Анализ факторов, определяющих величину и динамику соотношения наличных средств и депозитов

Увлечение повышением депозитных ставок со стороны  банковского сектора экономики  привело к тому, что в процесс  пришлось вмешаться Центральному Банку  и Министерству финансов. Их активное вмешательство привели к тому, что в начале 2012 года произошло  снижение процентных ставок по депозитам. Таким образом, средняя ставка процента по депозиту в рублях оставляет порядка  
8-9%годовых, что повторяет ситуацию начала 2011 года, когда ставки по депозитам снижались.

Общая тенденция  снижения процентных ставок по депозитам  говорит о том, что действия ЦБ и Министерства финансов принесли свои плоды. Большинство банков привели  в порядок свои портфели согласно нормальному уровню ликвидности. Они  активно привлекают вкладчиков не только процентными ставками, но и условиями  пользования вкладом, а также  некоторыми нововведениями, такими как  онлайн вклады.⁷

Делая прогнозы о будущей тенденции согласно процентным ставкам по вкладам, можно  сказать, что для возобновления  их быстрого роста нет никаких  причин. Банки урегулировали вопрос с дефицитом ликвидности. Вторым моментом есть тот факт, что затея  наращивания депозитного портфеля при почти отсутствующем кредитовании выглядит не очень привлекательно для  множества банков. В свою очередь  возобновление кредитования стоит  ожидать только после полноценного восстановления экономики. Таким образом, можно говорить о том, что, скорее всего, произойдет снижение по депозитным ставкам во второй половине 2012 года в среднем на 1-2%.

Рассматривая  последние тенденции, касающиеся количества наличных средств в экономике, стоит  отметить, что согласно последним  данным, Министерство финансов считает, что в российской экономике существует избыток наличных средств⁸. Власти не оставляют надежд снизить расчеты наличными деньгами. Их должны постепенно вытеснить банковские карты, электронные деньги и другие современные инструменты расчетов.

По оценкам  экспертов, прямые издержки российской экономики, связанные с оборотом наличных денежных средств, составляют 1,1 процента ВВП (или 430 миллиардов рублей в ценах 2009 года). Кроме того, уровень  «теневой, экономики сильно зависит  от использования наличных денег. А  доля "тени" в экономике страны, по оценке Росстата, достигает 30 процентов  ВВП.⁹

Но, граждане России упорно не желают переходить на безналичный расчет. По данным Центробанка, на конец третьего квартала прошлого года у населения на руках находилось 167 миллионов банковских карт. При  этом граждане с их помощью совершили  операций на 11,4 триллиона рублей. Но львиную долю из них составляли операции по снятию наличных - на них пришлось 9,8 триллиона рублей. Возникает вопрос, почему население предпочитает не расплачиваться кредитной картой, а снимать с нее наличные средства, учитывая тот факт, что в большинстве торговых точек рассчитаться картой сейчас все-таки можно?

По мнению экспертов, привычка граждан пользоваться наличными средствами связана, в  том числе, и с мошенничеством с банковскими картами. Пока ежегодно объем мошенничества в этой сфере  удваивается. И в подавляющем  большинстве случаев такие преступления остаются безнаказанными. Проблема в  том, что в Уголовном кодексе  состав таких преступлений четко  не прописан, говорит этот эксперт.

Кроме того, для увеличения доли безналичных  расчетов необходимо продумывать систему  стимулов, чтобы карточные расчеты  были максимально удобными для граждан  и выгодными для бизнеса, считают  эксперты. Но необходимо учесть, что  для небольшой торговой точки  установка и обслуживание терминала  могут вылиться в достаточно большую  сумму. Возможно, считают эксперты, есть смысл ввести для торговцев  специальные дотации на внедрение  терминалов. Но каковы будут в таком  случае расходы государства, пойдут ли на это власти - вопрос открытый.

С другой стороны, налогообложение дестимулирует  расширение операций по банковским картам.

