CC BY
52
Региональная банковская система
МЕТОДИКА ДИАГНОСТИКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ В СИСТЕМЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ «УСТОЙЧИВОСТЬ - РЕНТАБЕЛЬНОСТЬ КАПИТАЛА»
Проблема капитализации банковской системы связана с решением проблемы обеспечения роста российской экономики. Простое административное перераспределение финансовых потоков не может решить проблему капитализации, а наоборот, усугубляет действительную проблему нашей банковской системы — это ее сверхцентрализацию.
Самым главным противоречием является деформированная структура банковской системы России — более 85 % банковских активов, свыше 60 % капитала контролируются кредитными организациями столицы при совершенно обратном соотношении в производстве валового продукта, 90 % которого производится в регионах. На банковском языке это означает, что в банках центра сконцентрировано более 80 % всех рисков банковской системы страны.
Ни в одной стране, относящейся к развитым или с переходного типа экономикой, нет такой диспропорции между размещением производительных сил и концентрацией капитала.
Мировая практика свидетельствует, что первая и главная опасность, возникающая в связи с уменьшением размеров собственного капитала, — потеря финансовой устойчивости коммерческих банков. В условиях недостаточной капитализации даже незначительные внешние воздействия — в виде падения доходов, снижения качества активов или ухудшения ликвидности — делают банк неспособным отвечать по текущим финансовым обязательствам. Кризисная ситуация в банке становится явной, когда существующие резервы и капитальная база не могут покрыть все убытки по статьям активов.
Многие банки, следуя рекомендациям Банка россии, увеличивают в настоящее время свои ка-
н. с. Тян,
новосибирский государственный университет экономики и управления
питалы, что в большинстве случаев трактуется как повышение их надежности, устойчивости, конкурентоспособности и прочее.
В условиях ожесточившейся конкуренции — это желание выжить и попутно реализовать «подстрахо-вочные» комбинации, связанные с отходом на запасные позиции: слияние, поглощение, реорганизацию, проведение процедуры банкротства. В такой ситуации Банк России однозначно связывает устойчивость банковской системы и каждого банка в отдельности с величиной собственных средств (капитала).
Для достижения надежности, стабильности и возможности увеличения доходных активных операций, большинство коммерческих банков стремится к наращиванию уставного капитала. К этому процессу банки подталкивает и ряд важных экономических факторов.
Прежде всего, это инфляция, постоянно обесценивающая собственные капиталы банков. Отсюда заинтересованность коммерческих банков в эмиссии собственных акций и их размещения на открытом рынке, т. е. в увеличении уставного капитала. По нормативам оценки собственного капитала совокупный капитал отечественных банков составляет 43 % ВВП страны. Таким образом, увеличение собственного капитала, в том числе путем эмиссии акций, является необходимым условием дальнейшего развития банковской системы страны.
Однако в современной России ввиду незрелости фондового рынка банки не могут привлечь денежные средства путем открытой подписки на акции, и акции размещаются главным образом среди учредителей банка. Безусловно, такая ситуация является временной, и в будущем коммерческие
банки смогут увеличить свой капитал путем открытой продажи акций, и ими будет востребован опыт западных коммерческих банков, прежде всего банков США — страны с наиболее развитым фондовым рынком, по увеличению своей акционерной стоимости и инвестиционной привлекательности.
В экономической литературе недостаточно комплексных исследований, посвященных проблеме капитализации коммерческих банков, ее оценке и схемах. Учеными исследуются отдельные стороны экономической деятельности банка, результаты проведения отдельных операций, что в настоящее время уже явно недостаточно для теоретического обоснования сущности управления собственным капиталом и практического осмысления необходимости проведения комплекса мероприятий по капитализации банковской системы (на примере региональных коммерческих банков).
