Диссертация (1152588), страница 20

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

Текст из файла (страница 20)

Поэтому зависимость междудоходными остатками и вероятностью дефолта – положительная, между прибыльюи вероятностью дефолта – отрицательная.Анализ ликвидности банкаМетод построения показателя ликвидности исходя из соотношения активныхи пассивных остатков оборотной ведомости по времени их исполнения являетсяприемлемым, так как была выявлена взаимосвязь между коэффициентами121среднесрочной (Liq2) и долгосрочной ликвидности (Liq3) с результирующейпеременной.

Коэффициенты линейной и ранговой корреляции по даннымпоказателям принимают низкие значения, поэтому оба показателя были включеныв модель.Анализ динамики остатков по счетамПоказателидинамикибылиразработанысцельювыявлениязакономерностей изменения поступлений и списаний денежных средств со счетовс целью прогнозирования вероятности дефолта банка. Отбор предикторов длямодели был осуществлен на основе хи-квадрат критерия, в результате чего быливыбраны переменные: изменение активных остатков по счетам (Ch02); изменение объема кредитов банкам (Ch03); изменение объемов кредитов заемщикам (за исключением банков) (Ch05); изменение объемов просроченных кредитов заемщикам (за исключениембанков) (Ch06); изменение стоимости портфеля долевых ценных бумаг (Ch09); изменение стоимости учтенных векселей (Ch10); изменение объема открытой позиции по ПФИ (Ch 13); изменение объема факторинговых операций (Ch 16); изменение объема открытых лимитов (Ch19); изменение объемов вложений в драгоценные металлы (Ch20); изменение задолженности перед кредиторами (Ch21); изменение активов банка (Ch22).Отдельно проверено качество модели при включении других переменных.По указанным показателям (за исключением показателя измененияобязательств перед кредиторами) понижение рассматривается как факторповышения вероятности дефолта.В результате произведенных действий была построена базовая модель безмакропараметров с процентом правильно предсказанных дефолтов - 84,2% (общий122процент верно предсказанных значений 84,1%), площадь под ROC кривой - 0,841.Модель включает в себя 35 переменных, включая константу (таблица 15).Таблица 15 – Переменные модели вероятности дефолта коммерческих банковКоэффициентЗначениеКоэффициентЗначениеR1Доходы к активным 0,006Oth3Отношение имущества 0,024остаткамк капиталуR2Прибыль к-0,314NI1Отношение-0,334активным остаткамнеполученных доходовк активным остаткамA1Процент резервов0,335WO1 Отношение списаний к -0,281по счетамактивным остаткамL2m Процент резервов-1,138Col1Отношение-0,013по просроченнойсовокупногозадолженности МБКобеспечения к(категориальная –активным остаткам0;1)L5Доля просроченных 0,072Liq2Среднесрочной-0,005кредитовликвидности(искл.банки)L6Процент резервов-0,011Liq3Долгосрочной-0,012по просроченнойликвидностизадолженности(искл.банки)L7Процент резервов0,051PA1Отношение капитала к 0,050по непросроченнойактивным остаткамзадолженности(искл.банки)L8Отношение0,003PD2Отношение депозитов 0,045задолженности по(искл.

банки) ккредитамактивным остаткам(искл.банки) ккапиталуSS1 Процент резервов и -0,011PS1Отношение объема0,066отрицательнойвыпущенных ценныхпереоценки побумаг к активнымдолевым ценнымостаткамбумагамSB1 Процент резервов и 0,014Ch05 Изменение объема-0,030отрицательнойкредитов заемщикампереоценки по(искл.банки) (в %)учтенным векселям123Продолжение таблицы 15S1Отношение объемапортфеля ценныхбумаг к капиталу-0,003Ch06Процент резервов0,008по вложениям вучастие в капиталеP2Соотношения0,046участия в капитале ккапиталу банкаLim1 Отношение0,004выданных гарантий,поручительств,аккредитивов ккапиталуLim2 Отношение-0,016открытыхкредитных лимитовк капиталуOth1 Отношение-0,005вложений в драг.мет. к капиталуOth2 Отношение0,012кредиторскойзадолженности ккапиталуИсточник: составлено авторомCh07P1Ch12Ch15Ch20Константа-Изменение объемапросроченныхкредитов заемщикам(искл.банки) (в %)Изменение стоимостипортфеля долговыхценных бумаг (в %)Изменениесправедливойстоимости ПФИ (в %)Изменение объемализинговых операций(в %)0,003Изменение объемоввложений вдрагоценные металлы(в %)-0,003---0,0080,004-0,136-2,477Вероятность дефолта банков, по которым произошел дефолт стремитсяк 1 в течение 6 месяцев, что объясняется попытками восстановления егофинансовой устойчивости со стороны регулятора (рисунок 26).Построенная таким образом модель не позволяет в полной мере оценитьвероятность дефолта банков с учетом всех имеющихся факторов, однако даетвозможность абстрагироваться от факторов государственной поддержки банков,объема активов, и оценить риски модели бизнеса, принятой банком в текущихусловиях.

