Вся ответственность по оценке кредитоспособности эмитента в рамках этого исследования была возложена на ряд независимых рейтинговых агентств. Каждому банку-эмитенту на момент размещения облигационного выпуска соответствовала своя dummy-переменная, характеризующая его состояние от исключительно высокого уровня кредитоспособности до низкого. Результатом регрессионного анализа стал вывод, что на сниженный спред доходности могут претендовать банки-эмитенты только наивысшей категории качества, что соответствует Рейтингам от ААА до BBB- по международной шкале.
Итоговый коэффициент детерминации в 28% показывает, что описанные выше регрессоры могут объяснить лишь чуть меньше трети спреда доходности банковской облигации. По крайней мере, еще столько же возможно объяснить через другие детерминанты. Можно сделать предположение, что в сложившейся для банков эмитентов ситуации не достаточно включать регрессоры, лежащие на поверхности. В условиях санкций, рецессии, внешних шоков и давления со стороны Центробанка большее значение принимают некоторые внутренние характеристики и показатели состояния самого заемщика. Источником информации по этим параметрам могут быть Балансовые отчеты и отчеты о прибылях и убытках, находящиеся в открытом доступе и постоянно обновляемые.
Глава 3. Регрессоры, не вошедшие в модель
Как уже было отмечено в начале работы рассматриваемый период времени наполнен кризисными явлениями в российской экономике с одной стороны и ужесточением надзорной политики Центробанка с другой. Поэтому все большее внимания при исследовании премии за риск, т.е. спреда доходности по облигациям и не только, следует уделять устойчивости коммерческих банков. Такой задаче могла бы послужить единая система оценки фундаментальных показателей финансового состояния банков. Финансовая устойчивость кредитной организации является наиважнейшей качественной характеристикой ее финансового состояния. В рамках текущей работы под термином финансовая устойчивость подразумевается такое состояние коммерческого банка, которое позволяет ему обеспечить выполнение своих обязательств в долгосрочной перспективе при условиях непрерывно меняющихся экзогенных переменных. На данный момент существует много различных подходов к оценке и анализу финансового состояния коммерческих банков, применяемых как в условиях российской действительности, так и за рубежом. Задача оценки кредитоспособности банка является необходимым условием взвешенного подхода инвестора как выбору эмитента облигаций, так и к определению риск-премии, при которой он примет положительное решение о приобретении ценных бумаг этого эмитента.
Финансовое состояние банка
... поставлены задачи: раскрыть сущность и значение анализа финансового состояния банка; исследовать методы анализа финансового состояния банка; провести анализ финансового состояния коммерческого банка; предложить пути улучшения финансового состояния коммерческого банка. Объектом исследования курсовой работы является коммерческий банк. Структура курсовой работы содержит 3 главы. В первой ...
При этом нужно помнить, что в качестве инвесторов часто выступают и сами кредитные организации. Из всего разнообразия подходов к оценке кредитоспособности коммерческих банков можно отметить две основные группы: рейтинговый подход и нормативный подход. Последний является основополагающим в деятельности Центробанка. Он заключается в двух аспектах — это и выработка определенных жестких требований к банкам, которые отражаются в обязательных нормативах, и последующий непрерывный мониторинг их выполнения, выражающийся в надзоре за отчетностью кредитных организаций с целью заблаговременного выявления трудностей в финансовом состоянии коммерческих банков. Несоблюдение выдвинутых требований в нынешней реальности может привести к печальным для коммерческого банка последствиям. Вот уже на протяжении нескольких лет в основном по понедельникам можно услышать новости о лишении лицензии на осуществление банковской деятельности одного-двух, а иногда и трех банков. С точки зрения выпущенных банком облигаций — это равносильно дефолту. Такое положение дел закреплено в рамках Инструкции Банка России от 03.12.2012 № 139-И «Об обязательных нормативах банков». Упомянутый нормативный документ устанавливают требования к максимальным (минимальным) допустимым значениям нормативов и порядок их расчета.
Установление обязательных нормативов для финансовых организаций является основополагающей столпом банковского регулирования. Соблюдение банком обязательных нормативов дает право говорить о наличии определенной степени устойчивости финансовой системы банка в целом.
