CC BY
40
АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
БАНКОВСКИХ РИСКОВ
Т.В. Зайцева, канд. экон. наук, доцент О.В. Чумакова, магистрант
Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) Донского государственного технического университета (Россия, г. Шахты)
DOI: 10.24411/2411-0450-2018-10016
Аннотация. Статья посвящена практическому применению экономико-математических методов анализа и прогнозирования рисков банковской сферы на примере ПАО «Сбербанк России». В статье были предложены методы оценки рисков посредством параллейного сдвига кривой временной структуры процентной ставки, модели Ва-сечека.
Ключевые слова: банковский сектор, риски, методы анализа и прогнозирования, портфель активов и пассивов, модель Васечека.
Анализ процентной и кредитной политики коммерческих банков позволяет проследить динамику процентных ставок по их активным и пассивным операциям, оценить стоимость всех ресурсов и депозитных операций, сделать общую оценку эффективности деятельности российских банков, рассчитать рисковую составляющую для коммерческого банка [1]. Рассмотрим процентную политику ведущих коммерческих банков по депозитам в зависимости от сроков, на протяжении каждого из которых устанавливается твердая процентная ставка.
На основе представленных данных, подтвердим зависимость процентной ставки от срока действия вклада. Оценивая краткосрочные ставки по депозитам (1-3
Исходя из отраженных в графике результатов, сделаем вывод о том, что средние ставки по вкладам в рублях течение нескольких месяцев планомерно понижались. Менее подвержены такой динамике долгосрочные вклады. Средние ставки по вкладам в рублях в декабре 2016 года снизились на 0,1 процентного пункта (п. п.), при этом доходность депозитов сроком на один месяц выросла на 0,05 п. п., до 5,6%. Доходность же краткосрочных депозитов на три месяца снизилась на 0,04 п. п., до 6,77% [2].
месяца), среднесрочные ставки по депозитам (6 месяцев) и долгосрочные (1-3 года), можно обозначить вероятные ожидания клиентов коммерческих банков, связанные
10,00% 9,00% 8,00% 7,00% 6,00%
6 мес. 3 мес. 1 год 3 года
-Линейная (6 мес.) Линейная (1 год)
cnV СЧ\
Рисунок 1. Средняя ставка по вкладам в рублях ПАО «Сбербанк России» [составлено автором по данным ПАО «Сбербанк России»]
с инфляционными потрясениями по кривой безрисковых вложений. Поскольку кривые отражают стоимость денежных средств во времени, то они вполне могут выступать эффективным инструментом рисковой составляющей прогнозирования колебаний процентной политики коммерческих банков. Практическим применением кривых временной структуры процентных колебаний на финансовом рынке в настоящей статье является их использование при принятии решений, направленных на минимизацию процентного риска. Качественный анализ исходной ситуации позволяет правильно определить первоочередные задачи, подлежащие решению, и должным образом обосновать приоритетные позиции в управлении рисками [3]. На протяжении рассматриваемого участка времени (01.2016 - 01.2017) процентные ставки по депозитным продуктам испытывали различные изменения. Так происходил параллейный сдвиг кривой временной структуры процентной ставки и изменение ее наклона на определенном участке кривой. Математически график можно представить как возрастание или убывание кривой в граничных значениях процентной ставки на определенный момент времени, а изменение ее компонент р0, 01, р2 как пики. Так как компоненты кривой являются ненаблюдаемыми компонентами, то для их моделирования зададим процесс, который будет описывать изменения. Предположим, изменение кратко-средне- и долгосрочных компонент р0, р1, р2 обозначаются определенным авторегрессионным процессом со случайной ошибкой. В качестве конкретных шагов выберем конкретный автопрогрессионный процесс, описывающий динамику каждого из ненаблюдаемого фактора. р0, р1, р2 - оцениваемые параметры. р0 - оцениваемый параметр в краткосрочном периоде; р1 - оцениваемый параметр в среднесрочном периоде; р2 -оцениваемый параметр в долгосрочном периоде. Для этого используем модель Васечека [4]:
1
ёг =-(у-г)ё1+оёъ,
где: ъ - стандартный Винеровский процесс;
у - равновесный уровень процентных ставок в долгосрочном периоде, в наших расчетах 1 -3 года;
\ - скорость возвращения процесса к долгосрочному среднему значению;
а- стандартное отклонение колебаний краткосрочных депозитов (1-3 месяца).
Сделаем выводы, что с течением времени, финансовый рынок возвращается к средним уровням. Банковские менеджеры позиционируют свою деятельность с точки зрения покупки и продажи рисков [5, с. 251]. Поскольку процентная политика коммерческих банков во многом зависит от темпов экономического роста, темпов кредитования, ужесточения/ослабления регуляторных требований ЦБ РФ, повышения/снижения рискованности бизнес-моделей других участников финансовых рынков, улучшения/ухудшения качества активов, динамики уровня резервных отчислений, внешних угроз, то описываемая динамика вполне целесообразна.
