Статистическое исследование устойчивости региональных банковских систем России в условиях глобального финансово-экономического кризиса

Актуальность темы

исследования. По оценкам Правительства Российской Федерации, 2010 г. для экономики страны стал переходным от кризисной ситуации к восстановительному развитию. Ожидается, что к началу 2012 г. российская экономика в полном объеме компенсирует потери, вызванные кризисным спадом.

Необходимость изучения уроков глобального финансово-экономического кризиса на этапе выхода из него обусловлена нелинейностью посткризисного развития экономики вследствие возникновения циклических колебаний с меньшей амплитудой и временной фазой. Вместе с тем, теоретическое и прикладное значение имеют выявление и количественная характеристика закономерностей взаимодействия банковских и в целом экономических систем в сравнительном аспекте на дои посткризисном этапах с целью корректировки разработанных до начала глобального финансово-экономического кризиса 2008;2009 гг. стратегических программ социально-экономического развития.

Решение задач финансового оздоровления экономики страны и регионов, обоснованности дальнейшего институционального развития банковской системы во взаимосвязи с целевыми ориентирами социально-экономического развития требует анализа и количественной характеристики факторов устойчивости региональных банковских систем (РБС) в период кризиса, закономерностей взаимодействия РБС с социально-экономическими системами регионов как информационной основы регулирования их посткризисного развития.

Необходимость для целей государственного регулирования разработки методического обеспечения статистического исследования факторов финансовой устойчивости региональных банковских систем в кризисной ситуации, анализа их взаимодействия с производственной и социальной сферами регионов на отдельных фазах макроэкономического спада и подъема обусловила актуальность диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы. Проблемы кризисной экономики современной России и зарубежных стран, оценка тенденций и перспектив посткризисного развития, в том числе за счет модернизации региональных финансов, исследовали в своих работах российские авторы А. Аганбегян, С. Алексашенко, С. Архипова, Е. Гайдар, С. Добрышевский, Э. Исаев, В. May, В. Миронов, Д. Мирошниченко, А. Моисеев, А. Орлов, В. Стародубровский, Э.' Энтов, а также зарубежные ученые Nouriel Roubini, Stephen Mihm, Frenk Mills, Ludwig von Mises, Alfonso Novales, Esther Fernandez, Jesus Ruiz.

Анализу причин и условий возникновения кризисных явлений в банковских системах, взаимодействию банковских и социально-экономических систем, в том числе на региональном уровне, посвящены работы О. Дробышевского, JI. Ледермана, С. Орлова, О. Тарасенко, П. Трунина, Е. Хоменко, С. Четверикова.

Исследования сопряженного развития банковского сектора и экономики в целом на различных стадиях циклической динамики осуществили в своих работах зарубежные авторы М.А. Abrams, С.А.Е. Goodhart, J. Huerta de Soto, F.E. Kydland и G. Selgin, M. Скоузен, Г. Хаберлер и др.

Методам статистического исследования развития банковских систем, анализа и моделирования деятельности кредитных организаций посвящены, работы М. Ефимовой, В. Мхитаряна, М. Назарова, Е. Саблиной, Ю. Сажина, В. Салина.

Тщательное изучение научных публикаций и методологических рекомендаций показало, что теоретическому обоснованию и выработке методики комплексного статистического исследования финансовой устойчивости региональных банковских систем, выявлению совокупности внутренних и внешних факторов прибыльности образующих их кредитных организаций, анализу закономерностей взаимодействия региональных банковских систем и социально-экономических систем регионов в условиях глобального финансово-экономического кризиса, а также на начальных этапах выхода из него уделено недостаточно внимания. Указанные обстоятельства определили выбор темы диссертационного исследования.

Объектом исследования явились банковские системы, включающие в себя кредитные организации и их филиалы, расположенные на территории регионов — субъектов РФ.

Предмет исследования — система показателей и выработанные на их основе количественные закономерности финансовой устойчивости региональных банковских систем на этапах вхождения России в глобальный финансово-экономический кризис и выхода из него.

Цель диссертационной работы состоит в разработке теоретических положений, методического инструментария и в проведении на этой основе комплексного статистического исследования финансовой устойчивости региональных банковских систем в условиях глобального финансово-экономического кризиса 2008;2009 гг., в выявлении и оценке количественных закономерностей влияния устойчивости региональных банковских систем на социально-экономическое развитие субъектов Российской Федерации в посткризисный период.

