова М.В., Тихонов Э.Е., Таранова И.В., Сыроватская В.И., Стрижакова Н.Е., Добровольская И.А., Желудкова Т.В., Мальцева В.В. Научное и прикладное использование современных информационных систем и технологий в подготовке it-специалистов, Невинномысск, 2012.
  3. Ледович Т.С., Таранова И.В. Глава I. Сущностно-специфические особенности информационного обеспечения инструментария управленческого анализа в современных рыночных условиях хозяйствования/Разработка механизмов управления инновационным развитием экономики: стратегический аспект.Ледович Т.С., Маликова Р.И., Соколова А.А., Криворотова Н.Ф., Гладилин В.А., Крючкова И.В., Боцюн И.Б., Куликова Г.М., Дузельбаева Г.Б., Абдимомынова А.Ш., Шалболова У.Ж., Казбекова Л.А., Сыроватская В.И., Котова О.В., Плужникова Е.С., Подколзина И.М., Лещева М.Г. Негосударственное Некоммерческое образовательное учреждение Высшего профессионального образования «Институт дружбы народов Кавказа». Ставрополь, 2015. С. 5-27.
  4. Reznichenko D.S., Tishchenko E.S., Taranova I.V., Charaeva M.V., Nikonorova A.V., Shaybakova E.R. Sources of formation and directions of the use of financial resources in the region/International Journal of Applied Business and Economic Research. Т. 15.№ 23. С. 203-219.
  5. Галазова С.С. Проблемы модернизации первичного звена национальной экономики/Terra Economicus. 2012. Т. 10. № 4-3. С. 10-12.
  6. Галазова С.С., Тавбулатова З.К. Кластеризация рынка капиталов в механизме ускоренного развития современной ресурсной экономики/Вестник Северо-Осетинского государственного университета имени К. Л. Хетагурова. 2012.№ 4. С. 251-253.
  7. Golovanova, N.B., Basyuk, A.S., Taranova, I.V., Kramarenko, E.R., Goloshchapova, L.V.The study of economic activity of Russian corporations in modern economy/International Journal of Economics and Financial Issuesthis link is disabled, 2016, 6(1S), стр. 220–226.
  8. Temirkanova, A.V., Anopchenko, T.Y., Murzin, A.D., Taranova, I.V., Leshcheva, M.G.Assessment of Ecologo-economic health population riskInternational Journal of Applied Business and Economic Researchthis link is disabled, 2017, 15(23), стр. 55–70.
  9. Essence, Place and Role of Creative Economy in Innovation Development Paradigm / M. V. Savina, P. V. Solodukha, I. A. Stepanov [et al.] // Review of European Studies. – 2015. – Vol. 7. – No 6. – P. 77-85.
  10. Черновалов, А. В. Нравственный институционализм: основы новой экономической программы исследований в 21 веке / А. В. Черновалов, П. В. Солодуха, П. В. Черновалов // Экономические системы. – 2016. – № 4. – С. 4.

References

  1. Taranova I.V., Podkolzina I.M.Mirovoj finansovo-e`konomicheskij krizis v rossii: tendencii i perspektivy`/Vestnik Instituta druzhby` narodov Kavkaza (Teoriya e`konomiki i upravleniya narodny`m xozyajstvom). E`konomicheskie nauki. 2017. № 1 (41). S.
  2. Lovyannikova N.V., Dolgopolova L.V., Voroxobina Ya.V., Kaznacheeva O.X., Popova M.V., Tixonov E`.E., Taranova I.V., Sy`rovatskaya V.I., Strizhakova N.E., Dobrovol`skaya I.A., Zheludkova T.V., Mal`ceva V.V. Nauchnoe i prikladnoe ispol`zovanie sovremenny`x informacionny`x sistem i texnologij v podgotovke it-specialistov, Nevinnomy`ssk, 2012.
  3. Ledovich T.S., Taranova I.V. Glava I. Sushhnostno-specificheskie osobennosti informacionnogo obespecheniya instrumentariya upravlencheskogo analiza v sovremenny`x ry`nochny`x usloviyax xozyajstvovaniya/Razrabotka mexanizmov upravleniya innovacionny`m razvitiem e`konomiki: strategicheskij aspekt. Ledovich T.S., Malikova R.I., Sokolova A.A., Krivorotova N.F., Gladilin V.A., Kryuchkova I.V., Boczyun I.B., Kulikova G.M., Duzel`baeva G.B., Abdimomy`nova A.Sh., Shalbolova U.Zh., Kazbekova L.A., Sy`rovatskaya V.I., Kotova O.V., Pluzhnikova E.S., Podkolzina I.M., Leshheva M.G. Negosudarstvennoe Nekommercheskoe obrazovatel`noe uchrezhdenie Vy`sshego professional`nogo obrazovaniya «Institut druzhby` narodov Kavkaza». Stavropol`, 2015. S. 5-27.
  4. Reznichenko D.S., Tishchenko E.S., Taranova I.V., Charaeva M.V., Nikonorova A.V., Shaybakova E.R. Sources of formation and directions of the use of financial resources in the region/International Journal of Applied Business and Economic Research. 2017. T. 15. № 23. S. 203-219.
  5. Galazova S.S. Problemy` modernizacii pervichnogo zvena nacional`noj e`konomiki/Terra Economicus. 2012. T. 10. № 4-3. S. 10-12.
  6. Galazova S.S., Tavbulatova Z.K. Klasterizaciya ry`nka kapitalov v mexanizme uskorennogo razvitiya sovremennoj resursnoj e`konomiki/Vestnik Severo-Osetinskogo gosudarstvennogo universiteta imeni K. L. Xetagurova. 2012. № 4. S. 251-253.
  7. Golovanova, N.B., Basyuk, A.S., Taranova, I.V., Kramarenko, E.R., Goloshchapova, L.V.The study of economic activity of Russian corporations in modern economy/International Journal of Economics and Financial Issuesthis link is disabled, 2016, 6(1S), str. 220–226.
  8. Temirkanova, A.V., Anopchenko, T.Y., Murzin, A.D., Taranova, I.V., Leshcheva, M.G.Assessment of Ecologo-economic health population riskInternational Journal of Applied Business and Economic Researchthis link is disabled, 2017, 15(23), str. 55–70.
  9. Essence, Place and Role of Creative Economy in Innovation Development Paradigm / M. V. Savina, P. V. Solodukha, I. A. Stepanov [et al.] // Review of European Studies. – 2015. – Vol. 7. – No 6. – P. 77-85.
  10. Chernovalov, A. V. Nravstvenny`j institucionalizm: osnovy` novoj e`konomicheskoj programmy` issledovanij v 21 veke / A. V. Chernovalov, P. V. Soloduxa, P. V. Chernovalov // E`konomicheskie sistemy`. – 2016. – № 4. – S. 4.

Для цитирования: Узденова Ф.М., Аппакова Д.Р. Устойчивое развитие российской банковской системы в современных условиях // Московский экономический журнал. 2021. № 12. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-12-2021-7/

© Узденова Ф.М., Аппакова Д.Р., 2021. Московский экономический журнал, 2021, № 12.