М.Ю. Матовников, Л.В. Михайлов, Л.И. Сычева
при техническом содействии Е.В. Тимофеева (ЦЭМИ РАН)

ПРОБЛЕМЫ ОРГАНИЗАЦИИ СИСТЕМЫ ГОСУДАРСТВЕННОГО СТРАХОВАНИЯ ВКЛАДЧИКОВ БАНКОВ В РОССИИ

Государственной Думой России готовится и принят в первом чтении закон "О гарантировании вкладов граждан в банках". В условиях резко интенсифицировавшегося в 1996 г. процесса отзыва лицензий на совершение банковских операций и роста среднего размера банка банкрота, своевременность и социальная значимость принятия Закона очевидны. Но проблема страхования депозитов многоплановая. В частности, можно выделить три аспекта: взгляд со стороны конкретного вкладчика разорившегося банка, самого банка, общества в целом.

На первый взгляд, с созданием системы обязательного страхования депозитов разрешается проблема перекладывания частью общества (вкладчиками) финансового бремени на все общество, снижая социальное напряжение, поскольку сами банки формируют через обязательные взносы ресурсы для компенсационных выплат. Однако зарубежный опыт показывает, что этих сумм достаточно в периоды относительного благополучия банковской системы и абсолютно недостаточно в периоды кризиса банковской системы.

Собственно именно опасения вызвать системный кризис - цепную реакцию неплатежеспособности целого ряда банков в результате прекращения операций крупного одного банка - является одной из причин создания систем государственных гарантий вкладчикам. Расходы на предотвращение банковской паники - бегства клиентов из банков - путем компенсации, хотя бы частичной, депозитов клиентам оказавшегося в кризисном состоянии банка, традиционно оказываются намного меньше затрат на ликвидацию последствий системного кризиса. И страны с формирующейся рыночной экономикой в этом смысле идут по тому же пути, который прошли страны с развитой рыночной экономикой. Например, толчком к принятию соответствующего закона в Латвии послужило банкротство банка Балтия, которое поставило государство перед необходимостью взять на себя все его долги.

Российские власти также опасаются возможного "эффекта домино" в банковской системе в результате неплатежеспособности крупного банка. Когда речь зашла о резком ухудшении положения Тверьуниверсалбанка, не только занимавшего 10-е место по размеру привлеченных частных вкладов, но и игравшего более, чем заметную роль в системе расчетов в стране, решения принимались быстрые и нестандартные. Правда, в отличие от соседей по бывшему СССР к принятию законопроекта этот опыт не привел.

Но и принятие закона, как представляется, мало что может сделать для создания механизма разрешения таких ситуаций в будущем. Собственно, ни разработчики, ни ЦБР и не ставят перед собой такой задачи. По словам председателя ЦБР С.К. Дубинина, ЦБР рассматривает систему защиты банковских вкладов "с одной стороны, как механизм косвенных гарантий инвестиций в российскую экономику, а с другой - как способ снизить негативные социально-экономические последствия первых этапов развития кредитно-финансовой системы Российской Федерации".

Таким образом, по крайней мере председатель ЦБР, не рассматривает систему гарантий вкладчикам - частным лицам как элемент страхования от системного риска в банковской системе. Это заставляет предположить, что основные надежды банковские власти возлагают на предупредительные меры - развитие системы пруденциального надзора и мониторинга деятельности коммерческих банков. Опыт организации дистанционного мониторинга за деятельностью кредитных институтов в США и его применимость в российских условиях будут рассмотрены ниже.

На первый же план, очевидно, выступает задача снижения "негативных социально-экономических последствий первых этапов развития кредитно-финансовой системы Российской Федерации". Ключевая роль при этом отводится Федеральной резервной Корпорации гарантирования вкладов в банках, которая должна аккумулировать регулярные взносы банков, состоящих в ней на учете. Законопроектом предусматриваются обязательные взносы банков в резервный фонд Корпорации в размере от 0,1% до 1% от средневзвешенной суммы вкладов граждан, привлеченных банком в течение календарного года. Они должны стать основным источником средств для компенсации вкладов. Корпорация гарантирует 100% возврат вкладов в пределах 20 МРОТ и 90% - в пределах 250 МРОТ.

Насколько достижимы поставленные цели при заложенных в проект нормативах и при том состоянии, в котором пребывает российская банковская система? Смогла ли бы Корпорация выплатить компенсацию вкладчикам, если бы она начала функционировать с начала 1996 г. и к ней обратились бы владельцы депозитов тех 261 банков, у которых лицензия была отозвана в 1996 г. при условии, что резервный фонд формируется только за счет регулярных (календарных - по терминологии законопроекта) взносов?

