Оценка эффективности российского банковского сектора: метод анализа стохастической границы (МАСГ)
Дипломная работа - Банковское дело
Другие дипломы по предмету Банковское дело
ров стоит дешевле, чем производство тех же товаров, но по отдельности. Несмотря на обширность и глубину исследований, сомнительно, что эффект масштаба и синергетический эффект отвечают за значительную долю в неэффективности банковского сектора и могут iитаться значимыми при исследовании неэффективности в банках. По исследованиям Бергера и Хантера [8], значимость неэффективности от масштаба и неэффективности от недоиспользования эффекта совместного производства, там, где их можно измерить (составляют в сумме меньше 5%) менее важна в банковском секторе, чем X-неэффективность (20-25%). Более поздние исследования в области эффективности уделяют больше внимания именно проблеме X-эффективности.
X-эффективность связана с отклонениями реального выпуска от гипотетической производственно-эффективной границы, определяемой как максимально возможный выпуск при данных затратах. Концепция X-эффективности была предложена Лебенстайном (1966). Он заметил, что по разным причинам и организации, и люди, работающие в них, обычно работают не так упорно и настойчиво, равно как и эффективно, как они могли бы работать. Бергер, Хантер и Тимм [24] отмечают, что X-эффективность складывается из экономической эффективности конкретной фирмы за вычетом влияния эффекта масштаба и эффекта совместного производства.
Схема 1. Дерево эффективности
Результаты исследований по теории X-эффективности в банках говорят о том, что она достаточно велика. Кроме того, проявляются некоторые свойства X-неэффективности. Во-первых, как величина, так и вариация X-неэффективности по отрасли в среднем меньше для крупных фирм, нежели для более мелких компаний. Во-вторых, если составить рейтинг фирм по их эффективности, оказывается, что несмотря на изменение абсолютных величин X-неэффективности (она может как снижаться, так и расти), относительное положение фирм в рейтинге меняется мало. Иными словами, неэффективные фирмы остаются неэффективными [15].
В дальнейшем анализе внимание будет сосредоточено именно на X-эффективности, и будет предложена модель анализа стохастической границы, позволяющая ее измерить.
Методы, позволяющие получить оценки неэффективности, свойственной каждому конкретному финансовому институту, достаточно разнообразны [8]. Часть их основывается на использовании эконометрических методов, которые включают в себя оценку производственной функции или функции издержек.
У каждого подхода есть как свои достоинства, так и недостатки. Преимуществом эконометрического метода является возможность учета случайных ошибок при измерении неэффективности. Однако есть и обратная сторона медали - необходимость принятия априорных предположений о виде производственной функции, а также о характере распределения неэффективности.
.1 Сравнительный анализ эффективности
Выяснение сравнительной индивидуальной эффективности деятельности широко применяются регулирующими органами. Методы стимулирующего регулирования, как правило, базируются на использовании сравнительного анализа эффективности компаний (бенчмаркинга), который позволяет:
оценивать эффективность компаний с учетом многих факторов,
сравнивать эффективность компаний с моделью эффективной (или средней) компании, построенной по данным выборки реальных компаний;
ранжировать компании по уровню их эффективности;
оценивать потенциал повышения эффективности для каждой компании и ставить задачи по повышению эффективности
Для установления Х факторов используются два подхода: граничный и неграничный. Граничные методы бенчмаркинга используются, преимущественно, регуляторами Европы и Австралии, неграничные - органами регулирования штатов США [6].
.2 Граничный и неграничный бенчмаркинг
При использовании граничных методов сравнительного анализа относительная эффективность компании (по сравнению с границей эффективности выборки аналогичных компаний) оценивается коэффициентами эффективности (от 0 до 1).
- Наиболее распространенные граничные методы бенчмаркинга - Data
- Envelopment Analysis (DEA), Corrected Ordinary Least Squares (COLS),
- Stochastic Frontier Analysis (SFA).
- Для группы компаний одной отрасли, использующих одни и те же технологии может быть применен неграничный бенчмаркинг или так называемая сравнительная конкуренция (yardstick competition). При этом для всех компаний выборки устанавливается одно значение Х фактора. Наиболее известный метод неграничного бенчмаркинга основан на использовании индексов Совокупной факторной продуктивности (Total Factor Productivity - TFP) при установлении Х факторов. Особенностью сравнительной конкуренции есть то, что она не должна базироваться на фактических издержках данной компании.
Основное различие между граничными и неграничными методами сравнительного анализа эффективности состоит в том, что граничные методы учитывают индивидуальную эффективность каждой компании. Они более целесообразны, когда целью регулятора является уменьшение различий в эффективности компаний за iет выдвижения к каждой компании индивидуальных требований по повышению эффективности. Неграничные методы, основанные на сравнении с моделью средней по эффективности компании, целесообразны, когда компании имеют приблизительно одинаковую эффективность, а также в случаях недостатка данных или недостаточного для применения граничных методов размера выборки.
Схема 2. Методы анализа эффективности (продуктивности)<