Оценка вероятности банкротства

  Отказываются от использования  информации, содержащейся в бухгалтерской  отчетности, и авторы статьи «Расчет  вероятности банкротства банковского  сектора Норвегии» А. Клэр и Р. Пристли, заменяя ее данными с фондовых рынков. Исследование строится на предположениях, что в среднем рынок справедливо оценивает банк и что модифицированная модель САРМ может выразить реальное соотношения риск-доходность. Таким образом, используя модель, можно получить меру изменчивости реальной рыночной цены акции относительно ее ожидаемой величины, что отражает изменчивость стоимости активов и обязательств банка. Найденное значение лежит в основе расчета вероятности банкротства банка в следующем периоде (Clare, Priestley, 2002).

Б. Паола, Л. Лавин, Г. Маджони провели сравнение трех наборов показателей, находящихся в свободном доступе, по их способности определения финансового состояния банка:  бухгалтерской отчетности, информации с фондового рынка и кредитных рейтингов. Исследование проводилось на азиатских банках за период 1996-1998 годов. В результате исследования было выявлено, что факт регистрации на фондовой бирже и присвоения рейтинга не обладает дополнительной прогнозной силой, то есть ни те, ни другие банки не являются в среднем ни более, ни менее надежными. Вторая часть исследования была посвящена способности каждого вида показателей отличать банки-банкроты от небанкротов. Построение логит-модели показало, что ни один из трех наборов не обладает значительной прогнозной силой. Однако, относительное превосходство в результатах принадлежит показателям бухгалтерской отчетности. Также следует отметить, что показатели с фондового рынка в среднем быстрее отражают новую информацию. Таким образом, в развивающихся финансовых системах имеет смысл использовать комплекс показателей различных видов (Paola, Laeven, Majnoni, 2002).

Одно из последних эмпирических исследований, проведенное коллективом авторов под руководством А.М. Карминского, рассматривает банковский сектор России с точки зрения задач, стоящих перед риск-менеджерами кредитных организаций и регулятором. Помимо ожидаемого, по результатам регрессионного анализа по панели данных российских коммерческих банков с 1998 по 2011 гг., влияния финансовых показателей на вероятность дефолта, авторы получили нетривиальные и интересные выводы. Во-первых, была эмпирически подтверждена гипотеза о нелинейности взаимосвязей (квадратичная зависимость) между анализируемыми факторами. Во-вторых, авторам удалось существенно улучшить качество итоговой модели за счет включения в рассмотрение макроэкономических характеристик и индикаторов состояния институциональной среды (таких как, например, время, сезонность, сила монопольной власти, норма безработицы и т.д.) (Карминский и др., 2012). 

Обобщая изложенный в разделе материал, стоит отметить, что исследование, направленное на оценку вероятности банкротства, следует начинать с определения самого понятия «банкротство». Необходимо выделять четкие критерии, по которым относить банк к категории банкротов, так как в работах разных авторов они различаются.

В предшествующих исследованиях наиболее часто использовалась информация, содержащаяся в бухгалтерской отчетности банков. Было выявлено, что относительные бухгалтерские показатели позволяют достаточно точно оценивать финансовую устойчивость банков. Использование исследователями квартальной отчетности привело к тому, что в основном вероятность банкротства прогнозировалась на временной горизонт, превышающий 6 месяцев. Данное исследование стоит посвятить анализу более коротких горизонтов прогнозирования.

Глава 2. Оценка вероятности банкротства российских банков

Данная глава посвящена описанию эмпирического исследования оценки вероятности банкротства российских банков в посткризисный период.

Проведенный обзор теоретических и эмпирических работ в области оценки вероятности банкротства банков, а также анализ основных причин отзыва лицензий  позволили сформулировать гипотезы, тестированию которых посвящено данное исследование:

H1. На снижение риска банкротства коммерческих банков существенное влияние оказывают следующие финансовые показатели: доля вкладов нерезидентов и кредитов нефинансовым организациям в активах, а также рентабельность активов.

Н2. На повышение вероятности банкротства коммерческих банков положительное влияние оказывает доля резервов в общей величине кредитов, а также доля общего кредитного портфеля в активах банка.

