Развитие макропруденциального регулирования банковского кредитования физических лиц в России

Мирошниченко Ольга Сергеевна; Воронова Наталья Степановна; Гамукин Валерий Владимирович

ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ

DOI: 10.26794/2587-5671-2020-24-4-75-87 УДК 336.71(045) JEL G21, G28

(СО ]

Развитие макропруденциального регулирования банковского кредитования физических лиц в России

О. С. Мирошниченко3 н, Н. С. Воронова11, В. В. Гамукинс

а с Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия; b Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия a https://orcid.org/0000-0002-7981-575X; b https://orcid.org/0000-0001-9365-8837;

с https://orcid.org/0000-0002-4396-274X н Автор для корреспонденции

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена применению Банком России макропруденциальных инструментов, регулирующих кредитные операции российского банковского сектора с населением. Цель работы - исследовать теоретические предпосылки и практические результаты использования показателей полной стоимости кредита и долговой нагрузки населения для обеспечения стабильности банковского сектора. Использованы методы качественного и количественного анализа научных публикаций, нормативно-правовых источников, ретроспективных статистических данных. Исследование показало, что новые макропруденциальные инструменты регулятор первоначально вводит как рекомендуемые, а в дальнейшем переводит в обязательные. Механизм регулирования основан на зависимости показателей достаточности банковского капитала от фактических значений показателей полной стоимости кредита и долговой нагрузки заемщика - физического лица. Регулирование ипотечного жилищного кредитования дополнено использованием показателя, характеризующего соотношение между ипотечным долгом и стоимостью обеспечения. Сделан вывод, что реакция банковского сектора на введение показателя полной стоимости кредита более выраженная, чем на введение показателя долговой нагрузки. С введением механизма определения достаточности банковского капитала в зависимости от показателя полной стоимости кредита физическому лицу в условиях ограниченных возможностей банков увеличивать собственные средства пропорционально растущей величине рисков банки сократили выдачи высокорискованных кредитов. На фоне пандемии коронавируса практику макропруденциального регулирования кредитного риска банковского сектора дополняет административное введение кредитных каникул в связи с возможным снижением доходов заемщиков - физических лиц. Полученные теоретические и практические результаты могут быть использованы при развитии практики регулирования финансовой стабильности российского банковского сектора, на микроуровне - при формировании и корректировке кредитной политики.

Ключевые слова: показатель долговой нагрузки PTI; отношение долга к доходам DTI; достаточность капитала банка; макропруденциальная политика; доходы населения; неработающие ссуды; резерв на возможные потери по ссудам; пандемия

Для цитирования: Мирошниченко О. С., Воронова Н. С., Гамукин В. В. Развитие макропруденциального регулирования банковского кредитования физических лиц в России. Финансы: теория и практика. 2020;24(4):75-87. DOI: 10.26794/2587-5671-2020-24-4-75-87

ORIGINAL PAPER

The Development of Macroprudential Regulation of Bank Household Lending in Russia

O. S. Miroshnichenkoa E, N. S. Voronovab, V. V. Gamukinc

a c University of Tyumen, Tyumen, Russia; b Saint-Petersburg University, Saint-Petersburg, Russia a https://orcid.org/0000-0002-7981-575X; b https://orcid.org/0000-0001-9365-8837;

c https://orcid.org/0000-0002-4396-274X H Corresponding author

ABSTRACT

The article highlights the use of macroprudential instruments by the Bank of Russia that regulate the population lending of the Russian banking sector. The purpose of the work is to study the theoretical background and practical results of using indicators of the total cost of credit and the debt load of the population to ensure stability of the banking sector. The

BY 4.0

authors used methods of qualitative and quantitative analysis of scientific publications, regulatory sources, retrospective statistics. The study showed that initially, the regulator introduces new macroprudential instruments as recommended, and subsequently transfers them to mandatory. The regulatory mechanism is based on the ratio dependence of the bank capital adequacy on the actual values of the total loan cost and debt load of the borrower - individual. The mortgage debt to collateral value ratio supports the housing mortgage lending regulation process. The authors concluded that the banking sector's reaction to the introduction of the total credit cost indicator is more prominent than the introduction of the debt burden indicator. When the Bank of Russia obliged to take into account the full cost of the loan when measuring capital adequacy, banks were not able to increase capital; they reduced high-risk lending. The practice of macroprudential regulation of credit risks in the banking sector is complemented by the introduction of credit holidays for borrowers - individuals, who are struggling because of the pandemic. The obtained theoretical and practical results can be used in the development of the financial stability regulation practice in Russia, at the micro-level - when designing and changing credit policy.

Keywords: payment-to-income ratio (PTI); debt-to-income ratio (DTI); bank capital adequacy; macroprudential policy; household income; non-performing loans (NPL); loan loss provisions; pandemic

For citation: Miroshnichenko O. S., Voronova N. S., Gamukin V. V. The development of macroprudential regulation of bank household lending in Russia. Finance: Theory and Practice. 2020;24(4):75-87. (In Russ.). DOI: 10.26794/2587-56712020-24-4-75-87

введение

Устойчивое функционирование национального банковского сектора выступает необходимым условием финансовой и макроэкономической стабильности в стране. Перераспределяя свободные ресурсы от владельцев к заемщикам, банки стремятся обеспечивать доходность при приемлемом уровне риска. Одним из важнейших контрагентов — заемщиков банковского сектора выступают домохозяйства. По состоянию на первое января 2020 г. остаток задолженности по кредитам, предоставленным физическим лицам российскими кредитными организациями, составил 17 650,7 млрд рублей, или 18,3% от совокупных активов банковского сектора (годом ранее, по состоянию на начало 2019 г., указанный удельный вес составлял 15,8% совокупных активов) Ч Стремясь получить доходы за счет расширения объемов кредитования в текущий момент, кредитные посредники могут упрощать требования к потенциальным заемщикам, не в полной мере учитывать соотношение доходов и платежей заемщика по кредиту. Одновременно некоторые заемщики имеют непогашенные кредиты в разных банках, а также неисполненные обязательства перед некредитными финансовыми организациями. Портфель кредитов населению российского банковского сектора прирастает преимущественно за счет кредитования лиц со средним и невысоким уровнем доходов, значительная часть сделок ипотечного кредитования выступает следствием

1 Обзор банковского сектора Российской Федерации. URL: https://cbr.ru/banking_sector/statistics/ (дата обращения: 15.03.2020).

