БАНКИ и ФИНАНСЫ www.buzdalin.ru

www.buzdalin.ru
www.prognoz.4u.ru

Home
Новости сайта

   IR

   БАНКИ

   РИСКИ

   РЫНКИ

   прочее

   КОЛЛЕГИ

 

Автор проекта Алексей Буздалин
А.В. БУЗДАЛИН

   биография
   публикации

 +7 495 9912238 A@Buzdalin.ru


 

 

“Экспресс-оценка” работы банка

Буздалин А.В.

Задача повышения эффективности надзора за банковской системой в период послекризисного восстановления ее функционирования актуализирует поиски новых методов определения надежности кредитных организаций. Применяемые в мировой практике экономико-математические методы позволяют приблизиться к поставленной цели, обладая рядом преимуществ по сравнению с традиционными методами анализа финансового состояния банка. Так с их помощью можно с минимальными затратами времени в машинном режиме обрабатывать значительные массивы официальной отчетной информации и получать удовлетворительный по точности результат.

Экономико-математические методы позволяют выявить скрытые недостатки в работе банков, провести группировки по надежности, а главное – получить числовые характеристики надежности банков в отличие от традиционных методов, выводная часть которых является словесно-описательной.

После 17 августа 1998г. банки вынуждены существовать в условиях новых экономических реалий, - произошли сдвиги в ресурсной базе, а главное, в сферах размещения активов. То, что вчера было надежно и приносило доход, сегодня может быть сомнительным или даже отсутствовать (например, ГКО). А это значит, что иными должны стать и критерии в оценках работы банков. Разработанные регулирующими органами в докризисный период нормативно-закрепленные основы анализа кредитных организаций с каждым днем становятся все менее адекватными текущим тенденциям, а производимые на их основе выводы теряют свою точность, то есть практическую значимость.

Существующая нормативная база создавалась в соответствии с требованиями Базельского комитета. Предполагалось, что пересадка западных принципов оценки деятельности КБ на российскую почву позволит приблизить отечественную банковскую систему к европейскому уровню. Вместе с тем, по крайней мере, на нынешнем временном отрезке очевидно несоответствие западных стандартов и российских особенностей в банковских сферах. Требования, которые являются обоснованными для европейского банка, для российского могут оказаться опасным или вовсе неисполнимым.

Таким образом, существует необходимость постоянной корректировки принципов анализа банков, в соответствии с требованиями текущей экономической ситуации.

Предлагаемая методика анализа работы банка позволяет учитывать происходящие изменения. Кроме этого она имеет следующие преимущества:

  • учитывает текущие условия функционирования коммерческих банков;
  • четко выявляет конкретные недостатки в их работе;
  • допускает прогнозное использование;
  • достаточно проста с вычислительной точки зрения, не требует значительных временных затрат;
  • итог - единая числовая характеристика надежности банков.

В связи с вышесказанное, предлагаемая методика является разновидностью “экспресс-оценки” работы банка и может служить инструментом надзора за банковской системой, прежде всего пруденциального.

Процедура “экспресс-оценки”

Наглядное представление о механизме применения предлагаемой методики дает шаблон “экспресс-оценки” надежности банка (таблица 1). Подчеркнем, что такой шаблон не стоит рассматривать как единственно возможный вариант методики, а только лишь как иллюстративный пример.

Таблица 1. Таблица характеристик

Характеристика

Значение характеристики

Нижняя допустимая граница

Верхняя допустимая граница

Допустимость значения характеристики

Весовой коэффициент

Корректировочный коэффициент при отсутствии наблюдения характеристики

1

Норматив мгновенной ликвидности (Н2)

48.3%

20%

V

27

23

2

Нормитив текущей ликвидности (Н3)

66.0%

70%

27

23

3

Макс. размер риска на 1 заемщика (Н6)

22.1%

25%

V

17

12

4

Рентабельность капитала

-4.2%

-8%

V

14

8

5

Всего обязательств в пассивах

64.4%

90%

V

23

19

6

Чистая прибыль в пассивах

-1.2%

-3%

V

17

12

Имея заранее заготовленный шаблон, унифицированный для всех банков, можно провести “экспресс” анализ работы банка, причем, с вычислительной точки зрения такой анализ не требует использования сколь либо сложных вычислительных процедур. Так, механизм оценки может ограничиться рамками устного счета. Основные этапы анализа банка следующие.

Первый этап состоит в заполнении колонки численных характеристик работы банка. Такой набор данных черпается из обычной отчетности.