Однако, универсальность установленных нормативов при этом является одним из основных недостатков нормативного подхода, видь получается, что он не учитывает индивидуальную специфику банков. Кроме нормативного подхода в международной практике широко используется и рейтинговый подход для оценки финансовой устойчивости кредитных организаций.
В предыдущей главе в эмпирическом исследовании спредов доходностей банковских облигаций как раз использовались данные рейтинги от агентств Moody’s, S&P, Fitch и ряда подражающих им отечественных компаний. Модель показала слабую актуальность этих показателей применительно к отечественному рынку облигаций в национальной валюте. В целях поиска достойной альтернативы оценки кредитоспособности эмитента долговых инструментов предлагаю рассмотреть либо рейтинг рассчитанный по методу СAMEL, либо в качестве регрессоров использовать ряд его компонентов. В любом случае, проверить существенность этого предположения возможно только с помощью построения новой модели.
Методика СAMEL была впервые применена ФРС США в 1978 году, после получила широкое распространение в мировой практике. Примечательно, что данная методика легла и в основу многих нормативных документом Центрального банка Российской Федерации. Одним из примеров могут послужить требования, установленные Указанием Банка России от 16.01.2004 № 1379-У «Об оценке финансовой устойчивости банка в целях признания ее достаточной для участия в системе страхования вкладов». Еще одним примером может послужить Указание Банка России от 30.04.2008 № 2005-У «Об оценке экономического положения банков».
Примечательно, что название метода берет свое происхождение от начальных букв наименований, объединяющих группы коэффициентов, а не дословный перевод:
Регулирование деятельности коммерческих банков посредством нормативов
... за деятельностью коммерческих банков путем установления нормативов деятельности, методология расчетов экономических нормативов и достоверность оценки деятельности банков с помощью нормативов. Цель работы - изучить порядок регулирования деятельности коммерческих банков с помощью контроля за их деятельностью путём установления нормативных соотношений показателей деятельности. Задачи курсовой работы: ...
- «C» — capital adequacy — коэффициенты достаточности капитала, который определяет размер собственного капитала банка, служащего гарантией выполнения обязательств перед вкладчиками;
- «A» — asset quality — коэффициенты, характеризующие качество активов банка, определяющий степень «возвратности» активов и статей внебалансовых счетов, а также финансовое влияние проблемных займов;
- «M» — management — коэффициенты, характеризующие качество управления деятельностью банка, его политику и соблюдение законодательства;
- «E» — earnings — показатели доходности, рентабельности с точки зрения достаточности ресурсов для будущего роста кредитной организации;
- «L» — liquidity — показатели ликвидности, характеризующие способность банка своевременно выполнять свои обязательства и готовность удовлетворить кредитный спрос без потерь.
В ходе проведения анализа каждой группе показателей присваивается оценка по пятибалльной шкале от единицы до пяти, где пять — наихудшая оценка, а единица — наилучшая. Итоговая рейтинговая оценка является суммой баллов по всем значимым коэффициентам.
3.1 Коэффициенты группы «Капитал»
1) С1 — отношение собственных средств к привлеченным. Сообщает о предельной сумме убытков, при которой оставшийся капитал достаточен и может обеспечить надежность средств кредиторов банка. Как правило, считается, что капитал банка должен составлять около 20-25% от всех обязательств.
2) С2 — отношение собственных средств банка к доходным активам. Под доходными активами понимаются выданные кредиты и различные ценные бумаги, т.е. все то, что таит в себе вероятность получения убытков в следствие негативного изменения конъюнктуры на фондовых и валютных рынках в случае ценных бумаг или невозвратов в случае кредитов. Считается оптимальным нахождение коэффициента С2 в пределах 20-25%, то есть именно на такой процент банк должен покрывать собственными средствами риски по размещению денежных средств. Не трудно заметить, что оптимальные значения коэффициентов С1 и С2 одинаковы, так как подразумевается соответствие риска по привлечению к риску размещению ресурсов. Коэффициент С2 определяется по следующей формуле:
3) Третий коэффициент С3, определяющий достаточность капитала, — это отношение собственных средств банка к привлеченным средствам физических лиц. Идеальным бы было полное покрытие капиталом банка всех привлеченных от физических лиц средств. Следовательно, оптимальное значение соотношения — 1 и выше. Коэффициент С3 определяется по следующей формуле:
Депозиты физических лиц — основной источник привлеченных денежных средств многих коммерческих банков. Он является наиболее чувствительным к возможным шокам на рынке, которые могут вызвать неконтролируемый отток вкладов. Быстрее всего, как отдельный фактор регрессии данный коэффициент будет не значим. Его можно рассматривать для получения общей оценки по скорректированному методу СAMEL.