необходимости [1]. В сегменте состоятельных клиентов отмечено смещение интереса потребителя к инвестиционным продуктам [2]. При этом каждый пятый заемщик, имеющий необеспеченные потребительские кредиты, на обслуживание своих обязательств тратит 80% и более своего дохода2. Такие заемщики ограничены обеспечивать свои расходы собственными доходами либо вовсе не имеют такой возможности, допускают просроченные платежи по кредитам, находятся в состоянии стресса, вынуждены искать дополнительные источники средств, что негативным образом отражается и на социальной обстановке. Действия отдельных кредиторов (банка, иной финансовой организации) по взысканию задолженности с таких заемщиков могут быть успешными, и на уровне отдельного кредитора кредитный риск может не реализоваться, однако иные кредиторы таких заемщиков сталкиваются с наличием устойчивой просроченной задолженности. В связи с этим кредитование физических лиц без учета соотношения совокупного размера платежей по долгам и доходов домохозяйств является угрозой финансовой стабильности для банковского, и шире — финансового сектора, а также в целом для экономики страны.

Цель работы — исследовать теоретические предпосылки и практические результаты использования показателей полной стоимости кредита и долговой нагрузки населения для обеспечения стабильности банковского сектора. Для достижения цели оха-

2 О развитии банковского сектора Российской Федерации в 2019 году. URL: https://cbr.ru/Collection/Collection/ File/25854/razv_bs_19_12.pdf (дата обращения: 15.03.2020).

рактеризована эволюция внедрения секторальных макропруденциальных инструментов в отношении банковского кредитования населения в России; обобщен зарубежный опыт регулирования банковского кредитования населения с использованием показателей, учитывающих доходы заемщиков; проанализирована российская практика макропруденциального регулирования банковского кредитования физических лиц с применением показателя полной стоимости кредита (ПСК) и показателя долговой нагрузки (ПДН).

эволюция внедрения секторальных макропруденциальных инструментов в отношении банковского кредитования населения в россии Вопросам обеспечения финансовой и ее части — банковской макроэкономической стабильности уделяется достаточно внимания ведущих ученых и регуляторов [см. 3]. На обеспечение финансовой стабильности направлена макропруденциальная политика, под которой понимается использование пруденциальных инструментов для снижения системного риска в финансовом секторе в целом либо в его отдельных сегментах [4]. Инструментарий макропруденциальной политики находится в стадии формирования начиная с 90-х гг. ХХ в., однако уже имеется положительный регулятивный опыт применения отдельных инструментов [см., напр., 5-7]. По мнению зарубежных исследователей [8], своевременное введение в Италии, Германии и Великобритании макропруденци-альной политики до кризиса снизило бы вероятность его возникновения. Исследуя практику макропруденциального регулирования в странах еврозоны, C. Badarau, M. Carias, J.-M. Figuet выявили положительный эффект от использования специальных надбавок к банковскому капиталу, к его элементам в зависимости от различных рисковых факторов [9]. Особое положительное влияние на финансовую стабильность оказывает использование макропруденциальных инструментов, ориентированных на заемщиков [10, 11].

Для предотвращения угроз финансовой и ее части — банковской макроэкономической стабильности, вызываемых рисками кредитования домо-хозяйств и связанных с учетом дохода заемщика отдельными кредиторами только на своем микроуровне и на основе своих собственных оценок его совокупной долговой нагрузки — физического лица, в теории и практике макропруденциальной полити-

ки предусматривается применение так называемых секторальных мер. В частности, к таким мерам в отношении сектора кредитования физических лиц могут быть отнесены лимиты на объем либо прирост кредитования, специальные требования к капиталу кредитора, требования о необходимости расчета кредиторами показателей, ограничивающих возможные размеры платежей по кредитам в зависимости от доходов заемщика.

Центральный банк РФ в качестве секторальных мер реализуемой макропруденциальной политики широко применяет специальные требования к капиталу банка — кредитору физического лица. Регулятор определяет категории кредитов, предоставленных населению, которые несут повышенные риски для банковского, финансового секторов экономики. С повышенными рисками связаны необеспеченные кредиты, ипотечные жилищные кредиты с низкой долей собственных средств, кредиты, платежи по которым составляют значительную часть доходов заемщика, а также кредиты населению в иностранной валюте.

На начало 2020 г. удельный вес кредитов в иностранной валюте, предоставленных банковским сектором населению, составлял менее 0,5%3 совокупного банковского портфеля кредитов домо-хозяйствам. В связи с этим в условиях снижения курса рубля, произошедшего в марте 2020 г., нет оснований для резкого ухудшения качества совокупного портфеля банковских кредитов населению.

Специальные требования к капиталу банков-кредиторов предполагают применение повышенных коэффициентов рисков при взвешивании некоторых видов кредитов населению. Как известно, в соответствии с общепринятой международной методикой минимальная достаточность капитала определяется как отношение величины капитала к совокупной величине рисков, умноженное на 100%. Учитывая, что взвешенная величина рисков формирует знаменатель нормативов достаточности банковского капитала, при одном и том же размере нежелательных, по мнению регулятора, видов кредитов населению, к которым применяются повышенные коэффициенты риска, банку-кредитору требуется более значительный размер собственных средств (отражаемый в числителе при определении нормативов достаточности капитала).

