WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 |

Приложение 3
Эконометрический анализ
российского банковского кризиса 1998 года

Как показали события второй половины 1998 года, российская банковская система оказалась сильно уязвима в случае валютного кризиса. Фактически мы стали свидетелями кризисов-близнецов1 – валютного и банковского. Уже в сентябре–октябре 1998 года ряд крупнейших российских банков, входивших в 1997–1998 годах в число двадцати крупнейших российских банков, столкнулись с серьезными проблемами ликвидности и/или платежеспособности и прекратили свое существование: «Инкомбанк», «ОНЭКСИМ», «СБС-Агро», «Менатеп», «Российский кредит», Промстройбанк РФ, «Межкомбанк», «Юнибест» и др. Всего за период с сентября 1998 года до конца 2000 года число действующих кредитных организаций сократилось на 207 банков (с 1556 до 1349).

Созданное в октябре 1998 года Агентство по реструктуризации кредитных организаций (АРКО) приступило к работе с проблемными банками лишь летом 1999 года. В число наиболее крупных коммерческих банков, ставших его клиентами, вошли «Альфа-банк», «СБС-Агро», «Возрождение», «Российский кредит». Однако средств АРКО (10 млрд. рублей) для поддержки даже этих банков недостаточно.

Для анализа основных причин, определивших уязвимость российской банковской системы во время финансового кризиса в августе 1998 года и ее развитие в послекризисный период, мы проанализируем влияние отдельных макроэкономических переменных, показателей сводного баланса банковской системы и структуры баланса отдельных банков на вероятность возникновения проблем у ряда крупнейших российских банков в 1997–1998 годах.

Данные по балансам отдельных коммерческих банков собраны из рейтингов российских банков, подготовленных ИЦ «Рейтинг», публикуемых в газете «Интерфакс-АиФ», журналах «Коммерсантъ-Деньги», «Компания», «Профиль», «Эксперт», а также из балансов коммерческих банков, размещенных на Интернет-сайте Центрального банка РФ. Рассматриваются показатели за восемь кварталов 1997–1998 года. Всего для исследования взято 26 информационно открытых коммерческих банков, 18 из которых представляют Москву2. Совокупные активы рассматриваемых коммерческих банков составляли около 40,6% активов всей банковской системы РФ (на 1 августа 1998 года, без учета Сбербанка РФ). Девять банков («Инкомбанк», «Кузбасспромбанк», «Межкомбанк», «Менатеп», «Мосбизнесбанк», «ОНЭКСИМБАНК», Промстройбанк РФ, «Российский кредит», «Юнибест») испытали серьезные проблемы в результате кризиса осенью 1998 года, вклады населения из этих банков были переведены в Сбербанк РФ, большинство из них были лишены лицензии. Два банка (Первое О.В.К. и «Тверьуниверсалбанк») в 1997–1998 годы не входили в первую сотню крупнейших банков РФ и представляют мелкие и средние банки. Таким образом, представленная выборка, на наш взгляд, является в достаточной степени репрезентативной для анализа факторов, влиявших на вероятность возникновения проблем у российских банков.

Мы выбрали следующие четыре показателя в качестве индикаторов возникновения у банка проблем:

1) в третьем – четвертом квартале 1998 года 8 из рассматриваемых банков, испытавшие серьезные проблемы с ликвидностью, у которых в последствие была отозвана лицензия, либо они попали под управление со стороны АРКО;

2) отрицательный балансовый капитал в текущем квартале;

3) предоставление в текущем квартале коммерческому банку кредитов Банка России;

4) доля просроченных платежей в текущем квартале превышает 5% от общего объема МБК, платежей клиентам или кредитов ЦБ РФ.

Выбор данных показателей, на наш взгляд, в достаточной мере отражает вероятность возникновения проблем у банка. В частности, отрицательный балансовый капитал в условиях набега на банк приводит к невозможности выполнить все обязательства даже при полной ликвидности всех активов. Предоставление кредитов ЦБ РФ является признаком проблем с текущей ликвидностью у банка. Эта же ситуация отражается наличием просроченных платежей по обязательствам или поручениям клиентов. Кроме того, высокая доля просроченной задолженности может быть связана с невозможностью привлечения банком новых средств на межбанковском рынке, поскольку другие банки рассматривают кредиты такому банку как слишком рискованные.

Всего по выбранным четырем показателям выделено 82 точки на всем периоде наблюдений (26 банков × 8 кварталов = 208 наблюдений), в том числе 35 – среди 17 «выживших» банков (из 136 наблюдений), 47 – у 9 проблемных банков (из 72 наблюдений).

