Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Аналитический обзор подходов к дистанционному анализу рисков банковского сектора органами банковского надзора 13
1.1. Банковский сектор как объект дистанционного анализа со стороны органов банковского надзора 13
1.2. Анализ современных подходов к дистанционному анализу рисков банковского сектора 25
1.3. Практическое применение подходов дистанционного анализа рисков 45
1.4. Особенности банковского сектора Российской Федерации 56
1.5. Информационно-аналитические системы дистанционного анализа рисков 59
Выводы по главе 69
Глава 2. Теоретические и методические основы информационно-аналитической системы дистанционного анализа рисков банковского сектора 72
2.1. Дистанционный риск-ориентированный подход к анализу рисков банковского сектора 72
2.2. Методы дистанционного анализа отдельных кредитных организаций 74
2.3. Методы дистанционного анализа банковского сектора в целом 115
Выводы по главе 125
Глава 3. Информационно-аналитическая система дистанционного анализа рисков банковского сектора 127
3.1. Требования к построению и логическая структура ИЛС 127
3.2. Разработка ИА С 139
3.3. Пример дистанционного анализа банковского сектора 144
3.4. К вопросу об оценке экономической эффективности НАС 155
Выводы по главе 156
Заключение 157
Библиографический список 159
Приложения 168
- Анализ современных подходов к дистанционному анализу рисков банковского сектора
- Особенности банковского сектора Российской Федерации
- Методы дистанционного анализа отдельных кредитных организаций
- Пример дистанционного анализа банковского сектора
Введение к работе
Одним из ключевых условий реализации имеющегося потенциала экономического развития страны является расширение банковского кредитования. Развитие банковского кредитования и в целом повышение роли банковского сектора в экономике входит в число стратегических задач государства [3]. Из основных целей, стоящих перед банковским сектором в настоящий момент, можно выделить следующие: повышение общеэкономической эффективности функций банковского сектора и укрепление его роли в экономике; повышение конкурентоспособности российских кредитных организаций; усиление защиты интересов кредиторов банков; укрепление доверия к банковскому сектору; предотвращение использования кредитных организаций в недобросовестной коммерческой деятельности. Достижение перечисленных целей в значительной степени определяется качеством регулирования банковской деятельности и системы банковского надзора.
Основными направлениями развития банковского регулирования и надзора, приведенными в Стратегии развития банковского сектора РФ на 2004-2008 гг. [3], являются:
развитие риск-ориентированного надзора;
анализ характера и качества управления рисками в кредитных организациях;
обеспечение функционирования системы раннего реагирования;
внедрение комплексной оценки деятельности кредитных организаций;
повышение оперативности и эффективности принятия решений, реализуемых в рамках банковского надзора.
Кроме того, в рамках мероприятий по совершенствованию банковской системы и банковского надзора [4] предполагается развитие методики и практики дистанционного анализа устойчивости кредитных организаций, предотвращение использования схем фиктивной капитализации кредитных организаций [12,13].
Развитие и укрепление банковской системы - основная цель, стоящая перед Банком России [1]. Необходимость в анализе, качественной и количественной оценке величины рисков банковского сектора возникает вследствие наличия четкой взаимосвязи между состоянием банковского сектора и экономическим ростом
страны. В свою очередь, поддержание стабильного роста и устойчивости банковского сектора невозможно без четкого представления о его насущных проблемах, в том числе о рисках, возникающих в процессе банковской
деятельности.
Анализ рисков банковского сектора в Банке России осуществляется органами банковского надзора. К целям банковского надзора относятся: анализ и оценка финансового состояния банков, контроль за соблюдением банковского законодательства, применение корректирующих мер.
Важнейшим инструментом банковского надзора Российской Федерации
^ является дистанционный анализ, основная задача которого состоит в определении
характеристик риска банковского сектора на основании количественной информации, полученной из банковской отчетности. Результаты дистанционного анализа используются в качестве первичной информации для оценки текущей ситуации в банковском секторе и выработки решений, касающихся его развития. Кроме того, дистанционный анализ используется в процессе оценки рисков и является единственно возможным инструментом качественного и количественного анализа банковского сектора в целом.
