WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 |

35

35

27

28

42

40

39

39

19

26


CCC

95

86

77

76

106

100

97

92

53

64


CC

164

175

150

157

180

189

168

179

128

123


C

80

80

68

67

106

97

69

69

45

33


DDD

8

9

3

5

16

20

6

5

3

3


DD

4

3

1

1

6

6

4

3

1

1


3. Полученные рейтинги позволяют определить качественный состав исследуемой выборки как на определенную дату, так и в динамике.

На основе изучения изменения качественного состава выборки в динамике можно констатировать достаточно стабильную картину распределения банков по группам (см. Рис. 2 и 3). Большинству кредитных организаций присвоен рейтинг уровня «СС», что свидетельствует о достаточно высокой вероятности неисполнения обязательств и, следовательно, о высоких рисках функционирования большинства российских банков.

Рисунок 2. Качественный состав исследуемой выборки на основе результатов кубической модели без учета специализации

Рисунок 3. Качественный состав исследуемой выборки на основе результатов линейной модели, учитывающей специализацию

Результаты осуществленного нами ранжирования ведущих российских банков позволяют утверждать, что росту суммарных активов в 2004-2008 годах сопутствовало определенное улучшение показателей функционирования банков, однако стремительного перехода банковской системы в «новое качество» не произошло. Согласно результатам применения наших моделей, число банков с рейтингом выше уровня «ССС» в 2007 году увеличилось. Тем не менее, основной массе исследованных банков присвоен рейтинг «СС» (и ниже), что свидетельствует о высоких рисках в банковском секторе. Результаты применения линейных моделей с учетом специализации свидетельствуют о возникших в 2007 году затруднениях у многих «небольших» банков. Так, по состоянию на октябрь 2007 года отмечается резкий рост числа банков с рейтингом уровня «DDD», однако к началу 2008 года число «проблемных» банков сокращается фактически до уровня октября 2006 года.

Т.о. предлагаемый инструмент может служить основой для оценки функционирования банков (и ранжирования их) с точки зрения финансовых показателей их деятельности. Конечно, для установления «истинного» (полного) рейтинга банка недостаточно одного ограниченного инструмента, необходимо учитывать всю доступную информацию не только финансового характера, но нефинансового характера.

В Заключении сделаны общие выводы по результатам исследования.

1. Формирование рейтингов, как перспективный инструмент оценки риска, приобретает все большее значение, в том числе в связи с планируемым внедрением принципов Базель-2, а также требованиями Банка России о ежемесячном мониторинге кредитоспособности контрагентов. При отсутствии авторитетных оценок как со стороны Банка России (ЦБ не проводит открытого ранжирования банков по уровню кредитного риска и финансовой стабильности), так и со стороны международных РА (кредитные рейтинги присвоены лишь 8% российских банков), возникает потребность в методике, позволяющей объективно ранжировать российские банки по уровню надежности.

2. Высокая сопоставимость рейтингов, полученных с применением разработанных нами моделей, с рейтингами международных РА, устойчивость результатов во времени (с точки зрения выбранных нами критериев качества), а также адекватность результатов по банкам, не имеющим международного рейтинга, дают основание говорить о применимости моделей для анализа финансового состояния российских кредитных организаций.

Учет специализации банков, как показал анализ, позволяет: 1) получить высокую точность прогноза в случае применения модели для банков с международным рейтингом; 2) сократить размерность применяемой модели.

Согласованность результатов, полученных с применением двух наиболее точных типов моделей (кубической, не учитывающей специализацию банков, и линейных, учитывающих специализацию), устойчивость результатов на данных out-of-sample, а также вычисленные рейтинги для банков, лицензия у которых отозвана Банком России, подтверждает адекватность и действенность разработанной методики.

3. Являясь составной частью систем раннего предупреждения (Early Warning Systems), разработанные нами рейтинговые модели позволяют, на основе широкодоступной информации, производить быстрый «скрининг» банковской системы с целью выявления банков, находящихся в «группе риска». Полученные результаты дают возможность сузить число банков, требующих особого внимания экспертов. Выявление «проблемных» банков на раннем этапе способствует проведению мер, необходимых для сокращения риска, принимаемого кредитной организацией (сокращение, закрытие или приостановка лимитов, сокращение срочности и видов операций и т.д.).

4. Осуществленное нами ранжирование банков, не имеющих рейтингов международных РА, дает необходимую и крайне важную информацию для оценки качественного состава российской банковской системы, позволяет определить группы схожих организаций (peer groups), а также выделить организации, входящие в «группу риска».

