Оценка надежности коммерческого банка тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Новиков, Андрей Александрович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ИССЛЕДОВАНИЕ РОССИЙСКИХ И ЗАРУБЕЖНЫХ МЕТОДИК ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

1.1 Анализ российских методик оценки надежности банка.

1.2 Исследование зарубежных методик оценки надежности банка.

1.3 Направления развития существующих методик оценки надежности коммерческого банка.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДИСТАНЦИОННОЙ ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

2.1 Разработка системы требований к модели оценки надежности банка

2.2. Разработка системы показателей, характеризующих надежность банка 56 2.3 Разработка модели группирования банков в пространстве показателей надежности.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. МЕХАНИЗМЫ РЕАЛИЗАЦИИ И НАПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ БАНКА

3.1 Построение прототипа системы дистанционной оценки надежности банков.

3.2 Использование дистанционной оценки надежности банка в деятельности российских кредитных организаций.

Выводы по третьей главе.ги.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Оценка надежности коммерческого банка"

С развитием рыночных отношений в структуре российской экономики произошло существенное расширение банковского сектора. За несколько лет появилось более 2500 коммерческих банков, однако к 1999 году из-за слабости руководства и органов банковского надзора многие из них оказались не в состоянии выполнять свои обязательства и были лишены лицензий.

Банковский кризис лета 1998 года доказал низкую достоверность прежних методов банковского надзора и недостаточность показателей и нормативов, установленных ЦБ РФ, для суждений о надежности банков, поскольку неплатежеспособными оказались, прежде всего, крупнейшие банки России, которые считались самыми надежными, и контроль со стороны ЦБ РФ за которыми был наиболее жестким.

Вместе с тем, к настоящему моменту в России сформировался достаточно широкий круг потребителей банковских услуг, для которых решающее значение имеют не ценовые показатели (предлагаемые процентные ставки по депозитам, стоимость РКО и так далее), а уверенность в том, что банк сможет полностью и в срок вернуть переданные ему ресурсы. Этим субъектам рынка (к ним относятся крупные предприятия, страховые компании, банки, работающие на межбанковском рынке) необходимо постоянно решать проблему выбора надежной кредитной организации среди большого количества банков, предлагающих свои услуги. В большинстве случаев при оценке надежности банка потребители банковских услуг вынуждены опираться на методы дистанционного анализа банковской отчетности, так как у них нет полномочий и ресурсов на проведение в банках инспекторских проверок.

Кроме того, на настоящий момент сложился ряд причин, обуславливающих необходимость проведения исследований в данном направлении:

- при общем падении доверия к выводам рейтинговых агентств требуется объективная (на основании математических методов и в отсутствие неформализованных мнений экспертов) методика анализа надежности банка;

- при большом количестве и территориальной разобщенности российских банков необходима разработка методов дистанционного анализа деятельности банков с целью сокращения расходов;

- вопросы дистанционного анализа и построения экономико-математической модели оценки надежности банков слабо проработаны в научном плане;

- в условиях нестабильности банковской системы и общеэкономической ситуации в стране повышается требование оперативности анализа банковской надежности.

Таким образом, актуальность построения экономико-математической модели оценки надежности банка обусловила основную цель научной работы и круг рассматриваемых в ней вопросов.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является формирование экономико-математической модели, применимой для дистанционной оценки надежности банка, ориентированной на широкий круг потребителей банковских услуг.

В соответствии с указанной целью в работе поставлены следующие задачи:

- исследование российЬких и зарубежных методик оценки надежности коммерческого банка, их сравнительный анализ, поиск направлений их дальнейшего развития;

- разработка требований к системе показателей, характеризующих надежность банка и к методам группирования банков в пространстве показателей;

- построение системы показателей, характеризующих надежность банка;

- разработка модели дистанционной оценки надежности банка;

- создание прототипа автоматизированной информационной системы дистанционной оценки надежности банка;

- выработка рекомендаций по практическому применению предложенной модели в деятельности российских кредитных организаций.