Дистанционный анализ рисков банковского сектора - комплексная задача,
л включающая:
разработку методологических подходов к дистанционному анализу отдельных кредитных организаций и банковского сектора в целом;
анализ и оценку основных банковских рисков, возникающих как внутри банковского сектора, так и в экономике в целом;
мониторинг и анализ изменений, происходящих в банковском секторе, выявление неблагоприятных тенденций и их причин на возможно более раннем этапе их появления.
Сложность решения данной задачи определяется следующими факторами:
сложностью банковского сектора как объекта анализа;
ограниченностью информации о деятельности кредитных организаций,
получаемой из форм банковской отчетности;
отсутствием разработанных нормативных документов, позволяющих проводить адекватную оценку риска;
отсутствием систематизированной информации для проведения комплексной оценки величины риска отдельно взятой кредитной организации и банковского сектора в целом;
отсутствием единого информационно-аналитического пространства, объединяющего все источники информации о банковском секторе, алгоритмы и методы оценки рисков;
отсутствием информационно-аналитических систем для дистанционного анализа рисков банковского сектора, соответствующих современным требованиям.
К сожалению, имеющиеся в настоящий момент методы дистанционного анализа позволяют решить данную задачу лишь частично, они не всегда эффективны и не в полной мере соответствуют особенностям банковского сектора России. В то же время, задачи и цели банковского надзора и дистанционного анализа предъявляют повышенные требования к адекватности и эффективности методов дистанционного анализа.
Указанные выше факторы являются причиной возможной недооценки ситуации, которая может повлечь негативные последствия для экономики в целом.
Все вышесказанное обусловливает актуальность разработки методов дистанционного анализа рисков банковского сектора и их практической реализации в виде специализированной информационно-аналитической системы, предназначенной для использования органами банковского надзора.
В настоящее время как отечественными, так и зарубежными специалистами органов банковского надзора, рейтинговых агентств разработано немало подходов и методов к дистанционному анализу банков.
Разработке общих и специальных подходов к оценке рисков посвящены работы отечественных авторов: Бершадского А.В., Волошина И.В., Лобанова А.А., Меньшикова И.С., Пересецкого А.А., Рогова М.А., Шелагина Д.А. и др. Проблемы дистанционного анализа и оценки рисков банков и банковского сектора рассмотрены в трудах Иванова В.В., Малыхиной А.И., Севрук В.Т., Симановского А.Ю., Смирнова С.Н. и др., а также в нормативных материалах Банка России
Основные подходы к организации банковского регулирования и надзора приведены в рекомендациях Базельского комитета по банковскому надзору [71,72,76,91,94,95], который устанавливает стандарты пруденциального надзора для центральных банков стран во всем мире. Вопросам стабильности банковского сектора уделяют много внимания Международный валютный фонд и Всемирный банк [80,72, 98]. Отдельные методологические подходы к дистанционному анализу рассмотрены в Методике анализа финансового состояния банка [7] и Рекомендациях по проведению анализа деятельности кредитных организаций и развития банковских услуг в регионе [13], разработанных Банком России.
Вышеупомянутые ученые и специалисты внесли большой вклад в разработку теоретических и практических аспектов дистанционного анализа рисков банковского сектора и аспектов банковского анализа. Однако методологические подходы к дистанционному анализу банковских рисков органами банковского надзора еще не нашли достаточного отражения в отечественной литературе. Являются недостаточно проработанными вопросы практического использования подходов дистанционного анализа в современном российском банковском секторе с учетом его специфики, а также вопросы создания новых методов оценки рисков, соответствующих Стратегии развития банковского сектора Российской Федерации. Существует также насущная необходимость в организации информационного обеспечения и автоматизации процессов оценки рисков в области банковского анализа и надзора.
Целью диссертационного исследования является разработка методов дистанционного анализа рисков банковского сектора, соответствующих Стратегии развития банковского сектора и банковского надзора, а также построение информационно-аналитической системы, реализующей эти методы. Информационно-аналитическая система позволит проводить комплексный анализ рисков отдельно взятой кредитной организации и банковского сектора в целом, а также автоматизировать процесс принятия решений в области банковского надзора.
Поставленная цель предполагает решение следующих задач:
1. Провести сравнительный анализ отечественного и зарубежного опыта дистанционного анализа рисков и построения информационно-аналитических систем в области банковского надзора.
