Коэффициентный анализ финансовой устойчивости в российской банковской сфере

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Выпускная квалификационная работа - БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА

Коэффициентный анализ финансовой устойчивости в российской банковской сфере

Григорьев Виктор Игоревич

Санкт-Петербург

2018

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ БАНКА

1.1 Определение банковской устойчивости

1.2 Роль банковской устойчивости и факторы, оказывающие на неё влияние

ГЛАВА 2. СОСТАВЛЕНИЕ ИНСТРУМЕНТАРИЯ И АНАЛИЗ ЕГО ЭФФЕКТИВНОСТИ

2.1 Анализ работ отечественных авторов и выделение исследуемых коэффициентов

2.2 Описание способов анализа эффективности коэффициентов финансовой устойчивости

ГЛАВА 3. СОСТАВЛЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОГО НАБОРА ИНСТРУМЕНТОВ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ РОССИЙСКОГО БАНКА

3.1 Описание данных, способа их получения и возможных результатов

3.2 Представление полученных результатов

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ВВЕДЕНИЕ

Не возникает сомнений, что современная Российская финансовая система сильно зависит от банковской сферы, ни один другой финансовый институт (например, рынок ценных бумаг) не является настолько развитым в нашей стране. Так как финансовый рынок является посредником для различных экономических агентов и способен значительно повысить эффективность всей экономики, необходимо быть уверенным в его эффективности и надежности. Это имеет особое отношение к банкам, они с помощью своих продуктов связывают субъектов экономики, что помогает эффективно распределить средства между ними. Таким образом, нестабильность банков может навредить не только состоянию финансовой системы, но и затронет также все остальные составляющие экономики, что подтверждается событиями недавних финансовых кризисов. Таким образом, неудивительно, что в России уделяется особое внимание функционированию банковской системы.

Одним примером такого внимания является политика оздоровления банковского сектора, проводимая Центральным Банком. Ее результатом стал отзыв большого числа лицензий на банковскую деятельность и проведение санаций для тех банков, которые не смогли адаптироваться под "новые экономические реалии". Банк России с октября 2013 года по июнь 2017 года отозвал 332 лицензии у кредитных организаций, грубо нарушавших нормативы и (или) вовлеченных в обслуживание теневой экономики. Глава Центробанка, Эльвира Набиулина, заявила, что данная политика будет продолжаться, по крайней мере, два ближайших года, с будущими планами на проведение мер по снижению зависимости банков от государства напрямую. В своих исследованиях, Центральный Банк подтверждает, что политика оздоровления банковского сектора привела к увеличению финансовой устойчивости каждого банка, который функционирует на сегодняшний день, а показатель системной стабильности в корпоративном кредитовании увеличился на 41%. Многие работы экспертных агентств подтверждают также, что темпы роста прибыли банков смогли стабилизироваться на эффективном уровне, а различные показатели риска банковской системы значительно снизились.

Но необходимо также отметить, что существуют противники проведения Центробанком данной политики. Некоторые эксперты считают, что пониженная конкуренция в банковской сфере приведет к увеличенному системному риску для банков Российской Федерации. Другими словами, если большинство активов будут сконцентрированы в руках небольшого числа банков, и эти банки потеряют свою финансовую устойчивость, вся банковская сфера будет парализована. С другой стороны распределение ресурсов между большим количеством банков ведет к уменьшению значимости финансовых положений любого конкретного банка. Хотя данные опасения звучат аргументировано, Центральный Банк и другие государственные агенты дали понять, что в независимости от любых факторов системно значимые банки будут защищены и финансированы Российской Федерацией. Это означает, что данные кредитные организации неподвержены банкротству, что показывает несостоятельность критики относительно системного риска связанного с осуществлением политики.

Одним из основных критериев для выбора банков, к которым необходимо применить меры, является соответствие финансовой деятельности банков коэффициентам финансовой устойчивости. Значительное число источников утверждают, что данные коэффициенты Центрального Банка необоснованны и не могут использоваться для определения того эффективно ли функционирует банк или нет. Некоторые исследователи предлагают к использованию другие инструменты, которые могут более полно оценить стабильность банка. Именно данные обсуждения и привели к написанию нашей работы.

Основной целью нашего исследования является определение того, какие из этих коэффициентов на самом деле неэффективны и не могут быть использованы в оценке финансовой активности банка. Другой целью работы служит составление набора инструментов, который может эффективно оценить финансовое состояние Российского банка.

Для достижений целей, поставленных в работе, нам необходимо выполнить следующие задачи:

1. Определить набор коэффициентов, который мы будем оценивать;

2. Собрать финансовые данные по Российским банкам и трансформировать их в используемый формат;

3. Подсчитать значения финансовых коэффициентов;

4. Сравнить значения коэффициентов;

5. Определить значимость коэффициентов с использованием эконометрических моделей.

В отличие от других исследователей, мы собираемся использовать в наших моделях большое число функционирующих Российских банков. Благодаря результатам наших регрессий мы сможем отследить общие тренды и, таким образом, определить, какие показатели неприменимы в современной банковской системе России. Нахождение наиболее эффективного способа оценки устойчивости банков способно не только сократить затраты времени и ресурсов на оценку, но и помогает более эффективно обнаружить проблематичные банки, что в свою очередь повышает финансовую стабильность всей Российской банковской сферы.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ БАНКА

В первой главе предстоит в первую очередь определить терминологию, используемую в нашей работе. Определение финансовой устойчивости может различаться в зависимости от целей, преследуемых в работе, поэтому нам необходимо вывести его не только исходя из анализа литературы, но и из тематики нашей работы. В главе также будут рассмотрены некоторые теоретические аспекты устойчивости банковского сектора, что естественным образом необходимо для понимания важности и актуальности работы.

