Основные индикаторы несостоятельности финансово-кредитных организаций




Скачать 52.04 Kb.
Дата07.05.2016
Размер52.04 Kb.
ОСНОВНЫЕ ИНДИКАТОРЫ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ФИНАНСОВО-КРЕДИТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ

BASIC INDICATORS OF FINANCIAL AND CREDIT INSTITUTIONS’ FAILURE
Шамрай А.А.

аспирантка ФГОБУ ВПО «Финансовый университет

при Правительстве РФ»

Научный руководитель: к.э.н., проф. Абрамова М.А.





Аннотация: Разрушительные последствия мирового финансового кризиса стимулировали интерес исследователей к прогнозированию банкротств банков и банковских кризисов. В данной работе рассмотрены основные системы и методы ранней диагностики несостоятельности финансово-кредитных организаций на микро- и макроэкономическом уровнях и проанализированы их достоинства и недостатки. Было рассмотрено применение опережающих индикаторов к данным российского финансового рынка.

Annotation: The devastating consequences of global financial crisis have stimulated scientific interest in predicting bank failures and banking crises. In this work basic early warning systems and methods for financial and credit institutions’ failure at the micro and macro levels are examined with their advantages and disadvantages being analyzed. Also the application of leading indicators within the data of the Russian financial market was researched.
Ключевые слова

  • Банковские кризисы

  • Опережающие индикаторы

  • Системы раннего предупреждения

  • Рейтинговая оценка

  • Регрессионные модели

  • Сигнальный подход

Keywords

  • Banking crises

  • Leading indicators

  • Early warning systems

  • Rating score

  • Regression models

  • Signal аpproach

В настоящее время вопросу выявления на ранней стадии несостоятельности отдельных банков и целой банковской системы уделяется большое внимание.

Исследования ученых в данной области условно можно разделить на работы, изучающие факторы несостоятельности кредитных организаций на микро- и макроэкономическом уровнях. Микроэкономический уровень – это уровень конкретного банка, объектом исследования на нем являются банкротства отдельных банков. На макроэкономическом уровне ученые изучают банковские кризисы в целом.

На основе анализа факторов исследователи разрабатывают системы диагностики банкротств банков и модели опережающих индикаторов банковских кризисов. Основной целью данных систем является выявление проблем банков на начальном этапе, когда возможно предотвратить банкротства кредитных организаций или минимизировать их последствия для экономики.

К числу микроэкономических факторов несостоятельности банков относят избыточную диверсификацию и экспансию банка, низкое качество кредитов, неадекватность величины капитала принятым рискам, дисбаланс между валютными активами и обязательствами, низкое качество управления банка.

Основными системами диагностики несостоятельности кредитных организаций на уровне отдельных банков являются:



  • рейтинговые оценки;

  • системы финансовых коэффициентов и группового анализа;

  • статистические модели.

В России на сегодняшний день значительная часть систем банковского мониторинга базируется исключительно на коэффициентном анализе, наиболее распространенной методикой которого является система официальных нормативов ЦБ РФ.

Наиболее перспективной системой диагностики являются статистические модели. Для их построения обычно применяется logit-анализ и разрабатывается модель бинарного выбора, отражающая зависимость вероятности финансового кризиса от ряда экономических индикаторов. Основным преимуществом статистических моделей является то, что они, в отличие от рейтинговых систем и коэффициентного анализа, обладают более длинным горизонтом прогнозирования.

Макроэкономические проблемы называются причинами банковских кризисов наиболее часто, поскольку именно макроэкономическая среда определяет условия работы банков. К макроэкономическим факторам относятся такие показатели как темп роста ВВП, соотношение денежной массы и золотовалютных резервов, уровень инфляции, скорость кредитной экспансии, объем внешней задолженности банковского сектора и др.

Исследования по разработке моделей индикаторов опережающих банковских кризисов на макроэкономическом уровне в зависимости от методологии можно разделить на две группы:


  • сигнальный подход;

  • построение регрессионных моделей.

