Иследование факторов влияния на сумму микрозайма при повторном его получении

Оглавление

Введение

Теоретическое обоснование

Постановка исследовательской проблемы

Методология

Описание результатов

Заключение

Список литературы

Приложение

Введение

Микрофинансовые организации (МФО) - достаточно новое явление на российском рынке заёмных средств. Их деятельность была формально урегулирована только в 2010 году с введением Федерального закона №151-ФЗ «О микрофинансовой деятельности и микрофинансовых организациях». С этого момента рынок микрозаймов стал активно развиваться в России.

В результате текущего экономического кризиса в стране, рынок банковского кредитования стал сужаться. Население в гораздо меньшем объеме стало брать банковские кредиты в связи с ростом процентных ставок по кредитам, ужесточением требований к заёмщикам, ростом темпов инфляции и ухудшением финансового положения.

В свою очередь, микрофинансовый рынок показывает противоположную динамику. Несмотря на ухудшение экономической ситуации в стране, спрос на так называемые «деньги до зарплаты» - небольшие суммы, выдаваемые микрофинансовыми организациями, в январе 2014 года, вырос на 20% по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года (О. Адамчук). Аналогичная тенденция наблюдалась и в 2015 г. По данным Банка России в 2015 году объем выданных микрозаймов вырос ещё на 6,5% по сравнению с 2014 годом и составил почти 140 миллиардов рублей (Банк России, 2016, с. 5). Также, отмечается переток клиентов из банковского сектора в МФО. За 2015 год было заключено на 30% больше договоров по получению микрозаймов, чем за предыдущий год. (Банк России, 2016, с. 5)

Таким образом, исследование нового для России и ещё не изученного рынка микрозаймов сейчас является особенно актуальным. Более того, отечественные исследователи рассматривают данный рынок только в разрезе теоретических и описательных работ. На сегодняшний день нет активно цитируемых работ, посвященных эмпирической оценке спроса на микрозаймы на примере российского рынка.

Зарубежные исследователи, в свою очередь, занимаются оценкой спроса на рынке заёмных средств достаточно давно. Так, первые работы по данной тематике появились уже в 1960-х годах: Джастер, Ф.Т. и Шай, Р.П. (1964), Пани, П.К. (1966). Они не отличались использованием сложной методологии и, соответственно, имели множество ограничений. Тем не менее, им удалось выявить основные закономерности и рассчитать эластичности спроса по основным характеристикам кредита: процентной ставке и сроку погашения.

Исследователи не стоят на месте и стремятся применять новые методы для получения состоятельных оценок. Наиболее прогрессивной методологией, на сегодняшний день, является использование экспериментального дизайна. Авторами, активно пользующимися такой методологией, являются: Карлан, Д.С. и Цинман, Дж. (2008), Алан, С. и Думитреску, Р. (2011), Клаудио, Р.Л. и Родриго, Л.В. (2014).

Несмотря на действительную эффективность экспериментального дизайна, такая методология является трудно доступной для исследователей, так как требует значительных временных и финансовых затрат, а также, согласования с финансовыми организациями, которые, в свою очередь, рискуют потерять клиентов или прибыль в ходе проведения эксперимента.

Наиболее популярным на данный момент методом для оценки спроса на займы и кредиты является модель Хекмана (Heckman, 1979). Она используется для построения цензурированных регрессий, с случаях, когда зависимая переменная ограничена с какой-либо стороны. При оценке спроса на займы зависимой переменной является сумма займа, которая не может быть отрицательной, а значит, является ограниченной нулём слева. Также, модель Хекмана позволяет избежать смещённости, которая возникает вследствие того, что не все люди займами МФО пользуется определённая группа населения.

В процессе изучения спроса авторы зачастую сталкиваются с проблемой эндогенности, которая возникает из-за коррелирования регрессоров с ошибкой, что, в свою очередь приводит к смещённости оценок. Наиболее популярным методом для борьбы с этой проблемой является метод инструментальных переменных. При изучении спроса на заёмные средства, зачастую в качестве инструментальной переменной авторы используют законодательные акты, регулирующие деятельность кредитных организаций. Подобные инструменты является валидными и позволяют эффективно бороться с проблемой эндогенности. Сочетание двух вышеупомянутых методов позволяет получить несмещенные и состоятельные оценки регрессии.

Что касается данного исследования, то оно будет основываться на модели Хекмана в связи с невозможностью проведения эксперимента, и сложностью подбора инструментальной переменной.

В рамках данной работы ставится следующая основная цель: выявить факторы, влияющие на сумму микрозайма при повторном его получении.

Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:

а) Подобрать, изучить и проанализировать релевантную литературу, посвященную эмпирической оценке спроса на разные типы займов и кредитов:

)   Изучить методы, используемые исследователями при оценке спроса;

2)      Подобрать факторы, влияющие на индивидуальный спрос на микрозаймы согласно экономической теории и предыдущим исследованиям;

б) Детально проработать базу данных:

)   Проанализировать информацию, предоставленную микрофинансовой организацией;

2)      Проанализировать данные на наличие статистических выбросов и нетипичных наблюдений и исключить их;

)        Подобрать макроэкономические факторы, потенциально оказывающие влияние на поведение заёмщиков МФО и отражающие экономическую ситуацию в регионах России и собрать необходимые данные;

)        Привести данные к структуре, необходимой для эконометрического оценивания;

в) Выбрать методологию, подходящую для анализа имеющихся данных;

г)       Оценить регрессию и сделать основные выводы:

1) Подобрать несколько спецификаций модели и выбрать лучшую;

2)      Рассчитать эластичности спроса на микрозаймы по процентной ставке и сроку погашения займа.

)        Проинтерпретировать и проанализировать полученные результаты.

Результаты данной работы имеют практическую значимость, в первую очередь, для менеджмента изучаемой микрофинансовой организации, так как позволят составить портрет типичного заёмщика, на которого должна ориентироваться компания. Также, полученные оценки эластичности спроса позволят предугадать поведение заёмщиков при изменении характеристик предоставляемых им займов, что, в свою очередь, позволит менеджменту компании регулировать политику предоставления займов с целью максимизации прибыли организации.

Кроме этого, результаты могут быть интересны и для других кредитных организаций, являющихся конкурентами МФО, так как дают понимание об основных причинах поведения российских заёмщиков МФО. Что, в свою очередь, позволит выявить причины снижения спроса на их кредитные продукты.

Работа состоит из нескольких частей. В следующем разделе предложено теоретическое обоснование, включающее в себя описание специфики исследуемого рынка, а также обзор релевантной литературы, посвященной изучению оценки спроса на различные типы кредитов и займов на примере рынков разных стран, преимущественно развивающихся. Вторая часть включает в себя описание алгоритма всего исследования и формулирование основных гипотез, которые будут тестироваться в следующих частях. Третья часть посвящена разработке методологии исследования и состоит из двух основных блоков: описание методов, с использованием которых будет оценена функция спроса на микрозаймы и анализ данных, на основе которых строятся эконометрические модели. Сами спецификации полученной в итоге функции спроса, а также интерпретация оценок регрессии размещены в последнем разделе. И, в заключении, будут подведены основные итоги, сформулированы наиболее важные выводы и проведено обсуждение ограничений и путей дальнейшего улучшения работы.

Теоретическое обоснование

Прежде, чем приступить к рассмотрению работ, посвященных оценке спроса на микрозаймы и различные типы кредитов, необходимо разобраться с предметной областью. В частности, с определением микрофинансовых институтов и особенностями их функционирования в России.

В российском законодательстве существует очень широкое понятие микрозайма, которое определяет только максимально возможную сумму займа - один миллион рублей. Такое определение не даёт чёткого понимания понятия микрозаём и распространяется на займы, выдаваемые как организациям, так и физическим лицам. В данной работе исследуется только вторая категория заёмщиков - физические лица. Таким образом, необходимо определить отличительные характеристики именно микрозаймов, выдаваемых физическим лицам.

Микрофинансирование, в отличие от банковских кредитов имеет ряд особенностей. Во-первых, суммы микрозаймов населению достаточно низкие, и, в среднем по России не превышают 50000 рублей, а в имеющихся данных не более 15000 рублей. Сроки погашения займов, в свою очередь, также не продолжительны: в большинстве случаев не больше одного месяца. Кроме этого, микрофинансовые займы отличаются относительно высокой ценой, то есть высокими процентными ставками, выплачиваемыми по ним. Средняя ставка для микрозаймов - 1-2% в день, что эквивалентно 36783-137641% в год.

Несмотря на очевидную дороговизну, подобного рода займы пользуются популярностью среди необеспеченных слоев населения и мелких предприятий. Причиной этому являются легкость получения займа: минимальные сроки рассмотрения заявки - от 15 минут, отсутствие необходимости в поручительстве и прочем обеспечении займа, а также невозможность со стороны заёмщиков получить кредит в банке по более выгодным условиям (Ефимова, Каменева, 2006).

Так как в данной работе значительное внимание уделяется вопросу лояльности потребителей, необходимо определиться со значением этого понятия. В общем смысле, лояльность - это то, что потребители могут проявлять к брендам, магазинам, товарам и услугам и даже видам деятельности. Лояльность - это в большей степени внутреннее ощущение потребителей, а не характеристика товара (Uncles et al., 2006).

