Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Моделирование банковской деятельности и финансовых рынков в отечественных и зарубежных исследованиях 8
1.1 .Обзор моделей банковской деятельности 8-15
1.2. Моделирование динамики индикаторов финансовых рынков 15-23
1.3. Анализ применяемого математического аппарата 23-32
Выводы 32-33
Глава 2. Моделирование динамики основных показателей банковской системы России 34
2.1. Анализ динамики и структуры активов и пассивов банковской системы 34-46
2.2. Моделирование взаимодействия нефинансового сектора экономики и банковской системы 46-60
2.3. Моделирование взаимодействия населения и банковской системы 60-65
Выводы 69-71
Глава 3. Моделирование динамики вложений банковской системы на финансовых рынках 72
3.1. Анализ динамики финансового рынка России до и после августовского кризиса 1998 г 72-75
3.2. Оценки зависимости динамики финансового рынка от макроэкономических показателей 75-79
3.3. Моделирование взаимозависимостей индикаторов финансового рынка 80-100
Выводы 100
Глава 4. Оценки рисков и кризисных индикаторов в динамике показателей банковской системы 101
4.1. Оценка вероятности кризисов в динамике показателей банковской системы 101-114
4.2. Моделирование рисков банковской системы на макроэкономическом уровне 114-121
4.3. Моделирование кризиса банковской системы России в 1998 г. Анализ интервенций 122-136
Выводы 136
Основные результаты и выводы работы 137-138
Литература 139-146
- Моделирование динамики индикаторов финансовых рынков
- Моделирование взаимодействия населения и банковской системы
- Оценки зависимости динамики финансового рынка от макроэкономических показателей
- Моделирование рисков банковской системы на макроэкономическом уровне
Введение к работе
Актуальность темы исследований
Банковская система и финансовый рынок (включающий валютный рынок, межбанковский кредитный рынок и рынок государственных ценных бумаг) являются одними из ключевых элементов современной экономики России. Посредством банковской системы осуществляется развитие денежного оборота и переток капиталов в отраслях экономики, финансирование промышленных предприятий, государственного бюджета и частных домашних хозяйств.
Высокая значимость финансового сектора для экономики в целом предопределяет необходимость изучения закономерностей его функционирования и динамики. С этой целью к настоящему времени разработано множество методов моделирования деятельности банков, показателей динамики финансовых рынков, известно значительное количество оригинальных математических моделей, посвященных этому вопросу. В то же время моделированию динамики показателей банковских систем на макроэкономическом уровне в современной экономической науке уделяется в целом недостаточное внимание.
Выявление фундаментальных факторов, определяющих динамику развития банковских систем и финансовых рынков представляет особую важность при изучении причин и следствий валютно-финансового кризиса 1998 г. Актуальность данной проблемы стимулировала интерес международных регулирующих органов (Базельский комитет по банковскому надзору, Международный валютный фонд) к работе по поиску макропруденциальных индикаторов, представляющих собой комплекс показателей (банковских и макроэкономических), связанных с устойчивостью банковских систем. Исследования, проводимые в настоящее время в этом направлении, включают в себя построение агрегированных показателей устойчивости банковских систем и анализ их динамики. Вместе с тем остается открытой их прогностическая значимость. Пока аналогичные работы международных рейтинговых агентств не привели к должным результатам: в частности, ни одно из этих агентств не смогло прогнозировать размах уровня кризисов на международных финансовых рынках и ряде национальных банковских систем в 1997-98 гг.
В отечественной экономической литературе, несмотря на бурное развитие банковского сектора экономики, исследованию динамики и структуры переменных банковской системы на макроэкономическом уровне уделялось недостаточное внимание.
Основным направлением работ в банковских исследованиях являлся анализ «внутренних» банковских проблем: вопросов ликвидности, адекватности капитала, методологии расчета и моделирования рыночного, кредитного и других видов рисков.
Одним из наиболее актуальных в исследованиях динамики финансовых показателей как стран с достаточно устойчивыми финансовыми рынками, так и развивающихся рынков, является вопрос времени возникновения кризиса (или рисков). Во многих исследованиях риск трактуется как отклонение от тренда. Существенной проблемой при данном подходе является то, что прогнозные трендовые и регрессионные модели в значительном количестве случаев не дают ответа на данный вопрос.
