Диссертация (1137684), страница 37

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 37)

Применительно к банковским исследованиям этот индекс рассчитывается следующим образом:EQitTAit 3Y ROAit ROAit Z score, it(П2.1)где для банка i в период tROA (Return-on-assets ratio) — отношение прибыли к активам,198EQ/TA — отношение собственного капитала к активам,Ϭ3Y(ROA) — трехлетнее стандартное отклонение ROA.Если под вероятностью банкротства понимать образование убытка вразмере, превышающем собственный капитал банка, то на основе неравенства Чебышева можно показать, что Z-индекс равен максимальной вероятности банкротства банка:_______EQit   2 ROAit P ROAit  ROA i 2TAit  EQit  TAit _______EQit  2 ROAit 1  P ROAit  ROA i  22TAit   _______ EQ Z scoreit ROA i TAit (П2.2)В работах по банкам при расчете Z-индекса авторы чаще используют_______не среднее значение ROA ( ROA i ), а его текущее значение, как показано вформуле (П2.1).

В такой версии Z-индекс интерпретируется как «расстояние» до дефолта: насколько стандартных отклонений должна снизиться текущая прибыльность, чтобы образовавшиеся убытки объекта (банка, группы банков или банковской системы в целом) превзошли его собственныйкапитал (Beck et al., 2013).Для расчета Z-индекса была использована панель данных по российским банкам за период 1 кв. 2005 – 4 кв. 2012 гг. С учетом необходимостирасчета трехлетних стандартных отклонений ROA значения Z-индексовдоступны лишь с 1 кв. 2008 г.Результаты расчетов Z-индексов по формуле (П2.1) показали, чтотраектории изменения уровней устойчивости банков были в достаточнойстепени согласованными на всех этапах развития банковской системы (до,во время и после кризиса 2008-2009 гг.).

Однако, наиболее тесная согласованность (эффект «стадного поведения») наблюдалась дважды (РисунокП2.1.а):199в период 01.04.2009 – 01.07.2010 (активная фаза кризиса «плохих»долгов) — отражается в массовом снижении Z-индексов;с 01.10.2011 – 01.01.2013 (сокращение волатильности прибыльностибизнеса ввиду устойчиво высокого спроса населения на кредиты вотносительно спокойных макроэкономических условиях) — отража-Плотность распределения банковется в массовом росте Z-индексов.70666561605554504445474038353730270.250.200.150.10292522200.051618159101812107650.005-49075502501.10.201201.07.201201.04.201201.01.201201.10.201101.07.201101.04.201101.01.201101.10.201001.07.201001.04.201001.01.201001.10.200901.07.200901.04.200901.01.200901.10.200801.07.200801.04.2008041220283644536169778593101 109 117 125 133 141 149Индекс стабильности (Z-score)После кризиса (по состоянию на 01.10.2012)До кризиса (по состоянию на 01.04.2008)10а) Динамика Z-индексастабильности в различных процентиляхвыборки банковб) Гистограмма плотностираспределения банков по Z-индексустабильностиРисунок П2.1.

Результаты расчета значений Z-индексов устойчивости российских банков в период 1 кв. 2008 – 4 кв. 2012 гг.По состоянию на конец 2012 г. устойчивость российских банков была чуть ниже, согласно динамике Z-индексов в различных процентиляхвыборки, чем до кризиса (по состоянию на начало 2008 г., Рисунок П2.1.б).Наибольшая плотность распределения банков сместилась влево, в сторонуболее низких значений — с 20 до 12 пунктов, тогда как размах колебанийувеличился — максимальное значение выросло со 110 до 150 пунктов.Оценка чувствительности Z-индекс устойчивости банков к ключевым видам рисков банковской деятельности200Кредитный риск является ключевым видом рисков в деятельностироссийских банков, на что указывают результаты опроса36 банков, проведенного ЦБ РФ в 2008 г. (см. также Солнцев и др., 2010).

