Экономические науки/1. Банки и банковская система

Соискатель кафедры «Национальной экономики и природных ресурсов» Рожкова О.А.

Самарский государственный экономический университет, Россия

Методы оценки банковской конкуренции.

В анализе конкуренции в банковской отрасли используются модели двух типов: неструктурные и структурные. Неструктурные модели напрямую измеряют поведение участников рынка, определяя тем самым степень конкуренции. Структурные модели основываются на структурных характеристиках рынка, связи степени конкуренции или рыночной власти с рыночной концентрацией (распределением рыночных долей). По структуре распределения какого-либо экономического параметра (ресурса) между конкурирующими субъектами на анализируемом рынке можно сделать и вывод об общей конкуренции. В экономической литературе [1,4,5] встречаются следующие структурные модели оценки конкуренции:

1)Индекс концентрации — определяется как сумма рыночных долей k крупнейших банков рынка:

k

CRk = ∑q_i (1)

i=1

где CRk — индекс концентрации, а q_i — доля данного банка в общей сумме экономического параметра.

Как правило, значение индекса исследуется для трех или четырех крупнейших банков. В первом случае индекс концентрации называется трехдольным (CR3), во втором случае — четырехдольным (CR4). Рынок считается неконцентрированным при значениях индекса CR3 < 45 %, умеренно концентрированным - при CR3 = 45 - 70 % и высококонцентрированным - при CR3> 70%.

Основными преимуществами данного индекса являются широкое применение, несложность расчетов.

Основным недостатком, например на региональном уровне, является недоступность информации в разрезе филиалов инорегиональных банков. Поскольку коэффициент концентрации не позволяет дифференцировать "рыночную роль" различных участников, то при наличии полной информации о финансовых организациях предпочтительной является оценка концентрации рынка с помощью коэффициента концентрации и индекса Герфиндаля-Гиршмана.

2) Коэффициент относительной концентрации — рассчитывается как отношение долей крупнейших банков регионального рынка в общей сумме к долям этих банков в общем объеме выбранного показателя (например, валюты балансов для банков):

К= b/a (2)

где К— коэффициент относительной концентрации; b — доля крупнейших банков территориального рынка в общей сумме банков в процентах; а — доля этих банков в общем объеме выбранного банковского показателя в процентах.

Чем ближе коэффициент относительной концентрации к нулю, тем более высокая степень концентрации наблюдается на рынке. Легко убедиться в том, что в случае рынка совершенной конкуренции, когда все банки имеют одинаковые и равные доли, индекс равен единице.

Основными преимуществами данного индекса являются широкое применение, несложность расчетов.

Основным недостатком на региональном уровне является недоступность информации в разрезе филиалов инорегиональных банков.

3) Индекс Герфиндаля — Гиршмана, являющийся наиболее популярным среди маркетологов, определяется как сумма квадратов долей по какому-либо показателю всех банков, действующих на рынке:

n

HHI= ∑q_i² (3)

i

где HHI – индекс Герфиндаля - Гиршмана; q_i -доля данного банка в объеме региона по какому-либо показателю.

Индекс Герфиндаля — Гиршмана изменяется в пределах:

1/n<HHI < 1 (4)

n — число банков, действующих в регионе. Из свойств индекса следует вывод о том, что чем меньше индекс, тем меньше концентрация на рынке.

Основной недостаток индекса связан с тем, что его нижняя граница является плавающей. Поэтому, когда на разных рынках индекс принимает одинаковые значения, это не означает, что перед нами рынки с однотипной структурой и концентрацией. Для исключения этого эффекта используют модифицированный индекс

0<(nHHI-1)/(n-1)<1 (5)

Тогда при значениях индекса, близких к нулю, можно говорить об однородности рынка и высокой конкуренции на нем.

Основными преимуществами данного индекса являются широкое применение, несложность расчетов, является наиболее популярным инструментом и служит исходной точкой отсчета для других индексов концентрации, его индексом с полной информацией, поскольку он учитывает особенности распределения размеров финансовых структур. Индекс показывает, какое место на данном рынке занимают более мелкие участники и есть ли предпосылки при сложившемся составе финансовых организаций к противодействию со стороны более мелких участников рынка рыночной власти крупнейших.

