Взаимосвязь банковского капитала, ликвидности и процентного риска в России тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Городилов Алексей Андреевич

• Городилов Алексей Андреевич
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Городилов Алексей Андреевич

Введение

Глава 1. Взаимосвязь между капиталом банка и созданием ликвидности

1.1 Исследования о взаимосвязи между капиталом банка и созданием ликвидности

1.2 Оригинальная мера создаваемой ликвидности Berger и Bouwman

1.3 Усовершенствованный алгоритм создаваемой ликвидности

1.4 Описание данных

1.5 Гипотезы и методология

1.6 Эмпирические результаты

1.7 Оценка надежности результатов

Выводы по первой главе

Глава 2. Влияние валютного риска на создание ликвидности

2.1 Исследования о влиянии валютного риска на создание ликвидности

2.2 Определение чистой валютной переоценки

2.3 Описание данных

2.4 Гипотезы и методология

2.5 Эмпирические результаты

2.6 Результаты анализа на подвыборках в зависимости от дисбаланса иностранной валюты

2.7 Результаты анализа взаимодействия банковского капитала и нормированных чистых валютных переоценок

2.8 Оценка надежности результатов

Выводы по второй главе

Глава 3. Декомпозиция чистой процентной маржи и влияние процентного риска на создание ликвидности

3.1 Исследования об оценке процентного риска и его влиянии на создание ликвидности

3.2 Разработанная методология оценки процентного риска

3.3 Описание выборки

3.4 Декомпозиция чистой процентной маржи

3.5 Оценка процентного риска в стресс-сценарии

3.5 Описание данных

3.6 Гипотезы и методология

3.7 Эмпирические результаты

3.8 Оценка надежности результатов

3.9 Результаты на данных за период 2023-2025 гг

Выводы по третьей главе

Заключение

Список литературы

Приложение 1. Назначение классов ликвидности

Приложение 2. Матрица корреляций Пирсона

Введение.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Взаимосвязь банковского капитала, ликвидности и процентного риска в России»

Актуальность исследования.

В настоящее время большинство центральных банков как в развитых, так и в развивающихся экономиках применяют сочетание кейнсианских и монетаристских принципов, разработанных соответственно Джоном Мейнардом Кейнсом (Keynes, 1936) и Милтоном Фридманом (Friedman, 1963). Кейнсианские идеи, такие как регулирование процентных ставок в зависимости от экономического цикла и координация денежно-кредитной и бюджетной политики, по-прежнему оказывают значительное влияние. В то же время режим инфляционного таргетирования, вдохновлённый монетаризмом, получил широкое распространение: с начала XXI века он охватывает более 70% мировой экономики по ВВП (Cobham, 2024). Такое сочетание делает ключевую процентную ставку основным инструментом политики, и позволяет центральным банкам поддерживать стабильность экономики, сглаживая колебания вдоль траектории долгосрочного роста.

В данной системе финансовые институты играют всё более значимую роль посредников между центральным банком и реальным сектором экономики. Эффективность денежно-кредитной политики зависит от механизма трансмиссии процентной ставки, то есть от того, насколько быстро банки корректируют процентные ставки по кредитам и депозитам, непосредственно влияя на создание ликвидности в экономике. Однако на этот процесс могут оказывать влияние различные факторы.

Одним из таких факторов, влияющим на создание ликвидности, являются макропруденциальные меры, введённые в ответ на глобальный финансовый кризис 2007-2009 гг. Этот кризис продемонстрировал значимость системного риска, определяемого как «риск нарушения предоставления финансовых услуг, который (i) вызван нарушением функционирования всей финансовой системы или её отдельных компонентов и (ii) может повлечь серьёзные негативные последствия для реальной экономики» (International

Monetary Fund, Bank for International Settlements, Financial Stability Board, 2009).

В целях снижения системного риска были внедрены макропруденциальные инструменты - в том числе требования к капиталу и ликвидности, направленные на повышение устойчивости финансовых институтов. В рамках этих усилий в декабре 2010 года Базельский комитет по банковскому надзору (BCBS) представил Базель III, включающий следующие нововведения:

1. Требования к ликвидно сти:

• Норматив краткосрочной ликвидности (НКЛ, LCR) - инструмент, обеспечивающий наличие у банков достаточного объёма высококачественных ликвидных активов для преодоления краткосрочного стресса.

• Норматив чистого стабильного фондирования (НЧСФ, NSFR) -инструмент, способствующий формированию устойчивой долгосрочной базы фондирования с целью снижения риска ликвидности.

2. Более строгие требования к капиталу по отношению к взвешенным по риску активам (RWA):

• 4.5% основного капитала первого уровня / RWA вместо 2.0%;

• 6.0% капитала первого уровня / RWA вместо 4.0%;

• 8.0% общего капитала / RWA осталось без изменений.

3. Надбавки к капиталу:

• Надбавка за поддержание достаточности капитала (CCoB) -инструмент, обеспечивающий накопление банками капитала в благоприятные периоды с возможностью его использования во время финансового кризиса.

• Национальная антициклическая надбавка (CCyB) - инструмент, направленный на защиту банковского сектора от периодов чрезмерного роста совокупного кредитования.

Требования Базеля III накладывают ограничения на функцию создания ликвидности, являющуюся одной из ключевых в процессе финансового

посредничества. Банки создают ликвидность, финансируя долгосрочные активы (например, ипотечные кредиты) за счёт краткосрочных обязательств (например, депозитов) (Bryant, 1980; Diamond и Dybvig, 1983). Этот процесс также может происходить вне баланса, посредством предоставления гарантий и поручительств (Holmström и Tiróle, 1998; Kashyap и др., 2002). Поскольку создание ликвидности основано на несоответствии сроков активов и обязательств, банки подвержены риску ликвидности. Минимальные требования к ликвидности в рамках Базеля III ограничивают возможности банков по принятию таких рисков, снижая их способность создавать ликвидность.

Влияние повышения требований к капиталу на процесс создания ликвидности является неоднозначным. С одной стороны, более высокие требования к достаточности капитала уменьшают создание ликвидности, поскольку краткосрочные обязательства заменяются неликвидным долгосрочным капиталом, который не может быть использован для наращивания кредитования (Diamond и Rajan, 2000, 2001; Gorton и Winton, 2017). Это объяснение получило название «гипотеза финансовой хрупкости -вытеснения». С другой стороны, рост капитала увеличивает способность банков принимать риск, что позволяет им активнее кредитовать и, соответственно, создавать больше ликвидности на стороне активов. Однако усиленное создание ликвидности увеличивает вероятность возникновения просроченных кредитов, что требует от банков наличия дополнительного капитала для покрытия потенциальных убытков (Diamond и Dybvig, 1983; Allen и Santomero, 1997; Allen и Gale, 2004; Bhattacharya и Thakor, 1993; Repullo, 2004; Von Thadden, 2004; Coval и Thakor, 2005). Некоторые авторы называют данный механизм «гипотезой поглощения риска».