Первоначально, с 2013 г., следуя указанной логике, применение повышенных требований к ка-

3 Рассчитано авторами на основании данных «Обзор банковского сектора РФ». URL: https://cbr.ru/banking_sector/ statistics/ (дата обращения: 15.04.2020).

питалу определялось значением показателя полной стоимости кредита (ПСК). Сам показатель ПСК был введен в России в 2008 г. для информирования заемщиков о размере платежей по кредитам, чтобы исключить недобросовестную банковскую практику. В дальнейшем роль показателя ПСК изменяется, он применяется регулятором для стабилизации неблагоприятной ситуации, характеризовавшейся завышенными ставками по кредитам физическим лицам4.

С 01.07.2013 г. ЦБ РФ вводит шкалу повышающих коэффициентов риска по кредитам населению в зависимости от величины ПСК. Кредиты с высокой ПСК оказывали существенное давление на банковский капитал, что в условиях ограниченных возможностей банковского сектора увеличения собственных средств потребовало сокращения кредитов, предоставляемых по высоким ставкам и, как следствие, привело к снижению среднерыночных ставок по банковским кредитам населению.

В дальнейшем вступают в силу нормы Федерального закона от 21.12.2013 г. № 353-ф3 «О потребительском кредите (займе)», согласно которым в настоящее время полная стоимость потребительского кредита (займа) определяется как в годовых процентах, так и в денежном выражении. В расчет ПСК входят суммы срочных процентов по договору; платежи заемщика в пользу кредитора, предусмотренные кредитным договором, включая плату за выпуск и обслуживание электронного средства платежа; платежи в пользу третьих лиц, предусмотренные договором, по тарифам, применяемым этими третьими лицами; в отдельных случаях — сумма страховой премии5.

Для определения полной стоимости потребительского кредита в процентном выражении суммы платежей заемщика пересчитываются исходя из установленной продолжительности календарного года в 365 дней.

Рассчитанная ПСК по потребительскому кредиту индивидуального заемщика сравнивается со среднерыночным значением ПСК в процентах

4 Завышенные ставки применялись некоторыми банками и некредитными финансовыми организациями при установлении минимальных требований к кредитоспособности заемщиков или при полном отсутствии таких требований, что приводило к формированию кредитного портфеля низкого качества, выступало источником повышенного риска для национальной банковской, финансовой системы.

5 О потребительском кредите (займе): Федеральный за-

кон от 21.12.2013 № 353-ф3 URL: http://pravo.gov.ru/ proxy/ips/?docbody=&nd=102170297 (дата обращения: 10.03.2020).

годовых, которое определяется Банком России как средневзвешенное значение не менее чем по ста крупнейшим кредиторам по соответствующей категории потребительского кредита либо не менее чем по одной трети общего количества кредиторов, предоставляющих соответствующую категорию потребительского кредита (займа). Начиная с 01.07.2014 г. на момент заключения договора индивидуальная ПСК не может превышать минимальную из двух величин: более чем на одну треть среднерыночное значение ПСК соответствующей категории, применяемое в календарном квартале, либо 365% годовых.

Таким образом, в российской практике первоначальное применение ПСК в макропруденциаль-ных мерах косвенного воздействия дополнилось законодательным лимитированием процентной ставки по соответствующим кредитам населению.

Последствия введения показателя ПСК и его использования для финансовой стабильности, включая банковскую, оцениваются ЦБ РФ положительно6. Изменилась структура банковского портфеля кредитов населению: сократилась доля ссуд с высокой ПСК при росте доли ссуд с уменьшенной ПСК. Снижение ПСК способствовало уменьшению давления платежей по кредитам на доходы заемщиков, снижению потенциальных рисков портфеля кредитов домохозяйствам, положительно (хоть и с определенным лагом) отразилось на финансовой стабильности банковского сектора.

Практика макропруденциального регулирования сектора кредитования населения не ограничивается использованием показателя ПСК. После оценки российской действительности и изучения соответствующего зарубежного опыта, ЦБ РФ в 2017 г. представил банковскому сообществу на публичное обсуждение аналитический доклад «Об оценке рисков заемщиков — физических лиц на основе показателя долговой нагрузки (ПДН)». В докладе охарактеризованы коэффициенты, учитывающие доходы заемщиков при кредитовании домохозяйств, используемые в других странах.

В зарубежной практике макропруденциального регулирования кредитования физических лиц используется показатель «коэффициент долговой нагрузки», порядок расчета которого может различаться. В зависимости от порядка расчета в качестве коэффициента долговой нагрузки используются

6 Обзор финансовой стабильности. Информационно-аналитический материал. Центральный банк Российской Федерации. № 2 (15). II-III квартал 2019 г. URL: https://www. cbr.ru/publ/stability/ (дата обращения: 15.04.2020).

такие показатели, как DTI (или LTI) и PTI (в литературе показатель PTI называется также DSTI, DSR).

DTI (debt to income) / LTI (loan to income) рассчитывается как отношение совокупного долга по кредитам к годовому доходу заемщика, например, в Великобритании LTI заемщика не должен превышать 4,5.

PTI (payment to income) / DSR (debt servicing ratio), DSTI (debt servicing to income) рассчитывается как отношение суммы обслуживания долга к совокупным месячным доходам заемщика, уменьшенным на совокупные месячные расходы.

Значение показателя долговой нагрузки населения на макроуровне существенно различается между странами. По данным ОЭСР7, в 2018 г. наибольшее значение ПДН, определенного как DTI / LTI, отмечено в Дании — 282%, в Великобритании показатель составил 141%, в США — 105%, в Германии — 95%, в России — 30%. Как отмечают зарубежные исследователи, жесткие ограничения на максимальное отношение величины обслуживания долга к доходам домохозяйств определяют эффективность государственной политики в сфере кредитования [12, 13].