Таким образом, круг вопросов, возникающих при моделировании всего спектра операций банковской системы, является весьма обширным, что предопределяет необходимость комплексного научного анализа динамики банковской системы и финансовых рынков. Моделирование динамики развития банковской системы и финансового рынка, совершенствование методологии анализа процессов, происходящих в банковской среде, прогнозирование кризисных ситуаций является перспективным направлением исследований в современной экономической науке. В связи с вышесказанным тема диссертации является актуальной.
Цель и задачи исследования.
Целью диссертации является построение экономико-математических моделей для оценки тенденций развития основных показателей функционирования банковской системы и финансового рынка России.
В соответствии с целью в работе были поставлены следующие задачи:
разработать подход к моделированию тенденций развития банковской системы России в целом;
разработать эконометрические модели зависимости основных статей активов от привлеченных банковской системой средств;
провести на основе построенных эконометрических моделей расчеты, показывающие направления перераспределения банковской системой ресурсов в основные виды активов;
разработать индикатор, позволяющий оценить степень нарастания кризисных явлений в банковской системе;
оценить динамику процентных ставок финансового рынка (рынков межбанковского кредитования (МБК), государственных ценных бумаг (ГКО) и валютного рынка) и их влияние на процентные условия кредитования нефинансового сектора экономики;
разработать модель для оценки стабильности развития банковской системы в зависимости от динамики вложений и привлеченных средств в разбивке по валютам и процентным ставкам.
Объект и предмет исследования
Объектом исследования диссертации является банковская система и финансовый рынок России. Предметом исследований - система основных агрегированных показателей банковской системы и индикаторов финансового рынка России.
Информационной базой исследования послужили официальные данные, публикуемые в изданиях Центрального банка РФ, Государственного комитета РФ по статистике, материалах информационных агентств. В диссертации были использованы ежемесячные отчетные банковские данные с 1995 г. по 2001 г.
Обработка статистической информации проводилась с использованием программ "Олимп: Стат-Эксперт" компании "Росэкспертиза" и "Эвриста" Центра статистических исследований МГУ им. М.В. Ломоносова, а также с помощью эконометрического пакета Econometric Views.
Теоретической и методологической основой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых в области экономико-математического моделирования финансовой сферы, материалы научных конференций, семинаров и совещаний по изучаемой проблематике. Широко были использованы данные о применении экономико-математических моделей при анализе банковских систем и финансовых рынков как в исследовательских подразделениях международных организаций - в Мировом банке, Международном Валютном Фонде, Базельском комитете по банковскому надзору, так и в отечественных научных организациях - в МГУ, Лаборатории среднесрочного анализа и прогнозирования ИНП РАН, ИМЭМО РАН, Центре банковского анализа ЦЭМИ РАН, ГУ -Высшей школе экономики, Институте проблем переходного периода, Бюро экономического анализа.
Научная новизна работы
Научная новизна диссертации заключается в следующем:
1. Разработан подход к моделированию тенденций развития банковской системы России в целом. Данный подход заключается в расчете трендов динамики основных показателей банковской системы, анализе зависимостей вложений банковской системы от привлеченных средств и оценке степени нарастания кризисных явлений. Построенные модели позволяют адекватно оценивать тенденции развития банковской системы, финансовых рынков и имеют высокую прогнозную полезность.
2. Разработаны эконометрические модели зависимости основных статей активов (кредитов реальному сектору экономики, государственных ценных бумаг, векселей, выданных межбанковских кредитов) от привлеченных банковской системой средств (средств юридических, физических лиц, привлеченных межбанковских кредитов и долговых обязательств).
3. Проведенные на основе построенных эконометрических моделей расчеты показали, что динамика кредитов реальному сектору экономики в значительной степени определялась в период с 1995 г. по 2001 г. притоком средств юридических лиц в банковскую систему, в то время как депозиты населения финансировали рынок государственных ценных бумаг (в период с 1995 года по первую половину 1998 года); с 2000-го года часть депозитов населения трансформируется в кредиты реальному сектору экономики. Что касается инструментов финансового рынка, то они образуют замкнутый контур, лишь частично касающийся сектора нефинансовых операций;
4. Предложен способ оценки степени нарастания кризисных явлений в банковской системе, основанный на анализе динамики финансовых потоков. Данный способ базируется на анализе динамики трендов, описывающих соответствующие друг другу статьи активов и пассивов банковской системы;
Исследование колебаний индикаторов финансового рынка с помощью экспонент Ляпунова и Херста показало их неустойчивую динамику. Анализ взаимодействия трех секторов финансового рынка позволил выделить роль динамики курса иностранной валюты в стабильности рынков. Показано влияние доходности операций на финансовом рынке на формирование ставок в нефинансовом секторе экономики;
Для оценки устойчивости банковской системы в диссертации разработана модель, описывающая зависимость вложений банковской системы от привлеченных средств в разбивке по валютам и процентным ставкам и учитывающая динамику курса иностранной валюты. Проведенные на отчетных данных расчеты показали высокую работоспособность модели.