Также фактором, влияющим на процесс создания ликвидности, могут

быть валютные риски. Abbassi и Bräuning (2023) показали, что валютные

несоответствия в балансе банков могут транслировать валютные шоки в

экономику посредством сокращения объема кредитования. Рост валютной

6

волатильности краткосрочно влияет на ожидания домохозяйств в отношении ослабления национальной валюты, что приводит к долларизации краткосрочных депозитов (Honohan, 2007; Fang и Liu, 2021).

Еще одним фактором является процентный риск банковского портфеля (ПРБП) - риск снижения капитала и прибыли вследствие неблагоприятных колебаний процентных ставок, независимо от переоценки активов и обязательств в торговом портфеле. При изменении процентных ставок ПРБП влияет на способность банков предоставлять кредиты и управлять депозитами, то есть на создание ликвидности. С одной стороны, высокий процентный риск может побуждать банки ужесточать условия кредитования, наращивать долю ликвидных активов или пересматривать структуру фондирования в краткосрочной перспективе, что в результате может снижать эффективность трансмиссионного механизма и замедлять экономическую активность. С другой стороны, Kick (2022) обнаружил, что хотя неожиданный рост процентных ставок первоначально приводит к экономическим потерям, он открывает возможности для получения прибыли в средне- и долгосрочной перспективе, что в итоге способствует увеличению создаваемой ликвидности.

Определение взаимосвязи между банковским капиталом, валютным и процентным рисками и созданием ликвидности, а также эмпирический анализ взаимосвязи на данных российских коммерческих банков могут предоставить Банку России ценные сведения для совершенствования денежно-кредитной и макропруденциальной политики.

Степень разработанности темы.

Современная теория выделяет две основные функции банков. Когда банки выпускают безрисковые депозиты для финансирования рискованных кредитов, они выполняют функцию трансформации риска (Diamond, 1984). Когда же банки финансируют относительно неликвидные активы за счёт относительно ликвидных обязательств, они выступают в роли создателей ликвидности (Bryant, 1980; Diamond и Dybvig, 1983). Хотя эти функции

7

зачастую пересекаются - например, когда банки выпускают безрисковые ликвидные депозиты для финансирования рискованных неликвидных кредитов - степень трансформации риска и создания ликвидности может существенно различаться. Банк может трансформировать одинаковый объём риска, при этом создавая совершенно разный объём ликвидности, и наоборот.

Функция трансформации риска в банковской деятельности получила широкое освещение в научной литературе, тогда как роль банков в создании ликвидности долгое время оставалась недостаточно изученной. Лишь глобальный финансовый кризис 2007-2009 гг. продемонстрировал её критическую значимость.

Значительный прорыв в данном направлении был достигнут благодаря работе Berger и Bouwman (2009), авторы которой предложили методологию измерения объёма создаваемой банками ликвидности. Это дало импульс для исследований создаваемой ликвидности, в частности, какие специфичные для банка, отраслевые и макроэкономические факторы оказывают на нее влияние.

Особое внимание со стороны исследователей получил банковский капитал из-за ужесточающихся требований к его достаточности со стороны регуляторов в рамках реформ Базель III. Существующие эмпирические исследования рассматривают влияние банковского капитала на создание ликвидности в следующих регионах:

1. США (Berger и Bouwman, 2009; Distinguin и др., 2013; Tran и др., 2016; Jiang и др., 2019).

2. Страны БРИКС (Lei и Song, 2013; Umar и др., 2017).

3. Страны Европы (Horvath и др., 2014; Horvath и др., 2016; Casu и др., 2018; Chaabouni и др., 2018).

4. Страны Азиатско-Тихоокеанского региона (Fu и др., 2016; Toh, 2018; Le, 2019).

5. Страны сотрудничества арабских государств Персидского залива (Al-Khouri, 2012; Ghosh, 2016).

Некоторые исследования, такие как Honohan (2007), Beck и др. (2021), Fang и Liu (2021), Abbassi и Bräuning (2023), Sokolov и Gorodilov (2025) обнаружили, что изменения валютного курса могут влиять на создание ликвидности в зависимости от дисбаланса между валютными активами и обязательствами в предыдущих периодах.

Кроме того, влияние ПРБП на создание ликвидности было исследовано на выборке немецких банков (Kick, 2022). Однако в российском контексте не выявлено исследований, которые бы изучали данную взаимосвязь. Существующая литература по процентному риску, например, работа Seryakova (2021), в основном сосредоточена на методологических аспектах и терминологии, используемой в профессиональной среде, а не на эмпирическом анализе влияния ПРБП на создание ликвидности. Одной из возможных причин этого пробела является отсутствие публично доступных данных по процентному риску, поскольку такая информация, как правило, не подлежит раскрытию.

Несмотря на значительный объём исследований о детерминантах создания ликвидности в других странах, российская банковская система остаётся недостаточно изученной в отношении влияния различных факторов на создание ликвидности. Это представляет собой ценную возможность для дальнейшего эмпирического анализа.

Цель и задачи исследования.

Целью настоящего исследования является эмпирическая оценка взаимосвязи между банковским капиталом, валютным и процентным рисками и созданием ликвидности в российских коммерческих банках.

Для достижения данной цели предстоит решить следующие задачи:

1. Разработать усовершенствованный алгоритм для построения показателя создаваемой ликвидности на более детальных данных финансовой отчетности российских банков.

2. Разработать подход декомпозиции чистой процентной маржи на вклады по категориям срочности активов и обязательств, применить разработанный метод для оценки ПРБП и выделить ожидаемый и неожидаемый значения, а также продемонстрировать моделирование стресс-сценариев с помощью предложенного метода.

3. Изучить взаимосвязь между капиталом, валютным и процентным рисками и созданием ликвидности на выборке российских банков за период 2010-2021 гг.

Объект и предмет исследования.

Объектом исследования выступают российские коммерческие банки. Предметом исследования является взаимосвязь между капиталом, валютным и процентным рисками и созданием ликвидности в коммерческих банках России.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Предложен усовершенствованный алгоритм построения показателя создаваемой ликвидности, основанный на подходе Berger и Bouwman (2009). В отличие от оригинальной методики, предложенный подход учитывает не только категорию кредитов, но и их срочность, используя уникально детализированные данные финансовой отчётности российских банков.

2. Исследованы гипотезы влияния банковского капитала на создание ликвидности, и доказано, что банковский капитал негативно влияет на создание ликвидности в контексте банковского сектора в России независимо от фазы экономического цикла и размера банка.

3. Показано, что ужесточение требований к достаточности капитала снижает создание ликвидности на стороне активов, тем самым ограничивая возможности банков по финансированию реального сектора экономики.

