Темы диссертаций по экономике » Бухгатерский учет, статистика

Статистический анализ финансовой деятельности коммерческих банков тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Сухова, Ольга Евгеньевна
Место защиты	Москва
Год	2003
Шифр ВАК РФ	08.00.12

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Статистический анализ финансовой деятельности коммерческих банков"

На правах рукописи УДК 519.23:336.7

СУХОВА ОЛЬГА ЕВГЕНЬЕВНА

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ФИНАНСОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ

Специальность 08.00.12 Ч Бухгатерский учет, Статистика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2003

Диссертация выпонена на кафедре Математической статистики и эконометрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ)

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Дубров Абрам Моисеевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Гатаулин Ахияр Мугинович;

кандидат экономических наук Кирилова Елена Викторовна

Ведущая организация: Всероссийский заочный финансово-

экономический институт

Защита диссертации состоится л13 ноября 2003 г. в 14-00 часов на заседании Диссертационного совета К 212.151.02 Московского государственного университета экономики, статистики и информатики по адресу: 119501, г. Москва, ул. Нежинская, д. 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета экономики, статистики и информатики.

Автореферат разослан:л /л октября 2003 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, ^ .___

кандидат экономических наук, 'яО^о^*^

доцент Бамбаева Н.Я.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Банковская система является одним из основных элементов рыночного механизма, поэтому негативные изменения в ней могут повлечь за собой ухудшение состояния экономики страны в целом.

Произошедшие в России за последнее десятилетие кризисы банковской системы явились результатом недостаточного использования отечественными банками современных инструментов управления рисками, что привело к значительным финансовым потерям и банкротству крупнейших российских кредитных организаций. Для успешной деятельности банка необходимо проводить глубокий анализ всех видов рисков, которые могут значительно повлиять на его финансовые показатели. Результаты этого анализа определяют индивидуальный для каждого банка комплекс мер по повышению эффективности финансовой деятельности.

Наряду с функциональным, структурным и факторным видами анализа, раскрывающими процессы формирования денежных потоков и финансового состояния банка, важное место занимает рейтинговый анализ. Он позволяет проводить сравнительную оценку финансовой деятельности различных банков для принятия экономических решений: вкладчиками Ч по повышению эффективности размещения денежных средств, инвесторами - по выбору объекта приложения капитала, руководством банка - по разработке стратегии его развития.

В зарубежной практике применяются различные методики рейтингового анализа банков. Однако их перенос в отечественную практику затруднен по причине специфики российской банковской системы. В настоящее время в России разработан ряд методик построения банковских рейтингов, но ни одна из них не позволяет с высокой степенью точности оценить текущее состояние банковской системы и спрогнозировать ее дальнейшее развитие. Поэтому требуется дальнейшее совершенствование методик построения банковских

рейтингов, позволяющих получить адекватную оценку ситуации на российском банковском рынке.

Актуальность указанных вопросов предопределила выбор темы диссертационного исследования, обусловила научный интерес и практическую значимость его результатов.

Целью диссертационного исследования является разработка методики статистического анализа финансовой деятельности коммерческих банков и построения банковского рейтинга, предназначенного для сравнения эффективности риск-менеджмента коммерческих банков.

Для достижения поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:

- проанализированы теоретические основы управления банковскими рисками и разработаны рекомендации по их совершенствованию;

-исследован отечественный и зарубежный опыт построения рейтинговых систем для сравнения финансовой деятельности коммерческих банков с целью их дальнейшего использования;

- проанализированы возможности использования банковского рейтинга для сравнения эффективности риск-менеджмента банков;

- разработана методика построения рейтинга коммерческих банков;

- проведен сравнительный анализ эффективности риск-менеджмента отечественных коммерческих банков с использованием разработанной рейтинговой методики.

Объектом исследования является банковская система России.

Предметом исследования является система показателей, характеризующая финансовую деятельность российских коммерческих банков.

Теоретико-методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых, посвященные проблемам экономики, статистики, эконометрики, деятельности банковской системы и построения рейтингов банков.

В работе использованы статистические методы многомерной классификации, снижения размерности, исследования зависимостей, методы анализа временных рядов и прогнозирования, табличные и графические методы представления результатов анализа.

Информационной базой исследования явились официальные данные Центрального Банка России и Госкомстата России, а также данные финансовой отчетности банков, публикуемые в средствах массовой информации.

Научная новизна исследования. Наиболее существенные результаты, полученные лично автором и обладающие элементами научной новизны:

-сформулированы методические подходы к экономико-статистическому анализу финансовой устойчивости российской банковской системы;

- разработана и апробирована методика построения рейтинга отечественных коммерческих банков по финансовой устойчивости, базирующаяся на методах многомерной классификации и учитывающая показатели, характеризующие уровень кредитного риска и риска неплатежеспособности;

-предложены агоритмы проверки адекватности банковских рейтингов, основанные на кластерном анализе;

- разработан подход к проверке точности банковских рейтингов, построенных по прогнозным значениям с помощью разработанной методики.

Практическая значимость исследования. Предложенные методические разработки могут использоваться банками, органами надзора и банковской статистики, а также аналитическими агентствами, заинтересованными в построении рейтинга банков по финансовой устойчивости.

Апробация результатов исследования. Основные результаты работы доложены и получили одобрение на IV, V и VI Международных студенческих конгрессах, проходивших в МЭСИ, и на конференциях Института статистики и эконометрики МЭСИ. Результаты диссертационного исследования применяются в работе подразделений ОАО Первый Республиканский Банк и АКБ Новый Кредитный Союз (ЗАО), что подтверждено документально.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 работ общим объемом 1,3 п.л.

Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического перечня и приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, определены цели и задачи диссертационного исследования, научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе Роль банковских рисков в формировании показателей финансового состояния банков определено понятие банковского риска; рассмотрены классификация банковских рисков и теоретические основы управления ими; определено понятие рейтинга банков и рассмотрены возможности использования рейтинга для сравнения финансовой деятельности банков.

Показано, что риск является неотъемлемым элементом банковской деятельности. Он играет определяющую роль в формировании финансовых результатов деятельности банков, качестве активов и пассивов банков, и, таким образом, дожен использоваться при сравнительном анализе их финансового состояния, положения на рынке банковских услуг.

В диссертации выявлено, что банковские риски подразделяются на три категории: финансовые, функциональные и прочие (внешние по отношению к банку) риски (рис. 1).

В системе банковских рисков особое место занимают финансовые риски, которые приводят к непредвиденным изменениям в объемах, доходности, структуре активов и пассивов. Они оказывают непосредственное воздействие на финансовые результаты деятельности банка - показатели рентабельности и

ликвидности и, в конечном итоге, на размер капитала и его платежеспособность.

Функциональные риски возникают из-за невозможности своевременно и в поном объеме контролировать финансово-хозяйственную деятельность банка, собирать и анализировать соответствующую информацию. Функциональные риски, по сравнению с финансовыми, гораздо труднее идентифицировать и оценить количественно. Функциональные риски также приводят к финансовым потерям.

К группе прочих рисков относятся те нефинансовые риски, которые, в отличие от функциональных, являются внешними по отношению к банку. Влияние данной группы рисков на результативность работы банка исключительно велико, а управление ими наиболее трудно формализуемо.

Рис. 1. Классификация банковских рисков

Под управлением рисками понимается система мер, направленных на выявление, оценку и минимизацию рисков, обеспечивающих оптимальное соотношение доходности и риска по совершаемым операциям. Успешное

управление банковскими рисками является важнейшим условием конкурентоспособности и надежности любой финансовой организации. Поэтому необходимо выявлять и предотвращать возможные неблагоприятные события, находить пути минимизации их последствий, создавать методологии управления банковскими рисками.

Проведенное диссертационное исследование показало, что успешное управление банковскими рисками позволяет банку развиваться и улучшать свое финансовое состояние, а также формировать положительную репутацию.

