Многопериодное взаимодействие на рынке кредитования Информационная рента Роль репутации
реклама
Многопериодное взаимодействие на рынке кредитования Информационная рента Роль репутации Эмпирика Многопериодное кредитование • Пусть есть более рисковые и менее рисковые фирмы • Асимметрия информации • 1 период: банки – в равных условиях • 2 период – банки обладают конкурентным преимуществом Информационная рента • Банк А и банк Б • После 1 периода банк А знает тип своих клиентов • Банк Б может предложить клиентам банка А единую, среднюю ставку • Банк А может извлечь информационную ренту • Как - ? Информационная рента (2) • «Good firms are “informationally captured”» • Как решить проблему? • Мультибанкинг • Репутация • Информационный обмен Relationship lending • Эффекты Boot A.W.A (2000) “Relationship banking: what do we know?” Journal of Financial Intermediation, 9, 7-25 • Рост стоимости фирмы • Кредит становится доступнее • Условия становятся лучше • процентная ставка ниже • требования к залогу менее строгие • «сглаживание» условий кредитования во времени • нет опасений ликвидации проектов Бельгия На основе Degryse H., Cayseele P.V. (1999) “Relationship Lending within a Bank-Based System: Evidence from European Small Business Data”, Journal of Financial Intermediation, 9, 90–109 Каков эффект долгосрочных отношений для ценовых и неценовых параметров долговых контрактов в Бельгии? Бельгия (2) • В Европе распространены малые предприятия • 70% рабочей силы – на предприятиях <500 • В США – 50% • Долгосрочные отношения как решение проблемы ограничения кредитования • 1 крупный бельгийский банк • 17776 долговых контрактов с малыми предприятиями (13104 фирм) • 10.08.1997 (с 1995 года) Бельгия (3) • Как банк может узнать больше: • Внутренняя кредитная история • Другие продукты • Параметры отношений: • Длительность (срок) • «Масштаб» (другие продукты) Характеристики контракта • Процентная ставка • Залог • Срок • Тип кредита • • • • • «Бизнес-ипотека» Кредит под текущую ликвидность Кредит для предоплаты налогов Инвестиционный кредит Потребительский кредит • Размер (в тыс. BEF) Характеристики • Банк-фирма • Статус банка («основной банк»: оборот (100 тыс./мес) + 2 продукта) • Срок взаимодействия с фирмой • Стоимость средств • % по гос. облигациям с тем же сроком погашения • Дох-ть 5летних гос. облигаций – дох-ть 3хмесячных казначейских векселей (премия за время) • Фирма • • • • Размер Возраст Форма Сфера деятельности Процентная ставка • Стоимость средств: • Базовая +0,7п.п. • Премия за время +0,3п.п. • Залог: -0,5п.п. • Размер кредита: +0,35п.п. • Срок: +0,16п.п. • Эффект больше для «более крупных» фирм • -0,009 п.п. – возраст фирмы • Меньше для бизнес-кредитов • «Масштаб»: -0,4п.п. Залог (logit) • • • • • Размер фирмы: +1,4 п.п. Возраст: - 0,11п.п. Размер кредита:+0,3п.п. Срок кредита: +0,7п.п. Тип кредита: >0 для всех, кроме кредита под текущую ликвидность • Срок: -0,1п.п. • Масштаб: +0,7п.п. • Такой же результат – для Германии Чили На основе Repetto А., Rodriguez S., Valdes R.O (2002) “Bank Lending and Relationship Banking: Evidence From Chilean Firms”, mimeo Как длительность взаимодействия и концентрация влияет на процентную ставку и размеры кредита? Чили (2) • Данные: 21000 наблюдений, 1990-1998 • Агентство по надзору и регулированию банков и финансовых институтов • Опрос фирм (гос.