Для регулирования ипотечного жилищного кредитования (ИЖК) использование ПДН может дополняться специальными показателями, направленными на ограничение соответствующих банковских рисков. К таким показателям относятся LTV и CLTV.

LTV (Loan to value ratio) рассчитывается как отношение долга по ИЖК к стоимости обеспечения. CLTV (Combined loan to value ratio) рассчитывается как отношение совокупных остатков по основному долгу по всем ИЖК к покупной цене заложенного недвижимого имущества или к его справедливой рыночной стоимости.

Исследование последствий использования показателей LTV и CLTV в зарубежных странах позволило ученым утверждать, что значение коэффициента LTV является одним из наиболее важных предикторов серьезности потерь [14]; показатель CLTV выступает важнейшим фактором, определяющим величину кредитного риска [15]; введение в практику регулирования показателей LTV, DTI, а также изменение их нормативных значений быстро проявляется в изменении показателей банковского кредитования населения [16]; макропруденциаль-ное лимитирование отношения займа к стоимости позволяет снизить негативное влияние кризиса на ВВП [17].

7 Household debt. URL: https://data.oecd.org/hha/household-debt.htm (дата обращения: 02.04.2020).

В Канаде регулятор установил дополнительные показатели долговой нагрузки, направленные на ограничение рисков ИЖК: брутто-коэффициент обслуживания долга (GDS) и коэффициент совокупного обслуживания долга (TDS). GDS определяется как отношение суммы основного долга по ИЖК, процентов, налогов на недвижимость и расходов на отопление к совокупному ежегодному доходу заемщика. TDS определяется как отношение суммы основного долга по ИЖК, процентов, налогов на недвижимость, расходов на отопление и платежей по прочим долговым обязательствам к совокупному ежегодному доходу заемщика.

В России ипотечный сегмент кредитования населения также испытывает воздействие применяемых секторальных макропруденциальных инструментов ЦБ РФ. Для регулирования ипотечного сегмента Банк России использует одновременно два индикатора: показатель LTV и показатель PTI (ПДН), при этом в расчете PTI (ПДН) учитывается ПСК.

Начиная с первого января 2015 г. ЦБ РФ снизил коэффициент риска по ипотечным низкорискованным кредитам. Были установлены критерии низкого риска по таким кредитам: LTV менее 50% и PTI менее 40%.

Параллельно в тот же период регулятор либерализует требования к формированию резерва на возможные потери по ссудам (РВПС) по ипотечным кредитам, не имеющим просроченных платежей, снижая минимальный уровень резерва с 0,5 до 0,35%. Сочетание макропруденциальной политики и требований к банковским резервам широко применяется в международной практике банковского регулирования [18].

Таким образом, как и при введении в отечественную практику макропруденциального регулирования показателя ПСК, показатель долговой нагрузки ПДН первоначально используется при косвенном регулировании, поскольку его воздействие проявляется в различных коэффициентах рисков при взвешивании задолженности по соответствующим кредитам.

российская практика макропруденциального регулирования банковского кредитования физических лиц с использованием показателей полной стоимости кредита и долговой нагрузки Кредитование населения выступает одним из развивающихся сегментов отечественного банковского рынка. Кредиты населению способствуют

Таблица 1 / Table 1

Данные о кредитах, предоставленных российским банковским сектором физическим лицам, на начало года, % / Data on household loans provided by the Russian banking sector, beginning

of 2020, %

Показатели, характеризующие кредиты, предоставленные физическим лицам, включая просроченную задолженность 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Кредиты физическим лицам, в % к ВВП 8,8 9,9 12,4 15 14,3 12,9 12,6 13,3 14,3 16,1

Кредиты физическим лицам, в % к активам банковского сектора 12,1 13,3 15,6 17,3 14,6 12,9 13,5 14,3 15,8 18,3

Кредиты физическим лицам, в % к денежным доходам населения 12,6 15,6 19,4 22,3 23,9 20,1 19,9 21,7 25,5 28,5

Темп прироста кредитов, предоставленных физическим лицам 14,3 35,9 39,4 28,7 13,8 -5,7 1,1 12,7 22,4 18,5

Темп прироста ВВП 19,3 30,2 13,1 7,3 8,1 5,1 3,0 7,3 13,6 4,8

Источник/Source: Обзор банковского сектора Российской Федерации / Review of the Banking Sector of the Russian Federation. URL: https://www.cbr.ru/analytics/bnksyst/ (дата обращения: 12.03.2020) / (accessed on 12.03.2020).

получению доходов отдельными кредиторами, одновременно на макроуровне формируется потенциальная угроза финансовой стабильности в результате чрезмерного совокупного кредитования физических лиц. В свою очередь, нарушение финансовой стабильности отрицательно сказывается на благосостоянии населения [19], на способности финансовых посредников удовлетворять потребности экономики в средствах [см. 20].

Данные о кредитах, предоставленных российским банковским сектором физическим лицам, представлены в табл. 1.

На основании данных табл. 1 можно сделать следующие выводы. В 2014-2015 гг. произошло снижение удельного веса кредитов, выданных населению, в ВВП и в активах банковского сектора за счет сокращения объемов их выдачи. Это было обусловлено неблагоприятной макроэкономической ситуацией в результате адаптации к введенным внешним санкциям, которая характеризовалась ростом процентных ставок, инфляции и снижением курса национальной валюты. Однако уже в 2016 г. отмечается положительный прирост объема задолженности физических лиц по банковским кредитам, который в 2017 г. приближается к показателю 2014 г., а за 2018 г. увеличивается почти в два раза.

Отмеченное в анализируемом периоде превышение темпов прироста задолженности физических лиц над темпом прироста ВВП (за исключением 20152016 гг.), а также постоянное увеличение удельного веса задолженности по кредитам в денежных доходах населения (за исключением 2016 и 2017 гг.) оценивается регулятором как угроза финансовой стабильности. К аналогичному выводу приходят В. Н. Алексеев и Н. Н. Шарков [21].

