МЕНЮ


Фестивали и конкурсы
Семинары
Издания
О МОДНТ
Приглашения
Поздравляем

НАУЧНЫЕ РАБОТЫ


  • Инновационный менеджмент
  • Инвестиции
  • ИГП
  • Земельное право
  • Журналистика
  • Жилищное право
  • Радиоэлектроника
  • Психология
  • Программирование и комп-ры
  • Предпринимательство
  • Право
  • Политология
  • Полиграфия
  • Педагогика
  • Оккультизм и уфология
  • Начертательная геометрия
  • Бухучет управленчучет
  • Биология
  • Бизнес-план
  • Безопасность жизнедеятельности
  • Банковское дело
  • АХД экпред финансы предприятий
  • Аудит
  • Ветеринария
  • Валютные отношения
  • Бухгалтерский учет и аудит
  • Ботаника и сельское хозяйство
  • Биржевое дело
  • Банковское дело
  • Астрономия
  • Архитектура
  • Арбитражный процесс
  • Безопасность жизнедеятельности
  • Административное право
  • Авиация и космонавтика
  • Кулинария
  • Наука и техника
  • Криминология
  • Криминалистика
  • Косметология
  • Коммуникации и связь
  • Кибернетика
  • Исторические личности
  • Информатика
  • Инвестиции
  • по Зоология
  • Журналистика
  • Карта сайта
  • Управление ликвидностью коммерческого банка

    2) займы у Центрального банка

    Преимущества метода очевидны:

    ·                     сокращается доля низкодоходных и недоходных активов;

    ·                     в случае изъятия депозитов валюта баланса банка не уменьшается или уменьшается в меньшей степени, потому что вторичные резервы не ликвидируются, а напротив, банк привлекает дополнительные средства.

    Но при использовании данного метода риск ликвидности замещается другими видами риска:

    ·                     риском изменения процентных ставок;

    ·                     риском доступности фондов (который определяется, в первую очередь, емкостью межбанковского рынка).

    В кризисных условиях использование такой модели чревато серьёзными проблемами с ликвидностью – ставки на рынке МБК растут, банки значительную часть средств используют на списание убыточных активов – как следствие, ёмкость межбанковского рынка сокращается.


    2.6 Модель конверсии фондов


    Этим методом делается попытка разграничить источники средств в соответствии с нормами обязательных резервов и скоростью их обращения или оборачиваемостью. «…Данная модель предполагает создание нескольких «прибыльных центров» (или «центров ликвидности») внутри самого банка, используемых для размещения средств, привлеченных банком из разных источников. Эти структурные подразделения часто называют «банками внутри банка», поскольку размещение средств каждым из этих центров осуществляется независимо от размещения средств других центров» [15]. По сути, в одном коммерческом банке формируется несколько банков по каждому источнику средств, и дилемма «ликвидность – доходность» решается для каждого источника в отдельности, отсюда и второе название метода – метод минибанка.

    Рассмотрим действие метода для такого источника средств, как депозиты физических лиц.

    На сегодняшний день НОБР по обязательствам перед физическими лицами снижен ЦБ до 0,5%, но это скорее срочная мера, направленная на поддержание ликвидности банковской системы. С 1 февраля норматив будет установлен в размере 1,5%. На сегодняшний день для всех категорий вкладов физических лиц установлен единый норматив резервирования, однако, на практике резерв по вкладам до востребования должен быть максимальным, поскольку и скорость оборота их выше. Соответственно, в первичный резерв по вкладам до востребования направляется больше средств. Конкретная цифра будет складываться из многих составляющих анализа депозитной базы, в частности, стабильности депозитной базы, уровня оседания средств, степени постоянства депозитов. Оставшуюся часть средств целесообразно направлять во вторичные резервы – например, краткосрочные облигации. Вложение средств в долгосрочные инструменты, например ипотечные облигации, будет рискованным и может привести к разрыву ликвидности по данному источнику средств. Относительно небольшая часть вкладов до востребования может служить источником для выдачи ссуд, но такие ссуды должны быть краткосрочными и полностью обеспеченными.

    На сегодняшний день модель конверсии фондов выглядит наиболее предпочтительно из всех представленных в данной работе. Приведение в соответствие источников средств и направления их использования позволяет создать резервные позиции по каждому источнику в отдельности, что в целом повышает способность банка выполнять обязательства даже в кризисные моменты.

    Однако ни одна модель не может дать гарантию своевременного и полного выполнения всех обязательств – например, в стабильной экономической ситуации в составе вкладов до востребования всегда остаётся минимальный неснижаемый остаток, который банк с целью получения большего дохода может направить в долгосрочные инвестиционные вложения. Однако любое проявление нестабильности в экономике способствует активному изъятию вкладов, и в первую очередь, вкладов до востребования. В такой ситуации ориентироваться на предшествующую стабильность депозитной базы нельзя, и долгосрочные инвестиции в данном случае могут вызвать дефицит ликвидности по вкладам до востребования. Таким образом, даже внешне эффективная модель конверсии средств может привести к риску ликвидности.

