Анализ факторов устойчивости российских банков в 2007-2009 годах тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Анализ факторов устойчивости российских банков в 2007-2009 годах"

На правах рукописи

Зубарев Андрей Витальевич

Анализ факторов устойчивости российских банков в 2007-2009 годах

Специальность 08.00.10 «финансы, денежное обращение и кредит»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва-2013

5 ДЕК 2013

005541894

Работа выполнена в лаборатории денежно-кредитной политики Института экономической политики им. Е.Т. Гайдара.

Научный руководитель Дробышевский Сергей Михайлович - доктор экономических наук, доцент, руководитель научного направления «Макроэкономика и финансы» Института экономической политики им. Е.Т. Гайдара

Ларионова Ирина Владимировна - доктор экономических наук, профессор, заместитель заведующего кафедрой «Банки и банковский менеджмент» Финансового университета при Правительстве РФ

Архипов Сергей Аркадьевич - кандидат экономических наук, Директор, Руководитель управления секьюритизации и структурирования ЗАО «Ренессанс Капитал» Ведущая организация Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», кафедра банковского дела

Защита диссертации состоится 20 декабря 2013 года в 12.00 час. в зале заседания Ученого совета на заседании диссертационного совета ДМ 504.001.01 по защите докторских и кандидатских диссертаций ФГБОУ ВПО «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации» по адресу: 119571, г. Москва, проспект Вернадского, 82.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеках Института экономической политики им. Е.Т. Гайдара и ФГБОУ ВПО «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ», а также на сайтах: www.iep.ru и www.rane.ru.

Автореферат разослан «18» ноября 2013 года.

Официальные оппоненты

JI. JI. Фомина

Актуальность исследования. Банковский сектор является неотъемлемой частью современных экономических систем. Обслуживая вкладчиков и заёмщиков, банковская система исполняет роль финансового посредника, являясь тем самым ключевым элементом рыночной экономики. Нестабильность макроэкономического окружения может оказывать отрицательное влияние на состояние банковской системы. В свою очередь, нестабильность банковской системы может неблагоприятным образом сказываться на состоянии экономики и приводить к кризису. Устойчивое состояние банковской системы поддерживается за счёт стабильной работы отдельных банков, в частности, крупных и системообразующих. С этой точки зрения можно говорить о том, что стабильное функционирование и состоятельность отдельных банков является необходимым условием для недопущения эскалации кризисных явлений в экономике.

Мировой финансовый кризис 2008-2009 годов оказал значительное негативное влияние на всю российскую экономику и на банковский сектор в частности. Банковская система в этот период столкнулась с серьёзными вызовами. Падение курса рубля (реального и номинального), отчасти резким падением мировых цен на инвестиционные товары, сырьё, энергоносители и оттоком капитала, спровоцировало значительный рост валютных рисков: банки столкнулись с рублёвым удорожанием части своих обязательств, номинированных в иностранной валюте. Рост неопределённости вызвал отток средств с банковских счетов экономических агентов, что привело к недостатку ликвидности в банковском секторе осенью 2008 года, когда отдельные банки, испытывающие значительный опок средств вкладчиков, не имели при этом возможности привлечь дополнительные средства на рынке МБК. В случае значительного числа банкротств среди крупных и системообразующих банков вся банковская система могла столкнуться с риском возникновения системного кризиса, что с большой вероятностью привело бы российскую экономику к последствиям, сравнимым с кризисом 1998 года.

Однако Банк России и Правительство предприняли ряд мер, которые позволили стабилизировать обстановку в банковском секторе, избежать

1

значительного числа дефолтов среди крупных банков и ликвидировать возможность развития системного кризиса. В первую очередь, проблемы с недостатком ликвидности в банковском секторе были решены с помощью кредитования банковской системы Банком России и размещения средств Министерства Финансов на счетах банков (задолженность банковского сектора перед ЦБ РФ составляла более 3600 млрд руб. в начале 2009 года, что эквивалентно примерно 8.6% ВВП). Помимо этого решение о поднятии размера страхового возмещения в системе страхования вкладов до 700 тысяч рублей позволило снизить риски вкладчиков (физических лиц) и избежать набега на банки. Валютные интервенции Банка России, направленные на замедление девальвации рубля, превратили валюту в доходный актив, который позволил банкам захеджировать свои валютные риски и даже получить некоторую прибыль.

Однако данные меры были приняты уже после возникновения проблем у многих банков и не смогли полностью нивелировать уже допущенные ошибки менеджмента отдельных банков. В итоге около 50 банков лишились лицензии во время финансового кризиса, ещё несколько банков попали под управление АСВ (Агентство по страхованию вкладов). В этой связи тема диссертационного исследования актуальна, так как оно позволяет не только выявить причины и основные факторы (в частности, характеристики некачественного менеджмента), повлиявшие на банковские дефолты в кризисный период, но и на основе построенных моделей формирует методологию прогнозирования уровня жизнеспособности банков с помощью построенных моделей в случае возникновения новых кризисных явлений в экономике, а также сформулировать рекомендации относительно политики надзорных органов и менеджмента банков.

Объект н предмет исследования. Объектом данного диссертационного исследования является российская банковская система. Предметом исследования являются проблемные ситуации у российских банков, возникшие во время финансового кризиса 2008-2009гг.