В работе особое внимание уделено проблеме финансовой устойчивости коммерческих банков - важнейшей характеристике деятельности банка, основе его жизнеспособности и дальнейшего развития на рынке банковских услуг.

Финансовая устойчивость - способность банка в динамичных условиях рыночной среды противостоять внешним и внутренним негативным факторам, обеспечивать надежность вкладов юридических и физических лиц, защищать интересы акционеров и своевременно выпонять свои обязательства по обслуживанию клиентов.

Согласно данным ЦБ РФ доля финансово устойчивых кредитных организаций в общем их количестве за период с 01.01.2001г. по 01.01.2003г. увеличилась с 89,9% до 95,4% (рис. 2).

100% 80% 60% * 40% 20% 0%

01/01/01 01/01/02 01/01/03

] Вф*1нансоео устойчивые крадигаыв органидацж Шфкнаиеово иаустсйчивые кредитные организации"

Рис. 2. Динамика доли финансово устойчивых и неустойчивых кредитных организаций за период с 01.01.2001г. по 01.01.2003г.

Несмотря на указанную положительную тенденцию, в условиях продожающихся экономических преобразований проблема финансовой устойчивости коммерческих банков остается актуальной.

Анализ мировой практики показал, что сравнительная оценка финансового состояния банков и одновременно формирование их репутации как устойчивых и стабильных осуществляется на базе рейтингов.

Рейтинг банков - способ оценки деятельности коммерческого банка в сравнении с другими. При этом критерием сравнения на практике выступают как количественные, так и качественные показатели.

Проведенное исследование показало, что рейтинг банка по финансовой устойчивости напрямую зависит от эффективности его риск-менеджмента (рис.

Рис. 3. Влияние эффективности риск-менеджмента банка на его рейтинг

Чем эффективнее работает система управления рисками в банке, тем выше его рейтинг.

Во второй главе Методология составления банковского рейтинга

проанализированы основные виды зарубежных и отечественных рейтинговых методик, изложена разработанная автором методика построения рейтинга коммерческих банков по финансовой устойчивости.

В работе показано, что в зарубежной практике широко используются многочисленные банковские рейтинги, которые позволяют различным слоям населения, а также компаниям и банкам адекватно оценивать положение отдельных банков в банковской системе.

Наиболее известными зарубежными системами построения банковских рейтингов являются: система CAMELS, применяемая в США, а также система PATROL, применяемая в Италии, и система ORAP, используемая во Франции. Кроме того, широко распространены рейтинговые системы, основанные на коэффициентном анализе и анализе однородных групп; рейтинговые системы комплексной оценки банковского риска и статистические модели.

Доказано, что применение зарубежных методик в России затруднительно по следующим причинам:

- рейтинги международных рейтинговых агентств, имеющих высокий авторитет, присвоены крайне малому числу российских банков;

- международные рейтинговые агентства пользуются методиками, которые в недостаточной степени учитывают все аспекты российской действительности, что существенно искажает оценку финансового состояния российских банков;

- зарубежные рейтинги, как правило, основаны на информации полугодичной и более давности, что делает затруднительным их практическое использование в российских условиях, когда финансовое состояние банка может существенно измениться за два-три месяца.

Тем не менее, в диссертации показано, что идеи, на которых основаны наиболее известные зарубежные рейтинговые методики, могут быть адаптированы для анализа банковской деятельности в российских условиях.

В настоящее время в России рейтинговые системы оценки банков разрабатываются, как непосредственно кредитными учреждениями и органами

надзора, так и специализированными изданиями и рейтинговыми агентствами. Наиболее распространенными в России являются банковские рейтинги таких журналов, как Профиль и Эксперт, и рейтинги, построенные рейтинговыми агентствами Интерфакс, Рус-Рейтинг и информационным центром Рейтинг. Из них наибольшим доверием среди специалистов в области построения банковских рейтингов пользуется методика журнала Эксперт, а также методики рейтингового агентства Интерфакс и информационного центра Рейтинг.

В работе показана перспективность разработанной рейтинговым агентством Рус-Рейтинг методики построения рейтинга банков. При этом отмечена ограниченность информационной базы, что не позволяет широко использовать разработанную агентством методику.

В диссертационном исследовании показано, что методика построения банковского рейтинга, используемая журналом Профиль обладает рядом недостатков, снижающих ее точность.

По мнению автора, отечественные методики построения банковского рейтинга можно разделить на абсолютные и относительные.

При построении рейтинга по абсолютной методике (методики рейтингового агентства Интерфакс, независимого рейтингового агентства Рус-Рейтинг и информационного центра Рейтинг) каждый банк рассматривается отдельно и с другими банками не сравнивается. Абсолютные методики делят исследуемую совокупность на однородные группы, но не позволяют определить расположение банков внутри полученных однородных групп.

При построении относительного рейтинга (методики журналов Профиль и Эксперт) позиция финансовой устойчивости коммерческого банка определяется не только значениями показателей его финансовой деятельности, но и финансовыми показателями других банков, участвующих в рейтинге. Таким образом, даже при условии отсутствия негативной динамики в показателях, характеризующих финансовую деятельность отдельного банка, его позиция в рейтинге может ухудшиться в том случае, если у других банков

улучшатся показатели их финансовой деятельности, по сравнению с предшествующими периодами.

Помимо перечисленных выше отечественных методик, в настоящее время в России получили широкое применение статистические методы многомерной классификации коммерческих банков, позволяющие объединить в себе основные принципы построения относительных и абсолютных рейтинговых методик. При этом банки делятся на однородные группы, внутри которых ранжирование не осуществляется, но, в зависимости от рассматриваемой первоначальной совокупности банков, результаты классификации могут различаться.

Несмотря на многообразие различных методик, в настоящее время возможности использования банковских рейтингов в России ограничены, что объясняется двумя причинами:

1) недостаточной достоверностью отечественной официальной банковской отчетности (например, раздувание капитала банка, неадекватное создание резервов, сокрытие проблемных ссуд путем продления сроков кредитных договоров и др.);

2) зависимостью оценки качественных показателей деятельности банков и экспертного определения весовых коэффициентов для исследуемых показателей от профессиональных навыков экспертов.

В диссертационном исследовании отмечено, что в настоящее время банковская система претерпевает существенные изменения в направлении прозрачности банковских операций и повышения устойчивости банков. В частности, с января 2004 года банки дожны перейти на международную систему финансовой отчетности (МСФО), в связи с чем прогнозируется, что финансовая отчетность банков станет более прозрачной. В таком случае методики, основанные на анализе объективных количественных данных, станут более точными.

Во избежание использования субъективных суждений экспертов, а также, учитывая предпринимаемые ЦБ РФ меры по повышению достоверности

финансовой отчетности банков, автором была разработана методика построения рейтинга коммерческих банков по финансовой устойчивости, базирующаяся на данных их публикуемой финансовой отчетности и основанная на статистических методах многомерной классификации.

Согласно разработанной методике, исходная совокупность коммерческих банков делится на однородные группы при помощи кластерного анализа. Затем строится рейтинг банков по финансовой устойчивости внутри однородной группы. Сначала банки, входящие в состав однородной группы, ранжируются по каждому показателю в отдельности. Балы выставляются по принципу лот лучшего к худшему, т.е. самому лучшему банку присваивается рейтинг л1. Затем балы, полученные в результате ранжирования банков по каждому показателю, складываются по отдельно взятому банку. На основе полученного общего бала также по принципу лот лучшего к худшему определяется место банка по совокупности показателей (финансово наиболее устойчивому банку присваивается рейтинг л1).

Для построения рейтинга банков по финансовой устойчивости с помощью разработанной автором методики, используются следующие показатели:

х1 - собственный капитал банка;

х2 - доля просроченных кредитов в кредитном портфеле банка;

хЗ - отношение прибыли к чистым активам банка (рентабельность чистых активов банка);

х4 - отношение собственного капитала банка к его чистым активам.

Выбор перечисленных выше показателей для построения банковского рейтинга обусловлен рядом причин.