Среди исследователей нет четкого определения понятия лояльности. Однако существуют три популярные концепции, посвященные данной проблеме:

)   лояльность, как фактор, приводящий к длительным взаимоотношениям с компанией;

2)      поведение, основывающееся на модели предыдущих покупок;

)        покупки, связанные с индивидуальными характеристиками, обстоятельствами и конкретными ситуациями, возникающими в момент приобретения.

Приверженцы первой концепции считают, что истинная лояльность выражается в наличии «отношенческой приверженности» (Reichheld, 1996). «Отношенческая приверженность» в данном случае означает, что у потребителей есть определённый набор любимых брендов, который они могут проранжировать в порядке предпочтительности. Приверженность может быть измерена посредством опросов людей о том, на сколько им нравится бренд, они чувствуют себя причастными к нему, хотели бы они рекомендовать его и какие эмоции они испытывают к товарам данного бренда в сравнении с другими (Dick, Basu, 1994).

Вторая концепция является достаточно противоречивой. Тем не менее, она является наиболее подтверждённой фактическими данными. Противоречивость заключается в том, что в рамках данной модели лояльность определяется в наибольшей степени поведением покупателя при совершении последней покупки. Так же, в рамках данной концепции лояльность определяется, как возникающая в настоящий момент потребность в приобретении товара данного бренда, как одного из постоянно приобретаемых (Ehrenberg, Scriven 1999)

В третьем подходе основной упор делается на анализ взаимосвязи между совершением покупки и различными факторами имеющими место в момент приобретения. Модель подразумевает, что отношение потребителя к товару только в небольшой степени определяет вероятность совершения им аналогичной покупки в иных условиях внешней среды (Blackwell et al., 1999).

В данной работе лояльность будет определяться в рамках второй концепции. Лояльным к компании будет считаться человек, получивший более одного займа в данной компании за рассматриваемый период времени.

Переходя к рассмотрению работ, посвященных теме оценки спроса на различные кредиты, стоит начать с одной и самых первых статей, посвященных оценке спроса на кредиты в зависимости от основных характеристик кредита: процентной ставки и срока погашения займа, в условиях ограничения ликвидности. Такой работой является статья Джастера, Ф.Т. и Шай, Р.П. (1964). Используя данные, полученные экспериментальным путем, авторы оценили различия в потребительских реакциях на различные альтернативы, разделив тем самым потребителей на рациональных и нерациональных.

В конечном итоге, авторы пришли к следующим основным выводам. Во-первых, нерациональные индивиды более чувствительны к изменениям в процентных ставках, чем рациональные. Во-вторых, одновременное повышение процентной ставки и максимального срока погашения кредита спровоцирует увеличение спроса со стороны нерациональных покупателей и, наоборот, снижение спроса со стороны рациональных индивидов. В-третьих, рациональные потребители более чувствительны к снижению ежемесячных платежей, чем нерациональные. Эти выводы крайне важны, так как наглядно иллюстрируют, что разные типы домохозяйств не одинаково реагируют на изменения кредитных условий.

Ещё одной ранней статьёй, в которой исследовался спрос на кредиты, является работа Пани, П.К. (1966). В работе использовались данные, опубликованные в опросе, проводимом среди заёмщиков сельской Индии (AIRCS), который проводил Резервный Банк Индии по разным районам в 50-е годы. Исследовался спрос домохозяйств, занимающихся сельским хозяйством на кредиты в зависимости от средних процентных ставок по кредитам, капитальными затратами на сельскохозяйственные нужды и прочими расходами домохозяйств.

Оценив модели методом наименьших квадратов, авторы сформулировали следующие выводы: средний спрос населения, занимающегося сельским хозяйством, на кредиты не является полностью неэластичным по процентной ставке; зависимость между суммой взятого кредита и процентной ставкой описывается кривой, выпуклой к началу координат; предельная склонность к займам по расходам больше, чем по капитальным затратам.

Переходя к более поздним работам, сфокусируемся непосредственно на анализе микрофинансовых рынков или рынков, схожих с ними. Работы оценивающие эластичность спроса по ставке и сроку погашения кредита будут рассмотрены чуть позже. Сначала же обратимся к работам, изучающим некоторые другие детерминанты спроса.

Ченг, И. (2007) исследовал спрос на микрофинансовые займы на китайском рынке. Как и в большинстве подобных исследований, им были использованы данные крупнейшего опроса домохозяйств. В результате эмпирической оценки с использованием моделей бинарного выбора, автор получил следующие результаты. Во-первых, спрос домашних хозяйств на микрозаймы положительно зависит от дохода домохозяйства, уровня образования женщин-заемщиков и доступа к формальным кредитным институтам. Однако, анализируя отдельно 20% семей с самым высоким уровнем дохода, он выявил отрицательную линейную зависимость между спросом на микрозаймы и доходом, полученным от заработной платы.

Ли, К., Ган, Ц. и Ху Б. (2011) так же занимались исследованием спроса на микрофинансовые займы. Они исследовали, как на спрос на микрозаймы влияют факторы, определяющие доступность сельских жителей Китая к микрофинансовым займам. Ими было выделено 12 ключевых факторов, включающих уровень образования, размер домохозяйства, доход и другие.

Эмпирически с использованием моделей бинарного выбора было установлено, что существует положительная линейная зависимость между величиной спроса на микрокредиты и доступностью этих кредитов для опрошенного сельского населения Китая.

Работа Адамса, В., Эйнава Л. и Левина, Дж. (2007) основывается на анализе кредитов на автомобильном рынке. Помимо непосредственной оценки спроса авторы уделяют большое внимание проблемам морального риска и неблагоприятного отбора, которые определяют риск невозврата кредита. Данная проблема активно исследуется многими авторами. Наиболее релевантными, помимо данной, являются следующие работы. Аусубель, Л.М (1999) исследовал проблему неблагоприятного отбора на данных случайно отобранных заявок на получение кредитной карты. Работа Карлана, Д.С. и Цинмана, Дж. (2009), в которой, для определения взаимосвязи между кредитными дефолтами и проблемами несовершенной информации, используется экспериментальный дизайн.

Однако, несмотря на то, что проблемы морального риска и неблагоприятного отбора связаны с кредитными рисками и во многом определяют процентные ставки по кредитам, глубокий обзор литературы по этой теме не был проведен, так как данная работа фокусируется непосредственно на оценке спроса на займы.

Возвращаясь к работе Адамса, В., Эйнав, Л. и Левина Дж. (2007), важно уделить внимание данным, которые использовали авторы. Они анализировали спрос на субстандартные кредиты, то есть кредиты, выдаваемые заёмщикам с плохой кредитной историей и, как следствие, по более высоким процентным ставкам. В этом смысле, такие кредиты являются схожими с микрозаймами. Исследуя американский рынок, авторы пришли к неожиданному выводу. Вероятность приобретения машины в кредит не зависит от кредитной категории покупателя.

Статья Аттанасио, О.П., Голдберга, П.К. и Кириакиду, И. (2008) также посвящена оценке спроса на автомобильные кредиты. В данном исследовании использовались данные регулярно проводимого опроса о потребительских расходах американцев (Consumer Expenditure Survey) с 1984 по 1995 года. Авторы разделили все рассмотренные домохозяйства по уровню дохода и определили, что, в отличие от высокообеспеченных домохозяйств, семьи с низким уровнем дохода более чувствительны к изменению срока погашения кредита, чем к цене. Отсюда можно сделать вывод о необходимости изучения особенностей спроса для различных групп заёмщиков в отдельности.

При оценка спроса на различные типы кредитов, исследователи зачастую сталкиваются с проблемой эндогенности. Чаще всего она возникает из-за корреляции между условиями, по которым заёмщикам предоставляются кредитные продукты (процентная ставка и срок погашения кредита) и ненаблюдаемыми характеристиками заёмщиков, которые, в свою очередь, влияют на поведение заёмщика, связанное с возвратом заёмных средств.

Одним из наиболее популярных способов борьбы с проблемой эндогенности является метод инструментальных переменных. Инструментальная переменная для эндогенной переменной должна удовлетворять двум условиям: не коррелировать с ошибкой и коррелировать с эндогенной переменной. В следующих статьях для получения несмещенных оценок используется именно этот метод.

Такой способ борьбы с проблемой эндогенности в своей работе использовали Алисси, Р., Хочгуертел, С. и Вебер, Г. (2005). Они исследовали спрос на микрофинансовые потребительские займы в Италии. Были использованы данные о заявках на получение займа с 1995 по 1999 года, предоставленные крупным итальянским займодавцем. Таким образом, учитывались не только одобренные, но и отклоненные заявки на получение займов.

В качестве инструментальной переменной они использовали закон против ростовщичества, вступивший в силу в течение рассматриваемого периода. Было выяснено, что введение данного закона не повлияло на потребительский спрос, чего нельзя сказать о предложении. В качестве основного результата, авторы подтверждают гипотезу о том, что спрос на потребительские микрозаймы является эластичным по цене, причем, более чувствительными являются заёмщики, проживающие на севере страны. Авторы объясняют этот факт наличием большей конкуренции среди кредиторов на данной территории.

