Прогнозирование банкротства предпринимательской структуры тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Прогнозирование банкротства предпринимательской структуры"

На правах рукописи

Комлева Наталья Валерьевна

Прогнозирование банкротства предпринимательской структуры (па примере страховой компании)

специальность: 08.00.05- экономика и управление народным хозяйством: экономика предпринимательства

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

18 НОЯ 2013

Москва-2013

005540020

Работа выполнена на кафедре управления рисками и страхования экономического факультета Московского государственного университета имени М.В.Ломоносова

Научный руководитель: кандидат экономических наук, доцент

Котлобовский Игорь Борисович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Юлдашев Рустем Турсунович

заведующий кафедрой управления рисками и страхования Московского государственного института международных отношений (Университета),

кандидат экономических наук Мадорскнй Виктор Феликсович

Начальник финансово-экономического департамента ОАО СК «ПАРИ»

Ведущая организация: Московский финансово-промышленный университет «Синер-

гия»

Защита состоится 11 декабря 2013 г. в 15.30 на заседании диссертационного совета Д 501.002.02 при Московском государственном университете имени М.В. Ломоносова по адресу: 119991, Москва, Ленинские горы, 1, стр. 46, ауд. П 4

С диссертацией можно ознакомиться в Научной библиотеке МГУ

Объявление о защите и автореферат диссертации размещены 11 ноября 2013 г. на официальном сайте Высшей аттестационной комиссии при Министерстве образования и науки РФ по адресу: vak.ed.gov.ru и экономического факультета МГУ имени М.В.Ломоносова по адресу: econ.msu.ru

Автореферат разослан « 11 » ноября 2013 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 501.002.02 кандидат экономических наук, доцент

В.Г. Попова

1. Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования

Банкротство - это негативное событие, которое может случиться практически с любой предпринимательской структурой и знаменует собой окончание ее жизненного цикла. Банкротство компании может иметь отрицательные внешние эффекты как непосредственно для ее контрагентов, так и для экономики в целом. Так, важнейшей его характеристикой является невыполнение части финансовых и нефинансовых обязательств предпринимательской структуры. Именно поэтому так необходимо создавать и использовать системы прогнозирования и предупреждения банкротства предпринимательской структуры.

Мировой финансовый кризис, начавшийся в 2007 году, выявил неэффективность существующей системы предупреждения банкротств (примеры Bear Stearns, Lehman Brothers, AIG). Чтобы не допустить дальнейшего развития кризиса многие государства были вынуждены оказывать финансовую поддержку компаниям, находящемся в предбанкротном состоянии (AIG, ING, Fortis). В 2013 году в условиях нестабильности на мировых финансовых рынках вопрос прогнозирования банкротств приобрел еще большую актуальность.

Особый интерес представляет создание моделей, позволяющих прогнозировать банкротства финансовых организаций, так как именно они за счет того, что имеют большой финансовый рычаг и используют средства населения, оказывают значительное влияние на экономику в целом. Кроме того, финансовые организации работают на рынке финансовых услуг, отличающемся значительными взаимосвязями, динамичностью и инновационной активностью.

Среди финансовых организаций наиболее интересным представляется прогнозирование банкротств страховых компаний, выполняющих важную функцию поддержки социальной и финансовой стабильности, принимающих на себя риски граждан и предпринимательских структур. Страховой рынок является вторым по размерам финансовым рынком после банковского. При этом, в отличие от банковского сектора, на нем, за редким исключением, нет «системы

страхования вкладов», защищающей физических лиц от негативных последст-

3

вий банкротства финансового института. В России РСА (Российский союз автостраховщиков) возмещает ущерб пострадавшим от финансово несостоятельных страховщиков лишь в рамках ОСАГО, тогда как по данным ФСФР1 за 2012 год без учета ОСАГО с физическими лицами было заключено 99 011 261 договор страхования.

Проблема прогнозирования банкротства страховых компаний в России получила актуальность лишь в последние несколько лет. Финансовый кризис 1998 года практически не затронул отечественных страховщиков из-за их слабой вовлеченности в финансовую систему. С введением ОСАГО и развитием розничного страхования связаны первые в современной истории России громкие банкротства страховых компаний.

За последние годы существенным образом выросли взаимосвязи между российским страховым рынком и банковским сектором. В результате мировой финансовый кризис, начавшийся в 2008 году, привел к первой массовой волне банкротств российских страховщиков. В этих условиях эффективность деятельности регулятора в сфере предупреждения банкротства страховых компаний была низкой. Лицензии на страхование отзывались чаще всего уже по факту роста числа жалоб на страховщика либо его исчезновения. В течение нескольких лет российский страховой рынок покинул, не выполнив свои обязательства, целый ряд крупных и средних страховых компаний. Так, в 2011 году были отозваны или приостановлены лицензии у ОАО СК «Ростра» (19-е место по взносам в 2010 г.), Инногарант (36-е место) и Росстрах (40-е место).