Собственный капитал банка (х1) является фактором, обеспечивающим адекватную базу роста активных операций банка, главным источником возмещения возможных убытков при недостаточности текущих доходов, а также гарантией защиты интересов вкладчиков и кредиторов. Например, аналогично страховым компаниям, банкам с крупными размерами собственного капитала легче создавать так называемые пулы риска, то есть идти на

соглашения друг с другом для удовлетворения потребностей клиентов в защите от возможных рисков. Кроме того, устойчивое положение банка на рынке достигается, не в последнюю очередь, благодаря положительной репутации у клиентов, которая с увеличением размеров банка имеет тенденцию к улучшению.

Показатель доли просроченных кредитов в кредитном портфеле банка (х2) отражает эффективность системы управления кредитным риском. Чем эффективнее осуществляется управление данным видом риска, тем меньше доля просроченных кредитов в кредитном портфеле.

Показатель рентабельности чистых активов (хЗ) характеризует эффективность деятельности банка, определяет возможность его дальнейшего развития.

Для оценки рентабельности банка традиционно применяются несколько подходов. Наиболее распространенным является отражение эффективности деятельности через отношение прибыли к активам. Такой подход особенно ценен с точки зрения сравнения одного банка с другим или с банковской системой в целом. Мерой эффективности использования капитала банка является норма прибыли на собственный капитал.

Далее в работе показано, что, данная норма достаточно тесно связана с указанным выше показателем рентабельности чистых активов, поэтому в разработанной методике показатель рентабельности собственного капитала не используется.

Отношение собственного капитала банка к его чистым активам (х4) является аналогом показателя достаточности капитала. Чем больше данное отношение, тем устойчивее банк. Кроме того, показатель достаточности капитала, а, следовательно, и отношение собственного капитала к чистым активам банка, характеризует эффективность управления риском неплатежеспособности, который является производным от всех других банковских рисков.

Отобранные показатели являются разнонаправленными. Поэтому при проведении классификации по показателям х1, хЗ и х4 минимальный бал присваивается банку, у которого значения перечисленных выше показателей максимальные, а при классификации по показателю х2 наименьший бал присваивается банку, у которого доля просроченной задоженности в кредитном портфеле минимальная.

Разработанная методика построения рейтинга коммерческих банков по финансовой устойчивости ориентирована на широкий круг пользователей, так как все показатели, участвующие в построении рейтинга, ежеквартально публикуются в средствах массовой информации.

Банковский рейтинг, построенный по разработанной методике, может использоваться в качестве системы ранней диагностики состояния банка. Если по нескольким показателям рейтинга банку присваивается наименьший уровень финансовой устойчивости, это может служить сигналом, как для менеджмента банка, так и для инвесторов о необходимости внимательного рассмотрения финансовой политики банка.

В работе отмечено, что существующие отечественные рейтинги отражают ситуацию, сложившуюся в банковском секторе 2-3 месяцами ранее их опубликования. В связи с этим, судить о текущем положении дел в банковском сообществе по ним достаточно трудно. Поэтому целесообразно строить рейтинги не только по фактическим данным, но и прогнозировать изменения в банковской сфере путем построения рейтингов на перспективу.

Разработанная автором методика позволяет составлять такие рейтинги. Для этого необходимо построить прогнозы для следующих показателей: собственный капитал банка, доля просроченных кредитов в кредитном портфеле банка, прибыль и чистые активы банка, и затем определить необходимые относительные показатели.

В диссертационном исследовании прогнозирование осуществлено с помощью различных моделей кривых роста и адаптивных методов.

В работе проилюстрировано, что главным достоинством прогнозных моделей, основанных на адаптивных методах, является их способность последовательно адаптироваться к новому уровню процесса без значительного реагирования на случайные отклонения. Адаптация в данных моделях складывается из небольших дискретных сдвигов. В основе процедуры адаптации лежит метод проб и ошибок. Быстроту реакции модели на изменения тенденций процесса характеризует так называемый параметр адаптации.

Адаптивные методы прогнозирования основаны на различных модификациях и обобщениях модели экспоненциального сглаживания. Простейшая адаптивная модель основывается на вычислении экспоненциально-взвешенной скользящей средней.

Экспоненциальное сглаживание ряда осуществляется по рекуррентной формуле:

S, = а-х, +(l-a)-S,_l + а-(х, - S,^), где S, - значение экспоненциальной средней в момент времени t;

а - параметр сглаживания, а = const, 0<а <1;

X, - исследуемый временной ряд;

- значение экспоненциальной средней в момент времени t-1.

При краткосрочном прогнозировании предполагается, что ряд генерируется следующей моделью: х, = я,, + et, где а,, - варьирующий во времени средний

уровень ряда; - случайные неавтокоррелированные отклонения с нулевым

математическим ожиданием и дисперсией сг2 (шум).

В третьей главе Статистический анализ финансовой деятельности коммерческих банков исследована финансовая деятельность отечественных коммерческих банков при помощи корреляционного, кластерного и компонентного анализа, методов анализа временных рядов и прогнозирования,

а также с применением разработанной автором методики построения рейтинга банков по финансовой устойчивости.

Анализ проведен с использованием пакетов прикладных программ МезоБаиг и БШ^БЙса.

В качестве исходных взяты данные по 55 крупнейшим коммерческим банкам России (за исключением Сбербанка и Внешторгбанка) по состоянию на 01.10.2002г.

Первоначально для проведения анализа отобран 21 показатель, характеризующий финансовую деятельность отечественных коммерческих банков. Содержательный и формализованный анализ выявил целесообразность уменьшения размерности признакового пространства до 11 показателей.

Проведенный корреляционный анализ показал, что между отобранными 11 показателями явные признаки мультиколинеарности отсутствуют, однако существует достаточно сильная связь между отдельными показателями. Наиболее тесно связаны между собой показатели, характеризующие рентабельность собственного капитала банка и его чистых активов, коэффициент корреляции между которыми составил 0,66. Это свидетельствует о том, что матрица исходных данных неортогональна.

Для повышения адекватности результатов, а также с целью снижения размерности исследуемой совокупности классификация банков осуществлена по главным компонентам.

Кластерный анализ проведен по первым 5 главным компонентам, вклад которых в суммарную дисперсию составляет 73,22%. Интерпретации отобранных главных компонент осуществлена при помощи матрицы факторных нагрузок (табл. 1).

Классификация проводилась по иерархическому агломеративному агоритму. Выявлено, что использование комбинации метрики Евклидово расстояние и принципа дальнего соседа позволяет получить наиболее адекватные результаты.

В результате проведения кластерного анализа получено 10 кластеров. Для дальнейшего анализа отобраны два наиболее крупных кластера № 7 (17 банков) и № 8 (12 банков). Рентабельность собственного капитала и чистых активов (2) банков, входящих в состав 7 и 8 кластеров находится приблизительно на одинаковом уровне, однако наиболее активно работают с вкладами населения и бюджетными средствами (4) банки, составляющие 7 кластер (рис. 4). Поэтому

для более глубокого анализа выбрали кластер №7.

