Введение

Оценка собственной ликвидности и ликвидности своих банков-партнеров является одной из актуальнейших задач управления банками и их финансовой безопасности. В неустановившихся, быстроизменяющихся условиях переходных экономик активные и пассивные операции банков носят зачастую нерегулярный, случайный характер, которые создают значительные сложности в управлении банковской ликвидностью. Различные аспекты оценки ликвидности рассмотрены в работах Ф.Эджворта, Э.Балтенспергера, Р.Портера, Н.Линдера, В.Малюкова, Е.Кукушкиной, В.Хвостика, Л.Колосова, В.Уманского и многих других зарубежных и отечественных авторов. Настоящая статья посвящена особенностям оценки риска ликвидности в условиях изменчивости ресурсной базы банков.

Влияние изменчивости ресурсной базы на ликвидность банка

Ресурсная база по своей финансовой природе является неустойчивой. Эта неустойчивость связана с тем, что в состав ресурсной базы входят клиентские средства до востребования: списание и поступление которых являются случайными событиями. Текущее управление активами и пассивами обычно связано не со всей ресурсной базой, а лишь с ее частью - со свободными ресурсами, которые соответствуют остаткам корсчета. Очевидно, что свободные ресурсы банка являются также неустойчивыми.

Продемонстрируем важность учета изменчивости при оценке риска ликвидности

Пусть банки А и Б выполняют требования экономических нормативов и формирования обязательных резервов: средние остатки корсчета превышают требования нормативов. Банк А имеет низкую изменчивость остатков на корсчете и поэтому не подвергается риску ликвидности: остатки корсчета - дебетовые. Банк Б имеет высокую изменчивость остатков и поэтому риск ликвидности существует: при выполнении всех платежных требований клиентов произойдет овердрафт корсчета. В эти дни Банк Б сможет своевременно выполнить поступившие платежные требования клиентов только путем привлечения недостающих средств, например, на рынке межбанковских кредитов. Ведь в соответствии с "Положением о межбанковских расчетах в Украине" коммерческие банки должны осуществлять активные операции по корреспондентским счетам лишь в пределах наличных средств на этих счетах.

Рассмотрим вопрос: могут ли такие традиционные методы контроля ликвидности, как:

1. коэффициентный анализ;
2. анализ активов и пассивов по срокам погашения (maturity ladder);

учитывать изменчивость ресурсной базы банков.

Национальным банком Украины установлены три коэффициента ликвидности, которые необходимо соблюдать в среднем за отчетный период. Это экономический норматив мгновенной ликвидности Н5 - отношение средств на корсчете и в кассе к средствам на текущих счетах клиентов (не менее 20%), норматив общей ликвидности Н6 - отношение общих активов к общим обязательствам (не менее 100%) и отношение высоколиквидных активов к рабочим активам банка Н7 (не менее 20%). К ним необходимо добавить требование формирования обязательных резервов, которое также контролирует способность банка своевременно проводить клиентские платежи.

Экономические нормативы ликвидности и формирования обязательных резервов рассчитывают как среднеарифметические за отчетный период. Поэтому коэффициенты ликвидности не могут учитывать изменчивость (волатильность) активов и пассивов, связанную с тем, что остатки на счетах изменяются изо дня в день.

Остановимся на оценке риска ликвидности с помощью анализа активов и пассивов по срокам погашения. Анализ сроков погашения оценивает позицию ликвидности как разность объемов активов и пассивов со сроками погашения, принадлежащими определенным образом выбранному периоду. Так для периода погашения "до востребования" риск ликвидности существует лишь тогда, когда активы до востребования меньше пассивов до востребования. Как только банк "забрался" в клиентские средства, он сразу же открывает себя риску ликвидности, связанного с возможным внезапным оттоком клиентских средств.

