X Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2018

Кредитные организации (КО), как и другие субъекты хозяйственных отношений, для обеспечения своей коммерческой деятельности должны располагать определенной суммой денежных средств, т.е. ресурсами. В современных условиях развития экономики проблема формирования ресурсов имеет первостепенное значение.

Масштабы деятельности кредитных организаций зависят от совокупной суммы ресурсов, которыми они располагают, и особенно от суммы привлеченных ресурсов. Такое положение обостряет конкурентную борьбу между кредитными организациями за привлечение денежных средств.

Одновременно с рынком кредитных ресурсов начинает функционировать рынок ценных бумаг, на котором кредитные организации выступают продавцами собственных либо покупателям государственных и корпоративных ценных бумаг. Наличие страховых, финансовых и других кредитных учреждений активизирует и обостряет конкурентную борьбу на рынке кредитных ресурсов и обостряет проблему аккумулирования кредитными организациями временно свободных денежных средств.

Ресурсы кредитных организаций— это совокупность имеющихся в распоряжении банков средств и используемых ими для осуществления активных операций. Частью ресурсов кредитных организаций выступают кредитные ресурсы.

Важность, а, следовательно, и актуальность, проблемы рассмотрения привлеченных средств КО и факторов, на них влияющих, обоснована тем, что основным источником ресурсов кредитной организации являются привлеченные и заемные средства, составляющие около 70—80% всех ресурсов кредитных организаций, которые по характеру образования можно классифицировать на средства, полученные от клиентов банка, и заимствованные в банковском секторе; в рублях и иностранной валюте.

Учитывая тот факт, что на данный момент национальная валюта имеет плавающий курс, особое внимание стоит уделить привлеченным средствам кредитных организаций именно в иностранной валюте. Данный показатель был выбран в качестве эндогенной переменной для модели. Как уже становится понятно, в качестве экзогенной или предопределенной переменной здесь будет выступать курс рубля к иностранной валюте. Ввиду того, что большинство валютных вкладов обычно делается в долларах США, рассмотрим курс именно по данной валюте. Во многом еще и этим обосновывается актуальность выбранной для рассмотрения проблематики.

Целями данной работы являются составление эконометрической модели зависимости объема привлеченных кредитными организациями средств в иностранной валюте от курса рубля и анализ данной модели относительно применимости ее на практике.

Для достижения цели, выделим следующие задачи:

1. Определить, как курс рубля к доллару США коррелирует с объемом привлеченных средств кредитными организациями;

2. Проанализируем связь между переменными и составить спецификацию модели;

3. Проверим выполнимость предпосылок теоремы Гаусса-Маркова;

4. Проверим модель на адекватность и качество спецификации;

5. По полученным результатам сделать выводы относительно применения модели на практике.

Таким образом, в рамках данной работы будет проведен теоретический и практический анализ проблемы взаимосвязи объема привлеченных средств кредитных организаций в иностранной валюте и курса рубля к доллару на основе статистической информации, предоставленной Банком России.

Перед тем как построить саму эконометрическую модель, необходимо обозначить переменные, которые будут в ней использованы.

Итак, объем привлеченных кредитными организациями средств физических и юридических лиц в иностранной валюте, то есть статистические данные по ним, отражает уровень доверия населения к банковской системе России. Более того, вследствие укрепления курса рубля и умеренно высоких ставок процента по рублевым вкладам удельный вес валютной составляющей вкладов за период с 2013-2017 гг. увеличился в более чем 2 раза. Но при перечислении средств во вклады субъекты хозяйствования опираются еще и на ряд других факторов, принимая решения, которые с наибольшей долей вероятности будут отвечать главной цели вложения средств – получение доходов, в том числе и от валютной переоценки. Поскольку сегодня курс рубля плавающий, можно получить значительную прибыль на курсовой разнице. Именно поэтому в последнее время количество валютных вкладов значительно возросло. Большинство валютных вкладов наши соотечественники предпочитают делать в долларах США (60%). [2] Именно поэтому в качестве регрессора данной модели будет взят курс рубля к доллару США.

Итак, как видно из выбранных нами переменных в данной работе будет рассмотрена модель линейной парной регрессии, которая в общем виде выглядит следующим образом [1]:

Y = a₀ + a₁*X + u_t

Рисунок 1. Диаграмма рассеивания по статистике [3,4] с добавленной линией тренда

Представленный на рисунке 1 график показывает, что наиболее точно описывает зависимость между Y и X полиномиальная функция регрессии 6-й степени. Проверив уравнения наблюдений с помощью t-критерия Стьюдента приходим к выводу, что скорректированный коэффициент детерминации будет наибольшим при оценивании модели по 4-м регрессорам. F-тест для обучающей выборки также подтвердил качественность данной спецификации. Следовательно, после линеаризации полиномиальной функции, уравнение регрессии для нашей модели зависимости объема привлеченных средств кредитными организациями в иностранной валюте от курса рубля будет выглядеть следующим образом:

(1)

Оцененная модель:

Проверим выполнимость для модели четырех предпосылок теоремы Гаусса-Маркова [1].

Первая предпосылка теоремы Гаусса-Маркова гласит, что математическое ожидание случайных возмущений во всех наблюдениях равно нулю: E(u_t) = 0. В виду сделанных ранее выводов о качестве спецификации модели, она адекватна.

Вторая предпосылка теоремы гласит, что дисперсия случайных возмущений во всех наблюдениях постоянна, то есть:

Var (u_t) = σ_u²

Так как и , то вторая предпосылка теоремы не выполняется. Значит, проявляется гетероскедастичность случайных остатков. Для избавления от гетероскедастичности случайных остатков воспользуемся процедурой ВМНК.

После избавления от гетероскедастичности мы получим следующий вид уравнений наблюдений:

(2)

По тесту Голдфелда-Квандта, так как GQ

Код для цитирования: Скопировать