Нейтрализация негативного влияния факторов уязвимости национального банковского сектора

Помимо движения капитала по долговому, долевому и спекулятивному каналам, на национальную банковскую систему не могут не влиять потоки денежных средств, обслуживающие международную торговлю. Собственно каналом движения капитала такие потоки назвать нельзя, поскольку фактически речь идет об экономических отношениях обмена. Однако в условиях мультивалютности мировой экономики, соотношение между экспортом и импортом является одним из основных фундаментальных факторов, определяющих величину валютного курса. Иначе говоря, параметры торгового баланса оказывают непосредственное воздействие на валютный рынок и опосредованное влияние на банковскую систему и финансовые рынки.

Регулярное превышение экспорта над импортом создает условия для укрепления курса национальной валюты, что требует проведения центральным банков валютных интервенций и в последующем способствует росту процентных ставок, т. е. усиливает обозначенную ранее спираль (см. рис. 2.3). Таким образом, сокращение валютных поступлений, вследствие сокращения экспорта, приводит к нарушению равновесия на валютном рынке, девальвации национальной валюты, обострению валютных рисков коммерческих банков. Если же экспорт в целом занимает существенное место в структуре народного хозяйства, то его сокращение (как через падение цен на экспортируемые товары, так и через уменьшение физических объемов) оказывает крайне отрицательное влияние на всю экономическую систему, с одновременным негативным воздействием на бюджетную сферу и рынки долгового и акционерного капитала.

Обратим внимание на тот факт, что кризисные процессы в национальной банковской системе как в 2008 г., так и 2014 г. были в первую очередь связаны с ограничением доступа российских банков к зарубежному фондированию. Хотя причины отличаются – в 2008 г. сокращение притока кредитов из-за рубежа, в том числе в порядке рефинансирования уже имеющейся задолженности, было связано с ипотечным кризисом в США, вследствие которого потребность в капитале у иностранных банков и инвесторов резко возросла. В 2014 году такой причиной стали санкции западных стран против России в связи с событиями вокруг Украины. В результате ограничение доступа к иностранному капиталу стало причиной резкого сокращения внешнего долга России (табл. 2.1).

Таблица 2.1. Внешний долг Российской Федерации в 2013–2015 гг., млн дол. США [14]

Как видно из представленных данных, стремительный рост внешнего долга наблюдался вплоть до середины 2014 г., с начала 2013 г. прирост составил 15 % – внешний долг вырос с 636 до 732 млрд дол. США. При этом рост внешнего долга корпоративного сектора составил 23 % – с 365 до 450 млрд дол. США. Обратим внимание, что сокращение внешнего долга во второй половине 2014 г. осуществлялось более высокими темпами. В целом внешний долг Российской Федерации сократился на 22 %, снижение долга корпоративного сектора составило 19 %. При этом долг банковского сектора начал сокращаться раньше – за 2014 г. снижение составило 25 %. Данная тенденция продолжилась и в дальнейшем – на 1 января 2016 г. задолженность банковского сектора составляла 131,7 млрд дол. Фактически речь идет о том, что российские корпорации и банки, вследствие санкций, не только лишились доступа к новым кредитам, но и не смогли рефинансировать и реструктурировать уже имеющуюся задолженность. Такая ситуация, в свою очередь, выступает дополнительным дестабилизирующим фактором национальной банковской системы, так как приводит к росту спроса на иностранную валюту в условиях необходимости своевременного возвращения иностранных кредитов, обостряет проблематику адекватного управления валютными рисками.

14

Внешний долг РФ. URL: http://cbr.ru/statistics/?PrtId=svs

Наряду с прекращением притока, значимым фактором, спровоцировавшим кризисные процессы в 2008 и 2014 г., является стремительный отток капитала. По итогам 2008 г., чистый отток частного капитала из России составил 129,9 млрд дол., по итогам 2014 г. – 151,5 млрд дол. При этом как в 2008, так и в 2014 г. наибольший отток наблюдался осенью, в период «запуска» кризисного сценария функционирования национальной банковской системы.

На поверхности отток капитала наиболее существенно проявляется в снижении котировок на рынке акций, что, в свою очередь, запускает каскад негативных последствий и в банковской системе. Так, снижение стоимости российских ценных бумаг вызывает рост напряженности на рынке межбанковского кредитования, поскольку ценные бумаги являются наиболее популярным залоговым инструментом. Сокращение межбанковских кредитов провоцирует проблемы с ликвидностью у отдельных участников банковского рынка и одновременно приводит к росту процентных ставок. Кроме того, возникает обратный эффект: остро нуждающиеся в ликвидности банки вынуждены продавать имеющиеся в портфелях ценные бумаги, что приводит к дальнейшему снижению их котировок. При этом на фоне падения стоимости акций сокращается и возможность Банка России по кредитованию кредитных организаций в рамках кредитов, представляемых под залог рыночных активов, а также сделок прямого РЕПО.

Проанализированные факторы тесно взаимосвязаны и обладают кумулятивным эффектом, усиливая друг друга.

