Воспользуйтесь формой поиска по сайту, чтобы найти реферат, курсовую или дипломную работу по вашей теме.

Оценка ликвидности (собственной и банков-партнеров) является одной из актуальнейших задач управления банками и обеспечения их финансовой безопасности. В быстроизменяющихся условиях переходных экономик активные и пассивные операции банков носят зачастую нерегулярный, случайный характер, который создает значительные сложности в управлении банковской ликвидностью. Различные аспекты оценки ликвидности уже были рассмотрены в работах зарубежных и отечественных авторов. Данная статья посвящена особенностям оценки риска ликвидности в условиях изменчивости ресурсной базы банков.

Влияние изменчивости ресурсной базы на ликвидность банка

Ресурсная база является неустойчивой по своей финансовой природе. Это связано 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 так же являются 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 этом случае Банк Б сможет своевременно выполнить поступившие платежные требования клиентов только привлекая недостающие средства, например, на рынке межбанковских кредитов. Это связано с тем, что коммерческие банки (в соответствии с «Положением о межбанковских расчетах в Украине») должны осуществлять активные операции по корреспондентским счетам лишь в пределах наличных средств на этих счетах (за исключением случаев, предусмотренных договорами).

Рассмотрим вопрос: могут ли такие традиционные методы контроля ликвидности, как коэффициентный анализ и 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 еще 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 и поэтому не могут учитывать изменчивость (волатильность) активов и пассивов, связанную с тем, что остатки на счетах меняются изо дня в день.

Рассмотрим теперь оценку риска ликвидности с помощью анализа активов и пассивов по срокам погашения. Этот анализ оценивает позицию ликвидности как разность объемов активов и пассивов со сроками погашения, принадлежащими выбранному определенным образом 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 подвергает себя риску ликвидности, который связан с возможным внезапным оттоком клиентских средств.

К преимуществам анализа по срокам погашения можно отнести возможность прогноза будущих балансов, позиций ликвидности и корсчета. Основным же недостатком метода является то, что он не учитывает изменчивость средств до востребования. Анализ сроков погашения фиксирует объем средств до востребования на дату составления прогнозов. Этот объем может быть как завышенным, так и заниженным относительно своего среднего значения. В результате и риск ликвидности может быть 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. 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 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 контролируется также доступностью 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 изменчивой ресурсной базы

В АБ «Укргазпромбанк» разработан собственный метод оценки риска ликвидности, вызываемого изменчивостью ресурсной базы банка. Он позволяет находить указанные 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.

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 тот факт, что платежи, которые проходят через текущие счета клиентов, являются независимыми, а их количество - достаточно большим. Тогда характеристикой изменчивости ресурсной базы в будущем может служить стандартное отклонение ресурсной базы в прошлом.

В предлагаемом подходе рассматриваются предельные характеристики поддержания ликвидности банка, соответствующие наихудшему случаю, который может произойти с выбранным уровнем доверия (обычно берется 5%). Здесь разработанная технология соответствует известному подходу Value-at-Risk (VaR). При этом величиной VaR являются затраты на поддержание ликвидности в течение всего срока размещения или ликвидные издержки.

Входными данными для расчетов являются:

основные статистические характеристики ресурсной базы банка (средний объем ресурсной базы и стандартное отклонение);

доверительная вероятность (например, 95%);

объем размещаемого кредита;

срок размещения;

объем резервирования;

прогнозируемая ставка привлечения.

Результатами расчета являются следующие характеристики ликвидности банка и прибыльности операции кредитования:

максимальный срок потери ликвидности банком (за весь период размещения кредита);

максимальный дневной объем привлечения межбанковских кредитов (для покрытия дефицита средств);

наибольшие расходы на привлечение МБК (при прогнозируемой ставке привлечения);

общий результат от операции кредитования (с учетом ликвидных издержек).

Разработанный подход позволяет получить универсальные (не зависящие от размеров банка) зависимости для основных показателей ликвидности. Величины являются безразмерными (размерные величины/их стандартное отклонение) и видно, что с увеличением изменчивости ресурсной базы (стандартного отклонения), открытой позиции ликвидности, длительности поддержания открытой позиции показатели ликвидности ухудшаются.

Приведем конкретный пример. Пусть стандартное отклонение ресурсной базы составляет 5 млн. грн., а входной ожидаемый остаток корсчета составляет 13 млн. грн. Предположим, что банк планирует заключение сделки по размещению МБК в объеме 3 млн. грн. и ожидаемый остаток корсчета уменьшается до 10 млн. грн.