Кроме числа банков, лишившихся лицензии, ответ на вопрос, достаточны ли будут аккумулированные в фонде Корпорации ресурсы для выполнения задачи компенсации потерь вкладчиков при банкротстве банков зависит от нескольких факторов, в частности, от установленной ставки регулярных взносов в фонд Корпорации и общей суммы депозитов населения в банках. В свою очередь, оценка этой суммы сильно зависит от того, предполагается ли участие Сбербанка в схеме обязательного страхования. Специально этот вопрос в законопроекте не оговаривается, но от него зависит ресурсная база Корпорации, и, в силу законов страхования, - ставки взносов. Если взносы должен был бы платить и Сбербанк, то ресурсную базу Корпорации в 1996 г. можно было бы оценить в 96,5 трлн. руб., в противном случае база сокращается в 3,5 раза - до 27,6 трлн. руб. Причем, в силу особого статуса Сбербанка, именно последний вариант представляется более вероятным. А это значит, что доходы Корпорации за счет ежемесячных взносов, в зависимости от ставки, в 1996 году можно оценить в пределах от 27,6 до 276 млрд.руб.

Расходы Корпорации не в последнюю очередь определяются долей ее участия в компенсации потерь вкладчиков. Эта доля, в свою очередь, зависит как от доли депозитов, подпадающих под систему страхования, т.е. не превышающих предельно установленного размера вклада (см. таблицу 1), так и от того, какую часть выплат удастся произвести за счет средств самого банка-банкрота.

Оценить возможные расходы Корпорации на основе точных данных может только ЦБР, располагая информацией о сумме депозитов в банках с отозванной лицензией, среднем размере депозита, степени, в которой банк, прекративший операции, мог рассчитаться с вкладчиками - физическими лицами самостоятельно. Но уже неполные данные заставляют усомниться в способности Корпорации справиться с возлагаемыми на нее задачами, располагая ресурсами в соответствии с содержащимися в законопроекте предложениями.

В 1996 г. ЦБР отозвал лицензии у 261 банка. Из них на ту или иную дату 1996 г. мы располагали информацией о сумме депозитов физических лиц по трети банков. Средний размер депозитов физических лиц в этой группе оказался весьма близок к среднему по коммерческим банкам в целом в 1996 г.: 10,4 и 13 млрд. руб., соответственно (без Сбербанка). Поэтому в дальнейших расчетах мы исходим из предположения, что в среднем в балансе банка с отозванной лицензией в 1996 г. депозиты физических лиц составляли 13 млрд. руб. Тогда в предельном случае, т.е. необходимости 100% компенсации всей суммы депозитов и полном отсутствии у банков с отозванной лицензией средств на эти цели, расходы Корпорации должны были бы составить 3,4 трлн. руб. при максимальных доходах от взносов 276 млрд. руб. (Законопроектом предусмотрена возможность временного повышения ставки взносов до 2% не более, чем на 3 месяца, но учет дополнительной суммы принципиально не влияет на результат). Чтобы собрать необходимую сумму, ставка календарных взносов в Корпорацию должна была бы составлять 12,3%. Действительные же расходы Корпорации, как было показано выше, зависят от сочетания ряда факторов. Различные комбинации представлены в таблицах 2. В силу явной недостаточности суммы взносов, расчеты приведены только для максимальной предусмотренной ставки в 1%.

В силу неполноты имеющейся информации расчеты представлены для нескольких возможных сценариев. Из-за отсутствия информации о среднем размере вклада в банках, лишенных лицензии, рассмотрены различные случаи: как вариант узкой клиентской базы с крупными вкладами, когда лишь небольшой процент от суммы депозитов подлежит компенсации, так и вариант, когда преобладают мелкие вклады, и подавляющая часть или вся сумма депозитов подлежала бы компенсации. Последнее представляется более вероятными, если ориентироваться на число вкладчиков банков с наибольшими суммами привлеченных депозитов частных лиц. Так, Тверьуниверсалбанк сообщал о 140 тыс. клиентах - физических лицах на начало 1996 г. Если считать, что все они были владельцами именно депозитов, то средний размер вклада составлял 1 млн 800 тыс. руб. При одинаковой величине вклада у всех вкладчиков подлежали бы компенсации 98% суммы депозитов, хотя реальная сумма компенсируемых депозитов может оказаться существенно меньше при большем разбросе размеров вкладов.

Различные варианты подлежащих компенсации сумм в процентах к общей сумме депозитов расположены в таблицах по горизонтали с интервалом в 10%. По вертикали приводятся различные варианты участия корпорации в возврате суммы депозитов вкладчикам (от 10% до 100%). Широко известно, что лицензии лишаются банки находящиеся в плохом, но весьма различном финансовом положении, и их способность отвечать по своим обязательствам тоже сильно различается. Формально по балансу ликвидные активы (включая обязательные резервы в ЦБР) у всех 53 банков, балансовые данные по которым имелись на 1996 год, превышали сумму депозитов физических лиц на последнюю дату, по которой имелась информация. Но, во-первых, в последующие месяцы ситуация могла сильно ухудшиться, во-вторых, до выполнения обязательств по депозитам физических лиц банк должен осуществить целый ряд предусмотренных законодательством платежей.

