Оценка рецессий банковского сектора в системе денежно-кредитного регулирования

Диденко В.Ю.

ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)

Мониторинг и прогнозирование банковских рисков

ОЦЕНКА РЕЦЕССИИ БАНКОВСКОГО СЕКТОРА В СИСТЕМЕ ДЕНЕЖНО-КРЕДИТНОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ

Валентина Юрьевна ДИДЕНКО

кандидат экономических наук, доцент департамента финансовых рынков и банков,

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация

[email protected]

История статьи:

Принята 06.10.2016 Принята в доработанном виде 17.10.2016

Одобрена 28.10.2016

УДК 336.71.078.3 JEL: Е58, G21, G33

Ключевые слова: кризис, рецессия, банк, спад, экономика

Аннотация

Предмет. Политика монетарных властей в обеспечении финансовой устойчивости и надежности банков вносит существенные коррективы в их деятельность. В работе проводится анализ экономических спадов и спадов в банковском секторе.

Цели. Идентифицировать разновидности кризисов и место банковского кризиса в них. Определить необходимость применения моделирования при идентификации кризиса. Провести анализ рецессий в банковском секторе. Выявить степень финансовой устойчивости отечественных кредитных организаций для обоснования целесообразности политики, проводимой Банком России, по отношению к ним.

Методология. На основе методов динамического анализа исследованы спады в функционировании банковского сектора и экономические спады. Используя диалектический метод проведен анализ научных взглядов на проблему взаимодействия показателей устойчивости банков и состояния экономики.

Результаты. Представлена методика оценки рецессии в экономике и в банковском секторе. Исследование показало, что рецессии в большей степени подвержены кредитные организации, занимающие ведущие позиции. Проведенный анализ спадов в банковском секторе за ряд лет демонстрирует неоднозначную динамику, на которую воздействуют различные факторы.

Выводы. В статье систематизированы взгляды ученых на асимметрию в деловых циклах, а также на состояние банковского сектора. Сделан сравнительный вывод о наметившихся трендах в анализируемых группах кредитных организаций отечественного банковского сектора. Систематизированы данные кредитных организаций по состоянию их активов и пассивов, а также данные о ВВП. Определены периоды возникновения рецессий в экономике и банковском секторе. При изучении корреляционной зависимости между состоянием экономики и банковского сектора получены результаты о тесноте их связи, которая изменяется от одной группы к другой.

Регулярное возникновение разного рода кризисов в мире нашло отклик в появлении определенного круга научных трудов, которые можно упорядочить в два направления. Одни исследуют влияние экономических кризисов на банковскую систему и систему денежно-кредитного регулирования [1, 2]. Другие, наоборот, сосредоточены на изучении потерь в системе денежно-кредитного регулирования во время кризисов, и влияния этих потерь на темпы экономического роста [3, 4].

Изменения в денежно-кредитной системе носят комплексный характер и происходят постоянно. Это приводит к недоверию населения к денежно-кредитной системе.

Чтобы понимать диалектику денежно-кредитной сферы, необходимо изучение разных научных взглядов и школ. В работе рассмотрен вопрос экономических спадов и их взаимосвязь со

спадами в банковской системе и, соответственно, изменениями в системе денежно-кредитного регулирования. В разные годы проблемой асимметрии в динамике делового цикла занимались S.N. Neftci [5], B. Falk [6], J.B. De Long и L.H. Summers [7], Sichel, Hamilton, F.X. Diebold, G.D. Rudebusch [8].

Для предотвращения наступления нежелательных событий в денежно-кредитной сфере, таких как отток клиентов, банковская паника, ухудшение финансовой устойчивости кредитных

организаций, важно идентифицировать, что ожидается: кризис или рецессия.

Рецессию характеризуют как период между тем, когда деловая активность достигает своего пика, до всей фазы снижения. Рецессия в экономике наступает неожиданно, несмотря на широкий перечень индикаторов [9].

Рассмотрим основные виды кризисов, которые затрагивает интерпретация результатов данного исследования в денежно-кредитной системе.

Банковский кризис является частью финансового кризиса, наряду со страховым, кредитно-денежным, фондовым, и др. В данной работе он представлен одним из характеризующих его показателей - невыполнением своих обязательств банками. Кредитно-денежный кризис может быть выражен стоимостной характеристикой банковских ссуд. Экономический кризис представлен спадом производства в экономике. Однако имеется точка зрения, что банковский кризис 2008 г. привел к глобальному экономическому кризису, а не финансовому [10]. При этом автор придерживается позиции разграничения финансового и экономического кризисов путем отнесения первого к расстройствам сугубо в финансовой системе. Выделяют различные виды экономических кризисов. Рассмотрим экономический кризис, который имеет тесную взаимосвязь с банковским кризисом в стране. Замедление экономического роста, снижение активности в деловых циклах, сокращение объемов производства - это те сигналы, которые дает экономика, плывущая вниз по наклонной.

