Дипломная работа: Факторы, влияющие на образование просроченной задолженности юридических лиц банкам России

На основании выше представленной статистики можно резюмировать неблагоприятное положение в банковском секторе, которое заключается в многочисленных отзывах лицензий у банков на осуществление их деятельность. А ежегодное увеличение объемов просроченной задолженности банкам напрямую влияет и является одной из значительных причин, последствия которых ведут к тому, что банки не могут справиться с такими убытками, и в последствии теряют свои лицензии. По этой причине вопрос о кредитных рисках и, в частности, просроченной задолженности заемщиков банков был и остается крайне актуальным и важным для всей банковской системы.

Обзор литературы

Полностью избавиться от кредитных рисков невозможно, поэтому их необходимо прогнозировать и верно ими управлять. Крайне важно понимать, как правильно и наиболее эффективно это делать, учитывая, что все виды возможных рисков в банках взаимосвязаны. Вопрос о неработающих кредитах и, как следствие, возникновение больших объемов невыплаченных просроченных задолженностей банкам волновало многих исследователей, в том числе и зарубежных.

Была изучена как отечественная, так и зарубежная литература. Стоит отметить, что авторы рассматривают вопрос о возрастающих объемах нереальной к взысканию задолженности с разных сторон и на примере разных стран. Так, не удалось выявить определенного принципа или одинакового набора переменных при изучении этого исследовательского вопроса. Однако можно отметить, что одни авторы обращают особое внимание на влияние финансовых кризисов, другие рассматривают вопрос с точки зрения внутреннего риск - менеджмента банка. В большинстве случаев часть авторов уделяет больше внимания при исследовании данного вопроса изучению влияния некоторых внешних по отношению к банкам факторов, включая и ряд макроэкономических показателей. Другие же исследователи в своих научных работах акцентируют внимание на внутренних показателях эффективности управления банковским кредитным риском. Развернутые сравнительные характеристики по статьям обзора литературы, который представлен ниже, представлены в Приложении 3.

В своей работе Sotiris K. Staikouras "Multinational Banks, Credit Risk, and Financial Crises" рассматривал вопрос оценки вероятностей дефолта различных заемщиков, т.е. вероятность невозврата взятых ими обязательств или, другими словами, возможность получения банком невыплаченной просроченной задолженности ввиду глобальной финансовой нестабильности за последнее десятилетие. Ранее в центре внимания исследователей при изучении данной проблемы стоял ряд банковских регуляторов, утвержденных Базельским комитетом (Basel II, 2001). Этот же вопрос затронули российские исследователи Alexander N. Nepp, Anna A. Lavysh, Tamara V. Kuprina, Oleg I. Nikonov в работе «Optimization of The Branch Structure of Bank's Loan Portfolio». Авторы изучали данную тему на примере глобального мирового кризиса: в этот период банки, стремясь максимизировать прибыльность своих кредитных операций, столкнулись с быстро растущими рисками кредитного портфеля и стремительным ухудшением его качества. Консультации аналитиков не были приняты во внимание, что привело к резкому росту доли просроченной задолженности в общем объеме выданных кредитов и негативно сказалось на финансовых банковских показателях, что, в свою очередь, незамедлительно отразилось и на экономике страны в целом. Авторы обеих статей отметили, что ситуация вынудила банки изменить подход, соответствующий положению Базельского комитета к управлению рисками. Вышеупомянутые авторы отмечают, что анализ заемщика при принятии решения о выдаче или не выдаче ему кредита заставляет уделять больше внимания разделу риска. Однако стратегическое управление, в частности планирование структуры кредитного портфеля, не уделяет достаточного внимания процессу кредитования и анализу рисков. Среди банковских рисков кредитный риск является самым значительным - в неблагоприятных условиях он может привести к значительным финансовым потерям. Несмотря на то, что авторы обеих статей изучают схожий вопрос, цели их работ все же разные. Что касается первой статьи, то исследование было направлено на выявление системных факторов, связанных с неустойчивым экономическим положением страны, которые влияют на появление негативной тенденции к увеличению количества неработающих кредитов в банке. Во второй статье целью исследования была оптимизация промышленного портфеля банка на основе отраслевых индикаторов риска банкротства, финансовой независимости и рентабельности с использованием метода Монте-Карло и определение оптимального и наиболее эффективного портфеля.

В первой статье используются данные по разным регионам. Была построена эконометрическая модель, где в качестве зависимой переменной выступало количество неработающих кредитов, а в наборе независимых переменных были ставка по кредиту, коэффициенты задолженности заемщиков (компаний), внешние события (международные факторы), кредитная история, а также внутренние экономические условия страны. Кроме того, в построенных эконометрических моделях с фиксированными эффектами изучалось влияние отношения ВВП изучаемой страны к общей величине долга клиентов в банках, инфляция, изменение ВВП на душу населения и изменения денежных потоков иностранных инвестиций. Проведя исследование, авторы доказали, что можно моделировать недавние финансовые колебания как функцию различных экономических сигналов, которую в дальнейшем можно применить для прогнозирования возможных неработающих кредитов, и, как следствие, растущих объемов просроченной задолженности. Своим исследованием авторы лишь подтвердили, что возможно моделирование ситуаций, в которых существует повышенная вероятность обращения кредитов в разряд неработающих, однако на практике это не применили.

