Поведение банков в условиях переходной экономики: причины

Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
КОНСОРЦИУМ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ И ОБРАЗОВАНИЯ - РОССИЯ И СНГ
ECONOMICS EDUCATION AND RESEARCH CONSORTIUM – RUSSIA AND CIS
Поведение банков в условиях переходной экономики:
причины чрезмерных рисков
Финальный отчет
Марина Малютина, Светлана Парилова
Авторы выражают благодарность экспертам EERC за их ценные замечания и предложения. Мы
глубоко признательны проф. В.М.Полтеровичу и С. Анатольеву за идею введения в модель
регулятора, заинтересованного в рискованном проекте. Мы хотели поблагодарить С.Гуриева и
остальных сотрудников ЦЭФИРа за полезные замечания и советы. Все ошибки являются
исключительно нашими. Мы также хотели поблагодарить сотрудников EERC за их поддержку
и терпение.
1
ВВЕДЕНИЕ
С тех пор, как в России в конце 1980-х гг. появились первые коммерческие банки,
более 1200 из них были лишены банковской лицензии. Это составляет около половины
от всех зарегистрированных банков. Кризис августа 1998 года имел крайне тяжелые
последствия для финансовой системы России. Несмотря на то, что после кризиса
прошло более двух лет, совокупные банковские активы и капитал еще не достигли
докризисного уровня. При этом российский пример не является исключением:
банковские кризисы довольно часто случаются как в развитых, так и в развивающихся
странах.
Хотя
системные
банковские
кризисы
обычно
становятся
следствием
макроэкономического шока, последний, на самом деле, часто просто вскрывает
проблемы, накопившиеся в банковской системе ранее. Таким образом, причины любого
банковского кризиса лежат на микро уровне. Основная причина неплатежеспособности
банков - неудачное вложение активов, ведущее к росту 'плохих' долгов и убытков. На
наш взгляд, проблемы многих российских банков в 1998 году были вызваны
неоправданно рискованным поведением самих банков, а не девальвацией или дефолтом
1
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
по государственному долгу. К рискованным операциям банки подталкивала та
обстановка, в которой они работали, а именно недостаточно жесткий пруденциальный
надзор, непрозрачность финансовой отчетности, высокая ставка дисконта и, наконец,
отсутствие надежных инвестиционных инструментов.
Мы рассматриваем динамическую игру с неполной информацией с двумя игроками банком и регулятором, которая отражает ключевые особенности банковской отрасли в
переходной экономике, а именно слабый пруденциальный надзор и наличие
возможностей для манипулирования финансовой отчетностью. Байесовское равновесие
по Нэшу в под-играх показывает оптимальную стратегию поведения банка и
регулятора в подобных условиях. Выводы теоретической модели послужили основой
для ряда конкретных, поддающихся эконометрической проверке гипотез, которые были
протестированы на обширной базе данных, включающей поквартальные данные по
более чем 1500 российских банков за 1998-2000 года.
Работа построена следующим образом: в следующей части приводится обзор
литературы. В третьей части вводится теоретическая игровая модель, при этом мы
рассматриваем как игру с одним периодом времени, так и бесконечно повторяющуюся
игру. Четвертая часть посвящена эмпирической проверке гипотез, построенных на базе
теоретической модели. Пятая часть представляет собой заключение, в котором
приводятся основные выводы.
2
ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
Изучению причин банковских кризисов посвящено большое число как академических,
так и прикладных исследований, в которых выделяются две основные группы: микро- и
макроэкономические причины неплатежеспособности банков. Как не удивительно на
первый взгляд, финансовая стабилизация может способствовать банковскому кризису
(Demirguc-Kunt, Detragache (1997, 1999)). Более внимательный анализ проблемы
показывает, однако, что в условиях нестабильности основным источником прибыли для
банков служат инфляционные доходы, а не доходы от традиционных банковских
операций. В ходе финансовой стабилизации и снижения темпов инфляции банки
лишаются инфляционных доходов, и их финансовое состояние начинает стремительно
ухудшаться. Последующий макроэкономический шок в виде девальвации ведет к
2
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
убыткам по валютным операциям банков, росту плохих долгов и в конечном итоге к
банковскому кризису. Неудивительно поэтому, что банковские кризисы часто
рассматриваются в паре с валютными кризисами (Kaminsky, 1998).
Многие исследователи, тем не менее, считают, что макроэкономический шок не должен
рассматриваться как единственная причина банковского кризиса, потому что
последний только вскрывает проблемы, аккумулированные в банковской системе
ранее. В этой связи микро-причины, обусловливающие неплатежеспособность банка,
не менее, а возможно, даже более важны, чем макро- факторы.
К примеру, отличительная черта многих банковских систем в переходной экономике, в
том числе и в России, - это большое число банков. Существует мнение, что высокая
конкуренция между банками делает банковскую систему менее стабильной. Так в
Schnitzer (1998) предложена модель, иллюстрирующая, что накопление банками плохих
долгов тем более вероятно, чем больше число банков существует в экономике.
Для того чтобы ограничить спекулятивные операции банков, в большинстве стран
приняты требования по достаточности капитала. Чем более рискованную политику
проводит банк, тем большим капиталом он должен располагать. Это позволяет
защитить интересы инвесторов, и делает поведение банков более ответственным.
Исследованию связи между уровнем капитализации банка и его рисками посвящена
основная масса работ по анализу банковских рисков, в которых эта проблема
рассматривается как в статике (Furlong and Keeley, 1989), так и в динамике (Milne and
Whalley, 1998), а также на уровне банковской системы в целом (Gorton, Winton, 1995).
Подробный обзор литературы по данной теме содержится в Freixas and Rochet (1998).
Необходимо отметить еще один вопрос, также получивший заслуженное внимание в
литературе, а именно эффективность пруденциального надзора. Эффективность
надзора определяет возможности банка по проведению рискованных операций. Как
показали Mailath и Mester (1994), большое значение имеет стратегия надзорного органа
в отношении рисковых банков. Интересно, что в последней работе поведение банка,
выбирающего между рисковыми и безрисковыми активами, исследуется без введения
начальных требований к капиталу. Это отражает тенденцию последних лет, когда все
чаще обсуждается вопрос о том, что одних требований к капиталализации
недостаточно для ограничения банковских рисков. Это особенно актуально для стран с
переходной экономикой и неэффективным пруденциальным надзором (см. Hellmann,
3
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
Murdock, Stiglitz (1999) или Caprio and Honohan (1998)). Обзор работ по проблемам
банковского надзора и регулирования можно найти в Bhattacharya, Boot and Thakor
(1998) или в Dewatripont and Tirole (1994).
Банки-кредиторы
могут
существенно
влиять
на
процессы
реструктуризации
предприятий. В этой связи неудивительно, что банковской тематике посвящена
значительная часть литературы по переходной экономике. Объяснение поведения
банка, кредитующего неэффективные предприятия, было впервые предложено в
Dewatripont and Maskin (1995), которые показали, что дополнительный кредит
неэффективному
предприятию
будет
рациональным
выбором
банка,
если
у
предприятия уже есть накопленная ранее задолженность. Эта идея получила
дальнейшее развитие в Berglof and Roland (1995, 1997). В последней работе
они
представили модель нежесткого бюджетного ограничения, в которой предоставление
рефинансирования
старым
заемщикам
является
эффективным
ex-post,
но
неэффективным ex-ante. Альтернативное объяснение предложено в Mitchell (1997),
Mitchell (1998), где нежесткое бюджетное ограничение является
следствием
несовершенного надзора и естественной пассивности банка-кредитора, который не
заинтересован в раскрытии сведений о своей плохой задолженности (неэффективность
ex-post и ex-ante). Подробный анализ связи между концепцией нежестких бюджетных
ограничений и поведением банков в переходной экономике можно найти в Mitchell
(1999), Berglof and Roland (1998), Roland (1999).
Ключевая идея для понимания процессов, происходивших в российской банковской
системе, на наш взгляд, предложена в Akerlof and Romer (1993). Разработанная ими
модель показывает, что менеджеры испытывающего проблемы банка не всегда будут
рисковать, надеясь в случае успешного исхода спасти банк. Akerlof и Romer
принимают во внимание тот факт, что владельцы банка имеют возможность просто
вывести средства из банка, обусловив его неминуемое банкротство. Предложенную
модель Akerlof and Romer (1993) можно рассматривать как частный случай уже
упоминавшихся выше моделей кредитования в переходной экономике типа Berglof and
Roland (1998) либо моделей поведения банка вообще, как в Mailath and Mester (1994),
если сумму украденных средств считать частной выгодой менеджера, а вероятность
возврата средств нулевой. По нашему мнению, модель Akerlof and Romer (1993)
является вполне адекватной для переходных экономик, где финансовые посредники
оперируют в условиях близких ко вседозволенности.
4
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
Существует довольно много работ, посвященных анализу проблем российской
банковской системы. В Perotti and Scard (1999) и Perotti (2000) утверждается, что
основной причиной российского банковского кризиса 1998 года было безответственное
поведение банков в условиях отсутствия защиты прав кредиторов, эффективного
законодательства, и номинального соблюдения требований достаточности капитала.
История создания и развития российской банковской системы подробно описывается в
Матовников (1998). Причины банковского кризиса анализируются в Энтов (1999),
основные тенденции пост кризисного развития банковской системы в докладах Центра
Развития (1999а, 1999б), а также других публикациях.
В отличие от большинства перечисленных работ, в которых банковская система
рассматривается на макро уровне, либо в региональном разрезе, наше исследование
сосредоточено на анализе микро причин, обуславливающих то или иное поведение
банка. Близкой тематике посвящена модель Mailath and Mester (1991), в которой
исследуется зависимость поведения банка от поведения регулятора. Сформированный
банком портфель активов влияет на решение регулятора (закрыть или нет банк). В свою
очередь, политика регулятора влияет на выбор банка. Изучая совершенное равновесие в
под-играх, Mailath и Mester пришли к важному выводу о том, что стратегия регулятора
не может основываться на простой оценке сегодняшней стоимости активов банка.
Наоборот, в зависимости от сочетания параметров, регулятор будет выбирать
различные
линии
поведения,
начиная
от
невмешательства
регулятора
и
попустительства (forbearance policy), когда регулятор не вмешивается в работу даже
проблемных банков, разрешая им продолжать работы, до закрытия всех банков, как
надежных, так и проблемных (closure policy). Основной акцент в упомянутой работе,
таким образом, приходится факторы, определяющие поведение регулятора в
отношении банка.
В данной работе внимание концентрируется на поведении банка: а именно на анализе
причин, по которым банк принимает решение о выборе рискованных проектов. Как
отмечено в Mailath and Mester (1991), поведение банка зависит от того, насколько
успешным оказался актив, выбранный банком в предыдущем периоде. Этот вывод
представляется особенно важным, так как он совпадает с нашим пониманием
динамического процесса накопления проблем в разоряющемся банке, изложенным в
5
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
конце 4 раздела. Стимулы, побуждающие банк к выбору рискованного актива, требуют,
на наш взгляд, более подробного исследования.
3
МОДЕЛЬ
Предлагаемая
нами
модель
может
рассматриваться
как
развитие
подхода,
предложенного в Mailath and Mester (1991). Мы вводим игру между регулятором и
банком, в которой присутствует элемент неопределенности в отношении исхода по
рискованному проекту, который может быть профинансирован банком. Так же, как и в
модели Mailath and Mester (1991) выбранная регулятором стратегия влияет на
поведение банка и наоборот.
На наш взгляд, предположение о совершенной информации, на котором основана
модель Mailath and Mester (1991) является нереалистичным для переходной экономики.
Мы полагаем, что это неочевидно даже для развитых стран, и совершенно не
соответствует российской действительности. Недостаточный контроль над банками
(возможно, в совокупности с коррупцией) в переходной экономике является одним из
ключевых факторов, побуждающих банки к излишне рискованному поведению (moral
hazard). Поэтому мы предлагаем модель, в которой регулятор обладает несовершенной
информацией. В результате обещание регулятора закрыть банк, проводящий
рискованную политику, не вызывает должного доверия, что на наш взгляд, и имело
место в России.
3.1
Предположения модели
Рассматривается игра с двумя игроками: банком и регулятором. В начале периода банк
получает одну единицу депозитов и принимает инвестиционное решение. Банку
доступно для выбора два проекта - надежный и рискованный, отличающиеся нормой
прибыли и вероятностью успеха. Надежный актив приносит в конце периода валовый
доход RS = RS =(1+rs), рисковый - RR =(1+rr ) с вероятностью p и 0 в противном случае.
Все активы приносят выплаты в конце второго периода. Процент по депозитам
нормализован и равен 0, депозиты подлежат погашению в конце периода.
На отдачу активов налагаются следующие стандартные условия:
pRR-1<RS-1
(1.1)
p(RR-1)= prr >rs = RS-1
(1.2)
6
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
В литературе такое сочетание параметров получило название "проблема склонности к
рискованному поведению финансового посредника с ограниченной ответственностью",
(standard moral hazard problem, см. John et al, 1991). Первое неравенство сигнализирует
о том, что для общества более предпочтителен надежный актив. В то же время согласно
второму неравенству банк в условиях ограниченной ответственности предпочел бы
выбрать рисковый актив (это как минимум предполагает RR>RS).
После выбора банком объекта инвестирования ходит регулятор. Задача, стоящая перед
ним стоит в том, чтобы создать для банка стимулы к выбору надежного проекта.
Возможность закрыть банк - основной, а некоторых случаях - единственный, рычаг
давления на банки, который доступен регулятору. Убедительная угроза закрытия в
случае выбора банком рискованного проекта будет стимулировать банки к выбору
надежных проектов. Проблема, однако, состоит в том, что выбор банка неизвестен
регулятору, иначе говоря, в отношениях между банком и регулятором присутствует
неопределенность. Регулятор получает информацию о поведении банка, но эта
информация искажена 'шумом'. Мы предполагаем, регулятор не имеет исходной оценки
вероятности того или иного выбора банка. Формально это означает, что регулятор
наблюдает величину φ=µ+ε, где µ={1,0}, 1 - для надежного и 0 для рискового актива, а
ε
- случайная величина с известной функцией плотности f(x). Регулятор ex ante
рассматривает
выбор
банком
рискованного
или
надежного
проекта