В кризисном состоянии банковскому сектору нужна помощь и деликатное вмешательство государства, так как сокращается доверие населения как к банковскому сектору, так и к системе денежно-кредитного регулирования в целом. Исследования банковских кризисов имеют два вектора: ученые либо изучают взаимосвязь между индикаторами банковского сектора и долгосрочным экономическим ростом1, либо влияние потерь, возникающих из-за банковского кризиса на индикатор выпуска производства. Представляется интересным, влияет ли нестабильность банковского сектора на экономические спады.

Индикаторы денежно-кредитной системы у экономики каждого государства свои [11]. Они зависят от спроса и предложения, имеющихся в стране. В России можно выделить наличность, депозиты до востребования. То же самое имеет место и с индикаторами кредитного регулирования. Выделяют потребительские

1 Травкина Е.В. К вопросу об устойчивости банковского сектора в современных условиях // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2012. № 34. С. 44-48; Данченко Е.А. Рынок банковских продуктов как основной источник роста экономики России // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. № 32. С. 54-62.

кредиты, ипотечные кредиты, кредиты юридическим лицам.

Потенциал национальной денежно-кредитной сферы сосредоточен в банковском секторе, следовательно, именно его индикаторы будут наиболее выразительными для целей исследования. Одним из индикаторов служит изменение активов банковского сектора. Если банковский сектор не стабилен, то это приводит к завышению значимости темпов экономического роста [12].

Коэффициент достаточности собственных средств отечественных кредитных организаций, сгруппированных в соответствии с классификацией, применяющейся Банком России для статистического анализа2, представлен на рис. 1.

Для выявления кризисных явлений в банковском секторе исследуется динамика определенных экономических переменных. При решении задачи анализа временных рядов достаточности собственных средств кредитных организаций возникает проблема выбора модели для прогнозирования (рис. 2).

Представленные модели применяются, основываясь на предположении, что временные ряды имеют математическую структуру, функционирующие в определенном так называемом фазовом пространстве, координаты которого -независимые переменные, описывающие состояние динамической системы. Для нашего исследования важно определить, что является динамической системой: непосредственно кризисное состояние или денежно-кредитная система, в которой имеется рецессия. Особенностью исследования является его конечный результат, который выражен не формированием вывода о наличии или отсутствии кризисных явлений в банковском секторе [13, 14], а оценкой степени вероятности наступления кризисных явлений в банковском секторе, выраженной посредством коэффициента глубины текущей рецессии.

В данной работе предложено применять коэффициент глубины текущей рецессии CDR [15] для оценки зачаточных явлений рецессий в денежно-кредитной системе, основной целью которого является наличие асимметрии в циклах деловой активности и ее разграничение для интерпретации результатов оценки следующим

2 По месту кредитной организации в списке 500 кредитных организаций по выбранному показателю.

образом: CDR > 0 означает период рецессии в денежно-кредитной системе, CDR < 0 указывает на позитивное функционирование денежно-кредитной системы. Математически коэффициент может быть представлен в следующем виде:

CDRм=max {ЫгЛ_,,

где М - индикатор денежно-кредитной системы.

Рассчитаны коэффициенты, показывающие глубину текущей рецессии в экономике на основе данных о ВВП, и в банковском секторе на основе данных об активах и собственных средствах. Для их расчета использованы:

— квартальные статистические данные Росстата о ВВП с 1999 по 2015 г. (конечный период -III квартал 2015 г.), млрд руб.;

— месячные статистические данные об активах и собственных средствах кредитных организаций с 2011 по 2015 г.);

— рассчитаны натуральные логарифмы этих абсолютных показателей.

Найдены максимальные и минимальные значения ВВП по кварталам и за весь период исследования. Квартальные значения ВВП имеют циклическую составляющую и для корректности общих результатов нами не применялись в исследовании, однако были проанализированы в других научных трудах [16, 17]. В случае с банковским сектором найдены максимальные и минимальные значения коэффициента достаточности собственных средств за весь период исследования (рис. 3).

Анализ данных рис. 3 свидетельствует, что CDR достаточности капитала топ-5 кредитных организаций имеет существенную волатильность, показывающую регулярные спады, которых значительно больше, чем периодов роста. Значения коэффициента топ-30 кредитных организаций лишь незначительно хуже, чем ситуация с топ-5.

