Анализ рисков и уровней экономического капитала при оценке стоимости банка

кредитный капитал риск банк

Анализ кредитного риска. На основании данных ежеквартальной финансовой отчетности рассматриваемых банков за периоде 2004 по 2006г. были определены значения параметров, используемых при построении модели. В частности, основополагающим элементом методики оценки экономического капитала под кредитный риск явилось определение средней величины списаний по кредитному портфелю. Полученные значения средней величины списаний по ссудам позволяют определить величину возможных потерь, связанных с кредитным портфелем. Тем не менее вариативность этих данных предполагает наличие вероятности отклонения требуемой величины экономического капитала от прогнозируемого таким образом значения. Для учета возможных последствий определяется также отклонение полученных результатов оценки списаний от се средней величины. Соотнесение полученных таким образом результатов с объемом просроченных ссуд на соответствующую дату позволяет скорректировать полученное ранее значение экономического капитала.

Минимальной величиной риска характеризуется портфель «Сбербанка». На втором месте расположился портфель банка «Возрождение». Замыкает тройку лидеров «Банк Москвы».

По величине экономического капитала, требуемой для покрытия кредитного риска, представленные банки расположились в соответствии с первоначальными ожиданиями. Единственной «неожиданностью» стало превышение соответствующей величиной экономического капитала банка «ВТБ» аналогичного показателя для «Сбербанка». Несмотря на более чем двукратное превышение величины кредитного портфеля у «Сбербанка», подобная ситуация была вызвана повышенными рисками списаний по ссудам, выданным именно «ВТБ».

Анализ рыночного риска. Оценка рыночного риска является важнейшим инструментом при анализе стоимости экономического капитала кредитной организации. По ранее приведенной методике определим величину рыночного риска по выбранным показателям по пяти выбранным банкам. Вначале определим годовой лимит капитала на покрытие рыночного риска как такую часть совокупного капитала, которой хватило бы для покрытия убытков от операций в течение года с требуемой (высокой) вероятностью. Фактически, годовой лимит представляет собой не что иное, как максимально допустимую величину VaR банка в расчете на одни год с требуемым уровнем доверия. Затем совокупный годовой лимит должен быть распределен в соответствии с выбранной банком стратегией между различными рынками, на которых банк может открывать позиции, финансовыми инструментами, валютами. Следует также учесть и возможность возникновения внешних макроэкономических факторов, которые могут повлиять на величину рыночного риска. Но т. к. предсказать воздействие внешних факторов с абсолютной вероятностью невозможно, то данный показатель учитывается с вероятностью 0,5 (50%).

Таким образом, стандартный лг-канонический коэффициент рыночного риска или уровень вероятности а (VaR) равен 0,44. Соответственно уровень экономического капитала должен быть равен или быть больше 36 433, 76 млн руб.

Стандартный х-каноническийкоэффи11ис1гг рыночного риска или уровень вероятности а (VaR) равен 0,64. Соответственно уровень экономического капитала должен быть равен или быть больше 3693,9 млн руб.

Анализ операционного риска. Для определения величины экономического капитала, требуемого для покрытия операционного риска, использовалась методика, разработанная Базельским комитетом. Доход анализируемых кредитных организаций был разбит на шесть категорий в разрезе направлений осуществляемой деятельности. Каждому из направлений получения доходов соответствует рисковый коэффициент, значение которого является постоянным. В результате оценки экономического капитала под операционный риск были получены результаты (табл. 13).

В итоговом распределении кредитных организаций по величине собственных средств, требуемых для покрытия операционных рисков, наблюдается следующее. Наибольшую величину экономического капитала для покрытия операционного риска необходимо поддерживать банкам — лидерам отрасли по объему получаемых доходов.

Анализ бизнес-рисков. Специфика оценки экономического капитала на покрытие бизнес-рисков заключается во многом в определении субъективных коэффициентов, которые могли бы отразить существующее положение дел вокруг конкретного банка. Под влиянием субъективных представлений различных аналитиков величина итоговой оценки может быть чрезвычайно вариативной. Однако, как уже указывалось при теоретическом описании модели оценки, подобный подход является наиболее релевантным в силу значительного упрощения, а также принятия во внимание достаточно большого количества факторов, влияющих на степень бизнес-риска.