Это, с одной стороны, обосновывает использование показателя подверженности кредитному риску — доли просроченных кредитов в совокупных кредитах — какболее простой альтернативы Z-индексу. С другой — поднимает вопрос отом, какой вклад вносит кредитный риск в динамику Z-индекса: наибольший в сравнении с остальными видами рисков или нет? К остальным видам рисков мы отнесли процентный, ликвидности, фондовый и валютный.Для ответа на этот вопрос была проведена оценка чувствительностиZ-индекса к различным переменным, отражающим подверженность банковкредитному и остальным видам рисков, на микро-уровне в рамках линейной эконометрической модели. Для оценок была использована описаннаявыше в панель по всем банкам, раскрывающим информацию по формам101 и 102 на сайте Банка России за 2004-2012 гг.Общий вид оцененной модели:LMl 1m 1)Z it   i    k  RISK l , it  4    HHIit( EA 4   m  MACRO m , it  4   it(П2.3)гдеZ it — индикатор устойчивости банка i в квартале t,RISK l , it  4— значение показателя, характеризующего подверженностьриску вида l (l = 1…5), для банка i в квартале (t-4),)HHIit( EA4— индивидуальный индекс концентрации банка i в квартале(t-4), отражающий вовлеченность этого банка в различные рынки платныхактивов (параграф 1.2.4),MACROm, it —m-й показатель макроэкономических условий (m=1, 2) вквартале (t-4), i — индивидуальный эффект банка i;36http://www.cbr.ru/analytics/bank_system/print.asp?file=stress_inf_08.htm&pid=bnksyst&sid=ITM_12305201 it ~ N (0, it2 ) —регрессионная ошибка, независимо и одинаково рас-пределенная (по предположению) для любого банка i в любом квартале tсо средним 0 и непостоянной дисперсией  it2 .Заметим, что в модели (П2.3) все объясняющие переменные используются с лагом в 4 квартала.

С одной стороны, это необходимо для отражения того факта, что Z-индекс является показателем реализовавшихсярисков (а для их реализации необходимо определенное время), с другой —такая спецификация модели позволяет решить проблему эндогенности.Далее, на основе (П2.3), оценивались стандартные эластичности вида ln Z i; ln RISK l , i ln Z i; ln HHIi( EA ) ln Z i ln MACROm(П2.4)где нижний индекс i относится к банкам из выборки с показателямидоли просроченных кредитов в совокупных кредитах, равными 1.04%,2.88% и 6.13% (25-й, 50-й и 75-й процентили выборки соответственно).Получены следующие основные результаты (Таблица П2.1).Во-первых, предложенная модель не противоречит экспертному ранжированию рисков банков и выделению кредитного в качестве доминирующего. Так, для банков с долей просроченных кредитов в совокупных кредитах (ODL, Overdue loans ratio) не ниже медианного уровня оцененныеэластичности Z-индекса по кредитному риску превышают аналогичныепоказатели всех прочих рисков.

Чем выше подверженность кредитномуриску, тем сильнее его воздействие на стабильность, что тоже выглядитвполне логичным. Так, эластичность Z-индекса по ODL в медианном банкесоставляет -0.086, тогда как в банке, находящемся на уровне 75-го процентиля, – уже -0.203, что более чем вдвое превышает воздействие всех прочих рисков.Во-вторых, подверженность процентному риску оказывает второе посиле воздействие на устойчивость банка с долей просроченных кредитов,не ниже медианного значения в выборке. При этом в самом медианномбанке эластичности Z-индекса по переменным, отражающим202Таблица П2.1. Оценки эластичностей Z-индекса стабильности по переменным, отражающим ключевые виды рисков банков (за 1 кв.

