В последнее время кризисы становятся частым явлением. Проблемам финансовой устойчивости финансового и банковского сектора уделяется все большее внимание. Известно, что наиболее распространенной в зарубежной и российской банковской практике трактовкой финансовой устойчивости банка является ее сопряженность с экономической устойчивостью, поскольку банк представляется как экономический денежно-кредитный институт. Зарубежная практика оценки устойчивости банковской сферы рекомендует использовать комплекс различных способов оценки. Среди них следует выделить:
– оценку финансовой устойчивости банковского сектора и его динамики на основе рыночных индикаторов и с учетом макроэкономических показателей;
– применение рейтинговых национальных систем оценки надежности кредитных институтов, обеспечивающих в комплексе оценку стабильности банковского сектора;
– развитие моделей стресс-тестирования банковских систем в целом и отдельных коммерческих банков [4, с.52].
Использование рыночных индикаторов для оценки трендов финансовой устойчивости банковского сектора стало особенно заметным в западной практике в связи с развитием рынка финансовых инструментов. Рыночные цены учитывают максимум информации в отношении как должника, так и состояния рынка в целом, поэтому подходы, основанные на рыночной оценке, имеют определенные достоинства.
Из общего числа известных индикаторов оценки рынком финансовой устойчивости банковского сектора в целом и отдельных кредитных институтов предпочтение на практике отдается показателю, характеризующему изменение стоимости кредитных дефолтных свопов (CDS). CDS — производный финансовый инструмент, согласно которому покупатель обязуется выплачивать премию эмитенту CDS, последний в обмен на получение платежей принимает на себя обязательство погасить долг третьей стороны перед покупателем в случае невозможности должника погасить свои обязательства (т. е. в случае дефолта третьей стороны). Таким образом, кредитный риск передается от покупателя CDS к эмитенту.
Кредитные дефолтные свопы на банковские долговые инструменты обращаются на внебиржевом рынке, и их котировки отражают оценку рынком вероятности дефолта кредитного института, а среднее изменение стоимости CDS крупнейших коммерческих банков — оценку рынком изменения устойчивости банковского сектора [4, с.154].
В качестве индикатора, иллюстрирующего изменение устойчивости банков на фоне динамики стабильности национальных экономик, используется соотношение изменения стоимости CDSбанковского сектора и премии CDSсуверенных долгов.
В качестве рыночных показателей, отражающих устойчивость банковского сектора, используются также спреды межбанковского денежного рынка, изменение спредов между доходностью банковских долговых обязательств и др. В частности, в качестве возможного сигнала нарастающих проблем применяется показатель, характеризующий изменение кредитной активности банковского сектора. В первую очередь темпы кредитования реального сектора сокращаются, когда банки имеют ограниченный доступ к ресурсам и одновременно вынуждены оптимизировать активы в условиях кредитных потерь и ограниченной возможности наращивать собственный капитал. В качестве показателей для оценки изменения кредитной активности банковского сектора используют:
– показатели динамики кредитного портфеля в разбивке по отраслям и продуктам;
– показатели, характеризующие динамику кредитного портфеля в сравнении с темпами изменения валового национального продукта [3, с.18].
Важное место среди показателей финансовой стабильности банковского сектора, используемых западной практикой, занимают также коэффициенты банковского левериджа, обеспеченности капиталом 1-го уровня, а также прибыльности. Отдавая должное моделям оценки вероятности дефолта, западная практика пришла, однако, к выводу, что в настоящее время не существует какого-либо комплексного показателя для оценки качества кредитного портфеля банка, необходимо применение, как широкого перечня рыночных индикаторов, так и фундаментальных показателей, позволяющих выявить возможные негативные тенденции. Не случайно для детального анализа и частично прогнозирования используются национальные рейтинговые системы оценки надежности кредитных институтов [2].
Применяемые в западной практике рейтинговые национальные системы оценки надежности кредитных институтов в зависимости от целей, информации, методов оценки, ресурсов подразделяют на несколько групп:
– надзорные банковские рейтинговые системы;
– аналитические системы на основе финансовых показателей;
– комплексные системы оценки банковских рисков;
– статистические модели.
Национальные органы надзора могут применять не одну, а несколько моделей оценки, систематизация которых по наиболее экономически развитым странам представлена в таблице 1.
