УДК 336.71

Астраханцева Александра Владимировна,

студентка НИЯУ МИФИ

Кластерный анализ отзывов лицензий у коммерческих банков

The cluster analysis of the revocation of commercial banks’ licences.

Статья посвящена анализу причин отзыва лицензий у коммерческих банков. В данной статье проводится анализ действий Центрального банка, направленных на санацию банковского сектора Российской Федерации путем отзыва лицензий. Рассматриваются возможные основные причины отзывов банковских лицензий. Выявлена зависимость вероятности отзыва лицензии от масштаба банка, путем ранжирования по размеру совокупных активов.   Проведение кластерного анализа с целью разбиения совокупности банков на классы, каждый из которых соответствует определенной рисковой группе. В статье проведена оценка выделенных кластеров, характеризующихся одинаковой вероятностью отзыва лицензии.

Abstract

he article deals with analysis of the reasons for revocation of commercial banks’ licences. The article analyses the actions of the Central Bank to rebuild the banking sector in Russia through the revocation of banks’ licences. The possible reasons for this situation are considered here. The correlation between the possibility of the revocation of banks’ licences and a scope of a bank was revealed through the ranking according to the amount of total assets. The cluster analysis to divide banks into classes according to the certain group of risk was conducted. The article also evaluates the selected clusters having the same possibility of the revocation of licences.

Ключевые слова: отзыв лицензий, банки, причины отзыва, кластерный анализ, финансовая устойчивость, дефолт.

Key words: revocation of licences, banks, reasons for revocation, cluster analysis, financial sustainability, default.

Потеря банками финансовой устойчивости, как правило, вызвана реализацией и неспособностью нивелировать потери по двум основным видам рисков – кредитному и риску ликвидности. Когда речь идет о кризисе ликвидности, обычно, подразумевается краткосрочный временной отрезок, по результатам которого кредитная организация либо находит источники ресурсов, либо не справляется со своими обязательствами, оттоком средств клиентов и в дальнейшем лишается лицензии (или попадает под меры финансового оздоровления). Реализация кредитного риска в основном носит более долгосрочный характер, постепенно снижается качество активов банков и в конечном итоге кредитная организация оказывается не в состоянии дальше покрывать их за счет собственных средств, норматив достаточности капитала снижается ниже установленного уровня и у кредитной организации отзывается лицензия.

В последние годы количество случаев отзыва банковских лицензий резко увеличилось, данные о количестве отзывов представлены на рисунке 1.

Рис. 1. Темпы роста количества отозванных лицензий в банковском секторе РФ за 2010-2017 годы

С 2010 по 2017 год 397 кредитных организаций лишились права осуществлять банковскую деятельность, в 2014 году было отозвано 86 банковских лицензий, что на 140% (или на 53 отозванных лицензий) больше, чем в предыдущем 2013 году.  За 2016 год 100 банков лишились лицензий, этот год стал рекордным по данному показателю. За первые 4 месяца 2017 года было отозвано 19 лицензий.

При отзыве лицензий ЦБ РФ руководствуется исчерпывающим перечнем оснований, по которым он может или обязан отозвать лицензию на осуществление банковских операций (статья 20 ФЗ «О банках и банковской деятельности»).

Классификация возможных причин отзыва лицензий регулятором у коммерческого банка:

• Реорганизация (слияние, поглощение);
• Сомнительные операции (содействие терроризму, отмывание, обналичивание денжных средств, кредитование аффилированных компаний и т.д.);
• Платежеспособность (снижение уровня достаточности капитала ниже требуемого норматива);
• Ликвидность (систематические невыплаты по обязательствам, снижение показателей ликвидности ниже нормативного уровня);
• Недостоверная отчетность (некорректное ведение бухгалтерского учета, сокрытие операций, некорректная оценка рисков финансовых активов).

Полученные результаты (рис. 2) позволяют подтвердить выдвинутое предположение о том, что реальные финансовые проблемы банка являются причиной менее чем 50% отзывов лицензий регулятором.

