После мирового финансового кризиса 2008-2009 гг. авторы стали уделять большее внимание макроэкономическим и институциональным факторам как предикторам банкротства банков. В работе Cebulaetal. (2011) тестируется зависимость между долей коммерческих банков, которые обанкротились (или был присоединены к другому банку) за период 1970-2009 гг. и следующих параметров:
· средний прирост ВВП за предыдущий год;
· средняя стоимость ресурсов для банка за предыдущий год;
· средняя волатильность цен закрытия индекса S&P 500 StockIndex за предыдущий год;
· средняя доходность недавно выпущенных 30-летних ипотечных бумаг с фиксированной ставкой за предыдущий год;
· отношение государственного бюджетного дефицита к ВВП за предыдущий год (чем больше показатель, тем более стимулирующую фискальную политику использует государство);
· дамми переменная, показывающая были ли Акт 1991 г. (предусматривающий получение проблемным банком помощи от государства) действующим в году t;
· дамми переменная показывающая были ли Акт 1994 г. (уменьшающий требования государства к банковской деятельности с целью стимулирования конкуренции на банковском рынке) действующим в году t.
Все факторы оказались значимыми, при чем знаки совпали с ожиданиями: была выявлена прямая зависимость между количеством обанкротившихся банков и стоимостью фондирования, волатильностью индекса и дамми переменной, отвечающей за Акт 1994 г. Обратная зависимость соответственно наблюдалась между количеством банкротов и ростом ВВП, доходностью ипотечных бумаг, отношением дефицита бюджета к ВВП и дамми переменной, отвечающей за Акт 1991 г.
Исследование Mare (2012) было направлено на влияние макроэкономических факторов и региональных показателей развития региона на вероятность банкротства среди малых кооперативных банков Италии (создаваемых на долевых началах по территориальному и отраслевому принципу), которые являются основным драйвером экономического роста в сельской местности. Период анализа: 1993-2011 гг. Автор концентрирует свое внимание на кооперативных банках в силу того, что научная литература в основном анлизирует крупные коммерческие банки; кроме того, финансовая информация о малых банках зачастую находится в ограниченном доступе, и они обычно не являются публичными, что говорит о важности разработки модели прогнозирования банкротства для этих банков. В качестве объясняющих переменных были включены макрофакторы и финансовые характеристики банков. Автор использовал следующие макрофакторы: средняя 3-месячная ставка по межбанковским депозитам, региональный уровень безработицы (большинство клиентов кооперативных банков- это домохозяйства и малые фирмы, и высокая безработица может негативно сказаться на их кредитоспособности) и концентрация кооперативных банков в банковской сфере. Среди финансовых показателей фигурируют прокси идиосинкразического риска банка (размер общих активов)и метрики CAMELS: достаточность капитала, качество активов (отношение резервов по плохим долгам к общим кредитам), эффективность менеджмента (отношение расходов на персонал к общим доходам), прибыльность (ROA) и ликвидность (отношение кредитов к депозитам). Автор получил следующие результаты:
· чем выше ставка по межбанковским депозитам, тем ниже вероятность банкротства: кооперативные банки в основном являются поставщиками ликвидности на рынке, поэтому повышение процентной ставки приводит к увеличению прибыли для них, основными заемщиками же являются обычные коммерческие банки;
· чем выше уровень безработицы, тем выше вероятность банкротства;
· чем выше концентрация банков, тем выше вероятность банкротства (в силу повышенной рыночной конкуренции);
· банки с более высокой достаточностью капитала, ликвидностью, качеством активов и прибыльностью менее склонны стать банкротами;
· банки с более высокими затратами на персонал имеют меньший риск банкротства, т.к. если высокие зарплаты выплачиваются только квалифицированному менеджменту в соответствии с его опытом и знаниями, значит такие банки имеют более опытное и качественное руководство;
· большие банки менее склонны к банкротству в силу большей диверсификации активов;
· растущее число добровольных ликвидаций или слияний банков могут свидетельствовать о кризисе в банковской сфере и повышенном риске банкротства.
