Использование интегрального показателя для оценки влияния финансовых рисков на деятельность российских коммерческих банков в условиях кризиса Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ВЕСТНИК УДМУРТСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

81

УДК 336.71 О. С. Виноградова

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНТЕГРАЛЬНОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ФИНАНСОВЫХ РИСКОВ НА ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ РОССИЙСКИХ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ В УСЛОВИЯХ КРИЗИСА

В статье рассмотрен метод определения предельных эффектов влияния финансовых рисков на деятельность российских коммерческих банков в условиях кризиса. Автором были построены два интегральных показателя оценки подверженности коммерческого банка финансовым рисками. Первый показатель построен на основе данных о деятельности успешных банков и банков-банкротов в период современного финансово-экономического кризиса в РФ. Второй показатель построен на основе данных о деятельности успешных банков и банков-банкротов в докризисный период развития экономики России. Стоит отметить, что для целей исследования из обеих выборок были исключены банки, лицензия у которых была отозвана в связи с нарушением требований Закона «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансирования терроризма», а также по причине установления фактов существенной недостоверности представляемой отчетности и в связи с ликвидацией. Оба показателя учитывают влияние 8 переменных, характеризующих финансовое положение банка (показатель рентабельности активов, показатель мгновенной ликвидности, показатель текущей ликвидности (коэффициент покрытия краткосрочной ликвидности), показатель долгосрочной ликвидности (коэффициент чистого стабильного фондирования), показатель рентабельности капитала, доля просроченной задолженности, качества капитала и финансовый рычаг). Для определения предельных эффектов влияния финансовых рисков, возникающих в условиях кризиса, были использованы значения показателей деятельности коммерческого банка, значения коэффициентов интегрального показателя и предельного воздействия результирующей величины каждого показателя на вероятность банкротства. В результате была произведена оценка усиления негативного влияния финансовых рисков в кризисное время для банка, обладающего медианными значениями рассматриваемых показателей деятельности.

Ключевые слова: финансовые риски, банковский кризис, оценка устойчивости коммерческого банка, интегральный показатель, деятельность российских коммерческих банков.

В настоящее время проблема управления финансовыми рисками в банковском секторе приобретает особую актуальность в связи с продолжающейся рецессией экономики. Разразившийся в конце 2014 г. финансово-экономический кризис подтвердил несостоятельность и недальновидность проводимой в предшествующие годы политики коммерческих банков. В конце 2014 г. - начале 2015 г. большинство российских банков столкнулись с финансовыми рисками, преодолеть которые удалось лишь при поддержке Правительства и ЦБ РФ.

Начиная с сентября 2014 г. 105 коммерческих банков прекратили свою деятельность вследствие ликвидации или отзыва лицензии Банком России [11], санацию в настоящее время проходят, согласно «Агентству по страхованию вкладов», 25 банков, по результатам 2014 г. была завершена процедура санирования еще для 15 кредитных учреждений [12]. На современном этапе развития поддержание устойчивой финансовой позиции в условиях возникновения внутренних и внешних рисков стало основной задачей деятельности коммерческих банков. Фундаментальной стратегией управления финансовыми рисками в условиях кризиса является, во-первых, заблаговременное выявление кризисных тенденций и, во-вторых, принятие мер по поддержанию приемлемых соотношений прибыльности с показателями безопасности и ликвидности в процессе управления активами и пассивами банка. Основы политики принятия решений должны подразумевать возможность своевременно и последовательно использовать все инструменты для развития банка и одновременно удерживать риски на приемлемом и управляемом уровне.

Управление финансовыми рисками напрямую связано с проблемой поддержания финансовой устойчивости банка, то есть «обеспечения определенного состояния источников привлечения денежных средств и их размещения, при котором коммерческий банк гарантирует выполнение своих обязательств перед клиентами, а также имеет возможность прибыльно развиваться и финансировать собственную деятельность в долгосрочной перспективе» [9]. Коммерческие банки при осуществлении своей деятельности на постоянной основе решают задачу двойственного выбора: с одной стороны, максимизации прибыли, а с другой - обеспечения выполнения своих обязательств перед клиентами. В

2015. Т. 25, вып. 6

ЭКОНОМИКА И ПРАВО

условиях кризиса, когда прибыль сокращается в связи со снижением доходности операций, а риски повышаются в связи с высокой волатильностью рынков, выбор оптимального соотношения гарантирует стабильность деятельности коммерческого банка.