    В последнее время разрабатываются также динамические модели управления ликвидностью, которые призваны восполнить недостатки всех вышеперечисленных моделей. В первую очередь, динамические модели позволяют постоянно корректировать ситуацию с ликвидностью кредитной организации с учётом изменяющихся факторов риска.


    2.7 Перспективные модели управления ликвидностью. Основные принципы построения динамической модели


    На сегодняшний день большинство применяемых банками методов управления ликвидностью являются статическими, то есть не учитывают возможность возникновения рисков (валютных, процентных, рисков ликвидности) в будущем и их влияние на ликвидность банка в прогнозном периоде. Более эффективной моделью управления ликвидностью является динамическая модель, однако она требует применения сложного математического аппарата. В данной главе остановимся только на базовых принципах построения упрощённой модели управления ликвидностью. Поскольку модель изначально упрощённая, «…примем ряд балансовых ограничений:

    ·                     все активы банка состоят из рублевых денежных средств (касса + _корсчета) и доходных активов;

    ·                     каждый доходный актив представляет собой одноразовое вложение с одноразовым возвратом через заданное время;

    ·                     по каждому доходному активу вложенные средства либо возвращаются в срок, либо вообще не возвращаются;

    ·                     каждое обязательство представляется как одноразовое заимствование с одноразовым возвратом в заданный срок;

    ·                     средства по каждому обязательству изымаются точно в срок;

    ·                     ставки размещения и привлечения в банке точно совпадают с рыночными и фиксируются на момент открытия актива или пассива» [25];

    Теперь определимся с активами и пассивами. Естественно, активы имеют разные сроки и разную степень доходности для банка. Поэтому активы разбиваются по срокам на группы. Соответственно:

    At(i,h) — сумма, инвестированная в t-м периоде в активы i-го типа на срок h периодов, которая выражена в валюте данного актива

    mt(i,h) — доля возврата активов i-го типа, открытых в t-м периоде, сроком на h периодов (например, в течение месяца мы вложили средства в государственные облигации на срок 1 год в сумме 100 000 рублей, доля возврата составляет 0,99). Фактически доля возврата характеризует качество актива, однако сложность именно в том, чтобы точно её рассчитать. Проще всего считать долю возврата случайной, тогда в расчёте будет использоваться среднеквадратическое отклонение этой величины (st(i,h))

    Пассивы также характеризуются определёнными показателями:

    Bt(i,h) — сумма, заимствованная в t-м периоде из источника i-го типа на срок h периодов, которая выражена в валюте данного обязательства

    «…В зависимости от каждого типа пассива можно рассчитать

    ·                     сумму в рублях привлеченных за период средств;

    ·                     сумму в рублях выплат банка;

    ·                     начисленный за период и реально произведенный процентный расход» [17];

    «…Кроме того, на банк оказывает влияние внешняя среда – основные факторы внешней среды это спрос на инвестиции и возможности привлечения средств банком» [25]. Таким образом, в модель включаются ещё и рыночные ограничения:

    ·                     Xt(i,h) — выраженный в рублях спрос на инвестиции i-го типа на срок h периодов, доступный банку на рынке активов в периоде t

    ·                     Yt(i,h) — выраженные в рублях возможности банка в периоде t по привлечению средств из источника i-го типа на срок h периодов

    Естественно, что показатель At(i,h) не может превосходить Xt(i,h), как и сумма Bt(i,h) не превосходит Yt(i,h).

    В общем виде модель построена, принципы её использования в следующем:

    ·                     Структуру активов и пассивов At(i,h) и Bt(i,h) мы свободно планируем в рамках перечисленных выше рыночных и балансовых ограничений.

    ·                     Параметры качества активов t(i,h), st(i,h) мы можем планировать лишь в некоторой степени, например устанавливая ориентиры, к которым банк должен приблизиться в будущем. Используя другой подход, можно трактовать эти величины, как не зависящие от деятельности банка (т. Е. только прогнозируемые). Можно сочетать оба подхода, задавая допустимые значения в соответствии с кредитной политикой банка и одновременно просчитывая разные ситуации отклонения этих параметров от плановых значений (и тем самым фактически измеряя кредитный риск, соответствующий кредитной политике банка). Здесь многое зависит от кредитной политики банка – естественно, вложив деньги в государственные облигации, мы рискуем значительно меньше, поскольку качество актива выше. Однако в таком случае пострадает доходность банка.

