Статьи

Версия для печати

Все статьи | Статьи за 2001 год | Статьи из номера N4 / 2001

Зарубежный опыт диагностики кризисного состояния в банковской сфере

Ходачник Г.Э.,

В последние годы все больше вниманияуделяется ранней диагностике банковской сферы,когда проблемы выявляются на начальной стадии,что позволяет заранее предотвратить развитиекризиса, приняв соответствующие стабилизирующиемеры. Однако, несмотря на наличие общихтенденций, правила банковского надзора ирегулирования, используемые в разных странах,отличаются друг от друга в силу особенностейисторического развития, построения и степениоткрытости финансовой системы, числа, размера иконцентрации кредитных учреждений, масштабовраскрытия информации о финансовой деятельности,достаточности технологических и кадровыхресурсов для регулирования и надзора.

Мероприятия по банковскому надзорумогут проводиться в дистанционной форме(удаленный мониторинг) и в форме инспектирования(проверки на месте). В отсутствие правовыхоснований или ресурсов на инспектированиеорганы надзора полагаются на удаленныймониторинг. Процесс предусматривает анализ ипроверку финансовой и прочей информациикасательно деятельности банка. Требования поотчетности могут, например, включать баланс,отчет о прибылях и убытках, данные о характередеятельности, кредитах, вложениях,обязательствах, капитале, ликвидности, резервахна потери по ссудам. При инспектированиипроводится общая оценка банка с выездом на место.Такая проверка позволяет контролеру лучшеоценить качественные характеристики, такие, какспособности менеджмента и процедуры внутреннегоконтроля, отражение которых в отчетности можетбыть недостаточным.

Удаленный мониторинг позволяет оцениватьсостояние банка на основе последней информации,экономит издержки, связанные с нарушением работыбанка и отвлечением проверяющего персонала,обеспечивает целевой характер проверок наместах. Тем не менее удаленный мониторинг какпреимущественный метод диагностикинедостаточно эффективен. Как показалиисследования, правильность данных банковскойотчетности прямо зависит от регулярности иполноты проверок, а оптимальные результатыдостигаются при сочетании обоих методов [ 1].

Кроме того, государство используетвнешних аудиторов, причем в некоторых странахони обязаны информировать органы надзора овыявленных признаках вероятнойнеплатежеспособности или неликвидности банка[ 2].

Многочисленные исследования,проводимые надзорными органами и вмеждународных финансовых организациях, пытаютсявыявить факторы, которые позволятидентифицировать наличие нестабильностибанковской системы. На основе данных о кризисах вСША, Колумбии и Мексике были, например, названыследующие макро- и микроэкономические факторы[ 3], представленные в табл. 1:

Таблица 1

Индикаторы банковскогокризиса/нестабильности

Индикаторы банковского кризиса/нестабильности

В ряде стран для оценки рисков идиагностики используется несколько систем.Некоторые из них выявляют уже существующиепроблемы, в то время как другие позволяютполучить сигналы о потенциальном ухудшении вбудущем на основе текущих рисков. В целом такиесистемы решают следующие задачи: 1)систематическая формализованная оценкакредитных организаций в рамках инспектированияи удаленного мониторинга; 2) идентификация банкови направлений деятельности внутри банка, гдеесть или могут появиться проблемы; 3) выявлениеприоритетных направлений проверок дляоптимального распределения ресурсов надзорныхорганов; 4) инициация своевременных действийнадзорного органа.

В табл.2 приведены системы,используемые в некоторых развитых странах.Отличия между системами обусловлены страновымиособенностями: глубина и частота инспекций,характер отчетности, доступность другихдостоверных источников, статистическаяинформация о кризисах и банкротствах за прошлыепериоды, уровень технического обеспечения,денежные и людские ресурсы. Согласноисследованию, проведенному в Банкемеждународных расчетов, по формальным признакамможно выделить четыре широкие категории системдиагностики: 1) рейтинговые системы оценкибанков; 2) системы финансовых коэффициентов игруппового анализа; 3) комплексные системы оценкибанковских рисков; 4) статистические модели [ 4].

Основные черты каждой из категорийпредставлены в табл. 3.

Использование нескольких систем повышаетвероятность того, что хотя бы одна из нихобнаружит проблемный банк. Системы в основномсовмещают качественные оценки и количественныерасчеты с использованием компьютера. В некоторыхпреобладают экспертные суждения, в другихдоминируют выкладки компьютерных программ.

Таблица 2

Системы ранней диагностики и оценкирисков

Открыть таблицу >>>

* — По состоянию на декабрь 2000 года.

Источник: Ranjana Sahajwala, Paul Van den Bergh. Supervisory risk assessmentand early warning systems. BIS Working Paper No.4, Basel, December 2000.

