15 (252) - 2014_ УГРОЗЫ И БЕЗОПАСНОСТЬ
УДК 336.717
построение динамических индикаторов
банковского кризиса
а.м. карминский,
доктор экономических наук, доктор технических наук, профессор, департамент финансов E-mail: karminsky@mail.ru В.Ю. КИСЕЛЕВ,
аспирант, департамент финансов E-mail: vadimkiselev.study@gmail.com Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Предложен комплексный индикатор финансовой напряженности. Рассмотрены результаты построения этого индикатора применительно к банковскому сектору России. В основу построения данного индикатора положены темпы прироста отдельных показателей банковской деятельности, которые связаны с реализацией различных банковских рисков: ликвидности, кредитного риска, снижения капитализации, внешних шоков. При помощи предложенного индикатора зафиксирована возросшая финансовая напряженность в конце 2013 — начале 2014 гг.
Ключевые слова: банковские кризисы, прогнозирование, системы раннего предупреждения
Вступление. В настоящее время российский банковский сектор функционирует в неблагоприятных экономических условиях. Замедление экономического роста грозит снижением качества кредитного портфеля. Ситуация ухудшается как в отношении инвестиций в основной капитал, так и в динамике розничного товарооборота. Замедление роста реальных доходов населения дает основания ожидать, что качество портфеля кредитов, выданных физическим лицам (наращивание которого до недавнего времени являлось драйвером роста банковского бизнеса) снизится.
Ухудшение финансового положения ряда кредитных организаций и возросшая динамика отзыва лицензий создали предпосылки для возможного
риска оттока депозитов населения, что также привело к затруднениям в работе рынка межбанковского кредитования. В течение 2013 г. наблюдался отток капитала из России, в начале 2014 г. дополнительное напряжение вызвало существенное удешевление национальной валюты, что может создать дополнительное давление на банки с заметной валютной позицией.
В настоящее время растет востребованность в комплексном анализе ситуации в банковском секторе на предмет его устойчивости к реализации различных видов риска [2, 4, 5]. Основная цель данной работы заключается в выявлении негативных трендов в динамике некоторых ключевых показателей банковского сектора и построении агрегированного индикатора, формирующего комплексную оценку негативных трендов. Ключевые показатели сгруппированы по видам рисков для банковского сектора. В результате полученный комплексный индикатор негативной динамики в банковском секторе может найти применение в моделях статистического определения вероятности банковского кризиса в качестве индикатора банковского кризиса — величины, которую сложно установить расчетным эмпирическим путем.
Краткая характеристика российского банковского сектора. Специфика развития банковского сектора обусловлена, прежде всего, внешними (по
отношению к банковскому сектору) экономическими условиями. По мере изменения экономической среды также меняется и структура банковского бизнеса. Российский банковский сектор начал функционировать в 1992 г. и с того момента в общем можно выделить 3 характерных периода с различными экономическими условиями, которые отразились в основных характеристиках банковского сектора (табл. 1).
Также выделяют 3 фазы развития банковского сектора в России в 1990-2010-е гг. [3]: 1) покрытие финансовых дефицитов государства и реального сектора; 2) финансирование «экстенсивного» экономического роста; 3) финансирование реструктуризации экономики, перехода к «интенсивному», качественному экономическому росту.
Состояние банковского сектора на начало 2014 г. можно охарактеризовать как сдержанно-пессимистичное. Причиной общей негативной оценки в значительной степени являются не столько проблемы в самом банковском секторе, сколько ухудшение общего экономического положения. Во многом исчерпав потенциал модели экономического развития, сложившийся ранее, экономика России столкнулась с проблемой замедления темпов экономического роста, который вызван снижением экспортной выручки, недостаточным объемом инвестиций в основной капитал, а также замедлением розничного товарооборота. В подобных условиях в среднесрочной перспективе существует достаточно оснований говорить о растущей проблеме ухудшения качества кредитного портфеля банков. Также ситуация усугубляется глобальной финансовой
нестабильностью и высокой вероятностью внешних негативных шоков, в том числе аналогичных кризису на Кипре в 2013 г.
