Факторы, влияющие на принятие решения Банком России о санации или банкротстве банков

Размещено на http://www.allbest.ru/

Правительство Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования

"Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Банковский институт

Выпускная квалификационная работа

«Факторы, влияющие на принятие решения Банком России о санации или банкротстве банков»

Проховник Максим Александрович

Москва 2019



Аннотация

Данная выпускная квалификационная работа посвящена анализу факторов, которые влияют на принятие решения российским финансовым регулятором о санации или банкротстве банков, находящихся в дефолтном состоянии.

Для выявления механизма принятия решения ЦБ в данной выпускной квалификационной работе была построена модель бинарного выбора (logit-model). Результатом данной модели является получение показателя Z-score, который является параметром для оценки вероятности санации банка, а не окончательного отзыва банковской лицензии.



Оглавление

Введение

Глава 1. Оценка финансового состояния российской банковской системы

1.1 Периоды развития банковской системы России

1.2 Структура банковской системы России

1.3 Обзор системных рисков

1.4 Перспективы развития

Глава 2. Меры поддержки банковской системы, проводимые регулятором в случае дефолтного состояния банка

2.1 Дилемма: санация - банкротство

2.2 Механизмы санации банков

Глава 3. Построение модели

3.1 Предыдущие исследования

3.2 Описание модели

3.3 Прогнозирование результатов с помощью построенной модели

Заключение

Список использованной литературы



Введение

Проблема оздоровления банковского сектора в России является одной из самых острых и обсуждаемых на сегодняшний день. Наиболее интересным аспектом данной проблематики является определение подхода Центрального Банка в принятии решения о санации или отзыве лицензии у проблемных банков, особенно учитывая продолжающуюся политику Банка России по ужесточению регулирования банковской деятельности. В связи с этим данная работа имеет особую практическую значимость.

В настоящей работе рассматриваются существующие подходы в изучении проблемы вероятности наступления дефолта банков, анализируемые разными авторами в различных странах. Автор использует обзор и анализ предыдущих исследований, проведённых по тематике банковских дефолтов.

Цель данной выпускной квалификационной работы состоит в том, чтобы проанализировать наиболее важные экономические переменные, на которые ориентируется Центральный Банк при принятии решения о санации или отзыве лицензии у банка, а также предложить модель, по которой можно будет прогнозировать решения Банка России по изучаемому вопросу.

В данной работе будет построена вероятностная модель, на основании которой можно прогнозировать решения Банка России о санации или отзыве лицензии у российских банков в случае наступления у них финансовых проблем. Для моделирования была выбрана logit-регрессия как один из наиболее распространённых и эффективных инструментов построения моделей бинарного выбора.

Для проведения исследования и построения модели были использованы ежегодные данные показателей эффективности банков - участников системы страхования вкладов, с отозванными лицензиями или санируемые Центральным Банком за период с 2008 по 2018 годы, полученные в результате выгрузки информации из электронной базы данных информационно-аналитического агентства Mobile. Также были использованы официальные документы и справочно-информационные материалы Банка России и годовая банковская отчётность отдельно взятых банков. Информация находится в публичном доступе и является репрезентативной для построения модели в рамках настоящего исследования.

На основании построенной модели будет осуществлено прогнозирование вероятности санации функционирующих банков при наступлении у них финансовых проблем.

Данная работа состоит из трёх глав. В первой главе рассматривается современное состояние российской банковской системы, её структура, а также риски банковского сектора. Глава 2 посвящена подробному анализу механизма санации и описанию факторов, влияющих на принятие решения ЦБ по санации. Глава 3 содержит описание модели, постановку гипотезы, а также анализ результатов проведённого исследования.



Глава 1. Оценка финансового состояния российской банковской системы

Российская банковская система стала активно развиваться с 1990-х гг. и является достаточно молодой по сравнению с американской или западноевропейской. Ей присущи черты развивающихся стран Азии и Латинской Америки, для неё также характерны элементы банковских систем стран с переходной экономикой Восточной Европы.

В последние годы на первый план вышла проблема низкой устойчивости российской банковской системы. Данная проблема особенно обострилась на фоне валютного кризиса 2014-15 гг., когда многие российские банки столкнулись с проблемами нехватки валютной ликвидности и реализацией процентного риска.

1.1 Периоды развития банковской системы России

Процесс формирования современной российской банковской системы проходил в несколько этапов. Российская банковская система начала формироваться в конце 1980-х и начале 1990-х гг. Период 90-х гг. можно охарактеризовать как период экстенсивного роста банковской системы - на тот момент она росла за счёт постоянно увеличивающегося количества создаваемых банков. К середине 90-х гг. Центральный Банк выдал более чем 2500 банковских лицензий. Карминский А. М., Костров А.В., Мурзенков Т.Н. Вероятность дефолта банка и ее моделирование // Финансовая аналитика, 2012. 41(131)

Основной целью банков в указанный период формирования российской банковской системы было аккумулирование первичного капитала, зарождающегося в новой рыночной экономике России. Данный период также характеризуется достаточно слабым регулированием и низкими требованиями со стороны надзорных органов к ведению банковской деятельности.

Второй этап развития российской банковской системы характеризуется укрупнением и расширением уже имеющихся банков. Причиной этому послужило создание избыточного количества банков в 1990-е годы, что привело к процессу слияния и поглощения банков в 2000-х гг. На данном этапе своего развития российская банковская система показывала устойчивый рост.

Наиболее остро проблемы российской банковской системы проявились во время разгара мирового финансового и экономического кризиса 2008-2009 гг., а также во время внутрироссийского кризиса 2014-16 гг.

Среди основных особенностей межкризисного этапа развития банковской системы России можно выделить введение наиболее значимой базы внутреннего регулирования банковской деятельности и финансового рынка в целом. Следует отметить, что российский финансовый регулятор - Центральный Банк берёт за основу международные практики регулирования, такие как Базельские стандарты (Базель II, III). Благодаря своей прозрачности, данный подход в регулировании банковской деятельности позволяет основным участникам финансового рынка более эффективно управлять своими рисками и снижать их.