Целя и задачи исследования. Основной целыо данной работы является выявление факторов, влиявших на жизнеспособность российских банков во время мирового финансового кризиса 2008-2009гг и выработка рекомендаций относительно политики Центрального банка РФ и банковского надзора и регулирования. Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• проведение аналитического обзора и систематизация теоретических подходов к изучению банковских дефолтов и кризисов банковских систем;

• анализ эмпирических исследований, посвященных банковским дефолтам, и выявление эконометрических проблем при проведении таких исследований;

• анализ макроэкономического окружения, ситуации в банковском секторе и действий банковских властей в кризисный период;

• формулирование гипотез о влиянии различных факторов на банковские дефолты на основании решения описанных выше задач;

• Построение эконометрических моделей и проверка сформулированных гипотез, позволяющих выявить основные факторы, оказывавшие значительное влияние на банковские дефолты во время кризиса.

Степень научной разработанности темы. В зарубежной

литературе существует ряд как теоретических, так и эмпирических работ,

посвященных проблемам банковских дефолтов и кризисов банковских

систем. Среди авторов теоретических исследований работ можно назвать Д.

Даймонда, Ф. Дибвига, В. Кари, Р. Джаганатана, X. Энниса, Т. Кейстера, Э.

Грина, П. Лина, Д. Пека, К. Шелла, X. Улига, В. Ачарайа. Из списка авторов

эмпирических исследований можно выделить Д. Мартина, Д. Хванга, А.

Демиргука-Кунта, Э. Детраджиаша, Д. Колари, Д. Гленнона, М. Капуто, Э.

Логана, В. Динжера, А Бельтратти.

Основополагающим теоретическим исследованием банковских

дефолтов является работа Д. Даймонда и Ф. Дибвига, в которой

рассматривается вопрос исключения из возможных равновесий набега на

3

банковскую систему посредством введения системы страхования вкладов. Последующие теоретические исследования являются, по большей части, модифицированными и усовершенствованными аналогами данной модели.

Пионерской эмпирической работой является исследование Д. Мартина, в которой автор исследует дефолты американских банков с помощью бинарных вероятностных моделей, объясняющими переменными в которых являются показатели банковской отчётности. Впоследствии, данная методология легла в основу большинства исследований банковских дефолтов.

Среди российских учёных вопросы банковских дефолтов исследовали А. Пересецкий, С. Головань, А. Карминский, С. Дробышевский, К. Стырин, М. Малютина, С. Парилова.

Сконструированные во многих эмпирических исследованиях модели могут быть использованы в качестве основы для системы оповещения банковских властей, предприятий и вкладчиков о состоянии отдельных банков. Прогнозирование в рамках таких моделей с помощью данных банковской отчётности позволяет заблаговременно сделать выводы о жизнеспособности банка и принимать соответствующие меры по предотвращению банкротств.

Метод исследования. Методологической базой данного исследования является сочетание количественного и качественного анализа для выделения и интерпретации связи между жизнеспособностью банка, показателями его баланса и основными переменными макроэкономического окружения.

Теоретической основой работы служат исследования в области банковских дефолтов и кризисов банковских систем.

Основным инструментом эконометрического анализа являются бинарные вероятностные модели. Для сравнения моделей используется тест на прогнозную силу (тест Хосмера-Лемешоу). Имеющиеся данные представляют собой несбалансированную панель. Однако не все точки участвуют в оценке моделей, которые трактуются как кросс-секционные.

Информационной базой являются данные агентства Интерфакс, данные Федеральной службы государственной статистики и Центрального Банка Российской Федерации за период 2007-2009 гг.

Научная новизна. Новизна полученных автором результатов заключается в следующем:

1. На основе проведённого автором анализа как классических теоретических работ, посвященных банковским дефолтам и кризисам, так и более новых, впервые в российской литературе были систематизированы и классифицированы основные факторы, способные влиять на жизнеспособность отдельных банков и банковских систем в кризисный период и отражающие, в том числе, и характерные черты финансового кризиса 2008-2009 годов. Классификация факторов состоит из четырёх групп: факторы государственного управления, макроэкономические факторы, управление активами и управление пассивами.

2. В работе использовано оригинальное определение банковского дефолта, включающее в себя не только сам факт отзыва лицензии у банка, но также и такие «экономические» индикаторы дефолта как низкий уровень собственного капитала, переход банка под управление АСВ, большая доля просроченных платежей. Такое определение позволило выявить проблемные банки не только в случае фактической ликвидации, но и банки, испытывавшие значительные финансовые проблемы и де факто несостоятельные.

3. В работе впервые была проведена эконометрическая оценка моделей вероятности банковского дефолта непосредственно во время мирового финансового кризиса 2008-2009гг, включающих в себя как показатели банковской деятельности, взятые из отчётности банков, так и переменные, характеризующие макроэкономическое окружение. Результаты оцененных моделей свидетельствуют в пользу гипотезы о том, что высокие значения резервов под возможные потери и создание рыночного долга путём выпуска векселей вело к банкротству. На основе построенных моделей была выработана методология прогнозирования уровня жизнеспособности банков в кризисный период. Впервые в российской литературе проведено

5

исследование устойчивости оценок и сравнение результатов для различных групп банков (в зависимости от размера) как рамках различных моделей для различных групп, так и в рамках одной общей эконометрической модели вероятности банковских дефолтов во время финансового кризиса 2008-2009 годов.