Для проведения диагностики развития было взято 12 региональных банков. В качестве информационной базы использовались данные Центрального банка РФ, обзорные, нормативные и справочные материалы, а также балансы и расшифровки региональных коммерческих банков для расчета нормативов по Инструкции ЦБ РФ № 110-И «Об обязательных нормативах банков» на все отчетные даты в интервале 01.01.200401.04.2007.
Автором разработана методика диагностики и прогнозирования развития региональных коммерческих банков в системе показателей «устойчивость рентабельность капитала» с использованием моделей: нейропакетов и стохастической аппроксимации; а также предложен алгоритм расчета комплексных показателей устойчивости и рентабельности капитала по балльной системе для рейтингования: с учетом применения тангенса угла наклона.
Методика диагностики и прогнозирования развития региональных коммерческих банков в системе показателей «устойчивость рентабельность капитала» включает в себя:
• детализированный анализ показателей достаточности и рентабельности собственных средств банка — как источника данных для методики;
• оценку эффективности наращивания уставных капиталов региональными коммерческими банками;
• позиции, занимаемые региональными коммерческими банками по отношению друг к другу, в системе показателей «устойчивость — рентабельность капитала», которые определяются с помощью модели нейропакетов;
• визуализацию «проблемных» банков на карте Кохонена и разработку стратегий дальнейшего развития с помощью модели стохастической аппроксимации.
Увеличение капитала не приводит к снижению риска банкротства. И не факт, что введение обязательного минимума величины капитала снизит уровень банковского риска. Банки, поставленные перед более жесткими требованиями в отношении величины капитала, могут брать на себя больший риск в других аспектах деятельности, чтобы уйти от уменьшения прибыльности.
Экономически приемлемым обоснованием увеличения уставного капитала является выход на минимально приемлемую прибыльность всего акционерного капитала (или собственных средств), образовавшегося после увеличения уставного капитала.
Величина собственных средств (капитала) банка, его размеры и структура определяются требованиями органов регулирования и потребностями самого банка, возникающими при его нормальном развитии.
когда возникает потребность у самого банка в наращивании капитала? Когда это выгодно банку?
В стратегическом плане наращивание капитала у динамично развивающегося банка оправдано, если скорость роста привлеченных средств намного превышает скорость роста его капитала или же такой рост планируется в будущем. Такой реальный или потенциально возможный рост означает необходимость резкого увеличения операций, расширения сфер деятельности и, несомненно, требует от банка принятия адекватных решений в отношении размера своего капитала.
Этот совершенно естественный процесс расширения рентабельного (или потенциально рентабельного) бизнеса требует, тем не менее, количественных оценок и качественных обоснований, например, основанных на методах оценки эффективности инвестиций.
Существует несколько методов оценки эффективности «стратегических» инвестиционных решений. Следует подчеркнуть, что большинство нынешних российских банков имеют в своем составе подразделения, которые непрерывно осуществляют отбор проектов, предлагаемых своими клиентами, на основе самых современных методов оценки эффективности инвестиций.
Оставляя в стороне очевидные алгебраические выкладки, приведем конечное выражение, для оценки целесообразности наращивания уставного капитала: БПм = Ка (К + УК) (1 - Т)'
где БПм — минимальное значение ежемесячной балансовой прибыли;
К — капитал (собственные средства акционеров) до увеличения капитала; УК — увеличение уставного капитала; Ка — минимальный, удовлетворяющий акционеров уровень прибыльности собственных средств, выраженный в процентах в месяц; Т — ставка налогообложения прибыли [1, с. 83]. Из приведенного выражения следует вывод: экономически приемлемым обоснованием увеличения уставного капитала является выход на минимально приемлемую прибыльность всего акционерного капитала (или собственных средств), образовавшегося после увеличения уставного капитала.
Очевидно, что выполнение условия (*) при чрезвычайно жесткой конкуренции на рынке депозитов и общего снижения эффективности функционирования банковской системы в сегодняшних условиях практически невозможно.