Таблица 1

Матрица факторных нагрузок

Показатели Я п В и 6

Собственный капитал банка, тыс. руб. -0,42 -0,03 0,30 0,03 -0.62

Доля просроченных кредитов в кредитном портфеле банка, % 0,39 0,34 0,02 0,01 -0.66

Отношение суммы выданных кредитов к чистым активам банка, % -0.80 0,00 0,08 0,20 0,16

Отношение объема средств, вложенных в ценные бумаги, к чистым активам банка, % 0.77 -0,03 0,33 -0,33 0,08

Отношение вкладов граждан к суммарным обязательствам банка, % -0,08 0,50 -0,10 -0.60 0,05

Отношение объема средств на расчетных счетах к суммарным обязательствам банка, % 0,35 0,47 -0,55 0,19 0,07

Отношение объема средств бюджета и внебюджетных фондов к суммарным обязательствам банка, % -0,13 0,06 -0,04 -0,72 0,04

Отношение прибыли к собственному капиталу банка, % 0,06 -0,70 -0,60 -0,18 -0,16

Отношение прибыли к чистым активам банка, % 0,37 -0,84 -0,13 -0,01 -0,04

Отношение объема средств на корреспондентском счете в ЦБ РФ к чистым активам, % 0,25 0,36 -0,67 0,26 -0,02

Отношение собственного капитала банка к его чистым активам, % 0.60 0,05 0.60 0,28 0,14

'7 кластер * 8 кластер]

Рис. 4. Средние значения первых пяти главных компонент для кластеров №№ 7 н 8

Последующее применение кластерного анализа показало, что показатели, характеризующие финансовую деятельность банка Петрокоммерц и Дрезднер банка существенно отличаются от показателей по остальным 15 банкам, поэтому эти два банка исключены из дальнейшего анализа.

Для отобранных 15 коммерческих банков построен рейтинг их финансовой устойчивости по фактическим данным на 01.10.2003г. (табл. 2).

Проверка адекватности построенного рейтинга банков по финансовой устойчивости на 01.10.2002г. осуществлена при помощи кластерного анализа, который проводися в пространстве главных компонент по иерархическому агломеративному агоритму и методом к-средних.

В результате проведения классификации двумя перечисленными выше методами образованы два кластера. В один кластер вошли наиболее устойчивые из исследуемых 15 коммерческих банков: АК Барс и Никойл, а второй - составляют остальные 13 банков.

Полученные результаты свидетельствуют об адекватности построенного по разработанной автором методике рейтинга отобранных банков по финансовой устойчивости.

Таблица 2

Результаты построенных рейтингов коммерческих банков по финансовой устойчивости

Место в Место в рейтинге,

рейтинге, построенном по

построенном прогнозным значениям по

Наименование банка по состоянию на:

фактическим

данным по состоянию 01.01.03 01.04.03 01.07.03

на 01.10.02

Автобанк 13 13 14 13

АКБарс 2 4 5 5

Банк Зенит 10 8 12 12

Импэксбанк 14 . 15 15 15

МДМ-Банк 12 10 11 10

Международный московский банк 11 12 8 9

Менатеп Санкт- 9 10 10

Петербург О

Никойл 1 2 2 3

Промсвязьбанк 7 11 13 14

Промышленно-строительный банк 5 6 8 7

Райффайзенбанк Австрия 3 5 3 4

Росбанк 6 3 6 8

Сургутнефтегазбанк 15 13 7 1

Урасиб 4 1 1 1

Ханты-Мансийский банк 9 7 3 6

Для анализа дальнейшего развития отобранных ранее 15 банков построены прогнозы следующих показателей: собственный капитал банка, доля просроченных кредитов в кредитном портфеле банка, чистые активы и прибыль банка. Прогнозирование осуществлено на 3 квартала вперед.

В случае отсутствия сезонности в рядах динамики прогнозирование осуществлялось при помощи моделей кривых роста и адаптивных методов. При

наличии в рядах динамики сезонной составляющей прогноз строися с помощью трендовых моделей, учитывающих сезонные колебания.

Выбор лучшей модели для каждого отдельного показателя осуществляся по критериям адекватности и ее прогностическим свойствам.

По полученным в результате прогнозирования данным рассчитаны следующие показатели: рентабельность чистых активов банка и соотношение собственного капитала банка и его чистых активов. В результате получили по 4 показателя (х1-х4) для каждого анализируемого банка, необходимых для построения рейтинга банков по финансовой устойчивости.

На основе спрогнозированных данных построены банковские рейтинги на 01.01.2003г., 01.04.2003г. и 01.07.2003г. (табл. 2).

Адекватность построенных на перспективу рейтингов отобранных 15 банков по финансовой устойчивости подтверждена результатами проведения кластерного анализа. Кластерный анализ осуществляся как по нормированным прогнозным значениям, так и по главным компонентам.

Проведенный анализ показал (табл. 2), что финансово наиболее устойчивыми среди анализируемых 15 банков являются банки: Никойл, Урасиб и Райффайзенбанк Австрия; самые слабые позиции - у Автобанка и Импэксбанка.

Позднее средства массовой информации опубликовали данные, характеризующие финансовую деятельность отечественных коммерческих банков по состоянию на 01.01.2003г. Поэтому стало возможным сравнение рейтинга, построенного по спрогнозированным на 01.01.2003г. показателям, и рейтинга, построенного по фактическим данным на ту же дату (табл. 3).

Для сопоставления рейтингов рассчитан ранговый коэффициент корреляции Спирмэна {рх,у - 0,94 ), который свидетельствует об их согласованности.

Проверка значимости данного коэффициента, проведена при помощи I-критерия Стьюдента.

Рассчитанный коэффициент корреляции свидетельствует о наличии сильной положительной связи между двумя исследуемыми рейтингами.

Все выше сказанное свидетельствует о том, что прогноз показателей х1, х2, хЗ и х4 по отобранным 15 коммерческим банкам по состоянию на 01.01.2003г., был произведен с высокой точностью. Основываясь на данном факте, сделан вывод, что построенные прогнозы данных показателей по состоянию на 01.04.2003г. и 01.07.2003г. также адекватны.

Таблица 3

Сравнение результатов рейтингов 15 банков по финансовой устойчивости на 01.01.2003г.

Наименование банка Итоговое место в рейтинге, построенном по:

прогнозным значениям фактическим данным

Урасиб 1 3

Никойл 2 1

Росбанк 3 2

АК Барс 4 5

Райффайзенбанк Австрия 5 5

Промышленно-строительный банк 6 4

Ханты-Мансийский банк 7 7

Банк Зенит 8 8

Менатеп Санкт-Петербург 9 10

МДМ-Банк 10 9

Промсвязьбанк 11 13

Международный московский банк 12 11

Автобанк 13 14

Сургутнефтегазбанк 13 15

Импэксбанк 15 12

Позднее проведено сравнение рейтинга, построенного по фактическим данным на 01.04.2003г., и рейтинга, полученного на основе прогнозных значений на эту дату. Коэффициент ранговой корреляции Спирмэна, равный 0,68, подтверждает сделанный ранее вывод.

В заключении сформулированы основные результаты и выводы проведенного исследования.

По теме диссертационного исследования опубликованы следующие работы:

1. Сухова O.E. Банковские риски на денежном рынке и их классификация // Математико-статистинеские методы в страховании и бизнесе: Сборник научных трудов. -М.: МЭСИ, 2000г. 0,1 п.л.

2. Сухова O.E. Управление кредитным риском // Математико-статистические методы в страховании и бизнесе: Сборник научных трудов. -М.: МЭСИ, 2000г. 0,1 п.л.

3. Сухова O.E. Построение рейтингов банков: зарубежная и отечественная практика // Экономическое образование и банковско-финансовая деятельность. Тезисы докладов и выступлений участников IV Международного студенческого конгресса. Часть 2. - М.: МЭСИ, 2000г. 0,2 п.л.

4. Сухова O.E. Открытые и закрытые методики составления рейтингов банков // Математико-статистический анализ в социально-экономических исследованиях. Сборник научных трудов. -М.: МЭСИ, 2001г. 0,1 п.л.

5. Сухова O.E. Методы управления процентным риском // Прикладные аспекты статистики и эконометрики. Тезисы докладов научных конференций молодых ученых, аспирантов и студентов института статистики и эконометрики МЭСИ. - М.: МЭСИ, 2001г. 0,1 п.л.

6. Сухова O.E. Применение процедуры компонентного и кластерного анализа для классификации банков // Информационные технологии в экономике, бизнесе и образовании в III тысячелетии. Тезисы докладов и выступлений участников V Международного студенческого конгресса. Часть 2. -М.: МЭСИ, 2001г. 0,2 п.л.

