Анализ текущей модели формирования резервов на возможные потери по ссудам российского банковского сектора

Еще один важный момент - какую норму резервирования нужно установить, а также как устанавливать эти нормы: по каждой ссуде, типу заемщика или виду кредитов. Нормы резервирования должны рассчитываться на основе широкого статистического материала и должны постоянно корректироваться с учетом вновь появляющихся данных, чтобы более точно вычислить их величину. Что касается вопроса, каким образом формировать динамические резервы, на мой взгляд, лучше всего производить отчисления либо по каждой ссуде, что будет более затратным и трудоемким, но более эффективным, либо по однородным портфелям ссуд. В случае если резерв не привязан к кредиту, а в период кризиса материализуется крупный кредитный риск, то это может привести к израсходованию практически полностью накопленных резервов на один кредит, что приведет к искажению реальных рисков банка. Также в качестве альтернативного варианта можно рассмотреть следующий вариант динамического резервирования: по корпоративаным ссудам - по каждому отдельному клиенту, поскольку суммы кредитов достаточно крупные, а по потребительским кредитам - по портфелю в целом.

Следующая проблема, связанная с введением динамического резервирования, заключается в правилах отражения резервов в финансовой отчетности. Согласно международным стандартам финансовой отчетности кредиты должны отражаться по непогашенной стоимости, если нет «объективных данных» ухудшения кредитного качества актива (стандарт IAS 39 «Финансовые инструменты: признание и измерение»). Этот стандарт означает, что резервы должны начисляться только при реализации риска, а не на основе его возможной реализации и возникновения возможных потерь в будущем, как предполагают динамические резервы.

Динамические резервы как инструмент макропруденциальной политики по снижению цикличности в банковском секторе действительно могут способствовать снижению кредитного риска и укреплению устойчивости кредитных организаций. Однако помимо положительных сторон, данный механизм подвергается некоторой критике. Некоторые эксперты считают, что динамические резервы не смогут восполнить значительные потери. Как правило, динамические резервы рассчитываются как некоторая усредненная величина, которая не учитывает резкие выбросы. Поэтому в случае реализации крупных рисков резервов может оказаться недостаточно и необходимо будет их компенсировать за счет других источников. Кроме того, как мы уже говорили ранее, ряд банков опасается, что динамические резервы будут занижать их прибыли, что приведет к искажению реальной ситуации, и банки станут менее привлекательны для потенциальных кредиторов и менее конкурентноспособны по сравнению с банками других стран, где отсутствует динамическое резервирование.

Таким образом, нужно с особой тщательностью подходить к разработке и внедрению данного инструмента с тем, чтобы повысить его эффективностьс учетом национальных особенностейи способствовать снижению зависимости банков от шоков, распространяющихся в стране и в мире.



Глава 2. Анализ текущей модели формирования РВПС российского банковского сектора

2.1Анализ резервов на возможные потери по ссудам кредитных организаций

резерв потеря ссуда банковский

В данном разделе проведем анализ текущей ситуации формирования РВПС в российских кредитных организациях. В период экономического подъема, когда финансовое состояние заемщика стабильное и платежеспособное, банки, предоставляя кредиты, присваивают им, как правило, первую категорию качества. Отнесение ссуды к стандартной категории означает, что банк рассматривает риск невозврата этой ссуды как нулевой и не формирует под нее РВПС. Однако такое поведение банков не учитывает вероятность ухудшения экономической конъюнктуры в стране, что непосредственно может сказаться на финансовом положении заемщиков. Таким образом, через некоторое время ссуда высшего качества может перейти в более низкие категории, что означает обязанность банка начислить под эту ссуду соответствующий объем резервов. Рассмотрим состояние и динамику кредитного портфеля российского банковского сектора в разрезе категорий кредитов (Рис.6).

На диаграмме изображена структура кредитного портфеля банковского сектора. В докризисный период 2007-2008 гг. около 50% портфеля составляли стандартные кредиты.На кредиты с высоким уровнем риска (сомнительные и безнадежные) приходилось всего около 2-3%. Однако в период экономического кризиса, который отразился как на финансовом положении реального сектора, так и на физических лицах, картина начинает существенно меняться. Ухудшение качества заемщиков, рост просроченной задолженности приводит к изменению структуры кредитного портфеля и увеличению кредитного риска. В 2009 году доля стандартных ссуд снизилась с 51,3% до 35,1% по отношению к прошлому году (на 336 млрд.руб.). При этом размер нестандартных ссуд вырос в 2009 году в 1,8 раза на 4306 млрд.рублей, что увеличило их долю с 35,2 до 46,9%. Стоит также отметить рост наиболее рискованных категорий кредитов: абсолютная величина проблемных кредитов выросла в 2,5 раза по сравнению с 2008 годом, сомнительных в 5 раз (на 360 и 1035 млрд.рублей соответственно). Таким образом, можно сделать вывод, что в период кризиса и макроэкономической нестабильности банки неизбежно сталкиваются с проблемой ухудшения качества кредитного портфеля. Это может возникнуть по двум причинам: во-первых,просроченная задолженность и невозврат по ранее предоставленным кредитам предусматривает обязательный переход такой ссуды в категорию более низкого качества; во-вторых, в условиях кризиса банки продолжают кредитовать хоть и в существенно меньших объемах, присваивая при этом новым кредитам более низкий уровень качества. Оба эти фактора заставляют банки в период кризиса увеличивать объемы требуемого резерва на возможные потери по ссудам. Так как РВПС отражается на прибыли, которая снижается во время экономического спада, это еще более усугубляет положение и нестабильность кредитной организации.

Рис.6. Структура кредитного портфеляроссийских банков в 2007-2014 г.г.,%

Источник: ЦБ РФ

Рост кредитного риска в период кризиса и необходимость доначисления резервов подтверждается и статистикой по просроченной задолженности (Рис.7).Из графика мы видим, что пик просроченной задолженности по кредитам приходится на 2009 год. Доля просроченных потребительских кредитов выросла по отношению к 2008 году с 3,7% до 6,8%, кредитов нефинансовому сектору с 2,1% до 6,1%. Последние два года просроченная задолженность снова начинает расти, что обусловлено ухудшением макроэкономической обстановки и как следствие финансового положения заемщиков.