как
равновозможные стратегии.
После получения информации о выборе банка, регулятор принимает решение: закрыть
банк (предупредительное закрытие) или оставит его открытым. Если банк закрывается,
проект прерывается на ранней стадии без убытков и депозиты возвращаются
вкладчикам (идея раннего прерывания проекта предложена в Diamond, 1991).
Альтернативная ситуация это, когда регулятор изначально выбирает оставить банк
открытым. Если открытый банк на первом ходу выбрал рискованный проекта,
последний может оказаться неплатежеспособным, если проект не принесет отдачи. В
таком случае на следующем этапе банк ликвидируется в обязательном порядке
(принудительное закрытие).
Издержки предупредительного закрытия банка на единицу депозитов равны Cp, что
меньше, чем издержки принудительного закрытия банка Cf , т.е. Cp ≤ Cf. К примеру,
если
регулятор
несет
издержки
по
выплатам
депозитов
вкладчикам
7
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
неплатежеспособного банка, Cf=Cp+1. Издержки закрытия для банка равны L стоимости банковской лицензии, которая будет потеряна в случае закрытия банка.
Матрица ожидаемых выплат игры:
Банк/Регулятор
Рискованное вложение(R)
Оставить открытым (O)
Закрыть (C)
prr - (1-p)L; - (1-p)·Cf,
-L;-Cp
rr;0
- L; -Cp
Надежное вложение (S)
Рис. 3.1. Дерево игры
BANK
R
S
REGULATOR
O
C
REGULATOR
O
C
Стратегия "закрыть" будет строго доминируемой, если:
Cf
Cp
≤
1
1− p
(1.3)
Если это условие выполняется, регулятор в любом случае не будет закрывать банк.
Такая ситуация получила в литературе название попустительство (forbearance). Для
нашего дальнейшего анализа мы будем предполагать, что регулятору выгодно закрыть
рисковый банк, т.е.:
Cp < (1-p)·Cf
3.2
(1.4)
Совершенное байесовское равновесие по Нэшу
8
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
Решение игры состоит в поиске совершенного байесовского равновесия по Нэшу.
Вероятность того, что регулятор получит информацию φ при выборе банком рискового
проекта, равна:
p(φ|R) = p(ε =φ)=f(φ)
(2.1)
Вероятность того, что регулятор получит информацию φ при выборе банком надежного
проекта, равна:
p(φ|S) = p(ε =φ-1)=f(φ-1)
(2.2)
После получения информации φ регулятор может оценить условную вероятность того,
что банк выбрал рисковый проект (исходная оценка регулятором вероятностей
рискованного и надежного проекта соответственно - ½ и ½):
p( R ϕ ) =
p(ϕ | R )
p (ϕ | R) + p(ϕ | S )
(2.3)
Регулятор предпочтет закрыть банк, если издержки предупредительного закрытия
будут меньше, чем ожидаемые издержки от принудительного закрытия для данной
условной вероятности рискованного выбора банка (C f O):
Cp < p(R|φ) (1-p)·Cf + p(S|φ) 0 = p(R|φ) (1-p)·Cf
(2.4)
Если p(R|φ) не возрастающая функция по φ, это позволяет определить пороговое
значение ϕ :
ϕ : p(R| ϕ ) =Cp /(1-p)Cf
(2.5)
Если регулятор получает сообщение меньше порогового значения ϕ , он выберет
закрытие банка. Вероятность того, что регулятор получит сообщение ниже порогового
уровня, если банк выбрал рискованную стратегию, равна:
q = p(ε ≤ ϕ ) =
ϕ
∫ f ( x)dx
(2.6)
−∞
Вероятность, что регулятор получит сообщение ниже порогового уровня, если банк
выбрал надежную стратегию, равна:
q = p (ε ≤ ϕ − 1) =
ϕ −1
∫ f ( x)dx
(2.7)
−∞
9
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
Величины q и q показывают вероятность предупредительного закрытия банка, если он
выбирает рискованный или надежный проект соответственно. Очевидно, что q ≥ q , то
есть вложение в надежные проекты уменьшает для банка вероятность быть закрытым.
Ожидаемый доход банка при выборе рискованного проекта равен:
EP( Risky) = − qL + (1 − q)[ prr − (1 − p) L]
(2.8)
Ожидаемый доход банка при выборе надежного проекта равен:
EP( Safe) = − qL + (1 − q)rs
(2.9)
Банк выберет рискованный проект, если ожидаемый доход от него будет больше, чем
от надежного проекта, то есть если:
R f S: − qL + (1 − q )[ prr − (1 − p) L] ≥ −qL + (1 − q)rs
(2.10)
Отсюда получаем граничное условие:
L≤L=
(1 − q) prr − (1 − q)rs
q − q + (1 − q)(1 − p)
=
(1 − q ) prr − (1 − q )rs
1 − p − q + pq
(2.11)
Банк выберет рискованный проект, если его потери при неудаче и последующем
закрытии банка будут невелики. Этот результат может объяснить чрезмерно
рискованное поведение банков в переходной экономике, когда владельцы и менеджеры
банка не несут значительных потерь в случае банкротства банка, а стоимость
банковской лицензии невелика.
3.3
Случай нормального распределения
Пусть ε - случайная величина, распределенная по нормальному закону. Данное
предположение является наиболее естественным, поскольку речь идет о погрешности,
которая вызывается воздействием множества независимых факторов. Вероятности, что
регулятор получит информацию φ при надежном и рисковом вложении банка равны
соответственно:
−
1
P (ϕ S ) =
e
σ 2π
(ϕ −1) 2
2σ 2
(3.1)
ϕ2
− 2
1
P (ϕ R ) =
e 2σ
σ 2π
(3.2)
Условная вероятность выбора банком рискованного (надежного) проекта равна:
10
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
e
P( R ϕ ) =
e
ϕ2
− 2
2σ
e
P(S ϕ ) =
e
ϕ2
2σ 2
−
+e
−
ϕ2
− 2
2σ
(ϕ −1) 2
−
1
=
1+ e
2σ 2
(3.3)
2ϕ −1
2σ 2
(ϕ −1) 2
2σ 2
+e
−
(ϕ −1) 2
1
=
1 + e 2σ
2σ 2
(3.4)
1− 2ϕ
2
Регулятор выберет предупредительное закрытие банка, если:
1
C p < p ( R ϕ )(1 − p )C f + p ( S ϕ ) ⋅ 0 =
2ϕ −1
1 + e 2σ
(1 − p )C f
(3.5)
2
Пороговое значение ϕ (банк будет закрыт, если φ ≤ ϕ ) равно:
1
2
ϕ€ = + σ 2 log[
где B =
C f (1 − p) − C p
]=
Cp
C f (1 − p) − C p
Cp
1
+ σ 2 log B
2
(3.6)
>0 (если регулятор не следует стратегии невмешательства).
Рис. 3.2.
RISKY
Risky
0
SAFE
Safe
1
Вероятность закрытия при выборе банком рискованного проекта q равна:
q = p(ϕ ≤ ϕ€ R) =
ϕ€
∫
−∞
1
e
2π σ
−
ϕ2
2σ 2
dϕ
(3.7)
Вероятность закрытия при выборе банком надежного проекта q равна:
q = p(ϕ ≤ ϕ€ S ) =
ϕ€
∫
−∞
1
2π σ
−
(ϕ −1) 2
e
2σ 2
dϕ
(3.8)
Банк выберет рисковый проект, если ожидаемый доход от него превышает ожидаемый
доход от надежного проекта:
11
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
+∞
L≤L=
p (1 − q )rr − (1 − q )rs
1 − p − q + pq
prr
1
∫
ϕ
2π σ
€
=
1− p −
−
ϕ€
∫
−∞
e
1
2π σ
ϕ2
2σ 2
dϕ − rs
+∞
1
∫
ϕ
2π σ
€
−
e
(ϕ −1) 2
2σ 2
−
+∞
(ϕ −1) 2
e
1
dϕ + p ∫
2π σ
ϕ€
2σ 2
−
e
dϕ
ϕ2
2σ 2
(3.9)
dϕ
Как и было показано в общем виде, если банк не дорожит своей лицензией, он
предпочтет рискованный проект надежному.
3.4
Регулятор, заинтересованный в рискованном проекте
Дальнейшее развитие модели предполагает, что регулятор сам может быть
заинтересован в рискованном проекте. Одним из примеров этому может служить
ситуация с рынком ГКО в России в 1995-1998. ЦБР был ответственен не только за
банковский надзор, но и за развитие рынка государственных облигаций. Рынок ГКО
служил основным источником заемных средств для правительства. Неудивительно, что
ЦБР, как регулятор рынка стимулировал вложения банков в ГКО.
Мы предполагаем, что функция выигрыша регулятора включает дополнительную
составляющую (G) в случае, если банк выбирает рискованный проект. Матрица
ожидаемых выплат представлена ниже:
Банк/Регулятор
Оставить открытым (O)
Рискованное вложение(R)
Надежное вложение (S)
Закрыть (C)
prr - (1-p)L; -(1-p)·Cf+G,
-L;-Cp
rs;0
- L; -Cp
Как было показано в разделе 3.2, регулятор предпочтет закрыть банк, если издержки по
предупредительному
закрытию
банка
меньше
ожидаемых
расходов
по
принудительному закрытию. (C f O):
-Cp > p(R|φ) [-(1-p)·Cf +G]+ p(S|φ) 0
(4.1)
Заметим, что если выгода регулятора G достаточно велика, одного этого будет
достаточно для того, чтобы регулятор выбрал для себя стратегию попустительства. В
данном случае приведенное неравенство не выполняется, и игра становится
12
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
оптимизационной задачей одного участника, банка, с очевидными результатами.
Поэтому для дальнейшего анализа мы предполагаем G<(1-p)·Cf .
Пороговое значение ϕ G равно:
ϕ G: p(R| ϕ G) =Cp /[(1-p)Cf –G]
(4.2)
Как и ранее, при получении сообщения, меньшего, чем ϕ G, регулятор закрывает банк.
Интересно отметить, ϕ G< ϕ (см. 2.5), что означает, что в случае, когда регулятор
заинтересован в рискованном проекте, он более терпимо относится к рискованному
поведению банка.
Вероятность того, что регулятор получит сообщение, не превышающее пороговое
значение, при выборе банком рискованного проекта равна:
q G = p(ε ≤ ϕ / G ) =
ϕG
∫ f ( x)dx
(4.3)
−∞
Вероятность того, что регулятор получит сообщение, не превышающее пороговое
значение, при выборе банком надежного проекта равна:
q G = p(ε ≤ ϕ G − 1) =
ϕ G −1
∫ f ( x)dx
(4.4)
−∞
Банк выберет рискованный проект, если стоимость его лицензии недостаточно велика:
L ≤ LG =
(1 − q G ) prr − (1 − q G )rs
q G − q G + (1 − q G )(1 − p )
(4.5)
Заинтересованность регулятора создает искажение ∆ = L G − L ≥ 0 . Пороговое значение
ценности банковской лицензии, которая бы обеспечила выбор банком надежного
проекта, оказывается выше для случая, когда регулятор сам заинтересован в
рискованном проекте.
Рис. 3.3.
13
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
0,14
заинтересованный регулятор
0,12
ОБЛАСТЬ НАДЕЖНЫХ ПРОЕКТОВ
стоимость лицензии
0,1
незаинтересованный
регулятор
0,08
0,06
ОБЛАСТЬ РИСКОВАННЫХ ПРОЕКТОВ
0,04
0,02
0
1,1 1,4
1,7
2
2,3 2,6
2,9 3,2
3,5 3,8
4,1 4,4
4,7
5
5,3 5,6
5,9 6,2
6,5 6,8
7,1 7,4
неопределенность
3.5
Бесконечно повторяющаяся игра
Ключевой параметр, от которого, как показано выше, зависит поведение банка, стоимость банковской лицензии. В игре с одним периодом стоимость лицензии была
экзогенным параметром. Ценность лицензии определяется приведенной стоимостью
будущей прибыли, которую сможет получить банк, обладающий лицензией.
Следовательно для того, чтобы эндогенизировать этот параметр, необходимо
рассматривать игру с бесконечным (заранее неопределенным) числом периодов. Пусть
коэффициент дисконтирования для 1 периода равен β, 0<β<1.
Мы предполагаем, что в каждом периоде игра начинается с выбора банком между
рискованным и надежным проектом. Как и в случае игры с одним периодом, регулятор
не осведомлен достоверно о выборе банка, а получает информацию φt. о поведении
последнего, содержащую погрешность. После этого регулятор решает, закрыть банк
или разрешить ему продолжить работу. Если банк закрывается, игра заканчивается.
При выборе банком надежного проекта (при условии, что банк не будет закрыт), банк
получает доход от вложения в конце периода, выплачивает депозиты вкладчикам и
игра продолжается в следующем периоде. Если же банк выбирает рискованный проект
и остается открытым, тогда его будущее зависит от того, окажется ли рискованное
вложение удачным. В случае успеха банк продолжит операции в следующем периоде,
однако, в случае, если рискованный проект не принесет отдачи, банк становится
14
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
неплатежеспособным, закрывается в принудительном порядке, и игра заканчивается.
Матрица ожидаемых выплат для одного периода те же, что описаны в разделе 3.1.
Рис. 3.4. Схема игры
Банк выбирает {Риск; Надежность}
Период t
Регулятор получает информацию о выборе банка φt, содержащую шум.
Регулятор выбирает {Оставить открытым; Закрыть}.
При выборе регулятором «Закрыть» игра заканчивается.
Если банк выбирает рискованный проект и остается открытым,
Природа определяет исход рискованного проекта.
Если он неудачен, банк принудительно закрывается
В случае позитивной отдачи, банк продолжает игру в периоде t+1.
Банк выбирает {Риск; Надежность}
Регулятор получает φt и решает {Оставить открытым; Закрыть}.
Period t+1
Природа определяет исход рискованного проекта и т.д.
Важная особенность модели состоит в том, что регулятор не узнает о реальном выборе
банка даже в конце периода, если только рисковый проект не 'проваливается', и банк
становится очевидно неплатежеспособным. Более того, даже если регулятор
рассматривает данные из предыдущих периодов, как предложено в Rubinstein-Yaari
(1983), угроза использовать эту информацию не будет вызывать доверия, если только
участники не являются достаточно терпеливыми. Мы рассматриваем возможность
использования прошлой информации ниже.
Согласно предположениям модели, если банк 'выживает' в конце периода, он является
платежеспособным, иначе бы он был подвергнут принудительному закрытию.
Поэтому, выбор регулятора, закрывать или не закрывать банк, будет целиком основан
на информации, полученной в период t, то есть φt. Условие выбора регулятором
предупредительного закрытия показаны в неравенстве (2.4). Пороговое значение ϕ
определяется так же, как в (2.5), а вероятности предупредительного закрытия при
выборе банком рискованного/надежного проекта ( q и q ) рассчитываются как в (2.6) и
(2.7).
15
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
В отличие от регулятора, банк принимает во внимание тот факт, что выбор
рискованного проекта и более высокая вероятность предупредительного закрытия
влекут за собой более высокую вероятность лишиться будущих прибылей от работы
банка. Пусть приведенные полезности выбора надежного и рискованного проекта
равны соответственно: Us и Ur. Если банк не будет закрыт в период t, он столкнется с
точно таким же выбором между рискованным и надежным проектом в следующем
периоде (t+1). Эта логика позволяет оценить приведенную полезность выбора
надежного и рискованного проекта при предположении, что этот выбор оптимален:
Ur =
Us =
(1 − q ) p
rr
1 − β (1 − q) p
(1 − q )
1 − β (1 − q )
rs
(5.1)
(5.2)
Необходимое и достаточное условие для того, чтобы банк предпочел надежный проект
рискованному, - это низкая ставка дисконта и, соответственно, высокий коэффициент β
(Us >Ur):
β ≥β =
(1 − q) prr − (1 − q)rs
(1 − q )(1 − q) p(rr − rs )
(5.3)
Это условие показывает, что если ставка дисконта достаточно мала (коэффициент
дисконтирования β превышает пороговое значение β ), банк будет высоко ценить
будущие доходов, которые он может получать, обладая банковской лицензией.
Оптимальным поведением для него будет выбор надежных проектов, что позволит с
большей вероятностью сохранить поток будущих доходов. Наоборот, если банк
ориентирован на краткосрочную перспективу и ставка дисконта для него большая, банк
выберет рискованный проект, который позволит в случае успеха быстро получить
высокую прибыль. В этом случае угроза закрытия со стороны регулятора будет
бесполезной, так как она не повлияет на поведение банка и не отвратит банк от
рискованных вложений.
Основной проблемой в описанной игре является миопия регулятора, который
принимает решение о закрытии банка исключительно на основе информации текущего
периода. Rubinstein-Yaari (1983) заметили, что если взаимодействие между игроками
регулярно повторяется, то регулятор, наблюдающий большое число исходов, может
использовать эту информации для более точного выбора своей стратегии. В принципе,
16
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
это может позволить более четко отделять надежные банки от рискованных, и делает
угрозу закрытия рискованного банка более реализуемой. По мере роста числа
периодов, можно использовать закон больших чисел. Основная трудность состоит в
определении пороговой границы, определяющей отклонение банка от надежной
стратегии. Salanie (1997) предлагает, что адекватное решение этой проблемы состоит в
использовании закона повторного логарифма, который ограничивает отклонения от
закона больших чисел. Следуя Salanie (1997), пусть a – действительное число, большее
1, и
 t

