Стереотипы поведения российских коммерческих банков в период финансового кризиса



Скачать 140.81 Kb.
Дата10.11.2016
Размер140.81 Kb.

Стереотипы поведения российских коммерческих банков в период финансового кризиса


Ф.Т. Алескеров (ГУ-ВШЭ, ИПУ РАН) alesk@hse.ru;

В.Ю. Белоусова (ГУ-ВШЭ) nica.belousova@gmail.com;

А.А. Кнурова (ГУ-ВШЭ) knurova.a.a@gmail.com;

В.М. Солодков (ГУ-ВШЭ) solodkov@hotmail.com



Введение


В связи с кризисом 2009 г. российская экономика пережила неожиданно сильный экономический спад. Падение относительно других развитых и развивающихся стран было намного значительнее. Рост активов банковского сектора за 1 квартал 2009 г. сократился по сравнению с предыдущим годом почти в 4 раза (1,8% вместо 6% в 2008 году), совокупный финансовый результат кредитных организаций составил 58,3 млрд. руб., что в 2,3 раза ниже соответствующего показателя в 1 квартале 2008 г. [7].

В условиях растущего рынка исследования поведения банков были сфокусированы в первую очередь на том, как они будут расти, в каком направлении развиваться, какие использовать ресурсы и как это может повлиять на их состояние в будущем. В период кризиса, когда внешние условия совершенно противоположны: экономический рост сменился спадом, доступ к дешевым ресурсам из-за рубежа отсутствует, рынок межбанковских кредитов практически не работает, и банки столкнулись с огромными проблемами с уже выданными кредитами, показатели устойчивости и надежности становятся приоритетными для оценки коммерческого банка как финансового посредника, а динамический анализ может дать ответы на вопросы, которые в рамках обычного статистического исследования остаются неохваченными.

Финансовый кризис неизбежно приводит к потерям, как на уровне общества, так и на уровне отдельных организаций. Нестабильность функционирования отдельных элементов банковской системы в такой период особенно опасна. Однако именно на основе анализа информации о поведении банков до кризиса в сравнении с кризисным периодом можно делать выводы о наличии в системе неустойчивых элементов, вносящих наибольшую нестабильность. Анализируя такой период, когда условия функционирования банковского сектора резко меняются (доступ к дешевым ресурсам из-за рубежа ограничен, падает спрос на кредитные ресурсы, снижается доверие к банкам), а финансовые организации должны достаточно оперативно реагировать на эти изменения, намного проще выявить системные проблемы, характерные для российских коммерческих банков сегодня.

В частности, в данной работе мы попытались учесть такие факторы, как:



  • неадекватная оценка рисков заемщиков, что выражается в неполном формировании резервов под возможные потери по ссудам и приводит к росту просроченной задолженности с последующей необходимостью уменьшать текущий финансовый результат в связи с доформировыванием резервов;

  • недостаточный объем капитализации российского банковского сектора;

  • низкий уровень развития рынка ценных бумаг;

  • возможное возникновение разрывов текущей ликвидности в результате несоответствия срочности активов и пассивов.



1.Методология исследования


В данной работе мы объединили два направления исследования, применив динамический анализ паттернов поведения банков к анализу банков в период кризиса.

Проведение динамического анализа паттернов включает в себя решение двух последовательных задач:



  1. кластеризацию объектов анализа: все банки, попавшие в выборку, разносятся по группам в соответствии со структурой их операций;

  2. выявление паттернов развития и формирование динамических групп: каждому кластеру ставится в соответствие уникальный паттерн, на основе динамики которых за все рассматриваемые периоды выявляются сходные траектории развития.

Каждый кластер, т.е. группа однородных по параметрам объектов, включает в себя банки, которые по ряду параметров в определенной степени близки друг другу, тогда как разные по параметрам банки не могут быть объединены в один кластер. Применяемый алгоритм кластеризации формирует кластеры на основе схожести кластерных кривых, при этом каждый кластер характеризуется особой структурой операций банка.

