Анализ российских банков из различных классификационных групп в области оценки вероятности банкротства на основе коэффициентного метода

Статья посвящена анализу российских банков в области оценки вероятности банкротства. Приведены результаты исследования финансового состояния банков с отозванными в 2014 году лицензиями по причине неспособности удовлетворения требований кредиторов. Приведены основные показатели, наиболее быстро реагирующие на ухудшение финансового положения разных по размеру активов кредитных организаций, и их оптимальные значения.

Ключевые слова: кредитные организации, банкротство, показатели финансового состояния банков, нормативы Банка России, качество активов, рентабельность, ликвидность.

Экономическая ситуация в России сегодня не самая лучшая: снижение цен на нефть, санкции со стороны стран Запада, ослабление курса рубля, рост инфляции — всё это негативным образом сказывается на экономике и на банковском секторе в частности. Последствия данной ситуации приводит к резкому сокращению числа российских банков, укрупнению банков с господдержкой, изменению балансовой структуры активов-пассивов, вызванное коллапсом бывших направлений-лидеров (ипотечного кредитования и потребительского в первую очередь).

Таблица 1

Количество действующих кредитных организаций в России [1]

По состоянию на 1 ноября 2015 года в РФ действовало 750 кредитных организаций. Из них по данным Банка России 61 можно отнести к крупнейшим (свыше 120 млрд.руб активов), 84 — к крупным (свыше 30 млрд. руб. активов), 227 — к средним (свыше 5 млрд.руб. активов) и остальные 378 — к мелким банкам [1].

Следует отметить, что большая часть разработанных на сегодняшний день методик прогнозирования возможности банкротства ориентирована на предприятия, и лишь незначительная часть — на кредитные организации. В силу определенной специфики деятельности коммерческих банков применение методик прогнозирования банкротства предприятий ставится под большое сомнение. В то же время основой для ряда подходов к прогнозированию банкротства кредитных организаций являются методики, изначально разработанные для предприятий. В процессе исследования был использован коэффициентный метод для анализа банков из различных классификационных групп в области оценки вероятности банкротства.

Все существующие в современных методиках коэффициенты оценки вероятности банкротства кредитных организаций можно разделить на несколько групп: оценка капитала, ликвидность, активы, обязательства, рентабельность, менеджмент, развитость финансовых операций. Все показатели в той или иной степени позволяют судить о финансовом состоянии банка, каждый из них важен с точки зрения объективной и полной оценки текущей ситуации. Однако целью исследования стал выбор показателей, высокочувствительных к изменению финансового состояния банка: при ухудшении его положения они должны изменяться первыми.

Для выбора показателей был проведен анализ банков, у которых были отозваны лицензии в 2014 году по причине неспособности удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам. В результате репрезентативной выборки для анализа были выбраны по четыре банка из групп средних и мелких банков и два крупных банка (в 2014 году были отозваны лицензии лишь у 2 банков с размером активов свыше 30 млрд.руб):

Крупные: ОАО «Первый Республиканский Банк»

ОАО «Банк «Народный кредит»

Средние: ООО «Мой Банк»

ООО «Коммерческий банк «Монолит»

ОАО «АКБ «Новокузнецкий Муниципальный Банк»

ЗАО «КБ «Европейский Трастовый Банк»

Мелкие: ОАО «АКБ «Универсальный кредит»

ОАО «Евросиб Банк»

ООО «КБ «Эсид»

ОАО «Губернский банк «Симбирск»

Анализ финансового состояния указанных банков проведен за период с 01.01.2011 до момента отзыва лицензии в 2014 году. Для анализа использованы данные публикуемой отчетности рассматриваемых кредитных организаций с официального сайта Банка России поквартально [1]. В ходе исследования финансового состояния банков за указанный период анализировалось порядка 25 показателей, среди которых обязательные нормативы Банка России, доли зависимости банков от межбанковского кредитования и вкладов физических лиц, показатели рентабельности капитала и активов и др.