1.1 Определение банковской устойчивости

Перед началом теоретического анализа стоит определиться с терминологией финансовой устойчивости банка. Хотя, термин "банковская устойчивость" и используется повсеместно, многие исследователи вкладывают в него разные значения.

Проанализировав работы отечественных авторов, изучающих финансовую устойчивость, можно сделать вывод, что многие из них дают схожие определения финансовой устойчивости предприятия и финансовой устойчивости коммерческого банка. Поэтому, наиболее логично было бы дать определение финансовой устойчивости предприятия и затем изменить его, отталкиваясь от специфики банковской деятельности.

В ряде статей при формировании используемой терминологии уделяется особое внимание возможному влиянию негативных факторов. Так, в своей работе Федотова М. Д. и Родионова В. М. отмечают, что финансовая стабильность предприятия есть состояние его финансовых активов, которое способно обеспечить стабильное развитие при сохранении платежеспособности в условиях допустимого уровня риска. Наличие некоторого допустимого уровня риска также присутствует и в определении, данном Ионовой А. Ф. Автор считает, что устойчивость фирмы определяется как такое состояние ее финансовых ресурсов, их распределение и использование, которые обеспечивают рост данной фирме. Рост же, в свою очередь, заключается в увеличении прибыли и капитала при сохранении как кредито-, так и платежеспособности, в условиях допустимого уровня риска. Бендерская О. Б. в своем определении не использует понятие допустимого уровня риска и выражает финансовую устойчивость фирмы как способность сохранять эффективное финансовое состояние под воздействием различных отрицательных факторов, что не нарушает главный смысл определения [8.16; 5.85].

К другому кластеру определений относятся определения, концентрирующиеся не на негативных воздействиях, а на поддержании финансового положения на определенном промежутке времени. Например, Риполь-Сарагоси Ф. Б. характеризует финансовую устойчивость коммерческого предприятия состоянием финансов, обеспечивающим постоянную во времени и стабильную деятельность предприятия. Конкретизируя данное определение, Селезнева Н.Н. определяет финансовую стабильность состоянием финансов, обеспечивающим постоянную во времени платежеспособность предприятия. Бурцев А. Л. в своей работе развивает идеи данных авторов путем изменения постоянности того или иного аспекта функционирования фирмы на постоянность в тенденциях их изменения. Другими словами, неизменное состояние финансов фирмы не является залогом ее устойчивости, так как внешние по отношению к ней факторы не будут постоянными. Таким образом, Бурцев А. Л. характеризует финансовую устойчивость предприятия через постоянность тенденций роста его деятельности [7.205-207; 2.255].

Таким образом, можно предположить, что финансовой устойчивостью предприятия является его способность поддерживать определенные тенденции в своей деятельности на некотором промежутке времени, принимая во внимания возможное влияние негативных эффектов.

Переходя к особенностям финансовой устойчивости коммерческого банка, стоит, прежде всего, сказать о важности банковской ликвидности. Под ней понимается способность банка обеспечить своевременное и полное исполнение своих обязательств перед клиентами. Другими словами, у банка должна быть возможность в любой момент времени вернуть деньги своим клиентам, не нанеся критический урон своей деятельности. Однако, хоть высокая ликвидность и является защитой от больших выводов денег, пониженная ликвидность банка напрямую связана с его более низкой доходностью. Низкая доходность банка естественным образом ведет к дальнейшим проблемам в его финансовом состоянии. В результате в банковской устойчивости чрезвычайно важен баланс между ликвидностью и доходностью.

Также стоит упомянуть и о значительном большем влиянии кредитоспособности клиентов банка, по сравнению с клиентами предприятия. Риск невыполнения обязательств клиентом закладывается банком в стоимость операции, и неспособность грамотно оценить данные риски ведет к пониженным финансовым результатам и, в последствии, к пониженной финансовой устойчивости. Так, для поддержания финансовой устойчивости банкам необходимо проводить тщательную оценку своих рисков при работе с клиентами.

Эти и некоторые другие особенности банковского дела ведут к различиям в определениях финансовой устойчивости банка и предприятия. Так, например, П. Стелла особое внимание в определении стабильности банка уделяет качеству менеджмента. Также он считает, что одними из главных детерминантов устойчивости банка являются высокая рентабельность и прогнозные доходы. Схожего мнения придерживается и Д. Геттер, указывающий на недостаточное внимание уделяемое коэффициентам рентабельности банка. И. Я. Лукасевич в своей работе указывает, что для финансовой устойчивости банка крайне важна степень доверия клиентов, а также уровень защиты интересов акционеров. Наряду с другими исследователями, данный автор отмечает, что высокое доверие клиентов через сниженную вероятность "набегов на банк" позволяет несколько снижать уровни ликвидности, что в свою очередь должно повысить доходность банка [3.46; 1.246].

Ряд исследователей дает определение финансовой устойчивости банка, также отталкиваясь от негативных эффектов. Белоглазова Г. Н. характеризует стабильность банка как способность поддерживать выполнение им своих обязательств, операций и услуг под влиянием деструктивных эффектов. Также Г. Г. Фетисов в своей работе определяет устойчивость банка именно в терминах влияния внешних факторов. Таким образом, можно заметить, что, несмотря на наличие определенных различий в специфике деятельности между банками и коммерческими предприятиями, современные трактовки определения финансовой устойчивости банка и финансовой устойчивости фирмы довольно схожи [4.1; 3.46].

Для полноты анализа необходимо также рассмотреть определения финансовой устойчивости банка в более узком смысле. А. В. Зубарев определяет банковскую стабильность через эффективную долю собственного капитала банка в его активах, а также через эффективное соотношение прибыли и ликвидных средств. Схожей позиции придерживается и Л. Г. Батракова, ставящая ликвидность банка на центральное место в определении банковской устойчивости. Таким образом, рассматриваемые трактовки определения подтверждают наше предположение о важности контроля ликвидности в банке [1.247; 3.45-46].

