Банк  России,  учитывая рекомендации Всемирного банка и МВФ, в феврале 2004 представил новую редакцию стратегии развития банковской системы.  Уже  опубликованные документы ЦБ, среди которых  «Подходы к организации стресс-тестирования в кредитных организациях» [1], напрямую обязывают кредитные организации «уделять постоянное внимание актуальности стресс-тестов ….для более полного учета состояния и перспектив развития кредитной организации». Роль системы стресс-тестирования состоит в том, чтобы оценить устойчивость банка к резким изменениям внешних экономических факторов.

Анализ практических методик, применяемых для планирования показателей развития финансовой организации и внедренных в наиболее крупных банках – лидерах рынка,  показывает, что традиционные подходы в этой области  заключаются в формировании прогнозного баланса, плана по доходам/расходам и плана капитальных вложений [2]. Процесс формирования бюджета основан на  прогнозах ставок, курсов валют, динамики цен на фондовом рынке.

По опубликованным данным лишь единичные банки заявляют о наличии  систем стресс-тестирования банковской деятельности. В качестве примера можно привести Систему Поддержки Принятия Решений (СППР) в «Альфа-банке» [3], динамические модели «ЛОКО-банка» [4] и КБ «БФГ-кредит» [5], позволяющие получить несколько вариантов финансового плана банка на начальном этапе планирования непосредственно топ-менеджером. Основным достоинством этого метода является комплексное видение перспектив развития банка, оценка чувствительности  баланса и финансовых результатов банка к резким колебаниям рыночной  конъюнктуры. Однако, применительно к многофилиальной кредитной организации этот метод  недостаточно учитывает такие важные факторы, как региональная специфика доходности, стоимости и  рыночных перспектив изменения продаж отдельных  банковских продуктов.

  Абсолютное большинство банков, внедривших в том или ином виде систему планирования, идут по пути прогноза доходов,  затрат и прибыли  по Центрам Финансового Учета [2]. В данном подходе планирование осуществляется «от достигнутого» непосредственно структурными подразделениями и отражает мнение конкретных менеджеров о перспективах развития «своего» направления или подразделения. Этот метод в большей мере может учесть региональную и продуктовую диверсификацию продаж банковских услуг, но исключает комплексный и сбалансированный сценарный анализ перспектив его деятельности в целом.

Задача комплексного стратегического планирования и стресс - тестирования перспектив реализации стратегии может быть решена на основе динамической модели, которая обеспечивает учет,  как общих желаемых  целей развития банка, так и частных возможностей роста бизнеса его отделений и филиалов. Современный уровень стратегического финансового менеджмента предполагает применение методологии инжиниринга бизнес-процессов на базе Системы Сбалансированных показателей (ССП) [6].  Данный подход заключается в последовательном решении следующих задач:

1) формулировке целей банка  в 4-х основных аспектах его деятельности   - образовательно-интелектуальном, процессном, продуктовом и финансовом,

2) отражении этих целей на стратегической карте банка (см. пример на рис.1. );

3) определении методов расчета и граничных значений для   контрольных параметров, измеряющих эффективность достижения отдельных целей - ключевых показателей эффективности. Они  приведены в выделенных серых полях стратегической карты, и представляют собой в общем случае параметры динамической модели.

В предлагаемой статье рассматривается  динамическая модель, действующая в ростовском банке «Центр-инвест» - Модель стратегического бизнес- плана   для многофилиального банка. Этот программный  комплекс использует  методологию ССП для целей кратко- и среднесрочного планирования ( до 5 лет), и связан с системами мониторинга фактических значений ключевых показателей эффективности, что  позволяет  оперативно выявлять проблемы развития отдельных продуктовых направлений банка и оценивать общие перспективы выполнения бизнес- плана в целом.

В соответствии с комплексом требований, предъявляемых пользователем, модель обеспечивает возможность  задания  оптимальной в сложившихся экономических условиях структуры баланса банка, с учетом требований к ее диверсификации по видам активов,  их срокам погашения, валютам, доходности/стоимости активов и пассивов. Определение балансовых и доходно-стоимостных параметров модели производится на основе корреляционных зависимостей. Эти зависимости описывают влияние основных внешнеэкономических факторов, к числу которых относятся процентная, монетарная и курсовая политика Центрального банка.  Процедура проверки корректности исходных данных автоматизирована, а выявленные корреляционные зависимости проходят регулярную  верификацию и актуализацию.

