CC BY
170
pISSN 2071-4688 Страхование
eISSN 2311-8709
РОЛЬ БАНКА РОССИИ В РЕГУЛИРОВАНИИ РИСКОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТРАХОВЫХ КОМПАНИЙ
Александр Витальевич ЛАРИОНОВ
младший научный сотрудник Центра развития государственной службы, старший преподаватель департамента
мировой экономики, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»,
Москва, Российская Федерация
alarionov@hse.ru
orcid.org/0000-0001-8657-6809
SPIN-код: 8046-8320
История статьи:
Получена 27.12.2017 Получена в доработанном виде 24.01.2018 Одобрена 08.02.2018 Доступна онлайн 27.03.2018
УДК 338.012 G22
Ключевые слова:
страхование, риски страховых компаний, финансовая стабильность, мегарегулятор, Банк России
Аннотация
Предмет. Причины отзыва лицензий у российских страховых компаний. Цели. Определение основных факторов, влияющих на стабильность функционирования страховых компаний в России, а также рассмотрение возможностей Банка России по развитию страхового рынка.
Методология. В качестве источника анализа использована отечественная нормативно-правовая база по регулированию и надзору в сфере страхового рынка. Проведены первоначальные расчеты с помощью бинарной и линейной регрессий. Результаты. Представленное исследование раскрывает основные направления политики Банка России по развитию страхового рынка. Проводится анализ основных факторов, определяющих успешность функционирования страховых компаний. Исследование подтверждает предположение о том, что на страховые компании в России в большей степени оказывают воздействие риски, связанные со страхованием, нежели деятельность по инвестированию. В то же время при развитии инвестиционного потенциала страховых компаний данный источник рисков является достаточно важным.
Область применения. Предлагается формализовать систему правового регулирования в части распределения различных инструментов в зависимости от источника риска, который они регулируют. Исследование также рассматривает вопрос, связанный с возникновением эффекта финансового заражения при формировании страховых пулов.
Выводы. Банк России при развитии системы регулирования должен в большей степени осуществлять мониторинг страховой деятельности компаний. При разработке системы регулирования необходимо построить модель прогнозирования нарушения финансовой устойчивости страховых компаний с тем, чтобы иметь возможность заранее выявлять и поддерживать наиболее уязвимые страховые компании.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2017
Для цитирования: Ларионов А.В. Роль Банка России в регулировании рисков деятельности страховых компаний // Финансы и кредит. — 2018. — Т. 24, № 3. — С. 679 — 690. https://doi.org/10.24891/fc.24.3.679
Введение
С 2013 г. Банк России получил статус мегарегулятора. До этого он выполнял стандартные функции, возложенные на центральные банки по проведению монетарной политики, банковскому регулированию и развитию национальной платежной системы. Статус мегарегулятора
расширил полномочия Банка России в части дополнительных функций по регулированию финансовых рынков. Согласно ст. 3 Федерального закона от 10.07.2002 № 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» к целям деятельности Банка России были добавлены полномочия по развитию и обеспечению стабильности
финансового рынка Российской Федерации. Функционирование финансового рынка определяет успешность проведения монетарной политики в части формирования и сохранения обеспечения для получения кредитов как в Банке России, так и на межбанковском кредитном рынке (ценовая стабильность ценных бумаг и иных активов). Кроме того, участники финансового рынка обеспечивают уровень деловой активности, а также являются источником инвестиционных ресурсов в экономике. В условиях проведения политики таргетирования инфляции, последнее выступает ключевым фактором, так как указанные ресурсы могут быть направлены на стимулирование
экономического роста. Достижение цели по инфляции в краткосрочной перспективе не влияет на стимулирование экономического роста, поскольку высокий уровень процентной ставки не позволяет реальному сектору получать кредиты от банков. Для предоставления ликвидности в реальный сектор Банк России использует систему специализированных инструментов
рефинансирования, которые в свою очередь негативно влияют на политику таргетирования инфляции. В связи с этим лимиты предоставления ликвидности через
специализированные механизмы ограничены, а значит, в экономику поступает меньше инвестиционных ресурсов, необходимых для реального сектора. Таким образом, необходимо искать другие источники предоставления ликвидности в реальный сектор, находящиеся в сфере деятельности Банка России.