∑εi 
 i =1 
t
2
2aσ ln ln t
t
δt =
(5.4)
Закон повторного логарифма утверждает, что
Pr(lim sup δ t < 1) = 1
t →∞
(5.5)
Стратегия регулятора, таким образом, состоит в выборе a > 1 и закрытии банка в
период t если:
1 t
∑ϕ i − 1 >
t i =1
2aσ 2 ln ln t
t
(5.6)
Заметим, что в случае постоянного выбора банком надежного актива вероятность
закрытия такого банка становится исчезающе малой. Это позволяет снять проблему
неразличимости хороших и плохих банков, которая неизбежно появляется в игре из
одного периода при увеличении шума.
Таким образом, мы приходим к важному заключению, что регулятор, ориентированный
на долгосрочную перспективу, может осуществлять заслуживающую доверия
программу регулирования банков с реальной угрозой закрытия неплатежеспособных
банков. Это означает, что независимый регулятор будет более эффективен в надзоре за
банками. Это особенно актуально для переходной экономики, где непрозрачность и
плохое качество получаемой регулятором информации затрудняют классификацию
проблемных и здоровых банков.
3.6
Выводы модели
Равновесие в рассмотренной выше игре между банком и регулятором, то есть
оптимальные стратегии для каждого из игроков, зависят от набора экзогенных
17
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
параметров: доходности по надежному и рискованному проекту, вероятности успеха в
рискованном проекте, соотношения между издержками предупредительного и
вынужденного закрытия банка, дисконтного фактора или стоимости банковской
лицензии. Основные выводы, следующие из модели игры с одним периодом, можно
сформулировать следующим образом:
1. Регулятор выберет стратегию невмешательства, если издержки предупредительного
закрытия банка велики (издержки принудительного закрытия не намного выше
издержек предупредительного закрытия банка). В этом случае угроза закрытия
рискованных банков со стороны регулятора не будет влиять на поведение банка.
2.
Банк может выбрать надежный проект даже в условиях невмешательства
регулятора, если он высоко оценивает стоимость банковской лицензии
3. Банк выберет рискованный проект, если вероятность успеха по нему достаточно
велика, а стоимость банковской лицензии мала. Такой выбор будет сделан банком
даже в случае, когда банк не ожидает попустительства со стороны регулятора.
Кроме того, интересным представляется вопрос о том, какой эффект будет иметь
увеличение непрозрачности в отношениях между банком и регулятором, на пороговое
значение величины стоимости лицензии, при которой банк предпочтет надежное
вложение:
4. Увеличение непрозрачности финансовой отчетности создает для банков стимулы к
рискованному поведению, а именно, чем менее прозрачен банк для регулятора, тем
больше банк должен ценить свою лицензию для того, чтобы он выбирал надежный
проект.
Этот вывод непосредственно следует из Леммы 1.
Лемма 1:
Если погрешность ε распределена по закону равномерного, экспоненциального или
нормального распределения, то
∂L
≥0
∂σ
Доказательство леммы 1:
Для равномерного и экспоненциального распределения доказательство очевидно.
Доказательство для случая нормального распределения см. в Приложении 1.
18
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
Введение в модель регулятора, заинтересованного в рискованном проекте, подводит
нас к пятому выводу:
5. Регулятор, заинтересованный к рискованном проекте, в большем числе случаев
выбирает стратегию невмешательства и способствует более рискованному
поведению банков.
Продление модели на бесконечный временной промежуток позволяет сделать еще один
важный вывод:
6. Независимый регулятор более эффективен для надзора за банками, чем
ориентированный на краткосрочную перспективу и зависимый регулятор, который
не может обеспечить преемственную стратегию регулирования банков.
4
ЭМПИРИКА
По нашему мнению, представленная модель способна объяснить развитие событий,
наблюдаемое в российском банковском секторе. Мы полагаем, что основной причиной
проблем российских банков было их недостаточно осторожное поведение, а не
испытанный ими макроэкономический шок. На основе выводов модели мы предлагаем
конкретные эмпирические гипотезы. Далее предложенные гипотезы тестируются на
примере обширной базы данных, состоящей из ежеквартальных балансовых отчетов
банков, предоставляемых Центральному Банку, отчета прибылей и убытков банков, а
также информации о численности занятых и факте отзыва лицензии. В базу входят все
банки, сдававшие отчеты ЦБ, что составляет как минимум 1400-1500 банков на один
квартал. Также была проведена предварительная чистка данных, так, были проверены
базовые соответствия суммы по активу сумме по пассиву и т.д. (детали построения
базы данных представлены в Аппендиксе).
4.1
Стратегия попустительства со стороны регулятора (regulatory forbearance)
4.1.1 Нарушение обязательных нормативов
Согласно первому выводу модели, стратегия попустительства (forbearance) является
оптимальной для регулятора, в случае, когда затраты предупредительного закрытия
банка достаточно велики в сравнении с затратами на
вынужденное закрытие,
последнее означает закрытие уже де факто разорившегося банка. Непрозрачность
бухгалтерской отчетности приводит к невозможности со стороны регулятора с
точностью отличить "плохой" банк от "хорошего". Поэтому представляется, что
регулятор крайне неохотно осуществляет предупредительное закрытие банка потому,
19
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
что оно может привести к потере функционирующего финансового посредника. В
общем,
непрозрачность
бухгалтерской
отчетности
увеличивает
издержки
предупредительного закрытия и, таким образом, может послужить причиной
попустительства со стороны регулятора.
Как часто отмечается исследователями и непосредственными участниками банковской
отрасли, российские стандарты бухгалтерской отчетности действительно очень
непрозрачны. Оставив подробное рассмотрение природы этой непрозрачности для
следующей секции, мы бы хотели сейчас сконцентрировать внимание на последствиях
попустительства со стороны регулятора. Итак, первая, эмпирически тестируемая
гипотеза звучит следующим образом:
‰ Российские банки функционировали в условиях попустительства со стороны
регулятора. В частности, это проявлялось в том, что Центральный Банк отзывал
лицензии лишь после того, как банк нарушал обязательные нормативы в течение
длительного времени.
Имеющиеся данные однозначно подтверждают сформулированную гипотезу. Так, в
1998 году более чем 25% банков, имеющих действующую лицензию, не выполняли
норматив о достаточности капитала, 40% - норматив текущей ликвидности, и даже
средств мгновенной ликвидности не хватало у 26% банков. К январю 1999 эти цифры,
хотя и несколько снизились до 8.5%/30%/18% соответственно, тем не менее, оставались
значительными (см. таблицу 4.1.). Числа в колонках представляют количество банков,
которые нарушали нормативы в соответствующем периоде или даже не предоставляли
соответствующую отчетность ЦБ.
Таблица 4.1.
Количество банков, имеющих действующую
обязательные нормативы, установленные ЦБР.
лицензию
нарушающих
659
Nn4
(долговременной
ликвидности)
315
Nn5
(общей
ликвиднос
ти)
528
259
438
341
209
102
139
489
121
Nn1
(достаточ
ности
капитала)
1 Янв, 1998 427
Nn2
(мгновенной
ликвидности)
Nn3
(текущей
ликвидности)
439
1 Янв, 1999 125
1 Янв, 2000 59
Число
и
Nn1 - соотношение достаточности капитала банка - представляет собой отношение капитала к рисквзвешенным активам банка. Это соотношение должно быть не меньше 8% или 9% в зависимости от
абсолютной величины капитала банка.
20
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
Nn2-Nn5 - представляют собой соотношение достаточности средств различной ликвидности;
вычисляются как отношение ликвидных средств к обязательствам банка.
Также существует еще несколько нормативов ЦБ, которые не представлены в данной работе, поскольку,
как правило, игнорируются как банками, так и самим регулятором.
Из таблицы видно, что со временем все большее количество банков удовлетворяли
нормативу достаточности капитала (Nn1). Это, по всей видимости, объясняется тем, что
после кризиса в российском банковском секторе наблюдался массовый приток
капитала. Основным его источником были увеличившиеся доходы от экспорта нефти, а
также от прочих владельцев банков с избытком средств. С другой стороны к
имеющейся статистике следует относиться с должной долей осторожности, поскольку с
течением времени российские банки развивали свои способности приукрашения
балансовой отчетности.
Справедливости ради следует заметить, что регулятор отзывал лицензии у банков в
самом плачевном положении. Рисунок 4.1. показывает, что наиболее активно это
происходило вплоть до 1999 г. Тем не менее, как видно из таблицы, число нарушающих
банков оставалось значительным, что иллюстрирует недостаточную активность со
стороны регулятора (похожий взгляд изложен в IMF, 2000).
Рисунок 4.1.
Количество отзывов лицензий Центральным Банком.
80
70
60
50
40
30
20
10
10.00
07.00
04.00
01.00
10.99
07.99
04.99
01.99
10.98
07.98
04.98
01.98
10.97
07.97
04.97
01.97
0
В общем, стратегия регулятора в России в последние несколько лет может быть
охарактеризована, как попустительство. Регулятор сам определял правила игры
(обязательные нормативы), но при этом сам же их не соблюдал, позволяя банкам
нарушать их. Таким образом, банки не имели четкого представления о поведении
21
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
регулятора в той или иной ситуации. Следующий раздел призван проиллюстрировать
то, что ЦБР принимал решение о закрытии банка дискреционно (discretion), т.е. по
своему усмотрению, а не на основе четких правил.
4.1.2 Дискреционное право регулятора (regulatory discretion)
Обязательные нормативы, назначаемые Центральным Банком, должны служить
ориентирами для банков: банк, нарушающий нормативы, должен быть закрыт, и он
останется действовать, в случае их соблюдения. В действительности же нарушение
обязательных нормативов совсем не обязательно влекло собой отзыв лицензии. Таким
образом, банки были лишены четких ориентиров для своей деятельности. Итак,
рассмотрим простую модель, когда регулятор принимает решение о закрытии банка,
основываясь на данных о соблюдении обязательных нормативов. В эконометрических
терминах получаем нижеприведенную logit-регрессию:
Prob(отзыв лицензии) = F(Nn1, Nn2, Nn3,…, Nnk)
Таблица 4.2. Logit-регресии
Отзыв лицензии
01.01.1998
01.01.1999
01.01.2000
Nn1 (достаточность капитала)
0.75**
1.01***
-0.59
Nn2 (мгновенная ликвидность)
0.43
2.43***
1.77**
1.67***
-0.33
1.94**
-0.01
-0.14
..
1.33***
0.94**
..
Moscow
-0.6**
0.39
3.55***
Gosbank
-0.55
0.30
0.11
-3.31***
-4.06***
-7.39***
Количество наблюдений
1201
1134
1280
Log likelihood
-275
-203
-75
Pseudo R2
0.35
0.26
0.24
Nn3 (текущая ликвидность)
Nn4 (длительная ликвидность)
Nn5 (общая ликвидность)
Const
Зависимая переменная принимает значение 1, если лицензия была отозвана в течение 1 года после даты
сдачи отчета, в противном случае - 0.
Все объясняющие переменные также принимают значение 1 (если соответствующий норматив
нарушался) или 0.
Moscow - дамми переменная, равная 1, если банк находился в Москве.
Gosbank - дамми переменная, равная 1, если банк раньше входил в государственную систему Госбанка.
22
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
На конец 1999 переменные Nn4 и Nn5 были исключены из набора объясняющих переменных, поскольку
большое количество банков не предоставили соответствующие цифры ЦБ, что значительно сокращало
количество наблюдений.
Представленные результаты регрессий свидетельствуют о том, что действительно не
все обязательные нормативы влияли на решение об отзыве лицензии - некоторые
нормативы,
установленные
ЦБ,
оказались
в
регрессиях
с
незначимыми
коэффициентами. Более того, представляется существенными то, что значимые в один
период параметры теряют свою значимость в другие моменты времени. Этот факт
представляется четким свидетельством того, что регулятор принимал решение о
закрытии банка не на основе четких и устойчивых во времени правил, а по своему
усмотрению. Следует обратить внимание на то, что после кризиса большее значение
приобретает выполнение коэффициента краткосрочной (мгновенной) ликвидности, в то
время как соотношение достаточности капитала становится незначимым к 2000 году.
Причина видится в том, что показатель краткосрочной ликвидности является наиболее
прозрачным показателем состояния банка, полученным из официальной отчетности,
капитал же, напротив, дает наибольший простор бухгалтерским манипуляциям (см.
раздел о непрозрачности отчетности ниже). Таким образом, неадекватная финансовая
отчетность приводит к тому, что регулятор принимает решение о закрытии банка,
который испытывает недостаток ликвидных средств (illiquid), что далеко не то же
самое, что и полная и окончательная неспособность отвечать по своим обязательствам
(insolvent).
4.2
Непрозрачность финансовой отчетности
Четвертый вывод теоретической модели гласит, что непрозрачность бухгалтерской
отчетности создает предпосылки к неосторожному поведению банков. Это созвучно