Предметом исследования явились методы дистанционной оценки надежности банка. Объектом исследования является система коммерческих банков России. Информационной базой проведенного исследования послужили данные бухгалтерской отчетности российских коммерческих банков за период с 1.01.1998 по 1.01.1999 гг.

Научная новизна диссертации состоит в формировании научных и методических подходов к разработке методического аппарата дистанционной оценки надежности банка, основанного на методе группирования объектов в пространстве описаний.

Научную новизну содержат следующие результаты:

- обобщены и систематизированы преимущества и недостатки российских и зарубежных методик оценки надежности банка, установлены направления их развития;

- на основании проведенного исследования разработаны требования к системе показателей, характеризующих надежность банка и требования к методам группирования банков в пространстве показателей;

- обосновано применение алгоритмов автоматической классификации (ААК) без обучающей выборки в системе оценки надежности банка;

- в рамках предложенного механизма классификации разработана процедура сглаживания показателей для приведения пространства описаний к виду, пригодному для группирования;

- алгоритм классификации модифицирован с целью адаптации к поставленной задаче путем изменения условий выхода для реализации процесса подбора внутренних параметров;

- на основании разработанной системы показателей и предложенного механизма классификации сформирована экономико-математическая модель оценки надежности коммерческого банка.

Практическая значимость диссертационной работы заключается в том, что предложенный в ней методический аппарат может быть использован для дистанционной оценки надежности банков в российских условиях.

Практически значимыми являются следующие результаты:

- система показателей, характеризующих изменение основных аспектов надежности банка;

- технология дистанционной оценки надежности банков на основе модели ААК;

- прототип автоматизированной информационной системы дистанционной оценки надежности банка;

- рекомендации по организации работы отдела банка по контролю за рисками на межбанковском рынке.

Разработанная автором математическая модель оценки надежности банка используется в рейтинговом процессе Аналитического центра финансовой информации. Элементы предложенной автором модели применяются в работе коммерческого банка "Московский деловой мир".

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Новиков, Андрей Александрович

Выводы по третьей главе

Главным в третьей главе диссертации является практическая реализация разработанного в предыдущих главах процесса оценки надежности банка.

В результате анализа работы концептуального прототипа системы оценки надежности банка, в частности, модифицированного центрирующего алгоритма была подтверждена целесообразность реализации пяти этапов анализа:

Этап 1. Приведение пространства коэффициентов к евклидову.

Этап 2. Нормировка коэффициентов.

Этап 3. Применение алгоритма адаптивного группирования банков в пространстве коэффициентов, характеризующих каждый из аспектов надежности банка. Блок-схема модифицированного алгорщ'ма К-средних приведена на Схеме 4.

Этап 4. Банку проставляются оценки по каждому из аспектов надежности, исходя из того, к какой группе в соответствующем пространстве описаний он принадлежит.

Этап 5. Банки группируются, исходя из полученных оценок.

Таким образом банки делятся на группы с присвоением совокупных оценок их надежности.

После прохождения всех этапов анализа банки были разбиты на группы близкой надежности, и была проведена трактовка этих групп.

Первая группа трактуется как группа' устойчивых банков, показавших наилучшие результаты по всем аспектам надежности.

Во вторую группу йошли те банки, чья надежность не вызывает сомнения в данный момент, однако может ухудшиться при негативном изменении ситуации.

-114г"

В третью группу вошли те банки, которые более, нежели банки из второй группы, подвержены негативным влияниям, и их положение может существенно ухудшиться при сохранении текущей ситуации на финансовых рынках и отсутствии возможностей безрисковых вложений.

В четвертую группу попали банки с плохой оценкой ликвидности, но с хорошими результатами по другим аспектам надежности. Положение этих банков на момент проведения исследования было достаточно плохое, у ■ но могло улучшиться в случае нахождения источников дополнительной ликвидности.