Таблица 3

Характерные черты систем оценки рискаи ранней диагностики

Характерные черты систем оценки риска и ранней диагностики

* — несущественный признак; ** —существенный признак; *** — очень существенныйпризнак.

Источник: Ranjana Sahajwala, Paul Van den Bergh.Supervisory risk assessment and early warning systems. BIS Working Paper No.4, Basel,December 2000.

 Рейтинговые системы оценки банков

Первоначально присвоение банкамрейтингов было связано с проверкой ихдеятельности на месте. Однако за последние годыэтот подход стал применяться и с удаленныммониторингом. С помощью рейтинговой системывыявляются кредитные институты, к которымтребуется особое внимание регулирующих органов.

Присвоение рейтинга базируется насубъективной оценке контролерами разныхаспектов функционирования банка. Хотя оценкидаются относительно заранее установленныхпоказателей, они не являются жесткими ипозволяют контролеру учитывать другие факторы,которые, по его мнению, подходят к данному банку.Результаты проверки и присвоенный рейтинг могутсообщить руководству банка, публичному жеразглашению результаты оценки не подлежат.

Присвоение рейтинга по результатамудаленного мониторинга основано на анализенадзорной и другой доступной контрольныморганам информации, включая отчеты по проверкамна месте. Французская система ORAP использует,например, базы данных Банка Франции и Банковскойкомиссии (в частности, информацию,представленную самими банками и хранящуюся вспециальной базе данных финансовых рынков),результаты инспекций банков, данные внешнихаудиторов, других надзорных органов Франции иинформацию, доступную по взаимным соглашениям сконтрольными органами других европейскихгосударств.

В основном рейтинг дается порезультатам работы банка за год. В США банки,получившие по системе CAMELS высокий рейтинг (1 или2), проверяются раз в полтора года, а те, которыепризнаны проблемными (4 или 5), проверяются чаще.Присвоенный рейтинг чаще всего носитконфиденциальный характер и используется внутринадзорного органа.

В табл. 4 представлены показатели икоэффициенты, измеряемые в системах рейтинговойоценки банков.

Таблица 4

Показатели рейтинговых систем оценкибанков

Показатели рейтинговых систем оценки банков

Источник: Ranjana Sahajwala, Paul Van den Bergh.Supervisory risk assessment and early warning systems. BIS Working Paper No.4, Basel,December 2000.

Рейтинговые системы позволяют оценитьтекущее состояние дел в банковской отрасли,выявить проблемные банки. В то же время системаприсвоения рейтинга статична, так как основанана данных, полученных по состоянию на конкретныйпериод времени. Использование удаленногомониторинга уменьшает статичность оценок,однако в отсутствие проверок на местахдостоверность информации снижается.

Системы финансовыхкоэффициентов и группового анализа

Известно, что финансовое состояниебанка можно свести к конечному набору финансовыхпоказателей. Последние включают в основномизмерители достаточности капитала, качестваактивов, прибыльность и ликвидность.Многочисленные коэффициенты, относящиеся к этимпоказателям, используются в системах анализабанков. Эти же коэффициенты применяются и вдругих типах систем.

Информация для системы поступает восновном из данных, имеющихся у контрольныхорганов, и годовой отчетности. Интересно, чтоСистема наблюдения в Нидерландах изначальнопланировалась как система ранней диагностикивозможного банкротства, но из-за недостаточнойстатистической информации от этого пришлосьотказаться. Результаты анализа используются дляформирования сравнительных показателейдеятельности отдельных кредитных организаций впрошлом и установки критериев финансовойдеятельности для разных групп банков, чтобывыявить банки, не соответствующие групповымзначениям. При анализе финансовых коэффициентовотдельного банка генерируется предупреждение вслучае превышения коэффициентом заранееустановленного критического уровня, нахождениив установленном интервале, отличия отпоказателей за прошлый период. Групповой анализоснован на финансовых коэффициентах для группыбанков. Контролер проверяет, насколькопоказатели отдельного банка отличаются отаналогичных банков, выявляет причины такихразличий, проверяет, требуется ли надзорноевмешательство в данном случае.

Составление групп в такой системе происходит восновном в зависимости от размеров активов(например, мелкие и крупные банки) или отспецифического сегмента рынка (местныекоммерческие банки, иностранные банки,кооперативные или сберегательные банки).Некоторые системы позволяют формироватьспециальные группы для сравнений (например,банки из конкретного региона или направлениябизнеса). Внутри каждой группы выделяют либосамые слабые по сравнению со средними значениямибанки, либо показатели сортируются от наилучшихк наихудшим и проводится ранжирование банков.Таким образом, выявляются банки, чьи показателиухудшились. Групповой анализ применяется такжедля изучения тенденций во всем банковскомсекторе или его отдельных сегментах. Такаясистема может с ограничениями использоватьсядля стрессового тестирования и аналитическихсценариев, то есть оценки ожидаемого состояниябанков при ухудшении финансовых условий иэкономической конъюнктуры.

