CC BY
225
Банковская деятельность
УДК 336.7
страновой риск
в банковской деятельности
В.В.СОФРОНОВА, кандидат экономических наук, доцент кафедры банковского дела E-mail: valentina.nnov@mail.ru Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (Нижегородский филиал), Нижний Новгород, Российская Федерация
И.А. ПЛЕСКОВА, студентка факультета экономики E-mail: pl_ira@mail.ru Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (Нижегородский филиал), Нижний Новгород, Российская Федерация
Предмет/тема. Интеграция России в глобальные процессы мировой экономики и политики, расширение в связи с этим международных валютных, кредитных, финансовых операций сопряжены с дополнительными рисками для российских кредитных организаций. Такие риски принято называть стра-новыми. Отсутствие достаточной теоретической и методологической базы для их идентификации и оценки делает предмет исследования весьма актуальным.
Цели/задачи. Изучены степени влияния различных факторов на величину странового риска. Проанализированы такие факторы, как состояние бюджета и платежного баланса, наличие международных резервов и др. Исследован механизм влияния динамики процентной ставки как основного индикатора денежно-кредитной политики на страновой риск.
Методология. Использован эконометрический анализ, построена эконометрическая модель стра-нового риска. С помощью данной модели проверена гипотеза о взаимосвязи выбранных факторов и странового риска.
Результаты. Выявлены положительная зависимость между величиной странового риска и
уровнем государственного долга, а также жесткой денежно-кредитной политикой и отрицательная зависимость между страновым риском и состоянием платежного баланса.
Выводы/значимость. Сформулированы выводы о потенциальном росте в настоящее время стра-нового риска в российских кредитных организациях, дана авторская трактовка понятия «страновой риск», определены факторы, влияющие на страновой риск. Предложены основные пути минимизации странового риска в кредитных организациях.
Результаты исследования могут быть использованы кредитными организациями при оценке величины странового риска в случае размещения активов на территории иностранных государств.
Ключевые слова: страновой риск, денежно-кредитная политика, номинальная процентная ставка
В современных условиях глобализации мировой экономики актуальным становится изучение риска, связанного с кредитованием и инвестированием
резидентов суверенных стран, социально-экономическую ситуацию в которых кредиторам трудно идентифицировать и измерить. Этот риск принято называть страновым. Интеграция России в мировую экономику, транснационализация российского капитала, необходимость создания в РФ долгосрочного благоприятного инвестиционного климата делают исследование странового риска особенно важным.
О значимости страновых рисков для банковской системы нашей страны свидетельствуют данные табл. 1. Как утверждают эксперты Банка России, иностранные активы российских кредитных организаций по состоянию на 01.07.2014 составляют более 310 млрд долл. Прирост иностранных активов в первом полугодии 2014 г. превышает темпы прироста 2012 и 2013 гг. Этот процесс идет по всем основным направлениям вложений, особенно он велик по предоставленным ссудам и займам (25,7%). Чистая международная инвестиционная позиция банковского сектора стала по состоянию на 01.07.2014 положительной за счет опережающего роста иностранных активов над ростом иностранных обязательств и значительно превысила позицию в предшествующих периодах. Таким образом, рост источников странового риска сопровождается ростом источников валютного риска.
Особенно активно работают банки на рынке межбанковского кредитования (МБК). Только за 2013 г. объем кредитов, размещенных в банках-нерезидентах, увеличился на 37,3%, а их доля в совокупных активах банковского сектора выросла с 4,5% на 01.01.2013 до 5,3% на 01.01.2014. Кредиты, депозиты и другие размещенные средства, предоставленные нерезидентам - юридическим лицам, в 2013 г. составляли 3,8% всех банковских активов. Таким образом, вложения российских банков в организации-нерезиденты превысили 9% совокупных
Динамика иностранных активов и Российской Федерации в
активов, что, на взгляд авторов, значимо при оценке влияния страновых рисков на финансовую устойчивость российского банковского сектора.
Страновой риск принято идентифицировать прежде всего при выполнении международных операций: кредитных, валютных, фондовых, гарантийных.