Во второй статье проводится анализ компаний, желающих взять кредит, по отдельным отраслям, используются классические методы - самые известные модели: двух- и четырехфакторные модели банкротства по Биверу, двух- и пятифакторная модель Альтмана. Таким образом, был сформулирован оптимальный метод формирования отраслевой структуры кредитного портфеля банка с учетом отраслевых показателей рисков банкротства, финансовой стабильности и доходности, позволяющих прогнозировать сумму возможной задолженности заемщика. Несмотря на проведенное исследование, можно отметить некоторые существенные негативные стороны такого подхода: значения факторов существенно отличаются в результате особенностей российской экономики, поэтому механическое использование таких моделей для анализа компаний приводит к значительным отклонениям прогноза от реальности, что не может давать релевантные результаты, и, как следствие, невозможно делать выводы о реальной ситуации.

Также была проанализирована работа авторов из Казахстана Dzhaksybekova G., Nurgaliyeva A. ("Banking risk management"). Авторы заключают, что одной из основных составляющих функционирования любого банка является риск. Неустойчивое развитие финансового рынка и жесткая конкуренция способствуют возникновению в банках новых рисков и, соответственно, требуют для обеспечения финансовой устойчивости и конкурентоспособности построить адекватную систему риск- менеджмента. Следует отметить, что банковский риск- менеджмент - это процесс управления рисками, т. е. совокупность определенных самим банком действий, направленных на выявление проблем риска и разработку способов и методов их решения. В своей статье исследователи при анализе кредитного портфеля банков Казахстана второго уровня, другими словами при анализе коммерческих банков, использовали статистический метод. Так, по их мнению, основными критериями при оценке кредитного портфеля банка являются: диверсифицированность, качество, доходность и риск.

Учитывая известную дилемму «доходность-риск», банк вынужден ограничить норму доходности, обезопасив себя от излишнего риска.

В связи с резким ростом кредитного риска, т.е. ростом невыплаченной просроченной задолженности, у коммерческих банков стремительно растут расходы на создание резерва на покрытие убытков по предоставленным кредитам, что в результате является одной из причин снижения их прибыльности. Поэтому проблема управления кредитными рисками для банков приобретает особую актуальность, так как непосредственно связана с возможностью утраты финансовой устойчивости банков. В связи с этим минимизация кредитных рисков является одной из наиболее важных задач сотрудников, ответственных за риск- менеджмент в банках. Однако нельзя не отметить тот факт, что использование одного лишь статистического метода без подкрепления других подходов может подвергать полученные результаты сомнениям, поскольку в рассмотрение взят относительно небольшой период (всего 2 года), который может быть нерепрезентативен, т.е. не может говорить о результатах, верных для всей генеральной совокупности данных.

В литературе на протяжении долгого времени неоднократно поднималась проблема неработающих кредитов исследователями из разных стран. Так, этот вопрос изучали и авторы из Эстонии Laivi Laidroo, Kadri Mдnnasoo в статье под названием: «Do credit commitments compromise credit quality?». Основное внимание они уделили рискам банков, связанным с чрезмерным ростом выданных банками кредитов и забалансовыми кредитными обязательствами. Целью исследования стало изучить взаимосвязь между кредитными обязательствами и качеством кредитов. При помощи эконометрического анализа была построена динамическая логарифмическая модель с использованием временных лагов, при этом в качестве данных использовались временные ряды с шагом в один год. Зависимой переменной выступало качество кредита, а независимой переменной был уровень ВВП, а также отношение кредитных обязательств к суммарным активам. В результате проведенного исследования было выявлено существование положительного эффекта между отношением кредитных обязательств и суммарных активов, а также коэффициентом неработающих кредитов и коэффициентом резервов на потери по ссудам. Этот результат остается надежным при использовании различных методик по принятию решений о кредитных обязательствах. Это исследование можно было бы попробовать провести и на примере российского банковского сектора. Кроме того, стоит отметить, что использование логарифмов, а также учет временных лагов делает работу более релевантной.

Похожую работу провели и другие исследователи: Paul M.S. Choi, Seth H. Huang в статье «Is too much competition bad for the industry? A Taiwanese banking case». Они изучили вопрос неработающих кредитов на примере банковской системы Тайваня, в то время как Ruhul Salim, Amir Arjomandib, K. Hervй Dakpoc в работе под названием :«Banks' efficiency and credit risk analysis using by production approach: the case of Iranian banks», проводили исследование на основе данных иранских банков. Различие заключается в том, что эти авторы для анализа использовали панельные данные. Авторы также применили эконометрический анализ, а именно построили регрессию, выбрав при этом фиксированные эффекты как наиболее достоверный метод в корпоративных финансах. Кроме того, исследователи выдвинули гипотезу о том, что банки могут предлагать более высокие ставки по кредитованию, если они имеют более высокую долю доходов. По итогу исследования гипотеза подтвердилась для "внекризисного" периода, получены схожие с предыдущей статьей выводы.