7. Сухова O.E. Определение надежности российских коммерческих банков // Влияние информационных технологий на процессы финансовой глобализации. Тезисы докладов и выступлений участников VI Международного студенческого конгресса. Часть 1. - М.: МЭСИ, 2002г. 0,2 п.л.

8. Сухова O.E. Применение процедуры компонентного анализа при классификации банков // Тезисы докладов Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов: Прикладные аспекты статистики и эконометрики (апрель 2003г.) - М.: МЭСИ, 2003г. 0,1 п.л.

9. Сухова O.E. Проблемы страхования банковских рисков // Тезисы докладов Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов: Прикладные аспекты статистики и эконометрики (апрель 2003г.) -М.: МЭСИ, 2003г. 0,1 п.л.

10. Сухова O.E. Лимитная политика банка на межбанковском рынке // Тезисы докладов Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов: Прикладные аспекты статистики и эконометрики (апрель 2003г.) - М.: МЭСИ, 2003г. 0,1 п.л.

Издательство ООО "МАКС Пресс". Лицензия ИД № 00510 от 01.12.99 г. Подписано к печати 08.10.2003 г. Формат 60x90 1/16. Усл.печл. 1,5. Тираж 110 экз. Заказ 615. Тел. 939-3890,939-3891,928-1042. Факс 939-3891. 119992, ГСП-2, Москва, Ленинские горы, МГУ им. М.В. Ломоносова, 2-й учебный корпус, 627 к.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Сухова, Ольга Евгеньевна

Введение.

Глава 1. Роль банковских рисков в формировании показателей финансового состояния банков.

1.1. Банковские риски и их классификация.

1.2. Система управления банковскими рисками.

1.3. Рейтинг финансовой устойчивости как инструмент для сравнения эффективности риск-менеджмента банков.

Глава 2. Методология составления банковского рейтинга.

2.1. Возможности применения зарубежных методик составления рейтингов банков.

2.2. Наиболее распространенные отечественные методики составления рейтингов банков: преимущества и недостатки.

2.3. Разработка методики построения рейтинга коммерческих банков по финансовой устойчивости.

Глава 3. Статистический анализ финансовой деятельности коммерческих банков.

3.1. Многомерная классификация коммерческих банков.

3.2. Построение рейтинга коммерческих банков по финансовой устойчивости.

3.3. Построение рейтингов коммерческих банков на основе прогноза показателей их финансовой устойчивости.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистический анализ финансовой деятельности коммерческих банков"

Банковская система является одним из основных элементов рыночного механизма, поэтому негативные изменения в ней могут повлечь за собой ухудшение состояния экономики страны в целом.

Произошедшие в России за последнее десятилетие кризисы банковской системы явились результатом недостаточного использования отечественными банками современных инструментов управления рисками, что привело к значительным финансовым потерям и банкротству крупнейших российских кредитных организаций.

На период 1992-1994гг. приходится первый глобальный банковский кризис. В течение одного дня произошло резкое падение курса долара, что привело к серьезным негативным последствиям для участников отечественного валютного рынка. Данный кризис показал опасность пренебрежения валютным риском.

Период 1994-1995гг. был ознаменован бурным развитием межбанковского рынка. Масштабы межбанковского рынка были настолько велики, что финансовое состояние заемщика почти не имело значения, предел заимствований определяся лишь желанием последнего. Результатом явилась ситуация, когда ликвидность даже благополучных банков поностью формировалась межбанковским кредитом, и в цепочку платежей были включены фактически неплатежеспособные контрагенты. Межбанковский кризис 1995 года стал следствием чрезмерного расширения объемов межбанковского кредитования. Данный кризис показал, что риски контрагентов и риски ликвидности никогда не дожны оставаться без внимания.

Кризис 1998 года был для российской банковской системы гораздо разрушительнее, чем все предыдущие. Активный рост всех рыночных инструментов, стабилизация рубля, сверхдоходность по инструментам государственного дога определили структуру активов банков. Результатом августовского кризиса стали потери, обусловленные широким набором рисков, включая валютные риски, ценовые риски ценных бумаг, риски ликвидности и т.д.

Актуальность темы. Для успешной деятельности банка необходимо проводить глубокий анализ всех видов рисков, которые могут значительно повлиять на его финансовые показатели. Результаты этого анализа определяют индивидуальный для каждого банка комплекс мер по повышению эффективности финансовой деятельности.

Наряду с функциональным, структурным и факторным видами анализа, раскрывающими процессы формирования денежных потоков и финансового состояния банка, важное место занимает рейтинговый анализ. Он позволяет проводить сравнительную оценку финансовой деятельности различных банков для принятия экономических решений: вкладчиками - по повышению эффективности размещения денежных средств, инвесторами - по выбору объекта приложения капитала, руководством банка - по разработке стратегии его развития.

В зарубежной практике применяются различные методики рейтингового анализа банков. Однако их перенос в отечественную практику затруднен по причине специфики российской банковской системы. В настоящее время в России разработан ряд методик построения банковских рейтингов, но ни одна из них не позволяет с высокой степенью точности оценить текущее состояние банковской системы и спрогнозировать ее дальнейшее развитие. Поэтому требуется дальнейшее совершенствование методик построения банковских рейтингов, позволяющих получить адекватную оценку ситуации на российском банковском рынке.

Целью диссертационного исследования является разработка методики статистического анализа финансовой деятельности коммерческих банков и построения банковского рейтинга, предназначенного для сравнения эффективности риск-менеджмента коммерческих банков.

Для достижения поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:

- проанализированы теоретические основы управления банковскими рисками и разработаны рекомендации по их совершенствованию;

- исследован отечественный и зарубежный опыт построения рейтинговых систем для сравнения финансовой деятельности коммерческих банков с целью их дальнейшего использования;

- проанализированы возможности использования банковского рейтинга для сравнения эффективности риск-менеджмента банков;

- разработана методика построения рейтинга коммерческих банков;

- проведен сравнительный анализ эффективности риск-менеджмента отечественных коммерческих банков с использованием разработанной рейтинговой методики.

Объектом исследования является банковская система России.

Предметом исследования является система показателей, характеризующая финансовую деятельность российских коммерческих банков.

Теоретико-методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых, посвященные проблемам экономики, статистики, эконометрики, деятельности банковской системы и построения рейтингов банков.

В работе использованы статистические методы многомерной классификации, снижения размерности, исследования зависимостей, методы анализа временных рядов и прогнозирования, табличные и графические методы представления результатов анализа.

Информационной базой исследования явились официальные данные Центрального Банка России и Госкомстата России, а также данные финансовой отчетности банков, публикуемые в средствах массовой информации.

Научная новизна исследования. Наиболее существенные результаты, полученные лично автором и обладающие элементами научной новизны:

- сформулированы методические подходы к экономико-статистическому анализу финансовой устойчивости российской банковской системы;

- разработана и апробирована методика построения рейтинга отечественных коммерческих банков по финансовой устойчивости, базирующаяся на методах многомерной классификации и учитывающая показатели, характеризующие уровень кредитного риска и риска неплатежеспособности;

- предложены агоритмы проверки адекватности банковских рейтингов, основанные на кластерном анализе;

- разработан подход к проверке точности банковских рейтингов, построенных по прогнозным значениям с помощью разработанной методики.

Практическая значимость исследования. Предложенные методические разработки могут использоваться банками, органами надзора и банковской статистики, а также аналитическими агентствами, заинтересованными в построении рейтинга банков по финансовой устойчивости.

Апробация результатов исследования. Основные результаты работы доложены и получили одобрение на IV, V и VI Международных студенческих конгрессах, проходивших в МЭСИ, и на конференциях Института статистики и эконометрики МЭСИ. Результаты диссертационного исследования применяются в работе подразделений ОАО Первый Республиканский Банк и АКБ Новый Кредитный Союз (ЗАО), что подтверждено документально.

Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического перечня и приложений, представляющих собой единый взаимосвязанный материал, раскрывающий основное содержание работы.

Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Сухова, Ольга Евгеньевна

Выводы по 3 главе:

1. Для выявления однородных групп банков из первоначально отобранных наиболее крупных 55 коммерческих банков России применен кластерный анализ. Для более детального анализа был отобран кластер, состоящий из 15 банков.

2. Проведенный анализ показал, что финансово наиболее устойчивыми среди анализируемых 15 банков являются банки: Никойл, Урасиб и Райффайзенбанк Австрия; самые слабые позиции - у Автобанка и Импэксбанка.

3. Построенный по опубликованным позже фактическим данным рейтинг отобранных 15 банков по финансовой устойчивости на 01.01.2003г. показал, что прогноз показателей xl, х2, хЗ и х4 был произведен с высокой точностью. Основываясь на данном факте, сделан вывод, что построенные прогнозы показателей xl-x4 по состоянию на 01.04.2003г. и 01.07.2003г. также адекватны.

Осуществленное позднее сравнение рейтинга, построенного по фактическим данным на 01.04.2003г., и рейтинга, полученного на основе прогнозных значений на эту дату, подтвердило сделанный ранее вывод.

4. Адекватность разработанной рейтинговой методики подтверждена результатами, полученными путем применения кластерного анализа.

Заключение

Проведенное диссертационное исследование позволило сделать следующие выводы:

1. Показано, что управление рисками в банковской деятельности представляет собой сложный процесс, направленный на выявление источников риска, оценку и минимизацию последствий выявленных рисков с целью снижения их негативного воздействия на конечные результаты финансовой деятельности коммерческих банков. Эффективное управление банковскими рисками позволяет банку развиваться и улучшать свое финансовое состояние, а также формировать положительный имидж.

2. Продемонстрировано, что сравнение финансового состояния банков и одновременно формирование их репутации как устойчивых и стабильных кредитных учреждений осуществляется на базе рейтингов. Проведенное исследование показало, что рейтинг банка по финансовой устойчивости напрямую зависит от эффективности его риск-менеджмента. Чем эффективнее работает система управления рисками в банке, тем выше его рейтинг

3. В диссертационной работе проанализирован зарубежный опыт проведения мониторинга банковской системы и построения банковских рейтингов, который показал востребованность банковских рейтингов. В зарубежной практике используются различные подходы к построению банковского рейтинга, однако использование результатов зарубежных рейтингов относительно отечественных коммерческих банков в настоящее время нецелесообразно в виду того, что зарубежные методики в недостаточной степени учитывают все аспекты российской действительности.

4. На основе анализа подходов отечественных рейтинговых агентств и специализированных изданий к разработке банковских рейтингов, было выявлено, что:

- все наиболее распространенные отечественные методики построения банковских рейтингов основаны не только на количественной, но и на качественной информации;

- отечественные рейтинговые методики подразделяются на абсолютные и относительные. Абсолютные методики делят исследуемую совокупность на однородные группы, но не позволяют определить расположение банков внутри полученных однородных групп. При построении относительного рейтинга позиция финансовой устойчивости коммерческого банка определяется не только значениями показателей его финансовой деятельности, но и финансовыми показателями других банков, участвующих в рейтинге.

5. Во избежание использования субъективных суждений экспертов, а также, учитывая предпринимаемые ЦБ РФ меры по повышению достоверности финансовой отчетности банков, автором была разработана методика построения рейтинга коммерческих банков по финансовой устойчивости, базирующаяся на данных их публикуемой финансовой отчетности и основанная на статистических методах многомерной классификации. Согласно данной методике, при расчете банковского рейтинга учитываются показатели, характеризующие уровень кредитного риска и риска неплатежеспособности, а также показатели рентабельности чистых активов и размера собственного капитала, которые определяют возможность дальнейшего развития банка.

6. Согласно разработанной методике, исходная совокупность коммерческих банков делится на однородные группы при помощи кластерного анализа. Затем строится рейтинг банков по финансовой устойчивости внутри однородной группы. Сначала банки, входящие в состав однородной группы, ранжируются по каждому показателю в отдельности. Балы выставляются по принципу лот лучшего к худшему, т.е. самому лучшему банку присваивается рейтинг л1. Затем балы, полученные в результате ранжирования банков по каждому показателю, складываются по отдельно взятому банку. На основе полученного общего бала также по принципу лот лучшего к худшему определяется место банка по совокупности показателей (финансово наиболее устойчивому банку присваивается рейтинг л1).

7. Показано, что предложенная методика помогает своевременно обнаруживать негативные тенденции в развитии отдельных банков.

8. Продемонстрировано, что разработанная методика позволяет строить рейтинги банков по финансовой устойчивости на основе прогнозных значений.

9. Показано, что разработанная методика построения рейтинга коммерческих банков по финансовой устойчивости ориентирована на широкий круг пользователей, так как все показатели, участвующие в построении рейтинга, ежеквартально публикуются в средствах массовой информации.

10. Продемонстрировано применение разработанной методики построения рейтингов банков на практике: построены рейтинги коммерческих банков по фактическим и прогнозным значениям показателей, характеризующих их финансовую деятельность. По результатам построенных рейтингов сделаны выводы о степени финансовой устойчивости анализируемых банков.

11. Подтверждена адекватность разработанной автором методики путем сравнения с результатами традиционного кластерного анализа.

12. Проверка точности построенных прогнозов осуществлена по критериям адекватности и прогностическим свойствам прогнозных моделей, а также при помощи коэффициента ранговой корреляции Спирмэна.

Изложенное позволяет сделать вывод, что внедрение результатов исследования в банковскую практику позволит снизить банковские риски при работе с постоянными банками-контрагентами, а также при выборе новых контрагентов.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Сухова, Ольга Евгеньевна, Москва

1. Айвазян С. А., Мхйтарян В. С. Практикум по прикладной статистике и эконометрике: Учебное пособие / МЭСИ. - М., 1998г.

2. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешакин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.

3. Айвазян С. А., Енюков И.С., Мешакин Л.Д. Исследование зависимостей Ч М.: Финансы и статистика Ч 1985г.

4. Айвазян С.А., Мхйтарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики М.: ЮНИТИ - 1998г.

5. Аманис И. Риски и управление ими // Банковское дело в Москве Ч 2002г.-№11(95).

6. Артеменко В.Г., Белендир М.В. Финансовый анализ: Учебное пособие. 2-е издание, переработанное и допоненное. - М.: Издательство Дело и Сервис; Новосибирск: Издательский дом Сибирское соглашение, 1999г.

7. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент М.: Финансы и статистика. 1996г.

8. Банки. Тематические страницы // Деньги 1999г. - №№25(228), 36(239), 50(253).

9. Банки. Тематические страницы // Деньги 2000г. - №№12(265), 25(278), 35(288), 49(302).

10. Банки. Тематические страницы // Деньги 2001г. - №№10(314), 22(326), 35(339), 48(352).

11. Банки. Тематические страницы // Деньги 2002г. - №10(365), 21(376), 34(389), 47(402).

12. Банки. Тематические страницы // Деньги 2003г. - №14(419), 22 (427).

13. Банковский портфель: В 3 т./Отв. Ред. Ю.И. Коробов, Ю.Б. Рубин, В.И. Содаткин. М.: Соминтек, 1994-1995.

14. Банковское дело // Под ред. Колесникова В.И., Кроливецкой Л.П., 4-е изд., перераб. и доп., М.: Финансы и статистика, 1999г.

15. Банковское дело// Под ред. Бабичевой Ю.А., М.: Экономика, 1994г.

16. Банковское дело: стратегическое руководство. 2-е изд. М.: Издательство Кончатбанкир, 2001г.

17. Батракова Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка: Учебник для вузов. М.: Логос, 2002. - 344с.

18. Беляевский И.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз М.: Финансы и статистика - 2002г.

19. Беляков А.В. Банковские риски: проблемы учета, управления и регулирования. М: Издательская группа БДЦ-пресс, 2003.

