Оценка финансовой устойчивости российских банков в условиях макроэкономических шоков

Аброськин Д.А.,
Кафедра «Финансовый менеджмент».
Научный руководитель:
Мельтенисова Е.Н., кандидат экономических наук, доцент.
Орешко И.И.
Кафедра «Финансовый менеджмент».
Научный руководитель:
Бажанов В.А., кандидат экономических наук, доцент.
Новосибирский государственный университет, г. Новосибирск
Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд
№38 2016

Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ 2022 для расчета оценки финансовой устойчивости и большого количества финансово-экономических коэффициентов.

В современных условиях экономики развивающихся стран становятся все более открытыми из-за процесса глобализации и усиления международной интеграции. Но в Российской Федерации наблюдается обратная ситуация в связи с наложением финансовых санкций со стороны ведущих стран мира, что делает ее более уязвимой к макроэкономическим шокам. Кризисные явления, наблюдаемые в России с конца 2014 г., и их последствия затрагивают различные стороны экономики, и в первую очередь банковский сектор, стабильность которого гарантирует нормальное функционирование экономики и распределение финансовых ресурсов.

В данной работе с помощью эконометрических методов проанализирована устойчивость банковского сектора России к воздействию макроэкономических шоков. Авторы оценили степень и характер влияния данных шоков и предложили меры по уменьшению вызываемых ими потерь.

В зарубежной литературе имеется много исследований, которые выявили, что макроэкономические шоки влияют на банки следующим образом: наблюдается рост резервов на возможные потери по ссудам и снижение рентабельности активов [1].

Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ 2022 для расчета рентабельности активов и большого количества финансово-экономических коэффициентов.

Авторы оценивали влияние различных макроэкономических факторов, характерных для российской экономики, на резервы на возможные потери и на рентабельность активов банков, чтобы определить, какие именно шоки влияют на банковский сектор, и через какое время эффект от их воздействия ощущается российскими банками.

Для проведения анализа использовались поквартальные данные за 2000-2015 гг. в целом по банковскому сектору Временной ряд включал в себя лагированные объясняющие переменные. Лаги показывают степень запаздывания, с которой макроэкономические шоки оказывают воздействие на банки.

При отборе показателей авторы принимали во внимание особенности российской экономики. То, что наша страна является экспортером топлив-но-энергетической продукции с низкой добавленной стоимостью, делает ее экономику сильно зависимой от цены на нефть на мировом рынке. Помимо этого в России финансовый рынок слабо развит и нестабилен, наблюдается крайне сильная волатильность валютных курсов и высокие процентные ставки, вследствие чего возрастает неопределенность в принятии решений, в том числе инвестиционных.

На первом этапе была построена модель для оценки влияния некоторых макроэкономических факторов на величину резервов на возможные потери по ссудам российских банков.

Величина резервов может уменьшаться не только из-за улучшения кредитоспособности банка, но и вследствие списания безнадежных кредитов [5]. Поэтому авторы в расчетах использовали изменение величины резервов банков (LLP), выраженное в процентах.

Анализ матрицы коэффициентов корреляции между зависимой и объясняющими переменными позволил выявить следующую зависимость (табл. 1).

Таблица 1. Макроэкономические факторы и их связь с LLP

Обозначение Наименование Выявленная зависимость с LLP
GDP Темпы роста ВВП, % обратная
INV Приток (+) / отток (-) капитала, млрд. $ обратная
OIL Цена на нефть марки BRENT, $ обратная
USD Курс доллара к рублю, $ прямая / обратная
MOEX Индекс ММВБ обратная

Мы получили уравнение регрессии, показывающее, какие макроэкономические шоки влияют на резервы на возможные потери российских банков:

LLP = 2.84 - 0.005*OIL + 0.006*USD - 0.016*GDP - 0.02*L2GDP - 0.008*L1INV.

Регрессия значима на 1 %-ном уровне. Величина R2, показывающая точность аппроксимации, равна 0,81, что является хорошим показателем.

Индекс ММВБ незначим. Данный факт объясняется мультиколлинеарностью между уровнем индекса ММВБ и ценой на нефть.