Вычислим отношение ожидаемого остатка корсчета к стандартному отклонению: 10/5 = 2 (переменная по оси абсцисс на рис. 4). Находим отношение максимального объема однодневного привлечения МБК к стандартному отклонению ресурсной базы (переменная по оси ординат) - оно равно 1, 05. Тогда максимальный объем однодневного привлечения МБК будет равным 1, 05 х 5 млн. грн. = 5, 25 млн. грн.

Если этот объем (5, 25 млн. грн.) меньше того, который банк может легко привлечь на рынке МБК, то выполнение сделки разрешается. Если же этот объем (5, 25 млн. грн.) превышает объем, который банк может легко привлечь на рынке МБК, то выполнение сделки запрещается. В последнем случае необходимо уменьшить объем размещаемого кредита, повысить тем самым уровень ожидаемых остатков корсчета.

Практическое применение разработанной технологии служит следующим целям:

Получение управленческой информации. Информация о риске ликвидности является составной частью общей управленческой информации о рисках банка.

Управление свободными ресурсами. Технология является полезным инструментом для профессионального управления свободными ресурсами банка. Используя ее, руководство банка сможет принимать более обоснованные решения по торговым стратегиям. Рациональное использование свободных ресурсов банка достигается размещением ресурсов в больших, чем обычно, объемах, а при благоприятной рыночной конъюнктуре - на более длительные, чем обычно, сроки. При этом риски ликвидности и ликвидные издержки остаются контролируемыми.

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

Осуществление регуляторных функций. Обеспечивается принятие управленческих решений с учетом требований экономических нормативов и формирования обязательных резервов. Возможно использование данного подхода при анализе финансового состояния банков органами банковского надзора.

Оценка эффективности управления свободными средствами. Есть возможность оценивать эффективность управления свободными средствами в банке.

Дистанционный анализ ликвидности банков-контрагентов. Подход позволяет оценить состояние ликвидности банка-контрагента в произвольно выбранном периоде времени, рассчитать лимиты и ставки размещения МБК.

Оценка рейтинга ликвидности, установление лимитов и расчет ставок

Остановимся на перспективах дистанционной оценки ликвидности банков-контрагентов, которые открывает разработанная технология.

Если в расчетах использовать балансы банков-контрагентов, то на выходе получим основные показатели ликвидности соответствующих банков. Следует упомянуть об одном важном показателе, который позволяет рассчитывать разработанный подход - вероятности потери ликвидности банком-контрагентом (фактически это вероятность того, что банк не возвратит МБК - вовремя и/или в полном объеме). Естественно, эта вероятность зависит от срока погашения МБК, который банк-кредитор собирается выдавать своему партнеру.

Следующим логическим шагом является разработка рейтинга ликвидности, который связывает вероятность задержки возврата МБК с буквенным кодом ликвидности. Такое соответствие предлагается выразить в виде таблицы соответствия рейтинга ликвидности и вероятности потери ликвидности банком-контрагентом, которую можно записать следующим образом:

Рейтинг

Вероятность потери ликвидности

АAA

0, 01%

АA

0, 4%

A

1, 6%

BBB

5, 4%

BB

9, 9%

B

26, 2%

CCC

41, 0%

Предлагаемый метод рейтингования 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 полной 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 взгляд автора, в условиях стран с переходной экономикой особенно важно уметь диагностировать именно потерю ликвидности.

Разработанный метод оценки ликвидности банков-контрагентов может изменить принятую в странах СНГ технику расчетов лимитов, как определенной доли от чистого капитала банка-партнера. Использование такого показателя, как вероятность потери ликвидности, позволяет применять принятую за рубежом технику установления лимитов (как, например, в методах CreditMetrics и CreditRisk+), а именно, исходить из установленного банком-кредитором допустимого для себя уровня потерь на рынке межбанковских кредитов: Лимит = Допустимые потери банка/Вероятность потери ликвидности.

Ставки размещения кредитов с учетом риска потери ликвидности банка-дебитора (rm) можно рассчитать по формуле, предложенной в работе [1]:

,

где rf - безрисковая ставка; p - вероятность потери ликвидности в течение выбранного срока; T - срок размещения МБК.

