Моделирование финансовых рисков коммерческого банка тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Моделирование финансовых рисков коммерческого банка"

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им.М.В.ЛОМОНОСОВА

На правах рукописи

МОДЕЛИРОВАНИЕ ФШАНСОВЫХ РИСКОВ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

08.00.13 - Экономико-математические методы

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 1998

Работа выполнена на кафедре экономической информатики Экономического факультета Московского государственного университета имени М.В.Ломоносова.

доктор экономических наук, профессор Лугачев М.И.

доктор экономических наук, профессор Майминас Е.З.

кандидат экономических наук, доцент Никифоров А.И.

Центральный экономико-математический институт РАН

_1998 г. в _ часов _ мин. на

заседании диссертационного совета Д.053.05.79 в Московском государственном университете по адресу:

117234, Москва, Воробьевы горы, 2 гуманитарный корпус МГУ,

экономический факультет, ауд.№_

С диссертацией можно ознакомиться в Научной библиотеке им. А.М.Горького (второй гуманитарный корпус МГУ).

Автореферат разослан « »_1998 г.

Научный руководитель -

Официальные оппоненты:

Ведущая организация -Защита состоится « »

Ученый секретарь диссертационного совета

К-э.н. Е.А.Туманова

1. Общая характеристика работы.

Актуальность темы. В ходе экономических реформ в России была создана децентрализованная двухуровневая банковская система, включающая в себя Центральный банк и коммерческие банки. Тем самым на повестку дня была поставлена проблема финансовой устойчивости коммерческих банков. Значимость этой проблемы возросла по мере изменения экономической ситуации в стране в 1995-1997 гг. Снижение уровня инфляции и исчезновение таких источников гарантированных сверхприбылей, как валютный рынок или рынок ГКО, снизили рентабельность банковского сектора. Тем самым осложнились условия функционирования коммерческих банков и обострилась конкуренция между ними. Вторым фактором стало обострение проблемы ресурсной базы коммерческих банков. В существующих экономических условиях дополнительные заемные средства в значительном объеме могут быть получены только из двух источников. Первый - сбережения населения, второй - иностранные инвестиции. Использование обоих источников требует повышения доверия потенциальных кредиторов к российским банкам. Решение этих задач невозможно как без реального повышения финансовой устойчивости, так и без значительного увеличения полноты и достоверности финансовой информации, предоставляемой банком своим вкладчикам. Наконец, оба названных фактора повышают требования к точности экономических оценок доходности и риска тех или иных операций со стороны менеджмента коммерческих банков.

Данная ситуация делает актуальным расширение инструментария финансового анализа с одной стороны и повышение точности исходных данных финансового анализа - с другой. Разнообразие аналитических методик позволяет описать количественно основные виды финансовых рисков коммерческого банка. Однако более изощренные методики анализа оказываются и более чувствительными к качеству исходных данных. Тем самым повышение точности измерения экономических показателей оказывается одним из важнейших условий перехода к современным методам финансового анализа. Наряду с этим корректное модельное описание предполагает учет ряда специфичных для России явлений -большого удельного веса крупных кредитов и депозитов, резких изменений рыночной ставки процента, низкого качества массы платежных средств. Наконец, практически применимые модели должны учитывать слабость информационного обеспечения банковского дела в России -отсутствие надежных данных о кредитной истории заемщиков, пороговых значениях показателей финансового анализа, прогнозной динамике макроэкономических показателей и т.д.

Значимость перечисленных проблем выходит за рамки банковского сектора. Очевидно, что финансовая устойчивость коммерческих банков имеет большое значение для всех субъектов экономики России. Более того, банковский сектор остается одним из основных каналов привлечения инвестиций в российскую экономику. Как было отмечено, повышение качества финансового анализа упрощает заимствование банками финансовых ресурсов. Одновременно повышается эффективность использования заемных средств. Наконец, коммерческие банки раньше и острее, чем предприятия любой другой отрасли, столкнулись с проблемой повышения качества финансового менеджмента Поэтому научные и управленческие решения, разработанные для банковского сектора, будут иметь большое значение для развития управления финансами на предприятиях любой другой отрасли.

Цель и задачи исследования. Цель исследования - анализ воздействия специфичных для экономики России явлений на экономико-математическое описание функционирования коммерческого банка и разработка методических рекомендаций по построению системы финансового анализа, учитывающей эти факторы.

Исходя из этой цели в работе поставлены следующие задачи:

• оценить эффективную доходность операций банка в условиях значительных различий в доходности используемых им финансовых инструментов;

• сформулировать модель определения целевых значений параметров ликвидности банка;

• установить границы, позволяющие выделить крупные кредиты, наличие которых в портфеле банка препятствует корректному применению статистических методов;

• обосновать методы совершенствования учетной политики банка, обеспечивающих повышение точности данных до уровня, достаточного для применения аналитического инструментария;

• сформулировать требования к информационному обеспечению процедур финансового анализа в коммерческом банке;

• обосновать концепцию построения системы финансового анализа, исходящей из обеспечения условий для корректного применения основных методик финансового анализа.

Предмет и объект исследования. Объектом исследования является коммерческий банк депозитного типа. Основную часть пассивов такого банка составляют депозиты - до востребования и срочные, а основную часть активов - кредиты, за которыми следуют вложения в ценные бумаги, прежде всего государственные. Таким образом, из рассмотрения исключаются инвестиционные банки, клиринговые банки и другие специализированные виды банковских институтов. Целью исследуемого в

работе коммерческого банка является получение прибыли, что исключает из рассмотрения банки, созданные специально для финансирования определенных проектов.

Предметом исследования является внутренний финансовый анализ коммерческого банка, т.е. анализ доходности и устойчивости самого банка. Анализ финансовых рынков, анализ кредитоспособности заемщика и ряд других областей финансового анализа рассматриваются исключительно как источник исходных данных для внутреннего финансового анализа.

Методика исследования. Методологической основой исследования послужили основные модели финансового анализа, специфичные для коммерческого банка: модели факторного анализа доходности, кредитного риска, риска ликвидности, процентного риска, достаточности капитала. В качестве источников данных о среде функционирования коммерческого банка в России были использованы методические материалы Банка России, статистические данные, приведенные в годовых отчетах Банка России, материалы ряда периодических изданий. Наконец, в исследовании широко использовались материалы исследований российских экономистов о применении моделей финансового анализа в условиях России.

Научная новизна. Научную новизну работы составляют следующие положения:

• предложен метод определения эффективной доходности вложений, учитывающий возможные различия доходности первоначального вложения и капитализируемых процентов;

• предложена модель определения оптимального уровня ликвидности коммерческого банка в условиях триггерного ценообразования на рынке ликвидных финансовых инструментов;

• сформулирован критерий выделения в портфеле банка крупных кредитов, значимо нарушающих статистическую однородность кредитного портфеля;

• предложена смешанная система учета, позволяющая значительно повысить точность исходных данных финансового анализа;

• разработана оригинальная методика построения бизнес-процессов финансового анализа на основе смешанной системы учета.

