Методы анализа ликвидности банка в современных экономических условиях

Постоянное обеспечение оптимального уровня ликвидности требует внедрения в банках научно обоснованной системы управления, которая базируется на достоверности и репрезентативности данных анализа текущей ситуации и сценариев ее развития в будущем, возможности банка оперативно реагировать на изменение различных факторов, влияющих на ликвидность.

Для эффективного управления банки второго уровня должны осуществлять анализ ликвидности на основе тех методов, которые учитывают их особенности с одновременной условием соблюдения экономических нормативов.

Проблемой исследования методологического инструментария занимались такие ученые как Ю.С. Ребрик [1], И.В. Волошин [2], Т.Э. Кришталь [3], И.М. Парасий-Вергуненко [4], А.П. Жарковская [5], А.М. Герасимович [6] и другие. На сегодняшний день отсутствует единый классификационный подход к систематизации методов анализа ликвидности банка.

В работах И.М. Парасий-Вергуненко [4], А.П. Жарковской [5] исследуется лишь коэффициентный анализ, при этом не уделяется должное внимание другим методам. А.М. Герасимович [6] не разграничивает методы анализа ликвидности и методы оценки потребности банка в ликвидных средствах, что значительно осложняет систематизацию.

Исследованием всего комплекса методов занимались Ю.С. Ребрик [1], И.В. Волошин [2], Т.Э. Кришталь [3], однако, в их трудах не разделяются методы анализа ликвидности и методы анализа риска ликвидности. Таким образом, данный вопрос все еще остается дискуссионным. Учитывая это, предлагаем классификацию методов анализа ликвидности банка с позиции различных экономических субъектов (рис. 1)

Анализ ликвидности с позиции менеджера банка проводится с использованием методов вертикального, горизонтального, сравнительного, факторного анализа. В то же время для анализа риска ликвидности, кроме перечисленных, дополнительно применяют методы разрывов ликвидности (gap-анализ), стоимостного анализа (VaR), стресс- и бэк-тестирования.

Горизонтальный анализ базируется на изучении динамики показателей, которые характеризуют ликвидность банка во времени. В процессе использования этой системы рассчитываются темпы роста (прироста) отдельных показателей за определенное количество периодов и определяются общие тенденции их изменения.

Рис. 1. Классификация методов анализа ликвидности банка

Вертикальный анализ основан на структурном делении отдельных показателей и расчете удельного веса каждой отдельной составляющей. Эта система методов используется для структурного анализа активов и пассивов банка.

Сравнительный анализ базируется на сопоставлении значений отдельных групп показателей между собой, расчете абсолютных и относительных отклонений. Его применение основано на следующих способах сравнения: плановых и фактических показателей, которые могут прямо или косвенно характеризовать ликвидную позицию банка с целью анализа выполнения плана; фактических показателей с нормативными для текущего анализа ликвидности; фактических показателей с динамикой аналогичных показателей за прошедший период для определения тенденций развития; фактических показателей со среднерыночными (проводится с целью определения рейтинга на рынке). [1, с. 326]

Вышеупомянутые методы являются общенаучными и могут применяются при анализе различных экономических явлений. Их использование в процессе анализа ликвидности банка обусловлено важностью исследования структуры и динамики развития отдельных показателей, что позволяет сделать общие выводы о состоянии объекта. Главным преимуществом этих методов является простота, но именно это является препятствием на пути к их использованию в качестве доминирующих – в таком случае анализ не является точным и комплексным.

Коэффициентный метод предусматривает расчет относительных коэффициентов, которые непосредственно определяют ликвидность банка с точки зрения запаса. Выделяют внешние (нормативы ликвидности, выполнение которых контролируется регулятором) и внутренние коэффициенты ликвидности (совокупность значений относительных показателей, определяющих минимально допустимый уровень ликвидности банка). Система коэффициентов является мощным инструментом для анализа ликвидности баланса банка.