Формы реализации странового риска разнообразны. Применительно к банковской деятельности финансовые потери (убытки) могут появиться в результате:
- прекращения оплаты финансовых обязательств;
- отказа от признания финансовых обязательств;
- пересмотра условий оплаты финансовых показателей;
- пересмотра срока оплаты финансовых показателей;
- введения ограничений на выполнение валютных операций и др.;
Банк России определяет страновой риск как риск возникновения у кредитной организации убытков в результате неисполнения иностранными контрагентами (юридическими, физическими лицами) обязательств из-за экономических, политических, социальных изменений, а также вследствие того, что валюта денежного обязательства может быть недоступна контрагенту из-за особенностей национального законодательства (независимо от финансового положения самого контрагента).
По мере трансформации понимания данного вида риска менялось и его определение. Так, в международном издании International Risk Management приводится следующая трактовка: под страновыми рисками понимаются прямые убытки по материальным и/или финансовым активам, раз-
Таблица 1
обязательств банковского сектора 2012-2014 гг., млн долл.
Показатель Остаток Остаток Темп Остаток Темп Остаток Темп
на 01.01.2012 на 01.01.2013 роста, % на 01.01.2014 роста, % на 01.07.2014 роста, %
Активы, всего 214 927 246 847 114,8 273 896 110,9 310 888 113,5
Текущие счета и депозиты 99 255 115 162 116,0 129 366 112,3 134 755 104,2
Ссуды и займы 59 454 65 195 109,7 72 895 111,8 91 630 125,7
Долговые ценные бумаги 29 861 30 905 103,5 34 314 111,0 37 845 110,3
Обязательства, всего 216 077 271 251 125,5 285 024 105,1 271 938 95,4
Текущие счета и депозиты 154 726 185 376 119,8 196 451 105,9 190 498 96,9
Участие в капитале 20 801 31 540 151,6 34 636 109,8 27 675 79,9
Чистая международная -1 150 -24 404 - -11 128 - 38 950 -
инвестиционная позиция
мешенным в данной стране, или непредвиденное снижение доходов по этим активам, обусловленные произошедшими в данной стране событиями макроэкономического, финансового или социально-политического характера, развитие которых не могли контролировать ни частные предприятия, ни отдельные лица.
В мировой практике существует множество методов и моделей для оценки странового риска:
- метод «старых знакомств»;
- метод «больших туров»;
- метод «дельфийского оракула»;
- PSSI;
- Ecological Approach;
- ASPRO/SPAIR;
- ESP;
- модель И. Вальтера;
- модель В. Тихомирова;
- Prince-модель;
- индекс БЕРИ и др.
В банковской деятельности страновой риск относят, по рекомендации Банка России, к типичным рискам, которыми следует управлять на постоянной основе. В целях осуществления контроля за величиной принимаемых кредитными организациями рисков и уровнем достаточности капитала для покрытия рисков Банк России рекомендовал использовать результаты оценки страновых рисков по методике, принятой странами, входящими в ОЭСР. В зависимости от рейтинга, присвоенного по данной методике (рейтинг от 0 до 7), российские банки применяют коэффициенты кредитного риска от 0 до 150% от величины актива, размещенного или обеспеченного резидентами различных стран. В экономической литературе уже высказывались сомнения относительно корректности данной методики. Так, наилучший рейтинг 0 присвоен всем странам, входящим в ОЭСР, на основе показателя валового национального дохода на душу населения (принимается высокий показатель ВВП на душу населения в размере 12 196 долл. в год).
Банки и другие организации для оценки стра-нового риска широко используют также методики рейтинговых агентств. Например, методика агентства Moodys базируется на количественной оценке ряда экономических показателей:
- уровня ликвидности (состояния текущих счетов платежного баланса);
- экономической стабильности;
- финансовой стабильности;
- оценке состояния платежного баланса (динамика экспорта);
- оценке уровня процентных ставок в стране;
- размера и качества обслуживания внешнего и внутреннего долга страны.