4. Предложены меры создаваемой ликвидности в зависимости от

валюты, в которой номинированы участвующие в расчете счета.

10

5. Показано, что нормированные чистые валютные переоценки оказывают статистически значимое влияние на создаваемую ликвидность по счетам активов, номинированным в иностранной валюте, в то время как по счетам обязательств, номинированным в иностранной валюте, они способствуют разрушению ликвидности, что в совокупности приводит к нейтральному эффекту.

6. Не обнаружено значимое влияние нормированных чистых валютных переоценок на создаваемую ликвидность по рублевым счетам ни по активам, ни по обязательствам.

7. Показано, что существует значение показателя достаточности капитала, при котором положительные эффекты нормированных чистых валютных переоценок полностью взаимоисключаются, приводя к нейтральному эффекту нормированных чистых валютных переоценок на общее создание ликвидности по рублевым счетам.

8. Разработан подход к оценке ожидаемых и неожидаемых изменений чистой процентной маржи, что по сути является ПРБП, выраженным в относительных, а не абсолютных величинах.

9. Предложен подход к моделированию различных стресс-сценариев ПРБП, обусловленных не только параллельными сдвигами кривой процентных ставок.

10. Предложена декомпозиция изменений чистой процентной маржи по вкладам активов и обязательств различной категории срочности.

11. Показано, что в среднем российские банки следуют стратегическому подходу в управлении активами и тактическому - в управлении обязательствами, в то время как системно значимые финансовые институты (СЗФИ) с 2014 года демонстрируют тактические корректировки в структуре как активов, так и обязательств, что особенно актуально в кризисные периоды для смягчения последствий процентных шоков.

12. Установлено, что как неожидаемые, так и ожидаемые изменения

чистой процентной маржи оказывают положительное влияние на процесс

11

создания ликвидности банками. Этот эффект в первую очередь проявляется на стороне активов баланса и становится особенно значимым в условиях роста процентных ставок, что указывает на стремление банков расширять долгосрочное кредитование в зависимости от их ожиданий относительно динамики процентных ставок в экономике.

Научная новизна исследования.

Научная новизна исследования заключается, во-первых, в определении взаимосвязи между банковским капиталом, валютным риском, процентным риском банковского портфеля и созданием ликвидности для российских банков на данных за периоды 2010-2021 гг. и 2023-2025 гг. Во-вторых, предлагается новый алгоритм для расчета создаваемой ликвидности и его декомпозиция в зависимости от валюты, в которой были номинированы вторичные счета. В-третьих, предложено использовать чистые нормированные валютные переоценки в качестве меры валютного риска и обнаружено их взаимоисключающее влияние на создаваемую ликвидность. В-четвертых, предложена методика декомпозиции чистой процентной маржи на вклады по категориям срочности активов и обязательств. В-пятых, представляется метод для моделирования процентного риска не только в условиях параллельного сдвига кривой процентных ставок, но и в условиях принятия этой кривой любой формы. В-шестых, установлено, что как ожидаемый, так и неожидаемый процентный риск приводит к увеличению создаваемой ликвидности по счетам активов, особенно в условиях роста процентных ставок.

Теоретическая значимость исследования.

Теоретическая значимость работы состоит в расширении эмпирической

литературы по изучению факторов, влияющих на процесс создания

ликвидности, таких как банковский капитал, валютный риск и процентный

риск банковского портфеля. Впервые предложены меры создаваемой

12

ликвидности, разделённые по валюте номинирования вторичных счетов, а также применены нормированные чистые валютные переоценки в качестве показателей валютного риска, выявившие взаимоисключающее влияние на ликвидность в иностранной валюте. Подтверждена «гипотеза финансовой хрупкости - вытеснения» об отрицательном влиянии банковского капитала на создание ликвидности вне зависимости от размера банка и стадии экономического цикла. Также установлена положительная связь как ожидаемого, так и неожидаемого процентного риска банковского портфеля с объемом создаваемой ликвидности.

Практическая значимость исследования.

Результаты исследования имеют практическую значимость, поскольку могут использоваться Банком России для оценки влияния повышения требований к достаточности капитала на создаваемую ликвидность, что непосредственно влияет на реальный сектор экономики в виде уменьшения объемов долгосрочного кредитования.

Кроме того, разработанные в исследовании методы предоставляют внешним пользователям - в том числе регуляторам, аналитикам и исследовательским организациям - инструменты для оценки процентного риска банковского портфеля. Предложенная методика позволяет провести декомпозицию процентного риска по категориям срочности активов и обязательств и определить, какие из них вносят наибольший вклад в общий процентный риск при различных процентных шоках. Разработанный подход также позволяет моделировать различные стресс-сценарии изменения кривой процентных ставок, а не ограничиваться только параллельными сдвигами, что обеспечивает более реалистичную оценку возможных потерь в условиях процентных шоков.

Теоретические и методологические основы исследования.

Данное исследование основывается на монетарных теориях, включая кейнсианский и монетаристский подходы, а также на теории финансового посредничества. Кроме того, в работе учитываются эмпирические исследования российских и зарубежных авторов, посвящённые банковскому капиталу, валютному и процентному рискам и созданию ликвидности. Основными методами исследования являются статистический, сравнительный и эконометрический анализ. Также предложен усовершенствованный алгоритм для расчета создаваемой ликвидности и разработан подход к оценке, стресс-моделированию и декомпозиции ПРБП.

Информационная база исследования.

Данные финансовой отчётности и значения коэффициентов для исследования были собраны с официального сайта Банка России в разделе «Финансовые рынки», подразделе «Банковский сектор»1. Для получения информации о слияниях и поглощениях, в которых участвовали российские коммерческие банки, использовались ресурсы Bloomberg и banki.ru. Для идентификации банков, попавших в санкционные списки, использовались данные с сайта Управления по контролю за иностранными активами Министерства финансов США (OFAC). Исторические данные по ставке Mosprime (Moscow Prime Offered Rate) были получены с сайта, принадлежащего Национальной финансовой ассоциации (НФА)2. Макроэкономические показатели извлекались с официального сайта Федеральной службы государственной статистики (Росстат)3.

1 https://www.cbr.ru/banking_sector/

2 https://mosprime.com/archive

3 https://eng.rosstat.gov.ru/

Соответствие исследования паспорту научной специальности.

Тематика исследования соответствует следующим положениям Паспорта научной специальности 5.2.4. «Финансы»:

п. 4 - Банки и банковская деятельность. Банковская система.

п. 19 - Финансовые риски. Управление финансовыми рисками.

Апробация результатов исследования.

В 2021 году часть данного исследования, посвящённая взаимосвязи между банковским капиталом и созданием ликвидности, была представлена на Конкурсе научных работ студентов НИУ ВШЭ, где заняла 2-е место в номинации «Лучшая научно-исследовательская работа по финансам для студентов магистратуры и выпускников 2021 года».