В результате обзора различных трактовок определения финансовой устойчивости предприятия и финансовой устойчивости банка нами были выявлены определенные сходства между ними. Таким образом, определение, которое в дальнейшем будет использоваться в нашей работе, должно содержаться в себе как распространенные характеристики финансовой устойчивости, так и некоторые особенности банковской деятельности. Определение, используемое нами в работе, выглядит следующим образом:

Финансовая устойчивость банка - это способность банка в долгосрочном периоде и под возможным влиянием отрицательных внешних факторов поддерживать состояние полного и своевременного осуществления своих обязательств, а также продолжать положительные тенденции своего развития.

1.2 Характеристика условий в современной российской банковской сфере

Данная часть работы сосредоточена на подтверждении некоторых теоретических гипотез, выдвинутых в нашей работе, а также на получении более глубокого взгляда на различные аспекты проблемы устойчивости банков в современном мире. Рассмотренные проблемы затрагивают как важность стабильности банковской системы для экономики, так и конкретные детали оценки финансовой устойчивости коммерческого банка.

В качестве одной из работ, концентрирующихся в высокой степени на оценке финансовой стабильности, можно выделить исследование Fell J. Schinasi G. в статье "Assessing financial stability: exploring the boundaries of analysis". Авторы статьи считают, что, несмотря на то, что Центральные Банки мира улучшают свои инструменты оценки финансового состояния банка, скорость этих изменений недостаточна. Данная статья особо выделяет нехватку инструментов способных предсказывать будущие состояния банковской сферы. В дополнении к этому, указывается, что некоторые центральные банки слишком сильно опираются на определенные методики оценки, совершенно игнорируя другие методы, которые могли бы быть эффективными и предоставлять взгляд на другую сторону сложной и многогранной проблемы финансовой стабильности. Также важно отметить, что авторы считают, что универсальная структура оценивания финансового состояния для всех центральных банков разных стран могла бы послужить значительным преимуществом для всех агентов в современном мире. Другой интересной идеей, которую обсуждают Fell J. и Schinasi G., является выгода от использования информации из источников внешних по отношению к финансовой отчетности банков, прежде всего некоторых макроэкономических показателей. Недобросовестные коммерческие банки могут приложить серьезные усилия, чтобы скрыть свои определенные проблемы в финансовом состоянии при предоставлении своей отчетности, как видно на примере нескольких отечественных банков, таких как ФК «Открытие». Данный факт ведет к тому, что нельзя рассчитывать на полное отсутствие рисков, основываясь лишь на информации предоставляемой нам самим банком, часто заинтересованным в сокрытии своих непривлекательных сторон деятельности [11].

Исследованием, которое поддерживает идею значимости других факторов, помимо внешних, является "What explains the speed of recovery from banking crises", проведенное Ambrosius C. Несмотря на то, что автор не особо заинтересован в выявлении основных детерминантов банковской финансовой нестабильности, важным является также и понимание сил, которые могут способствовать восстановлению от неизбежных новых кризисов. Так как тяжело оценить маржинальный эффект от каждого конкретно внутреннего решения, Ambrosius C. сконцентрировался на влиянии различных экономических факторов как в стране, так и в мире. Чтобы это осуществить он применяет анализ истории событий на 138 инцидентов банковских кризисов между 1970 и 2012 годами. В результате, анализируя отечественные факторы, статья указывает, что одновременное возникновения валютных кризисов, большая величина финансового сектора, переоцененные валюты и значительный дефицит бюджета ассоциируются с замедленным восстановлением, тогда как высокое отношение долга к ВВП и уровень инфляции не оказывают негативного воздействия на послекризисную производительность. Что касается внешних факторов, автор подтверждает корреляцию низких темпов роста мировой торговли и неопределенности на финансовых рынках с замедленным восстановлением после кризисов [9].

В противоположность работе Ambrosius C., "Financial fragility of banks, ownership structure and income diversification: Empirical evidence from the GCC region", статья написанная Ashraf D., Ramady M. и Albinali K., нацелена на оценку важности внутренних факторов на общую стабильность банка. Используя годовые данные 135 финансовых институтов с 2000 по 2011 года, авторы, благодаря широкому набору эконометрических моделей, смогли оценить конкретные эффекты от структуры банка. В результате им удалось подтвердить свою начальную гипотезу - более концентрированное владение любого акционерного общества связано с повышенным риском банкротства. Более того, более высокая финансовая хрупкость ассоциируется и с размером банка, а также с тем, является ли он исламским или нет. Наконец, данная статья доказывает, что банки, получающие значительный доход от неосновной деятельности, более финансово устойчивы, чем банки, занимающиеся лишь традиционной банковской деятельности. Рассматриваемая статья показывает, что банковские финансовые решения в его деятельности очень значимы для его финансовой стабильности. Однако авторы не предложили достаточно эффективный набор инструментов для того, чтобы численно оценить финансовое состояние конкретного банка [10].

Как было описано ранее, критика концентрации активов банковской сферы в руках лишь нескольких самых больших агентов неадекватна, но "Breaking up big banks", написанная Kozubovska M. предоставляет эмпирические доказательства этому утверждению. Автор верит, что предложение ограничивать размеры банков, также известное как уменьшение банковских стимулов стать «слишком большим, чтобы обанкротится», предвзято и необоснованно. Ее главным аргументом является факт возможного сокращения в экономии от масштаба, а также потери способности значительно влиять на финансовый рынок. Оба данных явления, как считает автор, способствуют увеличению эффективности банка и, вследствие, всей банковской сферы. Для того, чтобы подтвердить данные гипотезы, в статье были проанализированы взаимоотношения между размерами банковских холдингов в США и их операционными затратами со второго квартала 2001 года по первый квартал 2014. В результате Kozubovska M. обнаружила, что предписания ограничить размер некоторых банков и правда могут значительно уменьшить экономию от масштаба в банковской отрасли страны. В частности, если большие экономически эффективные банки делятся на несколько малых частей, траты на обработку данных, правовые издержки, затраты на аудит и консалтинг, а также расходы на помещения, вероятнее всего вырастут. Данная статья служит доказательством того, что критика политики "оздоровления банковского сектора", основанная на повышении монополизации рынка, не является достаточно эффективным аргументом [13].