идее высказанной ранее о том, что непрозрачность финансовой отчетности приводит к
увеличению издержек предупредительного закрытия банка и влечет попустительство
со стороны регулятора. Гипотеза для эмпирического тестирования формулируется
следующим образом:
‰ Условия, в которых оперировали российские банки, были охарактеризованы
высокой
степенью
непрозрачности
финансовой
отчетности,
что
создавало
возможность манипулировать отчетными цифрами.
В данной секции мы приводим свидетельство того, что российская система финансовой
отчетности является непрозрачной по сравнению с международными стандартами. Мы
начинаем изучение вопроса со сравнения обобщенных балансов российской и
американской банковских отраслей. Основные характеристики деятельности банка
23
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
можно проследить, проанализировав его баланс. Следовательно, сопоставление
агрегированного баланса банковского сектора в России и баланса страны с развитым
финансовым сектором позволит нам отметить основные различия роли и деятельности
банковских секторов этих странах.
Таблица 4.3.
Сводный баланс российской и американской банковской систем,
в процентах от активов
АКТИВ
Наличные средства и
счета в ЦБ
Краткосрочные кредиты
выданные
Ценные бумаги, в т.ч.
США
4
РОССИЯ
ПАССИВ
20
Текущие счета, в т.ч.
США
23
РОССИЯ
22
NA
45
6
10
6
4
24
18
Государства и гос.
предприятий
Депозиты, в т.ч.
19
5
7
11
Депозиты частных лиц
Краткосрочные займы
20
24
8
11
Кредиты, в т.ч.
59
35
0
5
Кредиты государству
Просроченные кредиты
Основные средства и
прочие активы
0
NA
7
3
8
15
Задолженность перед
клиентами
Прочие пассивы
0
11
Капитал и резервы
8
40
Прочие активы
0
4
Убытки
0
4
100
100
100
100
Государственные ц/б
Негосударственные ц/б
Итого
Итого
Источник: для США: Mishkin, The economics of money, banking and financial markets, стр.252
Для России: собственные вычисления.
Несомненно,
агрегированный
баланс
не
отражает
некоторые
характеристики
деятельности отдельных банков, и, тем не менее, уже на этом уровне заметны весьма
интересные факты.
Прежде всего, следует обратить внимание на существование в балансе российской
банковской отрасли таких статей, как 'просроченные кредиты' и 'задолженность перед
клиентами'; подобные статьи отсутствуют в американском балансе. Причем величина
этих статей вполне ощутима: 8% и 5% процентов валюты баланса соответственно. Тем
не менее, хотя просроченные кредиты и задолженность перед клиентами и учитывается
по-другому, эти понятия все же существуют в западной системе банковской
отчетности. В этой связи гораздо более примечательным представляется существование
и величина в балансах российских банков таких исключительно непрозрачных статей,
как 'прочие активы' и 'прочие пассивы', составляющих 4% и 11% от валюты баланса
24
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
соответственно. Более того, согласно частно полученной информации, значительное
увеличение статьи прочие активы зачастую отражает факт вывода активов из банка.
И все же наибольшую проблему представляет разительное расхождение понятий
'капитала и резервов' банка для двух сравниваемых банковских систем. Одной из
основных характеристик в банковской отрасли является капитализация банка. Капитал
служит определенным резервом для покрытия возникших убытков и защиты интересов
кредиторов банка. Адекватный уровень капитализации способствует восстановлению
доверия вкладчиков к банку и способен предотвратить массовое изъятие денег из
банка. Таким образом, поддержание соответствующего уровня капитала банка не
позволяет банку, испытывающему трудности с текущей ликвидностью (illquid bank),
превратиться в банк-банкрот, неспособный отвечать по своим обязательствам
(insolvent).
Западные стандарты отчетности определяют капитал как разницу между рыночной
стоимостью активов и пассивов. Особенность российской системы построения баланса
банка в том, что убытки следует включать в активы, таким образом, из-за основных
свойств баланса капитал, стоящий в пассивной стороне баланса, автоматически
увеличивается на такую же величину, а, следовательно, оказывается переоценен.
Поэтому огромная цифра для собственных фондов банка (капитала) - 40% от валюты
баланса неадекватна: российские банки, безусловно, недокапитализированы. И, тем не
менее, даже если пересчитать величину капитала российских банков, вычтя из нее
объявленные убытки и некоторые другие статьи с тем, чтобы обеспечить возможность
сопоставления, полученная средняя величина капитала будет 29% от валюты баланса,
т.е. в 3.5 раза больше аналогичной величины для американских банков. Причина
видится в том, что банки, стремясь занизить действительную величину своих убытков,
включают часть из них в другие статьи баланса.
Оставив на время рассмотрение баланса банка, обратим внимание на отчет о прибылях
и убытках, который также способен предоставить некоторые любопытные факты.
Рисунок 4.3. Распределение величины прибыли к активам для российских банков
в 1999
25
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
350
N
u 300
m
b
250
e
r
200
o
f 150
b
100
a
n
k 50
s
0
-0.25
-0.2
-0.15
-0.1
-0.05
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
ROA
Исключительная
степень
манипулирования
а,
следовательно,
ненадежности
официальной статистики прибыли российских компаний стала уже практически
аксиомой. Рисунок 4.3. свидетельствует, что российский банковский сектор не является
исключением в этом отношении. На конец 1999 года из 1732 банков, сдавших балансы
и отчет о прибылях и убытках, более 63% сообщают прибыль в интервале (-5%; 5%).
Подавляющее большинство банков имели прибыль незначительно выше нуля (618 из
1732 заявляют прибыль больше нуля, но меньше 2% от активов), что наводит на мысль
о том, что российские банки могли легко манипулировать прибылью, выбирая наиболее
выгодный им уровень.
Итак, суммируя все сказанное, до и после кризиса в России было значительное число
банков, обладающих все еще действующими лицензиями, нарушавших нормативные
требования,
установленные
ЦБ.
Таким
образом,
ЦБР
не
использовал
предупредительное закрытие, как один из методов регулирования банковской отрасли.
В рамках представленной теоретической модели это означает, что из-за непомерно
высоких затрат предупредительного закрытия, угроза закрытия рискованного, но еще
действующего
банка
была
не
правдоподобна.
В
реальности
непрозрачность
финансовой отчетности еще больше увеличивала издержки предупредительного
закрытия банка. Банки могли в значительной степени манипулировать цифрами в
сдаваемой финансовой отчетности. Достоверность величины капитала банка вызывает
наибольшие опасения. В результате, принимая решение о закрытии банка, регулятор
действовал по своему усмотрению, а не на основе четких и устойчивых правил.
26
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
4.3
Регулятор, заинтересованный в исходе рискованного проекта банка
Данный раздел относится к развитию теоретической модели, в котором регулятор
может быть лично заинтересован в участии банка
в рискованном проекте. Нам
представляется два типа ситуации, когда мы можем рассматривать регулятора, как
лицо, заинтересованное в исходе рискованного проекта в действительности. Во-первых,
это ситуация, когда банк аффилиирован с государством или предприятием,
находящимся в государственной собственности.
4.3.1 Банк, аффилиированный с государством
Важной характеристикой российской банковской отрасли в 90х годах было большое
количество банков, тесно связанных с государством. Подобная аффилиированность
зачастую была унаследована с советских времен посредством участия банка в системе
Госбанка СССР или просто сохранения личных контактов на местах. Кроме того, даже
вновь созданные банки стремились к становлению контактов с правительствами всех
уровней для получения доступа к относительно дешевым источником денег:
обслуживание текущих счетов государства приносит банкам краткосрочную прибыль.
Обслуживание счетов государства фактически означает массированное вливание
практически низко затратных средств, поскольку такие счета либо не имею никаких
процентных выплат либо процент по ним очень низкий. Кроме того, обслуживание
государства приносит банку и нематериальные доходы в форме связей, признания и
репутации. Однако, в обмен на это государство, как правило, требует от банка
предоставления кредитов стратегически важным предприятиям, покрытие нехватки
средств на выплату заработной платы бюджетникам и т.д. В особо сильную
зависимость такого рода попадают банки, расположенные в регионах. Такой тип
взаимосвязи банка с государством может быть охарактеризован широко известным в
литературе понятием нежесткого бюджетного ограничения (soft budget constraint). В
применении к банковской сфере представляется следующий сценарий: банк может
предоставлять заведомо провальные долги государственным предприятиям в надежде
на последующую финансовую поддержку со стороны государства. Здесь следует
отметить, что, хотя формально российский центральный банк является независимой
организацией, в действительности он находится под очень сильным влиянием
правительства. Поэтому представляется вполне логичным не проводить четкое
разграничение между интересами правительства и центрального банка.
27
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
Рассмотрим теперь поведение ЦБР после кризиса 1998. Одной их необходимых
функций регулятора является функция ЦБ как последнего источника ликвидных
средств (так называемая, lender of last resort function). Причем природа этой функции
заключается в том, что регулятор предоставляет средства в исключительной ситуации
банку, испытывающему временный дефицит ликвидности, но, в целом, способному
ответить по своим обязательствам. Согласно нашей базе данных, только в виде прямых
кредитов ЦБР предоставил поддержку российским банкам в размере 27 млрд. рублей за
период 1997-1999. При этом из общего числа 114 банков, получивших поддержку, 25
впоследствии потеряли свои лицензии. Кроме того, из тех же 114 банков 18 можно
считать в различной степени аффилиированными с государством, в денежном
выражении эти 18% банков получили 66% кредитов ЦБ.
Предприятие может рассматриваться как стратегически важное в частности из-за
своего размера. Предприятие может быть настолько большим, что его финансовое
положение способно повлиять на ситуации отрасли в целом, другой особый случай это
градообразующие предприятия. В любой из этих двух ситуаций государство будет
иметь особый интерес в поддержании предприятия на плаву (too-big-to-fail enterprise).
Mailath и Mester (1994) предлагают теоретическое обоснование гипотезы too-big-to-fail
для банковской отрасли, где затраты на закрытие банка находятся в положительной
зависимости от его размера. Наши данные свидетельствуют в пользу того, что данный
аргумент имел определенное значение в выборе ЦБ получателей его помощи.
Таблица 4.4. Кредиты, полученные от ЦБ, в % от активов.
Размер банка
Кредиты от ЦБ, %
20 крупнейших
1.3
21-100
0.4
101-200
0.1
Прочие
0.03
Как видно из таблицы 4.4., чем больше банк, тем больше кредитов ЦБ он получал.
Отметим, что разница будет еще более значительна, если рассмотреть величину
кредитов в абсолютном денежном выражении, нежели в процентах от величины
активов.
28
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
4.3.2 Участие банка в рынке ГКО
Второй случай, когда регулятор оказывается заинтересован в участии банка в
рискованном проекте, это ситуация, разворачивающаяся в России на рынке ГКО до
кризиса 1998. Хотя формально эмитент бумаг (Министерство Финансов РФ) отличался
от регулятора (Центральный Банк), в действительности степень взаимозависимости
приводила к практически полной синхронизации их интересов.
Эмпирический анализ свидетельствует, что большая степень вовлеченности банка в
рынок ГКО способствовал получению поддержки от ЦБ. Большой портфель ГКО
положительно коррелирован с величиной государственных кредитов: коэффициент
корреляции на июль 1998 равняется 89% для всех банков получивших поддержку (при
расчетах были исключены Сбербанк и Внешэкономбанк). В действительности участие
в рынке ГКО играло еще большую роль, нежели свидетельствуют бухгалтерские
балансы банков. В дополнение к прямым кредитам, ЦБ предоставлял неявную
субсидию банкам, пострадавшим от дефолта на рынке ГКО, выкупая у них портфель
ГКО по номинальной стоимости, посредством соглашений РЕПО. Рисунок 4.4.
показывает резкий рост средств, предоставляемых центральным банком коммерческим
банкам в виде РЕПО-соглашений, начиная сразу после кризиса и до середины 1999
года.
Рисунок 4.4. Средства, предоставленные ЦБ коммерческим банкам, включая
средства по соглашениям РЕПО, млрд. руб.
29
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
250
200
150
100
50
0
Jan-98
A pr-98
Jul-98
O ct-98
Jan-99
A pr-99
Jul-99
O ct-99
Jan-00
A pr-00
Jul-00
Итак, данные свидетельствуют о неэффективности исполнения ЦБР функции
последнего источника ликвидных средств (lender of last resort function). Большая часть