Одним из ключевых субъектов финансового рынка выступают страховые компании. Международная практика демонстрирует, что они являются важным источником инвестиционных средств в экономике. Поэтому для обеспечения стабильности страховых компаний необходима организация результативной системы мониторинга и регулирования их деятельности. Особенно активно указанный вопрос стал обсуждаться после финансовых трудностей американских компаний в 1985 — 1990 гг. [1].
Инвестирование страховых средств обеспечивает дополнительную прибыльность страховщиков, а также указанные средства могут рассматриваться как дополнительный источник инвестиций в экономику. В связи с этим при обеспечении стабильности деятельности страховых компаний Банк России фактически предоставляет в экономику дополнительную ликвидность, что позволяет снизить потребность в применении специализированных инструментов рефинансирования.
В то же самое время значительная часть страховых компаний лишилась лицензии, что в свою очередь повлияло на успешность перераспределения ликвидности от страховых резервов в инвестируемые активы. В связи с этим представляется необходимым проанализировать факторы, определяющие экономическую активность страховых компаний, а также выделить потенциальные угрозы, которые могут нарушить их функционирование. После этого необходимо определить существующие возможности Банка России по противодействию указанным угрозам.
Основные тенденции развития и регулирования страхового рынка
Согласно Федеральному закону от 27.11.1992 № 4015-1 «Об организации страхового дела в Российской Федерации» под субъектами страхового дела понимаются страховые организации, общества взаимного страхования и страховые брокеры. Для целей данного исследования наибольший интерес представляют страховые компании, так как страховые посредники (брокеры) и общества взаимного страхования практически не представлены на российском инвестиционном рынке.
Количество страховых компаний с 2014 г. сократилось с 391 до 242 в 2017 г.1. Основными причинами отзыва лицензий являются: нарушение страхового
законодательства, отказ от деятельности,
1 Обзор ключевых показателей деятельности страховщиков
II квартал 2017, Банк России. URL: http://www.cbr.ru/Content/D ocument/File/25517/review_insure_17Q2.pdf
предусмотренной лицензией, непредставление отчетности в Банк России, неправильное размещение страховых резервов и собственных средств. При этом страховой рынок является достаточно
централизованным. В частности, в 2016 г. на крупнейшие страховые компании приходилось около 74% рынка. На первые 20 компаний, приходилось около 84% рынка. Часть из этих компаний имеют государственное участие или являются дочерними структурами банков с государственным участием. На остальные 220 компаний приходится около 16% страхового рынка. Последние наиболее уязвимы для рыночных шоков. Доля рынка, приходящаяся на крупнейшие 10 компаний, увеличилась с 2014 г. с 64% до 74% в 2017 г., что выступает важным фактором, оказывающим воздействие на уровень конкуренции на страховом рынке.
Развитие страхового рынка рассматривать актуально с нескольких позиций. Во-первых, основной функцией страховых компаний является обеспечение страхования рисков, в том числе в финансовой сфере. Во-вторых, страховые резервы выступают важным источником инвестиционных средств. В связи с этим Банк России заинтересован в обеспечении стабильности функционирования страховых компаний, а также в увеличении объемов средств, которые те могут инвестировать в экономику.
Банк России в части развития страхового рынка осуществляет регулирование, надзор и наблюдение. Исходя из практики, принятой в части развития национальной платежной системы, между указанными понятиями существуют определенные различия. Под наблюдением понимается деятельность, которая предполагает предоставление рекомендаций страховым компаниям, сформированным на основе лучших отечественных и международных практик. Указанные рекомендации не являются обязательными к исполнению, однако их выполнение позволяет повысить
эффективность и результативность деятельности. Одним из механизмов наблюдения является «Концепция
организации системы внутреннего контроля
для некредитных финансовых организаций». Концепция носит рекомендательный характер. То есть страховые компании не обязаны внедрять рекомендации, представленные в данной концепции. При применении указанной концепции возможно использовать опыт Банка России в части наблюдения в национальной платежной системе. К примеру, Банк России оценивает платежные системы на предмет соответствия документу «Принципы для инфраструктур финансового рынка», после чего публикует результаты оценки в открытом доступе. Следовательно
потенциальные пользователи могут ознакомиться с результатами оценки. Подобную практику возможно использовать и в части организации наблюдения за страховыми компаниями.