В работе впервые обосновывается принцип итеративного построения системы финансового анализа на основе последовательного повышения точности финансового учета и соответствующего последней расширения аналитического инструментария.

Практическая значимость полученных результатов. Практическую ценность диссертационной работы составляет с одной стороны четкое определение границ корректного применения ряда экономико-математических методов в реальном банковском деле, с другой -

разработка методик построения информационных потоков, позволяющих значительно расширить область корректного применения моделей финансового анализа. Это позволяет рекомендовать работу в качестве руководства при формировании аналитического инструментария коммерческого банка, а также при построении системы сбора и обработки финансовых данных.

Наконец, в работе проведен анализ существующих на рынке отечественных и зарубежных программных продуктов аналитического направления. Обоснован вывод о необходимости разработки специального класса программных средств, необходимых для построения системы финансового анализа в условиях России.

Внедрение и апробация результатов исследования. Концепция автоматизации финансового анализа на основе смешанной системы учета получила одобрение и была внедрена в КБ "Русский Генеральный банк". Материалы диссертации представлены в виде учебного пособия и используются в учебном процессе Школы магистров Экономического факультета МГУ.

Полученные результаты исследования докладывались на семинаре "Экономика риска" кафедры Экономической информатики МГУ.

Публикации. Материалы исследования опубликованы в четырех статьях и одной книге общим объемом 11 печатных листов.

Структура работы. Работа имеет следующую структуру: Введение

Глава 1. Особенности среды функционирования коммерческого банка в условиях России.

1.1.Основные характеристики российского денежного рынка - спрос и предложение.

1.2.Основные характеристики российского денежного рынка - информационное взаимодействие между кредитором и заемщиком.

1.3.Внешние источники финансовой информации для российского коммерческого банка.

1.4. Выводы.

Глава 2. Основы теории финансового анализа в современном коммерческом банке.

2.1. Особенности финансовых потоков коммерческого банка и основные вопросы, решаемые в рамках процедур финансового анализа.

2.2. Анализ доходности банка.

2.3. Анализ риска - кредитный портфель

2.4. Анализ риска - ликвидность банка

2.5. Анализ риска - процентный риск

2.6. Структура пассивов банка и оценка достаточности капитала.

2.7. Количественный анализ в российской экономической литературе.

2.8. Выводы.

Глава 3. Финансовый анализ и организация информационных потоков

3.1. Входные и выходные потоки данных системы финансового анализа

3.2. Информационная система финансового анализа - формулирование требований.

3.3. Информационная система финансового анализа - схема реализации

3.4. Выводы Заключение Литература

2. Основные положения диссертации.

Специфические риски деятельности коммерческого банка в условиях России

Деятельность коммерческих банков в России связана с рядом рисков, требующих отражения в экономико-математическом описании коммерческого банка.

Высокая концентрация спроса и предложения. Основной источник финансовых ресурсов - средства населения - практически монополизирован Сбербанком, доля которого в общем объеме вкладов граждан выросла в 1996 г. с 65.3% до 72.7%. Эта монополия поддержана Банком России, запретившего всем банкам, кроме Сбербанка, привлекать средства населения в объеме, превышающем собственный капитал. В результате значительная часть коммерческих банков имеет недостаточную ресурсную базу и вынуждены привлекать средства с рынка межбанковских кредитов.

Столь же высоко концентрирован спрос. Уровень концентрации промышленных предприятий, превосходит уровень концентрации банковского сектора. В 1995 году на долю 20 крупнейших промышленных предприятий приходилось 50% промышленного выпуска страны. Кроме того, эти предприятия как правило сырьевые, т.е. с относительно длительным оборотным циклом и высокими потребностями в финансировании. Как следствие, наиболее выгодные для банка заемщики имеют потребность в кредитах, крупных с точки зрения коммерческих банков. Это обуславливает особую роль крупных кредитов в российской банковском секторе.

Низкое качество данных кредитора о заемщике. Одна из основных причин такого положения - низкое качество массы платежных средств. Значительную часть последних составляют платежные суррогаты - низкокачественные векселя, нерыночные государственные бумаги, взаимозачеты и др., в т.ч. бартер. Поскольку цена таких инструментов различна в различных видах расчетов, их денежная оценка имеет высокую

степень неопределенности. Следствием этого является повышенный риск нехватки оборотных средств, особенно в денежной форме, что ведет к снижению эффективности использования банковских кредитов и повышенным рискам для самих банков. Кроме того, неопределенность денежной оценки платежных суррогатов в значительной мере лишает экономического смысла создание резерва под риски. В результате кредитный риск значительно повышается.

Наконец, осложняющим обстоятельством является низкое качество финансовой информации о самих банках. Основной причиной этого являются особенности российского бухгалтерского учета, делающие получение информации для финансового анализа затруднительным. Этот фактор усиливается слабостью рыночных стимулов к раскрытию финансовой информации.

Внешние источники информации. Существенным источником неопределенности являются действия регулирующих органов, часто и значительно изменяющих нормативные материалы. Часть изменений проводится задним числом, что заставляет коммерческие банки пересматривать уже отраженные в балансах операции.

Далее, рынок ценных бумаг в России значительно отличается от такового на Западе. Сравнительно малый объем рынка и мощное регулирующее воздействие государственных органов в значительной мере снижают информационную ценность сигналов, поступающих с этого рынка.

Наконец, серьезной проблемой является слабость информационной инфраструктуры банковского дела. Центральный банк предоставляет коммерческим банкам значительно меньший объем данных, чем центральные банки развитых стран. Коммерческие рейтинговые агентства вынуждены сосредотачивать свои усилия на анализе кредитоспособности банков. В силу особенностей российского бухгалтерского учета агентства имеют недостаточный объем исходных данных, а их аналитические методики не вполне отвечают поставленным задачам. В результате достоверность качественных выводов о платежеспособности банков низка. В довершение, рейтинговый анализ практически не затрагивает реальный сектор экономики.

Таким образом, финансовый анализ в российском коммерческом банке проходит в условиях острого недостатка информации, неопределенности финансового положения заемщиков и значительного объема крупных кредитов и депозитов в портфеле.

Учет особенностей хозяйственной среды России в экономико-математическом описании коммерческого банка.

В данном разделе рассматриваются основные результаты, полученные в ходе верификации экономико-математических моделей коммерческого банка, сгруппированные по классам рассматриваемых моделей.