Таким образом, доля расходов корпорации в общем объеме депозитов банков-банкротов определяется как произведение доли депозитов, требующих компенсации (по горизонтали таблиц 2.1 и 2.2), и доли депозитов, которые не будут покрыты за счет средств самого банка (по вертикали таблиц 2.1 и 2.2).

Таблица 2. Гипотетические расходы Корпорации в 1996 г. в зависимости от условий компенсации, в % к сумме взносов банков РФ в резервный фонд Корпорации за год.

Таблица 2.1. Вариант 1: ежемесячные взносы в размере 1% делают все банки, исключая Сбербанк, соответственно, резервный фонд Корпорации составил бы 276 млрд. руб.

доля депозитов, компенсируемая за счет Корпорации %	процент суммы депозитов физических лиц, подлежащий компенсации
	10	20	30	40	50	60	70	80	90	100
10	12,3	24,5	36,8	49,1	61,4	73,6	85,9	98,2	110,4	122,7
20	24,5	49,1	73,6	98,2	122,7	147,2	171,8	196,3	220,9	245,4
30	36,8	73,6	110,4	147,2	184,1	220,9	257,7	294,5	331,3	368,1
40	49,1	98,2	147,2	196,3	245,4	294,5	343,6	392,7	441,7	490,8
50	61,4	122,7	184,1	245,4	306,8	368,1	429,5	490,8	552,2	613,5
60	73,6	147,2	220,9	294,5	368,1	441,7	515,4	589,0	662,6	736,2
70	85,9	171,8	257,7	343,6	429,5	515,4	601,3	687,2	773,1	859,0
80	98,2	196,3	294,5	392,7	490,8	589,0	687,2	785,3	883,5	981,7
90	110,4	220,9	331,3	441,7	552,2	662,6	773,1	883,5	993,9	1104,4
100	122,7	245,4	368,1	490,8	613,5	736,2	859,0	981,7	1104,4	1227,1

Таблица 2.2.Вариант 2: ежемесячные взносы в размере 1% делают все банки, включая Сбербанк, соответственно, резервный фонд Корпорации составит 965 млрд. руб.

Варианты, при которых средств Корпорации было бы достаточно, располагаются в незатененной части таблицы и могли сложиться только в случае либо больших средних размеров вкладов в разорившихся банках, либо относительно высокой способности ответить по своим обязательствам, что довольно трудно ожидать от банков, финансовые проблемы многих из которых начались еще в 1995 г. Но в любом случае средств корпорации не достаточно для компенсации даже 10% общей суммы депозитов физических лиц банков с отозванной в 1996 году лицензией.

Если бы действие закона распространялось также на Сбербанк, средств, полученных Корпорацией от взносов банков хватило бы на выплаты вкладчикам при примерно 30%-ном участии Корпорации в компенсации, а в предельном случае - если Корпорация несет все расходы и необходимо компенсировать всю сумму депозитов банков, лишенных лицензии - взносы должны были бы составлять 3,5% (см. табл.2.2)

Таким образом, если бы Корпорация начала действовать с 1996 г., скорее всего, ей пришлось бы обратиться к внешним источникам финансирования уже в первый год своего существования, а сам по себе факт введения государственных гарантий владельцам банковских депозитов не снижает актуальность задачи минимизации финансовых потерь общества в результате банкротства застрахованного банка. В практике стран, где такие системы функционируют, это ведет к расширению функций организаций страхования депозитов. Они не только собирают взносы с банков и осуществляют компенсационные выплаты в случае банкротства банка, но и ведут мониторинг финансового положения банков, организуя корректирующие меры, если обнаруживают признаки неблагополучия. В мире является широко признанным тот факт, что составить полное представление о финансовом положении банка на основании только его финансовой отчетности невозможно. При оценке финансового положения используется сочетание непосредственного инспектирования "на месте " и "дистанционного" контроля в форме мониторинга показателей деятельности банков. Во время проверки на месте представители регулирующих органов посещают банки с целью оценить их финансовую устойчивость, соответствие деятельности банка закону и требованиям регулирующих органов, качество менеджмента и системы внутреннего контроля .

Наиболее известной системой, формализующей результаты такого инспектирования “на месте” является CAMEL. Рейтинг CAMEL присваивается органами банковского надзора США банку с 1979 г. по результатам инспекции на месте. Аналогичная система - BOPEC - используется для определения рейтинга банковских холдингов, рейтинг приписывается на основании анализа также пяти элементов: дочерние банки, другие дочерние компании, головная компания, консолидированные доходы [группы], консолидированная достаточность капитала [группы]. Выделение в отдельный компонент дочерних банков связано с тем, что они подпадают под систему страхования Фонда страхования банков.

В обеих системах - CAMEL и BOPEC - каждому компоненту присваивается значение от 1 до 5:

1. отлично;
2. удовлетворительно;
3. имеются определенные недостатки;
4. значительно ниже среднего;
5. неудовлетворительно, имеются серьезные проблемы, требуется немедленные корректирующие меры.

