Галина Геннадьевна Господарчук - доктор экономических наук, профессор кафедры финансов и кредита
Нижний Новгород
Galina G. Gospodarchuk - Dr. Sci. (Econ.), Prof., Department of Finance and Credit
Nizhny Novgorod
Андрей Валентинович Аистов - кандидат физико-математических наук, доцент кафедры экономической теории и эконометрики
Нижний Новгород
Andrey V. Aistov - Cand. Sci. (Phys. and Math.), Assoc. Prof., Department of Economic Theory and Econometrics
Nizhny Novgorod
Екатерина Олеговна Сучкова - старший преподаватель кафедры банковского дела, заместитель декана факультета экономики, академический руководитель магистерской программы «Финансы»
Нижний Новгород
Ekaterina O. Suchkova - Senior Lecturer, Department of Banking, Deputy Dean of the Faculty of Economics, Academic Supervisor of Master’s Program “Finance”
Nizhny Novgorod
В зависимости от выбранной бизнес-модели банки могут быть как амортизаторами, так и катализаторами кризиса. В связи с этим анализ взаимосвязи бизнес-моделей банков и финансовых циклов становится полезным инструментом диагностики и прогнозирования кризисных явлений. Цель исследования — выявление связи между объемом задолженности банковского сектора и долговой нагрузкой экономики. В исследовании используются эконометрические методы. Результатом исследования являются две новые эконометрические модели, которые были откалиброваны применительно к российской экономике. Модели отличаются друг от друга видами банковских обязательств, используемых при расчете независимых переменных, а от существующих моделей — алгоритмом вычисления независимых переменных. Источником информации является официальная статистика Банка России за период 2008–2019 гг. Тесты моделей подтвердили наличие статистически значимой коинтеграционной связи между долговыми нагрузками банковского сектора и экономики. Коэффициенты связи в моделях идентифицируются как мультипликаторы долга банковского сектора и характеризуют мультипликативный эффект изменения долговой нагрузки банков. Для модели, содержащей балансовые обязательства банков, мультипликатор долга для экономики России составил 6,7; а для модели с использованием показателя совокупных обязательств банков — 3,1. Разработанные модели удобны в использовании для прогнозирования финансовых циклов.
Depending on the chosen business model, banks can act as both shock absorbers and crisis catalysts. In this regard, the analysis of the relationship between banks’ business models and financial cycles becomes a useful tool for diagnosing and predicting crisis phenomena. The purpose of the research is to identify the relationship between the volume of debt of the banking and the debt burden of the economy. The research uses econometric methods. The key result of the research is two new econometric models, which were calibrated for the Russian economy. The models differ from each other by the types of bank liabilities used in the calculation of independent variables. The models also differ from the existing models by the calculation algorithm of independent variables. The source of information is the official statistics of the Bank of Russia for the period 2008–2019. The tests of the models confirmed the presence of a statistically significant cointegration relationship between the debt burden of the banking sector and the debt burden of the economy. Coupling coefficients in the models are identified as debt multipliers of the banking sector and characterize the multiplier effect of changes in the debt burden of banks. For the model containing banks’ balance sheet liabilities, the debt multiplier for the Russian economy was 6.7; and for the model using banks’ total liabilities was 3.1. The developed models are easy-to-use for forecasting financial cycles.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.