3108

11

имеющихся собственных ликвидных активов или путем привлечения дополнительных средств по приемлемой цене (процентной ставке) из источников, которыми могут быть собственные ликвидные активы и быстро мобилизуемые по приемлемой цене средства из следующих источников:

•рынок межбанковских кредитов (в том числе бронирование средств на счетах «Лоро»);

•кредиты Банка России (внутридневной, «овернайт», ломбардный); •аукционы РЕПО; •средства юридических лиц (депозит или неснижаемый остаток) и т.д.

Предложенное уточнение понятия «ликвидность» четко определяет источники поддержания мгновенной и краткосрочной ликвидности банков, а также позволяет минимизировать затраты при привлечении необходимых ресурсов.

Рассмотрев определения «риск ликвидности», встречающиеся в трудах отечественных и зарубежных экономистов, нами было обнаружено наличие разнообразия применяемой терминологии к обозначению данного понятия. Скорее всего это происходит по причине коренных разногласий между авторами в области определения сущности как понятия ликвидности банка, так и понятия риска ликвидности.

С нашей точки зрения определение «риск ликвидности» может иметь следующее уточнение: риск ликвидности для банка - это объем совокупных затрат на компенсацию возникшего дефицита ликвидности, обусловленного недостаточностью средств для удовлетворения незапланированного спроса на денежные средства со стороны клиентов по договорным обязательствам. Помимо этого можно заключить, что риск ликвидности связан с вероятностью возникновения ситуации, когда планового уровня ликвидности может оказаться недостаточно для выполнения возникающих обязательств и требований регулирующих органов относительно поддержания банком ликвидности.

12

Диссертант считает, что понятие «риск ликвидности» обладает системой сложных взаимосвязей с другими банковскими рисками. Это еще раз подтверждает необходимость системного управления банком для ограничения отрицательного воздействия всей совокупности банковских рисков, и в том числе риска ликвидности, что, в конечном итоге, будет способствовать повышению долгосрочной финансовой устойчивости банка.

Предложенное уточнение понятия «риск ликвидности», на наш взгляд, подчеркивает, что при прочих равных условиях, накопление избыточного по отношению к требуемому запаса ликвидных средств в структуре баланса приводит к снижению эффективности функционирования банка и, в конечном итого, определяется недополучением прибыли из-за неоптимальной структуры активов.

2. Разработана методика установления величины максимального остатка средств банка на корсчете ЦБ РФ с позиции минимизации «неработающих» активов и недопущения возникновения кризиса ликвидности

Известно, что ЦБ РФ не начисляет плату коммерческим банкам за их остатки на корсчетах. Таким образом остатки коммерческих банков на корсчетах в системе ЦБ РФ являются «неработающими» высоколиквидными активами.

Основная цель работы любого коммерческого банка - получение максимальной прибыли. Руководство банка и его акционеры заинтересованы в том, чтобы все активы банка работали и приносили прибыль. С другой стороны получается, если у банка большие остатки на корсчетах - его активы не работают, или работают «неудовлетворительно». Таким образом задача руководства банка и специалистов, ответственных за ликвидность, сводится к минимизации остатка на корсчетах в системе ЦБ РФ с одной стороны, и недопущению возникновения кризиса ликвидности с другой.

Предлагаемая диссертантом методика установления величины максимальных остатков денежных средств на корсчете коммерческого банка разра-

13

ботана с целью ограничения размера неработающих активов на корреспон-

дентских счетах.

Устанавливаемый лимит максимального остатка на утро рабочего дня определяет максимальную величину остатка денежных средств в валюте РФ на корреспондентском счете в головном офисе банка и подчиненных ему струк-

турных подразделениях на утро рабочего дня.

Лимит максимального остатка денежных средств на корреспондентском счете головного офиса банка или подчиненного ему структурного подразделения на утро рабочего дня (i+l), следующего за рабочим днем i, предложено оп-

необходимая для гарантированного проведения платежей и/или получения наличных денежных средств в первой половине следующего рабочего дня (i+l); V - размер внутридневного кредита Банка России, установленного для головного офиса банка или подчиненного ему структурного подразделения; Zi+1 - прогнозируемая в день i величина доступных на утро дня i+l средств на счетах «Лоро» или на счете межфилиальных расчетов; Ώ1 - величина негарантированных поступлений в день i на корреспондентский счет головного офиса банка или подчиненного ему структурного подразделения; К - величина рассчитываемая специальной методикой.

В результате внедрения методики установления лимитов максимального остатка средств на корсчете банка (на примере Волго-Вятского банка Сбербан-

ка России) получены следующие результаты (табл.1).

Таблица

Среднемесячная величина остатков за 3 месяца

14 Для расчета среднедневных остатков до внедрения методики и после

внедрения брались фактические остатки на корреспондентском субсчете банка и вычислялись их среднеарифметические значения.

Из таблицы 1 видно, что величина «неработающих» активов в виде средств на корсчете банка, уменьшилась с 97,3 млн.рублей до 58,9 млн.рублей, то есть на 38,4 млн.рублей.