Основным недостатком на региональном уровне также является недоступность информации в разрезе филиалов инорегиональных банков, нижняя граница является плавающей, поэтому, когда на разных рынках индекс принимает одинаковые значения, это не означает, что перед нами рынки с однотипной структурой и концентрацией. При этом следует иметь в виду, что определение индекса концентрации Герфиндаля-Гиршмана как суммы квадратов долей участников рынка увеличивает вес более крупных участников. Это означает, что если точные данные о долях на рынке мелких участников отсутствуют, то итоговая ошибка по неполному числу слагаемых не будет большой, если доля крупных участников была определена верно. При отсутствии данных о долях мелких участников для расчета индекса концентрации Герфиндаля-Гиршмана возможно использовать их среднее или максимальное значение, оцененное по статистическим или иным данным либо экспертным путем.

4) Коэффициент вариации рыночных долей характеризует возможную рыночную власть банков через неравенство их размеров. Можно воспользоваться этим свойством дисперсии для расчета степени концентрации на рынке. Доли банков на рынке будут всегда меньше единицы, следовательно, дисперсия долей банков не будет превышать единицы и не будет меньше нуля. В то же самое время верхний предел дисперсии зависит и от количества банков на рынке, и от конкретного распределения долей банков на рынке. Поэтому конкретные значения дисперсии будут все же малоинформативны.

Можно предложить множество возможных способов использования дисперсии рыночных долей фирм для определения уровня концентрации на рынке.

Так, если использовать коэффициент вариации, который представляет собой отношение среднеквадратичного отношения к среднеарифметической, то он будет равен нулю в том случае, - когда равна нулю дисперсия и рыночные доли одинаковы. Коэффициент вариации близок кединице, когда один банк занимает подавляющую долю рынка. Для рассматриваемого случая коэффициент вариации будет рассчитываться по формуле:

n

V=√1/n∑(q_i-1/n) ² (6)

где V - дисперсия рыночных долей банков, n- число банков в регионе, q — рыночная доля i-го банка.

Основными преимуществами данного индекса является то, что он дает возможную рыночную власть банков через неравенство их размеров.

Основным недостатком на региональном уровне является недоступность информации в разрезе филиалов инорегиональных банков, достаточная сложность расчетов, данный показатель является чисто математическим и не учитывает особенностей того или иного рынка, конкретные значения дисперсии будут все же малоинформативны.

5) Коэффициент Джини показывает меру неравенства распределения показателей. В этом случае коэффициент рассчитывается по формуле:

_

G=1+1/n-2/(n²y) (y₁+2y₂+3y₃+…ny_n) (7)

где G— коэффициент Джини; n — число банков; y— средний для данного числа банков экономический показатель, y₁, y₂, y₃…, y_n — индивидуальные значения показателей различных банков в порядке их убывания.

Модификация коэффициента Джини, применяемая для анализа структуры рынков, определяется как процентная доля размера регионального банковского рынка, приходящаяся на процентное число банков, действующих на региональном рынке:

G=D/N (8)

где G — коэффициент Джини; D - кумулятивный (накопленный) процент размера рынка; N— кумулятивный процент числа банков на рынке.

Коэффициент Джини оценивает равенство банков на рынке, при G= 1 на один банк приходится весь объем, при G= 0 каждый банк производит одинаковую долю в регионе (или одинаковый процент банков производит одинаковый процент совокупного выпуска).

Основными преимуществами данного индекса является то, что он оценивает бакновскую конкуренцию на рынке с точки зрения равенства банков, т.е. когда мы имеем результат расчета, то можно судить все ли банки равны и находятся в равных конкурентных условиях.

Основным недостатком на региональном уровне является недоступность информации в разрезе филиалов инорегиональных банков, достаточная сложность расчетов.

6) Ранговый индекс концентрации (Индекс Холла — Тайдмана, индекс Роземблюта) рассчитывается на основе сопоставления рангов банков рынка следующим образом:

HT=1/2∑R_iq_i-1 (9)

где HТ— ранговый индекс концентрации; R_i — ранг банка на рынке (по убывающей, самый крупный банк имеет ранг 1); q_i-доля банка.

HТ изменяется в пределах от 1/n до 1, где n -число банков в регионе. Чем меньше показатель, тем меньше концентрация на рынке.