Одной из работ, концентрирующихся на влиянии конкретных аспектов финансовой деятельности на банковскую стабильность, является "Income structure, profitability and risk in the European banking sector: The impact of the crisis" от Maudos J. Она исследует, изменилось ли в результате кризиса влияние структуры доходов Европейских банков на их риск и прибыльность, а также меняется ли оно в зависимости от специализации банка в конкретном типе банковского бизнеса. Статья также проверяет наличие разницы во влиянии структуры доходов на риск и прибыльность между инвестиционными банками и банками, специализирующимися на финансовом посредничестве. Анализ был основан на оценках структуры доходов за период 2002-2012 с использованием панельных данных Европейских банков. Результаты показывают, что увеличение доли непроцентного дохода оказывает негативное влияние на доходность, однако данный эффект был значимым только во время кризиса. В то же время увеличение доли непроцентного дохода связано с повышением риска, но данный эффект уменьшался с наступлением кризиса. В целом, выводы автора также сводятся к тому, что рыночная власть имеет положительное влияние на финансовую устойчивость. Рассматриваемая статья раскрывает нам влияния конкретных финансовых показателей банка на его стабильность, однако в статье недостаточно широко используются финансовые коэффициенты. Стоит также добавить, что Российская банковская сфера может обладать своей спецификой, что ведет к тому, что эффекты, описанные в статье, будут иметь совсем другую значимость для банков в нашей стране [14].

Еще одной статьёй, которая может служить доказательством важности внутренних решений банка для его устойчивости, может являться "Do all new brooms sweep clean? Evidence for outside bank appointments", написанная Kick T., Nehring I. и Schertler A. Исследователи в данной статье заинтересованы в выявлении того, всегда ли назначение новых исполнительных директоров из внешних структур ведет к улучшению финансового положения банка. Чтобы достичь данной цели они разделили директоров на две группы: эффективных и неэффективных. Это было сделано через сравнение показателей ROA (рентабельность активов) и доходности на единицу риска в компаниях, где ранее работали данные директора. С использованием эконометрического инструментария, авторы выявили, что банки, находящиеся в плохом финансовом состоянии, которые нанимали эффективных исполнительных директоров извне, в среднем превосходят коммерческие банки, которые нанимают неэффективных директоров. Эмпирические результаты статьи, хоть и не совсем неожиданные, в очередной раз показывают, что внутренний процесс принятия решений влияет на финансовое состояние банка [12].

"The role of banks in the governance of non-financial firms: Evidence from Europe", представленная группой исследователей, включающих Zemzem A., Guesmi K. и Ftouhi K., представляет собой статью, доказывающую, что банки имеют значительное влияние на других агентов экономики. Данное исследование нацелено на анализ влияния наличия банка как кредитора или стейкхолдера в фирме на эффективность этой фирмы. Эмпирический анализ с использованием трехэтапного метода наименьших квадратов был проведен на выборке из 86 нефинансовых институтов индекса Euronext 100 с 2008 по 2013 года. В результате, было показано, что сотрудничество банка с фирмой положительно связано с ее экономической эффективностью. Это подтверждают нашу теоретическую гипотезу, что состояния банковской системы затрагивают всю экономику в целом [15].

Рассмотренные статьи, несмотря на то, что предоставляют нам более глубокую информацию о важности и сложности банковской финансовой устойчивости, не позволяют выявить наиболее эффективную систему оценивания стабильности банков в Российской Федерации. Поэтому в нашей работе мы постараемся выявить наиболее эффективные комбинации коэффициентов финансовой стабильности, используя набор эконометрических инструментов.

ГЛАВА 2. СОСТАВЛЕНИЕ ИНСТРУМЕНТАРИЯ И АНАЛИЗ ЕГО ЭФФЕКТИВНОСТИ

Вторая глава нашей работы посвящена подробному описанию методологии работы. Так как целью работы является выявление коэффициентов, способных эффективно оценить финансовую устойчивость, необходимо проанализировать работы отечественных авторов и выявить показатели для анализа. Вторая часть главы сосредоточена на описании подхода, который будет использоваться для оценки данных коэффициентов, а также на выдвижении предполагаемых результатов.

2.1 Анализ работ отечественных авторов и выделение исследуемых коэффициентов

Основой нашей работы является выявление наиболее эффективных коэффициентов финансовой устойчивости из тех, которые предлагают использовать отечественные авторы. Поэтому первым этапом для достижения данной цели является выявление анализируемых коэффициентов.

Хотя нет необходимости в проверке эффективности уже используемых ЦБ нормативов, нам все равно необходимо использовать их значения [16]. Данное решение обусловлено тем, что проверяемые коэффициенты могут коррелировать с уже используемыми Центральным Банком России нормативами, что является основанием отказа от них. К официальным нормативам, используемым в работе, относятся норматив мгновенной ликвидности (Н2), норматив текущей ликвидности (Н3) и норматив достаточности собственных средств (Н1). Данные коэффициенты являются основными инструментами оценки финансовой устойчивости российских банков, именно на них в большинстве случаев ставится вывод о применении определенных санкций к банку-нарушителю.