Гросс, Д.Б. и Соулилес, Н.С. (2002) анализировали, как меняется спрос на кредитные карты, в ответ на изменения кредитного предложения. В работе были оценены как эластичности по предельной склонности индивидов к потреблению в условиях ограничения ликвидности, так и по процентным ставкам. Основные результаты, полученные в данной работе, доказываю, что при незначительном увеличении кредитного лимита, спрос на кредит значительно возрастает. Что касается процентных ставок, то здесь авторы рассчитали среднюю эластичность спроса на кредит в районе «минус» 1,3 в долгосрочном периоде и «минус» 0,8 - в краткосрочном. Для оценки данных параметров и решения возможной проблемы эндогенности авторы использовали инструментальные переменные, сравнивающие первую и вторую кредитные линии, отличающиеся по условиям кредита.

В исследовании Анним, С.К. (2009) исследовалась чувствительность спроса на займы по ставке процента на микрофинансовом рынке Ганы. Используя квантильную регрессию и процедуру взаимодействия, модель Хекмана и метод инструментальных переменных, для борьбы с проблемой эндогенности, авторы выяснили, что определяющим детерминантом спроса на микрозаймы являются издержки заёмщиков, которые складываются из разницы фактической и эффективной процентной ставки.

В последнее время большее внимание авторы стали уделять экспериментальному дизайну, так как он дает более точные результаты. Одной из наиболее цитируемых работ, в которой, спрос на займы микрофинансовой организации был оценен с помощью эксперимента, является работа Карлана, Д.С., и Цинмана, Дж. (2008). Авторам удалось провести эксперимент среди клиентов одной из крупнейших микрофинансовых организаций южной Африки. Испытуемым случайным образом предлагались условия займа, что исключало возможность появления проблемы эндогенности. Для оценки эластичности спроса использовались метод наименьших квадратов, двухшаговый МНК, а так же модель Тобита. Было выяснено, что спрос заёмщиков с низким уровнем дохода более чувствителен по сроку погашения, чем по цене и, наоборот, для заёмщиков с более высоким доходом.

Аналогичную методологию использовали Алан, С. и Думитреску, Р. (2011), но уже на данных развитого финансового рынка, а именно - Великобритании. Кроме того, они изучали не кредиты, выдаваемые наличными, а месячные и трехмесячные кредитные карты. Авторы выявили, что спрос на кредитные карты является абсолютно неэластичным по цене, что координально отличатся от предыдущих исследований. Тем самым, авторы доказали необходимость использования экспериментального дизайна для получения несмещенных оценок.

Еще одна статья с подобным дизайном исследования была опубликована в 2014 году Клаудио, Р.Л. и Родриго, Л.В. В данной работе эксперимент проводился на клиентах, одного из крупнейших эмитентов кредитных карт Бразилии. Заёмщикам предлагалось открыть дополнительную кредитную линию с новыми сгенерированными случайным образом характеристиками кредита. В ходе эксперимента отдельно рассматривалось поведение индивидов с высоким уровнем дохода (в среднем около 20000 долларов/год) и низким уровнем дохода (в среднем около 8000 долларов/год).

Результаты показали, что для группы людей с высоким уровнем дохода спрос в части принятия решения о взятии кредита является эластичным по ставке процента, чего нельзя сказать в отношении суммы взятого кредита. При оценке эластичности спроса по цене для второй группы населения, не было получено статистически значимых результатов. Таким образом, авторы не смогли их проинтерпретировать (Claudio и Rodrigo, 2014).

Помимо индивидуального спроса на микрофинансовые инструменты, так же изучается спрос на макроэкономическом уровне. Так, Нашихин, М. (2014), анализирует потенциальный спрос на микрофинансовые услуги в самой населенной провинции Индонезии - Западной Яве. Для исследования использовались данные Национального Социально-Экономического Опроса (Susenas) по отдельным округам провинции. Помимо этого, использовались данные, предоставленные Центральным Банком Индонезии о депозитах и займах, выданных сельскими микрофинансовыми организациями.

Результаты показали, что почти 2 миллиона человек являются потенциальными заёмщиками микрофинансовых организаций, которые готовы взять 16,669 миллиардов рупий (более 260 миллионов долларов). Так же, было установлено, что для нормального функционирования микрофинансовой сферы необходимо 513 организаций (в терминах BPR), что значительно больше, чем имелось в 2014 году в Западной Яве. Полученные результаты имеют практическое значение, как для микрофинансовых организаций, планирующих своё расширение, так и для совершенствования финансовой политики на макроэкономическом уровне.

Непосредственная оценка спроса на займы - не единственное, что волнует авторов изучающих спрос. Не мене важным аспектом является возможность практического применения полученных результатов. Карлан, Д.С. и Цинман, Дж. (2008), помимо вышеупомянутой оценки эластичности спроса на кредиты по цене и сроку погашения займа, предложили и практические рекомендации, по увеличению прибыльности для микрофинансовой организации. Ими было выявлено, что увеличив текущие процентные ставки в среднем на 2% можно увеличить прибыльность компании от 2 до 8%.

Противоположный результат был получен в более поздней работе Дехеджиа, Р., Монтгомери, Х. и Мордуха, Дж. (2012). Авторами было опровергнуто широко распространенное мнение о том, что бедные клиенты являются нечувствительными к ставке процента. Ими была получена эластичность спроса по ставке процента, варьирующаяся в пределах от « минус» 0,73 до «минус» 1,04. Получив данные результаты, авторы выдвинули гипотезу о том, что снижение процентных ставок может привлечь новых клиентов, что увеличит общую выручку. Данное предположение было доказано на основе данных о счетах клиентов микрофинансовой организации, расположенной в Дакке - столице государства Бангладеш. Такое различие в результатах может быть объяснено различием в финансовых рынках южной Африки и республики Бангладеш, а также, особенностями деятельности конкретных микрофинансовых организаций.

Проанализировав литературу, можно выделить следующие тенденции в оценках спроса на микрозаймы. Во-первых, все современные модели оцениваются с помощью моделей цензурированной регрессии. Наиболее часто используется модель Хекмана (Heckman, 1979). Такой подход используется для оценки вероятности выбора нулевой альтернативы - возможности вообще не брать микрофинансовый заём. Без учёта индивидов, не пользующихся микрофинансовыми услугами невозможно получить несмещенные оценки.

Во-вторых, многие авторы пользуются методом инструментальных переменных. Данный подход позволяет избежать проблемы эндогенности, которая, также, приводит к смещённости оценок. Интересно заметить, что в большинстве работ в качестве инструмента для эндогенных переменных используется какое-либо изменение в законодательстве, которое, безусловно, никак не связано с ненаблюдаемыми характеристиками индивидов, но, влияет на процентные ставки, по которым индивидам предоставляется заём.

В-третьих, в последнее время авторы стремятся реализовать экспериментальный дизайн в своих исследованиях. Подобранные случайным образом параметры займа, позволяют получить экзогенные оценки эластичностей спроса на займы. Случайность эксперимента позволяет считать оценки, полученные таким образом наиболее точными, однако, реализация подобного экспериментального дизайна наиболее сложна и затратна, а также несёт риски для микрофинансовых организаций потерять лояльность клиентов.

Кроме этого, многие авторы доказывают необходимость изучения отдельно различных групп заёмщиков. Чаще всего показателем деления на группы выступает доход заёмщиков.

Что касается основных результатов, получаемых при оценке спроса на микрокредиты, то все авторы доказывают, что спрос на микрокредиты имеет отрицательную эластичность по процентной ставке и, наоборот, положительную по сроку погашения кредита. Данные результаты подтверждаются экономической теорией.

Постановка исследовательской проблемы

По результатам проведённого анализа релевантной литературы по теме оценки спроса на займы, выдаваемые микрофинансовыми организациями, было установлено, что данная тема достаточно полно изучена на примерах рынков различных стран, в том числе развивающихся. За рубежом было проведено множество эмпирических исследований посвященных оценке функции спроса на микрозаймы. Важно отметить, что они были построены на основе разных типов данных: результатов опросов, внутренней информации организаций о выданных займах и результатов проведенных экспериментов. При этом были использованы передовые методы исследований.

В свою очередь, отечественные исследователи ограничиваются описательными работами по данной теме, в которых приводят статистические данные и строят предсказания о дальнейших путях развития всего рынка. Что касается изучения непосредственно индивидуального спроса заёмщиков, то данная тема совершенно не освещена в отечественной науке. На сегодняшний день нет релевантных эмпирических работ, изучающих индивидуальный спрос людей на займы в МФО на примере российского рынка, что является пробелом в отечественной науке, который призвана заполнить данная работа.

В данной работе акцент делается на изучении «постоянных» клиентов компании. Это связано с тем, что ориентирование на постоянных клиентов является наиболее выгодной для компании стратегия, т.к. в данном случае сводятся к нулю затраты, связанные с привлечением новых клиентов (рекламой) и снижается риск невозврата займа.

Таким образом, в целях устранения пробела в отечественной науке, в данной работе ставится следующая исследовательская цель: «эмпирически оценить, в какой степени различные факторы влияют на величину спроса на микрозаём при повторном его взятии».