Определение доходности финансового инструмента. В теории финансового анализа широко применяется понятие эффективной доходности финансового инструмента. Если номинальная ставка процента по инструменту составляет г, период выплат процентов - 1, то I I

г* = (1 + г —)' - 1 (1), где г* - эффективная ставка процента, Т - период

приведения (обычно 1 год). Такая процедура позволяет учесть в г* продолжительность периода выплат I:. Можно показать, что уравнение (1) выведено в предположении о том, что первоначальное вложение и полученные проценты вкладываются под одну и ту же ставку процента. Между тем, в условиях российского хозяйства это предположение далеко не всегда справедливо в частности в силу ориентации на потребности небольшого числа крупных клиентов (т.е. принципиально дискретный рынок). Это обстоятельство было учтено в следующей модификации урав-

г< I

нения эффективной ставки процента: г' =— (1 + г2')' -1(2), где

г

г . ?

г, = г, - ,г2 = гх —, Г] - ставка процента по первоначальному вложению, Г2 -

ставка капитализации процентов. Уравнение (2) имеет преимущество в точности перед уравнением (1) в условиях жестких ограничений на объем вложений определенного вида и значительных различий в доходности между различными инструментами.

Анализ ликвидности банка. Под ликвидностью банка понимается способность банка удовлетворить требования клиентов по изъятию денежных средств. Недостаток ликвидности приводит к потерям банка за счет увеличения стоимости пассивов1. Избыток ликвидности приводит к потерям за счет снижения доходности активов, т.к. ликвидные активы (активы, которые могут быть обращены в наличные деньги без существенной потери стоимости) как правило менее доходны, чем другие. Как следствие, для заданной структуры пассивов существует оптимальный уровень ликвидности активов. Таким образом, анализ ликвидности содержит в себе две основных задачи - во-первых, определение

1 Рассматривается нормальное функционирование банка

оптимального уровня ликвидности, во-вторых, соотнесение фактического уровня ликвидности с оптимумом.

Оптимальный уровень ликвидности определяется статистическими методами на основе анализа результатов деятельности большого количества банков. В условиях России, однако, частые и резкие изменения экономической ситуации и методик расчета основных показателей ведут к практической невозможности получить сопоставимые данные для статистического анализа. В результате применение статистических методов оказывается невозможным. Поэтому автором была разработана теоретическая модель, позволяющая определить оптимальные значения ликвидности.

Рассмотрим коммерческий банк, пассивы которого состоят из собственных средств и депозитов до востребования, а активы - из кредитов, выдаваемых на период времени т. Банк может также заимствовать или, напротив, размещать средства на рынке ликвидности. Определим > 0 - размещение на рынке ликвидности в момент 1, М( < 0 -заимствование средств с этого рынка в момент ^ Как привлечение, так и размещение на рынке абсолютной ликвидности производятся сроком на 1 день. Помимо М1 (при М[ < 0) пассивы банка составляют депозиты до востребования О, и капитал К. Движение депозитов до востребования определяется как случайное блужданне: Ц+1 = Ц+Ц+1, где и,.! = Ф(0, а2) - нормально распределенная случайная величина. Активы банка составляют М, (при Мг > 0) и Ь( - коммерческие кредиты со сроком действия т. Процентные ставки на рынке ликвидности составляют гм при размещении средств и при привлечении в том случае, если не достигнута некоторая критическая величина Р (Р < М( < 0). Если критический объем заимствования перейден (¡Ц < Р), процентная ставка становится равной гр, где гр > гм. Процентная ставка по кредитам принимается равной г\ где

) < 1 + г (3). Тогда задача максимизации прибыли банка

г

может быть сформулирована как поиск безусловного экстремума функции прибыли, определяемой как разность процентного дохода по активам и процентного расхода по пассивам. Переменной управления выступает плановый объем привлечения или размещения на рынке ликвидности М\. Фактическое привлечение/размещение на рынке ликвидности определяется как сумма планового привлечения/размещения и текущего изменения депозитов до востребования М, = М (+Ц Таким образом, решается задача

г-- {В, +К)~ - гм)(м; + и,+1) +(гр - ги){М; + к,+1 - Р) * Ф(Р - АО г т

—> шах (4).

Решая задачу (4), получим Ф(у) + уФ'(у) = —--у- (5),

где у = Р- М*1, где Ф=Ф(0, а1) - нормальная функция распределения, Ф'- плотность нормального распределения. Численное решение уравнения (5), даст искомое М*,. Исходя из М*, ! определяется диапазон субоптимальных значений ликвидной позиции. Соотношение фактических значений М и найденного диапазона определяет1 недостаток или избыток ликвидности. 'Г

Таким образом, для рассмотренной задачи получено целевое значение показателя ликвидности. Сопоставление фактического значения показателя ликвидности с целевьм дает представление об избытке или недостатке ликвидности банка. *

Крупные кредиты и статистический анализ риска. В практике финансового анализа используется ряд статистических методов анализа кредитного риска. Поскольку в условиях России велика роль крупных кредитов, большое значение имеет анализ воздействия таких кредитов на достоверность результатов статистических методов.

В условиях, при которых справедливы предельные теоремы, знание математического ожидания и дисперсии выборки позволяет определить вероятность того, что рассматриваемый показатель - в данном случае потери по ссудам - не превысит заданного значения. При этом одной из предпосылок предельных теорем является статистическая однородность совокупности - т.е. в данном случае кредиты в портфеле банка должны быть сходны по размеру. В работе предложена модель, позволяющая ввести критерий разделения кредитов на крупные, т.е. исключающие применение обычных статистических методов, и прочие.

Под крупным кредитом мы далее будем понимать кредит, потери по которому оказывают существенное воздействие на доходность портфеля кредитов в целом. Введем формальное определение понятия "существенное воздействие". Предположим, что потери по каждой ссуде -независимые величины. В противном случае зависимые, т.е. связанные друг с другом ссуды могут быть просуммированы (что и рекомендуется финансовой теорией). Если дополнительно ввести предположения о тождестве функций распределения потерь для всех кредитов, входящих в выборку, а также о том, что единая функция распределения случайной величины потерь - нормальная (асимптотически нормальная), можно рассчитать вероятность того, что сумма потерь по всем кредитам, входящим в выборку, не превысит заданной величины резерва по ссудам с заданной вероятностью. Рассмотрим распределение суммы п нормально распределенных величин с одинаковыми математическими ожиданиями

и дисперсиями а2. Для каждого из них выполняется соотношение р|-—- < Х^ = Ф(0,1) (6), где Ф(0,1) - нормальное распределение с центром 0 и дисперсией 1. Из (6) среднее значение потерь по ссудам

п

ВД = — = £ ВД = ^ = -. откуда < Лг} = ф(0,1)

п п п п [сг/л/и ]

(7). Исходя из этого, задача может быть сформулирована следующим образом: определить величину отклонения математического ожидания потерь по ¡-му кредиту, превышение которой приводит к значимым изменениям итоговых статистик по всей совокупности данных. Эта величина может быть определена одним из двух способов: либо на основании того, что гипотеза, сформулированная в виде соотношения (7) отвергается с заданной вероятностью (уровнем значимости), либо она не подтверждается с заданным уровнем значимости. Несколько замечаний о характеристиках совокупности.