Коэффициент топ-100 кредитных организаций показывает диаметрально противоположную ситуацию (рис. 4): достаточность капитала наращивается и с 01.06.2014 по 01.02.2015 набирает 0,3 п.

Несмотря на скачкообразную динамику, CDR достаточности капитала топ-200 кредитных организаций имеет самую благоприятную

тенденцию для развития, изменяясь в среднем на 0,1 п. ниже нуля (рис. 5).

Динамика коэффициента CDR за анализируемый период, имеющая восходящий тренд, что является негативным фактором, представлена на рис. 6.

В случае если темпы роста ВВП сокращаются и становятся отрицательными, значение глубины текущей рецессии будет положительным. Если темпы роста ВВП увеличиваются, их значение положительное, то глубина текущей рецессии будет равна нулю. Если наблюдается спад в экономике, то значение глубины текущей рецессии становится положительным. Анализ данных позволять сделать ряд выводов. В первом случае наблюдаются небольшие колебания коэффициента, в основном, в пределах от -0,4 до 0. В последнем - отмечен негативный тренд, то есть последовательное движение к нулю. Выявляя изменения в значениях индикатора, можно получить сведения о таких спадах и подъемах, которые ведут к кризису, по которым, по утверждению ученых, можно осуществлять прогноз на период до пяти лет.

Существует точка зрения [18, 19], что банки могут влиять на усиление экономического роста. Наращивание потенциала денежно-кредитной сферы в периоды подъема может стать хорошим подспорьем в тяжелые времена.

В последнее время состоянию банковского сектора присущи следующие особенности3:

— значительное количество сделок М&А, в основном, среди региональных банков;

— новая тенденция консолидации банков, поощряемая государством в лице Центрального банка РФ и Агентства по страхованию вкладов, действующего на основании Федерального закона от 23.10.2003 № 177-ФЗ «О страховании вкладов физических лиц в банках Российской Федерации». С одной стороны, предоставляется «помощь», распространяемая на банки с государственным участием, как стратегически важных участников банковского сектора [20]. С другой стороны, банки в регионах страны подвергаются жесткой политике, связанной с выполнением макропруденциальных нормативов европейского уровня [21].

3 Диденко В.Ю. Консолидация банковского сектора в форме слияний и поглощений // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2016. № 17. С. 28-41.

Банковский сектор начал испытывать проблемы с финансовой устойчивостью с начала 2014 г. Причинами такой ситуации стали ухудшение качества кредитных портфелей банков и приведение к европейскому уровню требований к ведению деятельности кредитных организаций [22].

Анализируя коэффициент рецессии по достаточности капитала в банковском секторе, выявлено, что банки, входящие в топ-500, на протяжении исследуемого периода имели иногда благоприятные времена, а топ-200 практически все время находились в стадии роста. Коэффициент рецессии по достаточности капитала банков, входящих в топ-100, свидетельствует о положительной ситуации, которая набирает обороты. Коэффициент рецессии по достаточности капитала банков, входящих в топ-5 и топ-30 банков в анализируемом периоде показал неоднозначную ситуацию: скачкообразное изменение коэффициентов свидетельствует о негативном

влиянии разного рода факторов на стабильность капитала.

Корреляционный анализ данных коэффициентов [23] свидетельствует, что связь между коэффициентами CDR по достаточности капитала банков, входящих в топ-5, и CDR по ВВП - слабая; входящих в топ-30 и по ВВП - слабая; банков, входящих в топ-100 и по ВВП - обратная, умеренная; банков, входящих в топ-200, 500, 700 и ВВП - практически отсутствует (рис. 7).

Поскольку динамика коэффициента достаточности собственных средств не носит линейный характер, целесообразно использовать при формировании денежно-кредитной политики такой вид прогнозирования, который учитывает его нелинейную асимметричность. Прогноз на основе коэффициента глубины текущей рецессии позволит выявлять зачаточные явления рецессий в системе денежно-кредитного регулирования на срок с горизонтом до пяти лет.

Рисунок 1

Соотношения собственных средств к активам топ-5, топ-30, топ-100 и топ-500 кредитных организаций Figure 1

Equity-to-assets ratio of Top-5, Top-30, Top-100, and Top-500 credit institutions

Источник: рассчитано автором на основе данных Банка России Source: Authoring, based on the Central Bank of Russia data

Рисунок 2

Виды моделей для прогнозирования Figure 2

Types of models for forecasting purposes

Одномерные линейные авторегрессионные модели

Модель текущей глубины рецессии

Векторные авторсгрсссионныс модели

Динамические стохастические модели общего экономического равновесия

Модель на основе ключевых индикаторов экономики «голубые фишки»