Основные объемные и доходно-стоимостные параметры модели описаны на стратегической карте банка. (рис.1. ). Для расчета оптимистичного (максимального) и пессимистичного (минимального) сценариев развития предусмотрены различные наборы параметров. Вероятный сценарий определен как взвешенный между оптимистичным и пессимистичным, и в частном случае может быть средним между ними. По итогам расчета каждого сценария производится контроль результатов на их соответствие допустимым уровням рисков и эффективности деятельности. При этом реализован алгоритм  распределения балансовых и финансовых показателей между Центрами Финансового Учета и филиалами банка.

Модель реализована на основе формулы баланса банка, которая имеет вид:

А = П+К+Р, где

А – чистые активы,

П- привлеченные средства (ресурсная база банка)

К – капитал (собственные средства)

Р – резервы на потери по ссудам и вложениям в ценные бумаги.

В структуре активов (А) можно выделить несколько основных составных частей, среди которых отдельно рассматриваются  высоколиквидные активы, обеспечивающие бесперебойную работу банка по всем его расчетам; доходные (рисковые) активы; фонд обязательных резервов (ФОР) и фонд страхования банковских вкладов, формируемые согласно нормативным требованиям Центрального Банка России; основные средства и нематериальные активы – иммобилизованные активы, являющие собственностью акционеров банка.

 

В стабильно работающем банке, проводящем взвешенную рисковую политику, в общем случае должны выполняться ряд балансовых соотношений, задающих граничные значения для объемов каждого вида активов (А), исходя из имеющихся или прогнозируемых объемов ресурсной базы (П).

Таким образом, структура баланса банка должна удовлетворять ряду критериев оптимальности [7]. Например, для соблюдения норм риска ликвидности банк должен располагать достаточным уровнем покрытия высоколиквидными активами волатильных обязательств с учетом валюты позиций. Допустимый диапазон значений для данного параметра – от 1 до 1,6. Также необходимо соблюдение принципа наиболее полного размещения привлеченных средств в доходные активы (оптимально 100% размещение), а капитал банка должен быть достаточен для адекватного покрытия рисков по активам. Одновременно банк не должен быть «перекапитализирован», что свидетельствует о недостаточном доверии кредиторов и неэффективном использовании капитала. Обычно, на 1 рубль капитала должно приходится не менее 3 и не более 7 рублей  привлеченных средств. В структуре капитала капитал 1 уровня, состоящий из  акционерного капитала и  нераспределенной прибыли, должен составлять не менее 50%.

Для ограничения валютных рисков вводится норматив валютной позиции банка, в объеме,  не превышающем 10% от стоимости капитала.

Структура привлеченных средств должна быть оптимизирована как по срочности - доля срочных ресурсов должна быть не менее 50% от общей суммы ресурсов, так и по видам. Например, превышение доли МБК в привлеченных средствах свыше 20% повышает риск ликвидности при дефиците межбанковских ресурсов на открытом рынке и является нежелательным при формировании плановой структуры пассивов. Доходные активы также должны быть диверсифицированы по видам и срочности для оптимизации процентного риска и риска ликвидности. В частности, не рекомендуется формировать кредитные активы в размере, большем, чем 80% от привлеченных средств, планировать рост портфеля длинных ссуд при отсутствии ресурсов адекватной срочности. При этом должен быть обеспечен достаточный уровень покрытия кредитных рисков и рисков фондового портфеля  создаваемыми резервами на потери по ссудам и ценным бумагам. В практике российских банков диапазоном оптимальных значений этого показателя является 2-5% от объема рисковых активов.

Кроме того, необходимо принимать во внимание, что изменение по счетам резервов на потери по кредитным активам должно отражать изменение качества кредитных активов и их объемов.

Таким образом, построение прогноза имеет два основных этапа. Сначала на основе исторических данных о достигнутых объемах и структуре привлеченных средств банка  с учетом потенциала регионального рынка ресурсов, планируемой доли банка на нем,  потенциальных потребностях и возможностях валютных контрагентов банка,  критериев оптимальности, рассмотренных выше, моделируется годовая  динамика развития отдельных агрегированных позиций ресурсной базы. Эти позиции, а именно: П1-вклады, П2-средства на расчетных  счетах, П3- депозиты юридических лиц, П4-собственные векселя, П5- межбанковские кредиты, задаются в разрезе  сроков привлечения,  валют и стоимости привлечения на конец каждого квартала.  Предполагается использование 7 временных диапазонов, 2 видов валют и одного показателя средневзвешенной стоимости для каждой позиции. Таким образом, каждая позиция по ресурсной базе будет характеризоваться объемом, валютой, сроком, стоимостью (см. табл.2)