2. Исследовать возможности использования известных подходов к
дистанционному анализу рисков с учетом специфики российского
банковского сектора.
*
Разработать дистанционный риск-ориентированный подход к оценке рисков отдельных кредитных организаций и банковского сектора в целом, соответствующий основным положениям Стратегии развития банковского сектора.
Разработать перечень требований к организационному и информационному обеспечению информационно-аналитической системы дистанционного анализа банковского сектора (далее ИАС) с учетом максимальной эффективности ее использования.
Разработать ИАС дистанционного анализа рисков банковского сектора и апробировать ее при решении практических задач дистанционного анализа.
Объектом диссертационного исследования является банковский сектор Российской Федерации и его функционирование в условиях финансовых рисков.
Предметом исследования являются методы, алгоритмы и информационные технологии, обеспечивающие дистанционный анализ рисков банковского сектора надзорными органами Банка России, реализуемые в виде информационно-аналитической системы.
Теоретической и методологической базой исследования послужили научные труды отечественных и зарубежных специалистов в области пруденциального надзора, дистанционного анализа рисков банков и банковского сектора. В работе использовались стандарты и рекомендации Базельского комитета при Банке Международных Расчетов, Международного валютного фонда, Всемирного банка, а также аналитические и информационные материалы, опубликованные в российской и зарубежной периодической печати и размещенные в компьютерной сети Internet.
При решении поставленных задач к изучаемым объектам применялись: методы математической статистики, системного анализа, объектно-ориентированного проектирования и программирования, технологии реляционных баз данных. Широко использовались программные продукты, в частности:
Аналитический комплекс «Прогноз», CASE-средства (BPwin, Visio), реляционные СУБД (Oracle, Informix, MS-SQL) и другие средства.
Работа проведена в рамках пунктов 1.6 и 2.3 паспорта специальности 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики:
математический анализ и моделирование процессов в финансовом секторе экономики, развитие методов финансовой математики и актуарных расчетов;
разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.
Научная новизна состоит в том, что автором обоснован и разработан оригинальный дистанционный риск-ориентированный подход к оценке рисков отдельных кредитных организаций и банковского сектора в целом. Подход объединяет в себе как новые, так и известные ранее методы по проведению комплексного дистанционного анализа отдельных кредитных организаций и оценке устойчивости банковского сектора в целом. В ходе научного исследования разработана оригинальная информационно-аналитическая система, обеспечивающая автоматизацию процессов дистанционного анализа и надзора.
Наиболее существенные результаты, имеющие научную новизну и разработанные лично автором:
выделены и исследованы особенности банковского сектора и банковского надзора Российской Федерации, оказывающие существенное влияние на применимость подходов дистанционного анализа рисков;
с учетом специфики российского банковского сектора разработан подход к дистанционному анализу, основывающийся на концепции риск-ориентированного надзора, и предназначенный для комплексного использования органами банковского надзора при анализе отдельных кредитных организаций и банковского сектора в целом;
в рамках разработанного дистанционного риск-ориентированного подхода: решена не имеющая аналогов в российской практике
дистанционного анализа задача выявления кредитно-вексельных регулировочных схем, предложен оригинальный метод решения задачи раннего предупреждения и выявления проблем у отдельных кредитных организаций;
для проведения дистанционного анализа банковского сектора в целом в составе риск-ориентированного подхода предложен набор индикаторов для оценки общей устойчивости банковского сектора и решена задача дистанционного анализа системных рисков банковского сектора;
разработана НАС дистанционного анализа рисков банковского сектора, реализующая дистанционный риск-ориентированный подход и обеспечивающая интеграцию информации о рисках в Банке России.
Практическое значение исследования заключается в создании на основе разработанных в нем подходов и методов информационно-аналитической системы дистанционного анализа рисков банковского сектора. Система используется в Департаменте банковского регулирования и надзора Центрального аппарата, а также в отдельных территориальных учреждениях Банка России. Использование информационно-аналитической системы способствует улучшению качества банковского регулирования и надзора.