С 1-го сентября 2013 г. в России заработал мегарегулятор, была создана Служба Банка России по финансовым рынкам. В ближайшем будущем ожидается изменение порядка надзора за страховыми компаниями - введение нормативов финансовой устойчивости страховщиков по аналогии с банковскими нормативами, выделение системно значимых страховых компаний и надзор за

1 Статистические данные по итогам деятельности страховщиков 2012 год. URL: http://www.fcsm.ni/ni/contributors/insurance_induslry/staiisIics/indcx.php?id_4=269 (10.09.2013).

ними. Таким образом, в условиях модернизации надзора изучаемая тема приобретает особую актуальность.

Степень разработанности проблемы

Проблема прогнозирования банкротства давно присутствует в различных областях экономической науки. Модели банкротства были предложены в работах У. Бивера (Beaver) (1966), Э. Альтмана (Altman) (1968), Г. Спрингейта (Springate) (1971, США), П.Ф. Вайбеля (Weibel) (1973), К. Бермана (Beermann) (1976), Б. Краузе (Krause) (1993), М. Керлинга (Kerling) и Т. Поддига (Poddig) (1994). Однако расширение представлений о закономерностях работы предпринимательских структур, изменение условий их деятельности (глобализация, усложнение взаимосвязей в экономике, финансовые инновации) требуют переосмысления теоретической базы в сфере прогнозирования их банкротства.

Большинство названных выше моделей, оценивающих вероятность банкротства предпринимательской структуры, строятся на основе анализа финансовых показателей. Но возможны ситуации, когда у компании появляются, накапливаются и реализуются риски, которые долгое время не отражались в ее финансовой отчетности. Поэтому особую важность приобретает качественный анализ функционирования предпринимательской структуры.

Названные модели практически не учитывают системные риски и кумуляцию рисков. Хотя значимость этих рисков со временем возрастает, о чем свидетельствует последний мировой финансовый кризис. Кроме того, большинство моделей концентрируется на анализе последствий реализации риска и не позволяют выявить предпосылки появления рисков на ранней стадии.

Менее детально разработана тема прогнозирования банкротства страховых компаний. Анализ причин банкротств страховых компаний приведен в работах P.E. Берда (Beard) (1964), С.Г. Круза (Krause) (1970), Т. Пентикайнен (Pentikäinen) и Дж. Рантала (Rantala) (1982), А.П. Лимба (Limb) (1984), П. Шарма (Sharma) (2002). Свои разработки моделей, оценивающих вероятность банкротства страховых компаний, имеют целый ряд консалтинговых компаний (KPMG), рейтинговых агентств (A.M.Best, Fitch, Moody's, S&P, НРА, Эксперт

5

РА), страховых регуляторов (Международная ассоциация страховых надзоров (MACH), Национальная ассоциация страховых комиссионеров (NAIC), Европейская Комиссия (модели Solvency I и Solvency II).

В России тема прогнозирования банкротства страховых компаний изучена сравнительно слабо, хотя и, она затрагивалась в работах Я.Е.Телепина, И.С. Меркурьевой. Я.Е. Телепин занимался анализом специфики и юридическими вопросами банкротств страховых компаний, И.С. Меркурьева - моделями государственного регулирования деятельности страховых компаний. Цели и задачи

Целью исследования является создание системы индикаторов, позволяющей прогнозировать возможное банкротство предпринимательской структуры на примере страховой компании. Для достижения названной цели были поставлены и решены следующие задачи:

• выдвинута гипотеза о механизме банкротства предпринимательской структуры на примере страховых компаний, с учетом анализа исторических данных причин банкротства страховых компаний, их специфики и профиля рисков;

• проанализированы современные научные модели банкротства страховых компаний и модели, используемые рейтинговыми агентствами и надзорными органами;

• предложены и апробированы ранние, внешние и поздние индикаторы финансовых затруднений страховых компаний, а также индикаторы преступных причин банкротства страховых компаний;

• определены практические особенности применения системы индикаторов банкротства для российских страховых компаний, в том числе автоматизированная система мониторинга поздних индикаторов финансовых затруднений.

Объект и предмет исследования

Объектом исследования являются причины и внутренние механизмы банкротства предпринимательской структуры.

Предметом исследования являются индикаторы возможного банкротства предпринимательской структуры на примере страховых компаний.

Методологическая, теоретическая и эмпирическая база исследования Исследование базировалось на концепции системного подхода (Л. фон Берталанфи), в основе которой лежит рассмотрение объекта как системы, определяемой в виде совокупности взаимосвязанных элементов, имеющей выход (цель), вход (ресурсы), связь с внешней средой, обратную связь. В диссертации сделана попытка совместить системный подход и классические модели прогнозирования банкротства предпринимательской структуры. Иными словами, в отличие от моделей, анализирующих финансовые показатели, в нашем подходе, с одной стороны, выявляются причины банкротства, а с другой стороны прослеживается процесс реализации рисков до момента банкротства.