Следующая группа авторов изучала влияние внешних факторов на состояние банковской системы, а конкретнее - на кредитные риски. Автор A. P. Pati статьи «Credit Risk Stress Testing Practices in BRICS: Post-global Financial Crisis Scenario» изучал влияние глобального мирового кризиса 2008 года на банковский сектор стран БРИКС. В этот же период свое исследование проводили авторы Simper, R., Hall, M.J.B., Liu, W.B., Zelenyuk, V., Zhou, Z. («How relevant is the choice of risk management control variable to non-parametric bank profit efficiency analysis? The case of South Korean banks»). В этот период значительно обострилась проблема возрастающего кредитного риска, исходившая от увеличения неработающих кредитов. Авторы поставили перед собой следующую цель: установить и оценить связь между неработающими кредитами с макропоказателями банковского сектора на примере стран БРИКС в первом случае и на примере иранской банковской системы во втором случае в посткризисный период. При этом исследователи выдвинули гипотезу о наличии структурного сдвига в регрессиях в период глобального финансового кризиса. Таким образом, были построены регрессионные модели, которые были оценены методом наименьших квадратов, поскольку этот метод является достаточно простым, однако имеет хорошую эффективность и показывает достоверные результаты. Так, они пришли к выводу, что в целом банкиры увеличивали кредитный риск для частного сектора. По этим параметрам существенные сдвиги от фазы до глобального финансового кризиса до фазы после глобального кризиса не были подтверждены для всех стран.

Еще одно исследование касательно рассматриваемой темы провели Pederzoli, C., Torricelli, C., Castellani, S (статья этих исследователей называется: «The Interaction of Financial Fragility and the Business Cycle in Determining Banks' Loan Losses: An Investigation of the Italian Case»). Целью их работы было проанализировать как реальные (авторы отражают под этим понятием ВВП страны) и финансовые (подразумевается, задолженность юридических лиц) условия взаимодействуют и влияют на объемы неработающих кредитов фирм в итальянских банках. Несмотря на схожесть исследования с описанными ранее работами, новизна и вклад этих авторов состоит в том, что они предположили, что существует статистически значимый совместный эффект реальной и финансовой неустойчивости. Ранее этим вопросом исследователи не задавались, и такие эффекты не изучались. Был проведен регрессионный анализ: были построены 3 вложенные модели, оцененные методом наименьших квадратов, с независимой переменной в виде объема невыплаченных просроченных задолженностей по отдельным банкам и объясняющими переменными ВВП в первой модели, ВВП и отношение банковской задолженности к общему благосостоянию во второй модели. В третью модель был включен эффект взаимодействия. На основе последней модели (модели с эффектом взаимодействия) результаты показывают, что фактическое влияние финансовой неустойчивости на банковские потери зависит не только от фазы бизнес - цикла в экономике, но и от размера фирмы - заемщика. В результате этого в неблагоприятных экономических условиях небольшие фирмы более серьезно страдают от финансовой неустойчивости, поэтому выдавая кредиты таким организациям, банки больше страдают от кредитных рисков. Это связано с тем, что вероятность ликвидации маленькой фирмы выше, чем вероятность ликвидации большой компании. В задачи настоящего исследования не входит разделение компаний по признаку их размера, однако использование эффекта взаимодействия двух факторов может показать довольно интересные результаты на рассматриваемом российском банковском секторе.

Также была рассмотрена обзорная работа А. Ведеева, С. Дробышевского, М. Хромова, С. Синельникова - Мурылева «Актуальные проблемы развития банковской системы в Российской Федерации». Авторы связывают сложившуюся нестабильную ситуацию в банковском секторе с дефицитом ликвидности у многих банков. Основной причиной этого авторы выделяют создание больших резервов под высоко рискованные кредиты, что привело к «замораживанию» значительной части ликвидных ресурсов у большого количества банков. Что, в свою очередь, связано с недостаточной диверсификацией клиентской базы некоторых банков. Так, при изучении вопроса нереальной к взысканию просроченной задолженности и построении эконометрической модели в качестве независимой переменной можно взять ликвидность банковских активов.

Таким образом, можно подвести итоги по рассмотренному обзору литературы и сравнить подходы зарубежных авторов, а также методы, которыми они достигали поставленные в своих исследованиях цели, и факторы, которые изучались для ответов на главные исследовательские вопросы (Таблица 1).

Таблица 1

Сравнение подходов зарубежных исследователей*