66359f0903dcf0_67898551___skip_ 66359f0903df41_12165241___skip_ Классификация подходов, моделей и методов диагностики банкротства банков 66359f0903e196_04892949___skip_ 66359f0903e3d6_76628373___skip_ Оксана Егорова 66359f0903e641_41381117___skip_ Российская академия народного хозяйства и государственной службы 66359f0903e641_41381117___skip_ при Президенте Российской Федерации, Россия 66359f0903e641_41381117___skip_ Глобальные рынки и финансовый инжиниринг 66359f0903e641_41381117___skip_ Том 2, Выпуск 3 2015 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903ed55_26374783___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ АННОТАЦИЯ. В статье анализируются зарубежные и российские исследования в области моделирования банкротства банков. Представлена классификация подходов, моделей и методов прогнозирования банкротства. Рассматриваются специальные методы анализа, направленные на выявление признаков фальсификации отчетности банков и выявления аномальных всплесков. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903f321_82290652___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ методы диагностики признаков банкротства банков, основанные только на показателях финансовой отчетности, не могут давать точный прогноз до тех пор, пока не будет решена проблема недостоверности отчетных данных 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ причинно-следственные связи при мошенничестве в банках таковы, что результатом противоправных действий контролирующих лиц банков всегда будет появление на балансе банка технических активов и недостоверность отчетности 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ критерии «чрезмерности» признаков недостоверности отчетности могут быть выработаны с использованием специальных методов анализа 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ итогом дистанционного анализа банка может быть результирующий показатель вероятности использования банком регулировочных схем, совокупный показатель степени доверия к банку либо количественная сумма корректировки ключевых показателей эффективности и обязательных нормативов 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ при проведении диагностики банкротства банков до тех пор, пока с рынка не уйдут недобросовестные игроки, значительное внимание следует уделять специальным расчетно-аналитическим и документарным методам анализа, а также моделям, позволяющим учитывать нефинансовые факторы и НЕ-факторы, такие как неполнота, неточность, неопределенность, некорректность, нечеткость и др. 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ важно развивать такое направление, как оценка жизнеспособности бизнес-модели банка, так как именно неэффективные схемы бизнеса постепенно съедают капиталы банков и способствуют их переходу на нерыночные (криминальные) стратегии ведения бизнеса. 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903fdd6_46146243___skip_ 66359f0903ff41_63372355___skip_ 66359f09040155_92095595___skip_ Основания отзыва лицензий у российских банков 66359f09040315_44439121___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ По состоянию на 1 июля 2015 г. в России действует 797 кредитных организаций. За период с 2006 по июль 2015 г. лицензии на осуществление банковской деятельности были отозваны у 403 кредитных организаций 66359f09040577_20957746___skip_ 1 66359f09040766_64862831___skip_ . 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f090409f1_05110497___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 1 66359f09040766_64862831___skip_ О ликвидации кредитных организаций (по состоянию на 01.01.2015)(2015). Режим доступа: http://www.cbr.ru/credit/likvidbase/information_01012015.pdf 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ В соответствии с федеральным законом № 395-1 «О банках и банковской деятельности» от 02.12.1990 (далее - Закон № 395-1-ФЗ) полномочиями отзыва лицензий у кредитных организаций на осуществление банковских операций наделен Банк России. Основания, при которых Банк России либо может, либо должен отозвать лицензию у банка, представлены в статье 20 Закона № 395-1-ФЗ. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ В превалирующем большинстве случаев причины отзыва лицензий у российских банков за последние 10 лет связаны с нарушением банковского законодательства, в том числе в области легализации доходов. Пик отзывов лицензий, связанных с нарушением Федерального закона от 07.08.2001 № 115-ФЗ «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма» (далее - Закон № 115-ФЗ) приходился на 2006, 2007 и 2014 годы. В 2006 году из 60 банков в 51-ом основания для отзыва лицензии были связаны с легализацией доходов, в 2006 - из 49 случаев в 44-х, в 2014 - из 86 банков в 36-ти. Если посмотреть на цифры, то можно отметить, что нарушение банковского законодательства и нарушение требований Закона № 115-ФЗ как основание для отзыва лицензии встречается гораздо чаще, чем потеря текущей платежеспособности или недостаточность капитала (см. рисунок 1). 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ 66359f09041127_16232918___skip_ 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ В исследовании Буздалина А. 66359f09040577_20957746___skip_ 2 66359f09040766_64862831___skip_ (А. Буздалин, 2014) анализировалась зависимость рисков банкротства банков от общей экономической ситуации в стране. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f090409f1_05110497___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 2 66359f09040766_64862831___skip_ Буздалин, А. (2014, 24 июля). Риски банкротств российских банков недооценены примерно в три раза. Режим доступа: http://bosfera.ru/bo/riski-bankrotstv-rossiyskih-bankov 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ И него следует, что частота отзывов лицензий у банков начиная с 2000 года имеет линейную зависимость с темпами роста ВВП. Сокращение темпов роста ВВП на 1 п. п. в среднем влечет рост вероятности банкротств банков на 0,25 п. п. Выделено два периода, в которых наблюдалась некоторая временная рассогласованность: это в 2007 и 2011-2012 гг. В первом случае кризис еще не затронул реальный сектор экономики, но банковский сектор, зависимый от иностранного фондирования, уже начал испытывать финансовые трудности. После кризиса 2008 года наблюдалась обратная ситуация, когда Банк России искусственно сдерживал отзывы лицензий у банков. В итоге накопилось большое число проблемных банков, что повлекло повышенную частоту банковских банкротств начиная с конца 2013 года. В это время регулятор взял курс на очищение банковского рынка от недобросовестных игроков и пока останавливаться не собирается. Значительная часть отзывов лицензий стала итогом накопившихся у кредитных организаций финансовых проблем. Банки, находясь в точке выбора между рыночными антикризисными стратегиями и криминальными, зачастую выбирают последние, что приводит к утере капитала и недостоверности отчетности. Эти факторы необходимо учитывать при выборе адекватных моделей прогнозирования банкротства банков. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f09040155_92095595___skip_ Подходы к раннему выявлению проблемных банков 66359f09040315_44439121___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Рассмотрение непосредственно моделей и методов прогнозирования банкротства банков целесообразно начинать с анализа общих подходов. Такие подходы были сформулированы в исследовании Sahajwala R., Bergh P. 66359f09040577_20957746___skip_ 3 66359f09040766_64862831___skip_ (R. Sahajwala, P. Van den Bergh, 2000), которое посвящено системам оценки рисков и раннего предупреждения банкротства банков, используемых органами банковского надзора различных стран. В этом документе сказано, что проблемные банки могут быть выявлены либо с помощью методов, использующих в основном количественную информацию, либо в результате оценки, проведенной надзорными органами. Первая группа методов по своей сути является методами дистанционного анализа, вторая - с использованием выездных проверок, которые в большинстве случаев доступны только регуляторам финансового рынка. На практике большинство органов банковского надзора, в том числе и Банк России, используют комбинацию различных качественных и количественных методов, и выставляют свои рейтинги как по результатам дистанционного анализа, так и актов проверок на местах. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f090409f1_05110497___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 3 66359f09040766_64862831___skip_ Sahajwala, R., Van den Bergh, P. (2000). Supervisory Risk Assessment and Early Warning Systems (BCBS Working Paper № 4). Retrieved from: http://www.bis.org/publ/bcbs_wp4.pdf 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ В исследовании Sahajwala R., Bergh P. 66359f09040577_20957746___skip_ 4 66359f09040766_64862831___skip_ механизмы раннего выявления проблемных банков разделены на четыре категории: 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f090409f1_05110497___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 4 66359f09040766_64862831___skip_ Sahajwala, R., Van den Bergh, P. (2000). Supervisory Risk Assessment and Early Warning Systems (BCBS Working Paper № 4). Retrieved from: http://www.bis.org/publ/bcbs_wp4.pdf 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ 66359f09041e16_31804841___skip_ 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f09042123_08878367___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ Анализ финансовой отчетности использует традиционные методы горизонтального, вертикального, коэффициентного и сравнительного анализа, включает сравнение финансовых показателей отдельных банков с показателями группы аналогичных банков и изучение тенденций в изменениях показателей. Если определенные коэффициенты выходят за предварительно установленный критический уровень, банку выносятся предписания и предупреждения. 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ Системы раннего предупреждения (EWS) основываются на применении различных статистических моделей оценки риска банкротства. В них на основании эмпирических данных делается попытка оценить вероятность банкротства или финансовых затруднений банка в течение фиксированного временного интервала, исходя из текущего профиля рисков банка 66359f09040577_20957746___skip_ 5 66359f09040766_64862831___skip_ . 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ Обычно статистические модели направлены на прогнозирование будущих событий и своевременное выявление потенциальных рисков у проблемных банков. Основные недостатки этих моделей связаны с тем, что они не способны учитывать такие факторы, как риск недобросовестности, мошенничества и фальсификации бухгалтерской отчетности банка. Помимо этого, в них не закладывается оценка других качественных показателей, например, качества управления, механизмов внутреннего контроля, систем управления рисками, влияния факторов конкуренции и внешней среды. 