Моделювання впливу банківського капіталу на економічне зростання

Розглянуто моделювання впливу банківського капіталу на економічне зростання на основі панельних даних. Побудовано моделі без ефектів, з фіксованими та випадковими ефектами на основі статистичних даних 47 країн у період 2000-2010 рр. Показано, що фіксовані ефекти різних країн є значущими і відображаю...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2013
Автор:	Катранжи, Л.Л.
Формат:	Стаття
Мова:	Ukrainian
Опубліковано:	Інститут економіки промисловості НАН України 2013
Назва видання:	Економіка промисловості
Теми:	Проблеми стратегії розвитку та фінансово-економічного регулювання промисловості
Онлайн доступ:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/51336
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Моделювання впливу банківського капіталу на економічне зростання / Л. Л. Катранжи // Економіка пром-сті. — 2013. — № 1-2 (61-62). — С. 252-261. — Бібліогр.: 17 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-51336
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-513362013-11-25T03:09:40Z Моделювання впливу банківського капіталу на економічне зростання Катранжи, Л.Л. Проблеми стратегії розвитку та фінансово-економічного регулювання промисловості Розглянуто моделювання впливу банківського капіталу на економічне зростання на основі панельних даних. Побудовано моделі без ефектів, з фіксованими та випадковими ефектами на основі статистичних даних 47 країн у період 2000-2010 рр. Показано, що фіксовані ефекти різних країн є значущими і відображають вплив на зростання економіки. Встановлено, що тип фінансової системи не має статистично значущого зв’язку з економічним зростанням. Ключові слова: банківський капітал, банківсько-орієнтована фінансова система, еконо¬мічне зростання. Рассмотрено моделирование влияния банковского капитала на экономический рост на основе панельных данных. Построены модели без эффектов, с фиксированными и случайными эффектами на основе статистических данных 47 стран в период 2000-2010 гг. Показано, что фиксированные эффекты различных стран значимы и отражают влияние на рост экономики. Установлено, что тип финансовой системы не имеет статистически значимой связи с экономическим ростом. Ключевые слова: банковский капитал, банковско-ориентированная финансовая система, экономический рост. Problems of formation and functioning of bank capital, in virtue of their importance and actuality, are always in the center of scientists’ attention. Along with it the issue of impact of the bank-based type of financial system, the structure of bank capital and its efficiency on economic growth in general are not fully investigated. Thereby, the aim of this paper is the empiric research of issues mentioned above on the basis of construction and analysis of panel data models. There were constructed the models without effects, with fixed and random effects on the basis of statistical data of 47 countries in 2000-2010. There were shown that fixed effects of different countries are meaningful and reflect the impact of economic growth. It was also found that the closeness of financial system to market-based or bank-based model has no statistically meaningful correlation with economic growth. Increase in concentration of banks equity and intensification of crediting of the economy has positive effect on GDP growth per capita. Analysis of fixed effects led to the conclusion that the rates of economic growth are conditioned by extra factors: the overall level of economic freedom and its individual components, and factors of innovation development. Keywords: bank capital, bank-based financial system, economic growth. 2013 Article Моделювання впливу банківського капіталу на економічне зростання / Л. Л. Катранжи // Економіка пром-сті. — 2013. — № 1-2 (61-62). — С. 252-261. — Бібліогр.: 17 назв. — укр. 1562-109Х http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/51336 330.142.22:330.35 uk Економіка промисловості Інститут економіки промисловості НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
topic	Проблеми стратегії розвитку та фінансово-економічного регулювання промисловості Проблеми стратегії розвитку та фінансово-економічного регулювання промисловості
spellingShingle	Проблеми стратегії розвитку та фінансово-економічного регулювання промисловості Проблеми стратегії розвитку та фінансово-економічного регулювання промисловості Катранжи, Л.Л. Моделювання впливу банківського капіталу на економічне зростання Економіка промисловості
description	Розглянуто моделювання впливу банківського капіталу на економічне зростання на основі панельних даних. Побудовано моделі без ефектів, з фіксованими та випадковими ефектами на основі статистичних даних 47 країн у період 2000-2010 рр. Показано, що фіксовані ефекти різних країн є значущими і відображають вплив на зростання економіки. Встановлено, що тип фінансової системи не має статистично значущого зв’язку з економічним зростанням. Ключові слова: банківський капітал, банківсько-орієнтована фінансова система, еконо¬мічне зростання.
format	Article
author	Катранжи, Л.Л.
author_facet	Катранжи, Л.Л.
author_sort	Катранжи, Л.Л.
title	Моделювання впливу банківського капіталу на економічне зростання
title_short	Моделювання впливу банківського капіталу на економічне зростання
title_full	Моделювання впливу банківського капіталу на економічне зростання
title_fullStr	Моделювання впливу банківського капіталу на економічне зростання
title_full_unstemmed	Моделювання впливу банківського капіталу на економічне зростання
title_sort	моделювання впливу банківського капіталу на економічне зростання
publisher	Інститут економіки промисловості НАН України
publishDate	2013
topic_facet	Проблеми стратегії розвитку та фінансово-економічного регулювання промисловості
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/51336
citation_txt	Моделювання впливу банківського капіталу на економічне зростання / Л. Л. Катранжи // Економіка пром-сті. — 2013. — № 1-2 (61-62). — С. 252-261. — Бібліогр.: 17 назв. — укр.