Установление нормативных значений коэффициентов ликвидности с целью государственного регулирования ликвидности имеет ряд преимуществ: универсальность, наглядность, простота, возможность анализа и сравнения. Наряду с этим, этот инструмент имеет существенные недостатки: статичность; уменьшение доходности банков при необходимости поддерживать значительные объемы активов в ликвидной форме; нивелирование особенностей каждого отдельного банка; сложность определения диапазона допустимых значений показателей; неприспособленность к анализу риска избыточной ликвидности банка; отсутствие возможности прогноза. [7, с. 137]

Подсистема внутренних показателей ликвидности (рис. 2) разрабатывается аналитиками банка с целью эффективного управления финансовыми потоками. Ее целесообразно формировать из двух групп показателей: абсолютных и вторичных показателей, относительных коэффициентов ликвидности.

Рис. 2. Составляющие элементы подсистемы внутренних показателей ликвидности

Такой методологический подход к построению системы показателей предоставит банкам возможность эффективно управлять своей ликвидностью на основе качественного статистического анализа на различных уровнях.

Коэффициентный метод, кроме его простоты в применении и доступности информационной базы, имеет и ряд недостатков:

• невозможность комплексно оценить общую тенденцию изменения при использовании отдельных показателей;

• анализ ликвидности осуществляется статически без учета тенденций;

• обобщение данных для расчета коэффициентов может негативно сказаться на достоверности результатов, которые получает аналитик.

Факторный анализ позволяет исследовать влияние отдельных факторов на ликвидность банка. Проводится на основе наблюдения за вариацией значений отдельных показателей. На первом этапе происходит идентификация факторов, которые влияли на ликвидность за анализируемый период. Второй этап предусматривает количественное измерение обнаруженного влияния и его значимость в разрезе действия всех факторов. На заключительном этапе формируются выводы, которые используются при формировании и реализации тактики и стратегии управления ликвидностью. [4, с. 26] Учет всей совокупности процессов, влияющих на ликвидность, является невозможным, поэтому подбор наиболее значимых факторов и определения их весовых коэффициентов является наиболее сложным и важным этапом проведения этого вида анализа.

Экономико-математическое моделирование – универсальный инструмент исследования экономических процессов и явлений. Основными причинами быстрого распространения методов экономико-математического моделирования является усложнение современной экономической практики. [8, с. 31]

Процедура моделирования при анализе ликвидности осложнена несколькими особенностями объекта:

• значительное количество взаимосвязанных факторов;

• сложность учета качественной специфики деятельности банка;

• отсутствие единого количественного результирующего показателя ликвидности.

Эффективным является создание моделей для анализа отдельных составляющих или уровней ликвидности, что дает возможность выделять значимые группы факторов и выбирать адекватно систему результирующих показателей. В последнее время все большую актуальность приобретает вопрос использования моделей, построенных на методах непараметрической статистики, построение которых направлено на решение одной или нескольких проблем:

• учет действия множества факторов, слабо поддающихся (или не поддающихся) формализации;

• учет несогласованных факторов или тех показателей, взаимосвязь между которыми не установлена;

• невозможность формализовать влияние отдельного фактора на результирующий показатель, или невозможно формализовать результирующий показатель;

• сложность установления оптимального значения показателей модели, или их значительное отличие для разных субъектов анализа.

Например, для получения комплексного анализа динамики ликвидности баланса возможно использование модели непараметрической статистики, которая базируется на расчете динамического индикатора ликвидности, предложенного А.Т. Карчевой [9] и усовершенствованного А.С. Качаевым [10]. Динамический индикатор ликвидности – комплексный показатель, построенный с использованием ординальной (порядковой) шкалы, которая представляет собой ранжированный ряд критериев, которые используются при вычислении коэффициентов ликвидности. Расчет индикатора базируется на матричных вычислениях и производится поэтапно. Единый комплексный показатель значительно упрощает интерпретацию результатов анализа, позволяет оценить изменение положения за несколько периодов и сравнивать результаты деятельности разных банков. [9, с. 34]

Gap-анализ концентрирует внимание на несовпадении активов и пассивов банка по объемам и срокам погашения на отдельных временных интервалах. Предполагается построение таблицы, в которой активы и пассивы группируются по срокам погашения, и расчет разрыва на каждом временном горизонте. Для количественного анализа ликвидности банка устанавливаются следующие показатели:

• абсолютный gap – разница между активами и пассивами по конкретным срокам погашения;

• кумулятивный gap – разница между активами и пассивами нарастающим итогом по определенным срокам.