• X; имеет усеченное нормальное распределение 0<Х,<8|;

• Распределение неусечепной случайной величины 0[Х\]=ст2 таково, что М[Х\]-Зст > 0; М[Х\]+Зст < вр Тем самым М[Х^М[Х\],

• М[Х[]=км8(, где М[Х|] - математическое ожидание Хь км - постоянная величина, одинаковая для всех Х;;

• Все Х| независимы друг от друга, дисперсии 0[Х(] соотносятся как

а2 Б2

квадраты отношений Б,: —= ~ о а2 = к Б2, где ка - постоянная а) Б)

величина, одинаковая для всех X;. Как следствие, относительная доля потерь имеет постоянную дисперсию для всех ¡ : к Б2

= ка, где Х;=Х;/8; - относительная доля потерь;

С{х ,] = £>

5,

I _

• 3 к| V 1 * к БрБ, 8к = Б* = (1+а)8, где сх>0. В качестве тестируемого показателя рассматривается дисперсия выборочного среднего. Крупный кредит имеет больший размах вариации потерь, а увеличение объема выборки за счет "обычных" кредитов в меньшей степени перекрывает эти колебания. Поэтому выборка, содержащая "крупный" кредит должна при прочих равных условиях иметь большую дисперсию. В этом случае статистически существенное воздействие крупного кредита составит такая величина а, что для заданного объема выборки п, числа испытаний к и уровня значимости Р

2 а + а

существует X такое, что Р\Х<х2 (к) < (1 н--)Х ^ > Р (8).

Математический смысл выражения (8) следующий: сумма квадратов отклонений от среднего значений с вероятностью Р превышает пороговое значение распределения % для дисперсии потерь при равных кредитах, оставаясь в пределах порогового значения для случая наличия крупного кредита.

Таким образом, при заданном уровня значимости кредиты могут быть разбиты на две группы: выборка кредитов, доступная для статистических методов исследования, и один или несколько "крупных" кредитов, которые должны быть исключены из рассмотрения при статистическом исследовании. Такая процедура имеет значение для решения целого ряда задач: формирования резерва на возможные потери по ссудам, анализа отраслевой концентрации ссуд и ряде других.

Значимость проблемы точности исходных данных. Большинство моделей и методик финансового анализа обнаруживают высокую чувствительность к точности исходных данных. Экономические показатели, используемые в финансовом анализе, включают в себя ряд нетривиальных понятий, прежде всего резервы под риски. Отсутствие единой, общепризнанной трактовки таких величин, недостаточная квалификация персонала, нестабильность регулирующей политики государства приводят к весьма низкой точности данных. В то же время применяемые в финансовом анализе методы, такие как факторный анализ, дисконтный анализ и ряд других имеют тенденцию к накоплению ошибок в процессе расчета. Как следствие, низкая точность исходных данных может свести на нет результаты расчетов. Тем самым обеспечение достоверности данных как минимум на уроне отдельно взятого банка является первостепенным условием достоверности результатов финансового анализа.

Разработка проблем применения количественных методов в российской экономической литературе происходила по двум основным направлениям. Первое, наиболее широко представленное, состоит в детальном представлении западного инструментария финансового анализа, исходящем из опыта западных банков. Для этого направления характерен глубокий и детальный анализ основных методик количественного анализа, в том числе с точки зрения их взаимосвязи друг с другом. Вместе с тем проблеме методологической корректности предлагаемых аналитических инструментов, авторы уделяли лишь незначительное внимание.

Ко второму направлению относятся работы, посвященные весьма тонким методикам количественного анализа, как правило разработанных

непосредственно авторами работ. К сожалению, авторы практически не рассматривают границ применения созданных ими методик, в результате чего ценность их работ существенно сужается.

Организация информационных потоков для повышения точности измерения экономических показателей коммерческого банка. |

В условиях России повышение точности измерения экономических показателей в коммерческом банке сталкивается с рядом ограничений, связанных с законодательством (прежде всего, налоговым), особой ролью крупных кредитов и депозитов, а также низкой точностью представления и прогноза макроэкономических показателей. Поэтому* в работе предложен ряд методов достижения необходимой точности. «

Методы повышения точности данных. Государственная регламентация бухгалтерского учета в коммерческом банке з^цает весьма жесткие пределы в учете ряда экономических категорий, прежде всего резервов под риски. Для адекватного описания данных; категорий применим метод корректирующих псевдопроводок. Он | состоит в следующем. Банк на основе имеющихся у него данных проводит альтернативный расчет резервов или иных необходимы^ величин. Разность результатов составляет корректировку. Корректировка вносится в массив финансовых данных с сохранением принципа двойкой записи. Таким образом, корректирующие псевдопроводки позволяет повысить точность исходных данных финансового анализа независимо от степени регламентации бухгалтерского учета. Принцип двойной записи повышает надежность массива корректировок, а также обеспечивает сохранение равенства активов и пассивов. В результате корректировки могут вноситься дозированно по мере необходимости.

Риски, связанные с кредитно-депозитными операциями, обычно оцениваются статистическими методами. Между тем, в работе показано смещение основных статистик при наличии в портфеле банка крупных кредитов. В этих условиях предварительным условием статистического анализа кредитного портфеля является расщепление массива кредитов и депозитов на две группы: "крупные" кредиты и депозиты и "обычные", доступные анализу статистическими методами. Выделение крупных кредитов проводится на основании неравенства (8), итеративно применяемого к кредитному портфеля банка. Кредиты, для которых (8) не выполнено при заданном уровне значимости Р, образуют группу "обычных" кредитов, риски которых измеряются статистическими методами. Остальные кредиты образуют группу "крупных" или "критических" кредитов. Каждый из таких кредитов подлежит

дополнительному контролю кредитной и финансовой служб, к обеспечению таких кредитов предъявляются повышенные требования, а их сумма не должна превышать установленной доли капитала банка2. Аналогичный подход применим и к депозитам.

Невысокий уровень статистики, значительный объем теневого сектора, резкие изменения государственной экономической политики и др. приводят к низкой точности оценки текущих и особенно прогнозных значений макроэкономических показателей. Между тем, оценки будущей динамики таких показателей, как инфляция, валютные курсы, процентные ставки, объем производства и др. являются важной составной частью финансового планирования. В этих условиях представление макроэкономических показателей и их прогнозов в виде динамических рядов является избыточным по отношению к точности исходных данных. Более адекватным исходным данным представляется сглаженное интервальное представление. На первом шаге такого представления выделяются точки излома тренда и определяются значения рассматриваемого показателя в этих точках. Точки излома для прошлых значения определяются статистически или из содержательных соображений, для прогноза - на основании правительственных проектировок, экспертных оценок и т.д. На втором шаге значения показателя между точками излома интерполируются линейной или экспоненциальной функцией. Полученная в результате кусочно-линейная (кусочно-экспоненциальная) функция и является интервальным представлением макроэкономического показателя. Помимо макроэкономических данных, таким способом могут быть учтены данные бизнес-плана банка (динамика краткосрочных активов и пассивов и др.)