Ключевыми факторами, определяющими устойчивость российских банков в подобных условиях, станут обеспеченность собственными средствами, компенсирующими потери, а также возможности для получения государственной поддержки. Заявленные цели государственной денежно-кредитной политики, направленные на снижение темпов инфляции, а также относительно небольшой объем золотовалютных резервов не дают банкам оснований ожидать поддержку, аналогичную по своим масштабам той, что была оказана ранее в 2008 г. При этом основной драйвер роста банковского бизнеса в последние годы — операции с физическими лицами — демонстрирует замедление динамики. В условиях снижения реальных денежных доходов населения банки в среднесрочной перспективе могут столкнуться с проблемой поиска новой модели роста, а также задачей повышения операционной эффективности.
Понятие и определение банковского кризиса. Несмотря на значительное количество литературы, посвященной проблематике банковского кризиса, строгого формального и общеприменимого определения данного явления не выработано. Обратимся к разработанным для практического применения определениям из зарубежных источников.
Так, ряд авторов определяет банковский кризис как состояние, в котором совокупное благосостояние банковского сектора представляет собой отрицательную величину [7]. Таким образом, ущерб
Таблица 1
Этапы развития российского банковского сектора
Этап развития Годы Содержание периода Основные характеризующие показатели Показатели (маркеры) кризиса
1-й 1992-1998 Функционирование в период экономической рецессии Низкий уровень достаточности капитала, высокий уровень просрочки кредитного портфеля, высокая доля вложений в государственные бумаги Банкротство банков, ставки на межбанковском рынке, ставка резервирования, объем средств, предоставленных банкам, банкротство банков, отток депозитов
2-й 2000-2008 Период экономического роста, обеспеченного благодаря росту экспорта Рост корпоративного кредитного портфеля, привлечение иностранного капитала Ставка на межбанковском рынке, помощь банковскому сектору, снижение банковской прибыли, рост просроченной задолженности
3-й 2009-2013 Функционирование в условиях замедления темпов экономического роста и глобальной финансовой неустойчивости Рост потребительского кредитования, ужесточение требований к собственным средствам и резервам со стороны органов регулирования Рост неработающих ссуд, замедление темпов роста кредитного портфеля юридическим лицам, снижение рентабельности капитала, отток капитала
от банковского кризиса распределяется на прочих экономических агентов — либо на государство, оказывающее поддержку банковскому сектору, либо на прочие заинтересованные стороны, так называемые стейкхолдеры (англ. — stakeholders), которым приходится также или оказывать поддержку банковскому сектору, или нести прямые потери.
Между тем другие авторы усовершенствовали критериальный подход к определению системного банковского кризиса — банковский кризис фиксируется в тот момент, когда наблюдается одно из следующих событий [8]:
• доля неработающих ссуд составляет 10% от кредитного портфеля и более;
• стоимость поддержки, оказываемой банковскому сектору, составляет 2% ВВП и более;
• на фоне негативных событий в банковском секторе происходит масштабная национализация банковского сектора;
• наблюдается набег на банки или меры, способные его сдержать: заморозка депозитов, банковские каникулы, гарантии по депозитам правительства.
Кризис 2007 г., как отмечают финансовые аналитики [1], актуализировал вопрос анализа непосредственно балансовых данных кредитных организаций, а также сильной взаимосвязи текущих рыночных котировок c финансовым состоянием банков, вовлеченных в инвестиционную деятельность.
Из приведенного выше описания видно, что критериальный подход к определению банковского кризиса достаточно гибок, поскольку исследователю можно задать любой набор желаемых условий. Однако некоторые из обозначенных выше условий в качестве определения банковского кризиса могут быть спорными. Например, высокий процент неработающих ссуд (допустим, даже 10%) может успешно покрываться доходами от прочих ссуд.
На практике широкое распространение получило экспертно-критериальное определение банковских кризисов, разработанное экспертами Международного валютного фонда (МВФ). Определение банковского кризиса строится на основании экспертных суждений, основанных на фактах финансовой и экономической деятельности. Достаточно подробно суть подхода раскрыта в работах экспертов МВФ [10].