Паттерном назовем совокупность значений показателей системы CAMEL, характеризующих определенную в рамках кластерного анализа группу банков. Фактически каждому кластеру соответствует определенный уникальный паттерн, который будет представлять собой среднее значение показателей для всех банков входящих в данный кластер.

Для оценки тенденций развития банковского сектора и выявления долгосрочных тенденций развития банков подобный анализ проводится для всей совокупности объектов. По результатам анализа для каждого банка за весь промежуток времени выделяется траектория его развития (рис. 1.1). При этом здесь под траекторией развития банка понимается упорядоченная совокупность номеров паттернов, каждый из которых определяет функционированием банка в соответствующий период времени [Алескеров и др., 2006, с. 52; Aleskerov et al., 2008, p.17].



Рисунок 1.1. Примеры выявленных динамических траекторий


2. Динамический анализ паттернов поведения российских банков


В данном исследовании методология проведения кластерного анализа используется для изучения динамики развития российского банковского сектора в период с апреля 2007 года по март 2009 года (8 квартальных периодов).

Классификация банковских кредитных организаций проводилась в соответствии с системой изменяющихся во времени показателей, которые с разных сторон характеризуют деятельность банка. В частности, наиболее полное представление о деятельности банка можно составить на основе модели CAMEL [Bedingfield et al., 1985; Bodla et al., 2006; Cole et al., 1995] предоставляющей корректную оценку различных аспектов финансового института как традиционного банка.

Для выбора ключевых показателей в рамках модели CAMEL был проведен анализ различных показателей на некоррелированность по тем банкам, по которым имелась вся информация. В качестве порогового значения парного коэффициента был выбран уровень 0,75. В результате была сформирована следующая система финансовых коэффициентов, отвечающих модели CAMEL (табл. 2.1).

Таблица 2.1



Показатель

Коэффициент

Достаточность капитала (C)

Собственный капитал/Валюта баланса

Качество активов (А)

Просроченная задолженность/Кредиты НБС

Качество управления (М)

Депозиты НБС/Кредиты НБС

Прибыльность (Е)

ROAE

Ликвидность (L)

Н3

Источником информации о количественных параметрах, используемых для расчетов, послужила база данных Центра экономического анализа «Интерфакс» и данные с сайта Банка России [8].

Кластерный анализ был проведен для 366 банков на временном интервале, включающем 8 кварталов: с апреля 2007 года по март 2009 года. Применение рассмотренной выше методологии позволило выделить 30 паттернов поведения российских коммерческих банков.

Разброс банков по паттернам достаточно велик (рис. 2.1). При этом первые по численности 10 паттернов включают 92,62% всех объектов. Каждый из первых 4 паттернов содержит более 7% наблюдений, а в сумме на них приходится 72,88% объектов. Такое распределение банков по паттернам говорит о том, что, несмотря на большие значения общего количества банков в российском банковском секторе, существует весьма небольшое число наиболее распространенных типов поведения.

Рисунок 2.1. Распределение российских коммерческих банков по паттернам

В таблице 2.2 приведены характеристики 4 доминирующих паттернов, показатели по которым отображены на рисунке 2.2.

Таблица 2.2



 

C

A

M

E

L

1

0,1816

0,0169

0,6953

0,0557

0,7985

2

0,2088

0,0237

0,3499

0,1116

1,5818

3

0,1874

0,0146

1,1127

0,0879

0,6444

4

0,1764

0,0172

0,5086

6,4848

0,8562

Рисунок 2.2. Компоненты системы CAMEL для 4-х наиболее распространенных паттернов

В соответствии с проведенной кластеризацией и выявлением динамических траекторий развития коммерческих банков можно определить 4 группы банков в зависимости от частоты смены ими паттернов поведения (табл. 2.3).