Бизнес-процессы финансовой службы и повышение точности измерений. Предложенные в работе методики меняют бизнес-процессы финансовой службы банка за счет появления новых массивов данных и аналитических процедур. По этой причине в работе подробно рассмотрены бизнес-процессы финансового анализа, реализующие механизм корректирующих псевдопроводок, выделение в составе кредитного портфеля крупных кредитов и поддержание массива макроэкономических данных в интервальном представлении. Необходимо заметить, что указанные процедуры имеют смысл лишь при условии интеграции с массивом данных бухгалтерского учета. Как следствие, такое

2 ЦБ РФ установил предельный размер отношения суммы крупных кредитов к капиталу банка. В работе, однако, применен другой критерий выделения крупного кредита.

выдвигает следующие

построение системы финансового анализа

требования к аналитическим процедурам:

• ведение удобных для целей финансового анализа классификаторов счетов бухгалтерского учета, документов (проводок), клиентов и кредитных (депозитных) договоров;

• агрегирование массива данных бухгалтерского учета по классификаторам;

• автоматизированное ведение массива данных корректирующих псевдопроводок, отдельного от основного бухгалтерского массива;

• автоматическое разделение кредитов и депозитов на "крупные" и "обычные";

• ведение массива данных интервальных представлений макроэкономических показателей, участвующих в процедурах финансового анализа;

• возможность подключения к системе динамически обновляемого набора аналитических процедур, как-то дисконтных, статистических и т.д.

Рассмотрим основные бизнес-процессы, представленные автором в

виде диаграмм потоков данных в нотации Гейна - Сарсона.

Рис Л. Обновление внутренних данных в системе финансового анализа

БД2

Данные оперативного учета

Данные опера-

БДЗ Рейтинговые

оценки

Выборка бухгалтерских данных _ __

Оценка фииансо-вых характеристик - опер_

_УБухгалтер-ское

отражение

Оценка финансовых ' характеристик - бух.

Бухгалтерские

характери-:тики

Финансовые характеристики

Бухгалтерские данные

Перечень расхождений

Оценка расхождений

БД1

Бухгалтерский массив

■л Содержательный контроль Сохраненные

расхождения БД'? Псевдопроводки

• Процессы обработки данных

БД1

- Хранилища данных

Поясним рис. 1. На данном уровне агрегирования выделяются следующие БД:

• БД1 (бухгалтерский массив ) - массив данных счетов и документов бухгалтерского учета, включающий в себя также все классификаторы, либо их часть (последнее зависит от гибкости учетной системы);

• БД2 (данные оперативного учета) - массив данных оперативного учета договоров и клиентов банка, также с учетом классификаторов;

• БДЗ (рейтинговые оценки) - кредитный рейтинг заемщика, формируемый на основе данных рейтинговых агентств, а также службы безопасности самого банка;

• БД4 (псевдопроводки) - массив корректирующих псевдопроводок, являющихся результатом аналитических процедур.

Процессы 1 и 3 (выборка договоров и оценка их финансовых характеристик) обеспечивают расчет финансовых данных на основе методик банка. Процессы 2 и 4 (выборка бухгалтерских данных и бухгалтерская оценка финансовых характеристик) обеспечивают расчет финансовых данных на основе предписанных процедур. Расхождения фиксируются процессом 5. Наконец, в результате содержательного контроля (6) часть расхождений фиксируется как псевдопроводки. Результатом совокупности процедур является поддержание в актуальном состоянии внутреннего массива данных банка.

Рис 2. Обновление внешних данных в системе финансового анализа Новое /Г \ Нпияя Лятггштрпгжг ттгшття

Знешний ис- значе- Проверка интервала

ние -5 ЬД5 Интервальные

■ -очник/бизнес- попадания в вилку

:шан •значений Вновь созданный прогнозы

Новый

показатель/

'егулирую-; ций орган методика

¿с

Формирование

корректирующей

псевдопроводки

интервал Псевдопроводка

БД4 Псевдопроводки

'ейтинговое рейтинг Проверка измене-

агентство ния рейтинга

Новая фактическая длина интервала

Вновь созданный интервал

БД2

Рейтинговые оценки

- Внешняя сущность (терминатор)

На рис.2 описано отражение внешних данных в массиве данных банка. Вновь поступающие макроэкономические данные отражаются в подтверждении/изменении интервального описания (БД5), изменения предписанных методик расчета - в виде корректирующих псевдопроводок (БД4), изменения кредитного рейтинга - в массиве рейтинговых оценок. Результатом указанных процедур является поддержание в актуальном

состоянии массива внешних данных банка, используемых в финансовом анализе и планировании.

Рис.3. Схема априорного анализа доходности

БД1 Данные оперативного учета БД5 Интервальные прогнозы

Объемы, ставки, периодичность

/йГ_

Насчет внутренних норм рентабельности • ч_^

Внутренние нормы рентабельности

dT

Динамика краткосрочных групп

Динамика процентных ставок

Расчет агрегированной доходности по груттпям

Доходность групп

Корректировки по резервам

СП J4 Псевдо-

проводки

Экстраполяция текущей доходности па период

Альтернативная доходность j

Расчет доходности на периоде с учетом динамики , рташк

Предполагаемая доходность

Расчет предполагаемого воздействия процентной ставки

На рис.3 показан пример использования вышеперечисленных массивов -априорный анализ доходности банка. На основе данных оперативного учета рассчитываются внутренние нормы рентабельности по всем договорам банка (10). В ходе процесса (11) доходности договоров агрегируются, при этом к ним добавляются данные о доходности основных групп краткосрочных пассивов, сформированные как интервальный прогноз в процессе составления бизнес-плана. В ходе процессов (12) и (13) формируются две альтернативные оценки доходности - на основе экстраполяции существующего уровня процентных ставок и в условиях предполагаемых изменений ставок. В результате сопоставления оценок на основе процессов (12) и (13) производится расчет совокупного воздействия изменения процентной ставки (14), являющийся интегральной оценкой изменения доходности в результате изменения процентных ставок. Указанная величина аналогична разрыву длительности (duration GAP) в классических процедурах финансового анализа и заменяет последшою в условиях резких колебаний процентных ставок. (Анализ длительности (duration) требует непрерывности и гладкости динамики процентных ставок, что ограничивает его применение в условиях России.) Аналогичным образом могут быть изображены другие бизнес-процессы финансового анализа - анализ

ликвидности, анализ качества кредитов, анализ отраслевого риска кредитного портфеля и др.

Программная реализация аналитической подсистемы. Функции финансового анализа в информационной системе банка должны быть реализованы в виде отдельной подсистемы. В таблице 1 приводится сводка различий учетной (транзакционной, т.е. регистрирующей транзакции) и аналитической систем, вынуждающих отделить последнюю.

