Размещено на http://www.allbest.ru/

Диагностика банкротства кредитной организации

Содержание

• Введение
• 1. Подходы к диагностике банкротства кредитных организаций
• 2. Методика Банка России диагностики банкротства кредитных организаций
• Заключение
• Список использованных источников

Введение

По мнению специалистов Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП), в декабре 2014 года начался продолжающийся в настоящее время банковский кризис Шохина Е. Когда закончится банковский кризис // Эксперт Online [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //expert.ru/2015/02/13/banki-utopayut-v-ubyitkah/. - Дата доступа: 15. 05.2015. Происходит отток вкладов с одновременным нарастанием просроченной задолженности, что негативно влияет на стабильность работы кредитных организаций. Банк России предпринимает меры по оздоровлению банковской системы, однако вероятность банкротства организаций остается высокой. В связи с этим проблема прогнозирования банкротства кредитных организаций становится все более и более актуальной. Задача повышения эффективности надзора за банковской системой во время кризиса заставляет искать все более эффективные методы определения надежности кредитных организаций. Следует отметить, что большая часть разработанных на сегодняшний день методик прогнозирования возможности банкротства ориентирована на предприятия, и лишь незначительная часть - на кредитные организации. В силу определенной специфики деятельности кредитных организаций применение методик прогнозирования банкротства предприятий ставится под большое сомнение. В то же время основой для ряда подходов к прогнозированию банкротства кредитных организаций являются методики, изначально разработанные для предприятий. Целью работы является изучение методов диагностики банкротства кредитных организаций.

Для достижения цели необходимо решить ряд задач, в соответствии с которыми построена структура работы:

1) рассмотреть подходы к диагностике банкротства кредитных организаций;

2) изучить методику Банка России диагностики банкротства.

1. Подходы к диагностике банкротства кредитных организаций

Анализ представленных зарубежными и российскими исследователями подходов позволяет предложить достаточно полную классификацию методик прогнозирования вероятности банкротства кредитных организаций. Данная классификация представлена на рис. 1.

Рисунок 1 - Классификация подходов к диагностике банкротства кредитных организаций

Методики количественного анализа банкротства кредитных организаций представляют собой наиболее многочисленную группу.

На сегодняшний день в Российской Федерации большое количество систем финансового мониторинга базируется исключительно на методике коэффициентного анализа.

Одной из наиболее развитых систем коэффициентного анализа является система BAKIS - BAKred Information System, применяемая Центральным банком Германии с 1997 года. Данная система определяет 47 коэффициентов, относящихся к рыночным рискам, рискам ликвидности, кредитному риску, а также коэффициенты, связанные с прибыльностью банковских операций.

Применяемая в США система анализа BMS - Bank Monitoring Screens объединяет 35 параметров и 39 финансовых показателей, относящихся к рынку капитала. Плещицер М.В. Методологические аспекты прогнозирования банкротства банков в период финансового кризиса // Аудит и финансовый анализ. - 2010. - № 2. - С. 161-166.

В России наиболее распространенной методикой коэффициентного анализа является система обязательных нормативов Центрального банка Российской Федерации, носящая законодательный характер. Все кредитные организации в обязательном порядке должны соблюдать данные нормативы. Подробнее эта методика рассмотрена во второй главе.

Наиболее распространенной методикой за рубежом и активно использующейся в России является методика, разработанная в Швейцарии Базельским комитетом по банковскому надзору. Данная методика регламентирует нормативы и порядок расчета ключевых показателей деятельности кредитных организаций: устанавливает минимальные требования к величине капитала и порядок расчета различных видов риска. Базель III: испытание надежности банковской системы России в условиях глобальной конкуренции // Экономика мегаполисов и регионов. - 2011. - №3 (39). - С. 40-49

Мощными и эффективными средствами регулярного анализа банков выступают рейтинги или рейтинговые системы. Отличительным свойством большинства рейтинговых систем является наличие некоторых компонентов, полученных экспертным путем или при помощи простейших математических операций над данными финансовой отчетности (например, определяя отношения между различными показателями). На основе данных компонентов происходит вычисление итогового рейтинга, считающегося адекватным отражением степени надежности банка. Активно использующийся американскими организациями, осуществляющими банковский надзор, рейтинг CAMELS является наиболее известным рейтингом для оценки степени надежности банков. Он формируется из интегральных показателей: достаточности капитала, качества активов, уровня доходов и ликвидности, факторов управления, чувствительности к рыночному риску. Плещицер М.В. Методологические аспекты прогнозирования банкротства банков в период финансового кризиса // Аудит и финансовый анализ. - 2010. - № 2. - С. 161-166 Среди российских методик построения рейтинговых систем следует отметить методику Кромонова, а также методику рейтингового агентства "Банкир. Ру", в разработке которой принимали участие ведущие российские банковские аналитики.