Текущий этап развития банковской системы России имеет ряд особенностей и отличий, не характерных для всех предыдущих этапов. Среди наиболее очевидных отличий можно выделить активное участие Центрального Банка России в «расчистке» банковской системы посредством возобновившейся практики отзыва лицензий у банков, введения временной администрации, а также переход к практике санации банков и предоставления им временной финансовой поддержки.

Начиная с 2013 г. руководство Центрального Банка вернулось к практике активного отзыва банковских лицензий. В данном периоде лицензии отзывались уже не только у мелких банков, но и у достаточно крупных, входящих в лист топ-100 или даже топ-50. Также, Центробанк выделил группу так называемых «системно значимых банков», состоящую на начало 2019 г. из 11 крупнейших банков по размеру активов. Данные банки будут пользоваться особой поддержкой ЦБ, так как их функционирование критически важно для стабильности всей финансовой системы страны.

В качестве примера особой финансовой поддержки ЦБ можно выделить санацию ПАО «Промсвязьбанк» и ПАО Банк «Финансовая Корпорация Открытие». Более подробно процесс санации указанных банков будет рассмотрен в следующих главах данной магистерской диссертации.

Современный этап развития российской банковской системы, наступивший после кризиса 2014-16 гг., представляет собой продолжение политики Центрального Банка по «расчистке» банковской системы одновременно с внедрением улучшенной системы оценки рисков, а также их диверсификации.

С целью диверсификации рисков в банковской отрасли Центробанк в 2018 г. ввёл два новых типа банковской лицензии: базовую и универсальную. Данная мера была предпринята для снижения операционных рисков среди относительно мелких банков, а также упрощения регулятивных требований для них. В то же время для банков, получающих универсальную лицензию, требования регулятора остаются повышенными, но получение данного вида лицензии позволит им осуществлять более масштабную деятельность, например, открывать иностранные представительства.

По состоянию на 1 января 2019 г. 291 банк имел универсальную лицензию, 149 банков - базовую.

Несмотря на упрощение требований регулятора к банкам с базовой лицензией, общее количество банков в стране продолжило сокращаться. За 2017 г. их количество снизилось с 517 до 440 банков в 2018 г. (снижение на 14,9% за год), как показано на рис. 1.



Рис. 1. Динамика сокращения количества банков за период 2017-2018 гг.

1.2 Структура банковской системы России

Как и любая современная банковская система, российская банковская система является двухуровневой. На первом уровне располагается Центральный Банк, который регулирует деятельность коммерческих банков. Расположенные на втором уровне коммерческие банки являются основным элементом в финансовой системе России, которые обеспечивают переток капитала от инвесторов к заёмщикам.

Центральный Банк России выполняет несколько ключевых задач для поддержания стабильности российской финансовой системы. Основными функциями Центрального Банка являются:

· проведение денежно-кредитной политики

· монопольное право на денежную эмиссию

· выполнение задач и функций банка Правительства

· функции кредитора последней инстанции для коммерческих банков

· осуществление надзора за коммерческими банками, регулирование их деятельности и пр.

Коммерческие банки в России являются основными посредниками на финансовом рынке, обеспечивая весь спектр банковских услуг, таких как привлечение депозитов, выдача кредитов, операции с иностранными валютами, обслуживание счетов клиентов, межбанковские переводы и прочее.

Поскольку в России существует высокая доля государства в экономике, традиционно наиболее значимыми являются банки с государственным участием. Основными игроками на рынке являются ПАО «Сбербанк России», «Банк ВТБ» (ПАО), «Газпромбанк» (АО) и другие банки, находящиеся во владении государства, или псевдо-государственные банки. Также достаточно уверенно на российском рынке банковских услуг чувствуют себя банки со 100%-ым иностранным капиталом. Они являются неплохой альтернативой государственным банкам, поскольку сочетают в себе надёжность и высокий уровень оказания банковских услуг.

Согласно Годовому отчёту Банка России за 2018 год, в стране существовала 141 кредитная организация с участием нерезидентов в капитале на конец 2018 года. При этом совокупный уставный капитал данных кредитных организаций составлял почти 2,7 трлн рублей по состоянию на 01.01.2019.

Как видно из ниже приведённой диаграммы (рис. 2), в России очень высока концентрация активов в крупнейших банках. На долю 5 крупнейших банков (ПАО Сбербанк, Банк ВТБ, Газпромбанк, Россельхозбанк и Альфа-банк) приходится более 60% чистых активов банковской системы страны, и эта цифра имеет тенденцию к росту.

Столь высокая концентрация активов банковской системы приводит к возникновению значительной рыночной власти у крупных банков. В связи с этим снижается общий уровень конкуренции в банковском секторе в целом. Данная тенденция с большой долей вероятности будет продолжаться в связи с проводимой Центральным Банком политикой по отзыву лицензий.



Рис. 2. Концентрация чистых активов российских кредитных организаций (в зависимости от величины активов)

В силу процессов слияния и поглощения, свойственных любой развивающейся банковской системе, в России сложилась ситуация с очень высокой концентрацией долей крупных банков. На этом фоне особо сильно выделяется ПАО Сбербанк, в котором концентрируется 46% вкладов населения, 39% кредитов физическим и 32% юридическим лицам соответственно.

1.3 Обзор системных рисков

Российская банковская система в значительной степени подвержена различным рискам. Среди основных видов рисков можно выделить кредитный, процентный, валютный, операционный и риск ликвидности. Наиболее значимыми за последнее время являются процентные и кредитные риски.