Теоретическая и практическая значимость диссертации. Проведённое автором данной диссертационной работы исследование демонстрирует возможность применения теоретического аппарата для построения модели, оценивающей жизнеспособность российских банков. Теоретическая значимость данной работы заключается в разработке методики оценивания уровня жизнеспособности банков, исходя не только из их балансовых показателей, но и из характеристик состояния макроэкономического окружения.

Полученные в данной работе результаты могут быть использованы органами банковского надзора и регулирования для мониторинга жизнеспособности банков, как в произвольный период времени, так и в особенности в. кризисный период, когда экономика и банковская система подвержены значительным негативным шокам. Результаты данной работы также свидетельствуют об уровне эффективности тех или иных действий, предпринятых Банком России и Министерством Финансов для предотвращения возрастания напряжённости и начала системного кризиса в банковском секторе, что позволит в будущем корректировать денежно-кредитную политику. По результатам исследования сформулированы конкретные рекомендации по денежно-кредитной политике.

Также материалы диссертации могут быть использованы в учебных курсах по теории банковского дела в высших учебных заведениях Российской Федерации.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Результаты работы соответствуют следующим пунктам паспорта специальности 08.00.10 - «Финансы, денежное обращение и кредит»:

10.5. Устойчивость банковской системы РФ и стратегии ее развития.

10.13. Проблемы оценки и обеспечения надежности банка.

10.16. Система мониторинга и прогнозирования банковских рисков.

Апробация исследования. Результаты исследования прошли апробацию в рамках научных семинаров, проводимых в Институте экономической политики им. Е.Т. Гайдара и Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано четыре печатных работы общим объемом 6,4 п.л., в том числе три статьи (1,9 п. л.) — в изданиях, включенных ВАК в перечень российских рецензируемых научных журналов.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы (44 источника) и приложения. Основной текст изложен на 135 страницах и содержит 21 таблицу и 18 рисунков. Ниже приводится оглавление диссертации.

Введение

Глава 1. Обзор теоретических и эмпирических работ по проблеме банковских кризисов.

1.1 Теории банковских кризисов.

1.2 Эмпирические исследования банковских дефолтов.

1.2.1 Зарубежные страны.

1.2.2 Эмпирические исследования на российских данных . Глава 2. Макроэкономические условия развития кризиса в 2008-2009 гг.

2.1 Описание макроэкономических условий развития кризиса.

2.2 Описание кризиса в банковском секторе.

2.3 Анализ банкротств крупнейших банков.

Глава 3. Эмпирический анализ дефолтов банков в 2007-2009 гг . 3.1. Основные проверяемые гипотезы. 3.2 Описание данных.

3.3 Методология анализа.

3.4 Основные гипотезы.

3.5 Результаты оценки модели. Заключение.

Список литературы. Приложение 1. Таблицы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении в диссертационную работу обозначены цели и задачи исследования, обоснована актуальность темы исследования, описана новизна и обоснована теоретическая и практическая значимость результатов.

В первой главе диссертации «Обзор теоретических и эмпирических работ по проблеме банковских кризисов» автор проводит сравнительный анализ и структурирование основных теоретических и эмпирических подходов к исследованию банковских дефолтов и кризисов, что помогает выделить основные факторы, влияющие на жизнеспособность банков.

На основании исследования классических теоретических работ, посвящённых банковским кризисам, многие из которых представляют собой модификацию модели Даймонда и Дибвига (как на конечном, так и на бесконечном временном интервале), в диссертации выделяются основные факторы, влияющие на наличие среди решений (равновесий) теоретической модели набега на банковский сектор. К таким факторам можно отнести наличие системы страхования вкладов (несмотря на возможный риск недобросовестного поведения (moral hazard), наличие такой системы способствует стабильной работе банковского сектора), следование банком жёсткой политике замораживания выплат в случае начала набега (несмотря на ex-post неэффективность, такая политика устраняет ex-ante стимулы вкладчиков к досрочному изъятию средств), уровень концентрированности банковской системы (более концентрированные системы могут лучше диверсифицировать риски досрочных изъятий депозитов).

Неблагоприятная экономическая ситуация, согласно работе Голдштейна и Паузнера, способствует набегу на банки и развитию кризиса в

8

банковском секторе. Данный результат обосновывает использование переменных, являющихся характеристиками макроэкономического окружения, для объяснения банковских кризисов и дефолтов.

В диссертации автором проведён анализ трансформации взглядов на банковские кризисы в рамках теоретических моделей, отражающих характерные черты современных мировых финансовых систем и финансового кризиса 2008-2009гг. К таким характерным чертам (стилизованным фактам) можно отнести падение стоимости ценных бумаг в активах проблемных банков ниже фундаментального уровня во время кризиса и системный характер кризиса (набег на отдельные банки делал другие банки также более чувствительным к набегу). Проведённый анализ помог выделить дополнительный ряд факторов, влияющих на банковские дефолты. К таким факторам относятся уровень диверсификации рисков в портфеле банковских активов и уровень прозрачности информации о состоянии активов банка. Высокие значения данных показателей увеличивают жизнеспособность банков и уменьшают вероятность системного кризиса.

Анализ эмпирических исследований, проведённый автором, показал, что основным эконометрическим методом оценивания жизнеспособности банков являются бинарные вероятностные модели (1о§й, ргоЬй). Также в работе были структурированы возможные объясняющие переменные, использующиеся в этих моделях и составленные из показателей банковской отчётности. Эти переменные отражают структуру активов и пассивов банка, рискованность портфеля, уровень ликвидных средств, уровень собственного капитала и прочие характеристики, влияющие на жизнеспособность банков в кризисный период.

