В целом, необходимо отметить, что макроэкономические факторы склонны оказывать лишь краткосрочное воздействие на динамику просроченной ссудной задолженности. К примеру, в работах Salas, Saurina (2002); Jimenez, Saurina (2006); Louzis et al. (2012) тестируемые регрессионные модели содержат только лагированные на 1-3 квартала значения макропоказателей, обладающие статистической значимостью.
Динамика просроченной ссудной задолженности коммерческих банков определяется не только макроэкономическими факторами. Напротив, отличительные особенности банковского сектора, вкупе с решениями менеджмента каждого конкретного банка в отношении предпринимаемых усилий для достижения максимальной эффективности и улучшения управления кредитными рисками, оказывают решающее влияние на данный показатель.
Существующие эмпирические исследования рассматривают следующий перечень внутрибанковских переменных:
ь ограничения кредитной политики банков и риск-аппетиты заемщиков, аппроксимированные темпом роста кредитного портфеля, чистой процентной маржой, долей ссуд с предоставлением обеспечения в общем объеме выданных банками ссуд и т.д.;
ь рыночная власть банков - иллюстрируется с помощью показателей конкуренции в банковском секторе (структурные - индекс Херфиндаля-Хиршмана, доля банков в объеме совокупных активов в целом по системе; неструктурные - индикатор Буна, Н-статистика Панзара-Росса, а также прямой индикатор рыночной власти - индекс Лернера);
ь эффективность банка по затратам и прибыли - при этом в большинстве работ применяется так называемый метод стохастической границы (SFA), суть которого состоит в оценке регрессионной модели, где одной из объясняющих переменных является стохастический случайный член, отражающий техническую неэффективность банков;
ь прибыльность банков - эта группа переменных состоит из 2 базовых коэффициентов - рентабельности активов банка (ROA), которая рассчитывается как отношение чистой банковской прибыли к объему активов, взвешенных по уровню риска, и рентабельности банковского капитала (ROE), отличающегося от первого тем, что в знаменателе используется величина собственного капитала банка;
ь характер операций банков и их ориентация на потенциальных клиентов (универсальные, ипотечные, занимающиеся преимущественно автокредитованием и т.д.), а также группы банков по типу собственности (с государственным участием, с иностранным участием, частные); как правило, они представлены в анализе соответствующими дамми-переменными.
Далее будет уместно описать каждую группу переменных более детально.
Традиционно предполагается, что особенности кредитной политики банка в значительной степени определяют степень кредитного риска, которому он подвергается, когда заемщики по каким-либо причинам не могут выполнять свои обязательства по ссудам. В нескольких работах (Jimenez, Saurina, 2005; Quagliariello, 2007; Espinoza, Prasad, 2010) была обнаружена положительная зависимость между темпами наращивания объемов кредитования и долей просроченной ссудной задолженности в кредитном портфеле банков, при этом особенно ярко эта закономерность проявлялась в периоды, предшествующие наступлению банковских кризисов. Объяснение такой взаимосвязи является довольно очевидным - резкое увеличение объема выдаваемых банками ссуд в большинстве случаев связано с ослаблением предъявляемых ими требований к потенциальным заемщикам. Это касается как явных финансовых условий выдачи кредитов - уровня доходов, стоимости залога, размера первоначального взноса и проч., так и процедур обслуживания кредитной заявки - сокращение временного промежутка между подачей кредитной заявки и фактической выдачи ссуды за счет сокращения процедуры проверки платежеспособности посредством кредитного скоринга, снижение качества мониторинга регулярности платежей. Такая кредитная политика сопряжена с высоким уровнем риска, и в период, когда экономика находится в фазе спада и реальные доходы как населения, так и фирм неуклонно снижаются, она в результате приводит к увеличению доли невозвратных ссуд.
Помимо непосредственно предъявляемых требований коммерческих банков к своим потенциальным заемщикам, другим индикатором рискованности проводимой банками кредитной политики является такой показатель, как чистая процентная маржа по банковским операциям, связанным с кредитованием (она рассчитывается как разница между процентными платежами по ссудам и процентными расходами по привлечению финансовых ресурсов для выдачи этих ссуд). Стоит отметить, что данный фактор отражает кредитный риск в стадии ex-ante (то есть до заключения кредитной сделки), однако, несмотря на это, он не пользуется популярностью в эмпирических исследованиях.