Результаты ранжирования свидетельствуют о недостаточной способности большинства российских банков к укреплению коммерческих позиций. Так, уровень рейтингов российских банков, являясь крайне низким по мировым меркам («СС» в среднем по выборке), указывает на низкий уровень надежности и на неспособность большинства российских банков противостоять внешним потрясениям.

Хотя ответственность за возникновение кризисных явлений в российском банковском секторе часто перекладывается на макроэкономические факторы, именно отсутствие долгосрочной стратегии развития и нацеленность большинства российских банков на извлечение максимальной прибыли в краткосрочной перспективе приводят к низким оценкам их устойчивости.

5. Разработанная нами методика:

  • позволяет осуществлять оперативный контроль финансового состояния кредитных организаций (экспресс-анализ);
  • является важным элементом системы поддержки принятия решений;
  • позволяет усовершенствовать систему управления рисками в банках;
  • является компонентой системы раннего предупреждения (для оперативного выявления ухудшения состояния банка-контрагента).

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

  1. На основе анализа существующих подходов к оценке риска полного или частичного неисполнения банками обязательств и рейтингов международных РА разработана авторская модель формирования рейтингов российских кредитных организаций для ранжирования их по уровню надежности.
  2. На основе кластерного анализа, осуществленного методом самоорганизующихся карт Кохонена, определены четыре наиболее характерных типа специализации российских кредитных организаций в зависимости от структуры активных операций.
  3. Выявлена и эмпирически доказана важная роль учета специализации при оценке уровня надежности кредитных организаций.
  4. Исследован в динамике за 2004-2008 гг. качественный состав ведущих российских банков:
  • исследовано распределение банков по специализации;
  • на основе рейтингов, полученных с применением разработанных моделей, исследована структура и динамика распределения банков по их надежности;
  • сделан вывод о качественном составе российских банков и степени устойчивости российского банковского сектора в целом.
  1. Обоснована практическая применимость разработанных моделей для целей риск-менеджмента в банках: оценки рисков на банки-контрагенты (как составляющая методики при их анализе), а также раннего выявления «проблемных» банков. Обозначены границы применимости моделей и перспективы дальнейших исследований.

В результате проведенного исследования сделан вывод о том, что разработанный в диссертации инструмент оценки надежности российских банков дает возможность повысить эффективность дистанционного анализа финансового состояния банков. Предлагаемый подход позволяет определить уровень надежности как отдельных банков, так и российской банковской системы в целом.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Основное содержание и результаты исследования отражены в следующих публикациях автора.

Работы, опубликованные в ведущих рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАКом Министерства образования и науки РФ:

1. Кошелюк Ю.М. Применение рейтингов в банковском риск-менеджменте // Банковское дело. – 2007. – №12. – С.79-83. 0,4 п.л.

Другие работы, опубликованные по теме исследования:

2. Кошелюк Ю. М. Граничный анализ эффективности функционирования российских банков в период 2004-2005 гг. / Модернизация экономики и общественное развитие: в 3 кн. / oтв. ред. Е. Г. Ясин; ГУ-ВШЭ. – М.: Изд. дом ГУ-ВШЭ, 2007. – С.113-121. 0,5 п.л.

3. Кошелюк Ю.М. Исследование эффективности функционирования крупнейших российских банков в период 2004-2005 гг. // Экономика и финансы. – М.: Фонд правовых исследований. – 2007. – №13. – С.36-42. 0,5 п.л.

4. Кошелюк Ю.М. Специализация и рейтинги: исследование качественного состава российских банков // Экономика и финансы. – М.: Фонд правовых исследований. – 2007. – №13. – С.43-53. 0,8 п.л.

Лицензия ЛР № 020832 от 15 октября 1993 г.

Подписано в печать 14.08.08г. Формат 60x84/16

Бумага офсетная. Печать офсетная.

Заказ № Тираж 100 экз. Усл. печ.л. 1,0

Типография издательства ГУ-ВШЭ,

125319, г. Москва, Кочновский пр-д, д. 3


1 Международные РА пересматривают рейтинги в среднем один раз в год, алгоритм агрегирования информации в интегральный показатель надежности (рейтинг) является ноу-хау агентств и тщательно охраняется.

2 В первую очередь для целей формирования надлежащих резервов по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности (Положение Банка России №254-П от 26.03.2004г.)

3 www.eudaptics.com

4 См. Дебок Г., Кохонен Т. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт / Пер. с англ. – М., 2001г.

5 Из 1198 банков (данный сайта Банка России на 01.12.2006) российской банковской системы лишь 87 (т.е. около 8%) имеют рейтинг хотя бы одного международного РА.

6 Активы с нулевым коэффициентом риска определяются в соответствии с Инструкция 110-И Банка России «Об обязательных нормативах банков» от 16.01.2004

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 |






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