Ниже приведены показатели, измеряемыетакими системами (табл.5):

Таблица 5

Показатели систем финансовыхкоэффициентов и группового анализа

Показатели систем финансовых коэффициентов и группового анализа

* — Коэффициенты рынка капиталов,относящиеся к торговой деятельности.

** — Макроэкономические индикаторы:рост ВВП, рост промышленного производства,уровень безработицы, курс евро/доллар,банкротства за год, спрэд доходности подесятилетним государственным облигациям итрехмесячной ставкой Euribor (Euro Interbank Offer Rate).

*** — Коэффициенты рынка капиталов,внешние рейтинги, доля рынка.

Источник: Ranjana Sahajwala, Paul Van den Bergh.Supervisory risk assessment and early warning systems. BIS Working Paper No.4, Basel,December 2000.

Изначально системы использовались какэлемент инспекционной проверки банка, однако внастоящее время они стали самостоятельнымэлементом оценки состояния банковской системы исистемы рисков отдельного банка. В Федеральнойрезервной системе используется индивидуальныймониторинг банка как составной элемент дляинтерпретации статистических моделей раннейдиагностики. В то же время отбираемые показателине всегда полностью коррелируют с общимсостоянием банка (особенно в случае крупныхбанков). Ограничения накладываются и на приданиевеса тому или иному показателю, что обычнопроисходит методом экспертной оценки. Прификсации веса не принимаются во вниманиепроисходящие изменения, что может снизитьэффективность оценки. Результаты групповогоанализа могут не учитывать общее ухудшениеконъюнктуры для всей системы или группы.Предпосылкой качественного анализа являетсяинтегрированная, своевременная и достовернаяотчетность.

Комплексные системы оценкибанковских рисков

В рамках такой системы происходитоценка рисков кредитной организации в целом.Английская система RATE предусматривает выделениекатегорий риска для всей организации. Система RAST,применяемая в Нидерландах, используетразделение банка или банковской группы поподразделениям или функциональным признакам.Для каждого подразделения оцениваются все риски,внутренняя структура и система контроля по рядукритериев, по каждому из которых присваиваютсябаллы. Индивидуальные баллы последовательноагрегируются до конечной оценки банка илигруппы.

В табл. 6 приведены показатели, которыеоцениваются в системе.

Таблица 6

Показатели комплексной системы оценкибанковских рисков

Показатели комплексной системы оценки банковских рисков

* — Операционные, информационные,правовые, стратегические риски и риск репутации.

** — Деловой риск — анализ деловойсреды в контексте общебанковского бизнеса.

Источник: Ranjana Sahajwala, Paul Van den Bergh.Supervisory risk assessment and early warning systems. BIS Working Paper No.4, Basel,December 2000.

Комплексный подход позволяет оценитьколичественные и качественные факторы риска. Дляполучения всесторонней информации о состояниибанка требуется взаимодействие национальных ииностранных надзорных органов (Управлениефинансовых услуг Великобритании специальнозапрашивает такую информацию, чтобы избежатьдополнительных расходов на самостоятельнуюпроверку). Система применима дляконсолидированной и неконсолидированной оценкибанковских групп и их составных элементов.Надзорный орган может не сообщать о присвоенныхбаллах, однако общие тенденции развития икрупные риски обсуждаются с руководством банка.

На проверку банка тратится большересурсов и времени, однако система удобна дляоценки крупных национальных и международныхбанков и банковских групп, имеющихдиверсифицированный бизнес.

Статистические модели

Основная задача статистическихмоделей сводится к прогнозированию будущегосостояния банков, то есть диагностике банковскихпроблем на ранней стадии. Модели используютсобранные надзорными органами данные одеятельности банков для оценки рисков. Полагаясьна полученные с помощью расчетов данные, моделивыделяют банки с высокой и низкой вероятностьюбанкротства. Толчком к развитию статистическихмоделей послужил банковский и сберегательныйкризис 80-х и начала 90-х годов в США,сопровождавшийся многочисленными банкротствамии высокими издержками (по разным оценкам от 2,4 до3,2% ВВП США [ 5]).

Существует два существенных отличия междустатистическими моделями и описанными вышесистемами. Во-первых, внимание фокусируется наопределении рисков, которые, вероятно, приведут кухудшению состояния банка в будущем.Статистическая модель пытается выявитьрискованные банки до наступления кризиса илибанкротства, что во многом отличает ее от другихсистем. Во-вторых, модели используютколичественные методы для определения причинныхсвязей между показателями и такими ихследствиями, как неустойчивость, кризис ибанкротство или выживаемость. Наличие и влияниеразличных факторов тестируется для каждого извариантов. Вырабатываются количественныеизмерители причинно-следственной связи, астатистические выводы используются какруководство к определению свойств ихарактеристик этих связей. Полученные данныеиспользуются затем для предсказания будущихсобытий со сходными характеристиками.