На сегодняшний  день платежное поведение людей  очень консервативно. И такое  кардинальное изменение, как отказ  от использования одной из старейших  форм расчетов, вряд ли может произойти  за несколько лет. По оценке вице-президента Первого Республиканского банка  Дмитрия Орлова, для безболезненного  перехода должно смениться два поколения  людей, которые имеют опыт обращения  как с наличностью, так и безналом. Тенденция отказа от наличных денег  очевидна, но этот процесс займет никак  не менее 200 лет, подсчитал Рон Шевлин (Ron Shevlin) аналитик из бостонской исследовательской  фирмы Aite Group¹⁰.

У наличных есть свои уникальные достоинства, которые непросто повторить - они принимаются везде¹¹. К тому же, в России публика предпочитает все же наличный расчет. А предприниматели готовы платить от 5 до 7 % за обналичивание средств.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что сильное снижение значения коэффициента депонирования кассовой наличности в ближайшее время не планируется. Конечно, Министерство финансов всеми силами пытается перевести экономику России в большей степени на безналичный расчет. Но в тоже время ЦБ и Минфин активно следят за банками и регулируют ставку процента по депозитам. Учитывая то факт, что на данном этапе население предпочитает все же расчет наличными средствами, на что влияет очень много факторов: от личного предпочтения к тому или иному виду платежей, до различных мелких факторов в сбоях при оплате картой или отсутствия платежного терминала, что также сказывается на предпочтении населения все же заранее снимать наличные средства с карт, можно сделать вывод:

В соотношении «наличность – депозиты» все же больше преобладают наличные средства. А фактором, в большей степени влияющим на коэффициент депонирования, в условиях современной экономической конъюнктуры, на мой взгляд, является количество устройств, предназначенных для осуществления операций с использованием платежных карт.

 

Глава 2. Анализ факторов, определяющих величину и динамику соотношения наличных средств и депозитов

Принимая во внимание все возможные  факторы, влияющие на соотношение «наличность  – депозиты», можно сделать вывод  о том, что коэффициент депонирования кассовой наличности является функцией:

 

где - средневзвешенная ставка по рублевым депозитам физических лиц в кредитных организациях сроком до 1 года;

- количество устройств,  предназначенных для осуществления  операций с использованием платежных  карт;

 – доля конечного потребления в ВВП России;

 – банковские паники.

Главной задачей данной работы, является выявление  факторов, которые в большей степени  влияют на соотношение «наличность  – депозиты». В первой главе уже было сделано предположение, что фактором, в большей степени влияющим на коэффициент депонирования, в условиях современной экономической конъюнктуры, является количество устройств, предназначенных для осуществления операций с использованием платежных карт.

Данную  гипотезу проверим при помощи эконометрического  исследования модели. Для анализа  будем использовать влияние только трех факторов: средневзвешенной ставки по депозитам, количества устройств, предназначенных  для осуществления операций с  использованием платежных карт и  доли конечного потребления в  ВВП России. Фактор влияния банковской паники можно не учитывать, так как  она отсутствовала в период кризиса 2008 года, что никак не отразилось на уровне доверия населения банкам.

1. Расчет коэффициента депонирования кассовой наличности.

Для анализа  модели был выбран временной промежуток с 2008 по 2011 год, с периодичностью в 1 квартал, из-за отсутствия данных за предшествующие годы.

Прежде  всего, рассчитаем коэффициент депонирования:

Рисунок 2.1.

Таблица 2.1.

«Расчет коэффициента депонирования кассовой наличности».