series	Економіка промисловості
work_keys_str_mv	AT katranžill modelûvannâvplivubankívsʹkogokapítalunaekonomíčnezrostannâ
first_indexed	2025-07-04T13:25:17Z
last_indexed	2025-07-04T13:25:17Z
_version_	1836722965556756480
fulltext	–––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––– 252 ISSN 1562-109X 2013, № 1-2 (61-62) УДК 330.142.22:330.35 Леонід Леонідович Катранжи Донецький національний технічний університет МОДЕЛЮВАННЯ ВПЛИВУ БАНКІВСЬКОГО КАПІТАЛУ НА ЕКОНОМІЧНЕ ЗРОСТАННЯ Банківський капітал ініціює й забезпе- чує перебіг основних економічних процесів, від ефективності його функціонування багато в чому залежать темпи і масштаби економіч- ного зростання країни та її регіонів. На бан- ківський капітал покладено функцію транс- формації заощаджень і тимчасово вільних коштів суб’єктів господарювання в інвести- ції. Добре капіталізована банківська система забезпечує доступність значних обсягів кош- тів для великих проектів у сфері промисло- вості, інфраструктури і сфері послуг. Середні та малі підприємства мають можливість бра- ти кредити за адекватною ринковою ціною для розширення своєї діяльності. Дослідження, проведені експертами Всесвітнього банку на широкому емпірично- му матеріалі, показали щільний зв'язок між окремими параметрами фінансової системи і, зокрема, банківським кредитуванням і довго- строковими темпами економічного зростан- ня. Крім того, було встановлено, що частка державних банків вища у країнах із низьким рівнем доходу, а політичні інтереси урядів найчастіше перетворюють держави на пога- них банкірів [1]. У подальших роботах Ross Levine, Asli Demirguc-Kunt [2, 3], Maria Con- cetta Chiuri et al. [4] робляться висновки про те, що фінансовий розвиток здійснює най- більш суттєвий вплив на поліпшення рівня життя бідних через стимулювання економіч- ного зростання, кожен з інституційних ком- понентів фінансової системи (банки й органі- зовані фондові ринки) є важливим. Емпірич- ні дані, які б свідчили на користь політики штучного стримування одного з них через переваги іншого, відсутні. Хоча проблеми формування й викорис- тання банківського капіталу в силу їх важли- вості й актуальності постійно знаходяться в центрі уваги вітчизняних науковців, питання впливу банківського сектору і, зокрема, бан- ківського капіталу на економічне зростання досліджуються недостатньо. Найчастіше ви- вчення цього питання обмежується тради- ційним аналізом окремих коефіцієнтів [5-7], що не дає підстави зробити конкретну кількі- сну оцінку, визначити характер взаємозв’яз- ку функціонування банківського капіталу і зростання економіки. Безпосередньо моде- люванню впливу банківської системи на еко- номічне зростання і розвиток присвячені праці Г. Панасенко, Н. Рекової [8-9] та ін. Разом із тим розроблені цими науковцями моделі не враховують інституційних чинни- ків, мають обмеження щодо використання просторово-часових даних. Метою статті є побудова й аналіз мо- делі, яка б дозволила оцінити вплив банків- ського капіталу на економічне зростання, зокрема: вплив банківсько-орієнтованого ти- пу фінансової системи, структури банківсь- кого капіталу й ефективності його функціо- нування. Серед методів оцінки впливу банківсь- кого капіталу на економічне зростання слід відзначити підхід, що базується на дослі- дженні панельних даних, тобто просторовій вибірці об’єктів, що простежується у часі, і, таким чином, є множиною спостережень за кожним окремим об’єктом. Основні переваги даних цього типу, як зауважено в роботах [10, с. 271-272; 11, с. 316-318], полягають у такому: 1) вони дають досліднику більшу кіль- кість спостережень, збільшуючи число сту- пенів вільності і зменшуючи залежність між пояснюючими змінними, а отже, стандартні похибки оцінок; 2) вони дозволяють аналізувати мно- жину економічних питань, які не можуть бу- ти віднесені до часових рядів і просторових даних окремо; 3) вони дозволяють попередити змі- щення агрегованості, яке виникає як при ана- лізі часових рядів, так і при аналізі перехрес- них даних; 4) панельні дані дають можливість до- слідити індивідуальну еволюцію характерис- тик усіх об’єктів вибірки у часі й дозволяють © Л.