CC BY
146
Банковское дело
УДК 336.71 9 (71)
ОЦЕНКА СТОИМОСТИ РОССИЙСКОГО БАНКА В УСЛОВИЯХ МЕЖДУНАРОДНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ САНКЦИЙ
С.Ю. БОГАТЫРЕВ, кандидат экономических наук, доцент кафедры оценки и управления собственностью
E-mail: [email protected] Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
С.С. ДОБРЫНИН, аспирант кафедры финансов и кредита E-mail: [email protected] Российский государственный социальный университет
Российские банки и другие финансовые институты с государственным участием столкнулись с международными санкциями, ограничивающими доступ к традиционным источникам зарубежного капитала. Переориентация на другие международные источники финансирования выявила иную проблему — потребовалась стоимостная оценка банка для иностранного инвестора с учетом действия санкций. При этом методы оценки банка в российской науке разработаны слабо. Эти проблемы рассматриваются в статье на практическом примере российского банка с государственным участием.
Достигнута цель определения рыночной стоимости банка с государственным участием наиболее подходящим методом оценки с учетом санкций. Проанализированы особенности и ограничения трех основных подходов оценки. Рассмотрены новейшие методы оценки. Сделан вывод о наиболее адекватном применении в современных условиях метода оценки остаточного дохода по модели Эдвардса-Бел-ла-Ольсона. Обнаружены ограничения применения методик оценки, разработанных на Западе, для специфических российских условий (ограничений на движение капитала, наложенных международными партнерами).
Найдены способы преодоления ограничений при применении этого метода в условиях санкций путем определения ставки дисконтирования. В связи с тем, что модель построения ставки дисконтирования САРМ (модель оценки капитальных активов) и модель арбитражного ценообразования не могут быть правильно применены, была выбрана кумулятивная модель расчета ставки дисконтирования как наиболее подходящая. Разработан и применен механизм корректировок стоимости в зависимости от наложенных санкций. Создана теоретически обоснованная, вызывающая доверие инвесторов методика оценки акций национальных банков в ситуации ограничения доступа к традиционным ресурсам.
Сделан вывод о том, что в существующих условиях санкций при оценке банков с государственным участием наиболее подходящим является метод остаточного дохода, примененный по разработанной в статье расчетной модели.
Ключевые слова: оценка стоимости банка, экономические санкции, метод оценки остаточного дохода, кумулятивная модель ставки дисконтирования
Введение
Современная оценочная отечественная наука стремительно развивается. Одно из перспективных направлений ее развития — совершенствование методов оценки российских банков — сфера малоисследованная [4, 13]. Количество публикаций, научных работ, учебно-методических пособий по этой теме немногочисленно. Продолжается научная дискуссия о наиболее подходящих для оценки российских банков методах.
Ко всем этим факторам, определяющим состояние исследований в данной области финансовой науки, подключился новый — экономические санкции против России.
В связи с этим разработка методов стоимостной оценки российского банка в условиях международных экономических санкций становится крайне актуальной. В условиях охлаждения отношений с Западом, его крупнейшими биржами и инвесторами вопросы привлечения зарубежных инвестиций в банковскую систему РФ приобретают особую остроту. Вследствие сокращения и даже закрытия финансового потока из-за рубежа необходимо искать новых инвесторов, заинтересованных в капиталовложениях. Среди таких стран-инвесторов рассматриваются Китай, Сингапур, Индия, Бразилия и др. Для повышения обоснованности инвестиций им нужна корректная стоимостная оценка, отражающая все новые факторы, сложившиеся на российском финансовом рынке. Разработка методов оценки стоимости российских банков в условиях санкций тем более необходима, чем яснее становится то, что санкции введены всерьез и надолго и что они будут основополагающим фактором в вопросе привлечения капитала в отечественную экономику. Корректная, а главное теоретически обоснованная и вызывающая доверие инвесторов методика оценки акций национальных банков в связи с этим просто необходима.
Разработанные за рубежом, в основном в западных странах, методы оценки стоимости акций банков малоприменимы для сложившихся специфических российских условий. Они не позволяют корректно определить инвестиционную стоимость банков Российской Федерации в условиях транснациональных ограничений на движение капитала, наложенных международными партнерами на нашу страну.
Разработка методов оценки стоимости банков в отечественной оценочной научной школе проводилась российскими учеными Т.В. Тазихи-
ной, А.Е. Будицким, В.М. Рутгайзером и др. При этом проблема влияния экономических санкций со стороны международных центров капитала на стоимость отечественных банков ни в каких научных исследованиях не рассматривалась, так как не имела до сегодняшнего дня никакой актуальности и практической значимости.
Перспективы применения традиционного инструментария оценки в новых условиях
Научное исследование, результаты которого опубликованы в этой статье, основано на обширной информации о влиянии международных экономических санкций на банки суверенных экономик Исламской Республики Иран, Корейской Народно-Демократической Республики и Республики Куба, а также на новейших сведениях о влиянии санкций на отечественного гиганта банковской индустрии — «Газпромбанка». Для разработки методов оценки стоимости российских банков были изучены теоретические основы стоимостной оценки применительно к условиям ограниченного движения капитала, исследованы особенности применения методов такой оценки в условиях санкций, на примере «Газпромбанка» использована методика остаточного дохода для оценки акций.
Применение достижений отечественной оценочной науки в современных условиях состояния российских банков, а именно в ситуации внезапного ограничения доступности традиционных дешевых источников капитала и резкой переориентации на новых инвесторов, выявило ряд проблем.