служба статистики) • Характеристики взаимодействия • Количество банков-кредиторов • «Концентрация долгов» (firm-level HHI) • Длительность взаимодействия (с 1989) Переменные • Зависимые • Стоимость кредита • Отношение банковских кредитов к активам • Контрольные • Размер фирмы (продажи, численность работников) • Прибыльность • Дамми для • Периодов • Сфер деятельности • Регионов (13) Результаты • Отношение кредитов к активам (13132 набл.) • • • • • • Срок: +0,017п.п. HHI: -0,455 п.п. Количество кредиторов: +0,119п.п. Размер (пр.): -0,0007 п.п. Размер (ч.): -0,0003 п.п. Прибыльность: +0,001 п.п. • Процентная ставка (21000 набл.) • • • • Срок: -0,651п.п. Количество кредиторов: -0,471п.п. Размер (ч.): -0,005 п.п. Прибыльность: -0,070 п.п. Информационное посредничество на рынке кредитования Роль информационного обмена Рассеивание ренты Эмпирика Роль информационного посредничества • • • Кредитная история заемщика доступна всем потенциальным кредиторам • Проблема неблагоприятного отбора решена • Качество портфеля увеличивается Стимулирование конкуренции за счет снижения информационной ренты Дисциплинарный эффект кредитной истории • • “It’s important to understand that credit represent a loan, not a gift” Federal Reserve Bank of Philadelphia Общий объем выданных кредитов может • снизиться из-за отказов ненадежным заемщикам • увеличиться из-за роста числа надежных заемщиков Рассеивание информационной ренты На основе: Padilla A.J, Pagano M. (1997), "Endogenous Communication Among Lenders and Entrepreneurial Incentives", The Review of Financial Studies, Spring, Vol. 10, No.1, pp. 205-236 Информационный обмен гарантирует рассеивание ренты тогда, когда механизм репутации не работает Предпосылки • Два периода • М городов, в каждом 1 банк • Проекты: требуют инвестиций, равных 1, реализуются в течение 1 года, затем закрываются. • Предприниматели (фирмы) • выбирают уровень усилий, от которого зависит вероятность успеха проекта p(i) • вынуждены обратиться за кредитом • ограниченная ответственность • Два типа: • H (доля ): с вероятностью р их проекты приносят R* • L (доля 1-): их проекты не приносят прибыли Предпосылки (2) • Банк • привлекает средства под R , • назначает процентные ставки по кредитам в зависимости от объема информации о заемщике, • информационный монополист в первом периоде (знает типы) • Предприниматель максимизирует функцию полезности: • • • • UH(p(i)) = p(i)[(R* - R1) + (R* - E(R2))] – V(p(i)) R1- процент по кредиту в первом периоде. E(R2) - ожидаемый процент по кредиту во втором периоде. (0;1) – дисконт-фактор. V(p(i)) – уменьшение полезности, связанное с усилиями по достижению p(i) Timing 1 период: • банк объявляет, собирается ли он раскрывать информацию о заемщиках в конце периода • природа определяет типы заемщиков, и местный банк их узнает • предприниматели выбирают уровень усилий • банки назначают процентные ставки по кредитам • определяются выигрыши первого периода 2 период • банки обмениваются информацией, если приняли решение об этом • банки назначают процентные ставки по кредитам для второго периода • определяются выигрыши второго периода Прибыль банка • Справедливая цена кредита заемщику H: рR = R • Минимальная вероятность успеха: р=R/R* • Прибыль банка: П = П1+ П2 • Нет информационного обмена: R=R* Пns= (1 + )γ (pR* - R) • Информационный обмен во втором периоде • справедливая цена кредита Пis= γ (pR* - R) Заемщик Заемщик выбирает p • Нет обмена: p=0 • Есть обмен: p>0 