Наконец, остальные банки попали в пятую группу. В основном эта группа состоит из банков, утративших свою ликвидность и в значительной мере утративших капитал. Восстановление работоспособности этих банков возможно лишь при существенных инвестициях акционеров либо государства.

Таким образом, модель рейтинговой оценки надежности банка, предложенная в данной диссертационной работе позволяет выделить не только банки, находящиеся в тяжелом положении в данный момент, но и определить "группу риска", которая может существенно пострадать при негативном изменении экономической ситуации.

Во втором параграфе третьей главы показано место математического моделирования оценки надежности банка в структуре работы Отдела по контролю за рисками на примере банка М.

Установлено, что отсутствие математической модели определения ненадежных банков приводит к значительному повышению нагрузки на банковских специалистов, и, как следствие, к ухудшению качества их работы и потерям для банка. В целях снижения нагрузки на сотрудников отдела по контролю за рисками автором было предложено использовать результаты применения модели в части группы ненадежных банков для информирования дилеров банка М о банках, сотрудничество с которыми заведомо не будет осуществляться.

После оценки автором процесса построения "внутреннего" рейтинга специалистами банка М автором были даны рекомендации по совершенствованию экономико-математической модели, а именно: было предложено проводить анализ тенденций изменения коэффициентов не по их относительным приращениям за определенный период времени, а исходя из параметров тренда, полученного методом наименьших квадратов в течение нескольких месяцев. было предложено экспоненциальное сглаживание для корректировки "выбросов" коэффициентов.

Данные предложения вошли в методику построения "внутреннего" рейтинга банка М.

Заключение

В данном диссертационном исследовании произведен сравнительный анализ зарубежных и отечественных моделей рейтинга надежности банка и разработаны предложения по их совершенствованию, в результате чего сформирована авторская экономико-математическая модель комплексной оценки надежности банка. Развитие действующей методологии рейтинговой оценки надежности банка в данном научном исследовании осуществлено автором в направлении организации такой методики, которая обеспечила бы результат наиболее достоверный, наиболее приближенный к реальному позиционированию банков по признаку надежности.

Исследования зарубежных моделей рейтинговой оценки надежности банка выявили эталонность балльной системы присвоения рейтинга (пример система CAMEL), суть которой заключается не только в применении метода коэффициентного дистанционного финансового анализа уровня, тенденций и динамики показателей, но и в субъективной оценке их взаимосвязей при определении надежности. В диссертационной работе доказано, что несмотря на прогрессивность западных методик (работающая система коэффициентов, современные методы оценки, включая элементы экономико-математических), они не могут быть применены для оценки российских банков без существенной адаптации. '

В работе показано, что решение проблемы формирования наиболее достоверной рейтинговой оценки надежности банка не может сводиться только к проблеме модификации западных методик, потому что в период развития рынка в России отечественными разработчиками было создано несколько методик, различных по уровню и качеству достоверности результата. Тем не менее, рассмотренный в работе спектр отечественных методик содержит специфические особенности развития российского рынка и не может быть проигнорирован при формировании достоверной и комплексной модели рейтинговой оценки надежности банка.

В результате диссертационного исследования выделены этапы развития действующей отечественной и зарубежной методологии рейтинговой оценки надежности банка, определены основные направления ее совершенствования и сформулирован вывод о том, что развитие отечественных методик рейтинговой оценки надежности банка существенно отстает от западных, поскольку, с одной стороны, большинство методик (пять из семи) по сути являются рэнкингами (упорядочением участников списка по результатам количественной оценки), с другой, - их сравнительный анализ выявил противоречия как в отношении набора коэффициентов, так и подходов к их оценке.

