Архив статей журнала
Данная статья посвящена влиянию ряда макроэкономических показателей на величину резервов на возможные потери в банковском секторе Азербайджана. Цель исследования. Цель исследования - проанализировать устойчивость банковского сектора к воздействию макроэкономических потрясений в экономике; изучить, что включает в себя понятие финансовой устойчивости банковского сектора и какие методы используются в процессе ее анализа и оценки, исследовать зависимость ряда переменных, характеризующих состояние банковского сектора, от различных макроэкономических шоков, свойственных экономике; проанализировать, как Центральный банк участвует в регулировании и мониторинге финансовой устойчивости банковского сектора, а также посредством каких мер он поддерживает банки в период кризиса. Материалы и методология. Практический этап работы заключается в создании множественной регрессионной модели, которая выявит степень влияния макроэкономических шоков на положение банковского сектора Азербайджана. Для проведения анализа и построения уравнений регрессии были использованы квартальные данные за период 2012-2023 гг. Информация была взята из ряда источников: 1) Официальный сайт Центрального банка Азербайджана; 2) Официальный сайт Министерства финансов; 3) Официальный сайт Госкомстата Азербайджана; 4) Отчеты о развитии банковского сектора и банковского надзора. Для анализа и оценки значений зависимых переменных резервов на возможные потери и рентабельности активов, значения по банковскому сектору в целом взяты из годовых отчетов о развитии банковского сектора и банковского надзора. Поскольку исходные данные в работе квартальные, наша модель будет представлять собой временной ряд, оцененный с помощью обычного метода наименьших квадратов (МНК). Лаговые переменные могут быть включены во временной ряд. Лаги в объясняющих переменных учитывают степень возможного лага, с которым макроэкономические шоки влияют на банки. Иными словами, изменения значений макроэкономических факторов не оказывают немедленного воздействия на положение банков, а проявляются через некоторое время и носят отложенный характер [7]. Такие лаги необходимо выявлять и учитывать для формирования более точной и полной картины влияния макроэкономических колебаний на банковский сектор. В ходе предварительной диагностики данных было выявлено наличие гетероскедастичности и автокорреляции первого порядка. Для их устранения применяются поправки Ньюи-Уэста, корректирующие вариационно-ковариационную матрицу для получения более последовательных оценок коэффициентов регрессии. Результаты. При выборе показателей для изучения степени влияния макроэкономических факторов на устойчивость банковского сектора мы учитывали особенности экономики нашей страны. Дело в том, что Азербайджан является сырьевой страной, экспорт которой почти на 70% состоит из топливно-энергетических товаров [30]. Это означает, что размер экспортных доходов, финансовое положение компаний и стабильность экономики во многом зависят от ценовой конъюнктуры на мировом энергетическом рынке, а именно от цены на нефть. Кроме того, Азербайджан относится к числу стран с развивающимся рынком, для которого характерны повышенная неустойчивость (волатильность) валютных курсов и нестабильность финансовых рынков, а также высокие процентные ставки и спреды. Поэтому для нашей страны характерен риск резкого оттока капитала в случае кризиса в мире, поскольку инвесторы стремятся вывести свои средства из стран, наиболее уязвимых к влиянию макроэкономических потрясений. Динамика ВВП является одним из важных показателей экономической активности государства. Его падение в период кризиса негативно сказывается на различных сферах экономической и социальной жизни [8]. Индекс Бакинской фондовой биржи отражает состояние фондового рынка крупных компаний, которые являются наиболее важными для экономики страны [9]. Обвал индекса означает ухудшение положения компаний, снижение рыночной стоимости их активов и акций, обострение проблем с выплатой внешнего долга и получением новых кредитов для обеспечения функционирования их деятельности. Кроме того, обвал котировок на фондовом рынке приводит к большим потерям в результате их отрицательной переоценки. Заключение. При проведении исследования устойчивости банковского сектора Азербайджана на основе эконометрической модели необходимо учитывать определенные ограничения. Во-первых, доступность и достоверность данных - важный аспект, который может повлиять на точность результатов исследования. Во-вторых, для полного понимания изучаемых вопросов необходимо учитывать контекст и специфику банковской системы Азербайджана. Наконец, в данном исследовании не рассматриваются социальные и политические факторы, которые также могут влиять на устойчивость банковской системы. При интерпретации результатов и выработке рекомендаций следует учитывать ограничения исследования.
Цель исследования. Возрастающий темп цифровизации экономики Российской Федерации имеет неоднозначные пропорции по отраслям и регионам. Регионы Российской Федерации характеризуются неоднородным уровнем проникновения информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», а также применения организациями вычислительных сетей, серверов и систем электронного документооборота. Это создает территориальную дифференциацию возможностей использования организациями цифровых сервисов и онлайн платформ, создаваемых коммерческими банками, для привлечения и обслуживания кредитов. Обобщение и анализ литературных источников привели к выводу о недостаточной проработанности количественной оценки взаимосвязи цифровизации деятельности организаций и их кредитной активности на региональном уровне. Целью исследования является разработка статистических показателей оценки влияния цифровизации организаций на их кредитную активность в разрезе по регионам Российской Федерации и анализ взаимозависимости предложенных показателей для выявления закономерностей такого влияния. Методология. Массив исходных данных представляет собой набор значений статистических показателей, предложенных для целей исследования и публикуемых Росстатом. Данный массив обработан методом импутации пропущенных значений knn - k ближайших соседей для устранения пропуска части исходных данных. Для оценки тесноты статистических связей стандартизированных значений исследуемых переменных произведен расчет парных коэффициентов корреляции. По исследуемым результативным переменным рассчитаны средние и медианные значения в динамике за несколько лет. Распределение регионов по кластерам по значениям факторных показателей произведено методом иерархического кластерного анализа. Влияние факторных показателей на результативные оценено с помощью регрессионного моделирования на панельных данных. Результаты исследования. На основе сформированной автором системы показателей региональной статистики проанализированы территориальные особенности зависимости кредитной емкости от факторов цифровизации организаций по группам российских регионов, получены параметры «отклика» показателей кредитной емкости на изменение отдельных технологических компонентов цифровизации организаций по региональным кластерам. Заключение. Cделан вывод о возможности применения результатов исследования для разработки программ кредитования бизнеса коммерческими банками и определения приоритетов программ цифрового развития регионов органами государственного управления.