2
1
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»
Факультет экономических наук
по направлению подготовки 38.04.08 Финансы и кредит
Образовательная программа "Финансовые рынки и финансовые институты"
«Моделирование вероятности дефолта российских банков»
Рецензент
к.э.н.
Белоусова Вероника Юрьевна Руководитель
доцент, к.э.н.
Горелая Наталия Васильевна
Москва 2019
Содержание
Введение
Глава 1. Теоретические аспекты моделирования вероятности дефолта банков
1.1 Разграничение понятий «дефолт» и «банкротство»
1.2 Обзор литературы по моделированию вероятности дефолта
Глава 2. Методология, используемая для моделирования вероятности дефолта банков
Глава 3. Построение и тестирование модели для предсказания вероятности дефолта банков
3.1 Определение выборки и сбор данных
3.2 Методология
3.3 Описательная статистика
3.4 Построение общей модели вероятности дефолта банков
3.5 Деление банков на кластеры и построение моделей вероятности дефолта для каждого кластера
3.6. Увеличение лага в моделях
Заключение
Список литературы
Приложения
кластер модель дефолт банкротство банк
Введение
В условиях экономического кризиса и роста недоверия населения к банковской системе важно разрабатывать эффективные модели оценки и прогнозирования вероятности дефолта российских банков для того, чтобы Регулятор и сам банк могли своевременно отреагировать на ухудшение финансового положения и предпринять соответствующие меры. Актуальность данной тематики подтверждается тем, что неэффективный риск менеджмент в банках привел к тому, что в 2008 г. наступил мировой финансовый кризис, что подтвердило необходимость разработки модели раннего предупреждения банкротства. В развивающихся странах (таких как, Россия), где кризисы случаются чаще, чем в развитых странах (например кризисы 1998, 2014 гг. в России), разработка модели оценки вероятности дефолта особенно важна.
Актуальность темы подтверждает и огромное количество работ, связанных с построением модели оценки вероятности дефолта банка: среди зарубежных авторов присутствуют Altman, Gunther, Martin, Ohlson; среди отечественных- Карминский, Пересецкий, Иванов.
Разработка систем раннего предупреждения важна для 3 типов агентов:
1) Центрального Банка, который с помощью данных моделей сможет вовремя принимать меры по оздоровлению банка и бороться с процикличностью требований к капиталу банков;
2) самих коммерческих банков, которые смогут сами оценивать свою вероятность дефолта, и, следовательно, определять размер рисков, которые они могут на себя принять. Кроме того, если модель соответствует требованиям Базельского комитета, то ее использование значительно повысит доверие к этому банку;
3) контрагентов банков, таких как кредиторы и инвесторы, которые заинтересованы в том, чтобы банк мог платить по своим обязательствам для первых, и приносить определенный процент для вторых.
Цель данной работы - разработать и оценить эффективную модель, которая с высокой точностью сможет предсказывать вероятность дефолта российского банка, используя современные эконометрические методы. Актуальность данной работы состоит в том, что в последнее время участились отзывы лицензий у банков, что не в последнюю очередь связано с постоянными кризисами в российской экономике и на мировой арене. Поэтому самим банкам и Регулятору необходимо вовремя реагировать на ухудшение финансового положения в банке, чтобы проводить меры по его оздоровлению и предотвращать частое банкротство и дефолтные состояния банков. Более того, в 2013 г. главой ЦБ РФ была назначена Набиуллина Э.С., после чего началась массовая очистка российского банковского сектора от неплатежеспособных и проблемных банков низкого качества. Моделирование дефолта банков позволит выяснить, действительно ли ухудшение финансовых показателей многих российских банков приводит к отзыву лицензии, либо необходимо обратить внимание на другие факторы, приводящие к событию «дефолт».
Особенностью данной работы является то, что была проведена попытка кластеризации банков в зависимости от их размера и достаточности капитала для того, чтобы подобрать наиболее подходящую модель для каждого типа банков, ведь российские банки сильно разнятся по своим характеристикам.