Выражение (*) справедливо для любого интервала времени. Рассматривая значение БПм как годовую балансовую прибыль, а Ка как отношение чистой прибыли, полученной за год, к вложенному акционерному капиталу (выраженное в процентах за год), получаем связь годовой балансовой прибыли, вложенного капитала и приемлемой для акционера ставки размещения Ка. В табл. 1 представлено отношение балансовой прибыли, полученной за 10 месяцев 2006 года и пересчитанной на год к величине уставного капитала на примере региональных коммерческих банков.
При рентабельности менее уровня инфляции предприятие просто начинает «проедать» свой капитал. Принимая минимальное значение уровня инфляции 2006 г. за 12 %, получим, что оценка отношения балансовой прибыли за год к величине уставного капитала должна быть на уровне хотя бы
13 %. Сравнение этой величины с данными таблицы показывает, что рентабельные банки в Новосибирской области легко можно перечислить: СибАкадем-банк, Левобережный, НВТБ, Акцепт и Алемар.
Капиталы банков растут, открываются новые банки, существующие увеличивают свои уставные капиталы. Но банков уже слишком много — они не могут работать нормально, им не хватает привлеченных средств. И основные показатели их работы начинают снижаться. Капиталы становятся нерентабельными, продолжая расти, как того и требует Центральный банк России. Но именно этот рост капиталов в отсутствии необходимых для работы банков денежных потоков (привлеченных средств) и делает их нерентабельными [1, с. 86].
Следует отметить, что устойчивое развитие банковской системы — есть следствие принимаемых решений, т. е., характеристика потенциала управления [2, с. 156]. Потенциал управления — это совокупность механизмов, согласующих ресурсы и цели развития. Предполагается, что существует многоуровневая структура управления. В качестве целей развития рассматриваются критерии и целевые функционалы, определяемые на верхнем уровне управленческой структуры, периодически переопределяемые в процессе изменения системы. В этом смысле развитие — это эволюция в условиях ограниченных ресурсов и неопределенности информации.
Основополагающей идеей предлагаемого подхода является построение механизмов перераспределения ресурсов и обеспечения устойчивого развития банковской системы на основе функций выбора. Функция выбора преобразует множество альтернатив в множество рациональных решений. Рациональный компромисс, в свою очередь, определяется установленными на верхнем уровне управления принципами оптимальности (отношениями) [3, с. 34].
Таблица 1
Отношение балансовой прибыли к величине уставного капитала
Банк Средний УК в 2006 г. Балансовая прибыль в 2006 г. Прибыль/ УК, % годовых
Акцепт 110 768 000 26 880 000 24,27
Алемар 25 891 200 4 235 000 15,97
Белон 95 227 200 5 446 000 5,72
Инвестиционный городской банк 4462 100 206 000 4,62
Левобережный 150 250 000 2 795 000 18,6
НВТБ 20 000 000 4 363 000 21,81
Новосибирский муниципальный банк 100 000 000 6 700 000 6,7
Риб-Сибирь 19 066 570 1 056 000 5,54
Рось 11 900 000 112 400 0, 96
Сибирский крестьянский банк 10 000 000 54 0000 5,4
СибАкадембанк 347 292 300 72 931 000 21
Сибирское согласие 17 906 000 390 350 2,18
Предполагается, что многоуровневая система эволюционирует по определенным «шагам» (стадиям). На каждом «шаге» осуществляется коррекция отношений между банками, и реализуется их функция выбора с помощью конкретных механизмов. В условиях неопределенности информации реализованное решение не совпадает с целевыми установками. Вот эту разницу между желаемым и реализованным решениями и предлагается рассматривать в качестве меры развития, а в качестве характеристики устойчивости — использование принципа оптимальности.
В рамках устойчивого развития предлагается установить следующий принцип оптимальности: максимизация комплексного показателя устойчивости и комплексного показателя рентабельности капитала банка Ъ2(у) на ограниченном множестве С нормативных показателей х1 и у банковской системы. Предполагается, что векторы нормативных показателей банка х1 и у1 = /(х{ — х-1), принадлежащих ограниченному множеству показателей С, могут быть измерены на любом временном шаге t, а комплексные показатели Ъ1(х) и Ъ2(у) могут быть вычислены как линейные свертки многомерных показателей х1 и у1 соответственно; /— функция нормированного тренда на интервале ^-1Д].