После этого в таблице характеристик заполняется колонка “допустимость значений характеристик”. Так, в ячейках этой колонки ставится знак “V”, если соответствующая характеристика лежит в пределах допустимых значений, а в случае отсутствия наблюдения значения характеристики ставится знак “-“. Величины допустимых границ характеристик представлены в соседних колонках.

Далее, на третьем этапе необходимо провести суммирование весовых коэффициентов в таблице характеристик, напротив которых был поставлен знак (“V”) и прибавить к полученной сумме корректировочные коэффициенты из колонки “Корректировочный коэффициент при отсутствии наблюдения характеристики”, напротив которых стоит знак “-”.

На заключительном четвертом этапе полученную сумму весовых коэффициентов необходимо отложить по нижней шкале номографа (график 1) и прочесть по верхней шкале отвечающий ей балл. Так, например, сумме 103 будет отвечать балл “7”. Это и есть итоговая оценка работы банка (балл выставляется по десятибалльной шкале). Итоговый балл “i” означает, что вероятность исследуемому банку оказаться надежным лежит в пределах от 10*(i-1)% до 10*i%. Так, для значения “7” такая вероятность должна находиться в пределах от 60% до 70%. При этом, если, например, один банк будет оценен на “4”, а второй на “8”, то следует считать, что второй банк работает в два раза лучше, чем первый.

График 1

Важно отметить, что после выставления итоговой оценки работы банка легко определить его недостатки, то есть причины, по которым банк оценен именно так, и где у него есть резервы для улучшения дел. А именно, недостатки банка отражает отсутствие знаков (“V”) против определенных характеристик.

Тем самым, становится ясен экономический смысл такой методики оценки, основанной на соответствии показателей деятельности банка своеобразной системе эмпирических нормативов (пороговых значений).

Важно чуть подробнее остановиться на значении колонки “Корректировочный коэффициент при отсутствии наблюдения характеристики” в таблице характеристик. Возможен вариант, что при проведении “экспресс-оценки”, бывает невозможно получить значения всех необходимых характеристик работы банка. Вместе с тем, при расчете суммы (интегрального показателя) методики нельзя не учитывать отсутствие значений некоторых характеристик. Так, в этом случае отсутствие значения характеристики будет автоматически относиться к разряду негативных аспектов деятельности банка и существенно неоправданно занижать его реальный рейтинг. Поэтому, в случае отсутствия значения характеристики при расчете суммы предлагается прибавлять корректировочные весовые коэффициенты, которые компенсируют некорректное занижение оценки надежности.

Однако, не следует путать факт невозможности расчета числовой характеристики работы банка по причинам отсутствия отчетности и невозможность ее оценки из экономических соображений. Так, вычисление ряда действующих нормативов ЦБ связано с величиной собственного капитала банка, и в случае ее отрицательности, нормативы теряют смысл, и их не рассчитывают. При этом ясно, что значения этих нормативов недопустимы (негативны). С другой стороны, некоторые характеристики могут не рассчитываться по причинам отсутствия соответствующих направлений деятельности банка (например, величина вкладов физических лиц). В этом случае, отсутствие характеристики допустимо.

Таким образом, при невозможном получении числовых характеристик по экономическим соображениям, факт отсутствия характеристики все ровно несет в себе информацию о проявлении негативных или позитивных аспектов деятельности кредитной организации. Поэтому, целесообразно эту информацию учесть при заполнении колонки “Допустимость значений характеристики” и не использовать корректировочные весовые коэффициенты. При этом итоговая оценка будет более точной.

Вместе с тем, использование корректировочных весовых коэффициентов по сути означает игнорирование информации соответствующих характеристик, то есть происходит их “выключение” из методики анализа. Поэтому допускается возможность для эксперта при анализе некоторого банка исключить из методики те характеристики, которые по его мнению не оказывают влияния в силу специфических индивидуальных особенностей деятельности кредитной организации.

Основы метода

Действие предлагаемой методики анализа финансовой устойчивости коммерческих банков заключается в получении информации о соответствии его деятельности определенному комплексу нормативов, адекватных текущим экономическим реалиям, и расчету относительно такой информации вероятности его благополучного состояния, которая является наиболее информативным общим показателем финансовой устойчивости банка. Это осуществляется с привлечением байесовского подхода к анализу информации, - специфических методов теоретической статистики. Подробнее о смысле и использовании такого показателя надежности кредитных организаций было изложено впервой части работы.