Проанализировав основные концепции по определению уровня устойчивости коммерческих банков, мы выявили универсальные показатели, применяемые в большинстве теоретических методик, которые будут использованы при построении интегрального показателя оценки степени подверженности коммерческого банка РФ рискам (см. табл. 1).

Таблица 1

Набор независимых переменных, необходимых для построения интегрального показателя

оценки влияния финансовых рисков

Показатель Формула для расчета Источник данных

Балансовые активы Раскрытие информации кредитными организациями, Годовая отчетность, Бухгалтерский баланс, Активы

Достаточность собственных средств Информация об обязательных нормативах, Показатель Н1 или Н1.0, форма 135

Показатель долгосрочной ликвидности Информация об обязательных нормативах, Показатель Н4, форма 135

Показатель текущей ликвидности Информация об обязательных нормативах, Показатель Н3, форма 135

Показатель мгновенной ликвидности Информация об обязательных нормативах, Показатель Н2, форма 135

Рентабельность капитала (Финансовый результат / Собственные средства) • 100 Финансовый результат , форма 101. Собственные средства, форма 134

Рентабельность активов (Финансовый результат / Активы) • 100 Финансовый результат , форма 101. Годовая отчетность, Бухгалтерский баланс, Активы

Показатель доли просроченной задолженности в кредитном портфеле (Просроченная задолженность / Величина кредитного портфеля) • 100 Просроченная задолженность, форма 101. Величина кредитного портфеля , форма 101

Показатель качества капитала (Величина дополнительного капитала / Величина основного капитала) • 100 Дополнительный капитал, форма 134. Основной капитал, форма 134

Финансовый рычаг (Величина основного капитала / Активы) • 100 Основной капитал, форма 134 Годовая отчетность, Бухгалтерский баланс, Активы

*

Финансовый результат = ст. 70601 + 70602 + 70603 + 70604 + 70605 - 70606 - 70607 - 70608 - 70609 -70610 - 70611.

** Финансовый результат = ст. 70601 + 70602 + 70603 + 70604 + 70605 - 70606 - 70607 - 70608 - 70609 -70610 - 70611.

*** Кредитный портфель = ст. 441(01-09) + 442(01-10) + 443(01-10) + 444(01-10) + 445(01-09) + 446(01-09) + + 447(01-09) + 448(01-09) + 449(01-09) + 450(01-09) + 451(01-09) + 452(01-09) + 453(01-09) + 454(01-09) + + 455(01-09) + 456(01-09) + 457(01-09) + 458(01-17) + 460(01-07) + 461(01-07) + 462(01-07) + 463(01-07) + + 464(01-07) + 465(01-07) + 466(01-07) + 467(01-07) + 468(01-07) +469 (01-07) + 470(01-07) + 471(01-07) + + 472(01-07) + 473(01-07) + 478(01-03).

Стоит заметить, что в соответствии с письмом Банка России от 30.07.2013 № 142-Т «О расчете показателя финансового рычага» финансовый рычаг «рассчитывается как отношение основного капитала к совокупной величине стоимости активов с учетом переоценки, условных обязательств кредитного характера и кредитного риска по срочным сделкам и производным финансовым инструмен-

там за вычетом сформированного резерва на возможные потери по ссудной и приравненной к ней задолженности или резерва на возможные потери» [2]. Но при построении данного интегрального показателя финансовый рычаг будет рассчитан как отношение основного капитала к активам.

Показатель достаточности собственных средств (капитала) будет соответствовать нормативному значению Н1 (Н1.0). Также показатели долгосрочной, текущей и мгновенной ликвидности будут рассчитаны на основании требований ЦБ РФ и будут соответствовать нормативам Н4, Н3, Н2 [1].

На основе статистических данных по выявленным факторам были построены два интегральных показателя оценки подверженности коммерческих банков финансовым рискам. Первый из которых рассматривает банкротства банков в период современного финансово-экономического кризиса, а второй - банкротства банков в период внекризисного функционирования экономики России.

Острая фаза современного финансово-экономического кризиса началась в сентябре 2014 г., этим и объясняется выборка кредитных учреждений, в которую вошли 43 банка, у которых в период с сентября 2014 г. была отозвана лицензия на осуществление деятельности в связи с осуществлением высокорисковых операций. Отметим, что для несостоятельных банков использовались данные, полученные за месяц до даты отзыва лицензии, то есть последние отчетные данные. Также в выборку вошли 70 банков, успешно функционирующих в настоящий момент, для которых статистические данные были взяты на 01.01.2015 г.