Понятно, что страновой рейтинг данного агентства, как и многих других, базируется на анализе макроэкономических показателей. Такой подход, как считают авторы, является правильным, но не всегда точным. Вероятность дефолта заемщика-нерезидента зависит не только от состояния экономики страны, но и от собственной финансовой устойчивость относительно этой экономики. В связи с этим заслуживают внимания новации российского рейтингового агентства «Эксперт РА», которые заключаются в том, что страновой риск разделен на два вида риска: риск правительства и риск бизнес-среды в стране. Это агентство присваивает в настоящее время два вида страновых рейтингов:
1) рейтинги кредитоспособности суверенного правительства (РКП, или суверенные рейтинги) -оценка агентством способности правительства своевременно выполнить все долговые обязательства в национальной и иностранной валюте;
2) рейтинги кредитного риска стран. Они отражают относительный уровень возвратности инвестиций не только в государственные, но и в частные долговые обязательства в стране. Эти рейтинги используются для оценки страновых рисков при присвоении рейтингов компаний и банков по международной шкале. Кредитные организации при размещении своих
средств в странах-нерезидентах могут использовать модели страновых оценок, разработанные рейтинговыми агентствами, или собственные модели. Сложность оценки такого риска состоит в множественности и специфике факторов, определяющих величину странового риска, присущих каждой стране:
- политическая среда;
- экономическая среда;
- социальная обстановка в определенный период времени;
- особенности законодательства в сфере предпринимательства и налогообложения;
- природные и климатические условия и др. Несомненным является то, что денежно-кредитная политика, проводимая правительством и центральным банком страны, оказывает влияние на величину странового риска.
Как денежно-кредитная политика влияет на страновой риск? Этот вопрос стал одним из центральных в данном исследовании. Прежде чем строить модель, определимся с понятием «страновой риск». Обобщив сложившиеся в международной практике определения, авторы сформулировали следующее определение странового риска: вероятность неожидаемых финансовых потерь (недополученная прибыль, прямые убытки или упущенные возможности), которые могут возникнуть при осуществлении операций, которые прямо или косвенно связаны с международной экономической деятельностью и/или трансграничным перемещением средств. Этот риск материализуется в снижении ликвидности и доходности активов, а в результате - в сокращении рыночной стоимости международной компании или банка, что в свою очередь приводит к падению котировок ценных бумаг.
Была построена эконометрическая модель в целях изучения поведения странового риска группы стран с развивающейся экономикой (Аргентина, Мексика, Россия, Корея, Индонезия). В качестве источника использовались данные МВФ. За основу была принята модель странового бета-риска таких ученых, как C. Harvey и G. Zhou (1993), C. Erb (1996) и M. Gangemi (2000). Таким образом, появилась возможность проанализировать влияние макроэкономических переменных, особенно денежно-кредитной политики, на страновой риск посредством изменяющегося во времени параметра.
Отправной точкой для измерения странового риска является использование «страновой бета-модели». Согласно этой модели страновой риск отражает соотношение между прибыльностью фондового рынка в конкретной стране и прибыльностью фондового рынка в остальных странах мира. Модель принимает следующий вид: Rint = а + ßRext + et, где Rint - доходность фондового рынка страны; ß - база, на основе которой измеряется страновой риск (при увеличении ß увеличивается и страновой риск);
Rext - доходность фондового рынка в остальных странах мира.
В рамках данной модели была произведена оценка странового риска (переменной RISK) как отношения доходности фондового рынка страны к доходности фондового рынка других стран. Для этого рассчитывалось отношение доходности основных индексов фондовых рынков рассматриваемых стран к доходности индекса Dow Jones.
В этом контексте известные экономисты E. Fama и K. French (исследование 1989 г.), и G. VcQueen и V. Roley (исследование 1993 г.) отмечали, что доходность активов зависит от поведения макроэкономических переменных в течение экономического цикла.
Действительно, определенная степень наивности необходима, чтобы верить утверждению, будто агенты ожидают, что доходность активов останется безразличной к периодам кризиса и подъема во время экономического цикла. Поэтому, если доходность активов связана с макроэкономическими изменениями, то параметр странового риска ß будет иметь тенденцию сильно изменяться в ответ на макроэкономические шоки.
Таким образом, вопрос не в том, является ли страновой риск эндогенным или экзогенным относительно макроэкономических переменных, а в том, какие макроэкономические переменные могут оказать влияние на страновой риск и как влияет на него макроэкономическая политика. Переменные, рассматриваемые в модели, представлены в табл. 2.
