Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 13(183)
Рубрика журнала: Экономика
Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3, скачать журнал часть 4
СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЕ ДОСТАТОЧНОСТИ КАПИТАЛА БАНКА
STRESS TESTING OF THE BANK'S CAPITAL ADEQUACY
Vasileva Kristina
master's student, Faculty of Economics, Chuvash State University,
Russia, Cheboksary
Natalia Berezina
scientific supervisor, candidate of economic sciences, associate professor, Faculty of Economics, Chuvash State University,
Russia, Cheboksary
АННОТАЦИЯ
В рамках нестабильных политической и макроэкономической обстановок, при росте санкций, направленных на российские кредитные организации, возрастают риски, которые могут повлиять на устойчивость банков. Одним из показательных нормативов является достаточность капитала, в данной работе были рассмотрены влияния различных факторов на капитал, разработана модель для стресс-тестирования норматива Н1.0, в качестве объекта исследования была выбрана деятельность ПАО Сбербанк.
ABSTRACT
Within the unstable political and macroeconomic environment, with the growth of sanctions aimed at Russian credit institutions, risks that may affect the stability of banks are increasing. One of the indicative standards is capital adequacy, in this work the effects of various factors on capital were considered, a model for stress testing of the N1.0 standard was developed, the activity of Sberbank PJSC was chosen as the object of research.
Ключевые слова: стресс-тестирование, факторы, модель, корреляция, достаточность капитала.
Keywords: stress testing, factors, model, correlation, capital adequacy.
Стресс-тестирование кредитной организации предполагает количественный анализ оценки устойчивости её ключевых показателей к изменениям внутренней и внешней среды, а также возможность компенсирования возможных убытков в условиях роста банковских рисков, разработку предложений по сохранению капитала и дальнейшего эффективного функционирования банка.
Для проведения стресс-тестирования существуют однофакторные модели, которые отражают влияние одного показателя на финансовое состояние банка, так и многофакторные модели, так как чаще всего наблюдается комплексное влияние на устойчивость сразу нескольких параметров, таким образом в данной работе будет использована модель, охватывающая не менее 2 факторов.
Основным показательным параметром устойчивости для кредитной организации является ее собственный капитал, но величина в абсолютном измерении неинформативно отражает реальную возможность покрытия вложений, поэтому для построения эконометрической модели стресс-тестирования необходимо вывести относительный показатель, то есть рассчитывать и оценивать достаточность капитала. В качестве результирующего показателя выбран Н 1.0 – норматив достаточности собственных средств (капитала) банка, он охватывает как основной, так и базовый капитал. Регулятор устанавливает только минимальное значение показателя, однако, чем выше значение, тем лучше устойчивость, поэтому банку имеет смысл его увеличивать.
В качестве внутренних факторов, которые могут нарушить привычный ритм работы банка, может быть отнесено: смена руководства, рост постоянных издержек (например, офисная бумага, которая в марте 2022 года стоила в районе 700-1000 рублей), закрытие/открытие офисов и консультационных центров, снижение уровня профессионализма работников (только что окончившие университет молодые работники без опыта), недовольство коллектива условиями труда, неисполнение требований регулятора и многое другое. Из данных факторов не все поддаются количественному измерению, попробуем включить в модель расходы на содержание аппарата.
К внутренним факторам, влияющим на устойчивость, также можно отнести прибыль, так как она формирует дополнительный капитал; ликвидность, с одной стороны при увеличении положительно влияет на устойчивость банка, так как банк способен в короткие сроки рассчитаться по обязательствам, с другой стороны наращивание избыточной ликвидности ограничивает прибыльность. То есть, снижение норматива текущей ликвидности Н3 и рост норматива долгосрочной ликвидности Н4 должны ослаблять финансовую устойчивость капитала банка. Несмотря на различные методики оценки кредитоспособности заемщиков, наиболее рисковыми кредиторами для банков являются физические лица, увеличение их доли в кредитном портфеле банка несет за собой возрастание кредитного риска, а соответственно дополнительную нагрузку на капитал, существенно возрастает риск недополучения средств также при росте уровня просроченной задолженности.
Из рисков внешней среды обязательно включаются в модель: изменение валютного курса, так как в настоящее время развиты международные отношения, где основные сделки осуществляются в долларах, также банк оказывает услуги по валютным операциям, предоставляет кредиты и депозиты, может иметь свои представительства за рубежом; годовой уровень инфляции, который выражает покупательную способность национальной валюты; ключевая ставка Банка России, она влияет на уровень процентных ставок кредитов и депозитов коммерческого банка; цена нефти является показателем состоянии экономики нефтедобывающих стран, она регулирует стоимость вводимых ресурсов (Brent - эталонная марка); темп роста ВВП - как показателя развития экономики страны.