Автором проанализированы работы, результаты которых свидетельствуют в пользу логичных гипотез о том, что размер прибыли, собственного капитала и доля ликвидных средств в активах банка увеличивает его жизнеспособность. Высокий уровень иностранных обязательств также может снижать вероятность дефолта банка. Высокие значения таких переменных как резервы под возможные потери и доля

9

депозитов в обязательствах банка могут увеличивать вероятность его дефолта.

Помимо переменных, отражающих структуру банковской отчётности, на жизнеспособность банка в кризисный период могут влиять различные характеристики макроэкономической ситуации. Это оправдывает включение в модель различных макроэкономических переменных.

Отдельно автором рассмотрены и систематизированы эмпирические работы, изучающие российскую банковскую систему и выделены её характерные черты, проявившиеся во время кризиса.

Во второй главе диссертации «Описание макроэкономических условий развития кризиса» обсуждаются состояние российской экономики в период кризиса 2008-2009 годов в терминах динамики основных макроэкономических показателей, таких как золотовалютные резервы, условия торговли, предложение денег, инфляция и прочие. Рассматривается денежно-кредитная политика на данном этапе, в частности валютные интервенции и процентные ставки. Также в данной главе проводится детальный анализ и структурируется последовательность событий в банковском секторе, включающих в себя динамику показателей банковского сектора и действия надзорных и регулирующих органов.

Проведённый анализ позволил сделать выводы о том, с какими рисками во время мирового финансового кризиса 2008-2009гг. столкнулась банковская система. Так, ослабление курса рубля относительно бивалютной корзины увеличило валютные риски банковского сектора. Однако валютные интервенции, предпринятые ЦБ РФ во второй половине 2008 года, сделали валюту доходным активом, что помогло банкам получить дополнительную прибыль от вложений в валюту. Таким образом, российские банки смогли захеджировать свои иностранные обязательства.

Важным элементом денежно-кредитной политики Банка России в период кризиса являлась процентная ставка. Так, в период с ноября 2008 года по февраль 2009 года ЦБ РФ постепенно повышал ставку рефинансирования с 11% до 13%. По мере стабилизации финансовой системы Банк России

начал проводить более мягкую кредитно-денежную политику и постепенно снизил ставку рефинансирования до 8.75%.

Из анализа ситуации также следует, что осенью 2008 года российский банковский сектор столкнулся с серьёзным недостатком ликвидности, когда проблемные (обычно некрупные) банки не могли получить ликвидность посредством займов на рынке межбанковского кредитования. Однако Банк России достаточно быстро отреагировал на негативные сигналы, начал активно кредитовать банковский сектор и проводить залоговые аукционы без обеспечения. Также ряд крупных банков был допущен к участию в аукционах на привлечение свободных средств федерального бюджета на депозиты. Эти меры, по мнению автора, помогли справиться с недостатком ликвидности в банковском секторе и преодолеть системный кризис.

На основания проведённого анализа развития ситуации в банковском секторе автором были сформулированы предварительные гипотезы о том, какие переменные, характеризующие особенности структуры активов и пассивов банков, могли влиять на их жизнеспособность в кризисный период. Сюда относятся размер собственных средств и ликвидных активов, структура кредитного портфеля, объём иностранных обязательств, размер депозитов населения и объём рыночного долга, созданного посредством выпуска векселей.

В данной главе проводится анализ ситуации с семью конкретными крупными банками, не сумевшими благополучно пережить кризисный период. К этим банкам относятся: банк «Кит Финанс», банк «Союз», банк «Северная Казна», Московский Залоговый Банк, банк «Московский капитал», банк «Электроника» и «Тюменьэнергобанк». На основании этого анализа автором сделан вывод о том, что недостаток ликвидности у банков был вызван изменением макроэкономического окружения через каналы оттока средств вкладчиков и падением котировок ценных бумаг в портфелях банков. Эти выводы позволили формулировать гипотезы о влиянии макроэкономического окружения на жизнеспособность банков.

В третьей главе диссертации «Эмпирический анализ дефолтов банков в 2007-2009гг» автором предложена методика эмпирического анализа

11

жизнеспособности банков в кризисный период с помощью бинарных вероятностных моделей. При построении моделей дефолтов банков в России во время мирового финансового кризиса и формулировании проверяемых с помощью этих моделей гипотез используются теоретические и эмпирические модели банковских дефолтов и кризисов, описанные в первой главе, а также анализ макроэкономического окружения и детальный анализ развития событий в банковском секторе, проведённые во второй главе.

В результате автором сформулированы гипотезы о возможном влиянии на жизнеспособность банка размеров его активов, собственных средств, объёмов ликвидных средств, структуры кредитного портфеля, структуры обязательств и переменных макроэкономического окружения. Объясняющие переменные представлены в таблице 1. Таблица 1. Объясняющие переменные.