Для достижения этой цели необходимо, во-первых, определить, какие факторы могут оказывать влияние на индивидуальный спрос заёмщиков МФО. Безусловно, к таким факторам необходимо отнести характеристики займа: процентную ставку, по которой он выдаётся и срок его погашения. Следующим немаловажным фактором является доход заёмщика, так как именно ограничения ликвидности (недостаток наличных денег), стимулирует людей прибегать к услугам кредитования. Так как в данной работе изучается именно индивидуальный спрос заёмщиков, не менее важным является учёт их индивидуальных особенностей, к которым можно отнести возраст, пол, уровень образования, семейное положение и многие другие характеристики. Кроме этого видится логичным учесть не только индивидуальные особенности заёмщиков, но и изменения экономической ситуации в рамках всей страны. К примеру, важно учитывать инфляционные изменения и изменения на конкурирующих с микрофинансовыми организациями кредитных рынках.

Факторов, оказывающих влияние на спрос можно выделить большое множество, однако, не для всех можно подобрать соответствующие переменные. Следующим этапом работы как раз является анализ данных, предоставленных МФО, включающий в себя: выбор соответствующих переменных, разделение имеющихся данных на подвыбоки, исключение статистических выбросов, а также, дополнение базы данными переменными, отражающими экономическую ситуацию в различные периоды времени в разных субъектах Российской Федерации. Подробное описание выбранных переменных располагается в разделе «Методология».

Далее необходимо выдвинуть гипотезы относительно функциональных зависимостей исследуемых переменных и некоторых ожидаемых результатов. Экономическое и логическое обоснование выдвигаемых предположений, а также сами формулировки гипотез приведены ниже.

Клиенты микрофинансовых организаций - люди с преимущественно низким уровнем дохода. Для данной категории населения микрозаём является нормальным благом, так как с ростом дохода люди могут позволить себе одалживать всё большие суммы денег. Однако справедливо предположить, что достигнув определенного уровня благосостояния, потребность в микрозаймах у людей снижается, так как при высоком стабильном доходе они могут брать кредиты в банках по более выгодным условиям. На основании этих рассуждений можно сформулировать первую гипотезу:

H₁: С ростом дохода величина спроса на микрозаймы сначала возрастает, а потом снижается, т.е. между суммой займа и доходом существует зависимость, которая описывается параболой с ветвями, направленными вниз.

Процентная ставка выступает аналогом цены для займа. Согласно экономической теории, закон спроса гласит, что между величиной спроса и ценой существует отрицательная зависимость. Из этого следует вторая гипотеза:

H₂: Эластичность спроса на заём по процентной ставке отрицательна, то есть между суммой займа и процентной ставкой существует отрицательная зависимость.

Ещё одной важной характеристикой кредитного продукта является срок погашения займа. Чем больше срок, тем легче погасить заём на большую сумму. Таким образом, с ростом срока жизни займа должна расти и величина спрос на него. Отсюда следует третья гипотеза:

H₃: Эластичность спроса на заём по сроку погашения положительна, то есть между суммой займа и сроком его погашения существует прямая зависимость.

Также, важно оценить, как изменяется величина спроса на микрозаймы в ответ на изменения макроэкономических показателей. В качестве показателя, позволяющего наиболее точно оценить состояние экономики в конкретном регионе и учесть изменения в уровне цен, был выбран показатель «реальная заработная плата». Подробное описание и специфика его расчёта рассмотрены в разделе «Методология». Так как данный показатель учитывает рост уровня цен, ожидается, что рост уровня цен приведёт к номинальному увеличению величины спроса на микрозаймы, так как населению потребуется больше денег для обеспечения привычного уровня потребления. Отсюда вытекает четвертая гипотеза:

H₄: Существует прямая зависимость между величиной реальной заработной платы и величиной спроса на микрозаймы.

Ещё одним важным детерминантом спроса на микрозаймы является ставка на кредиты банков и других кредитных организаций. Так как кредитный организации выступают в роли конкурента МФО, банковские кредиты являются субститутами микрозаймов. Соответственно, увеличение цены (процентных ставок) банковских кредитов должно привести к перетоку клиентов банков в микрофинансовые организации. Тогда пятая гипотеза формулируется следующим образом:

H₅: Существует прямая зависимость между процентными ставками по кредитам кредитных организаций и фактом того, что человек возьмёт микрозаём.

Население России сильно дифференцировано по уровню доходов. Люди с меньшим заработком острее реагируют на рост цен и иные изменения окружающей среды. Соответственно, они должны более остро реагировать на изменения условий предоставления микрозаймов. Отсюда шестая гипотеза:

H₆: Люди с доходом ниже среднего более чувствительны к изменениям условий займов: процентной ставки и срока погашения, чем люди с доходом выше среднего.

Сформулировав гипотезы важно подобрать подходящие эконометрические методы, позволяющие качественно решить исследовательскую задачу. По результатам обзора литературы были выбраны основные эконометрические методы, которые используются в большинстве продвинутых исследований. Все современные исследования, посвященные оценке спроса на займы или кредиты строятся на основе цензурированных регрессий, так как сумма займа - величина ограниченная слева нулём. Наиболее часто используется модели Хекмана (Heckman, 1979), так как она позволяет избежать проблемы смещённости выборки. Именно эта методика и взята за основу в этой работе. Более подробно суть данной методики раскрыта в разделе «Методология».

Кроме этого, многие авторы используют различные методы для борьбы с проблемой эндогенности, которая возникает из-за корреляции между процентной ставкой, по которой выдаётся заём и ненаблюдаемыми характеристиками заёмщика. Для этих целей наиболее популярными в современной науке являются два метода: метод инструментальных переменных и экспериментальный дизайн. Что касается данной работы, то имеющиеся данные не позволяют подобрать эффективный инструмент или провести эксперимент, что налагает на результаты некоторые ограничения. Тем не менее, полученные результаты можно считать релевантными.

Следующим этапом работы является непосредственно построение эконометрических моделей с помощью статистического программного пакета EViews. В рамках данного этапа происходит подбор различных спецификаций модели с целью поиска лучшей, по которой далее осуществляется интерпретация основных результатов. Важно отметить, что на данном этапе модели будут сравниваться как по всей выборке в целом, так и для отдельных подгрупп заёмщиков.

Наиболее значимой частью работы является проверка выдвинутых ранее гипотез и интерпретация полученных результатов на основе полученных уравнений регрессии.

Заключительным этапом работы является обсуждение имеющихся в работе ограничений и путей их устранения в целях дальнейшего улучшения качества полученных результатов.

Методология

Для решения поставленной в рамках данного исследования цели «эмпирически оценить, в какой степени различные факторы влияют на величину спроса на микрозаём при повторном его взятии» и тестирования выдвинутых в предыдущем разделе гипотез, необходимо подобрать соответствующую методологию. Как было упомянуто выше, по результатам обзора литературы и с учётом специфики имеющихся данных было определено, что наиболее подходящим является использование модели регрессии по цензурированной выборке, в частности модели Хекмана (Heckman, 1979).

Кроме этого, необходимость использования такого подхода может быть объяснена спецификой предметной области. Процедура, в ходе которой индивид принимает решение о получении займа, состоит из двух шагов. И соответственно, необходимо замоделировать оба эти шага. Сначала моделируется факт участия, то есть индивид решает вопрос: «брать ему заём в этой организации или нет». Далее, на втором шаге моделируется степень участия, то есть индивид решает, на какую сумму он возьмёт заём. Только на этом шаге определяется величина спроса на заём для конкретного индивида.

Таким образом, для того, чтобы эмпирически оценить функцию спроса на микрозаймы, крайне важно учесть не только факторы, непосредственно влияющие на величину займа, но и оценить, что влияет на принятие первоначального решения о его взятии. Если пропустить этот шаг, то в модели будут учтены только те, кто фактически взяли заём. То есть, рассмотренная выборка будет заранее смещена, что приведет к смещённости оценок, а значит, модель не будет описывать спрос в целом, а будет иллюстрировать только поведение узкой группы людей - фактических заёмщиков.

В данной работе акцент делается на лояльность заёмщиков к исследуемой микрофинансовой организации. Поэтому, на первом этапе будет моделироваться факт повторного взятия займа в зависимости от предыдущей кредитной истории. Такой подход не позволит избавиться от смещения выборки в целом, так как фактических наблюдений о тех, кто никогда не брал заём нет. Однако он позволит избавиться о смещения внутри выборки клиентов компании и учесть, что влияет на их лояльность к организации.

Как было сказано выше, для получения состоятельных оценок в рамках данной работы необходимо прибегнуть к моделям цензурированной регрессии, так как исследуемая зависимая переменная - сумма займа всегда приминает положительные значения, а значит, является цензурированной (ограниченной) нулём снизу.

Для оценивания такого класса моделей применяется модель, разработанная Тобином, Дж. (1958). Которая послужила толчком для развития эконометрической мысли и появлению новых подходов. В частности, на её основе Джеймсом Хекманом была разработана модель, позволяющая анализировать данные, подверженные проблеме выборочной селективности (Heckman, 1979).