Основными преимуществами данного индекса является то, что он дает возможность использовать ранжирование банков.

Основным недостатком на региональном уровне является недоступность информации в разрезе филиалов инорегиональных банков, отсутствие четкой методики присвоения рангов (в связи с этим присвоение рангов может быть субъективным).

7) Индекс максимальной доли. Для рынка совершенной конкуренции характерной особенностью является то, что общее число банков n велико, а их доли на рынке равны друг другу и при большом числе банков крайне малы. Математически это означает, что для конкурентного рынка доли каждого предприятия будут равны 1/n. Степень отклонения доли предприятия от этой величины будет одновременно характеризовать степень отличия от этой величины, тем более рынок приближается к монопольному состоянию.

Обозначив через М(d) среднюю арифметическую рыночных долей на данном конкурентном рынке, а через d_max — максимальную долю на этом рынке, можно находить отношение

I=(d_max - М(d))/ (d_max + М(d)) (10)

которое будет характеризовать то или иное состояниxе рынка и степень интенсивности конкуренции на нем.

Индекс имеет пределы изменения от нуля до единицы и при этом дает ясную интерпретацию своих значений:

при значении индекса от 1 до 0,75 — рынок монопольный;

при значении индекса от 0,75 до 0,50 — рынок олигопольный;

при значении индекса от 0,50 до 0,25 — рынок монополистической конкуренции;

при значении индекса от 0,25 до 0 — рынок конкурентный.

Основными преимуществами данного индекса является то, что он дает возможность оценить не только уровень концентрации на рынке, но определить степень и вид конкуренции на нем, дает ясную интерпретацию своих значений, достаточная несложность расчетов.

Основным недостатком на региональном уровне является недоступность информации в разрезе филиалов инорегиональных банков.

8) Индекс обратных величин долей. Сумма обратных величин долей банков в случае, когда доли банков равны друг другу и равны 1/n, будет равна величине n²/100. В том случае, когда доли банков, работающих на рынке, не равны друг другу, сумма их обратных величин будет всегда меньше, чем n²/100. Это дает возможность предложить в качестве возможного индекса концентрации следующую величину:

n

k=(n²/100)/(∑1/d_i) (11)

i=1

Здесь n число банков, действующих на региональном рынке, d_i — доля банка на региональном рынке, выраженная в процентах.

Если рынок однороден, коэффициент стремится к единице, если на рынке имеются явные лидеры - коэффициент стремится к нулю. Предлагаемый индекс имеет явную интерпретацию своих значений:

при значении индекса от 0 до 0,25 — рынок монопольный;

при значении индекса от 0,25 до 0,50 – рынок олигопольный;

при значении индекса от 0,50 до 0,75 – рынок монополистической конкуренции;

при значении индекса от 0,75 до 1 — конкурентный рынок.

Основными преимуществами данного индекса является то, что он он дает возможность оценить не только уровень концентрации на рынке, но определить степень и вид конкуренции на нем, дает ясную интерпретацию своих значений, достаточная несложность расчетов.

Основным недостатком на региональном уровне является недоступность информации в разрезе филиалов инорегиональных банков.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что предлагаемые модели имеют как преимущества так и недостатки. Самым основным недостатком являются то, что нет в свободном доступе информации по показателям филиалов инорегиональных банков. Другим недостатком является то, что некоторые модели являются сугубо математическими и требуют сложных расчетов, которые иногда можно провести только с помощью ЭВМ. Кроме того, все данные показатели определяют только степень концентрации и не показывают конкретных «монополистов».

Кроме того, если использовать одновременно все данные показатели для принятия управленческих решений (например: для выбора того или иного региона в качестве стратегического), то можно столкнуться с тем, что данные показатели в совокупности не дают объективной оценки уровня конкуренции в конкретном регионе, т.к. являются разновесовыми. То есть заведомо коэффициент, обладающий большим абсолютным значением, является доминирующим, что в конечном итоге и скажется на результате. Очевидно, что для оптимального выбора региона по критерию уровня конкуренции необходимо разработать какой-либо обобщенный показатель, учитывающий разные методики оценки конкуренции и в итоге дающий однозначное управленческое решение.

Но данная проблематика не является целью данной работы, т.к. целью исследования является определение уровня конкуренции на банковском рынке конкретной области, а не сравнение ее с другими регионами.

