Буздалин А.В. Надежность банка:
От формализации к оценке

Оглавление

Введение

Задача увеличения эффективности банковского надзора, совершенствования практики риск-менеджмента, повышения транспарентности банковской системы актуализирует поиски новых методов определения надежности кредитных организаций. Применяемые в мировой практике экономико-математические методы позволяют приблизиться к поставленной цели, обладая рядом преимуществ по сравнению с традиционными методами анализа финансового состояния банка. Так, с их помощью можно с минимальными затратами времени в машинном режиме обрабатывать значительные массивы статистической информации и получать удовлетворительный по точности результат.

Экономико-математические методы позволяют выявить скрытые недостатки в работе банков, провести группировки по надежности, а главное – получить обобщенные числовые характеристики надежности банков, тогда как выводная часть традиционных методов является словесно-описательной.

При этом преимущества экономико-математических методов проявляются в пределах строго ограниченной сферы применения. А именно, эти методы подходят для обработки больших массивов информации, получения предварительных оценок финансового состояния банка, в том числе для целей пруденциального банковского надзора. Поэтому они призваны дополнить существующие классические методы анализа.

В условиях становления в России рыночной экономики банковский сектор приобретает все большую значимость в системе экономических отношений. Так, если на заре реформ банки зачастую служили целям обогащения финансовых элит и концентрировали внимание прежде всего на проведении спекулятивных операций с инструментами финансового рынка, то на нынешнем историческом этапе российские банки повернулись лицом к актуальным задачам, решения которых ждет от них российская экономика, находящаяся в начале стадии роста.

Вместе с тем существенным препятствием формированию цивилизованной банковской системы в России является проблема недоверия к существующим кредитным институтам как со стороны населения, так и со стороны большинства хозяйствующих субъектов. Путей преодоления данной проблемы много, но большинство российских и западных экономистов указывают на необходимость повышения открытости банковской системы и формирования адекватного и доступного инструментария оценки банковских рисков.

Богатое разнообразие различных методов и подходов, которые были предложены отечественными и зарубежными авторами для анализа и оценки надежности коммерческих банков, свидетельствует о важности данной задачи. Однако практическое применение существующего мирового опыта (особенно с учетом российских реалий) наталкивается на ряд проблем.

Во-первых, оценка надежности банка в контексте конкретной прикладной задачи требует выбора оптимального инструментария, что невозможно без унификации и классификации существующих разрозненных методов на основе единой теоретической концепции, подразумевающей четкое определение понятия надежности банка.

Во-вторых, как правило, за рамками исследований остается вопрос соответствия методик контексту быстро меняющихся условий экономической среды, что особенно актуально для реформируемой российской экономики.

В-третьих, существующие методики ориентированы в большей части на обнаружение и констатацию текущих проблем у банков и не выполняют важного прогнозного предназначения.

И наконец, в-четвертых, не уделяется должного внимания зависимости надежности отдельных банков от финансовой устойчивости банковской системы как единого целого.

Важным препятствием для развития инструментария анализа и оценки финансовой устойчивости коммерческих банков является отсутствие должной концептуальной проработки самого понятия "надежность банка". Такая ситуация приводит к неизбежной путанице в методологических конструкциях и к противоречивости получаемых на их основе выводов. Понятие надежности банка требует уточнения и четкого определения, причем различным аспектам банковского анализа могут быть свойственны различные определения надежности. Ведя разговор о методиках оценки надежности банка необходимо четко понимать ее теоретическую сущность и то, какой экономико-математический инструментарий может быть использован для получения ее количественных и иных формализованных оценок.

Решение этой и ранее обозначенных проблем требует использования методов экономико-математического моделирования надежности банков.

Классический подход к анализу надежности коммерческих банков заключается в конструировании и расчете различных показателей финансового состояния банков на основе данных его финансовой отчетности, которые позволяют получить представление об основных аспектах деятельности банка. Итоговые результаты такого анализа имеют словесно-описательную форму. Данному направлению анализа надежности банка посвящены работы Г. С. Пановой, О. И. Лаврушина, А. Д. Шеремета, З. Г. Ширинской, Г. Г. Фетисова, В. В. Иванова, З. Т. Томаевой, Л. П. Белых, И. Э. Амелина, В. А. Царькова.

