Statistical experiment to test the adequacy of the pair relations by assessing the impact of securitization on the financial performance of Russian banks

The purpose of this article is to show the role of statistical hypothesis when testing the significance of the results of statistical studies and formulating conclusions based on them. The paper broaches controversial issues related to the influence of the securitization operations (which are widely used in Russia in recent years as a tool to reduce risks) on the main financial indicators of banks’ activities. The authors argue that although the securitization, has proved its effectiveness in the implementation of large-scale government programs to attract capital into the infrastructure, it still carries some unforeseen problems for the banks, which become obstacles in their development. In the search for answers to these questions as a check on were put forward various research hypotheses on the impact of securitization on the financial performance of banks in the Russian Federation. The authors tested the hypothesis using nonparametric statistical tools: G criterion T test and Wilcoxon T-test (signed rank). Based on the conducted research it is concluded that securitization has an impact on the performance of banks by increasing their net income and improving the return on equity, however this result was observed only in highest rated banks, while smaller players in the lending market in the Russian Federation that do not have high credit ratings are not ready for effective implementation of securitization and it is move likely that it will not be beneficial for their performance. The authors demonstrate the possible consequences of errors frequently encountered in applied research, such as testing the null hypothesis without alternative data testing.

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.