По результатам проведенного анализа были сделаны следующие выводы:

          у рассмотренных банков всех трех групп в последний месяц до отзыва лицензии наблюдается нарушение соотношения общего объема дебетовых оборотов по счетам выданных кредитов за месяц к общему объему денежных средств, списанных с корреспондентских счетов кредитной организации и соотношения общего объема кредитовых оборотов за месяц по счетам погашенных кредитов к общему объему денежных средств, поступивших на корреспондентские счета кредитной организации (у всех банков значение данного показателя меньше рекомендованного ЦБ значения в 25 %);

          у крупных банков за месяц до отзыва лицензии нарушается соотношение суммарных оборотов за месяц по кассе (счет 20202) и по счетам по учету денежных средств в пути (счет 20209) к сумме оборотов по счетам, которые превышают величину активов (меньше порогового значения в 10 %);

          у средних и мелких банков нарушается отношение дебетовых оборотов по корсчету в Банке России к кредитовым оборотам по вкладам физических лиц (более рекомендованных 100 %);

          норматив достаточности капитала Н1 соблюдается практически у всех рассмотренных банков вплоть до момента отзыва лицензии. При этом, стоит отметить, что самый высокий показатель достаточности капитала в третьей группе, мелких банках. Такое высокое значение данного показателя можно трактовать как с положительной, так и с отрицательной точки зрения. С одной стороны, это говорит о том, что банки данной группы являются наиболее устойчивыми. С другой стороны, такое соотношение капитала и активов показывает низкую экономическую активность таких кредитных организаций и их низкую способность эффективно разместить свои средства;

          нормативы мгновенной и текущей ликвидности Н2 и Н3 имеют тенденцию к снижению с достижением значения ниже рекомендованного Банком России;

          соотношение доходных и рисковых активов (фактически норматив Н7) хоть и находится в пределах нормы практически у всех банков, однако имеет тенденцию к повышению и приближается к пороговому значению в 800 %;

          доля зависимости банков от привлеченных межбанковских кредитов у крупных банков находится на одном уровне в пределах 1 %-8 %, у средних банков за рассматриваемый период снижается с 2 %-10 % до 0 %-7 %, у мелких — колеблется и повышается с 0 % до 15 %;

          доля вкладов физических лиц повышается у всех банков: у крупных банков достигает 60 %, у средних — 80 %, у мелких — 85 %. Таким образом, можно сделать вывод, что привлечение вкладов физических лиц является наиболее распространенным способом повышения ликвидности для всех категорий банков;

          коэффициенты резервирования по ссудам и просроченной задолженности повышаются за рассматриваемый период у всех банков: с 10 % по резервированию и 0 %-1 % по просрочке до 20 %-35 % и 7 %-25 % соответственно;

          коэффициент соотношения доходов к активам банков и коэффициент платежеспособности снижаются за анализируемый период у банков всех групп: с 10 %-20 % вплоть до отрицательных значений по первому коэффициенту и с 10 %-20 % до 5 %-12 % по второму.

В ходе анализа коммерческих банков — банкротов были сделаны выводы о целесообразности использования различных показателей для оценки вероятности банкротства кредитных организаций. Можно предположить, что для внешнего пользователя необходимо отказаться от использования такого традиционного показателя, как достаточность капитала. Необходимость соблюдения норматива Н1 очевидна, исходя из его экономического смысла, он рассчитывается во всех методиках, оценивающих финансовое положение банков. Однако выполнение данного норматива, являясь обязательным, не отражает текущей ситуации: Н1 соблюдают все банки, стабильные и проблемные — это условие их функционирования, а не способ оценки.

Приведенные в Таблице 2 показатели, по результатам исследования, более быстро реагируют на изменение финансового положения банка и могут в той или иной степени являться индикатором проблем банков, принадлежащих к разным кластерам.

Таблица 2

Показатели финансового состояния кредитной организации

В ходе анализа были также сделаны выводы об оптимальных значениях выбранных для оценки вероятности банкротства кредитных организаций показателей.