Теоретическая и практическая значимость
Теоретическая значимость работы заключается в том, что построенные в ней модели позволяют адекватно оценивать тенденции развития банковской системы, финансовых рынков и имеют высокую прогнозную полезность. Предложенная методика анализа динамики банковского сектора России может быть использована государственными органами (Центральным банком РФ, Министерством финансов РФ, Минэкономразвития РФ) для повышения эффективности регулирования деятельности кредитных организаций.
Практическая значимость работы заключается в том, что полученные результаты и рекомендации позволяют дать государственным финансовым органам объективную оценку состояния и тенденций развития банковского сектора и финансового рынка, а также представляют интерес для руководителей российских банков на этапе подготовки принятия управленческих решений.
Апробация работы.
Основные положения работы докладывались на семинаре «Динамические модели экономики» кафедры «Математические методы анализа экономики» экономического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, международной научной конференции студентов и аспирантов «Ломоносов-96» (Москва, МГУ, апрель 1996 г.), международной конференции «Финансовая экономика» (Москва, МГУ, март 2000 г.), семинаре «Анализ и прогноз финансовых рынков» (Москва, ИМЭМО РАН, апрель 2002 г.), где получили положительную оценку специалистов.
Публикации.
Основные положения диссертации изложены в 8 опубликованных статьях общим объемом 2,9 п.л. (1,8 п.л.- лично).
Структура диссертации.
Работа объемом 157 стр. состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений, содержащих результаты статистической обработки данных.
Моделирование динамики индикаторов финансовых рынков
Проблеме анализа динамики индикаторов финансовых рынков в настоящее время посвящено тысячи работ, теоретическую базу которых составляют десятки подходов и теорий макроэкономического и микроэкономического плана. В современной финансовой теории рассматриваются следующие основные проблемы: микро- и макроэкономические модели финансовых рынков, модели ценообразования на рынке капиталов, вопросы оценки финансовых инструментов: облигаций, акций, производственных ценных бумаг.
Рассмотрим некоторые ключевые подходы в современной количественной теории финансовых рынков.
Ведущей областью при исследовании финансовых рынков является сфера исследований ставки ссудного процента, исследующая, каким образом определяется общий уровень процентных ставок и какие факторы влияют на их колебания.
Согласно теории спроса на финансовые активы, к факторам, приводящим к динамике кривой спроса на активы (облигации), относятся: богатство, ожидаемая доходность облигаций по сравнению с другими активами, риск облигаций по сравнению с другими активами, ликвидность облигаций по сравнению с другими активами.
С другой стороны, к сдвигу кривой предложения активов приводят следующие факторы: ожидаемая прибыльность потенциальных инвестиций, ожидаемая инфляция, деятельность правительства. Результатом динамики кривых спроса и предложения является формирование равновесной ставки процента на рынке финансовых активов.
Первые предположения о том, что форвардные ставки (т. е. будущие ставки, рассчитываемые на основе соотношения текущих коротких и долгосрочных ставок) должны содержать положительную премию (премию за риск, risk premium, или премию за срок, term premium) высказывались уже в 30 - 40 годы XX века (Keynes, 1930, 1936; Lutz, 1940; Hicks, 1946). Дж. Хикс предполагал, что такая премия необходима, поскольку в противном случае инвесторы не будут делать различия между краткосрочными и долгосрочными вложениями, кроме как из предпочтений ликвидности. Поэтому ставки на более длинные сроки должны быть выше, чем короткие, чтобы привлечь вложения на долгий срок. Более оригинальная гипотеза была высказана Лутцем (Lutz, 1940), который считал, что поскольку деньги, самый ликвидный актив, не приносят процента, то процент по ценным бумагам должен быть тем выше, чем дольше их срок до погашения (т. е. чем менее они ликвидны).