Как правило, при установлении факта банковского кризиса в различных странах экспертами МВФ упоминаются ситуации, когда банковский
сектор подвержен таким явлениям, как набег на банки, крупные потери или ликвидация кредитных организаций, а также регулятивные меры, предпринимаемые в ответ на указанные негативные шоки для сектора. Масштабность финансовых потрясений в общем случае соизмеряется с ВВП исследуемой страны (пороговое значение в общем случае установлено на уровне 3-5%). Следует отметить, что эксперты используют термин «системный банковский кризис», а также наряду с банковским кризисом проводят мониторинг валютного и долгового кризиса.
На текущий момент информацию о явлениях, классифицированных как банковский кризис, согласованную с позицией МВФ, можно получить из разных источников [9, 10]. Авторы приводят следующее определение системного банковского кризиса: «При системном банковском кризисе наблюдаются массовые затруднения компаний в финансовом и корпоративном секторе по исполнению своих обязательств в установленные сроки, сопровождаемых большим количеством дефолтов. В результате объем просроченной задолженности резко увеличивается и совокупный капитал банковской системы практически полностью исчерпывается.
Ситуация также может сопровождаться снижением стоимости таких активов, как акции и недвижимость, по которым наблюдался рост до кризиса, повышением реальных процентных ставок, сокращением или оттоком капитала из экономики. В некоторых случаях банковский кризис возникает по причине набега вкладчиков на банки, хотя в большинстве случаев набег на банки является следствием системных проблем финансовых институтов» [10].
Методология расчета динамического индикатора. Динамический индикатор банковского кризиса (далее — ДИ) в данной работе представляет собой агрегированный показатель, связанный с динамикой годового прироста отдельных показателей банковской деятельности.
В данной работе для определения ДИ будет использоваться следующая методология.
1-й шаг. Формируется набор специализированных показателей, отражающий различные аспекты банковской деятельности. В рамках данной публикации приведен базовый набор показателей, группировка которых представлена в табл. 2. Данные по указанным показателям (за исключением показателей группы «Внешние шоки») представле-
Таблица 2
Группировка потенциальных индикаторов банковского кризиса
№ п/п Группа показателей Индикаторы
1 Внешние шоки Обязательства перед нерезидентами. Требования к нерезидентам
2 Ресурсная база Депозиты физических лиц. Средства юридических лиц
3 Кредитные риски Кредитный портфель. Просроченная задолженность к кредитному портфелю
4 Ликвидность Межбанковские обязательства. Просроченные межбанковские обязательства
5 Капитал Собственные средства
6 Активы Активы банковского сектора
ны на сайте Банка России1 в разделе «Статистика». Требования к нерезидентам и обязательства перед нерезидентами определены по данным финансовой отчетности кредитных организаций.
2-й шаг. Для исключения сезонного фактора рассчитываются годовые темпы прироста по каждому показателю на начало отчетного месяца:
(
х. =
Л
V V-12
- 1
(1)
где V—— ежемесячный показатель для расчета индикатора финансовой напряженности х Незначительные колебания значения показателя х которые могут повлиять на расчет смены тренда х,, округляются до 1%. Для группы «Внешние шоки» при расчете показателя, связанного с динамикой требований к нерезидентам, используется иная формула, которая определяет превышение темпов прироста требований к нерезидентам (п—) над совокупным кредитным портфелем (кр):
х=
(vkp
V — -12
-1
V — -12
-1
(2)
3-й шаг. Чтобы устранить колебания в годовых темпах прироста показателя, выявляются точки локальных минимумов (3) и максимумов (4), в которых выполняются условия:
Х-1 < х,
1х,+1 > х1
(3)
(4)
Для сглаживания значений локального минимума и максимума х ее значение преобразуется
в усредненный показатель по трем наблюдениям: х . 1, х, х 1. Полученный таким образом ряд очищен от экстремальных значений в точках локального перегиба и позволяет анализировать изменения, связанные со сменой тренда.
4-й шаг. Тренд копределяется как наклон кривой, построенный между ближайшими точками ряда, очищенного от экстремальных значений в точках локального максимума или минимума:
к = , ,-п
(5)
1 URL: http://www.cbr.ru/statistics.
5-й шаг. Смена тренда фиксируется в момент, когда меняется знак кривой наклона тренда. В качестве примера на рис. 1 приведены график годового прироста активов банковского сектора и зафиксированные показатели смены тренда, которые отмечены вертикальными линиями.
