3.8. Расчет показателей для стрессовых условий экономики России на 2013 год
Перед тем, как непосредственно рассчитать значения показателей банковской деятельности, используя «стрессовые» значения макроэкономических переменных, нам нужно определить какими именно будут эти самые значения.
Министерство экономического развития России на своем официальном сайте публиковало различные сценарные условия экономической ситуации страны на 2013 год12. Также Центральный Банк РФ в своем письме от 29 декабря 2012 г. N 193-Т «О методических рекомендациях по разработке кредитными организациями планов восстановления финансовой устойчивости» опубликовал часть «стрессовых» макроэкономических показателей с соответствующими значениями на 2013 год13.
Итак, используя значения макроэкономических показателей, которые рассчитали ЦБР и Министерство экономического развития России для негативного сценария развития на 2013 год, была сформирована следующая таблица данных:
Таблица 3.15
Условные значения макрофакторов для негативного сценария
Показатель
|
Значение
|
Gdp (млрд.руб.в кварт.)
|
15300
|
Indexes (базисный пункт)
|
550
|
Gko (%)
|
12
|
Bival (руб.)
|
47
|
Oil (долл.)
|
82
|
Balance (млрд.руб.)
|
96
|
Inflation (% в кварт.)
|
0,7
|
Retail (%)
|
102,4
|
Prom (%)
|
95
|
Далее при заданных значениях макроэкономических параметров, используя значения коэффициентов, которые были получены в результате построения регрессий, будут рассчитаны значения показателей банковской деятельности на 2013 год в «стрессовых» экономических условиях. Все значения будут представлены в процентах.
Таблица 3.16
Расчетные средние значения показателей банковской деятельности для негативного сценария
Н2
|
Н3
|
RVPS
|
RA3
|
Н1
|
55,88
|
91,19
|
4,053
|
14,95
|
10,27
|
Для осуществления сравнительного анализа также были рассчитаны среднеарифметические значения этих же показателей по нашей выборке за последний квартал 2012 года.
Таблица 3.17
Расчетные средние значения показателей банковской деятельности на конец 2012 года
Н2
|
Н3
|
RVPS
|
RA3
|
Н1
|
44,19
|
85,81
|
2,71
|
5,23
|
12,83
|
Итак, анализируя данные из последних двух таблиц, видно, что в случае развития негативного сценария развития экономики нашей страны, банки сразу начнут наращивание ликвидности, что является довольно стандартным действием.
Также, необходимо отметить, что в случае осуществления условий, заложенных в проводимом стресс-тесте, объём просроченных ссуд в кредитном портфеле банков увеличится практически в три раза. Это является довольно серьёзным негативным фактом для банковского сектора и его устойчивости. Ухудшение качества кредитного портфеля вызовет в свою очередь значительный рост резервов на возможные потери по ссудам.
Наиболее интересными и важными для нас цифрами являются значения, которые принимал показатель достаточности капитала «Н1» непосредственно в конце 2012 года и по результатам проведенного стресс-теста. По результатам расчетов данный показатель сократился бы в среднем по исследуемым банкам на 2,56%, что составляет 701,302 млрд. руб. потерь собственных средств для них. Далее на рисунке 3.11 четко видно, что у около половины банков значение данного норматива упало бы ниже установленной нормы.
Рис. 3.11. Значения норматива достаточности капитала по исследуемым банкам на конец 2012 года
Заключение
В данной научной работе было проведено стресс-тестирование пятнадцати наиболее крупных по величине активов банков России.
После изучения ряда статей по стресс-тестам в качестве объясняющих переменных было выбрано несколько макроэкономических переменных, которые наиболее сильно влияют на банковскую деятельность в нашей стране. Для построения эконометрических моделей были отобраны поквартальные данные, начиная с 2007 года, по крупнейшим банкам России, в итоге было получено 360 наблюдений. После осуществления регрессионного анализа было выяснено, что все отобранные макроэкономические переменные в той или иной степени оказывают влияние на различные показатели банковской деятельности. К сожалению, регрессия, построенная относительно показателя рентабельности собственных средств (ROE) оказалась несостоятельной, что можно объяснить специфическим характером выборки и выбранных объясняющих переменных. Также здесь стоит отметить, что показатель «ROE» довольно субъективный, так как он всецело зависит от эффективности деятельности конкретного банка. Таким образом, некоторые банки даже в период кризиса работали с прибылью, тогда как определённые кредитные организации получали убытки уже в период, когда банковская система полностью оправилась от последствий негативного экономического шока в 2008 году.
Остальные построенные модели дали довольно состоятельные оценки коэффициентов влияния макрофакторов на объясняемые переменные. По результатам расчетов относительно «стрессовых» значений параметров было установлено, что в периоды экономической банки нарастят ликвидность в среднем на 6-11%. В свою очередь, произойдёт значительное ухудшение качества кредитного портфеля, в результате которого уровень сформированных резервов по ссудам увеличится на 48% относительно среднего значения на конец 2012 года. Количество просроченных ссуд должно будет увеличиться приблизительно на целых 10%. Основной норматив банковской деятельности, «Н1», по исследуемым 15 банкам в «стрессовых» условиях сократился бы до значения в 10,27%, что составило бы 701,302 млрд.руб. потерь для данных банков.