Л. Катранжи, 2012 –––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X 253 2013, № 1-2 (61-62) уникнути помилок специфікації, що виника- ють при невключенні до моделі суттєвих змінних. Як залежну змінну, що характеризує економічний розвиток країни, було обрано такий показник, як валовий внутрішній про- дукт (ВВП) на душу населення (Gross do- mestic product (GDP) per capita) у доларах США – y. Він є тим макроекономічним показником, який більш точно й повно відображає рівень життя тієї чи іншої країни. Сам по собі ВВП, хоча й характеризує рівень економічного розвитку, але його великий розмір ще не буде свідчити про ефективність економіки певної країни. Пояснюючими змінними виступили: структура банківського капіталу або коефіцієнт концентрації власно- го банківського капіталу (bank capital to assets ratio), % – x1 і частка кредитів бан- ківського сектору (domestic credit provided by banking sector) у ВВП, % – х2. Моделювання проводилося на основі статистичних даних Всесвітнього банку [12] за період з 2000 по 2010 р. з використанням програмного продукту Stata 12, перевагами якого є великий спектр реалізованих статис- тичних методів, можливість гнучкої пакетної обробки даних, відносна простота написання власних програмних модулів тощо. Відправною точкою при виборі країн, дані яких включалися до вибіркової сукупно- сті спостережень, стала робота [3], у якій до- сліджується розвиток країн із ринково- і бан- ківсько-орієнтованими фінансовими систе- мами. Як видно з табл. 1, до вибірки увійшли 47 країн, різних за рівнем економічного роз- витку, структурою капіталу в банківській системі й активністю кредитування економі- ки, про що свідчать такі описові статистики, як середнє, максимальне та мінімальне зна- чення, стандартне відхилення окремих змін- них. Загальна кількість спостережень – 517. Таблиця 1 Основні описові статистики При побудові економетричної моделі неможливо одразу визначити, який саме тип моделі найкраще відображатиме потрібну залежність. Саме тому було досліджено декі- лька різних моделей (моделі наскрізної ре- гресії, з фіксованими та випадковими ефек- тами). Здійснивши їх порівняння, з’явилася можливість обрати адекватну модель, яка найточніше відображатиме залежність ВВП на душу населення від структури банківсько- го капіталу й частки кредитів банківського сектору у ВВП. У загальному вигляді модель наскріз- ної регресії в записі за компонентами вигля- датиме таким чином: ' it it ity X     , (1) де itX  – вектор-рядок значень регресорів; α і вектор-стовпець β – коефіцієнти ре- гресії, однакові для всіх спостережень; εit – збурення. Ця модель є найбільш обмежувальною, оскільки передбачає однакову поведінку всіх об’єктів вибірки у будь-який час. Часто розподіл економетричної вели- чини має асиметрію. Перехід до логарифма дозволяє її зменшити. Більш того, перехід до логарифма в ряді випадків дозволяє наблизи- ти розподіл залишків регресії до нормальних. Тому доцільно оцінювати наскрізну регре- delta: 1 unit time variable: year, 2000 to 2010 panel variable: country (strongly balanced) . xtset x2 517 104.6336 62.51252 10.51352 328.4084 x1 517 7.966344 3.005233 2.7 16.2 y 517 19383.96 18203.96 354.304 93366.8 year 517 2005 3.16534 2000 2010 country 517 24 13.5778 1 47 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max . sum –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––– 254 ISSN 1562-109X 2013, № 1-2 (61-62) сію, працюючи з логарифмами змінних: logy, logx1 та logx2. Оцінки коефіцієнтів за logx1 і logx2 показуватимуть, на скільки відсотків зміниться значення ВВП на душу населення, якщо значення відповідної змінної зміниться на 1%. Результати проведених розрахунків на- ведено в табл. 2. Таблиця 2 Результати оцінювання наскрізної регресії Модель із фіксованими ефектом (fixed effect model): ' it i it ity X      , (2) де αі – індивідуальний ефект об’єкта, що не залежить від часу t (табл. 3). Таблиця 3 Результати оцінювання моделі з фіксованими ефектами (within) Як видно з табл. 3, збільшення концен- трації власного капіталу й частки банківсь- ких кредитів у ВВП на 1% обумовлює зрос- тання подушного ВВП на 0,1572 і 0,7873% відповідно. Слід відзначити, що коефіцієнт при пояснюючій змінній logx1 (структура банківського капіталу) має позитивне зна- чення, що більш відповідає економічній дій- сності. За моделлю без ефектів (наскрізної регресії) – табл. 2, навпаки, цей коефіцієнт мав негативне значення. Про якість підгонки цієї моделі свід- чить коефіцієнт детермінації R2 within. Він ста- новить величину 0,1870, що більш ніж удвічі нижче показника R2 between регресії «between» (табл. 4) з усередненими за часом значення- ми змінних (така регресія є допоміжною при аналізі). Таким чином, у рамках побудованої _cons 4.675201 .5995222 7.80 0.000 3.497092 5.853309 logx2 1.18023 .0864838 