Основные результаты исследования внедрены в 2003-2005 гг. в Банке России в рамках работ по созданию Системы анализа финансового состояния банков и Системы анализа деятельности кредитных организаций в регионе. В рамках указанной работы автор выступал в качестве главного специалиста группы разработки от разработчика Систем - компании «Прогноз». Достоверность и эффективность результатов исследований подтверждены приемочными испытаниями; система прошла стадию опытной эксплуатации и находится в промышленной эксплуатации.
Основные положения диссертационной работы докладывались на научном семинаре «Экономическая теория, математические и инструментальные методы экономики» (ПГУ г. Пермь, 2003-2004 г.г.), V и VI Международных Конгрессах по математическому моделированию (Дубна, 2002 г., Нижний Новгород, 2004 г.), Региональной конференции молодых ученых и студентов «Экономика и управление: актуальные проблемы и поиск путей решения» (Пермь, 2004 г.).
%
Отдельные этапы работы выполнены в рамках программы РФФИ (04-06-96002), Программы «Университеты России» (ур.03.01.020) и КЦФЕ Минобразования (Е02-2.0-63).
По материалам диссертации автором опубликовано 8 работ общим объемом 5,2 печатных листов (в соавторстве - 1), из них 2 на английском языке.
Работа изложена на 190 страницах машинописного текста, состоит из введения, трех глав, заключения и приложений, иллюстрирована 18 таблицами и 22 рисунками. Библиографический список содержит 105 названий литературных источников, в том числе 70 отечественных, 35 зарубежных.
Во введении обоснована актуальность исследования, сформулирована научная новизна, приведены цель и задачи исследования, перечислены наиболее существенные результаты, дана общая характеристика работы.
В первой главе - «Аналитический обзор подходов к дистанционному анализу рисков банковского сектора органами банковского надзора» - рассмотрены теоретические аспекты подходов к дистанционному анализу банковского сектора, проведен их критический анализ, в том числе с точки зрения использования в составе существующих информационно-аналитических систем.
Во второй главе - «Теоретические и методические основы информационно-аналитической системы дистанционного анализа рисков банковского сектора» -предложен дистанционный риск-ориентированный подход к анализу рисков, в рамках которого исследованы теоретические и методические вопросы разработки методов дистанционного анализа отдельных кредитных организаций и банковского сектора в целом.
В третьей главе - «Информационно-аналитическая система дистанционного анализа рисков банковского сектора» - сформулированы основные требования к построению ИАС, разработаны принципы и структура ИАС, приведен комплексный пример использования системы для дистанционного анализа рисков банковского сектора Российской Федерации.
В заключении приведены основные выводы, оценено практическое значение и даны предложения теоретического и практического плана.
В приложениях представлены данные, подтверждающие обоснованность результатов исследования (справочно-аналитический материал).
Автор считает своим долгом выразить признательность коллективу компании «Прогноз», в том числе генеральному директору компании Д.Л. Андрианову и заместителю директора Г.К. Полушкиной, сотрудникам Банка России: Е.В. Королевой, М.А. Бездудному, А.Е. Ханачевской, А.А. Смирновой за поддержку и обмен идеями в рамках создания ИАС.
Анализ современных подходов к дистанционному анализу рисков банковского сектора
Дистанционный анализ как метод анализа отдельных банков и банковского сектора в целом всегда был объектом пристального внимания со стороны банков-контрагентов, клиентов кредитной организации и органов банковского надзора. На ранних этапах развития банковской системы (до 30-х гг. XX века) дистанционный анализ практически не использовался. После Великой депрессии в США органы банковского надзора стали обращать более пристальное внимание на состояние коммерческих банков с целью предотвращения возможных кризисных явлений.
После отмены Бреттонвудского соглашения банки получили гораздо больше возможностей по привлечению, размещению средств и проведению разного рода операций. Это увеличило спектр возможных банковских рисков и, несомненно, сказалось на увеличении степени подверженности риску мировой банковской системы. Все это сыграло значительную роль в развитии подходов к дистанционному анализу как средству для оценки подверженности отдельных кредитных организаций рискам. Использовавшиеся до этого простейшие подходы дистанционного анализа, такие как дескриптивный анализ и коэффициентный анализ, получили свое развитие; началось повсеместное использование рейтинговых подходов (первоначально рейтинговыми агентствами, а затем и органами банковского надзора).