После определения пяти основных компонентов, выводится суммирующий рейтинг, который и используется в качестве основного индикатора финансового состояния. В зависимости от набранных баллов банк (холдинг) относится к одному из следующих пяти уровней рейтинга:

1. организация, устойчивая во всех отношениях;
2. организация, в основном устойчивая, но с некоторыми недостатками;
3. организация с финансовыми или оперативными недостатками либо неполным соблюдением норм банковского регулирования, что дает основания для беспокойства наблюдательным органам;
4. организация с серьезными проблемами, которые могут подорвать будущее функционирование;
5. организация с критическими проблемами, что делает вероятность банкротства очень высокой в ближайшем будущем.

Кроме того, в системе BOPEC отдельный рейтинг по трехбалльной системе присваивается менеджменту. Нормальным с точки зрения “здоровья” банковской системы является положение, когда большинство банков оказываются на первом и втором уровне.

В России такой мониторинг тоже должен стать элементом банковской системы. Вряд ли он может быть организован силами аудиторских фирм, как это предполагается Законопроектом. Даже если не принимать во внимание сложившуюся в России практику банковского аудита, лишь в редких случаях выходящую за пределы формулы “Финансовая информация, содержащаяся в отчете, соответствует данным бухгалтерского учета. Бухгалтерский учет ведется в соответствии с действующими правилами”, следует иметь ввиду, что аудиторским фирмам в принципе не свойственна функция надзора за управлением банка.

Создание системы мониторинга осложняется не только отсутствием соответствующей нормативной базы и устоявшихся традиций пруденциального банковского надзора, но и многочисленностью самих кредитных учреждений. Поэтому для России особый интерес представляет опыт организации такого рода мониторинга в США, где действуют тысячи коммерческих банков и других депозитных институтов, что приводит к существенным отличиям системы надзора по сравнению со странами с несколькими десятками банков. Большое количество банков исключает возможность частых проверок их деятельности на месте, хотя стандарты ужесточаются и в этом направлении. Регулирующие органы неизбежно вынуждены в большей степени опираться на формы дистанционного контроля и использование эконометрических методов, хотя и в этом случае контроль за деятельностью банков - дорогое удовольствие как для самих банков, так и для регулирующих органов. Исследователи Лондонской школы бизнеса подсчитали, что британские органы регулирования банковского бизнеса тратят 90 млн. фунтов стерлингов в год, деятельность аналогичных органов США обходится в 795 млн. долл. Косвенные расходы - по заполнению необходимых форм отчетности -Ассоциацией американских банкиров оцениваются в 14 млрд. долл. в год. Но еще более дорогое удовольствие - поддержание нежизнеспособных банков.

Мониторинг финансового состояния банков США с использованием компьютерных систем проводится в интервалах между проверками на месте. Системы, как правило, используют финансовую информацию, которую ежеквартально обязаны предоставлять банки. Целью мониторинга является выявление финансовых проблем в промежутке между инспекциями. Результаты используются для ускорения проверок в банках с признаками ухудшения финансового положения, для выявления наиболее слабых областей деятельности банков, подлежащих инспекции, направления наиболее опытных инспекторов в проблемные банки.

Действующая в настоящее время в США система мониторинга сформировалась в несколько этапов. Ее наиболее сложный компонент - Система мониторинга финансовых институтов (Financial Institutions Monitoring System - сокращенно FIMS) предполагает наличие на регулярной основе информации по нескольким десяткам параметров (см.табл.3), которые затем исследуются с целью выявления их значимости для прогноза финансового состояния банка. Этот набор не может быть механически перенесен на российскую почву - нашей системе дистанционного надзора предстоит самостоятельно выявить адекватный набор показателей. Но многие проблемы, с которыми столкнулись органы банковского надзора в США, неизбежно придется решать ЦБР и Корпорации по страхованию частных вкладов в случае ее создания.

Таблица 3 Переменные, отобранные для модели рейтинга FIMS

Использование компьютерных технологий позволило органам банковского надзора США с середины 1970-х гг. отслеживать положение банков по аналитическим коэффициентам на основе квартальной отчетности банков. Резкий рост числа банкротств в 80-е годы потребовал внести коррективы в методы мониторинга .С середины 1980-х годов в целях улучшения работы по анализу положения банков была введена новая система мониторинга - UBSS (Uniform Bank Surveillance Screen), использовавшаяся ФРС с некоторыми изменениями до 1993 года. UBSS использовала данные из официальной отчетности банков с целью выявления организаций, значения показателей которых ухудшились по сравнению с соответствующими группами банков со схожим размером активов .

UBSS строилась вокруг 6 коэффициентов (4 основных и 2 дополнительных), рассчитываемых по данным квартальной отчетности. Основные это:

• капитал первого уровня,
• чистый доход,
• чистые ликвидные активы,
• просроченные кредиты, включая те, по которым прекращено начисление процентов.