ЦБ РФ с апреля 2012 г. публикует оценочный показатель долговой нагрузки по кредитам, предоставленным российским банковским сектором населению. Показатель рассчитывался на основе опросных данных, предоставленных крупнейшими банками по отдельности, и не учитывал общего размера долгов заемщиков, имевших кредиты в разных кредитных и некредитных финансовых организациях. Совокупный по банковской системе ПДН в течение 2012-2019 гг. был в диапазоне от 7,3 до 10,6%, достигая максимальных значений в начале 2015 г. и на 01.10.19 г. (10,4 и 10,6% соответственно). Однако ПДН по ипотечным жилищным кредитам и ПДН по прочим кредитам населению существенно различались. По ИЖК ПДН находился в интервале от 0,7 до 1,7% и в анализируемом периоде постоянно увеличивался. По прочим кредитам населению ПДН

Рис. 1 / Fig. 1. Ежемесячные темпы прироста кредитов, предоставленных российским банковским сектором физическим лицам, в % / Monthly growth rate of household loans provided by the Russian banking sector, %

Источник/Sourse: составлено авторами на основе: Обзор банковского сектора Российской Федерации / compiled by the authors based on "Review of the Banking Sector of the Russian Federation". URL: https://www.cbr.ru/analytics/bnksyst/ (дата обращения: 25.05.2020) / (accessed on 25.05.2020).

находился в интервале от 6,6 до 9,3% (максимальное значение на начало 2015 г.); по состоянию на 01.10.19 г. ПДН по прочим кредитам населению составлял 8,9%8.

Для предотвращения реализации рисков, связанных с чрезмерным кредитованием населения, с 1 октября 2019 г. Банк России вводит в качестве обязательного механизм увеличенного давления на капитал рисков кредитования населения с использованием повышенных коэффициентов, определяемых в зависимости от показателя ПДН. Важнейшим требованием к расчету ПДН, предусмотренным новым регулятивным механизмом, стала необходимость учета всех непогашенных кредитов заемщика перед всеми кредитными и некредитными финансовыми организациями; при этом величина долга рассчитывается с включением в нее ПСК. Введение механизма было анонсировано регулятором заблаговременно, и банковский сектор мог подготовиться к новым правилам. Предполагалось, что банки скорректируют свою кредитную политику: ограничат либо откажутся от кредитования заемщиков с высоким ПДН, либо предпримут меры к увеличению собственных средств. Подобное предположение основывается и на зарубежных исследованиях [см., напр., 22]. Реакцию российского банковского сектора на введение регулятивного механизма

8 Обзор финансовой стабильности. URL: https://www.cbr. ru/publ/stability/ (дата обращения: 15.04.2020).

с использованием ПСК и ПДН можно проследить по рис. 1.

На основании данных рис. 1 можно сделать следующие выводы. За исключением 2015 г., в январе объемы кредитования населения незначительные; в I квартале ежегодно отмечается нарастание прироста кредитов, предоставленных отечественным банковским сектором домохозяйствам. В конце года (за исключением 2013 и 2015 гг.), наоборот, отмечается сокращение темпов прироста кредитования. В III квартале 2013 г. отмечается резкое сокращение темпов прироста кредитов, предоставленных кредитными организациями населению, что явилось следствием изменения с 01 июля 2013 г. статуса показателя ПСК с оценочного на обязательный при расчете норматива достаточности капитала. Сокращение кредитования физических лиц в начале 2015 г. обусловлено неблагоприятными событиями 2014 г., особенно проявившимися в IV квартале 2014 г. (изменение режима валютного курса, падение курса рубля, увеличение инфляции, рост просроченной задолженности). Докризисные темпы прироста кредитования населения восстанавливаются за 2015-2016 гг., к 2017 г. Значительного сокращения темпов прироста кредитования населения в IV квартале 2019 г. как реакции на введение с 01.10.2019 г. ПДН в качестве обязательного макропруденциального инструмента не отмечается, хотя некоторое снижение имеет место.

Показав отрицательный прирост за январь 2020 г., в феврале и марте 2020 г. банковские кре-

диты населению прирастали теми же темпами, что и в соответствующие месяцы 2019 г. Однако уже в апреле 2020 г. положительный темп прироста сменился на отрицательный (-0,7%). Причиной стала ситуация с пандемией, а не действие регулятивного механизма с использованием ПДН.

Ситуация, для которой характерно сокращение банковского кредитования, в том числе населения, может выступить началом банковского кризиса (в 2015 г. ежемесячные темпы прироста объема выданных кредитов населению были отрицательные, за исключением июля, августа и декабря). При грамотном сочетании мер государственной поддержки бизнеса, граждан и стабилизационных мер, реализуемых финансовым мегарегулятором, возможно избежание серьезных проблем и в целом сохранение стабильности банковского сектора. Одной из таких мер является введение в РФ с апреля 2020 г. кредитных каникул9.

По действующим правилам, обратиться с просьбой о предоставлении кредитных каникул могут заемщики — физические лица и индивидуальные предприниматели, получившие ссуды на цели, не связанные с осуществлением предпринимательской деятельности. При этом ограничивается размер ссуд в зависимости от обеспечения по ним: для потребительских кредитов физическим лицам — 250 тыс. рублей, индивидуальным предпринимателям — 300 тыс. рублей; для потребительских кредитов (займов) с лимитом кредитования — 100 тыс. рублей; для потребительских кредитов на приобретение автотранспортных средств с залогом автотранспортного средства — 600 тыс. рублей. Для кредитов (займов), обязательства по которым обеспечены ипотекой, размер ссуды определяется, исходя из места расположения жилых помещений. В общем случае размер по таким ссудам ограничен 2 млн рублей, для обеспеченных ипотекой жилых помещений, расположенных на территории г. Москвы,— 4,5 млн рублей, а для расположенных на территориях Московской области, г. Санкт-Петербурга, а также субъектов Российской Федерации, входящих в состав Дальневосточного федерального округа — 3 млн рублей10.