Таблица 1
Система надзора и раннего предупреждения в Группе десяти (G10) стран
|
Страна |
Система |
Тип системы |
|
Франция |
ORAP |
Дистанционная система банковского надзора |
|
SAABA |
Модель раннего предупреждения — ожидаемые потери |
|
|
Германия |
BAKIS |
Аналитическая система на основе финансовых показателей |
|
Италия |
PATROL |
Дистанционная система банковского надзора |
|
Система раннего предупреждения |
Модель раннего предупреждения |
|
|
Нидерланды |
RAST |
Комплексная система оценки банковских рисков |
|
Система наблюдения |
Аналитическая система на основе финансовых показателей |
|
|
Англия |
RATE |
Комплексная система оценки банковских рисков |
|
TRAM |
Модель раннего предупреждения |
|
|
США |
CAMELS |
Рейтинговая система с местным наблюдением |
|
IBMS |
Аналитическая система на основе финансовых показателей |
|
|
SEER Rating |
Модель раннего предупреждения — рейтинговая оценка |
|
|
SEER Risk Rank |
Модель раннего предупреждения — прогноз потерь |
|
|
CAEL |
Дистанционная рейтинговая система надзора |
|
|
GMS |
Модель раннего предупреждения — высокие темпы роста банков |
|
|
SCOR |
Модель раннего предупреждения — оценка пересмотра рейтинга |
|
|
Bank Calculator |
Модель раннего предупреждения –прогноз потерь |
Надзорные банковские рейтинговые системы изначально получили развитие как системы на основе оценки деятельности банков органами надзора с выходом на место. Однако в последние годы получили развитие и системы, дающие оценки на основе дистанционного анализа показателей деятельности банков. Кратко основные характеристики рейтинговых систем данного класса сводятся к следующему.
Рейтинговая система оценки надежности CAMELS — одна из наиболее известных, используемых большим количеством стран и оцениваемая как эффективная система оценки устойчивости кредитных институтов. Система существует с 1979 г. как стандартизированная рейтинговая система, которая используется как при инспекционных проверках, так и дистанционно. Оценка банков осуществляется по нескольким компонентам и включает ряд составляющих, в их числе: оценка качества и достаточности капитала банка, качества активов, доходности (прибыльности), ликвидности, оценка уровня менеджмента банка, оценка чувствительности к рыночному. По результатам оценки каждою компонента выставляется комплексная оценка финансовой надежности банка (compositerating) по пятибалльной шкале. Рейтинговая система CAMELSхорошо известна в мире, в том числе в России, она лежит в основе оценки финансовой устойчивости коммерческих банков со стороны Банка России.
Рейтинговая система оценки банковских холдингов ВОРЕС — рейтинг является производным пяти компонентов ВОРЕС. Банковские дочерние компании, включенные в систему страхования, другие компании, материнская компания, доходность и капитал, а также отдельный рейтинг менеджмента. Каждый рейтинговый компонент системы ВОРЕСоценивается от 1 (лучший) до 5 (худший). Пять оценок компонентов, затем преобразуются в совокупный рейтинг. Управление оценивается отдельно по трем уровням: как удовлетворительное, справедливое или неудовлетворительное [4, с.102].
Названные надзорные рейтинговые системы как инструмент оценки текущего финансового состояния банка были адаптированы и приняты надзорными органами таких стран, как Италия и Франция. В этих странах ежегодные рейтинги выставляются на дистанционной основе с учетом анализа различной информации качественного и количественного характера и включают в себя более или менее сходные подходы с компонентами анализа в США. Примерами таких систем являются рейтинговая система PATROLБанка Италии и рейтинговая система ORAP Французской банковской комиссии.
Аналитические оценки на основе финансовых показателей — это применение аналитических систем, основанное на утверждении, что финансовое состояние банков может быть оценено последовательным набором финансовых переменных. В рамках банков каждой группы оценивается большое количество финансовых показателей. При этом переменные показатели в основном включают параметры достаточности капитала, качества активов, рентабельности и ликвидности. В качестве информации обычно используются данные официальной финансовой отчетности банков. Система позволяет оценить различные показатели банков в динамике, а также в сравнении со средними показателями группы. Значительные отклонения показателей конкретного банка от групповых данных служат основанием для внимания со стороны органов надзора.
Примером системы оценки является информационная система Bakis — комплексная и стандартизированная система обмена информацией между органом надзора и Немецким центральным банком. В рамках системы используются финансовые показатели, которые анализируются в пределах каждой группы. Предполагается, что система должна включать параметры раннего предупреждения проблемности банков. Система Bakisиспользует ежемесячные и ежеквартальные данные официальной банковской отчетности. Цель системы состоит в оперативной оценке финансового положения банка, выявлении неблагоприятных тенденций, в том числе связанных с накоплением рисков, и наблюдении за развитием банковских групп и в целом банковского сектора. В общей сложности система использует 47 показателей, связанных с факторами риска и доходности. В их числе выделяется 19 показателей для оценки кредитного риска, 16 — рыночного риска, два показателя — для оценки ликвидности, десять коэффициентов — для оценки рентабельности. Все показатели в рамках системы являются равнозначными.