Проблема динамики валютного курса отражена в множестве теорий, ключевым критерием дифференциации которых выступает период их возникновения: 1) традиционные теории (до 70-х гг. XX в.): теория паритета покупательной способности, кейнсианские теории чисто потокового типа, кейнсианские теории с учетом движения капитала; 2) современные теории (с 70-х по 80-е гг. XX в.): теории паритета процентных ставок, монетарные теории, теории портфельного баланса; 3) новейшие теории валютного курса (90-е гг. XX в.): теория рациональных спекулятивных пузырей, теория гетерогенных ожиданий.
Одной из современных парадигм, связанных с подходами к анализу финансовых рынков, является теория ожиданий, в которой постулируется либо предпринимается попытка объяснить, каким образом рыночные агенты формируют свои ожидания. Теория эффективных рынков капитала используется при изучении факторов, определяющих рыночную стоимость ценных бумаг, и при анализе изменения этой стоимости с течением времени20. Эти ожидания, постулирует теория рациональных ожиданий (Muth J.(1961))21, в той или иной степени формируют динамику рыночных индикаторов.
При этом роль ожиданий при этом отражается в: спросе на активы и определении ставки процента; рисковой и временной структуры процентных ставок; обменном курсе национальной валюты; асимметричности информации и финансовой структуры; финансовых нововведениях; управлении активами и пассивами банка; процессе формирования предложения денег; спросе на деньги; совокупном спросе; совокупном предложении и инфляции.
Краткое формальное изложение основного постулата этой теории следующее. Пусть х - прогнозируемая переменная, \ -ожидаемое (рыночным агентом) значение этой переменной, хЛ - оптимальный прогноз величины переменной х, учитывающий всю доступную информацию. Тогда, согласно теории эффективных рынков, х,= хЛ.
Феноменом эффективных рынков является тот факт, что (Mishkin F.S.(1981))22, цены на финансовых рынках, по его мнению, формируются так, как если бы ожидания были рациональны, тогда как многие участники рынка не имеют рациональных ожиданий.
С точки зрения применения математических методов проверки гипотез, связанных с эффективностью или неэффективностью финансовых рынков, в большинстве работ используются методы математической статистики.
Проблема перераспределения ресурсов банковской системы имеет самостоятельный исследовательский аспект, который может быть рассмотрен в рамках современных походов к анализу поведения инвесторов, а именно, основных гипотез временной структуры процентных ставок, формирующихся, вообще говоря, в результате операций и ожиданий инвесторов кредитных организаций: гипотеза ожиданий, гипотеза предпочтения ликвидности, гипотеза об изменяющейся во времени премии за срок, гипотеза сегментация рынков и гипотеза «предпочитаемой среды». Необходимо отметить, что к настоящему времени практически преодолены противоречия между различными подходами к объяснению формы кривой доходности, и выбор конкретной гипотезы зависит от предпосылок, целей и результатов конкретного исследования.
Понятие полных и неполных рынков ввел в экономический анализ К. Эрроу23. Набор рынков, охватывающий все возможные в будущем случайные события и позволяющий инвестору при реализации любого из них получать гарантированный доход, называется полным. В свою очередь, система рынков называется неполной, если инструменты
Развитие современных математических методов моделирования финансовых рынков и их «переплетение» с постулатами теорий финансовых активов выразилось в формировании методов финансовой инженерии. Цели и задачи финансовой теории и финансовой инженерии, стохастические модели динамики финансовых активов и показателей для дискретного и непрерывного времени рассмотрены в основополагающей монографии одного из ведущих в мире специалистов по теории вероятностей, математической статистике, финансовой математике чл.-корр. РАН А.Н.Ширяева.
Моделирование взаимодействия населения и банковской системы
Процесс взаимодействия населения и банковской системы описывается теорией сбережений, основания которой заложили Г. Кинг, А.Смит, А. Маршалл (докейнсианский период), Дж.М.Кейнс, Р. Голдсмит (кейнсианский период), М.Фридман и др. (современный период).
Первоначальные базовые исследования Г. Кинга зависимости сберегательной функции в зависимости от одного фактора - дохода в процессе развития теории сбережений трансформировались в сложные многофакторные модели, в которых учитывается структура доходов и потребления, размер накоплений прежнего периода, ставка процента и т.д.
