CC BY
36
г ни $ярш гт
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ КРУПНЕЙШИХ БАНКОВ РОССИИ
М.1. ключиков
Московский государственный университет экономики, статистики и информатики
Коммерческие банки, находясь на переднем крае проводимых в стране экономических реформ, являются важным звеном в решении социально-экономических задач, преодолении нестабильных явлений в жизни общества.
Главным в деятельности коммерческого банка является реализация экономических интересов. Полная подчиненность работы банка всеобщему закону экономии общественных затрат составляет высший принцип, которому должны быть подчинены все другие мотивы и цели. Без этого банк как экономическое предприятие может не состояться.
Всякая идеологизация его деятельности, идущая вразрез с экономическими интересами, неизбежно превращает банк в аппарат, теряющий свою подлинную суть.
Успех банковской деятельности основан, в основном, на соблюдении следующих четырех классических принципов банковского дела:
• принцип прибыльного хозяйствования;
• спекулятивный принцип;
• все для клиента;
• безопасность банковской деятельности. Несоблюдение этих принципов приводит к
гибели как самого банка, так и его клиентов, отрицательно сказывается на развитии экономики государства.
Прибыльное хозяйствование коммерческого банка зависит от условий деятельности банка, которые складываются из многих обстоятельств, основными из которых являются:
• экономическая и социальная направленность политики государства;
• инфляционные тенденции;
• социально—культурный уровень акционеров банка;
• экономическая и социальная направленность политики Совета банка;
• величина собственного и привлеченного капитала коммерческого банка;
• благонадежность клиентов банка и целевое использование кредитных ресурсов;
• процентная политика банка;
• социально-культурный и квалификационный уровни руководства банка;
• взаимоотношения акционеров и руководства
банка.
Анализ реального использования этих принципов в практике работы российских коммерческих банков предоставляет возможность выяснить основные причины банкротства коммерческих банков и тем самым разрабатывать рекомендации для успешной деятельности банка или условий для его санации.
В целях большей актуализации этой темы рассмотрим конъюнктуру банковского сектора Российской Федерации. Для анализа возьмем 30 кредитных организаций России, действующих в настоящее время и занимающих самые высокие позиции рейтингов. С помощью кластерного анализа проведем разделение банков на группы по определенным признакам: прибыльности, рентабельности, ликвидности, сбалансированности активно-пассивных операций, деловой активности и т.д.
Термин кластерный анализ (впервые ввел Тгуоп, 1939) в действительности включает в себя набор различных алгоритмов классификации. Вопрос, задаваемый исследователями банковской деятельности, состоит в том, как организовать наблюдаемые данные в наглядные структуры, то есть развернуть таксономии. Все эти рассуждения ссылаются на алгоритмы кластеризации. Фактически кластерный анализ является не столько обычным статистическим методом, сколько «набором» различных алгоритмов «распределения объектов по кластерам». Существует точка зрения, что, в отличие от многих других статистических процедур, методы кластерного анализа используются в большинстве случаев тогда, когда вы не имеете каких-либо априорных гипотез относительно классов, но все еще находитесь в описательной стадии исследования. Следует понимать, что кластерный анализ определяет «наиболее возможное значимое решение».
Сложность и многоплановость изучаемых процессов в банковском секторе вносят многомерный и разнотипный характер. В этих условиях выходят на первый план проблемы построения группировок и классификаций по многомерным данным, причем появляется возможность оптимиза-
31
НтРМАМНИ МШТИЕСХИ! ЖУРШ ДАЙДЖЕСТ ШАНСЫ
2 (981 вЕВРЯЛЬ 2003
МАСТЕР1ЫЙ Й1АЛИЗ
ции этого построения с точки зрения наибольшего соответствия получаемого результата, поставленной конечной цели классификации.
Одним из наиболее распространенных алгоритмов кластерного анализа являются иерархические (древообразные) процедуры. Принцип работы иерархических процедур состоит в последовательном объединении групп элементов, сначала самых близких, а затем все более отдаленных друг от друга.