13.65 0.000 1.010282 1.350177 logx1 -.3975457 .1493957 -2.66 0.008 -.69112 -.1039713 logy Coef. Std. Err. t P>\|t\| [95% Conf. Interval] Total 923.4059 467 1.97731456 Root MSE = 1.0873 Adj R-squared = 0.4021 Residual 549.707827 465 1.18216737 R-squared = 0.4047 Model 373.698073 2 186.849036 Prob > F = 0.0000 F( 2, 465) = 158.06 Source SS df MS Number of obs = 468 . reg logy logx1 logx2 F test that all u_i=0: F( 46, 419) = 147.21 Prob > F = 0.0000 rho .94744587 (fraction of variance due to u_i) sigma_e .27648771 sigma_u 1.17395 _cons 5.309065 .4019177 13.21 0.000 4.519038 6.099091 logx2 .7873338 .0816572 9.64 0.000 .626825 .9478426 logx1 .1571677 .0866235 1.81 0.070 -.013103 .3274384 logy Coef. Std. Err. t P>\|t\| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = 0.3164 Prob > F = 0.0000 F(2,419) = 48.20 overall = 0.3790 max = 11 between = 0.3848 avg = 10.0 R-sq: within = 0.1870 Obs per group: min = 7 Group variable: country Number of groups = 47 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 468 . xtreg logy logx1 logx2 ,fe –––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X 255 2013, № 1-2 (61-62) моделі міжіндивідуальні відмінності прояв- ляються сильніше за динамічні. Це свідчить на користь необхідності врахування індиві- дуальних ефектів і проти моделі наскрізного оцінювання. Разом із цим цей висновок до- датково перевіряється статистично. Таблиця 4 Оцінювання регресії «between» Модель із випадковими ефектами (ran- dom effect model): ' it it i ity X u       , (3) де μi – параметр – загальний для всіх оди- ниць у всі моменти часу; uі – випадкова помилка, інваріантна за часом для кожної економічної одиниці. Передбачається, що αі = μi + uі (табл. 5). Таблиця 5 Результати оцінювання моделі з випадковими ефектами Вираз corr (u_i, X) = 0 (assumed), що розміщується у верхній частині таблиці, ві- дображає гіпотезу, яка лежить в основі моде- лі: регресори мають бути некорельованими з випадковими ефектами. В іншому випадку оцінки моделі виявляться неспроможними. Разом із цим оцінка параметра logx1 є стати- стично ненадійною, оскільки p-рівень зна- чущості t-критерія суттєво перевищує 0,05 («прийнятну межу» рівня помилки). Коефіцієнти детермінації в моделях із панельними даними недоцільно використо- _cons 4.550276 2.169974 2.10 0.042 .1769814 8.923571 logx2 1.209029 .3016247 4.01 0.000 .6011439 1.816913 logx1 -.3972199 .5469633 -0.73 0.472 -1.499552 .7051122 logy Coef. Std. Err. t P>\|t\| [95% Conf. Interval] sd(u_i + avg(e_i.))= 1.115451 Prob > F = 0.0000 F(2,44) = 15.01 overall = 0.4047 max = 11 between = 0.4056 avg = 10.0 R-sq: within = 0.1461 Obs per group: min = 7 Group variable: country Number of groups = 47 Between regression (regression on group means) Number of obs = 468 . xtreg logy logx1 logx2 ,be rho .94177354 (fraction of variance due to u_i) sigma_e .27648771 sigma_u 1.1119592 _cons 5.123793 .423256 12.11 0.000 4.294226 5.953359 logx2 .8457851 .0778833 10.86 0.000 .6931366 .9984337 logx1 .1229183 .0854575 1.44 0.150 -.0445753 .290412 logy Coef. Std. Err. z P>\|z\| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2( 2) = 119.14 overall = 0.3845 max = 11 between = 0.3894 avg = 10.0 R-sq: within = 0.1866 Obs per group: min = 7 Group variable: country Number of groups = 47 Random-effects GLS regression Number of obs = 468 . xtreg logy logx1 logx2, re –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––– 256 ISSN 1562-109X 2013, № 1-2 (61-62) вувати для того, щоб визначити, який метод оцінювання є кращим. Так, якщо одну й ту саму модель оцінити, наприклад, методом найменших квадратів (МНК) і за допомогою випадкового ефекту, то об’єднаний коефіці- єнт детермінації в першому випадку завжди буде більшим відповідного об’єднаного кое- фіцієнта для другого методу, навіть якщо більш адекватним є використання моделі з випадковими ефектами. Тому вибір найбільш адекватної моделі буде здійснюватися на ос- нові спеціальних статистичних тестів. 1. Модель наскрізної регресії проти моделі з фіксованим ефектом (тест Вальда). Тестування здійснюється за допомогою зви- чайного F-тесту, який перевіряє гіпотезу Н0: α1 = …= αn у моделі з фіксованими змінними. F test that all u_i=0: F(46, 419) = =147,21 Prob>F=0,0000. (4) Оскільки р-рівень < 0,05, то гіпотеза про рівність нулю всіх індивідуальних ефек- тів відхиляється. Таким чином, регресійна модель із фіксованими ефектами краще під- ходить для опису даних, що характеризують вплив банківського капіталу на економічне зростання, ніж модель звичайної регресії. 