A hitelintézetek közötti átutalási forgalmat országon belül jellemzően a nemzeti elszámolóházak (Magyarországon a GIRO Zrt.), határokon átnyúló esetben pedig erre szakosodott elszámolóházak (pl. az EU-ban az eurót a EBA Step2 rendszere, globálisan a jegybankok közötti elszámolást és kiegyenlítést pedig a bázeli székhelyű BIS), vagy a levelező bankok bonyolítják le. Az átutalási forgalom lebonyolítására az elszámolóházak igénybevétele a leghatékonyabb megoldás, ugyanis „…ha nem lenne a bankok között fizetésközvetítés, a művelet primitív módon akkor is megtörténne, de a rendkívül nehézkes technika országon belül is költséges, veszélyes, időigényes lenne, ami az országok közötti fizetést még inkább abszurddá tenné.” (Bánfi, 2016. p.
22)
Az elszámolóházak alapvetően piac semleges, informatikai közvetítő tevékenységet végeznek, azonban a pénzforgalmi adatok tudományos és statisztikai feldolgozására akár napi szinten is képesek.1
Az elszámolásforgalom vizsgálata kapcsán először nézzük meg, hogy a napi szintű adatokból mi nyerhető ki közvetlenül:
- A fizetéseket jellemzően csoportos utalási tranzakcióként küldik meg a vállalatok.
Így a januári fizetések átutalásának estéjén, az egy hónappal korábbi összesített adatokkal összevetve már tudható a januári fizetésemelések átlagos mértéke.
Amennyiben a vállalati jutalomfizetéseknek ismert az időszaka (tapasztalatból tudjuk, hogy december második felétől a tavaszi éves zárásokig tart), akkor ezek átlagos mértéke szintén viszonylag jól kiszűrhető a csoportos átutalásokból.
1 A magyar pénz- és elszámolásforgalommal kapcsolatos kutatásoknak és publikációknak ma három fő helyszíne van: maga a GIRO Zrt. Selmeci-Kovács Zsolt (korábban Legeza Péter) vezetésével, a Magyar Nemzeti Bank pénzforgalmi területe Bartha Lajos (korábban Prágay István) vezetésével, a Miskolci Egyetem Nemzetközi pénzügyi tanszéke Kovács Levente és Pál Zsolt irányításával.
- A közüzemi díjakat az elszámolóházak csoportos beszedés keretében tudják teljesíteni. Ezek átlagos értékének a változása esetén kimutatható az átlagos közüzemi díjemelés, illetve a fogyasztási szezonalitás.
- A bankközi klíringrendszerben keletkező adatvagyon összetett statisztikai, ökonometriai modellek létrehozására is lehetőséget ad, amelyek segítségével a gazdasági kibocsátás, teljesítmény (pl. GDP) előrejelzése is megvalósítható; a Központi Statisztikai Hivatal negyedéves GDP-becslés publikációihoz képest több hónappal hamarabb, illetve akár negyedévnél nagyobb frekvenciával. (Pál, 2013) A pénzforgalmi számlák úgynevezett beszélő számok, azaz az első karakterek alapján a bank és a bankfiók is azonosítható. Így az átutalás forgalom térképen is szemléletesen ábrázolható, lásd 1. ábra.
1. ábra
A magyar bankközi klíring hálózat struktúrája2 (2017) Forrás: (Kuttor-Pál 2018)
Az ábra alapján például a következő pontokat állapíthatjuk meg:
- Budapest Magyarország messze legfontosabb pénzügyi központja,
- pénzforgalmi szempontból a nagyvárosok közül kiemelkedik Debrecen (másodlagos pénzügyi/gazdasági központ), hiszen nemcsak a régióban, hanem országosan is erős a pénzügyi tranzakciós kapcsolata,
- a térképen – elsősorban Budapest és a nagyobb városok miatt – nagy a hálósűrűség, azaz a pénzügyi tranzakciók a lehetséges irányok nagy százalékában jelen vannak, behálózzák az országot,
- a kiemelt nagyvárosok régiós központi szereppel is bírnak (Kuttor-Pál, 2017),
2 Az adatvizualizáció (1. ábra) a bankközi tranzakciók időegységre (2017-es év) vetített forgalma (forint érték) alapján történt – abban csak a minimum 150 millió Ft forgalom által meghatározott hálózati kapcsolatok kerültek megjelenítésre.
122
- a megyeszékhelyek elsősorban a saját megyéjük településeivel állnak szoros gazdasági kapcsolatban (Pál, 2014),
- a 3H-s térségek pénzügyi integrációja, kapcsolatrendszere is nagyon alacsony (lásd pl. a dél-baranyai Ormánságot, ami fehér folt a térképen).
Tekintettel arra, hogy az átutalás valamilyen áru vagy szolgáltatás ellenkező irányú teljesítéséhez köthető, a sima átutalási irányokkal szemben áru szállítási logisztikai csatornákat érdemes kialakítani.
Ha ugyanígy a csoportos utalásokat (jellemzően lakossági fizetéseket) ábrázolnánk térképen, akkor pedig a jellemző/szükséges munkába járási, ingázási útvonalak jelölhetők ki.
