Автореферат (Механизм управления ликвидностью российского коммерческого банка), страница 4

Источник: сайт БанкаРоссии.12AR (autoregressive) − авторегрессионная зависимость, MA (moving average) − скользящее среднее.13Были получены неэффективные в использованиимодели (статистически незначимыекоэффициенты при переменных). Возможной причиной этому является структура пассивов банка,во многом состоящих из средств федерального и московского бюджетов, зачисление и списаниекоторых не имеет временной структуры (причем средства могут быть отражены как на счетахгосударственных, так и коммерческих предприятий).14Темпы прироста индексов потребительских и промышленных цен, денежной массы М2,реальных располагаемых денежных доходов населения, цены нефти марки URALS.14внедрение новых банковских продуктов, что может улучшить объясняющие свойствамоделей.Значимость результатов полученного математического моделирования послужилаосновой для продолжения практического исследования.Дальнейшее исследование, проводимое на базе данных по Сбербанку России, былонаправлено на получение практических результатов, подтверждающих достаточность иобоснованность предложенного механизма управления ликвидностью, а именно:I.

Тестирование предложенного во второй главе работы порядка построениямеханизма и его взаимодействия с другими контроллинговыми системами банка;II. Сверка результатов применения механизма с реальными данными, определениедополнительных возможностей применения предложенного механизма;III. Кризисное моделирование деятельности банка;IV. Предложение классификации и порядка применения инструментов регулированияликвидности.I. С учетом предложенной во второй главе методологии составления платежногокалендаря и на основе полученного прогноза будущего состояния пассивов и текущих (посостоянию на октябрь 2004 года) темпов роста показателей банка был построен прогнозденежных потоков банка15 на период с октября 2004г.

по август 2005 г.В соответствии с полученным прогнозом денежных потоков, в случае сохранениябанком существовавших на октябрь 2004 г. темпов кредитования, в прогнозном периоде (1год) наблюдался бы значительный дефицит ликвидности.На основании предложенных во второй главе исследования процедур взаимодействияс другими элементами текущей деятельности банка возможными решениями в этойситуации могли являться:⇒ корректировка бизнес-плана;⇒ активно-пассивные операции (например, привлечение внешних долгосрочныхзаимствований, продажа либо получение кредитов под залог государственныхценных бумаг).15Поскольку при построении моделей прогноза использовались балансовые данные на первоечисло каждого месяца, то для получения «чистого» притока/оттока была взята разница соседнихзначений полученного соответствующего прогнозного временного ряда. Отправная точкасоставления платежного календаря − 01 октября 2004 г, то есть, с учетом характера данных былсоставлен помесячный прогноз, начиная с ноября 2004 г.

Предпосылки составления прогноза:использование балансовых данных с номинальными сроками погашения средств, размещенных вБанке России, а также прогноз увеличения ссудной задолженности, полученный на основефактического прироста ссудной задолженности в 2004 году (данные годового отчета банка).15II.Проверкарезультатовпримененияпредложенногоматематическогомоделирования проходила в 2 этапа. На первом этапе фактические данные (величинапассивов) за период с ноября 2004 по август 2005 гг. (за период прогноза) были сверены срезультатами полученного в исследовании математического прогноза.

По всем месяцамфактические значения (с учетом перерасчета) не вышли за нижнюю границу 95%доверительного интервала. При этом значение нижней границы доверительного интервалаотличалось от предсказанного значения ряда не более чем на 1,2% для ряда средствфизических лиц и 6% для ряда средств юридических лиц, что говорит о хорошей точностиполученных моделей прогноза и подтверждает выводы о состоятельности использованияпредложенного подхода к прогнозу банковских данных.Далее был проведен анализ поведения балансовых данных банка в исследуемыйпериод. Среднемесячный темп прироста ссудного портфеля юридических лиц в 2005 годуснизился с 31 млрд.