Говоря о процентном риске, следует учитывать динамику ключевой процентной ставки. От неё зависит динамика ставок по кредитам и депозитам и, как следствие, процентные доходы банков (чистая процентная маржа). После резкого повышения ключевой процентной ставки Центральным Банком в декабре 2014 г. значительное количество процентного риска было реализовано, что отразилось в рефинансировании депозитов физическими лицами под более высокие процентные ставки. С другой стороны, выданные кредиты продолжали приносить доход по относительно более низким ставкам. Таким образом, происходит снижение чистой процентной маржи в банках, что является основным видом дохода в банковском секторе. Это один из наиболее очевидных примеров реализации данного вида риска.

В связи с активно расширяющимся портфелем кредитов в банковском секторе в целом, существует вероятность возрастания кредитных рисков вследствие роста просроченной задолженности.

Приведённая ниже диаграмма (рис. 3) подтверждает возрастающую динамику доли кредитов с низкими категориями качества (кредиты 4-й и 5-й категорий) среди кредитов юридическим лицам. Таким образом, можно утверждать, что происходит возрастание кредитных рисков, а также рост вероятности их реализации.

Рис. 3. Динамика доли кредитов низкой категории качества в общем объёме кредитов юридическим лицам

Проблема кредитных рисков особенно остро стоит на повестке дня, учитывая продолжающееся снижение реальных доходов населения. При этом приведённый ниже на рис. 4 график показывает определённое снижение доли низкокачественных ссуд в общем объёме кредитного портфеля банковской системы. Данное противоречие можно объяснить лагом данных (на графике они представлены до начала 2018 г., в то время как на начало 2019 г. происходило снижение реальных располагаемых доходов россиян).

Рис. 4. Динамика доли кредитов низкой категории качества в общем объёме кредитов физическим лицам

Говоря о кредитных рисках, следует упомянуть о динамике достаточности капитала российской банковской системы. Как видно из приведённого ниже графика на рис. 5, средневзвешенное значение достаточности собственных средств банков имеет определённую тенденцию к снижению (12,1% на начало 2018 г. против 13,4% на начало 2017 г).

Согласно Годовому отчёту Банка России за 2018 г., «понижающее влияние на достаточность совокупного капитала банковского сектора оказало увеличение активов, взвешенных по уровню риска, у крупных банков (прирост знаменателя норматива Н1.0 у системно значимых банков со- ставил 22,1%, у прочих банков, входящих в топ-100 по активам, знаменатель возрос на 13,0%)».



Рис. 5. Динамика достаточности собственных средств банковского сектора в 2016-2018 гг.

В отношении рисков ликвидности следует отметить, что последние несколько лет они не представляются столь значительными, так как в банковском секторе имеется профицит ликвидности.

За последние годы Банк России разработал несколько видов мер поддержки банковской системы. Особое внимание было уделено решению проблем, связанных с риском ликвидности. В сентябре 2017 г. ЦБ внедрил новую меру для поддержания стабильной ликвидности банковской системы России - Механизм Экстренной Поддержки Ликвидности (МЭПЛ). Данная мера позволит банкам снизить риск недостатка ликвидности благодаря гарантированной поддержке со стороны ЦБ.

Внедрение данного механизма значительно улучшило показатели ликвидности российской банковской системы. Согласно отчёту Банка России за 2017 г. произошло значительное увеличение большинства типов нормативов ликвидности в среднем по банковскому сектору. Как показано на рис. 6, «Среднее значение показателя мгновенной ликвидности (Н2) по банковскому сектору за 2017 год значительно увеличилось и составило 111,1% (при нормативном уровне 15%). Среднегодовое фактическое значение текущей ликвидности (Н3) увеличилось с 130% в 2016 г. до 163% в 2017 г., что также существенно выше нормативного значения (50%)».

Рис. 6. Динамика показателей ликвидности банковского сектора в 2014-2017 гг.

Ещё одним важным видом риска, влияющим на стабильность банковской системы, является валютный риск. Данный вид риска наиболее чувствителен для крупных банков, которые проводят большие объёмы операций с иностранной валютой, а также привлекают валютные депозиты и выдают кредиты. Например, если у банка значительное количество валютных депозитов, а кредиты в основном выданы в рублях, то банк будет нести значительные убытки, спровоцированные ослаблением национальной валюты.

1.4 Перспективы развития

В краткосрочном и среднесрочном периоде российская банковская система представляется достаточно стабильной в связи с улучшающимися фундаментальными показателями банков и благодаря политике Центрального Банка по поддержке уязвимых банков. Кроме того, можно сказать, что российская банковская система становится прозрачнее благодаря внедрению более чётких правил регулирования, а также в связи с активными действиями по «расчистке» банковской системы от недобросовестных и нестабильных её участников.

Однако существует ряд проблем, которые могут проявиться в долгосрочной перспективе. В первую очередь, речь идёт о слишком высокой доле государственных банков, что может негативно отразиться на конкурентоспособности отрасли и привести к сильной зависимости от финансовой поддержки Центрального Банка.

При этом следует отметить, что относительно недавно Банк России начал принимать активное участие в разработке мер по развитию конкуренции на финансовом рынке и на рынке банковских услуг. Так, в 2018 году был проанализирован уровень конкуренции в данных секторах на федеральном и региональном уровнях. В итоге была сформирована «дорожная карта», которая подразумевает развитие конкуренции на период 2018-20 гг. по трём основным направлениям:

· исключение необоснованных конкурентных преимуществ для крупных банков, в т. ч. с государственным участием;

· снижение рыночных барьеров;

· формирование системы стимулов для развития добросовестной конкуренции.



Глава 2. Меры поддержки банковской системы, проводимые регулятором в случае дефолтного состояния банка

В данной главе будут рассмотрены различные подходы и методы, которые Банк России применяет для санации банков, описаны механизмы их поддержки. Также будут описаны преимущества и недостатки каждого из подходов санации банков и обозначены результаты финансового оздоровления банков на текущий момент.

2.1 Дилемма: санация - банкротство

При принятии решения о проблемном банке Банк России следует трём основным принципам: «значимость, целесообразность, невовлеченность банка в отмывочные схемы». Значимость банка определяется по нескольким критериям:

· значимость банка в финансовой системе;

· значимость на региональном уровне;

· социальная значимость;

· значимость на отраслевом уровне.