Теоретической базой исследования послужили работы отечественных и зарубежных ученых, методики страховых регуляторов и рейтинговых агентств. В работе использовались материалы доклада П. Шарма (БИаппа) (2002) по итогам анализа причин банкротств страховых компаний в ЕС за 1996-2001 гг. и база данных финансовых затруднений страховых компаний в США с 1969 по 2010 гг., рейтингового агентства А.М.Вея!. Отдельно анализировались годовые отчеты и отчетность ОАО СК «Ростра» за 2009-2011 гг. Разработанная компьютерная программа по выявлению поздних индикаторов финансовых затруднений тестировалась на основе отчетности за 2012 год 439 компаний.

В работе широко применялись различные аналитические методы обобщения, аналогий и сравнения. Для оценки влияния макроэкономических параметров на банкротство страховых компаний использовался регрессионный анализ. Научная новизна результатов исследования Новизна работы заключается в следующих положениях: • В работе сформулировал новый подход к анализу банкротства - подход, рассматривающий банкротство как процесс, происходящий внутри системы. При этом подчеркивается, что банкротство - это не одномоментное

событие, а процесс, растянутый во времени, имеющий свои предпосылки,

7

внешние катализаторы и последствия. Использование системного подхода позволило сделать выводы о необходимости учета возможной ответной реакции предпринимательской структуры, взаимного влияния рисков (их кумуляции) и системных рисков, а также важности применения специфических индикаторов на различных этапах процесса банкротства.

• Определены критерии эффективности моделей прогнозирования банкротства и проведен анализ современных моделей прогнозирования банкротства страховых компаний с точки зрения их соответствия выделенным критериям. В частности были предложены следующие критерии: чувствительность к стратегическим рискам, чувствительность к росту рисков, учет кумуляции рисков, учет внешних факторов и системных рисков, чувствительность к реализации рисков, учет ответной реакции предпринимательской структуры и учет изменения значимости параметров. В работе показано, что наиболее близкие к выдвинутым критериям подходы - это модель Solvency II и модели рейтинговых агентств.

• Предложена собственная система индикаторов банкротства предпринимательской структуры на примере страховых компаний (ранние индикаторы, внешние индикаторы, поздние индикаторы, анализ ответной реакции, индикаторы преступных причин банкротства), а также регламент по работе с этой системой (определены «желтая» и «красная» зоны значений различных индикаторов, меры воздействия на страховые компании).

• Предложен и апробирован автоматизированный способ мониторинга

поздних индикаторов финансовых затруднений на примере российских

страховых компаний. С этой целью было составлено техническое задание

для создания компьютерной программы, позволяющей рассчитать поздние

индикаторы финансовых затруднений (программа реализована по месту

работы). В качестве входных данных программа использует отчетность в

формате xml, то есть в формате, в котором отчетность сдается в ФСФР.

Программа позволяет при минимальных трудозатратах выявить компании,

требующие более пристального внимания со стороны регулятора. При

8

этом группа «проблемных» компаний, попадая в желтую и красную зоны,

делится по степени значимости проблем.

Обоснованность и достоверность результатов исследования

Эффективность предлагаемых ранних индикаторов проверялась на основе анализа причин банкротства европейских страховых компаний, классифицированных в статье П. Шарма (БИагша) (2002), и изучения годовых отчетов ОАО СК «Ростра» за 2009-2010 гг. Значимость макроэкономических индикаторов была показана на основе регрессионного анализа данных финансовых затруднений страховых компаний США. Эффективность предлагаемых поздних индикаторов была протестирована на основе отчетности за 2012 г. 439 страховых компаний.

Теоретическая и практическая значимость

Системный подход, используемый в работе, позволил по-другому взглянуть на процесс появления и развитие финансовых затруднений, провести ревизию теоретических основ моделей прогнозирования банкротства.

Потребителями предлагаемой системы предупреждения банкротств страховых компаний могут быть страховые регуляторы, рейтинговые агентства, риск-менеджеры и представители страховых компаний. В зависимости от потребителя система может меняться, так как будут меняться цели и доступность той или иной информации. Предлагаемая модель детально описана с точки зрения ее применения страховым регулятором. Для топ-менеджмента страховых компаний наибольший интерес будут представлять первые два раздела модели (ранние и внешние индикаторы), для представителей рейтинговых агентств -все разделы модели, но иным будет порядок работы с системой показателей.

Полученные выводы могут быть использованы для построения моделей прогнозирования банкротства иных типов предпринимательской структуры.

Созданная программа, автоматизирующая расчет поздних индикаторов финансовых затруднений, может быть использована Службой Банка России по финансовым рынкам для выявления проблемных страховых компаний.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности

9

Тема диссертации соответствует паспорту специальности 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством», область исследований 8. «Предпринимательство», пункты 8.9 «Хозяйственные риски в предпринимательской деятельности (сущность, виды, риск-менеджмент); основные направления формирования системы риск-менеджмента в сфере предпринимательства» и 8.22 «Обеспечение устойчивости развития предпринимательских структур в условиях экономического кризиса».