Коэффициент перед переменной OIL оказался отрицательным. Это значит, что снижение цен на нефть вынуждает банки увеличивать резервы на возможные потери.

Модель выявляет положительную связь между резервами на возможные потери и курсом доллара по отношению к рублю. Статистика ЦБ РФ подтверждает, что рост курса доллара вызывает рост доли просроченных кредитов в иностранной валюте, под которые банки создают дополнительные резервы [4].

Регрессия выявляет отрицательную зависимость между резервами на возможные потери по ссудам и изменением ВВП (GDP). Данная переменная также была включена в регрессию с лагом. Результаты показывают, что коэффициент перед L2GDP выше и более значим. Это значит, что на изменение резервов на возможные потери влияет динамика ВВП не только текущего периода, но и с запозданием в 2 квартала.

Коэффициент перед L1INV показывает отрицательное влияние оттока капитала на банковский сектор с задержкой в 1 период. Бегство капитала имеет следствием дефицит ликвидности в банковской системе. Для покрытия расходов на финансирование и привлечение средств банки увеличивают резервы на возможные потери.

Величина резервов на возможные потери по ссудам может зависеть не только от макроэкономических факторов, но и от значения за предыдущий период. Чтобы проверить данное предположение мы включили в регрессию показатель LLP с лагом в 1 квартал.

Была получена следующая модель:

LLP = 2.65 + 0.48*LLP1 - 0.005*OIL + 0.002*USD - 0.014*GDP - 0.017*L2GDP - 0.007*L1INV.

Регрессия значима. Коэффициент R2 = 0,83, что больше, чем в статической модели. Коэффициент перед лагированной переменной LLP1 показывает, что рост резервов в текущем квартале вызван увеличением резервов в предыдущем квартале. Наше предположение оказалось верным.

На втором этапе исследования оценим влияние макроэкономических факторов на рентабельность активов банковского сектора (ROA).

Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции между зависимой и объясняющими переменными позволил выявить следующую зависимость (таблица 2).

Таблица 2. Макроэкономические факторы и их связь с ROA

Обозначение Наименование Выявленная зависимость с ROA
GDP Темпы роста ВВП, % прямая
INV Приток (+) / отток (-) капитала, млрд. прямая
OIL Цена на нефть марки BRENT, $ прямая
USD Курс доллара к рублю, $ прямая
MBK Межбанковская процентная ставка обратная
MOEX Индекс ММВБ прямая
CRED Темп роста выданных кредитов, % прямая

Мы получили уравнение регрессии, показывающее, какие макроэкономические шоки влияют на рентабельность активов банковского сектора:

ROA = -3.01 + 0.1*USD + 0.05*CRED + 0.00009*L2GDP + 0.014*L1INV + 0.009*L2INV - 0.2*L2MBK + 0.0006*MOEX.

Регрессия является значимой. Точность аппроксимации R2 = 0,84.

Из уравнения видим, что цена на нефть марки BRENT оказалась незначимым фактором, а курс доллара по отношению к рублю значим. Однако, ситуация на международном рынке нефти оказывает непосредственное влияние на курс доллара. Девальвация рубля положительно воздействует на показатели тех банков, деятельность которых в большей мере связана с валютными операциями, приводя к увеличению их доходов, что компенсирует сокращение рентабельности активов [2]. Но, в общем, на банковский сектор это оказывает негативное воздействие, что легко можно заметить, рассмотрев ежеквартальные отчеты крупнейших отечественных коммерческих банков за 2014-2015 гг.

Регрессия выявляет положительную зависимость между рентабельностью активов банков и изменением темпов роста выданных банковским сектором кредитов (CRED). Это достаточно очевидно, т.к. рост объемов предоставленных кредитов обычно приводит к росту процентных доходов, что увеличивает прибыль банков и рентабельность их активов.

Из уравнения видно, что снижение темпов роста ВВП оказывает отрицательное воздействие на рентабельность активов банков с задержкой в 1 и 2 квартала, однако это влияние слабое. Данный факт можно объяснить следующим образом. Вслед за снижением темпов роста ВВП снижается спрос на кредиты и, следовательно, сокращаются процентные доходы банков. Помимо этого население в период кризиса изымает свои вклады из банков. Все это увеличивает расходы банков на финансирование привлеченных средств, что приводит к сокращению прибыли и рентабельности активов банков.