Предлагаемая “экспресс-оценка” деятельности КБ является самонастраивающейся методикой, не требующей проявления волюнтаризма при ее создании. Вся настройка модели производится исключительно на основе эмпирических (статистических) методов анализа данных, взятых из реальных наблюдений.

Такая настройка происходит в три этапа.

На первом - определяется набор характеристик работы банков, оказывающих значимое влияние на состояние КБ.

На втором - происходит оценка допустимых (пороговых) границ для выявленных значимых характеристик.

И наконец, на третьем - оцениваются весовые коэффициенты модели, которые прежде всего зависят от полученных ранее пороговых величин.

Исходными статистическими данными для настройки методики должны стать значения некоторого набора числовых характеристик работы банков и некоторая (ориентировочная) классификация банков на условно “надежные” и “ненадежные”. В качестве такой классификации предлагается взять группы проблемности в соответствии с письмом № 457. Преимущество групп проблемности над другими рейтинговыми системами заключается в том, что группы проблемности являются одним из основных факторов принятия решений о необходимости регулирующего вмешательстве со стороны ЦБ в деятельность кредитных организаций.

Важно отметить, что использование групп проблемности не предполагает их абсолютную адекватность (достоверность), необходима лишь их определенная согласованность с реальным положением дел.

Подробно о принципах выявления значимых характеристик работы банка и оценки для них допустимых (пороговых) границ было изложено во второй части работы.

Оценка весовых коэффициентов методики происходит после определения пороговых значений характеристик. Теоретические основы, смысл и корректность определения этих коэффициентов подробнее будут освещены ниже. Здесь же отметим, что весовой коэффициент отдельной характеристики однозначно выражается через вероятности ее попадания для надежных и ненадежных банков в пределы пороговых значений (интервалов). Получить оценки для таких вероятностей несложно. Так, вероятность попадания в пределы пороговых значений характеристики надежного банка будет равна отношению числа банков 1 и 2 групп проблемности, у которых это условие выполняется, к общему количеству банков 1 и 2 групп проблемности. Аналогично оценивается вторая вероятность по данным о банках 3 и 4 групп проблемности.

Отличительной чертой предлагаемой методики анализа работы банка является ее экономическая прозрачность, то есть ясность экономических причин выставления той или иной оценки анализируемому банку. Это достигается за счет специфического вида информации, на основе которой происходит оценка вероятности благополучия банка. По сути, состояние каждого банка характеризуется набором бинарных величин (признаков), принимающих значения “ДА” / “НЕТ” (“ДА” – в случае попадания соответствующей характеристики в пределы допустимых значений и “НЕТ” – в противном случае). Так, значение “ДА” указывают на позитивное, а значение “НЕТ” – на негативные аспекты в работе банка. При этом в результате удается получить единую числовую оценку надежности банка.

Формула надежности

После выявления эмпирических нормативов, работу каждого банка будет характеризовать набор бинарных характеристик

,

где принимают значения 1, если соответствующий норматив выполняется, и 0 – в противном случае. Такие картежи из нулей и единиц являются закодированной информацией о состоянии банков, а следовательно (см. “Банковское дело”, 1999г., №2, с.30), можно определить вероятность () того, что анализируемый банка является надежным при условии наличия о нем информации , это и есть надежность банка. Так, в соответствии с формулой Байеса будет выполняться соотношение

(1)

Вероятности , в байесовском подходе принято называть априорными, их значения необходимо определить до начала проведения анализа из некоторых “особых” соображений. Это является, пожалуй, самым тонким моментом байесовского подхода. Вероятность - это вероятность того, что исследуемый банк, при отсутствии о нем какой-либо информации, является надежным. Соответственно, вероятность - это вероятность того, что исследуемый банк, при полном отсутствии о нем какой-либо информации, является ненадежным. Если изначально эксперт не обладает никакой информацией об устройстве банковского сообщества, то априорные вероятности следует взять равными 50%. Если же априори известно, как в нашем случае, что в банковском сообществе всего присутствует надежных и ненадежных банков ( - количество банков первой и второй групп проблемности, - третьей и четвертой), то в формуле (1) следует положить

.

Вероятность - это вероятность того, что для априори надежного банка будет получена информация . Соответственно, вероятность - это вероятность того, что для априори ненадежного банка будет получена информация . Определение значений этих вероятностей связано с формой информации. Здесь идет речь о том, что величины бинарных характеристик можно считать независимыми, то есть изменение одних величин не сказывается на изменениях других. В пользу этого говорят несколько фактов.