У Банка России существует список так называемых «системно значимых банков». Этот список включает себя 20 крупнейших банков России по размеру активов. Однако, как видно из приведённых выше критериев, размер активов банка не является единственным критерием для определения его значимости. Так, например, если банк является активным участником на межбанковском рынке, но при этом не входит в число крупнейших банков по размеру активов, его тоже можно отнести к группе системно значимых, так как в случае отзыва у него банковской лицензии большое количество банков-контрагентов данного банка понесут серьёзные убытки.

Также следует отметить важность критерия отраслевой значимости банка. В случае отзыва у такого банка лицензии значительные убытки понесут не только бенефициары банка, его кредиторы и контрагенты, но и предприятия, у которых с данным банком имеются различные коммерческие связи.

Существуют и другие подходы и критерии, опираясь на которые, Центральный Банк принимает решение о санации того или иного банка. Согласно заявлению главы департамента финансового оздоровления Банка России Александра Жданова, среди них особо выделяются такие факторы, как:

· наличие сомнительных операций у банка;

· стоимость санации;

· уровень риск-менеджмента.

Рассмотрим каждый из указанных факторов более подробно. Если ЦБ выявляет случаи подозрительных банковских операций, которые могут свидетельствовать о причастности банка к отмыванию денежных средств, то вполне вероятно, что банк лишится лицензии. Часто одного этого фактора бывает достаточно для того, чтобы у банка отозвали лицензию, вне зависимости от значений других параметров финансовой деятельности кредитной организации. Данное обстоятельство объясняется тем, что в таком случае Центральный Банк принимает решение, не исходя из экономических показателей, а ориентируясь на федеральное законодательство.

Фактор стоимости санации определяется через концепцию альтернативных затрат. Так, если стоимость санации и извлечённой прибыли из дальнейшей деятельности банка окажется выше, чем расходы на процедуру банкротства банка, то ЦБ скорее всего инициирует процедуру санации. По мнению зампреда Центрального Банка Алексея Симановского, «санировать банк, когда это экономически нецелесообразно, означает расходовать деньги налогоплательщиков».

Что касается риск-менеджмента, то если он находится на достаточно слабом уровне, то санация банка в итоге может оказаться неуспешной и привести к ещё большим проблемам как в самом банке, так и с его контрагентами. Это связано с тем, что банк, получивший финансовую поддержку ЦБ и имеющий слабый риск-менеджмент, может продолжить осуществлять рискованные операции в ещё большем масштабе.

2.2 Механизмы санации банков

За весь анализируемый период санации банков существовало два механизма, каждый со своими преимуществами и недостатками. Старый механизм санации, действовавший до июня 2017 года, предусматривал в первую очередь участие Агентства по страхованию вкладов (АСВ) в процедуре санации.

До вступления в силу в июне 2017 года нового механизма процесс санации банков заключался в следующем:

1. Банк России принимает решение о санации.

2. Кредитование / финансирование за счёт госбюджета или средств Агентства по страхованию вкладов (АСВ).

3. Агентство по страхованию вкладов привлекает инвесторов.

4. Введение временного управления в санируемом банке.

5. Реорганизация и поглощение санатором.

Банк России разработал новый механизм финансового оздоровления кредитных организаций, который представлен в Федеральном законе от 01.05.2017 № 84-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» (положения, регламентирующие новый механизм финансового оздоровления, вступили в силу с 16.06.2017).

Новая процедура санации заключается в передаче санируемого банка в собственность ЦБ. В отличие от предыдущей процедуры, Агентство по страхованию вкладов не принимает участия в санации. Вместо него дополнительным игроком выступает Фонд консолидации банковского сектора (ФКБС), который формируется из имущества Банка России.

Реализация нового механизма предполагает прямое участие регулятора в капитале санируемых банков за счёт денежных средств, выделяемых из Фонда консолидации банковского сектора, с целью

· приобретения Банком России акций санируемых банков;

· предоставления санируемым банкам субординированных кредитов, гарантий, размещения депозитов, а также приобретения их имущества;

· оказания финансовой поддержки в процессе санации.

Основные положения нового механизма:

· введение нового инструмента - прямая докапитализация санируемого банка Банком России;

· создание Фонда консолидации банковского сектора;

· учреждение Управляющей компании Фонда консолидации банковского сектора.

ООО «Управляющая компания Фонда консолидации банковского сектора» учреждено Банком России согласно статье 76.10 Федерального закона № 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» от 10.07.2002. Целью создания УК ФКБС является осуществление от имени Банка России мер по предупреждению банкротства кредитных организаций или страховых организаций и использование денежных средств Фонда для осуществления мероприятий по финансовому оздоровлению кредитных организаций. Федеральный закон от 10.07.2002 № 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)», ст. 76.10

Помимо самого Фонда консолидации банковского сектора, создаётся Управляющая компания данного фонда, которая осуществляет доверительное управление имуществом санируемого банка. Именно она проводит процесс санации банка, улучшая его финансовые показатели. Основные функции УК Фонда состоят в следующем:

· участвует в анализе финансового положения банка, выполняет функции временной администрации по управлению банком;

· участвует в реализации мер, направленных на прямую докапитализацию санируемого банка;

· может выполнять функции единоличного исполнительного органа банка после докапитализации;

· осуществляет доверительное управление приобретёнными Банком России в рамках санации акциями, иным имуществом, правами требования;

· участвует в реализации долгового механизма санации по аналогии с действующим порядком участия АСВ в осуществлении санации.

Рис. 7. Изменение схемы санации банков (под текущей схемой санации подразумевается механизм, действовавший до 16.06.2017)

Основное отличие новой схемы санации от старой (рис. 7) состоит в том, что в новом механизме основным санатором выступает именно ФКБС и его Управляющая компания. Они представляют собой дочерние структуры Центрального Банка, так что по сути в новом механизме именно Банк России является санатором.