средств от ЦБ поступила в банки, аффилиированные с государством либо посредством
обслуживания государственных счетов, либо через участие в рынке ГКО. Банки,
аффилиированные с государством, получили большую долю кредитов ЦБ, а банки,
активно участвовавшие в рынке ГКО, получили отдельную поддержку после дефолта
на рынке государственных краткосрочных заимствований. В терминах нашей
теоретической модели это означает, что регулятор обеспечивал особую поддержку
банкам, вовлеченным в рискованные проекты.
4.4
Рискованное поведение российских банков
Как следует из предложенной теоретической модели, банк выберет рискованный
проект, если угроза закрытия банка со стороны регулятора неправдоподобна, т.е. его
поведение может быть охарактеризовано как попустительство. Более того, даже в
случае отсутствия попустительства, банк предпочтет рискованный проект, если
коэффициент дисконтирования высок настолько, что стоимость банковской лицензии
становится мала.
В предыдущих разделах приводится свидетельство, что банки оперировали в условиях
попустительства со стороны регулятора. Кроме того, мы полагаем, что в России
стоимость банковской лицензии была крайне мала не только в связи с достаточно
высоким коэффициентом дисконтирования, но также из-за низких затрат на открытие
нового банка (low entry costs). Все это в дополнении с низким пруденциальным
надзором создавало стимулы к чересчур рискованному поведению со стороны
российских банков.
30
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
Основные характеристики деятельности банка можно проследить, проанализировав его
баланс. Сравнение агрегированных балансов российской и американской банковских
систем (см. таблицу 4.3 раздела 4.2) дает нам представление о степени вовлеченности
банков двух стран в рискованные операции. Согласно теории банковского дела,
наименее рискованными являются традиционные банковские операции; этот взгляд
получил подтверждение историческими фактами. Под традиционными банковскими
операциями мы понимаем обслуживание депозитов (в том числе частных лиц) и
предоставление коммерческих займов при условии надлежащей оценки кредитного
риска. Другими словами - исполнение роли финансового посредника между
экономическими агентами с избытком средств и агентами, испытывающими
потребность в ликвидности.
Сопоставление балансов показывает что, в отличие от американских банков, в
деятельности российских гораздо меньшую часть занимают традиционные банковские
услуги. Это заметно по относительно меньшей доле кредитов выданных в активной
стороне баланса (59% для США по сравнению с 35% в России), а также относительной
не значимости депозитов, как источника средств (45% и 10% соответственно). Доли
текущих счетов в валюте баланса примерно равны в двух странах, и, следовательно,
можно сделать вывод, что российские банки выполняли функцию обеспечения системы
платежа, однако не выступали в роли финансовых посредников. Далее мы
рассматриваем характеристики российских банков на микро уровне.
4.4.1 Микроэкономические характеристики рисков в Российском банковском секторе
Обобщенное понятие рискованной стратегии, используемое в теоретической модели,
может иметь различные практические воплощения. И общем, банки подвержены трем
основным типам рисков, основным среди которых является кредитный риск (или риск
не возврата займа). В действительности склонность конкретного банка к тому или
иному типу риска должна определяться индивидуальными для этого банка
микроэкономическими характеристиками. В качестве основных микро характеристик
банка следует выделить его размер, географическое положение, степень связи с
государством, сложившаяся степень вовлечения в традиционную банковскую
деятельность и, наконец, текущее и прошлое финансовое состояние. Ожидается, что все
вышеперечисленные
характеристики
влияют
на
склонность
банка
оказаться
вовлеченным в рискованный проект.
31
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
Российский банковский сектор отличался довольно низкими затратами на открытие
нового бизнеса, а также на выход из бизнеса (low entry and exit costs) вкупе с
ограниченной ответственностью владельцев банка. Таким образом, владельцы банка,
испытывающего трудности, всегда рассматривали имеющуюся у них возможность
вывести средства из разорившегося банка во вновь созданный банк. А значит вполне
логично ожидать, что банк в затруднительном положении будет менее щепетилен при
оценке кредитного риска проекта, особенно, если этот банк может рассматривать себя в
качестве стратегического из-за своего размера (too-big-to-fail).
Согласно классической теории управления портфелем, краткосрочные финансовые
инструменты при прочих равных характеризуются меньшим кредитным риском, чем
инструменты с более длительным сроком обращения. В дополнение неуверенность в
отношении будущего уровня инфляции и значительный политический риск делают
характеристику срока обращения инструмента исключительно важной. Таким образом,
краткосрочные
кредиты
следует
рассматривать
в
качестве
представителей
относительно надежных активов, и, следует ожидать, что выдача подобных кредитов
влечет более низкую предрасположенность банка к кредитному риску. И наоборот,
долгосрочные кредиты представляют собой рискованные, и даже подозрительные
инвестиционные инструменты банка в условиях российского переходного периода.
Далее, традиционная теория банковского дела отмечает, что совмещение функций
финансового посредника и обеспечения системы платежа для банка является
преимуществом. Это объясняется тем, что обслуживание текущего счета клиента (и
потенциального
заемщика)
позволяет
потенциальном
заемщике,
таким
банку
образом,
получить
уменьшая
больше
информации
известную
проблему
асимметричности информации в распоряжении заемщика и кредитора.
Связь с государством представляется одной из наиболее существенных характеристик
банка, работающего условиях экономики переходного периода и в особенности в
России. Влияние существования связи с государством на эффективность деятельности
банка было рассмотрено ранее более детально. Суммируя сказанное в разделе 4.3.1.,
аффилиированность с государством способна принести банку кратковременную
выгоду. Тем не менее, в долгосрочной перспективе тесная связь с государством
приводит к снижению эффективности работы банка и увеличению невозвращенных
долгов. Существует масса примеров, когда с началом обслуживание счетов государства
происходил резкий рост активов обслуживающего банка и улучшение его позиций в
32
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
профессиональном сообществе, после чего, вслед за прекращением контактов с
государством, банк начинал испытывать трудности, что зачастую приводило к
банкротству.
Приведенная ниже регрессия была построена для тестирования влияния различных
микро характеристик банка на его склонность участвовать в рискованных проектах.
Оценка проводилась для пространственной выборки предприятий (cross-section) для
двух отдельных периодов, а также для пространственно-временной выборки (panel
regression) для периода 1998-2000 гг. (все количественные переменные рассчитаны на
одного рабочего, чтобы исключить влияние размера банка, и прологарифмированы, L(.)
обозначает оператор лага).
‰
Невозвращенные кредиты = β1* L(Кредиты государству) + β2*L(Кредиты госпредприятиям)
+ β3*L(Долгосрочны кредиты негос. предприятиям) + β4*L(Краткосрочные кредиты негос.
предприятиям) + β5*L(Счета государства) + β6*L(Текущие счета негос. предприятий) +
β7*Набор дамми-переменных + Константа
Таблица 4.5 систематизирует эмпирическую гипотезу об ожидаемом воздействии
различных микро-характеристик банка на его склонность к риску, а также приводит в
агрегированном виде результаты эмпирического тестирования.
Таблица 4.5. Влияние микро-характеристик банка на его кредитный риск
Количество невозвращенных долгов
Ожидаемый
знак
Полученный
эмпирически
Кредиты госпредприятиям
+
+
Краткосрочные кредиты негос. предприятиям
-
?
Долгосрочные кредиты негос. предприятиям
+
+
Текущие счета негосударственных предприятий
-
-
+/-
+
Размер
+
+
Московский банк
-
-
Бывший член системы госбанка
+
+
Текущие счета государства
Результаты регрессионного анализа подтверждают предположение, что связь с
государством, а также предоставление долгосрочных кредитов увеличивает величину
невозвращенных кредитов. Доступ же к информации о клиенте в форме обслуживания
его текущего счета, напротив, снижал предрасположенность банка к кредитному риску
(для более детальной информации см. Приложение 3, таблицы 3.4). В дополнение
33
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
региональные банки имели большую предрасположенность к кредитному риску по с
равнению с Московскими. Одним из объяснений этого факта может быть большая
степень зависимости банков от муниципальных правительств.
Помимо анализа кредитного риска были исследованы два других типа риска: валютный
риск и риск производных финансовых инструментов. На основе проведенного
регрессионного анализа очевидно, что банки, более активно вовлеченные в
традиционную банковскую деятельность (т.е., к примеру,
банки с большей долей
текущих счетов в структуре их пассивов) были в значительно меньшей степени
вовлечены в спекуляции с производными. С другой стороны банки со сравнительно
небольшим собственным капиталом следовали более рискованной стратегии поведения
на рынке производных. Объяснением этому факту может служить стремление банков в
неблагоприятном финансовом положении попытаться получить сверхприбыль на
высоко рискованном рынке и, таким образом, спасти положение (gambling for
resurrection).
Как
уже
упоминалось,
в
силу
ограниченной
ответственности
собственников банка, а также из-за низких затрат на открытие нового бизнеса, банки,
испытывающие трудности имели больше стимулов к рискованному поведению.
В дополнение следует отметить интересный факт, что банки, обладавшие большими
портфелями
ГКО,
были
одновременно
более
склонны
рисковать
на
рынке
производных. Также банки с большой величиной накопленных долговых обязательств
государства,
имели также и большую предрасположенность к валютному риску.
Средняя величина открытой валютной позиции для банков со значительным портфелем
ГКО равнялась 4.3% от активов, в то время как для всех банков в целом эта величина
составляет 1.5%. Значение открытой валютной позиции в процентах от активов для
банков, вовлеченных в спекуляции с ГКО, достигает 54%, более 10% процентов этих
банков имели открытую валютную позицию превышающую 20% от валюты баланса
(см. таблицу 3.5 в Приложении 3). Объяснение найденному факту видится в схеме,
когда банки брали кредиты, номинированные в долларах, под невысокий процент и
далее вкладывали полученный средства в высокодоходный рынок государственных
облигаций. Дефолт на рынке ГКО привел к огромным убыткам в банках, вовлеченных в
подобную деятельность.
Вывод активов представляется пограничным случаем рискованного поведения банка,
предвидящего свое неизбежное падение в скором будущем. Akerlof и Romer в своей
статье от 1993 года предложили понятие банкротства с целью "извлечения прибыли"
34
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
(bankruptcy for profit). Авторы показали, что при условии, когда экономическая
стоимость банка (представляемая как дисконтированная сумма прибыли будущих
периодов) не превышает текущую стоимость его активов, у управляющих появляется
мотивация вывести активы из банка, фактически обокрав вкладчиков. Akerlof и Romer
предоставляют
теоретическое
обоснование
своей
идеи,
а
также
предлагают
свидетельство такого поведения на практике на примере некоторых банков,
обанкротившихся во время кризиса кредитно-сберегательных финансовых институтов
в США в 1980х. Мы разделяем мнение о возможности случаев вывода активов из
разоряющихся банков, и видим себе такое поведение как экстремальный случай
рискованного поведения банка.
По понятным причинам, очень сложно идентифицировать факт вывода активов на
основе официального отчета банка. Тем не менее, на основе логических заключений и
из информации, полученной при общении с практиками, мы предлагаем следующие два
индикатора вывода активов: величина статьи 'прочие активы' и 'кредиты нерезидентам
не банкам'. Данные свидетельствуют, что по мере приближения времени отзыва
лицензии доля, не классифицируемых активов увеличивается (см. табл. 3.7
Приложения 3). Скорость и схема вывода активов была индивидуальна для любого
банка, когда-либо вовлеченного в подобную деятельность, хотя бы потому, что из-за
дискреционного права регулятора банк не может точно предсказать дату отзыва
лицензии. В качестве свидетельства увеличения величины активов с приближением
срока отзыва лицензии в Приложении 3, рисунок 3.1 предлагается график по
выборочным банкам. Из графика видно, что хотя ни один из графиков не повторяет
другой в точности, и движение активов было индивидуально в каждом конкретном
случае, тем не менее, ко дню отзыва лицензии доля не классифицируемых активов
достигает своего максимума в каждом из рассмотренных случаев.