Таблица 2

Среднемесячная величина остатков за 3 месяца

Из таблицы 2 видно, что указанное снижение остатка на счете не привело к ухудшению состояния ликвидности кредитной организации, так как среднедневная величина доступных ресурсов, состоящая из остатка средств на корреспондентском субсчете в Банке России, на счетах «Лоро», внутридневного кредита Банка России и встречных клиентских поступлений была больше среднедневной суммы проводимых клиентских платежей до поступления основного пополнения счета, то есть до 12 часов текущего дня.

Предлагаемая автором методика позволила получить экономический эффект при процентной ставке минимум 0,5 процента годовых. Под данной ставкой понимается плата Волго-Вятскому банку Сбербанка России за пассивный остаток по счету межфилиальных расчетов. Итого, за 3 месяца банк смог получить 47,3 тыс.рублей дохода.

Полученные результаты позволяют сделать следующий вывод: банку имеет смысл сокращать величину «неработающих» активов, а высвободившиеся средства использовать в активных операциях, в том числе в межбанковском кредитовании, кредитовании физических и юридических лиц, если это не

15

ухудшает его реальную ликвидность и не ставит под угрозу выполнение обяза-

тельных нормативов ликвидности, установленных Банком России.

3. Сформирована методика анализа клиентской базы «до востребо-

вания»

В процессе управления мгновенной и краткосрочной ликвидностью банка особое место занимает проблема прогнозирования предполагаемого стабильного остатка средств по обязательствам «до востребования», так как в условиях экономической неопределенности доля обязательств «до востребования» в структуре пассивов банка может достигать 60 — 70%. Такое положение вещей требует от банков поиска и использования наиболее точных и надежных подходов к прогнозированию состояния текущих счетов клиентов.

По мнению К.О.Гузова и О.А.Кутергина построение и использование вероятностных моделей, определение зависимости между величиной оборота по счету клиента и величиной остатка на его счете может способствовать рациональному и более активному использованию денежных средств «до востребования» для целей управления и регулирования мгновенной и краткосрочной ликвидности.

В качестве исходных данных для определения зависимости между величиной оборота по счету клиента и величиной остатка на его счете использовались среднемесячные обороты и остатки денежных средств на расчетных счетах клиентов. За независимую переменную был принят оборот по счету, а за зависимую - остаток денежных средств на счете. Обе переменные рассматривались как случайные величины.

Проведя оценку результатов наблюдений на всем исследуемом интервале изменения величины оборота, автор получил положительный результат, говорящий о существовании взаимосвязи между величиной остатка и оборотом - коэффициент корреляции принимает значение равное 0,7082;

16

Используя метод линейной регрессии и программный продукт Decision Pro 4.0, диссертант получил таблицу результатов регрессионной статистики (табл.3).

Таблица 3

Таблица результатов регрессионной статистики

Параметр (R^2), равный 0,8483 означает, что 84,8% изменений остатка объясняется кредитовым оборотом.

В результате была определена конкретного вида функция, описывающая зависимость ОСТАТОК-ОБОРОТ. Использованием методов линейной регрессии выявлено, что зависимость величины остатка денежных средств на счете клиента от оборота денежных средств описывается функцией, имеющей следующий вид:

Проверка предположения диссертанта о существовании определенной зависимости между величиной оборота и остатком на счете клиента позволила сделать следующий вывод: зависимость ОСТАТОК-ОБОРОТ существует; для Волго-Вятского банка Сбербанка России 84,8% изменений остатка объясняется кредитовым оборотом; полученная зависимость может быть описана в форме уравнения (2).

Данная модель позволяет банку прогнозировать величину остатка денежных средств на счетах юридических лиц в зависимости от их количества и величины оборотов с целью дальнейшего определения допустимой величины этих средств при размещении, обеспечивающей максимальную эффективность

17

их использования при одновременном поддержании достаточного уровня ликвидности банка.

В процессе управления ликвидностью банка особое место занимает проблема прогнозирования условно-постоянного остатка средств по обязательствам «до востребования».

Исходной информацией для прогнозирования условно-постоянного остатка на счетах «до востребования» согласно предлагаемому подходу являются сведения о динамике ежедневных остатков средств на этом счете, то есть определенный временной ряд. При этом предполагается, что дополнительная информация относительно будущего поведения временного ряда отсутствует. Предложенная в исследовании методика прогнозирования условнопостоянного остатка на текущих счетах клиентов позволяет ускорить решение данной проблемы.

На первом этапе анализируемый ряд очищается от значительных клиентских сумм поступлений и списаний.

На втором этапе после проведенной фильтрации ряда, если возможно, следует вручную исключить кратковременные выбросы, информация о которых имелась у банка. Для приведенного к преобразованию ряда подбирается авторегрессионная модель прогнозирования, а также строятся 95%-ные доверительные интервалы прогноза динамики временного ряда на месяц вперед. Полученные количественные характеристики позволили сделать вывод о том, что по истечении периода в один месяц значение остатка на счете снизится ниже 291,73 млн. рублей не более чем с 5%-ной вероятностью (рис.1).

