CC BY
18Развитие методов оценки финансового состояния клиентов в целях повышения эффективности банковской деятельности
Руднева Арина Олеговна1,
магистрант Финансового университета при Правительстве Российской Федерации E-mail: aorudneva@yandex.ru
Предмет/тема. В статье рассматривается влияние финансового состояния клиентской базы коммерческого банка на показатели эффективности его деятельности. Цели/задачи. На основании изучения теории и практики оценки финансового состояния клиентов коммерческого банка определить влияние используемых методов и практических результатов данной оценки на эффективность банковской деятельности. Методология. Сравнительный анализ, метод классификации и обобщения, графический метод и методы систематизации данных, дедукция, индукция, теоретико-методологический анализ, синтез, анализ литературы.
Вывод. Проанализирована взаимозависимость финансового состояния клиентской базы банка и эффективности банковской деятельности. Предложена модель прогнозирования прибыли кредитной организации на основе показателей, характеризующих финансовое положение клиентов.
Ключевые слова: эффективность банковской деятельности, кредитная организация, финансовое состояние, клиентская база, банковская система.
1 Научный руководитель: Зубкова Светлана Валерьевна, к.э.н., доцент Финансового университета при Правительстве Российской Федерации (E-mail: zubkovasv@inbox.ru).
На сегодняшний день в условиях беспрецедентного санкционного давления российский банковский сектор играет важнейшую роль в поддержании стабильности экономики. Эффективность деятельности любого коммерческого банка, а значит и ускорение трансформации банковской системы и российской экономики в целом, напрямую связана с уровнем финансовой устойчивости реального сектора экономики, т.е. с финансовым состоянием клиентов коммерческого банка.
Как и любое предприятие, коммерческий банк стремится быть конкурентоспособным на рынке и пытается осуществлять свою деятельность с максимальной выгодой для себя.
Существует значительное количество факторов, которые тем или иным образом влияют на эффективность деятельности кредитной организации. Одним из этих факторов является финансовое состояние клиентской базы.
При этом в структуре аналитического баланса банковского сектора России на 31 декабря 2022 года доля кредитов, выданных юридическим лицам, составляет 43,8% [1]. Такая позиция бизнеса в структуре баланса кредитных организация формирует актуальность исследования взаимосвязи между уровнем финансового состояния корпоративных клиентов и эффективностью банковской деятельности.
На сегодняшний день в научной литературе оценка финансового состояния в отношении клиентов коммерческого банка, как правило, отождествляется с анализом «кредитоспособности». В ряде научных работ отечественных авторов таких как Е.Б. Герасимова, О.И. Лаврушин, В.С. Просалова, Э.О. Румянцев, А.М. Тавасиев, рассматривается вопрос анализа кредитоспособности заемщика [2].
Автор данной работы считает, что финансовое состояние клиентов коммерческих банков - термин более широкий, чем кредитоспособность клиента (заемщика), поскольку деятельность банков не ограничивается только лишь кредитованием, а включает различный перечень услуг, в числе которых лизинг, факторинг, эквайринг, открытие депозитов, обеспечение расчетных операций, операции с ценными бумагами, предоставление банковских гарантий и др., которые формируют доходную и расходную составляющую деятельности банка, что в конечном счете влияет на показатели его эффективности.
Проведя анализ показателей эффективности банковской системы России (рентабельность активов (ROA), рентабельность капитала (ROE) и прибыльность основных операций (операционная мар-
сз о
со £
m Р сг
СТ1 А
=Е
ü_ e
сч
1Л
жа)) можно отметить, что в период с 2017 по 2021 г. наблюдается относительно стабильное значение каждого из перечисленных показателей, что отражено на рисунке 1.
8,00% 7,00% 6,00% 5,00% 4,00% 3,00% 2,00% 1,00% 0,00%
Показатели эффективности российских банков
7,53% 7,30%
5,91% 5,81% 34% ^ 5,65%
1% 1% I 1% .1
2017 2018 2019 2020 2021
■ ROA ROE I Прибыльность основных операций
Рис. 1. Показатели эффективности российских банков [3]
Так, ROA находится в интервале от 1,01% до 1,62%, ROE от 4,7% до 7,53%, а операционная маржа от 4,06% до 5,91%. Для сравнения среди десяти крупнейших банков Соединенных Штатов самая высокая рентабельность активов (ROA) в 2021 году была у Capital One и составила 2,9% [4].
При этом в 2020 году наблюдается снижение каждого из приведенных показателей эффективности, что объясняется кризисом, вызванным пандемией COVID-19, который в первую очередь отразился на финансовом состоянии реального сектора экономики - то есть ухудшилось финансовое положение основных клиентов коммерческих банков [5].
Кроме того, c точки зрения прогнозирования процентных доходов, составляющих более 50% доходов банковского сектора [6], также важно понимать финансовое состояние клиента, поскольку от уровня финансового положения зависит возможность заемщика своевременно и в полном объеме выплачивать проценты по кредиту.