Для оценки показателей устойчивости Ъ1 и рентабельности капитала Ъ2 были использованы две модели: нейронная сеть и модель стохастической аппроксимации. С помощью метода искусственных нейронных сетей (ИНС) можно провести глубокий анализ региональных коммерческих банков.
Экономический эффект очевиден от применения нейромодели (нейронной сети) для автоматизация процесса принятия решения. В принципе, здесь и далее слово «нейромодель» может быть заменено на «модель» и рассуждения могут быть спроецированы на любой процесс моделирования на основе выборки данных. Универсальность принципа максимума информации позволяет использовать его для построения эффективных нейромоделей. Средняя взаимная информация между переменными системы играет роль целевой функции. Если часть переменных задана, то значения остальных, свободных переменных система выбирает и меняет таким образом, чтобы обеспечить максимум взаимной информации между переменными. В процессе решения задач заданную входную переменную будем обозначать через х, а свободную выходную — через у.
Входные переменные {х(),х0,.., хп ф} и {у(), у2($,.., уп ($} приводились к единичному масштабу
по группе анализируемых банков на заданном временном периоде их функционирования, т. е. гарантировалась принадлежность множества входных данных интервалу [0,1]. Это делалось для того, чтобы значения всех переменных модели были сравнимы. На выходе формируются два комплексных показателя — Z1(t) и Z2(t). В распоряжении современного финансового аналитика имеется широкий арсенал аналитических средств. Однако особенность российской отчетности и уникальное экономическое положение России ограничивают применение западного опыта для анализа проблем, стоящих перед российскими банками. До сих пор никому еще не удалось получить набор значимых финансовых показателей, который характеризовал бы текущее финансовое состояние банков в условиях быстро развивающейся российской экономики.
Оценка состояний банка как сложной системы должна строиться на иерархии показателей, адекватно отражающих его устойчивость и развитие. Была разработана следующая схема конструирования дерева показателей: на верхнем уровне дерева размещаются комплексные показатели устойчивости и рентабельности капитала; средний уровень образуют комплексные показатели, консолидируемые из входных переменных нижнего уровня. Сам же механизм консолидации осуществлялся на основе модели анализа состояний банка. При таком подходе большое значение приобретает выбор входных переменных нижнего уровня. Прежде всего, состояние банка и возможности его нормального функционирования определяются наличием у него необходимого количества привлеченных средств. Для повышения информативности этого показателя он был соотнесен с разницей денежных агрегатов М2 и М0. Показатель ХЛ, равный отношению привлеченных рублевых средств к разности денежных агрегатов М2 и М0 характеризует, таким образом, долю рублевых средств, обслуживаемую данным банком. Эта доля связана однозначным соответствием с позиционированием каждого банка на рынке привлечения рублевых средств. Так как абсолютная величина этого показателя не в полной мере характеризует ту роль, которую играет данный банк на рынке, данный показатель был дополнен показателем рентабельности капитала вида х21=Хи /Хп ^ = 1... Кп), где Кп количество точек наблюдения на заданном периоде. Введение показателя темпа роста, по мнению автора, уравновешивает позиции крупных и недостаточно капитализированных банков и более мелких, но динамично развивающихся банков.
Значительную часть привлеченных средств российских банков составляет валюта. Для учета валютной части (и
■л
ресурсной базы в целом) вводится по- » казатель Х31, равный отношению всей | * суммы привлеченных средств (рубли | | плюс валюта) к текущему курсу евро. 11 При этом, разумеется, игнорируется Ц х наличие разнообразных валют в балан- и сах банков и влияние соответствующих кросс-курсов. Далее снова вводим показатель темпа роста: х41 = Х3/Х31
Эффективная деятельность банков невозможна без поддержания необходимой степени ликвидности активов. Следует отметить, что прибыльность банка обычно находится в обратной зависимости от его ликвидности. Ликвидность банка достаточно хорошо характеризуется тремя показателями, определенными Инструкцией ЦБ РФ N1 «О порядке деятельности кредитных организаций»: Н2-норматив мгновенной ликвидности, Н3-норматив текущей ликвидности и Н5-норматив общей ликвидности.