Рис.7 Динамика доли просроченной задолженности по кредитам в российском банковском секторе за 2007-2014гг., %

Источник: ЦБ РФ

Далее проанализируем, как макроэкономическая нестабильность и рост кредитного риска проявились в динамике РВПС (Рис.8). На графике изображена динамика отношения начисленного РВПС к совокупному кредитному портфелю. Примерно до конца третьего квартала 2008 года величина покрытия кредитов резервами снижалась примерно до 4%, для российской экономики это был период стабильности и экономического роста, для банковского сектора период высоких прибылей и низких кредитных рисков. Затем ситуация резко изменяется, ухудшается качество кредитных портфелей, вызванное снижением платежеспособности населенияи предприятий, и банки вынуждены доначислять резервы для покрытия возможных потерь по кредитам. В результате в 2009-2010 году отношение РВПС к выданным кредитам выросло до 10%. Только за 4 квартал 2008 года и 1 квартал 2009 года банковский сектор увеличил объем РВПС с 753,9 до 1325,1 млрд.рублей (почти в 2 раза). События, развернувшиеся в 2014 году, привели к очередному повышению кредитных рисков, в результате чего РВПС вырос на 1152 млрд.руб. или на 39%, а отношение РВПС к кредитам увеличилось с 7 до 8%.

Рис.8 Покрытие РВПС ссудной задолженности в российском банковском секторе в 2002-2014 г.г., %.

Источник: ЦБ РФ

Поскольку РВПС начисляется из расходов, то мы видим, что прибыль в период кризиса резко снижается.Графикна рис.9подтверждает, что падение прибыли в условиях экономического спада усиливается в результате доначисления РВПС по ухудшающимся кредитам. Также стоит добавить, что зачастую после кризиса прибыль растет за счет восстановления РВПС в результате улучшения качества кредитного портфеля. Например, прибыль в 2012-2013 г.г. была в 2 раза больше, чем до кризиса, не смотря на то, что темп роста ВВП упал с 8% до 1,5%. То есть банки получают прибыль не за счет кредитования экономики, а механически - за счет восстановления РВПС.



Рис.9 РВПС и финансовый результат российского банковского сектора за 2006-2014 г.г., млрд. руб.

Источник: ЦБ РФ

Динамика темпов прироста РВПС и ВВП также подтверждает процикличность банковского сектора по отношению к экономике через изменение РВПС кредитных организаций(Рис.10.). Ухудшение экономической конъюнктуры в стране, выражающееся в снижении темпов роста ВВП, приводит к сложностям функционирования нефинансового сектора экономики и снижению доходов населения.



Рис.10. Динамика РВПС российских банков и темпов прироста ВВП в 2005-2014 г.г.,%

Источник: ЦБ РФ

Для банка это означает рост просроченной задолженности, повышение кредитных рисков, сопровождающееся доначислением РВПС. Рост резервов по ссудам сдерживает темпы кредитного предложения в период кризиса, именно в тот важный момент времени, когда экономика нуждается больше всего во вливаниях для преодоления макроэкономических шоков и стабилизации ситуации. В настоящее время мы вновь сталкиваемся с этой проблемой: в 4 квартале 2014 года по отношению к соответствующему периоду прошлого года РВПС вырос на 1153 млрд.руб. или на 40%, в то время как ВВП сократился на 0.2%. Таким образом, мы доказали на примере динамики РВПС, что данный инструмент процикличен и имеет достаточно негативное влияние на кредитные организации в период кризиса, а они в свою очередь еще более усиливают воздействие шоков на экономику.

Из рисунка 11мы видим, что кризис 2008-2009 г.г. сопровождался сокращением кредитного портфеля одновременно с ускорением темпов прироста РВПС. Например, в конце 2008 г. - первой половине 2009г. средний темп прироста кредитного портфеля российского банковского сектора составил около 3%-4,5% (в период бума - более 12%), в то же самое время темпыприроста РВПС достигли более 30%.

Рис.11. Динамика кредитов и РВПС банковского сектора РФ в 2002-2014 г.г.,%

Источник: ЦБ РФ

Таким образом, подтверждается целесообразность контрциклического резервирования, которое даст возможность банкам сгладить потери от реализации кредитного риска и подготовиться к ним заранее.

2.2 Модель анализа влияния макроэкономических факторов на банковский сектор РФ

Проанализировав и обобщив опыт зарубежных исследований о зависимости РВПС от различных макроэкономических переменных, в этой главе перейдем непосредственно к анализу зависимости резервов на возможные потери по ссудам от ряда макроэкономических факторов, которые характерны для российской экономики. Цельданного шага заключаетс в том, чтобы выявить, какие шоки и каким образом влияют на положение банковского сектора, а также через какое время банковский сектор ощущает на себе эффект от их воздействия.

Для проведения анализа и построения регрессионных уравнений были использованы поквартальные данные за период 2002-2014 г.г. Информация была взята из источников:

Официальный сайт Центрального Банка России;

Официальный сайт Финам;

Официальный сайт Росстата;

Для расчета значений зависимых переменных резервов на возможные потери берутся значения по банковскому сектору в целом из годовых отчетов о развитии банковского сектора и банковского надзора. Поскольку исходные данные в работе поквартальные, то наша модель будет представлять собой временной ряд, оцененный с помощью метода наименьших квадратов (OLS). Во временной ряд могут быть включены лагированные переменные. Лаги в объясняющих переменных учитывают степень возможной задержки, с которой макроэкономические шоки оказывают влияние на банки. Другими словами, изменения значений макроэкономических факторов оказывают не мгновенное воздействие на положение банков, а проявляются спустя какое-то время, то есть с опозданием. Подобные лаги необходимо выявить и учесть для того, чтобы сформировать более точную и полную картину воздействия макроэкономических колебаний на банковский сектор.

В ходе предварительной диагностики данных выявлено наличие гетероскедастичности и автокорреляции первого порядка. Для ее устранения применяются поправки Newey-West, корректирующие вариацонно-ковариационную матрицу для получения более состоятельных оценок коэффициентов регрессии.При отборе показателей для изучения степени воздействия макроэкономических факторов на устойчивость банковского сектора учитывались особенности экономики нашей страны. Россия имеет сырьевую направленность экспорта, который практически на 70% состоит из топливно-энергетической продукции. Это означает, что размер доходов от экспорта, финансовое положение компаний и стабильность экономики сильно зависит от ценовой конъюнктуры на мировом энергетическом рынке, а именно цены на нефть.