С некоторой точки зрения иерархические процедуры, по сравнению с другими кластер-про-цедурами, дают более полный и тонкий анализ структуры исследуемого множества наблюдений. Привлекательной стороной подобных алгоритмов является и возможность наглядной интерпретации проведенного анализа.
Объединение или метод древовидной кластеризации используется при формировании кластеров несходства или расстояния между объектами. Эти расстояния могут определяться в одномерном или многомерном пространстве. Наиболее общий тип определения расстояния, по-видимому, является Евклидово расстояние. Оно попросту является геометрическим расстоянием в многомерном пространстве.
Перед тем, как был разработан аппарат многомерного статистического анализа и до появления и развития достаточно мошной электронно-вычислительной базы теоретические и практические проблемы классификации относились не к разработке методов и алгоритмов, а к полноте и тщательности отбора и теоретического анализа изучаемых объектов, характеризующих их признаков, смысла и числа градаций по каждому из этих признаков.
Все методы классификации сводились, по существу, к методу так называемой комбинационной группировки, когда все характеризующие объект признаки носят дискретный характер или сводятся к таковым. При этом два объекта относятся к одной группе только при точном совпадении зарегистрированных на них градаций одновременно, по всем характеризующим их признакам.
Однако по мере роста объемов перерабатываемой информации и, в частности, числа классифицируемых объектов и характеризующих их признаков возможность эффективной реализации подобной логики исследования становилась все менее реальной. Именно электронно-вычислительная техника стала тем главным инструментом, который позволил по-новому подойти к решению этой важной проблемы и конструктивно воспользоваться разработанным к этому времени аппаратом многомерного статистического анализа.
Назначение алгоритма древовидной кластеризации состоит в объединении объектов в кластеры, используя некоторую меру сходства, или расстояние между объектами. В качестве пере-
менных для построения кластеров используем коэффициенты, характеризующие результаты деятельности коммерческих банков: показатель неисполненной задолженности перед клиентами банка; показатель появления текущих задержек платежей; уровень деловой активности банка; наличие средств на корсчете Банка России; показатель чистой ликвидной позиции банка сроком до 1 месяца; остатки по счетам полученных кредитов в Банке России; показатель потенциальной способности банка привлекать заемные средства; показатель текущей сбалансированности активно-пассивных операций банка; показатель сбалансированности активно-пассивных операций банка на среднесрочную перспективу; показатель масштаба деятельности банка; показатель достаточности капитала; показатель соблюдения норматива текущей ликвидности банка.
Проведем кластеризацию 30 кредитных организаций России на 1 ноября 2002 года с использованием программного продукта № СББАРАББ 2000 (рис 1.).
На графике отчетливо выделяются три группы, характеристики которых приведены в табл. 1, 2 и 3.
Первая группа банка имеет специфическую особенность - все три банка, входящие в нее отличаются большой суммой привлеченных средств как от коммерческих и бюджетных организаций, так и от других банков и частных лиц. Особое место в этой группе занимает Внешэкономбанк, который по размерам активов 125 млрд руб. и прибылью в размере 1826 млн руб. существенно выделяется на фоне всех остальных банков. Его особенность прежде всего обусловлена наличием привлеченных средств других банков и коммерческих организаций. Кроме того, Внешэкономбанк занимается реализацией правительственных проектов по международным экономическим отношениям.
2,50
1,88
Т-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1
1,25 0,63 0,00
Рис 1. Кластеризация 30 крупнейших банков России на группы
нтшчнш АШНТМЕШ! НИМ ДАЙДЖЕСТ «имей
31
21881 ФЕВРАЛЬ 2883
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ
Таблица 1
Основные финансовые показатели первой группы банков_
№ Банк Отдельные статьи баланса, тыс.руб.