Транзакционная БД Аналитическая БД

Актуальна до минуты Актуальна до конечного периода

Постоянно изменяется Моментальные снимки

Детализирована Агрегирована

Специфицирована Обобщена

Локальна Глобальна

Своевременная Историческая

Кроме того, аналитическая система должна включать в себя механизмы учета временного фактора, а именно инфляции, курсовых колебаний, сезонных колебаний, изменений в методиках расчета экономических показателей и т.д.

Аналитическая подсистема может быть реализована несколькими способами. В банках Запада типовым решением сегодня является хранилище данных. Однако в российском банке ряд задач, решаемых хранилищем данных (например, преобразование к единому виду данных из различных учетных систем) просто не возникает. В этих условиях цена такого решения (не менее 50 тыс.долл.) оказывается явно избыточной для типичного российского банка. С другой стороны, аналитические подсистемы, поставляемые российскими разработчиками банковских систем, не могут реализовать многие необходимые для финансового анализа функции, например, расчет и хранение корректирующих псевдопроводок, интервального представления макроэкономических показателей (обычно в системе учитываются только курсы валют) и др. В результате автор делает вывод о том, что аналитическая подсистема должна быть реализована как отдельный программный продукт, менее мощный, нежели хранилище данных, однако, реализующий основные бизнес-процессы, обеспечивающие повышение точности экономических измерений.

Собственно программная реализация системы включает в себя три основных составляющих: операционный день банка, используемый в системе в качестве основного источника внутренних данных, специальной программы ведения внутренней базы данных, аналитические процедуры,

реализованные в виде системы электронных таблиц. В программе ведения внутренней базы данных решаются следующие задачи:

• преобразование учетных данных дня во внутренний формат аналитической системы;

• расчет финансовых показателей на основе первичного массива учетных данных;

• ведение базы данных интервальных прогнозов.

В аналитической программе решаются задачи расчета итоговых показателей, а также табличного и графического представления анализируемых величин. Программа ведения внутренней базы данных реализована автором в виде оригинального программного продукта, разработанного в системе программирования Delphi 1.0, Аналитическая - в виде системы рабочих книг пакета Excel 5.0. Передача данных между внутренней базой данных и аналитической подсистемой реализована путем обмена файлами в формате СУБД dBase.

Выводы.

1. В работе показано, что специфика экономических условий России ставит под сомнение применимость основных моделей и методов финансового анализа. В этих условиях границы области корректного применения основных аналитических методик должны являться предметом специального экономико-математического исследования.

2. В работе сформулирован ряд моделей, позволяющих адаптировать основные методы финансового анализа к условиям России. Автором исследованы модели оценки эффективной доходности финансовых инструментов, формирования оптимального уровня ликвидности коммерческого банка в условиях триггерного ценообразования финансовых инструментов, выделения крупных кредитов, значимо нарушающих статистическую однородность кредитного портфеля банка.

3.Наиболее существенной значение в корректном применении процедур финансового анализа имеет точность исходных данных. Для повышения точности в работе была предложена смешанная система учета финансовых данных, включающая в себя ряд методик: корректирующие псевдопроводки, выделение в портфеле банка крупных кредитов, интервальное представление бизнес-плана и макроэкономических показателей, которые в совокупности позволяют обеспечить приемлемую точность.

4. Предложенные методики существенно меняют логику финансового анализа в банке. Эти изменения были учтены в разработанных автором схемах деловых процедур (бизнес-процессов) сбора и обработки финансовых данных, а также собственно финансового анализа.

5. Автоматизация рекомендованных автором процедур финансового анализа требует специально ориентированного на эти задачи программного обеспечения. По этой причине в работе проведен анализ существующих на рынке программных средств. В результате были предложены конкретные рекомендации по выбору программ, а также разработано оригинальное программное обеспечение, реализующее специфику смешанной системы финансового учета и основанных на ней процедур анализа.

6.Основные результаты диссертационного исследования и разработанные в нем методические рекомендации позволяют значительно расширить область использования моделей финансового анализа в российском банковском деле.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Скрипкин, Кирилл Георгиевич

Введение

Глава 1. Особенности среды функционирования коммерческого банка в условиях России

• 1.1.Основные характеристики российского денежного рынка - спрос и предложение

1.2.Основные характеристики российского денежного рынка - информационное взаимодействие между кредитором и заемщиком

1.3.Внешние источники финансовой информации для российского коммерческого банка

1.4. Выводы

Глава 2. Основы теории финансового анализа в современном коммерческом банке

2.1. Особенности финансовых потоков коммерческого банка и основные вопросы, решаемые в рамках процедур финансового анализа

2.2. Анализ доходности банка

2.3. Анализ риска - кредитный портфель

2.4. Анализ риска - ликвидность банка

2.5. Анализ риска - процентный риск

2.6. Структура пассивов банка и оценка достаточности капитала . 1042.7. Количественный анализ в российской экономической литературе

•2.8. Выводы

Глава. 3. Финансовый анализ и организация информационных потоков

3.1. Входные и выходные потоки данных системы финансового анализа

3.2. Информационная система финансового анализа формулирование требований

3.3. Информационная система финансового анализа схема реализации

3.4. Выводы

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование финансовых рисков коммерческого банка"

Одной из важнейших задач, поставленных на повестку дня развитием рыночной экономики в России, является повышение качества управления финансами. Эта задача, неизбежная для всех субъектов экономики, приобретает особенно острый характер в банковском деле.

Актуальность темы. Банковское дело России переживает в настоящее время сложный период консолидации с одной стороны, и интеграцию в мировые финансовые рынки - с другой. Дефляционный шок

1994 - 1995 гг., кризис рынка межбанковских кредитов в августе

1995 г., резкое падение доходности государственных бумаг на рубеже

1996 - 1997 гг. лишили коммерческие банки спекулятивных сверхприбылей. Значительное падение нормы прибыли в отрасли повысило требования к уровню менеджмента, в частности финансового менеджмента. Новые требования проявились в необходимости высокой точности сопоставления доходности различных сфер деятельности, достоверного прогнозирования движения инфляции, процентных ставок, валютных курсов и других макроэкономических показателей, надежной экономической оценки различных видов рисков и их совокупного воздействия на финансовое положение банка.

Проблема повышения уровня менеджмента приводит к усложнению требований к методическому обеспечению банковской деятельности. В этих условиях особое значение приобретает использование аналитического инструментария, разработанного в рамках теории корпоративных финансов. Модели и методы, разработанные в процессе теоретического анализа деловой практики западных компаний и банков в течение нескольких десятилетий, могут оказать серьезную помощь в развитии финансового менеджмента российских банков.

Особую проблему представляет теоретическое обоснование корректности применения тех или иных конкретных методик финансового анализа банковском деле России. Методический инструментарий теории корпоративных финансов вытекает из целостной теории финансового среза функционирования фирмы в условиях, характерных прежде всего для развитых стран. Между тем Россия принадлежит к группе стран с переходной экономикой, а десятилетия развития по социалистическому пути приводят к еще большим различиям в экономических условиях.