2. Модель наскрізної регресії проти моделі з випадковим ефектом. У цьому випа- дку необхідно в моделі з випадковим ефек- том тестувати гіпотезу Н0: 2 0u  . Тест Бре- уша-Пагана передбачає використання множ- ника Лагранжа (Lagrange multiplier – LM), який ґрунтується на такій статистиці (табл. 6):   2 1 1 2 1 1 1 2 1 n T it i t n T it i t nTLM T                        , (5) де εit – залишки у наскрізній регресії. При гіпотезі Н0 величина LM має хі- квадрат розподіл з одним ступенем вільності. Таблиця 6 Результати проведення тесту Бреуша-Пагана Оскільки р-рівень < 0,05, то модель із випадковими ефектами краще описує наявні дані, ніж модель наскрізної регресії. 3. Модель із випадковим ефектом про- ти моделі з фіксованим ефектом. У моделі з випадковим ефектом передбачається, що ін- дивідуальні ефекти не корелюють з іншими пояснюючими змінними. Таким чином, не- обхідно перевірити гіпотезу Н0: cov(αi,xjt) = 0. Для перевірки гіпотези використовується тест Хаусмана (табл. 7):         1 H FE RE FE RE FE RE ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆˆ ˆV V ,              (6) де FE RE ˆ ˆ,  – коефіцієнти параметрів моделі з фіксованими та випадковими ефектами від- повідно;    FE RE ˆ ˆˆ ˆV ,V  – оцінки відповідних коваріаційних матриць. Оскільки р-рівень < 0,05, то основна гіпотеза відхиляється. Отже, доходимо ви- сновку про прийнятність моделі з фіксова- ними ефектами. Для виявлення взаємозв’язку між ти- пом фінансової системи й економічним зрос- танням до раніше побудованої моделі з фік- сованими ефектами було введено дві фік- тивні змінні: b1 – країни з банківсько- Prob > chi2 = 0.0000 chi2(1) = 1562.59 Test: Var(u) = 0 u 1.66359 1.289802 e .0962499 .3102416 logy 1.989186 1.410385 Var sd = sqrt(Var) Estimated results: logy[country,t] = Xb + u[country] + e[country,t] Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects . xttest0 –––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X 257 2013, № 1-2 (61-62) орієнтованим типом фінансової системи й розвинутою економікою; b2 – країни з бан- ківсько-орієнтованим типом фінансової сис- теми. У результаті отримано модель (табл. 8), оцінки при фіктивних змінних якої виявили- ся статистично незначущими. Таблиця 7 Результати проведення тесту Хаусмана Таблиця 8 Оцінювання моделі з фіксованими ефектами (з фіктивними змінними, що характеризують тип фінансової системи) Таким чином, можна зробити висно- вок, що характеристики структури фінансо- вої системи не виявляють статистично зна- чущого зв’язку з темпами довгострокового економічного зростання. Близькість еконо- мічної системи до банківсько-орієнтованої моделі сама по собі не є гарантією збіль- шення подушного ВВП. Разом із тим загаль- ний рівень фінансового розвитку позитивно пов'язаний із темпами економічного зростан- ня. Аналогічні оцінки параметрів, як у мо- делі з фіксованими ефектами (табл. 4), можна отримати й на основі побудови регресійної моделі МНК, але з фіктивними змінними (у цьому дослідженні – це та чи інша країна) (табл. 9). Prob>chi2 = 0.0321 = 6.88 chi2( 2) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg logx2 .7873338 .8457851 -.0584513 .0245373 logx1 .1571677 .1229184 .0342493 .0141648 fixed random Difference S.E. (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients . hausman fixed random F test that all u_i=0: F( 46, 417) = 146.33 Prob > F = 0.0000 rho .94719889 (fraction of variance due to u_i) sigma_e .27689726 sigma_u 1.1727832 _cons 5.29455 .4028574 13.14 0.000 4.502665 6.086434 b2 -.0105843 .0336141 -0.31 0.753 -.0766584 .0554898 b1 -.0179729 .0347397 -0.52 0.605 -.0862596 .0503138 logx2 .7931677 .0820821 9.66 0.000 .6318214 .954514 logx1 .1571111 .0867531 1.81 0.071 -.0134168 .3276391 logy Coef. Std. Err. t P>\|t\| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = 0.3157 Prob > F = 0.0000 F(4,417) = 24.22 overall = 0.3800 max = 11 between = 0.3856 avg = 10.0 R-sq: within = 0.1885 Obs per group: min = 7 Group variable: country Number of groups = 47 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 468 . xtreg logy logx1 logx2 b1 b2 ,fe –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––– 258 ISSN 1562-109X 2013, № 1-2 (61-62) Таблиця 9 Оцінювання регресії з фіктивними змінними, що відповідають окремій із досліджуваних країн З табл. 9 видно, що коефіцієнти при змінних мають як позитивне, так і негативне значення. Негативні індивідуальні ефекти властиві як для