Первая группа коэффициентов описывает показатели прибыльности коммерческого банка. Первым из них является чистая процентная маржа:

Хотя высокие значения чистой процентной маржи и могут говорить о некой прибыльности, наименьшие значения чистой процентной маржи являются залогом заинтересованности клиентов, что в свою очередь повышает и прибыльность. Таким образом, необходимо поддерживать определенный баланс в значениях чистой процентной маржи, многие авторы выделяют оптимальным значением 5%-ый уровень [6, 77].

Следующим рассматриваемым коэффициентом является коэффициент рентабельности капитала. Расчет коэффициента осуществляется по следующей формуле:

Нормативы данного показателя зависят от структуры банковского сектора конкретной страны. Авторы сходятся во мнение, что в современной России нормативным значением для коммерческого банка является 8%.

Вторым используемым в работе коэффициентом рентабельности является коэффициент рентабельности активов:

Значения данного показателя отражают эффективность использования активов банком в своей деятельности. Как и с предыдущими коэффициентами доходности банка, значения коэффициента рентабельности активов должны находятся в пределах от одного оптимального значения, в нашем случае 1,5%. Слишком высокие значения показателя, хоть и свидетельствуют о высокой доходности, показывают, что банк, скорее всего, участвует в высоко рисковой деятельности. В то же время низкие значения рентабельности свидетельствует о возможных проблемах в будущем связи с низкой эффективностью деятельности банка.

Последним коэффициентом данной группы является показатель структуры расходов, служащий отображением эффективности постоянных затрат коммерческого банка:

коэффициент финансовая устойчивость банк

Из формулы видно, что чрезмерно большие значения показателя свидетельствуют о неспособности банка покрывать доходами свои расходы. Рекомендуемым значением, превышать которое не желательно, принято считать 85%.

Следующий коэффициент анализирует качество пассивов банка. Коэффициент качества ссудной задолженности служит показателем эффективности кредитного портфеля банка:

Строгого норматива у данного коэффициента не существует, рекомендуемым интервалом считается 96-100%, значения наиболее близкие к 100% являются предпочтительными. Таким образом, коэффициент является сравнительным, что ставит под определенное сомнение эффективность его использования.

Одним из коэффициентов, оценивающих рентабельность банка, является соотношение операционных расходов и доходов. Его подсчет осуществляется следующим способом:

Отечественные авторы рекомендуют диапазон нормативных значений соотношения операционных расходов и доходов равный 50-70%.

Схожим показателем можно считать коэффициент соотношения операционных доходов и активов, имеющий следующую формулу:

Нормативное значение данного показателя является плавающим. Значение коэффициента предпочтительно должно быть меньше текущей ставки рефинансирования, в среднем с учетом текущей ситуации - 8%. Стоит отметить, что нами предполагается наличие взаимосвязи между соотношением операционных расходов и доходов и соотношением операционных доходов и активов. Данный факт ставит под сомнение адекватность их одновременного использования в оценке финансовой устойчивости коммерческого банка.

Перечисленные коэффициенты будут проверены как на значимость их применения, так и на связь между собой. Эта информация поможет нам определить, какие из предлагаемых коэффициентов не имеет смысла использовать в процессе оценки финансовой устойчивости российского банка.

2.2 Описание способов анализа эффективности коэффициентов финансовой устойчивости

Первым этапом в проведении любого эконометрического анализа является сбор данных. Для того чтобы делать выводы относительно всей банковской конъюнктуры Российской Федерации, необходимо удостовериться в достаточности выборки. Поэтому анализируемая выборка состоит из данных по 50 российским банкам за период 2008-2016. Годовые данные до 2008 года не являются достаточными для проведения нашего анализа, поэтому был выбран данный промежуток времени в 9 лет.

Для сбора данных в основном использовался официальный сайт Центрального Банка Российской Федерации, имеющий отдельную страницу с раскрытием информации коммерческих банков. Для конкретных случаев недостатка информации также использовалась отчетность с официальных сайтов анализируемых банков.

Первым шагом после этого будет расчет финансовых коэффициентов для анализируемых банков. Именно в связи с этим шагом нами были выбраны коэффициенты, описанные ранее, так как не все показатели, предлагаемые сегодня исследователями, можно рассчитать, используя только общедоступную информацию. Также важно отметить, что на данном этапе не будет произведен расчет значений показателей, официальное публикуемых ЦБ РФ. Ниже приведен список используемых в анализе коэффициентов:

Таблица 1. Список коэффициентов и их нормативных значений, используемых в работе

Название коэффициента	Нормативное значение
Норматив мгновенной ликвидности	Больше 15%
Норматив текущей ликвидности	Больше 50%
Чистая процентная маржа	Больше 5%
Коэффициент рентабельности активов	Больше 1.5%
Коэффициент рентабельности капитала	Больше 8%
Показатель структуры расходов	Меньше 85%
Коэффициент качества ссудной задолженности	Наиболее близкое к 100%, но не меньше 96%
Соотношение операционных расходов и доходов	Между 50% и 70%
Соотношение операционных доходов и активов	Меньше 8% (Может изменяться с изменением ставки рефинансирования)
Коэффициент достаточности собственных средств	Больше 8% в 2016 и больше 10% в другие года

Далее, используя статистические и эконометрические инструментарии, мы сравним анализируемые коэффициенты. Если значения коэффициента финансовой устойчивости сгруппированы очень близко и мало отличаются как между годами, так и между банками, то данный коэффициент не может быть эффективным показателем финансовой устойчивости, если его нормативное значение останется неизменным. Проверка данного условия может быть осуществлена с помощью таких статистических единиц как среднее значение и среднеквадратическое отклонение. Для наибольшей эффективности нами также будет проведен анализ панельных данных. С помощью него мы выявим наиболее значимые коэффициенты, а также направление и силу их влияния на главнейшие детерминанты финансовой устойчивости, например чистую прибыль. Официальные нормативы Центрального Банка не могут считаться неэффективными на данном этапе, поэтому их тоже можно использовать как оценочный инструмент эффективности других коэффициентов.