Мировое сообщество на протяжении последних лет очень активно ищет подходы к оценке уровня системного риска финансового сектора. Международный валютный фонд предложил методику расчета индекса финансового стресса еще в 2008 г. [15] Этот индекс предлагалось рассчитывать отдельно для развитых и развивающихся стран. Так, при расчете субиндексов для оценки рисков развитых экономик предлагалось учитывать волатильность котировок банковских акций, спрэды между межбанковскими ставками и ставками по казначейским бумагам, спрэды по корпоративным облигациям, доходность и волатильность доходности акций, волатильность валютных курсов. Построение индекса финансового стресса для развивающихся рынков связано с особенностями, вызванными сжатием валютного рынка и исключением спрэдов по корпоративным облигациям, обусловленных недостаточным развитием долгового рынка.

15

World Economic Outlook. 2008. Oct.Ch. 4: Financial Stress and Economic Downturns. 2008. 2 Oct. URL: http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2008/02/pdf/c4.pdf

В работе R. Ranciere, A. Tornell и A Vamvakidis (2010) [16] предлагалось оценивать показатель валютных диспропорций, отражающий риски глобальной финансовой системы. Так, A. Jorge, Chan-Lau (2010) [17] ключевое внимание уделяли оценке взаимосвязанности финансовых институтов через такое понятие, как «издержки регулятивного капитала», при этом авторы предлагали конкретные инструменты оценки: модель оценки риска кредитного портфеля, сетевой анализ и CoRisk-анализ [18] . В исследовании N. Gianni, L. Marcella (2010) [19] системные риски подразделялись на реальный системный риск (GDP-at-Risk) и финансовый системный риск (FSaR). Инструментом оценки рисков служила VaR-модель.

16

Ranciere R., Tornell A., Vamvakidis A. New Index of Currency Mismatch and Systemic Risk // IMF Working paper. 2010. Nov. URL: http://www.imf.org

17

Jorge A., Chan-Lau Regulatory Capital Charges for Too-Connected- to-fail institutions: a practical proposal // IMF Working Paper. 2010. April. URL: http://www.imf.org

18

Анализ созависимости, который может быть оценен при помощи квантильной регрессии.

19

Giglio S., Kelly B., Pruitt S., Qiao X. Systemic Risk and the Macroeconomy: An Empirical Evaluation. Working Paper, University of Chicago, 2012.

К настоящему времени исследователями предложены классификации способов измерения системного риска. В частности, Giglio et al. (2012) [20] предложена классификация, в которой определены пять способов измерения рисков.

1) Специфические способы. В этих моделях рассчитываются индивидуальные оценки системного риска для каждого из банков, с последующей их агрегацией. Примерами таких моделей служат CoVaR (Adrian, Brunnermeier (2011)), SRISK (Brownlees, Engle (2012)) и некоторые другие.

20

Манаев В. Измерение системного риска // Риск-менеджмент в кредитной организации. 2013. № 3.

2) Меры сонаправленности (comovements). Эти модели позволяют оценить степень сонаправленности между доходностью акций выбранных банков.

3) Оценка нестабильности финансовых систем. В соответствии с этим подходом предлагается проводить оценку агрегированной нестабильности и волатильности финансовой системы.

4) Оценка ликвидности. Эти модели направлены на то, чтобы связать системное событие и уровень ликвидности на финансовых рынках.

5) Оценки, базирующиеся на использовании спредов CDS.

В работе L. Laeven, L. Ratnovski, H. Tong (2016) предложено в качестве меры системного риска банковского сектора использовать уже известные показатели: CoVaR [21] (оценка условной стоимости под риском) и SRISK [22] (уровень дефицита капитала в случае кризиса). В качестве фундаментальных источников риска в этой модели взяты банковский капитал, фондирование, активы и их взаимосвязь с масштабом деятельности банка.

В практике МВФ в качестве индикаторов системных рисков финансового сектора используются такие показатели, как оценка макроэкономических рисков, кредитного риска, рыночных рисков и риска ликвидности, риска взаимосвязи, спрэды CDS крупнейших банков, спрэды долгового рынка, оценка банковского управления, оценка волатильности индекса VDaX.

21

CoVaR отражает предельный вклад рассматриваемого института в генерирование системного риска.

При этом последний показатель рассчитывается по следующей формуле: SRISK = k x DEBT – (1 – k) x EQUITY x (1 – LRMES), где k – требование по достаточности капитала банковского сектора; LRMES – долгосрочный предельный Expected Shortfall; EQUITY – текущая рыночная капитализация компании; DEBT – балансовая оценка привлеченных средств.

22

De Nicolo G., Lucchetta М. Systemic Risks and Macroeconomy // IMF Working Paper. WP 10/29. 2010. Feb. URL: http://www.imf.org

Среди отечественных моделей оценки системных рисков необходимо выделить методику Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования, в соответствии с которой предлагается определять вероятность реализации системных рисков с учетом оценки ряда сводных индикаторов, которые положены в основу прогнозирования. К ним отнесены продолжение системного банковского кризиса, рецессии в российской экономике, системных кредитных, валютных рисков и рисков ликвидности. Данная система раннего оповещения о макрофинансовых рисках отличается комплексностью, но, на наш взгляд, имеет существенные недостатки. Например, оценка системных кредитных рисков осуществляется без учета таких значимых, на наш взгляд, факторов как рентабельность и обеспеченность собственными средствами предприятий – заемщиков банков, имея в виду, что доля кредитного портфеля нефинансовому сектору экономики составляет свыше 40 % активов банковского сектора. Можно выделить и иные спорные моменты предлагаемой системы оценки.