країн із банківсько-орієнтова- ним типом фінансової системи, так і з ринко- во-орієнтованим типом, що ще раз підтвер- джує висновок про відсутність взаємозв’язку між типом фінансової системи й економіч- _cons 5.510814 .3735855 14.75 0.000 4.776478 6.245149 _Icountry_47 .5589558 .1489478 3.75 0.000 .2661777 .8517338 _Icountry_46 .5175783 .2018582 2.56 0.011 .1207974 .9143593 _Icountry_45 .6171061 .1938675 3.18 0.002 .236032 .9981801 _Icountry_44 -1.472925 .1302046 -11.31 0.000 -1.72886 -1.216989 _Icountry_43 -.2247851 .1325383 -1.70 0.091 -.485308 .0357378 _Icountry_42 -1.737296 .1726912 -10.06 0.000 -2.076745 -1.397846 _Icountry_41 .9276428 .2033752 4.56 0.000 .5278801 1.327406 _Icountry_40 1.046541 .187759 5.57 0.000 .6774742 1.415608 _Icountry_39 .2654602 .1890545 1.40 0.161 -.1061533 .6370736 _Icountry_38 -1.548473 .1932667 -8.01 0.000 -1.928366 -1.16858 _Icountry_37 1.018838 .1508414 6.75 0.000 .7223379 1.315338 _Icountry_36 -.0126582 .1910695 -0.07 0.947 -.3882323 .362916 _Icountry_35 -1.859343 .1359281 -13.68 0.000 -2.126529 -1.592157 _Icountry_34 -.1785017 .1384908 -1.29 0.198 -.450725 .0937216 _Icountry_33 -.9001099 .1518517 -5.93 0.000 -1.198596 -.6016239 _Icountry_32 -2.25592 .1390011 -16.23 0.000 -2.529146 -1.982694 _Icountry_31 1.573842 .1696206 9.28 0.000 1.240428 1.907255 _Icountry_30 .7271602 .2140593 3.40 0.001 .3063964 1.147924 _Icountry_29 .2351613 .1294132 1.82 0.070 -.0192186 .4895412 _Icountry_28 -1.064041 .1738558 -6.12 0.000 -1.405779 -.7223024 _Icountry_27 .2581436 .1607831 1.61 0.109 -.0578984 .5741856 _Icountry_26 -2.43903 .1353271 -18.02 0.000 -2.705035 -2.173025 _Icountry_25 -1.60563 .1608273 -9.98 0.000 -1.921759 -1.289501 _Icountry_24 .2086384 .2436789 0.86 0.392 -.2703469 .6876238 _Icountry_23 .7013619 .1703267 4.12 0.000 .3665606 1.036163 _Icountry_22 .6807233 .1639665 4.15 0.000 .3584238 1.003023 _Icountry_21 .9160398 .1945779 4.71 0.000 .5335693 1.29851 _Icountry_20 -1.720546 .1375915 -12.50 0.000 -1.991002 -1.45009 _Icountry_19 -2.523717 .1596281 -15.81 0.000 -2.837489 -2.209945 _Icountry_18 .4094434 .1762713 2.32 0.021 .0629572 .7559296 _Icountry_17 .4165088 .170708 2.44 0.015 .080958 .7520595 _Icountry_16 .7540996 .1980288 3.81 0.000 .364846 1.143353 _Icountry_15 .8749528 .1833518 4.77 0.000 .5145488 1.235357 _Icountry_14 1.24592 .1530771 8.14 0.000 .9450254 1.546815 _Icountry_13 -2.013161 .1741959 -11.56 0.000 -2.355568 -1.670755 _Icountry_12 -.3497884 .1402402 -2.49 0.013 -.6254505 -.0741263 _Icountry_11 .809708 .2070711 3.91 0.000 .4026803 1.216736 _Icountry_10 -.3419209 .1302945 -2.62 0.009 -.5980332 -.0858086 _Icountry_9 -.7711042 .1349296 -5.71 0.000 -1.036328 -.5058808 _Icountry_8 -.4984823 .159648 -3.12 0.002 -.8122931 -.1846715 _Icountry_7 .5000477 .2102979 2.38 0.018 .0866773 .9134181 _Icountry_6 -.8132178 .1498189 -5.43 0.000 -1.107708 -.5187276 _Icountry_5 .9991212 .2029693 4.92 0.000 .6001562 1.398086 _Icountry_4 -2.806118 .169966 -16.51 0.000 -3.14021 -2.472025 _Icountry_3 .8589347 .1861647 4.61 0.000 .4930016 1.224868 _Icountry_2 .8088573 .1812759 4.46 0.000 .4525339 1.165181 logx2 .7873338 .0816572 9.64 0.000 .626825 .9478426 logx1 .1571677 .0866235 1.81 0.070 -.013103 .3274384 logy Coef. Std. Err. t P>\|t\| [95% Conf. Interval] Total 923.4059 467 1.97731456 Root MSE = .27649 Adj R-squared = 0.9613 Residual 32.030645 419 .076445454 R-squared = 0.9653 Model 891.375255 48 18.5703178 Prob > F = 0.0000 F( 48, 419) = 242.92 Source SS df MS Number of obs = 468 i.country _Icountry_1-47 (naturally coded; _Icountry_1 omitted) . xi: regress logy logx1 logx2 i.country –––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X 259 2013, № 1-2 (61-62) ним зростанням. Логічним було виникнення питання про те, що саме впливає на величину цих індивідуальних ефектів. У процесі аналі- зу було виявлено, що суттєвий вплив на зна- чення індивідуальних ефектів має загальний рівень економічних свобод і, перш за все, свободи від корупції і свободи фінансових інвестицій. Коефіцієнти кореляції індивідуа- льних ефектів, що впливають на зростання ВВП на душу населення, і цих зазначених показників становлять 0,579, 0,766 і 0,628 відповідно (розрахунки проводилися на ос- нові рейтингу економічної свободи країн [14]). Крім того, не менш суттєвий вплив мають на індивідуальні ефекти, а отже, і на економічне зростання фактори інновацій- ного розвитку: інтенсивність науково-дослід- них та дослідно-конструкторських робіт (НДДКР), частка високотехнологічних