Эти показатели носят информационный характер и используются для сравнения в динамике. Согласно количественным разрывам оценивается достаточность средств для проведения активных операций банка: при условии, что активы превышают пассивы, наблюдается положительный разрыв, который свидетельствует об избыточной ликвидности. В противном случае будет иметь место дефицит ликвидности. [1, с. 326]

Качественный gap-анализ предполагает расчет gap-показателя как соотношение совокупного разрыва к общим активам банка. Этот коэффициент дает возможность оценить уровень риска. На основе расчета относительного разрыва устанавливаются лимиты с учетом данных ретроспективного анализа тенденций его изменения и влияния внешних и внутренних факторов.

При анализе разрывов могут быть использован статический и динамический подход. Первый заключается в том, что весь анализ проводится исходя из текущего фактического состояния активов и пассивов и предположения об их неизменности. Динамический подход заключается в использовании для расчетов прогнозируемых остатков по статьям баланса. [11, с. 327]

Современная практика свидетельствует о целесообразности применения динамического gap-анализа, для проведения которого важно, чтобы учитывались следующие виды разрывов: вероятный (определяется путем ретроспективного анализа поступлений и выбытия финансовых ресурсов, а также ожидаемых будущих денежных потоков); плановый (разница между планируемым потоком за погашением активов и пассивов на отдельных временных интервалах); общий разрыв (сумма вероятного и планового дисбаланса). [12, с. 103]

Использование VaR-метода позволяет получить обобщающий стоимостный анализ риска ликвидности с учетом характера разрывов между активами и пассивами по срокам и более точно проанализировать допустимый для банка риск ликвидности, исходя из имеющегося финансового результата и капитала. [13, с. 61] VaR (стоимость под риском) – это сумма, выше которой банк не понесет потери (убытки) в виде недополученного дохода или убытков от привлечения дорогих ресурсов. Результат анализа будет зависеть от:

• определенного временного горизонта;

• заданной вероятности (доверительного интервала);

• предположения о характере поведения рынка. [14, с. 197]

VaR можно рассчитать по следующей формуле:

где Z – квантиль доверительного интервала;

[+ / – Gap_i] – разрыв между активами и пассивами на i-интервале анализа;

T_і – половина срочного диапазона на i-интервале анализа;

p – прогнозная процентная ставка на рынке. [1, с. 328]

Общий VaR рассчитывается по формуле корня квадратного суммы квадратов VaR всех срочных диапазонов.

Главным преимуществом метода является то, что изменение стоимости представлено в виде линейной комбинации доходностей факторов риска. Существенным ограничением в применении VaR-технологии является невыполнение ключевого условия о нормальном распределении факторов риска. Вторым серьезным недостатком является низкая точность VaR-оценки для инструментов с нелинейными ценовыми характеристиками. В-третьих, применение методики предполагает постоянные значения волатильности и корреляции между показателями, которые исследуются в течение определенного периода времени. Это требует значительного массива данных и хорошо исследованных взаимосвязей между экономическими явлениями.

Стресс-тестирование риска ликвидности может осуществляться на основе анализа чувствительности изменения стоимости портфеля банка в результате действия определенных шоковых факторов, в частности, значительный отток депозитных ресурсов, отсутствие доступа к межбанковскому кредитному рынку.

В общем виде механизм проведения стресс-тестирования предусматривает:

• выявление факторов риска, которые могут негативно повлиять на деятельность банка;

• построение сценариев на основе определения последовательности возникновения негативных событий и уровня влияния на финансовое состояние банка;

• определение методики, которая бы смогла оценить последствия влияния факторов риска и количественный расчет негативных последствий;

• интерпретация полученных результатов и внесения определенных корректив в деятельность банка. [15, с. 339]

Применение стресс-тестов, несмотря на относительную субъективность сценариев, позволяет с минимальными затратами проанализировать устойчивость банка к агрессивному воздействию шоков, определить худшие сценарии развития ситуации, выделить наиболее весомые факторы риска, разработать ряд превентивных мер.