В 2023 году результаты исследования были представлены на конференции «Современные эконометрические инструменты и их применение - 2023» (META2023).

В 2024 году исследование было успешно представлено в формате научного доклада в рамках государственной итоговой аттестации.

Публикации:

• Gorodilov, A., Sokolov, V. Bank capital and liquidity creation: Evidence from the Russian experience // Applied Econometrics. 2024. Vol. 73, P. 35-58. https://doi.org/10.22394/1993-7601-2024-73-35-58

• Gorodilov, A. Net interest margin decomposition for the Russian banking industry // Journal of the New Economic Association. 2025. Vol. 66, No. 1, P. 97116. https://doi.org/10.31737/22212264_2025_1_97-116

• Sokolov, V., Gorodilov, A. Banks' foreign currency revaluations and liquidity creation // NRU HSE Series: Financial Economics. 2025. WP BRP 99/FE/2025. https://wp.hse.ru/data/2025/03/18/1957886499/99FE2025.pdf

Степень достоверности полученных результатов.

Результаты исследования являются достоверными, поскольку основаны на данных официальных источников, включая Банк России, Bloomberg, banki.ru, НФА и Росстат. Для повышения надёжности эмпирических выводов были проведены тщательные проверки на устойчивость, подтвердившие корректность эконометрических оценок. Дополнительную валидность результатов обеспечивает их апробация на научных конференциях, а также публикации в научных журналах с рецензированием из списков A и B НИУ ВШЭ.

Структура исследования.

Работа состоит из введения, трёх глав, заключения и приложений.

Первая глава исследует взаимосвязь между банковским капиталом и созданием ликвидности, а также предлагает усовершенствованный алгоритм построения создания ликвидности на более детальных данных банковской отчетности в России.

Во второй главе представлено исследование влияния валютного риска на создание ликвидности, в том числе на различных подвыборках в зависимости от дисбаланса между валютными активами и валютными обязательствами.

В третьей главе представлены методология измерения ПРБП и вкладов категорий срочности различных активов и обязательств в ПРБП, а также декомпозиция ПРБП на ожидаемый и неожидаемый эффекты и их влияние на создание ликвидности.

В заключении подведены итоги работы. Приложения содержат вспомогательные материалы.

Объём работы составляет 138 страниц и включает 25 таблиц и 11 рисунков.

Глава 1. Взаимосвязь между капиталом банка и созданием ликвидности.

1.1 Исследования о взаимосвязи между капиталом банка и созданием ликвидности.

Существуют две противоположные теории, объясняющие влияние банковского капитала на создание ликвидности. Первая группа теорий, известная как «гипотеза финансовой хрупкости - вытеснения», включает два механизма.

Первый механизм, предложенный Diamond и Rajan (2000, 2001), описывает эффект «финансовой хрупкости». В этом процессе банки собирают депозиты и используют их для финансирования заемщиков. Возникает агентская проблема, поскольку банки обладают информацией о прибыльности заемщиков, а вкладчики - нет. Банки могут требовать премию от вкладчиков, которые, в свою очередь, могут изымать свои средства, если опасаются, что банки не будут осуществлять качественный мониторинг и сбор задолженности. Чтобы поддерживать доверие вкладчиков, банки вынуждены поддерживать хрупкую финансовую структуру, то есть иметь минимально достаточный капитал, которая побуждает их активно собирать депозиты и выдавать кредиты. Напротив, более высокая доля капитала увеличивает независимость банков от депозитов, снижая стимулы для выполнения качественного мониторинга и сбора задолженности, что приводит к снижению создания ликвидности.

Второй механизм, предложенный Gorton и Winton (2017), представляет собой эффект «вытеснения». Увеличение требуемого капитала банков снижает объем депозитов, вынуждая инвесторов банка переводить средства с ликвидных депозитов в неликвидный банковский капитал. В результате более высокая доля капитала снижает создание ликвидности.

Вторая группа теорий, известная как «гипотеза поглощения рисков», также включает два механизма.

Первый механизм (Diamond и Dybvig, 1983; Allen и Santomero, 1997; Allen и Gale, 2004) предполагает, что банки должны выделять резервы на покрытие убытков по просроченным кредитам. По мере увеличения создания ликвидности возрастает вероятность роста доли просроченных кредитов, что требует дополнительного капитала для покрытия связанных рисков и расходов.

Второй механизм предполагает, что более высокий капитал увеличивает способность банков признавать риски, побуждая их предоставлять больше кредитов и, таким образом, создавать больше ликвидности на стороне активов (Bhattacharya и Thakor, 1993; Repullo, 2004; Von Thadden, 2004; Coval и Thakor, 2005).

После мирового финансового кризиса 2007-2009 гг. регулирование банковского капитала и ликвидности привлекло значительное внимание. Berger и Bouwman (2009) представили новаторский метод измерения создаваемой банками ликвидности, что побудило множество исследователей провести эмпирическую оценку роли банков в создании ликвидности. На основе их работы последующие исследования сосредоточились на том, как, в частности, банковский капитал влияет на этот процесс.

Al-Khouri (2012) изучал банки стран Совета сотрудничества арабских государств Персидского залива в период с 1998 по 2008 годы, используя как меру ликвидности разрыв трансформации ликвидности (LTG). Его исследование показало положительную связь между капиталом и созданием ликвидности, поддерживая «гипотезу поглощения рисков».

Distinguin и др. (2013) исследовали американские и европейские коммерческие банки (2000-2006), используя обобщенный метод моментов (GMM) для решения проблемы эндогенности. Их результаты показали значимое отрицательное влияние капитала первого уровня на создание ликвидности. Однако их исследование было ограничено только публичными банками.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Городилов Алексей Андреевич, 2025 год

Список литературы.

Источники на русском языке:

1. Указание Банка России от 12.11.2009 N 2332-У «О перечне, формах и порядке составления и представления форм отчетности кредитных организаций в Центральный банк Российской Федерации». https://www.cbr.ru/Queries/XsltBlock/File/86180/-1/1166-1167.

2. Указание Банка России от 22.07.2015 N 3737-У «О методике определения системно значимых кредитных организаций». https://www.cbr.ru/Queries/XsltBlock/File/86277/-1/1667.

3. Указание Банка России от 24.11.2016 N 4212-У «О перечне, формах и порядке составления и представления форм отчетности кредитных организаций в Центральный банк Российской Федерации». https://www.cbr.ru/Queries/XsltBlock/File/86297/-1/1846-1847.

4. Указание Банка России от 08.10.2018 N 4927-У «О перечне, формах и порядке составления и представления форм отчетности кредитных организаций в Центральный банк Российской Федерации». https://www.cbr.ru/Queries/XsltBlock/File/86302/-1/2059-2060.