Для достижения цели были поставлены следующие взаимосвязанные задачи:

— сформировать теоретические положения о содержании понятия «региональная банковская система» и обосновать критерии финансовой устойчивости региональных банковских систем в кризисных условиях;

— исследовать институциональный состав региональных банковских систем и его структурно-динамические изменения на различных этапах глобального финансово-экономического кризиса;

— оценить влияние активных и пассивных операций кредитных организаций в составе региональных банковских систем на их финансовую устойчивость;

— разработать статистические модели и проанализировать закономерности взаимодействия банковских систем и региональных социально-экономических систем регионов в условиях глобального финансово-экономического кризиса и на начальном этапе выхода из него.

Область исследования. Содержание диссертационной работы соответствует следующим пунктам Паспорта специальности 08.00:12 -Бухгалтерский учет, статистика (экономические науки): 3.3 — Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений, процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов- 3.4 — Методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно-территориальным образованиемизмерение неравномерности развития территориальных образований- 3:8 — Прикладные статистические исследования воспроизводства населения, сфер общественной, экономической, финансовой жизни общества, направленные на выявление, измерение, анализ, прогнозирование, моделирование складывающейся конъюнктуры и разработки перспективных вариантов развития предприятийорганизаций, отраслей экономики России и других стран.

Теоретической и методологической основой исследования служили труды отечественных и зарубежных ученых-экономистов, посвященные проблемам развития и взаимодействия экономических и в их составе банковских систем на различных этапах многолетнего экономического цикла.

Был применен комплекс общенаучных методов познания (анализ и синтез, сравнение и аналогия, абстрактно-логический и системный подходы), а также специфических методов — статистической группировки, оценки структурных различий, анализа эмпирических рядов распределений, выявления и интерпретации главных компонент, корреляционного анализа и регрессионного моделирования, построения моделей бинарного выбора, картографического, совокупность которых обеспечила комплексный подход к изучению проблемы.

Практическая реализация указанных методов была осуществлена с помощью пакетов прикладных программ 81аЙ81: юа 7.0, 8ТАТА, вЯЕТЬ.

Информационную и эмпирическую базу исследования составили: федеральные и региональные законодательные и нормативные акты по изучаемой проблемеофициальные данные Федеральной службы государственной статистики, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики Самарской области, материалы Бюллетеня банковской статистики (Региональный раздел) Центрального банка Российской Федерации, публикации научно-исследовательских организаций, ресурсы Интернета.

Научная новизна диссертационной работы состоит в том, что в ней дана статистическая оценка факторов финансовой устойчивости региональных банковских систем в условиях глобального кризиса, выявлены и количественно охарактеризованы закономерности взаимодействия региональных банковских систем и социально-экономических систем регионов в период кризиса и на начальном этапе посткризисного развития.

Основными результатами, характеризующими научную новизну исследования, являются следующие:

— уточнено определение региональной банковской системы как открытой экономической системы, элементы которой (банки, небанковские кредитные организации и их филиалы) взаимодействуют целенаправленно и в процессе этого проявляют принципиально новые свойства (свойства эмерджентности), используя сконцентрированные на территории региона финансовые и нефинансовые ресурсы;

— выявлены типические группы региональных банковских систем, различающиеся характером изменения институционального состава на этапах глобального финансово-экономического кризиса, установлены и количественно охарактеризованы основные тенденции изменения пространственной концентрации институциональных единиц в составе РБС;

— доказана возможность градации региональных банковских систем по критерию финансовой устойчивости в кризисных условиях на две основные группы: «устойчивые РБС» и «неустойчивые РБС» ;

— построены регрессионные модели влияния интенсивности и состава активных и пассивных операций кредитных организаций на финансовую устойчивость региональных банковских систем в условиях глобального кризиса 2008;2009 гг.- дана статистическая оценка системного эффекта взаимодействия активных и пассивных операций кредитных организаций в составе «устойчивых» и «неустойчивых» РБС;

— выделены и интерпретированы главные компоненты социально-экономического развития регионов в предкризисный период и адаптации региональных банковских систем к условиям кризиса;

— разработаны модели бинарного выбора, характеризующие вероятность сохранения финансовой устойчивости региональных банковских систем вовремя кризиса, под влиянием обобщенных факторов социально-экономического развития регионов в предкризисный период и адаптации региональных банковских систем к условиям кризиса;

— дана статистическая оценка взаимодействия факторов финансовой устойчивости региональных банковских систем в кризисной ситуации на изменение реальных доходов, потребительских расходов населения, на параметры инвестиционной и строительной деятельности в регионах в посткризисный период.