Рис. 1. Темпы роста количества отозванных лицензий в банковском секторе РФ за 2010-2017 годы

С 2010 по 2017 год 397 кредитных организаций лишились права осуществлять банковскую деятельность, в 2014 году было отозвано 86 банковских лицензий, что на 140% (или на 53 отозванных лицензий) больше, чем в предыдущем 2013 году.  За 2016 год 100 банков лишились лицензий, этот год стал рекордным по данному показателю. За первые 4 месяца 2017 года было отозвано 19 лицензий.

При отзыве лицензий ЦБ РФ руководствуется исчерпывающим перечнем оснований, по которым он может или обязан отозвать лицензию на осуществление банковских операций (статья 20 ФЗ «О банках и банковской деятельности»).

Классификация возможных причин отзыва лицензий регулятором у коммерческого банка:

• Реорганизация (слияние, поглощение);
• Сомнительные операции (содействие терроризму, отмывание, обналичивание денжных средств, кредитование аффилированных компаний и т.д.);
• Платежеспособность (снижение уровня достаточности капитала ниже требуемого норматива);
• Ликвидность (систематические невыплаты по обязательствам, снижение показателей ликвидности ниже нормативного уровня);
• Недостоверная отчетность (некорректное ведение бухгалтерского учета, сокрытие операций, некорректная оценка рисков финансовых активов).

Полученные результаты (рис. 2) позволяют подтвердить выдвинутое предположение о том, что реальные финансовые проблемы банка являются причиной менее чем 50% отзывов лицензий регулятором.

Рисунок 2. Причины отзывов лицензий банков

Структура причин отзыва лицензий у банков по годам (рис. 3) позволяет выявить следующие тенденции:

• Доля банков, лицензии которых отзываются по причине предоставления некорректных данных, постепенно снижается. Вероятнее всего, это связано с усилением контроля над финансовой деятельностью и отчетностью кредитных организаций и активной чисткой ненадежных банков со стороны ЦБ РФ;
• Кризисным годам свойственно увеличение доли банков, лицензии которых отзываются по причине ухудшения финансового состояния (проблемы с ликвидностью и платежеспособностью);
• В 2014-2016гг. заметно значительное увеличение доли отзывов лицензий банков, осуществляющих сомнительные операции. Можно предположить, что данный факт так же связан с политикой ЦБ РФ по очистке банковской среды от «карманных» банков.

Рисунок 3. Структура причин отзыва лицензий по годам

Для определения зависимости вероятности отзыва лицензии от масштаба банка в рамках данной работы рассмотренные банки были разделены на 4 группы в зависимости от масштаба, путем ранжирования по размеру совокупных активов
 (табл. 2).

Таблица 2. Распределение банков на группы в зависимости от размера активов

Проведенный анализ позволяет судить о том, лицензии чаще отзываются у банков небольшого масштаба. Это можно объяснить следующим образом:

• Небольшим банкам труднее привлекать средства, в связи с этим они вынуждены предлагать более высокие процентные ставки по депозитам, что, в свою очередь, приводит к наиболее рискованной политике управления активами;
• Региональные мелкие банки довольно часто создаются под нужды аффилированного бизнеса. Вследствие действующей программы регулятора по очистке банковской системы от подобных банков, отзывы лицензий более свойственны мелким банкам.

Рассмотрим причины отзыва лицензий у банков в зависимости от их масштаба (рис. 4). Можно заметить, что более 40% лицензий крупных банков отозваны по причине предоставления недостоверных данных, проблемы с ликвидностью не свойственны крупным банкам. По мере уменьшения масштаба банка можно заметить увеличение доли отзыва лицензий по причине ведения сомнительных операций и уменьшение доли реорганизаций.

Рисунок 4. Причины отзыва лицензий банков в зависимости от масштаба

По моему мнению, классификация банков на основании исключительно совокупной величины активов не представляется достаточной и в полной мере, позволяющей описать все закономерности. Целью данного анализа является разбиение банков на классы, каждый из которых соответствует определенной рисковой группе. Наблюдения, попавшие в одну группу, характеризуются одинаковой вероятностью отзыва лицензии, которая впоследствии нами оценивается.

Использование кластер-анализа для решения данной задачи наиболее эффективно. В общем случае кластер-анализ предназначен для объединения некоторых объектов в классы (кластеры) таким образом, чтобы в один класс попадали максимально схожие, а объекты различных классов максимально отличались друг от друга. Количественный показатель сходства рассчитывается заданным способом на основании данных, характеризующих объекты.