Позже, с развитием банковского надзора, в мировой практике дистанционного анализа появляются методы анализа однородных групп и простейшие системы раннего предупреждения, основанные на мониторинге отдельных показателей деятельности банков. С момента принятия в 1988 г. Базельского соглашения по капиталу развивается коэффициентный анализ в виде установленных нормативов деятельности. Позднее получают развитие статистические регрессионные модели, нацеленные на прогноз рейтингов банков или оценку вероятности банкротства в будущем. С середины 90-х гг. получили признание методы стоимостной оценки риска, как средство для анализа рыночных рисков. Стимулирующим фактором такого стремительного развития подходов к дистанционному анализу отдельных банков стало развитие информационных технологий, позволившее автоматизировать процессы подготовки, сбора и обработки отчетности кредитных организаций.
В последнее время наибольшее распространение получили системы рейтинговой оценки, используемые как органами банковского надзора, так и рейтинговыми агентствами. Параллельно с этим многими центральными банками разрабатываются подходы стресс-тестирования и раннего предупреждения.
С середины прошлого века по мере развития банковских групп и усиления роли финансовых конгломератов в мировой финансовой системе стали развиваться подходы к дистанционному анализу банковских консолидированных групп. К настоящему времени оценка консолидированных групп находится в стадии разработки концепции.
Подходы к оценке банковского сектора в целом также не устоялись к настоящему времени. В большинстве центральных банков при дистанционном анализе банковского сектора используется дескриптивный анализ: составляются и анализируются сводные агрегированные отчеты о деятельности отдельных банков. В последнее время получает развитие концепция стресс-тестирования банковского сектора, ставящая своей целью оценить потери банковского сектора от различного рода финансовых кризисов; конкретных подходов в рамках данной концепции пока не разработано. Альтернативным подходом к дистанционному анализу банковского сектора является использование имитационного моделирования для прогнозирования его состояния на перспективу.
Классификация подходов к дистанционному анализу рисков Подходы к дистанционному анализу рисков подразделяются на следующие основные классы.
Дескриптивный анализ, известный также как модели описательного характера, является основным инструментом оценки финансового состояния при дистанционном анализе. В его основе лежит фиксированный набор показателей, характеризующих различные аспекты деятельности кредитных организаций или представляющих результаты дистанционного анализа банковского сектора в виде сводных таблиц. Данный класс подходов представляет собой очень подробный инструмент, но требует больших объемов времени для проведения комплексного анализа, а также квалифицированных кадров.
Коэффициентный анализ также является базовым инструментом оценки финансового состояния при дистанционном анализе. Коэффициентный анализ основан на отслеживании попаданий значений коэффициентов из некоторого выделенного списка показателей деятельности в пределы разрешенных диапазонов, определяемых эмпирически.
Анализ однородных групп как логическое продолжение коэффициентного анализа изучает положение кредитной организации в группе родственных ей кредитных организаций. На этой основе делается вывод об имеющих место рисках и относительной финансовой устойчивости анализируемого банка. Результаты группировки кредитных организаций могут использоваться другими подходами.
Особенности банковского сектора Российской Федерации
Рассмотрим некоторые особенности банковского сектора Российской Федерации и связанной с ним специфики дистанционного анализа рисков. 1. Современная банковская система России относительно молода - ее история насчитывает чуть более 10 лет. До последнего времени развитие банковского сектора было достаточно хаотичным процессом, что исключало возможность использования технически сложных методов дистанционного анализа рисков. Процесс развития банковского сектора после дефолта 1998 года вошел в фазу стабилизации только в последние 2-3 года. Кроме того, банки постоянно подстраиваются под изменения в макро- и микроэкономике, создают новые банковские продукты. Поэтому структура банковских рисков постоянно изменяется, что создает дополнительные сложности для их дистанционного анализа. 2. Несовершенство российского банковского законодательства. Кредитные организации РФ должны предоставлять в Центральный банк множество форм банковской отчетности; в соответствие с последними Указаниями [15] банки обязаны предоставлять около 70 форм отчетности, из них 7 - на ежедневной основе. Характерной чертой являются достаточно частые изменения отчетности и банковского законодательства: к примеру, с начала 2003 г. Банком России было выпущено более 300 официальных документов, из них 95 относятся к изменениям в отчетности.