Еще одно исследование, в котором исследователи сделали акцент на макроэкономических факторах как важных предикторах банкротства банков- работа LinandYang (2016). Авторы использовали логистическую модель и модель оценки срока выживания, предложенную Schmidt and Witte (1989), чтобы оценить влияние финансовых показателей банка и макроэкономических факторов на вероятность банкротства банка в 11 странах Южно-Восточной Азии за период 1999-2011 гг. В качестве финансовых показателей банков использовались метрики согласно методологии CAMELS: достаточность капитала, качество активов (отношение резервов по безнадежным займам к сумме капитала и самих резервов), качество управления (отношение общих затрат к доходам, отношение операционных затрат к активам, отношение непроцентных затрат к средним активам), прибыльность (ROA), ликвидность (отношение краткосрочных активов к общим активам, отношение кредитов выданных к общим активам), чувствительность (рост депозитов). В качестве макрофакторов выступили реальный рост ВВП, отношение денежной массы M2 к иностранным резервам, инфляция, реальная процентная ставка, изменение номинального обменного курса национальной валюты, рост выдачи частных кредитов в экономике, отношение текущего платежного баланса к ВВП, отношение экспорта к ВВП. Результаты показали, что в неблагоприятных экономических условиях (высокие реальные процентные ставки, высокая инфляция, низкий экономический рост) вероятность банкротства увеличивается. Все финансовые показатели оказались статистически значимыми и большинство гипотез касательно влияния финансовых характеристик банка на вероятность банкротства подтвердились (при плохом качестве активов и некачественном менеджменте вероятность банкротства увеличивается, а прирост достаточности капитала, прибыльности, ликвидности и чувствительности к рыночному риску снижает вероятность банкротства). Однако макрофакторы являются более значимыми при определении вероятности банкротства (уровень значимости 1% по сравнению с 5% и 10% для финансовых показателей), что говорит о том, что банк имеет больше шансов выжить при благоприятных экономических условиях, даже если его финансовое положение оставляет желать лучшего.
Статья Sunetal. (2018) была направлена на изучение влияния 2 видов систематического риска (на межбанковском рынке и рынке местной недвижимости) на банкротство банков во время 2 кризисов (конца 1980-ых гг. и мирового финансового кризиса 2008 г.). Риск на межбанковском рынке оценивался с помощью спреда TED между 3-месячной ставкой LIBORи 3- месячной ставкой по американским казначейским векселям. Этот спред является мерой стоимости заимствования для банков и отражает здоровье банковской системы, а именно риски ликвидности и банкротства. Риск на рынке недвижимости аппроксимировался с помощью индекса цен на жилье HPI. В силу того, что банки выдают большое количество ипотечных кредитов, вероятность банкротства также зависит от состояния рынка недвижимости. Помимо данных показателей в качестве объясняющих переменных выступили традиционные метрики достаточности капитала, качества активов, прибыльности и ликвидности. Также авторы включили дамми переменную, принимающую значение 1, если банк входит в банковскую холдинговую компанию (владеющую контрольным пакетом акций нескольких банков). Это было сделано в силу того, что в 1989 г. в США был принят закон, согласно которому холдинговая компания обязана докапитализировать дочерний банк, если он испытывает проблемы (т.е. у такого банка вероятность банкротства ниже). Что касается финансовых показателей, авторы получили выводы, что банкроты имели низкий уровень достаточности капитала, низкий ROA, низкий чистый процентных доход, мало государственных ценных бумаг, много проблемных активов и краткосрочных обязательств; такие банки с меньшей вероятностью были членами банковской холдинговой компании; высокий показатель доли непроцентных доходов от активов для таких банков говорил о том, что большая часть прибыли генерировалась за счет нетрадиционного бизнеса. Показатели систематического риска также оказали значительное влияние на вероятность банкротства на всем периоде анализа, причем состояние межбанковского рынка оказало большее влияние на вероятность банкротства во время кризиса 2008 г., а индекс цен на жилье был больше коррелирован с вероятностью банкротства во время первого кризиса. Однако авторы предупреждают, что 2 систематических риска, рассмотренных в данной статье, были напрямую связаны только с кризисами конца 1980-ых гг. и 2008 г., но совсем необязательно что они же могут быть источниками будущих финансовых кризисов, т.е. предсказать, из-за каких систематических рисков произойдет следующий кризис достаточно сложно: авторы в своей статье показали, что даже если исследователь точно знает, какие риски повлекли определенный кризис, и включает их в модель, но не знает, к каким экономическим последствиям эти риски приведут, модель значительно недооценивает риски банкротства.