Кроме того, Россия относится к странам с развивающимся рынком, который характеризуется повышенной волатильностью валютных курсов, нестабильностью финансовых рынков и высокими процентными ставками и спрэдами. Поэтому для нашей страны характерен риск резкого оттока капитала в случае возникновения кризисных ситуаций в мире, поскольку инвесторы стремятся изъять свои средства из стран, которые наиболее уязвимы к влиянию макроэкономических шоков.

Динамика ВВП - один из важных показателей экономической активности государства. Его падение в период кризиса негативно сказывается в различных сферах экономической и общественной жизни.

Индекс ММВБ отражает состояние на рынке акций крупных российских компаний, которые являются наиболее важными для экономики страны. Обвал индекса означает ухудшение положения компаний, снижение рыночной стоимости их активов и усиливает проблемы с погашением внешней задолженности и получением новых кредитов для обеспечения функционирования своей деятельности. Кроме того, обвал котировок на фондовом рынке приводит к большим убыткам в результате отрицательной переоценки акций в торговых портфелях.

Стоит подчеркнуть, что уменьшение величины резервов может быть вызвано не только в результате улучшения кредитоспособности заемщика, но и при списании безнадежных кредитов. Поэтому, на мой взгляд, для получения более точных оценок стоит использовать не абсолютную величину резервовбанковского сектора, а их изменение за период в расчете на рубль всех выданных кредитов, выраженное в процентах. В регрессии оно будет обозначаться как LLP.Итак, для построения регрессионной зависимости резервов на возможные потери включены следующие показатели (Табл.6).

Таблица 6

Макроэкономические факторы для анализа влияния на РВПС банковского сектора РФ

Обозначение	Наименование переменной	Предполагаемая зависимость с LLP
GDPGR	Темпы прироста ВВП,%	отрицательная
INV	Приток(+)/отток(-) капитала, млрд.долл.	отрицательная
BRENT	Цена на нефть,$	отрицательная
DOLLAR	Курс доллара,$	Положительная/отрицательная
MMVB	Индекс ММВБ, пункты	отрицательная

Матрица корреляции между зависимой и объясняющими переменными подтверждает знаки предполагаемой зависимости (Табл.7).

Таблица 7

Резервы на возможные потери - коэффициенты корреляции

	LLP	BRENT	DOLLAR	GDPGR	INV	MMVB
LLP	1.000000	-0.332209	0.186817	-0.263244	-0.283022	-0.303302
BRENT	-0.332209	1.000000	-0.354032	0.083011	-0.014776	0.887493
DOLLAR	0.186817	-0.354032	1.000000	-0.085318	-0.100880	-0.498143
GDPGR	-0.263244	0.083011	-0.085318	1.000000	0.368438	0.054321
INV	-0.283022	-0.014776	-0.100880	0.368438	1.000000	0.144351
MMVB	-0.303302	0.887493	-0.498143	0.054321	0.144351	1.000000

Статическая модель зависимости LLP от макроэкономических переменных.

Уравнение оцениваемой регрессии имеет следующую форму (статическая модель):

Где - коэффициент перед соответствующей макроэкономической переменной, t - ежеквартальные значения показателей.

В процессе анализа были получены следующие результаты (Табл.8).

Таблица 8

Модель зависимости резервов на возможные потери от макроэкономических факторов.

Dependent Variable: LLP
Method: Least Squares
Date: 03/29/15 Time: 16:09
Sample (adjusted): 2002Q2 2014Q3
Included observations: 49 after adjustments
HAC standard errors & covariance (Bartlett kernel, Newey-West fixed
bandwidth = 4.0000)
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2.836674	0.867530	3.269826	0.0023
BRENT	-0.006069	0.001789	-3.391541	0.0017
DOLLAR	0.005171	0.026746	-2.436631	0.0198
GDPGR	-0.015927	0.005592	-2.848358	0.0071
L2GDPGR	-0.024245	0.007757	-3.125358	0.0034
L1INV	-0.009233	0.002107	-4.382809	0.0001
R-squared	0.679629	Mean dependent var	0.389041
Adjusted R-squared	0.669308	S.D. dependent var	0.398114
S.E. of regression	0.305976	Akaike info criterion	0.598170
Sum squared resid	3.463996	Schwarz criterion	0.843919
Log likelihood	-6.860648	Hannan-Quinn criter.	0.688794
F-statistic	6.820611	Durbin-Watson stat	1.375056
Prob(F-statistic)	0.000134

LLP = 2.836 - 0.006*BRENT + 0.005*DOLLAR - 0.0159*GDPGR - 0.024*L2GDPGR - 0.009*L1INV

Регрессия в целом значима на 1%-ном уровне, поскольку Prob (F-st)=0,000134<0,01. Кроме того, величина R2adj= 0,66, характеризующая качество подгонки регрессии, находится на достаточно хорошем уровне и в пределах, полученных в других работах, исследующих влияние макроэкономических факторов на стабильность банковского сектора.

В статической модели в качестве объясняющих переменных были включены только макроэкономические факторы, которые являлись экзогенными для данного уравнения. Однако в случае применения динамического подхода, величина начисленных РВПС будет учитывать и накопленный в предыдущий период объем резервов. Проверим нашу гипотезу, что в случае накопления и учета резерва в предыдущем периоде влияние макроэкономических шоков будет слабее.С целью проверки данной предпосылки мы включим в состав регрессии показатель LLP с лагом в один квартал. Уравнение примет следующую форму:

Где - темпы прироста резервов на возможные потери на рубль предоставленных кредитов в предыдущем периоде, %, - коэффициент перед соответствующей макроэкономической переменной, t- ежеквартальные значения показателей.

Результаты представлены в таблице 9.