Во-первых, не имеет смысла одновременно включать в итоговый список значимых характеристик сильно зависящие между собой величины, что приводит к значительному усложнению методики анализа, без ощутимого увеличения информативности выводов. Поэтому следует придерживаться этого принципа.

Во-вторых, методика оценки пороговых значений значимых характеристик такова (это можно доказать математически), что даже при существовании их определенной зависимости, величины бинарных характеристик будут мало взаимозависимы. То есть при переходе от числовых характеристик к бинарным, зависимость данных понижается, что гарантируется методикой оценки пороговых значений.

И наконец в-третьих, принятие предположения о независимости бинарных характеристик (что, впрочем, не всегда строго выполняется) на много упрощает методику оценки апостериорной вероятности . Поэтому при проведении прикладных исследований такое допущение часто принимают.

Оказывается, что при принятии допущения о независимости бинарных характеристик, можно воспользоваться формулой произведения вероятностей, из которой следует, что

, (2)

где - вероятность события , для “плохих” банков, а - для “хороших”.

С помощью нехитрых математических преобразований соотношение (2) можно привести к эквивалентной форме:

,

где

, (3)

,

.

Таким образом, общую формулу (1), связывающую величину надежности банка с имеющейся информацией, в нашем случае удается преобразовать к довольно простому виду:

, (4)

где является интегральным показателем (взвешенной суммой) бинарных характеристик. Причем, важно отметить, что при определении величин весов не требуется никакого волюнтаризма. Соотношение (4) существует объективно, следовательно, объективно существуют единственно возможные величины весов . Таким образом, определение финансовой устойчивости банков в нашем случае, как и в большинстве известных методик, связано с вычислением некоторого интегрального показателя. Вместе с тем, формула (3) позволяет осуществить переход к качественно более информативной величине, дающей возможность количественно соотносить надежности различных банков, чего интегральные показатели делать не позволяют.

Как уже отмечалось, бинарные характеристики в формуле (1) принимают значения ноль или единица. Вместе с тем, при практическом использовании методики оценки надежности банка довольно часть приходится сталкиваться с проблемой отсутствия наблюдений некоторых бинарных величин. Отсутствие информации является особым случаем, который должен по особому учитываться в методике.

Так, отсутствие наблюдения некоторых бинарных величин, по сути, означает ограничение круга наблюдаемой информации. То есть вместо кортежа нулей и единиц эксперт, проводящий анализ имеет возможность наблюдать лишь некоторую его часть . Однако, и относительно этой “урезанной” информации имеется возможность определить надежность банка .

Из формулы (3) явствует, что величина интегрального показателя является, по сути, суммой тех весовых коэффициентов , характеристики соответствующие которым попали в пределы допустимых значений. С точки зрения удобства вычислений, в случае отсутствия наблюдения -ой бинарной характеристики полезно отметить, что вычисление надежности можно осуществить по формуле (4), с тем лишь ее изменением, что, при вычислении интегрального показателя, в случае отсутствия наблюдений, вместо величин следует прибавлять величину ,

. (5)

Таким образом, в случае равенства нулю бинарной характеристики в интегральном показателе суммируется 0, в случае единицы - , а в случае отсутствия наблюдения - .

 

Оценка весов. Номограф

Скажем теперь несколько слов о способе оценки весов модели. В соответствии с формулами (3), (4), (5) в предположении независимости бинарных характеристик значения весовых коэффициентов , однозначно выражаются через величины вероятностей , . Вместе с тем, получить оценки последних, при наличие априорной классификации банков на “хорошие” и “плохие”, очень легко. Так, для -ой характеристики необходимо сосчитать общее число хороших банков () и плохих банков () для которых имеются наблюдения бинарных характеристик. Так же необходимо определить число хороших и плохих банков ( и соответственно), для которых бинарная характеристика приняла значение единица. Тогда в качестве оценок искомых вероятностей следует взять величины

, .

Так производится оценка всех коэффициентов модели.

Как уже отмечалось, формула (4) позволяет связать значения интегрального показателя с величиной надежности банка. Хотя, вид такой зависимости достаточно прост и легко может быть реализован на карманном калькуляторе, существует возможность, при вычислении надежности обойтись без использования какой-либо вычислительной техники. Дело в том, что при практическом анализе обычно нет необходимости производить оценку надежности с большой точностью, достаточно определиться лишь с тем, в каком процентном дециле (то есть в каком десятичном промежутке) эта надежность лежит, например, в промежутке от 10% до 20% или от 60% до 70%.