Ликвидные активы Обязательства до востребования Прибыль Уставной фонд
1 Внешэкономбанк -126 522 028 593 745 899 888 321 1 000
2 Сбербанк 21 493 894 262 428 865 4 333 723 999 998
3 Внешторгбанк 458 120 53 487 643 8 780 590 42 137 236
Таблица 2
Основные финансовые показатели второй группы банков
№ Банк Отдельные статьи баланса, тыс.руб.
Ликвидные активы Обязательства до востребования Прибыль Уставной фонд
1 Трастбанк 12719 919 945 6 851 6 031 200
2 Альфа-банк 35 005 319 60 325 993 560 307 768 679
3 Газпромбанк 3 822 791 55 752 244 1 626 725 13 331 851
4 Международный промышленный банк 1 147 061 51 271 069 418 374 25 000 000
5 Промышленно-строительный банк 5 548 087 24 348 635 983 619 124 675
6 Банк Москвы 23 968 855 53 396 201 1 003 948 3 000 000
7 МДМ-банк 10 192 243 45 862 613 231 457 1 100 000
8 Международный Московский банк 1 740 293 24 439 813 645 441 2 136 005
9 • Ситибанк 596 542 14 631 569 3 235 100 1 000 000
10 Гута-банк 1 390 680 10 094 226 58 176 2 552 590
11 Уралсибсоц-банк 2 098 533 14 002 611 446 836 4 282 083
Таблица 3
Основные финансовые показатели третьей группы банков
№ Банк Отдельные статьи баланса, тыс.руб.
Ликвидные активы Обязательства до востребования Прибыль Уставной фонд
1 Сбс-Агро -12 197 103 36 561 630 -47 400 559 1
2 Росбанк 9 493 335 24 863 476 1 019 628 3 405 284
3 Инкомбанк -117 040 47 359 474 -17 553 766 1 613 221
4 Менатеп Санкт-Петербург 1 484 241 13 004 806 644218 1 385 000
5 Российский кредит -6 790 421 10 191 551 -17 705 348 391 914
6 Райффайзенбанк, Австрия 864 350 15 144 725 -1 900 734 1 004 000
7 Доверительный и инвестиционный банк 357 402 20 575 882 1 474 754 1 030 000
8 Петрокоммерц 1 880 483 12914431 707 087 5 000 000
9 Сургутнефтегаз 917 537 5 550 016 77 472 1 177 000
10 Номос-банк 805 197 6 763 204 105 143 1 885 000
11 Банк Зенит 3 370 841 11 881 492 465 418 2 000 000
12 Никойл 2 755 591 10 325 032 584 201 1 433 000
13 Возрождение 3 058 040 6 793 642 97 247 145 432
14 Собинбанк 7 916 235 4 883 775 53 633 500 000
15 Еврофинанс 1 465 469 6 581 996 -467 021 1 311 987
16 Промсвязьбанк 1 790 795 8 315 760 334 448 1 189 750
Гута-банк и Собинбанк также отличаются высоким уровнем активов — 1,5 и 8,2 млрд руб. соответственно и уставным капиталом в размере 2,5 млрд руб. и 500 млн руб соответственно, что говорит о их потенциальной способности к проведению дальнейшей деятельности.
Во вторую группу банков вошли 10 банков. Эта группа банков отличается финансовой стабильностью и высокими показателями эффективности. В нее вошли банки, которые сейчас занимают в России 80% банковской ниши. Банкам характерен высокий уровень уставного фонда от 0,1 до 42 млрд руб. и уровень ликвидных активов в размерах от 542 млн руб. до 33 млрд руб.