Временной промежуток	Объем наличных денег в обращении (млрд. руб.), М0	Объем безналичных средств в обращении  – депозитов (млрд. руб.). D	Коэффициент депонирования кассовой наличности, cr
2008/ I квартал	3702,2	9166,7	0,4039
II квартал	3475,5	9498,3	0,3659
III квартал	3724,9	10035,5	0,3712
IV квартал	3904,2	10141,5	0,3850
2009/ I квартал	3794,8	9181,1	0,4133
II квартал	3278,3	8303,3	0,3948
III квартал	3522,5	9128	0,3859
IV квартал	3485,6	9616,4	0,3625
2010/ I квартал	4038,1	11229,5	0,3596
II квартал	3986,1	11653,3	0,3421
III квартал	4367,7	12533,2	0,3485
IV квартал	4524,5	13165,7	0,3437
2011/ I квартал	5062,7	14949,1	0,3387
II квартал	4918,2	14900,8	0,3301
III квартал	5192,2	15553,1	0,3338
IV квартал	5420,4	16077,1	0,3372

 

Как видно  из графика, а также из таблицы расчетов, коэффициент депонирования снижался в течение последних четырех лет.

Теперь  построим модель регрессионного анализа. Для построения модели имеем следующие  факторы: средневзвешенная ставка по рублевым депозитам физических лиц в кредитных организациях сроком до 1 года, доля конечного потребления в ВВП России, количество электронных терминалов, установленных в организациях торговли (услуг) на территории России, количество банкоматов, расположенных на территории России. Доля конечного потребления рассчитывалась как отношение расходов на конечное потребление (млрд. руб.) к ВВП России (млрд. руб.).

В результате имеем следующие данные:

Таблица 2.2.

«Исходные данные для анализа»

Коэффициент депонирования, y	Доля конечного потребления в  ВВП России, х1	Средневзвешенная ставка по депозитам, х2	Количество электронных терминалов (ед.), х3	Количество банкоматов (ед.), х4
0,4039	0,687	5,30	239419	63256
0,3659	0,651	5,40	266462	65104
0,3712	0,621	5,70	301612	69814
0,3850	0,717	6,70	325485	75329
0,4133	0,821	7,80	333247	79376
0,3948	0,772	8,70	320258	81119
0,3859	0,712	9,00	313434	82999
0,3625	0,728	8,70	334414	88833
0,3596	0,758	7,40	354391	92530
0,3421	0,723	6,20	369508	97175
0,3485	0,692	5,40	381462	138954
0,3437	0,686	5,00	406484	155161
0,3387	0,727	4,40	434518	156631
0,3301	0,695	4,10	459246	160643
0,3338	0,661	4,00	489611	165152
0,3372	0,658	5,20	497685	172223

 

Прежде  чем, приступать к регрессионному анализу, проверим факторы на мультиколлинеарность, т.к. мультиколлинеарность является. Одним из основных препятствий эффективного применения множественного регрессионного анализа. О наличии мультиколинеарности можно судить, построив матрицу парных коэффициентов корреляции. Для построения матрицы необходимо воспользоваться следующими формулами:

 – парный коэффициент корреляции;

 – среднее квадратическое отклонение;

В результате имеем следующую матрицу парных коэффициентов корреляции:

Таблица 2.3.

«Матрица  парных коэффициентов корреляции»

	y	х1	х2	х3	х4
y	1	0,457	0,639	-0,793	-0,813
х1	0,457	1	0,608	-0,138	-0,233
х2	0,639	0,608	1	-0,518	-0,628
х3	-0,793	-0,138	-0,518	1	0,949
х4	-0,813	-0,233	-0,628	0,949	1

 

Для оценки тесноты связи воспользуемся  шкалой Чеддока:

Таблица 2.4

Показатель тесноты	0,1-0,3	0,3-0,5	0,5-0,7	0,7-0,9
Характеристика тесноты связи	Слабая	Умеренная	Заметная	Тесная

 

Матрица парных коэффициентов корреляции (таблица 2.3) показывает, что факторы х₃ и х₄ дублируют друг друга. Выбираем из этих двух факторов – х₃, т.к. хотя корреляция х₃ с y и меньше, чем корреляция х₄ с y, но корреляция х₃ с х₁ и х₂ меньше корреляции х₄ с х₁ и х₂.