U H p (i ) p (i ) R * R V p (i ) max p p FOC : R * R p V p(i ) p (i ) p is 0 • Заемщик готов на более высокую ставку, ожидая минимальной ставки во втором периоде Оппортунизм банка • Банку выгодно: • объявить об обмене информацией и не сделать этого • Заемщику выгодно: • не доверять банку и выбрать нулевые усилия • Игра с перекрывающимися поколениями Репутация • Децентрализованная коммуникация • После обмана банк уходит с рынка • Дополнительная прибыль в случае обмана: • Поp = γ(pisR*-R) + βγ(pisR*-R) • Дополнительная прибыль информации: • Пn/op = γ(pisR*-R)/(1- β) в случае • Когда «честным быть выгодно»? • Пn/op> Пop • β-(1- β 2) ≤ 0, β ≥ 0,62 NB!+нулевые издержки коммуникации раскрытия Информационный обмен • Издержки информационного обмена: с – каждый период • Поp = γ(pisR*-R) + βγ(pisR*-R) • Пn/op = γ(pisR*-R)/(1- β) - с/(1-β) • χ (β,с) = (γ(pisR*-R)(β -(1- β 2))-с ≥ 0 • Найдем с* такое, что χ(1, с*)=0 с*= γ(pisR*-R) • Для любого с из диапазона 0≤с≤с* существует β(с) такой, что χ(β(с),с) = 0, а для всех β>β(с) значение функции будет положительным На практике Информационные посредники: • Частные кредитные бюро (private credit bureau) • Органы государственной регистрации кредитов (public credit registry) Типы кредитных отчетов: • Негативная информация (black information) • Позитивная информация (white information) Information sharing around the globe (DB2012, p.7) Information sharing around the globe (DB2013, p.75) Контроль точности и достоверности информации Основные способы (по Inter-American Development Bank): • Сравнение с данными других источников • Регулярный статистический анализ • Использование специального программного обеспечения • Наличие у заемщиков возможности проверить точность данных в своем досье Дополнительный показатель: • юридически закрепленная обязанность «реагировать» на найденные заемщиком ошибки Данные IADB, 2004 Unlocking Credit. The Quest for Deep and Stable Bank Lending Страна\регион Качество информации Юридическая Индекс проверки обязанность точности (от 0 до 4) "реагировать" на ошибки PCB PCR Латинская Америка США 47%-да да 2,54 4 2,14 - Другие страны ОЭСР да 2,8 3,71 Другие развивающиеся рынки 42%-да 2,6 2,73 БКИ в России • 218-ФЗ «О кредитных историях» от 30.12.2004 • Коммерческая организация • Обязательное членство • 1 собственник – не >50% • Стратегии: • Внешний агент (Экспириан-Интерфакс, Эквифакс Кредит Сервиз) • Мое БКИ – моя крепость (Инфокредит, Русский стандарт) • Региональное БКИ • Старые связи (НБКИ) Как убить двух зайцев? Информационная рента банка: • Данные кредитной истории заемщика – конкурентное преимущество банка. Дисциплинирующий эффект информационного обмена: • При обмене негативной информацией заемщик прилагает больше усилий для того, чтобы вернуть кредит, если знает, что он может повлиять на процентную ставку по будущим кредитам. Может ли банк сохранить возможность извлекать информационную ренту, вступив в систему информационного обмена и получая выгоду от дисциплинирующего эффекта? Оппортунизм: ложные сведения • Базовая предпосылка – информация достоверна • США: 25% отчетов содержат серьезные ошибки Cassady, Mierzwinski, 2004 • Россия: причины отказа в передаче информации кредитному бюро – опасения в искажении информации и передача информации третьим лицам – равны по важности Исследование Метробанка Есть ли стимулы искажать информацию? На основе: Semenova M. Information