В отличие от нового механизма, в старом механизме основная функция АСВ состояла в поиске внешнего санатора (инвестора), которому выдавался кредит на 10 лет под льготный процент (0,51% годовых). Чаще всего таким инвестором становился более крупный банк.

Внедрение данного механизма направлено на достижение следующих целей:

· сокращение расходов Банка России и сроков оздоровления банков;

· повышение эффективности контроля за использованием средств на санацию;

· создание равных конкурентных условий для деятельности кредитных организаций.

Рис. 8. Новый механизм финансового оздоровления кредитных организаций

В результате применения нового механизма санации (рис. 8) прошедшие процедуру финансового оздоровления банки могут быть выставлены регулятором на продажу новым владельцам путём проведения открытого аукциона, стартовая цена которого определяется Банком России на основе размера капитала санируемого банка.

Каждый из выше описанных механизмов санации имеет ряд преимуществ и недостатков. Старая схема предполагала участие других банков в качестве частного санатора, который получал льготное финансирование от ЦБ, что при успешном проведении санации увеличивало стойкость частного банка-санатора. Однако в данном механизме присутствовали существенные недостатки. Так, например, средний срок санации по старой схеме составлял 10-15 лет. Более того, существовал риск, что санатор будет использовать финансирование, полученное от ЦБ для поддержки своего собственного банка, а санируемый банк так и останется финансово несостоятельным. Таким образом, было очевидно крайне неэффективное использование финансовой поддержки регулятора. Как видно из приведённой ниже таблицы 1, стоимость санации банков, проводившейся по старой схеме, составляет в среднем 100 млрд рублей, при этом ни один из банков до сих пор не вернулся на рынок в устойчивом финансовом состоянии.

Таблица 1. Стоимость санации (до появления ФКБС)

Банк Год санации Сумма оздоровления (млрд руб.) Банк Москвы 2011 294,8 Мособлбанк 2014 168,7 "Траст" 2014 127 "Пересвет" 2017 99,8 "Уралсиб" 2015 90,9 Инвестторгбанк 2015 72,5

Источник: данные АСВ, отчетности банков.

Одним из показательных примеров санации с участием Агентства по страхованию вкладов является АКБ «Пересвет» (ПАО). Этот банк был санирован по так называемой процедуре bail-in, что предполагает активное участие в финансовом оздоровлении акционеров и кредиторов банка.

Санатором был назначен «Всероссийский банк развития регионов» (АО) (Банк ВБРР), входящий в группу НК «Роснефть». В рамках финансовой поддержки, Банком России через АСВ был выделен кредит на сумму 66,7 млрд рублей, которые пойдут на покрытие «дыры» в балансе банка, а также поддержание его ликвидности. Кредиторы в свою очередь приняли решение конвертировать средства, размещённые в банке, в субординированные облигации со сроком погашения 20 лет по ставке 0,51% годовых.

Новый механизм при непосредственном участии в санации Банка России предполагает намного более короткий период финансового оздоровления - максимум полтора года. Благодаря этому удаётся добиться быстрого возврата банка на рынок без существенного ущерба для финансовой системы. С другой стороны, новая схема санации предполагает выкуп санированного банка Центральным Банком, что приводит к увеличению доли государства в экономике и сокращению частного капитала в банковской системе.

Также возникает вопрос прозрачности решений, принимаемых Центральным Банком в ходе санации. Так, если при использовании старого механизма была ясна итоговая цель санации - выход на рынок здорового банка, то в новом, своего рода «командном» механизме санации, результат финансового оздоровления банка не очевиден. Например, в результате санации ПАО «Промсвязьбанк» он был административно переведён в разряд банков, специализирующихся на операциях по гособоронзаказу.

На приведённом ниже графике (рис. 9) представлена динамика отзыва лицензий и санаций банков российской банковской системы. Как видно из данных, начиная с 2013 года Банк России начал проводить намного более жёсткую политику в сфере банковского надзора и регулирования. Это отразилось в резком росте количества отзывов банковских лицензий, которое к 2016 году достигло порядка 80 за год. Также заметно, что доля банков, попавших под санацию из выборки всех проблемных банков, входивших в систему страхования вкладов, резко снизилась, начиная с 2016 года. Это связано в первую очередь с выработкой нового механизма санации, а также снижением бизнес-интересов крупных банков к участию в процессе финансового оздоровления более мелких игроков.

Рис. 9. Количество санированных банков и банков с отозванной лицензией с 2008 г. по 2019 г. (по состоянию на 01.02.2019)

В 2017 году регулятор принял решение о реализации мер, направленных на повышение финансовой устойчивости ПАО "Промсвязьбанк" и ПАО Банк "Финансовая Корпорация Открытие" соответственно и обеспечение непрерывности их деятельности на рынке банковских услуг с использованием денежных средств Фонда консолидации банковского сектора.

Одним из первых случаев применения нового механизма финансовой поддержки Банком России является санация в 2017 году банка ПАО "Промсвязьбанк". С декабря 2017 года «Промсвязьбанк» находился в ведении Фонда консолидации банковского сектора (ФКБС), а капитал банка был списан до 1 рубля. Среди основных проблем банка, которые были выявлены в ходе проверки были:

· кредитование личных проектов собственников без проведения полной проверки;

· финансовые проблемы с проведением санации АО «Автовазбанк»;

· низкое качество кредитного портфеля банка;

· низкая ликвидность активов.

В результате анализа выше перечисленных проблем Центральный Банк принял решение о выкупе ПАО «Промсвязьбанк» через дополнительную эмиссию его акций на сумму 113,4 млрд рублей. Позже было принято решение создать на базе Промсвязьбанка ключевую банковскую структуру для работы c военным сектором и предприятиями гособоронзаказа.