Таким образом, минимальный набор значимых входных переменных для анализа устойчивости банка выглядит следующим образом:
1. Хи = (привлеченные рублевые ресурсы) / (М2-М0);
2 Х21 = Х1/Х11;
3. Х3( = (привлеченные средства, рубли + валюта) / (курс евро)
4. Х4( = Х3/ Хз1;
5. Х51 = (валюта баланса-нетто) / (собственные средства);
6. ха = Н2;
7. Х7( = Н3;
8. Х№ = Н5;
9. Х9( = (балансовая прибыль) / (валюта балан-са-нетто);
10. Х1а = (балансовая прибыль) / (собственные средства).
Комплексные показатели устойчивости Ур = / (X) формировались следующим образом:
1 = ^(Х11, Х21, Х51);
2 = *2(Х 61, Х71, Х81);
3. ^ = ^3(Х91, Х101).
Комплексный показатель устойчивости Zlt = F1(Уlt, У2, У3) является функцией трех переменных устойчивости, отражающих три стороны деятельности банков — состояние ресурсной базы, ликвидность и результативность деятельности (прибыльность); 22 — рентабельность капитала.
О
+
о
ж
о
« САБ НВТБ НМБ Левоб Ж Акцепт Алемар РибС
---Игб
О Рось Белон
--СКб
Сибсогл
5 10 15 20 25 30 35 41
Рентабельность капитала Z2
Рис. 1. Показатели устойчивости и рентабельности капитала банков НСО
Следует подчеркнуть, что выбор и количество входных переменных определяется целями диагностики финансового состояния банков. В случае необходимости количество входных переменных может быть расширено, либо консолидировано в соответствии с заданной степенью детализации анализа. Предложенные методы обработки позволяют реализовать любую степень детализации деятельности банка, зависящую только от полноты входных данных.
Применение алгоритма самоорганизующих карт (СОК) Кохонена необходимо для оптимального сокращения количества и визуального представления данных о состоянии региональных коммерческих банков. Результаты этого анализа будут проинтерпретированы путем выделения элементов и областей карт различным цветом (рис. 1). Предлагаемая методика оценки финансового состояния банка позволяет получать двумерное представление позиции банка в любой группе банков. Одним из основных преимуществ практического использования СОК является возможность визуализации различных показателей. Нелинейная аппроксимация массива многомерных данных двумерной плоскостью заложена в самой нейронной самообучающейся модели, на выходе которой формируются два комплексных показателя
21 и 22. Это дает возможность позиционировать банк по отношению к другим банкам в координатах устойчивость — рентабельность капитала. Рейтинг банка, в данной методике исследования, В2 = 212 +
22 2 определяется очевидным образом как расстояние точки расположения банка от начала координат.
Для проведения расчетов по рейтингованию, автором разработан алгоритм расчета комплексных показателей устойчивости и рентабельности капитала с помощью балльной системы с применением тангенса угла наклона.
Шаг 1. Рассчитываем Z1 — комплексный показатель устойчивости, включающий в себя:
— состояние ресурсной базы и рентабельности, достаточности капитала;
К1 — коэффициент с балльным весом — 5;
У2 — состояние ликвидности активов;
К2 — коэффициент с балльным весом — 4;
У3 — результативность, прибыльность деятельности;
КЗ — коэффициент с балльным весом — 3;
Z2 — показатель рентабельности капитала.
Например, (5х У^хУ+ЗхУ) / (5+4+3) в табл. 2.