На третьем этапе исследовалась вероятность наступления интервенции временного ряда — внезапного значительного списания денежных средств. Таким образом с помощью квантилей логнормального распределения был оценен максимальный размер интервенции, который будет превышен лишь с некоторой заданной вероятностью. В частности, для описываемого в качестве при-

18

мера временного ряда интервенции выше 123,2 млн. рублей будут наблюдаться с вероятностью менее 5%.

Рис. 1 Доверительные интервалы прогноза динамики временного ряда на месяц

В исследовании приведен расчет оценки условно-постоянного остатка для описываемого временного ряда на месяц вперед для третьего вида случайного события. Если первое событие — это когда с вероятностью 5% остаток на счете будет менее величины 291,73 млн. рублей, а второе - с вероятностью 5% интервенция превысит величину 123,2 млн. рублей, тогда вероятность снижения остатка на счете меньше величины 168,53 (168,53 = 291,73 - 123,2) составит 0,25%. Другими словами при доверительном интервале 99,75% для события третьего вида остаток на счете не опустится ниже значения 168,53 млн. рублей.

Таким образом, для решения задачи прогнозирования поведения остатков на счетах «до востребования» предлагается использовать подход, предусматривающий поэтапную статистическую обработку ряда в зависимости от выявленных закономерностей динамики счетов «до востребования». Этот подход позволяет на основе исторических сведений о динамике временного ряда

19 получать целевой прогноз условно-постоянного остатка на определенный пе-

риод в будущем при заданном доверительном интервале.

Вдиссертации показана на примерах возможность оценки стабильности

исинхронности колебаний остатков на счетах «до востребования», проанализированы изменения остатков по двенадцати счетам.

Для анализируемого подразделения Волго-Вятского банка Сбербанка России группировка по величине остатка может выглядеть следующим образом:

•группа 1 - клиенты с остатками от 0 до 500 000 руб.; •группа 2 - остатки от 500 000 до 1 000 000 руб.; •группа 3 - от 1 000 000 до 1 500 000 руб.; •группа 4 - от 1 500 000 до 2 000 000 руб.; •группа 5 - от 2 000 000 до 3 000 000 руб.; •группа 5 - от 3 000 000 до 4 800 000 руб.; •группа 6 - свыше 4 800 000 руб.

Врезультате проведенного анализа получен следующий вывод: наиболее стабильными являются группа 1 и группа 3. Фактически это говорит о том, что наиболее приемлемыми ресурсами «до востребования», которые банк может активно использовать в своих активных операциях, являются клиенты, среднедневные остатки которых на счете находятся в периоде от 0 до 1,5 млн. рублей. Данные величины являются наиболее стабильными.

Исходя из практики работы средства на счетах «Лоро» следует рассматривать как онкольные пассивы. Проведенный автором анализ подтверждает, что динамика остатков средств на счетах наиболее крупных банковреспондентов определенно обладает высокой степенью волатильности.

Руководствуясь требованием минимизации рисков, а также принципом соответствия активов и пассивов по срокам, банки, как правило, размещают данные средства на условиях «до востребования». В свою очередь банк, который привлекает ресурсы других коммерческих банков (посредством открытия

20

им счетов), заинтересован в стабильности привлекаемых средств. Такими показателями могут стать:

•коэффициент стабильности остатка (он будет характеризовать нестабильность остатка, т. е. риск, который несет банк в случае использования остатков этой группы в активных операциях);

•коэффициент, характеризующий синхронность изменения остатков (коэффициент одновременно дает оценку влияния синхронности и амплитуды колебаний остатков на риск их использования).

Врезультате анализа были получены следующие результаты:

1)остатки на счетах Лоро крайне нестабильны (коэффициент К = 0.267 находится далеко от 1);

2)коэффициент β обладает довольно низкой синхронностью. Можно утверждать, что большая часть остатков на счетах изменяется асинхронно;

3)по истечении периода в 10 дней значение остатка на счетах снизится ниже 14,4 млн. рублей не более чем с 5%-ной вероятностью.

Таким образом разработанная методика анализа клиентской базы «до востребования» в части остатков на счетах «Лоро» позволяет сделать следующий вывод: исходя из анализа движения средств по счетам «Лоро» можно определить минимальный, неснижаемый остаток, который можно размещать на сроки свыше 30 дней. Другая часть средств может быть размещена на рынке межбанковского кредитования на условиях «овернайт» и до 14 дней.

4.Предложен инструментарий совершенствования процедуры стресс-тестирования платежной позиции банка

Стресс-тестирование текущей ситуации позволяет предпринять тактические меры, которые помогут урегулировать текущую ситуацию и максимально ослабить давление различных рисков на деятельность банка.

Процедуру стресс-тестирования автор предлагает проводить не реже одного раза в месяц. При разработке стресс-теста банк прежде всего определя-