Курсовая — Финансовые коэффициенты и финансовые пропорции, ...
... управления предприятием. изучение специальных коэффициентов Цель работы – изучение финансовых коэффициентов и финансовых пропорций, используемых в отчетности., Указанная цель определила рассмотрение следующих задач:, Финансовые коэффициенты и финансовые пропорции, используемые в отчетности Финансовое состояние - это совокупность ...
3.2 Коэффициенты из группы «Качества активов»
Коэффициенты данной группы необходимы для определения характеристик рискованности и эффективности активных операций банка. Аналитика позволяет получить представление о том, насколько эффективно коммерческая организация управляет структурой своих активов: какие активы приносит банку доход, какие из них является плохими долгами, то есть несут значительный риск фиксации убытков, а также насколько соразмерны созданные резервы на возможные потери с реальными вложениями. С этой целью в модифицированную методику СAMEL предлагается включить три следующих коэффициента:
1) А4 — коэффициент характеризует уровень доходных активов и служит для их оценки в разрезе их эффективности. В практике кредитных организаций считается нормальным, если доля активов, генерирующих доход, в суммарных активах банка составляет 75 — 85%. Меньшее значение этого коэффициента говорит, что эффективность деятельности финансовой организации не на высоте, так как существующая иммобилизация ресурсов, не генерирующих доходов, слишком высока. С другой стороны, в случае более высокого значения данного коэффициента инвестору в долговые инструменты такого банка следует насторожиться, так такой коэффициент говорит о проведении банком рискованной политики по размещению денежных средств. В идеале у хорошего банка одновременно должна быть и «подушкой безопасности» в виде сверх ликвидных, а значит, низко доходных инструментов и определенная материальная база. Коэффициент С4 определяется по следующей формуле:
2) А5 — коэффициент, который отражает уровень просроченной задолженности в общем объеме ссуд финансовой организации. Коэффициент С5 определяется по следующей формуле:
Согласно нормам Базеля-II значение этого коэффициента не должно превышать 6 %, однако в рассматриваемый временной период мультипликации различных негативных шоков для кредитных организаций допускается ослабление данного показателя. Допустимым порогом финансовой устойчивости банка считается уровень в 10%.
3) Третьим коэффициентом, определяющим качество активов становится А6 -коэффициент защищенности от риска. Он позволяет сделать оценку предельной доли просроченной задолженности в активах, генерирующей доход, потерю которой банк может нивелировать за счет чистой прибыли и резервов, не подвергая при этом риску заимствованные у своих клиентов средства. Коэффициент С6 определяется по следующей формуле:
Естественно, что данный коэффициент не может быть ниже доли просроченной задолженности в доходных активах.
3.3 Коэффициенты из группы «Менеджмент»
1) М7 — коэффициент, отражающий уровень общей кредитной активности. Позволяет получить представление об объеме ссудной задолженности в очищенной валюте баланса кредитной организации. Положительной считается оценка банку при значении данного коэффициента более 65%. Меньшее значение заставляет обратить внимание на существование проблемы управления активами. С другой стороны, превышение значения коэффициента порога в 85% говорит о том, что банком может столкнуться с проблемой ликвидности. Коэффициент М7 определяется по следующей формуле:
2) М8 — коэффициент инвестиционной активности, характеризующий политику банка в сфере инвестирования средств в ценные бумаги, а также управления предприятиями. По определению все ценные бумаги можно считать высокорискованными инструментами, тем более, когда речь идет о возросшей волатильности фондовых и валютных рынков. По этой причине долю финансовых инструментов в очищенной валюте баланса свыше 10% считают как чрезмерно рискованную. Коэффициент М8 определяется по следующей формуле:
3) М9 — коэффициент рефинансирования, характеризует уровень использования сомой дорогой составляющей из всех банковских ресурсов — кредитов, полученных от других банков, то есть МБК. Оптимальным значением данного коэффициента — до единицы. Уменьшение значения коэффициента сообщает об увеличении доли менее дорогих ресурсов, размещаемых кредитной организацией в высокодоходных инструментах — межбанковских кредитах. Коэффициент М9 определяется по следующей формуле:
3.4 Коэффициенты из группы «Прибыль»
Коэффициенты этой группы характеризуют финансовый результат, полученный кредитной организацией. Несомненно, что финансовый результат банка является прямым отражением эффективности его деятельности. В мировой банковской практике есть ряд общепринятых показателей для оценки доходности деятельности кредитной организации. К ним можно отнести рентабельность активов, рентабельность кредитных операций и рентабельность капитала. Каждый из перечисленных показателей имеет вполне четкие граничные значения.