Международной практикой анализа надежности банка стало использование различных экспертных рейтингов, в частности разработанных специалистами ведущих рейтинговых агентств (Standard & Poor's, Moody's, FITCH), а также банковскими регуляторами в США (методика CAMEL). Данному направлению анализа банков посвящены работы отечественных авторов: И. Т. Фаррахова, И. Д. Мамонова, В. В. Новикова.

Важную группу методов анализа надежности банков составляют подходы, основанные на различных алгоритмах дискриминантного анализа, которые были исследованы в работах Э. Альтмана, Р. Таффлера, А. Кумара, Д. Чессера, Г. Холдмэна, П. Нараянана, Марэ, Д. Паттелла, М. Вольфсона, Б. Фридмэна, Д. Као, В. М. Бухштабера, И. Г. Оводова, С. Н. Шевченко, Т. Шумвейя, А. А. Пересецкого, А. М. Карминского.

В последнее время особенно популярными стали модели оценки надежности банков, основанные на теории марковских процессов. Этому посвящены работы Э. Альтмана, Д. Као и специалистов рейтингового агентства Standard & Poor's.

Существенную теоретическую и практическую ценность представляют опционные и структурные модели оценки надежности банков, предложенные Р. Мертоном, Т. Шумвейем, С. В. Ивлиевым, А. В. Колодочкиным, К. Б. Кузнецовым, а также сотрудниками корпорации KMV.

Особый интерес представляет методика оценки совокупного кредитного риска ссудного портфеля CreditRisk+ (авторские права CSFB), где в качестве показателя надежности (в том числе банков) предлагалось использовать случайную вероятность дефолта. В данной методике была предпринята первая попытка преодоления проблем, связанных с получением оценок долгосрочной надежности банков.

В первой главе книги особое внимание уделяется анализу финансового состояния контрагентов по рынку МБК (межбанковских кредитов). Данный сегмент финансового рынка играет ключевую роль в обеспечении устойчивого функционирования как отдельных кредитных организаций, так и банковской системы в целом.

Вторая глава книги посвящена теоретическим аспектам текущей надежности банков. В результате математической формализации понятия текущей надежности банка в виде субъективной вероятности создана универсальная концепция оценки текущей надежности банка, позволившая объединить в рамках единого подхода большинство существующих на сегодня различных методов анализа надежности банков. Учитывая важность роли Банка России как основного регулятора банковской системы, были конкретизированы ключевые составляющие понятия текущей надежности банка с позиций органов надзора: критерий надежности (отсутствие необходимости регулирующего вмешательства в деятельность коммерческого банка), временной промежуток надежности (период между комплексными банковскими проверками), методика анализа (17 финансовых показателей).

В третьей главе разработана экспресс-методика, позволяющая быстро рассчитать текущую надежность банка с удовлетворительной точностью в виде значения логистической функции на кортеже бинарных признаков соответствия базовых 17-ти финансовых показателей банка оцененным эмпирическим пороговым границам. В результате органы банковского надзора получают эффективный метод предварительного выявления проблемных банков. Границей допустимости использования интегральных показателей при оценке текущей надежности банка является ее определение в виде условной вероятности того, что банк окажется надежным. Предложен удобный метод определения весовых коэффициентов интегрального показателя надежности банка как коэффициентов дискриминирующей функции в рамках модели байесовской классификации биноминальных распределений.

На основе факторного анализа агрегированных балансовых отчетов банков построена методика оценки текущей надежности банка с учетом структурных отношений банковской системы. Так, установлено, что общее состояние банка задается тремя базовыми факторами: размер, рентабельность, ключевой высокорисковый актив. Фактор "ключевой высокорисковый актив" может со временем менять экономическое содержание. До кризиса 17 августа 1998 года он характеризовал объем портфеля у банков ГКО-ОФЗ, после 17 августа 1998 года смысл фактора трансформировался в объем "плохих" ссуд реальному сектору экономики. Близость значений базовых факторов банка к значениям факторов большого числа неблагополучных банков должно расцениваться как признак банкротства. Экономически обосновано, что банковское сообщество разбивается по структуре операций на четыре кластера, различающихся численностью, размером совокупных активов и надежностью их представителей, что может позволить банковским регуляторам сделать банковский надзор и регулирование более адресным, учитывающим специфику отдельных сегментов банковской системы.