Особенность приведенных моделей в том, что наряду с известными, анализируемыми взаимосвязями всегда рассматриваются альтернативы целям и ресурсам плана, ищутся не только согласованные решения для связей, которые известны, но и их альтернативные сочетания, предпочтительные как для коммерческих банков, так и их клиентов [6]. В связи с этим тщательное изучение тенденций глобальной, национальной и региональной экономики позволит минимизировать системные и стратегические риски работы коммерческих банков в условиях высокой волан-тильности и обеспечить потребности клиентов [7, с. 124-128]. Изучение лучшей мировой практики в области генерации инновационных банковских продуктов и услуг, позволит увидеть не только ограничения, но оценить возможности адаптации этой практики к конкретным потребностям клиентов [8, с. 163-166].
Библиографический список
1. Чумакова О. В. Анализ стратегического курса развития банковского сектора через оценку эффективности процентной политики коммерческих банков [Текст] / О. В. Чумакова, Д. Д. Шилкина, Т. В. Зайцева // Научные исследования: от теории к практике : материалы V Междунар. науч.-практ. конф. (Чебоксары, 6 нояб. 2015 г.). В 2 т. Т. 2 / редкол.: О. Н. Широков [и др.]. - Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2015. - № 4 (5). - С. 233235.
2. Динамика средней процентной ставки по вкладам в рублях и иностранной валюте. Изменение средних процентных ставок за год // [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.banki.ru
3. Чумакова О. В., Зайцева Т. В. Вероятностная модель оценки степени влияния рисков на деятельность коммерческих банков [Текст] / О. В. Чумакова, Т. В. Зайцева // СОВРЕМЕННЫЙ ВЗГЛЯД НА БУДУЩЕЕ НАУКИ: сборник статей Международной научно -практической конференции (25 октября 2016 г., г. Пермь). В 3 ч. Ч.1/ - Пермь: АЭТЕРНА, 2016. - 257 с.
4. Фесина Е. Л. Эконометрические подходы к моделированию ненаблюдаемой экономики [Текст] / Е. Л. Фесина // Вестник экономики, права и социологии, 2011 - № 2.
5. Есикова Н. В. Кредитный риск в современном представлении инфраструктуры кредитных отношений [Текст] / Н. В. Есикова, О. В. Чумакова, Т. В. Зайцева // Экономика и управление: проблемы, тенденции, перспективы развития : материалы Междунар. науч.-практ. конф. (Чебоксары, 14 нояб. 2015 г.) / редкол.: О. Н. Широков [и др.]. - Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2015. - С. 251-253.
6. Буряков Г.А., Зайцева Т.В., Райтаровская В.А. Банковский сервис и его влияние на результаты работы кредитной организации [Текст] : монография /
Г. А. Буряков, Т. В. Зайцева, В. А. Райтаровская ; М-во образования и науки Российской Федерации, Гос. образовательное учреждение высш. проф. образования «ЮжноРоссийский гос. ун-т экономики и сервиса» (ГОУ ВПО «ЮРГУЭС»). - Шахты : ГОУ ВПО «ЮРГУЭС», 2010. - 232 с.
7. Черкесова Э.Ю. Человеческий фактор в экономике знаний (статья) // Вестник ЮжноРоссийского государственного технического университета (Новочеркасского политехнического института). Серия: Социально-экономические науки. 2012. № 4. С. 124-128
8. Чуприна В. Ю. Тенденции и перспективы развития рынка банковских продуктов и услуг в Российской Федерации [Текст] / В. Ю. Чуприна, Т. В. Зайцева // Экономическая наука сегодня: теория и практика : материалы IV Междунар. науч.-практ. конф. (Чебоксары, 30 апр. 2016 г.) / редкол.: О. Н. Широков [и др.]. - Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2016. - С. 163-166.
ANALYTICAL METHODS OF ANALYSIS AND FORECASTING OF BANKING RISKS
T.V. Zaitseva, candidate of economic sciences, associate professor O.V. Chumakova, graduate student
Institute of service and entrepreneurship (branch) of Don state technical university (Russia, Shakhty)
Abstract. The article is devoted to the practical application of economic and mathematical methods of analysis and forecasting of risks in the banking sector on the example of PJSC «Sberbank of Russia». In this paper we have proposed risk assessment methods by means of parallel shift of the curve the term structure of interest rates, models of Vasicek.
Keywords: banking sector, risks, methods of analysis and forecasting, portfolio of assets and liabilities, the model of Vasicek.