Напомним, что Дж. М. Кейнс исходил из следующих гипотез12: 1. В основе аккумуляции сбережений лежит восемь главных стимулов (мотивов): осторожность, предусмотрительность, расчетливость, стремление к лучшему, независимость, предприимчивость, гордость, скупость. 2. Действия этих стимулов определяет следующий характер поведения экономических агентов: хотя они и склонны увеличивать свое потребление с ростом дохода, но не в той мере, в какой растет доход. 3. Сростом дохода предельная (относительная) склонность к потреблению уменьшается, а к сбережению - увеличивается; при этом доля фактического потребления в доходе оказывается больше предельной склонности к потреблению.
Формальная запись основных соотношений концепции сбережений Дж. Кейнса выглядит следующим образом:
Дальнейшие многочисленные исследования (в частности, С. Кузнец13) привели к противоречивым результатам: в одних случаях зависимость между ростом дохода и увеличением сберегательной квоты подтверждалась, а в других - нет.
Анализ тенденций развития сберегательных процессов на примере значительного количества стран показывает, что эти процессы идут в фарватере макроэкономической конъюнктуры и являются барометром, отражающим экономическую и политическую стабильность государства.
Анализ основных тенденций сберегательного дела в советский период развития экономики России позволил построить траекторию динамики данного процесса, свидетельствующую о соответствии колебаний объема сберегательных денежных ресурсов основным историческим вехам, этапам роста и падения экономики страны14.
Касаясь анализа ресурсов российской банковской системы в настоящее время, необходимо отметить, что они формируются преимущественно за счет средств предприятий, доля которых в пассивах банков значительно превышает долю депозитов населения (30% и 5% по состоянию на 1.01.2002, без учета Сберегательного банка РФ). В связи с тем, что в Сберегательном банке РФ концентрируется около 80% от общего объема вкладов, доля данного ресурса в пассивах банковской системы в целом составляла в течение 1995 - 2001 гг около 20%.
Среди отечественных работ, посвященных анализу динамики вкладов населения, необходимо отметить работы О.Г. Солнцева. Так, по его расчетам , на протяжении периода 1995 г. - первая половина 1998 года рост депозитов физических лиц, выраженных в национальной валюте, можно объяснить наблюдавшимся до середины 1998 г. постепенным сокращением уровня инфляции, общим ростом спроса на национальную валюту в условиях доверия населения к банковской системе. Уравнение, полученное им для оценки депозитов физических лиц, выглядит следующим образом:
Расчеты О. Солнцева показывают, что лаг между увеличением доходов населения и приростом депозитов составлял на периоде исследования один месяц. Поэтому для оценки влияния доходов населения на объем рублевых депозитов физических лиц использована лаговая переменная. Но наиболее сильное воздействие (отрицательное) на состояние депозитов физических лиц, как показывает уравнение, оказывает курс рубля по отношение к доллару.
Расчеты В. Шпрингеля16 показали, что объем привлеченных банковской системой депозитов (на периоде с 1996 по 1998 год) прямо пропорционально зависит от уровня реальных доходов населения и обратно пропорционально от величины ставки процента: где D - реальные депозиты населения в банках, R р2 - доходность (в долях) портфеля активов, состоящего на 50% из ГКО и на 50% из наличных долларов США, К - скользящая средняя из душевых потребительских расходов текущего и будущего периодов, a DUMMY III - переменная, имевшая значение 1 в случае, если доля депозитов свыше 90 дней в общем объеме депозитов превышала 20% и 0 в остальных случаях.
Последний феномен был объяснен В. Шпрингелем тем, что снижение инфляции и увеличение доходов населения в указанный период сопровождался снижением ставок во всех секторах финансового рынка. Включение в модель ожиданий роста курса доллара показало, что на стабильных периодах (исключая точки кризиса) склонность населения к сбережениям отрицательно зависит от ожиданий девальвации национальной валюты.
В нашем исследовании при анализе спроса населения на банковские депозиты в диссертации использовалась следующая модель сберегательной функции (аналогичная модели спроса на деньги): где Д /(0 - прирост номинальной величины депозитов населения за месяц, А/(0 - прирост номинальных доходов населения за месяц, Аг(/) - изменение номинальной процентной ставки по депозитам населения за месяц. Верификация на данных 2-х периодов - с 1.01.95 г. по 1.08.98 позволила получить следующие результаты
Оценки зависимости динамики финансового рынка от макроэкономических показателей
Для анализа и прогноза развития финансовых рынков представляется естественным определение влияния макроэкономических показателей на финансовые индикаторы с одной стороны (макроуровень, определяющий уровень ставки процента), и анализ тенденций доходности основных финансовых инструментов - с другой (микроуровень, характеризующий различия в ставках по финансовым инструментам). В общем случае, цена на рынках ссудного капитала формируется как результат взаимодействия макроэкономических и микроэкономических тенденций.