График, представленный на рис. 1, построен по 84 ежемесячным наблюдениям, начиная с 1 января 2007 г. За указанный период при данном алгоритме было зафиксировано 9 смен тренда. Столбцы на диаграмме указывают отрезки, когда определяется смена тренда в динамике прироста активов, что является сигналом ухудшения в динамике банковского сектора. Смена тренда фиксируется в случае смены знака наклона кривой, очищенной от локальных перегибов.
6-й шаг. Потенциальным сигналом о финансовой нестабильности является негативное изменение тренда. Для большинства показателей негативное изменение тренда означает замедление темпов прироста показателя (за исключением показателя просроченной задолженности, межбанковских кредитов, а также просрочки по межбанковским кредитам). Для примера на рис. 2 приведен график темпа прироста активов, на котором отмечены точки начала негативных тенденций.
V
п
п—
V
х,+1 < х
х,-1 > х,
60
50
40
30
20
10
10
_7
** \
00 00 00 СП СП СП
000000000000000000
Рис. 1. Годовой прирост активов банковского сектора, %
_7 ^ А
к
V ^
0000000000000000000000000000
оооооооооооооооооооооооооооо
Рис. 2. Определение начала негативных трендов в динамике банковских активов, %
60
50
40
30
20
10
1
2 V л__
\ у/
Ж3, = 3» х к». (6)
На рис. 3 приведены графики указанной весовой функции Ж3. для показателя прироста активов.
На следующем шаге анализа по каждому из показателей, приведенных в табл. 2, строится сводный индикатор, отражающий оценку суммарного финансового напряжения в банковском секторе.
Для агрегирования сигналов, отражающих негативные тенденции в банковском секторе, было применено два метода.
1. Базовый агрегированный сигнал. По каждому показателю в течение периода времени суммируются сигналы с одинаковым весом вне зависимости от наклона кривой тренда:
В3г = 2»= 3». (7)
2. Агрегированный взвешенный усредненный сигнал. Сила сигнала по каждому показателю первоначально усредняется относительно общей суммы сигналов по данному показателю. На втором этапе взвешенные сигналы для каждого из показателей суммируются:
^ (8)
тз7 = 2
п
п=1
00 00 00 СП СП СП
Рис. 3. Динамика активов (1 — левая шкала, %) и весовая функция негатив ной динамики активов (2 — правая шкала, баллы)
В анализе, который проводят авторы, присутствует допущение, что чем продолжительней во времени негативная тенденция, тем большая вероятность реализации финансовой неустойчивости. Исходя из данных соображений, в расчете индикатора будет фиксироваться негативный тренд (если он есть) на каждом временном отрезке. Значение сигнала при негативном тренде определяется как единица 3» = 1.
Чтобы учитывать наклон кривой, дополнительно будет построена весовая функция 1¥3., которая учитывает наклон тренда:
2»= (Щк)
Результаты исследования. На рис. 4 приведены индикаторы, построенные на базе базового агрегированного сигнала (левая шкала) и агрегированного взвешенного усредненного сигнала (правая шкала).
В целях определения вклада каждой группы показателей в отдельности в показатель взвешенного усредненного индикатора авторами сформирована табл. 3.
