Актуальное состояние экономики РФ, выражающееся в ослаблении курса рубля, многочисленных санкциях западных стран и падении цен на нефть, нашло своё отражение и в конъюнктуре отечественной банковской системы. Одним из основных трендов последних лет стали участившиеся случаи отзывов лицензий у российских коммерческих банков, деятельность которых была признана ЦБ незаконной или опасной для экономической стабильности.
В связи с этим, крайне актуальна тема анализа банков, их показателей деятельности и использование полученных данных для оценки надёжности и прогнозирования возможного отзыва лицензии и/или банкротства. Полученная информация полезна не только для применения на высших уровнях регулирующих органов, но и для клиентов банков: физических и юридических лиц, находящихся в поиске наиболее надёжного учреждения для осуществления своих финансовых операций.
Современные методики оценки и анализа банков были приняты и начали активно использоваться в 1990-е годы. Разделить между собой их можно на 4 основные группы:
1) Статистические модели (SAABA, FIMS)
2) Системы коэффициентного анализа (BAKS)
3) Комплексные системы оценки банковских рисков (RATE, RAST)
4) Рейтинговые системы оценки (PATROL, CAMEL)
Вышеперечисленные методики используют показатели из отчётности и позволяют дать оценку надёжности банка на основании от 5 до 30 различных коэффициентов, влияющих на итоговый результат. (Например, часто коэффициенты выражают оценку достаточности капитала банка, прибыльности, качеству его активов и ликвидности).
Таблица 1
Преимущества и недостатки зарубежных методик
|
Метод |
Преимущества |
Недостатки |
|
САМЕL |
- Метод стандартизирован; - Благодаря рейтингам по каждому из показателей можно оперативно определить слабые места банка; - сводная оценка выражает уровень минимального необходимого вмешательства. которое должно быть предпринято по отношению к банку со стороны контролирующих органов |
- зависит от уровня подготовки и профессионализма экспертов, в связи с этим имеет ярко выраженный субъективный характер |
|
ОРАР |
- высокая скорость проведения анализа, в связи с чем анализируется небольшое количество показателей — легкое получение исходных данных |
- позволяет оценить только текущее состояние банка |
|
ВАKS |
- благодаря стандартному подходу метод может использоваться широким кругом исследователей; - достаточно широкий перечень используемых коэффициентов позволяет оценить все стороны деятельности банка; - возможность выявить основные тенденции и общие тренды, при анализе нескольких банков. |
- Высокая трудоёмкость в связи с большим количеством коэффициентов для расчёта; - при исследовании группы банков их выделение производится на основе размера или сферы деятельности — в связи с этим нет возможности анализировать сдвиги во всей банковской системе - использование методики ограничено выявлением тех сторон деятельности кредитной организации, которые нуждаются в особом внимании со стороны контролирующих организаций |
|
РАТНOL |
- Благодаря стандартизированным отчётам скорость анализа достаточно высока; - эффективность оценки текущего состояния банка |
- результат анализа достоверно отражает только текущее состояние банка |
|
SААВА |
- большой срок прогноза |
- определение вероятности невозврата каждого выданного кредита требует значительных затрат труда |
По мнению В. М. Плещицера, систематизация существующих методик анализа банка и прогнозирования вероятности его банкротства показала, что значительным недостатком практически всех систем является их неприменимость в российских условиях. Те системы, по отношению к которым были предприняты попытки адаптации к нашей экономической конъюнктуре, являются недостаточно точными.
В своей работе «Комплексная методика прогнозирования банкротства банков» Плещицер предлагает пятифакторную модель, содержащую переменные, характеризующие ряд ключевых факторов деятельности коммерческого банка. При этом автор отмечает, что уже существующие методики прогнозирования банкротства банков позволяют учесть лишь некоторые из факторов, и ни одна из методик кроме авторской не позволяет оценить все факторы в совокупности, в одной модели.
Эта модель представляет собой аддитивную пятифакторную модель, которая описывается уравнением:
|
Ktп.в.б = 10,5239 Rt −1 + 0, 0061EC / At −2 − |
|
−1, 7895 ROAt −2. − 0, 2359 Age − 0, 2470 Place, (1) |
где Ktп.в.б — комплексный критерий перспективной вероятности банкротства коммерческого банка;
Rt −1 — ставка рефинансирования Банка России за один год до предполагаемого банкротства;
EC — собственный капитал;
At −2 — активы банка за два года до предполагаемого банкротства;
ROAt −2 — рентабельность активов за два года до предполагаемого банкротства;
Age — возраст руководства банка;
Place — местоположение банка на территории РФ.