Следует отметить, что проблеме корректности применения методического инструментария теории корпоративных финансов в российском банковском деле до сих пор уделялось недостаточное внимание. Внимание исследователей сосредотачивалось на конкретных деталях методик, особенно с точки зрения практики их применения в коммерческих банках развитых стран. При этом различия среды функционирования российского и западного банка рассматривались скорее как источник дополнительных рисков российского банка, как условия использования традиционных инструментов финансового анализа. Между тем, такие особенности российского финансового рынка как низкое качество платежных средств, значительные неточности бухгалтерского учета, высокая концентрация предприятий, приводящая в большинстве банков к преобладанию немногих крупных клиентов, наконец, скачкообразная динамика процентных ставок на основных сегментах денежного рынка приводят тому, что экономическая реальность России не соответствует теоретическим предпосылкам целого ряда методик финансового анализа.

Разрешение такого несоответствия может происходить тремя взаимодополняющими путями. Один из них состоит в исключении из рассмотрения методик, использование которых в специфических уеловиях России некорректно. Другой - в модификации учетных процедур с целью максимально возможного повышения точности измерения финансовых показателей. Наконец, третий - в разработке альтернативного инструментария на основе теоретических моделей, разработанных с учетом российских экономических условий. Тем не менее, исходным пунктом всех трех путей является анализ применимости методик, рекомендуемых теорией корпоративных финансов, в банковском деле России.

Недостаточная теоретическая проработка проблемы корректности применения инструментария теории корпоративных финансов в условиях России, а также недостаточная методическая проработка вопросов построения системы финансового анализа в коммерческом банке при некорректности ряда типовых методик финансового анализа обусловили выбор темы диссертации.

Цель и задачи исследования. Цель диссертации состоит в анализе корректности применения ряда типовых моделей финансового анализа и разработке методических рекомендаций по построению системы финансового анализа, обеспечивающей корректность применения наиболее существенных для банка моделей.

Исходя из этой цели в работе поставлены следующие задачи: определить набор специфических для России факторов, усложняющих применение моделей финансового анализа;

• проверить корректность основных моделей финансового анализа с учетом выявленных факторов;

• определить методы приведения учетной политики банка в соответствие с условиями применимости рассмотренных моделей;

• сформулировать требования к информационному обеспечению процедур финансового анализа в коммерческом банке;

• предложить концепцию построения системы финансового анализа, исходящую из обеспечения корректности применения основных методик финансового анализа.

Предмет и объект исследования. Объектом исследования является экономическая среда функционирования коммерческого банка, а также внутренние финансовые и информационные потоки последнего. Предметом исследования выступает использование методического инструментария теории корпоративных финансов в специфических условиях России .

Методика исследования. Методологической основой исследования послужили основные модели финансового анализа, специфичные для коммерческого банка: модели факторного анализа доходности, кредитного риска, риска ликвидности, процентного риска, достаточности капитала. В качестве источников данных о среде функционирования коммерческого банка в России были использованы методические материалы Банка России, статистические данные, приведенные в годовых отчетах Банка России, материалы ряда периодических изданий.

Научная новизна. Научная новизна диссертации состоит в следующем. Теоретический анализ границ применения инструментария финансовой теории в на примере банковского сектора России обеспечил две группы результатов. Первая состоит в выделении круга явлений российской экономики, приводящих к некорректности основных методик финансового анализа в условиях России, вторая - в формулировании и обосновании специфичных для России методических приемов, расширяющих область корректного применения современного финансового анализа. Конкретно, речь идет о следующем: рассмотрении условии деятельности российского коммерческого банка с точки зрения выполнения основных теоретических предпосылок традиционных моделей финансового анализа; группировке факторов невыполнения исходных посылок моделей финансового анализа по наличию возможностей преодоления их в пределах отдельно взятого банка; разработке математической модели определения целевых значений показателей ликвидности коммерческого банка; разработке методики выделения крупных кредитов на основе нарушения доверительных интервалов распределения средних значений потерь по ссудам;

• разработке концепции смешанной системы учета как средства преодоления несоответствия российского бухгалтерского учета потребностям финансового анализа.

Предшествующее рассмотрение современной финансовой теории российскими исследователями по необходимости сосредотачивалось на введении в научный оборот российских исследователей основных понятий и методик современного финансового анализа, вследствие чего вопрос корректности указанных понятий в специфических условиях России не рассматривался с должным вниманием. В то же время в западной финансовой теории высокие стандарты информационного обеспечения, а также широта круга объектов, имеющих экономически осмысленное денежное выражение воспринимается как аксиома. Как следствие, целый ряд явлений типичных для экономики России, оказался вне рассмотрения финансовой теории.

Таким образом, новизна данной работы состоит в теоретическом анализе воздействия низкого качества финансовой и экономической информации на результаты применения основных инструментов, рекомендуемых данной теорией, а также разработке методических рекомендаций, повышающих достоверность результатов финансового теории при данном уровне качества информации.

Практическая значимость полученных результатов. Основу практической ценности диссертационной работы составляют две группы результатов: определение условий применимости основных методов финансового анализа и разработка методик построения информационных и* потоков, позволяющих значительно расширить область корректного применения моделей финансового анализа. В рамках первой группы речь идет о:

• формулировании требований к системе измерения основных финансовых показателей банка; разработке математической модели, определяющей границы применения статистических методов анализа портфеля банка; разработке математической модели, позволяющей определить пороговые значения показателей ликвидности; разработке методических рекомендаций по выбору состава моделей, используемых в коммерческом банке для целей финансового анализа .

В рамках второй группы результатов разработаны: методические рекомендации по построению в коммерческом банке смешанной системы учета; методика принятия решения о выборе между смешанной системой учета и развитием собственно бухгалтерского учета; структура системы автоматизации финансового анализа, основанной на использовании смешанной системы учета и рекомендованном наборе моделей финансового анализа.

Внедрение и апробация результатов исследования. Концепция автоматизации финансового анализа на основе смешанной системы учета получила одобрение и была внедрена в КБ "Русский Генеральный банк". Материалы диссертации представлены в виде учебного пособия и используются в учебном процессе Школы магистров Экономического факультета МГУ.

Полученные результаты исследования докладывались на семинаре "Экономика риска" кафедры Экономической информатики МГУ.

Публикации. Материалы исследования опубликованы в четырех статьях и одной книге общим объемом 11 печатных листов.

Структура работы. Работа имеет следующую структуру: введение, три главы, заключение, список использованной литературы.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Скрипкин, Кирилл Георгиевич

3.4. Выводы

Анализ средств построения аналитических систем, используемых в банковском деле Запада, показал, что их использование в разработке предлагаемой системы нецелесообразно. Причинами этого являются функциональное несоответствие решаемым задачам и высокая цена . Равным образом нецелесообразно использование учетных подсистем, существующих на российском рынке. Причинами этого являются ориентация на регистрацию пользовательских транзакций, слабые возможности по обработке запросов и неудобный для такой обработки формат хранения данных.

