WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 5 |

1. В основе практики присвоения рейтингов лежит оценка надежности организации. Рейтинг определяет уровень риска частичного или полного неисполнения организацией своих обязательств. Оперативность и всесторонность оценки – важнейшие требования, которым должны отвечать кредитные рейтинги. Достичь одновременного выполнения этих требований весьма непросто: т.к. анализ затрагивает не только финансовые показатели, но и значительный объем нефинансовой информации о функционировании организации (что требует значительных затрат времени), то агентства достаточно редко пересматривают уровень рейтинга (в среднем, раз в год).

2. Одной из важных задач при оценке деятельности банка является определение группы сопоставимых банков (розничные, инвестиционные, ипотечные, кооперативные, сберегательные, частные банки и т.п.). Общий подход к анализу во всех случаях может оставаться одним и тем же, но т.к. каждый тип банков обладает своими особенностями, то при выставлении рейтинга необходимо эти особенности учесть.

3. В научной литературе представлен широкий спектр применяемых при анализе банков и оценке их финансовой устойчивости методов и моделей:

  • экспертные модели;
  • модели многомерных количественных оценок (эконометрические методы: дискриминантный (факторный) анализ, логит- и пробит-модели и др.);
  • рыночные модели (оценка стоимости акций и их волатильности, оценка процентных ставок и т.п.);
  • модели оценки эффективности функционирования (оптимизационные модели, методы поиска эффективного фронта и т.п.);
  • рейтинговые модели.

4. Первоочередной проблемой при построении системы оценки кредитного качества организации является определение того, какие характеристики следует включать в анализ и какие весовые коэффициенты должны им соответствовать.

На основе научных трудов, посвященных оценке деятельности кредитных организаций, исследованию банкротств и моделированию рейтингов кредитных организаций, а также методик, используемых международными РА в ходе процедуры присвоения рейтингов, нами составлен набор показателей для определения кредитного качества российских банков. Отметим, что набор, используемый западными исследователями, не может быть механически применен к российской банковской системе.

Выбор показателей для оценки финансового состояния банка – непростая и неоднозначная задача. Критериями нашего выбора стали экономическое содержание, простота вычисления, а также устойчивость показателей во времени (как необходимое условие построения долгосрочных рейтингов).

Для создания моделей показатели разделены на группы, каждая из которых характеризует основные аспекты деятельности кредитной организации: качество капитала, качество активов, качество ресурсной базы, доходы (рентабельность) и ликвидность, – что в совокупности позволяет комплексно оценивать финансовое состояние банка и определять качество его баланса.

Как показал дальнейший анализ, предложенный нами набор показателей позволяет формировать собственные аналитические рейтинги российских банков, которые согласуются с рейтингами международных РА.

5. В группу исследуемых нами банков входит 401 действующий российский банк (по ним в полном объеме доступна информация по месячным балансам за период с 01.02.2004 по 01.10.2006 (33 отчетных периода) и квартальная отчетность о прибылях и убытках). Размер собственного капитала этих банков по состоянию на 01.10.2006 превышает 100 млн. рублей.

Во второй главе «Модели для формирования рейтингов российских банков» проведено эмпирическое исследование степени влияния каждого из показателей на оценку функционирования кредитных организаций. На основе анализа нами выявлен набор независимых показателей и построены собственные модели количественной оценки функционирования банков. Верификация моделей производилась на основе данных по кредитным организациям с рейтингом международных РА (out-of-sample), а также по банкам, лицензия у которых отозвана Банком России. Нами была исследована и выявлена важность выделения специализации для определения уровня надежности банков.

1. Так как специализация определяет набор рисков, которым подвержена организация, то ее выделение позволяет получить важную дополнительную информацию о деятельности банка (важно не только определить значение исследуемых показателей, но и выявить их место относительно характерных значений показателей для группы схожих банков (peer groups)).

Для определения специализаций нами исследована структура активов российских банков, для чего в активах-нетто выбраны процентные доли следующих показателей: «МБК выданные», «Кредиты, выданные физическим лицам», «Кредиты, выданные юридическим лицам и органам власти» и «Вложения в ценные бумаги». Т.о., определение специализации банков основывается на изучении структуры их активных операций и не учитывает специализацию по структуре привлеченных средств. Эти отношения (процентные доли) не обнаружили значимой зависимости (корреляция не превышает по модулю 0,3), поэтому они могут быть использованы для определения характера функционирования банка.

2. Специализации, характерные для российских банков, получены на основе кластерного анализа методом самоорганизующихся карт Кохонена (СОК) 4. Метод самоорганизующихся карт позволяет с высокой точностью эндогенно определять количество кластеров в наборе данных (на практике, как правило, изначально не известны ни структура данных, ни количество кластеров).

В ходе кластерного анализа в исследуемой выборке (состоящей из 401 банка) было выявлено четыре группы банков, условно обозначенные как: «Корпоративные», «Ссудные», «Универсальные» и «Банки для банков».