Таблица 9

Модель зависимости резервов на возможные потери от макроэкономических факторов

Dependent Variable: LLP
Method: Least Squares
Date: 03/29/15 Time: 17:25
Sample (adjusted): 2002Q2 2014Q3
Included observations: 49 after adjustments
HAC standard errors & covariance (Bartlett kernel, Newey-West fixed
bandwidth = 4.0000)
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2.649151	0.798445	3.317887	0.0021
LLP1	0.483943	0.137633	3.516180	0.0012
BRENT	-0.004201	0.001413	-2.972637	0.0052
DOLLAR	-0.071257	0.024552	-2.902351	0.0063
GDPGR	-0.013702	0.004871	-2.812910	0.0079
L2GDPGR	-0.017393	0.005295	-3.284979	0.0023
L1INV	-0.006900	0.001742	-3.961619	0.0003
R-squared	0.741995	Mean dependent var	0.389041
Adjusted R-squared	0.693994	S.D. dependent var	0.398114
S.E. of regression	0.253672	Akaike info criterion	0.242355
Sum squared resid	2.316590	Schwarz criterion	0.529062
Log likelihood	1.789376	Hannan-Quinn criter.	0.348083
F-statistic	11.24114	Durbin-Watson stat	2.302497
Prob(F-statistic)	0.000000

LLP = 2.649 + 0.483*LLP1 - 0.004*BRENT + 0.001*DOLLAR - 0.013*GDPGR - 0.017*L2GDPGR - 0.006*L1INV

Регрессия в целом также значима на 1%-ном уровне, поскольку Prob (F-st)=0,000000<0,01, величина R2adj= 0,69, что значительно лучше в сравнении со статической моделью.

Далее сравним полученные результаты по статической и динамической моделям (Табл. 10).Из таблицы видно, что все объясняющие переменные, полученные в первой модели, остались значимыми и сохранили первоначальный знак, однако степень их воздействия стала несколько слабее. Например, снижение цены на нефть на 1 доллар приводит к предполагаемому росту резервов на возможные потери в статической модели на 0,006%, в динамической - 0,004%. Для остальных показателей прослеживается аналогичная тенденция. Другими словами, если банковский сектор заранее учитывает вероятность материализации рисков в случае ухудшения макроэкономической обстановки и формирует резерв, то это снижает уязвимость банков к макрошокам и снижает будущие потери.

Таблица 10

Сравнение статической и динамической модели оценки LLP от макроэкономических показателей

Обозначение	Статическая модель	Динамическая модель
	Coefficient	Probability	Coefficient	Probability
BRENT	-0.006069	0.0017	-0.004201	0.0052
DOLLAR	0.005171	0.0198	0.001257	0.0063
GDPGR	-0.015927	0.0071	-0.013702	0.0079
L2GDPGR	-0.024245	0.0034	-0.017393	0.0023
L1INV	-0.009233	0.0001	-0.006900	0.0003

Далее перейдем к интерпретации результатов по каждому регрессору, полученных в ходе построения эконометрических моделей зависимости РВПС российского банковского сектора от ряда макроэкономических переменных.

В ходе анализа выяснилось, что для данной модели индекс ММВБ оказался не значимым. С одной стороны, это можно объяснить наличием мультиколлинеарности между ценой на нефть и уровнем индекса ММВБ. В его состав включены все крупные нефтяные и добывающие компании страны, следовательно, его динамика зависит от рыночных цен на акции компаний, которые в свою очередь определяются ценами на нефть. Поскольку цена на нефть значима для нашей модели, то индекс ММВБ можно исключить без существенных потерь. Кроме того, на мой взгляд, динамика индекса ММВБ вряд ли может сильно воздействовать на размеры резервов на возможные потери банков, поскольку, в основном, эти компании имеют сильную поддержку со стороны государства, и в случае необходимости государство окажет им финансовую помощь для пополнения средств и исполнения кредитных обязательств перед банками. Также стоит отметить, что крупные компании предпочитают брать кредиты за рубежом, так как там проценты по кредитам значительно ниже, чем в России. Таким образом, можно сделать вывод, что падение индекса ММВБ значимо не ухудшает положение банков посредством повышения резервов на возможные потери.

Цена на нефть (ВRENT) в модели оказалась значимой и имеет отрицательный знак. Отсюда следует, что макроэкономический шок в виде снижения цен на нефть приводит к наращиванию банками резервов на возможные потери, ухудшая тем самым финансовое положение банковского сектора. Значимость цены на нефть подтверждает уязвимость различныхсекторов российских экономики, в том числе и банков, к колебаниям на международном нефтяном рынке. В условиях падения цены на нефть снижается объем поступлений от ее продажи. Это негативно сказывается на значительной части экономики страны, а не только на энергетическом секторе. Сокращаются доходы и расходы бюджета, снижается платежеспособность организаций нефинансового сектора и доходы населения, растет инфляция. В конечном итоге, это приводит к снижению кредитоспособности заемщиков и стоимости активов, и как следствие, к росту кредитного риска и увеличению резервов на возможные потери.

Курс доллара по отношению к рублю (Dollar) в нашей модели является значимым в объяснении влияния на уровень резервов на возможные потери. На первый взгляд, здесь сложно выявить однозначное влияние динамики курса доллара - все зависит от типа заемщиков, которым выданы кредиты в инвалюте. С одной стороны, если кредиты выданы заемщикам, которые получают доходы в иностранной валюте (например, компании, экспортирующие товары), то рост курсадоллара значительно на них не отразится, и у них не будет сложностей с погашением кредитов. То есть наблюдается отрицательная зависимость между РВПС и курсом доллара. С другой стороны, если заемщик не имеет доходов в иностранной валюте, обесценение рубля может производить противоположный эффект, поскольку ему будет необходимо намного больше рублей, чтобы конвертировать их для погашения кредита. В этом случае увеличивается риск неплатежа и просроченной задолженности, и банки вынуждены увеличивать величину РВПС. В нашей модели выявлена положительная зависимость резервов на возможные потери от курса доллара. На рисунке 12 видно, что в период роста курса доллара доля просроченных кредитов в иностранной валюте растет, а значит, банки под них формируют дополнительные резервы.



Рис. 12. Динамика доли просроченных кредитов в иностранной валюте

в банковском секторе РФ в кредитах, выданных в иностранной валюте в 2002-2014г.г., %.