Осуществление мониторинга деятельности страховых компаний проводится на основании указания Банка России от 18.01.2016 № 3935-У «О порядке осуществления Банком России мониторинга деятельности страховщиков» (далее — Указание № 3935-У). В рамках Указания № 3935-У предусмотрены функции Банка России по оценке собственных средств страховых компаний, их рентабельности, качества и ликвидности активов, операций страхования и т.д. Указанием установлено, что оценка осуществляется не реже одного раза в квартал. Результаты оценки используются кураторами страховых организаций, однако рассчитанные значения являются закрытой информацией. Таким образом, однозначно нельзя сказать, относится ли указанный документ к инструментам наблюдения или надзора за страховыми компаниями. Надзор
предполагает предоставление определенных финансовых критериев, выполнение которых является обязательным для осуществления страховых операций. Несоблюдение критериев является основанием для отзыва страховой лицензии.
Регулирование предполагает предъявление требований к функционированию страховых компаний. В частности, Банк России определяет возможности страховых компаний по осуществлению инвестиционной
деятельности, в соответствии с указанием Банка России от 22.02.2017 № 4297-У «О порядке инвестирования средств страховых компаний и перечне разрешенных для инвестирования активов» (далее — Указание № 4297-У).
Угрозы в части функционирования страховых компаний
В деятельности страховых компаний существуют два фактора, влияющих на их функционирование. К первому относится осуществление самой страховой деятельности, а ко второму — осуществление инвестиционной деятельности. Риски, связанные со страховой деятельностью, заключаются в неправильном формировании страхового портфеля. Реализация страховых случаев (убыточность страховой компании) в приблизительно равный период времени может оказать значительное отрицательное воздействие на операционную деятельность компании и даже привести к банкротству. К примеру, в некоторых случаях компания может не иметь возможности самостоятельно возместить крупный ущерб (в частности, в космическом страховании). При
осуществлении такого вида страхования создаются специализированные страховые пулы в целях распределения риска между несколькими страховщиками путем перестрахования. Риски, связанные с инвестиционной деятельностью, возникают из-за возможности неправильного
инвестирования страховых резервов. В связи с этим Банк России берет на себя функцию по определению доступных сфер для инвестирования с тем, чтобы снизить ориентацию страховой компании на определенный вид актива.
Исходя из опыта построения моделей вероятности банкротства в части осуществления инвестиционной деятельности, ошибки в выборе стратегии инвестирования отражаются на финансовом состоянии компании с определенным временным лагом. Указанный лаг необходим также для того, чтобы Банк России мог принять соответствующие меры, в случае если достигнутое значение риска превысит уровень
риск-аппетита [2 — 20]. В то же самое время при осуществлении своей деятельности страховые компании обязаны выплатить потерпевшим денежные средства в течение определенного периода времени. Поэтому если в каком-то регионе возникают проблемы, влекущие за собой значительные издержки для страховой компании, данный факт может привести к банкротству страховой компании. То есть наличие каких-то катаклизмов, связанных с дорожными происшествиями, в короткий период времени может привести к значительной нагрузке на страховую компанию. В этом случае временной лаг может составить 1—2 месяца, что является существенным отличием от моделирования ситуации банкротства банков. Банк России, ориентируясь на поддержание стабильности страховых компаний, должен оценить влияние указанных факторов. Для методологической проверки данной гипотезы представляется целесообразным построить эконометрическую модель, оценивающую факторы, влияющие на активность страховой компании (табл. 1). Данные для построения модели взяты с сайта Банка России.