Н3. Доля вложений в государственные ценные бумаги в активах и доля долгосрочных вложений в общем кредитном портфеле являются значимыми факторами при оценке вероятности банкротства кредитных учреждений.

Помимо поиска факторов, оказывающих значимое влияние на финансовую устойчивость кредитных организаций, в работе рассматривается решение проблемы несбалансированности данных и выбора оптимальной структуры подвыборки.

Отличительной особенностью данной работы является использование при изменении горизонта прогнозирования шага длиной в один месяц. Такой подход позволяет более оперативно отслеживать изменения в финансовом состоянии банков, нежели при использовании квартальных данных, на которых базируется большинство предшествующих исследований.

Глава завершается экономической интерпретацией полученных результатов и оценкой качества итоговой модели на тестирующей выборке.

2.1 Описание данных для эмпирического исследования

Этап отбора компаний следует начать с определения понятия «банкротства». В данной работе банкротство признавалось по факту отзыва у банка лицензии Центральным Банком РФ за период с 1 января 2010 года по 31 декабря 2011 года. Банки, которые были ликвидированы, не включались в выборку, так как ликвидация не всегда связана с ухудшением финансового положения и не имеет отражение в бухгалтерских показателях. При определении периода для формирования выборки был проанализирован промежуток времени с 2005 по 2011 год. Многие исследователи считают, что базовые экономические условия в анализируемый период должны быть однородными (Журов, 2011). На выбранный для рассмотрения период пришелся серьезный экономический кризис, что привело к значительному изменению условий. Зачастую слабые банки становятся банкротами еще до начала кризиса, так наибольшее число отзывов лицензий пришлось на 2006 год и составило 60, что почти в два раза превышало показатель 2005 года. Высокое число вновь обанкротившихся банков сохранялось до 2009 года (Таблица 1).

Таблица 1

Количество отозванных лицензий по годам

Количество банкротств стало стабильно низким после 2010 года, что стало ключевым фактом для определения периода выборки. В качестве основы для формирования тестирующей выборки были взяты банки, у которых лицензия была отозвана в период с 1 января 2012 года по 30 июня 2012 года.

Всего за анализируемые 2 года (2010-2011) лицензия была отозвана у 43 российских банков. При этом 26 из них были зарегистрированы в городе Москве, что не удивительно, так как на начало 2010 года на столицу приходилось 50% российских банков (508 из 1015). Значительное число отзывов банковских лицензий произошло в городе Ижевск. За анализируемый период потерпели дефолт 3 из 7 банков, зарегистрированных на начало 2010 года. При этом еще 1 ижевский банк-банкрот вошел в тестирующую выборку. Следующим по частоте отзывов лицензий городом стал Челябинск, где обанкротились 2 из действовавших 11 банков. На другие российские города (Благовещенск, Владивосток, Екатеринбург, Тверь, Орел и др.) приходилось не более 1 обанкротившегося банка.

Однако, часть обанкротившихся банков была обвинена в недостоверности отчетности, предоставляемой в надзорные органы. Направляемые в ЦБ отчеты не отражали в действительности ухудшающееся финансовое состояние банков. Данные организации следует исключить из выборки, так как соответствующие им финансовые показатели не позволяют судить об их устойчивости. У 10 из 43 банков лицензия была отозвана в связи с установлением фактов существенной недостоверности отчетности, скрывающей, в том числе, наличие оснований для осуществления мер по предупреждению несостоятельности (34). В их число вошли такие банки, как «АМТ Банк», «Банк Империя», «Международный промышленный Банк», «Объединенный горный Банк», «Банк долгосрочного кредитования», «Востокбизнесбанк», «Евросоюз», «Удмуртский пенсионный Банк», «Русско-Германский торговый Банк», «ПриватХолдингБанк». Все перечисленные банки были зарегистрированы в Москве, за исключением «Востокбизнесбанка» (Владивосток) и «Удмуртского пенсионного Банка» (Ижевск).