Источник: составлено по данным ЦБ РФ

Следующий фактор, который является значимым в нашей модели - темпы роста ВВП (GDPGR) - один из важных показателей экономической активности государства. Как мы уже говорили ранее, банки снижают объем резервов на возможные потери в период экономического подъема, то есть когда увеличиваются темпы роста ВВП, и наращивают их в период экономического спада. Модель подтверждает отрицательную зависимость между динамикой ВВП и резервами на возможные потери по ссудам. Вместе с текущим значением показателя мы включили в регрессию данную переменную с лагом, для того чтобы определитьвремя, через которое ухудшение в реальном секторе экономики воздействует на качество кредитного портфеля банков. В результате мы получили, что на изменение резервов влияют как текущие темпы роста ВВП, так и с задержкой в 2 квартала, причем коэффициент перед L2GDPGRзначительно выше и имеет более высокий уровень значимости. Данный факт означает, что динамика ВВП оказывает не мгновенное влияние на состояние банковского сектора, а с некоторым запаздыванием. Знак минус перед GDPGRи L2GDPGR подтверждает, что спад экономической активности, проявляющийся в форме снижения ВВП, отрицательно влияет на стабильность банковского сектора (Рис. 13).

Рис.13. Темпы прироста ВВП и прироста РВПС на рубль выданных кредитов банковского сектора РФ2005-2014, %

Источник: составлено по данным ЦБ РФ

INV - отток/приток капитала, млрд.долл. Кризис на мировых финансовых рынках сопровождается оттоком капитала, деньги и инвестиции уходят из страны в условиях макроэкономической нестабильности. Отток капитала в России вызван не только неприятием инвесторами риска на российских рынках, но и большой внешней корпоративной задолженностью, которую предприятия вынуждены погашать кредиторам. В этих условиях различные сектора экономики сталкиваются с дефицитом денежных средств и сокращением доходов от своей деятельности, что негативно сказывается на их кредитоспособности.

Вывоз капитала из страны приводит к сдерживанию экономического развития и к ослаблению финансовой стабильности в результате нехватки инвестиционных ресурсов. Превышение оттока капитала над притоком означает реальное сокращение финансовых ресурсов для развития экономики.Ежегодная утечка определенной доли валового внутреннего продукта за рубеж отрицательно сказывается на экономическом развитии страны, поскольку является прямым вычетом из ресурсной базы для внутренних инвестиций. Отток капитала дестабилизирует систему макроэкономического регулирования.Повышение реальной процентной ставки для предотвращения утечки капитала негативно отражается на внутреннем инвестиционном процессе, одновременно ведя к ухудшению инвестиционного климата в стране, ослаблению интереса иностранных инвесторов к России, все чаще относящих ее к разряду «проблемных рынков». Бегство капитала из страны приводит к дефициту ликвидности в банковской системе, что в свою очередь, отражается на объемах кредитования реального сектора экономики.

Кроме того, сам банковский сектор сталкивается с недостатком ликвидности, в результате чего растут расходы на привлечение средств. Для покрытия своих расходов банки вынуждены увеличивать уровень риска кредитного портфеля, поскольку рост риска сопровождается ростом процентных ставок по предоставленным кредитам. Таким образом, наблюдается отрицательная зависимость между движением капитала и размером РВПС (Рис.14)



Рис. 14. Отток капитала в РФ и темпы приростаРВПС банковского сектора в 2002-2014г.г.

Источник: составлено по данным ЦБ РФ

В полученной модели подтверждается отрицательный характер влияния оттока капитала из страны на РВПСс лагом в один период (L1INV). Из этого следует вывод, что шок от оттока капитала распространяется на банки не мгновенно, а спустя некоторый период времени, как и в случае с ВВП.

На основе полученных моделей мы выяснили, что макроэкономические шоки в форме снижения цен на нефть, падения курса рубля и уровня ВВП, а также отток капитала отрицательно влияют на банковский сектор через увеличение резервов на возможные потери. Причем эффект от одних проявляется сразу, а от других - спустя некоторый промежуток времени. Кроме того, динамическая модель показала, что наличие сформированного в предыдущие периоды РВПС дает возможность ослабить процикличную связь с макроэкономическими факторами, характерными для российской экономики, что в свою очередь, еще раз подтверждает оправданность разработки и внедрения инструмента динамического резервированияГлава 3. Модель формирования динамических резервов на возможные потери в России

3.1 Апробирование испанской модели динамического резервирования на российском банковском секторе

В предыдущей главе мы доказали с помощью эконометрической модели, что статическая модель формирования РВПС является процикличной по отношению к основным макроэкономическим факторам, характерным для российской экономики, что негативно сказывается на банковском секторе в период кризиса. Это привело нас к идее рассмотрения альтернативного решения для российского банковского сектора - контрциклического резервирования. Для прогнозирования того, насколько необходимо динамическое резервирование как контрциклический инструмент для российского банковского сектора, в качестве теста была взята испанская модель формирования резервов, которая также уже была апробирована на данных американских банков. Согласнорезультатам исследований, представленнымJoseFillatиJuditMontoriol-Garrigaвстатье “Addressingtheprocyclicalityofcapitalrequirementswithadynamicloanlossprovisionsystem” [35],испанская модель действительно может способствовать сглаживанию динамики РВПС в течение цикла и смягчить потери в период кризиса. Апробируем разработанную модель на данных российского банковского сектора и посмотрим, к каким изменениям она приведет и изменит ли что-то вообще.

Перейдем к представлению модели, с помощью которой испанские банки формируют динамические резервы. Формула для начисления резервов согласно испанской методике имеет следующий вид:

, где(1)



- резервы

- прирост кредитов за период t

- величина РВПС в период t

- кредиты банковского сектора в период t

- параметры начисления.

Согласно методике данные параметры рассчитываются следующим образом. Коэффициент б показывает,насколько в среднем увеличивается просроченная задолженность при увеличении кредитного портфеля банковского сектора. Данный параметр определятся с помощью регрессионного анализа по следующей формуле:

, где (2)

NPL- величина просроченной задолженности в период t.

Отличие описанных выше формул от оригинала заключается лишь в том, что здесь вычисляются коэффициенты для кредитного портфеля в целом, а испанские банки применяют дифференцированный подход при динамическом резервировании и присваивают различные значения коэффициентам в зависимости от типа риска кредита.

Коэффициент рассчитывается исходя из предположения, что рост просроченной задолженности приведет к необходимости начисления РВПС. Выдвигается предположение, что прирост кредитов неизбежно сопровождается приростом некоторой доли просроченной задолженности, а затем, следовательно, увеличением РВПС. Поэтому данный факт необходимо учитывать в формуле. Результаты эконометрического анализа представлены в таблице 11.