Данная модель оценивается с помощью метода максимального правдоподобия и реализуется в два шага. На первом этапе оценивается уравнение бинарного выбора, отвечающее за факт участия. Далее, по формуле оценивается лямбда Хекмана и, на заключительном этапе, оценивается регрессия, в которую включается новая переменная.

В рамках данного исследования используется методология, основанная на модели Хекмана, которая также будет реализована в два этапа. На первом шаге будет замоделирован факт повторного взятия займа. Данный шаг можно описать следующей системой уравнений:

 (1)

где: d_k,j - бинарная переменная, характеризующая факт получения или не получения k-ым заёмщиком j-ого займа после получения i-ого займа;

c_k - вектор переменных, включающий индивидуальные характеристики k-ого заемщика: доход, пол и возраст;

m_j - вектор переменных, описывающих макроэкономические изменения в регионе: реальная заработная плата, средняя ставка по банковским и небанковским кредитам, количество банков в регионе в момент получения j-ого займа;

z_i - вектор переменных, включающий характеристики предыдущего (i-ого) займа: сумму, процентную ставку и срок погашения;

μ_k,j,i - ошибка для уравнения выбора.

Далее, рассчитанная по формуле (2) лямбда Хекмана инкорпорируется в уравнение (3), определяющее величину взятого займа.

 (2)

где: φ и Ф соответственно плотность и функция стандартного нормального распределения

И на последнем этапе, моделируется уравнение участия - непосредственно функция спроса на микрозаём:

 (3)

где: y_k,i - сумма текущего (i-ого) займа, взятого k-ым заёмщиков;

x_i - характеристики текущего займа: процентная ставка и срок погашения;

m_i - вектор переменных, описывающих макроэкономические изменения в регионе: в момент получения i-ого займа;

λ_j - Лямбда Хекмана, рассчитанная по формуле (2);

ε_ik,j,i - ошибка в уравнении участия;

σ_ε,_μ - ковариация между ошибками в уравнении участия и уравнении выбора.

Таким образом, уравнение участия (3) моделируется с использованием информации об истории ранее взятых займов, которая, безусловно, оказывает влияние на факт того, что заёмщик подаст заявку на получение следующего займа.

Следующим этапом в рамках дизайна исследования является анализ предоставленной микрофинансовой компанией информации и формирование с её помощью базы данных, на которой в дальнейшем будет проводиться эконометрический анализ.

Микрофинансовая компания предоставила внутренние данные по займам, которые были выданы в период с 15.05.2012 по 25.12.2014. В целях обеспечения конфиденциальности, наименование организации не оглашается. Исследуемая компания осуществляет свою деятельность онлайн в сети Интернет. Займы выдаются посредством перечисления денежных сумм на банковскую карту или интернет кошелёк заёмщика после подачи и одобрения заявки на сайте компании. Благодаря тому, что займы выдаются в режиме онлайн, компания охватывает достаточно большой сектор рынка и имеет клиентов практически во всех субъектах Российской Федерации. Исключения составляют Республика Алтай, Астраханская область, Республика Крым и город федерального значение Севастополь.

Предоставленные данные были сформированы в виде кросс-секции. Изначально база данных представляла собой список заявок на получение займа от определенных заёмщиков (зашифрованных в виде числовых идентификаторов) в конкретную дату в определенном субъекте РФ. Однако для дальнейшего анализа были отобраны только те заявки, по которым были фактически выданы займы, так как не было информации для установления объективных причин, почему заём не был взят: было ли это желание заёмщика, отказ со стороны организации или же проблемы с завершением оформлении заявки в сети Интернет. Также, база данных включала характеристики займа (сумму, ежедневную процентную ставку и срок погашения) и некоторые персональные данные о заёмщике (величину указанного им дохода, пол и возраст). Таких наблюдений оказалось 98038.

Благодаря тому, что база данных включала информацию о персональном коде заёмщика и дате получения займа, удалось восстановить предыдущую историю займов клиента в организации и соотнести между собой информацию о текущем и ранее взятом (предыдущем) займе. Так была сформирована информация о том, был ли взят следующий заём, которая реализовалась в переменной TAKE. А переменные, отвечающие за характеристики текущего и предыдущего займа, были объединены в соответствующие группы, которые подробно описаны в Таблице 1 вместе с другими группами переменных. Включение двух групп переменных, позволит оценить лояльность заёмщика к рассматриваемой компании. Все переменные, иллюстрирующие характеристик займа (сумма, ставка и срок погашения) будут включены в модель в логарифмической форме для дальнейшего расчёта эластичностей спроса.

Также отдельная группа была сформирована из персональных характеристик заёмщика. В неё вошли следующие переменные: возраст, пол, регион проживания и указанный заёмщиком в анкете доход. Важно отметить предположение о том, что переменная, отвечающая за возраст (AGE) нелинейно влияет на спрос заёмщиков микрофинансовой организации, так как считается, что население трудоспособного возраста имеет возможность и потребность занимать большие суммы. Для тестирования данного предположения в модель данная переменная будет включена в первой и второй степенях.

В данной группе необходимо детально рассмотреть переменную дохода. Так как индивидуальные характеристики заёмщика указываются им в кредитной заявке, которую он оставляет на сайте, не подтверждаются документально, это может стимулировать заёмщиков фальсифицировать некоторые данные для получения одобрения со стороны микрофинансовой организации. В частности, в имеющихся данных наибольшему сомнению в достоверности подвергается именно указанный заёмщиком уровень дохода.

Таблица 1

Список переменных

Важно отметить, что часть заёмщиков вовсе не указали величину своего дохода (около 38% наблюдений). Так как это достаточно большая часть выборки, исключение данных наблюдений может исказить результаты оценивания. Для решения данной проблемы в уравнение регрессии включается дополнительная дамми-переменная, отвечающая за то, указал заёмщик сумму дохода или нет - DINC. Также данная переменная будет включена в уравнение, как сомножитель для переменной, отвечающей за уровень указанного дохода (INCOME). Сама переменная INCOME будет включена в модель в первой и второй степени для целей тестирования 1 гипотезы.

Таким образом, в исследовании будет оцениваться влияние не фактического дохода заёмщика, а того уровня дохода, который был указан им в кредитной заявке, при условии того, что доход был указан. Данное ограничение несколько искажает действительную картину, однако полностью устранить его нельзя. Тем не менее, для частичного устранения данной проблемы из выборки были исключены наблюдения с крайне низким и крайне высоким доходом. Для этого, указанный заёмщиком доход сравнивался с минимальным размером оплаты труда (МРОТ) в регионе в период получения займа. Справедливо предположить, что если заёмщик имеет трудовой доход, то по трудовому законодательству Российской Федерации, он должен превышать МРОТ. Если указанный доход был меньше минимального размера оплаты труда, то такое наблюдение исключалось из выборки. Таким способом было исключено 321 наблюдение.

Услугами МФО в большинстве своём пользуются люди с невысоким доходом, поэтому справедливо исключить и крайне завышенные доходы, указанные заёмщиками в своих заявках. Изначально была проведена попытка исключить 5% наибольших сумм доходов во всей выборке. Однако такой подход нельзя применять для всей выборки в целом, так как доходы населения в разных субъектах РФ значительно отличаются. Чтобы учесть особенности различных регионов, были исключены наблюдения, в которых указанный доход заёмщиков в два раза превышал средний уровень заработной платы по региону в период получения займа. Таким способом были исключены 7825 наблюдений (около 8% первоначальной выборки).

Указанный заёмщиком в кредитной заявке регион проживания, а также дата выдачи займа позволили увеличить количество объясняющих переменных и включить показатели, описывающих экономическую ситуацию в регионе. Однако не во всех заявках был указан регион проживания. Вследствие этого, из выборки были исключены 3779 наблюдений (3,85% от первоначальной выборки).

В качестве показателя, наиболее точно отражающего экономическую ситуацию в регионе, была взята «Реальная среднемесячная начисленная заработная плата работников по полному кругу организаций по субъектам». Показатель был рассчитан, как частное номинальной среднемесячной начисленной зарплаты в регионе и ежемесячного индекса потребительских цен, рассчитанного к первому периоду наблюдений (май 2012 года) (Формула 4). Все необходимые для расчёта данные были взяты с официального сайта Федеральной службы государственной статистики. В уравнение регрессии данная переменная будет включена в логарифмической форме в целях упрощения экономической интерпретации полученных результатов.

где:  - среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников по полному кругу организаций в субъекте r в период t;

 - индекс потребительских цен в субъекте r в период t;

 - стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг в субъекте r в период t;

 - стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг в субъекте r в нулевой период времени (май 2012 г.)

Также, в качестве дополнительных условий были включены характеристики банковского сектора региона. Так как кредитные организации являются потенциальными конкурентами микрофинансовых, а микрозаймы являются субститутами для банковских и небанковских кредитов, видится необходимым проследить их влияние на спрос на займы МФО. Была выбрана следующая характеристика сектора банковского и небанковского кредитования: «Средневзвешенные годовые процентные ставки по кредитам до 30 дней, включая «до востребования», предоставленным кредитными организациями физическим лицам в рублях», так как срок до 30 дней максимально приближен к срокам платежей по микрозаймам. Данные по этой переменной были взяты с официального сайта Банка России. Также, в этого сайта была взята информация по ещё одной характеристике банковского сектора - количеству банков и небанковских кредитных организаций, осуществлявших деятельность в субъекте на момент взятия займа Вышеупомянутые переменные включаются в модель, аналогично показателю реального дохода, в логарифмической форме.