В данной работе предлагается кластеризовать банки, основываясь на ключевых балансовых показателях:

1. Оборотный капитал;
2. Совокупные активы;
3. Совокупные обязательства;
4. Неиспользованная прибыль (убыток) за отчетный период;
5. Прибыль (убыток) текущего года (до налогообложения);
6. Собственные средства;
7. Наличные денежные средства;
8. Резервы на возможные потери по ссудной задолженности;
9. Уровень сомнительной задолженности;
10. Привлеченные средства;
11. Кредиты (депозиты), полученные от Банка России;
12. Кредиты и прочие ссуды.

Все кластерные алгоритмы нуждаются в оценках расстояний между кластерами или объектами, и ясно, что при вычислении расстояния необходимо задать масштаб измерений. Поскольку различные измерения используют различные типы шкал, данные необходимо стандартизовать, так что каждая переменная будет иметь среднее 0 и стандартное отклонение 1.

На первом этапе выясним, формируют ли банки «естественные» кластеры, которые могут быть осмыслены. Наиболее важным результатом, получаемым в результате древовидной кластеризации, является иерархическое дерево.

Мы построили дендрограмму по полной связи, чтобы выявить оптимальное количество кластеров. На первом этапе выясним, формируют ли автомобили «естественные» кластеры, которые могут быть осмыслены (Рис. 5).

Рисунок 5. Дендрограмма по полной связи для банков с отозванными лицензиями в 2016 году

На представленной древовидной диаграммы видно, что из-за достаточно большого объема популяции выявлять «естественные» кластеры трудоемко. Исходя из визуального представления результатов, можно сделать предположение, что банки образуют 11 «естественных» кластеров. Проверим данное предположение, разбив исходные данные методом К-средних на 11 кластера, и проверим значимость различия между полученными группами. 

Вычисления по методу K-средних начинаются с k случайно выбранных наблюдений (в нашем случае k=11), которые становятся центрами групп, после чего объектный состав кластеров меняется с целью минимизации изменчивости внутри кластеров и максимизации изменчивости между кластерами.

Каждое следующее наблюдение (k+1) относится к той группе, мера сходства с центром тяжести которого минимальна.

После изменения состава кластера вычисляется новый центр тяжести, чаще всего как вектор средних по каждому параметру. Алгоритм продолжается до тех пор, пока состав кластеров не перестанет меняться.

Когда результаты классификации получены, можно рассчитать среднее значение показателей по каждому кластеру, чтобы оценить, насколько они различаются между собой.

По результатам кластеризации методом К-средних определим значимости различия между полученными кластерами путем дисперсионного анализа (Табл. 4).

Таблица 4. Дисперсионный анализ

Из таблицы выше видно, что значение р<0,05, что говорит о значимом различии. Таким образом мы получили следующее распределение банков по кластерам (Рис.6).

Рисунок 6. Доля отозванных лицензий банков различных кластеров

Таким образом, мы видим, что 75% банков, у которых была отозвана лицензия в 2016 году, были распределены между кластером 3, 9, 10. Рассмотрим подробнее причины отзыва лицензии у банков в каждом кластере (Рис. 7).

Рисунок 7. Причины отзыва лицензий банков в зависимости от кластера

Также мы рассмотрели средние финансовые показатели по каждому кластеру за год до отзыва лицензии (Табл. 5). В 3, 9, 10 группах можно наблюдать наиболее разнообразные причины отзывов лицензий.

Таблица 5. Средние показатели по кластерам

Таким образом, мы видим, что к третьей группе относятся банки с низким коэффициентом прибыльности, высокой долей просроченной задолженности в кредитном портфеле и отрицательным показателем финансовой устойчивости. Данные характеристики подтверждают, то что основными причинами отзыва лицензий у баков, отнесенных к данной группе, были с недостаточным уровнем ликвидности и платежеспособности.

В кластере девять наиболее частой причиной отзыва лицензии была платежеспособность. Из таблицы выше видно, что к данной группе относятся банки с низким коэффициентом финансового рычага. У таких банков недостаточно собственных средств в капитале. Основные риски для банков с низким финансовым рычагом: возможность потери финансовой независимости и платежеспособности.