Обозначения Описание переменной

In assets Логарифм активов банка

sk а Отношение собственного капитала банка к активам банка

bh deposits a Отношение депозитов физических лиц к активам банка

nongov sec a Отношение негосударственных ценных бумаг к активам банка

gov sec a Отношение государственных ценных бумаг к активам банка

corr acc a Отношение остатков на корреспондентских счетах х активам банка

credit to banks a Отношение кредитов банковской системе к активам банка

nbs credit a Отношение кредитов небанковской системе к активам банка

loans to hh a Отношение кредитов домохозяйствам к активам банка

foreighn liab a Отношение иностранных обязательств к активам банка

interbank loans a Отношение выданных межбанковских кредитов к активам банка

reserves_loans- Отношение резервов под возможные потери к кредитам небанковскому сектору

liab bank ratio Отношение обязательств перед банками к обязательствам банка

markctdebt__l Отношение рыночного долга (облигации и векселя) к обязательствам банка

overdue liab Отношение просроченных обязательств к обязательствам банка

delayed_nbs_credit • Даля просроченных кредитов небанковской системе в портфеле кредитов банка

la a Отношение ликвидных активов к активам банка

delta exch rate Изменение курса рубля относительно доллара

exp imp Отношение экспорта к импорту

dep rate Средняя ставка по депозитам в банковской системе

Исходя из анализа эмпирической литературы, автором было принято решение использовать расширенное определение дефолта банка, включающее в себя некоторые «экономические» индикаторы дефолта.

В качестве определения проблемного банка, а, точнее говоря, банковского дефолта, в диссертации рассматривается факт выполнения хотя бы одного из следующих условий:

1) Отзыв лицензии у банка

2) Передача банка под управление АСВ

3) Отрицательное значение собственного капитала

4) Значение доли просроченных платежей во всём объёме обязательств большее, чем 3%

Такое расширенное определение дефолта позволяет выявлять проблемные банки не только в случае фактической ликвидации или оказания им финансовой помощи, но и - в более общем случае возникновения серьёзных финансовых проблем.

Имеющиеся данные представляют собой несбалансированную панель (ввиду дефолтов и появления новых банков), поэтому автор прибег к созданию пула данных согласно алгоритму, аналогичному работе Пересецкого и др.1, который выглядит следующим образом:

1) Для банка,' обанкротившегося, в момент t (в квартальном исчислении), берутся показатели банковской отчётности в момент t-4 (за год до момента t), и бинарная зависимая переменная DEATH, характеризующая состояние банка, полагается равной единице. Таким образом, получается первая точка в формируемом наборе данных для построения моделей: зависимая переменная DEATH=1, а объясняющие переменные соответствуют показателям банка в момент t-4.

2) Далее, отступая ещё на один год назад, в момент t-8 (при условии что этот период не выходит за границы имеющихся данных), для банковских показателей в этот период зависимая переменная DEATH полагается равной нулю (банк считается ещё нормально функционирующим в тот момент). Таким образом, получается ещё одно наблюдение, соответствующее данному банку, в итоговом наборе точек: DEATH=0, а объясняющие переменные -показатели банка в момент t-8.

1 Pcresetsky A., Karminsky A., Golovan S. Probability of default models of Russian banks. - Bank of Finland Institute for Economics in Transition. 2004.

3) Затем предыдущий шаг повторяется, и значение зависимой переменной DEATH=0 приписывается показателям отчётности за периоды t-12 (при условии, что этот период не выходит за границы имеющихся данных)

4) В случае, если банк не обанкротился в соответствии с введённым выше определением дефолта к 1 января 2010 года, то момент t выбирается случайно (равновероятно) среди четырёх кварталов 2009 года. Затем для показателей банка в момент t-4 переменная DEATH полагается равной 0. Так получается первая точка для выжившего банка. Далее, для этого банка, полагается DEATH=0 для показателей в момент t-8, t-16 (при условии, что этот период не выходит за границы имеющихся данных).

Такой алгоритм составления пула позволяет некоторым банкам входить в него отдельными точками несколько раз. При этом годичная разница в показателях даёт возможность трактовать соответствующие точки для одного и того же банка как отдельные точки. Проблема автокорреляции, возникающая при включении в пул абсолютно всех наблюдений, здесь отсутствует ввиду достаточно длинного периода времени между двумя наблюдениями для одного и того же банка.

Идея рассмотрения банковских показателей за год до момента фактического дефолта состоит в том, что проблемы у банка можно выявить заблаговременно. Продолжительность лага в 4 квартала снимает необходимость учитывать сезонность.

Следует обратить внимание и на распределение дефолтов по кварталам, которое приведено на рис.1:

Рисунок 1. Распределение дефолтов по кварталам

Из графика видно, что волна фактических (согласно определению в настоящей работе) банковских дефолтов, связанных с финансовым кризисом, началась в 3-м квартале 2008 года. В связи с этим автор решил ограничить имеющуюся выборку по времени и использовать данные, начиная лишь с 3-го квартала 2007 года (в контексте данного выше определения используются данные банковской отчётности с годовым лагом).

В качестве основного инструмента для моделирования вероятности банковских дефолтов в диссертационном исследовании была выбрана логистическая бинарная модель:

Р(ПЕА ТЦ = 1) = Л(.г)/7)

где - это вектор параметров конкретной точки из пула.

Логистическая функция распределения имеет следующий вид

Базовая модель для выборки из всех банков выглядит следующим образом:

P(DEATHi = 1) = Л(Д + /?, • ln_assets + Д • (ln_аиг/л)л 2 + ßi ■ sk _a + +Д deposits _a+ß6-gov_ sec_ a+ß7- nongov _ sec+ ßtcorr _acc _a + +ß,-cerdit _to _banks _a+ßw-nbs _credil _a+ßn-loans _to _hh_a + +ßa ■ foreign _Iiab_l + Д3 • int erbank loans+Д, • reserves_loans + +Д ä - Hab _bank_ratioo + ß^ ■ marketdebt _1+ß„ ■ overdue _liab + +ßit-delayed _nbs_credit+ß„-la_a + fim-macro)

причём переменная macro либо отсутствует, либо является одной из трёх описанных выше макроэкономических переменных.