Для выявления влияния именно кризисных тенденций, усугубивших положение дел в отрасли, будет произведена корректировка конечного результата. Поэтому была составлена вторая выборка, которая содержит статические показатели по деятельности 30 банков, у которых в период с 01.06.2010 г. по 01.01.2014 г. была отозвана лицензия, и данные 70 банков, успешно функционирующих. Построение двух эконометрических моделей даст возможность определить негативное влияние именно кризисных тенденций.

Стоит отметить, что для целей исследования из обоих выборок были исключены банки, лицензия у которых была отозвана в связи с нарушением требований Закона «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансирования терроризма», а также по причине установления фактов существенной недостоверности представляемой отчетности и в связи с ликвидацией.

При построении обеих моделей на основании всех переменных два показателя являлись статистически не значимыми (величина активов и Н1 - показатель достаточности собственных средств), поэтому путем последовательного исключения их пришлось убрать.

Таблица 2

Статистические характеристики построенных моделей

Переменные Модель 1 Модель 2

Ln(А)

ROA -0,02277 0,01068

Н1

Н2 0,0014 -0,00322

Н3 -0,00046 0,0018

Н4 0,00154 0,00132

ROE -0,00006 0,00008

PD 0,00002 0,00006

QC 0,0022 0,00255

Lev 0,00493 0,00654

R-квадрат 0,25743 0,3176

Нормированный R-квадрат 0,20792 0,26568

S 0,55145 0,47172

Следует отметить, что в обеих моделях оцениваются одни и те же факторы, что, с одной стороны, говорит о правильности подобранных переменных, а с другой - указывает на то, что основополагающим фактором, приводящим к обстоятельству отзыва лицензии, все же является финансовая политика коммерческого банка, то есть степень подверженности внутренним рискам, а не влияние внешних финансовых рисков.

2015. Т. 25, вып. 6

ЭКОНОМИКА И ПРАВО

Регрессионные уравнения правомерно использовать при интерпретации негативного тренда, именно поэтому для определения предельных эффектов влияния финансовых рисков, возникающих в условиях кризиса, были применены медианные и средние значения используемых переменных, значение коэффициентов интегрального показателя и предельное воздействие результирующей величины каждого показателя на вероятность банкротства.

Предельный эффект воздействия каждого фактора представлен в табл. 3:

Таблица 3

Предельный эффект воздействия переменных уравнений регрессии

Показатель ROA Н2 Н3 Н4 ROE PD QC Lev

Предельный эффект М3.1 по среднему значению -0,00539 0,03558 -0,01443 0,02252 -0,00064 0,00015 0,02627 0,01476

Предельный эффект М3.1 по медиане -0,00322 0,02530 -0,01107 0,02197 -0,00010 0,00003 0,02511 0,00887

Предельный эффект М3.2 по среднему значению 0,00249 -0,05799 0,04571 0,01811 0,00101 0,00031 0,02867 0,01855

Предельный эффект М3.1 по медиане 0,00119 -0,04512 0,03570 0,01631 0,00009 0,00005 0,02453 0,01167

Таким образом, в соответствии с полученными данными для банка, обладающего медианными значениями показателей, можно сделать следующие выводы:

- при росте показателя рентабельности активов на 1 % вероятность банкротства банка во время кризиса снижается на 0,003 %, а во время стабильного развития, наоборот, повышается на 0,001 %;

- при росте показателя мгновенной ликвидности на 1 % вероятность банкротства банка во время кризиса повышается на 0,0253 %, а во время стабильного развития, наоборот, снижается на 0,045 %;

- при росте показателя текущей ликвидности на 1 % вероятность банкротства банка во время кризиса снижается на 0,011 %, а во время стабильного развития, наоборот, повышается на 0,0357 %;

- при росте показателя долгосрочной ликвидности на 1 % вероятность банкротства банка во время кризиса повышается на 0,022 %, а во время стабильного развития повышается на 0,016 %;

- при росте показателя рентабельности капитала на 1 % вероятность банкротства банка во время кризиса снижается на 0,0001 %, а во время стабильного развития, наоборот, повышается на

0.00009.%;

- при росте доли просроченной задолженности в кредитном портфеле на 1 % вероятность банкротства банка во время кризиса повышается на 0,00003 %, а во время стабильного развития повышается на 0,00005 %;

- при ухудшении качества капитала на 1 % вероятность банкротства банка во время кризиса повышается на 0,0251 %, а во время стабильного развития повышается на 0,02453 %;

- при росте показателя финансового рычага на 1 % вероятность банкротства банка во время кризиса повышается на 0,00887 %, а во время стабильного развития повышается на 0,01167 %.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Инструкция Банка России от 03.12.2012 № 139-И «Об обязательных нормативах банков».