Для последующего решения задачи оптимизации срочных разрывов (гэпа) между объемами процентночувствительных активов и пассивов,  предусмотрено моделирование распределения ресурсов каждого вида по срокам их привлечения, исходя из политики банка по формированию ресурсной базы заданной срочной структуры. Для контроля стоимости ресурсов и расчета процентных расходов, стоимость ресурсов для каждого периода задается как некоторая функция действующей ставки рефинансирования, и зависит от глубины изменения ставки.

На втором этапе строятся балансовые соотношения - система уравнений, построенных на основе критериев оптимальности, и  производится расчет следующих позиций по активам ( см. Таблицу 1):

Агрегированная структура активов банка                                                            Табл.1

Позиция

Срочность

Валюта

1. Денежные Средства в кассе и корсчет в ЦБ

Без срока

Руб., валюта

 2. депонированные обязательные резервы и фонд страхования денежных вкладов

Без срока

Рубли

3. Средства на корсчетах в кредитных организациях

До востребования

Руб., валюта

4. Размещенные межбанковские кредиты и депозиты

1-30 дн, 30-90 дн, 90-180 дн, 180 дн –1 год, свыше года

Руб, валюта

5.Ценные бумаги для перепродажи.

Без срока

Рубли

6. Ценные бумаги для инвестирования.

Без срока

Рубли

7. Кредиты организациям, населению и лизинг клиентам

1-30 дн, 30-90 дн, 90-180 дн, 180 дн –1 год, свыше года

Руб, валюта

8 Учтенные векселя

1-30 дн, 30-90 дн, 90-180 дн, 180 дн –1 год, свыше года

Рубли

9. Срочные сделки по ценным бумагам

1-30 дн, 30-90 дн, 90-180 дн, 180 дн –1 год, свыше года

Рубли

10. Основные средства и нематериальные активы

Без срока

Рубли

11 Инвестиции в ценные бумаги

Без срока

Рубли

12. Прочие активы

До востребования

Руб, валюта

Таким образом, каждая позиция по активам характеризуется объемом, валютой, сроком, стоимостью. Значения этих параметров формируются в   следующем порядке:

Сначала задаются значения структурных коэффициентов (см. табл. 2), определенных для минимального (пессимистичного) и максимального (оптимистичного) сценариев расчета. Поскольку данные коэффициенты определяют индивидуальную структуру баланса конкретного банка, их значения не подвержены резким изменениям, но могут быть изменены аналитиком.

Примерные значения структурных коэффициентов баланса банка

Табл.2

период прогноза от текущей даты

на 1 квартал

ПАРАМЕТРЫ БАЛАНСА

мин

макс

коэффициент размещения рублевых привлеченных средств в рисковые активы в рублях

98%

105%

коэффициент размещения валютных привлеченных средств в рисковые активы в валюте

98%

105%

привлеченные средства/капитал

3

7

доля отчислений в ФОР от привлеченных средств

7,60%

7,60%

доля отчислений в резервы от рисковых активов

3,00%

3,00%

коэффициент покрытия высоколиквидными активами волатильных обязательств

1,4

1,4

коэффициент покрытия валютными  высоколиквидными активами валютных волатильных обязательств

1,6

1,6

Макропараметры:

 

 

Коэффициент изменения курсов основных валют

 

 

прогноз изменения ставки  рефинансирования

 

 

 

Затем определяются параметры оптимистичного и пессимистичного сценариев развития. В условиях  сформировавшейся тенденции снижения ставки рефинансирования оптимистичный вариант может основываться на достигнутых уровнях доходности и стоимости ресурсов и использовать исходные значения, измеренные в результате мониторинга,  в качестве параметров прогноза. Пессимистичный вариант отличается от оптимистичного, как  более низким уровнем размещения привлеченных ресурсов в доходные активы, так и более высокими темпами снижения доходности процентночувствительных активов, по сравнению происходящими в те же временные периоды изменениями стоимости процентночувствительных пассивов. Необходимо учитывать, что уровень размещения в конечном счете определяется как потребностями рынка, так и реальным разнообразием финансовых инструментов на нем. Рекомендуемый диапазон изменения для этого параметра  - от 95% до 115%.

