Паспорт проекта

Актуальность исследований

К сегодняшнему моменту Российская банковская система прошла два полных этапа развития, водоразделами для которых стали крупнейшие кризисы 1998 и 2008 годов. Представляется, что в ближайшем будущем развитие как российской, так и мировой банковской системы будет ориентировано на обеспечение устойчивости развития при умеренном уровне прибыльности. При этом необходимо принимать во внимание, что качество надзора за банковским сектором оказывает непосредственное влияние на его стабильность.

Учитывая наличие около 1000 банков, значительную территорию страны и ограниченность ресурсов Банка России, среди основных задач по улучшению надзора за банковским сектором – формирование дистанционной системы мониторинга деятельности отдельных банков и системы в целом. Создание такой системы и разработка качественной модели вероятности дефолта российских банков способно решить данную задачу.

Модель окажется полезна и для банковских контрагентов, позволит лучше осознавать риски вложения финансовых средств в конкретную кредитную организацию. Более того, создание качественных моделей вероятности дефолта банков является одним из перспективных направлений риск-менеджмента, предусмотренных Базельскими соглашениями (Базель II, Базель III) в рамках IRB-подхода.

Теоретически, для решения подобных задач можно использовать рейтинги, присвоенные банкам российскими и международными рейтинговыми агентствами. Однако кризисные события выявили ненадежность рейтингов, их чрезмерную инертность, при которой рейтинг банка понижается уже после реализации определенных рисков. Более того, рейтинги часто оказываются малоинформативными из-за изменений методологии их определения.

При существующем уровне нестабильности мировых финансовых рынков, построение модели вероятности дефолта банка способствует решению системных проблем надзора за банковским сектором и риск-менеджмента в коммерческих банках.Банк России сможет выявлять наиболее уязвимые банки (группу риска) для своевременного принятия мер по их финансовому оздоровлению. Можно также надеяться, что модели дефолта окажутся полезными для определения требований к капиталу коммерческих банков для сглаживания процикличности системы. Доработка моделей дефолта позволит создать более качественный продукт, что повысит как возможность ее внедрения на практике Банком России, так и заинтересованность в развитии проекта коммерческих структур.

Цель, задачи и исходные данные исследований

Основной целью исследования являются улучшение разработанной на протяжении первого года существования Научно-учебной группы моделей оценки и прогнозирования вероятности дефолтов российских банков, а также сравнение потенциала моделей данного класса с возможностями банковских рейтингов по прогнозированию уровня финансовой устойчивости банков. Также будет проведен сравнительный анализ моделей дефолта банков и эффективности рейтингов.

Для этой цели предполагается решить следующие задачи:

1. Изучить подходы к построению моделей дефолта организаций (в т.ч. кредитных организаций) с использованием панельных данных: в частности, моделей вероятности дефолта (probability of default models) и моделей времени до дефолта (distance to default models).

2. Подготовить базу национальной банковской статистики за 2000-2011 гг. с панельной структурой данных для исследования по российским кредитным организациям на основе данных информационного агентства Интерфакс.

3. Осуществить сбор и систематизацию базы данных по рейтингам российских банков и их изменениям за 2000 – 2011 гг. с использованием базы данных BankScope от Bureau van Dijk.

4. Изучить методологию определения банковских рейтингов рейтинговыми агентствами и выявить тип рейтингов (краткосрочные / долгосрочные, финансовой устойчивости / кредитные и проч.), который в наибольшей степени соответствуют оцениванию вероятности дефолта банка на определенном в процессе исследования временном горизонте.

5. Построить модель вероятности и времени до дефолта банка с использованием базы данных с панельной структурой. Сравнить предсказательную силу новых и ранее полученных моделей, выбрать наиболее перспективную.

6. Осуществить сбор финансовой статистики для построения модели вероятности в одной из развивающихся стран, близкой по своим реалиям к России (одна из стран БРИКС), на основе базы данных BankScope от Bureau van Dijk.

7. Провести сравнение причин дефолта банков и предсказательных возможностей модели дефолта в России и близких ей развивающихся странах (одна из стран БРИКС).

8. В рамках сотрудничества с иностранными исследователями создать модель вероятности дефолта физических лиц для оценки их кредитоспособности на основе имеющейся базы данных.

9. На основе проведенных работ подготовить предложения по построению моделей вероятности дефолта компаний и корпораций для возможного продолжения данного исследования.

Новизна работы в сравнении с имеющимися в данной области исследованиями

В предшествующих исследованиях по моделированию дефолтов банков акценты были сделаны преимущественно на построении моделей, которые не имели отношения к России, либо были сделаны акценты на периоды кризиса, преимущественно кризиса 1998 г. В то же время наиболее приемлемым выглядит использование подобных моделей в относительно стабильных условиях, когда зарождаются предпосылки неустойчивости как отдельных банков, так и банковской системы в целом. Со времени кризиса 1998г. российские реалии во многом изменились, и требуется тотальное обновление моделей для их внедрения на практике.