С другой стороны при изучении влияния на эффективность банковской деятельности финансового состояния клиентов, ведущих расчетно-кассовое обслуживание в банке, также прослеживает логическая закономерность - чем стабильнее финансовое положения клиента, тем значительнее и стабильнее его денежные потоки, проходящие через расчетные счета в банке, тем выше комиссионный доход банка, что в том числе подтверждается рисунком 2, на котором отражена взаимосвязь прироста оборотов по банкам, входящих в ТОП-5 по размеру активов, и нераспределенной прибыли.
Взаимосвязь прироста оборотов и нераспределенной прибыли (ТОП-5 банков по размеру активов)
100,0% 50,0% 0,0% -50,0% -100,0% -150,0% -200,0%
20,8%0,70%
2022/2021
2И/2020
-29,8%
41,80% 9,7% Н
2020/2019 2-0,5%/
201
37,90% 11,7%
2018/2017
■ прирост оборотов прирост ЧП
Рис. 2. Взаимосвязь прироста оборотов нераспределенной прибыли (ТОП-5 банков) [7]
При этом рассчетно-кассовое обслуживание открывает возможности для менеджмента банка по анализу денежных потоков клиентской базы с целью прогнозирования доходной и расходной части деятельности банка, оптимизации фондирования, выявления возможности по предложению дополнительных услуг клиенту.
Также автором для анализа взаимосвязи между таким показателем эффективности деятельности банка как прибыль и показателями финансового состояния клиентской базы был проведен корреляционный анализ.
Для проведения анализа была выбрана множественная линейная эконометрическая модель взаимосвязи прибыли и факторов, где фактор х1 - дебетовые обороты по расчётным счетам клиентов банка, а фактор х2 - остатки на счетах клиентов. Для установления зависимости использовались данные отчетности за 2014-2022 гг. одного из банков, входящих в число системно значимых.
Выбранные показатели оказывают достаточно серьёзное воздействие на объем прибыли, так как имеют высокие корреляционные значения. Так коэффициент корреляции (г) для объема оборотов по расчетным счетам и остатков на счетах составляют 66,2% и 51,6% соответственно, как показано в формуле (1) и (2):
rx1 =
Xi - у - Xi у
41
100% = 66,2%,
(1)
где х1 - дебетовые обороты по расчетным счетам клиентов Банка;
ст - среднее отклонение фактора; у - привлеченные средства всего;
X2 - У - X2 * У
100% = 51,6%,
(2)
где х2 - остатки на счетах клиентов Банка; ст - среднее отклонение фактора; у - привлеченные средства всего.
В результате исследования была проведена проверка линейной зависимости данных факторов. В итоге, после эконометрической оценки линейная регрессия имеет вид (3):
у = 7,779 млрд руб. + 0,017х1 + 0,22х2, (3) где х1 - дебетовые обороты по расчетным счетам клиентов Банка;
х2 - остатки на счетах клиентов Банка.
Средняя ошибка аппроксимации составляет 7,08%, что находится в предельно допустимых значениях, так как данное значение не должно превышать 12%.
Данная регрессия прошла успешную проверку с использованием метода Гаусса-Маркова, F-теста и Т-теста. Коэффициент детерминации данной линейной модели составляет 0,57, что свидетельствует о ее качестве. Это говорит о том, что 57% изменчивости в объеме прибыли Банка объясняется факторами, такими как обороты по счетам клиентов и остатки на счетах клиентов, которые являются объясняющими факторами в данной модели.
На основании анализа линейной регрессии было сделано заключение, что данная линейная экономе-
и
трическая модель «объема прибыли Банка» качественна и адекватна. Предпосылки метода наименьших квадратов для данной регрессии соблюдаются: случайные возмущения гомоскедастичны, между случайными возмущения отсутствует автокорреляция, что свидетельствует о том, что значения ошибки распределены независимо друг от друга.
На основе построенной линейной множественной эконометрической модели был сформирован прогноз прибыли Банка за 2023 год, что демонстрируется на рисунке 3.
Прибыль Банка (в млрд.руб.)
50,0 45,0 40,0 35,0 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0
45,8
29,0
5,3
16,6 ■ 18,= 11,1 16,6 13,5 13,4
■ lili
14,2 14,2
^ ^ # f f # ^ ^ # / 0v 0v 0v 0v 0v 0v 0v 0v 0v 0v
Рис. 3. Прибыль анализируемого Банка за 2013-2022 г. и прогнозная прибыль на 2023 г.
Таким образом, оценка финансового состояния клиентской базы является неотъемлемой частью банковской деятельности и может использоваться для повышения эффективности банковской деятельности, управления рисками, анализа тенденций на рынке, прогнозирования прибыли и выбора стратегии развития банка.
Литература
1.
2.
3.