Адекватно определить значения коэффициентов, приведенных в таблице 2,  исходя из специфики деятельности данного банка, является задачей аналитика. После их введения позиции по высоколиквидным активам и фонду обязательных резервов  будут рассчитаны автоматически, т.к. эти показатели являются функцией структуры пассивов, норм резервирования и лимита кассового остатка. Позиции по доходным активам определяются на основе моделирования структуры доходных активов по видам, а также задания их доходности в зависимости от предполагаемых годовых изменений ставки рефинансирования. Соответственно заданной структуре и будут рассчитаны процентные и равные им доходы.

Необходимый объем резервов на потери по рисковым активам  определяется как доля от объема  активов, подлежащих резервированию. При этом  в качестве начальных условий принимается ожидаемый объем доходов  от восстановления резерва.

 Таким образом, после реализации перечисленных выше этапов задания  параметров модели, производится расчет базового сценария, который можно определить как средний между оптимистическим и пессимистическим. При этом в качестве ситуации для базового сценария можно рассматривать значение годового изменения ставки рефинансирования ЦБ, адекватное прогнозируемому изменению  уровня инфляции при малом изменении курсов основных валют, с которыми работает банк. Для стресс-тестинга  можно выбрать следующие ситуации:

·        - рост инфляции на фоне дефицита государственного бюджета и резкий рост основных валют (доллара и евро), сопровождаемый ростом кредитных ставок;

·        - системный банковский кризис ликвидности, приводящий к оттоку клиентских ресурсов не менее чем на 20% от первоначального уровня.

Функции изменения доходностей активов и стоимости пассивов в зависимости от реализации той или иной ситуации должны быть получены в результате анализа   ретроспективных данных на основе корреляционных зависимостей.

В результате стресс-тестинга должна быть дана оценка  способности банка  к поддержанию показателей  прибыльности активов и капитала в кризисных ситуациях на уровне, устраивающем акционеров.

Разработанная модель поддерживает расчет следующих сценариев, вызов которых осуществляется по пункту меню «базовый расчет и стресс-тестинг»:

·        - базовый сценарий, учитывающий в числе макропараметров годовые изменения  ставки рефинансирования и курса  рубля по отношению к основным валютам на заданную величину;

·        - сценарий кризиса ликвидности, учитывающий 25% сокращение привлеченных средств по отношению к исходному уровню в течение первого квартала, восстановление исходного уровня в течение 2 квартала, рост на 50% к исходному уровню в течение последующих кварталов. Ставка рефинансирования не изменяется на всем периоде расчета;

·        - сценарий девальвации рубля на 50% к исходному уровню, который  рассчитывается после ввода исходных данных по пункту меню «рост курсов валют» и дальнейшего перерасчета. Ставка рефинансирования считается неизменной  на всем периоде расчета.

Задавая различные уровни для макропараметров, выделенных выше курсивом,  можно моделировать различные стресс-сценарии, и анализировать изменение рентабельности банковских операций.

Как частный случай применения модели можно рассмотреть эволюционный сценарий. При эволюционном пути  развития банка, т.е. при отсутствии кардинальных стратегических изменений баланса банка,  касающихся реструктуризации его ресурсной базы и доходных активов, теоретически возможна экстраполяция, т.е. перенесение сложившейся исходной структуры активов, пассивов, доходности вложений  и стоимостей  ресурсов на будущие периоды. Эта экстраполяция также предполагает относительную стабильность макроэкономических параметров – т.е. незначительные ожидаемые изменения  ставки рефинансирования ЦБ, инфляции,  курсов основных валют по отношению к данным  прошлого года и отсутствия демпинга по кредитным ставкам на региональном рынке. На практике реализация эволюционного сценария возможна в банках, не имеющих четкого представления о перспективах своего развития,  в условиях стабильности внешних рынков.

Обобщая сказанное, можно выделить  следующие последовательные этапы разработки сценарной динамической модели развития банка. На первом этапе производится определение 3-х групп взаимосвязанных параметров: объемных, задающих показатели баланса; доходно-стоимостных, определяющих статьи доходов и расходов банка;  структурных, вытекающих из требований риск-менеджмента. Задание объемных показателей производится на основе текущих и потенциальных объемов секторов финансового рынка (прогнозируется их объем и доля на нем кредитной организации)  с учетом конкуренции. Задание доходно-стоимостных показателей основывается на прогнозе тенденций экономической политики правительства и Центрального банка с учетом региональных особенностей и насыщенности рынка  финансовыми ресурсами. Статистические зависимости между макроэкономическими показателями (объем денежной массы, ставка рефинансирования Центрального Банка,  курсы валют) и первыми двумя группами параметров модели являются результатом отдельного исследования, которое выходит за рамки данной статьи. Определение структурных показателей определяется политикой банка в области управления активами и обязательствами.