5. Указание Банка России от 13.04.2021 N 5778-У «О методике определения системно значимых кредитных организаций». http://www.cbr.ru/queries/xsltblock/file/117713/0/2270

6. Указание Банка России от 10.04.2023 N 6406-У «О формах, сроках, порядке составления и представления отчетности кредитных организаций (банковских групп) в Центральный банк Российской Федерации, а также о перечне информации о деятельности кредитных организаций (банковских групп). https://www.cbr.ru/Queries/XsltBlock/File/144005/-1/2462-2463.

Источники на английском языке:

1. Abbassi, P., Brauning, F. Exchange rate risk, banks' currency mismatches, and credit supply // Journal of International Economics. 2023. Vol. 141. 103725. https://doi.org/10.1016/jjinteco.2023.103725

2. Al-Khouri, R. Bank characteristics and liquidity transformation: The case of GCC banks // International Journal of Economics and Finance. 2012. Vol. 4, No. 12, P. 114-120. https://doi.org/10.5539/ijef.v4n12p114

3. Allen, F., Santomero, A.M. The theory of financial intermediation // Journal of Banking and Finance. 1997. Vol. 21, No. 11-12, P. 1461-1485. https://doi.org/10.1016/S0378-4266(97)00032-0

4. Allen, F., Gale, D. Financial intermediaries and markets // Econometrica. 2004. Vol. 72, No. 4, P. 1023-1061. https://doi.org/10.1111/j.1468-0262.2004.00525.x

5. Arellano M., Bond S. Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations // The Review of Economic Studies. 1991. Vol. 58, No. 2. P. 277-297. https://doi.org/10.2307/2297968

6. Arellano M., Bover O. Another look at the instrumental variable estimation of error-components models // Journal of Econometrics. 1995. Vol. 68, No. 1. P. 29-51. https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)01642-D

7. Ausloos, M., Ma, Q., Kaur, P., Syed, B., Dhesi, G. Duration gap analysis revisited method in order to improve risk management: The case of Chinese commercial bank interest rate risks after interest rate liberalization // Soft Computing. 2020. Vol. 24. P. 13609-13627. https://doi.org/10.1007/s00500-019-04376-7

8. Ballester, L., Ferrer, R., Gonzalez, C. Interest rate risk and bank-specific characteristics. New Frontiers in Insurance and Bank Risk Management. 2009. Milan: McGraw-Hill.

9. Basel Committee on Banking Supervision. Basel III: A global regulatory framework for more resilient banks and banking systems. 2010. https://www.bis.org/publ/bcbs 189_dec2010.pdf

10. Beck, T., Bednarek, P., Kaat, D., von Westernhagen, N. The real effects of exchange rate depreciation: The role of bank loan supply // CEPR Discussion Paper 17231. 2022.

11. Belousova, V., Karminsky, A., Myachin, N., Kozyr, I. Bank Ownership and Efficiency of Russian Banks // Emerging Markets Finance and Trade. 2019. Vol. 57, No. 10, P. 2870-2887. https://doi.org/10.1080/1540496X.2019.1668764

12. Belsley D. A. Two- or three-stage least squares? // Computer Science in Economics and Management. 1988. Vol. 1. P. 21-30. https://doi.org/10.1007/BF00435200

13. Berger, A.N., Bouwman, C. Bank liquidity creation // The Review of Financial Studies. 2009. Vol. 22, No. 9, P. 3779-3837. https://doi.org/10.1093/rfs/hhn104

14. Berger, A., Boubakri, N., Guedhami, O., Li, X. Liquidity creation performance and financial stability consequences of Islamic banking: Evidence from a multinational study // Journal of Financial Stability. 2019. Vol. 44, 100692. https://doi.org/ 10.1016/j.jfs.2019.100692

15. Bhattacharya, S., Thakor, A. Contemporary banking theory // Journal of Financial Intermediation. 1993. Vol. 3, No. 1, P. 2-50. https://doi.org/10.1006/j fin. 1993.1001

16. Blundell R., Bond S. Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models // Journal of Econometrics. 1998. Vol. 87, No. 1. P. 115143. https://doi.org/10.1016/S0304-4076(98)00009-8

17. Blundell R., Bond S. GMM estimation with persistent panel data: An application to production functions // Econometric Reviews. 2000. Vol. 19, No. 3. P. 321-340. https://doi.org/10.1080/07474930008800475

18. Brown, M., De Haas, R., Sokolov, V. Regional inflation, banking integration and dollarization // Review of Finance. 2018. Vol. 22, No. 6, P. 20732108. https://doi.org/10.1093/rof/rfx021

19. Bryant, J. A Model of reserves, bank runs, and deposit insurance // Journal of Banking and Finance. 1980. Vol. 4, No. 4, P. 335-344. https://doi.org/10.1016/0378-4266(80)90012-6

20. Casu, B., di Pietro, F., Trujillo-Ponce, A. Liquidity creation and bank capital // Journal of Financial Services Research. 2018. Vol. 56, P. 307-340. https://doi.org/10.1007/s10693-018-0304-y

21. Chaabouni, M.M., Zouaoui, H., Ellouz, N.Z. Bank capital and liquidity creation: New evidence from a quantile regression approach // Managerial Finance. 2018. Vol. 44, No. 12, P. 1382-1400. https://doi.org/10.1108/MF-11-2017-0478

22. Chatterjee, U. Bank liquidity creation and recessions // Journal of Banking and Finance. 2018. Vol. 90, P. 64-75. https://doi.org/10.1016/jjbankfin.2018.03.002

23. Chaudron, R.F.D.D. Bank's interest rate risk and profitability in a prolonged environment of low interest rates // Journal of Banking and Finance. 2018. Vol. 89. P. 94-104. https://doi.org/10.1016/jjbankfin.2018.01.007

24. Chernykh, L., Kotomin, V. Risk-based deposit insurance, deposit rates and bank failures: Evidence from Russia // Journal of Banking and Finance. 2022. Vol. 138. 106483. https://doi.org/10.1016/jjbankfm.2022.106483

25. Christiano, L., Dalgic, H., Nurbekyan, A. Financial dollarization: Efficient intranational risk sharing or prescription for disaster? // NBER Working Paper 29034. https://doi.org/10.3386/w29034

26. Cobham, D. Monetary policy frameworks since Bretton Woods, across the world and its regions // Review of World Economics. 2024. Vol. 160, No. 3, P. 873903. https://doi.org/10.1007/s10290-023-00517-1

27. Coval, J.D., Thakor, A. Financial intermediation as a beliefs-bridge between optimists and pessimists // Journal of Financial Economics. 2005. Vol. 75, No. 3, P. 535-569. https://doi.org/10.1016/jjfineco.2004.02.005

