Факторы, влияющие на вероятность отзыва лицензии российских банков

Уровень развития банковской системы страны в целом и кредитных организаций в частности определяет эффективность функционирования экономики страны. Финансовая стабильность определяются способностью кредитной системы противостоять негативным тенденциям, снижая их влияние на экономику государства. В 2013 году в результате смены руководства Центральный банк Российской Федерации начал массовый отзыв лицензий у банков и кредитных организаций. Согласно данным Банка России в период с 2013 по 2018 гг. отозвано лицензий у 471 банков. Динамика отзыва лицензии представлена на Рисунке 1.

---

Любая контрольная на заказ доступна с помощью нашего сервиса.

---

. Исходя из этого, актуальность данного исследования коррелирует со сложившейся ситуацией в банковской сфере. Рис. 1. Динамика отзыва лицензий банков в России в 2013-2019 гг.* * Сост. по источнику: Рейтинги банков. [Электронный ресурс] URL: https://www.banki.ru/banks/ratings/ (дата обращения 01.03.2020). По мнению экспертов, 2014 год характеризуется сильной интенсивностью отзыва лицензий у банков. Так, до введения первых санкций в 2013 году лицензии отзывались у 4-5 банков, и всего было отозвано 31 лицензии, но начиная с 2014 г. эти значения равнялись 7 банкам, и 86 отозванных лицензии. Пик количества банков, лишенных лицензий, был достигнут в 2015-2016 годах – отозвано 191 лицензий за два года (в среднем 8 банков за месяц), когда требования ЦБ РФ к детальности банка совпала с ухудшением экономического положения в России и введением международных санкций против банков (ТАСС, 2019). Начиная с 2017 года рост числа банков с отозванными лицензиями замедлился – отозвана 61 лицензия в 2017 г., 59 лицензий в 2018 г и 43 лицензий в 2019 г. По словам Алексея Антонова, в 2020 году ситуация не должна измениться относительно предыдущего года, поскольку регулятор будет сконцентрирован на относительно небольших региональных банках, количество отозванных лицензий составит приблизительно 55 по окончанию года (Banki.ru,2019). Однако, как считает Эльвира Набиуллина, массовый отзыв лицензий будет продолжаться как минимум до 2020 года. Рейтинговое агентство «Эксперт РА», рассчитывающее «Индекс здоровья банковского сектора», ожидает ускорение темпов отзыва лицензий с начала 2020 года (Коммерсант,2019). Основания и процесс отзыва лицензии у кредитных организаций находится в компетенции Центрального банка. При этом основания отзыва лицензии определены Федеральным законом от 2 декабря 1990 года №395-1 «О банках и банковской деятельности». Если основания отзыва лицензии – это нормативно определенный перечень нормативов, то явления и процессы, оказывающие влияние на вероятность отзыва лицензии, достоверно не определены и требуют дополнительного исследования. Вопрос исследования вероятности отзыва лицензии банков характеризуется как общественной, так и научной актуальностью. Общественная актуальность определяется значимостью эффективности функционирования банковского сектора страны для обеспечения финансовой безопасности государства в целом и населения страны в частности. Научная актуальность проблемы исследования определяется в аспекте формирования системы факторов, которые в значительной степени оказывают влияние на развитие банковской системы. По результатам такой оценки появляется возможность разработки мер воздействия на банковский сектор страны с целью повышения эффективности его функционирования и «оздоровления». Исследование факторов, влияющих на вероятность отзыва лицензии у банков, не является новым направлением исследовательской деятельности. Однако наибольший пласт литературы посвящен исследованию банковского сектора в более ранние периоды (1998-2015 гг). Анализ показывает, что наибольшая активность в изучении данного вопроса проявляется в периоды экономического и финансового кризиса, когда увеличивается число отозванных лицензий. Так, например, наиболее распространенными периодами исследования являются периоды, в которые включены 1990, 2000, 2008-2009, 2014-2015 гг. В большинстве работ используется биноминальная логит-модель, в которой игнорируются причины отзыва лицензии у банка, тем самым снижается качество прогноза модели – один и тот же фактор может по-разному влиять на результирующий показатель (Makinen, 2018). Более уместным представляется разделение причин, по которым отзываются лицензии, и построение несколько моделей по каждой из причин. Такой подход реализован лишь в одной в статье А.