Традиционные подходы к оценке и разработка способов применения новейших методов оценки, таких как модель Эдвардса-Белла-Ольсона и опционные методы оценки, должны основываться на выявлении и учете в процессе оценки особых свойств финансовых институтов.
Тестирование техник традиционных подходов показало несколько их свойств. Применение доходного подхода требует подробного прогноза развития бизнеса банка в течение всего прогнозного периода. На практике в России при оценке некрупных непубличных банков этот период может составлять от трех до двенадцати лет. Однако прогнозирование деятельности банка в России за горизонтом трех лет является достаточно сложной задачей, при решении которой применяется большое количество субъек-
тивных суждений оценщика. Выработка суждений при определении стоимости в условиях санкций в рамках доходного подхода в отечественной практике до появления настоящего исследования ранее не проводилась.
Сравнительный подход на практике применяется для оценки некрупных непубличных российских банков для целей индикативного анализа результата, полученного в рамках других подходов к оценке. Это объясняется следующими нюансами при использовании сравнительного подхода в российских условиях:
1) отсутствием единой непротиворечивой базы данных мультипликаторов по сделкам с российскими банками;
2) многочисленными случаями отзыва лицензий у российских банков;
3) ограничением применения мультипликаторов зарубежных банков в российских условиях, связанное как с диапазоном их значений, так и с отсутствием разработанных методик расчета поправок на проблемы с доступом к рынку капиталов.
Использование затратного подхода для оценки деятельности банков основывается на имеющейся регулирующей базе: указах и положениях Банка России о расчете чистых активов1. Но, несмотря на жесткую регламентацию деятельности банков, оценка рыночной стоимости их активов, как и собственного капитала, процесс очень трудоемкий. Требуется детальный анализ внутренней информации по каждой статье банковского баланса. Поправки стоимости банков на ограничения доступа к рынку капиталов и рефинансированию в рамках затратного подхода не разработаны и полностью отсутствуют.
Санкции накладывают ограничения на использование того или иного подхода при оценке стоимости банка. Как показал проведенный анализ, в таких условиях традиционная, вложенная в автоматические алгоритмы определения стоимости банков и компаний в современных зарубежных информационных системах схема дисконтирования дивидендов не применима [2]. Это объясняется тем, что данный
1 Указание Банка России от 13.11.1997 № 18-У «О введении в действие новой редакции методических рекомендаций о порядке оценки мероприятий по финансовому оздоровлению (планов санации), утвержденных письмом Банка России от 08.09.97 № 513»; Положение Банка России от 10.02.2003 № 215-П «О методике определения собственных средств (капитала) кредитных организаций».
метод характеризуется большой терминальной стоимостью объекта оценки в постпрогнозном периоде и во многом основывается на стабильной дивидендной политике, что в условиях высокой неопределенности ведет к некорректным оценкам.
В связи с этим были рассмотрены синтетические методы, в частности методы, основанные на концепции остаточного дохода, и опционные методы оценки. Последние требуют включения в расчеты предпосылок по волатильности и другим параметрам. В условиях санкций данные допущения становятся экспертными, так как историческая статистика не может применяться. Поэтому опционные модели оценки не могут быть использованы. В проведенном исследовании метод оценки остаточного дохода был определен как наиболее походящий для оценки стоимости российского банка.
Одним из ограничений при применении этого метода явилось определение ставки дисконтирования. В результате попытки использования традиционной для построения ставки дисконтирования модели САРМ (модель оценки капитальных активов) были обнаружены непреодолимые ограничения. При построении входящих в эту модель основополагающих критериев коэффициенту в нельзя корректно подобрать аналоги. То же самое касается модели арбитражного ценообразования.
В связи с этим наиболее корректной и подходящей моделью построения ставки дисконтирования в соответствии с теорией оценки считается кумулятивная модель расчета ставки дисконтирования.
Учет санкционного фактора при определении поправок при оценке стоимости банка
О том, что фактор учета экономических санкций должен быть включен в методики определения стоимости всерьез и надолго, свидетельствует ряд фактов.
Количество стран, компаний и лиц, против которых введены санкции, не уменьшается. Более того, если разворачивающиеся политические международные тенденции в отношениях со странами можно спрогнозировать и предугадать, то списки санкций против определенных лиц, компаний и даже морских или океанских судов постоянно изменяются. Изменения эти связаны как с пополнением, так и с появлением новой информации в соответствующих санкционных списках.
В начале этого столетия 42% населения мира проживало в государствах, которые подвергались различного рода санкциям со стороны США. С учетом распространения санкционных ограничений на Россию этот процент значительно увеличится. По данным Исследовательской службы Конгресса США (Congressional Research Service), в 2014 г. США поддерживали 197 различных видов международных санкций: это могли быть санкции на поставку тем или иным странам оружия и технологий, на приобретение товаров, произведенных в этих странах [17].
Несмотря на попытки Конгресса США в 1990-е гг. изменить процедуру введения экономических санкций, чтобы сделать ее более сложной и исключить возможность ее свободного использования администрацией, санкции остаются популярной мерой политического доминирования этой страны в мире. Их применение высоко оценивают представители обеих крупнейших партий США. Перед угрозой американских санкций не могли устоять даже старейшие и стабильные мировые финансовые институты из Швейцарии. Угроза введения санкций со стороны мегаполисов, таких как Нью-Йорк и Лос-Анджелес, против финансовых структур Швейцарии заставила швейцарских банкиров признать финансовые претензии жертв холокоста и рассекретить информацию о вкладах, сделанных нацистами.
При разработке механизма расчета стоимостных поправок на санкции следует использовать следующую классификацию санкций [16]:
1) списочные санкции;
2) секторальные санкции;
3) региональные (страновые) санкции.