Таблица 11

Вычисление параметра б

Dependent Variable: NPL
Method: Least Squares
Date: 04/29/14 Time: 22:23
Sample: 2002:1 2014:2
Included observations: 48
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-127.5807	40.36630	-3.160575	0.0029
CREDIT	0.003152	0.002518	15.53812	0.0012
R-squared	0.851817	Mean dependent var	379.8091
Adjusted R-squared	0.848289	S.D. dependent var	404.1274
S.E. of regression	157.4081	Akaike info criterion	12.99995
Sum squared resid	1040647.	Schwarz criterion	13.08105
Log likelihood	-283.9989	F-statistic	241.4332
Durbin-Watson stat	0.341844	Prob(F-statistic)	0.000000

Искомый параметр перед регрессоромCREDIT б=0.003102.Коэффициент значимый, поскольку Prob(t-st)=0.0012<0.01, и имеет положительный знак. Это означает, что в среднем рост кредитного портфеля сопровождается ростом просроченной задолженности. R2=0.85- это говорит о достаточно высоком качестве регрессии и достоверности полученных результатов.

Следующий коэффициент врассчитывается как среднее за анализируемый периодотношение РВПС к кредитам банковского сектора. В нашем случае данный параметр равен Разница между этим средним значением и отношением в каждый период времени показывает, насколько текущее значение отличается от среднего за период. Если значение в скобках положительное, это говорит умеренном кредитном риске, и банк должен доначислить динамический резерв на недостающую до среднего значения величину. Если же разница получилась отрицательной, то есть банк начисляет больше, чем необходимов среднем, то это говорит об ухудшении кредитного портфеля. Динамическую часть начислять в этом случае не надо, а стандартные РВПС формируются за счет накопленной динамического резерва. Итоговая формула для общих резервов представляет собой сумму стандартных и динамических резервов на возможные потери по ссудам:

(3)

Данное уравнение показывает, что общие резервы в этом случае не зависят от стандартных РВПС до тех пор, пока и . Когда это происходит, что сигнализирует об ухудшении качества кредитного портфеля и росте рисков в экономической среде, общие резервы становятся равны стандартным РВПС, которые начисляются в размерах, установленных законодательством в зависимости от категории качества ссуды. Стоит отметить, когда формируются только стандартные резервы, они покрываются за счет динамической части в пределах имеющейся накопленной величины, а не из текущей прибыли. В случае,если накопленный запас динамических резервов исчерпан, необходимая величина стандартных РВПС начисляется в обычном порядке.

Далее применим вышеуказанные расчеты по формированию и использованию динамических резервов для российского банковского сектора. Суть наших расчетов состоит в моделировании инструмента динамического резервирования, начиная с2006 года,с целью определить, каким образом действие инструмента динамического резервирования могло отразиться на показателях российского банковского сектора. В таблице 12 представлены основные показатели, используемые при расчете динамической части общих резервов.



Таблица12

Данные для формирования РВПС, млрд. руб.

обозначение	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014
SPt	452	586	1023	2051	2192	2319	2441	2852	4054
Ct	8031	12288	16527	16116	18148	23266	27708	32456	51799
SPt/Ct	0,056	0,048	0,062	0,127	0,121	0,100	0,088	0,088	0,078
ДCt	2581	4257	4239	-411	2032	5118	4442	4748	19343
(b-SPt/Ct)*Ct	175,455	374,051	268,240	-791,871	-774,113	-501,248	-276,198	-316,241	-6,990
a*ДCt	8,138	13,422	13,365	-1,296	6,407	16,137	14,005	14,970	60,987
GPt	183,593	387,473	281,605
Динамическая часть	Да	Нет

Из таблицы 12 видно, что в период с 2006-2008 гг. значение динамических резервов положительное. Наибольший объем отмечается в 2007-2008 гг., когда была относительно благоприятная экономическая обстановка. Начиная с 2009 года, исходя из полученных данных, мы наблюдаем отрицательное значение объема динамических резервов. Это означает, что банки резервируют на рубль выданных кредитов больше, чем в среднем по историческим данным. То есть на лицо ухудшение макроэкономической обстановки и кредитного портфеля банков.

Таким образом, согласно используемой методике, динамические резервы будут доначислены к стандартным РВПС в 2006-2008 годах, а начиная с 2009года стандартные РВПС будут покрываться за счет динамических, а оставшаяся часть необходимых резервов будет начисляться в обычном порядке за счет финансового результата банков.

В таблице13 представлена модифицированная структура РВПС российского банковского сектора. Как мы говорили выше, в 2006-2008 гг. к стандартным РВПС дополнительно начисляется динамическая часть, а в остальные годы банки начисляют только стандартные РВПС, связанные с реализацией кредитных рисков и ухудшением качества кредитного портфеля. В период кризиса они покрываются сначала за счет накопленной ранее динамической части, а в недостающем объеме - за счет текущей прибыли.

Таблица 13

Состав общих РВПС с учетом динамической составляющей, млрд. руб.

Наименование	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014
Общие резервы (TP)	635,59	1157,07	1875,67	2051,00	2192	2319	2441	2852	4054
из них
Стандартные (SP)	452	586	1023	2051	2192	2319	2441	2852	4054
Динамические (GP)	183,59	571,07	852,67

Далее рассмотрим порядок начисления стандартных РВПС с учетом накопленной динамической части.В 2006-2008 гг. согласно вышеуказанным расчетам, основанным на формуле (3), российский банковский сектор должен сформировать динамический резервв размере:

Динамический РВПС=183.59+387.47+281.61=852.67 млрд.руб.

Период 2006-2008 гг. был для России благоприятным: ежегодные темпы роста ВВП в ценах 2008 года составляли 6-9%, увеличивались доходы населения и предприятий.В течение этого времени цена на нефть выросла с 60 до 130 долларов за баррель, рубль укрепился с 28 до 24 рублей. Также в 2006-2007г.г. в стране был чистый приток капитала на общую сумму около 120 млрд. долл., что подтверждало благоприятный инвестиционный климат и низкией уровень риска в стране. Банки, свою очередь, увеличивали кредитное предложение: в 2006 году суммарный объем кредитов, предоставленных нефинансовым организациям и физическим лицам вырос на 47%, в 2007 году - на 53%, в 2008 году- на 34,5%. В результате за три года объем предоставленных кредитов увеличился с 8031.4 до 16526.9 млрд.рублей (более чем в 2 раза). Причем стоит отметить, что более 50% этих кредитов отнесены к 1 категории качества, по которой РВПС не начисляются, а это может представлять серьезную угрозу для банков в будущем в случае возникновения проблем в экономике. Таким образом, в этот период необходимо начислять динамический резерв под вероятность ухудшения качества кредитного портфеля.