Анализ взаимозависимостей индикаторов финансового рынка и макроэкономических показателей представляет собой задачу высокого уровня сложности. К настоящему времени в большинстве подходов для решения данной задачи анализируются ожидания агентов рынка касательно изменения макроэкономических индикаторов и их воплощение в динамике ставок процента на финансовых рынках. В то же время, необходимо принять во внимание, что агенты рынка (в частности, банки) при практическом планировании деятельности в первую очередь планируют и прогнозируют ставки привлечения и размещения, а также маржу между ними. Вопрос соотношения ставок и макропоказателей, а также достижения положительной реальной процентной ставки не является в данном случае первостепенным.
Проблемой, которая обсуждается наиболее активно, является проблема взаимовлияния инфляции и процентных ставок.
С определенной долей условности можно выделить следующие подходы к данной проблеме: 1) Подход в рамках модели общего равновесия в экономике: строится модель экономики в целом, включающая и кредитно-денежную сферу, и реальный сектор; определяется вся (в рамках модели) совокупность изменений вызываемых инфляцией; исследуется конечное воздействие этих изменений на равновесие на рынке ссудного капитала и уровень процента. Такой подход был развит в работах Т. Сарджента, Л. Саммерса и др.; 2) Подход в рамках модели частичного равновесия на рынках ссудного капитала: исследуются сдвиги кривых спроса и предложения на рынке ссудного капитала, которые происходят под влиянием инфляции, и на этой основе и определяется воздействие инфляции на процентные ставки, К данному направлению относятся работы Н. Манделла, Б. Фридмена и др.
Первый и второй подходы позволяют анализировать в явном виде достаточно широкий спектр взаимосвязей между инфляцией и процентными ставками. Однако именно это преимущество, с точки зрения теории, затрудняет их использование для экономического анализа. В подавляющем большинстве работ и в современной западной, и в современной отечественной литературе количественные оценки параметров связи между инфляцией и процентными ставками даются на основе: 3) подхода в рамках модели И.Фишера: рассматриваются специфическая реакция процентных ставок на инфляцию - повышение уровня процента, компенсирующее инфляционной обесценение платежных средств, при помощи которых осуществляются кредитные расчеты. В модели Фишера номинальная ставка процента, которая устанавливается на рьшке ссудного капитала, будет состоять из двух слагаемых. Первое - реальный процент ex ante - это норма реального дохода, которую рассчитывает получить кредитор и которая представляет собой величину, не зависящую от темпов инфляции. Второе слагаемое - ожидаемый темп инфляции - надбавка, компенсирующая кредитору предполагаемое падание покупательной способности денег: где г - номинальная ставка процента, п - темп роста цен. Неоднозначность получаемых оценок реального процента ex ante может означать, что он, очевидно, не является величиной постоянной (в частности, снижается, по мере снижения инфляции) и этот вывод был сделан рядом исследователей (см., например, Мишкин Ф.). Но возможна и другая причина -нарушение предпосылки об эффективности кредитных рынков, т.е. наличие препятствий на пути воплощения инфляционных ожиданий в рыночной ставке процента. В российской экономической литературе является распространенным мнение, что динамика процентных ставок финансового рынка во многом определяет макроэкономические характеристики развития народного хозяйства, ставки по кредиту конечному заемщику и, соответственно, рентабельность в экономике. Разумеется, в общем случае этот тезис верен. В целом финансовый рынок (обычно при этом рассматриваются доходность вложений в ГКО, валюту, акции) оказывает подавляющее влияние на реальный сектор экономики, его ссудные потребности. Действительно, период высоких (реальных) процентных ставок финансового рынка совпал с периодом спада в производстве и экономике России в целом. Но, по нашему мнению, в связи с тем, что: 1) доля вложений на финансовых рынках большинства кредитных организаций (исключая Сбербанк России) составляла около 10% от величины активов, что было в среднем в 4 раза меньше доли ссудной задолженности; 2) финансовые потоки между реальным сектором и сектором финансовых спекуляций были ограничены; это влияние было в какой-то степени нивелировано.