За кризисный период с начала 1998 года до середины 1999 года проведен анализ изменения влияний на надежность банков ключевых банковских показателей: доли обязательств в пассивах, рентабельности, объема портфеля государственных обязательств, объема кредитов реальному сектору экономики, объема привлечения средств физических лиц. Это позволило впервые количественно оценить характер влияния финансового коллапса на особенности определения надежностей банков.

Выявлено, что суммарная величина активов банка определяет три основных совокупности коммерческих банков: малые банки "одного клиента", банки субфедерального и общефедерального уровня. Внутри каждой группы, для которых определены численные границы, "плохие" банки концентрируются среди малых, а "хорошие" – среди крупных.

В четвертой главе представлена концепция долгосрочной надежности банков. Оценка надежности банка в долгосрочной перспективе требует использования математического аппарата порядковых отношений, что обусловлено отсутствием достаточного объема информации для прогнозирования развития банковской системы в условиях экономики переходного периода и, как следствие, невозможностью получить числовую оценку долгосрочной надежности коммерческого банка.

В пятой главе представлена методика построения порядкового отношения долгосрочной надежности банков. Так, превосходство одного банка над другим в плане долгосрочной надежности определяется значением логического полинома на кортеже булевых признаков, определяющих соотношение банков по значениям обязательных нормативов (Инструкция ЦБ РФ N 1 от 30.04.1991 г.). Разработанная методика оценки долгосрочной надежности банка обладает высокой прогнозной значимостью. Так, построенный по историческим данным на 1 февраля 1998 года рейтинг долгосрочной надежности российских банков отлично предсказал результаты кризиса банковской системы, вызванного финансовым коллапсом 17 августа 1998 года. Установлено и модельно подтверждено, что анализ долгосрочной надежности отдельного банка может быть лишь неотъемлемой частью анализа долгосрочной надежности банковской системы в целом. Определены эквивалентные формы обеспечения долгосрочной надежности банков в зависимости от показателей ликвидности и диверсификации бизнеса коммерческого банка, что формализуется в типичных соотношениях обязательных банковских нормативов (Н1–Н8).

Разработана математическая модель оценки значимости банка на основе многокритериальной оптимизации в пространстве признаков: 1) общая величина активов; 2) общая величина обязательств; 3) объем собственных средств; 4) объем вкладов физических лиц; 5) сумма бюджетных счетов; 6) объем кредитов реальному сектору экономики. В результате проведенных вычислений была выявлена группа ключевых коммерческих банков, надежность которых определяет устойчивость банковской системы.

Среди общей совокупности различных показателей банковской деятельности определен список из 17 наиболее значимых для оценки текущей надежности. Эмпирическим путем для этого набора показателей выявлены допустимые границы, которые в ряде случаев отличаются от закрепленных в официальных документах. Данный результат позволит повысить адекватность анализа деятельности коммерческих банков в условиях постоянно меняющихся экономических реалий и может быть использован при реформировании нормативной базы банковского надзора.

Благодарности. Автор выражает глубокую признательность М. К. Беляеву за полезные идеи, ценные советы и замечания, постоянное внимание и поддержку, которую он оказывал на этапе написания книги. Автор благодарен Ю. В. Сидельникову, Е. В. Чепурину и С. Н. Черемных за важные предложения и комментарии, которые были учтены в процессе работы над книгой.

Об авторе

Кандидат экономических наук, доцент кафедры международных валютно-финансовых отношений Научно-исследовательского университета "Высшая школа экономики". Окончил механико-математический факультет МГУ им.М.В.Ломоносова. Позднее защитил на экономическом факультете МГУ кандидатскую диссертацию, посвященную математическим методам оценки надежности банков. Область научных интересов: финансовый риск-менеджмент, банковская и финансовая аналитика, прикладная прогностика. По данным направлениям опубликовано более 100 научных работ автора в ведущих российских изданиях. Кроме того, А.В.Буздалин имеет опыт практической работы в Центральном банке РФ, коммерческих банках, а также консалтинговых компаниях.