В выборку входят 90 компаний, выбранных случайным образом, действовавших в период 2016 — 2017 гг. В качестве зависимой переменной выбрано отношение собственных средств к активам. Указанный показатель схож с показателем финансового плеча, используемого для анализа степени обеспеченности проводимых операций. Для расчета был использован метод наименьших квадратов. В качестве объясняющих переменных были выбраны показатели инвестиционной деятельности страховых компаний (отношение кредиторской задолженности к общей сумме пассивов на отчетную дату (ПК5), используемый в Указании № 3935-У). Показатели страховой деятельности включали в себя две переменных — количество заявленных страховых случаев и дамми переменная, принимающая значение 1, если компания занимается обязательным страхованием и 0, если — нет. В качестве институциональных характеристик были выбраны также формы организации страховых компаний (ООО или
ЗАО). Указанные переменные были тоже сделаны как дамми.
Представленная регрессия является значимой (Prob > F равно 0). Значение скорректированного коэффициента
детерминации составило 0,6042. Полученные результаты модели подтверждают
предположение о том, что на страховые компании оказывают воздействие два основных типа факторов: влияние со стороны политики инвестирования страховых компаний (ПК5 значим), а также непосредственно сама деятельность по осуществлению страхования (количество заявленных страховых случаев — значимый показатель). В частности, рост кредиторской задолженности отрицательно влияет на рост активности страховой компании, что возможно объяснить снижением доступности свободной ликвидности. Во-вторых, на возможности страховой компании оказывает воздействие также деятельность по страхованию. Количество заявленных страховых случаев отрицательно влияет на показатель активности страховой компании.
На основе полученных результатов была сделана попытка построить модель предсказания отзыва лицензии у страховой компании с использованием аналогичных подходов, применяемых в таком типе моделей для построения вероятности банкротства кредитных организаций (табл. 2). При построении модели были использованы аналогичные показатели, применяемые при построении модели, представленной в табл. 1. В качестве метода расчета была использована логистическая регрессия. Выбор метода связан с наличием большого количества международных исследований, подтверждающих эффективность применения логистической регрессии для предсказания банкротства кредитной организации. При этом группа объясняемых переменных была дополнена факторами, характеризующими страховой портфель, в частности отношение количества страховых случаев по личному страхованию (кроме страхования жизни) к общему количеству страховых случаев. Второй показатель оценивал долю страховых
премий по страхованию имущества в общем объеме страховых премий.
В качестве объясняемой переменной были выбраны страховые компании, у которых отозвали лицензию в 2016 — 2017 гг. Выборка по компаниям с отозванными лицензиями была дополнена компаниями, которые продолжают свою деятельность. Выбор был осуществлен на основе сравнения размера активов. Необходимо отметить, что данные по страховым компаниям представлены значительно хуже, чем данные по банкам, в связи с чем объем выборки был уменьшен.
В результате расчета показатели, характеризующие страховой портфель, оказались значимыми (табл. 2). Для того чтобы интерпретировать коэффициенты в модели, были построены средние маржинальные эффекты (Average marginal effects).
Таким образом, увеличение показателя 1 приводит к снижению вероятности потерять лицензию на 0,7%. При этом в случае если доля страховых премий по страхованию имущества (показатель 2) увеличивается, то указанный факт увеличивает вероятность потери лицензии на 33%. Представленные результаты демонстрируют, что логистическая регрессия не является лучшим инструментом для предсказания отзыва лицензии у страховых компаний. С учетом отсутствия данных с высокой частотой публикации для построения модели отзыва лицензии у страховых компаний в дальнейшем необходимо использовать другие методы (к примеру, анализ выживаемости). Причина, по которой инвестиционные факторы оказались незначимыми, можно объяснить относительно низкой активностью страховых компаний при инвестировании страховых резервов. Однако в дальнейшем при развитии системы страхования возможно ожидать усиления влияния указанных факторов.