А. Пересецкого (Пересецкий, 2013). Также стоит отметить, что во многих изученных работах рассматривается влияние двух групп факторов: финансовые показатели банка и макроэкономические характеристики страны. Однако стоит обратить внимание на влияние ряда иных характеристик на функционирование банка: структура собственности банка, расположение головного офиса, наличие филиальной сети, влияние которых рассматривается лишь в более ранних российских и зарубежных работах (Карминский и др., 2013, Пересецкий, 2013, Claeys, Schoors, 2007), что, возможно, делает такие выводы нерелевантными к современной российской банковской системе. В статьях «Bank supervision Russian style: Evidence of conflicts between micro- and macro-prudential concerns» (Claeys, Schoors, 2007), (Федорова, Гиленко, 2013) и противоположной им статье «Bank competition in Russia: An examination at different levels of aggregation» (Anzoategui et al., 2012) представлены различные точки зрения относительно влияния расположения банка на вероятность отзыва лицензии, что делает такой фактор релевантным в отношении российских банков, представленных в различных регионах. Структура капитала банка является тем фактором, влияние которого на результирующий показатель, представленный в некоторых работах (Карминский, 2013, Micco et al., 2007, Fungasova, Solanko, 2009), абсолютно противоположно в зависимости от типа банковской системы, периода наблюдения. Также хотелось бы отметить, что работы исследователей более сосредоточены на построении прогнозной модели, а не на глубоком исследование и анализе влияния того или иного фактора. Исходя из приведенного ранее, можно говорить о том, что в данной теме имеется поле для исследования, а именно исследование влияния иных характеристик банка, не касающихся финансовых и макроэкономических показателей, для более позднего периода. Оценке вероятности отзыва лицензии банка посвящены работы отечественных исследователей, среди которых целесообразно выделить Биджоян Д.С., Пересецкого А.А., Карминского А.М., Кострова А.В, Федорову Ю.И., Ясницкого Л.Н. и др. Исследования указанных авторов в основном направлены на изучение аспектов и факторов отзыва лицензии российских банков в кризисные периоды. Зарубежные авторы Fungasova Z., Babajide A.A., Olokoyo F.O., Makinen, M., Solanko L., Lanine G., Vennet R.V. и др. на основе различных эконометрических моделей и систем факторных признаков исследуют вопрос отзыва лицензии, как на примере российского банковского сектора, так и в мировом масштабе. Целью данной работы является выявление факторов, потенциально влияющих на вероятность отзыва лицензии у российских банков. Работа состоит из введения, двух глав, заключения и списка использованной литературы. Во введении обоснована актуальность вопроса исследования, цель исследования. В первой главе изучены особенности функционирования кредитной системы в России, причины отзыва лицензии у банков, проанализированы работы, исследующие факторы, влияющие на вероятность отзыва лицензии, а также используемые модели. Во второй главе на основе изученных работ сформулирован исследовательский вопрос и гипотезы, выполнены первичный анализ исходных данных, построение моделей, оценка их качества, интерпретация полученных результатов. В заключении представлены обоснованные выводы, полученные в результате эконометрического построения.

Вопрос оценки влияния факторов, влияющих на вероятность отзыва лицензии банка в наибольшей степени вызван временем – массовый отзыв лицензий с 2013 и по настоящее время и актуализируется в переходные периоды в экономике. Как показал анализ в российском банковском секторе в период с 2013-2016 гг. произошло значительное снижение числа банковских организаций. Проблема того, что литература посвящена преимущественно финансовым и макроэкономическим показателям побудило «восполнить разрыв» по данной теме, в частности факторы, учитывающие тип собственности банка и расположение головного офиса, и сформулированы гипотезы относительно них. 1) Вероятность отзыва у государственного банка ниже на 2,9% по сравнению с частным банком при прочих равных. Данный результат подтверждает сформулированную ранее гипотезу, что свидетельствует о том, что действительно в РФ велика значимость участия государства в капитале банка. В таком случае банку гарантировано обеспечение всех обязательств правительства при помощи денежных средств государственного бюджета. Однако низкое значение коэффициента противоречит о большой надежности государственных банков, по сравнению с частными и говорит о том, что частные банки также неплохо функционируют, уступаю государственным банкам всего на 2,9%. Данный вывод подтверждается работой (Fungasova Z., Turk R., Weill L., 2015; Fungacova Z, Solanko L.,2009). Считаем, что справедливость данного вывода и значимость данного фактора не подтверждена в статье (Карминский А.