9 Федеральный закон от 03.04.2020 № 106-ФЗ «О внесении изменений в Федеральный закон "О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)" и отдельные законодательные акты Российской Федерации в части особенностей изменения условий кредитного договора, договора займа» URL: http://ivo.garant.ru/#/document/73842090/ paragraph/1:0 (дата обращения: 15.04.2020).

10 Постановление Правительства РФ от 03.04.2020 № 435 «Об установлении максимального размера кредита (займа) для кредитов (займов), по которому заемщик вправе обра-

Оценить последствия введения механизма специальных требований к капиталу в зависимости от показателя ПСК и ПДН для банковской стабильности целесообразно с использованием индикаторов финансовой устойчивости банковского сектора.

Важнейшими индикаторами финансовой устойчивости (FSIs — financial soundness indicators) депозитных учреждений, характеризующих качество активов и используемых в макропруденциальном регулировании, выступают доля неработающих ссуд в общем объеме ссуд, а также показатели, характеризующие резервы на возможные потери по неработающим ссудам. В соответствии с методологией МВФ, неработающими ссудами (non-performing loans — NPL) считаются ссуды с просроченными платежами свыше 90 дней. Данные о значениях указанных индикаторов представлены на рис. 2.

Данные рис. 2 позволяют сделать следующие выводы. Начиная с 01.07.2013 (даты вступления в силу механизма регулирования с обязательным использованием значения ПСК) по ссудам, выданным физическим лицам, отмечается превышение удельного веса сформированного резерва на возможные потери в общем объеме ссуд, над соответствующим показателем по совокупным банковским кредитам, что обусловлено доначислением резерва в соответствии с изменившимися регулятивными требованиями. На начало 2014 г. аналогичное превышение соответствующего показателя по совокупным ссудам физическим лицам отмечено для доли проблемных и безнадежных ссуд в общем объеме ссуд населению, а с начала 2015 г. — для доли РВПС по ссудам физическим лицам над показателями кредитного риска совокупного портфеля банковских ссуд. Превышение показателей кредитного риска по ссудам физическим лицам над показателями по совокупным ссудам, предоставленным отечественным банковским сектором, отмечается до 2016 г. В тот же период (2015-2016 гг., особенно в начале 2015 г.) для российских кредитных организаций характерно сокращение темпов прироста выданных физическим лицам кредитов (см. рис. 1). В первом полугодии 2016 г. значение показателей кредитного риска по ссудам физическим лицам стабилизируется, после чего в течение второй половины того же года и вплоть до 2020 г. кредитный риск, обусловленный кредитованием физических лиц, снижается; значения показателей кредитного

титься к кредитору с требованием об изменении условий кредитного договора (договора займа), предусматривающим приостановление исполнения заемщиком своих обязательств» URL: http://ivo.garant.ru/#/document/73846652/ paragraph/!:! (дата обращения: 15.04.2020).

Рис. 2 /Fig. 2. Макропруденциальные индикаторы кредитного риска по банковским ссудам физическим лицам, % / Macroprudential indicators of credit risk for bank loans to individuals, %

Источник/Sourse: составлено авторами на основе: Обзор банковского сектора Российской Федерации. / compiled by the authors based on "Review of the Banking Sector of the Russian Federation". URL: https://www.cbr.ru/analytics/bnksyst/ (дата обращения: 20.04.2020) / (accessed on 20.04.2020).

ooo^ooo^ooo^ooo^ooo^ooo^ooo^ooo^o

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

"Доля проблемных и безнадежных ссуд в общем объеме ссуд

"Сформированный резерв на возможные потери по ссудам в % от общего объема выданных ссуд

"Доля проблемных и безнадежных ссуд физическим лицам с просроченными платежами свыше 90 дней в общем объеме ссуд

"Сформированный РВП по ссудам физическим лицам, в % от общего объема таких ссуд

"Сформированный резерв на возможные потери по ссудам физическим лицам с просроченными платежами свыше 90 дней, в % от общего объема таких ссуд

12

11

10

9

8

7

6

5

4

3

2

риска по ссудам физическим лицам с 2018 г. ниже значений соответствующих показателей в целом по банковскому кредитному портфелю.

Оценивая вклад ссуд физическим лицам в совокупный кредитный риск российского банковского сектора в течение 2018-2019 гг., следует отметить, что указанный вклад положительный (способствует снижению совокупного кредитного риска), поскольку кредиты физическим лицам, оцениваемые по нормативной методике регулятора, менее рискованные, чем совокупный кредитный портфель российских кредитных организаций. Сопоставление в динамике доли проблемных и безнадежных ссуд физическим лицам и доли сформированного по ним РВПС в общем объеме ссуд населению позволяет утверждать о сформировавшейся потенциально положительной тенденции. Значения указанных показателей сближаются, т.е. доля покрытия неработающих ссуд физическим лицам, сформированным под эти ссуды РВПС, приближается к 100%, что в условиях ухудшения экономической ситуации (вполне ожидаемого в связи с режимом самоизоляции, прекращением трудовых отношений между работодателями и рядом физических лиц в условиях пандемии корона-вируса) предотвратит резкое ухудшение качества кредитного портфеля. На сохранение сформированной тенденции также направлены меры по предоставлению заемщикам кредитных каникул.

Показатели, характеризующие кредитный риск по ссудам физическим лицам, целесообразно проанализировать с учетом возможного наличия не-

досозданных резервов на возможные потери по ссудам. Недосозданные резервы на возможные потери по ссудам определяются как разница между величиной расчетного и фактически сформированного резерва. Величина расчетного резерва рассчитывается в соответствии с нормативными требованиями регулятора. С начала анализируемого периода и до августа 2017 г. указанные требования регламентировались положением Центрального банка Российской Федерации от 26.04.2004 № 254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности», в дальнейшем начиная с августа 2017 г.— положением ЦБ РФ от 28.06.2017 № 590-П.