Оценка вектора ß из этого уравнения получается с помощью максимизации функции правдоподобия. Качество прогнозной силы моделей оценивается с помощью теста Хосмера-Лемешоу, который показывает степень различия между оцененными и фактическими значениями зависимой переменной по обеим группам (значения бинарной переменной 0 и 1). Статистика теста Хосмера-Лемешоу выглядит следующим образом:

Наблюдения делятся на 10 равных групп в соответствии с предсказанными вероятностями (к примеру, равенства единице бинарной переменной). Oj и Ej означают ожидаемое и наблюдаемое число событий в j-й группе, соответственно, а через nj обозначается число наблюдений в j-й группе.

Далее автор формулирует гипотезы влияния всех описанных переменных на вероятность дефолта банка, исходя из динамики этих переменных в целом по банковской системе. Результаты оценки представлены в таблице 2

Таблица 2. Результаты оценки логистической модели на выборке из всех банков.

(1) (2) (3) (4) (5)

VARIABLES death death death death death

in assets 0.919** 1.144*** 0.951" 0.998** 0.891***

(0.372) (0.412) (0.374) (0.392) (0.338)

In assets 2 -0.060** -0.073*** -0.063*" -0.062** -0.057***

(0023) (0.026) (0.024) (0.025) (0.022)

sk a -0.651 -0.552 -0.602 -0.442

(0.726) (0.715) (0.741) (0.738)

hh deposits a -0.595 -0.686 -0.690 -0.730

(0.714) (0.745) (0.721) (0.726)

gov sec a -1.726 -3.182 -2.190 -3.397*

(2.056) (2.212) (2.175) (2.063)

nonuov sec a -1.644 -2.046 -1.600 -1.657

(1.581) (1.523) (1.566) (1.491)

corr acc a -1.132 -1.954 -1.436 -1.889

(1.377) (1.417) (1.400) (1.392)

credit to banks a -0.998 -1.330 -1.079 -1.272

(1.320) (1.268) (1.295) (1.316)

nbs credit a 0.119 -0.179 0.235 0.015

(1.150) (1.120) (1.152) (1.128)

loans to hh a -1.495" -1.420** -1.543** -1.307* -1.100*

(0.699) (0.720) (0.712) (0.722) (0.612)

foreign iiab 1 -2.350** -2.223* -2.209* -2.635** -2.129**

(1.126) (1.201) (1.142) (1.179) (1.020)

interbank loans a 0.255 -0.901 -0.211 -0.590

(1.499^ (1.606) (1.549) (1.592)

reserves loans 4.148*** 4.477*** 4.500*** 3.952*** 3.570***

(1.201) (1.279) (1.247) (1.273) (1.075)

liab bank ratio 0.389 0.396 0.340 0.474

(0.832) (0.839) (0.873) (0.853)

marketdebt 1 5.495*** 5.464*** 5.427«** 4.690*** 5.680***

(0.878) (0.821) (0.871) (0.823) (0.774)

overdue liab -0.553 5.025 1.271 7.005

(3.850) (5.841) (3.978) (7.921)

delayed nbs credit -4.297* -4.477** -4.694* -3.258* -4.129**

(2.240) (2.154) (2.420) (1.978) (2.105)

la a 0.399 0.761 0.516 0.882

(1.032) (1.040) (1.051) (1.016)

delta cxch rate 0.300***

(0.037)

exp imp -3.011***

(0.693)

dep rate -59.819***

(6.297)

Constant -4.953*** -6.177*** -0.431 -0.922 -5.362***

(1.807) (1.918) (2.089) (1.810) (1.308)

Observations 1331 1331 1331 1331 1331

LI -514.3 -476.4 -504.2 -475.7 -517.6

r2 p 0.111 0.177 0.129 0.178 0.105

Ilosmer- Lemeshow(prob.) 0.7353 0.1817 0.2874 0.1558 0.3872

Робастные стандартные ошибки в скобках *** р<0.01, ** р<0.05, * р<0.1

Как видно из итоговой модели (модель 5, полученная из 1-й исключением незначимых (по отдельности) переменных), коэффициенты при логарифме и квадрате логарифма активов имеют разные знаки, что указывает на то, что крупные и совсем мелкие банки банкротились реже, чем банки некоторого среднего размера.

Отрицательное влияние кредитов домохозяйствам на вероятность дефолта банка может быть объяснено тем, что лишь здоровые крупные банки с развитой филиальной сетью занимаются кредитованием населения. По всей видимости, лишь очень крупные банки с хорошей репутацией имеют в своих пассивах иностранные обязательства, что может объяснять их отрицательное влияние на вероятность дефолта.

Отрицательное влияние доли просроченных кредитов среди кредитов, выданных небанковской системе, на вероятность дефолта банка может быть объяснено следующими соображениями. Крепкие устойчивые банки с хорошей репутацией не опасаются отражения в их отчётности данных о просроченных кредитах, ведь невозвращённые кредиты не могут сильно повлиять на способность таких банков отвечать по своим обязательствам. В то время как банки, уже испытывающие проблемы, могут реструктурировать просроченный долг своих клиентов, просто оформив на бумаге погашение старого и выдачу нового кредита, чтобы не привлекать лишнего внимания со стороны надзорных органов. Таким образом, причина может заключаться в публикации недостоверной информации в отчётности банка. .