Заметим одновременно, что уникальность российской ситуации состоит в том, что денежно-кредитные власти регулировали ставку процента, воздействуя на рынки практически только ставкой рефинансирования ЦБ РФ и ставкой обязательного резервирования. Нормативные ограничения, принятые в значительном количестве стран направленные на ограничение заведомо завышенных ставок, в практике российского банковского надзора не применялись. Результатом явилось внедрение в банковскую практику т.наз. кредитно-депозитных схем, согласно которым для одного и того же лица назначались низкая ставка по кредиту и высокая (до сотен процентов годовых) по депозиту. Таким способом происходило начисление зарплаты, не облагаемое налогами. Кроме того, включение в отчетные данные таких значений ставок сильно искажало картину официальной статистике в этой области.
Результаты статистического анализа взаимосвязи показателей процентной ставки и инфляции, полученные в диссертации, подтверждают расчеты ряда других авторов, свидетельствующие об отсутствии корреляционной зависимости между изменением процентной ставки и приростом потребительских цен, что характеризует незначимую роль ставки по кредиту (в изучаемом периоде) в формировании инфляционных процессов в России (коэффициент корреляции на периоде 1996-первая половина 2000 года равен 0,15). Вместе с тем, влияние ставки по кредиту, очевидно, пропорционально роли кредита в ВВП и объеме производства.
В значительном количестве работ, посвященных изучению взаимосвязей «инфляция-процент» на российских данных, отмечается «неэффективность» российского кредитного рынка. Первым, и, очевидно, наиболее важным препятствием является неинтегрированность российского финансового рынка в экономические процессы, недостаточная рентабельность и убыточность половины действующих российских предприятий. Пока нет доказательств формирования рациональных инфляционных ожиданий у агентов российского финансового рынка, операции которых сосредоточены на процессе выбора между инструментами вложений (например, МБК-ГКО-валюта-ценные бумаги), что предполагает опосредованное влияние инфляционных процессов на их деятельность.
Ставки на финансовом рынке больше формируются ожиданиями (и описываются соответствующими теориями), ставки в реальном секторе экономики -определяются больше макроэкономическими соотношениями и параметрами развития производства. Таким образом, формируется проблема, когда процентные ставки по депозитам физических лиц ориентировались (и бьши линейно зависимы) от доходностей операций на финансовых рьшках, в первую очередь вложений в ГКО и инвалюту.
Моделирование рисков банковской системы на макроэкономическом уровне
До недавнего времени одной из проблем стандартного подхода к регулированию рисков банковской деятельности, принятого Базельским комитетом по банковскому надзору, являлось отсутствие анализа взаимосвязей банковских рисков и динамики макроэкономических индикаторов. Согласно данному подходу, при расчете достаточности капитала (являющейся, по сути, ядром действующей концепции регулирования банковских рисков) оценка степени риска активов принимается статической, не зависящей от макроэкономических условий банковской деятельности, что существенным образом ограничивает эффективность учета рисков.
Актуальность этой проблемы стимулировала рост интереса международных регулирующих органов, таких как Базельский комитет по банковскому надзору, Международный валютный фонд и др., к работе по поиску так называемых «макропруденциальных индикаторов» (macroprudential indicators), представляющих собой комплекс показателей (собственно банковских и макроэкономических), определенным способом связанных с рисками и, соответственно, с устойчивостью банковских систем.
Механизм макропруденциального анализа включает построение и использование различных индикаторов, основанных на агрегированных показателях банковской системы, полученных от центральных банков и надзорных органов, а также на макроэкономических и финансовых показателях, характеризующих устойчивость банковского сектора. Эти индикаторы позволяют выявить тенденции к нарастанию рисков внутри банковской системы, потенциальные источники потрясений, находящиеся вне банковской системы, а также каналы «переноса инфекции», через которые проблемы одного кредитного института могут быстро распространиться на банковские учреждения других стран. Используемая техника системного анализа опирается на количественные индикаторы и качественную интерпретацию информации, получаемой в процессе банковского надзора. Основные макропруденциальные индикаторы приведены в таблице 4.1.
