Статистический эксперимент для проверки адекватности парных связей на примере оценки влияния секьюритизации на финансовые показатели деятельности российских банков

Цель статьи - продемонстрировать роль статистических гипотез при проверке значимости результатов статистических исследований и формулировке выводов на их основе. Авторы затрагивают дискуссионные вопросы, связанные с влиянием банковских операций секьюритизации, которые получили широкое распространение в России в последнее время в качестве инструмента снижения рисков, на основные финансовые показатели деятельности банков. Сформулирован тезис о том, что секьюритизация, доказавшая свою эффективность в осуществлении масштабных государственных программ для привлечения капитала в инфраструктуру, несет в себе и ряд неочевидных проблем для банков, которые становятся препятствием для их развития. В в ходе поиска ответа на поставленные вопросы для проверки выдвинуты различные гипотезы исследования о влиянии процесса секьюритизации на финансовые показатели банков в Российской Федерации. Тестирование гипотез авторы проводят с помощью непараметрического статистического инструментария: G-критерия знаков, T-критерия Вилкоксона. На основании проведенного исследования делается вывод о том, что секьюритизация оказывает влияние на показатели деятельности банков, увеличивая их чистую прибыль и улучшая показатель рентабельности собственного капитала, но этот результат отмечается только у высококлассных банков, а мелкие игроки на рынке кредитования в Российской Федерации, не обладающие высокими кредитными рейтингами, еще не готовы к эффективному проведению секьюритизации, и, с большой долей вероятности, она не окажет положительного влияния на эффективность их деятельности. Авторы наглядно демонстрируют возможные последствия ошибки, часто встречающейся в прикладных исследованиях, -проверки нулевых гипотез без тестирования альтернативных данных.

секьюритизация, непараметрическая статистика, G-критерий знаков, T-критерий Вилкоксона, тестирование выборок, securitization, nonparametric statistics, G criterion T-test, Wilcoxon T-test (signed rank), sample testing

1. Бамбаева Н.Я., Атабекян Р.А. Методика статистического анализа финансовых результатов деятельности коммерческого банка // Научный вестник Московского государственного технического университета граҗданской авиации. 2012. № 181. С. 148-153.

2. Бушуева Л.И. Статистическая проверка значимости результатов маркетинговых исследований // Маркетинг в России и за рубежом. 2005. № 1. С. 59-75.

3. Герасимов А.Н., Морозова Н.И. Параметрические и непараметрические методы в медицинской статистике // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2015. № 5 (84). C. 6-12.

4. Горлина Е.Ю. Анализ эффективности сделок секьюритизации в России // Труды ИСА РАН. 2011. Т. 61. № 3. С. 108-117.

5. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS: учеб. пособие для вузов. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2006. 281 с.

6. Ларина Т.Н., Садчикова Г.С. Проблемы и перспективы развития банковской системы Оренбургской области // Региональное развитие. 2015. № 8. С. 3-8.

7. Малета С.В., Тарасов В.В. Непараметрические методы статистического анализа в биологии и медицине. М.: Изд-во Моск. Ун-та, 1982. 178 с.

8. Матраева Л.В. Методология статистического анализа инвестиционной привлекательности регионов РФ для иностранных инвесторов. М.: Дашков и К, 2013. 312 с.

9. Общая теория статистики / под ред. О.Э. Башиной и А.А. Спирина. М.: Финансы и статистика, 2005. 440 с.

10. Саблина Е.А. Методологические подходы к статистическому исследованию регулирования банковского сектора российской экономики // Вопросы статистики. 2014. № 12. С. 37-45.

11. Терещенко Н.Н. Мультипликативный эффект инфраструктурной секьюритизации // Экономика. Управление. Право. 2010. № 12. С. 54-62.

12. Холлендер М., Вульф Д. Непараметрические методы статистики. М.: Финансы и статистика, 1983. 518 с.