Для получения достоверного прогноза динамики развития кредитного учреждения необходимо построение сложных экономико-математических моделей с применением богатого инструментария современной статистики. В рамках реализуемого подхода статистические модели прогнозирования банкротства банков включают в себя модели рейтингов и рейтинговых понижений, непосредственно модели прогнозирования банкротства, а также модели ожидаемых убытков. Основой для построения моделей прогнозирования вероятности банкротства служит предположение о том, что в поведении кредитных организаций в период перед банкротством можно выявить определенные общие черты. Beaver W. H. Financial Ratios as Predictors of Failure // Journal of Accounting Research. - 1966. - 13 (1). - P. 71-111

Суть одного из наиболее простых методов, применяемых при первоначальной разработке моделей прогнозирования банкротства, заключается в выявлении тенденций в динамике различных показателей кредитных организаций, которые впоследствии стали банкротами или сумели преодолеть финансовые трудности. Одну из основанных на данном подходе методик представляет методика прогнозирования банкротства банков, предложенная Estrella A., Park S., Peristiani S. в 2000 году. Estrella A., Park S., Peristiani S. Capital Ratios as Predictors of Bank Failure // FRBNY Economic Policy Review. - 2000. - July. - P. 17.

Еще одна методика, направленная на выявление критической недокапитализации кредитной организации, была предложена в 2000 году Jagtiani J. A., Kolari J. W., Lemieux C. M., Hwan Shin G. Jagtiani J. A., Kolari J. W., Lemieux C. M., Hwan Shin G. Predicting Inadequate Capitalization: Early Warning System for Bank Supervision // Emerging Issues Series, Federal Reserve Bank of Chicago, S&R. - 2000. - 10R. - P. 37. Представленная авторами модель представляет собой модификацию модели Альтмана, которая включает в себя не только показатели баланса и финансовых результатов банка, но и их изменения, а также учитывает макроэкономические показатели. Altman E.I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // Journal of Finance. - 1968. - 23 (4). - P. 589-609.

Как можно заметить, большинство из рассмотренных методик прогнозирования банкротства кредитных организаций принадлежит иностранным исследователям. Методики же российских исследователей являются малочисленными и, как правило, основаны на зарубежных подходах. Следует отметить, что значительное сходство моделей, предложенных российскими авторами (Буздалиным А.В., Сазыкиным Б.В., Котенковым В.Н. и другими), Буздалин А.В. Особенности анализа надежности банка в долгосрочном периоде // Бюллетень финансовой информации. - 2004. - № 8 - С. 13-16. подтверждает факт частой адаптации зарубежных методик прогнозирования банкротства к российским кредитным организациям.

Использование нейросетевого моделирования в прогнозировании вероятности банкротства кредитных организаций осуществляется с помощью нейросетевой системы распознавания возможности банкротства и построения нелинейных моделей с последующим получением конкретного результата вероятности банкротства учреждения (пример результата - 85% вероятности банкротства). Плещицер М.В. Методологические аспекты прогнозирования банкротства банков в период финансового кризиса // Аудит и финансовый анализ. - 2010. - № 2. - С. 161-166.

Чтобы получить детальные и всесторонние оценки кредитных организаций, в частности, при исследовании их на предмет возможного банкротства, можно пользоваться методикой комплексного анализа. В настоящее время система комплексной оценки банковских рисков активно используется регулирующими надзорными органами Нидерландов и Великобритании. За счет высокой эффективности и универсальности данная система применяется в исследовании на предмет возможного банкротства крупных многофилиальных банков и банковских холдингов. Borio C., Furfine C., Lowe P. Procyclicality of the Financial System and Financial Stability: Issues and Policy Options // BIS Papers. - 2001. - № 1. - P. 19

Применение методов экспертных оценок при прогнозировании банкротства кредитных организаций позволяет непосредственно использовать опыт экспертов для учета всех существенных индивидуальных особенностей банка и отражения их в общих выводах, а также для учета не только количественной, но и качественной информации о состоянии банка, которая является наиболее существенной.

Для наилучшего понимания методов прогнозирования банкротства кредитных организаций достаточно важным аспектом является формулировка их преимуществ и недостатков.

Преимуществами качественных методик прогнозирования банкротства кредитных организаций являются учет качественных характеристик деятельности организаций и легкость интерпретации результатов, недостатками - низкая точность результатов анализа и невозможность сравнения результатов по нескольким субъектам при отсутствии их количественной оценки.