В конечном счете деятельность страховых компаний также может быть связана с эффектом финансового заражения при осуществлении страховой деятельности (не только связанного с инвестиционной
деятельностью). В частности, указанный эффект может наблюдаться при формировании страхового пула (рис. 1).
Представленный пример демонстрирует формирование страхового пула в сфере страхования космических запусков. Космический запуск является достаточно дорогим процессом, из-за чего одна страховая компания часто не способна принять на себя все обязательства, которые могут возникнуть в процессе страхования. Чаще всего заказчик заключает договор страхования с одной страховой компанией — прямым страховщиком. В свою очередь прямой страховщик может перестраховать часть риска в других страховых компаниях. Прямой страховщик получает страховую премию, а другие компании получают перестраховочную премию, которая соответствует доле участия в риске. При страховом случае все компании пула выплачивают часть ущерба, которую они на себя взяли. Как правило, страховой пул является инструментом минимизации рисков. Вместе с тем при ситуации, когда перестраховочные компании становятся банкротами, прямой страховщик также имеет шанс не выплатить деньги за страховой случай. В результате системное банкротство перестраховочных компаний может привести к банкротству крупных игроков, что фактически может рассматриваться как вариант финансового заражения. В связи с этим Банк России должен постоянно совершенствовать систему регулирования страховых компаний, в том числе с учетом международных практик.
Банк России должен на постоянной основе осуществлять контроль за финансовой стабильностью страховых компаний, с тем чтобы на ранней стадии иметь возможность поддержать их устойчивость. К примеру, Банк России в соответствии с Указанием от 30.12.2014 № 3522-У «О требованиях к плану оздоровления финансового положения страховой организации» устанавливает требования к применению указанного инструмента для поддержания деятельности страховой компании. Эта рекомендация сочетается с подходом Банка России по внедрению подхода Solvency II, Директивы
Европейского союза по применению риск-ориентированного подхода к надзору за деятельностью страховщиков и страховых групп. Цели деятельности Банка России по развитию системы индикаторов страховых компаний определены в «Основных направлениях развития финансового рынка Российской Федерации на период 2016 — 2018 гг». В указанном документе также описаны планы по формированию различных механизмов контроля стабильности страховых компаний, в частности реализации механизма встречных проверок для подтверждения наличия реальных активов на балансах страховых компаний. Эти проверки планируется осуществлять посредством направления официальных запросов в депозитарии. Также обозначена потребность в формировании единых стандартов
страхования.
В то же самое время необходимо отметить, что указанные меры необходимо в большей степени формализовать с помощью применения практик, используемых в банковском регулировании. Также необходимо проанализировать качество применяемых индикаторов для оценки финансового состояния страховых компаний.
Формализацию процесса регулирования и развития страховых компаний возможно осуществить с позиции выстраивания четких методологических подходов, основанных на анализе причин финансовых потерь страховых компаний.
Заключение
В рамках данной статьи были подтверждены два основных предположения. Источниками возможных финансовых трудностей страховых компаний выступают как инвестиционная деятельность страховых компаний (возможности снижения стоимости активов, в которые были вложены средства), так и непосредственно страховая деятельность (возможность реализации страховых случаев, которые повлекли за собой страховые выплаты). В ходе дальнейшего исследования представляется целесообразным построить модель предсказания отзыва лицензий страховых компаний с использованием
анализа выживаемости. В указанную модель необходимо включать показатели,
характеризующие инвестиционную деятельность страховых компаний, и показатели, отражающие состояние страхового портфеля
страховой компании. Кроме того, для усиления прогнозных качеств модели возможно использовать макроэкономические показатели, влияющие на инвестиционные показатели и состояние страхового портфеля.