Таблица 2.3

Группы

Количество смен паттернов (из 8)

Количество банков

Доля банков

Абсолютно устойчивые

0

15

4%

Полуустойчивые

1-2

70

19%

Неустойчивые

3-4

135

37%

Абсолютно неустойчивые

5-7

146

40%

Таким образом, можно сделать вывод, что большая часть российских коммерческих банков за последние 8 кварталов попадает в категории неустойчивых и абсолютно неустойчивых (суммарно около 77% всех банков). Около 23% банков можно отнести к устойчивым категориям. При анализе банков в группах, сформированных по типам устойчивости, важно обратить внимание на наличие «аномальных» моделей развития. В данном случае под «аномальностью» понимается несоответствие структуры операций банков с возможностями долгосрочного устойчивого развития (без существенных проблем с ликвидностью, достаточностью капитала) в сочетании с поддержанием приемлемого для собственников уровнем прибыльности.

Анализ группы абсолютно устойчивых банков

Всего в данную группу попадает 15 банков, которые на протяжении всего рассматриваемого периода ни разу не меняли свой паттерн. К числу таких устойчивых моделей поведения банков относятся паттерны №1, 2, 3, 4.

Паттерн №1: данный паттерна характеризуется достаточно высокими показателями достаточности капитала (более 18%) и запасом ликвидности (значение для паттерна 0,79 при нормативе ЦБ РФ - 0,5). Банки данного паттерна достаточно однородны по своим характеристикам. Всего таких банков 7, большинство – это банки второй-третьей сотни, достаточно крупные игроки на региональных финансовых рынках, но не обладающие значительными ресурсами для содержания и развития филиальной сети, их деятельность сконцентрирована в основном в одном из «нестоличных» регионов России. Некоторые из таких банков входят в «Топ-100» самых «клиентских» [РБК.Рейтинг] (например, СДМ-банк), остальные несколько ниже, но также используют средства физических лиц в качестве ресурсов, размещая их затем в кредиты.

Паттерн №2: достаточность капитала высокая (20,87%), что совершенно не сказывается на прибыльности. Наоборот, рентабельность операций возрастает более чем в 2 раза по сравнению с 1 паттерном. Также стоит отметить очень высокий уровень избыточной ликвидности (Н3 более чем 1,58), что может быть связано либо со спецификой проводимых операций, либо с неустойчивостью пассивов банков.

На протяжении рассматриваемого периода данный паттерн устойчиво характерен для 3 банков. Два из них входят в сотню крупнейших по размеру активов российских банков (Центрокредит банк и Банк Сосьете Женераль Восток), третий – банк Первомайский [18,19], весьма крупный банк, основная деятельность которого сосредоточена в регионах. Банки данного паттерна активно развиваются как универсальные клиентские банки с инвестиционной направленностью, поэтому в структуре их операций традиционные банковские услуги постепенно замещаются более рисковыми, но при этом и более доходными.

Паттерн №3: характеризуется высокой достаточностью капитала и очень высоким отношением полученных депозитов к кредитам (более 1,11). Такое распределение характеристик не характерно для банков, ориентированных на предоставление классических банковских услуг широкому кругу лиц.

Паттерн №4: достаточно средние показатели достаточности капитала и отношения депозитов к кредитам, сочетаются с высоким уровнем ликвидности (0,85) и огромным значением показателя прибыльности (648, 48%). Причем этот паттерн показал, что он является достаточно распространенным, а для 4-х банков устойчивым на протяжении всего рассматриваемого периода.

Вероятнее всего, для банков данного паттерна с подобной стабильной траекторией характерна ориентация на достаточно рисковое кредитование (высока доля просрочки в кредитном портфеле – почти 2%) в сочетании с высокодоходными операциями на рынке ценных бумаг (это подтверждает высокое значение коэффициента текущей ликвидности). Все банки, стабильно придерживающиеся данной модели поведения, обладают достаточно небольшими активами, их деятельность в основном сосредоточена в регионах (Дальний Восток и Юг России).