На втором этапе производится описание взаимосвязей между группами параметров на основе,  как правило,  линейных зависимостей. Отметим, что при постоянной структуре этих взаимосвязей, отдельные числовые значения параметров, характеризующие местные особенности рынков, необходимо подбирать индивидуально для каждого регионального отделения банка. Это касается прежде всего объемных и  доходно-стоимостных показателей, формирующихся с учетом  регионального уровня банковской конкуренции и  степени экономического развития территории.

На третьем этапе производится проектирование наборов данных для оптимистичного и пессимистичного сценариев развития. Поиск максимально сбалансированных отношений между перечисленными выше наборами параметров организуется на основе итерационного алгоритма расчетов.

Описанная полнофункциональная модель была использована при подготовке бизнес-плана развития банка «Центр-инвест» на 2003 год, а также при расчетах стратегии его развития до 2009 года. По итогам 2003 была выявлена высокая степень совпадения прогнозных и фактических показателей и результатов:  отклонение основных балансовых и финансовых показателей от прогнозируемых не превысило 5% от базового сценария. Поскольку 2003 год был одним из самых успешных в экономике России, развитие банка фактически происходило по оптимистичному максимальному сценарию.

На этапе подготовке базового (средневзвешенного между максимальным и минимальным сценариями развития) варианта бизнес- плана были количественно определены:

a.       -  чувствительность чистого процентного дохода банка при плановой структуре его активов и обязательств по видам срокам, доходности и стоимости к снижению рыночных процентных ставок;

b.      - чувствительность капитала и прибыли банка к реализации валютных рисков, связанных с неблагоприятным для плановой структуры  баланса, ценовым трендом на валютном рынке;

c.       - чувствительность  баланса и бюджета банка к реализации  сценария кризиса ликвидности в банковской системе.

На основе результатов этих  расчетов был задан набор граничных значений для ключевых показателей эффективности, характеризующих степень выполнения стратегических целей банка.

В заключение хочется отметить. Необходимым условием успешности бизнеса  отдельно взятого банка является внедрение методики сценарного моделирования  бизнес-процессов в практику его работы. Указанные бизнес-процессы должны быть описаны на стратегической карте банка, для каждого из них определены ключевые показатели эффективности, одновременно являющиеся параметрами динамической модели. По результатам  мониторинга их фактических значений должна быть построена статистическая модель  для анализа чувствительности этих показателей на изменения внешнеэкономических факторов, и на ее основе  проводиться верификация и актуализация  встроенных в динамическую модель зависимостей между группами параметров – объемных, доходно-стоимостных и структурных.

 

Литература:

 

1.      Подходы к организации стресс-тестирования в кредитных организациях (на основе обзора международной финансовой практики) // Документы Банка России. http://www.cbr.ru/analytics/stress.htm

2.      Управление затратами в коммерческом банке (на примере КБ «Русский Стандарт»)// Финансовый менеджмент в банке: Бюджетирование, бизнес-планирование, управление рисками.  Материалы семинара.- Европейский трастовый банк. 2003.

3.      Лаптырев Д.А. Концепция системы поддержки принятия управленческих финансовых решений.// //Развитие современных аналитических и управленческих технологий в условиях перехода коммерческих банков на МСФО. Материалы семинара.- Европейский трастовый банк.14.11.2002.

4.      Зражевский В.В. Основные направления совершенствования системы управления активами и пассивами и минимизация рисков//Развитие современных аналитических и управленческих технологий в условиях перехода коммерческих банков на МСФО. Материалы семинара.- Европейский трастовый банк.14.11.2002.

5.      Амелин И.Э., Царьков В.А. Новый подход к планированию развития банка. // Аналитический банковский журнал. 2002. №5

6.      Шеер А.-В. Моделирование бизнес-процессов. Монография.(пер с англ)//Изд-во «Весть-МетаТехнология.» Москва. 2000.

7.      Van Greuning H. Analizing and Managing Banking Risk//The International Bank  for Reconstruction and Development. 2003