Использование панельной структуры данных при построении моделей бинарного выбора стало приобретать популярность в 2000-х годах. Эти же тенденции наблюдаются при моделировании эффективности банков. Тем не менее, данные тенденции незаметны в российских исследованиях по дефолтам организаций, несмотря на те преимущества, которыми обладает этот класс моделей.

Исследование морального риска рейтинговых агентств крайне актуально сегодня не только на российском, но и на международном уровне. В отношении российских деятельности рейтинговых агентств и иностранных агентств в России вопрос фактически не исследовался. Скорее всего, это связано с отсутствием стандартных подходов к анализу данного вопроса. Мы постараемся разработать возможный метод анализа данного вопроса. Это откроем путь к интеграции предсказательной силы рейтингов и моделей дефолта для прогнозирования дефолтов банков на практике.

Методология и методы исследований

Для проведения исследования планируется использовать методы эконометрики, включая методы бинарного и упорядоченного выбора для исследования факторов, оказывающих влияние на дефолты кредитных организаций. Предполагается опробовать возможности использования панельной модели бинарного выбора, методов кластеризации и определение их эффективности при построении моделей вероятности дефолта кредитных организаций.

Намечается построить модель оценки вероятности дефолта на основе финансовых показателей российских банков, показателей макроэкономической и институциональной среды. Среди всех рассмотренных показателей будут отобраны риск-доминирующие показатели, которые наилучшим образом разделяют организации с точки зрения признака дефолт/ не дефолт. Критериями для отбора итоговых показателей будет являться их статистическая значимость, а также наличие экономической логики в выявленной зависимости. Также оценивается влияние диверсификации банковской деятельности и используемого инструментария, институциональных и территориальных факторов на вероятность дефолта кредитных организаций.

На основе отобранных показателей будет построена модель оценки вероятности дефолта, в качестве функциональной зависимости будут использованы probit/logit модели. Также будет произведена оценка качества итоговой модели, в частности, тестирование предсказательной силы модели на основе аналогичных данных, изначально не вошедших в первоначальную выборку (out of the sample testing). В результате данного исследования будет разработана модель, которая может быть использована для оценки вероятности дефолта российских кредитных организаций на основе их финансовых показателей, а также показателей макроэкономической и институциональной среды.

Содержание проекта

В ближайшем будущем развитие как российской, так и мировой банковской системы будет ориентировано на обеспечение устойчивости развития при умеренном уровне прибыльности. При этом необходимо учитывать, что качество надзора за банковским сектором оказывает непосредственное влияние на его стабильность. Модель вероятности дефолта для российского банковского сектора будет способствовать улучшению надзора, соответствует интересам банков и их контрагентов.

Основной целью исследования являются улучшение разработанных на протяжении первого года существования Научно-учебной группы моделей оценки и прогнозирования вероятности дефолтов российских банков, а также сравнение потенциала моделей данного класса с возможностями банковских рейтингов по прогнозированию уровня финансовой устойчивости банков.

Базовая модель вероятности дефолта банков будет позаимствована из прошлых работ: при ее создании использовалась информация о структуре финансовых отчетов банка, макроэкономические и институциональные характеристики операционной среды банка.

В результате данного исследования будут разработаны модели вероятности дефолта и времени до дефолта с применением исключительно открытой информации о деятельности банков. В результате анализа эффективности моделей будет определена обладающая наибольшей предсказательной силой. В то же время, рейтинговые агентства имеют доступ к конфиденциальной информации, которая является коммерческой тайной конкретного банка, поэтому будет иметь смысл провести сравнение данной модели и рейтингов.

По итогам процедуры присвоения рейтинга, банку выставляется обобщенная оценка (рейтинг), которая отражает мнение рейтингового агентства об устойчивости банка. Очевидно, что в некоторой степени значение присвоенного рейтинга определено и конфиденциальными или неочевидными факторами, знание которых улучшило бы предсказательную силу модели вероятности дефолта банка. Таковыми могут являться как причины финансового, так и нефинансового характера, которые оказывают влияние на вероятность дефолта банка: например, конфликт акционеров, отсутствие стратегии развития, недостаток компетенций у менеджеров или собственника банка и т.д.

Будет установлено соответствие рейтинговых шкал различных агентств. Дело в том, что различные рейтинговые агентства присваивают рейтинги ограниченному кругу банков по собственным шкалам, поэтому необходимо осуществить сопоставление шкал. В результате будет получен прогноз рейтинга для всех рейтингуемых банков в новой единой шкале, сопоставимой с вероятностями дефолтов.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.