Az átutalási adatok elemzése, így a darabszám és átutalt érték változási tendenciája, pedig a gazdasági aktivitás változásának direkt és azonnali letükröződése. Ennek kapcsán a következő általunk megfigyelt, de ki nem elemzett összefüggésekre tudjuk a figyelmet felhívni, pl. Magyarországon a 2008-as gazdasági válságnál (a GIRO Zrt. adatlegyűjtése alapján):
- a darabszám növekedési trend megtört; a 2007 – 2008-as (a válság kitörése előtti) 8%-ról 2009-2010-re 1%-ra esett,
- az érték volumen növekedési trend előjelet váltott; a 2007 – 2008-as (a válság kitörése előtt): +6,5%-ról 2009 - 2010-re a negatív tartományba került, azaz a korábbi nominális értékek 90,5%-ára állt be,
- az érték volumen visszaesés és a darabszám megtörés együttes hatása mellett az átlagos átutalási értékek csökkentek,
- a csoportos átutalások (munkabér) sornál a 2009-es érték a 2008-as 97,8%-a lett (ez feltételezésünk szerint nemcsak a munkabérek csökkenéséből, hanem a jutalmak elmaradásából és a munkahelyek elvesztéséből is adódhatott, ugyanis a darabszám is visszaesett 96,6%-ra.)
- az Magyar Államkincstár számára utalt adó típusú tranzakciók értéke 2008-ról 2009-re visszaesett 5,3%-kal.
Az elszámolóházi adatvagyonból a fent említett következtetéseket időben minden más információ szolgáltatónál hamarabb lehet meghozni, azaz a lehető legérzékenyebb és legkorábbi előrejelzéseket lehetne ráépíteni.
A pénzforgalmi adatok mikro szinten is hasznos információkat szolgáltatnak, többek között a folyószámla elemzéshez. Korábban már kimutattuk (Kovács, 2010), hogy a folyószámla állomány menedzselés ma már biztosan nem az 1950-es évek adataira támaszkodó modell alapján történik, ahogy azt a Modern vállalati pénzügyek c. könyv bemutatta (Breiley-Mayers, 1998, 31/1. fejezet). Banki adatbázis elemzések alapján az látható, hogy a szükséges folyószámla egyenlegek meghatározása a készletezési, azon belül is a „Just in time”, modell alapján történik (Felföldi – Kovács, 2011). Ez érthető is, hiszen a szokásos irodai munkaidő alatt óránként van elszámolási ciklus (Az átutalások 2019 nyarától már 5 másodpercen belül fognak teljesülni!), az átutalási összegek tetszőleges nagyságúak lehetnek, az átutalási költségek az átutalt összegnek töredéke, stb. melyek analóg megfelelői a „Just in time”
követelményeknek. Az ügyféladatokból azt is látjuk, hogy egyértelmű összefüggés van a vállalatok pénzügyi aktivitása és a folyószámla egyenlege között, sőt az is látható,
hogy a pénzügyi infrastruktúra fejlesztése (az elszámolások felgyorsítása) a vállalati folyószámlák egyenlegekben csökkenést hozott, azaz a vállalatok a felszabaduló forrásokat pl. fejlesztésre tudták fordítani, így hatással lehetett a gazdaság aktivitásukra (Kovács, 2013).
2. ábra
A vállalati folyószámla forgalom és állomány összefüggései Forrás: Erste Bank (véletlenszerűen kiválasztott 1000 db vállalati ügyfelének 2012. évi folyószámla átlagállományi és éves forgalmi adatai), (Kovács, 2013)
Ebben a szűk témakörben megoldandó feladat még pontosan kielemezni és bemutatni a pénzforgalom gyorsulásának egyértelműen mérhető gazdasági előnyeit.
További megoldandó matematikai feladat egy-egy cég átutalási forgalmának megoszlása alapján – az azonnali átutalást feltételezve - a szükséges, átlagos folyószámla egyenleget meghatározni.
A 2008-as gazdasági válság Közép-Kelet Európában súlyos pénzügyi és társadalmi következményekkel járt. Ezek közül az egyik legismertebb társadalmi probléma a közvetítő devizákra (Magyarországon jellemzően a svájci frankra) alapozott jelzálog hitelezés, mely ezen felzárkózó országok devizaárfolyamainak mélyrepülése miatt az ügyfelek számára igen rövid idő alatt, jelentős mértékű hitel törlesztőrészlet emelkedést jelentett azokban az időkben, amikor a munkahelyek bizonytalanná váltak és a jövedelmek befagytak. A hitelintézeteknek pedig a fizetési fegyelem fellazulásával és gyorsan romló jelzálog portfólióval kellett szembenézniük, következményként pedig a nyereségességük megszűnésével, sőt több esetben tőkevesztéssel.
124
A jelzáloghitelezés azóta is napirenden van. A 2018-as esztendőben a globálisan és regionálisan is prognosztizált kamatláb emelkedés hoz új megoldandó feladatokat. Az aktuális kihívások pedig új válaszokat és várhatóan új megoldásokat követelnek meg ezen a területen is. A következő részben az jelzáloghitelezés aktuális problémáiból kiindulva egy új választ adunk meg, melynek lehetséges társadalmi és gazdasági hatásai azonban messze túlmutatnak a régión és a jelzálog hitelezésen is.