В результате проведенных операций останется список коэффициентов, которые вместе могут послужить эффективный инструментарием оценки финансовой устойчивости Российских Банков. Однако, стоит отметить, что может подтвердиться мнение Центрального Банка Российской Федерации об относительной неэффективности коэффициентов, предлагаемых отечественными авторами. В данном случае наш процесс анализа не оставит ни одного коэффициента способного оценить финансовую стабильность коммерческого банка со стороны, которую уже не анализирует регулятор.

ГЛАВА 3. СОСТАВЛЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОГО НАБОРА ИНСТРУМЕНТОВ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ РОССИЙСКОГО БАНКА

В третьей главе данной работы предстоит произвести эконометрический и статистический анализ коэффициентов, отражающих банковскую деятельность. В первую очередь, с использованием различных базовых статистических показателей будет оценена эффективность коэффициентов финансовой устойчивости через сравнение реальных распределений их значений и их соотношения нормативам. Эконометрическая часть работы будет условно разделена на два этапа - анализ панельных данных и анализ влияния лаговых значений коэффициентов.

3.1 Описание данных, способа их получения и возможных результатов

Как уже говорилось ранее, нами была собрана информация по 50 российским коммерческим банкам за девятилетний период с 2008 по 2016 года. В результате количество наблюдений составило 450 единиц. Также важно отметить, что наша выборка состояла как из главных игроков банковской сферы, напрямую поддерживаемых государством, так и из мелких банков, а также банков уже потерявших свою лицензию. Банки, которым было запрещено заниматься банковской деятельностью, выбирались на основе причины отзыва лицензии. Так, банки, фальсифицировавшие свою отчетность, не могут объективно использоваться для оценки эффективности коэффициентов финансовой устойчивости и не принимали участие в нашем анализе.

Первой частью статистического анализа будет являться проверка распределения значений рассматриваемых коэффициентов. Если подавляющее большинство значений конкретного показателя находятся в одном небольшом диапазоне, то применение его на практике без специально подобранного норматива не является эффективным.

Наиболее распространенным показателем разброса данных является среднеквадратическое отклонение. Чем больше его значение, тем более различны показатели того или иного финансового коэффициента.

Таблица 2. СКО исследуемых коэффициентов

Коэффициент	Среднеквадратическое отклонение
Чистая процентная маржа	4%
Коэффициент рентабельности активов	2%
Коэффициент рентабельности капитала	15%
Показатель структуры расходов	8%
Коэффициент качества ссудной задолженности	1%
Соотношение операционных расходов и доходов	116%
Соотношение операционных доходов и активов	6%

Можно заметить, что в связи с чрезвычайно низким значением СКО коэффициент качества ссудной задолженности и коэффициент рентабельности активов вероятнее всего окажутся неэффективными в анализе финансовой устойчивости банка. Однако для подтверждения данной гипотезы необходим дальнейший анализ. Такому анализу также подвергнутся чистая процентная маржа, показатель структуры расходов и соотношение операционных доходов и активов.

Для более наглядной демонстрации распределения значений коэффициентов мы построим набор гистограмм. Естественно, нельзя ожидать нормальности распределения данных значений, однако по высокой плотности частот мы сможем еще раз подтвердить неэффективность конкретного показателя финансовой стабильности.



Рисунок 1. Гистограммы по чистой процентной марже и показателю структуры расходов

Гистограммы данных двух коэффициентов показывают нам относительную равномерность распределения их значений, нельзя утверждать о наличии сильной концентрации значений в одном промежутке. Далее будут представлены гистограммы коэффициентов, у которых распределение явно неравномерно.

Рисунок 2. Гистограммы по соотношению операционных доходов и актив и по коэффициенту рентабельности активов

Можно заметить, что в обоих случаях значения показателей сильно сгруппированы. Данный факт особенно важен при условии того, что предел нормативных значений у обоих коэффициент достаточно широк. Однако, это не говорит нам о неэффективности рассматриваемых параметров при оценке финансовой устойчивости банка, лишь о возможной необходимости в изменении рекомендуемых значений данных коэффициентов.

Рисунок 3. Гистограммы по показателю качества ссудной задолженности

Как было видно из значений среднеквадратического отклонения, распределение значений показателя качества ссудной задолженности чрезвычайно плотное. Несмотря на то, что диапазон нормативных значений довольно мал, такие значения коэффициента ставят под сомнение возможность его использования для оценки реального финансового положения российского банка.

Неотъемлемой частью анализа качества коэффициентов финансовой устойчивости коммерческих банков является анализ адекватности их нормативных значений. Как слишком низкое, так и слишком высокое количество банков, нарушивших норматив показателя, свидетельствует о его относительной неспособности адекватно оценить их финансовое состояние.

В первую очередь стоит сравнить среднее значения коэффициента с его нормативом:

Таблица 3. Средние и нормативные значения исследуемых коэффициентов

Коэффициент	Среднее значение	Норматив
Чистая процентная маржа	5,77%	Больше 5%
Коэффициент рентабельности активов	1,07%	Больше 1.5%
Коэффициент рентабельности капитала	6,92%	Больше 8%
Показатель структуры расходов	19,66%	Меньше 85%
Коэффициент качества ссудной задолженности	99,51%	Наиболее близкое к 100%, но не меньше 96%
Соотношение операционных расходов и доходов	75,34%	Между 50% и 70%
Соотношение операционных доходов и активов	7,66%	Меньше 8% (Может изменяться с изменением ставки рефинансирования)

Сравнение реальных средних значений коэффициентов с их нормативными значениями показывает нам, что для многих из них нормативы выбраны некорректно. Так, у обоих коэффициентов рентабельности и у соотношения операционных расходов и доходов средние значения средние значения выбиваются из рекомендуемых границ. Также стоит отметить большую разницу между средними и нормативными значениями показателя структуры расходов, что может свидетельствовать о необходимости снижения норматива.