На протяжении всего анализируемого периода основная часть отзывов лицензий (91% в 2016 году) была осуществлена по причине «Неисполнение федеральных законов, регулирующих банковскую деятельность, и нормативных актов Банка России». Данная причина представляет собой достаточно широкий перечень возможных нарушений, в том числе вложения в высокорискованные активы, недосоздание резервов в необходимом объеме, нарушения правил ведения бухгалтерской учета и так далее. 

При отзыве лицензий нарушение банковского законодательства в большинстве случаев сочеталось с другими основаниями, в частности в 34% случаях в 2016 году присутствовала причина нарушения 115-ФЗ «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем».

Еще одним частым основанием, по которым отзываются лицензии является неспособность удовлетворить требования кредиторов в течение 14 дней. По данной причине в 2015 году было отозвано 13% всех лицензий, в 2014 году 30%. Неисполнение требований кредиторов является основанием отзыва банковской лицензии, если банк, к которому предъявлено данное требование, не исполнил его в двухнедельный срок. Как правило, банки, финансовое положение которых было неустойчивым, начинают испытывать проблемы с ликвидностью, и удовлетворение требований кредиторов (в том числе вкладчиков) становится невозможным. Усугубляет ситуацию информационный фон, когда начинается паническое извлечение ресурсов из кредитной организации. В таких условиях даже относительно устойчивая кредитная организация не сможет справиться с потоком требований, однако при наличии других текущих проблем такой отток средств становится гибельным для банка.

В среднем в 20% случаев отзывов лицензий с 2010 по 2016 год основанием становилось снижение размера собственных средств ниже минимального значения на дату регистрации. Во всех случаях снижение показателя достаточности сочеталось с несоответствием размера собственных средств минимальному значению уставного капитала. В 12% случаев в 2015 году причиной отзыва лицензии становилось установление факта существенной недостоверности отчетности либо нарушение сроков её представления.

Так или иначе, причиной отзыва у коммерческого банка лицензии является потеря им финансовой устойчивости, которая находит проявление в тех или иных нарушениях, ведущих к отзыву лицензии. Организации, регулирующие деятельность кредитных организаций, как за рубежом, так и в России, заинтересованы в как можно более раннем обнаружении проблем в деятельности коммерческих банков. Это позволит регуляторам в дальнейшем применить различные инструменты стабилизации финансового состояния и минимизировать потери в случае отзыва лицензии.

Во всем мире, организации, регулирующие деятельность коммерческих банков страны, осуществляют оценку финансового положения кредитных организаций с использованием различных способов и моделей, которые по способу получения информации принято разделять на две категории:

• методы, применяющие дистанционный анализ;
• осуществление проверок непосредственно в самой кредитной организации.

На практике большинство регуляторов используют и те, и другие способы получения информации с разной периодичностью, определяя уровень финансовой устойчивости и вероятность дефолта при помощи рейтинговых систем и математических моделей.

Таким образом, в результате проведенного графического и статистического анализа, было отмечено, что отзыв лицензий у банков регулятором осуществляется не всегда по причине нестабильного финансового положения. Больше половины отзывов лицензий произведены по следующим причинам: предоставление недостоверной отчетности, реорганизация банка, ведение сомнительных операций. В связи с этим, прогнозирование отзыва лицензий российских банков может иметь выраженную страновую специфику, а, следовательно, можно высказать предположение о том, что существующие модели прогнозирования банкротств в банковском секторе развитых экономик покажут невысокие предикативные характеристики на российском рынке.

Список источников:

1. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» № 395-I от 02.12.1990 г.
2. Зернова Л.Е., Ильина С.И. К вопросу об оценке деятельности банка в финансово-промышленной группе. Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции «Теоретические и прикладные вопросы науки и образования», 2015. – С. 46-47.
3. Портал банковского аналитика [Электронный ресурс]. – Электрон. дан. http: // analizbankov.ru
4. Acharya V. V., Mora N.. A Crisis of Banks as Liquidity Providers. The Journal of Finance – February 2015.
5. Официальный сайт Центрального Банка РФ. -. -Режим доступа:www.cbr.ru
6. Пересецкий А. А.Модели отзыва лицензий российских банков. М.: Российская экономическая школа, 2010. С. 26.