Далее рассмотрим модели, используемые различными институтами.

В сентябре 2006 г. МВФ выпустил отчет «Перспективы развития мировой экономики» с акцентом на финансовых системах и экономических циклах. В отчете предлагалось использовать сводный финансовый индекс для количественной оценки степени развития национальных финансовых систем. Индекс рассчитывается как среднее арифметическое трех индексов, отражающих значимость традиционного (основанного на прочных взаимоотношениях) банковского посредничества; уровень развития новых видов финансового посредничества; роль, которую играют финансовые рынки. Особое внимание в расчете финансового индекса уделено конкуренции в банковском секторе. Роль взаимоотношений между банками и их клиентами, как правило, слабее на рынках, где сильнее конкуренция между банками и где конфиденциальная информация о заемщиках ограничена. Данный подход возможно при необходимости использовать данную методику и для оценки степени развития региональных банковских рынков.

Итак, с точки зрения МВФ [3] конкуренция в банковском секторе измеряется по нескольким параметрам: доля банковских активов, принадлежащих трем крупнейшим банкам; доля банковских активов, находящихся в собственности иностранных владельцев; спред процентных ставок; среднее число взаимоотношений клиентов с банками.

МВФ рассматривает национальные финансовые системы. Таким образом, иностранные и местные банки находятся на различных конкурентных позициях. Различия проявляются в двух направлениях: размер банка и его международный характер. Дочерние иностранные банки на внутреннем рынке являются частью крупных мировых финансовых конгломератов. Как следствие, они обладают теми же конкурентными преимуществами и недостатками, что и крупные банки по отношению к малым кредитным организациям.

На рынке, где господствует несколько крупных банков, получить кредит новому предприятию бывает нелегко. Отрицательный эффект концентрации на банковском рынке, однако, может быть смягчен, если на него допущены иностранные банки. В то же время следует отметить, что для стран с хорошо развитой финансовой системой положительный эффект от присутствия иностранных банков малозначим.

Международный характер дает иностранным банкам ряд преимуществ перед национальными. В частности, преимущества проявляются в обслуживании транснациональных корпораций, доступе к международному рынку капитала, включая финансовые ресурсы материнской организации, использование зарубежных банковских технологий и т.д. В то же время иностранные банки сталкиваются с рядом трудностей, связанных с тем, что они управляются из-за рубежа.

Штаб-квартира иностранного банка стремится стандартизировать работу дочерних банков в разных странах. Однако дочерние банки каждой страны имеют дело с различными экономическими условиями, что снижает эффективность стандартизации. Условия работы на банковских рынках развитых стран достаточно однородны, а в развивающихся странах они радикально отличаются. Исследования эффективности и доходности банков позволяют сделать вывод, что преимущества иностранных банков перевешивают их недостатки в развитых странах, а в развивающихся – наоборот: иностранные банки оказываются менее доходными. Одна из причин – ограничения, наложенные на чужие банки местным регулятором рынка. Другой причиной может быть низкая процентная маржа, которую иностранные банки поддерживают, чтобы увеличивать долю рынка.

Согласно критерию МВФ, если клиенты (фирмы, домохозяйства) поддерживают прочные взаимоотношения с несколькими банками, это признак конкурентного банковского сектора. В экономической теории под банковскими взаимоотношениями понимается связь между банком и клиентом, выходящая за рамки выполнения простых анонимных финансовых операций. В общем виде преимущества прочных взаимоотношений включают в себя обмен частной информацией, неявные обязательства по поддержанию деловых контактов в периоды экономической нестабильности и обслуживание по приемлемым тарифам. Банковские взаимоотношения имеют две характеристики: количественную и временную. Отдача от взаимоотношений тем больше, чем они продолжительнее – иными словами, важна дюрация взаимодействия банка и клиента. Кроме того, прочные взаимоотношения позволяют клиентам осуществлять больший объем операций, т.е. избежать рационирования со стороны банка. Это могут быть как кредитные, так и депозитные сделки.

Для клиентов стимулами поддержания прочных взаимоотношений с банками могут быть различного рода льготы, прежде всего – минимизация издержек финансирования и раскрытия информации. Клиенты стремятся установить оптимальное число контактов с банками.