ПАО "Промсвязьбанк" занимает 9 место по величине активов среди российских банков (активы банка составили 1,3 трлн рублей на 01.12.2017) и входит в Перечень системно значимых кредитных организаций. Банком установлены корреспондентские отношения с 297 кредитными организациями, 2,73 млн клиентов -- юридических лиц, малых и средних бизнесов и физических лиц (2,5 млн клиентов), офисы банка находятся во всех федеральных округах. банковский риск дефолтный санация

Новую процедуру финансовой поддержи через ФКБС также испытали на себе ПАО «Бинбанк» и ПАО Банк «Финансовая Корпорация Открытие». В августе 2017 года ЦБ утвердил план по предупреждению банкротства этих кредитных организаций, входящих в Перечень системно значимых. ПАО Банк "Финансовая Корпорация Открытие" рассматривается ЦБ как системно значимая кредитная организация, которая занимает 8-е место по объему активов. Банк насчитывает 22 филиала и более 400 внутренних подразделений.

Основная причина проблем, из-за которых владельцы банка обратились в ЦБ с просьбой о санации, является ошибочно выбранная бизнес-стратегия, которая предполагала активное расширение группы путём покупки более мелких банков за счёт заёмных средств. Ситуацию также осложнила неудачная санация Банка «Траст» (ПАО) и покупка страховой компании «Росгосстрах». На этом фоне отток клиентских средств по оценке Банка России составил 139 млрд рублей от физических и 389 млрд рублей от юридических лиц.

К концу 2017 года Финансовая Корпорация Открытие прошла два этапа санации: как и в случае с Промсвязьбанком, ЦБ стал основным акционером Банка «ФК Открытие», выкупив более 99,9% акций банка объёмом 456 млрд рублей, а капитал был снижен до одного рубля.

Реализация мер по повышению финансовой устойчивости Банка "ФК Открытие" осуществляется в сотрудничестве с действующими собственниками и руководителями банка, что позволит обеспечить непрерывность его деятельности на рынке банковских услуг и осуществить в последующем все необходимые мероприятия с целью дальнейшего развития его деятельности.

Процедура санации ПАО «Бинбанк» началась в сентябре 2017 года, когда в банк была назначена временная администрация. Как и у ФК Открытие, проблемы у Бинбанка начались после санации другого, более мелкого банка. Таким банком являлся АО «Рост Банк», капитал которого оценивался на отрицательном уровне -70 млрд рублей на момент начала санации ПАО «Бинбанк». При этом несмотря на положительный капитал 80 млрд рублей самого Бинбанка, общий объём капитала группы (13 млрд рублей) был очень низким относительно консолидированного баланса в 1 трлн рублей.

На фоне новостей о санации банка произошёл серьёзный отток средств клиентов на сумму 56 млрд рублей, треть из которых составляли средства физических лиц. При сложившейся ситуации нехватки резервов и низком уровне капитала относительно баланса банка, ЦБ объявил о санации с требованием к владельцам банка о доформировании резервов ПАО «Бинбанк» на сумму 250-350 млрд рублей.

Результатом проводимой санации ФК Открытия и Бинбанка стало их объединение на базе Банка «ФК Открытие» в апреле 2019 года. Несмотря на короткий период проведения санации, который у Бинбанка занял около 8 месяцев, а у ФК Открытие всего 3,5 месяца, остаются вопросы к итогам санации с точки зрения бизнеса санируемых банков и прозрачности решений Центробанка. Так, например, ПАО «Бинбанк» был поглощён группой «ФК Открытие», которая стала очень массивной финансовой структурой и для которой будет очень сложно найти частного инвестора.

Следует также упомянуть новый подход к «расчистке» санируемых банков от непрофильных активов. Так, в планах Центробанка имеется создание отдельной структуры по работе с непрофильными активами на базе Банка «Траст» (ПАО) и перевод в него проблемных активов на сумму 2 трлн рублей из таких кредитных организаций как АО «Рост Банк», Банк «ФК Открытие», ПАО «Промсвязьбанк» и ПАО «Бинбанк».



Глава 3. Построение модели

В данной главе будет построена и подробным образом описана модель, которая была использована для прогнозирования принятия решения Центральным Банком о санации или отзыве лицензии у банка в случае наступления дефолтного состояния, а также представлены итоговые результаты.

3.1 Предыдущие исследования

Среди предыдущих исследований можно выделить несколько подходов, которые были использованы для построения моделей, определяющих надёжность банков. Первый подход основывается на построении моделей через использование рейтингов, присвоенных банкам рейтинговыми агентствами. Данный метод был применён в работе (Soest et al., 2003). С одной стороны, данный метод анализа достаточно прост в использовании и интерпретации, но, с другой стороны, применим к относительно небольшому числу банков. В связи с тем, что рейтинговые агентства осуществляют оценку в основном крупных и известных банков, данный метод слабо применим для анализа большинства российских банков.

Второй метод, применяемый для анализа, основан на экспертных опросах. Данный метод представляет собой рандомную выборку и строится на основе показателей финансовой отчётности банков.

Третий метод является наиболее устойчивым, поскольку использует эконометрическую модель бинарного выбора (логит или пробит модели), которая строится на историческом массиве данных по дефолтам банков. В отношении российских банков данный метод был использован в работе Пересецкого, Головань и др. (2004).

Исследования, проводившиеся в ранних работах, в основном рассматривают проблему прогнозирования дефолта банков. Так, впервые модель бинарного выбора для прогнозирования банковских дефолтов была использована в работе Мартина (Martin, 1977), который использовал данную модель для анализа банковских дефолтов в США в 1975-76 гг. До этого Альтман (Altman, 1968) применил тот же метод для прогнозирования дефолта нефинансовых фирм. Благодаря результатам данного исследования, в науке появилось такое понятие как модель Z-Альтмана (Z-model score), которая впоследствии была модифицирована до модели «Zeta».