Они измерялись в процентах к активам и по ним вычислялся комплексный показатель, который служил индикатором состояния банка: нуждается ли он в специальном внимании во время инспекции на месте. Для этого внутри каждой группы финансовые показатели ранжировались от наилучшего до наихудшего и определялись ранги банка по каждому параметру, после чего ранги суммировались с одинаковым весом с целью получить агрегированный показатель для банка. Набранные банками места складывались, и таким образом вычислялся суммарный показатель для группы, а показатель банка делился на показатель группы. Банки, получившие наиболее высокие значения (т.е. худшие в своей группе), подлежали более детальному анализу на следующем этапе дистанционного мониторинга.

Дополнительные показатели:

• рост активов за последние 4 квартала (в процентах);
• процентные расходы по управляемой части обязательств (в процентах к этой части обязательств)

Как и в случае основных показателей, процентные значения банков по вспомогательным показателям ранжировались внутри групп сравнения. Банки с наибольшим рангом подлежали дополнительному анализу, а при необходимости - корректирующим мерам.

Далее результаты расчета показателя UBSS использовались вместе с Унифицированным отчетом о деятельности банка (Uniform Bank Performance Report), составление которых - компетенция Федерального совета по надзору за финансовыми институтами (Federal Financial Institutions Examination Council). Эти отчеты представляют собой аналитические материалы для инспекторов. В краткой форме они демонстрируют влияние управленческих решений и экономических условий на результаты работы банков и структуру их балансов. Каждый квартальный отчет содержит информацию за несколько периодов, данные представлены как в относительном, так и в долларовом выражении, приводятся соответствующие сведения по группе сравнения. Данные отчетов используются при принятии решений о достаточности капитала банка, качестве его активов, доходах, ликвидности, управлении активами и обязательствами. Если в результате этого анализа выяснялось, что финансовое положение банка значительно ухудшилось относительно группы сравнения за время, прошедшее с последней проверки на месте, применялись различные меры, включая контакты с руководством банка для получения дополнительной информации и ускорение плановой инспекции.

ФКСД в середине 1980-х разработала свою систему надзора, известную как CAEL, которая методологически похожа на UBSS. Аббревиатура CAEL восходит к четырем компонентам системы CAMEL - капитал, качество активов, доходы и ликвидность, но не дает оценки менеджмента. Как и UBSS, CAEL использует данные квартальной отчетности, но если UBSS вычисляет итоговый ранг, то CAEL определяет рейтинг по аналогии с методикой, используемой при расчете CAMEL, но на основе только дистанционного мониторинга. CAEL, как и UBSS, делит банки на группы по размеру активов и вычисляет значения четырех составляющих рейтинга с использованием большого количества коэффициентов. Но ее итоговый рейтинг рассчитывается как средневзвешенное соответствующих наборов финансовых коэффициентов. Как набор коэффициентов, так и веса утверждаются советом инспекторов. CAEL является основным инструментом мониторинга ФКСД.

Однако, практика применения в кризисных условиях показала, что и UBSS, и CAEL обладают рядом недостатков. Во-первых, набор коэффициентов является субъективным. Используемые показатели были выбраны из гораздо более широкого круга индикаторов, характеризующих финансовое состояние банка, но переменные не были проверены на статистическую значимость и достаточность для получения точных оценок риска методами дистанционного мониторинга. Как показали результаты тестирования, включение дополнительных переменных в модель дает лучшие оценки рискованности.

Во-вторых, проблему представляет взвешивание коэффициентов. Весовые коэффициенты также присваивались без строгой статистической проверки. Так что, даже если бы сам набор коэффициентов был идеален, некорректное взвешивание способно снизить точность оценок. Кроме того, если бы изначально были выбраны оптимальные веса, отсутствие в дальнейшем корректировки также снизило бы точность расчетов.

Третьим недостатком является использование метода сравнения с группой банков с близким размером активов. Такая система справедливо учитывает, что различия в значениях отношений могут быть просто связаны с размером активов, и без использования группового принципа различия в финансовых показателях, связанные исключительно с размерами, могут быть неправильно интерпретированы как различия в финансовом положении. Насколько велики указанные различия в российской банковской системе, позволяют оценить данные таблиц 4-7. 528 московских банков, по которым имелась балансовая информация на конец 1994, 1995 гг. и середину 1996 г., разбиты на 9 групп в зависимости от величины активов. Интервалы, первоначально определенные на 1.01.1995, на 1.01.96 г. были скорректированы с учетом инфляции (см. табл.5). В 1996 г. темп роста цен резко замедлился, и корректировка диапазонов на 1.07.1996 уже не проводилась. В таблицах приведены средневзвешенные значения по группам только некоторых показателей, характеризующих результаты работы банка. В таблице 7 приведены коэффициенты вариации этих показателей между группами на соответствующие даты. Как видно из данных таблицы, отдельной проблемой в российской банковской системе является высокая степень изменчивости коэффициентов во времени.

Таблица 4. Финансовые показатели по выборке 528 банков, сгруппированных по размеру активов на 01.01.95

Таблица 5. Финансовые показатели по выборке 528 банков, сгруппированных по размеру активов на 01.01.96

[1] НФС - нефинансовый сектор

[2] включают депозиты юридических и физических лиц, в т.ч. до востребования

[3] включают денежные средства в кассе банка и в пути, остатки на корреспондентских счетах банка в ЦБР и коммерческих банках, федеральные ценные бумаги, драгоценные металлы, выданные МБК.