2008 – 4 кв.2012)Эластичность Z-индекса устойчивостидля банка с показателем доли просроченных кредитов, равным:Объясняющие переменные(лаг = 4 квартала)1.04%(25-й проц.)2.88%(50-й проц.)6.13%(75-й проц.)–0.029***(0.002)0.078***(0.027)–0.049***(0.010)0.019*(0.010)0.001***(0.000)–0.086***(0.005)0.082***(0.028)–0.051***(0.011)0.020*(0.011)0.001***(0.000)–0.203***(0.014)0.091***(0.032)–0.057***(0.012)0.022*(0.012)0.001***(0.000)Ключевые риски банков†:Доля просроченных кредитов в совокупныхкредитах, %Дифференциал эффективных процентныхставоꆆ, проц. п.Доля вложений в частные акции в совокупных активах, %Отношение абсолютно ликвидных активов ксовокупным счетам и депозитам, %Отношение чистых иностранных пассивов ксовокупным пассивам, %Концентрация банков и макроэкономические условияМикроуровневый индекс концентрации на0.143**0.151**0.168***рынках платных активов‡, пунктов(0.073)(0.076)(0.085)Темп прироста реального объема ВВП (в го0.024***0.025***0.027***довом выражении), %(0.003)(0.003)(0.004)Сальдо счета текущих операций к ВВП, %0.051**0.053**0.059**(0.021)(0.022)(0.024)Прибыльность собственного капитала (ROE)17.0%18.5%22.5%банка в соответствующем процентилеЧисло наблюдений6439(банков)(546)Доля активов банков в выборке в совокупных92%активах банковской системы, 01.01.2013Примечания: Z-индекс прямо пропорционален уровню устойчивости банков.

Оценки эластичностей представлены в стандартной форме и отражают процент изменения показателя Z-индекс в ответ наоднопроцентное изменение соответствующего фактора.Оценка производилась с помощью обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК) по объединенной выборке в эконометрическом пакете Stata 11.2 для трех процентилей выборки банков (25-го,50-го и 75-го) по показателю кредитного риска.***, ** и * – оценка значима на 1%, 5% и 10% уровне соответственно. В скобках под оцененными коэффициентами указаны их робастные стандартные ошибки, рассчитанные в рамках дельта-метода(Delta-method).†из всех представленных показателей были исключены наблюдения, относящиеся к 1-ому и 99ому процентилям выборки банков, с целью исключения выбросов и их возможного негативного влиянияна результаты оценивания.††разница между оцененными ставками по кредитам и ставками по счетам и депозитам (суммарно в корпоративном и розничном сегментах).

Ставки по кредитам (счетам и депозитам) рассчитаны какотношение годового объема процентных доходов (расходов) к среднегодовому значению кредитов (счетов и депозитов).‡показатель рассчитан на уровне отдельных банков в рамках подхода, предложенного в Berger,Hannan (1998). Показатель отражает вовлеченность банка на рынки с различной концентрацией. В качестве платных активов были выделены розничные и корпоративные кредиты, размещенный МБК, кредиты от ЦБ РФ и вложения банков в ценные бумаги.203подверженности кредитному и процентному рискам, в абсолютном выражении практически совпадают – -0.086 и 0.082 соответственно.В предложенной модели оценка эффекта дифференциала процентных ставок, отвечающего за подверженность банка процентному риску,оказалась положительной.

Это можно проинтерпретировать следующимобразом: чем выше разность между ставками размещения и ставками привлечения, тем больше возможность банка зарабатывать и капитализировать прибыль, что в терминах Z-индекса означает рост устойчивости банков.Однако, очевидно и ограничения такой интерпретации. Существуютпределы наращивания дифференциала ставок, при превышении которыхзнак воздействия с положительного должен измениться на отрицательный.Это может происходить либо ввиду обострения проблемы неблагоприятного отбора заемщиков (в случае существенных повышений ставок размещения кредитов), либо по причине утраты конкурентных позиций на рынке депозитов (в случае сильных сокращений ставок по срочным депозитам)37.В-третьих, прослеживается четкая положительная взаимосвязь рисков.

Так, чем выше кредитный риск, т.е. доля просроченных кредитов, темв большей степени банк склонен к принятию дополнительных процентныхрисков, рисков ликвидности и валютных рисков. В Таблице П2.1 это отражается повышением в абсолютном выражении эластичностей Z-индекса посоответствующим переменным, отражающим подверженности рискам, придвижении слева направо, т.е. от 1-го к 3-му столбцу таблицы.Ключевой вопрос при этом — насколько обоснованным в терминахприбыльности является принятие дополнительных рисков? Как показали37В принципе, такая проблема решается путем включения квадрата соответствующей объясняющей переменной в состав регрессоров уравнения и оценки точки оптимума. Однако, в нашем случае квадратдифференциала ставок оказался незначимым и потому не был оставлен в итоговой версии уравнения Zиндекса.

Характеристики

Список файлов диссертации