рублей, отраженных в прогнозе, до 15-16 млрд. рублей, в то же времяобъем портфеля государственных ценных бумаг уменьшился на 40 млрд. рублей16. Наоснованииэтогобылосделанопредположение,чтобанккорректировалсвоеотрицательное сальдо прогноза денежных потоков в основном за счет двух инструментов:продажи государственных ценных бумаг и снижения темпов роста кредитного портфеля17.Полученные при проверке результаты позволили предложить подход к определениювозможной ошибки прогноза, ее допустимой вероятности и, соответственно, оптимальнойвеличины запаса ликвидных средств, необходимой при реализации эволюционногосценария.Для этой цели в третьей главе работы были повторно рассмотрены результатымоделей прогноза, полученные ранее, в частности 95%-й доверительный интервал модели.Смысл рассчитанного показателя состоит в том, что прогнозное значение анализируемогопоказателя с вероятностью в 95% не выйдет за границы полученного доверительногоинтервала.

Соответственно, с вероятностью в 2,5% показатель может быть выше верхнейграницы интервала, и с вероятностью 2,5% − ниже. Таким образом, только в 2,5 случаях из100 фактические данные "выпадут" за нижнюю границу доверительного интервала. Такаянизкая вероятность, а также достаточно высокая точность моделей (о которой сказановыше) дали основания предложить подход для определения запаса высоколиквидныхактивов, необходимого при реализации эволюционного сценария, как разницы междупрогнозной величиной ряда, полученного на основе предложенных моделей, и нижнейграницей доверительного интервала.1617по сравнению с данными на 1 октября 2004 года.Фактически происходила корректировка бизнес-плана.16III. Далее в третьей главе было проведено исследование устойчивости СбербанкаРоссии в случае наступления кризиса банка и системного кризиса.Поскольку в экономической литературе описаны лишь общие подходы кклассификации сценариев, основной сложностью при оценке данных сценариевдеятельности являлось определение подходов к описанию кризисов формальнымиметодами.Для решения данного вопроса было рассмотрено поведение данных всех четырехисследуемых в работе банков; по трем из них (исключение – Сбербанк России)наблюдались отдельные признаки кризиса весной-летом 2004 года, на основании этихданных была произведена спецификация возможных кризисных ситуаций и дана оценкаустойчивости Сбербанка России.

В работе проводилась оценка глубины, сроков кризисныхситуаций, а также действий банков и Банка России, направленных на выход из кризиса.По результатам исследования был сделан вывод об устойчивости Сбербанка России вслучае наступления кризисной ситуации: объем возможной дополнительной ликвидностиболее чем в полтора раза превышает величину средств18, которые в соответствии сполученной оценкой могут покинуть банк случае наступления "кризиса банка".Наравне с выводом об устойчивости Сбербанка России в случае данного типакризиса были сделаны следующие общие для всех коммерческих банков выводы:1.

В настоящее время коммерческий банк может пережить "кризис одного банка",обладая запасом ликвидных активов (в частности, ценных бумаг, которые можно продатьили отдать в залог по кредитам), либо прибегая к внешнему (зачастую "родственному")финансированию. Другие системные решения рефинансирования в российской банковскойсистеме развиты слабо. В случае системного кризиса банку сложно выстоять без внешнейподдержки (информационной, либо рефинансирования со стороны Банка России).Соответственно, сегодня лучше защищены крупные и средние банки, имеющиевозможность инвестировать временно свободные средства в госбумаги с доходностьюниже, чем кредитная, и больший рейтинг надежности, позволяющий привлекать"внешние" деньги, в том числе зарубежных инвесторов.2.

При функционировании в рамках всех трех сценариев важную роль играетмеханизм оценки банками своих внешних рисков, как кредитных, так и рыночных. Именноон позволяет:⇒ своевременно диагностировать возможные проблемы с ликвидностью и заранееготовиться к кризису;18350 млрд. против 200 млрд. рублей17⇒ проводить оценку и оптимизировать риск активов баланса, что позволит "смягчать"негативные последствия при наступлении кризисных ситуаций.В результате проведенной в работе оценки практического применения сценариевдеятельности банка был сделан важный вывод о функционировании механизма управленияликвидностью и его взаимосвязи с системами управления рисками банка:⇒ отлаженный механизм управления ликвидностью играет первостепенную роль придействии в рамках сценария эволюционного развития.