Таблица 1. Специализации банков (центры кластеров)

 

МБК

Ценные бумаги

Кредиты юр. лицам

Кредиты физ. лицам

Корпоративные

4,3%

3,9%

56,7%

7,9%

Ссудные

3,5%

2,7%

34,2%

22,5%

Универсальные

7,2%

27,6%

29,5%

7,4%

Банки для банков

24,3%

10,2%

33,9%

3,5%

3. Из исследуемой выборки 62 банкам присвоен рейтинг международных РА. На основе рейтингов международных РА для дальнейшего анализа нами определено пять групп банков (с рейтингами уровня от «СС» до «ВВВ»).5

Таблица 2. Состав групп и числовые значения,

сопоставленные буквенным выражениям рейтингов (rating)

Числовые значения (rating)

Рейтинг

Число банков

5

BBB

6

4

BB

6

3

B

23

2

CCC

25

1

СС

2

 Всего:

62

В целях формирования рейтинговой оценки для российских банков нами использован набор из 26 показателей функционирования банка. Проведенный корреляционный анализ позволил на основе матрицы парных коэффициентов корреляции выявить факторы, тесно связанные между собой, в результате 8 показателей были исключены из анализа. Т.о., окончательный набор состоит из 18 независимых финансовых отношений.

На определение конечного набора независимых показателей существенное влияние оказывает полученная нами информация о специализации банков: в некоторых случаях зависимости между показателями, обнаруженные в полном наборе данных, не обнаруживаются в меньших наборах (учитывающих специализацию кредитных организаций).

4. Выделенные нами 18 финансовых отношений условно разделены на пять групп.

  • Группа оценки капитала кредитной организации содержит два показателя: общей достаточности капитала (отношение капитала к активам-нетто за вычетом активов с нулевым риском6) и качества капитала (отношение добавочного капитала к основному).
  • Группа оценки качества активов включает шесть показателей: доля резервов, доля просроченных ссуд, доля безнадежных ссуд, доля прочих активов, выданных кредитов и ценных бумаг в активах-нетто.
  • Группа оценки качества ресурсной базы банка: зависимость банка от относительно краткосрочных МБК (до 3 месяцев), а также доли счетов до востребования, расчетных счетов и выпущенных ценных бумаг в обязательствах.
  • Группа оценки финансовых результатов функционирования банка: рентабельность капитала, прибыльность операций с ценными бумагами, маржа прибыли, а также процентная маржа.
  • Группа оценки ликвидности организации: доля текущих ликвидных активов (сроком до 1 месяца) в активах, отношение высоколиквидных активов и привлеченных средств (без прочих).

5. Весовые коэффициенты определяются нами на основе регрессионных моделей, верификация которых производится на основе данных по кредитным организациям, которым присвоен рейтинг международных РА. Чтобы сгладить колебания показателей в рамках построения модели долгосрочного рейтинга, использовалось средневзвешенное значение показателя за 6 месяцев ():

Взвешивание производится по линейному закону: наибольшим весом обладают значения показателя на последние отчетные даты, что позволяет учитывать тенденцию поведения показателя (в случае наличия таковой).

Для ограничения выбросов в регрессионной модели применено неравенство Чебышева, согласно которому вероятность попадания вне интервала вокруг среднего значения случайной величины пропорциональна среднеквадратическому (стандартному) отклонению:

Используя неравенство Чебышева при, получаем, что минимальная вероятность попадания в интервал от среднего составляет, независимо от вида распределения случайной величины. Удаление выбросов происходит по следующему правилу: если значение показателя выходит за границы интервала, то оно заменяется значением на границе (т.е. если, то, где ). Аналогичным образом правило применяется для нижней границы интервала.

6. Дополнительно в модели включены две фиктивные переменные, характеризующие устойчивость роста активов банка и фактический размер активов-нетто. Показатель устойчивости роста (growth) измеряется как отношение числа периодов роста к общему числу исследуемых периодов. Для удержания занимаемых позиций в условиях бурного роста активов банковской системы организации вынуждены постоянно наращивать объемы своего бизнеса.

Размеры банка часто влияют на рейтинг: крупные организации имеют более диверсифицированную структуру (как активов, так и ресурсной базы), поэтому они существенно менее зависимы от крупного клиента или от определенного вида деятельности, что повышает устойчивость кредитной организации. 7

Таблица 3. Значение фиктивной переменной, характеризующей размер банка

Активы-нетто

Значение фиктивной переменной в регрессии (size)

до 3 млрд. руб.

-2

от 3 до 10 млрд. руб.

-1

от 10 до 80 млрд. руб.

0

от 80 до 160 млрд. руб.

1

свыше 160 млрд. руб.

2

7. Для решения поставленной задачи нами проведен анализ качества ряда регрессионных моделей на выбранном наборе показателей.

  • Линейная регрессия

(1)

  • Линейная регрессия по показателям за вычетом среднего по выборке

(2)

  • Кубическая регрессия

(3)

  • Кубическая регрессия по показателям за вычетом среднего по выборке

(4)

  • Линейная регрессия по показателям за вычетом среднего по выборке с учетом специализации

(5)

  • Линейная регрессия по показателям для каждой специализации

(6)

  • Линейная регрессия по показателям для каждой специализации за вычетом среднего по выборке с учетом специализации

(7)

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 5 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»