Sharing in Credit Markets: Incentives for Incorrect Information Reporting. // Comparative Economic Studies, 2008. Vol. 50. № 3. pp. 381–415. Модель нечестного банка • Два периода • Проекты: требуют инвестиций, равных 1, реализуются в течение 1 года • Предприниматели (пассивные агенты) UH (p) = p[(R* − Rj1 ) + (R* − E(Rj2 ))] • вынуждены обратиться за кредитом • При равных ставках • 1 период – выберет А с вероятностью σ • 2 период – выберет свой банк • ограниченная ответственность • бывают двух типов: • Талантливые (доля ): с вероятностью р их проекты приносят R* • Бездарные (доля 1-): их проекты не приносят прибыли • 2 банка (A и B) • привлекают средства под R , назначают процентные ставки по кредитам в зависимости от объема информации о заемщике. • Информация о типе заемщика – после первого контракта Принцип нечестного поведения • Пусть раскрытие информации во втором периоде обязательно • Информация о результате: как? • p - доля успешных проектов • «успешные» проекты – неудачные, и наоборот • Информация о типе: как? • - доля талантливых заемщиков • «талантливые» заемщики - бездарные Timing Последовательность шагов в игре время банки объявляют, природа банки назначают определяются что собираются определяет типы процентные выигрыши первого раскрывать заемщиков ставки по периода информацию кредитам банки обмениваются информацией, честно или нет банки назначают определяются процентные выигрыши второго ставки по периода кредитам Честный обмен негативной информацией Процентная ставка второго периода зависит от того, вернул ли заемщик кредит: • Вернул – идентифицируем талантливого заемщика • Не вернул – ставка зависит от условной вероятности (вероятность того, что не вернувший кредит является талантливым) Процентная ставка второго периода: • D : R/p • D : R/μ(H|D)p Условные вероятности • • • • μ(H|D) – вероятность быть H, если D μ(H|D) – вероятность быть H, если D μ(L|D) – вероятность быть L, если D μ(L|D) – вероятность быть L, если D μ(H|D) = 1 - μ(L|D)=1 ( H D) 1 ( L D) (1 p (1 p) (1 ) μ(H|D) < γ < μ(H|D) = 1 Пусть R*≥ R ( H D R*≥ R/γp Выбор процентных ставок: обратная индукция • ПisA2 = σγ(1-p)(p • ПisB2 R - R) ( H D p R =(1- σ)γ(1-p)(p - R) ( H D p • Пj1 = σj (pRj1 − R) • Rj1 = R/p Стратегия обмана • Успехи назвать неудачами • Конкурент предложит ставку выше • Сделать то же самое Доля заемщиков Сценарий 1 (pγ < 1- γ ) pγ γ 1-γ- pγ Сценарий 2 (pγ > 1- γ ) 1-γ pγ-1-γ 1-pγ Результат 1 периода в отчете Действительный результат первого периода Тип заемщика успех неудача неудача неудача успех/неудача неудача бездарный талантливый бездарный успех успех неудача неудача успех/неудача успех/неудача бездарный талантливый талантливый Выигрыши и подводные камни • Δ ПdhA2 • Δ ПdhA2 = = p R(1 - (1 p ) p R(1 - ) 2 (1 p) (сценарий 1) (сценарий 2) Конкуренты знают, что обманывают друг друга (dishonest competitor): • Сценарий 1: μ'(H|D) = > μ(H|D) (1 p ) p (1 ) • Сценарий 2: μ''(H|D) = <1 p • ΔПdcA = -pσγR<0 Выбор стратегии честный, верить Банк A честный, верить честный, не верить нечестный, верить нечестный, не верить Банк B честный, не верить нечестный, верить нечестный, не верить (П is A2 ,П is B2 ) (П dc A2 ,П is B2 ) (П is A2 ,П dh B2 ) (П is A2 ,П dc B2 ) (П dc A2 ,П is B2 ) (П dc A2 ,П dc B2 ) (П is A2 ,П dc B2 ) (П is A2 ,П dc B2 ) (П dh A2 ,П is B2 ) (П is (П dc A2 ,П is B2 ) (П dc Scenario1 : ( p R R j1 . (1 ð ) p A2 ,П dc B2 ) is B2 ) A2 ,П (П dh (П A2 ,П dc dh A2 ,П B2 )* dh B2 ) (П dh A2 ,П dc B2 ) (П dc A2 ,П dc B2 ) Scenario 2 R j1 R .