Положительное влияние размера рыночного долга, созданного с помощью выпуска векселей, на вероятность дефолта банка автор объясняет тем, что лишь проблемные банки, не имевшие возможности привлечь средства с помощью выпуска облигаций, прибегали к выпуску таких ненадёжных бумаг, как векселя.

Аккумулирование резервов, теоретически, может способствовать решению ожидаемых банком проблем в случае набега вкладчиков или других проблем с погашением обязательств. Однако положительный знак при этой переменной свидетельствует в пользу того, что в кризис 2008 года банки, создававшие большие резервы, уже являлись проблемными и испытывали большие затруднения, отражавшиеся в их отчётности. Создание больших резервов не помогло банкам справиться с проблемами, и в итоге такие банки часто терпели крах.

Помимо модели для выборки из всех банков, в работе были оценены также модели для 70, 150 и 300 крупнейших российских банков в терминах

18

размера активов. Кластер крупных банков может представлять большой интерес, так как практически все банки в этом кластере занимаются непосредственно классической банковской деятельностью. С этим может быть связано различное (в сравнении с выборкой из всех банков) влияние факторов на вероятность дефолта. Ниже в таблице 3 приведены результаты оценки моделей для 150 крупнейших банков.

Таблица 3. Результаты оценки логистической модели на выборке из 150 крупнейших банков.

(и (2) (3) (4) (5)

VARIABLES death death death death death

4 ' ■ i

sk a -7.458** -8.067"* -8.480" -9.011*** -6.668**

(3.333) (3.002) (3.412) (3.277) (2.904)

hh deposits a 0.757 -2.557 -0.705 0.183

(2.948) (3.640) (2.966) (3.580)

gov sec a -17.65 -31.66"* -25.24** -25.37* -16.09*

(10.84) (11.10) (11.69) (13.11) (8.812)

nongov sec a -1.200 -3.124 2.639 -0.350

(7.235) (6.735) (7.394) (7.102)

corr acc a -7.781 -12.88 -7.408 -8.921 -7.560**

(6.193) (8.073) (7.415) (7.215) (3.657)

credit to banks a -10.39 -18.97** -12.78* -15.56 -5.418*

(6.505) (7.984) (7.536) (9.520) (2.887)

nbs credit a -0.147 -3.330 1.316 -0.755

(5.420) (6.237) (6.355) (6.104)

loans to hh a -7.556" -7.391* -6.945* -8.482* -5.785**

(3.822) (4.109) (3.600) (4.354) (2.345)

foreign liab i -10.96*" -14.67"* -14.27"* -12.07*** -10.03***

(3.346) (4.276) (4.380) (3.762) (2.897)

interbank loans a 9.416 11.97 9.566* 13.93

(6.183) (7.762) (5.446) (10.37)

reserves loans 13.78»" 15.03*" 17.10*** 13.61" 12.14**

(5.347) (5.395) (6.016) (6.299) (5.012)

liab bank ratio -1.266 -3.700 -2.351 -0.846

(2.064) (2.355) (2.082) (2.139)

marketdebt 1 1.499 i -1.467 -0.433 0.462

(3.225) (3.496) (4.231) (3.509)

delayed nbs credit 18.16 30.23 21.32 21.73

(19.92) (24.40) (21.43) (23.59)

la a 3.539 3.591 4.501 2.905 4.078

(4.058) (3.239) (3.279) (3.697) (3.151)

delta exch rate 0.490*"

(0.148)

exp imp -9.551***

(2.995)

dep rate -77.62***

(24.40)

Constant 0.545 4.521 14.50 7.827 0.435

(5.599) (6.708) (8.869) (6.932) (0.794)

ОЬбсгуэйопз 191 191 191 191 191

и -56.70 -47.26 -48.20 -50.95 -58.41

г2 р 0.271 0.393 0.381 0.345 0.249

Нозтег-ЬепгаЬолуСргоЬ.) 0.9933 0.1092 0.0207 0.9525 0.7541

Робастные стандартные ошибки в скобках *** р<0.01, ** р<0.05, * р<0.1

Первым важным отличием от предыдущей модели является значимость коэффициента при собственном капитале. Отрицательное влияние размера собственных средств на вероятность дефолта банка вполне логично, ведь ЦБ РФ следит за выполнением банками норматива достаточности капитала. Интерес к мелким банкам, не занимающимся в большинстве своём классической банковской деятельностью, со стороны ЦБ не столь велик, что может объяснять размытие влияния этого фактора на выборке из всех банков.

Отрицательное влияние переменной доля государственных ценных бумаг в активах может быть объяснено тем, что банки с большой долей таких бумаг в своём портфеле активов в случае проблем могли взять под эти бумаги ломбардный кредит, что помогало им благополучно пережить кризис.

Влияние рыночного долга на выборке лишь из крупных банков оказалось незначимым. Крупные банки при создании рыночного долга практически не пользовались векселями, и эффект влияния данной переменной на выборке из этих банков не выявляется.

Следует отметить отсутствие значимого влияния размера ликвидных активов на жизнеспособность банка во всех построенных моделях. Причиной этому, по мнению автора, является следующее. Во-первых, в момент изучаемого кризиса не было явной банковской паники, при которой ликвидность для банка крайне важна. Во-вторых, при возникновении проблем с ликвидностью, средства можно было всегда получить на рынке МБК или взяв кредит в Банке России.