В авторской модели переменная GOV предназначена для того, чтобы проверить чувствительность странового риска рассматриваемых стран относительно финансовой ситуации в государственном секторе. Включение переменной JUR - попытка показать, как страновой риск зависит от денежно-кредитной политики. Под переменной OIL понимаются шоки предложения, а переменная RES предназначена для того, чтобы проверить, как страновой риск реагирует на внешние шоки, и прежде всего на воздействие обменного курса. Переменная BAL также является важным показателем, так как оценка уровня странового риска, например агентством Moody's Investors Services, предполагает определение состояния платежного баланса страны.
Значение и знак коэффициентов помогают понять, как агенты воспринимают страновой риск в каждом случае. Таким образом, если бы коэффициент, связанный с переменной JUR, был положи-
Таблица 2 Список поясняющих переменных
Переменные Символ
Инвалютные резервы RES
Розничная цена на бензин OIL
Номинальная процентная ставка JUR
Профицит/дефицит бюджета, GOV
в процентах от ВВП
Платежный баланс, в процентах от ВВП BAL
тельным, это означало бы, что жесткая денежно-кредитная политика имеет положительное влияние на страновой риск. В этом случае агенты считают, что данная политика неблагоприятна и увеличивает страновой риск. Согласно разработкам С. Favero, F. Giavazzi и O. Blanchard это означает, что данная политика увеличивает вероятность дефолта. В этом случае денежно-кредитная политика была бы совершенно не эффективной в поддержании странового риска (может быть, даже вредной), так как могла привести к потере контроля за инфляцией.
Теперь рассмотрим случай, когда коэффициент перед переменной JUR имеет отрицательный знак, и сама переменная существенна. В этом случае можно утверждать, что шоки, вызванные непредвиденным ростом процентной ставки, не увеличили бы риска неплатежа по долгу, а политика высокой процентной ставки способствовала бы укреплению доверия к денежно-кредитной политике, снижая риск.
Инвалютные резервы RES могут иметь два противоположных эффекта в определении риска:
- сокращение резервов (в режиме фиксированного курса) приведет к увеличению вероятности снижения обменного курса и, следовательно, риска;
- ввод спекулятивного капитала увеличивает резервы и вместе с ними риск (таким образом, экономика становится более уязвима для внешних шоков).
Переменная GOV необходима для того, чтобы определить степень, в которой агенты связаны с динамикой финансовых принципов, влияя, таким образом, на страновой риск.
Наконец, платежный баланс BAL должен отрицательно влиять на страновой риск, так как рост платежного баланса увеличивает возможность страны выполнить свои обязательства в срок, что снижает уровень странового риска.
Построив гистограммы распределения переменных, определив функциональные связи, проверив данные на мультиколинеарность и сделав другие необходимые тесты, авторы вывели следующее уравнение, оценивающее влияние шоков и макроэкономических переменных на страновой риск:
ß = Ь0 + b1RESt + b2GOVt + b3OILt +
ut.
Для проведения анализа была построена регрессия (рис. 1).
Как показывает анализ данных рис. 1, переменные RES и BAL значимы на 5%-ном уровне значимости, а переменная JUR - на 10%-ном, но переменные GOV и OIL не значимы. Уже в этой регрессии видно, что процентная ставка оказывает положительное влияние на страновой риск, являясь при этом значимой переменной. То есть в данном случае жесткая денежно-кредитная политика положительно коррелирует со страновым риском: она неблагоприятна и увеличивает страновой риск. Таким образом, в анализируемом периоде денежно-кредитная политика неэффективна в поддержании странового риска и может быть даже вредна, так как способна привести к потере контроля за инфляцией. Инвалютные резервы также положительно влияют на страновой риск, т.е. ввод спекулятивного капитала увеличивает резервы и вместе с ними риск (экономика становится более уязвимой для внешних шоков). Как и предполагалось, платежный баланс имеет отрицательное влияние. Наконец, дефицит/профицит бюджета положительно влияет на страновой риск в данной модели, а цена на бензин - отрицательно.