В диссертации доказано, что к основным этапам развития действующей методологии рейтинговой оценки надежности банка следует отнести следующие: появление примитивных формальных методик; введение в методику экспертной оценки; развитие математического аппарата; поиск приоритетного признака классификации в оценке банка; развитие понимания надежности банка как комплексной характеристики; внедрение в методику элементов экономико-математического моделирования; появление компьютерных программ; введение в методику методов тестирования и корректировки первичных данных.

В диссертации определены основные направления совершенствования действующей методологии рейтинговой оценки надежности банка, к которым автор относит следующие: введение предварительной классификации банков на сопоставимые группы; выражение одного компонента надежности банка различными характеристиками для проверки достоверности данных; последовательное усиление группировки коэффициентов внутри показателей деятельности банка; введение унифицированной классификации показателей надежности банка; математическое оформление методики; учет фактора времени; разбиение банков на группы одинаковой надежности, а не выстраивание их в список; при результирующей классификации банков во всех российских методиках отсутствует выделение проблемных банков и их группировка.

Суть предложений автора диссертационной работы в части совершенствования действующей методологии рейтинговой оценки надежности банка сводится к следующему:

1. Достоверный результат рейтинговый оценки невозможен без предварительной классификации банков на территориальные группы и классы величины.

2. Качественная рейтинговая оценка банка существенно зависит от применяемой системы коэффициентов, характеризующей основные направления его деятельности (размер и рост; достаточность капитала; качество активов и банковские риски; доходы и прибыль; ликвидность банка и клиентская база, вероятность валютных рисков и рисков, связанных с ликвидностью, фондирование).

3. Существенно повышает достоверность рейтинговой оценки надежности банка использование математических методов для "свертки" коэффициентов по каждому из аспектов деятельности с учетом сглаживания коэффициентов и придания им независимости от нормировки.

4. На заключительном этапе рейтингового процесса получение достоверного результат оценки невозможно при отсутствии кластерного анализа "сверток" коэффициентов для разбиения банков по группам надежности.

Результаты проделанной работы подтвердили научную и практическую новизну предложений автора диссертационного исследования, доказали их необходимость для повышения качества и достоверности рейтинговой оценки надежности банка.

В результате исследования в числе требований при построении системы коэффициентов рейтинговой оценки надежности банка предложены следующие условия: адекватное отражение в системе коэффициентов всех аспектов деятельности коммерческого банка и всех рисков, принимаемых им на себя (размер и рост; достаточность капитала; качество активов и банковские риски; доходы банка и прибыль; ликвидность банка); выбор способа оценки коэффициентов при исключении неправильного толкования полученных результатов ("однонаправленную" и "ненаправленную"); решение проблемы "выбросов"; анализ динамики коэффициентов за определенный период времени; требование доступности и частой обновляемости исходных данных для расчета коэффициентов.

Как результат исследования в диссертации содержится вывод о том, что одним из наиболее существенных моментов при построении модели оценки надежности банка является применение методов группирования векторов, характеризующих банки в пространстве описаний. Этот подход приводит к несколько более слабым результатам, чем построение обобщенного показателя, так как не позволяет упорядочить банки по надежности, однако тем не менее, имеет следующие преимущества: устойчивость по отношению к малым изменениям коэффициентов, характеризующих банки; возможность сочетать в одной системе как "направленные", так и "ненаправленные" коэффициенты; возможность вводить в процесс оценки надежности банка характеристики не финансового характера (например, оценивать эффективность управления банком, как это делается в методике CAMEL).

Таким образом, проведенное научное и практическое исследование доказало, что для построения корректных групп и реализации этих преимуществ метод группирования должен удовлетворять следующим условиям: устойчивость процесса группирования по отношению к небольшим изменениям характеристик банков в пространстве описаний; разумное количество групп; отсутствие банков, поменявших группы на заключительном этапе алгоритма группировки; выделение из всего пространства коэффициентов нескольких подпространств, характеризующих отдельные аспекты надежности банка, с целью проверки и интерпретации полученных результатов.