Оценка вероятности дефолта по модели является завышенной, однакоструктура и динамика по счетам банка показывает кризисный сценарий развития в1242014, 2015 годах, что также подтверждается сильной взаимосвязью (линейнаякорреляция 0,89) между фактической и предсказанной средневзвешенной поактивным остаткам долей дефолтов по всем коммерческим банкам банковскойсистемы страны, в то время как их отличие может быть вызвано факторомсдерживания банковской системы.10,90,80,70,60,50,40,30,20,1ПАО Балтийский БанкАО ВОКБАНКОАО КБ СолидарностьПАО КБ КЕДРТимер Банк (ПАО)Банк Еврокредит (ООО)АКБ Инвестторгбанк (ПАО)ООО КБ ФДБ01.10.201501.08.201501.06.201501.04.201501.02.201501.12.201401.10.201401.08.201401.06.201401.04.201401.02.201401.12.201301.10.201301.08.201301.06.201301.04.201301.02.201301.12.201201.10.201201.08.201201.06.201201.04.201201.02.201201.12.201101.10.201101.08.201101.06.201101.04.201101.02.201101.12.20100Рисунок 26 – Модельная вероятность дефолта по банкам с отозваннымилицензиями по причине потери платежеспособностиИсточник: составлено авторомВыбор того или иного макропараметра связан с анализом портфелей банков:структура заемщиков, финансовые инструменты, отрасль кредитования.

Исходя изотраслевой структуры кредитного портфеля рассмотрена динамика и взаимосвязьмежду долей дефолтных активов по банковской системе и следующих факторов: цены на нефть; объем строительных работ; розничные и оптовые продажи.Известно, что цена на нефть - один из наиболее значимых факторов.

Нарисунке 27 наблюдается сильная отрицательная взаимосвязь между долейдефолтных активов по банкам и цены на нефть марки Brent.125Рисунок 27 – Взаимосвязь между долей дефолтных активов по банкам и цены нанефть марки Brent (слева), динамика доли дефолтных активных остатков (справавверху), динамика цены на нефть (справа внизу) за период 2011 – 2015Источник: составлено авторомНаграфикеобъемастроительныхработ,отражающегосостояниесоответствующей отрасли экономики, отсутствует падение показателя в 2015 году(для сравнения – динамика в 2010 году), что говорит об отсутствии угрозы длякредитного портфеля в этой части.250 000 000,00200 000 000,00150 000 000,00100 000 000,0050 000 000,00сен.15май.15янв.15сен.14май.14янв.14сен.13май.13янв.13сен.12май.12янв.12сен.11май.11сен.10янв.11май.10янв.10сен.09май.09янв.09сен.08май.08янв.080,00Рисунок 28 – Объем работ, выполненный собственными силами по полному кругустроительных организаций (тысяча рублей)Источник: Федеральная служба государственной статистикиВ розничных продажах наблюдается падение индекса физического объемаосновных товаров, в стоимостном же выражении с учетом роста цен отрицательнаядинамика отсутствует.

В оптовых продажах также падает натуральный объемтоваров, но с учетом цен видна положительная динамика по оборотам (рисунок 29).126мар.15ноя.13июл.14мар.13июл.12ноя.11мар.11ноя.09июл.10мар.091 квартал 20102 квартал 20133 квартал 20134 квартал 20131 квартал 20142 квартал 20143 квартал 20144 квартал 20141 квартал 20152 квартал 20153 квартал 20154 квартал 20151 800 000 0001 600 000 0001 400 000 0001 200 000 0001 000 000 000800 000 000600 000 000400 000 000200 000 00001 000 000 000,00900 000 000,00800 000 000,00700 000 000,00600 000 000,00500 000 000,00400 000 000,00300 000 000,00200 000 000,00100 000 000,000,00График (а)График(б)Рисунок 29 – (а) Розничные продажи основных товаров (тысяча рублей)(б) Оборот оптовой торговли (тысяча рублей)Источник: Федеральная служба государственной статистикиТаким образом, колебания доли дефолтных активов по банкам совпадают спериодом падения котировок цен на нефть, что свидетельствует о вступлениибанковской системы в область нестабильности.Включение цены на нефть в модель существенно не сказывается на еекачественных характеристиках (таблица 16).Таблица 16 – Модель вероятности дефолта банков с макрофакторомКоэффициентЗначеКоэффициентниеR2Отношение остатков на -0,302 NI1 Отношениесчетах учета прибыли кнеполученных доходов кактивным остаткамактивным остаткамL2m Процент резервов по-0,981 WO1 Отношение списаний кпросроченнойактивным остаткамзадолженности МБКL5Доля просроченных0,043 Col1 Отношение совокупногокредитов (искл.банки)обеспечения к активнымостаткамL6Процент резервов по-0,008 Liq2 Среднесрочнойпросроченнойликвидностизадолженности (искл.банки)L7Процент резервов по0,044 PD2 Отношение депозитовнепросроченной(за искл.

банков) кзадолженностиактивным остаткам(искл.банки)Значение-0,381-0,264-0,014-0,0040,039127Продолжение таблицы 16L8Отношение0,002 PS1задолженности покредитам (искл.банки) ккапиталуSB1 Процент резервов и0,013 Ch05отрицательнойпереоценки поучтенным векселямS1Отношение объема-0,003 Ch06портфеля ц.б. ккапиталуОтношение объемавыпущенных ценныхбумаг к активнымостаткамИзменение объемакредитов заемщикам (заискл.банки) (в %)Изменение объемапросроченных кредитовзаемщикам (заискл.банки) (в %)P2Доля участия в0,043 Ch07 Изменение стоимостикапитале в капиталу КОпортфеля долговыхценных бумаг (в %)F2Доля факторинга в0,009 Ch12 Изменение справедливойкапиталестоимости ПФИ (в %)Lim2 Отношение открытых-0,016 Ch14 Изменение объемакредитных лимитов кучастия в капитале (в %)капиталуOth1 Отношение вложений в -0,007 Ch15 Изменение объемадраг.

Характеристики

Список файлов диссертации