    ·                     Рыночные потенциалы банка по размещению и привлечению средств Xt(i,h) и Yt(i,h) мы можем планировать лишь в редких случаях (особенно это касается спроса на кредиты), когда банк проводит экспансионистскую политику в новых регионах или сферах деятельности, или ожидает открытия доступа к новым источникам привлечения средств или укрепления своей репутации.

    ·                     Процентные ставки pt(i,h), qt(i,h) мы можем только прогнозировать. Можно рассмотреть несколько вариантов развития событий, каждый из которых характеризуется своей динамикой этих величин.

    Технологию применения модели можно рассмотреть упрощённо:

    1. Оцениваем параметры качества активов st+1, которых банк планирует достичь в следующем периоде, и ожидаемый уровень заемного потенциала Yt+1 (например, в следующем периоде средняя доля возврата актива должна составить 94%, при этом в следующем периоде мы сможем выпустить долговые обязательства на сумму 100 000 рублей, и так далее по каждой группе пассивов)

    2. Планируем варианты размещения средств At+1 и привлечения Bt+1, учитывая при этом:

    - наши цели относительно уровня доходов, рыночной стоимости собственного капитала и ликвидности;

    - рыночные и балансовые ограничения

    -ориентировочные будущие значения качества активов;

    -текущие значения процентных ставок pt, qt

    3. Вычисляем, как изменятся доходы, стоимость собственного капитала и ликвидность, если в той или иной степени изменятся:

    - качество активов (по сути, это анализ кредитного риска)

    - процентные ставки (анализ процентного риска)

    - курсы валют (валютный риск)

    Например, «…анализ кредитного риска описывается в общем виде формулой (ожидаемый кредитный убыток по данному активу):


    , где


     - значение k-го фактора кредитного риска (в процентах вероятности дефолта) на базовую дату, влияющего на j-й финансовый инструмент;

     - общее количество факторов кредитного риска, влияющих на j-й финансовый инструмент;

    - степень влияния k-го фактора кредитного риска на стоимость j-го финансового инструмента» [17].

    Эти вычисления позволят спрогнозировать риск нехватки ликвидности (дефицита ликвидности) в зависимости от действия фактора кредитного риска.

    Совокупность всех факторов риска, оказывающих влияние на финансовые инструменты кредитной организации, можно описать следующей формулой:

                                                        

    , [17] где


     - прогнозное изменение стоимости финансового инструмента относительно его базовой стоимости в момент времени t;

     - стоимость j-го финансового инструмента;

     - ожидаемый кредитный убыток j-го финансового инструмента;

    - прогнозное значение “доходности” изменения k-го фактора риска, влияющего на j-й финансовый инструмент

     - общее количество факторов кредитного риска, влияющих на j-й финансовый инструмент;

     - общее количество факторов процентного риска, влияющих на j-й финансовый инструмент;

     - общее количество факторов фондового риска, влияющих на j-й финансовый инструмент;

     - общее количество факторов валютного риска, влияющих на j-й финансовый инструмент.

    Конечно, модель в таком виде на практике применить сложно. Помимо вышеперечисленных факторов, «…в действующих динамических моделях анализируется временной показатель ликвидности, который демонстрирует достаточность прибыли по имеющимся активам в случае, когда сроки активов превышают сроки пассивов» [32] (на практике встречаются преимущественно такие случаи). «…Для анализа пассивов во времени», которые здесь просто описываются некоторой величиной Bt(i,h), «…возможно построение моделей временных рядов – это уже элементы эконометрического анализа с использованием моделей ARIMA» [16].

    Таким образом, построение динамической модели является достаточно трудоёмким процессом. «…Если для расчета статической модели фактически требуется только автоматизированный финансовый калькулятор, с помощью которого оформляются в виде распределенной по периодам таблицы уже существующие в банковской отчетности денежные потоки (в частности, платежи по выданным кредитам), то создание работоспособной динамической модели связано с разработкой значительно более сложного вычислительного аппарата, способного описывать транзакции, которые банк предполагает провести в будущем, и оценивать их возможные последствия» [24].

    Наиболее простая динамическая модель должна уметь прогнозировать финансовые потоки при условии постоянства проводимой банком политики. «…При этом следует исходить из практики заключения договоров, имевшей место в течение последних 3-6 месяцев» [25]. Чтобы повысить точность этой модели, ее рекомендуется дополнить несколькими описанными ниже элементами.

    Анализ динамики вкладов до востребования. «…Для оптимального установления и изменения лимитов необходима адекватная система анализа перспектив развития клиентской базы, которая позволяет оценивать тенденцию изменения объема средств на счетах до востребования, а также колебания остатков на данных счетах» [33]. Составление достоверного прогноза этих двух параметров дает банку возможность рассчитать, какой дополнительный объем денежных средств будет в его распоряжении в определенный период, а также какой его долей он может воспользоваться без риска вызвать кризис ликвидности.