Сделав тест Вальда, авторы пришли к выводу о возможности исключения из модели переменной OIL. Без этой переменной модель стала более оптимальной (рис. 2). Переменные RES и BAL оказались значимыми на 5%-ном уровне, а переменная JUR - на 10%-ном, но ее значимость была близка к 5%-ному уровню. Переменная GOV осталась незначимой, но, по мнению авторов, ее необходимо оставить, так как она важна (если ее исключить, то результаты ухудшатся) (рис. 2).
Dependent Variable: RISK
Method: Panel Least Squares
Date: 05/18/14 Time: 21:58
Sample: 2002 2013
Periods included: 12
Cross-sections included: 5
Total panel (balanced) observations: 60
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
С 0.955717 1.257961 0.759735 0.4507
RES 5.86E-06 2.82E-06 2.077870 0.0425
JUR 0.111232 0.058984 1.885808 0.0647
BAL -0.194519 0.084273 -2.308202 0.0248
GOV 0.146859 0.123485 1.189285 0.2395
OIL -0.769821 1.155785 -0.666059 0.5082
bAJURt -
b5BAL
Рис. 1. Регрессия (компьютерное отображение)
Dependent Variable: RISK
Method: Panel Least Squares
Date: 05/19/14 Time: 11:16
Sample: 2002 2013
Periods included: 12
Cross-sections included: 5
Total panel (balanced) observations: 60
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
С 0.303998 0.786601 0.386471 0.7006
JUR 0.115621 0.058317 1.982614 0.0524
RES 5.00E-06 2.49E-06 2.005422 0.0498
BAL -0.178433 0.080329 -2.221283 0.0305
GOV 0.151602 0.122655 1.236008 0.2217
Рис. 2. Регрессия без переменной OIL (компьютерное отображение)
Dependent Variable: GOV
Method: Panel Least Squares
Date: 05/19/14 Time: 13:26
Sample: 2002 2013
Periods included: 12
Cross-sections included: 5
Total panel (balanced) observations: 60
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
С 0.863300 0.799393 1.079945 0.2846
JUR -0.146453 0.069882 -2.095710 0.0405
Рис. 3. Регрессия JUR и GOV (компьютерное отображение)
Рис. 4. Random effect model (компьютерное отображение)
Причем, если исключить из модели GOV, то JUR становится незначимой, что подтверждает высказанную ранее гипотезу о том, что процентная ставка оказывает воздействие на страновой риск не напрямую, а через влияние на показатель GOV, увеличивая долг и риск дефолта. Это можно доказать и с помощью регрессии, представленной на рис. 3.
Как показывает анализ рис. 3, процентная ставка действительно влияет на дефицит/профицит бюджета, увеличивая государственный долг (JUR значима на 5%-ном уровне значимости). Но корреляция намного ниже 0,7, т.е. это влияние не говорит о наличии мультиколинеарности в основной модели.
Так как анализируются панельные данные, то затем происходит проверка с помощью теста Хаусмана, какая модель лучше: Fixed effect or LSDV model или Random effect model. Эта проверка выявила, что Random effect model лучше. Эту модель авторы и решили оставить (рис. 4).
В результате исследования были определены следующие инструменты влияния на стра-новой риск:
- номинальная процентная ставка;
- инвалютные резервы;
- профицит/дефицит бюджета;
- платежный баланс.
Итак, подведем предварительные итоги исследования.
Во-первых, было доказано эконометрическими способами, что платежный баланс действительно отрицательно влияет на страновой риск, так
как рост платежного баланса увеличивает возможность страны выполнить свои обязательства в срок, что, соответственно, снижает уровень странового риска.
Во-вторых, установлено, что увеличение инвалютных резервов приводит к росту странового риска (другими словами, ввод спекулятивного капитала увеличивает резервы и вместе с ними и риск).
В-третьих (это самое важное), было доказано, что денежно-кредитная политика влияет на страновой риск не напрямую, а косвенно (через дефолт государственного долга). Увеличение процентной ставки приводит к увеличению уровня государственного долга и росту странового риска, что в свою очередь замедляет движение капитала и вызывает колебания обменного курса. В итоге образуется замкнутый круг увеличения ставок и долга. Таким образом, можно сделать вывод, что жесткая денежно-кредитная политика неэффективна, и увеличение процентной ставки приведет к еще худшим последствиям для экономики.