Общий анализ паттернов банков из группы абсолютно устойчивых показал, что только один из них может быть в полной мере отнесен к категории ориентированных исключительно на обеспечение работы реального сектора и удовлетворения потребностей населения в финансовых ресурсах, хотя банки паттернов №1,2,3 неплохо выполняют функции финансовых посредников. Банки этой группы в значительной степени ориентированы на получение прибыли от операций на рынке ценных бумаг и валюты и увеличение спектра предоставляемых услуг. Именно такие банки могут в первую очередь столкнуться с проблемами во время кризиса, когда доступ к международным рынкам капитала с некогда привлекательными условиями заимствования существенно ограничен так же, как и возможности привлечения капитала с внутреннего рынка, а операции с ценными бумагами могут привести к существенным потерям в связи с нестабильностью российского фондового рынка.

Анализ группы абсолютно неустойчивых банков

Всего в данную группу попадает 146 банков, которые на протяжении всего рассматриваемого периода 6-7 раз меняли свой паттерн. Это достаточно разнородные банки. Часть их них является крупными розничными банками (входят в top-100 по активам и рейтинг РБК «самые розничные банки» [6]), с крупными портфелями кредитов физическим лицам («Банк Русский стандарт» и «Ренессанс-Капитал»), которые колеблются между 1, 2 и 4 паттернами в зависимости от значения показателя качества своего кредитного портфеля (компонент A в системе CAMEL). В зависимости от этого показателя (доля прострочки) и прибыльности данные банки могут менять паттерн (например, на №8, 10, 11 или 14): периодически риски по активам возрастают, что приводит к скачкам достаточности капитала в той или иной степени. Этот процесс сопровождается ростом отдачи на капитал, т.к. вкладываясь в более рисковые активы банки могут получить больший доход за счет более высокой маржи (по потребительским кредитам, например).

Также в группу банков постоянно меняющих паттерн попадают небольшие банки (четвертая сотня и дальше), основная деятельность которых сосредоточена в регионах, специализирующиеся на обслуживании корпоративных клиентов различных отраслей (Морской банк, Дальневосточный банк, Читапромстройбанк [РБК.Рейтинг]). Для них характерны периодические скачки просроченной задолженности (соответственно увеличение показателя качества активов), достаточности капитала и ликвидности, что может быть связано с высокой степенью нестабильности ресурсной базы и зависимостью от деятельности региональных компаний, функционирование которых в значительной степени подвергается действию сезонных факторов.

Выводы


В данной работе была предпринята попытка применения динамического анализа стереотипов поведения коммерческих банков к исследованию российского банковского сектора с включением в анализ кризисного периода. Общий взгляд на состав и динамику паттернов за рассматриваемый период позволяет говорить о том, что поведение российских банков было весьма неоднородным до кризиса, а после эта дифференциация усилилась еще больше.

С точки зрения стабильности и долгосрочного развития банковской системы страны наиболее опасно существование и устойчивость «аномальных» паттернов и динамических траекторий. Проведенный нами анализ выявил наличие нескольких таких паттернов. В частности, паттерн №4, попадающий в группу Абсолютно устойчивых (для 4 банков на протяжении всех периодов) не может соответствовать нормальному развитию банка. Прибыльность на уровне 600% могут дать лишь сверхрисковые операции, возможно, в сочетании с очень узкой нишевой специализацией, что также усиливает концентрацию рисков на конкретном банке, которая в неблагоприятном случае может привести к убыточности и банкротству банка.

Другой пример, когда для ряда банков наблюдается сочетание в ряде периодов паттерна №4 и паттерна №17, которому соответствует отрицательная прибыльность (убыточность) на уровне -600%. С практической точки зрения это может быть связано с одновременным ростом просрочки по существующему кредитному портфелю, при сохранении прежних темпов и характера кредитования (высокорисковые сегменты) в сочетании с оттоком вкладчиков, о чем косвенно свидетельствует рост достаточности капитала, обусловленный увеличением доли собственных средств в пассивах.