Важно отметить, что в первоначальной выборке имелись наблюдения, в которых займы выдавались на условиях отсутствия процентных платежей. Данные займы предлагались в рамках рекламной акции, и не отражают постоянные условия предоставления займа, поэтому они также были исключены из выборки. Таких наблюдений было исключено 758.

В конечном итоге, в результате ряда исключения осталось 85349 наблюдений. Описательные статистики по переменным, используемым в дальнейшем построении моделей, размещены в Таблице 2.

Таблица 2

Описательные статистики всей выборки

Примечание:* - данные о доходе указывают не все заёмщики;

**- не все заёмщики берут повторно заём

По результатам изученной литературы было отмечено, что многие авторы изучают заёмщиков в разрезе различных подвыборок. В частности, многие отдельно изучают группы с разным уровнем дохода. В данном исследовании также, видится целесообразным отдельно проанализировать группы заёмщиков в зависимости от уровня указанного ими дохода. Для того чтобы учесть различия в уровне дохода в разных регионах России, группы были разделены в соответствии со средним показателем заработной платы в регионе. Так были сформированы две подвыборки: с доходом выше среднего в регионе и ниже среднего в регионе. В данном случае, наблюдения без указанного дохода не включались. Описательные статистики по переменным в разрезе этих подвыборок приведены соответственно в Таблицах 3 и 4.

Таблица 3

Описательные статистики для подвыборки заёмщиков с указанным доходом выше среднего в регионе

Примечание: **- не все заёмщики берут повторно заём

Таблица 4

Описательные статистики для подвыборки заёмщиков с указанным доходом ниже среднего в регионе

Примечание: **- не все заёмщики берут повторно заём

спрос заемщик заем кредит россия

Уже на стадии анализа описательных статистик для разных подвыборок можно сделать ряд наблюдений, касающихся различий в характеристиках заёмщиков и условий займов, которые они берут. Так как количество наблюдений в разных подвыборках отличается не значительно, то такой анализ может быть проведён.

Во-первых, средний доход, указанный заёмщиками в заявках отличается между группами почти в два раза. Кроме этого, в подвыборках различается половозрастная структура: средний возраст заёмщиков с более высоким доходом немного выше и в этой подвыборке значительно больше мужчин. Также, важно отметить, что заёмщики, указывающие более высокий доход в среднем склонны брать большие суммы на чуть больший срок. Кроме этого заёмщики с высоким указанным доходом более лояльны к компании, так как чаще берут повторные займы.

Проанализированные выше данные используются при построении эконометрических моделей, основанных на описанной выше методологии с помощью статистического программного пакета EViews. Результаты оценивания модели на разных подвыборках, их интерпретация и основные результаты описаны в следующем разделе.

Описание результатов

Как неоднократно отмечалось выше, функция спроса на микрозаймы в рамках данного исследовании моделируется в два шага. На первом шаге оцениваются факторы, влияющие на факт повторного получения займа клиентом микрофинансовой организации. Безусловно, для компании крайне важно идентифицировать факторы, определяющие, что влияет на лояльность их клиентов. Чтобы ответит на этот вопрос, а также протестировать сформулированную ранее гипотезу 5 о связи процентной ставки по кредитам банков и небанковских организаций и факта повторного получения займа клиентом анализируемой МФО, было построено уравнение первого шага (уравнение выбора) в разрезе нескольких подвыборок (all - вся выборка; wealth - выборка заёмщиков с доходом выше среднего в регионе; poor - выборка заёмщиков с доходом ниже среднего в регионе). Для построения уравнений первого шага, с использованием метода максимального правдоподобия, были построены модели бинарного выбора класса probit. Полученные результаты отражены в Таблице 5.

Первоначально на всей имеющейся выборке были построены две спецификации модели, отражённые в Таблице 5 - (1) и (2). Первая спецификация, в отличие от второй, не учитывает макроэкономические изменения, а именно, не включает рассмотренную в предыдущем разделе группу макроэкономических факторов: ставку по банковским и небанковским кредитам, уровень реальной заработной платы и количество банков в регионе. Сравнение этих двух спецификаций позволяет определить, являются ли макроэкономические факторы статистически значимыми, улучшают ли они качество модели, и, следовательно, оказывают ли они влияние на факт повторного получения займа клиентом МФО.

Таблица 5

Спецификации уравнения выбора (первый шаг)

Примечания: Зависимая переменная: TAKE - факт получение последующего займа;

Метод оценивания - метод максимального правдоподобия (Пробит модель);

Значения в скобках показывают стандартное отклонение параметра;

*** коэффициент статистически значим на 1% уровне значимости; ** - на 5% уровне значимости; * - на 10% уровне значимости

Как видно из уравнения (2) в Таблице 5, все включенные макроэкономические показатели являются статистически значимыми на 1% уровне значимости. Коэффициент детерминации, в свою очередь, также доказывает, что спецификация (2) имеет большую предсказательную силу, чем спецификация (1). Таким образом, можно сделать вывод о том, что между лояльностью заёмщиков МФО, которая выражается в повторном получении займа и изменениями рассматриваемых макроэкономических факторов существует взаимосвязь.

Возвращаясь к сформулированной в начале работы гипотезе 5, на основе полученной спецификации (2) можно сделать вывод о том, что данная гипотеза подтвердилась: между процентной ставкой по кредитам и фактом повторного получения микрозайма существует прямая линейная зависимость на 1% уровне значимости. То есть, чем выше процентные ставки по кредитам в банках, тем вероятнее заёмщик вновь обратиться в микрофинансовую организацию, а не в банк.

По результаты оценивания уравнения первого шага можно также сделать ряд следующих выводов. Во-первых, чем выше была сумма предыдущего займа, тем вероятнее клиент вновь обратится в данную МФО. Данный факт подтверждает наличие лояльности со стороны заёмщиков. Во-вторых, высокие процентные ставки и сроки, в течение которых заёмщик гасит задолженность, негативно влияют на вероятность получения повторного займа. Далее, охотнее повторные займы берут мужчины и люди среднего возраста. Крайне неожиданными оказались зависимости факта повторного получения займа и величиной реальной заработной платы. Показатель реальная заработная плата (в рамках данной работы) - это коэффициент, отражающий уровень цен в разрезе по регионам и в динамике. Справедливо предположить, что с ростом уровня цен населению для сохранения прежнего уровня потребления необходимо брать всё больше займов. Однако результаты эконометрического анализа опровергают данное предположение. Вероятнее всего, данный показатель должен оказывать положительное влияние на сумму займа, а не на лояльность заёмщиков.

Далее были получены аналогичные результаты и построены уравнения первого шага в разрезе двух подвыборок: для заёмщиков с уровнем дохода выше среднего (спецификации (3) и (4) в Таблице 5) и для клиентов с уровнем дохода ниже среднего по региону (спецификации (5) и (6) в Таблице 5). По результатам сравнения полученных оценок в разрезе двух подвыборок, проведённого на основе Таблицы 8 в Приложении 1, можно сделать два важных для микрофинансовой организации вывода. С одной стороны, заёмщики, с уровнем указанного дохода ниже среднего, более чувствительны к изменениям процентной ставки. Это значит, что чем выше процентная ставка, по которой был получен предыдущий займ, тем мене охотно заёмщики с более низким доходом обратятся за повторным займом, чем клиенты с большее высоким указанным в анкете доходом. С другой стороны, клиенты с более низким доходом более чувствительны к изменениям процентных ставок по банковским кредитам. То есть, при росте стоимости банковских кредитов, клиенты МФО с низким доходом вероятнее обратятся за повторным займом, чем более состоятельные клиенты. Данные утверждения подтверждаются статистически на 1% уровне значимости.

После проведения анализа оцененных на первом шаге спецификаций функции спроса, были построены уравнения второго шага. В данном случае, для построения моделей использовалась подробно описанная в разделе «Методология» модель цензурированной регрессии Хекмана. Для подтверждения необходимости использования данной методологии, также были построены спецификации, оцененные с помощью традиционного метода наименьших квадратов (OLS). Результаты оценивания по всей выборке размещены в Таблице 6.

В данном случае аналогично первому шагу проводилось сравнение моделей с включением и без макро-переменных. Так как выше было определено, что характеристики банковского сектора оказывают значительное влияние на спрос на стадии принятия решения о получении микрозайма или банковского кредита, то данные показатели не были включены в уравнения второго шага. В свою очередь, показатель реальной заработной платы, наоборот, был включён.

