• РусТендер
• Статьи
• Как оценить надежность банка
• Анализ состояния банков, подвергшихся санкциям со стороны ЦБ во второй половине 2013 – начале 2014 г

Анализ состояния банков, подвергшихся санкциям со стороны ЦБ во второй половине 2013 – начале 2014 г

Итак, как и собирался в прошлом сообщении, рассмотрю финансовое состояние банков, лишенных лицензии (либо санированных) при участии нового руководства ЦБ. Делаю я это не из праздного любопытства, а с целью повышения качества прогнозной модели, описанной ранее. Разумеется, выборка банков совсем не велика, и о какой-либо статистической значимости наблюдений говорить не приходится, но определенные выводы сделать будет можно.

 

Идеально, конечно, было бы использовать в данном анализе методику Big Data, ведь это как раз то, для чего она и создана: поиск в массиве данных неочевидных закономерностей. Но, увы, таких возможностей пока что нет, поэтому проверяемые параметры определены экспертным путем (мной), а их справедливость покажет дальнейший анализ.

---

Итак, всего за период с 01/07/2013 по 01.03.2013 было отозвано 35 лицензий, еще 3 банка были санированы, всего – 38. Критерии, по которым можно судить о надежности банка, я описывал в одном из предыдущих постов, и теперь настало время проверить их на практике.

Все критерии могут быть разделены на цифровые, основанные на отчетности банков, доступной на сайте cbr.ru, и не цифровые, определяемые новостным фоном относительно каждого банка.

---

Начнем с цифровых:

1. Нарушение обязательных нормативов за последние 6 месяцев существования банка было отмечено у 11 из 38 рассматриваемых банков, 29%. В то же время по всей банковской системе нарушителей было 41 или 5%. Таким образом можно говорить о значимости этого параметра для прогнозирования перечня банков. В то же время, вероятность того, что у банка нарушившего норматив отзовут лицензию составляет 11/41 или 27%, несомненно высокая но не ключевая, таким образом, при анализе отдельного банка этот параметр должен учитываться только в совокупности с остальными. Аналогичные рассуждения будут и по следующим параметрам.
2. Попадание банка в «зону риска» по нормативам (Н1<11%, Н2<20%, Н3<55%) – 24 из 38 – 63%, в среднем «по больнице» - 21%. Параметр важный как для прогнозирования, так и для анализа отдельных банков.
3. Недостаточная ликвидность – 16 из 38 (42%), в среднем – 55%. При всей методологической обоснованности параметр не оправдал себя. При этом, ликвидность считал очень грубо, возможно проблема в этом, в общем для дальнейшего использования надо уточнять.
4. Резкое снижение уровня ликвидности – 32%, в среднем – 7%. Вот, это уже теплее. Значимый параметр.
5. Анализ данных кредитного портфеля не выявил значимых корреляций: рост кредитного портфеля более чем на 20%  за последние 2 месяца наблюдается у 3%, в то время как в среднем – 6%; при этом  аналогичный рост просрочки – 37% против 22%; уменьшение полученного  обеспечения – 18% против 22%. Увы, теория о том, что перед отзывом банки активно выводят деньги через кредиты не оправдалась, видимо уже давно все выведено. А вот рост просрочки и снижение объемов обеспечения налицо.
6. Отдельно рассмотрел общий уровень просроченной задолженности – больше 5% от кредитного портфеля или меньше 1% с теоретической точки зрения подозрителен, на практике показали 34% и 26% соответственно против 25% и 22% у всех банков. Явных соответствий отметить не можем.
7. Анализ вложений в ценные бумаги также не дал веских критериев: доля облигаций и векселей составляющая более 10% от чистых активов наблюдается только у 5% «плохих банков», в то время как в общем массиве – 31% и 8% соответственно. При этом не отмечено и значимого роста вложений в эти активы за 2 месяца до отзыва лицензии – увеличились они только у 2 банков (5%), в то время как в целом по рынку на 9% и 5% соответственно. Особняком здесь стоят вложения в ПИФы: 14% против 5% по рынку.
8. Доля прочих активов в чистых активах более 10% также настораживающий параметр. Отмечена у 29% «плохих» банков и 11% общего количества.
9. Отношение оборотов по кассе к чистым активам более 40 (среднее значение для банков ТОП-400 – 32) выявлено у 42% против 39% от общего числа. Скорее всего, здесь виноват метод отбора, надо было задать большую величину.
10. Доля остатков по кассе в чистых активах более 7% наблюдается у 37% из 38 банков, при общей доле 16%. Таким образом, этот параметр может считаться значимым.

---

Получается, из 16 рассмотренных цифровых параметров значимыми могут считаться 7, еще 2 на уточнение, а остальные 7 не показали корреляции с риском отзыва лицензии. При этом, у 37 из 38 банков наблюдается хотя бы 1 из рассматриваемых признаков, при рассмотрении по 16 параметрам, а при рассмотрении по 7 – у 26, при рассмотрении по 9 – у 34. Таким образом, уточнение двух параметров необходимо для сохранения точности расчета.

С не цифровыми критериями все проще – их значимость для прогнозирования определенно высока – наличие негативных новостей предшествует проблемам у 14% банков, в то время как в целом по рынку негативные новости были лишь по 3% банков. В то же время, в абсолютных цифрах этот параметр был отмечен заблаговременно только у 3 (из 38) банков. Таким образом, для индивидуального анализа банка это очень важный критерий, а вот для построения прогнозной модели не слишком полезный. Еще один интересный момент: проведение внеплановой проверки ЦБ или снижение рейтинга ведущими рейтинговыми агентствами не было отмечено ни у одного банка, лишившегося лицензии.

---

Статьи по теме:

Надежные банки. "Белый список"

Анализ состояния российских банков. Прогноз по отзывам лицензии

Проверка прогноза

 

 

Григорий Ювченко 

Все статьи