( (1 p ) (1 )) p 2 (1 ð) Честный обмен позитивной информацией • RH,isj2 = R/p • Rj1 = R/ γp • Нулевая прибыль в обоих периодах Стратегия обмана Талантливым заемщикам, названным бездарными, можно назначить максимально высокую ставку Доля заемщиков Сценарий 1 (γ < 1- γ ) γ 1-2γ γ Сценарий 2 (γ > 1- γ ) 1-γ 2γ-1 1-γ Тип заемщика в отчете Действительный тип заемщика Талантливый Бездарный Бездарный Бездарный Бездарный Талантливый Талантливый Талантливый Бездарный Бездарный Талантливый Талантливый Выигрыши и подводные камни Сценарий 1: ПcdhA2 = ΔПcdhA (ПcsA2=0) = σγ(pR* - R)>0 Сценарий 2: ПcdhA2 = ΔПcdhA (ПcsA2=0) = σ(1-γ)(pR* - R)>0 Конкуренты знают, что обманывают друг друга Сценарий 1: μ(H|L) = (1 ) ПcdcA2 = ΔПcdcA = σR(1-2γ)>0 1 ПcdcA2 = ΔПcdcA = σR(1-γ) > 0 Сценарий 2: μ(H|H) = 2 Выбор стратегии • Сценарий 1: p < • Сценарий 2: p R(1 - ) R * 2R < R* честный, верить честный, верить честный, не верить Банк A нечестный, верить нечестный, не верить Банк B честный, нечестный, не верить верить нечестный, не верить (П cs A2 ,П cs B2 ) (П cdc A2 ,П cs B2 ) (П cs A2 ,П cdh B2 ) (П cs A2 ,П cdc B2 ) (П cdc A2 ,П cs B2 ) (П cdc A2 ,П cdc B2 ) (П cs A2 ,П cdc B2 ) (П cs A2 ,П cdc B2 ) (П cdh A2 ,П cs B2 ) (П cs A2 ,П cdc B2 ) (П cdh A2 ,П cdh B2 ) (П cdh A2 ,П cdc B2 ) (П cdc A2 ,П cs B2 ) (П cdc A2 ,П cs B2 ) (П cdc A2 ,П cdh B2 ) (П cdc A2 ,П cdc B2 ) Выводы • В случае обязательного раскрытия информации о заемщиках у банка есть стимулы ее искажать • У банков могут отсутствовать стимулы к включению оппортунистического поведения конкурента в свою стратегию Нужно: • Кредитное бюро – не только механизм по передаче данных, но и гарант ее правильности и своевременности. "We’re telling the story as it’s presented to us… We’re the messenger, which puts us sometimes in a difficult position" (Experian) ИП в переходных экономиках На основе Brown M., Jappelli T., Pagano M. (2009) Information Sharing and Credit: Firm-Level Evidence from Transition Countries, Journal of Financial Intermediation, 18(2), 151-172 Данные • Информационный обмен • WB Doing Business • Данные о фирмах • EBRD/World Bank Business Environment and Enterprise Performance Survey (BEEPS 2002, 2005) • 24 страны, • 17 – информационный посредник появился в период 19962005 • 6153 фирмы Доступ к кредитованию • Насколько сложен доступ к финансированию [1-4] • Доступность кредита • Стоимость средств • Отношение привлеченных средств к активам фирмы Характеристики ИП • Индекс информационного посредничества [0;5] • • • • Информация о фирмах и физических лицах Собирается позитивная и негативная информация Длина кредитной истории более 2х лет Пороговое значение кредита ниже ВВП на душу населения • Информационный посредник старше 3х лет Контрольные переменные • Макро • Индекс институционального развития (легкость оценки и контроля деятельности фирм) • Доля иностранных банков • ВВП на душу населения • Инфляция • Фирмы • • • • • • Размер (<50 работников – малые предприятия) Возраст фирм (до 1989, 1989-1993, после 1993) Гос.фирмы Приватизированные фирмы Прозрачность (0-2) (МСФО, внешний аудит) Сфера деятельности Результаты ИИП Молодые фирмы Малые предприятия Гос. Фирмы Прозрачность Отношение привлеченных Доступ к Стоимость средств к кредитованию кредитования активам + + + + + + + + + + +