Следующий временной отрезок 2009-2014 гг.- это период, в котором страна перенесла финансово-экономический кризис и постепенновыходила из него, а в конце 2014 года столкнулась с очередными трудностями. В 2009 году падение ВВП составило около 8%, падение цен на нефть ниже 100 долларов, обесценение рубля и его плановая девальвация, в результате которой рубль ослабел на 18%, чистый отток капитала, а также рост безработицы и ухудшение платежеспособности населения и предприятий оказало негативное воздействие на банковский сектор. Рост просроченной задолженности и снижение качества кредитов обязывали банки наращивать РВПС за счет прибыли, которая в условиях кризисаснижалась. Впоследствии в течение ряда лет экономика постепенно выходила из кризиса и восстанавливалась, показывая положительную динамику по различным показателям, но не смогла достичь уровня предкризисного периода. В 2014 году российская экономика, включая банковский сектор, вновь столкнулась с серьезнами трудностями и ограничениями, вызванными исчерпанием традиционных источников экономического роста и введением санкций со стороны США и стран Европы. Прирост ВВП за 2014 год составил всего 0.6%, что говорит о стагнации в России, цена на нефть снизилась на 40%, курс рубля упал к концу года на 72% до 57 рублей за доллар, отток капитала на 42 млн.долл.. Все это в совокупности не могло не отразиться на кредитном портфеле банковского сектора. Рост инфляции и расходов, дефицит источников финансирования, снижение потребительского спроса и реальных доходов населения ухудшало финансовое состояние организаций и физических лиц. Это проявлялось в росте просроченной задолженности до 3.8% и увеличении доли плохих кредитов в кредитном портфеле российского банковского сектора до 6.7% (6% - в 2013.г.).Таким образом, согласно условиям тестируемой модели в 2009-2014г.г. дополнительный динамический резерв не начисляется. В рамках нашей модели динамического резервирования рассмотрим, как этот механизм мог быть использован в банках (Табл. 14).

Таблица 14

Механизм резервирования в российском банковском секторев 2009-2013гг.

Наименование	2009	2010	2011	2012	2013	2014
РВПС	2051	2192	2319	2441	2852	4054
Абсолютный прирост РВПС за период	1028	141	127	122	411	1202
Накопленные динамические резервы	852,67	0	0	0	0	0
Покрытие РВПС за счет динамической части	852,67	0	0	0	0	0
Динамические резервы на конец периода	0	0	0	0	0	0
Начисление РВПС из прибыли	175,33	141	127	122	411	1202

В 2009 году размер РВПС российского банковского сектора увеличился на 1028 млрд.рублей и составил 2051 млрд.рублей. Данный прирост будет начисляться не за счет текущей прибыли, а за счет накопленной в период экономического подъема динамической части в размере 852.67 млрд. руб. Однако накопленная динамическая часть покроет прирост не в полном объеме: еще 175.33 млрд. руб. будут начислены за счет расходов банковского сектора.Другими словами, в 2009 году в случае применения динамического резервирования банки доначислили ли бы из текущей прибыли только 175.33 млрд.руб. вместо 1028 млрд., то есть почти в 6 раз меньше. Все последующее время до 2014 года включительно банковский сектор будет начислять РВПС в стандартном формате, поскольку накопленные динамические резервы будут полностью потрачены на покрытие кредитные рисков в 2009 году, и он снизится до нуля.

Полученные результаты сравнения динамического и статического подхода к формированию резервов представлены графически на Рис.15. Благодаря динамической модели резервирования банки получают возможность избежать сильных колебаний в формировании РВПС, сделать их более стабильными и амортизировать негативное влияние ухудшения финансового положения заемщиков в условиях нестабильной макроэкономической обстановки.

Рис.15 Стандартное и динамическое резервирование в российском банковском секторе в 2006-2014 г.г.

Источник: ЦБ РФ, авторские расчеты

Как уже отмечалось ранее, в период экономического подъема банки формируют динамическую составляющую РВПС на случай реализации неожиданных потерь в будущем, за счет которой при ухудшении экономической обстановки и ухудшении качества кредитов формируются стандартные РВПС.Нами рассмотрен механизм действия инструмента динамического резервированияи то, как он изменяет процесс формирования РВПС кредитных организаций. Далее рассмотрим, как его применение влияет на прибыль российского банковского сектора. Ниже представлена таблица текущей прибыли банков за период 2006-2013 гг. при стандартном и динамическом подходах(Табл. 15).



Таблица 15

Прибыль текущего года банковского сектора РФ, млрд.руб.

Обозначение	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014
стандартный подход	372	508	409	205,1	573,4	848,2	1012	994	589
динамический подход	225,1	198,0	183,7	887,2	573,4	848,2	1012,0	994,0	589,0

При стандартном подходе текущая прибыль банковского сектора РФ за 2009 год составляет 205.1 млрд. рублей. В случае внедрения динамического резервирования, банковский сектор должен был бы доначислять за счет прибыли только 175.33 из 1028 млрд. руб. Тогда при динамическом подходе к прибыли 2009 года необходимо прибавить ту часть прироста РВПС, которая покрывается за счет накопленной динамического резерва - 852.67, скорректированного на ставку по налогу на прибыль:

205.1+852.67*(1-0.2)=887.2 млрд. руб.

Таким образом, мы получили, что накопленный контрциклический резерв за 2006-2008 г.г., практически на 75% покрывает резкий рост РВПС в кризисный период, что приводит к увеличению текущей прибыли в 4 раза.

Графическое изображение текущей прибыли при стандартном и динамическом подходах представлено на рис. 16.

Рис.16.Прибыль (убыток) текущего года банковского сектора РФ в 2006-2014 г.г., млрд. руб.

Как видим, при динамическом подходе проявляется контрциклическое влияние инструмента на финансовый результат кредитных организаций. При стандартном формировании РВПС динамика прибыли банковского сектора сонаправлена с динамикой ВВП: при увеличении темпов прироста ВВП прибыль банков возрастает, а при снижении тоже начинает сокращаться. Это еще раз подтверждает процикличный характер. Факторный анализ роста/снижения прибыли также доказывает процикличность РВПС: в 2009 году доля чистого доформирования РВПС (за минусом восстановленного) в структуре факторов снижения прибыли составила 55,1%, в 2014 году - 42,1%.