Практическая значимость исследования заключается в возможности использования разработанных автором моделей и рекомендаций, направленных на устойчивое финансовое и социально-экономическое развитие, региональными органами власти и управления, Центральным банком Российской Федерации, научными и образовательными организациями. Разработанные статистические закономерности могут служить информационной основой государственного регулирования пространственно-экономических процессов, обеспечения финансовой устойчивости общенациональной и региональных социально-экономических систем.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались автором на Девятой Международной научно-практической конференции «Проблемы развития предприятий: теория и практика» (г. Самара, 2010) — Международной научно-практической конференции «Инновационное развитие образовательного потенциала по направлениям: логистика, менеджмент, сервис и бизнес-статистика (г. Самара, 2010) — Всероссийской научно-практической конференции «Российская государственная статистика и вызовы XXI века» (г. Москва, 2011).

Представленные в диссертации практические результаты были получены* автором на основе анализа, диагностики и прогнозирования региональных экономических процессов.

Основные положения диссертации нашли отражение в 7 опубликованных работах авторским объемом 4,1 печ. л., в том числе 5 работ в рецензируемых научных журналах и изданиях по перечню ВАК.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и библиографического списка.

Общие выводы по главе II следующие:

1. Глобальный финансово-экономический кризис в своем развитии проходит различные этапы, на которых региональные банковские системы (РБС) адаптируются к появлению новых внутренних и внешних факторов их функционирования.

В качестве критерия устойчивости региональных банковских систем в кризисных условиях обоснован признак неуменьшения доли прибыльных кредитных организаций (КО) в их составе.

2. Установлено, что происходила перегруппировка РБС по принятому критерию устойчивости на рассматриваемых временных этапах: в первый год развития кризиса (2009г.) и на начальном этапе выхода из него (I квартал 2010 г.).

Исследование показало, что за весь период (январь 2009 г. — март 2010 г.) из 78 региональных банковских систем, включенных в анализ, 49 проявили себя как «Устойчивые», 29 как «Неустойчивые» в условиях развития глобального кризиса.

3. Выделенные группы РБС имеют существенное отличие по уровню дифференциации результативного показателя их деятельности — среднего значения рентабельности активов кредитных организаций, входящих в их состав.

На основе непараметрического двухвыборочного критерия Вилкоксона установлено, что различие средних уровней рентабельности активов КО в сравниваемых группах РБС («Устойчивых» и.

Неустойчивых") является статистически незначимым. Получено доказательство того, что на «выживаемость» РБС в кризисных условиях и состояние их «устойчивости» на различных этапах кризиса оказывают влияние глубинные внутренние и внешние факторы, напрямую не проявляющиеся в изменении финансовых результатов деятельности КО в составе РБС.

4. В составе внутренних факторов устойчивости РБС проанализированы интенсивность и структура активных и пассивных операций кредитных организаций, образующих РБС. На основе сравнения средних значений показателей и парных коэффициентов корреляции сделаны выводы о существенном отличии состава и интенсивности деятельности «Устойчивых» и «Неустойчивых» РБС по привлечению и размещению средств и влиянии этого отличия на результативные показатели доли прибыльных КО в составе РБС и рентабельности их активов в различные периоды развития глобального кризиса.

ГЛАВА Ш. СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ г.

ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ.

РЕГИОНАЛЬНЫХ БАНКОВСКИХ СИСТЕМ И СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

РЕГИОНОВ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛЬНОГО.

ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО КРИЗИСА.

3.1. Статистические измерения системного эффекта деятельности кредитных организаций в составе региональных банковских систем.

Активные и пассивные операции в деятельности кредитной организации (коммерческого банка) тесно связаны между собой. При осуществлении операций по размещению средств менеджмент банка должен сохранять постоянный контроль над пассивами в части сроков их привлечения, наличия свободных ресурсов, стоимости заимствования. В I противном случае это может привести к снижению доходов и прибыли, возникновению риска ликвидности и даже убыткам [72, с. 184- 87, с. 79].

Отмеченное взаимодействие размера и состава активов и пассивов баланса кредитных организаций учитывалось при построении регрессионных моделей зависимости результативных показателей прибыльности региональных банковских систем (РБС) в различные периоды развития кризиса (?1 и А^)* и среднего уровня их рентабельности (¥-з) от вышеуказанных (§§ 2.2. и 2.3) факторных показателей.