Апробация и реализация результатов исследования

Собранные материалы и полученные выводы были использованы для модернизации методики оценки финансовой устойчивости страховых организаций рейтингового агентства «Эксперт РА». Полученные в диссертации выводы были использованы в ряде исследований «Эксперт РА», посвященных риск-менеджменту в страховых организациях и стратегии развития страхования.

Материалы по рискам страховых компаний были использованы в выступлении на конференции «Эксперт РА» «Управление рисками в России - 2011», состоявшейся в Москве 1 декабря 2011 г., на тему «Проект отраслевого стандарта риск-менеджмента в страховых компаниях».

Положения работы, связанные с прогнозированием банкротства предпринимательской структуры на примере страховых компаний, легли в основу предложений по регулированию страховой отрасли, подготовленных для СБРФР от имени рейтингового агентства «Эксперта РА».

Информация о методах и моделях прогнозирования банкротства страховых компаний была положена в основу двух семинаров, проведенных в 2010 г. среди магистров второго курса кафедры управления рисками и страхования экономического факультета МГУ имени М.В.Ломоносова.

Структура диссертации

Структура диссертации соответствует цели, задачам и логики исследования. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений.

Введение

Глава 1. Теоретические аспекты прогнозирования банкротства предпринимательской структуры

1.1. Специфика страховой компании как предпринимательской структуры и понятие банкротства

1.2. Анализ причин и механизмов банкротства страховых компаний

1.3. Анализ профиля рисков страховых компаний

Глава 2. Современные модели прогнозирования банкротства и оценки финансовой устойчивости

2.1. Определение критериев оценки моделей прогнозирования банкротства

2.2. Современные модели прогнозирования банкротства и оценки финансовой устойчивости

2.3. Эффективность системы требований и нормативов, предъявляемых к страховым компаниям в РФ

Глава 3. Построение комплексной системы предупреждения банкротства страховых компаний

3.1. Предпосылки и структура модели предупреждения банкротства

3.2. Индикаторы, используемые в модели

3.3. Особенности практического применения системы показателей Заключение

Список использованной литературы Приложения

П

2. Основные положения диссертации, выносимые на защиту

2.1. Подход, рассматривающий банкротство предпринимательской структуры как процесс, происходящий внутри системы.

Диссертация строится с учетом тезиса, что предпринимательская структура является сложной системой, имеющей различные внутренние прямые и обратные взаимосвязи, при этом она является частью еще большей системы -экономики. Важным имманентным свойством внешней системы, в которой работают предпринимательские структуры, является ее неопределенность. Высокая неопределенность позволяет предпринимательским структурам получать прибыль сверх безрискового уровня. Однако неверная оценка рисков, излишний аппетит к риску и неконтролируемый рост рисков могут привести к банкротству.

Механизм банкротства предпринимательской структуры рассматривался не как вероятностное одномоментное явление (чет/нечет), а как процесс, происходящий внутри системы. Использование системного подхода потребовало учета ответных действий предпринимательской структуры, кумуляции рисков и анализа системных рисков.

Во-первых, предпринимательская структура, испытывающая на себе влияние различных опасностей, отвечает на них, изменяется под их влиянием, отсюда вытекает необходимость анализа ответных действий компаний. То есть надежность страховой компании необходимо рассматривать с двух сторон - с одной стороны, с позиции ее подверженности различным опасностям, с другой стороны - с точки зрения ее возможностей по нейтрализации влияния этих опасностей (размер собственных средств, поддержка собственников и т.д.).

Во-вторых, различные опасности, подстерегающие предпринимательскую структуру, оказывают взаимное влияние друг на друга, в результате они могут как кратно усиливаться, так и нивелироваться, отсюда вытекает необходимость анализа кумуляции рисков. В исследовании В. Макдонела (McDonnell) (2002) показано, что в период с 1996 по 2001 гг. в среднем к банкротству каждого европейского страховщика приводили 6 различных рисков, определенным обра-

12

зом связанных между собой. Важность проблемы кумуляции рисков показал также анализ наиболее ярких случаев финансовых затруднений (AIG, HIH Insurance, Lloyd's и асбестовые риски, LTCM, Barings), а также изучение последствий таких событий, как террористическая атака 11 сентября 2001 г. и землетрясение и цунами в Японии в марте 2011 г.

В-третьих, предпринимательская структура является частью еще большей системы страхового рынка и всей экономики в целом, отсюда вытекает необходимость анализа системных рисков. Значимость этого фактора для зарубежных страховых рынков увеличивается в последние годы (что отмечается в работах Дж. Ф. Слийкерман (Slijkerman) (2006), М. Биллио (Billio) (2010) и М.Ф. Грейс (Grace) (2010). Отдельный анализ взаимосвязей между российскими страховыми и кредитными организациями, а также компаниями реального сектора показал факт наличия системных рисков на российском страховом рынке.