Списочные санкции наиболее ярко проявляются
в работе банков и уже давно знакомы сотрудникам отделов международных расчетов и документарных операций. Комплаенс по санкциям при проведении расчетов является постоянно меняющейся и чувствительной сферой проведения международных платежей. Бенифициаром исходящего платежа может быть лицо или компания, связанные со страной, в отношении которой введены санкции. Также средства потенциально могут переводиться в пользу лица, компании, связанных с криминалом или терроризмом.
Разработка механизма стоимостных поправок для случая списков лиц и компаний, связанных с террористической деятельностью и отмыванием денег, полученных преступным путем, в рамках данного исследования не проводилась, так как в
этом случае действуют другие процедуры, которые могут влиять на стоимость банка.
Исследование проблемы санкционных списков вызвано их огромным количеством. Списки, используемые большинством российских банков в ежедневной деятельности, состоят из документов Отдела по контролю зарубежных активов (Office of Foreign Assets Control, OFAC) Казначейства США (в списке — более 5 000 наименований), ООН, Евросоюза и Великобритании. У крупных банков с многочисленными филиалами в других странах количество списков может быть значительно больше. Более того, банками формируются собственные черные и белые списки. Даже после оптимизации количества списков существуют сложности с автоматизацией расчетных процедур, поскольку эти разнообразные и разнокри-териальные списки тяжело категоризировать как для АСУП платежных систем, так и для единого списка стоимостных поправок оценщика.
Информация для ведения и пополнения санкци-онных списков может быть получена от многочисленных коммерческих поставщиков, сводящих все списки в единую базу данных, которая постоянно обновляется. Получение сведений о санкциях и их влиянии на экономическое и финансовое положение стран и отдельных финансовых и промышленных институтов в самых популярных зарубежных информационных системах, например Bloomberg и Thomson Reuters, затруднено.
Первая проблема, связанная с получением таких данных, — источники их сбора. Страны-изгои отрезаны от коммуникационных потоков и не предоставляют информацию в международные информационные агентства.
Организация информации в системе и Thomson Reuters, и Bloomberg основывается на текущих данных. Новостной фон, макроэкономическую аналитику удобно искать за промежуток времени до одного года. Все, что находится сверх этого периода, попадает или в другие информационные продукты, например Data Stream в Thomson Reuters, или распределяется по аналитическим разделам как в Bloomberg. И доступ к этим источникам затруднен.
При разработке инструментария внесения стоимостных поправок на санкции для привязки их к формальным процедурам были исследованы методики оценки эффективности санкций, разработанные за рубежом. Это было сделано для отработки механизма взаимодействия механизма оценки и механизма функционирования санкций.
В мировой практике получил популярность механизм оценки эффективности санкций, разработанный Ф. Джумелли [16]. Этот механизм использовался специально для оценки акций Европейского союза. В соответствии с этой методикой санкции выполняют три функции:
1) принуждение объекта изменить свое поведение в определенном направлении;
2) ограничение возможностей объекта с тем, чтобы предотвратить достижение им своих целей;
3) донесение какого-то сообщения внутренней и мировой общественности.
На практике один и тот же санкционный случай может выполнять все три функции одновременно с различной интенсивностью в различные периоды времени. Данный подход представляет более разностороннюю картину действия ограничительных мер и устраняет дихотомию «работают или не работают», которая оценивается по изменениям в поведении объекта санкций.
В соответствии с этой методикой при внесении поправок в определение стоимости банка различают три уровня и три меры глубины воздействия санкций на оцениваемый банк в зависимости от той категории, в которую попадает объект оценки или его регион.
Среди других исследований, предоставляющих формализованную базу для разработки механизма стоимостных поправок с учетом санкций, выделяется работа экспертов Института мировой экономики Пе-терсона. Коллектив авторов под руководством Г. Ха-фбауэра [17] исследовал эффективность применения санкций за 20 лет на примере 204 кейсов и пришел к выводу, что санкции были успешны по крайней мере частично в трети из них. По их мнению, вероятность успеха зависит от цели санкций. При введении санкций с целью добиться ограниченных уступок, как, например, освобождение политического заключенного, успех достигался примерно в половине случаев.
Эта методика может являться индикативной для применения поправок «в глубину», т.е. чем шире и важнее применяемые санкции, тем больше должна быть поправка.
Существует множество исследований, которые показывают, что эффективность санкций очень мала. При этом ученые пользуются другой методологией и параметрами определения успешности. В ряду этих исследований выделяется работа Р. Пайпа [20]. Он пришел к выводу, что существует только 5% успешных случаев применения санкций. Все прочие уче-
ные приходили к различным выводам в отношении реального процента успешных санкций, что усилило научную дискуссию, но не привело к появлению общепринятого результата. Исследователь Дж. Леп-гольд [ 18] привел эти дебаты как пример бесполезного академического спора, практически не имеющего влияния на принятие решений в санкционной сфере. Новейшие исследования посвящены ответам на более тонкие вопросы: в каких случаях вероятность успеха санкций больше и почему (например, работа А. Лихт и Б. Лэя2). Ученые усовершенствовали методологию анализа эффективности экономических санкций, проанализировали 885 случаев за 1971-2004 гг. и пришли к выводу, что в большинстве случаев введение экономических санкций или угроза оными смене режима не способствует. Это подтверждает ряд более ранних исследований эффективности санкций авторов Д. Лекцяна и М. Сувы3: вероятность успеха санкций в отношении авторитарных режимов в целом невысока и меньше, чем в случае с санкциями в отношении демократических режимов. Помощь в целях учета этих факторов при оценке стоимости банков можно найти в соответствующих источниках [12, 14]. Действительно, в некоторых научных работах, в частности, указано, что диктаторские режимы способны извлекать ренту, связанную с экономическими санкциями, и увеличивать доступные ресурсы для покупки лояльности, таким образом увеличивая свою стабильность [20]. Однако это утверждение не в одинаковой степени справедливо для всех типов режимов. В работе А. Эскриба-Фольха (Escr^-Folch) и Дж. Райта (Wright) проанализировано, как санкции действуют на различные типы авторитарных режимов [15].