Денежно-кредитная политика ведущих стран влияет и на уровень глобальных рисков. В частности, по мнению экспертов Банка России, на финансовую стабильность в развивающихся странах в определенной степени повлияла мягкая денежно-кредитная политика ведущих центральных банков. Доступ к дешевым источникам финансирования позволил существенно увеличит долговую нагрузку как в государственном, так и в частном секторе некоторых стран (Бразилия, Аргентина, Мексика, ЮАР). Ожидаемое ужесточение денежно-кредитной политики ФРС США и ЕЦБ в части повышения процентных ставок может привести к удорожанию источников финансирования для этих стран, к увеличению расходов по обслуживанию накопленного долга. Результатом станет возрастание вероятности дефолтов организаций в странах с формирующимися рынками.
Как же наилучшим образом организовать управление страновым риском в банке? Лишь адекватная оценка странового риска позволит кредитной организации разработать качественную стратегию по управлению риском. Такая стратегия, по мнению авторов, должна включать определенный набор мер. Перечислим некоторые из них.
1. Разработка карты странового риска. При создании такой карты могут быть учтены различные рейтинги, а также собственные оценки уровня риска. Карта будет давать общее представление о рискованности вложений банка по группам стран:
развитые, развивающиеся, депрессивные, страны с повышенными политическими рисками и др.
2. Создание системы мониторинга странового риска, основанной на отслеживании изменений факторов риска. При этом целесообразно мониторить и оценивать количественно такую важную в настоящее время составляющую странового риска, как политический риск. Так, политические события в Украине привели к экономическим санкциям в отношении российских банков в части ограничения внешних заимствований, снижения лимитов на банки по кредитам, замедления скорости проведения платежей в иностранной валюте. Решение о прекращении присвоения рейтингов определенным компаниям может привести к сокращению рынка размещения долговых обязательств и ограничению источников финансирования деятельности этих компаний.
3. Формирование портфеля требований крези-дентам стран согласно карте рисков.
4. Определение лимитов размещения средств (кредитных требований) в странах с определенным рейтингом (лимит на страну).
5. Разработка системы анализа и оценки финансового результата в разрезе размещения активов по странам.
6. Разработка методики ценообразования (определение премии за риск) для заемщиков (контрагентов) из стран с различными страновыми рисками.
7. Разработка механизма минимизации стра-нового риска. Он может включать:
- рекомендации по степени диверсификации международного портфеля активов по суммам (лимитам), инструментам, срокам, контрагентам, валютам и др.;
- порядок резервирования на ожидаемые убытки от размещения средств;
- ограничения по способам обеспечения кредитных требований, по видам залогов и т.п.
8. Формирование системы подготовки персонала банка для выполнения операций с резидентами различных стран.
9. Создание системы органов управления и контроля за уровнем странового риска в банке.
Заслуживают внимания и предложения о создании соответствующей системы регулирования и надзора за деятельностью кредитных организаций на международных рынках на основе разработанной государственной внешней кредитной и валютной политики.
Появление в кредитных и других организациях качественной системы управления страновыми рисками позволит российским резидентам без потерь работать на международных товарных и финансовых рынках.
Список литературы
1. Батракова Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка: учеб. для вузов. М.: Логос, 2005. 368 с.
2. Красавина Л.Н. Проблемы обновления концептуальных основ регулирования внешнеэкономических рисков России в условиях интеграции в мировую экономику и членства в ВТО // Деньги и кредит. 2013. № 9. С. 10-16.
3. Красавина Л.Н. Концептуальные подходы к проблеме модернизации международных валютных, кредитных, финансовых отношений России в аспекте современных мировых вызовов // Деньги и кредит. 2014. № 10. С. 45-52.
4. Отчет о развитии банковского сектора и банковского надзора в 2013 году. URL: http://www.cbr. ru/publ/archive/root_get_blob.aspx?doc_id=9525.
5. Обзор финансовой стабильности. Июнь 2014 года. URL: http://www.cbr.ru/publ/Stability/fin-stab-2013-14_4-1r.pdf.