М., Костров А.В., Мурзенков Т.Н., 2013) поскольку авторы рассматривают более поздний период до 2011 г., когда действительно не было отозвано лицензий у государственных банков. Однако авторы предлагают выход из данной ситуацию: учет в качестве государственного участия в капитале банка 50% и более владение акциями, а не только 100%. 2) Вероятность отзыва лицензии у банка с участием иностранного сектора в капитале банка выше на 21,5% при сравнении с банком без участия иностранного сектора в среднем и при прочих равных. Возможно, основная проблема ухудшение общих экономических перспектив российской экономики, рост роли госбанков, ограничение на обслуживание государственных корпораций, что ведет к снижению объемов кредитования. На сегодняшний день, такие банки создаются как дочерние банки, что требует от них подчинения ЦБ РФ. Возможно, именно это влияет на их деятельность отличную от материнских банков. Данный вывод согласуется с работой (Fungacova Z, Solanko L.,2009). Однако не подтверждается значимость данного фактора в работе (Карминский А.М., Костров А.В., Мурзенков Т.Н., 2013) поскольку ни один банк не допустил отзыва лицензий за исследуемый авторами период 1998-2011 гг. Авторы лишь предлагают выход из данной ситуацию: учет в качестве иностранного участия в капитале банка 50% и более владение акциями, а не только 100%. 3) Банки, имеющие головной офис в Москве или Санкт-Петербурге, более склонны к отзыву лицензии на 3,2% при сравнении с банками, расположенными в субъектах РФ в среднем и при прочих равных. Это объясняется в первую очередь высокой конкуренцией на столичных банковских рынках, в результате которой банки ведут борьбу за клиентов, снижая ставки по кредитованию. Во-вторых, столичные банки имеют ряд недостатков: более затяжное оформление документов, так как решения принимаются в головном офисе, что увеличивает отток клиентов, проводят более рисковые операции в силу своих амбиций в получении финансового результата. В свою очередь региональные банки характеризуется такими конкурентными преимуществами, как большей оперативностью, низким уровнем издержек, а также низким уровнем риска. Данный вывод коррелирует с выводами работ (Белоглазова Г.Н., 2011; Claeys S, Schoors K., 2007). Авторы считают, что издержки конкуренции превышают выгоды, которые могут иметь столичные банки (развитая инфраструктура, человеческий капитал). Анализ факторов, связанных с типом собственности банка и расположением головного офиса, позволил верифицировать гипотезы. В первую очередь, удалось верифицировать гипотезы, связанные с типом собственности банка и расположении головного офиса. Верификация данных гипотез свидетельствует о том, на сколько больше влияние демонстрируют прочие характеристики банка в целом по сравнению с финансовыми показателями, что свидетельствует о том, что только лишь по нормативным значениям финансовых показателей невозможно верно определить банк склонный к отзыву лицензии, а необходимо брать во внимание прочие характеристики банка. Также необходимо отметить ряд ограничений работы, в частности являющие:  малое количество банков с государственным и иностранным участием в итоговой выборке, что в свою очередь может характеризовать полученные результаты неточными;  результаты, полученные на данной выборке применимы только к российским банкам, и отражают специфику российских банков. Тривиально данные результаты могут быть использованы людьми, осуществляющими руководство как единоличного банка, так и банковского сектора в целом при осуществлении оценивания деятельности банка, его финансового состояния. На наш взгляд, сама идея того, что при данной процедуре необходимо оценивать иные характеристики банка, не измеряемые количественно является ключевой к понимаю значимости работы. Дополнительно считаем важными данные результаты в качестве ориентира вложений для потенциальных инвесторов, существующих российских банков и людей, собирающихся открыть свой банк, поскольку для каждого из них важен вопрос о доходности и устойчивости «бизнеса». В дальнейшем исследовании целесообразно применить современный подход к построению моделей вероятности отзыва лицензии, например, нейронные сети и сравнить с полученными результатами данной работы. Также возможен вариант расширение периода наблюдения с целью выявления влияния фактора, связанного с государственной собственностью, дополнить модель прогнозной частью с учетом рассматриваемых в данной работе прочих характеристик банка.