Таблица 6

Спецификации уравнения участия (второй шаг). Вся выборка

Примечания: Зависимая переменная: SUM - сумма текущего займа;

Количество наблюдений: 52380; Значения в скобках показывают стандартное отклонение параметра;

*** коэффициент статистически значим на 1% уровне значимости;

** - на 5% уровне значимости; * - на 10% уровне значимости

Как и предполагалось в гипотезе 4, между показателем реальной заработной платы и суммой займа существует прямая линейная зависимость на 1% уровне значимости, что подтверждается спецификацией (8) из Таблицы 6. Таким образом, 4 гипотеза подтвердилась. Вместе с этим, было доказано, что макроэкономические изменения, в частности, рост цен оказывают влияние на величину спроса на микрозаймы, следовательно, их необходимо учитывать в модели. Также, наблюдается незначительный прирост скорректированного коэффициента детерминации, что в очередной раз доказывает, что спецификации с включением макро-показателей имеют лучшую предсказательную способность.

Одной из наиболее значимых частей работы является доказательство необходимости использования методики, разработанной Джеймсом Хекманом, для оценивания функции спроса на микрозаймы. Как показывают результаты оценивания спецификаций моделей (8) и (10), скорректированный коэффициент детерминации немного выше во втором случае, а также, лямбда Хекмана является статистически значимой на 1% уровне значимости, что доказывает необходимость использования модели Хекмана.

Кроме этого, важно отметить, что лямбда Хекмана имеет отрицательный знак. Это значит, что между ошибками уравнений первого и второго шага имеется отрицательная корреляция. Ошибки в каждом отдельном уравнении смещают результаты. Наличие отрицательной взаимосвязи между остатками в уравнениях первого и второго шага показывает, что ошибки смещают результаты в разные стороны. Объединение двух уравнений накладывает два эффекта друг на друга. И, так как они имеют разную направленность, общая ошибка для уравнения спроса, оценённого с помощью модели Хекмана, становится меньше, чем в случае с методом наименьших квадратов.

Таким образом, лучше из представленных в Таблице 6, можно считать спецификацию (10). Именно на основании её оценок будут сделаны дальнейшие выводы по первым трём гипотезам, сформулированным в разделе «Постановка исследовательской проблемы».

В первой гипотезе выдвигалось предположение о наличии отрицательной параболической зависимости между величиной указанного заёмщиком в анкете дохода и суммой займа, которую он берёт в микрофинансовой организации. Данная гипотеза подтвердилась на 1% уровне значимости. Действительно, самые большие суммы берут люди среднего возраста.

Вторая гипотеза постулировала закон экономической теории, а именно закон спроса: между ценой товара и величиной спроса на него существует отрицательная зависимость. Ценой займа является процентная ставка, так как она определяет, сколько человек заплатит за возможность пользования деньгами. Из уравнения (10) видно, что данная гипотеза подтверждается на 1% уровне значимости. Можно отметить, что при увеличении процентной ставки на 1 процент, величина спроса на микрозаём снизится на 0,49%. Соответственно, эластичность спроса на микрозаймы про процентной ставке равна «минус» 0,49.

Третья гипотеза определяла форму зависимости между суммой займа и второй основной характеристикой займа - сроком его погашения. Большую сумму денег, действительно проще погасить за более длительный срок времени. Данный факт был также подтверждён на основании результатов оценивания моделей. При увеличении срока погашения займа на 1%, величина спроса на него возрастёт на 0,13%. Соответственно, эластичность спроса на микрозаймы по сроку погашения равна 0,13. Из рассчитанных эластичностей можно также сделать вывод о том, что заёмщики микрофинансовой организации более чувствительны к изменению процентной ставки, чем к изменению срока погашения займа.

Вышупомянутые гипотезы подтвердились. В дополнение к ним можно сделать несколько выводов о характеристиках среднестатистического заёмщика изучаемой МФО. Во-первых, Несмотря на то, что мужчины охотнее берут повторные займы, в среднем женщины берут займы на большие суммы. Кроме этого, можно отметить, что с возрастом люди занимают большие суммы, но только до определенного момента, далее величина спроса также начинает снижаться.

Переходя к ответу на вопрос о подтверждении или опровержении последней шестой гипотезы необходимо сравнить две подвыборки: людей, указавших доход выше и ниже среднего по региону. Для этого были построены отдельные модели, результаты оценивания которых размещены в Таблице 7.

Таблица 7

Спецификации уравнения участия (второй шаг). Подвыборки заёмщиков с разным уровнем указанного дохода

Примечания: Зависимая переменная: SUM - сумма текущего займа;

Значения в скобках показывают стандартное отклонение параметра;

*** коэффициент статистически значим на 1% уровне значимости;

** - на 5% уровне значимости; * - на 10% уровне значимости

Как и в случае с предыдущими моделями были построены аналогичные спецификации, но, в разрезе разных подвыборок. Наилучшими среди них являются модели, построенные с помощью модели Хекмана - (13) и (14) спецификации соответственно. Анализируя оценки эластичностей спроса для данных спецификаций моделей, было выявлено, что нет статистической разницы между эластичностями спроса по цене и сроку погашения между разными группами населения. Так, эластичность спроса на микрозаймы для заёмщиков с доходом ниже среднего по региону составляет «минус» 0,496, а для заёмщиков с доходом выше среднего - «минус» 0,484. Значения эластичности спроса по сроку погашения займа составляют 0,122 для малообеспеченных и 0,114 для заёмщиков с высоким доходом. Таким образом, шестая гипотеза не была подтверждена. Данный результат может быть связан с тем, что указанный заёмщиками в анкете доход всё же не является достоверным, и, данные могут искажать объективную действительность. Важно отметить, что при анализе уравнения первого шага (Таблица 5) было выявлено, что на стадии принятия решения о получении повторного займа наблюдаются некоторые различия в чувствительности заёмщиков к условиям предоставления предыдущего займа. Так, было выявлено, что выше была ставка процента при получении первого займа, тем меньше вероятность того, что заёмщик с низким доходом возьмёт повторный заём в сравнении с человеком с уровнем дохода выше среднего.

По результатам проведённого анализа были протестированы сформулированные выше гипотезы. Все они, за исключением шестой, нашли своё подтверждение. Было выяснено, что величина спроса на микрозаймы нелинейно зависит от уровня дохода, указанного клиентами в заявке на получение займа. Далее, были получены значения эластичности спроса на микрозаймы по процентной ставке и сроку погашения займа. Полученные знаки эластичностей полностью соответствуют основной парадигме и совпадают с результатами исследований, рассмотренных в разделе «Теоретическое обоснование». Кроме этого были подтверждены гипотезы о наличии взаимосвязи между спросом на микрозаймы и группой макроэкономических факторов, иллюстрирующих изменения экономической ситуации в стране в разрезе по времени и субъектам Российской Федерации.

Заключение

В рамках данного исследования была поставлена основная цель: оценить, в какой степени различные факторы влияют на сумму микрозайма при повторном его получении. Для успешного достижения данной цели была проведена работа по изучению особенностей данной предметной области - российского рынка микрофинансирования; изучению релевантных подходов, используемых исследователями при анализе спроса на различные типы кредитов и займов; разработке соответствующей методологии; проведению детального анализа предоставленных компанией данных и расширению этой базы данных с привлечением дополнительных источников информации; непосредственной оценке и интерпретации эконометрических моделей.

По результатам проведённой работы поставленная цель была достигнута. Были выявлены основные факторы, оказывающие влияние на индивидуальный спрос на микрозаймы со стороны постоянных клиентов компании (получивших за рассматриваемый период более одного займа), а также степень влияния данных факторов. Были протестированы все поставленные гипотезы. Все гипотезы, касающиеся формы зависимости детерминант спроса и непосредственно величины спроса на микрозаймы были подтверждены, что доказывает обоснованность постановки данных вопросов.

Однако последняя гипотеза, касающаяся различий в чувствительности спроса со стороны заёмщиков исследуемой МФО, не была подтверждена. Данный факт может быть связан прежде всего с несовершенством имеющихся данных, что является значительным ограничением работы, которое невозможно преодолеть в виду особенностей данных, предоставленных микрофинансовой организацией. Эта особенность возникает в связи с тем, что имеющиеся у организации данные получены без какого-либо документального подтверждения соответствия их действительности.

Переходя к вопросам ограничений, помимо несовершенства имеющейся выборки, важно отметить ряд других недостатков, имеющихся в данном исследовании. Наиболее значительным и наиболее трудоёмким для преодоления является ограничение, связанное с проблемой эндогенности. Данная проблема возникает почти в каждом исследовании и приводит к проблемам смещённости и неэффективности полученных оценок. В данной работе проблема эндогенности может возникнуть по ряду причин. Первая из них, уже упомянутые выше возможные ошибки измерения - некорректно указанные клиентами личные данные. Следующая возможная причина - пропущенные переменные. Безусловно, имеющаяся выборка не охватывает всех возможных факторов, оказывающих влияние на спрос на микрозаймы со стороны постоянных клиентов. Так, например, не учтены многие индивидуальные характеристики заёмщиков, которые могут отражаться в уровне образования, семейном положении, условиях его жизни. Все неучтённые факторы отражаются в ошибке модели. Кроме этого, модель не учитывает предыдущей кредитной истории, на основании которой определяется процентная ставка для конкретного заёмщика. Данная информация предоставляется бюро кредитных историй по запросам МФО. Однако данная информация не могла быть предоставлена для целей данного исследования. Таким образом, процентная ставка в оценённых уравнениях спроса вероятнее всего является эндогенной переменной, а значит, смещает имеющиеся результаты.