В соответствии с этой позицией, в то время как экономические санкции в целом не эффективны в отношении однопартийных и военных режимов, они способствуют нестабильности режимов персо-налистских. Такие режимы не могут приспособиться к истощению доступных патронажных ресурсов, позволяющих нейтрализовать потенциальную оппозицию, а потому подвергаются дестабилизации.
Результаты исследования влияния вышеописанных методик оценки эффективности санкций на поправки стоимости оцениваемого банка, подвергшегося санкциям, сведены в табл. 1.
2 Lai B., Licht A. Conference Papers — Midwestem Political Science Association. Annual Meeting, 2007. P. 1-18.
3 Lektzian D., Souva M. Conference Papers — Southern Political Science Association. Annual Meeting, 2007. P. 1-35.
Банковское дело Banking - 7 -
Таблица 1
Обоснование стоимостных корректировок концепциями оценки эффективности санкций
Методика оценки санкций Использование при внесении поправок в определенную стоимость банка
Ф. Джумелли Выделение трех уровней санкционного давления и градация их влияния на стоимость по мере усугубления положения объекта санкций
Институт мировой экономики Петерсона Применение модели для индикации серьезности последствий санкций и восприимчивости объекта к ним
Р. Пайп и др. Обоснование отсутствия внесения поправок в стоимость объекта оценки
Развитие российского банковского сектора экономики имеет большие внутренние резервы. Новые законодательные инициативы по увеличению безналичного денежного оборота усилят эффект расширения банковского бизнеса. Особенно это проявится в регионах России.
Применение метода остаточного дохода для оценки стоимости «Газпромбанка»
В исследовании влияния санкций на стоимость российского банка авторами статьи была использована модель оценки стоимости банка, основанная на концепции остаточного дохода Эдвардса-Бел-ла-Ольсона (EBO model), адаптированная к российским условиям и к режиму экономических санкций, введенных против объекта оценки. Таким образом, методика была дополнительно доработана.
В процессе адаптации и совершенствования модели был создан инструментарий для учета санкционного фактора, а именно: санкции характеризуются высокой неопределенностью и ограничением на ряд операций с рядом контрагентов, соответственно в модели оценки необходимо было сделать корректировки размера прогнозных чистых активов с учетом допущений модели.
1. В условиях санкционного давления банк — объект оценки сталкивается с повышенными рисками. Следовательно, размер капитала должен быть выше, чем когда-либо раньше. Были разработаны необходимые поправки к оценке капитала банка с учетом определения целевого норматива достаточности капитала.
2. Для правильной оценки стоимости банка, подвергшегося санкциям, необходимо произвести списание целого ряда активов и учесть изменения резервов. Если банк совершает активные или пассивные операции, подпадающие под санкции, необходимо создавать стопроцентный резерв на этот случай и проводить соответствующие корректировки чистых активов.
В процессе определения стоимости «Газпромбанка» были разработаны рекомендации по порядку корректировки стоимости чистых активов, внедренные в практическую работу при составлении планов развития банка.
3. Следующий важный для проведения стоимостной оценки фактор — определение целевого прогнозного периода для построения модели остаточного дохода. Был проведен анализ типичных страт документов, используемых при создании стратегии управления стоимостью банка. По результатам этой работы были сделаны некоторые выводы. Санкции приводят к изменению внешней среды банка. Соответственно, банку приходится перерабатывать стратегию. Поэтому при проведении оценки стоимости банка самым подходящим и обоснованным будет являться тот прогнозный период модели оценки, который соответствует горизонту планирования, установленному в банке.
Это решение настройки оценочного аппарата тем удачнее, чем выше информационная открытость банка: оценщику, стоимостному аналитику достаточно использовать доступные источники информации о банке, чтобы взять оттуда параметры модели.
4. Другой вклад в создание оценочной модели остаточного дохода, достигнутый в процессе исследовательской работы, — созданный аппарат корректировок будущих активных и пассивных операций банка в условиях экономических санкций. Они были разработаны на основе точных данных по активам и пассивам «Газпромбанка», существующим в настоящий момент при воздействии санкций западного финансового рынка.
Суть примененных в модели оценки корректировок состоит в следующем. В пассивах банка присутствуют синдицированные кредиты и другие виды финансирования, полученные от банков США. В связи с последними событиями эту ресурсную базу надо будет замещать на источники в Российской Федерации. Так как российский финансовый рынок достаточно развит, увеличение доли на нем повлечет борьбу с конкурентами, что не может не при-
вести к возникновению дополнительных издержек. Оценка этих издержек и внесение корректировок в традиционную модель Эдвардса-Белла-Ольсона в части расчета чистых активов является еще одним элементом новизны при адаптации и доработке данной модели для российского банка.
Построение модели оценки стоимости банка
Практическая значимость разработанной для конкретных российских условий модели оценки стоимости банка на базе метода ЕВО состоит в том, что она может использоваться для управления стоимостью банка и для оценки альтернативных стратегических сценариев развития. Она позволяет прогнозировать ключевые показатели деятельности (КПД) и прочие финансовые параметры в зависимости от заданных стратегических направлений и макроэкономических условий, а также включать их в стоимостную оценку.