Итак, накопление проблем в неплатежеспособном банке представляется в виде
двухступенчатого процесса. Вначале потери
банков были следствием низкой
прибыльности традиционных банковских операций (высокие издержки и низкие
доходы). Это могло быть результатом неопытного менеджмента и/или плохим
качеством
заемщиков.
В дополнение попустительство со стороны регулятора
создавало стимулы к рискованному поведению и не способствовало осторожности в
управлении активами, что приводило к дальнейшим убыткам. Рост убытков означает
ухудшение финансового состояния банка и усиление мотивов к неосторожному
поведению со стороны его менеджеров, проблеме, известной в западной литературе как
35
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
moral hazard problem. В силу ограниченности собственной ответственности по долгам
банка и слабому контролю, и законодательной базе менеджеры могли предпочесть
начать вывод активов из банка. Результатом становится вывод активов и быстрое
разорение банка. На этом этапе убытки являются следствием вполне сознательной
политики банка.
5
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Исследование посвящено изучению взаимоотношений между банком и регулятором в
переходной экономике. Мы показываем, что проблемы, аккумулируемые на микро
уровне,
могут
оказаться
более
важными
факторами,
определяющими
неплатежеспособность банка, чем макроэкономические шоки. В работе исследуются
причины рискованного поведения банков, а также анализируется оптимальные
стратегии поведения банка и регулятора в переходной экономике.
Теоретической моделью служит динамическая игра с неполной информацией, которая
позволяет отразить ключевые особенности функционирования банков в переходной
экономике, а именно: непрозрачность финансовых институтов, несовершенство
отчетности, высокий фактор дисконта и низкую ценность банковской лицензии. Кроме
того, в модель инкорпорированы специфические для России факторы, такие как
заинтересованность регулятора в рискованном проекте. По нашему мнению, одним из
примеров тому является рынок ГКО. Модель позволяет получить ключевые
зависимости между поведением банков и регулятора в переходной экономике и
сформировать эмпирически проверяемые гипотезы. Эмпирическая проверка на основе
реальных данных подтверждает выводы модели. На базе проведенной работы мы
предлагаем ряд рекомендаций по экономической политике.
Модель показывает, что угроза регулятора закрыть банк, выбравший рискованный
проект, может оказаться нереальной. Причиной тому являются высокие издержки
закрытия рискованного, но еще платежеспособного банка, т.е. издержки по так
называемому "предупредительному" закрытию банка. Непрозрачность финансовой
отчетности усугубляет проблему, поскольку регулятор не может отличить надежные
банки от рискованных. Результатом является стратегия невмешательства (forbearance)
со стороны регулятора. Банк, в свою очередь, выбирает рискованную стратегию,
обеспечивающую более высокий доход, но с меньшей вероятностью. При этом одним
из ключевых факторов, определяющих рискованность поведения банка, становится
36
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
ценность банковской лицензии. Даже в условиях невмешательства регулятора, банк
может выбрать надежный проект, если он высоко оценивает стоимость банковской
лицензии. С другой стороны, банк выберет рискованный проект, даже если он не
рассчитывает на снисхождение регулятора, особенно если ценность банковской
лицензии невелика, а вероятность успеха по рискованному проекту большая. Чем менее
прозрачна финансовая отчетность, то есть чем менее достоверна информация,
получаемая регулятором о банке, тем больше стимулов у банка к рискованным
вложениям, соответственно, тем больше должна быть стоимость банковской лицензии
для того, чтобы банк предпочел надежный проект рискованному.
Эмпирическая проверка подтверждает гипотезу, что в России регулятор следовал
стратегии невмешательства (forbearance) как перед кризисом 1998 года, так и после
кризиса. Множество банков нарушали пруденциальные требования и все равно
сохраняли банковскую лицензию. При принятии решения о закрытии банка регулятор
следовал не четко определенным правилам, а основывался на дискретном выборе.
Банки, тесно связанные с государством, получали поддержку от ЦБР. После дефолта по
внутреннему долгу ЦБР также оказывал поддержку банка, активно работавшим с ГКО.
Кроме того, значимым фактором для регулятора при определении получателей помощи
оказался также размер банка (to-big-to-fail factor).
Анализ влияния микро характеристик банка на рискованность его позиции показал, что
банки, тесно аффилиированные с государством были более подвержены кредитному
риску. Связь банка с государством возникает через обслуживание государственных
счетов, выдачу кредитов государственным предприятиям, либо она может быть
унаследована с советских времен, если банк входил в систему Госбанков. Большие
вложения в ГКО служат еще одним примером аффилированности банка с
государством. Анализ реальных данных показывает, что банки, активно игравшие на
рынке ГКО непосредственно перед кризисом, характеризовались также большими
валютными рисками и рисками по производным инструментам.
Мы подтвердили также, что банки с плохим финансовым положением были менее
осторожны при размещении средств и были подвержены большим кредитным рискам.
Это неудивительно, так как у менеджеров банка, не несущих личной ответственности
за его банкротство, нет стимулов для попытки спасти банк. Вместо этого они могут
просто вывести активы из банка, избежав финансовых потерь для себя. Вывод активов
из банка может рассматриваться как экстремальный случай рискованного поведения,
37
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
неизбежно заканчивающийся банкротством банка. Традиционный (относительно
безопасный) банковский бизнес гораздо менее распространен в России по сравнению со
странами с развитой финансовой системой, что показывает сравнительный анализ
агрегированных балансовых данных. При этом на микро уровне банки, активно
занимающиеся традиционными банковскими операциями, оказались менее подвержены
кредитному риску, а также валютным рискам и рискам по производным инструментам.
На основе проведенного исследования, можно предложить рекомендации для
экономической политики. Наиболее значимые из них следующие:
1. Ключевым условием для эффективного регулирования банков является улучшение
качества финансовой отчетности. Крайне важным в этой связи будет внедрение
Международных стандартов финансовой отчетности (IAS) как обязательных для
всех банков, особенно в отношении учета собственного капитала, так как сейчас это
наименее прозрачная статья в отчетности банков.
2. Независимый регулятор более эффективен в регулировании банков. По нашему
мнению, обсуждающаяся в настоящий момент реформа Центрального Банка и
преобразование
его
в
государственное
агентство
несвоевременна
и
нецелесообразна.
3. В законе о банкротстве банков необходимо обозначить четкие правила отзыва
лицензий у банков. Регулятор должен следовать этим правилам, так как реальное
применение закона не менее важно, чем его формальное утверждение.
4. Личная
ответственность
руководителей
обанкротившихся
банков
позволит
увеличить издержки банкротства и создаст стимулы для более осторожного
поведения. Необходимо внесение соответствующих изменений в законодательство.
5. Влияние государства на банковский сектор должно быть сведено к минимуму. В
банковской отрасли необходимо развивать добросовестную конкуренцию. Этого
можно добиться путем создания системы Федерального Казначейства, в котором бы
обслуживались государственные счета, так как в настоящее время обслуживание
государственных счетов искажает целевые ориентиры для банка. Кроме того,
следует разрушить монополию Сбербанка в предоставлении розничных банковских
услуг
путем
отмены его
уникального
статуса банка
с
обязательствами,
гарантированными государством.
Необходимо отметить, что исключительно административными мерами невозможно
создать стимулы для более осторожного поведения банков. Наличие финансовых
38
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
инструментов инвестиционного качества в сочетании с большей макроэкономической
стабильностью позволит уменьшить ставку дисконта и повысить ценность банковской
лицензии. В этом случае, как показывают выводы модели, банки будут следовать
надежной инвестиционной стратегии вне зависимости от того, насколько строг
банковский надзор.
39
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
ЛИТЕРАТУРА:
1.
Akerlof, G.A., Romer, P.M. "Looting: The Economic Underworld of Bankruptcy for Profit", Brookings
Papers on Economic Activity, 2, 1993.
2. Baltagi, B. H. “Econometric Analysis of Panel Data”, 1995.
3. Berglof , E., Roland, G. " Bank Restructuring and Soft Budget Constraints in Financial Transition" J. of
Japan. Int. Econ., Vol. 9, No. 4, Dec. 1995.
4. Berglof , E., Roland, G. " Soft Budget Constraints and Credit Crunches in Financial Transition" Europ.
Econ. Rev., 41, 1997.
5. Berglof , E., Roland, G. " Soft Budget Constraints and Banking in Transition Economies" J. of Comp.
Econ., 26, 1998.
6. Bhattacharya, S., Boot, A.W., Thakor, A.V., "The economics of bank regulation", J. of Money, Credit and
Banking, Vol. 30, #4, 1998.
7. Buckle, M. and Thompson, J. The the UK financial system: Theory and Practice, Manchester University
Press, 1998.
8. Caprio G.J., Honohan, P. "Beyond Capital Ideals: Restoring Banking Stability", WB WP, 1998.
9. Demirguc-Kunt, A., Detragiache, E., "The determinants of Banking Crises: Evidence from Developing and
Developed Countries", IMF WP, 1997.
10. Demirguc-Kunt, A., Detragiache, E., "Monitoring Banking Sector Fragility: a Multivariable Logit
Approach", IMF WP #147, October 1999.
11. Dewatripont, M., Maskin, E. "Credit and Efficiency in Centralized and Decentralized Economies", Rev. of
Econ. Studies, Vol. 62, No. 4, Oct. 1995.
12. Dewatripont, M., Tirole, J. "The prudential Regulation of Banks", The MIT Press, 1994.
13. Diamond, D.W., "Monitoring and Reputation: The Choice between Bank Loans and Directly Placed Debt",
J. of Polit. Econ. 19991, vol.99. nom. 4.
14. Freixas, X., Rochet, J-C., "Microeconomics of Banking", The MIT Press, 1998.
15. Furlong, F.T., Keely, M.C., "Capital Regulation and Bank Risk Taking: A Note", J. of Banking and Finance,
13, 1989.
16. Hellmann, T.F., Murdock, K.C., Stiglitz, J.E., "Liberalization, Moral Hazard in Banking, and Prudential
Regulation: Are Capital Requirements Enough?", 1999.
17. IMF. Russian Federation: Staff Report for the 2000, Staff Country Report No. 00/145, 2000.
18. Gorton, G., Winton, A., "Bank Capital Regulation in General Equilibrium", NBER WP # 5244, 1995.
19. Kaminsky G., Currency and Banking Crises: The early Warnings of Distress, FRS IFDP #629, 1998.
20. Mailath, G.J., Mester, L.J., "A positive Analysis of Bank Closure", J. of Financ. Intermed., 3, 1994.
21. Milne, A., Whalley, E. "Bank Capital and Risk-Taking", Bank of England WP, 1998.
22. Mitchell, J. "Strategic Creditor Passivity, Regulation, and Bank Bailouts", The William Davidson Institute
WP#46, 1997.
23. Mitchell, J. "The problem of bad debts: Cleaning Banks' Balance Sheets in Economies in Transition", CERP
DP #1977, 1998.
24. Mitchell, J. "Theories of Soft Budget Constraints and the Analysis of Banking Crises", WP#233, March
1999.
25. Perotti E., Scard, J. "The 1998 Russian Meltdown. The Microeconomics of a Systemic Collapse", 1999.
26. Perotti E., "Banking Regulation under Extreme Legal Underdevelopment: Lessons from the Russian
Meltdown", 2000.
27. Roland, G. "Politics, Market and Firms. Transition and Economics", 1999.
28. Schnitzer, M. Bank Competition and Enterprise Restructuring in Transition Economies, 1998.
29. Матовников, М.Ю. и др. Российские банки: 10 лет спустя. Москва, 1998.
30. Центр развития "Банковский кризис: туман рассеивается?", Москва, 1999а.
31. Центр развития "Перспективы рекапитализации российских банков и опыт финансирования агентств
по банковской реструктуризации", Москва, 1999б.
32. Энтов, Р.М. "Банковский кризис: механизмы вызревания и развертывания кризисных процессов",
Институт экономики переходного периода, Март 1999.
40
ПРИЛОЖЕНИЕ 1.
ДОКАЗАТЕЛЬСТВО ЛЕММЫ 1.
Лемма 1.
Если погрешность ε распределена по закону равномерного, экспоненциального или
номального распределения, то
∂L
≥0
∂σ
Доказательство:
A. Равномерное распределение
L=
(1 − q) prr − (1 − q)rs
1 − p − q + pq
1
) prr − rs
2σ
=
1
1− p + p
2σ
(1 −
(A1)
Доказательство очевидно.
B. Экспоненциальное распределение
L=
p (rr − rs )
1
2σ
1
2
− rs ,
where
B=
C f (1 − p ) − C p
(A2)
Cp
2e B − B − p
Доказательство очевидно.
C. Нормальное распределение
+∞
L=
p (1 − q )rr − (1 − q )rs
1 − p − q + pq
prr
=
1
e
2π σ
∫
ϕ
€
1− p −
ϕ€
∫
−∞
−
ϕ2
2σ 2
1
e
2π σ
dϕ − rs
+∞
1
e
2π σ
∫
ϕ
€
−
ϕ −12
2σ 2
+∞
dϕ + p ∫
ϕ€
−
ϕ −12
2σ 2
1
e
2π σ
−
dϕ
ϕ2
2σ 2
(A3)
dϕ
1
Вычисление производных для q и q дает:
ϕ
∂q 
=
∂σ  −∫∞