2. Письмо Банка России от 30.07.2013 № 142-Т «О расчете показателя финансового рычага».

3. Положение Банка России от 28.12.2012 № 395-П «О методике определения величины и оценке достаточности собственных средств (капитала) кредитных организаций («Базель III»)».

4. Положение Банка России от 26.04.4004 г. № 254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности».

5. Кудрин А.Л. Реальный эффективный курс рубля: проблемы роста // Вопросы экономики. Макроэкономика. 2006. № 10.

6. Указание Банка России от 30 апреля 2008 г. № 2005-У «Об оценке экономического положения банков» (с изменениями и дополнениями).

7. Картаев Ф.С. Издержки меню, монетарная политика и долгосрочный экономический рост // Научные исследования экономического факультета: электронный журнал. 2012. № 2. С. 37-48.

8. Корниенко Ю.В. Влияние глобальных процессов на финансовую устойчивость банков // Вестник МГТУ. 2013. № 2. С. 242-247.

9. Оценка финансовой устойчивости кредитной организации: учебник (для магистров) / коллектив авторов; под ред. О.И. Лаврушина, И.Д. Мамоновой. М.: КНОРУС, 2011. 304 с.

10. Тарханова Е.А. Устойчивость коммерческих банков. Тюмень: Вектор Бук, 2003. 186с.

11. Balthazar L. From Basel 1 to Basel 3. The Integration of State of the Art Risk Modelling in Banking Regulation. Palgrave Macmillan, 2006. 256 p.

12. Прекратившие существование кредитные организации. URL: http://www.banki.ru/banks/memory/?by= PROPERTY_date&order=desc&PAGEN_1=2 (дата обращения: 14.09.2015).

13. АСВ. Оздоровление банков. Список банков. URL: http://www.asv.org.ru/sanation/banks/ (дата обращения: 14.09.2015).

14. Basel Committee on Banking Supervision, Basel III: A global regulatory framework for more resilient banks and banking systems, December 2010 (rev June 2011). URL: http://www.bis.org/publ/bcbs189.pdf (дата обращения: 16.09.2015).

15. Kabir A., Dey S. Performance Analysis through CAMEL Rating: A Comparative Study of Selected Private Commercial Banks in Bangladesh // Journal of Politics & Governance. September 2012. Vol. 1, N 2/3. P. 16-25. URL: http://www.jpg.net.in/ (дата обращения: 15.09.2015).

Поступила в редакцию 15.10.15

O.S. Vinogradova

THE USE OF INTEGRAL INDEX TO EVALUATE THE EFFECT OF FINANCIAL RISKS ON RUSSIAN COMMERCIAL BANKS DURING THE CRISIS

This article reviews the method of determining the marginal effect of financial risks on Russian commercial banks during the crisis. To do this, the author has developed two integral indexes to evaluate commercial banks exposure to financial risks. The first one is based on data concerning the activities of successful banks and bankrupt banks during the current financial and economic crisis in Russia. The second index is based on data on the activities of successful banks and bankrupt banks before the crisis of the Russian economy. It should be noted that for the purposes of the study the author has excluded from both samples those banks the license of which was revoked due to violation of the low «On counteraction to legalization (money laundering) of money from crime and financing of terrorism», and also because of the establishment of essential facts of false reporting and in connection with liquidation. Both indexes consider the effect of 8 variables characterizing the financial stability of a bank (return on assets, instant liquidity ratio, short term liquidity coverage ratio, long term liquidity coverage ratio, return on equity, share of overdue loans, capital quality and financial leverage). To determine the marginal effect of financial risks on Russian commercial banks during the crisis, the author used the performance indexes of one typical commercial bank, the value of the integral indexes coefficients, and the impact of the resulting value of each indicator on probability of bankruptcy. As a result, the author could estimate the strengthening of the negative impact of financial risks during the crisis on banks with average performance indicators values.

Keywords: financial risks, banking crisis, assessment of the commercial bank sustainability, integral index, activities of Russian commercial banks.

Виноградова Ольга Сергеевна, заведующая лабораторией моделирования экономических процессов

Российский университет дружбы народов 117198, Россия, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, 10/1 E-mail: o.s.gluhova@mail.ru

Vinogradova O.S.,

Head of laboratory of modeling of economic processes

People's Friendship University Miklukho-Maklaya st., 10/1, Moscow, Russia, 117198 E-mail: o.s.gluhova@mail.ru