Шаг 2: Z2 — посчитанный показатель Пр/кап.
Шаг 3: R2=Z12+Z22 (табл. 3).
В табл. 3 приведены соответствующие рейтинговые показатели для этой группы за последний анализируемый период. Пример карты финансового состояния группы из 12-ти банков показан на рис. 1. Можно выделить два различных типа банков, расположенных в левом верхнем и правом нижнем углах карты. Банки первого типа — финансово-устойчивые и надежные, вторые — совсем наоборот. При этом имеется недостаток: сравним два банка (САБ и Акцепт). У САБа R больше, чем R у Акцепта, но угол наклона меньше, это говорит о том, банк Акцепт занимает более выгодное финансово-устойчивое положение.
Следовательно, нужно учитывать тангенс угла наклона при расчете рейтинга, при этом предлагаю задать весовой коэффициент = 5 [410 - 490]; 4[350-40°; 500 - 550]; 3 [210 - 340; 560 - 700]; 2[160-200; 710-750]; 1[0°-150; 760-900]:
tg А =у1-у0/х1-х0 = 71/ 72
Введенный ранее принцип оптимальности предполагает возможность пошагового управления банком на основе предистории его развития. Чем меньше горизонт прогнозирования и лучше метод извлечения закономерностей из хаотичных временных рядов — тем реальнее результат предсказания. При таком подходе экстраполируются не сами многомерные финансовые показатели, а одномерные интегральные величины Z1 и Z2. Многомерные финансовые показатели получаются автоматически в результате интерполяции
по известным весовым коэффициентам. Это дает определенные преимущества:
• во-первых, поведение во времени интегральных величин значительно более плавно многомерных данных, что улучшает оценку предсказуемости;
• во-вторых, модель адаптивна к последующему изменению многомерных финансовых показателей, т. е. работает эффект "подстройки" весов. Все выше перечисленное позволяет увеличить
надежность прогнозов. Тем не менее, следует отметить, что даже теоретически нельзя обеспечить достижимость заданного уровня точности предсказаний.
Еще одно достоинство предлагаемого подхода — возможность предсказания банкротств. Ранее уже отмечалось, что нормированные значения комплексных показателей устойчивости и рентабельности капитала для анализируемой группы банков изменяются в диапазоне от 0 до 1. Следовательно, существуют «плохие» области, попадание в которые может привести к банкротству с определенной степенью возможности банкротства. Зафиксировав границы областей, можно вычислить критические значения показателей банкротства, на данном примере уровень банкротства — с 0,45 до 0,35 относительных
Таблица 2
Пример расчета комплексного показателя устойчивости для каждого банка
Банк К1 Y2 К2 КЗ Z1
САБ 11,5 57,5 15,67 62,68 2,55 7,65 10,65
НВТБ 14,89 74,45 31,87 127,4 6,24 18,73 18,38
НМБ 11 55 33 132 0,94 2,82 15,8
Левобережный 9,4 47 42,9 171,6 2,8 8,4 18,9
Белон 38,4 192 16,09 69,3 3,2 9,6 22,16
Таблица 3
Рейтинговые показатели банков НСО за период с 1.10.2004 по 1.10.2006 г.
Банк Показатель
Z1 Z2 R Т? А Рейтинг
САБ 10,65 36,6 38,1 0,29 =160 4
НВТБ 18,38 4,89 19 3,75 = 750 9
НМБ 15,8 8 17,9 1,975 = 630 7
Левобережный 18,9 37,9 42,3 0,498 = 270 1
Акцепт 13,97 33 35,7 0,42 = 230 2
Алемар 13,17 19,5 23,5 0,67 = 350 3
Риб-Сибирь 19,85 7,6 21,25 2,61 = 690 5
Инвесиционный городской банк 14,68 9,9 17,7 1,48 = 560 6
Рось 5 3 5,8 1,66 = 590 12
Сибирское Согласие 8,8 5,7 10,48 1,54 = 570 10
Белон 22,16 6,3 23 3,5 = 740 8
Сибирский крестьянский банк 6,7 4,8 8,4 1,39 = 540 11
единиц. На рис. 2 показана динамика изменения комплексного показателя устойчивости трех банков-банкротов: Рось, Сибирский Крестьянский банк, Сибирское Согласие.