На основе выполненного в параграфах 2.2 и 2.3 анализа теоретико-экономической и корреляционной связей результативных показателей (¥-ь и ¥-з) и относительных величин, характеризующих интенсивность и структуру активных и пассивных операций кредитных организаций в.

См. обозначения в табл 2.2.1 и 2.3.1. с составе РБС (табл. 2.2.1 и 2.3.1) выполнен предварительный отбор факторных показателей для включения в регрессионные модели.

При построении многофакторных регрессионных моделей учитывалось, что одной из важнейших предпосылок обоснованности конечных результатов является требование возможно меньшей коррелированности включенных в модель факторных показателей.

В большинстве литературных источников по теории статистики с этой целью предлагается использовать критерий, четко изложенный в учебнике Ефимовой М. Р., Петровой, Е.В., Румянцева В. Н- [32, с.273]: из двух факторных, показателей (X-, X-), имеющих между собой «весьма тесную» корреляционную связь, исключается тот, величина которого с результативной величиной У будет, менее тесной.

С учетом данного требования как базового при выполнении настоящего исследования. в ряде случае применялись другие, более эффективные методы отбора исключения факторов с целью избежание явления мультиколлинеарности, изложенные в учебнике под редакцией проф. Елисеевой И. И. «Эконометрика» [30, с. 111−119].

В соответствии с указанными в данномисточнике требованиями, при анализе интеркорреляции с целью исключения эффекта, коллинеарности* предпочтение отдавалось не тому фактору, который более тесно связан с результатом, а тому фактору, который при достаточно тесной связи с результатом имеет наименьшую тесноту связи с другими факторными показателями [30, с. 113]. «В этом требовании проявляется специфика множественной регрессии как метода исследования комплексного воздействия факторов в условиях их независимости друг от друга» [там же]! Ниже представлен пример выбора фактического показателя для включения в уравнение регрессии из группы факторных показателей, связанных коллинеарной связью (Пример З.1., 1). Учитывалось, что две переменные явно коллинеарны, т. е. находятся между собой в линейной зависимости, если ЯХ-Х1 >. 0,7.

Пример 3.1.1.

При изучении зависимости результативного показателя Ух и факторных показателей К2, К3, К4, К5 матрица парных коэффициентов корреляции оказалась следующей: к2 к3 К4 к5.

К2 0,19 1.

К3 0,48 0,29 1.

К4 0,41 0,32 0,68 1.

К5 0,44 0,27 0,87 0,67 1.

Примечание: обозначения показателей приведены в табл. 2.2.1 и 2.3.1.

Очевидно, что факторные показатели К3 и К5 дублируют друг друга.

В соответствии с указаниями проф. Елисеевой' И.И. [30, с 113], в анализ целесообразно включить фактор К4, а не К5, так как хотя корреляция с К5 с результатом слабее, чем корреляция фактора К3 с (ЛЖ|Л-5 <), но зато слабее межфакторная корреляция Як5К2 < Якзк2- Поэтому в данном случае в уравнение множественной регрессии показатели ?] следует включить факторные показатели К3 и К4.

Необходимо учитывать, что по величине парных коэффициентов корреляции обнаруживается лишь явная коллинеарность факторов [там же]. «Наибольшие трудности в использовании аппарата множественной регрессии возникают при наличии мультиколлинеарности факторов, когда более, чем два фактора связаны между собой линейной зависимостью, т. е. имеет место совокупное воздействие факторов друг на друга». [30, с. 113 114]. Для определения переменных, «ответственных за мультиколлинеарность факторов», использован метод сравнения между собой коэффициентов множественной детерминации. Для этого в качестве зависимой переменной рассматривается каждый из факторов, связанных мультиколлинеарной связью. Чем ближе значение коэффициента, тем сильнее проявляется мультиколлинеарность факторов [30, с. 116]. Пример отбора факторов по предложенной схеме представлен ниже (Пример 3.1.2). При изучении зависимости = / (02, Оэ, Б9) матрица парных коэффициентов корреляции оказалась следующей:

У1 Оз в9 о2 -0,45 1 = 98,78.

0,49 -0,99 1 ^о3||о2о9 = 98,87 о9 0,47 0,77 0,78 1 = 62,67.

Примечание: обозначения показателей приведены в табл. 2.2.1 и 2.3.1.

