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.