Стратегическое моделирование необходимо для учета в процессе стоимостной оценки воздействия стратегий расширения деятельности «Газпромбанка» для компенсации санкционных потерь на его финансовые и рыночные показатели и на его стоимость, также оно позволяет определить зависимость этих показателей от внешних факторов.
Разработанная практическая модель оценки стоимости «Газпромбанка», таким образом, имеет следующие преимущества:
— играет ключевую роль в процессе стратегического планирования и разработки стратегии развития банка;
— учитывает диагностику текущего состояния и внутренних возможностей банка, а также существующего и прогнозного состояния рынка;
— предоставляет руководству банка возможность оценки альтернативных бизнес-моделей и стратегических инициатив и учитывает их влияние на стоимость банка;
— позволяет провести анализ влияния стратегических решений на кредитный рейтинг и оценку стоимости банка.
В процессе апробации модели в «Газпромбанке» были сформулированы условия ее успешного использования в практической деятельности.
1. Модель оценки стоимости банка методом ЕВО и основанный на ней инструментарий стратегического планирования и управления стоимостью требуют
постоянного внимания со стороны банка, что включает в себя поддержку модели в актуальном состоянии и обновление исторических баз данных на основании фактических результатов деятельности банка.
2. Необходимо регулярное обновление прогнозов макроэкономики, финансового и банковского секторов, санкционных режимов, а также стратегий отдельных направлений бизнеса банка по мере их утверждения и реализации.
В инструментарий модели оценки стоимости банка на основе метода ЕВО были добавлены возможности по ее использованию как в текущем детализированном виде, так и для модификации расчетов при оценке влияния на стоимость отдельных элементов бизнес-модели банка, внедряемых для предотвращения санкций, а именно:
— новых продуктов и услуг;
— отдельных крупных сделок;
— стратегий отдельных бизнес-подразделений и клиентских сегментов.
Таким образом, можно назвать основные элементы структуры и функции модели оценки стоимости банка в условиях расширения экономических санкций. Модель позволяет провести оценку стоимости на основе количественного анализа альтернативных стратегий расширения деятельности банка применительно к различным целевым клиентским сегментам и банковским услугам. Она может быть использована для оценки стоимости банка при развитии сценария расширения деятельности «Газпромбанка» в рамках конкретной группы клиентов или применительно к отдельному продукту или услуге в целях компенсации санкционных потерь на основе следующих показателей:
1) ключевые показатели деятельности (КПД) как в рамках деятельности банка в целом, так и по группам клиентов. Это позволяет сравнивать фактические финансовые результаты с заданными целевыми показателями, которые определяются на уровне достаточном для преодоления потерь от санкций;
2) условный кредитный рейтинг, учитывающий общепринятые параметры и принципы построения кредитных рейтингов;
3) оценка стоимости банка, основанная на модели ЕВО.
Получаемые в рамках разработанной модели результаты могут быть использованы для определения рентабельности деятельности банка, его рыночной или инвестиционной стоимости в зависимости от применения альтернативных стра-
тегических сценариев развития для компенсации санкционных потерь по сравнению с заданным базовым сценарием — без санкций. Для детализации последствий различных санкционных сценариев, более точного расчета эффекта от альтернативных стратегий возможно также проведение анализа чувствительности результатов по отношению к отдельным вводным переменным и анализа взаимосвязи между различными целевыми группами клиентов и продуктами.
Результаты таких расчетов могут дать оценку потерь от введения санкций, чтобы, например, обосновать обращение за государственной поддержкой или льготами, как это недавно сделало руководство крупнейшей нефтяной компании «Роснефть», несмотря на благоприятную конъюнктуру ее рынка. В более сложной ситуации на финансовых рынках подобное обращение компаний данного сегмента более вероятно. Банкиры и регуляторы рынка вместе с этой моделью получают инструмент обоснования таких обращений.
Оценка стоимости «Газпромбанка» проводилась с учетом анализа стратегических сценариев, связанных с четырьмя основными целевыми группами клиентов:
— физические лица (розничный банковский бизнес);
— крупные корпоративные клиенты;
— группа «Газпром»;
— средние корпоративные клиенты.
Расчеты и стоимостная оценка были проведены
в MS Excel с использованием программирования в Visual Basic for Applications (VBA). Оценочная модель была протестирована на основании показателей за 40 кварталов (12 исторических периодов и 28 прогнозируемых периодов).
Результаты стоимостной оценки и моделирование сценариев максимально соответствуют текущим требованиям банка в области финансовой отчетности.
Сама оценка основывалась на информационной базе, включающей финансовую отчетность и управленческие параметры.
Финансовая отчетность была представлена следующими документами:
— отчетом о прибыли и убытках (ежеквартальный и с нарастающим итогом);
— балансом (ежеквартальный, годовой);
— отчетом о движении денежных средств (ежеквартальный и с нарастающим итогом).
Управленческие параметры включали:
— ключевые показатели деятельности и отчет о нарушении целевых показателей;
— условный кредитный рейтинг;
— финансовую экспресс-оценку стоимости;
— доходность на капитал с учетом риска (Risk-adjusted return on capital, RAROC). Этот финансовый показатель, характеризующий рентабельность капитала, скорректированную на риск, определяется в расчетах как отношение чистой прибыли (с учетом затрат на хеджирование) за вычетом ожидаемых вследствие экономического риска потерь к капиталу, резервируемому против совокупного нехеджиро-ванного риска.