[4] включают остатки на текущих, расчетных корреспондентских счетах в банке, привлеченные МБК, депозиты до востребования и сроком до 30 дней, прочие кредиторы банка, средства в расчетах (на 1.01.95 невозможно выделить долю депозитов до востребования и сроком до 30 дней, поэтому данные таблицы 4 в части обязательств до востребования не вполне сопоставимы с данными таблиц 5 и 6).

Но этот же метод сравнения с группой создает своеобразную ловушку для органов надзора, поскольку не позволяет отслеживать системные изменения. Как отмечают американские исследователи, поскольку результаты деятельности банка измеряются относительно других банков близких размеров, изменения носящие системный характер в состоянии группы сравнения или банковской системы в целом не влияют на окончательный балл, присваеваемый банку. Дополнительные трудности возникают при переходе банка из группы в группу и при работе с банками, находящимися на границах интервалов. В первом случае сравнительные показатели банка могут сильно измениться, даже если положение банка осталось прежним, а во втором - ввиду условности границ интервалов - возникает проблема корректного выбора группы сравнения.

С этими вопросами придется столкнуться и российским надзорным органам. С одной стороны, российская банковская система характеризуется колоссальным разрывом между размерами крупнейших и мелких коммерческих банков: на одном полюсе банки с активами в десятки триллионов рублей, на другом - менее одного миллиарда. С другой стороны, нестабильность макроэкономической обстановки, а также молодость банковской системы при либеральных правилах открытия новых банков послужили факторами, усилившими естественную неравномерность развития банков. Об интенсивности этих процессов свидетельствуют следующие данные: из 528 банков на 1.01.96 оказались в том же диапазоне (в постоянных ценах), что и год назад только 49% банков, за полтора года перешли в другие диапазоны по активам 64% банков (см. табл.8). Поэтому вопрос о критериях и границах групп в России особенно сложен. В США ФРС в настоящее время выделяет следующие группы: 10 крупнейших банков; крупные банки - занявшие места с 11 по 100-е место по размеру активов; средние банки - со 101-го по 1000-е место по размеру; мелкие банки - не вошедшие в первую тысячу по размеру активов. Список корректируется на начало каждого квартала.

Недостатки UBSS были учтены в новой системе, получившей название Система Мониторинга Финансовых Организаций. FIMS дает две оценки состояния банка, основанные на разных

эконометрических моделях, - рейтинг (FIMS rating) и балл рискованности (FIMS risk rank). Рейтинг FIMS дает оценку текущего состояния банка, в то время, как ранг рискованности FIMS - это более долгосрочная оценка ожидаемого состояния банка. В этих моделях повышено значение индивидуальных показателей работы банка и снижен вес показателей, характеризующих положение банка по сравнению с группой близких по величине активов банков. Кроме того, в модель рейтинг FIMS инкорпорируются результаты последнего доступного инспектирования “на месте”.

Рейтинг FIMS представляет собой оценку, основанную на последних данных квартальной отчетности, того, каким был бы рейтинг CAMEL банка, если бы он был присвоен банку в течение текущего квартала. Поскольку взаимосвязь между финансовыми показателями и рейтингом CAMEL может с течением времени меняться, модель обновляется ежеквартально. Эмпирическим путем определено, что использование данных за два последних квартала максимизирует точность модели.

Ранг рискованности FIMS оценивает вероятность того, что банк обанкротится в течение двух ближайших лет. Как и рейтинг, ранг рискованности FIMS обновляется раз в квартал с целью определить, какие коэффициенты и с какими весами включать в модель. Но в этой модели используются данные соответствующего квартала два года назад и информация, классифицирующая банк либо как неплатежеспособный (0), либо платежеспособный (1) на протяжении последующего периода. Это позволяет учитывать в модели произошедшие изменения и давать более долгосрочный прогноз устойчивости банка по сравнению с рейтингом FIMS.

Как показывает анализ литературы, набор показателей, характеризующих финансовое состояние банка, является относительно устойчивым и включает различные коэффициенты, отражающие достаточность капитала, качество активов, доходы и ликвидность. Этот набор образует основу дистанционных мониторинговых систем, используемых как ФРС, так и ФКСД. Из числа этих показателей разработчики FIMS выбрали около тридцати, наиболее адекватных с их точки зрения для моделирования рейтинга CAMEL и прогнозирования неплатежеспособности банка. Кроме того, был протестирован дополнительный набор переменных, характеризующих экономическую ситуацию в регионах. Список переменных и доступность аналогичной информации о российских банках приводятся в таблице 3. Для создания модели рейтинга FIMS в качестве переменных также тестировались итоговый балл CAMEL и значение рейтинга менеджмента за прошлый период. Включение итогового балла CAMEL в модель объясняется тем, что его значение при следующей проверке меняется менее, чем у трети банков. Рейтинг менеджмента был выбран в качестве переменной с целью включения в модель оценки качества управления. Все компоненты модели, кроме значений рейтинга за прошлые периоды, рассчитываются по данным регулярной финансовой отчетности банка; в модель включаются данные за последние четыре квартала.