1) Е10 — коэффициент прибыльности, он необходим для определения уровня рентабельности активов банка. Его используют и для сравнения прибыльности различных банков. Возможно, данный коэффициент, выступая в качестве экзогенной переменной в модели формирования спреда доходности, показал бы хорошие результаты после проведения регрессионного анализа. Величина этого коэффициента обычно варьируется в рамках 3-5%, но учитывая реалии рассматриваемого временного интервала достаточным значением можно считать наличие хотя бы неотрицательный финансового результата. Если рассматривать этот коэффициент в общем виде, то низкая норма прибыли могла бы быть результатом чрезмерно-осторожной инвестиционной и ссудной политики банка, и на ровне с этим — следствием высоких операционных расходов. Но так же существует и обратная сторона. Высокое значение коэффициента может достигаться не только путем эффективной деятельности и удачного распоряжения своими активами. Существует вероятность того, что банк подвергает себя, а, следовательно, и своих кредиторов значительному риску. Коэффициент С10 определяется по следующей формуле:
2) Е11 — доходность на капитал (ROE).
Рентабельность капитала можно выразить через произведение рентабельности активов и мультипликатора капитала. Под мультипликатором капитала понимается отношение активов к собственному капиталу. В итоге получается, что коэффициент С11 находится по формуле:
При этом, согласно принципу достаточности капитала, увеличение прибыльности и, что естественно, увеличение риска требует увеличения размера капитала банка. В среднем минимальное и достаточное значение данного коэффициента находится на уровне 5%.
3) Е12 — коэффициент, характеризующий доходность кредитных операций. Согласно рекомендациям Базельского комитета, значение этого коэффициента для кредитного портфеля банка должно составлять не менее 1,5%. Коэффициент С12 определяется по следующей формуле:
3.5 Коэффициенты из группы «Ликвидность»
По опыту прошлых кризисных периодов в условиях закрытия внешних рынков капитала и кризиса доверия к банковской системе требуется уделить особое внимание ликвидности кредитных организаций. Хочется особо подчеркнуть, что речь идет о краткосрочной ликвидности для компенсации возможного оттока капитала кредиторов. Для оценки достаточности высоколиквидных активов в целом и отдельных категорий частности в рамках группы коэффициентов «Ликвидность» предлагается использовать три показателя:
1) L13 — коэффициент ликвидности, необходимый для оценки «резерва первой очереди», характеризует возможность банка выполнить свои обязательства в течение одного дня. Значение этого показателя должно находиться в коридоре от 3 до 7%. Таким образом, 3-7 % от всех поступающих ресурсов на незначительный срок и до востребования, обязательно должны быть покрыты сверх ликвидными инструментами. Коэффициент L13 определяется по следующей формуле:
2) L14 — коэффициент ликвидности, необходимый для оценки уровня «резерва второй очереди». Значение этого показателя для банков с нестабильной ресурсной базой должно находиться в коридоре от 8 до 12%. Таким образом, 8-12 % от всех поступающих ресурсов, под которыми подразумеваются срочные депозиты, депозиты до востребования, МБК, должны быть покрыты ликвидными инструментами высшего качества, чтобы в случае необходимости их можно было легко конвертировать в денежные средства. Коэффициент L14 определяется по следующей формуле:
3) L15 — коэффициент ликвидности, позволяющий определить необходимый уровень общего объема высоколиквидных инструментов в структуре баланса. Значение этого показателя для банков с нестабильной ресурсной базой должно находиться в коридоре от 12 до 15%. Данный коэффициент оценивает возможность обмена активов кредитной организации банка на денежные средства. L15 определяется по следующей формуле:
Каждый из выше упомянутых коэффициентов в отдельности, или как агрегированные в один показатель CAMEL дают возможность любому участнику облигационного рынка произвести анализ финансовой устойчивости банка-эмитента перед принятием инвестиционного решения. Для использования предложенной методики вполне достаточно размещенной в свободном доступе финансовой отчетности кредитной организации.
