Прогнозирование объемов кредитных портфелей банков стран Центральной и Восточной Европы в условиях нестабильности мировой финансовой системы

Выбор странами Центральной и Восточной Европы (далее – ЦВЕ) банкоцентрической финансовой системы (активы банков составляют около 85 % активов финансового сектора) [1], а также сравнительно низкий уровень развития рынков капиталов и сектора небанковских финансовых учреждений способствовал тому, что банковский кредит приобрел особенную важность и стал основой экономического развития и роста.

Трансформация банковского сектора и особенности его дальнейшего развития способствовали стремительному росту кредитования в регионе до 2008 г. (таблица 1). После 2008 г. произошло значительное замедление темпов прироста кредитных портфелей, а в 2009 г. в некоторых странах наблюдается отрицательная динамика роста кредитования, что было последствием развертывания мирового финансового кризиса, который вызвал в дальнейшем распространение кредитного кризиса.

Таблица 1 - Динамика объема кредитных портфелей банков стран ЦВЕ, млрд. евро

	Польша	Венгрия	Чехия	Словения	Словакия	Украина
2000	50,35	14,46	24,69	9,27	7,71	3,87
2001	59,38	17,98	25,78	7,91	8,84	6,08
2002	54,09	22,34	25,33	8,42	9,48	7,60
2003	49,38	26,49	26,65	9,77	10,63	10,18
2004	59,27	33,31	34,69	11,60	12,69	12,37
2005	69,35	36,64	41,90	14,71	15,34	24,01
2006	86,40	46,01	51,40	19,38	20,09	36,83
2007	117,61	53,58	67,09	24,57	30,60	57,88
2008	139,75	60,81	77,08	31,65	36,10	69,02
2009	156,02	58,13	79,43	31,88	39,00	62,62
2010	176,51	59,96	86,77	33,45	39,00	67,81
2011	180,85	53,68	89,32	36,62	38,40	76,27

Источник: [2].

Мировой финансовый кризис выявил главные элементы уязвимости функционирования банков в странах ЦВЕ и значительно повысил риски их дальнейшего развития. С целью определения главных тенденций развития рынка кредитования и уровня удовлетворения кредитными ресурсами банков экономических потребностей физических и юридических лиц осуществлен регрессионный анализ формирования объемов кредитных портфелей банков в странах ЦВЕ.

Статистический анализ осуществлен в ППП Eviews [3] на основании данных, которые сгруппированы в таблице 1.

Для исследования динамики объемов кредитных портфелей банков в странах ЦВЕ использована логлинейная автокорреляционная модель. Анализ коррелограмм рядов, которые характеризуют динамику логарифмов объемов кредитных портфелей банков стран ЦВЕ, позволил сделать выводы, что основное влияние на значение ряда в текущем периоде x имеет зна чение этого ряда в предыдущем периоде x . Поэтому модель приобрела вид (форм. 1):

In xt = C 1 + c 2 ln xt - 1 + £ (1)

В таблице 2 систематизированы основные результаты анализа динамики объемов кредитных портфелей банков в странах ЦВЕ, которые дают основания считать полученные модели динамики объемов кредитных портфелей в каждой из стран достоверными.

Таблица 2 – Результаты анализа динамики объемов кредитных портфелей банков стран ЦВЕ

	Значение С (1) и С (2)	Стандартное отклонение	Т – статистики	Отклонение	Коэффициент детерминации
Банки Польши
Коэффициент регрессии С (1)	0,064 743	0,381 854	0,169 549	0,8 691	0,938 990
Коэффициент регрессии С (2)	1,011 654	0,085 957	11,76 927	0,0 000
Банки Словакии
Коэффициент регрессии С (1)	0,099 962	0,215 729	0,463 366	0,6 541	0,950 816
Коэффициент регрессии С (2)	1,009 026	0,076 497	13,19 044	0,0 000
Банки Словении
Коэффициент регрессии С (1)	0,298 265	0,182 656	1,632 929	0,1 369	0,962 229
Коэффициент регрессии С (2)	0,946 714	0,062 522	15,14 199	0,0 000
Банки Венгрии
Коэффициент регрессии С (1)	0,726 489	0,179 501	4,047 266	0,0 029	0,968 320
Коэффициент регрессии С (2)	0,829 267	0,049 998	16,58 592	0,0 000
Банки Чехии
Коэффициент регрессии С (1)	0,171 127	0,251 721	0,679 829	0,5137	0,961 150
Коэффициент регрессии С (2)	0,985654	0,066 055	14,92 174	0,0 000
Банки Украины
Коэффициент регрессии С (1)	0,591 526	0,180 219	3,282 270	0,0 095	0,965 758
Коэффициент регрессии С (2)	0,894 598	0,056 150	15,93 224	0,0 000

Модель динамики объемов кредитных портфелей банков Польши имеет вид (форм. 2):

In x, = 0,065 + 1,012ln x_tA                                      (2)

Регрессионный коэффициент при In x_tX статистически значимый ( p <  0,0001 ), коэффициент детерминации модели r ² = 0,939 . Прогнозные значения ln x_t и x_t на 2001-2013 гг. для банков Польши даны в таблице 3.