Возросшая финансовая нестабильность к концу 2013 — началу 2014 гг. возникла в результате роста практически всех индикаторов, но в большей степени связана с ростом индикатора внешних шоков. Данный индикатор вырос в результате сокращения динамики обязательств перед нерезидентами, а также благодаря опережающему росту требований
-49
0
0
0
1 II
Рис. 4. Агрегированные сигналы финансовой напряженности: 1 — базовый усредненный индикатор (левая шкала, баллы); 2 — взвешенный усредненный индикатор (правая шкала, %)
00 00 00 СП СП СП
т т т
Таблица 3
Компоненты взвешенного усредненного сигнала финансовой напряженности, %
3
2
0
Год Период времени Внешние шоки Ресурсная база Кредитные риски Ликвидность Капитал Активы Итого
2011 Январь 0 2 0 2 0 0 4
Февраль 1 3 0 2 1 0 8
Март 3 3 0 3 0 0 9
Апрель 5 4 0 0 0 0 9
Май 1 4 0 0 0 0 4
Июнь 1 4 1 0 0 0 6
Июль 0 4 1 1 1 0 7
Август 0 0 1 0 0 0 1
Сентябрь 5 1 1 1 0 0 7
Октябрь 0 7 1 0 0 8
Ноябрь 0 2 1 0 0 0 2
Декабрь 0 0 1 0 0 0 1
2012 Январь 0 1 1 1 0 0 4
Февраль 0 1 1 0 0 4
Март 0 0 1 2 0 0 4
Апрель 0 0 1 1 1 0 3
Май 0 2 0 0 0 0 2
Июнь 0 0 0 0 0 0 0
Июль 0 2 0 0 0 0 3
Август 0 4 2 2 0 1 10
Сентябрь 0 0 4 3 0 4 11
Октябрь 0 0 3 2 0 2 7
Ноябрь 0 1 2 0 0 0 4
Декабрь 0 1 2 0 1 1 6
2013 Январь 0 0 0 0 0 0 1
Февраль 4 0 0 0 0 0 4
Март 1 0 0 1 0 0 2
Апрель 1 0 1 0 0 0 2
Май 0 2 0 0 0 1 4
Июнь 1 0 0 0 0 0 1
Июль 0 0 0 0 0 1 2
Август 0 2 0 0 0 0 2
Сентябрь 0 1 0 1 0 0 2
Октябрь 0 2 1 2 0 0 4
Ноябрь 0 2 1 1 2 1 8
Декабрь 8 4 1 1 1 1 17
к нерезидентам в сравнении с общими темпами роста кредитного портфеля. Подобное поведение банков вызвано в значительной степени ситуацией, сложившейся на валютном рынке. Тенденция к удешевлению рубля подталкивает банки к наращиванию валютных активов, в том числе за счет увеличения кредитования нерезидентов.
Возросший индикатор финансовой напряженности, связанный с ресурсной базой, можно объяснить замедлением притока депозитов физических лиц (вызванное ростом тревожных ожиданий вкладчиков, связанных с сообщениями об отзыве лицензий некоторых кредитных организаций). Ухудшение динамики притока вкладов населения в свою очередь повлияло на межбанковский рынок, что нашло свое отражение в возросшем индикаторе напряженности в ликвидности банковского сектора. Относительно устойчивой можно назвать динамику собственных средств кредитных организаций (в данном исследовании речь идет о балансовом, а не о регулятивном капитале).
Замедление темпов прироста кредитного портфеля также существенно, но сопоставимо с показателями конца I квартала 2012 г.
Заключение. На основании полученных значений индикаторов можно говорить о возрастающем напряжении в банковском секторе в конце 2013 — начале 2014 гг. За рассматриваемый временной диапазон наиболее напряженными для банковского сектора оказались предкризисный 2007 г. и кризисные 2008-2010 гг. С начала 2012 г. также отмечалось повышенное возмущение, сопоставимое с предкризисными колебаниями 2007 г.
Ситуация в банковском секторе в 2013 г. в целом оказалась более спокойной, чем в 2012 г. Но начиная с августа 2013 г. индексы стали демонстрировать растущую динамику. На начало 2014 г. уровень финансовой напряженности составлял порядка 40-50% от пиковых значений 2009 г. Важным эмпирическим наблюдением, по мнению авторов, может являться закономерность, что перед кризисом указанный индикатор демонстрировал показатели на высоком уровне достаточно продолжительное время (около года).
Исходя из данных наблюдений, можно сформулировать гипотезу, что наблюдаемое сейчас напряжение в банковском секторе еще недостаточно продолжительное, чтобы говорить о банковском кризисе. Основаниями для пересмотра данной оценки может явиться статистика банковского сектора последующих нескольких месяцев.
Список литературы
1. Ершов М.В. Мировой финансовый кризис. Что дальше? М.: Экономика, 2011.
2. Омельченко А.Н., Хрусталёв Е.Ю. Модель кредитно-инвестиционного потенциала банковской системы России // Деньги и кредит. 2011. № 4.