При наличии недосозданных страховых резервов будут искажаться показатели кредитного риска, расчет которых основан на величине фактически сформированных резервов. Учитывая отсутствие официальных статистических данных о величине недосозданных страховых резервов российским банковским сектором, следует провести их косвенную оценку на основе показателей, характеризующих факторы снижения банковских собственных средств и достаточности банковского капитала.

В анализируемом периоде нормативный порядок определения величины собственных средств, а также показателей достаточности банковского капитала претерпел изменения. До 2015 г. нормативные документы ЦБ РФ предусматрива-

ли расчет капитала в соответствии с порядком, основанном на обновленной методике первого Базельского соглашения о капитале — Базель I. В соответствии с указанной методикой недосо-зданные резервы, включая недосозданый РВПС, уменьшали величину собственных средств банка после определения суммы основного и дополнительного капитала, т.е. включались в иммобилизацию капитала в целом. Таким образом, при значительном размере недосозданных резервов создавалась угроза соблюдения требований к достаточности собственных средств (норматив Н1.0, ранее Н1). В соответствии с требованиями Базеля III [23], переход на которые в полной мере осуществился в России в 2015 г., недосозданный РВПС уменьшает величину не общего, а самого высококачественного элемента собственных средств — базового капитала, и в первую очередь создает угрозу несоблюдения требований именно к его достаточности (норматив Н1.1.).

Об отсутствии в целом по российскому банковскому сектору значительной величины недосозданных РВПС по неработающим кредитам физическим лицам можно судить по показателям, характеризующим факторы снижения и достаточность банковского капитала.

В период 2012-2019 гг. отсутствуют факты нарушения показателя достаточности собственных средств по российскому банковскому сектору. Минимальное значение норматива достаточности капитала Н1.0 (Н1) на уровне 11,6-11,8% отмечается в IV квартале 2017 г., в течение 2018-2019 гг. на большинство дат значение Н1.0 превышает 12%п. Что касается значения показателя достаточности базового капитала, с момента введения фактов его нарушения также не отмечается. Значения показателя достаточности базового капитала Н1.1. в период 2015-2019 гг. находятся в диапазоне от 7,8% (по состоянию на начало декабря 2017 г.) до 8,9%, при минимально допустимом значении 4,5%. Из чего следует заключить, что совокупная величина недосозданных РВПС банковского сектора незначительна и не оказывает существенного влияния на публикуемые и анализируемые в данном исследовании показатели кредитного риска по ссудам, предоставленным банковским сектором физическим лицам.

В целом выявленные тенденции позволяют утверждать о снижении давления кредитных рисков,

11 Обзор банковского сектора Российской Федерации. URL: https://cbr.ru/banking_sector/statistics/ (дата обращения: 15.05.2020).

обусловленных кредитованием физических лиц, на стабильность российского банковского сектора.

выводы

Макропруденциальное регулирование банковского кредитования физических лиц в России развивается, вводятся в практику новые секторальные инструменты, направленные на ограничение кредитных рисков, принимаемых отечественным банковским сектором, что направлено на обеспечение стабильности банковского, финансового секторов экономики страны. Российская практика макропруденциального регулирования кредитования населения идет по пути внедрения инструментов, используемых в зарубежной регулятивной практике. В течение 2013-2019 гг. Банк России с целью обеспечения стабильности отечественного банковского сектора ввел требования об обязательном расчете показателей полной стоимости кредита и долговой нагрузки и об оценке кредитных рисков в зависимости от фактических значений указанных показателей. Как оказалось, реакция банковского сектора на введение показателя ПСК более выраженная, чем на введение показателя долговой нагрузки. Это связано с переориентацией банковских кредитных политик, начавшейся в 2013 г. и в целом завершившейся к 2019 г., с агрессивного поведения на рынке кредитов населению на более осторожное. Реакцию кредитных организаций на введение механизма с использованием ПДН целесообразно исследовать дополнительно по прошествии более длительного периода времени и после стабилизации ситуации пандемии.

На наш взгляд, показатели полной стоимости кредита и долговой нагрузки следует считать ма-кропруденциальными инструментами неопределенно длительного действия, которые в условиях пандемии должны быть сохранены. Возможные негативные проявления увеличивающихся кредитных рисков в результате снижения доходов заемщиков банковского сектора в этих условиях должны нивелироваться антикризисными мерами временного характера, такими как введенные кредитные каникулы.

В качестве последствий ожидаемого спада производства, снижения доходов населения и оттока вкладов физических лиц можно прогнозировать весьма вероятные структурные сдвиги в активах и пассивах банковского сектора, как по срокам, так и между различными кредитными организациями. В этой связи следует выделить еще одно направление по предупреждению угроз банковской

стабильности, включая реализацию повышенных рисков от кредитования населения. Считаем необходимым формирование регулятором условий, обеспечивающих способность кредиторов осуществлять реструктурирование задолженности добросовестных заемщиков, попавших в сложную ситуацию в результате пандемии, без ущерба для банковской ликвидности. Такие регулятивные

условия могут быть сформированы путем расширения операций по предоставлению банковскому сектору дополнительной ликвидности, включая аукционы месячного и годового репо. Результативность мер по обеспечению ликвидности банковского сектора в условиях снижения доходов населения может выступить предметом дальнейших исследований.

благодарность

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-01000801. Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия.

acknowledgments

The research was funded by Russian Foundation for Basic Research (RFBR), project No. 19-010-00801. University of Tyumen, Tyumen, Russia.

список источников

1. Рогова М. В. Ипотечные займы: неоправданные ожидания или экономически неэффективное поведение? ЭКО: всероссийский экономический журнал. 2017;(3):147-154.