Целое направление в эмпирической литературе посвящено влиянию рыночной власти коммерческих банков на их финансовую устойчивость. Существуют 2 противоположные концепции, отражающие характер данной взаимосвязи - «competition-stability» о негативном влиянии рыночной силы на стабильность банков посредством принятия ими на себя чрезмерного уровня риска (Boyd, De Nicolo, 2005; Berger et al., 2008), и «competition-fragility», в основу которой заложен обратный принцип (Keeley, 1990; Jimenez et al., 2007). На сегодняшний день нет единой точки зрения относительно истинности какой-либо из них, поскольку исследователи в своих работах выявляют диаметрально противоположные результаты. Во многом это обусловлено тем, что в процессе анализа используются различные по своим характеристикам факторы, иллюстрирующие уровень конкуренции между коммерческими банками и меру взятых ими на себя рисков (в роли последнего, помимо доли «неработающих» кредитов в портфелях банков, часто выступает так называемый Z-индекс, рассчитываемый на основе показателей рентабельности активов банков и уровня достаточности их капитала; он представляет собой прокси-переменную расстояния банка до его банкротства). Что касается подобных исследований по российской банковской системе, то необходимо выделить работы Михаила Мамонова и Анны Пестовой, в которых детально описаны аспекты воздействия конкурентной среды на состояние кредитных портфелей банков применительно к российским реалиям (Mamonov, Pestova, 2013).
В современной литературе также до сих пор не сложилось единого мнения относительно того, как эффективность деятельности банков влияет на показатели качества их кредитных портфелей. Фундаментальным исследованием по данной тематике является работа Berger, De Young (1997), где изучается наличие причинно-следственной связи между качеством кредитного портфеля банка, уровнем его капитализации и эффективностью работы его менеджмента на выборке данных по коммерческим банкам США за период с 1985 по 1994 годы. Авторы проверяют 3 основные гипотезы:
1. Гипотеза о плохом управлении («bad management hypothesis») - высокий уровень просроченной задолженности по ссудам банка обуславливается недостаточной квалификацией его менеджеров в отношении проверки платежеспособности потенциальных заемщиков - процедуры кредитного скоринга, оценки залогового обеспечения по ссудам. Соответственно, низкая эффективность банковских издержек выступает в качестве сигнала о ненадлежащем качестве методов управления, которые применяются менеджментом банка, и это касается как ежедневных операций, так и управления кредитным портфелем. Некачественные методы андеррайтинга и мониторинга приводят к увеличению объема просроченных ссуд по прошествии некоторого количества времени.
2. Гипотеза о моральном риске («moral hazard hypothesis») - низкий уровень достаточности капитала банка вызывает рост просроченной задолженности по выданным им ссудам. Смысл данной гипотезы заключается в том, что неудовлетворительное состояние банковской капитализации (т.е. степени покрытия всех имеющихся в его распоряжении активов за счет собственного капитала) свидетельствует о чрезмерных риск-аппетитах его менеджмента, склонного к повышению уровня риска кредитного портфеля банка в целях получения максимальной доходности. Соответственно, растет также вероятность дефолта заемщиков по выданным им ссудам и увеличивается ожидаемое значение просроченной ссудной задолженности.
3. Гипотеза о скупости («skimping hypothesis») - объем ресурсов, выделяемых на андеррайтинг и мониторинг заемщиков, влияет как на эффективность банковских издержек, так и на качество выданных ссуд. Следовательно, ключевым направлением для деятельности банка является поиск баланса между минимизацией краткосрочных операционных расходов и будущих проблем с качеством кредитного портфеля. Банк, максимизирующий величину прибыли в краткосрочном периоде, может совершить рациональный выбор в пользу меньших краткосрочных издержек, экономя на расходах, выделяемых на андеррайтинг и мониторинг выдаваемых кредитов. Но в то же время ему придется нести ответственность за негативные долгосрочные последствия этого решения в виде будущих проблем с возвратностью ссуд.
Авторы статьи находят эмпирическое подтверждение всех выдвинутых ими гипотез. Стоит отметить, что аналогичный результат был обнаружен и в более поздних исследованиях других авторов (Quagliariello, 2007; Podpiera, Weill, 2008; Louzis et al., 2012). В последней работе, в дополнение к вышеуказанным гипотезам, тестировалась также и гипотеза о размере банка («size hypothesis»), смысл которой состоит в том, что величина банка отрицательно коррелирует с объемом просроченной задолженности по выдаваемым им ссудам. Это можно объяснить следующей закономерностью - более масштабным с точки зрения размера кредитным организациям доступны более передовые практики ведения банковского бизнеса, в том числе и в аспекте оценки кредитоспособности будущих заемщиков. Чем более качественно проводится оценка, тем меньше вероятность, что по одобренным кредитным заявкам возникнет дефолт. Однако, несмотря на логическую стройность этой гипотезы, эмпирическую проверку на данных по коммерческим банкам Греции она не прошла.
Некоторые исследователи рассматривают влияние успешности деятельности коммерческих банков в прошлом, выраженное в показателях их прибыльности, на будущую ситуацию с просроченной ссудной задолженностью. В частности, в работах Quagliariello (2007) и Glogowski (2008) представлены результаты тестирования так называемой гипотезы сглаживания доходов («income smoothing hypothesis»), суть которой состоит в предположении, что банки стремятся заработать как можно большую часть своей совокупной прибыли в период роста экономики с целью смягчения последствий неизбежного сокращения объемов кредитования в период экономического спада.