Еще один важный для всей диссертации тезис заключатся в том, что механизм банкротства предпринимательской структуры является цепочкой событий. Банкротство - это не одномоментное событие, а процесс, растянутый во времени, имеющий свои предпосылки, внешние катализаторы и последствия. Одним из последних звеньев этой цепочки являются финансовые затруднения. В случае, если ответные действия компании не приводят к восстановлению платежеспособности, наступает банкротство. Модели прогнозирования банкротства должны быть настроены на выявление всех звеньев этой цепочки.

Как показало исследование Шарма (Sharma) (2002), первопричиной банкротства страховой компании являются неправильные управленческие решения, которые приводят к росту различных рисков, то есть стратегические риски. Именно управленческие решения могут либо разрешить потенциальную проблему - уменьшить подверженность компании рискам, либо наоборот способствовать росту рисков. Поэтому так важен анализ качества управления и адекватности системы риск-менеджмента.

Внешние события приводят к детонации уже накопившихся рисков. В условиях благоприятного состояния внешней среды предпринимательская струк-

13

тура, даже сильно подверженная различным рискам, может работать без каких-либо затруднений. И, наоборот, в условиях крайне негативных изменений во внешней среде даже относительно устойчивые предпринимательские структуры будут испытывать проблемы. События, приводящие к реализации внутренней угрозы, были разделены на две группы: 1) изменения, характерные для рынка в целом, то есть изменения макроэкономической ситуации, рост системных рисков, изменения в законодательстве; 2) частные изменения, влияющие на отдельные предпринимательские структуры. Значимость макроэкономических показателей при прогнозировании банкротства страховых компаний была доказана в исследованиях М. Дж. Брауна (Browne) и P.E. Хойта (Hoyt) (1995) и П. Шарма (Sharma) (2002). Собственные эмпирические расчеты также подтвердили гипотезу о значимости таких макроэкономических переменных как ВВП, индекс S&P 500 и ставка ФРС при прогнозировании финансовых затруднений страховых компаний в США.

На стадии реализации угрозы предпринимательская структура испытывает финансовые затруднения. При этом наличие у компании финансовой «подушки безопасности» (в виде значительных собственных средств и дополнительных источников финансирования) и/или качественной системы управления может снизить последствия реализации внешней угрозы. Для такой предпринимательской структуры как страховая компания последствиями реализации угрозы могут быть следующие события: проблемы с ликвидностью и связанные с этим задержки в выплате страхового возмещения, убытки, невыполнение нормативов, падение стоимости нематериальных активов.

Последнее ключевое предположение, на котором была построена работа, сводится к необходимости разделения причин и механизмов банкротства предпринимательской структуры на преднамеренные и непреднамеренные. Внутренний механизм искусственного банкротства существенно отличается от механизма реализации рисков в случае непреднамеренного банкротства.

Описанный выше механизм банкротства страховых компаний приведен на рисунке 1.

Финансовые затруднения ;

I Преступный умысел [руководства/собственников :

Рисунок 1. Механизм банкротства страховой компании Источник: составлено автором

2.2. Критерии эффективности моделей прогнозировании банкротства и анализ существующих моделей прогнозирования банкротства страховых компании с точки зрения их соответствия выделенным критериям.

В работе были определены критерии эффективности моделей прогнозирования банкротства предпринимательской структуры:

• Чувствительность к стратегическим рискам позволяет выявить предпосылки роста рисков предпринимательской структуры на ранней их стадии.

• Чувствительность к росту рисков позволяет предупредить банкротство на ранней стадии, еще до реализации рисков и финансовых затруднений.

• Учет кумуляции рисков позволяет более точно оценить величину рисков предпринимательской структуры.

• Учет внешних факторов и системных рисков, то есть учет изменений во внешней среде, которые могут привести к резкому росту либо реализации рисков, что позволяет спрогнозировать момент реализации рисков и повысить эффективность применяемых контрмер.

15

• Чувствительность к реализации рисков позволяет выявлять случаи резкого ухудшения финансового состояния предпринимательской структуры.

• Учет ответной реакции предпринимательской структуры, то есть анализ возможности предпринимательской структуры восстановить свое финансовое состояние (как потенциальные возможности, так и фактические действия в этом направлении).

• Учет изменения значимости параметров. Изменения во внешней среде, переход от одного этапа механизма банкротства к другому может приводить к изменению значимости тех или иных факторов модели. Например, до увеличения рисков наиболее значимыми будут стратегические риски, на этапе финансовых затруднений вырастет значимость финансового потенциала предпринимательской структуры.

С учетом этих критериев были проанализированы существующие модели прогнозирования банкротства страховых компаний. Наиболее часто используемые теоретические модели прогнозирования банкротства страховых компаний основываются на регрессионном анализе, на анализе достаточности собственных средств, сценарном подходе и вероятностном анализе. Модели прогнозирования банкротства страховых компаний, применяемые страховыми регуляторами, делятся на модели, основанные на анализе достаточности собственных средств (RBC в США, Solvency II в ЕС) и альтернативные модели (FAST и IRIS в США, модели сценарного анализа в некоторых европейских странах, Канаде и Австралии). Все методики рейтинговых агентств строятся на основе многофакторных моделей, при этом показатель достаточности собственных средств является лишь одним из многих факторов.