банкротство кредитная организация прогнозирование

Методики коэффициентного анализа обладают общим существенным недостатком: они характеризуются коротким горизонтом прогнозирования и скорее помогают констатировать факт наличия или отсутствия банкротства, а не прогнозировать его в течение определенного промежутка времени.

Также как и методики коэффициентного анализа, рейтинговые системы имеют недостаток, заключающийся в коротком горизонте прогнозирования. Данные методики также направлены на установление факта банкротства кредитных организаций, а не на его прогнозирование в будущем.

Существенное преимущество статистических моделей, в отличие от рейтинговых систем, коэффициентного анализа, методики Базельского комитета и ряда других, заключается в возможности их дистанционного применения. Вместе с тем, существенным недостатком многих из таких моделей является невозможность применения их в российских условиях, а также отсутствие качественных факторов развития кредитных организаций. Следует отметить, что большая часть методик ранее не была освещена в российской научной литературе и не была апробирована на примере российских кредитных организаций.

В настоящее время нейросетевое моделирование обеспечивает наибольшую точность прогнозирования вероятности банкротства кредитных организаций. Однако для осуществления нейросетевого моделирования требуется специально разработанное программное обеспечение, а также информация, являющаяся "закрытой" (в противном случае результаты могут быть неточными), что препятствует дистанционному анализу кредитных организаций.

2. Методика Банка России диагностики банкротства кредитных организаций

Статья 189.10 Федерального закона "О несостоятельности (банкротстве)" предусматривает следующие основания для осуществления мер по предупреждению банкротства кредитной организации:

1) если кредитная организация не удовлетворяет неоднократно на протяжении последних шести месяцев требования кредиторов (кредитора) по денежным обязательствам (обязательству) и (или) не исполняет обязанность по уплате обязательных платежей в срок до трех дней со дня наступления даты их исполнения в связи с отсутствием или недостаточностью денежных средств на корреспондентских счетах кредитной организации;

2) если кредитная организация не удовлетворяет требования кредиторов (кредитора) по денежным обязательствам (обязательству) и (или) не исполняет обязанность по уплате обязательных платежей в сроки, превышающие три дня с момента наступления даты их удовлетворения и (или) даты их исполнения, в связи с отсутствием или недостаточностью денежных средств на корреспондентских счетах кредитной организации;

3) допускает абсолютное снижение величины собственных средств (капитала) по сравнению с их максимальной величиной, достигнутой за последние двенадцать месяцев, более чем на двадцать процентов при одновременном нарушении одного из обязательных нормативов, установленных Банком России;

4) нарушает любой из нормативов достаточности собственных средств (капитала) банка, установленный Банком России;

5) нарушает норматив текущей ликвидности кредитной организации, установленный Банком России, в течение последнего месяца более чем на десять процентов;

6) допускает уменьшение величины собственных средств (капитала) по итогам отчетного месяца до уровня ниже размера уставного капитала, определенного учредительными документами кредитной организации, зарегистрированными в порядке, установленном федеральными законами и принимаемыми в соответствии с ними нормативными актами Банка России.

Нормативы устанавливаются двумя документами: инструкцией Банка России от 03.12.2012 N 139-И (ред. от 16.02.2015)"Об обязательных нормативах банков" и инструкцией Банка России от 15.09.2011 N 137-И (ред. от 25.10.2013)"Об обязательных нормативах небанковских кредитных организаций, имеющих право на осуществление переводов денежных средств без открытия банковских счетов и связанных с ними иных банковских операций, и особенностях осуществления Банком России надзора за их соблюдением". Нормативы, предусмотренные для банков, представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Обязательные нормативы банков

Нормативы, предусмотренные для небанковских кредитных организаций, представлены в таблице 2.

Таблица 2 - Обязательные нормативы небанковских кредитных организаций

В соответствии с указанием Банка России от 30 апреля 2008г N2005-У "Об оценке экономического положения банков" оценка экономического положения банков осуществляется по результатам оценок: капитала; активов; доходности; ликвидности; обязательных нормативов. Часть оценок носит коэффициентный характер, часть (например, системы управления рисками) - экспертный. Итоговая оценка осуществляется путем отнесения банка к одной из пяти классификационных групп (подгрупп): к группе 1 относятся банки, в деятельности которых не выявлены текущие трудности, а к группе 5 - банки, состояние которых при непринятии мер приведет к прекращению деятельности этих банков.