Нормативные правовые акты 1. Инструкция Банка России от 29.11.2019 N 199-И «Об обязательных нормативах и надбавках к нормативам достаточности капитала банков с универсальной лицензией». 2. Инструкция ЦБ РФ от 03.12.2012 N 139-И «Об обязательных нормативах банка». 3. Методические рекомендации о применении документа КПРС - МОКЦБ от 09 августа 2016 г. №25-МР «Принципы для инфраструктур финансового рынка" в части оценки достаточности ликвидных чистых активов». 4. Федеральный закон от 02.12.1990 N 395-1 ФЗ «О банках и банковской деятельности». 5. Федеральный закон от 06.12.2011 N 402-ФЗ «О бухгалтерском учете». Специальная литература 6. Арженовский С.В. Логит-модели для оценки риска преднамеренного искажения финансовой отчетности российских банков // Экономический анализ: Теория и практика. 2017. №16. С. 1567-1582. 7. Белоглазова Г.Н. Стратегия развития регионального сегмента банковской экспансии // Банковское дело. 2011. №2. С. 34-37. 8. Биджоян Д.С. Модель оценки вероятности отзыва лицензии у российского банка // Финансовые рынки и банки. 2018. №42. С. 26-37. 9. Исаева Е.А., Коровин С.Ю. Роль иностранного капитала в развитии национальной банковской системы РФ // Современные проблемы науки и образования. 2017. №4. С.3-11. 10. Карминский А.М., Костров А.В., Мурзенков Т.Н. Моделирование вероятности дефолта российских банков с использованием эконометрических методов // Журнал Новой экономической ассоциации. 2013. №50. С. 64-86. 11. Пересецкий А.А. Модели причин отзыва лицензий российских банков. Влияние неучтенных факторов // Прикладная эконометрика. 2013. №30. С. 49-64. 12. Роднина А.Ю. Факторы конкуренции на российском рынке банковских услуг: региональный аспект // Теоретическая экономика. 2014. №1. С. 40-47. 13. Сучкова Е.О. Системно значимые банки: выявление критериев и оценка рисков для банковской системы // Банковское дело. 2014. №33. С. 17-24. 14. Тершукова М.Б., Токар А.Е. Региональные банки как фактор развития реального сектора экономики региона // Региональное развитие. 2014. №2. С. 100-106. 15. Федорова Е.А., Гиленко Е.В. Применение моделей бинарного выбора для прогнозирования банкротства банков // Экономика и математические методы. 2013. №1. С. 106-118. 16. Федорова Ю.И., Иванов В.В. Результаты моделирования вероятности наступления дефолта банка на примере российской банковской системы // Экономика и современный менеджмент: теория и практика. 2015. №50. С. 6-20. 17. Ясницкий Л.Н., Иванов Д.В., Липатова Е.В. Нейросетевая система оценки вероятности банкротства банков // Математические методы и алгоритмы решения задач бизнес-информатики. 2014. №3. С. 49-56. 18. Altman EI, 1968 ‘Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy’, Journal of Finance, no.23, pp. 589-609. 19. Altman EI, Haldeman R, Narayanan P, 1977 ‘Zeta analysis: A new model to identify bankruptcy risk of corporations’, Journal of Banking and Finance, no.1, pp. 29-54. 20. Anzoategui D, Peria M, Melecky M, 2012 ‘Bank competition in Russia: An examination at different levels of aggregation’, Emerging Markets Review, no.1, pp. 52-61. 21. Babajide AA, Olokoyo FO, Adegboye FB, 2015 ‘Predicting bank failure in Nigeria using survival analysis approach’, Journal of South African Business Research, no.10, pp. 1-17. 22. Barth JR, Caprio JrG, Levine R, 2001 ‘Do regulation and ownership affect performance and stability? Prudential supervision: What works and what doesn't’, Banking systems around the globe, no.2, pp. 31-96. 23. Bhagat S, Brian B, Jun Lu, 2015 ‘Size, leverage, and risk-taking of financial institutions’, Journal of Banking & Finance, no.59, pp. 520-537. 24. Bock R, Demyanets A, 2012 ‘Bank Assets Quality in Emerging Markets: Determinates and Spillovers’, International Monetary Fund, no.12, pp. 1-23. 25. Chmel O, Sinichenko V, Pustovoit D, 2019 ‘Meta-analysis: effect of central bank’s key policy rate on bank’s lending interest rate’, Modern economic studies, no.2, pp. 2-11. 