<<
>>

Эконометрический подход к оценке факторингового рынка с учетом секьюритизации.

Согласно выводу, сделанному в диссертации о том, что развитие рынка факторинговых услуг формирует потребность в новых альтернативных источниках финансирования, в частности секьюритизации факторинговых активов, исследовательская модель построена для тестирования следующей гипотезы:

Объем рынка факторинговых услуг, то есть объем новых заключенных и профинансированных факторинговых контрактов зависим от объема проводимой компаниями, присутствующих на данном рынке, секьюритизации факторинговых активов.

В данном разделе исследования, автор в ходе проведенной работы выявил наличие математической зависимости между показателями секьюритизации и другими характеристиками факторингового рынка. Для этого построены две эконометрические факторообразующие модели факторингового рынка по данным Европы и Великобритании. Рынок Великобритании рассмотрен отдельно, так как данные рынок является наиболее развитым и на нем секьюритизируется большая часть факторинговых сделок. Поэтому автор считает целесообразным проведение детального исследования сущности происходящих на этих рынках процессов, и провести сравнительный анализ полученных результатов. Ранее в работе была определена функция секьюритизации, как функция от ряда факторов, SEC=F(Xn), в данном разделе она будет рассмотрена, как один из объясняющих факторов рынка факторинговых услуг.

Цели и задачи модели.

Цель модели - выявить параметры, факторы, определяющих динамику развития рынка факторинга, выявить значение секьюритизации для рынка факторинговых услуг, оценить математическую зависимость между объемом факторингового рынка и объемом секьюритизации, построив эконометрическую модель факторингового рынка с учетом использования секьюритизации.

По этой причине, необходимо оценить секьюритизацию в числе других факторов, определяющих объем заключаемых на рынке факторинговых сделок.

Исходные данные и постановка задачи.

Модель была построена на основе информации, собранной автором по данным факторингового рынка Европы с помощью информации Factors Chain Internationa (FCI), International Factors Group (IFGroup) и EU Federation for the Factoring & Commercial Finance Industry (EUF) за период с 2002 по 2010 гг.

Имеющиеся у автора данные (далее наблюдения) по рынку факторинговых услуг были разделены на две группы переменных, где:

Yi - объясняемая (зависимая) переменная;

Xi - объясняющая переменная (фактор); i=1,.. .,n; где n - число наблюдений. Зависимая переменная Yi была представлена в виде функции f(X, β)=f(X1, ,Хк;в1, ,вр), где X1,.,Xk - независимые объясняющие переменные, а в1,...,вр - параметры оценки. Проводился анализ по рынку факторинга Европы и Великобритании, где в качестве объясняемой переменой рассматривался объем профинансированных факторинговых договоров (объем ранка факторинга), а в качестве основной объясняющей переменной - объем проводимой «Секьюритизации» (SEC). Секьюритизация рассматривается как альтернативный источник внешнего финансирования, которое привлекается из-за нехватки внутреннего и (или) с целью получения более лучших условий финансирования факторинговых операций. Таким образом, включение переменной Объем проводимой компанией секьюритизацией (SEC) не только позволяет оценить влияние секьюритизации на развитие факторингового рынка, но так же показывает, что рост данного показателя свидетельствует о развитости факторингового рынка, наличие высокой конкуренции на рынке, как за клиентов, так и за источники финансирования. Объем внешнего финансирования, применяется в качестве основной объясняющей переменной, так как именно это показатель свидетельствует о расширение хозяйственной деятельности, которое в свою очередь требует привлечения дополнительных денежных средств.

Потребность в дополнительных капиталовложениях превышает собственные ресурсы факторинговой компании, из-за специфики деятельности.

Общий вид модели:

Yi = α + β* Xi + ε- для случая одной объясняющей переменной, парная регрессия.