1
e
2π σ
−
ϕ2
2σ 2
/


 ϕ /σ
dϕ  =  ∫
 −∞


σ
/
'
ϕ2

ϕ 
1 −2
e dϕ  =  

2π
σ  σ σ
ϕ
2
1 −2
e
2π
(A4)
и

∂q  ϕ
=
∂σ  −∫∞


1
e
2π σ
−
(ϕ −1) 2
2σ
2
/


 (ϕ −1) / σ
dϕ  =  ∫
 −∞


σ
/
'
ϕ2

 ϕ −1 
1 −2

e dϕ  = 


σ
2π
σ
σ 
1 −
e
2π
(ϕ −1) 2
2
(A5)
'
'
∂ L ( p(1 − q)rr − (1 − q)rs )σ (1 − p − q + p q) − (1 − p − q + p q)σ ( p(1 − q)rr − (1 − q )rs )
=
=
∂σ
[1 − p − q + p q]2
=
N1
[1 − p − q + p q ]2
(A6)
Можно показать, что N1 ≥0:
2
'
'
2
 ϕ − 1  − (ϕ2σ−12)
 ϕ  − 2ϕσ 2
1
 e


N1 =
[− prr   e
][1 − p − q + p q ] −
+ rs 

σ
σ
2π
σ

 σ
2
'
'
2
 ϕ  − ϕ 2  ϕ − 1  − (ϕ2σ−12)
1
 e
[ p (1 − q )rr − (1 − q )rs ][ p  e 2σ − 
]=
−

σ
σ
2π
σ

 σ
2
2
'
'

 ϕ − 1  − (ϕ2σ−12)
 ϕ  − 2ϕσ 2 
1
1

 e
=
(rr − rs ) p (1 − q)
− (1 − q)  e
=
(rr − rs ) p ⋅ N 2 (A7)


σ
σ
2π

2
π

σ
 σ


При этом N2 ≥0:
 1
 −
N 2 = (1 − q ) 2 + log B e
 2σ

=e
−
(ϕ −1) 2
2σ 2
ϕ
σ2
+∞
∫
ϕ
1
e
2π σ
−
(ϕ −1) 2
2σ
2
ϕ
ϕ2
2σ 2
2
 1
 − 2
− (1 − q) − 2 + log B e 2σ =
 2σ

2
dϕ − e
−
ϕ
2σ 2
(ϕ − 1)
σ
2
+∞
∫
ϕ
1
e
2π σ
−
(ϕ −1) 2
2σ 2
(A8)
2
'
'
C (1 − p ) − C p 
1
1