Как видно из приведенного перечня, на устойчивость банковских систем, как предполагается, влияет динамика значительного количества индикаторов и, вполне очевидно, этот список можно продолжить. Дальнейшая работа будет состоять в построении системы агрегированных показателей устойчивости банковских систем и исследовании их динамики, тестировании их на наличие «пороговых» значений, за которыми наступает кризис и т. д. В настоящее время сложно прогнозировать, приведет ли к успеху поиск широкого круга и макро- и микроэкономических показателей, влияющих на банковские системы, и конструирование на их основе нескольких индикаторов, описывающих состояния устойчивости банковских систем. Наиболее вероятно создание многофакторных моделей, удовлетворительно описьшающих состояния банковских систем. Вместе с тем, проблема « прогностической значимости таких моделей остается открытой. К сожалению, аналогичные работы в области страновых рисков, проводимые международными рейтинговыми агентствами, такими, как например, Moody s и Fitch IBCA пока не привели к должным результатам: в частности, ни одно из этих агентств не смогло прогнозировать масштаб кризисов на международных финансовых рынках в 1997-98 гг.
Ведущим мировым центром по исследованию проблем банковской стабильности, с одной стороны, и международным органом, определяющим стандарты банковского надзора, с другой, является Базельский комитет по банковскому надзору (Базель, Швейцария). В отличие от большинства работ в МВФ, акцентирующих внимание на макро - и валютно-финансовых факторах, влияющих на устойчивость банковских систем, Базельский комитет основное внимание уделяет выявлению и расчету уровня рисков, принимаемых на себя банками. Основной его концепцией является концепция минимального уровня достаточности капитала, который является механизмом сдерживания рисков. Внимание органов государственного регулирования к капиталу является очевидным в связи с тем, что именно капитал выполняет функцию защиты вкладчиков от возможных потерь. Капитал банка является ключевым элементом создания доверия к способности банка справляться с неопределенностью и рисками. Главным обобщенным показателем достаточности капитала, согласно Базельскому соглашению 1988 г., является capitalo-risk ratio, которое определяется в виде отношения капитала банка к величине активов и внебалансовых счетов, взвешенных по степени риска. Базельское соглашение установило требования к минимальному уровню капитала для банков, действующих на международной арене, в размере 4% от капитала первого уровня и 8% от совокупного (капитал первого уровня плюс капитал второго уровня) капитала по отношению к активам, взвешенным с учетом риска.
Вместе с тем, требование, что отношение капиталам к активам, взвешенным по степени риска, не должно быть ниже 8%, не является научно обоснованным и базируется на исторических данных.
Не устанавливая зависимостей между общеэкономическими и банковскими индикаторами, подход Базельского соглашения сконцентрирован на установление весов рисков вероятных убытков по банковским операциям. В настоящее время эта схема имеет упрощенный вид и использует пять коэффициентов: 0,10,20, 50 и 100%. (см. таблицу 4.3.).
За норму, согласно международным стандартам, была принята основа активных операций банков - операции по кредитованию клиентов. Риск при проведении такого типа операций принят, согласно Базельским соглашениям 1988 г., за точку отсчета и равен 100%. Рискованность ипотечного кредитования считается пониженной по сравнению с кредитованием клиентов, и риск по этим видам кредитных операций установлен в размере 50%. Кредиты, предоставленные другим банковским учреждениям, которые находятся под постоянным контролем национальных финансовых органов, с точки зрения международных стандартов, считаются еще менее рискованными вложениями. Коэффициент риска этой группы банковских активов установлен равным 20%. Наконец, все обязательства центральных банков и правительств, включая гарантированные ими кредиты и выпущенные ими ценные бумаги, рассматриваются как безрисковые, т.е. не требующие покрытия банковским капиталом. Несмотря на очевидную упрощенность данной схемы, она была принята «на вооружение» в большинстве стран мира. Отметим, что в последнее время усиливается пессимизм специалистов в отношении классификации активов по степени риска, установленных Базельским комитетом по банковскому надзору. По мнению главы ФРС США Алана Гринспена, «все эти различные категории (риска) установлены совершенно произвольно».
С 1998 по 2000 год внимание Базельского комитета концентрировалось на методологии и всестороннем учете всех видов рисков (рыночный, операционный и др.) при расчете показателя достаточности капитала и уточнении элементов собственно капитала. Сам показатель его минимальной достаточности, равный 8%, не изменялся. Для банков развивающихся стран и стран переходного периода, в связи с нестабильностью условий, в которых они работают, было рекомендовано существенное превышение минимального уровня. Кроме того, согласно «Новой схеме достаточности капитала» (1999), выпущенной Базельским комитетом, активам, вложенным в высокорискованные экономики, присваивается уровень риска, равный 150%, что, по мнению автора, не оправдано, с одной стороны, и несет на себе далеко идущие последствия для мировых финансов, с другой.