На практике суть используемого метода заключается в расчёте комплексного критерия перспективной вероятности банкротства Ktп.в.б на основе уравнения (1), сравнение которого с пороговыми значениями позволяет прогнозировать вероятность банкротства банка — а в условиях кризиса такая возможность крайне востребована.
Автор методики приводит следующие возможные варианты значения критерия Ktп.в.б, а также их характеристики:
|
Критерий |
Характеристика |
|
Ktп.в.б >0,5866 |
Высокий риск банкротства банка в конце периода прогнозирования |
|
Ktп.в.б <0,4239 |
Низкий риск банкротства банка в конце периода прогнозирования |
|
Ktп.в.б принимает значения от 0,4239 по 0,5866 включительно |
Неопределённый риск |
Стоит отметить, что точность прогноза с использованием методики Плещицера составляет 95 %.
Кроме вышеперечисленных методов — применения моделей и использования комплексного подхода прогнозирования банкротства, возможно также рассчитать конкретные показатели, характеризующие деятельность банка в период кризиса — для последующего сравнения с конкурентами.
В качестве таких показателей аналитики чаще всего используют следующие:
1) «Чистый комиссионный доход» — разница комиссионных (непроцентных) доходов банка с комиссионными расходами (непроцентными расходами банка без учёта административно-управленческих расходов). Для стран с развитой экономикой этот показатель составляет 30–35 %.
2) «Чистая комиссионная маржа» (Net commission margin), являющаяся отношением «чистого комиссионного дохода» к объёму средних активов за период.
С точки зрения риск-менеджмента, оптимальное значение показателя «чистая комиссионная маржа» (NCM) минимально составляет 1,0 % годовых.
3) «Удельный вес портфеля ценных бумаг по отношению к общей сумме чистых активов банка». Оптимальное значение с позиции минимизации банковских рисков — 10 %
В случае необходимости срочной реструктуризации задолженности, а также снижения банковских рисков ликвидности и кредитоспособности такие показатели как «объём эмитированных банковских векселей», а также «объём векселей в портфеле ценных бумаг» должны быть на особом контроле у руководства банка.
Это связано с тем, что в период кризиса векселя часто используются в роли инструмента рефинансирования, поскольку вексельное законодательство является весьма консервативным и даёт владельцу векселя большую юридическую защищённость, нежели собственнику облигаций.
Процедура протеста по векселю укладывается в 2–3 недели, а от момента объявления дефолта по облигациям до получения исполнительного листа может пройти до 1 года, что значительно повышает риск инвестора вследствие «вывода активов» проблемного банка.
4) «Окупаемость затрат» — отношение операционных расходов к прибыли с учётом создания/восстановления резервов до налогообложения.
Этот показатель позволяет жестко контролировать уровень затрат по отношению к общему финансовому результату. Целевой ориентир значения показателя не должен превышать 150 %.
В условиях постоянного воздействия множества кризисных факторов на банковскую систему (санкции западных стран; жёсткий контроль и политика массового отзыва лицензий со стороны ЦБ; обострение конкуренции вследствие бурного развития современных каналов удалённого обслуживания) вопрос анализа показателей деятельности банков востребован в полной мере. Однако, проводя оценку деятельности отечественных банков, необходимо учитывать специфику банковской системы РФ — как показывают многочисленные попытки использовать зарубежные методики оценки, для корректного анализа необходимо либо использовать методики отечественных авторов, либо вносить значительные изменения в уже существующие западные.
Литература:
- Клаас Я. А. Сравнительный анализ зарубежных методик оценки финансовой устойчивости коммерческого банка // Вестник ТИСБИ. — 2012. — № 4. — С. 163–169.
- Плещицер М. В. Сравнительный анализ зарубежных методик оценки финансовой устойчивости коммерческого банка // Финансовая аналитика: проблемы и решения. — 2011. — № 14 (56). — С. 40–45.
- Серов Е. Р. Применение системы показателей оценки эффективности российских коммерческих банков в условиях финансового кризиса // Экономический вестник Ростовского государственного университета). — 2009. — №. — С. 68–74.
- Зимина Е. А. Сравнительный анализ прибыльности банков в условиях кризиса // Международный научный журнал «Символ науки». — 2017. — № 2. — С. 57–59.
- Аникина И. Д. Проблемы обеспечения надежности российских банков // Экономика развития региона: проблемы, поиски, перспективы: ежегодник.. — 2011. — № 12. — С. 88–93.