В статьеAbou-El-Sood (2016) во многом также были проанализированы факторы, которые повлияли на банкротство банков во время кризиса 2008 г., однако автор сделал акцент не на макрофакторы, а показатель достаточности капитала, устанавливаемый регулятором (отношение капитала 1 уровня, состоящего из обыкновенных акций, нераспределённой прибыли, резервов и бессрочных привилегированных акций, к активам, взвешенным по риску). Автор выдвинул 2 гипотезы в начале работы. Во-первых, существует связь между показателем достаточности капитала в одном периоде и вероятностью банкротства в последующем периоде. Во-вторых, связь между достаточностью капитала и вероятностью банкротства более выражена для недокапитализированных банков. Согласно американскому законодательству банки должны были поддерживать капитал на уровне как минимум 4% во времена финансового кризиса, причем банки с показателем достаточности капитала менее 6% считались недокапитализированными (это было пороговое значение для разделения банков на группы с достаточным и недостаточным уровнем капитала). Период анализа захватывал кризис 2008 г.: 2003-2009 гг. Эмпирические результаты показали, что показатель достаточности капитала отрицательно коррелирует с вероятностью банкротства (статистически незначимо), однако эта зависимость становится сильнее, если достаточность капитала становится менее 6% (пороговое значение для банков с недостаточным и адекватным уровнем капитала), т.е. обе гипотезы подтвердились.
Особое место в литературе занимают статьи, рассматривающие альтернативные факторыв качестве значимых предикторов банкротства банков. Одной из таких работ является статья Jinetal. (2011), гдевпервые рассматривалось влияние характеристик аудиторских фирм на вероятность банкротства их клиентов. Тем самым авторы пытались найти дополнительные факторы, которые отличали банкротов от функционирующих банков во время кризиса 2008 г. Авторы разделили выборку на 2 части: 1) банки, ставшие банкротами в 2007 г. и позже, и проблемные банки (определенные таковыми по прибыльности, качеству активов, финансовому положению); 2) все банки, входящие в общую выборку. Регрессионный анализ проводился отдельно для 2 выборок. Авторы использовали следующие характеристики аудиторских фирм в качестве объясняющих переменных:
· дамми переменная, принимающая значение 1, если банк аудирует фирма из Большой четверки (Deloitte, PwC, E&Y, KPMG)- эти аудиторские фирмы имеют больше ресурсов и опыта для проведения качественного аудита, кроме того они заинтересованы проводить тщательную проверку, чтобы поддерживать свою высокую репутацию; гипотеза такова, что если аудитор банка- фирма из Большой четверки, то вероятность банкротства ниже;
· рыночная доля аудиторской фирмы как прокси уровня ее экспертизы в банковской сфере: аудиторские фирмы, имеющие большой опыт в аудите банков, способны лучше оценить адекватность уровня резервов на случай убытков по ссудам у банков (один из самых сложных этапов в аудите банков), а также строже следят за составлением финансовой отчетности, предотвращая ее фальсификацию; гипотеза такова, что чем выше уровень экспертизы аудиторской фирмы, тем ниже вероятность банкротства банка.