К преимуществам анализа сроков погашения можно отнести возможность прогноза будущих балансов, позиций ликвидности и корсчета. Основной недостаток этого метода является то, что анализ активов и пассивов по срокам погашения не учитывает изменчивость средств до востребования. Анализ сроков погашения фиксирует объем средств до востребования на дату составления прогнозов. Этот объем относительно своего среднего значения может быть как завышенным, так и заниженным. В результате риск ликвидности может быть так же, как занижен, так и завышен.

Пусть для некоторого банка с помощью анализа сроков погашения построен прогноз корсчета. При этом банк открыл позицию ликвидности путем выдачи кредита с выбранным сроком размещения

Как видно из данных, представленных на рисунке, при закрытой (нулевой) позиции ликвидности состояние корсчета дебетовое и риск ликвидности отсутствует. В случае, когда банк "забрался" в клиентские средства, например, для финансирования операции кредитования и, таким образом, открыл короткую позицию ликвидности, он подвергается риску ликвидности. Ежедневный риск ликвидности банка может быть охарактеризован следующими вероятностными показателями:

·  Наибольшим количеством дней овердрафта корсчета в течение всего периода размещения кредита;

·  Максимальным объемом привлечения недостающих в течение одного дня средств. Отметим, что этот объем контролирует доступность денежных ресурсов на рынке МБК. Он должен быть меньше или равен тому объему МБК, который банк может легко привлечь на рынке (исходя из объема установленных на банк неиспользованных лимитов или из максимального объема привлечения за предыдущие периоды);

·  Максимальными расходами на привлечение МБК за весь период размещения кредита.

Оценка риска ликвидности банка в условиях неустойчивой ресурсной базы

В настоящей статье предлагается метод оценки риска ликвидности, вызванного изменчивостью ресурсной базы банка. Этот метод позволяет находить вышеприведенные показатели ликвидности и определять общий финансовый результат операции кредитования.

Метод базируется на анализе активов и пассивов по срокам погашения, который дополнен технологией учета изменчивости ресурсной базы. В свою очередь учет изменчивости основывается на предположении, что случайное поведение ресурсной базы в будущем будет подобным ее поведению в прошлом. Считается, что случайные изменения ресурсной базы подчиняются закону нормального распределения. Косвенным обоснованием этого предположения является то, что платежи, которые проходят через текущие счета клиентов, являются независимыми, а их количество - достаточно большим. Тогда мерой изменчивости ресурсной базы в будущем может служить стандартное отклонение ресурсной базы в прошлом.

В подходе рассматриваются предельные характеристики поддержания ликвидности банка, соответствующие наихудшему случаю, который может произойти с выбранным уровнем доверия (обычно 95%). Для уровня доверия 95% теоретически непредвиденные события могут произойти один раз в двадцать дней. В этом разработанная технология соответствует известному подходу Value-at-Risk. При этом величиной value at risk являются затраты на поддержание ликвидности в течение всего срока размещения или ликвидные издержки.

Схема расчетов представлена на следующем рисунке.

Входными данными для расчетов являются:

·  Основные статистические характеристики ресурсной базы банка, а именно:

1. Средний объем ресурсной базы;
2. Стандартное отклонение;

·  Уровень доверия (95%);

·  Объем размещаемого кредита;

·  Срок размещения;

·  Объем резервирования.

Результатами расчета являются предельные вероятностные характеристики ликвидности банка и прибыльности операции кредитования:

1. Наибольший срок потери ликвидности банком за весь период размещения кредита;
2. Максимальный дневной объем привлечения межбанковских кредитов для покрытия дефицита средств;
3. Наибольшие расходы на привлечение МБК при прогнозированной ставке привлечения;
4. Общий результат от операции кредитования с учетом ликвидных издержек.

На основе разработанного подхода получены универсальные зависимости для основных показателей ликвидности. Для примера на рис. 4 представлена зависимость максимального однодневного привлечения недостающих ресурсов от объема свободных ресурсов. Все величины, представленные на рис. 4, являются безразмерными. Размерные величины отнесены к стандартному отклонению.

С увеличением изменчивости ресурсной базы, открытой позиции ликвидности, длительности поддержания открытой позиции показатели ликвидности ухудшаются.

