Данные. 
Моделирование вероятности дефолта банков

В настоящей работе использовались квартальные данные по 895 российским банкам за период с 3-го квартала 2010 г. по 1 квартал 2016 г. С помощью сайта ЦБ и информационного портала «банки.ру» была собрана следующая информация о банках:

• а) информация об отзывах лицензии банков
• 1) дата отзыва лицензии банка;
• 2) причина отзыва лицензии;
• б) финансовая отчетность
• 1) данные оборотной ведомости по счетам бухгалтерского учета (форма 101);
• 2) отчет о финансовых результатах (форма 102);
• 3) расчет собственных средств (капитала) («Базель III») (форма 123);
• 4) расчет собственных средств (капитала) (форма 134);
• 5) информация об обязательных нормативах (форма 135).

Также за указанный период были собраны значения годового темпа прироста реального ВВП как фактора, описывающего макроэкономическое положение страны.

У банка могут отозвать лицензию по 2-ум причинам:

• а) неудовлетворительное финансовое состояние;
• б) противозаконная деятельность (отмывание денег, пособничество терроризму и т. д.).

В данном исследовании дефолтом признавался только отзыв лицензии по причине неудовлетворительного финансового состояния, то есть если ЦБ указывал одну из следующих причин:

• а) значение норматива достаточности собственного капитала опустилось ниже двух процентов;
• б) размер собственных средств опустился ниже минимального значения уставного капитала на дату регистрации банка;
• в) банк не исполнил в срок, установленный Федеральным законом «О неисполнении (банкротстве) кредитных организаций», требования Банка России о приведении в соответствие величины уставного капитала и размера собственных средств капитала;
• г) банк не способен удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам или исполнить обязанность по уплате обязательных платежей.

За рассматриваемый период произошло 208 дефолтов российских банков. Динамика дефолтов банков имеет возрастающую тенденцию, так как их количество увеличилось в 4,75 раз за последние 5 лет (Рисунок 1). Главная причина — ухудшение финансового состояние, доля убыточных банков увеличилась с 5% в 2011 г. до 25% в 2015 г. (Рисунок 1). Ухудшению финансового состояния способствовали много факторов, одним из которых является снижение роста экономики (Рисунок 1). Снижение темпов роста реального ВВП негативно повлияло на темпы роста реальной заработной платы, что впоследствии привело к снижению платежеспособности населения.

Рис. 1. Динамика количества дефолтов банков и факторы, влияющие на нее

В сформированной выборке 4,3% банков являются государственными, 6,4% банков — дочерними банками либо крупных иностранных банков, либо крупных иностранных промышленно-финансовых групп (Рисунок 2). Среди данных банков не было обнаружено ни одного дефолта, в связи с тем, что им в случае необходимости могут предоставить помощь их владельцы.

Информация по государственным и иностранным дочерним банка мне использовалась при оценке моделей, так как статистически данные банки заведомо имеют нулевую вероятность дефолта независимо от их финансового состояния и макроэкономического положения.

Рис. 2. Распределение банков по типам структуры собственности

На основе финансовой отчетности были рассчитаны значения 10 финансовых факторов по разным аспектам деятельности банка (Таблица 1).

В данной работе сравнивается эффективность нормативов и их «прокси» из финансовой отчетности для групп «Достаточность капитал» и «Ликвидность». В группе «Достаточность капитала» норматив Н1 противопоставляется отношению балансовых собственного капитала и активов, а в группе «Ликвидность» нормативы Н2 и Н3 — отношению балансовых ликвидных активов и средств до востребования.

Таблица 1. Финансовые факторы-предикторы.

Ниже представлены описательные статистики финансовых факторов (Таблица 2). Вместо среднего и стандартного отклонения были рассчитаны их робастные аналоги — медиана и интерквантильный размах, так как среди наблюдений присутствуют выбросы.

Согласно результатам теста Уилкоксона, медианы по «дефолтным» и «недефолтным» наблюдениям статистически значимо различаются практически у всех факторов, что указывает на их возможную предикативную способность. Кроме того, разница медиан у «прокси» нормативов ликвидности статически не значима, в то время как у самих нормативов ликвидности — значима. Данный факт указывает на возможное превосходство нормативов над их «прокси». Однако это только результаты однофакторного анализа, на основе которого можно сделать предварительные выводы, а не окончательные.

Таблица 2. Описательные статистики финансовых факторов.