Для выдвижения новых рекомендуемых значений для анализируемых коэффициентов необходимо рассмотреть изменение количества банков, нарушающих определенный норматив, при изменении его значения. Ниже представлена таблица с долей банков в нашей выборке, нарушивших существующие нормативы коэффициентов:

Таблица 4. Доля нарушений нормативов исследуемых коэффициентов

Коэффициент	Доля нарушений
Чистая процентная маржа	54%
Коэффициент рентабельности активов	70%
Коэффициент рентабельности капитала	61%
Показатель структуры расходов	0%
Коэффициент качества ссудной задолженности	1%
Соотношение операционных расходов и доходов	79%
Соотношение операционных доходов и активов	28%

Можно заметить, что лишь соотношение операционных доходов и активов, а также чистая процентная маржа имеют относительно эффективные границы нормативных значений. Здесь стоит отметить также, что чистая процентная маржа при долгосрочной неизменности своих значений не является показателем проблемного финансового состояния банка. Чистая процентная маржа тесно связана со спецификой деятельности банка, так например, банк "Санкт-Петербург" на всем периоде своей деятельности не укладывался в норматив чистой процентной маржи, однако он, как отмечается экспертами, является финансово устойчивым.

Нами будут предложены новые нормативы, чтобы доли нарушений примерно совпадали со структурой используемых данных. Если для коэффициентов рентабельности и соотношения операционных расходов и доходов доля нарушений слишком велика, то для показателя структуры расходов наоборот - слишком мала. Таким образом, для него диапазон рекомендуемых значений будет снижен, в то время как для оставшихся трех коэффициентов будет повышен. Важно отметить, что в связи со структурой значений коэффициент качества ссудной задолженности не может быть оценен подобным образом.

Таким образом, мы предлагаем следующие изменения нормативов исследуемых коэффициентов:

Таблица 5. Рекомендуемое изенение нормативов исследуемых коэффициентов

Коэффициент	Первоначальный норматив	Рекомендуемый норматив
Коэффициент рентабельности активов	Больше 1.5%	Больше 0.5%
Коэффициент рентабельности капитала	Больше 8%	Больше 2%
Показатель структуры расходов	Меньше 85%	Меньше 25%
Соотношение операционных расходов и доходов	Между 50% и 70%	Между 50% и 90%

Доля коммерческих банков, нарушающих нормативы по данным коэффициентам, стала более приближена к реальным показателям финансовой деятельности банков, включенных в нашу выборку:

Таблица 6. Изменившаяся доля нарушений нормативов исследуемых коэффициентов

Коэффициент	Первоначальная доля нарушений	Доля нарушений после изменения нормативов
Коэффициент рентабельности активов	70%	32%
Коэффициент рентабельности капитала	61%	26%
Показатель структуры расходов	0%	21%
Соотношение операционных расходов и доходов	79%	28%

Можно заметить, что доля нарушений вышла на уровень сопоставимый со структурой наших данных. Также при визуальном анализе данных была замечена тенденция к нарушению нормативов преимущественно у банков, потерявших лицензию или находящихся на санации.

Таким образом, набор финансовых коэффициентов с измененными нормативными значениями способен более эффективно оценить финансовое состояние банка. Однако показатель качества ссудной задолженности на основании первичного анализа является неэффективным в оценке финансовой устойчивости российских банков.

Для полноты анализа необходимо использовать все коэффициенты финансовой устойчивости в эконометрических моделях, так как коэффициенты, которые хоть и не обладают адекватными нормативами, могут оказывать значимое влияние на финансовую устойчивость банка.

3.2 Представление полученных результатов

Первым этапом эконометрического анализа в нашей работе является использование панельных данных в статистическом пакете Stata. В качестве зависимой переменной нами изначально была выбрана такая мера финансовой стабильности, как прибыль после налогообложения. Однако данный показатель напрямую связан с большинством анализируемых коэффициентов, в особенности с коэффициентами рентабельности. Поэтому зависимыми переменными были выбраны сами исследуемые коэффициенты, а объясняющими все оставшиеся, за исключением тех, которые связаны с ними напрямую. В данной работе нами было принято решение отказаться от использования модели "Fixed effects" в пользу модели "Random effects", так как значения дамми-переменной Failure, представляющей для нас особый интерес, не менялись со временем.

Первой была проанализирована чистая процентная маржа. Исключив из модели все переменные, напрямую связанные с чистой процентной маржой, а также переменные, оказавшиеся в сильной степени незначимыми, мы получили следующие результаты:

Таблица 7. Модель по чистой процентной марже

Можно заметить, что коэффициент Н3, а также переменная, отвечающая за факт закрытия банка, оказались значимыми. Таким образом, можно судить об эффективности показателя чистой процентной маржи в процессе оценки финансовой стабильности. Это также подтверждается достаточно высоким значением R².

Переходя к анализу двух коэффициентов рентабельности, стоит отметить, что в связи с тем, что большинство показателей, так или иначе влияют на прибыль банка, которая используется в расчете рентабельности, большое число объясняющих переменных пришлось исключить. Это в свою очередь сильно повлияло на эффективность наших моделей:

Таблица 8. Модель по рентабельности активов

Таблица 9. Модель по рентабельности капитала

Хоть и кажется, что в связи с незначимостью переменной failure, можно утверждать, что данные коэффициенты не могут быть использованы в анализе финансовой устойчивости, мы должны сначала обратить внимание на эффективность нашей модели. Кроме чрезвычайно низких значений R² наблюдается отсутствие значимость всех коэффициентов. Таким образом, в связи с невозможностью включить большинство переменных в модель, можно утверждать о ее неэффективности. Это не позволяет нам делать какие-либо выводы относительно коэффициента рентабельности активов и коэффициента рентабельности капитала.