Y = X* β + ε- для случая более чем одной объясняющей переменной (в количестве k штук) уравнение имеет матричный вид, где Y - матрица объясняемых переменных - вектор-столбец размером (n x 1); β- вектор коэффициентов размером (k x 1); X - матрица объясняющих переменных размером n x (k+1); ε- вектор ошибок размером (n x 1).

Модель регрессии включает в себя две составляющие : детерминирование (и не равные между собой) значения известных наблюдений по факторинговому рынку Х и стохастический элемент в виде неизвестной случайной ошибки ε.

Задача анализа - подбор такой функции Y=f(X) из параметрического семейства функций f (X, β) , которая наилучшим образом описывала бы зависимость Y и X. Для этого автор оценивал качество параметра β.

Предпосылки модели.

В качестве мер ы о ткло гения функции f (X, β) о т набо р анаблюдений использовалась сумма квадратов отклонений f = ∑ (i = 1, n)[Yi- f( Xi, β)]2 . Для

этого применяется метод наименьших квадратов с задачей поиска наилучшей аппроксимации набора наблюдений Xi,Yi линейной функции F(x)=a = b*X в смысле минимизации функционала

F = ∑ (i = 1, n )[ Yi -( a + b* Xi)] 2

где ∑ [ Yi -( a + b* Xi)]2=∑ e t2 - сумма квадратов отклонений.

Основные гипотезы модели.

При предположении о выполнении условий теоремы Гаусса - Маркова случайная ошибка распределена по нормальному закону.

1. Yi = α + β* Xi + ε- модель правильно специфицирована.

2. Xi - детерминированная величин Xi ≠ Xj, отсутствие мультиколлинеарности.

3. E ( εi) = 0 равенство нулю математического ожидания ошибок, которое означает отсутствие систематической ошибки.

4. Var (εi ) = σ2- дисперсия всех ошибок одинакова, свойство гомоскедастичности.

5. ε = N (0 , σ2) - нормальное распределенная случайная величина со

средним 0 и дисперсией σ2.

6. Cov( ε, ε) = 0, (z ≠ j) - ошибки не коррелируют друг с другом; учитывая

(5) они независимы, свойство отсутствия автокорреляции.

Если рассмотренные выше условия теоремы Гаусса-Маркова выполняются, то оценки β i ), полученные при использовании метода наименьших квадратов являются линейными, несмещенными и эффективными в классе линейных несмещенных оценок, а модель адекватна исходным данным.

<< | >>
Источник: Киселёва Марина Сергеевна. Секьюритизация факторинговых активов. Диссертация на соискание учёной степени кандидата экономических наук. Москва - 2012. 2012

Еще по теме Эконометрический подход к оценке факторингового рынка с учетом секьюритизации.:

  1. Эконометрическая модель факторингового рынка Великобритании.
  2. 3.3.1. Эконометрическая модель факторингового рынка Европы.
  3. Эконометрическая модель факторингового рынка России.
  4. 3.2 Методика секьюритизации для Российского рынка: пошаговый алгоритм секьюритизации факторинговых активов.
  5. Значение секьюритизации в развитии рынка капиталов и факторингового рынка России.
  6. Оценка опционов с учетом эффекта уклона волатильности
  7. Глава 3. АНАЛИЗ МОМЕНТУМ ЭФФЕКТА С УЧЕТОМ ОСОБЕННОСТЕЙ РОССИЙСКОГО РЫНКА
  8. Методические подходы к оценке состояния, динамики и факторов влияния на структуру экономики региона
  9. Структурирование секьюритизации факторинговых активов.
  10. Эффективность секьюритизации факторинговых активов.
  11. 2.3.5 Ценообразование секьюритизации факторинговых активов.
  12. Преимущества секьюритизации для факторинговой компании.
  13. ГЛАВА 2. ИНВЕСТИЦИОННЫЙ АСПЕКТ СЕКЬЮРИТИЗАЦИИ ФАКТОРИНГОВЫХ АКТИВОВ
  14. Динамика Российского рынка секьюритизации.
  15. Оценка параметров распределений доходности индекса национального финансового рынка