На следующем этапе разработки моделей FIMS оценивалась объясняющая способность каждой переменной и с помощью пошаговой процедуры последовательно удалялись переменные, несущественно улучшающие результаты. Для модели рейтинг FIMS критерием являлся фактический рейтинг CAMEL, т.е. в списке объясняющих переменных оставлялись те, использование которых давало оценку наиболее близкую к фактическому значению рейтинга CAMEL.

В результате анализа и последовательного удаления переменных, которые не были статистически значимы во всех 10 кварталах, на основании данных по которым разрабатывалась модель, выявился список объясняющих переменных, наилучшим образом предсказывающих положение банка. Выяснилось, что только 11 переменных оказывали статистически значимое влияние на балл рейтинга FIMS на протяжении всего периода. Список этих переменных и направление их влияния на значение рейтинга приведены в табл. 9.

* Направление воздействия:
Ухудшает - значит, что более высокие значения переменных ассоциируются с худшими значениями рейтинга CAMEL
Улучшает - значит, что более высокие значения переменных ассоциируются с лучшими значениями рейтинга CAMEL

** поскольку рейтинг CAMEL присваивает значение 5 худшим банкам, а 1 - лучшим, увеличение балла соответствует повышению рискованности банка

В первоначальном списке было выявлено еще несколько переменных, статистически значимых на протяжении от 1 до 5 из рассматриваемых 10 периодов. Однако при тестировании выяснилось, что их включение не дает существенного улучшения точности оценки рейтинга за пределами стартовой выборки банков, в том числе, может и ухудшить эту точность. Существенный интерес представляет вывод, что при тестировании переменные, характеризующие экономическую конъюктуру в регионе, где расположен банк, несущественно повышают точность оценки за пределами выборки. Как выяснилось, сами по себе эти переменные обладают значительной объясняющей способностью, но она поглощается специфическими переменными, характеризующими финансовое положение самого банка.

Аналогичная процедура определения конечного набора переменных для включения в модель применялась и для модели балла рискованности FIMS. В качестве критерия выступала способность оценивать вероятность неплатежеспособности банка в ближайшие два года. Возможно, выбор именно этого срока связан с исследованиями Е.Альтмана - автора знаменитой z-модели -еще в 60-е годы показавшего, что самое резкое ухудшение финансового положения фирмы наступает за 2-3 года до банкротства, но при увеличении срока прогноза за пределы двух лет его точность быстро уменьшается. В качестве параметров при тестировании модели брались не текущие значения переменных, а их значения за тот же квартал два года назад. Итоговый список включает только 9 переменных, статистически значимых во всех периодах (см.табл.10).

*Повышает - означает, что более высокие значения переменной ассоциируются с более высокой вероятностью неплатежеспособности банка
Понижает - означает, что более высокие значения переменной ассоциируются с более низкой вероятностью неплатежеспособности банка

Обращает на себя внимание место, которое в итоговых списках заняли показатели, характеризующие качество активов - четыре переменные: кредиты, просроченные на 30-89 дней, и более, чем на 90 дней, по которым продолжается начисление процентов, кредиты, по которым прекращено начисление процентов, недвижимость, права на которую перешли к банку - включены в обе модели. Кроме них также в оба списка попали еще три показателя - капитал, чистый доход банка и инвестиционные ценные бумаги (индикатор ликвидности).

Точность модели рейтинг FIMS оценивается несколькими критериями:

1. точность моделирования фактического балла CAMEL;
2. точность классификации банков, находящихся в неудовлетворительномсостоянии на момент проверки;
3. точность прогноза ухудшения финансового положения банка

Эталоном во всех случаях служило значение рейтинга, выставляемого банку по результатам инспектирования. А точность модели оценивалась по степени приближения балла, рассчитываемого моделью, к фактически полученному банком.

1. Проверка способности модели правильно определять значение итогового балла рейтинга CAMEL проводилась для периода с декабря 1989 по март 1992 г. На основе данных финансовой отчетности за два квартала вычислялся рейтинг на следующий квартал и сравнивался с фактическим рейтингом, присвоенным банку про результатам инспекции в этом квартале.

Оценки FIMS были идентичны с впоследствии присвоенным рейтингом CAMEL в 74.6% случаев из 27 083 сделанных наблюдений. Менее, чем в 0.5% случаев оценки более, чем на 1 балл были лучше фактических, в 12.1% - на 1 балл. Особенно точен FIMS был в предсказывании баллов 1 и 2 (т.е. банков в удовлетворительном состоянии) и в предсказании рейтинга банков, признанных неплатежеспособными в следующем квартале - 97.7% (см. табл.11).