Далее перейдем к анализу показателя структуры расходов:

Таблица 10. Модель по показателю структуры расходов

Переменная, показывающая нам, был ли банк закрыт или нет, оказалась незначимой, однако, чистая прибыль оказалась относительно значима. Стоит отметить, что прибыль включает в себя обе компоненты показателя структуры расходов - операционные расходы и административные расходы. Таким образом, учитывая также низкое значение R², можно утверждать о низкой эффективности данного коэффициента в процессе оценки финансовой устойчивости российского банка.

Следующим анализируемым показателем является коэффициент качества ссудной задолженности:

Таблица 11. Модель по коэффициенту качества ссудной задолженности

Значения R² оказались достаточно высокими, что позволяет нам считать данную модель относительно эффективной. В результате, ни переменная failure, ни значения прибыли после налогообложения не оказались значимыми. В комбинации с негативными результатами, полученными на предыдущем шаге, можно с большой уверенностью утверждать о невозможности использовать коэффициент качества ссудной задолженности в эффективном анализе финансовой устойчивости коммерческого банка в России.

Далее нами было проанализировано соотношение операционных доходов и операционных расходов:

Таблица 12. Модель по соотношению операционных доходов и операционных расходов

Отсутствие значимости при показателе финансовой устойчивости, а также низкое значение R² данной модели, вкупе с выводами в предыдущем пункте нашей работы приводят нас к выводу об отсутствии необходимости в использовании данного коэффициента при оценке финансовой стабильности.

Последним анализируемым коэффициентом является соотношение операционных доходов и активов:

Таблица 13. Модель по соотношению операционных доходов и активов

Данная модель обладает достаточно высоким R², более того показатель, отвечающий за отзыв лицензии у банка, является относительно значимым. Таким образом, у нас нет никаких оснований отвергнуть использование данного коэффициента в процессе оценки финансовой устойчивости банков Российской Федерации.

Интересно также проверить процент наблюдений, для которых коэффициент сделала правильное предсказание. Тут стоит отметить, что для данной цели были составлены логистические модели четырех коэффициентов, эффективность которых пока не была опровергнута - чистой процентной маржи, соотношения операционных доходов и активов, а также двух показателей рентабельности. Зависимой переменной в данных моделях была переменная failure. Данный этап позволит нам сделать вывод о способности коэффициента рентабельности активов и коэффициента рентабельности капитала эффективно оценивать финансовую устойчивость, что было невозможно сделать на предыдущем этапе.

Первым проанализированным коэффициентом являлась чистая процентная маржа. Процент правильно определенных значений переменной, отвечающей за закрытие банка, указан в самом низу таблицы:

Таблица 14. Модель по чистой процентной марже

Таким образом, видно, что предсказательная сила чистой процентной маржи довольно высока в сравнении с 50% показателем, который можно определить как "шанс выпадения одной стороны монетки". Вывод модели еще раз подтверждает эффективность использования данного коэффициента в процессе оценки финансовой устойчивости.

Следующим анализируемым коэффициентом являлось соотношение операционных доходов и активов:

Таблица 15. Модель по соотношению операционных доходов и активов

Можно заметить, что доля правильно предсказанных значений переменной failure при использовании данного коэффициента оказалась выше, чем при использовании чистой процентной маржи. Этот факт согласуется с предыдущими нашими выводами об эффективности соотношения операционных доходов и активов в оценке финансовой стабильности российских банков.

Далее перейдем к анализу предсказательной силы коэффициентов рентабельности. Начнем с коэффициента рентабельности активов:

Таблица 16. Модель по коэффициенту рентабельности активов

Результат модели полностью совпал с результатом при использовании чистой процентной маржи, такая доля правильно предсказанных значений является эффективной. Однако, в связи с включением в данный коэффициент значений используемых при расчете чистой процентной маржи и соотношения операционных доходов и активов, логичнее было бы использовать именно два последних показателя, так как они обладают большей предсказательной силой, чем коэффициент рентабельности активов.

Последним анализируемым коэффициентом является показатель рентабельности капитала:

Таблица 17. Модель по коэффициенту рентабельности капитала

Из всех четырех коэффициентов данный показатель обладает наименьшей эффективностью. Несмотря на то, что в целом процент правильных предсказаний довольно высок, можно вернуться к объяснениям, данным в предыдущей модели - использование двух других коэффициентов является предпочтительным в связи с их большей объединенной предсказательной силой.

Напоследок, для сравнения интересно проанализировать долю удачно предсказанных закрытий банка у официальных нормативов Центрального Банка. Несмотря на то, что данные коэффициенты не могут не использоваться при оценке финансовой устойчивости, стоит еще раз удостовериться, что критики политики оздоровления банковской сферы неправы в своих суждениях о неэффективности использования данных нормативных показателей.

В первую очередь рассмотрим норматив достаточности капитала (Н1):

Таблица 18. Модель по нормативу достаточности капитала

Можно заметить, что предсказательная сила данного коэффициента значительно больше, чем у любого отдельного коэффициента, предлагаемого отечественными авторами. Данный факт в очередной раз подтверждает необоснованность критики процедуры оценки финансовой устойчивости банков, используемой ЦБ.

Также следует проанализировать один из коэффициентов ликвидности, а именно норматив мгновенной ликвидности (Н2):

Таблица 19. Модель по нормативу мгновенной ликвдности

Несмотря на более низкую долю верно предсказанных значений переменной failure в сравнении с выбранными нами коэффициентами, общая предсказательная сила остается довольно высокой. Не стоит также забывать, что ликвидность является важным параметром устойчивости банка, и игнорировать ее, опираясь в анализе только лишь на различные показатели эффективности деятельности банка, нельзя.

...