Таблица 1
Факторы, определяющие активность страховой компании
Table 1
The determinants of insurance company's performance
Отношение собственных средств Коэффициенты Стандартная ошибка Значимость
к активам
ПК5 -8,437947 0,0830134 0
ООО 19,88264 6,998974 0,006
Количество заявленных страховых -0,0004316 0,0001423 0,003
случаев
ЗАО 10,53487 7,823369 0,182
Дамми переменная (занятие обязательным страхованием) -10,16625 9,396429 0,282
С(остатки) 54,8442 6,200983 0
Источник: данные Банка России
Source: The Bank of Russia data
Таблица 2
Факторы, определяющие вероятность отзыва лицензии страховой компании
Table 2
The determinants of probability of insurance company's license revocation
Факт отзыва лицензии (1) Средний маржинальный эффект Значимость
Показатель 1. Количество страховых случаев по личному -0,0072277 0,07
страхованию (кроме страхования жизни) / общее количество
страховых случаев
Показатель 2. Страховые премии по страхованию имущества / общий объем страховых премий 0,3353152 0,005
Источник: данные Банка России
Source: The Bank of Russia data
Рисунок 1
Схема формирования страхового пула Figure 1
An insurance pool formation scheme
Источник: авторская разработка Source: Authoring
Список литературы
1. Sharpe I.G., Stadnik A. Financial Distress in Australian General Insures. Journal of Risk and Insurance, 2007, vol. 74, no. 2, pp. 377 — 399.
2. Масино М.Н., Ларионов А.В. Методика организации процесса риск-менеджмента в платежной системе // Управление финансовыми рисками. 2016. № 4. С. 288 — 297.
3. Бирюкова О.В. Участие России на международном рынке страховых услуг // Вестник Университета (Государственный университет управления). 2010. № 9. С. 129 — 131.
4. Решетникова Д.С. Факторы оценки населением эффективности деятельности гражданских служащих при оказании государственных услуг // Вопросы государственного и муниципального управления. 2016. № 2. С. 131 — 164.
URL: https://vgmu.hse.ru/en/2016--2/185040575.html
5. Peralta G., Crisostomo R. Financial Contagion with Spillover Effects: A Multiplex Network Approach. European Systemic Risk Board Working Paper Series, 2016, no. 32.
URL: https://www.esrb.europa.eu/pub/pdf/wp/esrbwp32.en.pdf? c66a5efa018afcde60f4d153139e48c6
6. Stoyanova R., Gründl H. Solvency II: A Driver for Mergers and Acquisitions? Geneva Risk and Insurance Review, 2014, vol. 39, no. 3, pp. 417—439.
7. Liebenberg A.P., Sommer D.W. Effects of Corporate Diversification: Evidence from the Property-Liability Insurance Industry. Journal of Risk and Insurance, 2008, vol. 75, no. 4, pp. 893 — 919.
8. Cummins D.J., Xie X. Mergers and Acquisitions in the US Property-Liability Insurance Industry: Productivity and Efficiency Effects. Journal of Banking & Finance, 2008, vol. 32, no. 1,
pp. 30—55.
9. Bernal J., Cepeda F., Ortega F. Estimating the Contribution of Liquidity Sources in the Colombian Large-Value Real-Time Gross Settlement Payment System: A preliminary approach. Journal
of Payments Strategy & Systems, 2012, vol. 6, iss. 2, pp. 159 — 182.
10. McAndrews J., Trundle J. New Payment System Designs: Causes and Consequences. Bank of England Financial Stability Review, 2001, December, pp. 127 — 136.
11. Zhang L., Nielson N. Solvency Analysis and Prediction in Property-Casualty Insurance: Incorporating economic and market predictors. Journal of Risk and Insurance, 2015, vol. 82, iss. 1, pp. 97 — 124.
12. Cole R., Wu Q. Is Hazard or Probit More Accurate in Predicting Financial Distress? Evidence from U.S. bank failures. Munich Personal RePEc Archive, 2009, pp. 1—46.
13. Lanine G., VennetR.V. Failure Prediction in the Russian Bank Sector with Logit and Trait Recognition Models. Expert Systems with Applications, 2006, vol. 30, iss. 3, pp. 463—478.
14. Rajan U., Seru A., Vig V. The Failure of Models That Predict Failure: Distance, Incentives, and Defaults. Journal of financial economics, 2015, vol. 115, iss. 2, pp. 237 — 260.