28. Davydov, D., Fungacova, Z., Weill, L. Cyclicality of bank liquidity creation // Journal of International Financial Markets, Institutions & Money. 2018. Vol. 55, P. 81-93. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2018.02.014

29. Davydov, D., King, T., Weill, L. Managing bank liquidity hoarding during uncertain times: The role of board gender diversity // Financial Markets, Institutions & Instruments. 2024. Vol. 33, No. 3. P. 323-348. https://doi.org/10.1111/fmii.12197

30. Davydov, D., Fungacova, Z., Weill, L. Bank liquidity creation. The Oxford Handbook of Banking (4th Edition). 2025. New York: Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oxfordnb/9780198897071.001.0001

31. Diamond, D.W., Dybvig, P.H. Bank runs, deposit insurance, and liquidity // Journal of Political Economy. 1983. Vol. 91, No. 3, P. 401-419. https://doi.org/10.1086/261155

32. Diamond, D.W. Financial intermediation and delegated monitoring // Review of Economic Studies. 1984. Vol. 51, No. 3, P. 393-414. https://doi.org/10.2307/2297430

33. Diamond, D.W., Rajan, R.G. A theory of bank capital // Journal of Finance. 2000. Vol. 55, No. 6, P. 2431-2465. https://doi.org/10.1111/0022-1082.00296

34. Diamond, D.W., Rajan, R.G. Liquidity risk, liquidity creation, and financial fragility: A theory of banking // Journal of Political Economy. 2001. Vol. 109, No. 2, P. 287-327. https://doi.org/10.1086/319552

35. Diaz, V., Huang, Y. The role of governance on bank liquidity creation // Journal of Banking and Finance. 2017. Vol. 77, P. 137-156. https://doi.org/10.1016/jjbankfin.2017.01.003

36. Distinguin, I., Roulet, C., Tarazi, A. Bank regulatory capital and liquidity: Evidence from US and European publicly traded banks // Journal of Banking and Finance. 2013. Vol. 37, No. 9, P. 3295-3317. https://doi.org/10.1016/jjbankfin.2013.04.027

37. Drechsler, I., Savov, A., Schnabl, P. The deposits channel of monetary policy // The Quarterly Journal of Economics. 2017a. Vol. 132, No. 4. P. 1819-1876. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2536230

38. Drechsler, I., Savov, A., Schnabl, P. A model of monetary policy and risk premia // The Journal of Finance. 2017b. Vol. 73, No. 1. P. 317-373. https://doi.org/10.1111/jofi.12539

39. Drehmann, M., Sorensen, S., Stringa, M. The integrated impact of credit and interest rate risk on banks: A dynamic framework and stress testing application // Journal of Banking and Finance. 2010. Vol. 34, No. 4. P. 713-729. https://doi.org/10.1016/jjbankfin.2009.06.009

40. Duan, Y., Niu, J. Liquidity creation and bank profitability // The North American Journal of Economics and Finance. 2020. Vol. 54, 101250. https://doi.org/10.1016/j.najef.2020.101250

41. Duan, Y, Fan, X., Li, X., Rong, Y., Shi, B. Do efficient banks create more liquidity: International evidence // Finance Research Letters. 2021. Vol. 42., 101919. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101919

42. English, W.B., Van den Heuvel, S.J., Zakrajsek, E. Interest rate risk and bank equity valuations // Journal of Monetary Economics. 2018. Vol. 98. P. 80-97. https://doi.org/10.1016/jjmoneco.2018.04.010

43. Entrop, O., Memmel, C., Wilkens, M., Zeisler, A. Analyzing the interest rate risk of banks using time series of accounting-based data: evidence from Germany // Bundesbank Series 2 Discussion Paper No. 2008,01. 2008. https://doi.org/10.2139/ssrn.2794005

44. Esposito, L., Nobili, A., Ropele, T. The management of interest rate risk during the crisis: evidence from Italian banks // Journal of Banking and Finance. 2015. Vol. 59. P. 486-504. https://doi.org/10.1016/jjbankfin.2015.04.031

45. Fama, E.F., MacBeth, J.D. Risk, return, and equilibrium: Empirical tests // Journal of Political Economy. 1973. Vol. 81, No. 3. P. 607-636. https://doi.org/10.1086/260061

46. Fang, X., Liu, Y. Volatility, intermediaries, and exchange rates // Journal of Financial Economics. 2021. Vol. 141, No. 1. P. 217-233. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2020.05.010

47. Fraser, D.R., Madura, J., Weigand, R.A. Sources of bank interest rate risk // The Financial Review. 2003. Vol. 37, No. 3. P. 351-367. https://doi.org/10.1111/0732-8516.00002

48. Friedman, M., Schwartz, A.J. A Monetary History of the United States, 1867-1960. Princeton University Press. 1963. http://www.jstor.org/stable/j.ctt7s1vp

49. Fu, X.M., Lin, Y.R., Molyneux, P. Bank capital and liquidity creation in Asia Pacific // Economic Inquiry. 2016. Vol. 54, No. 2, P. 966-993. https://doi.org/10.1111/ecin.12308

50. Fungacova Z., Poghosyan T. Determinants of bank interest margins in Russia: Does bank ownership matter // Economic Systems. 2011. Vol. 35, No. 4. P. 481-495. https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2010.11.007

51. Fungacova, Z., Weill, L. Bank liquidity creation in Russia // Eurasian Geography and Economics. 2012. Vol. 53, No. 2, P. 285-299. https://doi.org/10.2747/1539-7216.53.2.285

52. Fungacova, Z., Weill, L., Zhou, M. Bank capital, liquidity creation and deposit insurance // Journal of Financial Services Research. 2017, Vol. 51, No. 1, P. 97-123. https://doi.org/10.1007/s10693-016-0240-7

130

53. Ghosh, S. Capital buffer, credit risk and liquidity behaviour: Evidence for GCC banks // Comparative Economic Studies. 2016. Vol. 58, P. 539-569. https://doi.org/10.1057/s41294-016-0005-1

54. Goncharenko, R., Mamonov, M., Ongena, S., Popova, S., Turdyeva, S. Quo Vadis? Evidence on new firm-bank matching and firm performance following "sin" bank closures // CEPR Discussion Paper DP17015. 2022. https://repec.cepr.org/repec/cpr/ceprdp/DP17015_2.pdf

55. Gorodilov, A., Sokolov, V. Bank capital and liquidity creation: Evidence from the Russian experience // Applied Econometrics. 2024. Vol. 73, P. 35-58. https://doi.org/10.22394/1993-7601-2024-73-35-58

56. Gorodilov, A. Net interest margin decomposition for the Russian banking industry // Journal of the New Economic Association. 2025. Vol. 66, No. 1, P. 97116. https://doi.org/10.31737/22212264_2025_1_97-116

57. Gorton, G., Winton, A. Liquidity provision, bank capital, and the macroeconomy // Journal of Money, Credit and Banking. 2017. Vol. 49, No. 1 P. 537. https://doi.org/10.1111/jmcb.12367