В третью группу вошли 16 банков. Данная группа не является особо прибыльной. В нее вошли банки, имеющие отрицательные показатели прибыли и ликвидных активов, такие как СБС-Агро и Мост-банк, Российский кредит и Инкомбанк, Еврофи-нансбанк. Хотя Мост-банк и Инкомбанк имеют отрицательные показатели прибыли, они имеют довольно высокий размер уставного фонда в размерах 154 и 1 613 млн руб соответственно. Это дает им право существовать. Что же касается СБС-Агро и Российского кредита, то эти банки являются банкротами, хотя и сохраняют позиции в рейтингах за счет высокого уровня валюты баланса 81,7 и 53,2 млрд руб соответственно. Еврофинансбанк и Райф-
32
RlilPMAIIQIII AIAIITHEHII ЖУР1АД ДАЙДЖЕСТ «ИНДУСЫ
2 (081 9ЕВРАЛЬ 2003
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ
Средние значения финансовых коэффициентов в группах банков
Таблица 4
№ группы К1 К2 КЗ К4 К5 Кб К7 К8 К9 кю К11 К12
1 -0.05 -0.06 0,62 0,45 0,65 -0,07 0,32 2,07 1,24 0,52 0,11 1,03
2 0.17 0,03 0,43 0,26 0,79 0,11 0,21 0,45 0,27 0,63 0,10 0,23
3 -0,04 -0,08 0,91 0,58 0,67 -0,09 0,18 1,46 0,88 0,57 0,11 0,73
файзенбанк сохраняют свою ликвидность благодаря уровню активов в 0,8 и 1,2 млрд руб. Самый удачный банк из второй группы - это Международный Московский банк, имеющий уставной фонд в размере 0,21 млрд руб. и прибыль - 2,1 млрд руб.
Таким образом, банки данной группы ограничены в своих возможностях как в кредитной, так и в депозитарной деятельности.
Для подтверждения абсолютных показателей, рассмотренных по итогам классификации, следует обратить внимание на средние значения финансовых коэффициентов в выделенных группах (табл. 4).
По данным таблицы видно, что вторая группа имеет задержки платежей и неисполненную задолженность перед клиентами, о чем свидетельствуют плюсовые значения коэффициентов К1 и К2. Так же средний уровень достаточности капитала ниже у второй группы банков. Наибольшим уровнем деловой активности обладает группа 3. Наибольший оборот с ценными бумагами имеет группа 1, так же первая группа банков больше использует для покрытия рисковых операций привлеченные средства, чем две другие группы. Самая высокая ликвидность отмечается в первой группе банков, хотя третья группа банков имеет тоже высокий коэффициент ликвидности. Крайне низкой ликвидностью обладает вторая группа, о чем свидетельствует коэффициент К12.
Для более наглядного представления финансовых коэффициентов по трем группам коммерческих банков России приведен график (рис. 2.).
Проведенный автором анализ позволил распределить коммерческие банки России по группам, используя не только абсолютные показатели, такие как доходы, расходы, прибыль и т.д., но и более объективные показатели, выраженные коэффициентами. Это дало более объективную оценку деятельности каждого отдельного банка, а также всех банков в целом. Анализ собственных средств банка не может дать полную оценку эффективности деятельности банка, кроме этого нужно
Таблица 5
Объективные факторы Субъективные факторы
> уровень внутрибанковского менеджмента; > стоимость привлеченных и заемных средств; > размер собственных средств; качество кредитного портфеля; уровень управленческих расходов > государственное регулирование; > социально-экономическое развитие региона
исследовать и объем активно-пассивных операций банка, размер валюты баланса, уровень деловой активности банка, способность привлекать заемные средства банка, способность выплаты платежей и т.д. Например, при схожих абсолютных показателях нескольких банков их финансовые результаты могут существенно различаться. Это может быть вызвано факторами, снижающими достоверность проведения анализа (табл. 5).
Таким образом, финансовый результат деятельности коммерческого банка представляет собой превышение уровня доходов над расходами. При исследовании финансовых результатов основными направлениями являются причины изменения доходов и расходов, что является актуальным для выявления резервов роста банковской прибыли.
Рнс 2. Среднее значение финансовых коэффициентов по трем группам коммерческих банков России
1ШРМД1111Ш ШШНЕСН! КУПД1 дайджест аишсы
33