15. Levando D.V. A Survey on Strategic Market Games. Economic Annals, 2012, vol. 194, no. 1, pp. 63 — 106.
16. Betz F., Oprica S., Peltonen T.A., Sarlin P. Predicting Distress in European Banks. Working Paper Series, 2013 October, no. 1597, 34 p.
17. Shubik M., Tsomocos D.P. A Strategic Market Game with Seigniorage Costs of Fiat Money. Economic Theory, 2002, vol. 19, iss. 1, pp. 187 — 201.
18. Kalgin A., Parfenteva D., Podolskiy D., Campbell J. Performance Management and Job-Goal Alignment: A Conditional Process Model of Turnover Intention in the Public Sector. International Journal of Public Sector Management, 2018, vol. 31, no. 1, pp. 65 — 80.
19. Ionannidou V.P. Does Monetary Policy Affect the Central Bank's Role in Bank Supervision? Journal of Financial Intermediation, 2005, vol. 14, iss. 1, pp. 58 — 85.
20. Kolari J., Glennon D., Shin H., Caputo M. Predicting Large US Commercial Bank Failures. Journal of Economics&Business, 2002, vol. 54, iss. 4, pp. 361 — 387.
Информация о конфликте интересов
Я, автор данной статьи, со всей ответственностью заявляю о частичном и полном отсутствии фактического или потенциального конфликта интересов с какой бы то ни было третьей стороной, который может возникнуть вследствие публикации данной статьи. Настоящее заявление относится к проведению научной работы, сбору и обработке данных, написанию и подготовке статьи, принятию решения о публикации рукописи.
pISSN 2071-4688 Insurance
eISSN 2311-8709
THE ROLE OF THE BANK OF RUSSIA IN RISK MANAGEMENT OF INSURANCE COMPANIES
Aleksandr V. LARIONOV
National Research University — Higher School of Economics, Moscow, Russian Federation
alarionov@hse.ru
orcid.org/0000-0001-8657-6809
Article history: Abstract
Received 27 December 2017 Subject The article investigates the reasons for license withdrawal from Russian insurance Received in revised form companies.
24 January 2018 Objectives The study aims to highlight major factors impacting the stability of insurance
Accepted 8 February 2018 companies in Russia and consider opportunities of the Bank of Russia to influence the Available online insurance market development.
27 March 2018 Methods The Russian regulatory and legal framework for insurance market regulation and
supervision served as a source of analysis. Initial computation involved binary and linear JEL classification: G22 regressions.
Results The study reveals focal points of the Bank of Russia policy for insurance market development. I analyze major determinants of insurance companies' success. The study confirms the assumption that insurance companies in Russia are mostly affected by risks associated with insurance, rather than investing activities. However, in the event of investment potential development, this source of risk is also significant enough. Keywords: insurance, risks, Conclusions The Bank of Russia needs to monitor the activities of insurance companies. It insurance companies, financial is necessary to build a model to predict violations of financial stability of insurance stability, regulator, Bank of companies and pre-emptively identify and support the most vulnerable insurance Russia companies.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2017
Please cite this article as: Larionov A.V. The Role of the Bank of Russia in Risk Management of Insurance Companies. Finance and Credit, 2018, vol. 24, iss. 3, pp. 679—690. https://doi.org/10.24891/fc.24.3.679
References
1. Sharpe I.G., Stadnik A. Financial Distress in Australian General Insures. Journal of Risk and Insurance, 2007, vol. 74, no. 2, pp. 377 — 399.
2. Masino M.N., Larionov A.V. [Methodology for risk management process organization in the payment system]. Upravlenie finansovymi riskami, 2016, no. 4, pp. 288 — 297. (In Russ.)
3. Biryukova O.V. [Russia's participation in the international insurance market]. Vestnik Universiteta, 2010, no. 9, pp. 129 — 131. (In Russ.)
4. Reshetnikova D. [Factors of Public Assessment of Civil Servants' Performance in Providing Civil Services]. Voprosy gosudarstvennogo i munitsipalnogo upravleniya = Public Administration Issues, 2016, no. 2, pp. 131 — 164. URL: https://vgmu.hse.ru/en/2016-2/185040575.html
(In Russ.)