Модель динамики объемов кредитных портфелей банков Словакии имеет вид (форм. 3):

In x, = 0,099 + 1,009ln x,__x

Регрессионный коэффициент при ln x_t__x статистически значимый ( p< 0,0001 ), коэффициент детерминации модели r ² = 0,951 . Прогнозные значения ln x и x на 2001-2013 гг. для банков Словакии даны в таблице 3.

Модель динамики объемов кредитных портфелей банков Чехии имеет вид (форм. 4):

In x_t = 0,171 + 0,986ln x_tX

Таблица 3 - Прогнозные значения hi .г, и .г, на 2001-2013 гг,

£   ш л £ о з х х ас л П X Z ± О ф та 5 X Т Ю S 5 $ к х О. Й 5 > С  ч «я < ГО СО см о СО со со го о см см 00 го сю ш см со со 00 см' см 00 СТ) со jD CT) CM co CT) IO CM CT) IO СОСО CM CT) о io CD 00 CO СТ) см CM СТ) о оо Ю СТ) го см ID см СО сю СО- со ю го ч со О) о со 1-Г < Z сю ю ГО С£> о cd' 00 Ю о CD о СТ) см см CD СТ) см 00 го СТ) 00 см Ю оо СО см D 00 О CO ID ID CM CO co 00 CO 3 о 4 со см со ID СО- ID СТ) со го см СО со 00 о со СО-00 го о СТ) СО а> Ю о о £ и Л ГС о 5 X X м X П X X 5 X Т Ю § О X ” с; о. « о я < Z см со со см см см см' СТ) СТ) о 00 id см CD см см' со СТ) 00 го О) 00 см ID CT) CO о CD CO 4 co CT) Ю CO О co CO CD СТ) СО Ю СМ СО* см 3 со’ СТ) о ID со со" со СТ) со 3 СТ) 00 00 см Ю 00 го" ^ < Z го СТ) см ГОСТ) ч го см о см го СО ю LD* ю го СЮ о оо’ LO CM CD 00-o CM О CT) CO* CM oo Ю CD О CM CM ОО О О* ОО ОО 00 ю ID см см ID-оо" го 5 см см о СТ) см ч £ m т л к о х х ас s П X X 1 О Ф та £ х т Ю $ с та _ о о х к ц О- н § и я < Z го CD 3 ж см го о CD со см со со О) 00 ю см со см ю см СЮ ГО 00 см CT) CT) co co CT) cm' CD О CT) CT) 00 о co' Id cm CO* СЮ (О 3 d ОО СТ) СО ГО* см СО о СЮ ГО о Q0 о го' со ч со со* >f < Z ю со ч о ID 3 CD см со со' CD о о LD CD СО о co CT) Ю co CT) о IO CT> CM CO о CM CT) Si СО О 00 С) о со СО см’ СО см со см о СТ) со* ГО ю 00 со § о о со оо £ ш Л ОС О т х х at ± п х х з О ф та л X 7 Ю С о $ g g я < СО СТ) см о см 00 ч ч ч 00 3 см ч ч о ю ОО СЮ со ч CD ID 1 st co ID о CD 4 CT) ID CT) 4 co CM CT) 00 oo 4 СТ) СТ) со о (X) СТ) О) ж см оо о со' см СТ) со о см ю' 0) 3 см го го ю' сю см СТ) ч id' < Z СТ) CD го см CD LO о 00 см' CD со СТ) cd СО о 00 ю см СТ) оо' CM о CD CO 00 O) co CT) CT) IO CT) CT) co CM C0 oo co CM о ю СО ч СТ) оо см CD см см со ю см' со ю го см СТ) СЮ о см го СТ) 3 см £ tn л « о s X X at 5 » X X Й О ф та l X г Ю I о 5 R Ж £$ 5е я < Z Ч О О см СТ) см ю СТ) со CD СО 00 о см ID со со' со см сю о ю со ГО CD ГО' CM ID 5 CD CM о 00 CM 00 co’ 00 CT) о о СТ) co’ со 3 со Ст) со’ 00 ID о 0) Ю со ID о О) го сю 00 о со см СО ^ < Z О) со ю О) со' CD О со' СМ СТ) 00 см со ю со' см СТ) о ч см Г0_ со' СО S 00 Cl) co CO CT) CO о 4 CM 00 co CT) ip co CT) о io 4 со о 00 со ID см’ ID СО см. ю’ ID со о СТ) LD Ю о о СТ) О) io СТ) id 00 СО см го СО £     tn Л X о X X X х М X X т о ф та w х т ю $ о 2 £ Г с  4 я < Z со СТ) го СО-ГО СО 00 ч со СТ) со со ID ГО го см сю СТ) СО со co 4 00 co' CM о co CT) co CD ID 3 о ч' CD 3 oo Ю ч' О О СМ ГО 00 00 СТ) СО ID со ч СТ) СТ) LD см о о < Z см см о 00 О) см СО СТ) см ю со со ID СО $ см-o' ч co ID Ю co D 4 ID (1) co CT) d io IO CM CO Io Ю 00 CT) oo’ CO 3 см см со со со оо см 0О-СТ) ID Ст) со ю СТ) 00 00 СО Ст) Ст) оо' О) ID о со Ст) d о ч о X с о о о см о о см СМ о о см со о о см о о см Ю о о CM (D О о CM о о CM 00 о о см СТ) о о см о о см о см см о см го о см ln x