В результате автором была создана собственная аналитическая система на основе разработанных в диссертации принципов. В настоящее время система доведена до стадии работающей макетной версии, используемой в КБ "Русский Генеральный банк" для финансового анализа .

Заключение

Проведенный в диссертации анализ условий использования инструментария теории корпоративных финансов в российских коммерческих банках позволил выявить основные принципы инкорпорирования такового в систему финансового анализа. При этом методические принципы организации финансового анализа в коммерческом банке рассматривались автором исходя из необходимости максимально возможного обеспечения условий для корректного применения инструментария теории корпоративных финансов.

В качестве важнейшего фактора корректности применения математических моделей в работе выступает точность измерения первичных финансовых показателей внутри самого банка. Структурный анализ бухгалтерских показателей, анализ эластичности и ряд других традиционных методик имеют тенденцию к накоплению ошибок, наблюдаемых в исходных данных. Поэтому низкая точность измерения первичных финансовых приводит к еще более низкой достоверности результатов анализа, основанного на развитом математическом аппарате. В предельном случае такой анализ оказывается полностью неприменимым. Как следствие, в работе сделан вывод о приоритетном значении повышения точности измерения экономических показателей при построении системы финансового анализа.

Как показано в работе, особенностью российского финансового рынка является сильное воздействие политики налоговых и иных регулирующих органов на экономические измерения внутри коммерческих банков. Особенно сильно это воздействие затрагивает бухгалтерский учет. В результате делается вывод необходимости создания в банке дополнительной учетной подсистемы, устраняющей последствия фискальных и иных искажений бухгалтерского учета.

Второй группой факторов, препятствующих корректному применению математических методов в финансовом анализе, является существенная роль крупных кредитов и депозитов в деятельности банка. Объективной причиной особой роли крупных кредитов и депозитов в банковском деле России является относительно крупный размер заемщика в сравнении с банком. Продолжающийся интенсивный передел собственности и банковской клиентуры ограничивает возможности консорциального кредитования, так что банки практически не имеют альтернатив предоставлению крупных кредитов и депозитов на индивидуальной основе. Наличие крупных кредитов и депозитов ограничивает возможности применения статистического инструментария. Сходимость по вероятности, являющаяся основой математической статистики, требует большого числа примерно одинаковых по размеру объектов анализа. Поэтому кредиты и депозиты, значительно превосходящих по размеру остальные кредиты и депозиты в портфеле банка смещают вероятностные характеристики распределения основных статистик, что делает выводы статистического анализа недостоверными.

Для преодоления воздействия крупных кредитов и депозитов в работе предложено выделение крупных кредитов и депозитов и рассмотрение остальной части портфеля статистическими методами. В случае кредитов автором предложен формальный критерий выделения крупных кредитов по признаку статистически значимого смещения выборочных статистик. Экономической основой этого критерия является оценка резерва на возможные потери по ссудам, которая является основной характеристикой кредитного риска.

Далее, проблемы вызывает определение пороговых значений результирующих показателей финансового анализа. Качественные выводы на основе финансовых расчетов делаются путем сопоставления рассчитанных значений с пороговыми величинами, позволяющие отнести исследуемый банк (в частности, его структуру доходов или качество кредитного портфеля) в ту или иную экономически определенную группу. Пороговые значения весьма сильно различаются в зависимости от страны и отрасли хозяйства, поэтому механический перенос таковых из иностранных методик неприемлем.

По причине недостатка статистической базы, автор сосредоточил усилия на разработке теоретической модели, позволяющей определить пороговые значения формально. Результатом явилась модель ликвидности банка в условиях случайно колеблющегося потока депозитов, на основании которой могут быть определены границы коридора значений показателей ликвидности коммерческого банка.

Наконец, автором был выявлен ряд методик, применение которых в условиях российского банковского дела сталкивается с принципиальными ограничениями. В случае модели процентного риска, основанной на длительности, ограничения состоят в возможности скачкообразного изменения процентных ставок на рынке, нарушающего предположение о гладкости рассматриваемых функций. Также была формально рассмотрена неприемлемость статистического анализа в случае крупных кредитов.

В работе был также рассмотрены основные методы организации информационных потоков, позволяющие снизить действие факторов, ограничивающий действенность количественного анализа. Наиболее существенным из них является смешанная система учета. Смешанный характер учета состоит в том, что в учетной системе рассчитывается набор корректировок финансовых показателей, рассчитанных на основе данных бухгалтерского учета. Применение этой системы позволяет в широких пределах балансировать стоимость системы для банка и достигаемый прирост точности финансовых измерений. Ценность таких корректировок повышается в условиях частой смены стандартов учетных методик, характерное для современной России.

Далее автором был рассмотрен ряд методов достижения сопоставимости финансовых показателей, рассчитанных за разные моменты времени. Для оценки воздействия инфляции, процентных ставок и других количественных показателей макроэкономической среды в работе использован интервальный прогноз, состоящий в представлении показателя кусочно-линейной или кусочно-экспоненциальной функцией. Такое представление позволяет абстрагироваться от незначительных изменений показателя, достоверность которых при существующей точности статистических наблюдений невысока.

Устранение влияния изменений учетных стандартов достигается за счет введения в систему корректировок, в явном виде описывающих перенос некоторой группы объектов учета из одной учетной категории в другую. Появление новых показателей описывается как перенос объектов учета из условной, нулевой категории. Совокупность таких корректировок позволяет построить динамические ряды показателей за всю историю банка как в старых, так и в новых стандартах учета.

Автор завершает методологический анализ построения системы сбора и анализа финансовой информации обзором возможностей автоматизации процессов сбора и обработки финансовых данных. Обзор средств построения аналитических систем, принятых в деловой практике западных банков, приводит к выводу о невозможности широкого использования этих средств. Причинами являются высокая стоимость и значительные отличия функционального состава описанных средств от .потребностей российской финансовой службы. Аналитические средства, предлагаемые российскими разработчиками учетных систем были также отвергнуты в работе по причине их недостаточности для организации полнофункциональной системы финансового анализа. В результате автором был разработан и доведен до опытной эксплуатации комплекс средств автоматизации финансового учета, основанный на смешанной системе учета и рассмотренных в работе средствах анализа временных эффектов.

В заключение необходимо подчеркнуть, что построение инструментария финансового анализа, адекватно учитывающего потребности менеджмента, страновую и отраслевую специфику, представляет собой сложный многоступенчатый процесс. Предложенный в работе подход, основанный на анализе корректности теоретического инструментария, строгой классификации факторов, приводящих к нарушению ограничений финансовой теории, а также комплексе средств повышения точности измерения финансовых показателей как в статике, так и в динамике позволяет упорядочить теоретическое осмысление этого процесса, а также упростить использование количественного инструментария теории корпоративных финансов в практике российского банковского дела .