3. Солнцев О.Г., Пестова А.А., Мамонов М.Е, Магомедова З.М. Опыт разработки системы раннего оповещения о финансовых кризисах и прогноз развития банковского сектора России на 2012 г. Москва: Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП), 2011.
4.Хрусталёв Е.Ю., Омельченко А.Н. Тенденции развития банковского дела в условиях экономической глобализации // Финансы и кредит. 2009. № 11.
5. Хрусталёв Е.Ю., Омельченко А.Н., Хрусталёв О.Е. Моделирование прогрессивных механизмов развития банковского сектора России в условиях глобализации // Финансы и кредит. 2013. № 15.
6. Caprio G., Klingebiel D. Bank insolvencies: cross-country experience. The World Bank Policy Research Department, № 1620. 1996.
7. Caprio G., Klingebiel D. Episodes of systemic and borderline financial crises. World Bank, 2003.
8. Demirguc-Kunt A., Detragiache E. CrossCountry Empirical Studies of Systemic Bank Distress: A Survey, № 05/96. 2005.
9. Laeven L. Banking crises database. Available at: http://www.lucleaven.com. 2010.
10. Laeven L., Valencia F. Systemic banking crises database: an update // International Monetary Fund Working Paper, 2012.
Threats and security CREATION OF DYNAMIC INDICATORS OF BANKING CRISIS
Aleksandr M. KARMINSKII, Vadim Iu. KISELEV
Abstract
The article offers a complex indicator of financial intensity. The author considers the results of creation of this indicator for the banking sector of Russia. The bases of the construction of this indicator are the growth rates of individual indicators of banking activities that are associated with implementation of various banking risks: liquidities, credit risk, decrease in capitalization, external shocks. The offered indicator fixed the increased financial intensity at the end of 2013 — beginning of2014.
Keywords: bank crisis, forecasting, early warning system
References
1. Ershov M.V. Mirovoi fmansovyi krizis. Chto dal'she? [The World financial crisis. What's next?]. Moscow, Ekonomika Publ., 2011.
2. Omel'chenko A.N., Khrustalev E.Iu. Model' kreditno-investitsionnogo potentsiala bankovskoi sistemy Rossii [A model of credit and investment potential of the banking system in Russia]. Den'gi i kredit — Money and credit, 2011, no. 4.
3. Solntsev O.G., Pestova A.A., Mamonov M.E, Magomedova Z.M. Opyt razrabotki sistemy rannego opoveshcheniia o finansovykh krizisakh i prognoz razvitiia bankovskogo sektora Rossii na 2012 g. [Experience in developing an early warning system of financial crises and forecast of the Russian banking sector for 2012]. Moscow, Tsentr makroekonom-icheskogo analiza i kratkosrochnogo prognozirovaniia (TsMAKP) Publ., 2011.
4. Khrustalev E.Iu., Omel'chenko A.N. Tendentsii razvitiia bankovskogo dela v usloviiakh ekonom-
icheskoi globalizatsii [Trends in development of banking in conditions of economic globalization]. Finansy i kredit — Finance and credit, 2009, no. 11.
5. Khrustalev E.Iu., Omel'chenko A.N., Khrustalev O.E. Modelirovanie progressivnykh mekhanizmov razvitiia bankovskogo sektora Rossii v usloviiakh globalizatsii [Modeling the progressive mechanisms of development of the banking sector in conditions of globalization in Russia]. Finansy i kredit — Finance and credit, 2013, no. 15.
6. Caprio G., Klingebiel D. Bank insolvencies: cross-country experience. The World Bank Policy Research Department, no. 1620, 1996.
7. Caprio G., Klingebiel D. Episodes of systemic and borderline financial crises. World Bank, 2003.
8. Demirguc-Kunt A., Detragiache E. Cross-Country Empirical Studies of Systemic Bank Distress: A Survey, no. 05/96, 2005.
9. Laeven L. Banking crises database. Available at: http://www.lucleaven.com, 2010.
10. Laeven L., Valencia F. Systemic banking crises database: an update. International Monetary Fund Working Paper, 2012.
Aleksandr M. KARMINSKII
Higher School of Economics,
Moscow, Russian Federation
karminsky@mail.ru
Vadim KISELEV
Higher School of Economics,
Moscow, Russian Federation
vadimkiselev.study@gmail.com