Кредитной организацией для анализа был выбран один из системообразующих банков страны, попавший под санкции - ПАО Сбербанк, временной промежуток с 2013 по 2021 г., статистические данные с сайта Центрального банка РФ, ПАО Сбербанк, FOREX, Росстата. (Таблица 1)
Исходные данные:
норматив достаточности капитала банка (Н1.0), %;
- отношение расходов на содержание аппарата к валюте баланса;
- величина прибыли, млрд руб.;
- норматив текущей ликвидности (Н3), %;
- норматив долгосрочной ликвидности (Н4), %;
- доля кредитов физических лиц в кредитном портфеле, %;
- уровень просроченной задолженности (более 90 дней) в общем объеме ссуд;
- среднегодовой курс доллара США, руб.;
- среднегодовой уровень инфляции, %;
- средневзвешенная ключевая ставка Банка России, %;
- среднегодовая цена нефти Brent, долл. США за баррель;
-темп роста ВВП России, %.
Таблица 1.
Данные для эконометрического анализа капитала ПАО Сбербанк за 2013-2021 гг.
|
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
12,96 |
11,50 |
11,89 |
13,71 |
14,97 |
14,89 |
14,50 |
14,76 |
14,19 |
|
0,02 |
0,01 |
0,01 |
0,01 |
0,01 |
0,01 |
0,01 |
0,01 |
0,01 |
|
392,64 |
311,21 |
236,26 |
498,29 |
674,12 |
782,18 |
870,06 |
709,89 |
1237,07 |
|
58,59 |
66,52 |
150,53 |
297,88 |
264,90 |
232,77 |
229,99 |
127,59 |
126,36 |
|
102,30 |
111,56 |
65,40 |
55,31 |
57,52 |
63,99 |
57,14 |
65,08 |
68,06 |
|
28,1 |
25,9 |
57,2 |
64,2 |
28,2 |
30,2 |
35,3 |
35,2 |
38,9 |
|
0,02 |
0,02 |
0,03 |
0,02 |
0,03 |
0,02 |
0,03 |
0,03 |
0,02 |
|
31,85 |
38,42 |
60,96 |
67,03 |
58,35 |
62,70 |
64,62 |
72,32 |
73,67 |
|
6,45 |
11,36 |
12,91 |
5,38 |
2,52 |
4,27 |
3,05 |
4,91 |
8,39 |
|
5,5 |
7,88 |
12,64 |
10,58 |
9,13 |
7,42 |
7,33 |
5,05 |
5,75 |
|
105,79 |
52,95 |
35,91 |
55,49 |
55,86 |
71,60 |
61,63 |
41,92 |
71,20 |
|
101,8 |
100,7 |
98,0 |
100,2 |
101,8 |
102,8 |
102,2 |
97,3 |
104,7 |
Для сглаживания волатильности переменных проведем логарифмирование. (Таблица 2)
Таблица 2.
Стандартизированные данные для анализа
|
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
1,11 |
1,06 |
1,08 |
1,14 |
1,18 |
1,17 |
1,16 |
1,17 |
1,15 |
|
-1,70 |
-2,00 |
-2,00 |
-2,00 |
-2,00 |
-2,00 |
-2,00 |
-2,00 |
-2,00 |
|
2,59 |
2,49 |
2,37 |
2,70 |
2,83 |
2,89 |
2,94 |
2,85 |
3,09 |
|
1,77 |
1,82 |
2,18 |
2,47 |
2,42 |
2,37 |
2,36 |
2,11 |
2,10 |
|
2,01 |
2,05 |
1,82 |
1,74 |
1,76 |
1,81 |
1,76 |
1,81 |
1,83 |
|
1,45 |
1,41 |
1,76 |
1,81 |
1,45 |
1,48 |
1,55 |
1,55 |
1,59 |
|
-1,70 |
-1,70 |
-1,52 |
-1,70 |
-1,52 |
-1,70 |
-1,52 |
-1,52 |
-1,70 |
|
1,50 |
1,58 |
1,79 |
1,83 |
1,77 |
1,80 |
1,81 |
1,86 |
1,87 |
|
0,81 |
1,06 |
1,11 |
0,73 |
0,40 |
0,63 |
0,48 |
0,69 |
0,92 |
|
0,74 |
0,90 |
1,10 |
1,02 |
0,96 |
0,87 |
0,87 |
0,70 |
0,76 |
|
2,02 |
1,72 |
1,56 |
1,74 |
1,75 |
1,85 |
1,79 |
1,62 |
1,85 |
|
2,01 |
2,00 |
1,99 |
2,00 |
2,01 |
2,01 |
2,01 |
1,99 |
2,02 |
Уровень влияния факторов и направление зависимости на результирующий показатель отражает коэффициент регрессии, рассчитаем и составим корреляционную матрицу переменных. (Таблица 3)
Таблица 3.