Согласно принятой гипотезе мы рассматривали три группы факторов, определявших вероятность возникновения проблем у банков: микрофакторы (балансовые показатели отдельного банка), мезофакторы (характеристики сводного баланса банковской системы) и макрофакторы (изменение макроэкономических переменных)3. Всего рассматривалось 48 переменных, в том числе 21 показатель баланса отдельного коммерческого банка, 11 показателей баланса банковской системы, 16 макроэкономических показателей.

Для выявления количественной оценки влияния факторов на вероятность возникновения проблем у банка использовались методы оценки регрессионных моделей с бинарной эндогенной переменной4. В общем виде такая модель может быть записана как:

,

где – функция плотности вероятности для события, выраженного бинарной переменной Y ( – возникновение проблем у банка, – проблемы не возникли), X – вектор объясняющих переменных. Оценки вектора коэффициентов β получаются с помощью метода максимального правдоподобия. В общем случае вид функции плотности вероятности не известен, однако, для упрощения записи функции правдоподобия наиболее часто используется логистическая функция (logit model):

.

Проблема в нашем случае заключается в том, что мы работаем с панельными данными и пренебрегать зависимостью между данными для одного и того же банка в разные моменты времени нельзя. В то же время поскольку мы не используем лаговые переменные, вероятность события оценивается в зависимости от значений факторов, наблюдаемых в тот же период времени, можно пренебречь межвременной зависимостью между наблюдениями без ущерба для статистических качеств оценок5.

Спецификация логит моделей для панельных данных была предложена Чамберлейном в 1980 году6. Он показал, что стандартная логит модель при оценке панельных данных приводит к несостоятельным оценкам, если число наблюдений в каждой из групп мало (в нашем случае – не более 8 наблюдений (по числу кварталов) на один банк). Предположим, что выборка состоит из групп данных и может быть оценена с помощью следующей линейной регрессии:

,

где i – номер группы (в нашем случае – банка). Параметр отвечает за специфические характеристики i-ой группы и постоянен для всех наблюдений данной группы (в нашем случае – для всех кварталов для одного банка). Стандартная логит модель не учитывает такие специфические эффекты, и оценки коэффициентов β будут смещены как в случае пропущенных переменных (omitted variable bias).

Чемберлейн предложил для решения данной проблемы «условную» логит модель (‘conditional’ logit model), с отдельной константой для каждой группы (в нашем случае – для каждого банка7), т.е. введение в модель так называемых «фиксированных эффектов» (fixed effects):

.

Функция правдоподобия для такой спецификации логит модели строится на условном распределении данных, причем распределение не является не зависимым от x8.

Мы оценили три моделей, охватывающие разные выборки банков. Модель №1 была оценена на всей имеющейся выборке данных: 26 банков × 8 кварталов, всего 208 наблюдений. Модель №2 оценена на выборке, включающей только банки, «пережившие» кризис осенью 1998 года: 17 банков × 8 кварталов = 136 наблюдений («Автобанк», «Альфа-банк», «БалтОНЭКСИМбанк», Башкредитбанк», «Возрождение», «Гута-банк», «Еврофинанс», «МДМ-банк», «Международный промышленный банк», «Мост-банк», «МФК», «Нижегородпромстройбанк», Первое О.В.К., «Петровский», «Промышленно-строительеный банк (Санкт-Петербург), «Тверьуниверсалбанк», Челиндбанк). Модель №3 оценена на выборке, включающей только банки, потерпевшие крах в 1998 году («Инкомбанк», «Кузбасспромбанк», «Межкомбанк», «Менатеп», «Мосбизнесбанк», «ОНЭКСИМБАНК», Промстройбанк РФ, «Российский кредит», «Юнибест»), всего 72 наблюдения (9 банков × 8 кварталов).

Оценки модели №1 показывают, что вероятность возникновения проблем у банков по всей выборке определяется следующими факторами: долей средств на счетах в банках-нерезидентах в общем объеме активов банка, отношением иностранных обязательств к активам, долей средств бюджетов всех уровней и внебюджетных фондов в общем объеме обязательств банка, долей вкладов населений в общем объеме обязательств банка, разницей между темпами роста кредитов нефинансовому сектору у банка и во всей банковской системе, а также средней номинальной ставкой по рублевым депозитам населения.

Такой результат вполне согласуется с логикой развития банковского кризиса в России и поведением отдельных банков при возникновении у них проблем. Так, очевидно, что наличие средств на счетах в иностранных банках позволило банкам облегчило банкам решение проблемы исполнения иностранных обязательств (в том числе по срочным сделкам), либо послужило гарантией платежеспособности банка. Большая доля средств бюджетов всех уровней и внебюджетных фондов также снижало вероятность возникновения проблем. Однако здесь работал противоположный принцип: банки, обслуживающие бюджетные счета, пользовались поддержкой соответствующих уровней власти или государственных органов, и отсутствие явных проблем у них не всегда соответствовало истинному положению дел.