В ходе оценки была проведена нормализация финансовой отчетности банка (отчет о прибыли и убытках, баланс и отчет о движении денежных средств). Нормализация в данном случае понимается в соответствии с классической теорией оценки: устранение разового значительного влияния не характерных для регулярной деятельности объекта оценки факторов и операций. В данном случае нормализация учитывала санкционные последствия для деятельности банка — банковские операции, которые проводились до введения санкционного режима, были скорректированы сообразно новым условиям работы на новых рынках.
Процессы трансформации отчетности исправлены по фактическим аудированным финансовым отчетам «Газпромбанка», составленным в соответствии со стандартами МСФО (по состоянию на конец 2013 г.). Расчеты в рамках модели менялись поквартально.
Вычисления финансовых коэффициентов и ключевых показателей деятельности банка проводились на основе финансовых отчетов, созданных при помощи модели. В ходе оценки стоимости банка проанализированы коэффициенты и использованы ключевые показатели деятельности банка, которые часто называются в профессиональной литературе [1].
Показатели разбивались на следующие группы:
— КПД в рамках деятельности банка в целом;
— КПД по отдельным клиентским сегментам.
Коэффициенты рассчитывались для сценариев
реакции на санкции, проводился анализ эффективности деятельности и расчет стоимости для каждого варианта. Практическое использование расчетов стоимости дает возможность корректировать стратегии и планы развития на основе полученных результатов. Рассчитанные КПД сравнивались с целевыми показателями, и при отсутствии нарушений проводилось вычисление стоимости.
Для оценки показателей деятельности «Газпромбанка» в рамках отдельных сценариев реакции на санкции использовалась рейтинговая система оценки CAMELS, которая широко применяется аналитиками и рейтинговыми агентствами. [5, 9, 10]. Система CAMELS основывается на следующих категориях финансовых коэффициентов:
— capital (капитал);
— аssets (активы);
— management (управление);
— earnings (доходы);
— liquidity (ликвидность);
— sensitivity to market risk (чувствительность к рыночным рискам).
Оценка капитала, активов, доходов и ликвидности основана на количественных показателях [3, 7, 11]. Категория «Управление» представляет собой качественную характеристику, в связи с чем она исключена из оценки. Категория «Чувствительность» предусматривает оценку степени зависимости количественных КПД от внешних и внутренних факторов. В расчетах был проведен сравнительный анализ между КПД различных сценариев (табл. 2), например чувствительности
КПД к изменению в России процентных ставок по депозитам.
В результате проведенных расчетов, сценарного анализа [6, 8], принятых допущений в процессе оценки была смоделирована структура активов и доходов «Газпромбанка» в рамках замещения ресурсной базы западных рынков на российские источники (табл. 3, 4).
Из таблиц 3 и 4 видно, что в результате ан-тисанкционных мероприятий, которые вынужден проводить «Газпромбанк», структура его активов и структура доходов приближаются к среднероссийским показателям банков-аналогов. Бизнес получает стабильность. Меняется рентабельность, что видно в результате стоимостной оценки (табл. 5).
Рыночная стоимость собственного капитала «Газпромбанка» после проведения антисанкци-онных мероприятий с поправкой на контроль и ликвидность — 417 918 млн руб.
Выводы
Адаптированная к российским условиям оценки стоимости банка, находящегося под санкциями, модель Эдвардса-Белла-Ольсона была
Таблица 2
Использованные в процессе стоимостной оценки коэффициенты
Раздел Основные коэффициенты Вспомогательные коэффициенты
Капитал Достаточность капитала первого уровня. Общая достаточность собственного капитала Отсутствуют
Активы Доля кредитов клиентам в активах, всего. Доля проблемной задолженности в кредитах, всего Отношение резерва на покрытие потерь по кредитам к кредитам, всего. Доля резерва на покрытие потерь по кредитам в активах. Доля инвестиций к активам. Отношение активов к собственному капиталу. Доля приносящих процентный доход активов к активам, всего
Доходы Доходность активов. Доходность собственного капитала. Чистая процентная маржа. Коэффициент эффективности затрат Отношение процентного дохода к приносящим процентный доход активам. Отношение процентных расходов к обязательствам, предусматривающим выплату процентов. Чистый процентный спрэд
Данные Существующее Данные об активах после
Активы по банкам- положение проведения антисанкционных
аналогам в «Газпромбанке» мероприятий
Денежные средства, счета в банке 17 24 23
России, средства в банках, нетто
Ссуды клиентам, нетто 37 57 48
Ценные бумаги 38 18 27
Прочие активы 8 1 2
Таблица 3
Структура активов «Газпромбанка» в рамках сценария замещения ресурсной базы западных рынков на российские источники, %
Таблица 4
Структура доходов «Газпромбанка» в рамках сценария замещения ресурсной базы западных рынков на российские источники, %
Данные Существующее Данные об активах
Доходы по банкам- положение после проведения антисанкци-
аналогам в «Газпромбанке» онных мероприятий
Чистый процентный доход после резервов 44 27 50
на потери по ссудам
Комиссионный доход и чистый доход 37 17 25
от операций с иностранной валютой
Чистые доходы от дилинга, реализованные 9 50 15
и нереализованные
Прочие доходы 10 б 10
Таблица 5
Стоимостная оценка EBO «Газпромбанка» после проведения антисанкционных мероприятий
Показатель Результаты проведения антисанкционных мероприятий Терминальная стоимость
1-й год 2-й год 3-й год 4-й год 5-й год
Прибыль, млн руб. 46 823 45 059 63 219 55 008 62 664 66 301
ROE, % 23,9 18,6 22,0 15,7 15,5 14,2
Ставка дисконтирования, % 11,4 11,4 11,4 11,4 11,4 11,4
Спрэд, % 12,53 7,21 10,62 4,29 4,05 2,75
Капитал, млн руб. 195 241 286 350 405 467
Остаточный доход, млн руб. 195 506 241 759 286 818 350 037 405 045 467 709
Дисконтированный остаточный доход, млн руб. 24 490 17 442 30 455 15 023 16 395 12 873
протестирована на большом массиве актуальной информации «Газпромбанка». Были рассмотрены и нормализованы разные варианты действий банка по преодолению санкций, и их последствия были просчитаны посредством созданной автоматизированной оценочной модели. К итоговой стоимости были применены поправки на условия и глубину санкций. Результаты работы получили практическую апробацию в деятельности банка.