Сигнальный подход состоит в изучении поведения индикаторов во время бескризисного, предкризисного и кризисного периодов. Индикатор посылает сигнал, если его значение превышает критический уровень в течение некоторого периода, предшествующего кризису («сигнального окна»). После отбора на исторических данных самых эффективных частных индикаторов, строится сводный опережающий индикатор, который показывает, ожидается ли в течение «сигнального окна» банковский кризис.

Второй подход так же, как и статистические модели на микроэкономическом уровне, основан на logit-анализе. Исследователи строят регрессионные модели, позволяющие оценить взаимосвязь экономических индикаторов с вероятностью финансового кризиса. Оцененная модель используется для прогнозирования вероятности финансового кризиса в будущем. Используя данный метод, исследователи из Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования, построили модель опережающих индикаторов. Применив ее к текущей ситуации в России, ученые сделали вывод о том, что в настоящее время вторая волна кризиса маловероятна.


Банковские кризисы являются следствием сочетания как внешних по отношению к банковскому сектору факторов, так и проблем отдельных банков. Мировой финансовый кризис наглядно показал результат сочетания внешних для банковской системы потрясений и ее внутренних слабостей. При этом внутренние слабости банковской системы отражают ошибки и недочеты как государственной политики, так и неразвитость государственного механизма предупреждения и вывода из кризисных ситуаций национального банковского сектора.



Развития систем диагностики банкротств кредитных организаций на микро- и макроэкономическом уровнях может привести к лучшему понимания функционирования банковской системы и минимизации последствий ее нестабильности и банковских кризисов.
Литература

  1. Буздалин А.В. Особенности анализа надежности банка в долгосрочном периоде // Бюллетень финансовой информации – 2004. - №8

  2. Дробышевский С.М., Синельников С.Г., Трунин П.В., Юдин А.Д., Шкребела Е.В. Мониторинг финансовой нестабильности в развивающихся экономиках (на примере России) // ИЭПП, дата публикации 15.04.2008

  3. Солнцев О.Г., Пестова А.А., Мамонов М.Е., Магомедова З.М. Опыт разработки системы раннего оповещения о финансовых кризисах и прогноз развития банковского сектора России на 2012 г // журнал Новой экономической ассоциации, №12, 2011

  4. Улюкаев А.В., Трунин П.В. Применение сигнального подхода к разработке индикаторов – предвестников финансовой нестабильности в РФ // Проблемы прогнозирования. № 5, 2008

  5. Хасянова С., Ловкова Г., Малыгина Ю. Индикаторы прогнозирования финансовой несостоятельности кредитных организаций // Банковское дело, №7, 2010

  6. Ходачник Г.Е. Зарубежный опыт диагностики кризисного состояния в банковской сфере // Менеджмент в России и за рубежом, №4, 2001

  7. Davis E.P., Karim I. Comparing Early Warning Systems for Banking Crises // J. of Financial Stability. № 4, 2008

  8. Demirguc-Kunt A., Detragiache E. The determinants of banking crises in developing and developed countries. // IMF Staff Papers, 1998. – № 45.

  9. Gonzales-Hermosillo Brenda. Determinants of Ex-Ante Banking System Distress: A Macro-Micro Empirical Exploration of Some Recent Episodes. IMF Working Paper No. 33, 1999

  10. Hanweck G.A. Predicting Bank Failure // Board of governors Federal System Library, No 19, 1977

  11. Jagtiani J.A., Kolari J,W., Lemieux C.M., Hwan Shin G. Predicting Inadequate Capitalization: Early Warning System for bank Suoervision // Federal reserve Bank of Chicago, Emerging issues series, S&R-2000-10R, 2000.

  12. Kaminsky G., Lizondo S., Reinhart C. Leading Indicators of Currency Crises // IMF Staff Papers. Vol. 45, 1998

  13. Kaminsky G., Reinhart C. On Crises, Contagion, and Confusion // Journal of International Economics. 2000. Vol. 51. Issue 1.



База данных защищена авторским правом ©ekonoom.ru 2016
обратиться к администрации

    Главная страница