Использовались также и финансовые показатели: уровень резервов по безнадежным кредитам; достаточность капитала; доля секьюритизированных активов; рост кредитов; доля различных видов кредитов (коммерческих, индустриальных, лизинговых, сельскохозяйственных) от общих кредитов; доля просроченных долгов; размер активов; дамми переменная для публичных банков. Результаты моделирования показали, что аудит компанией из Большой четверки и наличие большого опыта в индустрии действительно снижают риск банкротства. Кроме того, у банкротов более низкий уровень капитала, низкий рост кредитов и невысокая их диверсификация, высокая доля секьюритизированных активов; большие банки более склонны стать банкротами. Для выборки из банков-банкротов и проблемных банков значимыми предикторами банкротства оказались тип аудитора; его знание банковской индустрии; достаточность капитала; доля секьюритизированных активов; рост кредитов и степень их диверсификации. Для общей выборки значимыми факторами оказались тип аудитора; достаточность капитала; доля секьюритизированных активов; уровень плохих долгов; уровень резервов на безнадежные кредиты; рост коммерческих, ипотечных и общих кредитов; степень диверсификации кредитов; статус публичного банка.
Еще одна работа, которая была направлена на изучение альтернативных причин банкротства банков во время мирового финансового кризиса 2008 г.,- статья DeYoungandTorna (2013), в которой авторы тестируют, повлияло ли увеличение доходов банков от нетрадиционных банковских операций на повышенный риск банкротства среди американских коммерческих банков в 2008-2010 гг. Авторы разделили непроцентные доходы на 3 группы: непроцентные доходы от операций, связанных с акционерной деятельностью (инвестиционная деятельность; участие в венчурном капитале; собственные торговые операции; прочая деятельность, влекущая за собой приобретение рисковых финансовых активов); непроцентные доходы от услуг, выполняющихся банком за комиссию (брокерские услуги, страхование, поручительство и прочие услуги, не влекущие за собой приобретение рисковых активов); традиционные комиссии (депозитарные услуги, доверительное управление и т.д.). В силу того, что первый тип непроцентных доходов подразумевает, что банк может получить как прибыль, так и убытки (в зависимости от движения рыночных цен),а второй тип доходов также может ставить капитал под угрозу, особенно в условиях нестабильности и кризиса (если доходы не покрывают фиксированные расходы), авторы выдвигают гипотезу, что оба типа доходов увеличивают риск банкротства для здоровых и проблемных банков. Помимо непроцентных доходов, в модель были включены классические финансовые показатели банков и макрофакторы. Гипотеза была подтверждена лишь частично. Результаты показали, что непроцентные доходы от акционерных операций (в основном, андеррайтинг и инвестиционная деятельность) увеличивают вероятность банкротства, но только для банков, которые уже испытывают проблемы (для здоровых банков вероятность банкротства, наоборот, уменьшается). Непроцентные доходы от комиссионных услуг (как и основной источник дохода для банка- процентные доходы), наоборот, повышают вероятность выжить. Это объясняется разными рисками, которые присущи разным типам непроцентных доходов: первый тип подвержен рыночному риску вследствие того, что приобретенный актив либо дорожает, либо обесценивается в зависимости от движения рыночных цен; второй тип подвержен бизнес риску (спрос на комиссионные услуги варьируется в зависимости от макроэкономических составляющих, количества конкурентов, услуг-субститутов). Кроме того, банки, активно занимающиеся акционерным инвестированием, склонны проводить более рискованные операции и в традиционном бизнесе (прием депозитов и выдача кредитов), что приводит к повышенной вероятности банкротства для них. Таким образом, в виду разного влияния разных видов непроцентных доходов на вероятность банкротства, при построении системы раннего предупреждения банкротства необходимо делить непроцентные доходы на подкатегории.