Другой причиной отзыва лицензии, не связанной с финансовой устойчивостью банка, является нарушение требований Федерального закона «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма» [4]. Под данную статью попали банки «Хоум-Банк» и «СахаДаймондБанк», которые несвоевременно направляли в Росфинмониторинг сведения по операциям, подлежащим обязательному контролю. Оба банка были зарегистрированы в Москве. Стоит отметить, что «Хоум-Банк» достаточно поздно включился в программу ЦБ по раскрытию дополнительной информации о кредитных организациях и предоставлял ежемесячную отчетность только начиная с декабря 2009 года, при этом в июле 2010 года банк уже был лишен лицензии. Относительно «СахаДаймондБанк» на сайте ЦБ на протяжении всей жизни организации представлялась только годовая бухгалтерская отчетность.

Из выборки также был исключен коммерческий банк «Минераловодский», зарегистрированный в Ставропольском крае. Причиной отзыва лицензии организации стала недостаточность собственного капитала (на 1 января 2010 года, ближайшую к отзыву лицензии дату, величина собственных средств составляла 14,4 млн. рублей, что не отвечает минимальным требованиям Федерального закона «О банках и банковской деятельности» в 90 млн. рублей [1]). Несмотря на то что банк существовал с 1990 года, он предоставляет ежемесячную отчетность для размещения на сайте ЦБ только с октября 2009 года. Используемый горизонт прогнозирования превышает период времени, за который доступна информация, что послужило основанием для исключения банка из рассмотрения.

Таким образом, в исходную выборку было включено 30 банков-банкротов, а в тестирующую — 10. Более подробная характеристика банков-банкротов, вошедших в выборку, представлена в Приложении 1.

Для формирования гипотез о факторах, влияющих на вероятность банкротства, был проведен анализ причин, по которым ЦБ производил отзыв лицензий (на основе информации, предоставленной Департаментом внешних и общественных связей Банка России). Наиболее частыми причинами ухудшения финансовой устойчивости кредитных организаций стали потеря ликвидности и снижение величины собственных средств. Для банков, не вошедших в выборку, характерны те же проблемы, несмотря на то что они скрывались за недостоверной отчетностью.

При недостатке ликвидных средств у банка пропадает возможность своевременно исполнять обязательства перед кредиторами. По причине потери ликвидности лицензии были отозваны у таких банков, как «Галабанк», «Кодекс», «Нацпромбанк», «Ратибор Банк» и некоторых других. Ликвидность банковской системы в целом можно охарактеризовать остатком средств на корреспондентских счетах в Банке России, которые предназначены для осуществления текущих транзакций в экономике. Изменение данного показателя за период с 1 апреля 2008 года по 31 декабря 2012 представлено на рисунке 1 (33).

Рис. 1. Сведения об остатках средств на корреспондентских счетах кредитных организаций в Банке России, млрд. руб.

Значительное снижение уровня ликвидности банковской системы произошло с начала 2009 года. К началу анализируемого периода ситуация несколько улучшилась, но общий уровень ликвидности не достиг докризисного показателя. Только со второй половины 2011 года наблюдалось стабильное повышение ликвидности системы. Однако, отзывы лицензий по причине потери ликвидности продолжались, то есть улучшение показателя наступало не одновременно у всех банков, а некоторые так и не смогли преодолеть сформировавшиеся проблемы. Кроме того, остатки на корреспондентских счетах являются абсолютным показателем. Для более корректного определения ситуации с ликвидностью необходимо соотносить их с изменением размера всей банковской системы, определяемой как сумма активов всех действующих на определенный момент времени банков (рисунок 2). 

Рис. 2. Размер банковской системы, млрд. руб.

На графике представлена суммарная величина нетто-активов всех действующих банков за период с 2009 года по 2012 год. После незначительного падения в первой половине 2009 года, она демонстрирует стабильный рост на остальном временном промежутке. С учетом роста размера банковской системы, наблюдаемые проблемы с ликвидностью становятся еще более острыми.

Смягчению проблем с ликвидностью в банковском секторе во время кризиса способствовала политика ЦБ по рефинансированию коммерческих банков. На рисунке 3 представлено сальдо операций Банка России с банковским сектором по предоставлению и абсорбированию рублевой ликвидности за период с 1 апреля 2008 года по 31 декабря 2012. Положительный знак сальдо операций характеризует абсорбирование денежных средств Банком России, отрицательный знак – предоставление ликвидности банковскому сектору (34).