6. Пискунова Н.Г. Страновой риск и методы его оценки. URL: http://www.lawmix.ru/bux/50027.
7. Сусанин Д. Методы измерения странового риска // Рынок ценных бумаг. 2001. № 16. С. 50.
8. Сусанин Д. Оценка и прогнозирование стра-нового риска России // Рынок ценных бумаг. 2002. № 5. С. 67.
9. Сухов М.И. Актуальные вопросы развития банковского сектора Российской Федерации // Деньги и кредит. 2014. № 10. С. 3-7.
10. Blanchard O. Fiscal dominance and inflation targeting: lessons from Brazil. NBER Working Paper no. 10390. 2004. P. 1-35.
11. Fama E. and French K. Business conditions and the expected returns on stocks and bonds // Journal of Financial Economics. 1989. № 25. P. 23-50.
12. Favero C. and Giavazzi F. Targeting inflation when debt and risk premia are high: lessons from Brazil. Mimeo, MIT. 2003.
13. Favero C. and Giavazzi F. Inflation targeting and debt: lessons from Brazil. NBER Working Paper no.10390.2004.
14. Gangemi M., Brooks R. and Faff R. Modeling Australia's country risk: a country beta approach // Journal of Economics and Business. 2000. № 52. P. 259-76.
15. Harvey C.R. and Zhou G. International asset pricing with alternative distributional specifications // Journal of Empirical Finance. 1993. № 1. P. 107-31.
16. International Risk Management. London. McMillan. 1985. P. 63.
17. Loyo E. Comments on Olivier Blanchard's «Fiscal Dominance and inflations targeting: lessons from Brazil», in Giavazzi F., Goldfajn I. and Herrera S. Inflation Targeting, Debt and the brazilian Experience 1999 to 2003. 2004. MIT Press. P. 49-84.
18. Teles V. and Andrade J. An Empirical Model of the Brazilian Country risk - an Extension of the Beta Country Risk Model // Applied Economics. 2006. № 38. P. 71-78.
19. Teles V. and Andrade J. Monetary policy and country risk // Applied Economics. 2008. № 40. P. 17-24.
20. Uribe M. A fiscal theory of sovereign risk. Mimeo, Duke university. 2003.
21. Woodford M. Monetary policy and price level determinacy in a cash-in-advance economy // Economic Theory. 1994. № 4. P. 345-380.
Finance and Credit Banking
ISSN 2311-8709 (Online) ISSN 2071-4688 (Print)
COUNTRY RISK IN BANKING
Valentina V. SOFRONOVA, Irina A. PLESKOVA
Abstract
Subject Russia's integration into the global processes of the world economy and politics, and subsequent expansion of international foreign exchange, credit and financial transactions bear additional risks for Russian credit organizations. The accepted name of such risks is country risks. Non-availability of adequate theoretical and methodological framework for identification and assessment of this type of risk makes the subject of the study particularly relevant.
Objectives The objectives include the study of the degree of impact of various factors on the country risk value; the analysis of such factors as the condition of the budget and the balance of payments, the availability of international reserves, etc.
Methods In the paper, we applied an econometric analysis and built an econometric model of country risk. By using this model, we tested the hypothesis about relationship of the chosen factors and country risk. Results We identified a positive dependence between the size of country risk and the level of public debt, as well as tight monetary policy, and a negative dependence between country risk and the balance of payments. Conclusions We have formulated conclusions about potential growth of country risk in Russian credit organizations, provided a unique interpretation of the country risk definition, and defined the factors affecting the country risk. We also proposed the major ways to minimize country risk in credit institutions. The results of the study may be useful for credit institutions to assess country risk when placing funds in foreign countries.
Keywords: country risk, monetary policy, nominal, face, interest rate
References
1. Batrakova L.G. Ekonomicheskii analiz deyatel'nosti kommercheskogo banka [Economic analysis of commercial bank's activities]. Moscow, Logos Publ., 2005, 368 p.
2. Krasavina L.N. Problemy obnovleniya kont-septual'nykh osnov regulirovaniya vneshneekonom-icheskikh riskov Rossii v usloviyakh integratsii v mirovuyu ekonomiku i chlenstva v VTO [Problems of updating the conceptual bases of Russia's external economic risk regulation in conditions of integration into the world economy and accession to the WTO]. Den 'gi i kredit = Money and Credit, 2013, no. 9, pp. 10-16.