На протяжении последних десяти лет Пересецкий А.А. (Российская Экономическая Школа) самым активным образом изучает проблематику анализа современной российской банковской системы, применяя эконометрические методы, в том числе модели бинарного выбора с целью прогнозирования дефолтов банков.

И хотя данная работа имеет другую цель исследования, результаты предыдущих исследований будет полезно рассмотреть в силу схожести используемых моделей. Такие исследователи как Колари (Kolari, 2002), Альтман (Altman, 2004), Мур (Moore, 2003) и др. создали модели, позволяющие оценить вероятность дефолта банков.

Указанные исследования строились на данных по банкам в США, число которых было представлено более 1000 у Колари (Kolari, 2002) и почти 5600 у Мартина (Martin, 1977). При этом количество дефолтов банков, учтённых в каждой из моделей, не превышает 20. В такой ситуации сильно проявляется проблема несбалансированности выборки, т.е. многократное отличие случаев бинарного исхода во входных данных. Поскольку все указанные исследования были проведены на основе модели бинарного выбора, весьма вероятно, что произошло искажение результатов модели из-за смещённости оценки.

В своём исследовании мною были проанализированы как банки с отозванной лицензией, так и санированные банки. Соотношение количества двух групп банков не такое критичное как в указанных выше моделях, поэтому можно сказать, что в значительной степени удалось снизить несбалансированность данных.

3.2 Описание модели

Для анализа была использована модель бинарного выбора. При построении модели использовались ежегодные данные различных показателей банковской деятельности начиная с 2008 года по состоянию на декабрь. Основной целью построения модели является выявление наиболее значимых факторов, влияющих на принятие решения о санации банка.

Постановка гипотезы и описание регрессоров

В данной работе основная гипотеза состоит в том, можно ли спрогнозировать решение Центрального Банка о санации проблемных банков, опираясь только на внутренние показатели деятельности банков.

Основными переменными, которые были взяты для оценки шансов банков на санацию при наступлении финансовых проблем, являются отношения краткосрочных и долгосрочных депозитов к активам (до 30 дней, от 30 дней до одного года, более одного года), а также показатели эффективности банка, в качестве которых были взяты отношения ликвидных активов к чистым активам, чистой прибыли к чистым активам и резервов на возможные потери к чистым активам.

В первую очередь стоит рассмотреть влияние показателя отношения депозитов к чистым активам банка на вероятность санации банка в случае возникновения у него финансовых проблем. Депозиты делятся на краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные. В данной работе будет рассмотрено влияние краткосрочных депозитов сроком до 30 дней, депозитов от 30 дней до одного года, а также депозитов физических лиц на срок больше года.

Показатель депозитов юридических лиц не будет использован в данной модели по нескольким причинам: во-первых, достаточно малая доля банков во всей банковской системе России сосредоточена на работе с исключительно юридическими лицами, во-вторых, страхование депозитов юридических лиц было введено совсем недавно (2018 г.), следовательно, добавление данного показателя в качестве регрессора в выборку банков 2008-2018 гг. приведёт к искажению значимости данного коэффициента и модели в целом.

Очень важными для понимания принятия решения Центральным Банком о санации банков являются значения их нормативов. Например, одним из самых важных нормативов является норматив достаточности капитала Н1. Его минимально допустимое значение составляет 8%, и если он находится на уровне ниже данного значения в течение хотя бы одного месяца, то у банка отзывается лицензия. С другой стороны, банк может нарушить данный норматив на несколько дней в течение отчётного периода и при условии его исправления может в дальнейшем получить финансовую поддержку ЦБ.

Если норматив Н1 определяет уровень достаточности капитала, то нормативы Н2, Н3, Н4 являются нормативами ликвидности различного периода. Норматив Н2 является показателем мгновенной ликвидности, Н3 - текущей, а Н4 - долгосрочной ликвидности.

Также важное влияние на принятие решения Центральным Банком о санации могут оказать такие факторы, как отношение объёма резервов на возможные потери к чистым активам банка и отношение чистой прибыли к чистым активам банка. Резервы на возможные потери отражают готовность банка к реализации кредитных рисков у своих заёмщиков. Если банк имеет достаточно высокий уровень данного показателя, то у него достаточно низкий риск попасть в ситуацию банкротства или потерять лицензию Центрального Банка.

Показатель отношения чистой прибыли к чистым активам характеризует прибыльность банка, что также позитивно сказывается на его финансовом состоянии.

Относительные переменные, используемые в модели, можно разделить на два типа: отношения различных показателей деятельности банка к величине чистых активов и значения нормативов банка, разработанные ЦБ.

Все выше указанные показатели являются безразмерными относительными переменными, однако в модель также будет включена одна переменная, рассчитанная в абсолютных значениях - величина чистых активов. Данная переменная необходима в модели, так как позволит учесть размерность банка. Как известно, Центральный Банк стремится оказывать финансовую поддержку в основном крупным и известным банкам, зарекомендовавшим себя на рынке банковских услуг. В связи с этим, будет полезно выяснить, насколько значима будет данная переменная в построенной модели.

В данной таблице 2 приводится описание переменных, которые были использованы для построения модели. Поскольку показатели имеют разную размерность, было принято решение о приведении большинства переменных в относительный вид. Единственная переменная, рассматриваемая в абсолютных значениях, - это размерность банка, которая в данной модели представлена величиной чистых активов банка.

Таблица 2. Переменные для построения модели

Обозначения	Название переменной
Net Ass	Чистые активы банка
Liq Ass/Net Ass	Отношение ликвидных активов к чистым активам банка
30dDep/NA	Отношение краткосрочных депозитов физических лиц (до 30 дней) к чистым активам банка
30d_more/NA	Отношение краткосрочных депозитов физических лиц (от 30 дней до 1 года) к чистым активам банка
1yDep/NA	Отношение долгосрочных депозитов физических лиц (больше 1 года) к чистым активам банка
LLP/NA	Отношение объёма резервов на возможные потери к чистым активам банка
NI/NA	Отношение чистой прибыли к чистым активам банка
Н1	Норматив достаточности капитала
Н2	Норматив мгновенной ликвидности
Н3	Норматив текущей ликвидности
Н4	Норматив долгосрочной ликвидности

При построении модели необходимо учитывать неоднородность выборки. Так, у значительного числа банков отсутствовали необходимые показатели. В связи с этим пришлось исключить некоторые банки из анализа, однако это не повлияло на итоговый результат построенной модели, поскольку число банков, у которых отсутствовали значения необходимых для построения модели показателей, было невелико.

