@ARTICLE{26543120_168441480_2015, 
	author = {Д. И. Малахов and Н. П. Пильник and С. А. Радионов}, 
	keywords = {, агрегированный агент, банк, банковская отрасль, распределение размеров фирм, динамика отраслиоборотная ведомость},
	title = {Стабильность распределения банков как аргумент в пользу концепции агрегированного агента},
	journal = {Экономический журнал ВШЭ},
	year = {2015},
	volume = {19},
	number = {4},
	pages = {640-669},
	url = {https://ej.hse.ru/2015-19-4/168441480.html},
	publisher = {},
	abstract = {Вопрос о применении концепции агрегированных и репрезентативныхагентов в современной экономической науке стоит достаточно остро. В тео­ретической модели [Малахов, Поспелов, 2014] показано, что распределение банков по долям активов является стабильным во времени. Если этот вывод выполняется на практике, то это будет еще одним свидетельством в пользу использования концепции агрегированных агентов при моделировании банковского сектора, что в свою очередь является актуальной темой для исследователей макроэкономики. В данной работе мы выполняем эмпи­рическую проверку этого результата на примере банков России. Помимо ак­тивов в работе исследуются и другие ключевые показатели деятельности банков, такие как депозиты домохозяйств, кредиты фирм и т.д., так как ста­бильность распределений долей этих показателей также может выступить дополнительным аргументом для использования концепции агрегирован­ного агента. Цель данной работы - подбор оптимальной формы распределения российских банков по долям ключевых показателей и проверка стабильности этой функциональной формы во времени. Актуальность данной работы также подтверждается происходящими изменениями в экономике России и банковской отрасли в частности.Мы показываем, что, используя обобщенные варианты известных распределений, можно достаточно точно описать распределение российских банков по указанным показателям оборотной ведомости. В частности, распределение Парето IV типа и асимметричное обобщенное распределение ошибок дают крайне высокую точность аппроксимации, причем полученные результаты верны для всех рассматриваемых показателей. Подобранные функциональные формы распределений являются устойчивыми как во вре­менном, так и в кросс-секционном измерении. При этом, отдельные банки могут перемещаться по распределению, хотя сама функциональная форма распределения является стабильной. Таким образом, можно говорить не о распределении конкретных банков, а о распределении, описывающем всю российскую банковскую систему.Оценки параметров подобранных распределений для долей активов имеют слабо выраженную динамику, которая потенциально может быть связана со структурными изменениями в банковской системе России. Тест Колмогорова - Смирнова показал, что только при разнице в восемь месяцев и более распределения долей активов отличаются на пятипроцентном уров­не значимости. Таким образом, можно утверждать, что модель [Малахов , Поспелов, 2014 ] в целом проходит эмпирическую проверку.},
	annote = {Вопрос о применении концепции агрегированных и репрезентативныхагентов в современной экономической науке стоит достаточно остро. В тео­ретической модели [Малахов, Поспелов, 2014] показано, что распределение банков по долям активов является стабильным во времени. Если этот вывод выполняется на практике, то это будет еще одним свидетельством в пользу использования концепции агрегированных агентов при моделировании банковского сектора, что в свою очередь является актуальной темой для исследователей макроэкономики. В данной работе мы выполняем эмпи­рическую проверку этого результата на примере банков России. Помимо ак­тивов в работе исследуются и другие ключевые показатели деятельности банков, такие как депозиты домохозяйств, кредиты фирм и т.д., так как ста­бильность распределений долей этих показателей также может выступить дополнительным аргументом для использования концепции агрегирован­ного агента. Цель данной работы - подбор оптимальной формы распределения российских банков по долям ключевых показателей и проверка стабильности этой функциональной формы во времени. Актуальность данной работы также подтверждается происходящими изменениями в экономике России и банковской отрасли в частности.Мы показываем, что, используя обобщенные варианты известных распределений, можно достаточно точно описать распределение российских банков по указанным показателям оборотной ведомости. В частности, распределение Парето IV типа и асимметричное обобщенное распределение ошибок дают крайне высокую точность аппроксимации, причем полученные результаты верны для всех рассматриваемых показателей. Подобранные функциональные формы распределений являются устойчивыми как во вре­менном, так и в кросс-секционном измерении. При этом, отдельные банки могут перемещаться по распределению, хотя сама функциональная форма распределения является стабильной. Таким образом, можно говорить не о распределении конкретных банков, а о распределении, описывающем всю российскую банковскую систему.Оценки параметров подобранных распределений для долей активов имеют слабо выраженную динамику, которая потенциально может быть связана со структурными изменениями в банковской системе России. Тест Колмогорова - Смирнова показал, что только при разнице в восемь месяцев и более распределения долей активов отличаются на пятипроцентном уров­не значимости. Таким образом, можно утверждать, что модель [Малахов , Поспелов, 2014 ] в целом проходит эмпирическую проверку.}
}