По мере увеличения числа взаимоотношений банк-клиент наблюдаются следующие эффекты: увеличивается рискованность и информационная закрытость клиентов; ослабляется зависимость от ключевого банка (так называемого домашнего банка), где пре имущественно обслуживается клиент; дюрация взаимодействия банк-клиент снижается; спрос на банковские продукты растет, доступность их увеличивается; растет вероятность ограничения будущего финансирования в домашнем банке.

В целом множественные отношения с банками помогают заемщикам преодолевать кредитные лимиты, которые банки им навязывают по соображениям рискменеджмента. Чем крупнее фирма или состоятельнее частное лицо, тем в большем числе банков они предпочитают обслуживаться. Размер и возраст фирмы обратно пропорциональны продолжительности взаимоотношений. Число взаимоотношений с банками ниже, если домашний банк, где обслуживается клиент, является маленькой местной кредитной организацией.

Можно отметить, что для клиента безразлично, к какому типу относится банк (сберегательный, кооперативный и пр.), где он обслуживается. Клиенты предпочитают иметь дело с крупными банками – они более стабильны и могут предложить больший объем финансирования. Как следствие, множественные взаимоотношения способствуют укрупнению банков. Они также оказывают положительное влияние на его финансовую устойчивость, поскольку диверсифицируют клиентскую базу. Между числом взаимоотношений и конкуренции ей в банковском секторе существует прямая связь. По мере снижения числа взаимоотношений концентрация на банковском рынке растет – и, как следствие, конкуренция между банками снижается.

На макроэкономическом уровне на интенсивность связей оказывают влияние два фактора. Во-первых, благосостояние клиентов (измеряем как ВВП на душу населения). Статистика показывает, что число банковских счетов растет одновременно с благосостоянием граждан.

Другими важными факторами, определяющими интенсивность клиентских связей, являются деловой климат и регулятивная среда. Клиенты стремятся завязать тем больше отношений с банками, чем ниже эффективность судебно-административной системы и чем слабее права кредиторов. Регулятивная среда оказывает не последнее влияние на банковские взаимоотношения. Опосредованно она определяет и конкурентную ситуацию на рынке.

Для оценки рыночной концентрации используется множество различных показателей. Большинство из них достаточно сложны для расчета. На практике чаще используются коэффициент концентрации – рыночные доли трех (CR3), пяти (CR5) и десяти (CR10) ведущих банков, а также индекс Герфиндаля-Гиршмана. Последний является наиболее популярным инструментом и служит исходной точкой отсчета для других индексов концентрации. Еще раз замечу, что считаю возможным применение данной методики на региональном уровне. Ииндекс Герфиндаля-Гиршмана называют индексом с полной информацией, поскольку он учитывает особенности распределения размеров финансовых структур.

Для оценки конкуренции на традиционных товарных рынках нередко служит показатель PCM (price-cost margin) – маржа между ценой на продукцию и издержками ее производства. На русский язык price-cost margin чаще всего переводится как «доля прибыли в цене» (синоним – profit margin per unit) единицы продукта. В общем виде PCM рассчитывают как разницу между доходами и издержками, деленную на доходы. В ряде случаев PCM модифицируется, превращаясь в «различия в относительной прибыли». Использовать ее для измерения интенсивности конкуренции предложили американские эконмисты Н. Коллинс и Л. Престон еще в 1969 г. С тех пор PCM регулярно применяется для анализа структуры рынка, в частности, в исследованиях рыночной концентрации, предельных издержек и ценообразования.

Однако когда дело доходит до моделирования PCM, концепция нередко дает сбои. Некоторые исследования, в которых строились теоретические модели ценообразования, закончились выводами, что интенсивная конкуренция может сопровождаться не низкой PCM, как ожидается, а наоборот, высокой. К подобным заключениям в свое время пришел нобелевский лауреат Дж. Стиглиц. Тем не менее PCM продолжает служить мерилом конкуренции.

В банковском секторе PCM представляет собой процентную маржу – разницу между процентными доходами и процентными расходами банка. Чем больше маржа – тем дороже финансовые ресурсы. Россия является страной с наиболее высокой маржой.