В соответствии с вышеизложенной методикой в уравнение включается факторный показатель с минимальной величиной коэффициента множественной детерминации, т. е. Б9.

Таким образом, после выполненного этапа теоретико-экономического анализа факторов с целью их отбора для включения в регрессионную модель (§§ 2.2. и 2.3) оценивались линейные корреляционные связи между факторными показателями (примеры 2.3.1 и 2.3.2) и окончательный отсев факторов проводился по^{критерию} Стьюдента для коэффициентов регрессии: из уравнения исключались факторы с величиной^{критерия} меньше табличного.

Регрессионные модели разрабатывались как в целом по исследуемой совокупности региональных банковских систем (78 ед.), так и по обоснованным в § 2.1. и качественно различным группам: группам «Устойчивых» и «Неустойчивых» в исследуемые интервалы кризисного периода (1 — 2009 г.- 2 — январь 2009 г.- 3 — март 2010 г.) региональным банковским системам.

Представленные ниже многофакторные регрессионные модели характеризуются: 1 — достаточно высоким уровнем адекватности, о чем свидетельствуют значения коэффициентов множественной корреляции и I детерминации (Л и Я2) в некорректированном и корректированном I вариантах, а также соотношение расчетных и табличных (т.е. критических значений критерия Фимера-Снедекора (Р-псритерия)), 2 — значимостью статистических параметров модели, что подтверждается соотношением расчетных и табличных (критических) значений^{критерия} Стьюдента [3, с. 381−382].

I. Результативный показатель >>1 — Доля прибыльных кредитных организаций в составе региональных банковских систем (РБС), 2009 г.

1.1. Исследуемая совокупность региональных банковских систем (78 ед.).

1) У, = 7,751−69,925Х7 -62,292?-, -87,89 473 -1,301/" +107,44 304 где: Х7 — Доля объемов кредитования по виду деятельности по виду деятельности «Строительство» в общем объеме кредитования юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в рублях, коэф. Уп — Доля объемов кредитования по прочим видам деятельности в общем объеме кредитования юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в иностранной валюте и драгоценных металлах Ъъ — Доля объема предоставленных кредитов субъектам малого и среднего > предпринимательства в иностранной валюте и драгоценных металлах в общем объеме кредитования указанных субъектов, коэф. Р4 — Сумма средств инвестиционных КО в акции дочерних и зависимых акционерных обществ в расчете на количество кредитных организаций и филиалов КО, действующих на территории региона, млн. руб./ед. 04 — Доля средств негосударственных организаций в общей сумме вкладов организаций в рублях, коэф.

Статистические характеристики полученной модели представлены в табл. 3.1.1.

16. Исходя из анализа полученной модели бинарного выбора (пробит-регрессии) получены следующие выводы: 1). Приоритеты развития социальной сферы регионов, обеспечиваемые бюджетным финансированием, в докризисный период (Главная компонента Fi), оказали влияние на уменьшение «запаса прочности» региональных банковских систем в период кризиса. На это указывает отрицательное значение параметра при переменной Fj в разработанной модели. Однако при этом, рассматриваемый параметр имеет меньшее абсолютное значение по сравнению с оценками влияния четырех из пяти других факторов, оказывающих положительное влияние на устойчивость РБС. Сделано заключение, что общее воздействие рассматриваемых «рычагов устойчивости» РБС в кризисный ситуации (F2, Фь Фг, Фз, Ф4) способно нивелировать отрицательное влияние факторов социальной ориентированности экономики регионов на степень этой устойчивосчти. t.

Второй вывод следует из сравнения^ положительных параметров при факторах пробит-модели. Наибольшее по значению положительное влияние на вероятность попадания РБС в группу «Устойчивых» в кризисный ситуации оказал уровень экономического развития регионов в предкризисный период, особенно в тех случаях, когда он определился вкладом топливно-добывающих отраслей в это развитие (главная комплнента ?2).

Среди обобщенных факторов адаптации, «самонастроивания» РБС в условиях кризиса (2009г.) наибольшее положительное влияние на их устойчивость в его наиболее острый период и на начальной стадии выхода.

2008 г. и I квартал 2010 г.) оказали факторы: Ф1 — «Интенсивность кредитных операций, „поддерживаемая“ привлечением средств в иностранной валюте» и Ф3 — «Кредитование всех видов деятельности, кроме вида „Добыча полезных ископаемых“ (последнее преимущество в иностранной валюте и драгоценных металлах».

