Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Школа финансов ВШЭ
119049 Москва, Покровский бульвар, 11,
офис S629.
Телефоны:
+7 (495) 772-95-90*27447, *27190, *27947 (по общим вопросам Школы финансов)
+7 (495) 621-91-92 (по вопросам Бизнес-образования)
+7 (495) 916-88-08 (Магистерская программа "Корпоративные финансы")
E-mail:
df@hse.ru (по общим вопросам Школы финансов),
finance@hse.ru (по вопросам Бизнес-образования)
ординарный профессор НИУ ВШЭ, доктор экономических наук, заслуженный работник высшей школы РФ
Школа финансов ВШЭ — лидирующий в стране центр компетенций в области корпоративных финансов, оценки стоимости, банковского дела, фондового рынка, управления рисками и страхования, учета и аудита.
Наш университет - первый в России в глобальном рейтинге "QS – World University Rankings by subject" (2022) в предметной области Accounting and Finance, а так же первый среди российских университетов в области Business & Management Studies.
Григорьева С. А., Жукова Ю. Д., Завертяева М. А. и др.
М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2025.
Финансы и бизнес. 2025. Т. 22. № 2.
В кн.: Российские корпорации на пути к антихрупкости. Финансовая архитектура компаний. М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2025. Гл. 2. С. 27-69.
Financial Economics. WP HSE. HSE University, 2025. No. 1/FE/2025.
Экономисты из ВШЭ показали, что сбор всей возможной информации о заемщиках не всегда позволяет снизить риски банковского сектора. Иногда больше не значит лучше: наращивание объема данных до определенной степени, наоборот, повышает риски невозврата кредитов. Исследование опубликовано в серии препринтов WP BRP HSE University, Series: Financial Economics.
Принимая решение о том, выдавать кредит или нет и на каких условиях, банки стараются собрать максимум информации о клиенте. Предполагается, что чем больше данных будет в распоряжении аналитиков или алгоритма, тем точнее они смогут оценить, способен клиент вернуть долг или нет. Источником такой информации для банка служит среди прочего кредитная история: сведения о ранее взятых кредитах, их суммах и своевременности внесения платежей, о характеристиках заемщика (например, о его финансовой отчетности) и т. п. Такие данные банки могут получить, обратившись в кредитное бюро или кредитный регистр.
Однако некоторые исследования показывают, что у стремления накопить как можно более полную информацию о заемщике могут быть и «побочные эффекты». Например, данные о невозврате кредита тонут в массе информации и уже не играют такой важной роли в стимулировании заемщика вести себя добросовестно. Таким образом, данные о неуплате перестают оказывать дисциплинирующее воздействие, и мотивация людей вносить платежи вовремя снижается.
Как же кредитные риски банков связаны с объемом собираемой информации? Ответ зависит от того, какой эффект преобладает: кредитные риски могут снижаться в силу увеличения точности прогнозов относительно невозвратов или расти из-за снижения кредитной дисциплины.
Авторы работы проанализировали данные об объеме собираемой банками информации и уровне кредитных рисков, чтобы понять, как выглядит зависимость между этими параметрами. Экономисты также оценили, как на эту связь влияет качество институциональной среды в стране и степень развития ее финансовых институтов. Для этого они использовали данные о 80 странах за 2004–2015 годы.
Чтобы ответить на поставленные вопросы, авторы статьи составили математическую модель, в которой зависимой переменной были кредитные риски (доля просроченных кредитов в общем объеме выданных) в конкретной стране и в определенном году, а независимыми — индекс глубины раскрытия кредитной информации, а также ряд контрольных переменных. Индекс глубины раскрытия кредитной информации рассчитывается Всемирным банком в рамках проекта Doing Business, его значение зависит от того, собирается ли информация и о физических, и о юридических лицах, входят ли в нее только данные о невыплатах или о своевременно погашенных кредитах тоже, сведения за какой срок хранятся в базах, имеет ли заемщик доступ к своей кредитной истории и так далее. Наиболее высокие значения этот индекс принимает в США, Канаде, Аргентине, Германии, минимальные — в Люксембурге, Афганистане, Ираке. В России он близок к максимальному.
Кроме того, экономисты разделили страны на группы в зависимости от степени эффективности госуправления (через соответствующий индекс Всемирного банка), защиты прав собственности (индекс Международного альянса прав собственности) и уровня развития финансовой системы (две метрики Международного валютного фонда).
Расчеты показали, что зависимость между уровнем раскрытия информации и кредитными рисками действительно нелинейна, график имеет форму перевернутой буквы U: с ростом объемов собираемой информации риски сначала возрастают, но с некоторого момента начинают снижаться, причем при максимальных значениях индекса кредитной информации риски значительно меньше, чем при минимальных. В странах с эффективным управлением риски начинают снижаться при меньших значениях индекса (в абсолютных значениях риски также оказываются ниже), то есть в условиях менее качественной институциональной среды регулятор может снизить кредитные риски, лишь вводя систему кредитных бюро и обширные требования по сбору информации о заемщике. Похожим образом на связь количества раскрываемой информации и рисков влияет уважение частной собственности и уровень развития финансовых институтов.
Мария Семенова
«Таким образом, результаты этого исследования говорят о том, что центральным банкам в развивающихся экономиках стоит с осторожностью внедрять новые требования к информационному обмену на кредитных рынках (например, расширять круг заемщиков или типов кредитов, информация о которых поступает в кредитные бюро). Если такие новшества единичны и не сопровождаются, например, увеличением срока хранения кредитной истории, обеспечением онлайн-доступа к кредитным файлам, расширением списка поставщиков данных о заемщиках, они могут не привести к желаемому снижению кредитных рисков», — рассказала один из авторов работы, старший научный сотрудник ИНИИ и доцент школы финансов факультета экономических наук ВШЭ Мария Семенова.
Исследование также позволило выявить страны, в которых уровень раскрытия информации наименее выгоден с точки зрения кредитных рисков. К ним относятся Мальта, Мавритания, Мозамбик, Восточный Тимор и другие. Результаты показывают, что, возможно, этим странам стоит изменить регулирование в области обмена кредитной информацией так, чтобы собирать значительно меньше либо намного больше данных, чем сейчас.