Система может быть использована для рассмотрения индивидуальных показателей банка и оценки его позиции в рамках соответствующей группы банков в любой момент времени, так как коэффициенты рассчитываются на ежедневной основе. Сравнение отдельных показателей банка может производиться в рамках стандартных групп, заданных системой Bakis,но пользователем могут быть заданы другие комбинации по группам для сравнения. Использование данной системы в надзорном процессе в настоящее время ограничено в связи с тем, что надзорный процесс ориентирован на банковский риск-профиль.
Так же применяются комплексные системы оценки банковских рисков — отличительной характеристикой данного типа систем является ориентация на комплексную оценку банковских рисков. Такой подход предпочитает разбивку банка или банковской группы на отдельные бизнес-единицы, а также оценку рисков каждой единицы. По каждой единице оцениваются бизнес-риски, внутренняя структура и контроль: за основу приняты специальные критерии, для каждого из которых определены скоринговые параметры.
Примером комплексной системы оценки банковских рисков является система RATE,введенная Байком Англии и используемая финансовыми органами в надзорном периоде. Надзорный период в зависимости от профиля риска учреждения может составлять от шести месяцев до трех лет, Тем не менее, ежегодно для каждого банка рассматриваются изменения, которые могли бы повлиять на оценку, а также результаты деятельности банка по выполнению планов и рекомендаций надзорных органов. Ключевыми элементами системы RATEявляются:
– определение значимых бизнес-единиц, порождающих возникновение рисков;
– получение предварительной информации из других источников,
– планирование работы на местах и проведение встреч с менеджментом банка, руководителями значимых подразделений (внутренний аудит, риск-менеджмент и др.);
– проведение детальной оценки рисков каждой значимой бизнес единицы на основе количественной и качественной оценки с использованием системы CAMELBCOM.
– разработка надзорной программы на основе оценки;
– внутреннее рассмотрение RATE-оценки, выявление тенденций и проблем;
– обеспечение качества RATE-оценки;
– обеспечение обратной связи с банком, головным офисом, органами надзора и отчетности;
– формальная оценка риска значимых бизнес-единиц осуществляется на основе оценок факторов бизнес-рисков банковской группы. Риски, связанные с каждой бизнес-областью, оцениваются на основе шести факторов (CAMEL-B), предполагающих анализ капитала, активов, рыночного риска, прибыли, обязательств и бизнеса. Бизнес-фактор включает рассмотрение как собственно банковского бизнеса, так и внешней среды, а также рисков, которые не поддаются количественной оценке (операционных правовых и репутационных рисков). Качественная оценка системы внутреннего контроля осуществляется с помощью трех факторов: контроля, организации, управления (СОМ).Анализ проводится на базе информации, полученной в рамках, как дистанционного надзора, так и инспекционных проверок [4, с. 105].
Оценка каждого из девяти факторов для всей организации или группы преобразуется в численное значение. Девять численных оценок агрегируются в совокупную МТЕ-оценку. Хотя RATE-оценки не разглашаются, оценки с указанием уровня (высокий, средний или низкий) и направления (увеличение, стабильность или снижение) риска обсуждаются с банком, его материнской компанией и органами регулирования. Оценка текущего профиля рисков банка дополняется оценками возможных изменений в профиле риска в течение следующего периода. Эта оценка производится с использованием уже имеющейся информации в рамках оценок и с учетом прогноза рыночной конъюнктуры.
В последние годы получили развитие разработка и использование статистических моделей для прогнозирования устойчивости банков. Их цели — это раннее выявление и предупреждение факторов нестабильности.
Существует два принципиальных различия между статистическими моделями и методами, рассмотренными ранее. Во-первых, в центре внимания статистической модели находится выявление рисков, которые могут привести к неблагоприятным последствиям в будущем. В этом состоит отличие от предыдущих систем, направленных на оценку текущего состояния кредитного учреждения. Во-вторых, модели используют передовые методы определения причинной экономической взаимосвязи между независимыми и результирующими переменными, такими как банковская нестабильность, обесценение. Первоначально устанавливаются определенные статистические зависимости между параметрами, затем полученные результаты используются для предсказания будущих событий, имеющих аналогичные характеристики.