20. Большаков А. Проблемы перехода на международные стандарты финансовой отчетности // Банковское дело в Москве 2002г. - №12(96).

21. Болыпев Л.Н. Теория вероятностей и математическая статистика Ч М.: Наука 1987г.

22. Буздалин А.В. Проблема ранней диагностики финансового состояния коммерческих банков // Банковское дело 1997 -№11.

23. Буздалин А.В. Экспресс-оценка работы банка // Банковское дело -1999-№8.

24. Бюлетень банковской статистики // 01.2001- 05.2003.

25. Вестник Банка России // 01.2001-05.2003.

26. Воронцов И. Страхование криминальных рисков как часть риск-менеджмента банков // Банковское дело 2002г. - № 12.

27. Гамза В.А. Методологические основы системной классификации банковских рисков // Банковское дело 2001г. - № 6.

28. Головко Е.Л., Сидоров В.Г., Пересецкий А.А., Карминский A.M., А.Г.О. ван Сует Анализ рейтингов российских банков. Препринт #2002/ХХ -М.: Российская экономическая школа, 2002г.

29. Дж. К. Ван Хорн Основы управления финансами М.: Финансы и статистика - 1999г.

30. Диагностика развития и финансовой устойчивости банков // Аналитический банковский журнал. 2001г. - № 8 (75).

31. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин JI. И. Многомерные статистические методы и основы эконометрики: Учебно-практическое пособие /МЭСИ.-М., 1998г.

32. Дубров A.M., Лагоша Б.А. Моделирование рисковых операций в экономике и бизнесе М.: Финансы и статистика - 2001г.

33. Иванов В.В. Анализ надежности банка. Практическое пособие. М.: Русская Деловая Литература, 1996.

34. Иванов В.В. Введение МСФО и качество управления банками // Банковское дело в Москве 2003г. - №1(97).

35. Иванова С. Особенности кредитования малого бизнеса в России. Опыт и перспективы. // Банковское дело в Москве 2003 г. - №2(98).

36. Ильенкова Н.Д. Спрос: анализ и управление М.: Финансы и статистика - 2000г.

37. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 1996г.

38. Кобаев В. Операционные риски банков на рынке ценных бумаг // Банковское дело в Москве 2003г. - №2(98).

39. Королев О.Г. Анализ и управление рисками в деятельности малых и средних кредитных организаций // Деньги и кредит 2002г. - №2.

40. Котенков В., Сазыкин Б. Диагностика развития и финансовой устойчивости банков // Аналитический банковский журнал 2001г. - №8(75).

41. Котенков В., Сазыкин Б. Устойчивое развитие банков России // Аналитический банковский журнал 2000г. - №2(57).

42. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

43. Крутов А.П. Мисюлин Д.В., Смирнов А.В. Опыт анализа финансового состояния банков // Бизнес и банки 2002г. - №31(353).

44. Кузнецов А. Гарантия снижает риски, но не требовательность // Банковское дело в Москве 2003г. - №2(98).

45. Лаптырев Д.А. и др. Планирование финансовой деятельности банка: необходимость, возможность, эффективность. Ч М.: АСА, 1995г.

46. Лаптырев Д.А. Кто не планирует, тот не управляет // Банковские технологии 1996 - №6.

47. Ларина Л. Правовое поле кредитных бюро: начинать приходится с нуля // Банковское дело в Москве 2002г. - №10(94).

48. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов М.: Финансы и статистика Ч 2003 г.

49. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. изд. 5-е. М.: Дело, 2001г.

50. Макарова Г.Л. Система банковского маркетинга М.: Финстатинформ, 1997.

51. Маркетинг / Под ред. А.Н. Романова М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1996г.

52. Масленченков Ю.С. Мониторинг финансовой деятельности банка на основе моделирования его баланса и идентификации традиционных банковских рисков // Банковское дело Ч 1997г. №8.

53. Матовников М. Кризис плохих кредитов: вероятность и последствия // Банковское дело в Москве 2002г. - №10(94).

54. Мешкова Е.И., Кузьменко И.С. Переход банков на международные стандарты финансовой отчетности: проблемы и перспективы //Банковское дело 2002г. - № 4.

55. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974г.

56. Мисюлин Д., СмирновА., Крутов А. Дистанционный анализ финансового состояния коммерческого банка. Новые подходы. //Финансист Ч 1997-№5/6.

57. Мушик Э., Мюлер П. Методы принятия технических решений. Пер. с нем. М.: МИР, 1990г.

58. Оленев Н. Развитие системы рейтингов. Проблемы и перспективы. // Банковское дело в Москве 2000г. - №12(72).

59. Основы банковского менеджмента. / Под ред. О.И. Лаврушина. М.: Инфра-М, 1995г.

60. Панова Г.С. Анализ финансового состояния коммерческого банка М.: Финансы и кредит. 1996г.

61. Питер С. Роуз Банковский менеджмент. Ч М., Академия народного хозяйства при Правительстве РФ: Дело тд, 1995г.

62. Поморина М.А. Внутренний анализ финансового состояния банка // Банковское дело 1999г. - №№ 5,6.

63. Поморина М.А. Методы оценки и управления процентным риском // Банковское дело Ч 1999г. № 1.

64. Посаднева Е.М. Рейтинговая оценка финансовой устойчивости кредитных организаций // Дайджест-Финансы 2002г. - №7(91).

65. Российская банковская энциклопедия М., 1995г.

66. Рыночная экономика: Словарь / Под ред. Г. Я. Кипермана М., 1995г.

67. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993г.

68. Савенко В. Экспортно-импортная деятельность: риски кредитования // Банковское дело в Москве 2002г. - №11(95).

69. Севриновский В. Коэффициентный анализ финансового состояния банков. Проблемы и перспективы // RS-Club 2000г. - № 2(21).

70. Седин А.П. Кредитная политика и кредитная культура: отражение во внутренних инструкциях западного банка // Банковские технологии. 2000г. -№6.

71. Седин А.П. Риск-менеджмент в банке // Банковское дело в Москве -1999г. -№12(60) .

72. Сидельников Ю.В. Теория и организация экспертного прогнозирования. М.: ИМЭиМО АН СССР, 1990г.

73. Синки Дж.Ф. Управление финансами в коммерческих банках М.: Catallaxy - 1994г.

74. Смирнов А.В. Управление ресурсами и финансово-аналитическая работа в коммерческом банке М.: БДЦ-пресс, 2002г.

75. Соколинская Н.Э. Проблемы менеджмента кредитного портфеля в современных условиях // Банковское дело 1999г. - №8.

76. Соколов Ю.А., Амосова Н.А. К вопросу о банковском страховании в Российской Федерации // Деньги и кредит 2002г. - №5.

77. Соколовская О. Международное кредитование российских банков // Банковское дело в Москве 2003г. - №2(98).

78. Сонцев О. Кредитный бум на исходе // Эксперт -2002г. №38.

79. Специальное обозрение. Российские банки // Эксперт 01.2001г.-05.2003г.

80. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие / Г. М. Гамбаров, Н. М. Журавель, Ю. Г. Королев и др.; Под ред. А. Г. Гранберга. М.: Финансы и статистика, 1990г.

81. Супрунович Е. Основы управления рисками // Банковское дело -2001г.-№ 12; 2002г. №2.

82. Супрунович Е. Управление кредитным риском // Банковское дело -2002г. № 4.

83. Сычева JL, Михайлов Л., Тимофеев Е. и др./Под ред. Дмитриева М. и Васильева С. Кризис 1998 года и восстановление банковской системы М.: Гендальф, 2001г.

84. Теория статистики: Учебник / Под. ред. проф. Р. А. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 1996г.

85. Тренев Н.Н. Управление финансами М.: Финансы и статистика -1999г.

86. Тютюнник А.В. Реинжиниринг в кредитных организациях М.: БДЦ-пресс -2003 г.

87. Управление деятельностью коммерческого банка (банковский менеджмент) / Под ред. Лаврушина О.И. М.: Юристъ, 2002г.