Практическое применение разработанной технологии служит следующим целям:

·  Управленческая информация. Информация о риске ликвидности является составной частью общей управленческой информации о рисках банка.

·  Управление свободными ресурсами. Технология является высококачественным инструментом для профессионального управления свободными ресурсами банка. Используя ее, руководство банка может принимать более эффективные решения по торговым стратегиям - решения, которые строго обоснованы количественным расчетом. Рациональное использование свободных ресурсов банка достигается путем размещения ресурсов в больших, чем обычно, объемах, а при благоприятной рыночной конъюнктуре и на более длительные, чем обычно, сроки. При этом риски ликвидности и ликвидные издержки остаются контролируемыми.

·  Установление лимитов. Данный подход устанавливает строгую количественную связь между операционными лимитами и риском ликвидности.

·  Регуляторные функции. Технология обеспечивает принятие управленческих решений с учетом требований экономических нормативов и формирования обязательных резервов. Она может быть использована при анализе финансового состояния банков органами банковского надзора.

·  Оценка эффективности управления свободными средствами. Технология позволяет оценить эффективность управления свободными средствами в банке.

·  Дистанционный анализ ликвидности банков-контрагентов. Подход позволяет оценить состояние ликвидности банка-контрагента в произвольно выбранном период времени.

Оценка рейтинга ликвидности банков-контрагентов и установление лимитов на них

Остановимся подробнее на перспективах дистанционной оценки ликвидности банков-контрагентов, которые открывает разработанная технология. Если в расчетах использовать балансы банков-контрагентов, то на выходе мы получим основные показатели ликвидности соответствующих банков-контрагентов. Упомянем об одном важном показателе, который позволяет рассчитывать разработанный подход. Это вероятность потери ликвидности банком-контрагентом. Естественно, что вероятность зависит от срока погашения МБК, который банк-кредитор собирается выдавать своему партнеру. Фактически это вероятность того, что банк не возвратит МБК по крайней мере вовремя (а может быть и вовсе). Следующим логическим шагом является разработка рейтинга ликвидности, который связывает вероятность задержки возврата МБК с буквенным кодом ликвидности. Такая таблица соответствия может выглядеть следующим образом:

Возможная таблица соответствия рейтинга ликвидности и вероятности потери ликвидности банком-контрагентом:

Предлагаемый метод установления рейтингов отличается от ныне существующих тем, что он свободен от субъективных мнений экспертов. Отметим, что рейтинг ликвидности отличается от кредитного рейтинга. Кредитный рейтинг дает оценку вероятности дефолта банка, его неплатежеспособности. В то время как рейтинг ликвидности определяет вероятность потери ликвидности и является средством ранней диагностики проблем у банка-контрагента. Ведь банк не сразу теряет свою платежеспособность. Проблемы с платежеспособностью начинаются с потери ликвидности, с задержек платежей на один день, на два дня, на неделю и т.д. На наш взгляд в условиях стран с переходной экономикой особенно важно уметь диагностировать именно потерю ликвидности.

Выводы

Показано, что для контроля ежедневной ликвидности банка необходимо учитывать изменчивость (волатильность) ресурсной базы банка. Предложено в качестве меры изменчивости использовать стандартное отклонение. Предложена система основных вероятностных показателей ликвидности банка.

Применение разработанной технологии оценки ликвидности может оказаться полезным для повышения эффективности управления свободными ресурсами банков, а также для установления обоснованных строгим расчетом операционных лимитов на банки-контрагенты.

Широкое внедрение подобных высококачественных технологий в банковской системе Украины, на наш взгляд, позволило бы существенно снизить общий уровень банковских рисков.

© Игорь Владиславович Волошин,

начальник аналитического отдела АБ "Укргазпромбанк", кандидат технических наук

Содержание статьи:  Введение  Влияние изменчивости ресурсной базы на ликвидность банка  Оценка риска ликвидности банка в условиях неустойчивой ресурсной базы  Оценка рейтинга ликвидности банков-контрагентов и установление лимитов на них  Выводы