58. Hardy, B. Foreign currency borrowing, balance sheet shocks, and real outcomes // Journal of International Money and Finance. 2023. Vol. 139, 102969. https://doi.org/10.1016/j .jimonfin.2023. 102969

59. Holmstrom, B., Tirole, J. Private and public supply of liquidity // Journal of Political Economy. 1998. Vol. 106, No. 1, P. 1-40. https://doi.org/10.1086/250001

60. Honohan, P. Dollarization and exchange rate fluctuations // World Bank Research Working Paper WPS 4172. 2007.

61. Horvath R., Seidler, J., Weill, L. Bank capital and liquidity creation: Granger-causality evidence // Journal of Financial Research. 2014. Vol. 45, P. 341361. https://doi.org/10.1007/s10693-013-0164-4

62. Horvath R., Seidler, J., Weill, L. How bank competition influences liquidity creation // Economic Modeling. 2016. Vol. 52, P. 155-161. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2014.11.032

63. International Monetary Fund, Bank for International Settlements, and Financial Stability Board. Guidance to Assess the Systemic Importance of Financial Institutions, Markets and Instruments: Initial Considerations. 2009. http: //www. bis.org/publ/othp07 .htm

64. Ireland, P. Monetary policy, bond risk premia, and the economy // Journal of Monetary Economics. 2015. Vol. 76. P. 124-140. https://doi.org/10.1016/jjmoneco.2015.09.003

65. Jiang, L., Levine, R., Lin, C. Competition and bank liquidity creation // Journal of Financial and Quantitative Analysis. 2019. Vol. 54, No. 2, P. 513-538. https://doi.org/10.1017/S0022109018000820

131

66. Kashyap, A.K., Rajan, R.G., Stein, J.C. Banks as liquidity providers: An explanation for the coexistence of lending and deposit-taking // Journal of Finance. 2002. Vol. 57, No. 1, P. 33-73. https://doi.org/10.1111/1540-6261.00415

67. Keynes, J.M. The General Theory of Employment, Interest and Money. 1936. London: Macmillan.

68. Kick, T. Interest rate shocks, competition and bank liquidity creation // Financial Markets and Portfolio Management. 2022. Vol. 36, P. 409-441. https://doi.org/10.1007/s11408-022-00406-x

69. Le, T. The interrelationship between liquidity creation and bank capital in Vietnamese banking // Managerial Finance. 2019. Vol. 45, No. 2, P. 331-347. https://doi.org/10.1108/MF-09-2017-0337

70. Lei, A.C.H., Song, Z. Liquidity creation and bank capital structure in China // Global Finance Journal. 2013. Vol. 24, No. 3, P. 188-202. https://doi.org/10.1016/j.gfj.2013.10.004

71. Macaulay, F.R. Some theoretical problems suggested by the movements of interest rates, bond yields and stock prices in the United States since 1856. 1938. New York: National Bureau of Economic Research.

72. Mamonov M., Pestova A., Ongena S. Crime and punishment? Anticipation, diffusion, and propagation of global sanctions // Swiss Financial Institute Research Paper. 2022. No. 23-59. https://doi.org/10.2139/ssrn.4146432

73. Mamonov, M., Parmeter, C.F., Prokhorov, A.B. Bank cost efficiency and credit market structure under a volatile exchange rate // Journal of Banking and Finance. 2024. Vol. 168, 107285. https://doi.org/10.1016/jjbankfin.2024.107285

74. Memmel, C., Schertler, A. Bank management of the net interest margin: new measures // Financial Markets and Portfolio Management. 2013. Vol. 27. P. 275297. https://doi.org/10.1007/s11408-013-0212-y

75. Niu, J. Bank size and liquidity creation // Applied Economics Letters. 2023. Vol. 30, No. 2, P. 157-161. https://doi.org/10.1080/13504851.2021.1980194

76. Pham, H.S.T., Le, T., Nguyen, L.Q.T. Monetary policy and bank liquidity creation: Does bank size matters? // International Economic Journal. 2021. Vol. 35, No. 2, P. 205-222. https://doi.org/10.1080/10168737.2021.1901762

77. Pinheiro, L.V.L., Ferreira, M.A. How do banks manage interest rate risk: Hedge or bet // 21st Australasian Finance and Banking Conference 2008 Paper. 2008. https://doi.org/10.2139/ssrn.1157672

78. Ranciere, R., Tornell, A., Vamvakidis, A. Currency mismatch, systemic risk and growth in emerging Europe // Economic Policy. 2010. Vol. 25, No. 64, P. 597-658. https://doi.org/10.! 111/j.1468-0327.2010.00251 .x

79. Repullo, R. Capital requirements, market power, and risk-taking in banking // Journal of Financial Intermediation. 2004. Vol. 13, No. 2, P. 156-182. https://doi.org/10.1016/jjfL2003.08.005

80. Seryakova, E. Measures and assessment of ALM risks in banks: Case of Russia. Risk Assessment and Financial Regulation in Emerging Markets' Banking. Advanced Studies in Emerging Markets Finance. 2021. Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-69748-8

81. Sierra, G.E., Yeager, T.J. What does the Federal Reserve's economic value model tell us about interest rate risk at U.S. community banks // Federal Reserve Bank of St. Louis Review. 2004. Vol. 86, No. 6. P. 45-60. https://doi.org/10.20955/r86.45-60

82. Sokolov, V., Gorodilov, A. Banks' foreign currency revaluations and liquidity creation // NRU HSE Series: Financial Economics WP BRP 99/FE/2025. 2025. https://wp.hse.ru/data/2025/03/18/1957886499/99FE2025.pdf

83. Toh, M.Y Effects of bank capital on liquidity creation and business diversification: Evidence from Malaysia // Journal of Asian Economics. 2019. Vol. 61, P. 1-19. https://doi.org/10.1016/j.asieco.2018.12.001

84. Tran, V.T., Lin, C.T., Hoa, N. Liquidity creation, regulatory capital, and bank profitability // International Review of Financial Analysis. 2016. Vol. 48, P. 98109. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2016.09.010

85. Umar, M., Sun, G., Majeed, M.A. Bank capital and liquidity creation: Evidence of relation from India // Journal of Asia Business Studies. 2017. Vol. 11, No. 2, P. 152-166. https://doi.org/10.1108/JABS-12-2015-0208

86. Umar, M., Sun, G., Shahzad, K., Rao, Z.R. Bank regulatory capital and liquidity creation: Evidence from BRICS countries // International Journal of Emerging Markets. 2018. Vol. 13, No. 1, P. 218-230. https://doi.org/10.1108/IJoEM-04-2015-0072

87. Von Thadden, E.L. Bank capital adequacy regulation under the new Basel Accord // Journal of Financial Intermediation. 2004. Vol. 13, No. 2, P. 90-95. https://doi.org/10.1016/j .jfi.2003.04.002

88. White H. A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity // Econometrica. 1980. Vol. 48, No. 4. P. 817-838. https://doi.org/10.2307/1912934

89. Windmeijer F. A finite sample correction for the variance of linear efficient twostep GMM estimators // Journal of Econometrics. 2005. Vol. 126, No. 1. P. 2551. https://doi.org/10.1016/jjeconom.2004.02.005

90. Yeddou, N., Pourroy, M. Bank liquidity creation: Does ownership structure matter? // The Quarterly Review of Economics and Finance. 2020. Vol. 78, P. 116-131. https://doi.org/10.1016/j.qref.2020.01.003

133

Приложение 1. Назначение классов ликвидности.