Наибольшее значение экономического капитала на покрытие бизнес-риска наблюдается у «Сбербанка». Это связано не столько с величиной коэффициента, применяемого к банку, а сколько с величиной его активов. Также наибольшими значениями собственных средств в контексте бизнес- рисков обладают «ВТ Б»

Анализ общей риск-позиции. На основе проведенного анализа нами была составлена общая риск-позиция по представленным банкам, и проведено распределение экономического капитала по направлениям его использования.

Представленные оценки отражают стоимость кредитных организаций с учетом соответствующих им значений экономического капитала, т.е. показывают, сколько стоит рубль рискового капитала банка. Для оценки неторгуемых бумаг кредитных организаций возможно использовать медианное значение мультипликатора Р/ЕС, которое составляет 15,6. С этой целью был произведен расчет величины экономического капитала для «Газпромбанка», акции которого не котируются на бирже, однако существует вероятность их появления на рынке.

Более того, полученная при помощи мультипликатора Р/ЕС оценка капитализации эмитента может быть скорректирована с учетом и других методик определения стоимости долевых ценных бумаг.

Оценка зависимости мультипликатора от основных финансовых показателей деятельности банков. На основании проведенных ранее расчетов мультипликатора можно рассчитать зависимость изменения мультипликатора от основных финансовых показателей деятельное банков. Для выявления наибольшего влияния на мультипликатор построим корреляционную матрицу зависимости. В качестве примера возьмем четыре выбранные нами ранее банка: «Сбербанк России», «ВТБ», «Банк Москвы», «Возрождение». Полученная модель является адекватной для всех выбранных банков, также се можно применять для определения значения мультипликатора в других банках.

Разразившийся в середине 2008 г. и охвативший мировую финансовую систему в течение последующих нескольких месяцев кризис ликвидности способствовал существенному пересмотру существующей системы риск-менеджмента многих банков. Огромное количество активов, которые прежде рассматривались инвесторами во многих странах как довольно качественный объект вложения, мгновенно потеряли свою популярность и были существенно переоценены. Списания подобных активов, начавшиеся в конце июля 2008 г. и продолжающиеся посей день, не могли не отразиться и на инвестиционной привлекательности мировой банковской системы. Проблемы с рефинансированием, снижение доверия со стороны вкладчиков и контрагентов, массовые сокращения персонала и отставки топ-менеджеров ведущих мировых финансовых компаний — все это стало характерными чертами банковских систем многих стран мира. Стоимость банковских активов упала за этот период до беспрецедентных уровней, которые хотя и кажутся привлекательными с точки зрения восстановления длинных позиций, тем не менее, могут до сих пор не отражать всей негативной информации, касающейся финансового сектора.

В подобных условиях появляется острая необходимость в использовании методики, которая бы позволяла определять стоимость банков на основании степени рискованности имеющихся на балансе данной кредитной организации активов и ориентировать инвестора на сравнительную оценку их стоимости с учетом сложившихся рыночных условий.

Заключение

В рамках настоящей работы была предложена методика, позволяющая проводить именно такую оценку. Базируясь на определении четырех основных видов рисков, которым подвержена деятельность кредитной организации, данная методика позволяет составить еще один сравнительный мультипликатор - Р/ЕС у значение которого может служить ориентиром стоимости по долевым ценным бумагам байка. Представленная модель обладает рядом сравнительных преимуществ, к числу которых стоит отнести: риск-ориентированность при определении справедливой стоимости ценных бумаг; учет рыночной конъюнктуры; сопоставимость полученных данных и т.д. К недостаткам модели можно отнести относительную трудоемкость ее построения.

Интересным представляется также применение данной методики в рамках интегрированного подхода к оценке стоимости банков. Применяя специально разработанную систему весовых коэффициентов и ориентируясь на результаты оценки по нескольким моделям, можно получить оценку стоимости на основании интегрированной модели. На наш взгляд, подобный подход позволит нивелировать недостатки каждой из используемых методик и получить более точную оценку стоимости экономического капитала.

Список использованной литературы

1) Allen S. Financial risk management: A practitioner's guide to managing market and credit risk. — Hohoken, S.J.: John Wiley&Sons. Inc.. 2003

2) Синки Дж. Финансовый менеджмент в коммерческом банке и индустрии финансовых услуг / Пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс. 2007. - С. 538

3) Капе, Edward J. Strategic Planning inn World of Regulatory and Technological Change/ Handbook for Banking Strategy. — New York John Wiley &. Sons, p. 725.

4) www.fintrip.ru

5) www.finam.ru

^[1] Allen S. Financial risk management: A practitioner's guide to managing market and credit risk. — Hohoken, S.J.: John Wiley&Sons. Inc.. 2003.