Это затрудняет проведение ретроспективного анализа и усложняет построение информационных систем дистанционного анализа рисков. 3. Недостаточная прозрачность российской банковской системы. Это касается множества факторов: от прозрачности структуры собственности и открытости информации банковского аудита до случаев предоставления недостоверной отчетности кредитными организациями в Банк России. Достоверность информации о состоянии банковского сектора, получаемой из отчетности, является одной из ее качественных характеристик. Использование недостоверной или неадекватной информации при дистанционном анализе рисков банковского сектора приводит к недооценке ситуации и неэффективности принимаемых решений в области банковского регулирования. Возможными причинами появления недостоверной информации могут быть: несовершенные стандарты отчетности, нежелание кредитных организаций раскрывать информацию о результатах своей деятельности, использование кредитных организаций в недобросовестной коммерческой деятельности. Анализ достоверности получаемой Банком России отчетности кредитных организаций - важная задача, стоящая перед надзорными органами. Актуальность анализа достоверности подчеркивается рядом выпущенных нормативных актов (например, о ненадлежащих активах [13,12]). Недостоверность отчетности имеет различные причины возникновения; одним из основных ее проявлений является использование нестандартных операций для формального выполнения обязательных нормативов. Для этого банками используются так называемые «регулировочные схемы», цель которых состоит в завышении значений обязательных нормативных показателей капитала и ликвидности. Дистанционный анализ регулировочных схем, направленных на выполнение показателей ликвидности, в настоящий момент потерял свою актуальность в связи с выходом новой инструкции Банка России «Об обязательных нормативах банков» [6], требования которой сильно затрудняют использование схем ликвидности. Задача выявления регулировочных схем, направленных на формальное занижение кредитных рисков и выполнение норматива достаточности капитала HI, имеет высокую актуальность, особенно при анализе кредитных организаций на соответствие требований системе страхования вкладов. 4. Как было отмечено выше, банковский сектор России характеризуется большим уровнем капитализации, острой направленностью банков на выполнение экономических нормативов и относительно низкой доходностью. Эти факторы должны обязательно учитываться при проведении дистанционного анализа. Указанные особенности российского банковского сектора обусловливают определенные требования и ограничения на использование методов дистанционного анализа. Кроме того, они ограничивают возможности прямого применения подходов к дистанционному анализу рисков, разработанных и используемых в мировой практике достаточно давно. Рассмотрим кратко влияние особенностей банковского сектора на применимость некоторых подходов дистанционного анализа. Методы дескриптивного анализа достаточно трудно поддерживать в актуальном состоянии из-за частых изменений в банковской отчетности. Анализ однородных групп, ввиду большой изменчивости в деятельности отдельно взятых банков, не допускает использования сложных критериев для разбиения банков на группы. Разработанные надзорные рейтинги устаревают за два-три года - за относительно небольшой промежуток времени. Статистические модели, как показано выше, недостаточно точны; возможная причина - недостоверность отчетности.
Системы раннего предупреждения, вследствие изменчивости банковского сектора и недостоверности отчетности до сих пор официально не разработаны; существуют лишь отдельные разработки для решения локальных проблем. Бурное развитие информационно-аналитических систем (ИАС) дистанционного анализа рисков во многом связано с применением компьютерной техники и коренными изменениями в методах принятия решений, в результате ее бурного развития. Увеличение объема информации, усложнение решаемых задач, неопределенность последствий принимаемых решений, необходимость учета все большего числа факторов при принятии решения - все это требует активно использовать информационные технологии при принятии решений. Значительную помощь в указанных случаях может оказать информационно-аналитическая система оценки риска. Инструменты разработки информационно-аналитических систем В последние годы системы поддержки принятия решений и связанные с ними информационные технологии привлекают к себе все больше внимания. Автором проведен обзор отечественной и зарубежной литературы [41,54,67,83,84,101], с целью определить, насколько применимы предлагаемые технологические решения для создания ИАС дистанционного анализа рисков Банка России. С технологической точки зрения все возможные варианты информационно-аналитических систем, представленных на рынке информационных технологий, можно разбить на следующие группы по используемым ими инструментам: системы управления базами данных (СУБД), системы оперативной аналитической обработки (OLAP), средства создания отчетов.