В первой части работы приведены теоретические аспекты понятий «дефолт» и «банкротство», а также имеется обзор литературы по данной тематике. Во второй части исследования описываются различные методы, использующиеся для моделирования вероятности дефолта банков, включая параметрические и набирающие популярность в последнее время непараметрические методы. В заключительной части работы разрабатывается собственная модель предсказания дефолта российских банков с учетом финансовых показателей, макрофакторов и институциональных параметров. Также проводится разбиение банков на кластеры, и строится модель отдельно для каждой группы, сравнивается их прогнозная сила. Наконец, сравниваются модели с разными лагами регрессоров для определения оптимального лага прогнозирования.
Глава 1. Теоретические аспекты моделирования вероятности дефолта банков
1.1 Разграничение понятий «дефолт» и «банкротство»
Чтобы построить эффективную модель прогнозирования вероятности дефолта кредитной организации, прежде всего необходимо разграничить понятия «дефолт» и «банкротство». Большинство словарей определяет дефолт как невыполнение договорных обязательств, т.е. невозможность своевременной оплаты основного долга и/или процентов по нему. Выделяют два типа дефолта: дефолт по обслуживанию долга и технический дефолт. Первый тип имеет место, когда заемщик фактически не выплатил долг (выплатил частично/ выплатил несвоевременно). Технический дефолт происходит при любом нарушении условий договора: т.е. даже если происходит своевременная оплата всех обязательств, но заемщик к примеру, не соблюдает норматив достаточности капитала на определенную дату по условиям договора, происходит технический дефолт. Причиной может служить также и простой отказ предоставлять необходимые документы кредитору.
Определение банкротства можно найти в Федеральном законе "О несостоятельности (банкротстве)" от 26.10.2002 N 127-ФЗ. Кредитная организация считается банкротом, если она неспособна «удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам, о выплате выходных пособий и (или) об оплате труда лиц, работающих или работавших по трудовому договору, и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей, если соответствующие обязанности не исполнены ею в течение четырнадцати дней после наступления даты их исполнения и (или) стоимость имущества (активов) кредитной организации недостаточна для исполнения ее обязательств перед кредиторами и (или) обязанности по уплате обязательных платежей» [1]. Кроме того, банк должен предпринять меры по предупреждению банкротства, если он
· не удовлетворяет неоднократно на протяжении последних 6 месяцев требования кредитора по погашению задолженности и/или обязательства по выплате обязательных платежей в связи с недостатком средств на счетах;
· допускает снижение капитала более чем на 20% по сравнению с максимальным объемом собственных средств за последние 12 месяцев и одновременно нарушает один из обязательных нормативов, установленных Банком России;
· нарушает любой из нормативов достаточности собственных средств, установленный Банком России;
· нарушает норматив текущей ликвидности, установленный Банком России, в течение последнего месяца более чем на 10%;
· допускает падение собственных средств до уровня ниже уставного капитала по итогам последнего месяца.
Если были выявлены данные нарушения, могут последовать следующие мероприятия в отношении банка:
· финансовое оздоровление (оказание финансовой помощи банку ее учредителями/иными лицами; изменение структуры активов и пассивов, организационной структуры банка; приведение размера собственных средств и уставного капитала в соответствие нормативам);
· назначение временной администрации для управления банком;
· реорганизация банка;
· другие меры, предпринимаемые Банком России и/или Агентством по страхованию вкладов.
Если же финансовое оздоровление не помогло восстановить платежеспособность банка, он признается банкротом. Официальный статус банкрота присваивается кредитной организации постановлением арбитражного суда, если был обнаружен хотя бы один из следующих признаков банкротства:
· сумма общих требований к банку составляет как минимум 100 000 руб., и эти требования не были удовлетворены в течение 14 дней после наступления даты их исполнения;
· нормативы достаточности собственных средств ниже 2%;
· размер собственных средств ниже уровня уставного капитала, установленного на момент государственной регистрации;
· неисполнение банком требования Банка России привести в соответствие величину собственных средств в срок.