Индекс конкуренции в банковском секторе строится как среднее арифметическое четырех субиндексов, характеризующих рыночную концентрацию, долю иностранных владельцев, маржу процентных ставок и взаимоотношения клиентов с банками. Можно использовать и другие методологии агрегирования, например метод главных компонент. Результаты, по всей вероятности, будут теми же, что и при использовании средних арифметических. Преимущество последних состоит в их простоте и прозрачности оценки, а также в том, что они позволяют избежать присвоения различным компонентам индекса неявных весов.

Индекс конкуренции в банковском секторе отражает два ключевых фактора, характерных для традиционного банковского финансирования: прочные взаимоотношения с клиентами и наличие той или иной формы рыночного влияния банков на клиентов. В более конкурентном банковском секторе рыночное влияние банков на заемщиков меньше, равно как и относительный дефицит общедоступной информации о клиентах. Несмотря на большой объем финансирования, проходящий через банки, значение индекса конкуренции будет ниже в условиях долгосрочных взаимоотношений между заемщиками и кредиторами.

Сводный индекс после итогового расчета имеет диапазон возможных значений от нуля до единицы.

Федеральная антимонопольная служба Российской Федерации[1] в настоящее время для анализа состояния конкурентной среды того или иного региона использует следующие показатели [2,6]:

1)Емкость финансового рынка может быть определена как сумма объема (оборота) финансовых услуг, осуществляемых всеми финансовыми организациями за определенный период:

ⁿ

Vfr = SUM V_i (12)

_i=1

где:

Vfr - емкость рынка финансовых услуг;

V_i - объем финансовых услуг i-й финансовой организации;

i = 1, 2, ..., n - количество финансовых организаций, действующих на рынке финансовых услуг.

Для определения финансовых ресурсов рынка емкость рынка финансовых услуг может быть определена как сумма активов (основного капитала) финансовых организаций, действующих на определенном рынке.

Этот показатель в большей степени применим к рынку с идентичным институциональным составом финансовых организаций. Например, такой показатель применим к рынку банковских услуг, где действуют исключительно кредитные организации

^m

Vfr(a) = SUM V_i(a) (13)

_i=1

где:

Vfr(a) - емкость финансовых ресурсов рассматриваемого рынка финансовых услуг;

V_i(a) - сумма активов (основного капитала) i-й финансовой организации;

i = 1, 2, ..., m - количество финансовых организаций, действующих на рынке финансовых услуг.

При определении емкости регионального рынка финансовых услуг следует учитывать объем финансовых услуг, предоставленных финансовыми организациями, зарегистрированными в рассматриваемом регионе (с учетом объемов финансовых услуг их филиалов, отделений, представительств, операционных касс, дополнительных офисов и т.д., расположенных в этом регионе), и объем финансовых услуг филиалов (отделений, представительств, операционных касс, дополнительных офисов и т.д.) организаций, расположенных в ином регионе. Информацию по балансовым показателям филиалов инорегиональных банков, находящимся в конкретном регионе, получить трудно, но возможно. А вот исключить из балансовых показателей местных банков показатели их структурных подразделений в других регионах и исключить из балансовых показателей филиалов инорегиональных банков, зарегистрированных в данном регионе, показатели их структурных подразделений (например, операционных офисов филиалов в другом регионе) практически невозможно!

В случае отсутствия данных по филиалам (отделениям, представительствам, операционным кассам, дополнительным офисам и т.д.) финансовых организаций емкость регионального рынка может быть рассчитана по формуле:

^{k k}

Vfr' = SUM V_i - SUM V_i" (14)

_{i=1 i=1}

где:

Vfr' - емкость регионального рынка финансовых услуг;

V_i - объем услуг, предоставленных i-й финансовой организацией на федеральном рынке финансовых услуг;

V_i" - объем услуг, предоставленных i-й финансовой организацией на иных региональных рынках.

2) Доля финансовой организации на рассматриваемом рынке финансовых услуг определяется как процентное отношение оказанных ею финансовых услуг определенного вида к общей емкости рынка определенного вида услуг:

D_i = V_i / Vfr (15)

Доля финансовой организации по финансовым ресурсам на рассматриваемом рынке финансовых услуг определяется как процентное отношение суммы активов (основного капитала) финансовой организации к емкости финансовых ресурсов рассматриваемого рынка:

D_i(a) = V_i(a) / Vfr(a) (16)

3) коэффициент концентрации рынка (CR-n), который рассчитывается как процентное отношение объема финансовых услуг, оказываемых определенным числом крупнейших участников рынка финансовых услуг, к общей емкости данного финансового рынка:

Под участником понимается независимая, самостоятельно действующая на данном рынке финансовая организация или группа лиц.