Научная новизна и практическая значимость исследования заключается в разработке и апробации системы коэффициентов, удовлетворяющих всем требованиям, доказанным в результате проведенного исследования. Отличительной особенностью системы коэффициентов является присутствие динамических коэффициентов. В результате предложения автора по группировке коэффициентов сводятся к следующим основным характеристикам банковской надежности: размер и рост; качество активов и банковские риски; доходы банка и прибыль; ликвидность банка.

Также научной новизной данной работы является разработка и апробация метода анализа коэффициентов надежности банка. При этом предложена реализация пяти этапов анализа: пространство коэффициентов приводится к евклидову; нормировка коэффициентов; применение алгоритма адаптивной группировки банков в пространстве коэффициентов, характеризующих каждый из аспектов надежности банка; проставление оценок банку по каждому из аспектов надежности, исходя из того, к какой группе в соответствующем пространстве описаний он принадлежит; группировка банков исходя из полученных оценок. Таким образом банки делятся на группы с присвоением совокупных оценок их надежности.

По данным отчетности банков Москвы и Московской области с использованием концептуального прототипа системы оценки надежности банка была произведена оценка надежности ста крупнейших банков Московского региона на 1 января 1999 года. В итоге банки были разбиты на 5 групп надежности:

Первая группа трактуется как группа устойчивых банков, показавших наилучшие результаты по всем аспектам надежности.

Во вторую группу вошли банки, чья надежность не вызывает сомнения в данный момент, однако может ухудшиться при негативном изменении ситуации.

В третью группу вошли те банки, которые более, нежели банки из второй группы, подвержены негативным влияниям, и их положение может существенно ухудшиться при сохранении текущей ситуации на финансовых рынках и отсутствии возможностей безрисковых вложений. * .

В четвертую группу попали банки с плохой оценкой ликвидности. Положение этих банков в настоящий момент достаточно плохое, до может улучшиться в случае нахождения источников дополнительной ликвидности.

Наконец, остальные банки попали в пятую группу. В основном эта группа состоит из банков, утративших свою ликвидность и в значительной мере утративших капитал. Восстановление работоспособности этих банков возможно лишь при существенных инвестициях акционеров либо государства.

Апробация предложенной экономико-математической модели оценки надежности банка показала, что кризис, произошедший в российской банковской системе после 17 августа 1998 г. усилил дифференциацию банков по всем аспектам надежности. Если перед кризисом большинство исследуемых банков демонстрировали хорошие показатели качества активов, обеспеченности капиталом, ликвидности и прибыльности, то после известных событий положение существенно изменилось: многие банки зафиксировали убытки, соответственно капитал этих банков существенно снизился. ликвидность ухудшилась вплоть до невозможности проведения текущих платежей, выданные ссуды ухудшили свое качество.

Таким образом, модель рейтинговой оценки надежности банка, предложенная в данной диссертационной работе, позволяет выделить не только банки, находящиеся в тяжелом положении в данный момент, но и определить "группу риска", которая может существенно пострадать при негативном изменении экономической ситуации.

При проведении автором исследования работы банка М на межбанковском рынке было показано место математического моделирования оценки надежности банка в структуре работы Отдела по контролю за рисками на примере банка М.

Установлено, что отсутствие математической модели определения ненадежных банков приводит к значительному повышению нагрузки на банковских специалистов, и, как следствие, к ухудшению качествах работы и потерям для банка.

После оценки автором процесса построения "внутреннего" рейтинга специалистами банка М автором были даны рекомендации по совершенствованию экономико-математической модели, а именно:

Ф было предложено проводить анализ тенденций изменения коэффициентов не по их относительным приращениям за определенный период времени, а исходя из параметров тренда, полученного методом наименьших квадратов в течение нескольких месяцев. было предложено экспоненциальное сглаживание для корректировки "выбросов" коэффициентов.

Данные предложения вошли в методику построения "внутреннего" рейтинга банка М.