Выводы

При контроле ежедневной ликвидности банка целесообразно учитывать изменчивость (волатильность) ресурсной базы банка, для которой предлагается в качестве меры изменчивости использовать стандартное отклонение. Применение разработанной технологии оценки ликвидности может оказаться полезным для повышения эффективности управления свободными ресурсами банков, а также для установления обоснованных расчетом операционных лимитов на банки-контрагенты и ставок по МБК.

По мнению автора, широкое внедрение технологий, подобных предложенной, в банковской системе Украины, позволило бы существенно снизить общий уровень банковских рисков.

Литература

1. І. В. Волошин. Часова структура кредитних ризиків //Вісник НБУ. - 1998. - № 12. - C. 25-28.

Описание предмета: «Банковское и биржевое дело»

Литература

1. А.Ю. Петров, В.И. Петрова. Комплексный анализ финансовой деятельности банка. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 560 с.
   
2. С.И. Зубакин. Бюджетный контроль. – М.: Дело АНХ, 2010. – 400 с.
   
3. А.Ф. Егоров, Т.В. Савицкая. Анализ риска, оценка последствий аварий и управление безопасностью химических, нефтеперерабатывающих и нефтехимических производств. – М.: КолосС, 2010. – 528 с.
   
4. А.Л. Черногоров, П.А. Чекмарев, И.И. Васенин, Г.Д. Гогмачадзе. Агроэкологическая оценка земель и оптимизация землепользования. – М.: Издательство МГУ, 2012. – 272 с.
   
5. И.В. Липсиц, В.В. Коссов. Экономический анализ реальных инвестиций. – М.: Магистр, 2007. – 384 с.
   
6. В.И. Беспалов, С.В. Мещеряков, О.С. Гурова. Оценка процессов и расчет аппаратов защиты окружающей среды. – М.: Мини Тайп, 2012. – 192 с.
   
7. В.Л. Горбунов. Бизнес-планирование с оценкой рисков и эффективности проектов. – М.: РИОР, Инфра-М, 2013. – 248 с.
   
8. А.Г. Мадера. Риски и шансы. Неопределенность, прогнозирование и оценка. – М.: Красанд, 2014. – 448 с.
   
9. Ольга Маркова. Анализ и оценка рисков кредитного портфеля коммерческого банка. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 60 с.
   
10. Марина Лепешкина. Кредитные риски и оценка проблемной задолженности банков. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 140 с.
    
11. П.В. Степанов, И.В. Степанова. Оценка качества и анализ воспитания в основной и средней школе. Пособие для учителей. – М.: Просвещение, 2014. – 80 с.
    
12. Г.А. Маховикова, Т.Г. Касьяненко. Анализ и оценка рисков в бизнесе. Учебник и практикум. – М.: Юрайт, 2016. – 466 с.
    
13. А.И. Бычков. О рисках и спорах по кредитному договору. – М.: Инфотропик Медиа, 2016. – 332 с.
    
14. А.Д. Дугин, Г.И. Пеникас. Разработка системы управления рисками и капиталом (вподк). Учебник и практикум. – М.: Юрайт, 2017. – 368 с.
    
15. В.Л. Горбунов. Бизнес-планирование с оценкой рисков и эффективности проектов. Научно-практическое пособие. – М.: РИОР, 2018. – 288 с.
    
16. Жуковский В.И., Салуквадзе М.Е. Оценка рисков и гарантии в конфликтах. Учебное пособие для вузов. – М.: Юрайт, 2018. – 364 с.
    
17. Жуковский В.И., Салуквадзе М.Е. Оценка рисков и многошаговые позиционные конфликты. Учебное пособие для вузов. – М.: Юрайт, 2018. – 305 с.
    

Образцы работ

Задайте свой вопрос по вашей проблеме

		Гладышева Марина Михайловна marina@studentochka.ru +7 911 822-56-12 с 9 до 21 ч. по Москве.

Внимание!

Банк рефератов, курсовых и дипломных работ содержит тексты, предназначенные только для ознакомления. Если Вы хотите каким-либо образом использовать указанные материалы, Вам следует обратиться к автору работы. Администрация сайта комментариев к работам, размещенным в банке рефератов, и разрешения на использование текстов целиком или каких-либо их частей не дает.

Мы не являемся авторами данных текстов, не пользуемся ими в своей деятельности и не продаем данные материалы за деньги. Мы принимаем претензии от авторов, чьи работы были добавлены в наш банк рефератов посетителями сайта без указания авторства текстов, и удаляем данные материалы по первому требованию.