Ниже представлена таблица результатов использования модифицированной методики CAMEL на примере 25 крупнейших российских банков с использованием отчетности первого квартала 2016 года.
Таблица 8.Финансовая устойчивость банков
|
№ |
Название банка |
Оценка |
|
|
1 |
ЮНИКРЕДИТ БАНК |
3,07 |
|
|
2 |
ВТБ |
4,27 |
|
|
3 |
РАЙФФАЙЗЕНБАНК |
5,02 |
|
|
4 |
СИТИБАНК |
5,67 |
|
|
5 |
СЕВЕРНЫЙ МОРСКОЙ ПУТЬ |
6,01 |
|
|
6 |
ПРОМСВЯЗЬБАНК |
6,38 |
|
|
7 |
РОСБАНК |
6,48 |
|
|
8 |
НОРДЕА БАНК |
6,65 |
|
|
9 |
СБЕРБАНК РОССИИ |
6,84 |
|
|
10 |
ГАЗПРОМБАНК |
7,02 |
|
|
11 |
АЛЬФА-БАНК |
7,06 |
|
|
12 |
УРАЛЬСКИЙ БАНК РЕКОНСТРУКЦИИ И РАЗВИТИЯ |
7,26 |
|
|
13 |
РОССИЯ |
7,58 |
|
|
14 |
БИНБАНК |
7,89 |
|
|
15 |
МОСКОВСКИЙ КРЕДИТНЫЙ БАНК |
7,91 |
|
|
16 |
ВТБ 24 |
7,92 |
|
|
17 |
ЮГРА |
8,07 |
|
|
18 |
ХАНТЫ-МАНСИЙСКИЙ БАНК ОТКРЫТИЕ |
8,32 |
|
|
19 |
БАНК «САНКТ-ПЕТЕРБУРГ» |
8,56 |
|
|
20 |
СВЯЗЬ-БАНК |
8,66 |
|
|
21 |
РОССЕЛЬХОЗБАНК |
8,97 |
|
|
22 |
ФК ОТКРЫТИЕ |
9,15 |
|
|
23 |
СОВКОМБАНК |
9,37 |
|
|
24 |
АК БАРС |
9,78 |
|
|
25 |
РУССКИЙ СТАНДАРТ |
10,11 |
|
Итоговая оценка по данной методике находится в пределах от 0 до 16. Ноль присваивается идеальному банку, удовлетворяющему все критериям, 16 — присваивается банку, сильно вышедшему за рамки рекомендованных значений коэффициентов. В ходе выполнения методики для получения оценок выяснилось, что даже крупнейшие банки не могут приблизиться к идеальному состоянию. Наибольшие затруднения у рассмотренных банков вызывают показатели достаточности капитала. От части это можно объяснить несколько завышенными требованиями, чем у регулятора в разрезе, но и не надо недооценивать вклад экономической ситуации на тот период.
Заключение
Данная работа была посвящена определению детерминант спреда доходности банковских облигаций в момент их размещения на внутреннем рынке заимствований в период с августа 2014 по май 2017 года. В качестве возможных регрессоров в исследовании рассматривались характеристики облигационного выпуска, кредитный рейтинг в качестве оценки состояния заемщика, а также ряд агрегированных показателей. Проведение регрессионного анализа мультифакторной модели методом МНК из целого ряда возможных экзогенных переменных выявило, что значимой силой обладают:
- вид облигации (классическая/биржевая);
- объем облигационного выпуска;
- индекс потребительских цен (при уровне значимости 10%);
- курс доллара США;
- кредитный рейтинг эмитента.