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ ейтинговые системы надзорных органов (CAMELS, CAEL (США и др.), PATROL (Италия) и ORAP (Франция) и др.) сочетают методы дистанционного анализа и проверок на местах. Это позволяет достигать структурированности и комплексности в проведении исследования, выводы делаются на основании как количественных, так и качественных показателей. Контролирующими органами США рейтинговые системы признаны наиболее эффективными среди всех имеющихся подходов. 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ Комплексные системы оценки банковских рисков представляют собой механизмы, разработанные для осуществления риск-ориентированного надзора. Банк или банковскую группу делят на существенные хозяйственные единицы и каждую единицу оценивают на предмет всех коммерческих рисков. Далее критериям оценки присваивают баллы, которые обобщают на более высоком уровне, с тем чтобы в итоге получить результирующий показатель по банку. 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f09042739_29508178___skip_ 66359f090409f1_05110497___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 5 66359f09040766_64862831___skip_ Supervisory Guidance on Dealing with Weak Banks: Report of the Task Force on Dealing with Weak Banks (2002). Retrieved from: http://www.fsb.org/wp-content/uploads/r_0203a.pdf 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ В рамках каждого подхода к раннему выявлению проблемных банков используется комплекс методов и моделей, которые будут рассмотрены ниже по тексту. Те из них, которые основаны только на показателях, рассчитанных на базе данных финансовой отчетности банков, не могут давать точный прогноз. Достоверность отчетности российских банков находится на очень низком уровне. Доля криминальных банкротств варьируется в районе 80% - это банки, активы которых были сознательно выведены 66359f09040577_20957746___skip_ 6 66359f09040766_64862831___skip_ . 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f090409f1_05110497___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 6 66359f09040766_64862831___skip_ Тегин, М. (2014). «80% банкротств банков носят полностью криминальный либо околокриминальный характер» - интервью генерального директора АСВ Юрия Исаева агентству «Банкиру». Режим доступа: http://www.asv.org.ru/agency/appearance/322554/ 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Вывод активов из банков всегда сопровождается замещением реальных активов на технические активы, что приводит к недостоверности отчетных данных. У большинства банков-банкротов, где установлен криминальный характер банкротства, фактическая стоимость активов составляет менее 10% их балансовой стоимости 66359f09040577_20957746___skip_ 7 66359f09040766_64862831___skip_ . 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f090409f1_05110497___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 7 66359f09040766_64862831___skip_ Зубова, Е. (2014). «Зачистка банков: как сгорели вклады у миллиона россиян» - интервью первого заместителя генерального директора АСВ Валерия Мирошникова журналу Forbes. Режим доступа: http://www.asv.org.ru/agency/appearance/326141/ 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Поэтому любой анализ, сделанный на недостоверных данных, пусть даже и с использованием современнейших моделей, не будет иметь практического значения. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f09040155_92095595___skip_ Классификация моделей диагностики банкротства банков 66359f09040315_44439121___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Разработке и анализу моделей прогнозирования банкротства посвящено множество трудов как российских, так и зарубежных ученых. Наиболее полное обобщение методов и моделей оценки кредитных рисков банков, в том числе и раннего предупреждения банкротства, можно найти в исследовании Bluhm C., Overbeck, L, Wagner, C. 66359f09040577_20957746___skip_ 8 66359f09040766_64862831___skip_ . 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f090409f1_05110497___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 8 66359f09040766_64862831___skip_ Bluhm C., Overbeck, L, Wagner, C. (2010). An introduction to credit risk modeling (2 66359f09040577_20957746___skip_ nd 66359f09040766_64862831___skip_ ed.). Boca Raton: CRC Press. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Подробный анализ рейтинговых моделей, применяемых надзорными органами разных стран, приведен в Sahajwala R., Bergh P. 66359f09040577_20957746___skip_ 9 66359f09040766_64862831___skip_ . В работе Пугановской Т.И., Галямина А.В. (Пугановская, Галямин, 2008) анализируются зарубежные исследования в области моделирования банкротства компаний, представлены данные о моделях и их авторах за период с 1968 по 2006 год, дан обзор исследований, сравнивающих эффективность методов, выделены существенные проблемы применения классических статистических методов, приведены альтернативные методы моделирования банкротства. В диссертации (Кошелюк, 2008) проведен анализ эмпирических исследований по оценке надежности российских банков. Подробный анализ моделей вероятности дефолта с выделением сильных и слабых сторон каждой из классификационных групп представлен в работе Тотьмяниной К.М. (Тотьмянина, 2011). По мнению автора, модели оценки вероятности дефолта могут различаться в зависимости от 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f090409f1_05110497___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 9 66359f09040766_64862831___skip_ Sahajwala, R., Van den Bergh, P. (2000). Supervisory Risk Assessment and Early Warning Systems (BCBS Working Paper № 4). Retrieved from: http://www.bis.org/publ/bcbs_wp4.pdf 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903f321_82290652___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ используемого математического аппарата; 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ исходных данных или классов заемщиков; критерия дефолта, лежащего в основе; 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ предпосылок, на которых модель основывается, и других признаков. 