В итоге была проанализирована выборка, состоящая из 364 банков, которые попали в ситуацию дефолтного состояния. Из них 43 банка были санированы Центральным Банком, а у оставшихся 321 банка были отозваны лицензии. Для построения модели были использованы ежегодные данные с 2008 по 2018 гг. по состоянию на декабрь каждого года.

В качестве зависимой переменной взята бинарная переменная «Санация», которая принимает значение 1, если банк был санирован, или 0, если у банка была отозвана лицензия.

Оценка адекватности полученных результатов

В таблице 3 приведены значения регрессоров получившейся модели в результате расчёта линейной регрессии. Данные коэффициенты затем будут использованы для расчёта показателя z-score.

Таблица 3. Значения регрессоров модели

Название регрессоров	Значение коэффициента в
Intercept	-0,896792232
Net Assets	1,15639E-08
Liq Ass/Net Ass	-3,024937653
30dDep/NA	7,26244065
30d_more/NA	3,172482496
1yDep/NA	-6,931014017
LLP/NA	0,516267381
NI/NA	2,368435707
Н1	-0,116266583
Н2	0,004491216
Н3	0,002049334
Н4	0,007551849

Z-score необходим для получения вероятностного значения в итоговой модели.

Полученный результат рассчитан с помощью функции максимального правдоподобия. Как видно из приведённой ниже таблицы 4, описывающей общий результат модели, модель предсказала 16 процессов санации из 43 случаев, использованных в выборке.

Таблица 4. Результат модели

Из данных таблицы 4 видно, что модель успешно предсказывает 37,2% случаев санации банков, а также 99% случаев отзыва лицензии у банков из использованной выборки.

Ниже приведены полученные значения коэффициентов в для каждого из регрессоров (таблица 5). Следует отметить, что не все из изначально выбранных переменных оказались значимыми. Так, переменные «отношение объёма резервов на возможные потери к чистым активам банка» и «отношение чистой прибыли к чистым активам банка» оказались незначимыми, что подтверждается высоким показателем p-value (0,855 и 0,485 соответственно). То же самое касается норматива Н3 (норматива текущей ликвидности).

Рис. 10. ROC-кривая

ROC кривая (рис. 10) показывает уровень значимости модели в целом. Площадь под кривой, рассчитанная с помощью показателя AUC (количественная интерпретация ROC-кривой), составляет 0,861, что говорит о высокой объясняющей силе модели.

Таблица 5. Значения коэффициентов-регрессоров в

Как и ожидалось, наиболее значимыми в данной модели оказались такие переменные как «отношение депозитов физических лиц к активам банка», притом как долгосрочные (более одного года), так и на период от 30 дней до одного года. Заметим, однако, что знаки перед коэффициентами регрессоров у данных переменных отличаются. Согласно полученной модели, краткосрочные депозиты положительно влияют на возможность санации банка, в то время как долгосрочные депозиты оказывают негативное влияние.

Данный парадокс можно объяснить тем, что большая доля краткосрочных депозитов в банке является показателем активной работы банка с населением и, следовательно, он может считаться системообразующим по мнению Банка России. Таким образом, в случае наступления у банка финансовых проблем, у него повышается вероятность быть санированным. Что касается долгосрочных депозитов, то они являются скорее бременем для банка, поскольку в случае слабого кредитного портфеля у банка растёт риск неплатежа по своим обязательствам.

Норматив Н1 является наиважнейшим из всех четырёх нормативов Центрального Банка, используемых в нашей модели. Согласно результатам модели, данный показатель оказывает отрицательное воздействие на вероятность санации банка. Норматив мгновенной ликвидности Н2 также оказался значимым. Чем более высокое у банка значение мгновенной ликвидности, тем больше шансов получить поддержку ЦБ в случае наступления финансовых проблем.

Вопреки ожиданиям, норматив Н3 оказался незначимым. Вероятно, данный результат объясняется тем, что наибольшая доля депозитов физических лиц приходится либо на долгосрочные депозиты, либо на депозиты на наиболее короткий период (до 30 дней).

Норматив Н4 оказался незначим на 10%-м уровне значимости, так как значение индикатора p-value составляет 0,166. Однако в силу его экономической значимости было принято решение о включении данного показателя в итоговую расчётную модель. Вероятно, значимость переменной была бы выше, если бы используемая выборка была более сбалансированной.

Вопреки ожиданиям, показатели отношения объёма резервов на возможные потери к чистым активам банка, а также отношение чистой прибыли к чистым активам банка оказались незначимыми. Вероятно, данные переменные не имеют большого значения для решения Центрального Банка о санации. Одной из причин данного результата может быть то, что если банк выделил достаточную долю резервов на возможные потери, то у него в значительной степени снижается риск возникновения ситуации, когда ему может понадобиться финансовая поддержка ЦБ или возникнет риск отзыва лицензии по причине экономической несостоятельности.

Единственная переменная, взятая в абсолютных значениях, «чистые активы банка», оказалась значимой при показателе p-value, стремящимся к нулю (p-value=0,000515), что подтверждается раннее высказанным предположением о влиянии размера банка на принятие решения Центральным Банком о санации.

Значения всех переменных определялись на 10%-м уровне значимости. Выбор относительно высокого уровня значимости определяется возможностью влияния других факторов, не учтённых в модели, которые могут оказывать дополнительное влияние на принятие решение Центральным Банком о санации.