26. Claeys S, Schoors K, 2007 ‘Bank supervision Russian style: Evidence of conflicts between micro- and macro-prudential concerns’, Journal of Comparative Economics, no.35, pp. 630–657. 27. Clarke G, Cull R, Shirley M, 2005 ‘Bank privatization in developing countries: A summary of lessons and findings’, Journal of Banking &Finance, no.8, pp. 1905–1930. 28. Demirguc-Kunt A, Huizinga H, 2004 ‘Market Discipline and Deposit Insurance’, Journal of Monetary Economics, no.51, pp. 375–399. 29. Ehsan S, 2015 ‘Ownership Structure and Bank Performance: A Case of Banking Industry in Pakistan’, Journal of Business & Economics, no.1, pp. 1-27. 30. Estrella A, and etal, 2000 ‘Credit Ratings and Complementary Sources of Credit Quality Information’, Basel Committee on Banking Supervision Working Papers, no.3, pp. 1-12. 31. Fungacova Z, Solanko L, 2009 ‘Risk-Taking by Russian Banks: Do Location, Ownership and Size Matter?’, BOFIT Discussion Papers, no.21, pp. 101-129. 32. Fungasova Z, Turk R, Weill L, 2015 ‘High liquidity creation and bank failures’, IMF Working Paper, no.15, pp. 3-32. 33. Lanine G, Vennet RV, 2006 ‘Failure prediction in the Russian bank sector with logit and trait recognition models’, Expert Systems with Applications. 2006. №30. P. 463–478. 34. Lennox C, 1999 ‘Identifying failing companies: a reevaluation of the logit, probit and DA approaches’, Journal of Economics and Business, no.51, pp. 347-364. 35. Makinen M, 2017 ‘Determinants of bank closures: Do changes of CAMEL variables matter?’, BOFIT Discussion Papers, no.16, pp. 1-25. 36. Martin D, 1977 ‘Early warning of bank failure: A logit regression approach’, Journal of Accounting Research, no.1, pp. 249-276. 37. Micco A, Panizza U, Yanez M, 2007 ‘Bank ownership and performance. Does politics matter?’, Journal of Banking & Finance, no.31, pp. 219–241. 38. Ogut H, Doganay M, Ceylan N, Aktas R, 2012 ‘Prediction of bank financial strength ratings: The case of Turkey’, Economic Modelling, no.3, pp. 632–640. 39. Ploeg S, 2010 ‘Bank default prediction models: a comparison and an application to credit rating transition’, MA thesis, no.25, pp. 1-47. 40. Rylov L, 2016 ‘Estimation of the Probability of Default of Corporate Borrowers’ International Journal of Economics and Financial Issues, no.6, pp. 63-67. 41. Tabak B, Craveiro G, Cajueiro D, 2011 ‘Bank efficiency and Default in Brazil: Causality Tests’, Working paper series, no.253, pp. 1-29. Электронные ресурсы 42. Банки с государственным участием список 2019. [Электронный ресурс] URL: http://1eb.ru/bank/2393-banki-s-gosudarstvennym-uchastiem-spisok-2016.html (дата обращения 19.03.2020). 43. Государственные банки – финансовые рычаги управления экономикой. [Электронный ресурс] URL: https://www.sravni.ru/enciklopediya/ info/gosudarstvennye-banki--finansovye-rychagi-upravlenija-ehkonomikoj/ (дата обращения: 15.03.2020). 44. Надежны ли иностранные банки в России. [Электронный ресурс] URL: https://bankonom.ru/poleznye-stati/nadezhny-li-inostrannye-banki-v-rossii/ (дата обращения: 20.03.2020). 45. Отчет о развитии банковского сектора и банковского надзора в 2018. [Электронный ресурс] URL: http://www.cbr.ru/publ/nadzor/ (дата обращения 15.01.2020). 46. Рейтинги банков. [Электронный ресурс] URL: https://www.banki.ru/banks/ratings/ (дата обращения 01.03.2020). 47. Список частных банков в России 2019. [Электронный ресурс] URL: www.bankodrom.ru/spisok-chastnyh-bankov-rossii/ (дата обращения 12.01.2020). 48. Структура банка. [Электронный ресурс] URL: https://www.banki.ru/wikibank/category:struktura_banka/ (дата обращения 12.01.2020). 49. ЦБ начал расчистку банковского рынка. [Электронный ресурс] URL: https://www.kommersant.ru/doc/3821178 (дата обращения 14.03.2020). 50. Эксперты ждут ускорения темпов отзыва лицензий у банков в конце 2019 – начале 2020 года. [Электронный ресурс] URL: https://tass.ru/ekonomika/7183573 (дата обращения 23.03.2020). 51. Это геноцид: сколько банков осталось в России. [Электронный ресурс] URL: https://www.gazeta.ru/business/2019/02/11/12177661.html (дата обращения 20.03.2020).