Эта таблица представляет обобщенные правила назначения классов ликвидности (ликвидный, полуликвидный, неликвидный) по элементам баланса, которые состоят из

вторичных счетов. Первичные счета баланса отражены курсивом.

Активы

Ликвидный - М<181 день (вес = -1/2) Полуликвидный - 181 день <М<1 год (вес = 0) неликвидный - М>1 год (вес = 1/2)

1. Денежные средства

2. Средства кредитной организации, размещенные в Банке России

3. Средства в кредитных организациях

4. Финансовые активы, оцениваемые по справедливой стоимости через прибыль или убыток: Долговые обязательства суверенов, в Долговые обязательства Резервы и производные

т. ч. авалированные ими векселя_субсуверенов и банков, акции_финансовые инструменты

5. Чистая ссудная задолженность, оцениваемая по амортизированной стоимости 6. Чистые вложения в финансовые активы, оцениваемые по справедливой стоимости через прочий

совокупный доход:

Котируемые акции, приобретенные Некотируемые акции и

для инвестирования_долговые обязательства

7. Чистые вложения в ценные бумаги и иные финансовые активы, оцениваемые по амортизированной

стоимости (кроме ссудной задолженности):

Котируемые долговые обязательства, Просроченные долговые

приобретенные для инвестирования обязательства

Расчеты по операциям с ценными бумагами 9. Требования по текущему налогу на прибыль 13. Прочие активы: Дебиторская задолженность 8. Инвестиции в дочерние и зависимые организации 10. Отложенный налоговый актив 11. Основные средства, активы в форме права пользования и нематериальные активы 12. Долгосрочные активы, предназначенные для продажи Отложенные расходы

Пассивы

Ликвидный - М<181 день Полуликвидный - 181 день <М<1 год неликвидный - М>1 год

(вес = 1/2) (вес = 0) (вес = -1/2)

15. Кредиты, депозиты и прочие средства Банка России 16.1. Средства клиентов, оцениваемые по амортизированной стоимости: средства кредитных

организаций

16.2. Средства клиентов, оцениваемые по амортизированной стоимости: средства клиентов, не

являющихся кредитными организациями

17. Финансовые обязательства, оцениваемые по справедливой стоимости через прибыль или убыток 18.1. Выпущенные долговые ценные бумаги, оцениваемые по справедливой стоимости через прибыль

или убыток

18.2. Выпущенные долговые ценные бумаги, оцениваемые по амортизированной стоимости

20. Отложенные налоговые обязательства

21. Прочие обязательства:

Расчеты по операциям с ценными Кредиторская задолженность Отложенные доходы бумагами

22. Резервы на возможные потери по условным обязательствам кредитного характера, прочим возможным потерям и операциям с резидентами офшорных зон 24-35. Собственные средства

Приложение 2. Матрица корреляций Пирсона.

LC_Totl TCR ANlM_exp ANlM_une NetJReval Net_Reval+ FCM Total assets (ln) ROA NPL Loan-to-assets M&A Sanctions Foreign Default HHI GDP growth CPI SD RUB-USD

TCR -0.46***

ANlM_exp -0.02*** 0.01*

ANlMjme 0.03*** -0.02*** -0 92***

Net_Reval- 0.01** 0.01 0.00 0.00

Net_Reval+ 0.00 -0.01 0.00 0.00 0.12***

FCM 0.05*** -0.08*** 0.00 0.01 019*** -0.32***

Total assets (ln) 0.36*** -0.46*** -0.02** 0.02** -0.09*** 0.11*** -0.05***

ROA -0.02*** 0.06*** 0.04*** -0.01* 0.01** 0.01 -0.02*** -0.01**

NPL -0.02*** 0.01** 0.01 -0.01 -0.06*** 0.04*** -0.13*** 0.13*** -0.09***

Loan-to-assets -0.01 -0.06*** 0.01** -0.01 0.12*** -0.15*** 0.21*** 0.07*** 0.01** -0.11***

M&A 0.04*** -0.04*** 0.00 0.01 -0.01* 0.01** 0.00 0.12*** 0.00 0.03*** 0.01

Sanctions 0.11*** -0.08*** -0.01 0.01 0.01 0.00 0.01* 0.27*** -0.03*** 0.11*** 0.03*** 0.03***

Foreign -0.01* 0.14*** 0.00 0.00 -0.08*** 0.11*** -0.13*** 0.17*** 0.01** 0.01** 0.11*** -0.01 -0.04***

Default -0.03*** -0.04*** 0.00 -0.01 -0.02*** 0.00 0.01 -0.02*** -0.06*** 0.04*** -0.01** 0.00 0.01 -0.04***

HHI 0 07*** 0.12*** 0.02*** -0.02*** 0.06*** -0.09*** 0.02*** -0.07*** 0.02*** 0.01 -0.02** 0.01 -0.01 -0.02*** -0.04***

GDP growth 0.03*** 0.03*** 0.01* -0.01 0.09*** 0.00 0.02*** -0.04*** 0.02*** -0.02*** 0.00 0.00 -0.01** -0.01* -0.02*** 0.28***

CPI 0.02*** -0.04*** -0.04*** 0.02** -0.09*** 0.02*** 0.02*** -0.04*** 0.02*** -0.06*** -0.02*** 0.01 -0.04*** -0.03*** 0.01* -0.22*** -0 17***

SD RUB-USD -0.04*** -0.02*** -0.01* 0.01* -0.17*** 0.25*** -0.03*** 0.08*** -0.01 0.06*** -0.01* 0.01 0.04*** 0.02*** 0.05*** -0.33*** -0 23*** 0 33***

M2 growth 0.04*** 0.06*** 0.00 -0.01* 0.10*** -0.11*** 0.02*** -0.13*** 0.00 -0.06*** -0.02*** 0.00 -0.05*** -0.02*** -0.03*** 0.54*** 0 15*** -0 16*** -0 40***

Описание. *, **, и *** обозначают статистическую значимость на 10, 5, и 1% уровнях соответственно.