Проблеме борьбы с эндогенностью посвящено множество работ выдающихся экономистов. Наиболее часто используемыми способами борьбы с этой проблемой, как отмечалось в разделе «Теоретическое обоснование», являются метод инструментальных переменных и экспериментальный дизайн. В рамках данной работы проведение эксперимента не представлялось возможным. Метод инструментальных переменных так же не был применён в виду ограниченности периода, охватываемого выборкой. Тем не менее, это оставляет задел для дальнейших исследований.

В целях продолжения исследования планируется преодолеть вышеперечисленные ограничения. В частности, при возможности расширения имеющейся выборки подобрать инструментальные переменные для эндогенной переменной - процентной ставки по займу. А при возможности проведения эксперимента, применить экспериментальный дизайн, что позволит получить эффективные оценки регрессии.

Тем не менее, несмотря на все имеющиеся ограничения, по результатам работы можно сделать ряд существенных выводов, касающихся основных тенденций рынка микрофинансирования и детерминант спроса на микрозаймы.

Во-первых, макроэкономические изменения оказывают значительное влияние, как на лояльность заёмщиков, так и на величину их спроса. Безусловно, изменения экономической ситуации в стране во многом определяет поведение населения, сказывается на предпочтениях людей и потребностях в наличных деньгах, что было эмпирически доказано в данной работе. Данный факт должен учитываться различными организациями, предоставляющими заёмные средства: как микрофинансовыми фирмами, так и банками, так как позволяется спрогнозировать поведение их клиентов.

Во-вторых, было доказано, что при изучении поведения постоянных клиентов организации важно учитывать не только факторы, влияющие на величину их спроса на продукт, но и те факторы, которые определяют поведение людей при повторном использовании услуг одной фирмы. Так, в ходе данного исследования, было выявлено, что на факт повторного получения микрозайма влияет не только предыдущая история заимствований, но и ситуация на конкурирующем рынке банковского и небанковского кредитования. Таким образом, феномен перетока клиентов банков в МФО, а также, сохранения лояльности заёмщиков к микрофинансовым организациям, может быть объяснён увеличением барьеров, возникающих при получении банковского кредита, таких как рост процентных ставок и требований к заёмщикам.

В-третьих, был сделан важный вывод о различной чувствительности заёмщиков к основным характеристикам займа. Было установлено, что заёмщики более чувствительны к изменениям процентной ставки, нежели к изменениям в сроке погашения займа. На основе данного вывода можно дать рекомендацию для изучаемой микрофинансовой организации о том, что процентная ставка является более эффективным инструментом стимулирования спроса со стороны постоянных клиентов данной организации.

Тем не менее, обе полученные оценки эластичности спроса меньше единицы (эластичность спроса по процентной ставке - «минус»0,49; по сроку погашения - 0,13), это значит, что в целом заёмщики МФО являются относительно не эластичными к изменениям условий получения займа. В этом смысле, организации необходимо с осторожностью подходить к изменениям условий предоставления займов для своих постоянных клиентов. Тем не менее, благодаря высоким ставкам, даже небольшие изменения в сумме среднего займа, которые будут спровоцированы изменением кредитных условий, позволят значительно увеличить прибыль компании.

Полученные результаты могут быть полезны, в первую очередь, менеджменту микрофинансовых организаций, которые стремятся увеличить прибыль собственных компаний. Учитывая вышеупомянутые результаты, можно сформировать определенные представления о предпочтениях среднестатистического заёмщика в зависимости от его пола, возраста, уровня дохода и макроэкономических условий в регионе его проживания. Кроме того, рассчитанные эластичности спроса по цене займа и по сроку его погашения могут быть полезны в прогнозировании реакции постоянных заёмщиков, изучаемой микрофинансовой организации, на изменения условий получения микрозайма, в целях увеличения прибыли компании.

Список литературы

Нормативные правовые акты

1. Федеральный закон от 02.07.2010 №151-ФЗ «О микрофинансовой деятельности и микрофинансовых организациях».

2.       Федеральный закон от 19.06.2000 №82-ФЗ «О минимальном размере оплаты труда».

Специальная литература

3.   Адамчук, О. (2015), "Нужны деньги до зарплаты", Новостной портал ЗАО "Газета.Ру"

4.       Банк России (2016) Обзор ключевых показателей микрофинансовых организаций. №4 2015. Москва

.        Ефимова, С.Б. и Каменева, Е.А. (2006), "Управление финансами в малом и среднем бизнесе", Д: Феникс, С. 26.

6.       Adams, W., Einav, L. and Levin, J. (2007), "Liquidity constraints and imperfect information in subprime lending", National bureau of economic research, pp. 1-41.

.        Alan, S. and Dumitrescu, R. (2011), "Consumer Credit Demand: Evidence from a Lenders Pricing Experiment", European Central Bank Working Paper Series, No. 1304.

.        Alessie, R., Hockguertel, S. and Weber, G. (2005), "Consumer Credit: Evidence From Italian Micro Data", Journal of the European Economic Association, Vol. 3, pp. 144-178.

.        Annim, S.K. (2009) “Sensitivity of loan size to lending rates: Evidence from Ghana’s microfinance sector”, MPRA Paper.

.        Attanasio, O.P., Goldberg, P.K. аnd Kyriazidou, E. (2008), "Credit Constraints in the market for consumer durables: evidence form micro data on car loans", International Economic Review, Vol. 49, No 2., pp. 401-436.

.        Ausubel, L.M. (1999), "Adverse selection in the credit card market", Manuscript, University of Maryland.

.        Blackwell, S.A., Szeinbach, S.L., Barnes J.H., Garner, D.W. and Bush, V. (1999), "The antecedents of customer loyalty: an empirical investigation of the role of personal and situational aspects on repurchase decisions", Journal of Services Research, Vol. 1 No. 4.

.        Cheng, E. (2007), "The demand for microcredit as a determinant for microfinance outreach: Evidence from china", Savings and Development, Vol. 31, No. 3, pp. 307-334.

.        Claudio, R.L. and Rodrigo, L.V. (2014), "Interest Rates and Informational Issues in the Credit Market: Experimental Evidence from Brazil", World Development, Vol. 59, pp. 47-58.

.        Dehejia, R., Montgomery, H. and Morduch, J. (2012), "Do interest rates matter? Credit demand in the Dhaka slums", Journal of Development Economics, Vol. 97, pp. 437-44.

.        Dick, A.S. and Basu, K. (1994), "Customer loyalty: toward an integrated conceptual framework", Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 22 No. 2, pp 99-113.

.        Ehrenberg, A.S.C. and Scriven, J.A. (1999), "Brand loyalty", The Elgar Companion to Consumer Research and Economic Psychology, pp. 53-63.

.        Gross, D.B. and Souleles, N.S. (2002), "Do Liquidity Constraints and Interest Rates Matter for Consumer Behavior? Evidence from Credit Card Data", The Quarterly Journal of Economics, Vol. 117, No. 1., pp. 149-185.

19. Heckman, J.J. (1979), "Sample Selection Bias as a Specification Error", Econometrica, Vol. 47, pp. 153-161.

.     Juster, F.T. and Shay R.P. (1964), "Consumer Sensitivity to Finance Rates: An Empirical and Analytical Investigation", National Bureau of Economic Research, pp. 6-46.

21.     Karlan, D.S. and Zinman, J. (2009), "Observing Unobservables: Identifying Information Asymmetries with a Consumer Credit Field Experiment", Econometrica, Vol. 77, No. 6, pp. 1993-2008.

.        Karlan, D.S. and Zinman, J. (2008), "Credit Elasticities in Less-Developed Economies: Implications for Microfinance", American Economic Review, Vol. 98, pp. 1040-1068.

.        Kobina, A.S. (2009), "Sensitivity of loan size to lending rates: Evidence from Ghana's microfinance sector", University of Manchester, UK. Available at: http://mpra.ub.uni-muenchen.de/21280/.

.        Li, X., Gan, C. and Hu, B. (2011), "Accessibility to microcredit by Chinese rural households", Journal of Asian Economics, Vol. 22, pp. 235-246.

.        Nashihin, M. (2014), "Analysis of Potential Demand for Microfinance Services in West-Java by District Areas", Social and Behavioral Sciences, Vol. 115, pp. 91-101.

.        Pani, P.K. (1966), "Cultivators' Demand for Credit: A cross section analysis", International Economic Review, Vol. 7, No. 2, pp. 176-203.

.        Reichheld, F.F. (1996), "The Loyalty Effect", Harvard Business School Press, Boston, MA.

28. Tobin, J. (1956), "The Interest-Elasticity of Transactions Demand For Cash", The Review of Economics and Statistics, Vol. 38, No. 3, pp. 241-247.

.     Uncles, M.D., Dowling, G.R., Hammond, K., (2003), "Customer loyalty and customer loyalty programs", Journal of Consumer Marketing, Vol. 20 No 4 pp. 294 - 316

Приложение

Таблица 8

Сравнение описательных статистик по подвыборкам