При исследовании моделей на прогнозную силу в терминах теста

Хосмера-Лемешоу автором было выявлено, что модели для выборки из

крупных банков демонстрируют большую прогнозную силу, нежели модели

для всей выборки, что может объясняться тем, что выборка из крупных

банков более однородна. Среди моделей с включённой макроэкономической

20

переменной, высокую прогнозную силу демонстрирует модель с включённой ставкой по депозитам на выборке из крупных банков.

Помимо описанных моделей, в работе также были оценены модели, состоящие только из переменных, представляющих либо статью активов, либо статью пассивов банка. Значимыми получились те же переменные, однако сами модели проигрывают в качестве (псевдо Я-квадрат) и прогнозной силе.

На основании проведенного исследования были получены следующие основные выводы и результаты:

1. Выполненный автором анализ теоретических и эмпирических работ и систематизация существующих результатов позволили выявить риски, с которыми сталкивается банковская система в кризисный период, факторы, влияющие на жизнеспособность банков, а также выработать методику оценки вероятности банковских дефолтов. Среди факторов и рисков, влияющих на состояние банков и характерных для последнего финансового кризиса, можно выделить общую макроэкономическую ситуацию, уровень диверсификации портфеля активов и обесценение ценных бумаг в активах банков во время кризиса.

2. Анализ макроэкономического окружения в России во время финансового кризиса 2008-2009гг и детальный анализ последовательного развития событий в банковском секторе и действий надзорных органов позволил выделить основные переменные, отражающие особенности структуры активов и пассивов банков, которые могли влиять на жизнеспособность банков в кризисный период. Сюда относятся размер собственных средств и ликвидных активов, структура кредитного портфеля, размер депозитов населения и объёмы рыночного долга, созданного посредством выпуска векселей. Анализ ситуации с конкретными крупными банками, не сумевшими пережить кризис, свидетельствует в пользу того, что недостаток ликвидности у банков был вызван изменением макроэкономического окружения через каналы оттока средств вкладчиков и падением котировок ценных бумаг в портфелях банков.

21

3. Эмпирический анализ и эконометрическая оценка моделей вероятности банковских дефолтов, проведенная в работе, показали следующее:

а) Модели, учитывающие либо только показатели статьи активов, либо показатели статьи пассивов банка, недостаточно хорошо объясняют дефолты. Целесообразно использовать все имеющиеся переменные вместе.

б) Крупные и мелкие банки были меньше подвержены риску дефолта во время кризиса, нежели банки некоторого среднего размера.

в) Отрицательное влияние на вероятность дефолта оказывали иностранные обязательства и кредиты домохозяйствам.

г) Резервы под возможные потери и объём выпущенных векселей увеличивали вероятность дефолта в кризисный период.

д) Размер просроченных кредитов (точнее публикация достоверных сведений о них) увеличивали жизнеспособность банка.

е) Использование в модели макроэкономической переменной ставка процента по депозитам увеличивает прогнозную силу модели.

ж) Модели для выборки из 150 крупных банков превосходят по качеству и прогнозной силе модели для всей выборки.

4. Полученные результаты позволяют сформулировать следующие рекомендации относительно политики Центрального банка РФ и банковского надзора и регулирования, направленные на предотвращение банковских дефолтов при возникновении подобных кризисных ситуаций в будущем:

а) Целесообразно ужесточение требований по классификации банковских активов с точки зрения их принадлежности к различным группам риска и созданию резервов банков под потери.

б) Необходимо введение ограничений выпуска коммерческими банками векселей и других внебиржевых долговых обязательств.

в) Расширение ломбардного списка Банка России и облегчение доступа коммерческих банков, в том числе средних и мелких

региональных банков, к возможностям рефинансирования в ЦБ РФ под залог ценных бумаг.

г) Необходимо обеспечение прямого доступа к различным инструментам предоставления ликвидности со стороны Банка России для максимально широкого числа банков, так как в условиях кризисных явлений рынок межбанковских кредитов перестает работать как канат трансмиссии ликвидности в банковскую систему через крупнейшие банки.

д) Следует использовать положительный опыт экстренного предоставления ликвидности коммерческим банкам Центральным банком РФ, в том числе на беззалоговой основе, в условиях сильных потрясений в финансовой системе.

Работы, опубликованные в журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации:

1. Зубарев A.B. Факторы устойчивости российских банков во время кризиса 2008-2009 годов //Экономическая политика. - 2012. - Ж 4, стр. 126-142 (0.9 п.л.).

2. Зубарев A.B. Трансформация взглядов на банковские дефолты в рамках теоретических моделей. // Российский внешнеэкономический вестник. -2013.-№10. (0,6 п.л.).

3. Зубарев A.B. Финансовый кризис 2008-2009: факторы банкротств на примерах крупных российских банков. // Российское предпринимательство. - 2013. - № 22 (194). - (0,4 п.л.)

Другие работы, опубликованные по теме кандидатской диссертации:

4. Дробышевский С.М., Зубарев A.B. (2011). Факторы устойчивости российских банков в 2007-2009 годах. М. : Ин-т Гайдара -108с. (4,5 п.л.)

Подписано в печать:

15.11.2013

Заказ № 9109 Тираж - 120 экз. Печать трафаретная. Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (499) 788-78-56 www.autoreferat.ru