Итак, в данной работе были достигнуты все поставленные в её начале задачи и наиболее важными выводами являются:
крупнейшие банки России в случае осуществления негативного сценария понесут довольно крупные финансовые потери, а в частности только по показателю «Н1» - около 700 млрд.руб. А также рост просроченных ссуд в кредитных портфелях отобранных банков составит в среднем 10%;
одними из наиболее влиятельных макроэкономических показателей стоит выделить переменные «oil», «indexes» и «bival». Как не странно, именно цены на нефть, динамика индекса ММВБ и значение бивалютной корзины России оказывают наибольшее влияние на деятельность банков внутри страны.
Список литературы
Нормативные правовые акты:
Указание Банка России от 30.04.2008 №2005-У (ред. 06.04.2012) «Об оценке экономического положения банков»
Письмо от 29 декабря 2012г. № 193-Т «О методических рекомендациях по разработке кредитными организациями планов восстановления финансовой устойчивости»
Прогноз Минэкономразвития РФ «Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на 2013 год и плановый период 2014-2015 годов.
Инструкция Банка России от 3 декабря 2012 года № 139-И «Об обязательных нормативах банков».
Федеральный Закон от 02.12.90 N 395-I (ред. от 14.03.2013 с изменениями, вступившими в силу с 26.03.2013) "О банках и банковской деятельности".
Федеральный закон от 10 июля 2002 года № 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)»
Статистические сборники, статьи из журналов и газет на английском языке:
A global regulatory framework for more resilient banks and banking systems - revised version June 2011, BCBS, May 2011.
ECB. December 2006 Financial Stability Review.
FSB. Intensity and Effectiveness of SIFI Supervision. Recommendations for enhanced supervision. 2010.
Global systemically important banks: assessment methodology and the additional loss absorbency requirement.–BIS, Basel Committee on Banking Supervision, November, 2011.
The Dodd-Frank act: a cheat sheet // Morrison and Foerster, 2010.
Nayda, William. Taking the Mystery Out of Stress Testing // The RMA Journal, 2012. – 20 – 25 p. - ISSN – 15310558
Nayda, William. Stress Testing: Methodologies and Tools // The RMA Journal, 2012. – 34 – 41 p. - ISSN – 15310558
Clarke, Jim. Stress Testing is a Critical Tool in Risk Management // The RMA Journal, 2012 . – 60 – 63 p. – ISSN – 15310558
М. Канамеро, С. Приу, Н. Кангихьян, Ч. Стюарт, К. Тун, У. Ксоуэл. Доклад Moody’s Analytics об исследовании практики стресс-тестирования в банковской отрасли // Управление финансовыми рисками, 29.01.2012.
Monetary and Economic department. Stress-testing financial systems: an overview of current methodologies // BIS working pages, 2004.
Статистические сборники, статьи из журналов и газет на русском языке:
Внутренняя модель определения экономического капитала // Банковское дело, 14.12.2010. №12.
О. Солнцев, А. Пестова, М. Мамонов. Стресс-тест: потребуется ли российским банкам новая поддержка государства? // Вопросы экономики, 2010.
К. Михайловна. Обзор моделей вероятности дефолта // Управления финансовыми рисками, 25.01.2011.
О. Солнцев, А. Пестова, М. Мамонов. Оценка системных эффектов от ужесточения пруденциального регулирования банковского сектора: результаты стресс-теста, 01.12.2012. №8. С. 4-31.
Комплекс моделей стресс-тестирования российского банковского сектора // Деньги и кредит, 16.03.2011. №3.
Т. Ратникова. Анализ панельных данных в пакете «STATA», 2004.
Т. Осипенко. Место стресс-тестирования в системе риск-менеджмента, 2010.
Стресс-тестирование деятельности банка: международная практика и применение в России // Банковское дело, 18.12.2009. №12.
М. Бездудный, Т. Малахова, Ю. Сидельников. О стресс-тестировании банков // Банк идей, 2010. №11.
Интернет-ресурсы:
Официальный сайт Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования. URL: www.forecast.ru
Интернет ресурс. URL: www.bankir.ru
Официальный сайт Банка России. URL: www.cbr.ru
Федеральная служба государственной статистики. URL: www.gks.ru
Официальный сайт Минэкономразвития РФ. URL: http://www.economy.gov.ru/minec/main
Официальный сайт Финам. URL: finam.ru
Официальный сайт Базельского комитета по банковскому надзору. URL: http://www.bis.org/
Данные каталога кредитных организаций Центрального Банка России – [Электронный ресурс] Режим доступа: www.cbr.ru/credit/
|