Несмотря на то, что методология применяемых статистических моделей различна, для целей анализа их классифицируют по группам:
– рейтинговой оценки или понижения рейтинга;
– прогнозов неплатежеспособности или выживания;
– ожидаемые потери и др.
Спецификой оценки устойчивости банковского сектора последних пяти лет является использование надзорными органами стресс-тестирования [2].
Банк России использует зарубежный опыт. Им подготовлены и применяются нормативные документы, учитывающие практику оценки уровня финансовой устойчивости банков. Известны указания Банка России от 30.04.2008 «Об оценке экономического положения банков», от 16.01.2014 «Об оценке финансовой устойчивости банка в целях признания ее достаточной для участия в системе страхования вкладов» и др. Известно также, что оценка финансовой устойчивости по итогам комплексных проверок банков сочетается с системой дистанционного надзора. Активно развивается практика стресс-тестирования банковской системы [2].
Целесообразно с учетом Международною валютного фонда сформировать подходы к составлению так называемой карты устойчивости финансового сектора России. С этой целью важно определить показатели стабильности финансового сектора, а также факторы и параметры, определяющие устойчивость финансового (в том числе банковского) сектора.
С учетом того, что избыточный кредитный риск является основным источником нестабильности банковской системы, в дальнейшем необходимо разрабатывать общероссийские модели оценки вероятности дефолта заемщиков, прежде всего корпоративных компаний. Основные цели создания таких моделей — прогнозирование возможных потерь российского банковского сектора и разработка соответствующих превентивных мер.
Следует отметить активное развитие и совершенствование моделей оценки финансовой устойчивости коммерческих банков со стороны надзорных органов западных стран. Модели развиваются в направлении комбинирования формализованной дистанционной оценки и результатов инспектирования коммерческих банков. При этом дистанционная оценка может осуществляться различными методами, но предполагает непрерывный мониторинг банков. Одновременно развиваются статистические модели раннего реагирования, что является актуальным и для российского банковского сектора.
Представляется, что оценка финансовой устойчивости банковского сектора России в целом и отдельных коммерческих банков должна развиваться в следующих направлениях. Банком России должна быть разработана, формализована и доведена до российского банковского сообщества система оценки финансовой устойчивости банковского сектора, включающая комплекс моделей разной направленности, в их числе:
– создание на базе существующих подходов риск-ориентированной комплексной системы оценки финансовой устойчивости банков, сочетающей как элементы дистанционного надзора, так и результаты проверок со стороны Банка России. В рамках системы — оценка риска значимых бизнес-единиц банка, агрегирование рисков, учет как бизнес-модели банка, так и рисков внешней среды. Использование итогов рейтингования для определения надзорного периода для каждого кредитного учреждения;
– создание и ежемесячная публикация результатов аналитической системы, обеспечивающей возможность кластерного анализа банков на основе ключевых финансовых показателей. Возможность оценки показателей банков в динамике, а также в сравнении со средними показателями группы. Свободный доступ заинтересованных лиц к данным настоящей аналитической системы;
– разработка статистической модели, направленной на прогнозирование факторов нестабильности банковского сектора. Представляется, что за основу может быть принят один из применяемых в зарубежной практике типов статистических моделей.
Актуальный вопрос, который должен быть решен в России в ближайшее время — создание модели оценки не только отдельных банков или банковской системы, но и банковских холдингов, включая зависимые компании. Это существенно повысит прозрачность банковского сектора в части выявления рисков и прогнозирования проблем.
Следующее актуальное направление — расширение спектра используемых данных для оценок, в частности данных бюро кредитных историй для оценки параметров кредитного риска.
Обращает на себя внимание активное развитие со стороны международных организаций и надзорных органов отдельных стран моделей стресс-тестирования банковского сектора. Практика 2015 г. показала, что Банк России совершенствует механизм оценки устойчивости, активно использует зарубежный опыт и рекомендации международных рейтинговых агентств.
Литература:
- Лаврушин О. И.. Банковская система в современной экономике: учебное пособие. — 2. — М.: Кнорус, 2016. — 360 с.
- Обзор развития банковского сектора 2015 г. // Официальный сайт Банка России. URL: http://www.cbr.ru/analytics/Default.aspx?Prtid=bnksyst (дата обращения: 11.08.2016).
- Рыбин Е. В., Василенко Н. А.. Банки развития международный опыт и перспективы развития // Деньги и кредит. — 2012. — № 2. — С. 18–21.
- Фетисов Г. Г.. Устойчивость коммерческого банка и рейтинговые системы ее оценки. — М.: Финансы и статистика, 1999. — 168 с.
