Оценка эффективности российского банковского сектора: метод анализа стохастической границы (МАСГ)
Дипломная работа - Банковское дело
Другие дипломы по предмету Банковское дело
? на совершенно конкурентных рынках факторов производства и рынке сбыта своего продукта. Следовательно, банки выбирают оптимальное количество ресурсов и выпуска в зависимости от заданных извне цен. Однако адекватность основного предположения о совершенной конкуренции на рынке банковских услуг подвергается сомнениям многими авторами. С целью учета этого положения Хамфри и Пули [14] предлагают альтернативную функцию прибыли. В ней банки также сталкиваются с совершенной конкуренцией на рынке факторов производства. Однако они проявляют активность на рынках продукта, где существует некоторый простор для дифференциации цен. Поэтому банки почти не имеют возможностей влиять на объем оказываемых услуг, зато более гибко могут устанавливать цены и размеры вознаграждений за свои услуги. Пределы, в которых они могут оказывать влияние на цены, зависят от конкретного объема производства в момент принятия решения, цен на ресурсы и других факторов, способных повлиять на способность банков устанавливать цену. Более того, альтернативная функция прибыли может учесть различие в качестве оказываемых услуг.
В этой модели банки максимизируют прибыль в соответствии как с технологическими ограничениями, так и с так называемым набором возможностей ценовой политики. Последний отражает оценку банком своей конкурентной позиции в смысле готовности клиентов платить банку ту цену, которую он установит. Задача максимизации, таким образом, имеет следующий вид:
и (5)
Здесь H(p, y, w, z) показывает набор возможностей ценовой политики. Функция Лагранжа для задачи имеет следующий вид:
(6)
Взяв частные производные по p и по x, получим оптимальные цены выпуска и количество ресурсов на входе:
(7)
(8)
Подставив найденные значения, получим оптимальный уровень прибыли:
(9)
Отличительная черта этой функции прибыли - это то, что она позволяет вести анализ при несовершенстве рынка предоставления услуг. Кроме того, цены производимой продукции, которые зачастую трудно измерить [22], не нужны при практическом анализе.
Глава 2. Модели анализа стохастической границы (МАСГ)
Модель анализа стохастической границы была впервые независимо предложена в 1977 году Мееюзеном, ван дер Броеком с одной стороны и Айгнером, Ловеллом, Шмидтом - с другой. Еще одной основополагающей работой по МАСГ iитается труд Баттеза и Коры (1977). В первых работах рассматривалась отрасль за один период. Позже модели разрабатывались Фером и Ловеллом (1978), Грином (1980), Джондроу, Ноксом Ловеллом, Матеровым и Шмидтом (1982), позднее Баттезом и Коэлли (1988), Кумбхакаром, Гошем, МакГукином (1991) [18]. Модификация мрделей шла на пути исследования большего количества периодов, разных априорных предположений, применения к разным секторам экономики. К настоящему времени развито множество модификаций модели, она применяется во многих сферах экономики.
Модель анализа стохастической границы становится все популярнее, в первую очередь, благодаря своей гибкости, и возможности адекватно применить экономические концепции к реальности. Также, эти модели стало легче применять, поскольку стали более доступны ряды данных по конкретным объектам одной отрасли, развиваются информационные и компьютерные технологии. Модель МАСГ часто используется для сравнения относительных эффективностей хозяйствующих субъектов, потому что существует возможность слежения за динамикой этих показателей. По сравнению со стандартной методикой оценки производственных функций (МНК), у МАСГ есть свои преимущества. МАСГ оценивает истинную границу производства, а не среднее среди всех фирм, так как он в максимальной степени использует все свойства производственной функции. Одно из важнейших преимуществ данной модели - то, что измеренное изменение продуктивности будет представлено только изменением в технологиях, а не комбинацией изменения эффективности и изменения технологий, как это происходит в случае оценки неграничными моделями [23]. Несмотря на это, МНК остается важным методом оценки производственных функций, особенно при измерении стандартных статистических параметров (например, проверка на гетероскедастичность и нормальность остатков).
МАСГ имеет также некоторые преимущества в построении границ и перед непараметрическими методиками, например перед DEA. Основной плюс заключается в том, что МАСГ учитывает случайные ошибки измерения. Однако у метода анализа стохастической границы есть недостаток, которого нет у DEA: необходимость выбирать функциональную форму, как для производственного функционала, так и для формализации вида ошибки.
Эта глава начинается с краткого обсуждения роли банков как посредников в финансовой деятельности. С этих позиций и будет рассматриваться дальнейший анализ производственных функций банковских фирм. Далее, представляются модели оптимизации издержек и прибыли. В конце главы проводится спецификация оцениваемых моделей.
2.1 Базовая модель метода стохастической границы
Изложим основу модели анализа стохастической границы в соответствии со Шмидтом [13]. Базовая модель метода стохастической границы выглядит следующим образом:
, ; i=1, тАж , N; t=1, тАж, T (1)
(T=1 в случае рассмотрения отрасли в статическом положении).
Индекс i показывает номера фирм, t - временной период. Обычно в качестве берут логарифм выпуска, а - это вектор ресурсов на входе, или их фу?/p>