Особенности моделей вероятностей дефолта для российских банков

Подходы к построению моделей раннего предупреждения для банковского сектора и факторы, которые определяют успешность операционной деятельности банков в развитых странах, рассмотрены в ряде работ, обобщенных в [Bluhm et al., 2010]. Далее рассмотрим работы, в которых исследуется опыт России и развивающихся стран. По нашему мнению, такой подход позволит лучше учесть национальную специфику банковской деятельности в России, а также особенности уже проведенных исследований по схожей тематике [Карминский и др., 2005; Пересецкий, 2013; Peresetskyet al., 2004; 2011].

Анализ факторов, влияющих на вероятность дефолта, начнем с финансовых переменных, которые в наибольшей степени характеризуют устойчивость позиции банка, в частности такие переменные, как размер активов банка и его капитализация [Peresetsky et al., 2011]. Первый фактор чаще всего измеряется в логарифмическом масштабе, второй — отношением капитала банка к суммарным активам. Размер банка — достаточно важная характеристика, в силу того что:

• • показатель размера банка практически значим во всех моделях вероятности дефолта [Peresetsky et al., 2004];
• • доля долгосрочных кредитов на срок более трех лет в активах банка напрямую зависит от размера банка [Chernykh, Theodos- siou, 2011];
• • крупным частным банкам присущ более высокий риск несостоятельности (insolvency risk) [Fungacova, Solanko, 2009];
• • дефолты крупных банков приводят к значительному стрессу в экономике, чего регулятор стремится избежать, причем иногда он не в состоянии разобраться со сделками, которые проводят крупные банки [Claeys, Schoors, 20071.

Достаточность капитала характеризует уровень средств банка, которыми он рискует при осуществлении операционной деятельности. При низком значении этого показателя собственных средств может оказаться недостаточно для покрытия принятых рисков, а при слишком высоком значении бизнес-модель операционной деятельности может быть неэффективной [Tabak et al., 2011]. Поэтому можно ожидать U-образную зависимость между нормативом достаточности капитала и вероятностью дефолта банка.

Несколько отличны выводы работы [Lanine, Vennet, 2006], где для российского банковского сектора показано, что большее отношение капитала к активам способствует снижению вероятности дефолта банка, в то время как его размер не влияет на вероятность дефолта.

Исследование влияния ликвидности банка, проведенное в работе [Lanine, Vennet, 2006], показывает, что сокращение ликвидных средств банка увеличивает вероятность его дефолта, причем данный вывод имеет как теоретическое, так и эмпирическое подтверждение. С другой стороны, значительное отвлечение ресурсов в ликвидные активы не способствует росту отдачи от инвестирования. В частности, фактором ликвидности выступает доля негосударственных ценных бумаг в активах банка.

В литературе также рассматривается влияние профиля риска банка с использованием Z-индекса, который показывает, на сколько стандартных отклонений должна упасть прибыльность банка для того, чтобы истощить его капитал [Fungacova, Solanko, 2009].

Согласно общему мнению, включение в исходную модель макроэкономических переменных позволяет улучшить прогнозное качество исходной модели [Peresetsky et al., 2011]. В качестве макропеременных можно рассмотреть темпы роста ВВП и уровень инфляции, поскольку данные показатели являются опережающими индикаторами банковского кризиса. В статье [Воск,

Demyanets, 2012] авторы строят панельную регрессию для определения ключевых факторов, влияющих на уровень просроченной задолженности в развивающихся странах. Согласно панельной регрессии наблюдается отрицательная связь между объясняемой переменной и темпами роста ВВП. В другой статье [Mannasoo, Mayes, 2009] строится модель вероятности дефолта банков в странах Восточной Европы, отмечают, что темпы роста ВВП относятся к одному из ключевых опережающих макроэкономических индикаторов, который должен использоваться в моделях оценки вероятности дефолта банков. В работе [Карминский и др., 2005] продемонстрировано, что параметры, отражающие общее улучшение в экономике, положительно влияют на состояние банка. Рост ВВП. рост промышленного производства, увеличение реальных доходов населения и улучшение внешнеторговой ситуации являются параметрами, которые потенциально положительно влияют на устойчивость банка в долгосрочной перспективе.

В ряде статей подчеркивается, что тип собственности в банковской системе России является одной из ключевых характеристик банка. Например, в статье [Fungacova, Solanko, 2009] делается вывод о том, что у банков с иностранным участием в капитале более высокий риск несостоятельности, а у государственных — меньший, по сравнению с остальными банками. К противоположному выводу пришли авторы статьи [Miccoetal., 2007]. Проведенное исследование показало, что иностранные банки достигают лучших операционных результатов, чем национальные банки.

В статье [Clarke et al., 2005] названы три главные причины, по которым государственные банки могут проигрывать частным, а значит, и иметь повышенную вероятность дефолта: вмешательство политиков в дела банка; проблемы с менеджментом, включая агентскую проблему; нехватка конкурентной среды (госбанки часто защищены от чистой конкуренции, субсидируются государством). Идея неэффективности государственных банков находит подтверждение в работе [Micco et al., 2007]: в развивающихся странах государственные банки достигают скромных результатов операционной деятельности, нанимают избыточное количество персонала и несут большие административные издержки. Кроме того, помощь от государства в случае возникновения финансовых трудностей и расширенный доступ к рынку МБК приводят к снижению вероятности дефолта государственного банка.

На деятельность банка может влиять факт его участия в системе страхования вкладов (ССВ). Если банк член ССВ, есть вероятность того, что он будет принимать на баланс больше риска [Demirguc-Kunt, Huizinga, 2004]. Л/д/оту-переменная на участие в ССВ может служить proxy показателя морального риска (moral hazard).

Следующий институциональный фактор — расположение главного офиса банка. В статье [Claeys, Schoors, 2007] подчеркивается, что Банк России менее склонен отзывать лицензии у региональных банков с малым присутствием кредитных организаций (чтобы не ослаблять и без того умеренную конкуренцию на региональных рынках). Уровень конкуренции в банковском секторе существенно различается по регионам [Anzoategui et al., 2012]. Для банков на локальных конкурентных рынках выше вероятность снижения доходов, что может привести к дефолту банка. Рыночная структура банковского сектора и уровень конкуренции в нем чаще отражается с помощью двух индексов: Лернера и Херфиндаля. Общее данных показателей заключается в том, что оба показывают степень монополизации, однако индекс Лернера показывает уровень монопольной власти отдельно взятой фирмы, в то время как индекс Херфиндаля — уровень монополизации отрасли в целом. В статье [Fungacova, Weill, 2009] установлена обратная связь между индексом Лернера и вероятностью дефолта банка. При получении данного вывода авторы воспользовались логистической регрессией с панельной структурой данных.