Та же логика рассуждений прослеживается и в работе Louzis et al. (2012), где автор тестирует гипотезу о процикличной кредитной политике («procyclical credit policy hypothesis»), вытекающую из предпосылки о том, что банкам свойственно наращивать объем выдаваемых кредитов в период экономического подъема, когда инвестиции в реальный сектор стабильно растут. Если они делают это необдуманно, в погоне за прибылью от процентных доходов и наращиванием своей доли на рынке кредитования, то велика вероятность увеличения степени невозвратности этих ссуд. Противоположная ситуация наблюдается в период экономического спада. Обе гипотезы подразумевают положительное влияние банковской прибыли на динамику доли просроченных ссуд и тестируются с помощью включения лаговых значений коэффициентов ROA и ROE в оцениваемую регрессионную модель.
Кроме того, в работе Glogowski (2008) изложена концепция гетерогенности уровня кредитного риска банков в зависимости от типа ссуды и характеристик заемщика. Физические и юридические лица имеют специфическую долговую приемлемость («debt sustainability»), выражающуюся в различиях в индивидуальной чувствительности качества их кредитных портфелей к одинаковым условиям внешней среды. В статье Louzis et al. (2012) показано, что наименьшие показатели просроченной задолженности, как правило, демонстрируют ипотечные ссуды, в то время как уровень дефолтов по ссудам корпоративным клиентам (фирмам, органам государственной власти) является наиболее чувствительным к колебаниям макроэкономических переменных. По этой причине, в большинстве современных исследований в целях учета банковской гетерогенности используются фиктивные переменные (дамми), отражающие долю коммерческих банков на различных сегментах кредитного рынка и, соответственно, их специализацию (корпоративное кредитование, ипотека, потребительские ссуды и т.д.).
Наконец, одним из важнейших факторов, который определяет уровень риска бизнес-моделей кредитных организаций, и, в конечном счете, состояние их просроченной ссудной задолженности, является преобладание участия в банковском капитале. В работе Boudriga et al. (2009) было обнаружено, что наличие иностранного участия в банковском капитале позитивно влияет на качество кредитного портфеля. Этот эффект достигается за счет того, что зарубежные «материнские» банки способствуют развитию своих дочерних подразделений в других странах посредством передачи более передовых практик ведения бизнеса, привлечения более квалифицированного персонала за счет высокого уровня заработной платы, мобилизации менее затратных способов внешнего финансирования их деятельности (Yildirim, Philippatos, 2002; Fries, Taci, 2005; Bonin, Hasan, Wachtel, 2005).
Также, в большинстве исследований авторы установили, что государственное участие в капитале коммерческих банков стимулирует их направлять значительную часть своих финансовых ресурсов на кредитование более рисковых проектов по причине того, что такие банки пользуются привилегиями и финансовой поддержкой со стороны государства. В работе Micco (2004) на основе показателей эффективности банковской деятельности в 119 странах мира было выявлено, что в развивающихся странах коммерческие банки с преобладающим государственным участием в капитале в среднем демонстрируют худшие результаты качества кредитного портфеля - доля просроченной ссудной задолженности в них более высока. Однако, в статье Hu et al. (2004) было показано, что взаимосвязь между долей государственных активов в банковском капитале и проблемными ссудами имеет нелинейный (U-образный) характер.
Говоря о влиянии типа собственности в капитале коммерческих банков, нужно особо подчеркнуть тот факт, что в настоящее время российская банковская система имеет асимметричную структуру с акцентами, смещенными в сторону банков с государственным участием в капитале. Среди них выделяются 3 так называемых «национальных чемпиона» - Сбербанк, ВТБ и Россельхозбанк. Доля активов этих коммерческих банков в совокупных активах всего сектора на сегодняшний день превышает 50% и продолжает устойчиво расти. При этом проследить принадлежность того или иного банка к конкретной группе по степени преобладания активов в капитале довольно непросто (Vernikov, 2015).
В целом, вопрос о значимости характера влияния внутрибанковских факторов до сих пор остается открытым, поскольку эмпирические работы выявляют противоречивые результаты. С одной стороны, в некоторых исследованиях включение банковских переменных помогает улучшить объясняющую силу оцениваемых моделей, которые ранее включали только макроэкономические факторы (Louzis et al., 2012). К примеру, в работе Salas, Saurina (2002) были проведены стандартные тесты на одновременную статистическую значимость коэффициентов при внутрибанковских переменных, доказавшие их валидность. Напротив, в статье Klein (2013) при изучении детерминант динамики проблемных ссуд в странах Центральной и Юго-Восточной Европы обнаружено, что переменные микроуровня весьма незначительно увеличивают объясняющую силу моделей качества кредитного портфеля коммерческих банков.