Сама модель хоть и получилась значима в целом, но смогла объяснить только 30% вариации спреда. Анализ результатов исследования привел к выводу, что кредитный рейтинг, присвоенный независимыми агентствами Moody’s, S&P и Fitch понижает спред на 0,5% только для эмитентов из категории «исключительно высокий уровень кредитоспособности» на момент размещения. В случае, если рейтинг эмитента ниже, этот фактор перестает вносить свой вклад в объяснение величины спреда. Есть ряд работ, где значимость кредитного рейтинга для спреда корпоративных облигаций была намного выше. Можно сделать предположения, что это связано именно с отраслевой принадлежностью компаний эмитентов. В поле данной работы попали облигации не нефтегазового или телекоммуникационного сектора, а именно банковского. Последний существует по своим законам, зарегулирован государством, и больше всех подвержен различным экономическим, а в последнее время и политическим шокам. Поэтому делается вывод, что использование кредитного рейтинга в качестве единственной характеристики эмитента в модели спреда доходности не достаточно, для получения высокого качества модели. Далее в работе выдвигается ряд показателей, которые как вместе, так и по отдельности могут охарактеризовать банк-эмитент с точки зрения его финансовой устойчивости, что, без сомнения, влияет на риск-премию, а следовательно, и на спред доходности размещаемых этим банком долговых обязательств. Среди эти показателей стоит выделить отношение собственных средств к привлеченным, и рентабельность капитала. Более качественную оценку состояния банка-эмитента на момент размещения облигаций можно получить следуя модифицированной методике СAMEL.
Список литературы
банковский облигация регрессионный финансовый
1) Родионова, А.В. Эмпирический анализ формирования доходности на российском рынке государственных бумаг / А.В. Родионова, А.Ю. Аршавский // Экономический журнал высшей школы экономики. — 2012. — №3. — С.285-317.
2) Вуколова, Е.Г. Оценка рынка корпоративных облигаций РФ / Е.Г. Вуколова, Е.А. Ключникова // Финансовый вестник. — 2016. — №4. — С.49-53
3) Берзон, Н.И. Детерминанты доходности рублевых корпоративных облигаций при их размещении / Н.И. Берзон, Т.М. Милицкова // Финансы и кредит. — 2013. — №16. — С.24-32.
4) Семерина, Ю.В. Специфические особенности российского рынка облигаций/ Ю.В. Семерина // Финансы и кредит. — 2012. — №8. — С.51-58
5) Кретова, Е.А. Корпоративные облигации как альтернативный источник финансирования предприятия / Е.А. Кретова, В.А. Федотовская, М.В. Чернышова // Научные исследования. — 2016. — №9. — С.30-34.
6) Милицкова, Т.М. Влияние специфических факторов на спреды доходности корпоративных облигаций / Т.М. Милицкова // Корпоративные финансы. — 2013. — №2. — С.46-63.
7) Сувейка, Ш.М. Детерминанты спрэда доходности: комплексный анализ / Ш.М. Сувейка // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2016. — №10. — С.207-217.
8) Коростелева, И.Н. Обзор и тенденции рынка российских облигаций в 2015-2016 гг / И.Н. Коростелева // Аспирант. — 2016. — №3. — С.151-153.
9) Анохин, М.В. Методика формирования кредитных рейтингов в современной практике оценки кредитного риска / М.В. Анохин // Статистика и Экономика. — 2011. — №3. — С.13-15.
10) Горлова, О.В. Методика анализа финансовой устойчивости коммерческого банка на основе публикуемой отчетности / О.В. Горлова // Вестник СамГУПС. — 2012. — №2. — С.108-120.
11) Бондаренко, А.В. Оценка финансовой устойчивости крупнейших российских банков с использованием модифицированной методики CAMEL / А.В. Бондаренко // Проблемы современной науки и образования. — 2016. — №28. — С.60-67.
12) Локтионова, Ю.Н. Проблемы анализа финансового состояния банков / Ю.Н. Локтионова, А.А. Мухаметдинова // Новая наука: От идеи к результату. — 2016. — №12. — С.172-177
13) Информационный портал Rusbonds.ru // [Электронный ресурс]. — режим доступа: www.rusbonds.ru
14) Информационный портал Cbonds.ru // [Электронный ресурс]. — режим доступа: www.cbonds.ru
15) Информационный портал Moex.com // [Электронный ресурс]. — режим доступа: www.moex.com