В российской практике надзора за страховыми компаниями построен на основе системы требований и нормативов и, возможно, стресс-тестировании. Система требований и нормативов состоит из следующих элементов: требования к минимальному размеру УК, требования к соотношению фактической и нормативной маржи платежеспособности, требования к составу и структуре активов, принимаемых в покрытие страховых резервов и собственных средств.

16

Проведенный анализ соответствия профиля рисков страховых компаний существующей в России системе требований и нормативов надзорных органов выявил ее низкую эффективность, так как нередко она не выявляет и не ограничивает риски, принимаемые на себя страховыми компаниями.

Анализ существующих моделей прогнозирования банкротства страховых компаний позволил выявить следующие инструменты контроля за их финансовым состоянием:

• Стратегические риски выявляются с помощью анализа качества менеджмента и системы управления рисками (Solvency II), стратегии, организационной структуры и корпоративного управления (методики рейтинговых агентств).

• Рост рисков фиксируется с помощью оценки качества андеррайтинга (страховые риски), кредитного качества перестраховщиков (кредитные риски), кредитного качества и волатильности стоимости активов, входящих в инвестиционный портфель (кредитные, рыночные риски).

• Кумуляция рисков оценивается как с помощью корреляционной матрицы (RBC, Solvency II), так и через учет индивидуальных рисков (Solvency II).

• Внешние факторы учитываются с помощью оценки катастрофических рисков, влияния страховых циклов, макроэкономических изменений и стресс-тестирования (Solvency II), оценки макроэкономических тенденций, влияющих на отрасль в целом, национальных и региональных рисков, влияния материнской и аффилированных компаний (методики рейтинговых агентств), а также с помощью специальных сценарных анализов (Traffic light system (Дания), SST (Швейцария).

• Реализация рисков выявляется с помощью анализа показателей рентабельности активов и собственных средств (методики рейтинговых агентств).

• Возможности ответной реакции предпринимательской структуры на ухудшение ее финансового состояния учитываются с помощью оценки достаточности капитала (RBC, Solvency II, методики рейтинговых

агентств), анализа финансового потенциала собственников и качества менеджмента (методики рейтинговых агентств).

• Проблема изменения значимости параметров решается при помощи создания системы независимых показателей (FAST, IRIS). В работе показано, что наиболее близкие к выдвинутым критериям подходы - это модель Solvency II и модели рейтинговых агентств (Таблица 1). Их основной недостаток заключается в соединении в одном показателе индикаторов различных этапов банкротства. То есть эти модели не учитывают изменение значимости отдельных параметров.

Таблица 1.

Соответствие различных моделей прогнозирования банкротства страховых компаний выделенным критериям эффективности.

Критерий Регрессный анализ Собственные средства, скорректированные на риск Сценарный анализ Вероятностный подход Модели рейтинговых агентств Solvency II

Чувствительность к стратегическим рискам - - - - + +

Чувствительность к росту рисков - + + + + +

Учет кумуляции рисков - +/- +/- + +/- +

Учет внешних факторов и системных рисков - - + - + +

Чувствительность к реализации рисков + + + + + +

Учет ответной реакции - +/- +/- + + +/-

Учет изменения значимости параметров - - - - - -

Источник: составлено автором

Полученные результаты подтверждаются в других работах, посвященных сравнению прогностической силы различных моделей прогнозирования банкротства. Так, в исследованиях Дж. Д. Куминса (Cummins) (1999) и М.Ф. Грей-са (Grace) (1998) показано, что прогностическая сила у модели RBC ниже, чем у

системы индикаторов FAST, использующей не один, а несколько десятков по-

18

казателей и чувствительной к росту большего числа рисков. В свою очередь, исследование Pottier and Sommer (2002) показало большую прогностическую силу модели A.M. Best по сравнению с моделями RBC и FAST.

2.3. Система индикаторов банкротства предпринимательской структуры па примере страховых компании и регламент работы с этой системой.

В работе предложена система прогнозирования банкротства страховых компаний, состоящая из следующих элементов:

1. Ранние индикаторы (цель использования индикатора - выявить предпосылки возникновения и роста угрозы, последующие действия - исправление ситуации, то есть устранение предпосылок возникновения рисков).

2. Внешние индикаторы (цель - выявить появление триггеров, которые могут привести к реализации угрозы, последующие действия - усиление контроля связанных с триггером рисков, разработка плана финансового оздоровления).

3. Поздние индикаторы (цель - выявить ситуации, где угроза уже реализовалась, последующие действия - минимизация негативных последствий).

4. Индикаторы преступных причин банкротств (цель - выявить ситуации вывода денег из компании, действия - минимизировать последствия).

5. Анализ ответной реакции предпринимательской структуры (цель - оценить ее возможности по минимизации последствий реализации угрозы, от этого должен зависеть выбор инструментов воздействия).