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903fdd6_46146243___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Среди российских ученых, вплотную занимающихся моделированием банкротства банков, следует выделить группу ученых из ГУ ВШЭ и РЭШ. В исследовании Персецкого А.А. 66359f09040577_20957746___skip_ 10 66359f09040766_64862831___skip_ рассмотрены основные подходы к эконометрическому моделированию надежности банков на основе публично доступной информации, проведен анализ причин отзыва лицензии и влияния как макроэкономических, так и микроэкономических факторов на отзыв лицензии по рыночным основаниям и в связи с нарушением Федерального закона № 115-ФЗ. По итогам работы сделаны выводы о том, что применение моделей множественного выбора с тремя исходами (лицензия не отозвана, отозвана по рыночным обстоятельствам, отозвана в связи с «отмыванием денег») не повышает точность прогноза отзыва лицензии, по сравнению с применением моделей бинарного выбора. В исследовании Карминского А.М., Кострова А.В., Мурзенкова Т.Н. 66359f09040577_20957746___skip_ 11 66359f09040766_64862831___skip_ проведена оценка влияния макроэкономических и институциональных факторов, а также фактора времени на вероятность дефолта банка. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f090409f1_05110497___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 10 66359f09040766_64862831___skip_ Пересецкий, А.А. (2010). Модели причин отзыва лицензий российских банков (Препринт#WP/2010/085). М.: Российская экономическая школа. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f090409f1_05110497___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 11 66359f09040766_64862831___skip_ Карминский, А.М., Костров, А.В., Мурзенков, Т.Н. (2012). Моделирование вероятности дефолта российских банков с использованием эконометрических методов (Препринт WP7/2012/04). М.: ИД Высшей школы экономики. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Проанализирована эффективность полученной в ходе исследования модели вероятности дефолта (для расчета была использована logit-модель) по сравнению с альтернативными моделями (использование панельных данных, Z-индекса, нейронной сети, а также некоторых др.), применение которых в итоге не привело к существенному улучшению модели. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Значительное отражение в трудах российских ученых получила тема использования внешних и внутренних рейтингов для анализа кредитных рисков банков. На заседании Экспертного-аналитического совета АСВ Карминским А.М. 66359f09040577_20957746___skip_ 12 66359f09040766_64862831___skip_ была сформулирована концепция единого рейтингового пространства, обозначены основные ограничения, сдерживающие эффективность рейтинговой деятельности, представлены перспективы использования эконометрических моделей для статистического прогнозирования рейтингов и моделирования рисков банкротства банков. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f090409f1_05110497___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 12 66359f09040766_64862831___skip_ Карминский, А.М. (2011). Использование информации независимых рейтинговых агентств для анализа рисков банков - участников системы страхования вкладов [Доклад]. Режим доступа: https://www.asv.org.ru/upload/medialibrary/74b/110926.doc 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ По мнению автора, такие модели могут применяться в системах раннего предупреждения банкротства банков для целей надзора и мониторинга финансовой устойчивости системы, при IRB-подходе в системе внутренних рейтингов, рекомендуемой Базель II и Базель III, для построения моделей вероятности дефолта и скоринговых моделей в розничном бизнесе. В том же документе можно найти исчерпывающий список трудов российских ученых в области создания эконометрических моделей вероятности дефолта и рейтингов, адаптированных к российским условиям ведения бизнеса. Также хочется отметить работу Василюк А. и др. 66359f09040577_20957746___skip_ 13 66359f09040766_64862831___skip_ , в которой приведено сравнение методологий российских и зарубежных рейтинговых агентств, даны различные определения дефолта банков, выделены факторы, определяющие значение рейтинга: 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903f321_82290652___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ факторы среды, в которой функционирует банк; 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ внутренние количественные и качественные факторы, определяющие устойчивость самого банка; 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ факторы внешней поддержки, со стороны государства или собственников. 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903fdd6_46146243___skip_ 66359f090409f1_05110497___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 13 66359f09040766_64862831___skip_ Василюк, А., Карминский, А., Сосюрко, В. (2011). Система моделей рейтингов банков в интересах IRB-подхода: сравнительный и динамический анализ (Препринт WP7/2011/07). М.: ИД Высшей школы экономики. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Важным в оценке финансовой устойчивости банков является методологический подход: использует ли рейтинговое агентство методологию through-the-cycle, когда оценка носит долгосрочный характер (3-5 лет) или методологию point-in-time, когда значение рейтинга отражает текущую кредитоспособность банка. Российские агентства в основном используют последнюю. В таблице представлена классификация моделей прогнозирования банкротства банков в зависимости от различных критериев. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f09045008_87892562___skip_ Программа Финансовый анализ - 66359f0903bdb9_40287745___skip_ для расчета 66359f09045228_59788721___skip_ оценки финансовой устойчивости 66359f09045509_50655041___skip_ и большого количества финансово-экономических коэффициентов. 66359f0903e641_41381117___skip_ 66359f09045722_53581121___skip_ 66359f09045931_26993855___skip_ Скачать программу 66359f0903c0c6_15994528___skip_ 66359f09045b37_18102098___skip_ 66359f0903ff41_63372355___skip_ 66359f09045dc4_50823007___skip_ 66359f09045fe0_58040883___skip_ Попроборать 66359f0903c0c6_15994528___skip_ Онлайн 66359f09045b37_18102098___skip_ 66359f0903ff41_63372355___skip_ 66359f0903ff41_63372355___skip_ 66359f0903ce63_80121970___skip_ 66359f09040155_92095595___skip_ Традиционные и специальные методы диагностики банкротства банков 66359f09040315_44439121___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Традиционные методы финансового анализа описаны в любом учебнике по финансам. К ним относятся методы горизонтального, вертикального, коэффициентного, факторного, сравнительного анализа, а также методы обобщения результатов - корректировка, сводка, группировка, систематизация. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f09046456_24339582___skip_ Таблица. Классификация моделей прогнозирования банкротства банков 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f09046798_58609965___skip_ 66359f090468b1_86323065___skip_ 66359f09046a44_12233118___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ Критерий классификации 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ Примеры 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09047073_66087877___skip_ 66359f090471c3_82025149___skip_ 66359f09046a44_12233118___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ Подход к анализу 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ - дистанционный анализ; 66359f090474c4_05779540___skip_ - проверка на местах. 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09047073_66087877___skip_ 66359f09046a44_12233118___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ Используемый в модели математический аппарат 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ - классические статистические модели (модели одномерного анализа, модели индекса риска, модели множественного дискриминантного анализа, модели логит-анализа, модели пробит-анализа); 66359f090474c4_05779540___skip_ - альтернативные модели (декомпозиционный анализ, нейросетевой анализ, теория приближенных множеств, многомерное шкалирование, древо решений, самоорганизующиеся карты, экспертные системы, смешанный логит-анализ, линейное программирование, анализ выживания и др.). 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09047073_66087877___skip_ 66359f09046a44_12233118___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ Исходные данные 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ - на основе исторических данных о банковских дефолтах; 66359f090474c4_05779540___skip_ - на основе данных рейтинговых агентств; 66359f090474c4_05779540___skip_ - путем опроса экспертов; 66359f090474c4_05779540___skip_ - анализ процентных ставок по депозитам физических лиц; 66359f090474c4_05779540___skip_ - оценка технической эффективности банков; 66359f090474c4_05779540___skip_ - анализ рыночной информации о котировке акций или долговых обязательств банков; 66359f090474c4_05779540___skip_ - на основе макроэкономических показателей. 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09047073_66087877___skip_ 66359f09046a44_12233118___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ Класс заемщиков 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ - скоринговые модели (для заемщиков физических лиц). 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09047073_66087877___skip_ 66359f09046a44_12233118___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ Итоговый результат 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ - модель оценивает только вероятность дефолта (probability of default, PD); 66359f090474c4_05779540___skip_ - модель показывает уровень ожидаемых потерь (expected loss, EL). 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09047073_66087877___skip_ 66359f09046a44_12233118___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ Критерий дефолта 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ - несвоевременная выплата процентных платежей и/или основного долга, включая отложенные платежи, по которым предусмотрен льготный период; 66359f090474c4_05779540___skip_ - банкротство, назначение конкурсного управляющего, иные юридические запреты на своевременную выплату процентных платежей и суммы основного долга 66359f090474c4_05779540___skip_ - принудительный обмен обязательств, при котором кредиторам предлагаются ценные бумаги с менее благоприятными структурными или экономическими условиями в сравнении с имеющимися обязательствами или который явно направлен на избежание дефолта заемщика; 66359f090474c4_05779540___skip_ - первый случай неплатежа по любым из финансовых обязательств (исключение составляют процентные платежи, по которым предусмотрен льготный период); 66359f090474c4_05779540___skip_ - основания для отзыва лицензии, связанные с потерей капитала и текущей платежеспособности (Н1 меньше 2%, капитал меньше уставного капитала, банк не привел в срок в соответствие требованиям ЦБ РФ величину УК, банк неспособен отвечать по текущим обязательствам); 66359f090474c4_05779540___skip_ - банк был подвержен санации. 