Кроме того, письмо ЦБ РФ "О неотложных мерах оперативного надзорного реагирования" устанавливает перечень ситуаций, которые следует выявлять в целях оперативного предотвращения ситуаций быстрого ухудшения финансового положения кредитных организаций. В частности, к таким ситуациям относятся существенное увеличение остатков на счетах и во вкладах физических лиц в целом по кредитной организации (более 20% за месяц), привлечение средств на условиях, существенно отличающихся от рыночных, изменение состава лиц, оказывающих существенное влияние на деятельность кредитной и ряд других.

Заключение

Исследование финансового состояния предприятия с целью раннего обнаружения признаков его кризисного развития, вызывающих угрозу банкротства, является составной частью общего финансового анализа. Вместе с тем, этот блок финансового анализа имеет определенные особенности как по объектам, так и по методам его проведения.

Диагностика банкротства кредитных организаций проводится как внутренними службами организации, так и Центральными банками, поскольку данный вид деятельности является лицензируемым и выявление признаков банкротства может повлечь отзыв лицензии.

Среди методик диагностики банкротства кредитных организаций можно выделить количественные и качественные. В России наиболее распространенной методикой является количественная методика коэффициентного анализа - система обязательных нормативов Банка России, носящая законодательный характер. Все кредитные организации в обязательном порядке должны соблюдать данные нормативы.

Методики коэффициентного анализа обладают общим существенным недостатком: они характеризуются коротким горизонтом прогнозирования и скорее помогают констатировать факт наличия или отсутствия банкротства, а не прогнозировать его в течение определенного промежутка времени.

В целях прогнозирования Банк России проводит оценку экономического состояния кредитных организаций по ряду показателей, а также контролирует ряд ситуаций, которые следует выявлять в целях оперативного предотвращения ситуаций быстрого ухудшения финансового положения кредитных организаций.

Список использованных источников

1. Федеральный закон от 02.12.1990 N 395-1 (ред. от 20.04.2015)"О банках и банковской деятельности"

2. Федеральный закон от 26.10.2002 N 127-ФЗ (ред. от 29.12.2014)"О несостоятельности (банкротстве)"

3. Инструкция Банка России от 03.12.2012 N 139-И (ред. от 16.02.2015)"Об обязательных нормативах банков" (Зарегистрировано в Минюсте России 13.12.2012 N 26104)

4. Инструкция Банка России от 15.09.2011 N 137-И (ред. от 25.10.2013) "Об обязательных нормативах небанковских кредитных организаций, имеющих право на осуществление переводов денежных средств без открытия банковских счетов и связанных с ними иных банковских операций, и особенностях осуществления Банком России надзора за их соблюдением" (Зарегистрировано в Минюсте России 23.09.2011 N 21871)

5. Письмо Банка России от 15.04.2013 N 69-Т "О неотложных мерах оперативного надзорного реагирования"

6. Указание Банка России от 30.04.2008 N 2005-У (ред. от 11.03.2015)"Об оценке экономического положения банков" (Зарегистрировано в Минюсте России 26.05.2008 N 11755)

7. Базель III: испытание надежности банковской системы России в условиях глобальной конкуренции // Экономика мегаполисов и регионов. - 2011. - №3 (39). - С.40-49

8. Буздалин А.В. Особенности анализа надежности банка в долгосрочном периоде // Бюллетень финансовой информации. - 2004. - № 8 - С.13-16

9. Васильев М.Д. Антикризисное управление в кредитных организациях: Практическое пособие. - М.: Лаборатория книги, 2009. - 120с.

10. Плещицер М.В. Методологические аспекты прогнозирования банкротства банков в период финансового кризиса // Аудит и финансовый анализ. - 2010. - № 2. - С.161-166.

11. Шохина Е. Когда закончится банковский кризис // Эксперт Online [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://expert.ru/2015/02/13/banki-utopayut-v-ubyitkah/. - Дата доступа: 15.05.2015

12. Altman E.I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // Journal of Finance. - 1968. - 23 (4). - P.589-609

13. Beaver W.H. Financial Ratios as Predictors of Failure // Journal of Accounting Research. - 1966. - 13 (1). - P.71-111

14. Borio C., Furfine C., Lowe P. Procyclicality of the Financial System and Financial Stability: Issues and Policy Options // BIS Papers. - 2001. - № 1. - P. 19

15. Estrella A., Park S., Peristiani S. Capital Ratios as Predictors of Bank Failure // FRBNY Economic Policy Review. - 2000. - July. - P.17

16. Jagtiani J.A., Kolari J.W., Lemieux C.M., Hwan Shin G. Predicting Inadequate Capitalization: Early Warning System for Bank Supervision // Emerging Issues Series, Federal Reserve Bank of Chicago, S&R. - 2000. - 10R. - P.37

Размещено на Allbest.ru