Причем, для простоты восприятия каждому такому децилю может быть поставлен в соответствие балл в десятибалльной шкале, тогда и оценка надежности банка будет производиться не в процентных отношениях, а в баллах.

Для нахождения подобного рода баллов в прикладных статистических исследованиях часто используют, так называемый, номограф. Номографом называют специальный график с двумя шкалами, который связывает между собой интегральный показатель и итоговый балл. Так, по одной шкале (нижней) откладывают значение интегрального показателя (например, 154), а по верхней определяется значение балла (соответственно “7”).

Построение номографа сводится к нахождению граничных значений интегрального показателя, отделяющих соседние баллы. Для нахождения таких границ, отделяющих -ый балл от -го, предлагается воспользоваться формулой

, . (6)

Полезно заметить, что на номографе четко видны различия в длинах интервалов интегрального показателя, отвечающих различным баллам. Это как раз и иллюстрирует тот факт, что значения непосредственно интегральных показателей не позволяют соотносить количественно величины надежностей банков, поскольку надежности не являются прямо пропорциональными величинам интегральных показателей.

Необходимо отметить, что величины весовых коэффициентов , не очень удобны для проведения практических расчетов. Так, они являются отрицательными и по модулю меньшими единицы числами. Такая их специфика, в силу очевидных вещей, заметно усложняет процедуру вычислений, может приводить к лишней путанице и общему негативному восприятию предлагаемой методики анализа.

Вместе с тем, такой недостаток легко может быть устранен путем смены масштаба и знака интегрального показателя. Так, если от весовых коэффициентов , перейти к величинам

, ,

где означает взятие целой части числа, то интегральный показатель , вычисленный на основе весовых коэффициентов , будет связан с исходным простой формулой

, (7)

а весовые коэффициенты будут небольшими положительными числами. С учетом соотношений (6) и (7) для измененного интегрального показателя можно легко пересчитать граничные значения номографа.

Таким образом, при переходе от интегрального показателя к вычислительная процедура предельно упрощается. Так, при получении значения потребуется сложить лишь несколько небольших целых положительных чисел, а это – устный счет.

Как уже отмечалось, оценка весовых коэффициентов методики производится в предположении независимости бинарных характеристик. Такое предположение, конечно, абсолютно строго не выполняется. Вследствие чего может происходить некоторое завышение реальных оценок для хороших банков и занижение – для плохих.

Вмести с тем, существует возможность получения оценок весовых коэффициентов методики с учетом имеющихся взаимозависимостей бинарных характеристик. Хотя, это заметно усложняет вычислительную процедуру и не позволяет проводить анализ банков в случае отсутствия значений некоторых характеристик, то есть не удается оценить величины коэффициентов .

Оценивание параметров методики производится с использованием так называемой логистической регрессии. Ее суть достаточно проста. Каждому (ому) банку из доступной для анализа совокупности присваивается предикторная величина , принимающая значение 1, если банк априори хороший, и 0 – в противном случае. Пусть - вероятность благополучия ого банка в соответствии с формулой (4). Тогда величины коэффициентов определяются таким образом, чтобы при их значениях сумма

была минимальной.

В заключении скажем несколько слов о возможности верификации методики, возможности проверки корректности ее работы. Пожалуй наиболее убедительным показателем качества работы методики является доля совпадений классификации банков на основе методики (“хорошие” – надежность больше 50%; “плохие” – надежность меньше 50%) с априорной классификацией. В нашем случае в роли априорной классификации были взяты группы проблемности в соответствии с письмом ЦБ №457.

Очевидно, что в случае корректности методики такой показатель должен быть достаточно высок, то есть должна наблюдаться согласованность двух классификаций. Вместе с тем, такая характеристика не может быть и слишком большой. Ведь, изначально предполагалось, что априорная классификация не является абсолютно адекватной текущим экономическим реалиям, а полученные оценки эмпирических пороговых значений действующих нормативов ЦБ выявили их несогласованность с применяемыми критериальными значениями. При этом, как уже отмечалось, предлагаемая методика эмпирически оценивает надежность банка, а значит, такие оценки имеют определенный прогностический смысл, заключающийся в возможном определении латентных (скрытых от классических методов) негативных факторов в работе банка анализа. Следовательно, расхождения между классификациями должны иметь место, но не быть слишком большими.

Действительно, после проведения соответствующих расчетов, было получено, что процент совпадения классификаций на разные даты находился в диапазоне от 80% до 85%, что представляется вполне допустимым в соответствии заявленными требованиям к методике.