Список литературы
1. Афанасьева О.Н. Институциональные особенности современной банковской системы России // Банковское дело. 2014. № 8. С. 22-27.
2. Богатырев С.Ю., Добрынин С.С. Информационная база стоимостного анализа банков // Кибернетика и программирование. 2013. № 3. С. 21-42.
3. Жарковская Е.П. Банковское дело. М.: Омега-Л, 2005. 452 с.
4. Никонова И.А., Шамгунов Р.Н. Стратегия и стоимость коммерческого банка. 3-е изд. М.: Аль-пина Бизнес Букс, 2007. 304 с.
5. Ольхова Р.Г. Банковское дело: управление в современном банке: учеб. пособие. 2-е изд, перераб. и доп. М.: КноРус, 2013. 304 с.
6. Оценка стоимости бизнеса: актуальные вопросы теории и практики: монография / под ред. М.А. Федотовой, Т.В. Тазихиной. М.: Финунивер-ситет, 2013. 192 с.
7. Поморина М.А. Финансовое управление в коммерческом банке: учеб. пособие. М.: КноРус, 2013. 376 с.
8. Решоткин К.А. Оценка рыночной стоимости коммерческого банка. М.: ТЕИС, 2002. 286 с.
9. Рутгайзер В.М., Будицкий А.Е. Оценка рыночной стоимости коммерческого банка (методические разработки). Ч. 1. Основы оценки стоимости коммерческого банка. М.: АНО «Союзэкспертиза» ТПП РФ, 2007. 98 с.
10. Рутгайзер В.М., Будицкий А.Е. Оценка рыночной стоимости коммерческого банка (методические разработки). Ч. 2. Динамика и структура развития российской банковской системы. М.: Союзэкспертиза, 2007. 167 с.
11. Синки Дж. Ф. Управление финансами в коммерческих банках / под ред. Р.Я. Левиты, Б.С. Пин-скера. 4-е изд. М.: Catallaxy, 1994. 937 с.
12. Стратегическое управление в зарубежных финансовых институтах развития / под ред. В.Д. Андрианова. М.: Консалтбанкир, 2012. 272 с.
13. Тазихина Т.В. Оценка кредитно-финансовых институтов: учеб. пособие. М.: Финансовая академия, 1999. 116 с.
14. Финансовые институты развития: особенности стратегического управления / под ред. В.Д. Андрианова. М.: Экономика, 2013. 278 с.
15. Escriba-Folch A., Wright J. Dealing with tyranny: international sanctions and the survival of authoritarian rulers // International studies quarterly. 2010. Vol. 54. Issue 2. P. 335-359.
16. Giumelli F. The success of sanctions: lessons learned from the EU experience. Surrey: Ashgate E-Book, 2013. 251 p.
17. Hufbauer G.C., SchottJ.J., ElliotK.A., OeggB. Economic Sanctions Reconsidered, 3rd ed. Washington: The Peterson Institute for International Economics, 2014.248 p.
18. Lepgold J., McKeown T. Is American foreign policy exceptional? An empirical analysis // Political Science Quarterly. 1995. Vol. 110. Iss. 3. P. 369-375.
19. Matthews C., Bisserbe N., Grossman A. Why U.S. Is Pushing for Guilty Plea in BNP Paribas Sanctions Probe // Wall Street Journal. 2014. 5 Oct. URL: http://www.wsj .com/news/articles/SB 10001424052702 303701304579551792387975638?mod=relnews.
20. Pape R.A. Why economic sanctions still do not work // International Security. 1998. Vol. 23. Iss. 1. P 66-88.
Finance and credit Banking
ISSN 2311-8709 (Online) ISSN 2071-4688 (Print)
VALUATION OF A RUSSIAN BANK UNDER INTERNATIONAL ECONOMIC SANCTIONS
Semen Yu. BOGATYREV, Sergei S. DOBRYNIN
Abstract
Russian banks and other financial institutions with State ownership have run into a problem of international sanctions, which restrict their access to traditional sources of foreign capital. Refocusing on other international sources of funding uncovered another problem, i.e. valuation of Russian banks with State ownership for foreign investors, taking into account the international sanctions. However, the methods of valuation are rather undeveloped in the Russian Science. The paper addresses the problem on the case of a Russian bank partially owned by the State. In this paper, we have achieved the goal of calculating the market value of a bank using the most appropriate method of valuation in conditions of imposed international economic sanctions. We have analyzed specifics and constraints of three main approaches to the valuation and considered the newest valuation techniques. We have concluded that in conditions of the sanctions, the most reasonable valuation method is the Edwards — Bell — Ohlson Residual Income Valuation Model. We have identified constraints of
valuation techniques developed in the West for specific Russian conditions in terms of capital flow limitations imposed by international partners. We have found a way to overcome the limitations of the application of this method in conditions of the sanctions, i.e. by using a discount rate. Due to impossibility to correctly apply the Capital Asset Pricing Model (CAPM) by using a discount rate and the arbitrage pricing model, the cumulative model of discount rate calculation has been identified as the most correct and appropriate. We have developed and applied a mechanism to value adjustments depending on the imposed sanctions. The article substantiates the use of the method of residual income valuation of modern Russian State-owned banks under sanctions as the most appropriate one for the current situation on international capital markets. It is concluded that under the conditions of imposed sanctions on our country, when assessing banks with State ownership the method of residual income is the most suitable. We apply the method to Russian conditions under the computational model, which has been worked out during the study.