Отток капитала из страны отрицательно воздействует на рентабельность активов банков с запозданием в 2 квартала. Бегство капитала вызывает проблемы поддержания достаточного уровня ликвидности в банковском секторе, из-за чего растут расходы на финансирование деятельности банков и снижается рентабельность их активов.

Коэффициент перед переменной MOEX достаточно мал, что свидетельствует о слабом положительном влиянии изменения данного показателя на рентабельность активов банков. Данный факт объясняется слабой активностью российских банков на фондовом рынке. В портфеле банков доля ценных бумаг достаточно низкая, причем количество долевых ценных бумаг незначительно. Во время кризиса происходит снижение котировок акций, что приводит к падению индекса ММВБ. Стоимость долевых ценных бумаг падает, расходы банков увеличиваются, а значит, уменьшается их рентабельность.

Изменение межбанковской процентной ставки (MBK) отрицательно влияет на рентабельность активов банков. В условиях кризиса у банков возникает недостаток ликвидности для осуществления операций. Деньги становятся дороже, растут процентные ставки на межбанковском рынке, что приводит к росту ставок по депозитам. В результате растут процентные расходы банков, и снижается рентабельность их активов.

Подведем некоторые итоги. Такие макроэкономические шоки, как вывоз капитала из страны, снижение цен на нефть и сокращение темпов роста ВВП отрицательно сказываются на деятельности банковского сектора, приводя к увеличению резервов на возможные потери по ссудам и снижению рентабельности активов. При этом негативное влияние оттока капитала и снижения ВВП проявляется с некоторым лагом.

В заключение авторы предлагают ряд рекомендаций, которые могли бы сделать банковский сектор России более устойчивым к воздействию макроэкономических шоков.

Первая мера - докапитализация ключевых банков с существенной клиентской базой. Кризисные явления в экономике приводят к росту рискованности активов и снижению прибыли банков, что имеет следствием сокращение норматива достаточности капитала. Чтобы значение норматива не оказалось ниже минимально допустимого уровня, нужно увеличить объем собственного капитала, который будет покрывать возможные убытки.

Также, в текущих условиях нам видится целесообразным усиление мер Банка России в сфере финансового мониторинга и валютного контроля по противодействию легализации доходов, полученных преступным путем, с помощью принятия соответствующих дополнительных изменений в действующем законодательстве.

Наше исследование подтвердило, что во время кризиса происходит рост резервов на возможные потери. Чтобы сгладить данный эффект, мы предлагаем разработать механизм контрциклического резервирования, основу которого будут составлять динамические резервы. Суть подхода состоит в том, что кредитные организации должны создавать резервы в период кредитного бума при наличии избытка средств. Таким образом, они обеспечат себе своеобразный «буфер», который поможет сократить размер возможных потерь в условиях макроэкономических шоков.

Для повышения финансовой устойчивости российского банковского сектора необходимо снизить волатильность курса рубля, что возможно лишь после полного переустройства всей Российской экономики и, в первую очередь, снижения зависимости от доходов от экспорта углеводородов.

Список литературы:

1. Байко А.О. Классификация факторов устойчивости банковского сектора // Банковское дело. - 2011.

2. Моргунов В.И. Основные аспекты финансовой стабильности российской экономики //Деньги и кредит. - 2010. - № 4. - С. 29-41.

3. Обзор финансовой стабильности Банка России [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.cbr.ru/today/default.aspx?Prtid=pubdoc.

4. Отчет о развитии банковского сектора и банковского надзора. Банк России [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.cbr.ru/main. asp?=Nadzor.

5. Уразова С.А. Устойчивость банковской системы: теоретические и методологические аспекты // Банковское дело. - 2011. - № 12.

Журнал Арбитражный управляющий
Скачать ФинЭкАнализ
Программа для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Скачать ФинЭкАнализ
Провести Финансовый анализ Онлайн
Онлайн сервис для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Попробовать ФинЭкАнализ