Таблица 11. Оценка точности прогноза рейтингом FIMS итогового балла рейтинга CAMEL в следующем квартале

2. Органы банковского надзора США в результате инспекции классифицируют банки как находящиеся в удовлетворительном состоянии или неудовлетворительном состоянии. Традиционно к первому относятся банки, получившие рейтинг 1 и 2, а ко второму - 3, 4 и 5. Поэтому модель рейтинга FIMS отдельно тестировалась на точность классификации банков, находящихся в неудовлетворительном состоянии на момент проверки. При дистанционных формах мониторига ошибки в классификации неизбежны и подразделяются на два типа. Ошибкой первого типа называется отнесение банка, находящегося в неудовлетворительном состоянии к числу банков, находящихся в удовлетворительном состоянии. Ошибкой второго типа называется отнесение банка, находящегося в удовлетворительном состоянии к числу банков, находящихся в неудовлетворительном состоянии.

Цена ошибки первого типа может оказаться высокой, так как банк может обанкротиться, в то время как это событие могло быть предотвращено своевременным вмешательством надзорных органов. Цена ошибки второго типа как правило, намного меньше, поскольку она ограничивается суммой ненужных надзорных и инспекционных расходов на здоровый банк. Но снижение ошибки первого типа в модели достигается за счет увеличения ошибки второго типа. Результаты тестирования показали, что если установить границу между банками, находящимися в удовлетворительном состоянии и банками, находящимися в неудовлетворительном состоянии на уровне 2.5 балла, то модель рейтинг FIMS примерно 17.1% проблемных банков относит к категории находящихся в удовлетворительном состоянии (ошибка первого типа), а 7.4% банков, находящихся в удовлетворительном состоянии, ошибочно относит к проблемным, т.е. присваивает балл выше 2.5 (ошибка второго типа). Если сместить границу между категориями банков, например, установив ее на уровне 2.3, то ошибку первого типа удастся уменьшить, но только за счет повышения ошибки второго типа.

3. Важнейшей задачей дистанционного мониторинга является выявление банков, финансовое положение которых ухудшилось в самое последнее время, и они из категории благополучных перешли в категорию проблемных. Критерием точности такого рода краткосрочного прогноза для модели рейтинг FIMS разработчики выбрали ее способность выявлять банки, которые во время последней инспекции получили удовлетворительную оценку (баллы 1 или 2 по CAMEL), но в ближайшем будущем их рейтинг станет неудовлетворительным (от 3 до 5 баллов). Тестирование показало, что в этом случае ошибка первого типа оказывается весьма высокой: 58.8% банков, чье финансовое положение ухудшалось в ближайшем будущем, ошибочно относились к числу благополучных (ошибка второго типа оказывалась относительно невелика - около 2.7%). Такие результаты еще раз напоминают, что методы дистанционного мониторинга не могут заменить инспектирование, их основное назначение - оценка финансового положения банка между проверками. В то же время, при более долгосрочном прогнозировании методы дистанционного мониторинга, как выяснилось, имеют свои преимущества.

Балл рискованности FIMS - модель, разработанная для прогноза вероятности неплатежеспособности банка в более долгосрочной перспективе (в течение ближайших двух лет), при тестировании показала несколько лучшие результаты, чем рейтинг CAMEL, что разработчики связывают с тем, что в каждый данный момент времени балл рейтинга CAMEL базируется в среднем на более старых данных, чем модели дистанционного мониторинга. При сплошном инспектировании банков 1 раз в год средний “возраст” рейтингов будет 6 месяцев, в то время как дистанционный мониторинг строится на ежеквартальных отчетах, которые становятся доступны примерно через 2 месяца.

К сильным сторонам FIMS относится и ее гибкость. Коэффициенты объясняющих переменных меняются каждый квартал, отражая изменяющиеся условия функционирования банковского сектора. Одновременно, в системе предусмотрена возможность без серьезной доработки математического обеспечения заменять одни объясняющие переменные другими, если в этом появляется необходимость.

Уроки эволюции систем дистанционного мониторинга в США показывают, что для разработки адекватной модели необходимо длительное время, налаженная на высоком уровне система инспектирования “на месте” , на которую опирается система дистанционного мониторинга. Необходимой предпосылкой является также наличие адекватной информационной базы, а как видно из табл. 3, положение в этой области не выглядит благоприятным для разработки системы.

Лишь по одному из семи показателей, включенных в обе модели FIMS, - капиталу банка - информация доступна на протяжении нескольких лет, а эти индикаторы, в отличие от ряда других представленных в таблице 3, не относятся к специфическим для американской банковской системы. Очевидно, что при создании собственных систем российским органам банковского надзора придется довольствоваться кругом доступных показателей. Совершенно отдельным вопросом является качество информации, и если вопросу повышения достоверности балансовой информации ЦБР в последнее время уделяет немало внимания, то другие формы отчетности - расшифровки к балансовым счетам, отчеты о прибылях и убытках, использовании прибыли, не находящиеся под пристальным вниманием ЦБР, во многих случаях содержат такое количество ошибок, что просто не могут использоваться в аналитических целях.