Для нормативов мгновенной и текущей ликвидности Н2 и Н3, а также соотношения доходных и рисковых активов (фактически норматива Н7) приближение к пороговому значению является сигналом к ухудшению финансового состояния кредитной организации и возможному банкротству. Поэтому, с расчетом так называемой «подушки» от порогового значения Банка России, значение Н2 должно быть не менее 40 %, значение Н3 — не менее 75 %, значение Н7 — не более 500 %.

Коэффициент платежеспособности (надежности) рассчитывается по формуле:

Кнад = Капитал / Обязательства

Если в числитель берется балансовый капитал (капитал-брутто), то предполагается, что капитал банка должен на 25–30 % покрывать обязательства. В исследовании для расчета был взят в состав числителя чистый капитал (регулятивный), поэтому значение этого коэффициента должно быть более 5 % (некоторые банки требуют доведения этого показателя до 10 %).

Коэффициент соотношения доходов к активам банка показывает общий уровень финансирования активов за счет доходов. Судя по анализу обанкротившихся банков, значение этого коэффициента должно быть не менее 20 % для всех групп банков.

Слишком высокое значение коэффициента зависимости ресурсной базы от привлеченных межбанковских кредитов свидетельствует о финансовой зависимости банка от внешних источников финансирования. Учитывая дороговизну этого ресурса высокий удельный вес МБК может негативно повлиять на среднюю стоимость ресурсной базы, а соответственно и прибыль банка. Однако, несмотря на доступность этого ресурса, его мобильность и дефицит кредитных ресурсов в виде срочных депозитов, многие банки не учитывают этого соотношения, иногда доля межбанковских кредитов достигает 40–50 % в структуре обязательств. Значение этого показателя не должно превышать 10–15 %. По методике В. С. Кромонова критической точкой является 30 % МБК в структуре обязательств [2].

Доля просроченных кредитов в общей сумме кредитного портфеля не должна превышать 10 %. Для более детального анализа необходимо анализировать средний срок просрочки платежей и структуру просроченных кредитов по срокам.

Повышение уровня вкладов физических лиц в общих обязательствах свидетельствует о росте стабильности ресурсной базы и способствует увеличению ликвидности банка. Оптимальное значение коэффициента находится в пределах 10–30 %. При значении 10 % достигается минимизация издержек, при 30 % — минимизация риска стабильности. Однако, при доле данной статьи более 50 % можно говорить о агрессивной политике банка по восполнению большой нехватки ликвидности.

Оптимальное значение рентабельности собственного капитала (ROE) — не менее 15 %. Соотношение прибыли и собственного капитала является показателем стабильности. Анализ этого коэффициента позволяет прогнозировать, насколько устойчивый уровень прибыльности банка.

Коэффициент резервирования по ссудам рассчитывается как соотношение резервов на возможные потери по ссудам и общего размера ссудной задолженности. Для внешнего пользователя сильное увеличение коэффициента резервирования может стать сигналом того, что банк выдает более проблемные кредиты и, соответственно, увеличивает резервы под них. Исходя из анализа обанкротившихся банков, значение этого коэффициента не должно превышать 30 %-40 %.

Рассмотренные показатели наилучшим образом характеризуют финансовое состояние кредитных организаций и являются индикаторами возможности их банкротства. Для того, чтобы успешно функционировать в условиях растущей конкуренции и сложной экономической ситуации в стране, банкам необходимо придерживаться оптимальных значений ланных показателей.

Литература:

1.      Центральный банк Российской Федерации [Электронный ресурс]: Информация по кредитным организациям // Официальный сайт ЦБ РФ, 2015. — Режим доступа: http://www.cbr.ru.

2.        Методика В. С. Кромонова [Электронный ресурс]: www.rbc.ru/kromonov.shtml#

3.      Гиляровская, Л.Т., Паневина, С. Н. Комплексный анализ финансово-экономических результатов деятельности банка и его филиалов: Учебное пособие — СПб.: Питер, 2003.
4.      Буздалин А. В. Особенности анализа надежности банка в долгосрочном периоде // Бюллетень финансовой информации. — 2004. — № 8 — С. 13–16.