При этом все перечисленные индикаторы необходимо применять по отдельности, чтобы иметь возможность выявлять ухудшение финансового состояния страховых компаний, находящихся на различных этапах механизма банкротства. Для учета кумуляции рисков в работе вводятся понятия «желтой» и «красной» зоны («желтая зона» отражает умеренно высокую вероятность кумуляции рисков компании, «красная зона» - высокую вероятность). Предлагаемая система приведена на рисунке 2.

Рисунок 2. Комплексная система прогнозирования банкротств Источник: составлено автором

Предлагаемая модель соответствует всем выделенным критериям эффективности (Таблица 2)

Таблица 2.

Соответствие предлагаемой модели выделенным критериям эффективности.

Критерий Соответствие критериям

Чувствительность к стратегическим рискам Ранние индикаторы

Чувствительность к росту рисков Ранние индикаторы, нормативы

Учет кумуляции рисков «Желтая» и «красная» зоны

Учет внешних факторов и системных рисков Внешние индикаторы

Чувствительность к реализации рисков Поздние индикаторы

Учет изменения значимости параметров Система показателей — нет весов

Источник: составлено автором

Раннне инднкаторы банкротства страховщиков сводятся к системе качественных показателей, основанных на оценке следующих составляющих бизнеса страховых компаний с точки зрения наличия стратегических рисков: стратегии развития, системы управления рисками, качества корпоративного управления и организации бизнес-процессов, профессионализма топ-менеджмента. Не-

которые разделы модели Solvency II также могут быть использованы в качестве ранних индикаторов.

Ранние индикаторы должны выявлять компании, имеющие повышенный аппетит к риску, нацеленные на рост без оглядки на рентабельность, вкладывающие значительные средства в рискованные проекты, плохо контролирующие собственные бизнес-процессы и не знающие собственные риски. Оценка ранних индикаторов наиболее эффективна на основе принципа мотивированного суждения. Субъективность такого метода требует использования гибких инструментов воздействия на страховую компанию.

С помощью внешних индикаторов предлагается выявлять триггеры, спусковые механизмы реализации угроз финансового состояния страховых компаний. Внешние индикаторы условно были разделены на две группы:

• Внешние системные индикаторы (то есть индикаторы, которые отражают изменения во внешней среде для всего страхового рынка): макроэкономические индикаторы, индикаторы системных рисков и индикаторы регулятивных рисков (изменения нормативной базы).

• Частные внешние индикаторы (то есть индикаторы, фиксирующие изменения условий работы отдельных страховых компаний).

Среди наиболее важных макроэкономических индикаторов называется динамика ВВП, фондового индекса S&P 500 (для России индекса ММВБ-РТС), а также ставка ФРС (для России - ставка рефинансирования либо ставка по коротким депозитам в Банке России). Индикаторами системных рисков могут быть финансовые затруднения у системно значимых компаний, а также проблемы на банковском рынке, через который, как было показано, системные риски передаются на российский страховой рынок.

Наиболее типичные частные внешние индикаторы - это финансовые затруднения у собственника страховой компании, реализация крупного страхового события, кумуляция страховых рисков в рамках одного внешнего события, банкротство основного объекта инвестиций, резкое падение страховых взносов,

что может вызвать проблемы с ликвидностью.

21

Выявить наиболее эффективные внешние индикаторы могут помочь различные модели стресс-тестирования.

Поздние ипдпкаторы финансовых затруднений должны свидетельствовать о реализации угроз финансового состояния страховых компаний. При этом для каждого вида риска (страхового, кредитного, рыночного и операционного) были предложены свои поздние индикаторы его реализации (в работе определены и обоснованы их критические значения). Кроме того, вне зависимости от источника проблем, поздними индикаторами их наличия являются крупные убытки компании (отрицательная рентабельность активов), факты неисполнения пруденциальных нормативов (в том числе снижение достаточности капитала) и факты неисполнения обязательств компании.

Особые индикаторы необходимо использовать для выявления признаков преднамеренных банкротств (например, рост числа векселей иных организаций, резкий и необоснованный рост расходов на ведение дела,-что может свидетельствовать о выводе денег из компании).

Анализ ответных действий компании должен учитывать возможности по нейтрализации влияния возникших опасностей - размер собственных средств, поддержку собственников, реакцию менеджмента.

В работе также были рассмотрены практические аспекты использования предлагаемой модели:

• Сформулированы рекомендации по совершенствованию системы отчетности страховых компаний.

• Приведены формулы расчета поздних индикаторов, на основе действующей системы отчетности страховых компаний по РСБУ.

• Проанализированы различные инструменты влияния на страховую компанию со стороны регулирующих органов с точки зрения их своевременности и эффективности.