    What-If-анализ. «…Система должна просчитывать последствия предполагаемых корректив политики банка либо радикальных изменений экономической ситуации в стране, которые могут вызвать резкий отток денежных средств» [25]. Используя «What-If-анализ», руководство банка может своевременно оценить последствия реализации предполагаемых сценариев и предпринять адекватные меры, что позволит банку оперативно перестроиться, чтобы извлечь максимальную выгоду из благоприятной ситуации либо минимизировать убытки и предотвратить банкротство в случае угрозы возникновения кризиса.

    Прогностические системы. «…Наиболее сложные динамические системы управления разрывами ликвидности включают в себя инструментарий, позволяющий просчитывать последствия принятия различных управленческих решений с учетом прогноза изменения экономической ситуации и ее влияния на отдельные агрегированные статьи баланса банка. Количественные оценки зависимости статей баланса от внешней среды можно получить путем корреляционного анализа рядов динамики изучаемых статей и различных рыночных индексов» [21]. При этом следует учитывать сезонные колебания среднемесячных объемов выдаваемых кредитов. «…Более точную картину зависимости от рыночной ситуации можно сформировать при помощи факторного анализа, причем учитываться должны и количественные, и качественные показатели» [24].



    3. Современная оценка ликвидности банковской системы России. Проблемы управления ликвидностью в условиях финансовой нестабильности


    3.1 Современная оценка ликвидности банковской системы России


    Необходимо признать, что банковская система России напрямую ощутила действие мирового финансового кризиса. Негативные тенденции, наблюдавшиеся с марта – апреля 2008 года, к осени только укрепились. Сложности с приобретением ресурсов на зарубежных межбанковских рынках, значительный отток средств с депозитов, рост просроченной задолженности по активным операциям, потери в связи с переоценкой финансовых активов – всё это привело к увеличению риска ликвидности кредитных организаций.

    Проведём анализ каждого из негативных факторов, которые усиливают риск ликвидности кредитных организаций:

    1. Сокращение объёма рынка межбанковского кредитования.

    В течение нескольких лет отечественные банки занимали активные позиции на зарубежных рынках межбанковского кредитования, что в принципе объяснимо – поскольку стоимость финансовых ресурсов за рубежом значительно ниже. «…Только за одно полугодие 2007 года кредитные организации России заняли 28,8 млрд. долларов, что составляло около 15% от совокупных активов банковской системы России» [30]. По данным аналитиков ЦБ РФ, в ряде кредитных организаций внешние займы достигли 30% от совокупной ресурсной базы, что является критическим показателем. «…К июлю 2008 года объём чистых заимствований за рубежом сократился на 26,7%, в абсолютном выражении составив 21, 7 млрд. долларов. В структуре пассивов доля внешних займов в июле 2008 года составила 16,5%, что в принципе не является высоким показателем в рамках всей банковской системы» [28] (для сравнения – доля внешних займов в Казахстане составляет порядка 40% ресурсной базы банковской системы).

    Однако в современных условиях стоимость кредитных ресурсов существенно возросла – об этом свидетельствует динамика ставки LIBOR по межбанковским займам в долларах и евро. К октябрю 2008 года ставка по межбанковскому кредиту в евро выросла до 5,28% по сравнению с 2,48% в начале 2006 года. Ярким показателем кризиса рынка является показатель спрэда LIBOR – OIS. Суть этого показателя заключается в следующем – существует рыночная процентная ставка по межбанковскому кредиту (LIBOR). Ставка OIS же фактически представляет собой ставку по однодневному кредиту от ФРС США. Если участники рынка ожидают, что ставка ФРС через 3 месяца составит 0.5%, то OIS будет находиться около этого значения. Важное отличие между ставками состоит в том, что ставка LIBOR включает риск контрагента, а OIS – нет. Поэтому разница указанных ставок представляет собой премию, которую банки берут, чтобы покрыть кредитный риск. Расширение спрэда отражает опасения кредитора относительно заемщика и наоборот. В сентябре, в день перед банкротством инвестбанка Lehman Brothers, разница составляла 72 пункта. После злополучного банкротства, банки в панике закрыли лимиты друг на друга, что привело к взлету премии до 366 пунктов. Среднее значение разницы за последние 5 лет составляет лишь 11 пунктов, что свидетельствует об острой напряжённости на зарубежном рынке межбанковского кредитования.

    Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6


    Приглашения

    09.12.2013 - 16.12.2013

    Международный конкурс хореографического искусства в рамках Международного фестиваля искусств «РОЖДЕСТВЕНСКАЯ АНДОРРА»

    09.12.2013 - 16.12.2013

    Международный конкурс хорового искусства в АНДОРРЕ «РОЖДЕСТВЕНСКАЯ АНДОРРА»




    Copyright © 2012 г.
    При использовании материалов - ссылка на сайт обязательна.