5. Peralta G., Crisostomo R. Financial Contagion with Spillover Effects: A Multiplex Network Approach. European Systemic Risk Board Working Paper Series, 2016, no. 32.
URL: https://www.esrb.europa.eu/pub/pdf/wp/esrbwp32.en.pdf? c66a5efa018afcde60f4d153139e48c6
6. Stoyanova R., Gründl H. Solvency II: A Driver for Mergers and Acquisitions? The Geneva Papers on Risk and Insurance - Issues and Practice, 2014, vol. 39, iss. 3, pp. 417—439.
7. Liebenberg A.P., Sommer D.W. Effects of Corporate Diversification: Evidence from the Property-Liability Insurance Industry. The Journal of Risk and Insurance, 2008, vol. 75, no. 4,
pp. 893 — 919.
8. Cummins D.J., Xie X. Mergers and Acquisitions in the US Property-Liability Insurance Industry: Productivity and Efficiency Effects. Journal of Banking & Finance, 2008, vol. 32, no. 1,
pp. 30—55.
9. Bernal J., Cepeda F., Ortega F. Estimating the Contribution of Liquidity Sources in the Colombian Large-Value Real-Time Gross Settlement Payment System: A preliminary approach. Journal of Payments Strategy & Systems, 2012, vol. 6, iss. 2, pp. 159 — 182.
10. McAndrews J., Trundle J. New Payment System Designs: Causes and Consequences. Bank of England Financial Stability Review, 2001, December, pp. 127 — 136.
11. Zhang L., Nielson N. Solvency Analysis and Prediction in Property-Casualty Insurance: Incorporating economic and market predictors. Journal of Risk and Insurance, 2015, vol. 82, iss. 1, pp. 97 — 124.
12. Cole R., Wu Q. Is Hazard or Probit More Accurate in Predicting Financial Distress? Evidence from U.S. bank failures. Munich Personal RePEc Archive, 2009, pp. 1—46.
13. Lanine G., Vennet R.V. Failure Prediction in the Russian Bank Sector with Logit and Trait Recognition Models. Expert Systems with Applications, 2006, vol. 30, iss. 3, pp. 463—478.
14. Rajan U., Seru A., Vig V. The Failure of Models That Predict Failure: Distance, Incentives, and Defaults. Journal of Financial Economics, 2015, vol. 115, iss. 2, pp. 237 — 260.
15. Levando D.V. A Survey on Strategic Market Games. Economic Annals, 2012, vol. 194, no. 1, pp. 63 — 106.
16. Betz F., Oprica S., Peltonen T.A., Sarlin P. Predicting Distress in European Banks. ECB Working Paper Series, 2013, October, no. 1597, 34 p.
17. Shubik M., Tsomocos D.P. A Strategic Market Game with Seigniorage Costs of Fiat Money. Economic Theory, 2002, vol. 19, iss. 1, pp. 187 — 201.
18. Kalgin A., Parfenteva D., Podolskiy D., Campbell J. Performance Management and Job-Goal Alignment: A Conditional Process Model of Turnover Intention in the Public Sector. International Journal of Public Sector Management, 2018, vol. 31, no. 1, pp. 65 — 80.
19. Ionannidou V.P. Does Monetary Policy Affect the Central Bank's Role in Bank Supervision? Journal of Financial Intermediation, 2005, vol. 14, iss. 1, pp. 58 — 85.
20. Kolari J., Glennon D., Shin H., Caputo M. Predicting Large US Commercial Bank Failures. Journal of Economics and Business, 2002, vol. 54, iss. 4, pp. 361 — 387.
Conflict-of-interest notification
I, the author of this article, bindingly and explicitly declare of the partial and total lack of actual or potential conflict of interest with any other third party whatsoever, which may arise as a result of the publication of this article. This statement relates to the study, data collection and interpretation, writing and preparation of the article, and the decision to submit the manuscript for publication.