• Предложено разделить значения индикаторов на «желтую» и «красную» зоны для повышения гибкости системы в работе. При этом различные инструменты влияния должны использоваться регулятором в зависимости от

22

уровня опасности выявленного положения страховой компании и ее ответной реакции на финансовые затруднения. Так, при отсутствии у компании возможностей по нейтрализации финансовых затруднений компании могут автоматически перемещаться из «желтой зоны» в «красную». 2.4. Автоматизированный способ мониторинга поздних индикаторов финансовых затруднений страховых компаний.

Отдельно было разработано техническое задание для написания компьютерной программы, рассчитывающей поздние индикаторы финансовых затруднений для большой совокупности компаний (программа была реализована по месту работы) (Рис. 3). Программа позволяет при минимальных трудозатратах выявить компании, требующие более пристального внимания. При этом группа «проблемных» компаний, попадая в желтую и красную зоны, делится по степени значимости проблем. Такая двухуровневая сегментация существенным образом облегчает работу аналитика. В качестве входных данных программа использует отчетность в формате хт1, то есть в формате, в котором отчетность сдается в ФСФР.

| д # | | ; Программа поздние и

||2||| ГЛАВНАЯ 8СТА8КА РАЗМЕТКА СТРАНИЦЫ ФОРМУЛЫ ДАННЫЕ РЕЦЕНЗИРОВАНИЕ ВИД РАЗ?/

; Д1 /х Компания (№ лицензии}

Компания (№ лицензии)

комбинированный коэффициент убы

Коэффициент текущей ликвидности Размер оценочных обязательств по отношени собственным средствам Отношение заемных и собс!венных средств Отношение кредиторской задолженности к

Отношение балансового р средств на начало периода Разница между собственными с ре

и собстееиных

1741 177 1750 1В20

1834 1845

2 072 -60 853 1048 355 996 21 132 812 141

1 735 488 39 51

Рис. 3. Интерфейс программы расчета поздних индикаторов финансовых затруднений

Источник: составлено автором

Программа была протестирована на основе статистики за 2012 г. по 439 страховым компаниям. Вся совокупность страховых компаний сравнивалась с выборкой страховщиков, у которых были отозваны лицензии за период с янва-

23

ря по сентябрь 2013 г. Среди компаний с отозванной лицензией доля компаний, у которых были выявлены поздние индикаторы финансовых затруднений, оказалась больше, чем по всей выборке страховых компаний.

По отношению к компаниям, находящимся в желтой зоне, в работе предлагается использовать следующие инструменты воздействия (в зависимости от ситуации): запрос дополнительной информации, запрос плана финансового оздоровления, проведение выездной проверки, запрет на открытие новых филиалов, запрет на М&А, запрет на выдачу лицензий на осуществление новых видов страхования. В отношении компаний в красной зоне - введение временной администрации, ограничение лицензии (на социально значимые виды страхования), приостановление лицензии, отзыв лицензии.

Предлагаемая комплексная система прогнозирования банкротства предпринимательской структуры на примере страховых компаний по своим принципам более соответствует лучшей международной практике и подходам Банка России, чем практике прежних регуляторов - ФСФР / ФССН. Поэтому в свете создания мегарегулятора разработанная система может стать одной из основ обновленного надзора за страховыми компаниями. Разработанная программа анализа поздних индикаторов финансовых затруднений может стать ядром автоматизированной системы мониторинга финансового состояния страховых компаний.

3. Публикации по теме диссертации

Публикации в российских рецензируемых научных журналах, определенных перечнем ВАК:

• Комлева Н.В., Системный риск на российском страховом рынке // Сервис plus. 2012, №2, стр. 71-76.

• Комлева Н.В., Кумуляция рисков страховых компаний // Сервис plus. 2012, № 1, стр. 92-98.

• Комлева Н.В., Соответствие системы нормативов рисковому профилю страховых компаний // Сервис plus. 2011, № 3, стр. 78-87.

Публикации в прочих изданиях:

• Комлева Н.В., Проверка на прочность // Эксперт. 2013, №37 (867).

• Комлева Н.В., Рост во время чумы //Эксперт. 2013, №20 (851).

• Комлева Н.В., Стратегия уверенности // Эксперт. 2012, №37 (819).

• Комлева Н.В., Неудобный «мягкий рынок» // Эксперт. 2012, №20 (803).

• Комлева Н.В., Рост в новых координатах // Эксперт. 2011, №36 (769).

• Комлева Н.В., Янин А.Е., Через кризис к модернизации // Эксперт. 2011, №19 (753).

• Комлева Н.В., Янин А.Е., Опасный подарок // Эксперт. 2010, №45 (729).

• Комлева Н.В., Янин А.Е., Время перемен //Эксперт. 2009, №44 (681).

• Комлева Н.В., Янин А.Е., Кризис жанра // Эксперт. 2009, №35 (672).

Подписано в печать 07.11.2013 г.

Усл.п.л. - 1.5 Заказ №17428 Тираж: 70 экз.

Копицентр «ЧЕРТЕЖ.ру» ИНН 7701723201 107023, Москва, ул.Б.Семеновская 11, стр.12 (495) 542-7389 wvvw.chertez.ru