Регрессионный коэффициент при    t-1 статистически значимый (p < 0,0001), коэффици ент детерминации модели r2 = 0,961. Прогнозные значения lnx* и xt на 2001-2013 гг. для банков Чехии даны в таблице 3.

Модель динамики объемов кредитных портфелей банков Словении имеет вид (форм. 5):

ln x, = 0,298 + 0,947in x, . t                                         t — 1

Регрессионный коэффициент при in x _M статистически значимый ( p <  0,0001 ), коэффициент детерминации модели r ² = 0,962 . Прогнозные значения in _x и _x на 2001-2013 гг. для банков Словении даны в таблице 3.

Модель динамики объемов кредитных портфелей банков Венгрии имеет вид (форм. 6):

in x, = 0,726 + 0,829ln x, . t                                        t — 1

Регрессионный коэффициент при in x , статистически значимый ( p < 0,0001 ), коэффициент детерминации модели r ² = 0,968 . Прогнозные значения in x_t и x_t на 2001-2013 гг. для банков Венгрии даны в таблице 3.

Модель динамики объемов кредитных портфелей банков Украины имеет вид (форм. 7):

in x, = 0,592 + 0,895 in x_tX

Регрессионный коэффициент in _x статистически значимый ( _p< 0,0001 ), коэффициент детерминации модели r ² = 0,966 . Прогнозные значения in x и x на 2001-2013 гг. для банков Украины даны в таблице 3.

Полученные результаты прогноза динамики объемов кредитных портфелей банков стран ЦВЕ в пакете Eviews дали основания сделать такие выводы:

• 1)    объемы кредитных портфелей банков Польши будут продолжать расти и в следующих периодах, в сравнении с банковскими системами других стран ЦВЕ они будут существенно выше;

• 2)    стратегия наращения кредитных портфелей будет свойственной также для украинских банков, однако объемы кредитования будут существенно ниже, чем в банковской системе Польши;

• 3)    банки Словении и Словакии не будут иметь такого значительного объема финансовых ресурсов для расширения кредитной деятельности, как банки Польши, однако медленными темпами будут удерживать сформированные объемы кредитных портфелей с незначительным ростом в следующих периодах;

• 4)    банки Венгрии после кризисного 2008 г. замедлили темпы кредитования, эта тенденция будет иметь место и в следующих периодах.

Ссылки:

• 1.    CEE Banking Sector Report / RZB Group. Raiffeisen Centrobank AG, Vienna. June, 2012.

• 2.    Cм.: CEE Banking Sector Report / RZB Group. Raiffeisen Centrobank AG, Vienna. October, 2005 ; CEE Banking Sector Report / RZB Group. Raiffeisen Centrobank AG, Vienna. September, 2006 ; CEE Banking Sector Report / RZB Group. Raiffeisen Centrobank AG, Vienna. October, 2007 ; CEE Banking Sector Report / RZB Group. Raiffeisen Centrobank AG, Vienna. – September, 2008 ; CEE Banking Sector Report / RZB Group. Raiffeisen Centrobank AG, Vienna. 2009 ; CEE Banking Sector Report / RZB Group. Raiffeisen Centrobank AG, Vienna. September, 2010 ; CEE Banking Sector Report / RZB Group. Raiffeisen Centrobank AG, Vienna. October, 2011.

• 3.    Молчанов И.Н., Герасимова И.А. Компьютерный практикум по начальному курсу эконометрики (реализация на Eviews): Практикум / Ростовский государственный экономический университет. Ростов-на-Дону, 2001.