3. Krasavina L.N. Kontseptual'nye podkhody k probleme modernizatsii mezhdunarodnykh valyutnykh, kreditnykh, finansovykh otnoshenii Rossii v aspekte sovremennykh mirovykh vyzovov [Conceptual approaches to modernization of international currency, credit, and financial relations of Russia in the context of modern world challenges]. Den'gi i kredit = Money and Credit, 2014, no. 10, pp. 45-52.
4. Otchet o razvitii bankovskogo sektora i banko-vskogo nadzora v 2013 godu [Report on the banking sector and bank supervision development in 2013]. Available at: http://www.cbr.ru/publ/archive/root_get_ blob.aspx?doc_id=9525. (In Russ.)
5. Obzor fmansovoi stabil'nosti. Iyun' 2014 goda [Review of financial stability. June 2014]. Available at: http://www.cbr.ru/publ/Stability/fin-stab-2013-14_4-1r.pdf. (In Russ.)
6. Piskunova N.G. Stranovoi risk i metody ego otsenki [A country risk and the methods of its assessment]. Available at: http://www.lawmix.ru/bux/50027. (In Russ.)
7. Susanin D. Metody izmereniya stranovogo riska [Methods of country risk measurement]. Rynok tsen-nykh bumag = Securities Market, 2001, no. 16, p. 50.
8. Susanin D. Otsenka i prognozirovanie stranovogo riska Rossii [Assessing and forecasting the country risk of Russia]. Rynok tsennykh bumag = Securities Market, 2002, no. 5, p. 67.
9. Sukhov M.I. Aktual'nye voprosy razvitiya bankovskogo sektora Rossiiskoi Federatsii [Topical issues of developing the banking sector of the Russian Federation]. Den 'gi i kredit = Money and Credit, 2014, no. 10, pp. 3-7.
10. Blanchard O. Fiscal dominance and inflation targeting: lessons from Brazil. NBER Working Paper, 2004, no.10390.
11. Fama E., French K. Business conditions and expected returns on stocks and bonds. Journal of Financial Economics, 1989, no. 25, pp. 23-50.
12. Favero C., Giavazzi F. Targeting inflation when debt and risk premia are high: lessons from Brazil. Mimeo, MIT, 2003.
13. Favero C., Giavazzi F. Inflation targeting and debt: lessons from Brazil. NBER Working Paper, 2004, no.10390.
14. Gangemi M., Brooks R., Faff R. Modeling Australia's country risk: a country beta approach. Journal of Economics and Business, 2000, no. 52, pp. 259-76.
15. Harvey C.R., Zhou G. International asset pricing with alternative distributional specifications. Journal of Empirical Finance, 1993, no. 1, pp. 107-31.
16. International Risk Management. London, McMillan, 1985, p.63.
17. Loyo E. Comments on Olivier Blanchard's "Fiscal Dominance and Inflations Targeting: Lessons from Brazil", in Giavazzi F., Goldfajn I. and Herrera S. Inflation Targeting, Debt and the Brazilian Experience 1999 to 2003. MIT Press, 2004.
18. Teles V., Andrade J. An Empirical Model of the Brazilian Country Risk - an Extension of the Beta Country Risk Model. Applied Economics, 2006, no. 38, pp. 71-78.
19. Teles V., Andrade J. Monetary policy and country risk. Applied Economics, 2008, no. 40, pp. 17-24.
20. Uribe M. A fiscal theory of sovereign risk. Mimeo, Duke University, 2003.
21. Woodford M. Monetary policy and price level determinacy in a cash-in-advance economy. Economic Theory, 1994, no. 4, pp. 345-380.
Valentina V. SOFRONOVA
National Research University - Higher School of Economics, Nizhny Novgorod Branch, Nizhny Novgorod, Russian Federation valentina.nnov@mail.ru
Irina A. PLESKOVA
National Research University - Higher School of Economics, Nizhny Novgorod Branch, Nizhny Novgorod, Russian Federation pl_ira@mail.ru