При динамическом подходе ситуация меняется на противоположную. В 2009 году при падении ВВП прибыль банковского сектора не снижается в результате ухудшения качества кредитного портфеля, а покрывается за счет сформированного буфера. В период кризиса в экономике банкам при динамическом подходе не нужно увеличивать расходы, которые и без этого существенны, и тем самым снижать текущую прибыль. Наоборот, этот подход позволяет сформировать подушку безопасности, которая снижает объем потерь. В результате капитал уменьшится в меньшей степени, чем при стандартном подходе в условиях макроэкономической нестабильности, что обеспечит в свою очередь достаточность капитала на более высоком уровне.

В то же время существует отрицательная сторона инструмента динамического резервирования - в период стабильности банки, формируя резерв под будущие потери по кредитам, снижают показатели своих финансовых результатов. На мой взгляд, если этим механизмом будут пользоваться все банки, и он будет четко и оптимально разработан и отлажен, то в долгосрочной перспективе банки осознают его эффективность и необходимость, особенно в наше время, когда частота и сила воздействия макрошоков в экономике растет. Также стоит отметить, что динамическое резервирование дает возможность экономии при уплате налога на прибыль, поскольку эти резервы вычитаются из налогооблагаемой прибыли, что является компенсацией для кредитных организаций при данном подходе (Табл. 16).

Таблица 16

Объемы налоговых выплат банковского сектора.

Объем налога, млрд.руб.	2006	2007	2008
Стандартный подход	93	127	102,25
Динамический подход	56,28	49,51	45,93
экономия на налоге	36,72	77,49	56,32

Таким образом, на мой взгляд, данный механизм может быть использован в практической деятельности банков и в макропруденциальном регулировании, позволяя распределить кредитные риски во времени и повысить устойчивость банков к экономическим колебаниям.

Динамическое резервирование позволяет поддерживать на стабильном уровне один из важнейших показателей эффективности банковского сектора - рентабельность капитала, который является весьма информативным для инвесторов. Если мы рассчитаем рентабельность капитала в период кризиса при динамическом подходе, то она существенно увеличится (16% против 4% по факту в 2009 году). Это еще раз подтверждает, что динамическое резервирование как контрциклический инструмент позволяет укрепить устойчивость банковского сектора и оптимизировать кредитные риски.



Рис.16. Рентабельность капитала банковского сектора РФ в 2006-2014 г.г.,%.

Источник: ЦБ РФ, авторские расчеты

В результате апробирования варианта испанской модели контрциклического резервирования на данных российского банковского сектора мы показали, что внедрение данного подхода действительно может сгладить влияние макроэкономических шоков (падение темпов прироста ВВП, цены на нефть, ослабление рубля и отток капитала) в экономике. Это, в свою очередь, позволяет укрепить финансовую устойчивость кредитных организаций и обеспечить им возможность кредитовать экономику в период кризиса.

3.2 Разработка авторской модели контрциклического резервирования

В ходе проведенного исследования мы доказали, что в настоящее время механизм резервирования на возможные потери по ссудам носит процикличный характер. Это негативно отражается на финансовой устойчивости кредитных организаций в период макроэкономической нестабильности, что, в свою очередь, еще более усугубляет состояние экономики и увеличивает период выхода из кризиса. Кроме того, с помощью апробирования испанской модели контрциклического резервирования на российском банковском секторе, мы пришли к выводу о том, что данный альтернативный инструмент может способствовать ослаблению последствий макроэкономических шоков, распределить их во времени в рамках всего экономического цикла и, тем самым, укрепить стабильность банков в период кризиса и рецессии.

Как мы уже увидели, испанская модель учитывает только динамику кредитного портфеля и долю резервов на возможные потери по ссудам, изменяющиеся во времени. На мой взгляд, этого недостаточно, и необходимо разработать инструмент, который будет принимать во внимание макроэкономический фактор, поскольку цель нашей работы - предложить модель, которая будет носить контрциклический характер по отношению к шокам в экономике и сглаживать их отрицательное воздействие. В качестве такого макроэкономического показателя из построенной ранее регрессии был выбран ВВП. Выбор обусловлен тем, что в процессе эконометрического анализа мы получили, что РВПС зависит от динамики ВВП как текущего, так предыдущих периодов, и коэффициенты при данных регрессорах имеют наибольшее значение по сравнению с остальными макроэкономическими факторами. Кроме того, следует подчеркнуть, что динамика ВВП выступает отражением цикличности экономики - периодов подъема и спада, на его изменение оказывают существенное влияние динамика цен на нефть, валютные курсы, притоки и оттоки капитала.

Перейдем непосредственно к спецификации модели. Данная модель будет разработана и проанализирована для российского банковского сектора в целом. В первую очередь, важно определить момент, когда необходимо начинать формирование динамических резервов и время, когда за счет них будут покрываться кредитные риски, материализовавшиеся в условиях нестабильности экономики. Чтобы определить эти моменты времени, было принято решение использовать в качестве индикатора динамику отношения кредитов банковского сектора к ВВП, выраженную в процентах, другими словами исследовать кредитный цикл. В процессе экономического подъема, когда риски в экономике минимальны, доходы населения растут, развиваются различные сектора экономики и повышается инвестиционный климат, кредитные организации начинают активную, а некоторые даже агрессивную кредитную политику, в результате которой резко увеличивается кредитное предложение. Банки стремятся получить максимально возможную прибыль, проявляют повышенную лояльность к заемщикам в условиях конкуренции, недооценивая при этом риски, которые этому сопутствуют, поскольку в период подъема финансовое положение заемщиков хорошее и ожидаемые кредитные потери стремятся к нулю. Однако, когда макроэкономическая обстановка ухудшается, снижаются темпы промышленного производства, инвестиции в реальный сектор, банки начинают сокращать кредитное предложение в виду ухудшения качества существующего кредитного портфеля, по которому они доформировывают резервы, а также ограждать себя от рисков, связанных с выдачей новых кредитов, в которых особенно нуждается экономика во время кризиса. Таким образом, в период подъема и пика отношение кредитов к ВВП будет расти, а в период спада и кризиса, соответственно, снижаться.