ви- робництв, якість вищої освіти, патентна ак- тивність тощо [15] (табл. 10). Таблиця 10 Групування країн відповідно до значень індивідуальних ефектів і місця в рейтингу інноваційного розвитку1 Країни з позитивним значенням індивідуальних ефектів, що потрапили до рейтингу-50 (23 країни з 25 досліджуваних) Місце в рейтингу інноваційного розвитку США, Південна Корея, Німеччина, Фінляндія, Швеція, Японія, Сінгапур, Австрія, Данія, Франція 1-10 Нідерланди, Ірландія, Норвегія, Бельгія, Канада, Великобританія, Швейцарія, Австралія, Італія, Іспанія 11-13; 15; 17; 18; 21; 22; 24; 27 Ізраїль, Гонконг 32; 36 Греція 41 Країни з негативним значенням індивідуальних ефектів, що потрапили до рейтингу-50 (5 країн з 22 досліджуваних) Місце в рейтингу інноваційного розвитку Португалія 25 Туреччина, Малайзія 37; 38 Україна 42 ПАР 50 1Побудовано за даними джерела [15]. Для України фіксований індивідуаль- ний ефект становить -1,47. При цьому за рів- нем свободи від корупції наша країна має 23 бали зі 100, за рівнем фінансової свободи і свободи інвестицій – 20 і 30 балів [14]. Від- повідно до рейтингу інноваційного розвитку Україна знаходиться на 42 місці, у тому чис- лі: за інтенсивністю НДККР – на 37, за част- кою високотехнологічних виробництв – на 47 місці [15]. Зазначене є підтвердженням безальтернативності для України інновацій- ного поступу, адже іншим шляхом неможли- во забезпечити якісне зростання у країні. Для цього вкрай необхідним є створення сприят- ливого економіко-правового середовища для ведення бізнесу, застосування дієвих заходів щодо боротьби з корупцією, посилення ролі держави в комерціалізації базисних іннова- цій, державне стимулювання інноваційної активності бізнесу, підтримка розвитку ви- щої освіти. Крім того, для вітчизняної банківської системи невирішеною залишається проблема підвищення рівня її капіталізації. Фінансова криза, яка почала розгортатися восени 2008 р., підтвердила необхідність зростання обсягів капіталу. Зростання збитків за кре- дитними портфелями банків призвело до то- го, що багато з них втратили значну частину власного капіталу, не змогли виконувати ви- моги регулятора щодо мінімального та дос- татності капіталу, фактично виявилися на межі банкрутства. [16, с. 10-14; 17, с. 168- 169]. Основними напрямами у вирішенні цього питання мають стати: забезпечення стабільності нормативно-правової бази щодо банківської діяльності й удосконалення ме- ханізмів рефінансування банків; розробка –––––––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Economy of Industry –––––––––––––––––––––––––– 260 ISSN 1562-109X 2013, № 1-2 (61-62) банками системи заходів щодо припинення відпливу депозитів і залучення нових джерел коштів; удосконалення оподаткування бан- ків, зменшення податкового тиску на банки для прискорення їх капіталізації і збільшення обсягів кредитування реального сектору; розробка та запровадження дієвих механізмів консолідації банків і створення банківських груп. Успішність подальшого процесу капі- талізації банківської системи України буде залежати від тих методів і форм управління капіталом, що використовуватимуть як НБУ, так і самі банки. Моделювання впливу банківського ка- піталу на економічне зростання дозволило зробити такі висновки. 1. Власний капітал дає можливості ба- нку здійснювати розширення активних опе- рацій і забезпечує достатній рівень конку- рентоспроможності як узагальнюючого пока- зника стійкості та дієздатності кожного бан- ку зокрема й банківської системи взагалі. Було встановлено, що збільшення концент- рації власного капіталу і частки банківських кредитів у ВВП на 1% обумовлює зростання подушного ВВП на 0,1572 і 0,7873% відпові- дно. 2. Характеристики структури фінансо- вої системи не виявиляють статистично зна- чущого зв’язку з темпами довгострокового економічного зростання. Близькість економі- чної системи до банківсько-орієнтованої мо- делі сама по собі не є гарантією збільшення ВВП на душу населення. Про це свідчить і те, що негативні фіксовані індивідуальні ефекти властиві як для країн із банківсько- орієнтованим типом фінансової системи, так і з ринково-орієнтованим типом. Разом із тим загальний рівень фінансового розвитку пози- тивно пов'язаний із темпами економічного зростання. У процесі аналізу було виявлено, що суттєвий вплив на значення індивідуальних фіксованих ефектів має загальний рівень економічних свобод і, перш за все, свободи від корупції і свободи фінансових інвестицій. Не менш суттєвий вплив мають на індивіду- альні ефекти, а отже, і на економічне зрос- тання фактори інноваційного розвитку. 