Автореферат (1138728), страница 4
Текст из файла (страница 4)
«через год») свидетельствуют об ухудшении точности попаданияв рейтинг (по 37 банкам, обладающих международным рейтингом и покоторым доступна необходимая отчетность). Однако ухудшение оказалось не11Из 401 исследуемой организации данные оборотной ведомости по счетам бухгалтерского учета кредитныхорганизаций (форма 101) и данные отчета о прибылях и убытках (форма 102) в полном объеме (за период с01.05.07 по 01.01.08) доступны лишь по 260 кредитным организациям, из которых только 37 имеютмеждународный рейтинг.19столь значительным: точность прогноза с отклонением не более, чем на одинкласс опустилась до уровня в 86% лишь для моделей, учитывающихспециализацию банков, в остальных же случаях точность превышает 94%.Нам также были доступны данные отчетности по 32 организациям,лицензия на осуществление банковских операций у которых была отозвана впериод с августа 2004 года по март 2008 года. Вычисленные с помощью нашихмоделей рейтинги этих банков не превышают уровня «ССС» и указывают назначительную степень риска и высокую вероятность невыполнения банкамивзятых обязательств.При этом, поскольку внешняя среда меняется, изменяются и показателибанков «в среднем», и «важность» показателей, и распределение основныхстатей баланса («специализация»).
В такой ситуации важно определить,насколько гармонично конкретный банк реагирует на внешние изменения.Поэтому параметры моделей необходимо пересматривать с определеннойпериодичностью, или же, другими словами, параметры моделей должнызависеть от времени.В третьей главе «Формирование рейтингов российских банков»результаты моделирования рейтингов применены для определения рейтинга339 российских банков, не имеющих международного рейтинга; исследованкачественный состав российского банковского сектора в динамике; рассмотренвопрос о применимости на практике разработанных моделей финансовымиорганизациями для оценке контрагентов и органами банковского надзора длямониторинга и быстрого «скрининга» банковской системы в целом.1.
Как показал анализ структуры распределения банков по специализации,в исследуемой выборке преобладают «корпоративные» и «ссудные» банки(49% и 32% наблюдений соответственно), в то время как доля «универсальных»и «банков для банков» составляет 10% и 9% соответственно. Такоераспределение отражает слабую диверсификацию активов большинства20кредитных организаций. Отметим, что существенного изменения структурыраспределения банков по специализации за исследуемый период не произошло,хотя и определились некоторые тенденции (см. Рис.
1).2502252001751501251007550250корпоративныессудныеуниверсальныеокт.06авг.06апр.06июн.06фев.06окт.05дек.05авг.05июн.05апр.05дек.04фев.05окт.04авг.04апр.04июн.04фев.04банки для банковРисунок 1. Динамика распределения банков по специализации2. Для формирования рейтингов российских банков, не представленных врейтинг-листах международных РА, представляется логичным дополнитьразработанные модели двумя индикативными переменными:•наличие международного рейтинга (IR)12 предполагает достаточно высокийуровень информационной открытости организации, а проводимый в ходеего присвоения анализ затрагивает широкий спектр как финансовой, так инефинансовой информации;•принадлежность к системе страхования вкладов (DIA)13 позволяет банкупривлекать депозиты физических лиц и тем самым диверсифицироватьсвою ресурсную базу, а поскольку целью Банка России являлся отбор в ССВтолько«здоровых»банков,топринадлежностьксистемеможнорассматривать, как своего рода «знак качества».Таким образом, для оценки функционирования банков, не имеющихмеждународного рейтинга, использовались следующие модели:• Кубическая модель с отклонением от среднего (регрессия вида (4)):1213IR - принимает значение 0 для банков с международным рейтингом и (-1) для остальных банков.DIA - принимает значение 0 для банков членов ССВ и (-1) для остальных банков.213rating = const + ∑∑ β ij ( FRiw − μ i ) j + β 19 growth + β 20 size + DIA + IRi(8)j =1• Линейная модель по показателям с учетом информации о специализации сотклонением от среднего (регрессия вида (7)):rating = const ( s ) + ∑ β i ( s )( FRiw − μ i ( s )) + β19 ( s ) growth + β 20 ( s ) size + DIA + IRi(9)Применив наши модели к организациям, имеющим международныйрейтинг, и убедившись в адекватности результатов, получаем основанияиспользовать те же модели для определения уровня надежности российскихбанков, не имеющих международного рейтинга (339 организаций), и такжеоценить адекватность результатов.Полученные результаты позволяют говорить о схожести обеих (линейнойи кубической) моделей в определении качественного состава исследуемойвыборки (см.