Также к числу «аномальных» можно отнести паттерны №16, 21 и 27, для которых наблюдаются убытки, хотя и не столь значительные как для паттерна №17. В период кризиса, когда многие банки столкнулись с существенными проблемами с финансовым результатом, убыточность в нескольких кварталах вполне объяснима, однако, ситуация, когда банк на протяжении большинства периодов придерживается подобного паттерна, – неблагоприятный сигнал уже не только для конкретного банка, но и для системы. Для ряда анализируемых банков характерно именно такое поведение: 18 банков (почти 5% от выборки) демонстрируют убытки на протяжении более чем 3 периодов.

Анализ выявил общее для большинства банков повышение волатильности паттернов к концу рассматриваемого периода, что говорит о снижении устойчивости банковской системы в целом. Несмотря на наличие «аномальных» паттернов и траекторий в развитии российского банковского сектора можно говорить об адекватности большей части паттернов.

Большая часть российских коммерческих банков, по меньшей мере, банки 1 и 2-го паттернов, которые суммарно составляют около 54% банковского сектора, ориентирована на предоставление традиционных банковских услуг: либо стабильно придерживается подобной модели поведения, либо со временем выходят на такую траекторию. Данные паттерны являются превалирующими стереотипами поведения банков (число наблюдений 1100 и 507, соответственно). В целом данные паттерны могут рассматриваться как оптимальные стратегии развития банковского сектора на сегодняшний день, поэтому траектории, выводящие банки на эти паттерны в большинстве случаев являются устойчивыми.

Существует достаточно большое количество банков (около 34%), в траекториях которых появляются паттерны, не характерные для банков, ориентированных на традиционные операции. Так, характеристики паттернов 3, 6, 7, 8, 15 свидетельствуют о том, что деятельность банков в меньшей степени ориентирована на кредитование и в большей степени носит инвестиционный характер. Частота проявления данных паттернов во времени до кризисных событий достаточно велика, так как банки, имея доступ к дешевым ресурсам, часто использовали возможности получения высоких прибылей от операций на рынке ценных бумаг и валюты.

Таким образом, проведение динамического анализа паттернов поведения российских коммерческих банков в период кризиса и до него позволило нам оценить сходства и различия в динамике функционирования коммерческих банков, выявить особенности функционирования различных типов банков, выявить общие траектории развития, а также идентифицировать банки, которые являются источниками повышенной волатильности банковского сектора.


Список использованной литературы


  1. Алескеров Ф.Т., Солодков В.М., Челнокова Д.С. «Динамический анализ паттернов поведения коммерческих банков России», Экономический журнал ВШЭ, 2006, №1, c. 48-61

  2. Aleskerov F., Belousova V., Serdyuk M., Solodkov V. Dynamic Analysis of the Behavioural Patterns of the Largest Commercial Banks in the Russian Federation / Working paper, International Center for Economic Research. 2008. p.17

  3. Bedingfield J., Reckers P. and Stagliano A. «Distributions of Financial Ratios in the Commercial Banking Industry», Journal of Financial Research 8, Spring 1985, 77-81

  4. Bodla B.S., Verma R. Evaluating Performance of Banks through Camel Model, 2006. Icfai University Journal of Bank Management, p. 49-63

  5. Cole R.A., Gunther J.W. A CAMEL Rating’s Shelf Life. Studies (Financial Industry), Federal Reserve Bank of Dallas, December, 1995

  6. Информационный портал Банки.ру. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.banki.ru

  7. Обзор банковского сектора Российской Федерации: Аналитические показатели (Интернет-версия). [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.cbr.ru/analytics/bank_system/

  8. Официальный сайт Центрального банка Российской Федерации. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.cbr.ru

  9. РБК. Рейтинг [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://rating.rbc.ru/category.shtml?banks








База данных защищена авторским правом ©bezogr.ru 2016
обратиться к администрации

    Главная страница