CR-n =( V₁ + V₂ + ... + V_n )/ V x 100%, (17)

где:

V₁ + V₂ + ... + V_n - объем финансовых услуг n-крупнейшими участниками рынка финансовых услуг;

4) индекс концентрации рынка Герфиндаля-Гиршмана (HHI), который рассчитывается возведением в квадрат процентной доли на рынке каждого участника и суммированием полученных результатов:

^{2 2 2}

HHI = (D₁) + (D₂) + ... + (D_m) (18)

где:

D_i - доля на рынке i-го участника, выраженная в процентах;

i = 1, 2, ..., m.

При наличии данных о крупнейших участниках рынка финансовых услуг и отсутствии необходимой информации о всех финансовых организациях оценка концентрации рынка целесообразна с помощью коэффициента концентрации.

Поскольку коэффициент концентрации не позволяет дифференцировать "рыночную роль" различных участников, то при наличии полной информации о финансовых организациях предпочтительной является оценка концентрации рынка с помощью коэффициента концентрации и индекса Герфиндаля-Гиршмана, который показывает, какое место на данном рынке занимают более мелкие участники и есть ли предпосылки при сложившемся составе финансовых организаций к противодействию со стороны более мелких участников рынка рыночной власти крупнейших.

При этом следует иметь в виду, что определение индекса концентрации Герфиндаля-Гиршмана как суммы квадратов долей участников рынка увеличивает вес более крупных участников. Это означает, что если точные данные о долях на рынке мелких участников отсутствуют, то итоговая ошибка по неполному числу слагаемых не будет большой, если доля крупных участников была определена верно. При отсутствии данных о долях мелких участников для расчета индекса концентрации Герфиндаля-Гиршмана возможно использовать их среднее или максимальное значение, оцененное по статистическим или иным данным либо экспертным путем.

Коэффициенты концентрации определяются обычно для трех (CR-3), четырех (CR-4), шести (CR-6), восьми (CR-8) и более крупнейших участников (в зависимости от общего числа участников рынка).

Для оценки уровня концентрации изучаемого рынка финансовых услуг рекомендуется определять коэффициент концентрации рынка трех крупнейших участников и индекс концентрации рынка Герфиндаля-Гиршмана.

В зависимости от значений показателей концентрации рынок может быть признан высоко-, умеренно- или низкоконцентрированным:

высококонцентрированные рынки:

при 70% < CR-3 < 100%;

1800 < HHI < 10000;

умеренноконцентрированные рынки:

при 35% < CR-3 < 70%;

800 < HHI < 1800;

низкоконцентрированные рынки:

при CR-3 < 35%;

HHI < 800.

По нашему мнению использование индекса Герфиндаля-Гиршмана является очень уместным и обоснованным, т.к. дает возможность определить не только уровень концентрации на рынке, но и адресно определить лидеров и «монополистов».

В заключение рассмотрения отметим, что в практических исследованиях рекомендуется использовать следующие модели оценки конкуренции: индекс концентрации, индекс Герфиндаля-Гиршмана, доля рынка по конкретным показателям. Выбор данных моделей обусловлен: достаточной несложностью и понятностью расчетов и их интерпретаций, дают возможность определить степень концентрации, форму конкуренции и лидеров на рынке.

Литература:

1. Азоев Г.Л. Конкуренция: анализ, стратегия и практика. — М.: Центр экономики и маркетинга, 1996. — С. 38.

2. Интернет-ресурс: сайт ФАС РФ – www.fas.gov.ru

3. Моисеев С.Р. Конкуренция в российском банковском секторе.// Банковское дело, № 8, 2007 г.

4. Светуньков С. Г. Эконометрические методы прогнозирования спроса. М.:Изд-во МГУ, 1993. - С. 123.

5. Словарь современной экономической теории Мак-миллана. - М.-.ИНФРА-М, 1997. - С. 204

6. Приказ Министерства Российской Федерации по антимонопольной политик и поддержке предпринимательства «Об утверждении методических рекомендаций» от 31 марта 2003 г. N 86

---