Табл. 5). Рейтинги, рассчитанные по этим моделям для 401 банкапо состоянию на 01.10.2006, совпадают в 211 случаях (52,6%), отличиепрогноза более, чем на один класс, наблюдается лишь в 28 случаях (6,98%).Таблица 5. Результаты применения моделей за период 01.02.2004 – 01.01.2008РейтингСреднееМинимальное Максимальное На 01.10.2006 На 01.01.2008количествоколичествоколичество(по 401 банку) (по 260 банкам)РегрессияBBBBBBCCCCCCDDDDD(8)(9)(8)(9)(8)(9)(8)(9)(8)(9)4103595164808431035861758093272777150683107287615767517144210618010616651540100189972065133997168696441039921796953561953128453155266412333313. Полученные рейтинги позволяют определить качественный состависследуемой выборки как на определенную дату, так и в динамике.На основе изучения изменения качественного состава выборки в динамикеможно констатировать достаточно стабильную картину распределения банковпо группам (см. Рис.
2 и 3). Большинству кредитных организаций присвоенрейтинг уровня «СС», что свидетельствует о достаточно высокой вероятности22неисполненияобязательстви,следовательно,овысокихрискахфункционирования большинства российских банков.400260BBB BB350400BBBCCC240350200300CCCB220CCC200CCC180180250BBBBBBB220300260BBB BBBB240B250160160140140200120CC1008010060604020DDDD D01.10.0601.09.0601.08.0601.07.0601.06.0601.05.0601.04.0601.03.0601.02.0601.01.0601.12.05001.11.0501.10.05DD01.09.0501.08.0501.06.0501.05.0501.04.0501.03.0501.02.0501.01.0501.12.0401.11.0401.10.0401.07.05DDD001.09.0401/01/0801/12/07DDDDD D01/11/0701.10.0601.09.0601.08.0601.07.0601.06.0601.05.0601.04.0601.03.0601.02.0601.01.0601.12.0501.11.0501.10.0501.09.0501.08.0501.07.0501.06.0501.05.0501.04.0501.03.0501.02.0501.01.0501.12.0401.11.0401.10.0401.09.0401.08.0401.07.040DD01/10/07DDD0CC01.08.04204050C01.07.04C50D01/01/08100CC1001508001/12/07150120CC01/11/07CC01/10/07200Рисунок 2.
Качественный состав исследуемой Рисунок 3. Качественный состав исследуемойвыборки на основе результатов кубической выборки на основе результатов линейноймодели, учитывающей специализациюмодели без учета специализацииРезультаты осуществленного нами ранжирования ведущих российскихбанков позволяют утверждать, что росту суммарных активов в 2004-2008 годахсопутствовалоопределенноеулучшениепоказателейфункционированиябанков, однако стремительного перехода банковской системы в «новоекачество» не произошло. Согласно результатам применения наших моделей,число банков с рейтингом выше уровня «ССС» в 2007 году увеличилось.
Темне менее, основной массе исследованных банков присвоен рейтинг «СС» (иниже), что свидетельствует о высоких рисках в банковском секторе. Результатыприменения линейных моделей с учетом специализации свидетельствуют овозникших в 2007 году затруднениях у многих «небольших» банков. Так, посостоянию на октябрь 2007 года отмечается резкий рост числа банков срейтингом уровня «DDD», однако к началу 2008 года число «проблемных»банков сокращается фактически до уровня октября 2006 года.Т.о. предлагаемый инструмент может служить основой для оценкифункционирования банков (и ранжирования их) с точки зрения финансовыхпоказателей их деятельности.
Конечно, для установления «истинного»(полного) рейтинга банка недостаточно одного ограниченного инструмента,необходимо учитывать всю доступную информацию не только финансовогохарактера, но нефинансового характера.23В Заключении сделаны общие выводы по результатам исследования.1. Формирование рейтингов, как перспективный инструмент оценки риска,приобретает все большее значение, в том числе в связи с планируемымвнедрением принципов Базель-2, а также требованиями Банка России оежемесячном мониторинге кредитоспособности контрагентов.
При отсутствииавторитетных оценок как со стороны Банка России (ЦБ не проводит открытогоранжированиябанковпоуровнюкредитногорискаифинансовойстабильности), так и со стороны международных РА (кредитные рейтингиприсвоены лишь 8% российских банков), возникает потребность в методике,позволяющейобъективноранжироватьроссийскиебанкипоуровнюнадежности.2.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