Методы дистанционного анализа отдельных кредитных организаций
Кредитный риск является основополагающим в банковской деятельности и возникает, в основном, из-за недостаточного качества оценки банком кредитоспособности заемщиков или неадекватности разработанных процедур.
К сожалению, дистанционный анализ кредитного риска затруднен, поскольку информация банковской отчетности, характеризующая кредитный риск в различных его проявлениях (например, формы отчетности 115, 118, 157, 302, 501), все же недостаточна для корректной оценки величины данного риска. Для того чтобы эта информация была достаточна для получения оценки в первом приближении, необходимо имеющуюся в отчетности количественную информацию (сумму кредита) дополнить оценкой кредитоспособности отдельных заемщиков или их групп. По причине отсутствия кредитных бюро в России в настоящий момент получение сведений о кредитоспособности заемщиков невозможно.
С другой стороны, собственно оценка кредитного риска - прерогатива банка, надзорным органам же полезно знать, насколько эффективно банк управляет этим риском и как велика «подушка безопасности» при возникновении проблем - эти два показателя дадут дистанционное представление об имеющемся риске. Эффективность управления кредитным риском, а точнее, результат этого управления, на наш взгляд, характеризуется долей просроченных ссуд в общем объеме кредитного портфеля. Оценка же защищенности банка в случае возникновения проблем с возвратом кредитов характеризуется показателем достаточности капитала HI [6].
Тем не менее, оценивать уровень кредитного риска по этим двум показателям не всегда представляется возможным, так как многие российские банки используют нестандартные (схемные) операции для искусственного занижения кредитного риска. Поэтому необходимым условием адекватной оценки кредитного риска является разработка методов выявления таких операций. Актуальность этой задачи обусловлена и тем, что, используя схемные операции, банки могут скрывать и другие риски (например, риск ликвидности), что искажает общую картину устойчивости всей банковской системы.
Задача выявления нестандартных операций, в принципе, решаема дистанционно, если известны типы нестандартных операций и их отражение в отчетности (в проводках). В таком случае банк, выступая в качестве «черного ящика», представляет собой некую систему, внутренние характеристики которой нам неизвестны. Зная основные принципы функционирования данной системы и наблюдая значения его входов и выходов (в форме банковской отчетности), необходимо определить некоторые из неизвестных характеристик «черного ящика». В такой постановке задача выявления нестандартных операций сводится к задаче построения динамической модели банка в дискретном времени. Решение задачи, в принципе, позволит определить нестандартные операции, характерные не только для сокрытия кредитного риска, но и других, например риска ликвидности [42]. Методика выявления регулировочных схем Частная задача выявления нестандартных операций - разработка методики выявления регулировочных схем, направленных на занижение кредитных рисков (далее - Методика) формулируется следующим образом. Необходимо оценить степень использования банком регулировочных схем; оценить общий объем невозвращенных банку ссуд, которые банк не отражает в отчетности (так называемых «плохих ссуд») и распределение этого объема по кредитным инструментам банка (кредитам и векселям в разрезе срочности); пересчитать долю просроченных ссуд и показатель достаточности капитала Н1. В процессе разработки Методики были проанализированы и классифицированы типичные схемы сокрытия «плохих ссуд». Подавляющее большинство регулировочных схем тем или иным образом использует процедуру переоформления кредита - выдача неплатежеспособному заемщику нового кредита на покрытие невозвращенного старого. В рамках Методики анализируются следующие методы занижения кредитных рисков (регулировочных схем). Схема 1. Пролонгация кредита - оформление неплатежеспособному заемщику нового кредита на сумму, равную сумме невозвращенного старого кредита и невыплаченных процентов за него. При переоформлении кредита заемщик не возвращает банку средств и банк ему повторно не выдает - все операции совершаются внутри кредитной организации. Это приводит к тому, что расчеты по таким кредитам не проходят через корреспондентский счет банка, то есть имеет место увеличение внутренних оборотов по счетам кредитов при неизменном уровне оборотов по корреспондентскому счету. Эта схема довольно проста, но не может использоваться достаточно часто из-за законодательных ограничений. Схема 2. Переоформление кредита векселями третьих лиц и с использованием дебиторской задолженности. Это влечет за собой значительное увеличение оборотов кредитной организации по счетам кредитов, векселей и дебиторской задолженности при неизменных остатках на них. Данная схема достаточно трудоемка и обычно используется при невозможности использования схемы .