2. Тимохина Г. С. Поведение состоятельных потребителей: результаты маркетинговых исследований российского рынка услуг приват-банкинга. Управленец. 2019;10(4):85-97. DOI: 10.29141/2218-5003-201910-4-8

3. Ларионова И. В. Триггеры и барьеры на пути обеспечения финансовой стабильности. Банковские услуги. 2020;(2):20-27. DOI: 10.36992/2075-1915_2020_2_20

4. Данилова О. Е., Елизарова Н. Б. Макропруденциальная политика: теоретические аспекты и практический опыт Банка России. Деньги и кредит. 2017;(6):5-17.

5. Gibson H. D., Hall S. G., Petroulas P., Tavlas G. S. On the effects of the ECB's funding policies on bank lending. Journal of International Money and Finance. 2020;102:102112. DOI: 10.1016/j.jimonfin.2019.102112

6. Gambacorta L., Murcia A. The impact of macroprudential policies in Latin America: An empirical analysis using credit registry data. Journal of Financial Intermediation. 2019;42:100828. DOI: 10.1016/j.jfi.2019.04.004

7. Palek J., Schwanebeck B. Optimal monetary and macroprudential policy in a currency union. Journal of International Money and Finance. 2019;93:167-186. DOI: 10.1016/j.jimonfin.2019.01.008

8. Davis E. P., Liadze I., Piggott R. Assessing the macroeconomic impact of alternative macroprudential policies. Economic Modelling. 2019;80:407-428. DOI: 10.1016/j.econmod.2018.11.025

9. Badarau C., Carias M., Figuet J.-M. Cross-border spillovers of macroprudential policy in the Euro area. The Quarterly Review of Economics and Finance. 2020 (In Press). DOI: 10.1016/j.qref.2020.01.005

10. Ely R. A., Tabak B. M., Teixeira A. M. The transmission mechanisms of macroprudential policies on bank risk. Economic Modelling. 2020 (In Press). DOI: 10.1016/j.econmod.2020.02.005

11. Bechlioulis A. P., Brissimis S. N. Consumer debt non-payment and the borrowing constraint: Implications for consumer behavior. Journal of Banking & Finance. 2019;101:161-172. DOI: 10.1016/j.jbankfin.2019.02.009

12. Hull I. Amortization requirements and household indebtedness: An application to Swedish-style mortgages. European Economic Review. 2017;91:72-88. DOI: 10.1016/j.euroecorev.2016.09.011

13. Kelly R., McCann F. Some defaults are deeper than others: Understanding long-term mortgage arrears. Journal of Banking & Finance. 2016;72:15-27. DOI: 10.1016/j.jbankfin.2016.07.006

14. Andersson F., Mayock T. Loss severities on residential real estate debt during the Great Recession. Journal of Banking & Finance. 2014;46:266-284. DOI: 10.1016/j.jbankfin.2014.05.010

15. Do H.X, Rösch D., Scheule H. Predicting loss severities for residential mortgage loans: A three-step selection approach. European Journal of Operational Research. 2018;270(1):246-259. DOI: 10.1016/j.ejor.2018.02.057

16. Kim S., Oh J. Macroeconomic effects of macroprudential policies: Evidence from LTV and DTI policies in Korea. Japan and the World Economy. 2020;53:100997. DOI: 10.1016/j.japwor.2020.100997

17. Punzi M. T. The impact of uncertainty on the macro-financial linkage with international financial exposure. Journal of Economics and Business. 2020 (In Press). DOI: 10.1016/j.jeconbus.2020.105894

18. Akinci O., Olmstead-Rumsey J. How effective are macroprudential policies? An empirical investigation. Journal of Financial Intermediation. 2018;33:33-57. DOI: 10.1016/j.jfi.2017.04.001

19. Иванов В. В., Иевлева А. Ю., Львова Н. А., Покровская Н. В. Национальные модели финансового благосостояния. Финансы и бизнес. 2019;15(1):16-32. DOI: 10.31085/1814-4802-2019-15-1-16-32

20. Абрамова М. А., Игонина Л. Л. Денежно-кредитные факторы активизации внутреннего инвестиционного спроса в российской экономике. Финансы: теория и практика. 2018;22(1):128-143. DOI: 10.26794/2587-5671-2018-22-1-128-143

21. Алексеев В. Н., Шарков Н. Н. Подходы к разработке информационно-регулятивной системы финансовой инфраструктуры. Научно-исследовательский финансовый институт. Финансовый журнал. 2019;(2):109-121. DOI: 10.31107/2075-1990-2019-2-109-121

22. Meeks R. Capital regulation and the macroeconomy: Empirical evidence and macroprudential policy. European Economic Review. 2017;95:125-141. DOI: 10.1016/j.euroecorev.2017.03.010

23. Krüger S., Rösch D., Scheule H. The impact of loan loss provisioning on bank capital requirements. Journal of Financial Stability. 2018;36:114-129. DOI: 10.1016/j.jfs.2018.02.009

references

1. Rogova M. V. Mortgage: Unjustified expectations or economically inefficient behavior? EKO: vserossiiskii ekonomicheskii zhurnal = ECO Journal. 2017;(3):147-154. (In Russ.).

2. Timokhina G. S. Behavior of high-income consumers: Result of research of the private banking services market in Russia. Upravlenets = The Manager. 2019;10(4):85-97. (In Russ.). DOI: 10.29141/2218-5003-201910-4-8

3. Larionova I. V. Triggers and barriers to financial stability. Bankovskie uslugi = Banking Services. 2020;(2):20-27. (In Russ.). DOI: 10.36992/2075-1915_2020_2_20

4. Danilova O. E., Elizarova N. B. Macroprudencial policy: Theoretical aspects and Bank of Russia experience. Den'gi i kredit = Russian Journal of Money and Finance. 2017;(6):5-17. (In Russ.).