Бэк-тестирование – апробация методов анализа ликвидности банка, основанная на исторических и гипотетических данных, в результате чего появляется возможность сравнить результаты применения методологического аппарата с фактическими данными. Бэк-тестирование является надежным способом определения эффективности технологий анализа ликвидности и позволяет определить и минимизировать риск допущения ошибки в методологии.

Каждая из этих систем методов раскрывает только отдельный аспект ликвидности банка, поэтому эффективный анализ должен основываться на согласованном сочетании методов в единую систему, которая учитывает цель анализа и имеющееся информационное обеспечение.

Литература:

1. Ребрик, Ю. С. Анализ ликвидности банка в условиях нестабильности финансовых рынков [Текст] / Ю. С. Ребрик // Экономический анализ. – 2010. – №5. – С. 326-328.

2. Волошин, И. В. Переходящая динамика разрывов ликвидности [Текст] / И. В. Волошин // Вестник Национального банка Украины. – 2005. – №9. – С. 26-28.

3. Кришталь, Т. Э. Методика анализа ликвидности коммерческого банка : дисс. … канд. экон. наук : 08.06.04 / Кришталь Татьяна Эдуардовна. – Киев, 2003. – 178 с.

4. Парасий-Вергуненко, И. М. Анализ банковской деятельности [Текст] / И. М. Парасий-Вергуненко. – К. : КНЭУ, 2003. – 347 с. – ISBN 966-574-453-4.

5. Жарковская, Е. П. Банковское дело [Текст] / Е. П. Жарковская. – М. : Омега-Л, 2006. – 542 с. – ISBN 978-5-370-01769-8.

6. Герасимович, А. М. Анализ банковской деятельности [Текст] / А. М. Герасимович, М. Д. Алексеенко, И. М. Парасий-Вергуненко. – К. : КНЭУ, 2004. – 599 с. – ISBN 966-574-567-0.

7. Серпенинова, Ю. С. Финансовый механизм управления ликвидностью банка : дисс. … канд. экон. наук : 08.00.08 / Серпенинова Юлия Сергеевна. – Сумы, 2010. – 189 с.

8. Бидник, Н. Б. Использование экономических методов и моделей в экономике, финансах [Текст] / Н. Б. Бидник // Научный вестник НЛТУ Украины. – 2008. – №18. – С. 258-262.

9. Карчева, А. Т. Использование методов непараметрической статистики для анализа риска ликвидности банков [Текст] / Г. Т. Карчева // Вестник Национального банка Украины. – 2007. – №7. – С. 31-34.

10. Качаев, А. С. Использование методов непараметрической статистики для анализа ликвидности банков [Текст] / А. С. Качаев // Экономический анализ. – 2009. – №4. – С. 120-123.

11. Примостка, Л. А. Финансовый менеджмент в банке [Текст] / Л. А. Примостка. – К. : КНЭУ, 2004. – 468 с. – ISBN 966–574–012–1.

12. Коровин, С. В. Совершенствование управления ликвидностью коммерческого банка с применением методов линейного программирования [Текст] / С. В. Коровин, М. Ю. Малкина // Вестник Нижегородсского университета им. Н.И. Лобачевского. – 2007. – №5. – С. 101-106.

13. Карчева, А. Т. Использование VAR-методологии для анализа риска ликвидности банков [Текст] / А. Т. Карчева // Вестник Украинской академии банковского дела. – 2008. – №1. – C. 59 – 64.

14. Лысенко, Р. С. Методы проведения системного стресс-тестирования банковской системы: основные характеристики и особенности практического использования [Текст] / Р. С. Лысенко // Вестник Университета банковского дела Национального банка Украины. – 2008. – №3. – С. 196-199.

15. Ребрик, Ю. С. Стресс-тестирование как инструмент оценки риска ликвидности банка [Текст] / Ю. С. Ребрик // Проблемы и перспективы развития банковской системы Украины. – 2009. – №2. – С. 338-342.