88. Управление инвестициями: В 2-х т. / Шеремет В.В., Павлюченко В.М., Шапиро В.Д. и др. -М.: Высшая школа, 1998г.

89. Фетисов Г. Некоторые вопросы формирования устойчивой банковской системы // Банковское дело в Москве 2002г. - №8(92).

90. Френкель А.А. Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование Ч М.: Наука 1973г.

91. Хандруев А. Кредитование экономики: две стороны одной медали // Банковское дело в Москве Ч 2003 г. №1(97).

92. Хеннан Э. Многомерные временные ряды. М.: Мир, 1974г.

93. Хохлов Н.В. Управление риском М.: Юнити-Дана - 1999г.

94. Шахов В.В., Милерман А.С., Медведев В.Г. Теория и управление рисками в страховании. Ч М.: Финансы и статистика, 2002г.

95. Шеремет А.Д., Щербакова Г.Н. Финансовый анализ в коммерческом банке. -М.: Финансы и статистика, 2000г.

96. Эванс Дж.Р., Берман Б. Маркетинг М.: Экономика, 1990г.

97. Эконометрика / Под ред. Елисеевой И.И. М.: Финансы и статистика - 2002г.

98. Borio С., Furfine С., Lowe P. Procyclicality of the financial system and financial stability: issues and policy options. BIS Papers №1 (part 1), 2001, March.

99. Cole R.A., Cornyn B.G., Gunter J.W. FIMS: A New Monitoring System for Banking Institutions. Federal Reserve Bulletin, 1995, Jan.

100. Greene, W.H. (1997), Econometric Analysis (3rd edition), Prentice Hall, New Jersey.

101. Sahajwala R., van den Bergh P. Supervisory Risk Assessment and Early Warning Systems. Basel Committee on Banking Supervision Working Papers, 2000, № 4.

102. Инструкция Банка России О порядке осуществления мер по предупреждению несостоятельности (банкротства) кредитных организаций №84-И от 12.07.1999г. // Справочная правовая система Консультант.

103. Инструкция Банка России О порядке регулирования деятельности кредитных организаций №1 от 01.10.1997г. // Справочная правовая система Консультант.

104. Инструкция ЦБ РФ О порядке формирования и использования резерва на возможные потери по ссудам №62а от 30.06.1997г. // Справочная правовая система Консультант.

105. Инструкция ЦБ РФ Об установлении лимитов открытой валютной позиции и контроле за их соблюдением упономоченными банками Российской Федерации №41 от 22.05.1996г. // Справочная правовая система Консультант.

106. Письмо ЦБ РФ О рекомендациях Базельского комитета по банковскому надзору №59-Т от 13.05.2002г. // Справочная правовая система Консультант.

107. Письмо ЦБ РФ О рекомендациях по анализу ликвидности кредитных организаций №139-Т от 27.07.2000г. // Справочная правовая система Консультант.

108. Письмо ЦБ РФ Об эксперименте по внедрению в надзорную практику института кураторов кредитных организаций №04-15-3/3 71 от 31.01.2003г. // Справочная правовая система Консультант.

109. Положение Банка России О порядке расчета кредитными организациями размера рыночных рисков №89-П от 24.09.1996г. // Справочная правовая система Консультант.

110. Федеральный закон О банках и банковской деятельности №395-1 от 02.12.1990г. // Справочная правовая система Консультант.

111. Федеральный закон О Центральном банке Российской Федерации (Банке России) №86-ФЗ от 10.07.2002г. // Справочная правовая система Консультант.

112. Международный промышленный банк 27620300 119074641 92846342 68658192 7943734 86883 413210 5155805 27947 351572 0,80 57,66 6,67 0,45 5,55 0,03 1,27 0,30 0,07 128,25 23,20

113. Альфа-банк 22255964 124550407 105555424 116127579 5627206 1923153 20589537 29415957 1479939 299944 0,29 93,24 4,52 19,51 27,87 1,40 1,35 0,24 1,54 118,00 17,87

114. Газпромбанк 21015790 127543202 110272179 75646218 12012510 1057902 12387820 25066809 1087144 2589278 3,18 59,31 9,42 11,23 22,73 0,99 12,32 2,03 0,83 115,66 16,48

115. Глобэкс 10337562 15460299 5228873 15318187 170414 198923 307905 528242 2 200636 0,22 99,08 1,10 5,89 10,10 0,00 1,94 1,30 1,29 295,67 66,87

116. МДМ-Банк 8127672 63260012 57619369 40345537 15869370 662503 3406478 12773596 6085299 41726 2,00 63,78 25,09 5,91 22,17 10,56 0,51 0,07 1,05 109,79 12,85

117. Росбанк 7430483 56063132 50662094 34307044 14966124 716512 8857180 14307417 737585 841728 0,93 61,19 26,70 17,48 28,24 1,46 11,33 1,50 1,28 110,66 13,25

118. Ситибанк 6495169 55206143 49454870 35536879 7778840 607196 573629 10284959 0 2110416 0,67 64,37 14,09 1,16 20,80 0,00 32,49 3,82 1,10 111,63 11,77

119. Петрокоммерц 6484098 24268446 18883466 13811763 4317880 2700137 3900489 6045465 3050386 978090 0,42 56,91 17,79 20,66 32,01 16,15 15,08 4,03 11,13 128,52 26,72

120. Урасиб 5951168 39515490 33340679 22194787 6955112 761530 6196191 7929850 3482248 677307 1,54 56,17 17,60 18,58 23,78 10,44 11,38 1,71 1,93 118,52 15,06

121. Национальный резервный банк 5723072 16600416 11887848 4795905 8567531 21530 212986 898791 0 1423897 1,93 28,89 51,61 1,79 7,56 0,00 24,88 8,58 0,13 139,64 34,48

122. Банк Москвы 5497358 77840303 78584735 56581772 9720380 730398 14967519 14621853 27234477 959648 1,75 72,69 12,49 19,05 18,61 34,66 17,46 1,23 0,94 99,05 7,06

123. Российский банк развития 5272027 6270875 953882 3823780 1386078 1994 0 120981 0 388305 0,00 60,98 22,10 0,00 12,68 0,00 7,37 6,19 0,03 657,41 84,07

124. Доверительный и инвестиционный банк 5150738 33992701 29843166 14767955 7689569 162464 974505 9387261 0 2112320 2,67 43,44 22,62 3,27 31,46 0,00 41,01 6,21 0,48 113,90 15,15

125. Международный московский банк 5012776 82351067 85178544 61639356 11052338 1210529 6110308 12911899 0 866934 0,85 74,85 13,42 7,17 15,16 0,00 17,29 1,05 1,47 96,68 6,09

126. Номос-банк 4412078 19025123 15085031 12735529 7228194 137961 954457 1558773 4473 131663 0,11 66,94 37,99 6,33 10,33 0,03 2,98 0,69 0,73 126,12 23,19

127. Промышленно-строительный банк 3957920 44470609 42576225 25211410 6992323 246132 7032099 8093803 4441836 1087939 0,80 56,69 15,72 16,52 19,01 10,43 27,49 2,45 0,55 104,45 8,90

128. Еврофинанс 3903948 17773676 15140487 6139658 5604226 260432 532841 4657760 2991 707805 3,52 34,54 31,53 3,52 30,76 0,02 18,13 3,98 1,47 117,39 21,96

129. Собинбанк 3746365 14363403 10744695 12550734 68931 213352 1078491 2495355 11942 45737 0,22 87,38 0,48 10,04 23,22 0,11 1,22 0,32 1,49 133,68 26,08

Похожие диссертации

• Повышение эффективности финансовой деятельности коммерческих банков
• Оценка финансовой устойчивости коммерческих банков надзорными органами
• Совершенствование методики финансового анализа деятельности коммерческого банка
• Налоговое администирование деятельности коммерческих банков в Российской Федерации
• Методология статистического исследования надежности деятельности коммерческих банков