16. Полученная имитационная модель, подтверждая зависимость устойчивость региональной экономической системы в целом^ и ее банковской подсистемы, в частности, от ресурсодобывающих видов деятельности и ориентированности на такие средства' «безопасности», как операции в иностранной валюте, тем не менее, показывает использование других «рычагов» поддержки* в кризисной ситуации. Среди нихэкономическое развитие регионов, обусловленное влиянием не связанных с добычей ресурсов видов деятельности, аккумулирование через пассивные операции кредитных организаций денежных средств физических лиц, государственная поддержка региональных банковских систем.

17. В общей логике исследования предусматривался этап оценки влияния сохранения устойчивости РБС в условиях кризиса и на начальном этапе выхода из него (январь 2008 г. — март 2010 г.) на параметры социально-экономического развития регионов в посткризисный период (первое полугодие 2010 г.).

В качестве результативных (У1 — У15) на данном этапе, исходя из наличия исходной информации об изменениях в социально-экономической сфере регионов в краткосрочном режиме приняты две группы показателей:

I групп — Показатели, характеризующие доходы, расходы и потребление домашних хозяйств в регионах РФ.

II группа — Показатели инвестиционной и строительной деятельности в регионах РФ.

18. По результатам сравнения групповых значений медианы установлено, что в регионах функционирования «Неустойчивых» РБС более быстрыми темпами происходило возвращение докризисных уровней доходов и потребления населения, при том, что структуры потребительских расходов по группе регионов «устойчивых» и «неустойчивых» РБС оказались весьма близкими.

19. На основе обобщенного массива региональных данных, включающего оценки главных компонент адаптации РБС к условиям кризиса по всем рассматриваемым регионам (79), значение фиктивной переменной Бь задающей отнесение региона к группам «Устойчивые» или «Неустойчивые» РБС, а также результативные показатели, получены две статистически значимые модели:

I. У] — «Располагаемые ресурсы в среднем на члена домашнего хозяйства в месяц, рублей» по регионам РФ в посткризисный, период (I квартал 2010 г.).

II. У15 — Потребительские расходы (в среднем на члена домашнего хозяйства, руб.) в тот же период.

21. Полученные модели имитируют процессы посткризисного развития: укрепление устойчивости РБС за счет кредитования различных видов деятельности (кроме добычи полезных ископаемых) в посткризисный период «оттягивает» средства, которые могли быть использованы на сохранение доходов населения и стабилизирующего уровня потребления: Выявлено, что ситуация усугублялась в регионах «неустойчивых» РБС. При этом, хотя вошедший в состав модели объясняющий фактор1 (главная компонента ФЗ — «Кредитование всех видов деятельности, кроме вида „Добыча полезных ископаемых“ (последнее преимущество в иностранной валюте и драгоценных металлах») — далеко не единственный в обосновании поскризисного уровня располагаемых ресурсов и потребительских расходов населения регионов (о чем свидетельствуют коэффициенты множественной детерминации Яг), высокая статистическая значимость параметра при предикторе ФЗ свидетельствует о хороших имитирующих свойствах моделей и обоснованности вышеприведенных выводов.

Инвестиционный «отклик» социально-экономических систем регионов (СЭСР) в посткризисный период (первое полугодие 2010 г.) на устойчивость РБС в условиях кризиса проявился в том, что объемы инвестиций в целом, а также по строительству (в том числе жилищному) возросли в большей степени, а по индивидуальному строительству — снизились в меньшей степени, в регионах, банковские системы которых оказались «устойчивыми» в условиях кризиса, по сравнению с регионами группы «неустойчивых» РБС.

22. Общее заключение диссертационной работы следующее: региональные банковские системы (РБС) как подсистемы социально-экономических систем регионов (СЭСР) являются по отношению* к ним «экономическими реципиентами». Экономические взаимосвязи, обеспечивающие устойчивость к кризисным воздействиям, оказались преимущественно «направленным вовнутрь»: от СЭСР к РБС. Влияние «устойчивых» РБС на посткризисное восстановление СЭСР гораздо менее существенно.

23. Результаты выполненного исследования позволяют выработать и использовать в системе государственного управления и рыночного регулирования информационные сигналы взаимосвязанного «поведения» социально-экономических систем регионов и их банковских систем на различных фазах среднесрочных и краткосрочных экономических циклов, «спровоцированных» глобальным финансово-экономическим кризисом на различных фазах экономических циклов, повторяемость которых с различными фазами и амплитудами является экономически закономерной.