Учет неценовой конкуренции в процессе прогнозирования российского рынка корпоративного кредитования

По результатам анализа финансовой статистики последних лет кредитный рынок является наиболее устойчивым сегментом российской финансово-кредитной системы. Следовательно, прогнозирование важнейших макроэкономических показателей невозможно без прогнозирования показателей национальной банковской системы. Целью данной статьи является выявление значимых для прогнозирования кредитного рынка новых для России статистических индикаторов - индексов условий банковского кредитования (далее УБК). В статье описана построенная автором эконометрическая модель векторной авторегрессии, позволяющая прогнозировать показатели рынка корпоративного кредитования и включающая индексы УБК. Модель основывается на зарубежном опыте включения индексов УБК в эконометрические модели. Теоретической базой для построения модели является производственно-организационный подход к моделированию банковской деятельности. Данный подход предполагает, что единственной целью функционирования банка на кредитном и депозитном рынках является максимизация прибыли. Модель включает пять уравнений, неизвестные параметры которых были оценены при помощи двухшагового МНК. Все уравнения проверены на наличие мультиколлинеарности факторов в модели, а также на гетероскедастичность и автокорреляцию остатков. Прогноз является краткосрочным с горизонтом прогнозирования в два квартала. Он строится для двух основных показателей кредитного рынка - процентной ставки по кредитам и темпа прироста задолженности юридических лиц перед банковским сектором России. Качество прогноза оценено при помощи средней абсолютной процентной ошибки прогноза. Для обоих показателей она не превышает 25 % от их среднего значения фактической статистики. Такая точность прогноза достигнута во многом за счет включения в модель индексов УБК.