2
 + σ 2 log[ f
]
 + σ log B 
Cp
1
2

2
 = − 2 + log B
=
=

σ
σ
2σ










σ

σ
'
ϕ 
 
σ 
 σ
B=
C f (1 − p) − C p
Cp
>0
(A9)
если нет невмешательства со стороны регулятора.
'
 ϕ −1 
1


 σ  = 2σ 2 + log B

σ
(A10)
Пусть z= ϕ /σ, y=( ϕ -1)/σ. Заметим, что z>y.
1
N2 =
=
1
σ
σ
e
[e
−
y2
2
+∞
1
e
2π
z∫
z
−z2 − y2
2
z2
2
+∞
−
x2
22
z
z2
2
+∞
1
e
2π
y∫
y
1
e
2π
[e z ∫
dx − e
−
−
k2
2
2
dk − e
y2
−
2
+∞
y∫
y
−
x2
22
1
e
2π
dx] =
−
m2
22
(A11)
dm]
Пусть
x2
2
+∞
G ( x) = e x ∫
x
1
e
2π
−
k2
22
(A12)
dk
Функция G(x) возрастает (z>y), т.к. дG/дx ≥0.
 2 +∞
∂G ( x)  2x
= e x ∫
∂x
x


1
e
2π
−
k2
22
'

2
2
x 2 +∞

1 − 2x 2x
2
dk  = −
e xe + e ∫
2π
x

x
1
e
2π
−
k2
22
x 2 +∞
2 2
dk + x e
∫
x
1
e
2π
−
k2
22
dk
(A13)
дG/дx ≥0 если:
+∞
∫
x
1
e
2π
−
k2
22
1
2π
dk ≥
x
x2
2
(A14)
e ( x + 1)
2
или
+∞
∫
x
1
e
2π
−
k2
22
x2
2 2
dk ( x e
x2
2
+e )≥
1
x
2π
(A15)
3
Пусть Q(x) равно:
Q( x) =
+∞
∫
x
1
e
2π
−
k2
22
1
2π
dk −
x
x2
2
≥0
(A16)
e ( x + 1)
2
Q( − ∞ )=1 и Q( + ∞ )=0:
1
∂Q( x)
e
=−
∂x
2π
x2
−
2
−
x2
2
x2
2
x2
2
1 e ( x + 1) − x(2 xe + x( x + 1)e )
−2
=
<0
2
2
2
x
2π

 x 2
2
2
2π e 2 ( x + 1)
 e 2 ( x + 1) 




2
2
(A17)
Функция Q(x) монотонно убывает на − ∞ <x< + ∞ , причем Q( − ∞ )=1 и Q( + ∞ )=0.
Отсюда Q(x)≥0 для всех x. Отсюда немедленно следует, что дG/дx≥0 и G(x) возрастает,
N2 ≥0. Отсюда д L /дσ ≥0.
4
Марина Малютина, Светлана Парилова, 2001
ПРИЛОЖЕНИЕ 2.
ОПИСАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ
База данных составлена на базе отчетности, предоставляемой банками Центральному Банку
России. В состав базы данных входят ежеквартальные подробные банковские балансы за 19961999 гг. и отчеты о прибылях и убытках за 1998-1999 гг.
Имеющиеся данные являются наиболее полными из доступных, так как они составлены из
отчетности, представляемой банками в Центральный банк. В панельных регрессиях среднее
число наблюдений - 7.4 в группе при максимуме 8. Поэтому мы полагаем, что
несбалансированность данных незначительна. Кроме того, банки не исключаются из выборки
при отзыве лицензии, поскольку даже после отзыва лицензии банк продолжает, находясь под
временным управлением, предоставлять отчетность в Центральный банк. В этой связи мы
предполагаем, что пропуски данных обусловлены случайными причинами и в данных нет
ошибки селективного отбора.
Учитывая
динамическую
структуру
теоретической
модели,
оптимальными
выглядят
динамические панельные регрессии. Реализация их на практике зависит от имеющихся данных.
Проблема состоит в том, что имеющиеся данные - это данные об остатках на балансовых
счетах (т.е. о запасах), а не о потоках. Соответственно, данным характерна большая степень
инерции. Наша база включает в себя данные за 4 года (с 1996 по 1999 годы). В середине этого
промежутка Центральный банк России ввел новый план бухгалтерских счетов, что разбивает
базу данных на две части по 2 года в каждой, при этом данные оказываются не вполне
сопоставимыми. Оценка динамической регрессии с данными за 2 года будет означать, что
реально у нас будут наблюдения максимум за 1,5 года (если использовать лаговые
переменные). В этой связи мы не можем надеяться на то, что нам действительно удастся
отследить изменения портфеля активов одного банка, и в этой связи мы вынуждены
сконцентрироваться на изучении специфических факторов, отличающих один банк от другого.
Проблема с анализом данных состоит также в том, что банк может не раскрывать свое
настоящее финансовое положение. В частности, в официальной отчетности может
недооцениваться объем плохих долгов банка и т.д. Однако, даже если банковский баланс не
отражает всю правду о банке, анализ статей баланса позволяет понять, насколько хорошо или
плохо финансовое положение банка. К примеру, счет прочих активов обычно служит для
отражения сомнительных сделок, и увеличение остатков на этом счету позволяет сделать вывод
о том, что банк выводит посредством данных сделок свои активы.
1
Marina Malyutina, Svetlana Parilova, 2000
ПРИЛОЖЕНИЕ 3.
РЕЗУЛЬТАТЫ РЕГРЕССИЙ
Таблица 3.1.
Оценка модели LOGIT. 1 Jan, 1998.
Number of obs = 1201
LR chi2(7) = 294.24
Prob > chi2 = 0.000
Pseudo R2 = 0.3485
Log likelihood = -275.051
Probability of license withdrawal/
Вероятность отзыва лицензии
Coeff.
z-value
Nn1 (capital adequacy)
достаточность капитала
0.75
2.43**
Nn2 (urgent liquidity)
мгновенная ликвидность
0.43
1.16
Nn3 (current liquidity)
текущая ликвидность
1.67
5.93***
Nn4 (mid-term liquidity)
среднесрочная ликвидность
-0.01
-0.01
Nn5 (overall liquidity)
общая ликвидность
1.33
3.80***
MOSCOW
Москва
-0.60
-1.97**
GOSBANK
Госбанк
-0.55
-0.93
Const
-3.31
-13.91***
1
Marina Malyutina, Svetlana Parilova, 2000
Таблица 3.2.
Оценка модели LOGIT. 1 Jan, 1999.
Number of obs = 1134
LR chi2(7) = 145.73
Prob > chi2 = 0.000
Pseudo R2 = 0.2639
Log likelihood = -203.297
Probability of license withdrawal
Coeff.
z-value
Nn1 (capital adequacy)
достаточность капитала
1.01
2.961***
Nn2 (urgent liquidity)
мгновенная ликвидность
2.43
6.689***
Nn3 (current liquidity)
текущая ликвидность
-0.33
-0.836
Nn4 (mid-term liquidity)
среднесрочная ликвидность
-0.14
-0.241
Nn5 (overall liquidity)
общая ликвидность
0.94
2.487**
MOSCOW
Москва
0.39
1.226
GOSBANK
Госбанк
0.30
0.68
Const
-4.06
-14.677***
2
Marina Malyutina, Svetlana Parilova, 2000
Таблица 3.3.
Оценка модели LOGIT. 1 Jan, 2000.
Log likelihood = -75.27
Probability of license withdrawal
Number of obs = 1280
LR chi2(5) = 47.17
Prob > chi2 = 0.0000
Pseudo R2 = 0.2386
Coeff.
z-value
Nn1 (capital adequacy)
достаточность капитала
-0.59
-0.461
Nn2 (urgent liquidity)
мгновенная ликвидность
1.77
2.236**
Nn3 (current liquidity)
текущая ликвидность
1.94
2.382**
MOSCOW
Москва
3.55
3.336***
GOSBANK
Госбанк
0.11
0.133
Const
-7.39
-6.925***
3
Marina Malyutina, Svetlana Parilova, 2000
Таблица 3.4.
Кредитные риски российских банков
CrossSection
(1999)
CrossSection (2000)
Random
effect
(1998-2000)
L(Loans to state)
кредиты государству
-0.02
-0.01
0.02*
L(Loans to state-owned enterprises)
кредиты гос. предприятиям
0.12***
0.08***
0.01*
L(Long-term loans to private
enterprises)
длинные кредиты негос.
предприятиям
0.19***
0.17***
0.08***
L(Short-term loans to private
enterprises)
краткосрочные кредиты негос.
предприятиям
0.04
0.02
0.02***
L(State accounts)
р/c государства
0.11***
0.03
0.01
L(Transaction accounts)
р/c предприятий
-0.08**
-0.19***
-0.03***
Dummy for 100 largest banks
100 крупнейших банков
0.05
0.61**
0.14**
Dummy for the smallest banks
самые мелкие банки
-0.76***
-0.63***
-0.28***
MOSCOW
Москва
-0.81***
-0.78***
-1.06***
GOSBANK
Госбанки
0.54***
0.61***
0.81***
Constant
2.43***
3.07***
2.59***
R2
25.8
21.3
20.1
R2 adj
25.3
20.7
NA
Number of observation
1328
1280
10288
Number of groups
NA
NA
7.6 (8 max)
Все балансовые показатели - в логарифмах величмны, приходящейся на одного работника.
L(.) - оператор лага.
4
Marina Malyutina, Svetlana Parilova, 2000
Таблица 3.5.
Открытая валютная позиция 1 июля 1998
Percentiles
All operating banks
Все банки
Banks with large GKO portfolio
Банки с большим портфелем ГКО
1%
-28.2
-25.9
5%
-10.2
-10.5
10%
-6.1
-4.6
25%
-1.0
-1.0
50%
0.2
0.6
75%
3.0
7.8
90%
11.1
20.0
95%
20.0
26.3
99%
34.4
54.1
Mean
1.5
Открытая валютная позиция в процентах от Суммы активов.
4.3
5
Marina Malyutina, Svetlana Parilova, 2000
Таблица 3.6.
Открытая позиция по производным инструментам
Number of obs =
F( 11, 1472)
Prob > F 0
1484
44.5
R-squared
0.2496
Adj R-squared 0.2439
Coeff
T-statistics
L(Excess reserves)
К/с в ЦБ РФ
-0.06
-2.46**
L(Capital)
Капитал
-0.07
-5.18***
0.05
0.78
-0.04
-2.00**
L(Government securities)
гос. ценные бумаги
0.08
3.57***
MOSCOW
Москва
4.81
8.27***
GOSBANK
Госбанк
2.42
2.38**
Dummy for largest banks
Крупнейшие банки
25.62
6.61***
Dummy small -size banks
Мелкие банки
-10.02
-5.52***
Dummy smallest -size banks
Самые мелкие банки
-16.16
-11.03***
19.25
12.49***
L(Deposits)
Депозиты
L(Transaction accounts)
р/с
Constant
Все балансовые переменные - в долях от суммы активов.
L(.) - оператор лага.
Таблица 3.7.
Прочие активы в процентах от Суммы активов (%).
Days before license
100 Largest banks Smallest banks
Withdrawn
>600
6.9
6.8
<600
14.7
12.6
<360
15.5
12.6
<100
16.8
13.5
Прочие активы - неидентифицированные активы в банковском балансе.
6
Malyutina, M. and Parilova S., 2000.
Рис. 3.1.
Примеры роста неопределенных активов в проблемных банках
(По вертикальной оси - прочие активы в долях от суммы валюты баланса, по горизонтальной оси - дни до отзыва лицензии)
Menatep
Inkombank
20
15
10
5
Toko
35
35
30
30
25
25
20
20
15
15
10
10
5
5
0
0
300
200
100
0
-100
-200
0
500
-300
400
300
200
100
0
-100 -200
200
100
0
PSB
Technobank
16
20
14
12
15
-100 -200 -300
Toribank
25
20
10
15
10
8
6
4
2
10
5
5
0
0
800
700
600
500
400
300
200
100
0
600
500
400
300
200
100
0
-100
600
500
400
300
200
100
0
-100
5