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09047073_66087877___skip_ 66359f09046a44_12233118___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ Горизонт планирования 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ - методология through-the-cycle (кредитный рейтинг представляет собой оценку финансовой стабильности банка в долгосрочном периоде 3-5 лет); 66359f090474c4_05779540___skip_ - методология point-in-time, (значение рейтинга отражает текущую кредитоспособность). 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09047073_66087877___skip_ 66359f09046a44_12233118___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ Разработчик модели 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09046c06_90289279___skip_ - модели рейтинговых агентств (Standard & Poors, Moody's, Fitch Ratings, Эксперт РА, Национальное рейтинговое агентство, RusRating. и др.); 66359f090474c4_05779540___skip_ - модели регуляторов (CAMELS, CAEL (США и др.), PATROL (Италия) и ORAP (Франция)); 66359f090474c4_05779540___skip_ - модели IT компаний (ИНЭК, Evabeta и др.); 66359f090474c4_05779540___skip_ - прочие модели (методика В.С. Кромонова, турбо-анализ М.А. Герасимовой и др.). 66359f09046dd3_36879330___skip_ 66359f09047073_66087877___skip_ 66359f09048750_20717847___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Необходимость использования специальных методов, как в дистанционном анализе, так и проведении проверок регуляторами, связана с высокой долей криминальных банкротств банков. Причинно-следственные связи при мошенничестве в банках таковы, что результатом противоправных действий контролирующих лиц банков всегда будет появление на балансе банка технических активов и фальсификация отчетности. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ О необходимости проведения теста на фальсификацию отчетности при дистанционном анализе банков подробно изложено в статье Буздалина А.В. 66359f09040577_20957746___skip_ 14 66359f09040766_64862831___skip_ . 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f090409f1_05110497___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 14 66359f09040766_64862831___skip_ Буздалин, А.В. (2004). Секреты дистанционного анализа банка. Бизнес и банки, 36. Режим доступа: http://www.buzdalin.ru/text/Distans.pdf 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Некая критическая масса признаков недостоверности отчетности может быть стоп-показателем для дальнейшей работы с банком-контрагентом. Критерии «чрезмерности» признаков недостоверности отчетности могут быть выработаны с использованием специальных методов экспертного анализа, а также путем использования, например, логико-вероятностных методов 66359f09040577_20957746___skip_ 15 66359f09040766_64862831___skip_ . 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f090409f1_05110497___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 15 66359f09040766_64862831___skip_ Соложенцев, Е.Д. (2006). Сценарное логико-вероятностное управление в бизнесе и технике (2-е изд., испр. и доп.). СПб: Бизнес-пресса. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Стоп-показателем называют показатель и/или факт производственно-хозяйственной деятельности рассматриваемого банка, выявление которого в процессе анализа свидетельствует о высокой степени риска проведения операций с данным банком. Достаточно часто этот метод используется для оценки как действующих межбанковских операций, так и планируемых. В большинстве внутренних методик оценки банков-контрагентов указано, что при обнаружении стоп-показателя по действующему межбанковскому лимиту аналитическим работником должно быть инициировано приостановление лимита на банк-контрагент. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ И коммерческие банки, и регулятор, проводя дистанционный анализ банков, используют статистические методы и методы многомерного анализа для выявления признаков фальсификации отчетности и нахождения аномальных «выбросов». Для этого вводится классификация схемных операций банков, и закладываются признаки их проведения, которые можно увидеть, исходя из изменения остатков и оборотов по счетам второго порядка. С помощью таких методов можно исследовать кредитно-вексельные операции, признаки манипулирования прибылью, признаки рефинансирования проблемных или технических ссуд, регулирование обязательных нормативов банков и т. д. Зачастую всю совокупность таких операций называют «регулировочными» схемами. Итогом такого анализа может быть результирующий показатель вероятности использования банком регулировочных схем, совокупный показатель степени доверия к банку либо количественная сумма корректировки ключевых показателей оценки деятельности банка и обязательных нормативов. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Для решения задачи поиска дисбалансов в отчетности банков могут использоваться метод анализа на основании «ящичковой» диаграммы Тьюки и цифровой анализ на основе метода Бенфорда. График «ящик с усами» (англ. box-and-whiskers diagram or plot, box plot) был разработан Джоном Тьюки в 1970-х годах. Этот метод представляет собой быстрый способ изучения одного или нескольких наборов данных в графическом виде. Такая диаграмма показывает медиану, нижний и верхний квартили, минимальное и максимальное значение выборки и выбросы. Несколько таких ящиков можно нарисовать бок о бок, чтобы визуально сравнивать одно распределение с другим; их можно располагать как горизонтально, так и вертикально. Расстояния между различными частями ящика позволяют определить степень разброса (дисперсии) и асимметрии данных и выявить выбросы 66359f09040577_20957746___skip_ 16 66359f09040766_64862831___skip_ . Закон Бенфорда или закон первой цифры говорит о том, что в таблицах чисел, основанных на реальных данных, цифра 1 на первом месте встречается гораздо чаще, чем все остальные (приблизительно в 30% случаях). Такие методы анализа обеспечивает автоматизацию функции обнаружения аномалий и признаков фальсификации отчетности банков. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f090409f1_05110497___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 16 66359f09040766_64862831___skip_ Ящик с усами. Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Ящик_с_усами. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Специальные методы анализа при проведении проверок на местах подробно представлены в статье (Егорова, 2012). Эти методы могут быть расчетно-аналитическими и документарными и различаться, исходя из видов проводимого анализа (дистанционный анализ отчетности, анализ операций и сделок, анализ качества активов, документарный анализ). Аналогичные методы используются при проведении финансово-экономических экспертиз. Сводные данные о методах представлены на рисунке 3. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903f321_82290652___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ метод выявления учетных (балансовых) несоответствий: 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ метод сопоставления взаимоувязанных показателей в сопряженных документах; 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ метод специальных расчетных показателей; 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ метод анализа встречных платежей, 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ метод стереотипов (выявления аналогичных связей); 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ метод выявления учетных (балансовых) несоответствий; 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ метод сопоставления взаимоувязанных показателей в сопряженных документах; 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ метод встречной проверки сопоставления разных экземпляров одного и того же документа (бухгалтерской отчетности заемщиков банка): 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ метод проверки правильности произведенных расчетов при составлении документа. 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ метод проверки подлинности документов; 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ метод встречной проверки сопоставления разных экземпляров одного и того же документа; 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ метод сопоставления правильности и своевременности оформления операций соответствующими документами; 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903f4c0_93743691___skip_ метод проверки правильности произведенных расчетов при составлении документа. 66359f0903f6f4_10316210___skip_ 66359f0903fdd6_46146243___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ 66359f09049b04_04858697___skip_ 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Интересным представляется подход турбо-анализа 66359f09040577_20957746___skip_ 17 66359f09040766_64862831___skip_ , направленный на изучение причин возникновения неопределенности (турбулентности) в бизнес-процессах банков. При построении аналитической модели текущей оценки финансовой устойчивости применен подход к диагностике финансовой устойчивости через систему уравнений. При построении аналитической модели прогнозной оценки - метод экспертных оценок в приложении к математическому описанию комплементарной взаимосвязи показателей финансовой устойчивости. Для получения количественной оценки для каждого показателя системы устанавливается интервальное значение, где нижняя граница отражает неустойчивое финансовое состояние, а верхняя - устойчивое. В итоге на базе 24-х показателей финансовой устойчивости банка рассчитывается интегральный показатель, значение которого стремится к минимуму у банка с высокой степенью финансовой устойчивости. Метод турбо-анализа интересен именно с позиции раннего предупреждения несостоятельности банков. Экономические системы в турбо-анализе рассматриваются как естественные, склонные к самоорганизации, и, применяя к ним теорию турбулентности, аналитик может выявить скрытые дестабилизирующие процессы, а также наметить пути преодоления кризисных явлений еще до появления их явных признаков. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ 66359f09040577_20957746___skip_ 17 66359f09040766_64862831___skip_ Герасимова, Е.Б. (2010). Турбо-анализ банка. М.: Форум. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Обобщенная информация о методах диагностики банкротства банков представлена на рисунке 4. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ 66359f0904a011_23003006___skip_ 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f09040155_92095595___skip_ Заключение 66359f09040315_44439121___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Большая часть банкротств российских банков носит криминальный характер. Поэтому в диагностике банкротства банков до тех пор, пока с рынка не уйдут недобросовестные игроки, значительное внимание следует уделять специальным расчетно-аналитическим и документарным методам анализа, а также моделям, позволяющим учитывать нефинансовые факторы и НЕ-факторы, такие как неполнота, неточность, неопределенность, некорректность, нечеткость и др. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903efb4_22557233___skip_ Очень важно развивать такое направление, как тестирование бизнес-модели банка, так как именно неэффективные схемы бизнеса постепенно съедают капиталы банков и способствуют переходу банков на нерыночные (криминальные) стратегии ведения бизнеса. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0904a365_61495844___skip_ Источники: 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0904a672_97238598___skip_ 1. Буздалин, А.В. (2004). Секреты дистанционного анализа банка. Бизнес и банки, 36. Режим доступа: http://www.buzdalin.ru/text/Distans.pdf 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0904a672_97238598___skip_ 2. Василюк, А., Карминский, А., Сосюрко, В. (2011). Система моделей рейтингов банков в интересах IRB-подхода: сравнительный и динамический анализ (Препринт WP7/2011/07). М.: ИД Высшей школы экономики. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0904a672_97238598___skip_ 3. Герасимова, Е.Б. (2010). Турбо-анализ банка. М.: Форум. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0904a672_97238598___skip_ 4. Егорова, О.Ю. (2012). Специальные методы выявления обстоятельств банкротства банков. Деньги и кредит, 7, 57-60. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0904a672_97238598___skip_ 5. Карминский, А.М. (2011). Использование информации независимых рейтинговых агентств для анализа рисков банков - участников системы страхования вкладов [Доклад]. Режим доступа: https://www.asv.org.ru/upload/medialibrary/74b/110926.doc 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0904a672_97238598___skip_ 6. Карминский, А.М., Костров, А.В., Мурзенков, Т.Н. (2012). Моделирование вероятности дефолта российских банков с использованием эконометрических методов (Препринт WP7/2012/04). М.: ИД Высшей школы экономики. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0904a672_97238598___skip_ 7. Кошелюк, Ю.М. (2008). Формирование рейтингов для российских банков (Дис. ... к.э.н.: 08.00.10). Москва. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0904a672_97238598___skip_ 8. Пересецкий, А.А. (2010). Модели причин отзыва лицензий российских банков (Препринт #WP/2010/085). М.: Российская экономическая школа. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0904a672_97238598___skip_ 9. Пугановская, Т.И., Галямин, А.В. (2008). Анализ зарубежных исследований в области моделирования банкротства компании. Проблемы региональной экономики, 3, 46-61. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0904a672_97238598___skip_ 10. Соложенцев, Е.Д. (2006). Сценарное логико-вероятностное управление в бизнесе и технике (2-е изд., испр. и доп.). СПб: Бизнес-пресса. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0904a672_97238598___skip_ 11. Тотьмянина, К.М. (2011). Обзор моделей вероятности дефолта. Управление финансовыми рисками, 1, 12-24. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0904a672_97238598___skip_ 12. Bluhm C., Overbeck, L, Wagner, C. (2010). An introduction to credit risk modeling (2 66359f09040577_20957746___skip_ nd 66359f09040766_64862831___skip_ ed.). Boca Raton: CRC Press. 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0904a672_97238598___skip_ 13. Sahajwala, R., Van den Bergh, P. (2000). Supervisory Risk Assessment and Early Warning Systems (BCBS Working Paper № 4). Retrieved from: http://www.bis.org/publ/bcbs_wp4.pdf 66359f0903ea13_50951914___skip_ 66359f0903ff41_63372355___skip_ 66359f0904bc13_09453779___skip_ 66359f0904be43_83339379___skip_ Метки 66359f0903ff41_63372355___skip_ 66359f0904c1a3_12328497___skip_ 66359f0904c507_75535723___skip_ банкротство 66359f09045b37_18102098___skip_ 66359f0904c816_76070848___skip_ методы моделирования банкротства банков 66359f09045b37_18102098___skip_ 66359f0904c9c3_91512314___skip_ специальные методы анализа 66359f09045b37_18102098___skip_ 66359f0904cb65_00381345___skip_ статистические методы 66359f09045b37_18102098___skip_ 66359f0904cd42_35081430___skip_ качественные и количественные показатели риска банкротства 66359f09045b37_18102098___skip_ 66359f0904cef2_60601365___skip_ рейтинговые модели 66359f09045b37_18102098___skip_ 66359f0903ff41_63372355___skip_ 66359f09045008_87892562___skip_ Программа Финансовый анализ - 66359f0903d070_20307519___skip_ для анализа финансового состояния предприятия, позволяющая рассчитывать большое количество финансово-экономических коэффициентов. 66359f0903e641_41381117___skip_ 66359f09045722_53581121___skip_ 66359f09045931_26993855___skip_ Скачать программу 66359f0903c0c6_15994528___skip_ 66359f09045b37_18102098___skip_ 66359f0903ff41_63372355___skip_ 66359f09045dc4_50823007___skip_ 66359f09045fe0_58040883___skip_ Попроборать 66359f0903c0c6_15994528___skip_ Онлайн 66359f09045b37_18102098___skip_ 66359f0903ff41_63372355___skip_ 66359f0903ff41_63372355___skip_ 66359f0903ce63_80121970___skip_ 66359f0903ff41_63372355___skip_ 66359f0904d657_43626713___skip_ 66359f0904d882_49215429___skip_ См. также 66359f0903ff41_63372355___skip_ 66359f0904db83_66769282___skip_ 66359f0904dda4_71068448___skip_ 66359f0904df08_29348291___skip_ Финансовый анализ Онлайн 66359f09045b37_18102098___skip_ 66359f0903ff41_63372355___skip_ 66359f0903ff41_63372355___skip_ 66359f0903ff41_63372355___skip_