4.
Официальный сайт Банка России. URL: cbr. ru/CoNection/CoNection/File/43816/analyticaLre-view_bs-2022.pdf (дата обращения: 09.03.2023). Ершов, К.Е. Направления развития методов анализа кредитоспособности заемщиков в коммерческих банках: дис. ... канд. экономич. наук; спец.08.00.10; защищена 30.05.2013. / ФГОБУ ВПО «Финансовый ун-т при Правительстве РФ». - М., 2013. - С. 7 URL: http://elib. fa.ru/avtoreferat/ershov.pdf. (дата обращения 10.11.2022).
Портал Анализ Банков URL: https://analizbank-ov.ru/bank.php? BankId=group_spec1&Bank-Menu=analiz_dohodnosti&fform=rentabelnost (дата обращения:12.04.2023). Рентабельность активов (ROA) крупнейших банков США в 2021 году. URL: https://translat-ed.turbopages.org/proxy_u/en-ru.ru.5c060a43-643d0677-1 b700d49-74722d776562/https/www. statista.com/statistics/1242000/roa-of-largest-banks-usa/ (дата обращения: 17.03.2023). II Съезд Ассоциации банков России. Экономика и банки в условиях глобальной нестабильности. Раздел 3. Ключевые тренды развития банковской системы России в разрезе групп банков. URL: https://asros.ru/upload/iblock/ e2c/3-razdel.pdf (дата обращения: 12.03.2023).
6. Официальный сайт Банка России. URL: https:// cbr.ru/Collection/Collection/File/43816/analyt-ical_review_bs-2022.pdf (дата обращения: 27.03.2023).
7. Количественные характеристики банковского сектора Российской Федерации. URL: https:// cbr.ru/statistics/bank_sector/lic/ (дата обращения: 07.05.2023).
8. Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-1 «О банках и банковской деятельности» (последняя редакция).
DEVELOPMENT OF METHODS FOR ASSESSING THE FINANCIAL CONDITION OF CLIENTS IN ORDER TO IMPROVING THE EFFICIENCY OF BANKING ACTIVITIES
Rudneva A.O1.
Financial University under the Government of the Russian Federation
Subject/Topic. The article discusses the impact of the financial condition of the client base of a commercial bank on the performance indicators of its activities. Goals/Objectives. Based on the study of the theory and practice of assessing the financial condition commercial bank customers to determine the impact of the methods used and practical results of this assessment on the effectiveness of banking activities. Methodology. Comparative analysis, method of classification and generalization, graphical method and methods of data sys-tematization, deduction, induction, theoretical and methodological analysis, synthesis, literature analysis.
Conclusions and Relevance. The interdependence of the financial condition of the bank's client base and the efficiency of banking activities is analyzed. A model for predicting the profit of a credit institution based on indicators characterizing the financial situation of clients is proposed.
Keywords: banking efficiency, credit organization, financial condition, client base, banking system.
References
1. Official website of the Bank of Russia. URL: cbr.ru/Collection/ Collection/File/43816/analytical_review_bs-2022.pdf (date of access: 03/09/2023).
2. Ershov, K. E. Directions for the development of methods for analyzing the creditworthiness of borrowers in commercial banks: dis. ... cand. economic sciences; special 08.00.10; protected 05/30/2013. / FGOBU VPO "Financial University under the Government of the Russian Federation". - M., 2013. - P. 7 URL: http://elib.fa.ru/avtoreferat/ershov.pdf. (accessed 10.11.2022).
3. Portal Analysis of Banks URL: https://analizbankov.ru/bank. php? BankId=group_spec1&BankMenu=analiz_dohodnosti&f-form=rentabelnost (date of access: 04/12/2023).
4. Return on assets (ROA) of the largest US banks in 2021. URL: https://translated.turbopages.org/proxy_u/en-ru.ru.5c060a43-643d0677-1b700d49-74722d776562/https/www.statista.com/ statistics/1242000/roa-of-largest-banks-usa/ (date of access: 03/17/2023).
5. II Congress of the Association of Banks of Russia. Economy and banks in the conditions of global instability. Section 3. Key trends in the development of the Russian banking system by groups of banks. URL: https://asros.ru/upload/iblock/e2c/3-sec-tion.pdf (date of access: 03/12/2023).
6. Official website of the Bank of Russia. URL: https://cbr.ru/Col-lection/Collection/File/43816/analytical_review_bs-2022.pdf (accessed 03/27/2023).
7. Quantitative characteristics of the banking sector of the Russian Federation. URL: https://cbr.ru/statistics/bank_sector/lic/ (date of access: 05/07/2023).
8. Federal Law No. 395-1 of December 2, 1990 "On Banks and Banking Activities" (last edition).
1 Supervisor: Zubkova S.V., Financial University under the Government of the Russian Federation.
C3
о
CO £
m Р СГ
CT1 А
IE
41,2