Расчетные значения коэффициентов корреляции переменных эконометрической модели
|
||||||||||||
1,00 |
||||||||||||
-0,20 |
1,00 |
|||||||||||
0,86 |
-0,26 |
1,00 |
||||||||||
0,62 |
-0,60 |
0,40 |
1,00 |
|||||||||
-0,68 |
0,57 |
-0,48 |
-0,94 |
1,00 |
||||||||
-0,12 |
-0,30 |
-0,18 |
0,44 |
-0,54 |
1,00 |
|||||||
0,22 |
-0,32 |
-0,01 |
0,33 |
-0,48 |
0,10 |
1,00 |
||||||
0,59 |
-0,75 |
0,58 |
0,74 |
-0,87 |
0,52 |
0,37 |
1,00 |
|||||
-0,85 |
0,08 |
-0,59 |
-0,62 |
0,57 |
0,27 |
-0,34 |
-0,28 |
1,00 |
||||
-0,36 |
-0,39 |
-0,53 |
0,48 |
-0,33 |
0,56 |
0,20 |
0,13 |
0,16 |
1,00 |
|||
0,21 |
0,70 |
0,32 |
-0,28 |
0,35 |
-0,46 |
-0,62 |
-0,48 |
-0,23 |
-0,51 |
1,00 |
||
0,31 |
0,12 |
0,59 |
0,06 |
0,04 |
-0,36 |
-0,50 |
-0,06 |
-0,24 |
-0,26 |
0,75 |
1,00 |
По данным таблицы 3 наиболее влияющим фактором на норматив достаточности капитала являются прибыль, инфляция, норматив долгосрочной ликвидности и курс доллара, причём уровень доллара мультиколлинеарен с Н4. Уровень и направленность связи по расчётам подтверждают теоретические положения. Наиболее качественной модель является при переменных
, , , R2 равен 0,9337, F>Fкр, исключаются коррелирующие и .
Модель можно представить в виде:
. (1)
При проведении многофакторного тестирования изменяются все факторы модели, в связи с началом специальной военной операции на Украине в феврале 2022 года ужесточились антироссийские санкции против системно значимых банков, отключены возможности бесконтактной оплаты, покинули российский рынок Visa и MasterCard, введены валютные ограничения, Центральный банк резко повысил ключевую ставку до 20%.
По прогнозу SberCIB средний курс доллара в 2022 году может составить 100 рублей, опрошенные ЦБ в начале марта аналитики ожидают, что инфляция в РФ достигнет 20% [1]. До произошедших событий в инвестбанке ожидали чистую прибыль «Сбера» по итогам 2022 г. на уровне 1297 млрд руб., а в 2023 г. – 1347 млрд руб., новую оценку уровня прибыли после событий на 2022 год пока не прогнозируют.
Таким образом, при , =100, =20, норматив достаточности капитала Н1.0 составит 11,92%, это свидетельствует о том, что банк в условиях моделируемой стрессовой ситуации при воздействии трех факторов будет выполнять требования регулятора, сохранит устойчивость и платежеспособность. Это объясняется проведением эффективной политики риск-менеджмента и формированием кредитного портфеля.
По данным 2013-2020 гг. был проведен корреляционный и регрессионный анализ, выявлена зависимость достаточности капитала от величины прибыли, инфляции и курса доллара США, построено эконометрическое уравнение для проведения прогнозирования, осуществлено стресс-тестирование по сценарию на 2022 год, по результатам которого ПАО Сбербанк будет финансово устойчивым и выполнять минимальное значение Н1.0.
Список литературы:
- Косорукова И.В., Братанов А.А. Сравнительный анализ методик стресс-тестирования собственного капитала кредитных организаций // Имущественные отношения в РФ. 2020. - №7 (226). [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analiz-metodik-stress-testirovaniya-sobstvennogo-kapitala-kreditnyh-organizatsiy (дата обращения: 06.04.2022).
- Международная информационная группа «Интерфакс» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.interfax.ru/business/830036
- Публичное акционерное общество «Сбербанк России»: официальный сайт. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.sberbank.ru/ru/
- Центральный банк Российской Федерации: официальный сайт. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.cbr.ru/
- Forexclub: официальный сайт. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.fxclub.org/
Оставить комментарий