3. Для України актуальною є проблема підвищення рівня капіталізації банківської системи. Стале економічне зростання країни не можливе також без вирішення питань що- до забезпечення формування сприятливого економіко-правового середовища для веден- ня бізнесу, боротьби з корупцією, державно- го стимулювання інноваційної активності бізнесу, підтримки розвитку вищої освіти тощо. Подальших досліджень потребує вияв- лення впливу ефективності банківського ре- гулювання й нагляду, рівня концентрації ка- піталу банків і фінансової конвергенції на економічне зростання. Особливу увагу слід приділити питанню ролі банківського капіта- лу в забезпеченні стабілізації економіки. Література 1. Finance for Growth. World Bank Policy Research Report. Wash. 2001 [Electronic resource]. – Access: http://www-wds.world- bank.org/external/default/WDSContentServer/ IW3P/IB/2001/06/08/000094946_01052404084 811/Rendered/PDF/multi0page.pdf. 2. Ross Levine (2001). Bank-Based or Market-Based Financial Systems: Which is Better? William Davidson Institute Working Paper / Ross Levine [Electronic resource]. – Ac- cess: http://www.nber.org/papers/w9138.pdf? new_ window=1. 3. Asli Demirguc-Kunt. Bank-based and Market-based financial systems: Cross-country comparisons /Asli Demirguc-Kunt, Ross Levine [Electronic resource]. – Access:http://citeseerx. ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.199. 5744&rep=rep1&type=pdf. 4. Maria Concetta Chiuri. The Macroeco- nomic Impact of Bank Capital Requirements in Emerging Economies: Past Evidence to Assess the Future / Maria Concetta Chiuri, Giovanni Ferri and Giovanni Majnoni [Electronic re- source]. – Access: http://elibrary.worldbank.org/ content/workingpaper/10.1596/1813-9450-2605 5. Чорна О.Є. Капіталізація банківської системи як механізм підвищення темпів еко- номічного зростання країни / О.Є. Чорна, А.В. Атаманцева // Зб. наук. праць Дніпропе- тровського університету економіки та права «Європейський вектор економічного розвит- ку». – 2010. – № 1.– С. 235-242. 6. Реверчук О.С. Напрямки впливу бан- ківської діяльності на економічне зростання –––––––––––––––––––––– Економіка промисловості Экономика промышленности –––––––––––––––––––––– ISSN 1562-109X 261 2013, № 1-2 (61-62) в Україні / О.С. Реверчук, Н.Й. Реверчук // Науковий вісник Волинського національного університету ім. Л. Українки. Сер.: еконо- мічні науки. – 2010. – № 5. – С. 107-112. 7. Ходжаян А.О. Вплив банківського сектора у забезпеченні економічного зрос- тання національної економіки / А.О. Ходжа- ян // Зб. наук. праць КНУ ім. Т. Шевченка «Теоретичні та прикладні питання економі- ки». – 2011. – № 23. – С. 180-188. 8. Панасенко Г. Банківський сектор як чинник економічного зростання і згладжу- вання фінансових коливань в умовах кризи / Г. Панасенко // Економіст. – 2011. – № 12. – С. 47-50. 9. Вплив банківської системи на роз- виток національної економіки: моногр. / Н.Ю. Рекова, І.В. Ситник, В.О. Тітієвська та ін. – Донецьк: Ноулідж, 2012. – 431 с. 10. Ратникова Т.А. Введение в эко- нометрический анализ панельных данных: лекционные и методические материалы / Т.А. Ратникова // Экономический журнал ВШЭ. – 2006. – № 2. – С. 267-316; № 3. – С. 492-519; № 4. – С. 638-669. 11. Магнус Я.Р. Эконометрика. Нача- льный курс / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий. – М.: Дело, 2004. – 576 с. 12. The World Bank (data) [Electronic resource]. – Access: http://data.worldbank.org/ 13. Колеcников С. Прикладной эконо- метрический анализ в пакете Stata / С. Ко- леников. – М.: Рос. экон. шк., 2000. – 111 с. 14. Index of Economic Freedom. The Heritage Foundation, The Wall Street Journal. (data) [Electronic resource]. – Access: http://www.heritage.org/index/ 15. 50 Most Innovative Countries. Bloomberg (data) [Electronic resource]. – Access: http://www.bloomberg.com/slideshow/ 2013-02-01/50-most-innovative-countries.html# slide2. 16. Довгань Ж.М. Капіталізація банків- ської системи України / Ж.М. Довгань // Віс- ник НБУ. – 2008. – № 11. – С. 10-14. 17. Катранжи Л.Л. Детермінанти фор- мування структури банківського капіталу / Л.Л. Катранжи // Зб. наук. праць Придніп- ровської академії будівництва і архітектури «Економічний простір». – 2011. – № 46. – С. 159-170. Надійшла до редакції 17.04.2013 р.

Моделювання впливу банківського капіталу на економічне зростання

Репозитарії

Схожі ресурси