Можно сделать вывод, что банкротство -частный случай дефолта, крайняя степень его проявления, когда финансовое состояние банка угнетено настолько, что платежеспособность не может быть восстановлена, а исполнение всех обязательств перед кредиторами в полном размере в срок не представляется возможным, поэтому единственный выход- прекращение существования банка.Еще одно различие между данными понятиями заключается в том, что статус банкрота является публичным и официально признанным: информация об отзыве лицензии банка публикуется на сайте ЦБ РФ.Дефолт же зачастую предшествует банкротству, но может выступать и как кратковременное критическое финансовое положение банка, которое может быть поправлено, и банк в итоге продолжит свое существование.
Тем не менее, в различных исследовательских работах авторы по-разному трактуют понятие «дефолт». В работе Karminskyetal. (2012) считается, что банк столкнулся с дефолтом, если:
· показатель достаточности капитала падает ниже 2%;
· величина собственных средств падает ниже уровня уставного капитала на дату регистрации;
· банка неспособен привести величину собственных средств и уставного капитала в соответствии с требованиями Банка России в срок;
· банк не выполняет обязательства перед кредиторами по выплате долга;
· банк санируется АСВ или другим банком.
В исследовании Peresetskyetal. (2011) банк считается банкротом, если:
· была отозвана лицензия;
· банком занимается Агентство по реструктуризации кредитных организаций;
· банк был присоединен к другому банку, при чем у первого наблюдалось плохое финансовое положение на момент слияния.
1.2 Обзор литературы по моделированию вероятности дефолта
Первой работой, направленной на разработку многофакторной модели, предсказывающей банкротство предприятия, оказалась работа Альтмана (1968), который впервые использовал множественный дискриминантный анализ (MDA) для этих целей.
Начиная с 1970-х гг. набирают популярность логит и пробит регрессии. Работа MeyerandPifer (1970) была одной из первых, применивших логистическую регрессию именно для банков. В выборку вошли 39 банков, обанкротившихся в период 1948-1965 гг., и для каждого банкрота в пару был поставлен платежеспособный банк со схожими характеристиками. Данные пары были случайным образом разбиты на 30 пар, входящих в изначальную выборку, и 9 пар, вошедших в тестируемую выборку. В качестве объясняющих переменных выступили финансовые показатели, подсчитанные с помощью финансовой отчетности банков, при чем строились регрессии с включением разной комбинации факторов и разного их количества (всего было использовано 32 финансовых показателя). Прогнозная сила модели была проанализирована с помощью подсчета ошибок I рода (фактический банк банкрот предсказывается моделью платежеспособным банком) и II рода (фактически существующий банк считается банкротом) по разным моделям с разными уровнями отсечения на разных горизонтах прогнозирования с включением разного количества регрессоров. Выяснилось, что и на изначальной, и на тестируемой выборках средняя доля правильно идентифицируемых банков составляет 80%, при чем если горизонт прогнозирования 3 года и больше, прогнозная сила значительно ухудшается, что согласуется с работой Альтмана (1968).
Sinkey (1975) использовал множественный дискриминантный анализ, но уже для банков. Было проанализировано 110 банков, обанкротившихся в 1972-1973 гг., к каждому из них была подобрана пара из банков не банкротов. В качестве факторов анализа выступают финансовые показатели, посчитанные по финансовой отчетности, взятой за период перед банкротством (1969-1972 гг.) по следующим категориям: ликвидность, загруженность долгом, качество выдаваемых кредитов, достаточность капитала, эффективность, формирование источников и использования дохода. Гипотеза о том, что данные показатели значительно различаются между банками банкротами и не банкротами подтвердилась на всем горизонте исследования, при чем разница в показателях банков банкротов и не банкротов увеличивается по мере приближения даты банкротства.