Пример дистанционного анализа банковского сектора
Приведем пример использования разработанных методов оценки рисков и информационно-аналитической системы на данных, описывающих функционирование банковского сектора за 2003-2004 годы. В течение рассматриваемого периода в банковском секторе происходил ряд событий: выпуск ряда нормативных актов, направленных на борьбу с ненадлежащими активами и недостоверной финансовой отчетностью [12]; летний банковский кризис 2004 года; отбор банков в систему страхования вкладов, начавшийся с середины 2004 года; Количество действующих кредитных организаций в течение 2003-2004 года составляло более 1300. С начала 2003 года были отозваны лицензии у 51 кредитной организации.
Анализ кредитного риска Были проанализированы все действующие кредитные организации за период 2003-2004 годов на предмет использования нестандартных операций. Для этого по каждой кредитной организации оценивались: доля «плохих ссуд», значение показателя вероятности использования регулировочных схем ПСх. Полученные значения усреднялись в пределах года и агрегировались по всему банковскому секторе. Те же операции производились для тех кредитных организаций, у которых за 2004 год были отозваны лицензии.
Результаты представлены ниже (Таблица 4). Анализируя таблицу, можно сделать следующие выводы.
Наблюдаются общие улучшения в банковском секторе, так, в 2003 году средняя доля «плохих ссуд» по действующим кредитным организациям составляла 20.84%, а в 2004 году она упала до 14.73%, что говорит об общем повышении качества кредитного портфеля. В полтора и более раза упало число кредитных организаций с долей «плохих ссуд» свыше 20% и с долей свыше 50%.
Среди кредитных организаций, у которых в течение 2004 года были отозваны лицензии на осуществление банковской деятельности, средняя доля «плохих ссуд» была более трети, что может косвенно свидетельствовать об адекватности подхода. Анализ адекватности методики выявления регулировочных схем Вполне естественно возникает вопрос об адекватности предлагаемой методики выявления регулировочных схем. Данная проблема в общем случае не может быть решена дистанционно, так как требует ресурсов подразделений инспектирования для детального анализа каждого банка.
Поэтому для общей проверки «качества» методики выявления регулировочных схем использовались следующие рассуждения. С середины 2004 года до начала 2005 года проходил первый этап приема кредитных организаций в систему страхования вкладов (ССВ), результаты которых опубликованы Банком России. В течение всего периода банки анализировались по многим критериям, в том числе с использованием комплекса задач «Выявление регулировочных схем в деятельности кредитных организаций». Поэтому результаты анализа кредитных организаций на соответствие требованиям системы страхования вкладов могут служить своеобразным критерием адекватности рассматриваемой методики.
Для проверки использовались показатели, описанные выше (см. «Анализ кредитного риска»); использовались те же методы агрегации. Результаты представлены в таблице.
Анализируя таблицу, можно заметить, что доля «плохих ссуд» для кредитных организаций, принятых в ССВ, в среднем на 8% меньше, чем для не прошедших. Среднее значение показателя ПСх для кредитных организаций, не прошедших в ССВ, практически в два раза превышает значение для прошедших в ССВ банков. Учитывая тот факт, что при приеме банков в ССВ принималось во внимание множество факторов (показатели капитала, активов, доходности и ликвидности, прозрачность структуры собственности, результаты инспекционных проверок и т.п.), то такое незначительное на первый взгляд различие можно признать существенным.
Для анализа статистической значимости этих различий использовалась логит-регрессия без константы с долей «плохих ссуд» (или ПСх) в качестве зависимой переменной и логит-переменной, принимающей значение 1, если кредитная организация была принята в ССВ и 0, если нет. Регрессионным анализом была подтверждена значимость коэффициента при зависимой переменной с доверительной вероятностью 99.9%. Это свидетельствует о значимости зависимой переменной, а, следовательно, можно сделать вывод об адекватности методики выявления регулировочных схем.