Большинство моделей анализирует связьмежду зависимыми показателями (банкротство иливыживаемость, рейтинг) и независимымипоказателями. Оценивается вероятностьнаступления событий в неопределенный моментвремени, но в течение интервала, заданногомоделью. Модель ранней диагностики, планируемаяк внедрению в Италии, будет использовать дюрацию.Модель исходит из предпосылки, что каждый банк, вконечном итоге, обанкротится. Зависимымпоказателем в такой модели будет не банкротство,а время, оставшееся до банкротства.

Представленные ниже табл. 7 и 8 содержатпоказатели, замеряемые в статистических моделях.

Таблица 7

Показатели статистических моделей (банкротство/выживаемость/неустойчивость)

Показатели статистических моделей (банкротство/выживаемость/неустойчивость)

* — Уровень безработицы в графстве /штате — изменения за два года.

** — Возраст банка; присвоенные ранеерейтинги CAMELS 3, 4 или 5; размер банка, дваиндикатора изменений в режимах регулирования.

Влияние качественных факторов(качество управления, внутренний контроль,специфические факторы, например, кредитнаякультура) обычно не учитывается в моделях, хотя врейтинговой модели SEER Федеральной резервнойсистемы включен показатель управления, взятый изрезультатов проверки CAMELS. Французская модель SAABAдополняет количественный анализ отдельнойкачественной оценкой. В моделях также неучитывается возможность банкротства вследствиемошенничества и финансовых нарушений.

Общие проблемы банковского сектора могут бытьидентифицированы через макропоказатели. Однако,при таком агрегировании увеличиваетсявероятность пропуска серьезных проблем внутрикредитной организации. Учитывая влияниеотдельных банков на общее состояние отрасли,актуальность контроля за безопасным и разумнымведением дел каждым банком возрастает. Этимобъясняются и те усилия, которые прилагаютнадзорные органы развитых стран к разработкеэффективных систем мониторинга рисков ифинансового состояния банковских институтов.

Таблица 8

Показатели статистических моделей(рейтинг, прогноз снижения рейтинга)

Показатели статистических моделей (рейтинг, прогноз снижения рейтинга)

* — Присвоенный ранее рейтинг зауправление.

** — Баллы по Единообразной системенадзорного мониторинга банков (Uniform Bank Surveillance Screen— UBSS): за прирост активов и композитный;присвоенный ранее композитный рейтинг CAMELS.

Источник: Ranjana Sahajwala, Paul Van den Bergh. Supervisory riskassessment and early warning systems. BIS Working Paper No.4, Basel, December 2000.

Не менее важным представляетсяразвитие таких систем в России. Очевидно, чтопрямой перенос зарубежного опыта наотечественную почву принесет скорееотрицательный нежели положительный результат,что обусловлено специфическим характеромсоздания таких систем (как уже говорилось, приразработке учитываются именно страновыеособенности банковского сектора: наличиестатистической информации, ресурсов, практикаведения учета и отчетности и т.п.). Тем не менеенеобходимо не просто совершенствованиеимеющихся систем контроля (хотя потребность вэтом, безусловно, высока), но, учитываясовременные тенденции, следует развиватьсистемы ранней диагностики и индивидуальнойоценки банковских рисков.

Литература

 1. Международный опытреструктуризации банковскихсистем./А.З.Астапович, Е.В. Белякова, Е.Б.Мягков идр. — М.: Бюро экономического анализа, МагистрЛТД, 1998.

 2. Internal audit in banking organisations and the relationshipof the supervisory authorities with internal and external auditors. BIS ConsultativePaper, Basel, July 2000.

 3. Gonzales-Hermosillo, Brenda. Determinants of Ex-Ante BankingSystem Distress: A Macro-Micro Empirical Exploration of Some Recent Episodes. IMF WorkingPaper
No. 33, 1999.

 4. Ranjana Sahajwala, Paul Van den Bergh. Supervisory riskassessment and early warning systems. BIS Working Paper No. 4, Basel, December 2000.

 5. Frydl, Edward J. The Length and Cost of Banking Crises. IMF Working Paper No.30, 1999.

 

Отдельные номера журналов Вы можете купить на сайте www.5B.ru
Оформление подписки на журнал: http://dis.ru/e-store/subscription/



Все права принадлежат Издательству «Финпресс» Полное или частичное воспроизведение или размножение каким-либо способом материалов допускается только с письменного разрешения Издательства «Финпресс».