Изложенный подход конструктивен, проверен результатами моделирования и уже сегодня позволяет приступить к реализации механизмов устойчивого развития. Предложенные модели и методы оценки финансового состояния банков дают возможность не только анализировать и контролировать их деятельность, но и прогнозировать финансовые показатели в условиях неопределенности информации, предсказывать возможность банкротств. Методика диагностики и прогнозирования может быть адаптирована для любых коммерческих предприятий (фирмы, страховые компании, инвестиционные фонды и т. д.).
С помощью методики диагностики региональных коммерческих банков по системе показателей «устойчивость —рентабельность капитала», следует выделить три уровня устойчивости финансового положения банка в зависимости от степени достаточности и рентабельности капитала, а также с учетом их соотношения между собой, т. е. тангенсом угла наклона:
• первый уровень — успешно развивающиеся, финансово-устойчивые и достаточно капитализированные банки: ОАО КБ «Левобережный», ОАО КБ «Акцепт», ОАО КБ «Алемар», ОАО КБ «САБ».
• второй уровень — коммерческие банки со средней степенью финансовой устойчивости, зависимые от рыночной конъюнктуры и клиентов, требующимся дальнейшее увеличение капитальной базы: ОАО КБ «Риб-Сибирь», ОАО КБ «инвестиционный городской банк», ОАО КБ «новосибирский муниципальный банк», ООО КБ «Белон», ОАО «НВТБ».
• третий уровень — банки на грани банкротства: ОАО КБ «Сибирское согласие», ООО КБ «Сибирский Крестьянский банк», ООО КБ «Рось». Для банков второго уровня пути капитализации могут быть, не учитывая известные схемы искусственного увеличения капитала:
• капитализированная прибыль;
• создание оптимальной структуры резервов на возможные потери по ссудам;
• для акционерных банков: последующая эмиссия акций;
- СибСогп
- Сибкресб
-Рось
^ ^ ^ ^
£ # ^
Л '
Период
Рис. 2. Динамика изменения комплексного показателя устойчивости И трех банков-банкротов
• для банков в форме ООО: за счет средств пайщиков.
Для банков третьего уровня — концентрация капитала возможна только путем процесса слияния или поглощения крупными коммерческими банками, а также вхождение филиалом.
При этом каждый путь можно рассчитать с помощью метода дерева решений с вероятностной оценкой и экономической эффективностью.
Методика изложения в статье, проверена результатами моделирования и уже сегодня позволяет приступить к реализации механизмов устойчивого развития. Предложенные модели и методы оценки финансового состояния банков дают возможность не только анализировать и контролировать их деятельность, но и прогнозировать финансовые показатели в условиях неопределенности информации, предсказывать возможность банкротств. Методика диагностики и прогнозирования может быть адаптирована для любых коммерческих банков, предприятий, фирм, страховых компаний, инвестиционных фондов и т. д.
Литература:
1. Котенков В., Сазыкин Б. Рост капитала — путь выхода из кризиса?// Аналитический банковский журнал. — М., 2001 — № 3.
2. Сазыкин Б. В. Устойчивое развитие сложных систем: конструктивный подход /Материалы международной конференции «Анализ систем на рубеже тысячелетия: теория и практика». Москва, 16 — 18 декабря 1997 г. М.: Интеллект, 1998, с. 185.
3. Гвидо Дебок, Тейво Кохонен. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующих карт. / пер. с англ. «Альпина» -из. дом., М.: 2001 г. — с. 317.
4. Горбунов А. Использование нейропакетов для финансового анализа банка/ «Бюллетень финансовой информации», 6, июнь1999 г., с. 48 — 51.