Факторы, повышающие вероятность возникновения проблем, отражают, в первую очередь, ошибки в управлении активами и пассивами банков, несоответствие срочности активов и пассивов данного кредитного учреждения. Большинство выданных в 1997–1998 годах крупными российскими банками кредитов являлись долгосрочными и предоставлялись, преимущественно, родственным компаниям, входившим в состав образовавшихся финансово-промышленных групп. В то же время, обязательства банков (в том числе иностранные) были краткосрочными. Поэтому банки, проводившие ускоренную кредитную экспансию (темп роста кредитов у них превышал показатель для банковской системы в целом), сталкивались с серьезными проблемами ликвидности даже при платежеспособности в среднесрочном периоде. Потребность в привлечении средств приводила к необходимости повышать ставки по депозитам населения.

Большой объем иностранных обязательств увеличивал вероятность возникновения проблем у банков, преимущественно в период девальвации рубля (III–IV квартал 1998 года). Примечательно, что переменная, отражающая падения курса рубля (номинального или реального), по результатам оценки модели не оказывает статистически значимого влияния на вероятность возникновения проблем у банков, т.е. эффект девальвации учтен в изменении других объясняющих (микроэкономических) факторов9.

Особый интерес представляет интерпретация «фиксированных эффектов», т.е. оценка более высокого или более низкого уровня вероятности возникновения проблем у конкретного банка при прочих равных показателях баланса. К банкам «более подверженным» риску возникновения проблем относятся «Башкредитбанк» и «Менатеп». С другой стороны, риск возникновения явных проблем у «Автобанка», «Альфа-банка» и банка «Еврофинанс» был ниже.

Очевидно, что банки «Башкредитбанк» и «Менатеп» имели некоторые специфические черты, позволявшие им не бояться демонстрировать признаки проблемности. Так, «Башкредитбанк» являлся фактически «карманным» банком Правительства Башкирии и был вынужден подчиняться неформальному давлению чиновников башкирского правительства, заставлявших банк выдавать заведомо «плохие» кредиты. Однако Национальный банк Башкирии снисходительно смотрел на рискованную кредитную политику банка, и ограждал его от возможных санкций со стороны ЦБ РФ. После создания ФПГ «Роспром» банк «Менатеп» сознательно пошел на ухудшение баланса за счет долгов нефтяной компании «ЮКОС» и ее перекредитования в соответствии с условиями реструктуризации долгов компании.

С другой стороны, вероятность возникновения проблем у «Автобанка» и «Альфа-банка» была ниже, поскольку значительная доля должников банков представляла собой группы аффилированных кредитных организаций (у «Автобанка») и фирм, входящих в состав группы «Альфа» (у «Альфа-банка»), и взаимная задолженность могла показываться в целях «оптимизации» налогооблагаемой базы. Банк «Еврофинанс» получал мощную поддержку со стороны «материнского» банка – росзагранбанка «Евробанк» (Париж), который неоднократно предоставлял большие кредитные линии своему российскому дочернему банку для преодоления проблем у последнего.

Расчленение всей выборки банков на две подвыборки, объединяющие группы «живых» и «проблемных» банков, позволило разделить факторы, влиявшие на вероятность возникновения проблем у обеих групп. Так, мы получаем возможность разделить факторы, определявшие вероятность возникновения проблем, связанных с кризисов 1998 года (группа «проблемных» банков), и факторы, характеризующие типичное поведение «живых» российских банков.

Оценки модели №2 свидетельствуют о том, что вероятность возникновения проблем у группы «живых» банков определялась, преимущественно, факторами, влиявшими на краткосрочные колебания ликвидности и прибыльности банков. Так, вероятность возникновения проблем в этой группе повышалась при росте номинальных процентных ставок на рынке ГКО и по межбанковским рублевым кредитам. На вероятность возникновения проблем в 1998 году сильное влияние оказала доля вложений в федеральные ценные бумаги в общем объеме активов: падение цен на ГКО-ОФЗ и «замораживание» внутреннего государственного долга негативно сказались на качестве балансов банков, хотя и не привело к их краху.

Еще одним фактором, повышающим вероятность возникновения проблем в данной группе банков, был размер кредитного учреждения (доля активов банка в совокупных активах банковской системы без Сбербанка РФ). Такой результат не является уникальным для России10: более крупные банки чаще проводят рискованную политику и допускают ухудшение показателей баланса в надежде, что государство не допустит их банкротства из-за их величины, либо масштаб их деятельности позволит преодолеть краткосрочные проблемы собственными силами.

Pages:     || 2 |



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

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.