Keywords: valuation, bank, economic sanctions, residual income valuation method, cumulative model, discount rate
References
1. Afanas'eva O.N. Institutsional'nye osoben-nosti sovremennoi bankovskoi sistemy Rossii [Institutional features of the modern Russian banking system]. Bankovskoe delo = Banking, 2014, no. 8, pp.22-27.
2. Bogatyrev S.Yu., Dobrynin S.S. Informatsion-naya baza stoimostnogo analiza bankov [An information base of the cost analysis of banks]. Kibernetika i programmirovanie = Cybernetics and programming, 2013, no.3, pp.21-42.
3. Zharkovskaya E.P. Bankovskoe delo [Banking]. Moscow, Omega-L Publ., 2005, 452 p.
4. Nikonova I.A., Shamgunov R.N. Strategiya i stoimost ' kommercheskogo banka [The strategy and value of a commercial bank]. Moscow, Al'pina Biznes Buks Publ., 2007, 304 p.
5. Ol'khova R.G. Bankovskoe delo: upravlenie v sovremennom banke: ucheb. posobie [Banking: management in a modern bank: a textbook]. Moscow, KnoRus Publ., 2013, 304 p.
6. Otsenka stoimosti biznesa: aktual'nye voprosy teorii i praktiki: monografiya [Business valuation: current issues of theory and practice: a monograph]. Moscow, Financial University Publ., 2013, 192 p.
7. Pomorina M.A. Finansovoe upravlenie v kom-mercheskom banke: ucheb. posobie [Financial management in a commercial bank: a textbook]. Moscow, KnoRus Publ., 2013, 376 p.
8. Reshotkin K.A. Otsenka rynochnoi stoimosti kommercheskogo banka [Valuation of a commercial bank]. Moscow, TEIS Publ., 2002, 286 p.
9. Rutgaizer V.M., Buditskii A.E. Otsenka rynochnoi stoimosti kommercheskogo banka (metodicheskie razrabotki). Chast ' 1: Osnovy otsenki stoimosti kom-mercheskogo banka [Valuation of a commercial bank (methodology guidance). Part 1: A framework for assessing the value of a commercial bank]. Moscow, ANO Soyuzekspertiza of Chamber of Commerce and Industry of RF Publ., 2007, 98 p.
10. Rutgaizer V.M., Buditskii A.E. Otsenka rynochnoi stoimosti kommercheskogo banka (metodicheskie razrabotki). Chast ' 2: Dinamika i struktura razvitiya rossiiskoi bankovskoi sistemy [Valuation of a commercial bank (methodology guidance). Part 2: Dynamics and structure of the Russian banking system develop-
ment]. Moscow, ANO Soyuzekspertiza of Chamber of Commerce and Industry of RF Publ., 2007, 167 p.
11. Sinki J.F. Upravlenie finansami v kommerche-skikh bankakh [Financial Management in Commercial Banks]. Moscow, Catallaxy Publ., 1994, 937 p.
12. Strategicheskoe upravlenie v zarubezhnykh fi-nansovykh institutakh razvitiya [Strategic management in foreign development finance institutions]. Moscow, Konsaltbankir Publ., 2012, 272 p.
13. Tazikhina T.V. Otsenka kreditnofinansovykh institutov: ucheb. posobie [Valuation of credit and financial institutions: a textbook]. Moscow, Finansovaya akademiya Publ., 1999, 116 p.
14. Finansovye instituty razvitiya: osobennosti strategicheskogo upravleniya [Development finance institutions: specifics of strategic management]. Moscow, Ekonomika Publ., 2013, 278 p.
15. Escriba-Folch A., Wright J. Dealing with Tyranny: International Sanctions and the Survival of Authoritarian Rulers. International Studies Quarterly, 2010, vol. 54, issue 2, pp. 335-359.
16. Giumelli F. The Success of Sanctions: Lessons Learned From the EU Experience. Surrey, Ashgate EBook, 2013, 251 p.
17. Hufbauer G.C., Schott J.J., Elliot K.A., Oegg B. Economic Sanctions Reconsidered, 3d ed. Washington, The Peterson Institute for International Economics, 2014, 248 p.
18. Lepgold J., McKeown T. Is American Foreign Policy Exceptional? An Empirical Analysis. Political Science Quarterly, 1995, vol. 110, issue 3, pp. 369-375.
19. Matthews C., Bisserbe N., Grossman A. Why U.S. Is Pushing for Guilty Plea in BNP Paribas Sanctions Probe. Wall Street Journal, 2014, 5 Oct. Available at: http://www.wsj .com/news/articles/SB 10001424052 702303701304579551792387975638?mod=relnews.
20. Pape R.A. Why Economic Sanctions Still Do Not Work. International Security, 1998, vol. 23, issue 1, pp. 66-88.
Semen Yu. BOGATYREV
Financial University under Government
of Russian Federation, Moscow, Russian Federation
Sergei S. DOBRYNIN
Russian State Social University, Moscow, Russian Federation [email protected]
